唐山市PM2.5和O3的演变特征及其对大气复合污染的协同影响

通过采集唐山市2015~2021年7年间大气污染物PM_2.5、 O₃、 SO₂、 NO₂和CO浓度,以及气象要素温度（T）、相对湿度（RH）、风速等相关数据,结合相关性分析和后向轨迹聚类分析技术,分析研究了唐山市近7年间PM_2.5和O₃不同时段的变化特征,及其影响因素,探讨了气团传输对PM_2.5和O₃污染的贡献,揭示了PM_2.5和O₃对大气复合污染的协同影响机制.结果表明,唐山市2015~2021年间PM_2.5浓度呈逐年下降的趋势,而O₃浓度则呈现出单峰态变化趋势,峰值出现在2017年. PM_2.5和O₃浓度均呈现出明显的季节变化,其中PM_2.5表现为冬季最高夏季最低的特征,而O₃则表现为夏季最高而冬季最低的特征.此外,PM_2.5的日变化呈双峰态分布,峰值分别发生在工作日早高峰和晚高峰期间. O₃日变化则呈单峰态分布,峰值出现在下午紫外线照射较强时段. PM_2.5主要受SO₂、 NO₂和CO的正向影响,而O₃则主要受太阳辐射强度和温度的正向影响.在不同污染背景下,PM_2.5和O₃会受到来自不同方向气团传输的影响. PM_2.5和O₃对大气复合污染的协同作用在诸多因素的共同影响下,呈现出冬季明显的负向影响,而春、夏和秋季则明显的正向影响.在不同污染背景下,当PM_2.5浓度超过150 μg·m^-3时,PM_2.5和O₃的协同作用则表现为明显的负向作用.     

唐山市大气颗粒物和O3多尺度变化及影响因素

采用KZ滤波法、多元逐步回归法和小波相干性分析法,从不同时间尺度探究了唐山市2015～2022年间PM_2.5、PM₁₀和O₃的演变特征,并有效区分和定量估算了污染源排放和气象因素对污染物浓度的贡献,揭示了气象因素对污染物不同尺度的影响,以及颗粒物和O₃之间的协同作用机制.结果表明:研究期间唐山市颗粒物PM_2.5和PM₁₀的浓度长期分量均呈现显著下降趋势,季节分量和短期分量均呈现不同程度的周期波动.O₃浓度长期分量变化幅度较小,其季节分量和短期分量均在每年5～7月之间有明显变化趋势.颗粒物PM_2.5和PM₁₀浓度的长期分量变化主要由源排放因素控制,且源排放贡献占90%以上,而O₃浓度的长期分量变化则由源排放和气象因素共同控制,且其贡献比例约为2:3.气象因素温度、相对湿度、地表垂直风速和降水量对PM_2.5主要表现为小时间尺度的正向作用和大时间尺度的负...