一次光化学污染过程中O_3和NOx的垂直梯度观测研究

为了研究2008年北京奥运会前期污染物浓度变化特征,对北京气象塔3层高度上的大气污染物(NO2和O3)进行加强观测,分析其变化特征。观测结果表明,由于北京奥运会前期采取了严格的空气质量控制措施,NO2浓度相对车辆限行前下降了45.3%,且随着高度递增逐渐降低;O3浓度最大值和日均值有所降低,其最大值出现时间较10年前提前了1~2 h,且有4 h左右处于相对平稳状态。O3浓度峰值主要是受NO2的控制,O3浓度峰值出现时间提前反映出北京大气氧化效率不断提高。对于观测期间出现光化学污染事件,利用同期气象资料和大气污染监测数据分析,发现造成这次大气污染的主要原因是气象因子:地面多处于弱高压场控制中,大气层结稳定,风力较弱(小于2 m/s),并伴随着连续高温、强辐射和低湿。     

广州南沙区O3浓度变化及其与气象因子的关系

利用广州南沙区气象探测基地2010年O3浓度和常规气象观测资料,分析了O3浓度变化特征及其气象因子的关系。结果表明,广州南沙区2010年O3浓度最高时均值的最大值出现在8月,超标时数最多的是9月;O3浓度日变化呈单峰型分布,O3浓度日变化最大的季节是秋季,其次为夏季、春季、冬季;O3浓度呈现秋季>春季>夏季>冬季的变化特征。气温、相对湿度、日照时数和云量与O3浓度相关系数大,是影响南沙O3浓度的主要气象因子。秋季O3浓度高,O3主要以局地光化学反应生成为主;春季、夏季和冬季O3主要以外来源的输送为主。气团后向轨迹分析表明南沙区秋季气团主要来自污染的大陆地区,春季、夏季和冬季气团主要是来自东南沿海附近或较为清洁的南海。     

一次光化学污染过程中O3和NOx的垂直梯度观测研究

为了研究2008年北京奥运会前期污染物浓度变化特征,对北京气象塔3层高度上的大气污染物（NO2和O3）进行加强观测,分析其变化特征。观测结果表明,由于北京奥运会前期采取了严格的空气质量控制措施,NO2浓度相对车辆限行前下降了45.3%,且随着高度递增逐渐降低;O3浓度最大值和日均值有所降低,其最大值出现时间较10年前提前了12 h,且有4 h左右处于相对平稳状态。O3浓度峰值主要是受NO2的控制,O3浓度峰值出现时间提前反映出北京大气氧化效率不断提高。对于观测期间出现光化学污染事件,利用同期气象资料和大气污染监测数据分析,发现造成这次大气污染的主要原因是气象因子：地面多处于弱高压场控制中,大气层结稳定,风力较弱（小于2 m/s）,并伴随着连续高温、强辐射和低湿。     

和田绿洲沙尘暴强度及其影响因子分析——以墨玉县为例

以和田绿洲西北部的墨玉县为研究区域,对该地区2016—2018年发生的沙尘暴天气资料以及气象因子(气温、风速、湿度、气压、水汽压、日照时数)和大气污染物(PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3)进行分析。结果表明,墨玉县沙尘暴天气主要发生在春夏季(3—8月),平均占全年发生频率的77.12%。墨玉县沙尘暴强度主要由气象因子决定,特别是气温、风速、日照时数和湿度。沙尘暴强度与大气颗粒物(PM10和PM2.5)存在着明显的间接关系,主要因为两者均受风速影响较大,沙尘暴强度越大,大气中PM10和PM2.5浓度越高。沙尘暴强度与SO2、NO2、CO、O3等大气污染物的关系非常微弱,但O3与沙尘暴的形成季节比较一致。     

夏季局地环流对京津冀区域大气污染影响

为研究局地环流对京津冀大气污染分布特征的影响,利用京津冀区域大气污染监测网7个站点的大气污染物浓度观测资料,结合WRF数值模式对气象场的模拟结果,对区域夏季局地环流对大气污染浓度水平和空间分布特征进行了研究。结果表明,2010年6月局地环流发生时,京津冀大气中PM10的平均浓度可高达156.4μg/m3,而在强天气系统过境时仅为89.1μg/m3。京津冀受区域局地环流控制时,大气中可吸入颗粒物比强天气系统过境时高75%;海-陆风回流携带的高浓度污染物,导致海滨区域夜间大气中PM10平均浓度从46.2μg/m3上升到64.7μg/m3;山地-平原风导致京津冀大气本底区域河北兴隆臭氧浓度峰值较北京城区滞后3 h。京津冀近年来强天气过程比例逐渐下降,目前仅占月20%,而以山地-平原风和海-陆风叠加的局地环流气象条件占比增加,造成京津冀区域大气污染易聚难散。     

城郊气象因素与NO_x、PM_(10)的多重分形分析

针对城区和郊区气象因素与NO_x、PM_(10)浓度间的互相关性的特征,采用多重分形去趋势波动互相关分析法(MFDCCA),对气象因素与NO_x、PM_(10)浓度时间序列进行研究。首先验证了温度与NO_x、PM_(10)具有互相关性和多重分形特征,然后,逐次分析城区和郊区在夏冬两季温度、湿度、风速、气压与NO_x、PM_(10)的多重分形特征。结果表明,城区天气因素与PM_(10)、NO_x的多重分形特征要强于郊区,两地天气因素对PM_(10)的影响程度要强于对NO_x的程度,城区和郊区夏季的天气因素与PM_(10)的多重分形特征均强于冬季。     

基于MAX-DOAS的乌鲁木齐市NO_2时空变化

为研究乌鲁木齐市NO_2污染状况,了解其时空分布特征及其影响因素,基于多轴差分吸收光谱技术(MAXDOAS),利用2014年4月—2015年12月3个监测点和多次车载移动观测的数据,反演了乌鲁木齐对流层NO_2垂直柱浓度(VCD),并且结合气象和地形等因素进行了分析。结果表明:NO_2VCD由高到低的季节依次是冬季、春季、秋季和夏季,均值为10.84、7.78、5.98和3.56×1015molec·cm~(-2);由高到低的监测站依次是城区站、工业区站和郊区站,年均值为9.52、8.44和5.58×1015molec·cm~(-2);日变化上春冬两季呈U型,夏秋两季呈双峰型;NO_2空间分布由南到北呈明显的"两头低中间高",高值通常出现在市区高架桥附近;乌鲁木齐NO_2VCD与气象因子温度、风速、相对湿度、日照时数都有较好的相关性;乌鲁木齐夏季盛行西北风,顺势于地形利于市区污染物传输出去,冬季盛行东北风,而东面有博格达山阻挡致使风速较低,污染物滞留堆积浓度高。     

北京空气重污染红色预警期间污染物与气象因子特征

揭示空气重污染红色预警期间污染物与气象因子的变化特征对空气质量预报和污染减排措施评估具有重要参考价值。利用大气污染和气象观测资料,研究了北京2015年11—12月空气重污染红色预警时期污染物浓度、气候特征及气象因子对空气质量影响。结果表明,PM_(2.5)在大气颗粒物中占有较大比重,为首要空气污染物;在重污染峰值时段,城郊PM_(2.5)与PM10比值(R)相差不大,可达0.9以上,空气呈均匀混合的高PM_(2.5)浓度特征,而空气质量较好时城区R值明显高于郊区;研究时段气候特征与历史同期相比有明显差异,其中平均风速偏小19%,平均气温偏高0.23℃,气温日较差减小,而多次小型降水增加了空气湿度,导致相对湿度值偏高40%,垂直方向上的逆温层或等温层则加剧了空气重污染的形成和发展,重污染过程中的红色预警措施明显降低了颗粒物浓度;风速与污染物浓度呈指数相关,城郊风速分别低于2.0和2.5 m·s~(-1)时,空气质量较差、污染物浓度随风速升高快速下降,而当城郊风速大于2.0和2.5 m·s~(-1)时变化特征则相反;相对湿度与污染物浓度呈幂相关,相对湿度在65%左右为空气质量特征发生变化的转折点;由于气温日较差存在季节变化,其与空气质量相关关系不太显著。     

广州市夏、冬季室内外PM2.5质量浓度的特征

2004年7月2日至8月13日和2004年11月29日至2005年1月6日分别在广州市3种类型区域(一般城市区域、道路旁、工业源附近)9个居民住宅的室内和室外同步采集了PM2.5颗粒.采用标准称重法测定PM2.5质量浓度,得到广州市夏季住宅室内外PM2.5平均质量浓度分别为67.7、74.5 μg/m3,冬季室内外PM2.5平均质量浓度分别为109.9、123.7 μg/m3.广州市PM2.5平均质量浓度,与美国PM2.5标准相比,与国内PM10标准基础上假设的PM2.5限值相比,与其他一些国内、亚洲和欧美城市的文献记录相比,结果均显示广州市PM2.5处于相当严重污染状态.广州市PM2.5质量浓度呈现明显的空间分布特征和季节变化特征;PM2.5室内质量浓度并不总是低于室外质量浓度,反映了室内空气污染的存在.     

湖北省大气颗粒物浓度时空变化特征

了解大气颗粒物浓度的时空变化格局对于大气污染防治、预警预报等具有重要理论和实践意义。根据2015年1月至2015年12月湖北省13个主要城市53个监测站点每小时发布的PM10和PM2.5浓度数据,研究了湖北省大气颗粒物浓度时空变化特征。结果表明,PM10和PM2.5浓度在空间上均呈现出鄂西部最低、中部最高、东部居中、南北向的均质性;时间上各城市均呈现颗粒物浓度随着月份变化先降低后升高,1月份最高,8月份最低,且呈现夏季浓度秋季浓度春季浓度冬季浓度的变化规律。分析表明,湖北省大气颗粒物浓度时空变化特征与降水量、气温等气象因子呈现出显著负相关关系,与风速关系不显著;与其来源中建筑施工面积、机动车保有量、货运量和客运量、人均GDP和人均第二产值关系紧密。