基于激光雷达观测的珠海近地面与边界层上部臭氧污染成因研究

利用差分吸收臭氧激光雷达、多普勒风廓线激光雷达,研究了2019年11月在广东珠海出现的一次典型臭氧污染过程前后期的时空分布特征,以及水平风向风速及垂直风速对近地面与边界层上部臭氧浓度变化的影响.结果表明：2019年11月13日的臭氧污染以低风速条件下 臭氧局地生成为主;2019年11月14日的臭氧污染以夜间残留悬空臭氧向下输送叠加地面生成为主.入夜后若近地面水平风速较小,则不利于近地面臭氧清除,地面臭氧浓度下降缓慢.若夜间边界层内存在上升气流,则有利于悬空臭氧残留的维持;若日间边界层内出现下沉气流, 则会导致残留悬空臭氧沉降,进而与新生成的臭氧叠加,加剧地面臭氧污染.污染过程中,若水平风速上升,边界层上部臭氧浓度下降不如 低层明显;若水平风速下降,边界层上部臭氧浓度上升响应也较为迟缓.     

2015年中国近地面臭氧浓度特征分析

根据2015年全国189个城市的近地面臭氧浓度数据,使用ArcGIS等软件处理,从不同时空、地形特征、温度等方面分析得出中国近地面臭氧浓度的变化特征.2015年中国近地面的臭氧浓度变化呈先增高后降低的趋势,各季节中浓度大小关系呈夏季 > 秋季 > 春季 > 冬季的变化规律,且在7月达到全年最高值.中国各行政区中,华东、华南、华北地区的臭氧污染较为严重.在经纬度变化的影响方面,经度变化对近地面臭氧浓度的影响不大,而纬度变化使臭氧浓度变化明显;在同一纬度的3种不同地形对比中发现,不同的地形给近地面臭氧浓度带来的影响微乎其微.温度和近地面臭氧浓度的变化呈现良好的正相关关系.     

京津唐地区臭氧时空分布特征与气象因子的关联性研究

京津唐地区随着经济的快速发展和城市化的不断推进,臭氧污染呈现加重的趋势,深入了解臭氧浓度时空变化特征及其变化驱动机制是采取科学有效防控措施的前提和基础.本研究针对京津唐地区近地面臭氧浓度快速增加的2016年,利用卫星遥感反演数据、地面每小时监测数据及气象观测资料,分析探讨了近地面臭氧浓度时空分布及与温度、压强、蒸发量、...     

"平流层臭氧侵入例外事件"美国做法及其对我国臭氧污染防控的启示

平流层臭氧在特定气象条件下可侵入对流层,严重情况下会引发近地面监测点位的臭氧浓度超标。美国环境保护局(EPA)将上述事件称作"平流层臭氧侵入例外事件"(以下简称"例外事件"),并于2018年颁布了《关于可能影响臭氧浓度的平流层臭氧侵入例外事件申请陈述指南》(以下简称《指南》)。本文结合美国相关实操案例,详细阐述了"例外事件"的识别、判定技术和业务化处理流程及其对我国探索开展"例外事件"剔除工作的启示,以期为我国臭氧污染管控提供决策参考。研究发现以下结果:一是"例外事件"不定期发生,且影响范围较大,直接导致受影响区域近地面监测点位臭氧浓度异常超标,影响臭氧达标限值的设定,不利于客观公平地开展空气质量达标考核工作;二是美国依托多种监测手段和模式方法,已针对"例外事件"形成了一套完整的判定指标体系及规范的业务化流程,可直接扣除此类事件导致的臭氧超标数据;三是美国现有实操案例多为解决平流层臭氧侵入导致西部高海拔地区(如怀俄明州、犹他州等)近地面臭氧浓度超标的问题。地方空气质量管理机构只有在"例外事件"发生期间臭氧浓度处于年度排名前四位时,才会积极组织相关技术专家开展"例外事件"的证据搜集和申请工作。"例外事件"美国做法对我国的启示是:尽快组织力量深入开展我国"例外事件"的回溯分析,重点关注春末和冬初以臭氧为首要污染物的轻度污染天气,尽快形成我国"例外事件"的识别判定技术规范与要求,并建立健全"例外事件"管理机制,为打赢污染防治攻坚战提供有力支撑。     

沧州近地面臭氧浓度与气象条件关系

利用2013—2018年沧州市臭氧监测数据和气象数据,运用相关和百分位阈值法,分析了沧州市臭氧污染特征及气象因子对臭氧污染的影响。结果表明:沧州市臭氧浓度呈现明显的季节变化特征,春季和夏季最高;臭氧超标日数也集中在春夏季,臭氧浓度和超标日数均呈逐年增加趋势;在所有气象因子中气温与臭氧相关性最强,较高的气温是沧州市臭氧发生的必要条件,气温越高越容易导致高浓度的臭氧污染;绝大多数情况下,臭氧浓度与相对湿度呈负相关关系;降水量级及降水性质都会对臭氧浓度造成明显影响;风向与风速影响臭氧污染物的水平传输和垂直扩散,冬春季影响明显;春季臭氧浓度的增加与风速增大导致的混合层高度增加有重要的关系;颗粒物通过影响到达近地面的气象要素间接影响臭氧浓度。沧州地区臭氧超标日的出现伴随着一系列气象条件的共同改变,包括晴天少雨、混合层高度增加、风速增大、相对湿度降低及气温升高等气象特征,污染结束则伴随着相反的气象变化。     

中国城市群臭氧时空分布特征分析

为揭示我国主要城市群近地面臭氧的时空分布规律,使用空气质量监测网站发布的2019年243个城市共计1215个站点的臭氧浓度数据对中国正在稳步建设的19个城市群的臭氧时空分布特征进行分析,结果表明:臭氧污染高发期主要集中在夏季6、7月份,春末秋初次之,冬季基本不发生污染.城市群100μg/m³以上的臭氧浓度占比变化趋势大致表现为不规则的“V”和“W”两大类.2019年我国19个城市群可明显提取出北部和南部两个浓度分布高值中心,分别出现在夏季和秋季,夏季根据污染严重程度又可将高值中心划分为两个层级.城市群臭氧浓度分布具有空间自相关特性,夏季热点区域与北部高值中心重合,秋季则与南部高值中心位置一致,此时冷点区域面积达到最大.由于臭氧污染成因的复杂性,不能简单以现有城市群等级划分结果对其进行分级管理,需要根据实际分布情况对不同城市群制定相应污染防控措施.     

广州逐时臭氧污染气象条件指数研究及应用

利用2016—2020年近地面臭氧和气象逐时数据,基于相关性分析和概率统计方法,在分析臭氧敏感气象要素特征基础上,综合各气象因子对臭氧生成贡献大小,建立了广州逐时臭氧污染气象条件指数模型及等级标准,并进行了预报及检验.结果表明：(1)高浓度臭氧主要发生在高温低湿情况下,臭氧浓度及臭氧超标率均随着气温的升高而增加,当气温高于30℃时,臭氧浓度随温度的变化升高更为明显;臭氧浓度和超标率随着相对湿度的升高而逐渐降低,其中,当40%≤RH<50%时,臭氧浓度及超标率最高;当风速在1～2 m·s^-1时,臭氧超标率最大.(2)对所建立的广州本地化的逐时臭氧污染气象条件指数模型和分级标准进行了检验评估,结果显示,臭氧污染气象条件指数等级越高,臭氧浓度和超标率也越大,说明该指数能够较好地表征臭氧污染天气的强弱.(3)基于欧洲中心高分辨率数值预报产品,根据污染气象条件指数模型,对广州3种不同天气类型下的指数预报进行对比验证,预报效果较好,说明该指数对臭氧污染天气预报有较好的指导意义.     

基于GRAPES模式佛山市臭氧污染气象指数的构建和预报

选取2017—2018年佛山市空气质量监测资料、地面气象观测资料和ECMWF再分析资料,得到对臭氧污染天气具有指示意义的气象因子,从GRAPES模式可预报性出发构建适用于佛山市干季和湿季的臭氧污染气象指数（OWI）,并对OWI进行预报评估检验.结果表明：干季地面气象要素对区分佛山市臭氧污染和清洁天气的能力更强,出现臭氧污染时往往气温高、地面为弱北风;850 hPa风速较小,高空主要受副热带高压影响.湿季高空气象要素区分臭氧污染和清洁天气的能力更强,出现臭氧污染时往往850 hPa风速较小,850 hPa与地面风场垂直切变较小,多数情况下500 hPa呈辐散形势或700 hPa为下沉运动.综合考虑上述要素构建的臭氧污染气象指数可较好地反映臭氧浓度变化趋势,当OWI超过阈值（干季12.0、湿季10.8）时,出现臭氧污染事件的可能性较大,在湿季该指数区分臭氧清洁天气和污染天气的差异性较干季更显著.基于GRAPES模式预报的OWI与臭氧浓度实况呈正相关关系,相关系数在0.5～0.6之间,能较为有效地预判臭氧污染过程发生、发展和消散的不同阶段;其阈值具有较高的预报参考性,24 h预报性能尤为理想...     

大连市近地面环境空气中臭氧浓度的变化特征及成因分析

本文采用大连市10个国控子站2013年全年臭氧自动监测数据进行分析,总结臭氧浓度的月变化规律。分析结果表明:大连市区环境空气中臭氧主要来自于光化学反应,其浓度变化受太阳辐射的影响,其月浓度值在5月份达到峰值;此外,大气对流、近地面环境及污染源排放等因素也会对大连市区近地面大气中的臭氧浓度造成影响,导致大连特殊地区的臭氧浓度值在不同月份达到年内的峰值。     

气象条件对深圳近地面臭氧浓度的影响分析

以深圳近地面臭氧浓度和气象条件为研究对象,分析了深圳臭氧污染与气温、相对湿度、风速、气团轨迹等气象因素关系。结果表明,深圳臭氧污染与气象要素密切相关,一般在气温高于24℃,相对湿度在55%~85%,日平均风速低于2m/s,受到偏北气团影响时,深圳易出现臭氧污染。     

上海市近地面臭氧污染的健康影响评价

根据2008年上海市环境保护部门的每日24h近地面臭氧监测数据,以每日最大8h(11:00～18:59)的臭氧浓度均值作为上海市居民的平均暴露水平,以该年上海市的全部常住人口作为臭氧暴露人口,计算近地面臭氧污染对上海市居民的健康影响和相关的健康经济损失.2008年上海市近地面臭氧每日最大8h的年平均水平为88μg/m3,其中市区为78μg/m3,市郊区为96μg/m3.结果表明,近地面臭氧污染可以导致上海市居民1892(95%CI:589～3540)例早逝和26049(95%CI:13371～38499)例住院,全年的归因健康经济损失为32.42(95%CI:10.80～59.23)亿元,其中由早逝引起的损失占总健康经济损失的88.12%.提示近地面臭氧污染已对上海市居民产生了较大的健康损失和经济损失.     

基于主成分分析的上海春季近地面臭氧污染区域性特征研究

为研究上海春季近地面臭氧污染的区域性特征,对长三角地区55个城市国控站点及上海市54个城市监测站点2016年5月的臭氧监测网络数据进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),并将分析结果与气象条件进行综合分析,结果表明,主成分分析在不同的空间尺度下可以解析出行为模式不同的臭氧生成及传输来源主成分,且在较大的空间尺度下可以解析出区域背景臭氧浓度.长三角地区春季区域臭氧特征复杂,存在9个主成分,第一主成分所能解释的背景臭氧浓度在68.8～154.7μg·m~(-3)之间,而上海市主成分解析结果较为集中,仅能解析出两个主成分,且第一主成分即可解释90.5%的臭氧.对比同时段长三角及上海市主成分分析解析结果,上海市春季臭氧污染主要受到来自海洋的东南风影响,高浓度臭氧污染的本地生成贡献显著.     

泉州市区臭氧污染成因初步分析

臭氧已成为影响泉州市区环境空气质量最重要的指标。监测结果表明主要国控评价点位臭氧浓度基本一致,春秋季节是泉州市区臭氧污染较为严重的季节。为探明泉州市区臭氧污染成因,基于涂山街点位的臭氧、氮氧化物、气象因子和VOCs(挥发性有机物)的监测结果,对泉州市区春秋季节臭氧浓度与前体物、气象因子的关系进行了分析,同时利用后向轨迹对涂山街点位的污染气团进行追踪。结果表明,无论春季或秋季,臭氧浓度与相对湿度、紫外辐射相关性较高,与风速有一定的相关性,与温度、大气压基本无相关;春季主导风向为东南、东北偏东、东时,秋季主导风向为西北、西北偏北、北时臭氧易超标;春季臭氧防治应重视本地区污染源的管控,同时还应特别注意东北方向污染气团的传输;秋季臭氧防治应特别注意东北方向污染气团的传输;分析发现泉州市区秋季臭氧污染为VOCs敏感区。     

成都市臭氧重污染成因与来源解析

采用来源解析的方法对2020年成都市发生的一次较为严重的臭氧污染事件进行了研究.结果表明,此次污染过程呈现从清洁-污染-清洁的变化趋势,污染持续时间长达9d,最大臭氧小时浓度达到258.8μg/m3.气象因素在成都臭氧污染中的影响不可忽略,其中温度与臭氧浓度呈现显著正相关关系,东北风主要出现在污染前和污染后,可能起到稀...     

基于大气污染影响的室内臭氧污染特征研究

当前臭氧已成为仅次于PM_2.5的影响中国空气质量的重要因素,特别是在夏季已经成为影响空气质量的首要污染物。臭氧污染不仅能对人体呼吸道、肺、心血管以及免疫系统造成严重的影响,还能与人体表面皮脂、建材表面、室内化合物反应引发室内空气二次污染。由于现代人平均90%以上的时间在室内活动,室内臭氧污染暴露的危害要远远大于室外臭氧污染暴露,但同时室外臭氧又会对室内臭氧污染产生影响,因此掌握室外大气污染影响下的室内臭氧污染特征是控制室内臭氧污染的重要前提。为此,该文研究了五大气候区共20个典型城市的室内臭氧浓度特点,并进一步基于室外大气污染影响和I/O比预测分析了在开窗时间、换气次数和臭氧沉积速度影响下的室内臭氧污染水平特征。研究结果表明,开窗时间和换气次数与室内臭氧浓度呈正相关,臭氧沉积速度与室内臭氧浓度呈负相关。此外,寒冷地区室内臭氧污染最严重,温和地区室内臭氧污染水平最低。     

基于广义相加模型的北京市2018—2022年地面臭氧气象影响要素研究

臭氧污染是制约北京市环境空气质量持续改善的关键因子,气象是导致臭氧浓度超过国家标准的重要因素,探究气象要素与臭氧浓度之间的关系,对有效治理臭氧污染具有重要意义.本文分析了2018—2022年北京市地面臭氧浓度的演变特征,并利用气象要素和臭氧日最大8 h滑动平均浓度(O₃-8 h)观测数据,基于广义相加模型和合成少数过采样技术,构建了适用于北京的臭氧非线性回归预测模型,识别了影响北京市O₃-8 h浓度日际变化气象因子的重要程度.结果显示：(1)近5年北京市臭氧浓度仍处于高位波动阶段,5—9月是臭氧浓度超标最严重的时期.(2)回归模型对高浓度臭氧具有良好的预测能力,其对北京市5—9月O₃-8 h浓度变化的方差解释率为83.3%.(3)基于回归模型发现,日最高气温、风向、紫外辐射强度、相对湿度、风速、地表平均气压与O₃-8 h浓度之间均有显著的非线性关系,其中,日最高气温、风向和紫外辐射强度为主导O₃-8 h浓度变化的气象要素.在高温、主导风向为偏南风、紫外辐射强度较强的气象条件下,...     

北京地区边界层大气臭氧浓度变化特征分析

利用2001-03～2006-10的大气臭氧探空资料,分析了近6 a北京边界层（2 km以下）大气臭氧浓度的平均月变化和季节变化规律.结果表明,边界层大气臭氧浓度的月变化很明显,1月臭氧浓度最小,地面臭氧浓度不到10×10^-9(体积分数,下同),上层（即2 km）臭氧浓度也不到50×10^-9.而6月臭氧浓度最大,地面达到85×10^-9,上层大于90×10^-9.臭氧浓度具有明显的季节特征,从臭氧浓度值来看,冬季最小,夏季最大.从地面到上层的臭氧浓度的变化幅度来看,冬季变化最大,夏季变化最小.根据廓线变化方式,臭氧浓度廓线可分为3种类型,冬季型、夏季型、春秋季型.不同高度臭氧月平均浓度也明显不同.分析地面及上层臭氧浓度与气象因子如温度和湿度的相关关系,发现地面臭氧浓度与温度具有较好的线性关系,相关系数在0 .85以上.     

重庆市夏季臭氧污染特征及传输分析

2015年8月27日-9月2日重庆市经历了一次臭氧污染天气,通过分析发现,3个在线站污染时段臭氧平均浓度是清洁时段的1倍左右,浓度峰值有明显升高且日变化更加明显.通过分析3个在线站NO2、O3和总氧化剂Ox的浓度发现,南泉站与超级站的臭氧可能是局地化学过程生成与区域传输的共同作用,而缙云山站的臭氧则主要来自区域传输.利用观测值与基于观测的模型结果来分析,发现清晨时重庆市上空边界层以上残留的臭氧向下传输,导致07:00-09:00重庆近地面臭氧浓度的小幅度上升,同时由于近地面风速风向的变化,会导致各站臭氧的输入输出关系发生变化,且该次污染过程中3个在线站之间存在臭氧传输的现象.     

利用地面观测资料和AIRS卫星资料评估MACC再分析臭氧数据中国地区的适用性

用10 a(2003～2012年)的MACC(monitoring atmospheric composition and climate)再分析臭氧资料与同期中国大陆6个地面观测站的臭氧数据,以及AIRS(atmospheric infrared sounder)卫星资料反演的大气臭氧数据进行对比分析.结果表明,MACC臭氧柱浓度与所有地面站臭氧柱浓度相对偏差基本控制在17%之内,相关系数在0. 79～0. 97之间,MACC臭氧柱浓度与地面站臭氧柱浓度具有很好的一致性.对于多年平均臭氧柱浓度空间分布,MACC再分析与AIRS卫星反演臭氧柱浓度的相对偏差在-3%～5%之间,MACC臭氧柱浓度相比AIRS柱浓度在青藏高原、南部沿海地区偏高,在东北地区偏低.各季节空间变化,MACC臭氧柱浓度与AIRS基本一致.在瓦里关站,MACC近地面臭氧与地面观测臭氧浓度月平均变化趋势存在一致性. MACC再分析近地面臭氧数据可以反映春季、夏季和秋季地面臭氧浓度的变化趋势,但冬季MACC近地层臭氧资料出现了较大的偏差.     

20世纪90年代以来粤港澳大湾区臭氧污染研究进展

粤港澳大湾区是我国开放程度最高、经济活力最强的区域之一,在国家发展大局中具有重要战略地位.20世纪90年代以来,粤港澳三地政府在空气质量监测、空气污染治理方面做了大量工作,粤港澳大湾区颗粒物浓度持续下降,但臭氧浓度快速增长,臭氧已成为粤港澳大湾区首要污染物.为深化粤港澳大湾区臭氧污染研究及臭氧污染防控,本文综述了粤港澳大湾区20世纪90年代以来臭氧污染观测研究的主要进展,回顾了臭氧监测网络建立、臭氧浓度水平及其时空变化特征、臭氧生成和污染输送的气象过程、区域臭氧来源解释等方面的研究发现,提出新时期粤港澳大湾区臭氧研究的建议.