2016~2019年江西省臭氧污染特征与气象因子影响分析

利用2016~2019年生态环境部环境监测总站提供的江西省11个设区市的监测数据及同期的国家气象观测站常规观测资料,研究江西省臭氧污染特征与气象因子的关系.结果表明,江西省近几年臭氧污染日益严重,2016年全省臭氧（日最大8 h滑动平均值）平均浓度为80.1 μg·m^-3,到2019年上升至98.2 μg·m^-3,平均年增长率为6 μg·m^-3.2019年江西省11个设区市O₃超标总天数为475 d,占总超标天数的72.6%.2016~2018年O₃月平均浓度具有典型的季节变化特征：夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季,2019年秋季由于降水量显著减少、日照时数增多和气温升高等气象条件导致秋季近地面臭氧浓度异常升高,其平均浓度高于其它季节.臭氧浓度总体与气温、日照时数呈正相关,与相对湿度呈负相关,当气温高于30℃、相对湿度在20%~40%区间、风速在2~3 m·s^-1区间时易出现高浓度臭氧污染.江西省臭氧浓度呈现一定的空间分布特征：赣东北地区低于其他地区,南部城市高于北部城市.其中,赣州市臭氧污染较为严重,其2019年平均浓度居全省最高,为104.2 μg·m^-3.基于后向轨迹HYSPLIT模型和潜在源解析PSCF对赣州市进行分析,研究结果表明赣州市臭氧污染的主要潜在贡献源区存在一定的季节差异：春季臭氧污染的外来输送源主要来自广东中部和江西北部地区,夏季主要来自江西北部地区,而秋季则主要来自广东北部和安徽中部地区.     

成渝地区臭氧污染特征分析

利用2013-2015年大气质量监测数据,分析了成渝地区臭氧污染年变化、季节变化和日变化特征。结果发现,成渝地区臭氧污染已成为全国除了京津冀、长三角、珠三角地区外的另一个高发区域,特别是成都地区,臭氧污染加剧。成渝地区臭氧浓度在12:00-19:00出现高值,常年臭氧浓度夏季春季秋季冬季。臭氧的产生主要来源于汽车尾气和工业废气中NO_x和VOC光学反应产生的二次污染物。成渝地区的高热、静风天气有利于臭氧的形成。     

广州市近地面臭氧时空变化及其生成对前体物的敏感性初步分析

近地面臭氧(O_3)污染已日益成为我国城市群地区空气质量难题。基于近年广州国控空气质量观测站点及广州塔的在线观测数据,结合代表性站点典型时间段VOCs的离线采样观测,探讨了广州市O_3浓度的时空变化和污染特征,并初步分析了O_3生成对前体物VOCs和NOx的敏感性。结果表明:2009—2014年广州市近地面O_3浓度年均值波动上升,每年6~10月份O_3浓度最高,一般以10月份污染最严重;O_3浓度日变化呈单峰特征,高值在14:00左右;空间分布上O_3浓度呈现中心城区低、南北郊区高的特征,而2015年1~5月份广州塔观测发现488m高度O_3浓度显著高于168m、118m和6m高度,且其峰值相对延迟1h左右;广州中心城区O_3生成属VOCs敏感型,秋季南部近郊区以VOCs敏感型为主,北部和离中心城区较远的南部郊区属于过渡型;夏季南部远郊属于过渡型但偏NOx敏感型。     

昆明市臭氧污染特征及与气象因子关系初步研究

对昆明市2014—2018年空气质量和臭氧(O3)污染特征进行了分析,并结合臭氧污染观测资料和气象条件,对昆明市臭氧浓度与气象因子相关性进行了初步研究。结果表明:昆明市空气质量总体逐渐变好,臭氧浓度整体呈上升趋势,春季和夏季臭氧污染比较明显;臭氧浓度春季高,秋冬季低,高值主要集中在3—5月;臭氧污染主要出现在3—8月,7月最高;臭氧浓度与太阳辐射、气温、大气低层温度垂直分布、风速等总体呈正相关,与气压、相对湿度总体呈负相关。     

基于OMI数据的新疆地区臭氧柱浓度研究

利用臭氧监测仪（OMI）卫星反演数据,对2005~2018年新疆地区大气臭氧柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空分布格局及影响因素.结果表明：在时间变化上,2005~2018年,新疆地区大气臭氧柱浓度整体呈现逐渐上升趋势.在空间分布上,臭氧柱浓度自北向南逐渐降低,高值区集中分布在阿尔泰、塔城北部以及昌吉北部等区域;低值区集中于和田、巴音郭楞蒙古自治州和喀什的南部大部分地区.在季节变化上,大体呈现出春夏季高于秋冬季,高值区在春夏季交替出现,冬季略高于秋季,但四季的臭氧柱浓度值呈现逐渐上升的趋势.稳定性分析表明：研究区域臭氧柱浓度整体呈现中部及南北部分散、东西部集聚的分布格局.自然因素中,气候因素、风场以及海拔均呈现显著正相关（P<0.01）;通过后向轨迹追踪发现,该区域西北和西部气流是臭氧外来的最主要输送路径,分别占总气流轨迹的78.59%、57.29%.人为因素中,臭氧柱浓度值与地区生产总值、煤炭消耗量、工业废气排放量及机动车保有量均表现出显著的正相关关系（P<0.05）.其中,挥发性有机物（VOC_s）主要来源于工业源,其次是交通源和居民源.总体来看,臭氧浓度的变化受到了诸多因素的综合影响,但气温、VOC_s的排放及吸收性气溶胶是大气臭氧浓度变化的主导因素.     

安徽省臭氧污染时空变化及污染成因研究

目的 了解安徽省臭氧时空分布特征及其与气象要素的关系.方法 利用2017—2019年环境空气质量监测的臭氧数据和气象观测数据,并结合后向轨迹模型和潜在源区分析,分别评价安徽省臭氧污染区域分布和气象要素对臭氧浓度的影响,并分析区域传输对安徽省臭氧浓度的影响.结果 2017—2019年安徽省及各市臭氧浓度增长显著,2019年同比2017年增幅为12.2％,第二季度(4、5、6月)和第三季度(7、8、9月)是O3浓度相对较高的时期,且O3污染有"前移后滞"趋势.污染气团主要来自于安徽省内部地区,潜在源分布显示,皖中地区(合肥、安庆、马鞍山等城市)的贡献比例最大,外地源贡献主要来源于江苏省和山东省等.臭氧浓度与温度和太阳总辐射强度呈正相关,与降水量和相对湿度呈负相关,与风速关联性不大.结论 安徽省臭氧污染逐年增加的主要原因是本地排放的加剧,外源输送可能会产生一定影响,加之高温和强太阳辐射的影响,会加剧臭氧污染的程度,并导致重污染.     

基于OMI数据的东南沿海大气臭氧浓度时空分布特征研究

基于臭氧监测仪(OMI)卫星反演数据,对2005—2018年东南沿海5省区域大气臭氧柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空分布格局及影响因素.结果表明:①在时间变化上,14年间,该区域大气臭氧柱浓度整体呈先上升后下降的趋势,2005—2013年臭氧柱浓度持续升高,最高值为324.52 DU,高值区不断向南部区域扩大;2013—2018年臭氧柱浓度呈下降趋势,最低值为228.27 DU,但在2017、2018年略有上升.②在空间分布上,臭氧柱浓度自北向南逐渐降低,高值区集中分布在江苏及浙江省北部;低值区集中于福建省南部及广东省大部分地区.③在季节变化上,大体呈现出春夏季高于秋冬季,高值区在春夏季交替出现,秋季略高于冬季,但差异不明显.④稳定性分析表明:研究区臭氧柱浓度整体呈现中部分散、南北部集聚、差异较显著的分布格局.⑤自然因素中,风向、气温均呈现显著正相关,江淮地区的梅雨季节(降水)及华南地区的台风和暴雨也起到显著作用.⑥人文因素中,臭氧柱浓度与地区生产总值、各产业生产总值及机动车保有量均表现出正相关,其中,臭氧柱浓度与第二产业的相关度最高.另外,臭氧柱浓度与NO_x排放量表现出显著相关性.VOC_s对臭氧柱浓度的影响中,工业源是主控因素,交通源和居民源次之,电厂源对臭氧柱浓度的影响最弱.这进一步说明臭氧浓度的变化受到了诸多因素的综合影响,但气温、NO_x及VOC_s的排放是臭氧浓度变化的主导因素.     

珠江三角洲PM_(2.5)和O_3复合污染过程的数值模拟

利用WRF-Chem模式对2014年10月27日珠江三角洲一次高浓度PM_(2.5)与O_3复合污染过程的特征和形成机理进行数值模拟研究.污染发生时,珠三角受中高层高压脊和低层高压系统搭配形成的静稳天气控制,扩散条件不利.在地面偏东风影响下,主要的污染区域为珠三角西部地区(包括肇庆南部、佛山以及江门北部).数值模式的结果表明,肇庆南部和江门北部的高臭氧浓度源自气相化学过程,佛山的高臭氧浓度则来源于物理过程.高臭氧浓度区属于VOCs控制区,中心城区输送的人为源VOCs和江门本地排放的生物源VOCs促进了臭氧生成.高PM_(2.5)浓度是由较高的起始浓度加上SO_2和NO_2的高转化率使二次无机盐大量生成造成的,其中硫酸盐浓度的增长主要来自局地生成,而硝酸盐浓度的升高则受区域输送影响较大.     

葫芦岛市大气颗粒物潜在源区分析

基于后向轨迹模式(HYSPLIT)模拟了葫芦岛市2019—2021年气流的72 h后向轨迹,同时结合同期的逐日PM_2.5浓度数据,采用潜在源贡献因子分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)探讨了葫芦岛市PM_2.5不同季节的潜在源区及其对葫芦岛市PM_2.5浓度的贡献。结果表明：冬季,葫芦岛市最主要的潜在源区为乌兰布和沙漠,其次为蒙古国东南部、内蒙古东部、京津冀地区和辽宁省西部城市群;秋季葫芦岛市最主要的潜在源区为辽宁省南部、京津冀地区、山东省北部和河南省北部;春季的相对高值区域零星分布在京津冀地区、山东省和渤海海域等地区,夏季相对高值区域零星分布在京津冀地区和山东省西北部。     

银川市臭氧污染特征及影响因素分析

依据2014年银川市6个自动空气监测子站的监测数据,分析银川市臭氧浓度的污染特征,并对夏季臭氧相关气象因子进行分析。结果表明,从监测点位来看,银湖巷站点臭氧浓度最高,宁安大街次之,宁化生活区臭氧浓度最低。从时间变化规律来看,银川市臭氧浓度呈夏季最高,春季次之,秋季、冬季污染较低,其中臭氧月均浓度最大值出现在5月、6月。臭氧日变化呈单峰变化规律,夜间臭氧浓度较低,白天臭氧浓度较高。夏季臭氧浓度与二氧化氮、相对湿度呈显著的负相关性,与气温、风速呈显著正相关性。     

北京市臭氧的时空分布特征

对2012年12月~2013年11月期间北京市35个自动空气监测子站的O3浓度进行分析,探讨北京市O3浓度的时间、空间分布特征,并对夏季的一次O3高浓度过程进行了分析.结果表明,北京市O3浓度在5~8月维持相对较高浓度,其他月份则维持较低浓度.整体来看,4类功能的监测站点中O3平均浓度由高到低分别是对照点及区域点、郊区环境评价点、城区环境评价点和交通污染监控点;O3浓度日变化呈单峰型分布,一般在15:00、16:00达到峰值;O3还呈现明显的"周末效应",即周末白天时段O3浓度大于工作日浓度.北京市O3浓度城区相对较低,周边区县相对较高,生态植被优良的东北部地区浓度最高.2013年6月3日北京市发生一次O3高浓度过程,在下午西南风的作用下,榆垡、丰台花园、奥体中心和怀柔监测站O3峰值出现的时间从南到北依次滞后,且怀柔站在20:00才出现峰值,体现了这次过程中存在明显的O3输送特征.     

海南省背景区域臭氧及其前体物污染特征

基于2019年五指山背景点、海口市和三亚市的环境空气自动监测数据和气象观测资料,分析了海南省背景区域和重点城市O₃及其前体物NO₂污染特征;结合挥发性有机物（VOCs）在线监测数据,分析了五指山背景点VOCs的时间变化规律、O₃浓度高值月份O₃及其前体物VOCs和NO_x的污染特征以及VOCs的臭氧生成潜势（OFP）.结果表明,O₃是影响五指山背景点空气质量的关键污染物,五指山背景点O₃日最大8 h浓度平均值与海口市和三亚市显著相关.背景点NO₂月均浓度水平显著低于城市点,然而背景点和城市点O₃月均浓度水平和变化趋势高度一致.背景点O₃变化与风向密切相关,春夏季偏南风频率较高,O₃浓度相对较低;秋冬季以东北风为主,易受内陆污染输送影响,O₃浓度较高.五指山背景点春夏季VOCs体积分数低于秋冬季,但对应的OFP高于秋冬季;其中异戊二烯夏季体积分数显著高于秋冬季,且其夏季体积分数占总挥发性有机物的比例最高,对应的OFP贡献率可达70%以上,O₃则表现出秋冬季显著高于夏季的特征.11月O₃高浓度时段乙炔和芳香烃的体积分数较清洁日出现较大上升,同时其对应的OFP显著上升.VOCs优势物种和OFP主要贡献物种的分析结果表明,O₃高浓度时段机动车尾气和油气挥发排放源对五指山背景点VOCs的化学组成和OFP有重要贡献.     

城市大气臭氧柱浓度时空变化研究——以天水为例

城市臭氧发生发展规律的研究将为城市环境管理提供理论依据。文章利用卫星OMITO3e数据产品,解译和分析了天水市2006~2014年臭氧柱浓度的时空动态信息。结果表明:(1)空间分布呈现东北、西北高,中部、南部低的倒"V"字形;(2)年变化呈单峰曲线,从2006年至2010年为上升期,每年的增长率为3.98%,2010年至2014年为下降期,年均下降率为2.52%;(3)四季变化明显分为两个阶段,前三年为冬季春季夏季秋季;后六年以夏、春季变化为主,冬、秋季为辅,夏季春季冬季秋季。夏、春两季在第二阶段明显升高与当地经济的快速发展有密切的关系;(4)9年间臭氧柱浓度平均值为301.177 DU,最大值为325.829 DU,最小值为279.093 DU,臭氧柱浓度指示的多年空气质量等级为良好。     

哈尔滨市臭氧时空分布特征及气象要素的关系

利用2015~2018年哈尔滨市臭氧（O₃）监测数据，与其他典型城市进行对比，详细分析了哈尔滨市O₃的时间和空间分布特征，及其与气象要素的关系。结果表明：哈尔滨市2015~2018年O₃污染程度比北上广及长春，沈阳，大连等城市轻；哈尔滨市O₃污染具有明显的季节特征，春夏季O₃超标率大于秋冬季；月变化趋势呈现倒“U”型，O₃高值集中在5~7月；日变化为单峰分布，在13：00~15：00时浓度维持在全天高值； O₃浓度表现为“周末效应”，工作日O₃浓度略高于周末；空间分布特征表明：哈尔滨市外围郊区O₃浓度普遍高于内围市区；在O₃污染高发的5~7月，太阳辐射强度在800~1200W/m²、气温越高、风速越大和相对湿度越小，O₃超标率越高。     

兰州地区大气臭氧时空变化及影响因素研究

本文采用OMI臭氧遥感数据,结合甲醛垂直柱浓度、气象数据以及经济数据,分析了2005~2015年兰州地区臭氧柱浓度时空变化格局,并探索了影响臭氧的新气象因子,总结达到臭氧污染的日照、气压等气象条件,确定影响臭氧柱浓度的主要人为源并确定其限域。结果表明:1)2005~2015年夏季柱浓度值最高,冬季、秋季次之,春季最低;夏季波动幅度最大,其余三季波动幅度较小且平稳。2)11年中,臭氧柱浓度具有较大的波动。2005年至2010年快速增长到最高值331.997 DU。2010年之后,臭氧柱浓度缓慢下降,2014年起有回升趋势。3)OMI遥感数据具有较高的可靠性,并根据AQI的线性关系划分了臭氧柱浓度的污染等级。结果指示了11年大气臭氧空间变化,2005~2009年5年间研究区全区空气质量一直处于良,2010年全区轻度污染,后两年污染逐渐减弱,2013~2015年全区恢复至良。4)根据兰州发展的趋势以及周边城市的关系,划分了兰州经济圈及功能区,并结合臭氧柱浓度空间分布图得出臭氧污染与经济特征的密切关系。5)正弦模型拟合后臭氧柱浓度变化趋势呈不明显的周期性,说明臭氧的人为来源贡献较大。6)创新探索影响臭氧污染的新气象因子(日照、气压等参数),并确定其重要人为源限域。     

东北地区-大连臭氧浓度分布与影响因素研究

随着经济社会的发展,人们对环境质量更加重视,光化学烟雾成为影响城市环境空气质量的重要因素。利用东北地区大连市全年臭氧监测的时间浓度,对臭氧污染的浓度分布特征,时间以及季节变化特征进行了分析。结果表明:臭氧浓度变化受太阳辐射强度和气温的影响明显,呈单峰型变化,臭氧浓度季节变化趋势明显。春、夏季节臭氧浓度较高,秋季臭氧浓度次之,臭氧与大气中的NO、NO2、CO、VOCs等前体物的浓度、太阳辐射的强度以及CO的浓度都有不同程度的相关性。     

气象因素和前体物对中国东部O3浓度分布的影响

采用重心模型、空间自相关分析和地理探测器,研究了2016年中国东部O₃浓度的时空变化规律,揭示了气象因素和前体物对中国东部O₃浓度空间分布格局及其演变的影响.结果表明：（1）O₃浓度变化可分为3个阶段：1~3月为低值上升阶段、4~9月为高值波动阶段、10~12月为低值下降阶段,O₃污染主要发生在高值波动阶段,超标天数占全年的96.0%.（2）气象因素是影响O₃年均浓度空间分布格局的主导因素,受降水、相对湿度南高北低和日照时数北高南低的影响,O₃年均浓度总体呈北高南低的态势;前体物对O₃年均浓度分布也有显著影响,是城市群核心城市形成局部O₃污染中心的原因.（3）O₃月均浓度分布格局经历了由北高南低到南高北低的演变过程,1~6月O₃浓度总体重心和高值重心向北迁移,6月达到最北,北高南低的特征最强,环渤海地区成为O₃污染最严重的区域;7~12月,O₃浓度总体重心和高值重心向南迁移,12月达到最南,O₃浓度分布格局演变为南高北低.3~9月雨季期间,O₃浓度分布主要受降水和相对湿度的影响,其余时间主要受气温的影响.（4）前体物对O₃浓度分布的影响主要通过气象条件实现,气温越高,光化学反应越强,前体物的正向影响力越大;气温越低,光化学反应越弱,NO_x、CO、SO₂等化学性质活跃的前体物对O₃可能起消耗作用.     

基于卫星和地面观测的中国典型城市群对流层内臭氧时空变化特征

为了探明近年来中国典型城市群(京津冀城市群、长三角城市群和珠三角城市群)臭氧(O₃)污染的发生规律,利用2005—2020年OMI-MLS (臭氧监测仪-微波临边探测器)对流层O₃柱总量探测数据以及2015—2020年地面O₃浓度监测数据分析我国三大城市群O₃的时空分布特征及其演变趋势,结果表明:①对流层O₃柱总量月峰值和年均值均呈京津冀城市群>长三角城市群>珠三角城市群的特征,京津冀和长三角城市群对流层O₃柱总量均在夏季〔分别为50.0和44.4 DU (dobson unit)〕最高,而珠三角城市群在春季(42.2 DU)最高. ②三大城市群对流层O₃柱总量在空间分布上具有不同的特征,京津冀城市群对流层O₃柱总量呈东南高于西北的特征,长三角城市群对流层O₃柱总量随纬度升高而增大,珠三角城市群对流层O₃柱总量南北局地差异较小;海拔对对流层O₃柱总量的空间分布有一定影响,海拔越高,对流层O₃柱总量越低. ③京津冀、长三角和珠三角城市群对流层O₃柱总量均呈逐年显著升高的趋势,年均增长量分别为0.25、0.28和0.27 DU,其中,京津冀城市群在对流层O₃柱总量较低的秋冬季年均增长(0.29 DU)最快,而长三角和珠三角城市群分别在对流层O₃柱总量最高的夏季和春季增长最快,均为0.39 DU. ④卫星探测的对流层O₃柱总量与地面监测的O₃日最大8 h滑动平均浓度(简称“O₃-8 h浓度”)在京津冀和长三角城市群相关性明显,而在珠三角城市群相关性较差. ⑤O₃-8 h浓度呈京津冀城市群>长三角城市群>珠三角城市群的特征,其中,京津冀城市群O₃-8 h浓度在2018年(110.9 μg/m3)最高,空间上由2016年之前的北高南低转变为南高北低,多数城市O₃污染较重且达标率较低;长三角城市群2017年O₃-8 h浓度(106.7 μg/m3)最高,2016年起O₃-8 h高浓度中心由东北逐渐向西部内陆迁移,沿海城市达标率增加;珠三角城市群O₃污染程度最轻,达标城市较多,但O₃-8 h浓度呈逐年上升趋势,并在2019年达最高值(100.4 μg/m3),且中心城市上升速率远大于外围城市. 研究显示,中国三大城市群对流层O₃柱总量和O₃-8 h浓度的时空分布特征存在显著差异,造成差异的因素也不同.      

济南大气臭氧浓度变化规律

利用近2a济南市区近地面大气O₃浓度的观测数据,分析了O₃浓度的分布特征及时间变化规律.结果表明,济南市区O₃浓度以1a为周期呈明显的波动变化特征,城市光化学污染较重;1d当中O₃浓度呈明显的单峰型变化,一般在午后达到最高值,而日出时分出现最低值;春季和夏季O₃浓度高于秋季和冬季,而夏季和秋季O₃浓度的日内变化幅度明显高于春季和冬季;受人们活动规律的影响,周末O₃浓度的日内变化规律与平日有所不同.     

松花江上游金矿开采区环境中汞污染的空间分布特征

采用俄罗斯Lumex公司生产的RA-915+汞自动分析仪采集松花江上游桦甸金矿开采区环境中的气态总汞,并同步采集水体、土壤和植物样品,测定各环境要素中的汞含量,旨在研究金矿开采区周围大气汞的分布特征、影响因素及其与其它环境要素的相关性.结果表明,环境中大气汞污染的时间分布规律为夏季大于秋季,傍晚高于午间;空间分布规律以金矿开采和汞源为中心随距离加大而逐渐衰减;金矿开采区附近环境要素中汞污染的规律为:沉积物土壤植物水,植物中总汞污染特征为:根茎叶,秋季植物中汞的含量普遍大于夏季,这与植物随生长发育不断通过土壤向体内富集污染元素有关.无论夏季还是秋季,气汞与植物根部的相关性均最高,分别为0.83和0.97.