沈阳环境空气臭氧浓度及累积速率时序曲线模拟研究

为了解环境空气臭氧累积规律,利用2017年沈阳市环境空气臭氧浓度数据,统计分析臭氧累积速率,并利用回归方法拟合并优化臭氧浓度及其累积速率的时间序列模型,同时结合气温、风力、臭氧前体物等时序变化情况分析臭氧浓度的影响因素。研究发现:沈阳市臭氧月均浓度年变化、日均浓度年变化以及小时浓度日变化时序曲线均呈现单峰形态;年变化中,6月的臭氧浓度最大,4月臭氧累积速率达到最大值;日变化中,14:00臭氧浓度达到最大值,09:00—11:00臭氧累积速率最大,19:00—20:00臭氧迅速消减。温度、风速同臭氧浓度之间均有较好的正相关性。臭氧前体物二氧化氮、挥发性有机物与臭氧浓度之间均呈明显的负相关性。     

沈阳市环境空气质量天气模式预报方法

应用2003年和2004年6月~8月天气形势资料和同期环境空气自动监测数据进行统计分析,建立夏季天气模式预报方法,同时应用2005年资料进行验证,预报效果较好,环境空气中首要污染物———可吸入颗粒物(PM10)的级别预报准确率、趋势预报准确率和总站发布预报范围准确率分别达到60%、80%和90%,该预报方法可作为业务预报使用。     

沈阳市O3时空分布特征及其与NOx的相关性研究

利用2013年沈阳市11个空气质量自动监测站的大气O3自动连续监测数据,对O3浓度的区域分布、季节变化、日变化及其与NOx相关性等特征进行分析.结果表明,中心城区O3浓度低于外围.O3和大气氧化性OX（O3＋NO2）浓度在午后15：00左右出现峰值,NOx呈双峰态日变化,在7：00和23：00左右出现峰值.不同季节污染物的浓度变化存在差异,O3和NOx浓度分别在夏季与冬季达到最大.NOx浓度存在200 μg/m3左右的“分界点”,NOx低于分界点时以NO2为主,高于分界点时NO占大部分.OX区域贡献主要受区域背景O3的影响,局地贡献主要受局地光化学反应制约.     

沈阳市环境空气中挥发性有机物污染特征及来源解析

基于2019年沈阳市4个不同功能区挥发性有机物(VOCs)小时分辨率的在线监测数据,分析了环境空气中VOCs的污染特征及来源。结果表明,观测期间沈阳市环境空气中VOCs日平均体积分数为(31.5±13.3)×10^-9,4个功能区VOCs体积分数均呈现出冬季明显大于夏季的特征;工业区环境空气中VOCs体积分数明显高于其他功能区。商业交通居民混合区、文化居民混合区、郊区VOCs体积分数呈现明显双峰结构,工业区双峰结构不明显。工业区VOCs以新鲜排放为主,而其他3个区域为老化气团的传输。工业区春、夏季环境空气中VOCs来源包括燃料挥发源(26.90%)、溶剂与涂料源(17.69%)、燃烧源(16.40%)、化工源(15.69%)、交通源(7.57%)和炼油炼焦源(4.15%)。秋、冬季VOCs的来源包括燃烧源(30.77%)、溶剂与涂料源(20.26%)、燃料挥发源(18.79%)、化工源(11.54%)、炼油炼焦源(9.34%)和交通源(5.51%)。     

沈阳市大气颗粒物PM_(2.5)污染现状分析

利用2011年1～4月沈阳市环境空气中PM2.5自动监测资料进行分析,结果表明,冬季1月和2月污染严重,日均值超标率达到50.0%～64.5%。1天中PM2.5有2个峰值,最大值出现在上午8～9时,次之出现在22时,15时浓度最低。冬季PM2.5污染严重的原因是冬季采暖燃煤量大,污染物排放量大,加之气象扩散条件差导致污染严重。     

沈阳市冬季环境空气质量统计预报模型建立及应用

利用沈阳市2013年1—2月大气自动监测数据和同期气象资料,选取19项预报因子,采用逐步回归方法建立了沈阳市冬季环境空气质量统计预报模型,预报项目包括细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)日均浓度及臭氧(O3)日最大8 h平均浓度。2013年11月至2014年1月,应用该模型并结合人为经验修订,开展了沈阳市环境空气质量预报工作,预报结果与实测结果的对比验证结果表明,环境空气预测结果级别准确率达到79.1%,首要污染物准确率为73.6%。