盐城市臭氧污染特征及影响因素

对2015—2016年盐城市城区4个空气质量自动监测国控站点的O_3监测数据进行分析,探讨盐城市O_3污染水平、时空分布特征及其与前体物、气象因子之间的关系。结果表明,各站点O_3污染水平较为接近,2016年各站点O_3-8h第90百分位数超标天数较2015年分别下降了43.5%,50.0%,8.7%和43.6%;全年O_3逐月值大致呈双峰分布,高ρ(O_3)主要集中在4—10月;O_3日变化曲线呈明显的单峰分布,一般在05:00—07:00最低,13:00—15:00达到峰值;不同季节的O_3日变化情况有所差异,午后O_3峰值与O_3日变化幅度均在春季最大,冬季最低;NO、NO_2和CO的日变化曲线均呈现出早晚双峰分布,受早高峰影响,一般在07:00左右达到一日中的最大值;O_3与NO_x等前体物均显著负相关,高ρ(O_3)往往出现在高ρ(CO)/ρ(NO_2)时;总体上各站点的ρ(O_3)随风速的增大而增大。     

安徽省臭氧污染特征及气象影响因素分析

基于2016—2018年安徽省68个国控环境空气质量自动监测站点的臭氧(O₃)监测数据,研究分析了安徽省O₃污染特征及其与气象因子的相关性。结果表明:安徽省O₃污染程度呈现逐年加重趋势,并有显著的季节和月度变化特征。2016—2018年,各年度单月O₃日最大8小时滑动平均质量浓度第90百分位数的最大值分别出现在9月、5月、6月。O₃日变化趋势为典型的单峰形,各年度最低值出现在晨间07:00左右,最高值则是在15:00—16:00。全省O₃浓度总体上呈现出北高南低的空间特征。温度、相对湿度与O₃浓度分别呈现显著正相关、负相关,但在不同季节存在一定差异,其中,春秋季温度与O₃浓度的相关性好于夏冬季,夏季相对湿度与O₃浓度的相关性最为显著。O₃浓度在平均风速为2.1～2.2 m/s时更易出现超标。中部和北部城市在东南风的作用下易出现O₃超标并达到O     

天津市臭氧污染现状与污染特征分析

通过臭氧监测实验,系统研究了天津市城区的臭氧污染现状、污染特征和时空分布规律,并从空间上确定了城市城区易发生光化学污染的敏感区域、高发区域.     

云南省臭氧污染特征及气象影响分析

为研究云南省臭氧(O3)污染特征及其与气象因子的关系,基于统计学方法及Arc GIS空间差异分析、线性趋势分析、空间离散系数等方法,对全省16个市(州) 2015—2017年33个环境监测站点的监测数据进行了研究。结果表明:研究期间,O3逐渐取代其他大气常规污染物成为首要污染物,其浓度变化范围为19～138μg/m3。云南省各市(州) O3浓度年变化呈现周期性,月度峰值集中出现在春季(3—5月);日变化呈单峰形,峰值集中在14:00—17:00。O3浓度的空间格局由纵向集聚为主转变为横向集聚为主,各集聚区交错分布,低值区由西北部转移到西南部; O3浓度增长率为正的区域集中于东北部和中部,面积约为20.81万km2,占全省总面积的54.29%,其余半环状区域增长率为负。迪庆州O3污染情况与其他市(州)明显不同,且受其他市(州)传输的影响较小。气象因子对O3浓度的影响随时间和地域条件的变化而变化,对典型市(州)(迪庆州、丽江市、昭通市) O3浓度影响最大的为偏南风,影响的浓度区间为20～160μg/m3。     

上海市奉贤区O3污染特征与影响分析

于2014-2019年,对上海市奉贤区4个环境空气自动监测站的臭氧(O3)污染特征及其影响因素监测数据进行了统计分析.结果表明,O3质量浓度年均值大体平稳且略呈下降趋势,O3日8 h质量浓度中位值和最大值呈现逐步上升趋势,O3质量浓度的最高点和次高点均出现在4-10月.气温与O3质量浓度呈显著正相关关系;随着风速和湿度...     

青藏高原典型城市拉萨市近地面臭氧污染特征

拉萨市作为青藏高原典型城市,环境空气质量相对较好,但臭氧污染近年来有所凸显。对拉萨市臭氧的现状与污染特征进行分析基础上,探讨臭氧污染的影响因素。结果表明:拉萨市臭氧污染表现出"来得早,去得快"的特征,与内地城市相比,拉萨市臭氧质量浓度在3月即可达到全年平均值(2015年为105μg/m~3),而9月以后将低于全年平均值,并在春末夏初达到峰值;由于青藏高原海拔高,紫外线强,相对内陆地区臭氧均值偏高,2015年拉萨市臭氧年均值比北京市和成都市分别高出7.7%、29.0%,其小时浓度变化呈中午高、早晚低的特征;拉萨市臭氧的浓度变化受空气湿度、日照时间和日均气温的影响;生物质燃料的跨界传输可能也对青藏高原地区臭氧的来源产生一定影响。     

阜新市大气降尘污染特征及影响因素分析

对阜新市2000年~2008年大气降尘的污染状况及变化趋势进行统计分析,结果表明,阜新市降尘污染一直比较重,尤其以春季污染最为突出,从空间分布来看,工业区污染最重,其次是交通区,总体上阜新市降尘污染呈下降趋势,但变化不显著。同时分析了阜新市降尘污染的影响因素,并提出了相应的改善措施。     

城市土壤Pb污染特征及影响因素分析

以乌鲁木齐市和上海市中心城区为研究区域，按不同功能区对城市土壤采样并进行Pb含量及形态分析，结果表明：两市土壤Pb的平均值含量均超出相应土壤Pb的背景值。上海市土壤Pb的含量远远高于乌鲁木齐市；两市土壤Pb在各功能区的分布均存在明显差异，但两市土壤Pb在功能区的分布规律并不相同；两市土壤Pb的形态分布规律趋于一致，乌鲁木齐市土壤Pb活性要大于上海市。造成上述城市土壤Pb污染特征的影响因素有很多。     

洛阳市老城区环境空气中臭氧污染特征及相关气象要素分析

本文利用洛阳市老城区豫西宾馆空气质量自动监测点的监测数据,对2012-01~12该区域大气中臭氧污染浓度的连续监测结果及同步气象资料进行了分析。结果表明,洛阳市老城区环境空气中臭氧污染主要表现为臭氧日最大8小时平均浓度污染,全年超过GB3095-2012《环境空气质量标准》中二级标准(0.160mg/m3)的频率为21%。臭氧浓度具有明显的日变化及季节变化特征;由于臭氧污染的季节特点,导致全年污染天数显著增加。通过分析发现气温、风速、降水、太阳紫外线辐射等气象因素对臭氧浓度变化均具有一定影响,臭氧污染气象特征表现为晴朗、高温、低风速的午后时段会出现臭氧的高浓度污染。     

2008-2016年臭氧监测试点城市的臭氧污染特征

选取臭氧试点城市北京、沈阳、上海和重庆,通过对2008-2016年臭氧监测数据进行分析研究,可以看出4个试点城市中北京的臭氧污染最严重。4个城市的臭氧污染特征均为高浓度臭氧所占比例较大,高值比较高,低浓度臭氧所占比例较小。北京、沈阳和上海的年平均臭氧浓度总体呈上升趋势。北京、上海、重庆、沈阳4个城市9年的超标天数比例分别为15.9%、7.7%、3.9%、6.5%。上海的臭氧浓度在秋季非常高。2012年的臭氧变化趋势比较异常,可能是由于2012年发生的不寻常气候条件导致。4个城市的臭氧浓度变化和气象条件的变化显著相关。     

基于天津臭氧污染特点的气象条件与天气分型研究

使用天津市2013—2019年连续污染物监测数据和气象观测数据探讨臭氧污染现状,分析气象条件对臭氧浓度的影响,对不同臭氧污染过程案例进行天气分型,统计出现臭氧污染时的污染气象特征。结果表明:天津市臭氧浓度不降反升,2017—2019年连续3年超过国家二级浓度限值,2019年以臭氧为首要污染物的重污染天约占全年的1/2。春季和秋季臭氧污染日益突出,4月臭氧浓度已明显升高。天津市臭氧日最大8 h滑动平均质量浓度(O₃-8 h)在日最高气温超过30℃、相对湿度20%~70%、西南风或东南风风速1~2.5 m/s、白天边界层高度1 400 m以下时较高。将臭氧污染天气形势分为春夏之交、盛夏高温和夏秋静稳3种类型。其中春夏之交天气型易出现臭氧与PM_2.5协同污染;盛夏高温天气型平均风速较大,日最高气温大于35℃;夏秋静稳天气型平均风速小、边界层低。     

江西省臭氧污染特征及其与气象条件的关系

基于2017年1月至2020年6月的江西省国控点臭氧监测数据和同期气象观测数据,研究江西省臭氧污染特征及其与气象条件的关系.结果表明:2017—2019年,江西省臭氧超标时间和质量浓度呈现出逐年增加的趋势;4—6月和8—10月是江西臭氧污染高发期,其中8—10月臭氧污染最严重;臭氧1 h浓度日变化呈现"单峰"分布特征,...     

合肥市臭氧及其前体物污染特征及源解析

利用合肥市臭氧和VOCs连续观测数据分析了合肥市臭氧及其前体物污染特征,并使用NAQPMS模型研究了合肥市不同季节臭氧来源情况。结果表明:O₃已经成为影响合肥市环境质量的主要污染因子,O₃高值区主要集中在5—6月和9月。合肥市大气VOCs中烷烃含量最丰富,其次是烯烃、芳香烃和炔烃;主要物种为乙烷、丙烷、乙炔、正戊烷、乙烯、环戊烷、异戊烷、正丁烷、异丁烷和甲苯。合肥市O₃生成主要受VOCs控制,其中,烯烃是合肥市O₃生成贡献最大的关键活性组分,乙烯的OFP贡献率居首位。合肥市不同季节O₃来源差异较大,其中,本地排放是主要来源,夏季占比为50%,其余季节占比为30%~45%,O₃存在跨省长距离输送特征,主导风向的变化是造成合肥市臭氧来源季节性变化的重要因素。     

大连市臭氧污染特征及典型污染日成因

通过对大连市区10个空气监测子站的监测数据进行分析,探讨了大连市臭氧污染的时空分布、气象条件对臭氧污染的影响,对臭氧污染日进行了归类分析。结果表明,大连市臭氧污染主要出现在4—10月。在强紫外辐射、高温、低湿、低压和低风速的气象条件下,监测点位的臭氧浓度较高。臭氧污染日的日变化分为单峰型、双峰型和夜间持续升高型3种类型。通过对2015年的一次高浓度臭氧污染过程的气象条件、污染物浓度和污染气团轨迹进行分析,发现臭氧浓度在夜间持续升高现象与区域输送密切相关。     

滁州市臭氧污染特征及一次连续臭氧污染过程分析

利用滁州市环境空气质量监测数据和气象观测数据,分析了滁州市O₃污染基本特征,并着重分析了一次连续O₃污染过程中气象因素、VOCs以及其他污染物对于O₃浓度的影响。结果表明:滁州市环境空气污染类型正由"PM_2.5型"向"PM_2.5和O₃混合型"转变,O₃污染程度呈现加重趋势,污染持续时间有所拉长。9月4—9日一次连续O₃污染过程中O₃呈单峰状;受到光化学生成和区域传输共同影响,峰值时气温大多在30℃以上,相对湿度较小,风速大多处于小风区(WS≤1 m/s),也有部分处于风速较大区域(WS>3 m/s);VOCs/NO_x比值法和O₃/NO_x比值法均反映此次连续O₃污染为VOCs控制;体积分数较大的VOCs物种主要为烷烃,其中单个体积分数最大的物种是乙烷;烯烃是对O₃生成贡献最大的关键活性组分,对O₃生成潜势的贡献为53.5%,控制1-戊烯、反2-戊烯、异戊二烯、间/对二甲苯等物种可以有效控制光化学生成对此次O₃污染过程的影响。     

合肥市典型臭氧污染特征及成因分析

综合利用环境空气质量常规监测、挥发性有机物(VOCs)在线监测,以及后向轨迹聚类分析、权重潜在源区分析和正交矩阵因子分解法等多种监测分析方法,基于合肥市经历的一次典型臭氧(O₃)污染过程(2020年9月1—10日),系统分析了合肥市O₃污染的典型特征及成因。结果显示,此次污染过程的O₃小时平均浓度高达96 μg/m³,且O₃浓度波动较大,在9月6日13:00达到了224 μg/m³,呈现出快速生成、快速消耗的污染特征,并在夜间呈现出非典型的二次峰值过程。污染期间,合肥市基本处于VOCs控制区,芳香烃对O₃生成潜势的贡献最大(45.2%),其次是烷烃(31.8%)和烯烃(21.5%);污染阶段的VOCs主要来自机动车排放源(44.1%)、燃烧源(21.3%)、工业源(15.3%)、溶剂使用源(12.4%)和天然源(6.9%),累积阶段和污染阶段均受机动车尾气排放和溶剂使用的影响较大。此外,台风外围下沉气流和高温、低湿、低风速等气象条件是引发此次O₃污染过程的主要外因,而合肥市周边的高污染区域则是此次O₃污染过程的潜在外部源区。