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1.
结合天气形势,地面观测资料和WRF-CMAQ模式,分析了2017年7月8~15日成都市一次罕见持续O3污染过程的特征及成因,量化了各个物理化学过程对此次污染过程的相对贡献,并通过敏感性实验分析了四川盆地内O3及其前体物的区域传输和本地光化学反应对此次污染过程的影响.结果表明,此次O3持续污染过程主要是因为四川盆地内盛行偏东风,导致盆地东部城市群的O3及其前体物经区域输送到成都及周边地区,加之成都市出现小风、气温升高等气象条件进而形成,属于典型的传输性爆发污染.持续污染形成的主要物理化学机制体现为日间气相化学过程贡献为稳定的正值,加之输送过程贡献出现爆发式升高,进而导致近地面O3小时净增量迅速上升且高达50μg/(m3·h),随之O3浓度迅速响应,产生爆发式增长.此外,敏感性实验结果显示此次成都市O3持续污染的形成受区域输送影响较受本地光化学反应影响更为明显.O3污染爆发前上游地区高浓度O3及其前体物沿流场输送并在成都及周边地区不断积累,导致日间O3浓度不断升高.  相似文献   
2.
基于IASI、OMI与TROPOMI卫星数据识别了2008~2019年四川盆地氨与氮氧化物柱浓度的变化趋势,并进一步采用空气质量模型CMAQ对2019年冬季四川盆地氨排放的大气环境影响进行了研究,评估了氨与氮氧化物单独减排及氨与氮氧化物协同减排情景下对四川盆地颗粒物污染的影响.结果表明:2008~2012年四川盆地氮氧化物排放逐年升高随后在2013~2019年迅速下降,而氨柱浓度在2008~2013年期间较为稳定,自2014年起迅速增长.四川盆地氨排放的高值区主要集中在人为活动强烈的成都及周边地区和川南城市群以及农业源氨排放主导的川西北地区.铵根离子在川南城市群的PM2.5当中占比高达11.4%,而对川西地区城市的PM2.5贡献较低.敏感性实验结果表明,氨与氮氧化物协同减排50%能有效降低大气中硝酸铵与硫酸铵的浓度,从而减少细颗粒物污染,改善四川盆地区域环境空气质量.  相似文献   
3.
本研究结合地面观测资料,ERA5再分析数据和PCT客观分型法,分析了2014~2019年四川盆地区域性O3污染特征以及天气形势与O3污染的关系.结果表明,2014~2019年四川盆地O3区域污染发生频数呈单峰型分布,于2016年达到峰值,且发生区域主要集中在成都平原城市群.在6种典型天气类型中,类型1、2、6为污染型,其海平面气压呈西高东低,四川盆地受低压系统控制.类型3、4为清洁型,其中类型3呈北高南低,且在四川盆地东部存在1个低值中心;类型4呈东高西低,在青藏高原区域有一些小范围的高压中心.在污染型天气形势下,四川盆地的气象条件为温度高、云量低、地面接收到的紫外辐射强、相对湿度低,加速了O3的生成,再叠加类型1的静风条件不利于污染物扩散;类型2、6盛行的东南气流对O3及其前体物的输送,造成污染型天气类型发生区域性O3污染比例明显高于其他几种类型.此外,基于环流分型的预测结果表明环流形势对四川盆地各城市群区域O3污染影响可以达到其年变化的2倍以上,对整个四川盆地O3浓度变化的贡献率为34.8%~66.3%.  相似文献   
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