海南岛臭氧污染时空变化及敏感性特征

基于环境空气质量数据、气象观测数据和卫星遥感资料,研究了2015~2020年海南岛臭氧（O₃）污染的时空分布、变化趋势、O₃生成敏感性及其与气象因子的关系.结果表明,海南岛O₃-8h （日最大8 h滑动平均值）表现为西部和北部偏高,中部、东部和南部偏低的分布特征,2015年O₃-8h浓度最高,2019年O₃-8h浓度超标占比最大.O₃-8h浓度与平均气温（P<0.1）、日照时数（P<0.01）、太阳总辐射（P<0.01）、大气压和平均风速呈正相关关系,与降雨量（P<0.05）和相对湿度呈负相关关系.卫星遥感数据显示,2015~2020年海南岛对流层NO₂柱浓度（NO₂-OMI）和HCHO柱浓度（HCHO-OMI）呈相反的变化趋势,2020年NO₂-OMI较2015年上升了7.74%,HCHO-OMI下降了10.2%.海南岛属于NO_x控制区,近6年FNR值（O₃生成敏感性）呈波动式地下降趋势,其趋势系数和气候倾向率分别为-0.514和-0.123 a^-1.气象因子与海南岛FNR值有较好的相关关系.     

三亚市大气VOCs污染特征、臭氧生成潜势及来源解析

为探究热带地区环境空气中挥发性有机物(VOCs)的污染特征,利用三亚市2019年VOCs在线监测数据,全面分析了VOCs的污染特征、来源以及对O₃的影响.结果表明:①总挥发性有机物(TVOCs)日均体积分数范围为2.05×10-9~19.74×10-9,且以烷烃(71.4%)和烯烃(20.5%)为主.②VOCs优势物种丙烷、正丁烷、乙烷、异丁烷、乙烯、乙炔、苯和甲苯的体积分数日变化均呈早晚双峰的特征;φ(异戊二烯)呈白天显著高于夜间的特征,其季节性变化规律与光照变化基本一致.③对臭氧生成潜势(OFP)贡献最大的是烯烃(70.6%),其中异戊二烯的OFP贡献率(41.9%)最大,其次是烷烃(19.9%).④春夏季φ(NO₂)和φ(VOCs)均较低,难以通过光化学反应生成较高的φ(O₃),秋冬季φ(O₃)显著升高主要与东北方向污染物传输有关.⑤正交矩阵因子模型(PMF)解析结果表明,VOCs来源分别为交通源(46.52%)、溶剂使用源(18.25%)、植物源(12.36%)、工业源(11.99%)和燃烧源(10.88%).研究显示,三亚市环境空气中φ(VOCs)受交通源排放影响较大,应加强管制以削减环境空气中VOCs活性较大的物种,从而减少O₃的生成.      

2013—2018年海口市区臭氧浓度变化特征

利用海口市区4个站点2013—2018年臭氧（O₃）逐时观测资料,分析了O₃不同时间尺度变化特征、超标情况及其与前体物NO₂和气象因子的关系。结果表明：海口市区O₃浓度总体偏低,但2013—2018年各站点均有明显的上升趋势,海大站、海师站、龙华站和秀英站的气候倾向率分别为1.26、3.84、3.02、2.93 μg/（m³·a）,其中海师站、龙华站和秀英站分别通过了95%、98%、90%的信度检验。秋、冬季海口市O₃浓度最高,其中10月O₃浓度月平均最大值出现的概率最大,最小值主要出现在8月。O₃浓度日变化表现为单峰型,早晨08：00前后O₃浓度最低,午后15：00最高。海大站超标率最高（2.82%）,海师站和龙华站次之,秀英站最小。4个站点的超标日O₃浓度均逐年上升,表明海口市O₃超标现象在恶化。O₃浓度与日照时间成正相关关系,与相对湿度成负相关关系。当相对湿度为60%~85%、日最高气温为20~30℃时,海口市发生O₃浓度超标的概率较高。     

基于GIS的污染源自动监测数据综合分析系统设计和实现

基于地理信息系统(GIS),将污染源在线监测数据信息与空间地理信息相结合,建立北京市重点锅炉烟气、污水处理厂两类主要污染源和水环境质量等大量在线监测数据的监控和综合分析系统。系统不仅实现了对重点污染源在线监测数据的实时监控、数据展示、统计分析、超标报警等常规业务功能,还在污染源扩散模拟展示、污染源与环境质量信息相互作用的空间综合分析等方面进行了初步研究,为进一步提高北京市的污染源监控管理和自动监测数据利用水平做出了创新性的技术尝试。     

2010年春季沙尘天气对北京市空气质量的影响及其天气类型分析

利用2010年3-5月北京市市区以及北京西北部、西部和东部3个不同方位边界的空气质量自动监测站监测数据,结合气象资料和激光雷达观测数据,分析了春季外来沙尘对北京市空气质量的影响。研究结果表明:2010年春季北京市出现15次外来沙尘天气,外来沙尘输送对北京市空气质量的影响天数为21 d,直接造成15 d空气质量超标,最严重的一次API指数达到最大值500。沙尘的天气形势特征以及输送路径的不同,对北京市空气质量的影响有明显差异。当低压中心过境时,沙尘天气影响最重,颗粒物浓度显著上升,气态污染物迅速下降,沙尘呈现自西北向东南输送的特征;低压底部过境与低压中心过境类似,但是沙尘强度略弱;除此之外,沙尘回流也可以直接造成北京市空气质量超标,颗粒物浓度和气态污染物浓度均表现出上升的变化趋势。     

多模式模拟评估奥运赛事期间可吸入颗粒物减排效果

以空气质量多模式系统为工具,分析奥运赛事期间可吸入颗粒物(PM10)浓度大幅减小特征,从气象场和排放源两方面研究PM10浓度大幅减小的主要原因.多模式系统由嵌套网格空气质量模式(NAQPMS)、通用空气质量多尺度模式(CMAQ)和复杂大气空气质量三维模式(CAMx)3个空气质量复合模型组成,并以中尺度气象模式(MM5)和稀疏矩阵排放处理模型(SMOKE)提供统一气象场及排放源.研究对比2006年8月、2008年8月两组气象条件下北京PM10浓度水平及模拟效果,结果表明奥运赛事期间PM10浓度大幅减小的主要原因不是气象因素,而是由于额外措施引起的PM10排放减少.同时采用多模式系统数值模拟反向评估,获得北京奥运赛事期间奥运控制及额外减排措施引起的PM10减排量,结果表明,奥运赛事期间所有额外控制措施对颗粒物浓度效果相当于在2008年8月气象条件下,削减大约200t.d-1的无组织PM10排放,相当于北京正常时期PM10排放的50%.     

AQI标准下北京市空气质量数值预报系统及其在重大活动保障中的应用

围绕新AQI标准下环境空气重污染预报预警工作的需求,全面优化升级了北京市空气质量数值预报系统。该系统集成了新一代天气模式WRF,并进一步发展污染源处理模型SMOKE,实现了点源、面源、机动车源等排放源高时空分辨率制作,同时紧追空气质量模型(CMAQ、CAMx、NAQPMS)新发展,实现在线源解析模块的业务应用。这一系统不仅在日常业务预报中有效提升了北京市空气重污染过程的预报准确率,还成功应用于2014年APEC会议、2015年纪念中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利70周年阅兵等重大活动空气质量保障工作中,满足了重大活动对空气质量预报预警的特殊需求,为进一步提高城市空气质量预报预警技术的发展做出有益尝试,并积累了丰富的经验。     

春节期间烟花爆竹燃放对海口市空气质量的影响

基于2018年与2019年春节期间常规空气污染物数据、2019年细颗粒物PM_2.5中水溶性离子和OC/EC的化学组分数据，结合气象资料，分析了春节期间烟花爆竹燃放对海口市空气质量的影响。结果表明：春节期间烟花爆竹燃放对海口市初一的空气质量影响较大，主要影响污染物为PM₁₀、PM_2.5和SO₂，对NO₂、CO和O₃影响相对较小；实施烟花爆竹严格管控后空气质量明显改善，2019年除夕夜PM₁₀、PM_2.5和SO₂质量浓度峰值较2018年分别下降67.4%、68.5%和66.7%；烟花爆竹集中燃放主要造成K⁺、Cl^-、Mg²⁺和SO₄^2-快速上升，其中K⁺影响最为显著，K⁺短时上升了16.21 μg/m³，增加17.01倍；对于NO₂^-、Na⁺、F^-、NO₃^-、Ca²⁺、NH₄⁺等6种离子和OC/EC影响较小。