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.     

昆明市官渡区臭氧污染特征及影响因子相关性分析

对2019年昆明市官渡区环境空气中臭氧监测数据进行分析,研究昆明市官渡区的臭氧(O3)污染情况、分布特征以及与影响因子的相关性。结果表明,该地区臭氧从3月份开始逐步升高,7—10月维持高位,其中8月达到峰值。O3浓度和超标天数均具有明显的季节变化特征,春季和夏季的O3污染最为严重。对臭氧浓度与影响因子(气压、气温、相对湿度、风速、降水量、NO2、NO、PM10、CO、PM2. 5)进行相关性分析,结果显示臭氧浓度与气温的相关性呈现中等程度正相关,与相对湿度、风速的相关性呈现较强的负相关性,NO2、PM10等会影响近地面臭氧浓度,但相关性较低。影响因子对臭氧浓度的作用不受海拔高度的影响。     

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。     

城市大气中臭氧浓度控制的困难与挑战——以成都市为例

研究城市化、工业化和区域经济一体化进程的不断加快,对城市大气环境的影响是当前大气环境领域研究的热点问题。在此过程中,利用空气质量模型模拟系统研究大气环境污染问题成为大气环境研究中不可缺少的组成部分。在当前空气污染复杂的形势下,针对城市大气环境中臭氧的浓度尚未有效的控制措施。研究主要利用Models-3/CMAQ空气质量模式对成都市臭氧浓度数值通过不同的控制情景进行模拟,揭示城市大气中臭氧浓度控制的困难与挑战,并尝试性提出今后的研究方向,以期为控制城市大气中臭氧浓度提供建议。     

基于环流分型法的地面臭氧预测模型

利用2011~2016年地面臭氧观测数据和同期地面气象要素观测及大尺度再分析资料,选取日最大8h臭氧浓度指标,分析臭氧浓度,局地气象要素以及大尺度环流因子的关系,并将Lamb-Jenkinson客观环流分析方法与逐步回归模型结合,建立臭氧浓度逐日预报模型.结果表明,杭州地面臭氧浓度呈季节性变化特征,春夏两季杭州臭氧平均浓度较高,为臭氧超标易发时段,其中5月臭氧浓度超标频次最高.地面臭氧浓度受局地气象要素影响显著,其中总辐射和日最高气温与臭氧浓度呈显著正相关,相对湿度和降水则呈负相关.在客观分型得到的10种环流型中,杭州全年受反气旋环流控制的概率最高,占26.5%,受西北气流环流控制的概率最低,仅占0.6%.在南风型环流形势下,杭州臭氧浓度超标频率最高,达23.8%,北风型环流形势下的臭氧浓度超标频率最低,为3.7%.基于季节环流分型的地面臭氧预报模型对预报效果改进明显,2016年模型预报值与观测臭氧浓度值相关系数达到0.87.模型尤其提高了高浓度臭氧事件预报准确性,2016年共24次臭氧超标事件,模型成功预报15次,TS评分达到52%.     

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.     

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。     

长江三角洲地区春季臭氧异常高值的数值模拟研究

已有的观测与研究表明,长江三角洲地区春季的臭氧浓度为全年最高,且高浓度臭氧出现的频率也最高.采用美国环境保护局(USEPA)的区域大气质量模式(CMAQ)研究长江三角洲地区2000年5月一次臭氧异常高值事件.与地面观测资料的对比分析表明,该模式基本再现了臭氧及其前体物的变化趋势.通过个例分析,从物理和化学两方面解释了2000年5月11日佘山、嘉兴和临安均观测到高浓度臭氧的原因.模拟结果表明,气象场对区域空气污染分布形式起着至关重要的作用,同时也反应了在适当的风场作用下,上海地区的污染源可以对长江三角洲地区的空气质量造成很大影响.      

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。     

辽宁省中部典型城市臭氧污染特征及影响因素研究

利用2019年辽宁省环境空气质量监测数据及气象观测数据,分析辽宁省臭氧污染特征及臭氧浓度变化的主要影响因素。结果表明：2019年辽宁省营口市臭氧污染相对最重,各城市臭氧浓度表现为春夏交替季污染较重,在5月达到臭氧浓度峰值;沈阳、鞍山、营口、铁岭等中部城市臭氧浓度处于高压后低压前、低压带底及低压前等天气系统控制时,臭氧浓度相对较高;各城市臭氧浓度受气温、风速、风向及相对湿度等因素共同影响,与气温、风速呈正相关,与相对湿度呈负相关,且与气温相关性最高。     

Fast increasing of surface ozone concentrations in Pearl River Delta characterized by a regional air quality monitoring network during 2006-2011

Based on the observation by a Regional Air Quality Monitoring Network including 16 monitoring stations, temporal and spatial variations of ozone(O3), NO2and total oxidant(Ox) were analyzed by both linear regression and cluster analysis. A fast increase of regional O3concentrations of 0.86 ppbV/yr was found for the annual averaged values from 2006 to 2011 in Guangdong, China. Such fast O3increase is accompanied by a correspondingly fast NOx reduction as indicated by a fast NO2 reduction rate of 0.61 ppbV/yr. Based on a cluster analysis, the monitoring stations were classified into two major categories – rural stations(non-urban) and suburban/urban stations. The O3concentrations at rural stations were relatively conserved while those at suburban/urban stations showed a fast increase rate of 2.0 ppbV/yr accompanied by a NO2 reduction rate of 1.2 ppbV/yr. Moreover, a rapid increase of the averaged O3 concentrations in springtime(13%/yr referred to 2006 level) was observed, which may result from the increase of solar duration, reduction of precipitation in Guangdong and transport from Eastern Central China. Application of smog production algorithm showed that the photochemical O3production is mainly volatile organic compounds(VOC)-controlled. However, the photochemical O3production is sensitive to both NOx and VOC for O3pollution episode. Accordingly, it is expected that a combined NOx and VOC reduction will be helpful for the reduction of the O3 pollution episodes in Pearl River Delta while stringent VOC emission control is in general required for the regional O3 pollution control.     

夏季长三角地区臭氧非线性响应曲面模型的建立及应用

2013年8月上旬,长三角地区发生了一次大范围高浓度臭氧污染事件.本研究基于WRF-CMAQ空气质量模型系统,结合长三角地区大气污染物排放清单,构建了臭氧与其前体物之间的非线性响应曲面模型(Response surface modeling,RSM).基于RSM探讨了长三角地区O_3化学的敏感性特征,分析了上海市O_3的来源并预测不同情景下O_3的变化,提出O_3污染的最优控制方案.研究结果表明,长三角地区夏季O3主控因素区域差别较大,上海环科院、杭州卧龙桥、南京玄武湖等城区点位属于VOC控制型;徐州铜山、合肥肥西、丽水青田等郊区属于NOx控制型.O_3的敏感性特征在不同浓度水平下也呈现较大差异,随着O_3浓度水平的升高,各地区NOx敏感性均有所增加.从区域来源来看,远距离传输对平日上海O_3贡献较大,占50%以上;而在O_3污染日,本地及区域贡献为72.1%,而远距离传输贡献下降至27.9%.快速预测了110组减排情景,表明在本地及区域前体物均减排70%的情况下,2013年8月上海O_3浓度能完全达标.     

2020年成都市典型臭氧污染过程特征及敏感性

2020年4月24日至5月6日成都市臭氧(O3)和细颗粒物(PM2.5)复合污染过程期间,在成都市城区开展大气臭氧及其前体物(NO,、VOCs)和气象参数观测实验,基于观测数据采用OBM模型对市区臭氧敏感性和主控因子进行识别,并采用PMF模型对关键VOCs物种进行来源解析.结果表明,臭氧超标日各污染物浓度均有所上升,VOCs物种中芳香烃和含氧(氮)化合物上升幅度较大;成都市城区O3超标天对应的臭氧处于显著VOCs控制区,芳香烃和烯烃对O3生成最为敏感,且存在削减NOx的不利效应;结合VOCs来源解析,城区VOCs主要来源:移动源(22.4％)、餐饮及生物质燃烧源(21.8％)、工业源(15.1％)和溶剂使用源(9.3％),臭氧超标天溶剂使用源、餐饮及生物质类燃烧源贡献率明显上升.成都市城区春季应以VOCs减排为重点,并加大芳香烃和烯烃相关源控制力度.     

Air quality management in China: Issues, challenges, and options

This article analyzed the control progress and current status of air quality,identified the major air pollution issues and challenges in future,proposed the long-term air pollution control targets,and ...     

VOC emission caps constrained by air quality targets based on response surface model: A case study in the Pearl River Delta Region, China

Because of the recent growth in ground-level ozone and increased emission of volatile organic compounds (VOCs), VOC emission control has become a major concern in China. In response, emission caps to control VOC have been stipulated in recent policies, but few of them were constrained by the co-control target of PM_2.5 and ozone, and discussed the factor that influence the emission cap formulation. Herein, we proposed a framework for quantification of VOC emission caps constrained by targets for PM_2.5 and ozone via a new response surface modeling (RSM) technique, achieving 50% computational cost savings of the quantification. In the Pearl River Delta (PRD) region, the VOC emission caps constrained by air quality targets varied greatly with the NO_x emission reduction level. If control measures in the surrounding areas of the PRD region were not considered, there could be two feasible strategies for VOC emission caps to meet air quality targets (160 µg/m³ for the maximum 8-hr-average 90th-percentile (MDA8-90%) ozone and 25 µg/m³ for the annual average of PM_2.5): a moderate VOC emission cap with <20% NOx emission reductions or a notable VOC emission cap with >60% NO_x emission reductions. If the ozone concentration target were reduced to 155 µg/m³, deep NO_x emission reductions is the only feasible ozone control measure in PRD. Optimization of seasonal VOC emission caps based on the Monte Carlo simulation could allow us to gain higher ozone benefits or greater VOC emission reductions. If VOC emissions were further reduced in autumn, MDA8-90% ozone could be lowered by 0.3-1.5 µg/m³, equaling the ozone benefits of 10% VOC emission reduction measures. The method for VOC emission cap quantification and optimization proposed in this study could provide scientific guidance for coordinated control of regional PM_2.5 and O₃ pollution in China.     

成都市非道路施工机械排放清单研究

随着大气污染控制形势的日益严峻,非道路移动源排放日益受到关注.本研究通过软件调研获得了成都市非道路施工机械保有量、功率分布,通过现场及文献调研获得了非道路施工机械活动水平数据.参照《非道路移动污染源排放清单编制技术指南(试行)》中的方法,计算了成都市2018年非道路施工机械排放清单.结果表明,2018年成都市非道路施工机械PM、HC、NO_x和CO的排放量分别为845、2898、16738、11231 t.按机械类型划分,挖掘机4项污染物排放占比最高,PM、HC、NO_x和CO分别占59%、61%、59%和62%;按排放阶段划分,国2机械4项污染物排放占比最高,PM、HC、NO_x和CO分别占55%、66%、68%和65%.排放清单结果的不确定性受到多种因素的影响,其中影响最大的为排放因子.     

Characteristics of ambient volatile organic compounds during spring O3 pollution episode in Chengdu, China

Surface ozone (O₃) has become a critical pollutant impeding air quality improvement in many Chinese megacities. Chengdu is a megacity located in Sichuan Basin in southwest China, where O₃ pollution occurs frequently in both spring and summer. In order to understand the elevated O₃ during spring in Chengdu, we conducted sampling campaign at three sites during O₃ pollution episodes in April. Volatile organic compounds (VOCs) compositions at each site were similar, and oxygenated VOCs (OVOCs) concentrations accounted for the highest proportion (35%-45%), followed by alkanes, alkens (including acetylene), halohydrocarbons, and aromatics. The sensitivity of O₃ to its precursors was analyzed using an observation based box model. The relative incremental reactivity of OVOCs was larger than other precursors, suggesting that they also played the dominant role in O₃ formation. Furthermore, the positive matrix factorization model was used to identify the dominant emission sources and to evaluate their contribution to VOCs in the city. The main sources of VOCs in spring were from combustion (27.75%), industrial manufacturing (24.17%), vehicle exhaust (20.35%), and solvent utilization (18.35%). Discussions on VOCs and NO_x reduction schemes suggested that Chengdu was typical in the VOC-limited regime, and VOC emission reduction would help to prevent and control O₃. The analysis of emission reduction scenarios based on VOCs sources showed that the emission reduction ratio of VOCs to NO₂ needs to reach more than 3 in order to achieve O₃ prevention. Emission reduction from vehicular exhaust source and solvent utilization source may be more effective.     

基于前体物多情景排放的兰州市2030年夏季臭氧预测

近年来,兰州市夏季臭氧污染问题日渐凸显,已成为影响当地环境空气质量达标的首要污染因子和制约环境空气质量持续改善的突出短板.解决臭氧污染问题需结合城市经济发展的实际情况定量评估前体物减排量并提出切实可行的减排对策,为环境管理的中长期规划提供科学依据.在2015年本地排放清单的基础上,通过情景分析法预测了兰州市2030年3种梯度城市发展与污染控制情景下臭氧的两类主要前体物氮氧化物（NO_x）和挥发性有机物（VOCs）的排放量,利用WRF-Chem模型对不同情景下的2030年夏季臭氧污染程度进行了数值模拟,分析了臭氧浓度与生成敏感性的时空变化情况,并提出了兰州市臭氧前体物的总量控制参考和针对不同行政区的减排对策建议.结果表明,3种不同的城市发展与污染控制情景下兰州市2030年NO_x排放量为4.57×10⁴～12.14×10⁴ t, VOCs排放量为5.30×10⁴～7.69×10⁴ t, NO_x排放可通过调整能源结构,加强末端治理和限制机动车...     

Ambient air quality trends and driving factor analysis in Beijing, 1983-2007

The interaction between pollution sources change and implementation of air pollution control measures was the main driving factor that caused the variation in air quality.     

深圳市2022年春季新冠疫情管控期间空气质量分析

短期减排是我国城市应对大气污染事件的重要应急管控手段,但短期减排的效益尚未得到完善分析.2022年3月14～20日,广东省深圳市为抑制新冠疫情传播实施了全市管控,为评估短期减排对华南城市春季空气质量的影响提供独特机会.结合深圳市高精度环境空气质量监测与气象观测等多源数据,分析了深圳市管控期间前后的空气质量变化.此次管控前和管控期中均有部分日期天气形势静稳,局地污染水平主要反映本地排放,有利于分析本地减排的影响.观测与WRF-GC区域化学模拟都表明,与珠三角周边城市相比,深圳市管控期间由于市内交通源排放显著减少,深圳市二氧化氮(NO₂)浓度降低(-26±9.5)%,可吸入颗粒物(PM₁₀)浓度降低(-28±6.4)%,细颗粒物(PM_2.5)浓度降低(-20±8.2)%,但臭氧(O₃)浓度无显著变化[(-1.0±6.5)%].TROPOMI卫星观测的甲醛和二氧化氮柱浓度数据对比表明,2022年春季珠三角臭氧光化学主要受挥发性有机物(VOCs)浓度控制,对氮氧化物浓度降低不敏感,反而可能因氮氧化物对臭氧滴...