耦合观测数据-模型计算-案例分析的臭氧综合预报方法

当前臭氧模式预报和统计预报的技术难以满足不同地域精细化环境管理需求,亟需构建稳定性高、实用性强的本地化臭氧预报方法. 本研究通过构建臭氧预报工作流程并明确臭氧预报流程中相关技术参数和要求,以陕西省及其省会城市—西安市为例分析历史气象和环境空气质量数据,获取陕西省臭氧污染规律以及西安市不同气象条件下臭氧等级分布规律和典型案例预报要点,确立人工订正经验技术集的方法,明确案例库构建、会商和预报回顾机制的相关要求,旨为臭氧预报模式的本地化提供科学的技术路线. 结果表明:通过臭氧预报效果评估与结果择优、人工订正、预报会商及预报结果回顾所组成的臭氧业务化预报工作流程具备切实可行性;此外,陕西省臭氧浓度与相对湿度、气压和风速均呈显著负相关,与温度呈显著正相关,臭氧预报时应重点关注日均温度大于28 ℃、日最大温度大于34 ℃、相对湿度小于57%、气压低于959 hPa、风速小于2.3 m/s的气象条件下的臭氧等级.      

2018年西安市春节期间重污染过程分析

对2018年西安市春节的污染过程、污染来源、不利气象条件及烟花爆竹对PM_(2.5)的贡献4个方面进行分析。结果显示,在该污染过程的污染快速增长期,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2浓度峰值分别是污染前期浓度的3.56、1.74、2.28和1.81倍;排放源主要为燃放烟花爆竹,对PM_(2.5)的贡献率为50%以上;不利气象条件为小风、静稳、高湿、逆温、边界层低、倒槽等。污染持续期的排放源除了烟花爆竹燃放还有其他污染源;不利气象条件除了均压场外,其它与快速增长期相似。     

关中平原春节前后碳质气溶胶分布特征及来源解析

以2023年春节期间西安、宝鸡、咸阳、渭南和铜川大气PM_2.5中的OC和EC为对象,利用反距离加权空间插值法（IDW）、二次有机碳（SOC）估算和潜在源贡献因子分析（PSCF）分析了关中平原碳质气溶胶的时空变化特征及潜在来源. 结果表明,在时间分布上, ρ（OC）表现为：春节后[（18.6 ±11.0）μg·m^-3]>春节期间[（16.2 ±15.1）μg·m^-3]>春节前[（10.0 ±8.3）μg·m^-3], ρ（EC）表现为：春节后[（2.2 ±1.2）μg·m^-3]>春节期间[（1.7 ±1.5）μg·m^-3]>春节前[（1.4 ±1.1）μg·m^-3],OC和EC污染在春节后最严重;在空间分布上, ρ（OC）表现为：咸阳[（21.4 ±17.3）μg·m^-3]>宝鸡[（15.8 ±12.8）μg·m^-3]>西安[（13.6 ±11.3）μg·m^-3]>渭南[（11.6 ±9.1）μg·m^-3]>铜川[（10.0 ±8.3）μg·m^-3], ρ（EC）表现为：咸阳[（2.1 ±1.4）μg·m^-3]>渭南[（1.8 ±1.4）μg·m^-3]>西安[（1.8 ±1.2）μg·m^-3]>铜川[（1.6 ±1.4）μg·m^-3]>宝鸡[（1.2 ±0.9）μg·m^-3],总体上咸阳的PM_2.5和碳质气溶胶污染最严重,铜川污染最轻. IDW结果显示：OC和EC浓度的高值中心[ρ（OC）>27.3 μg·m^-3, ρ（EC）>2.9 μg·m^-3]在平原中部,低值中心[ρ（OC）<7.0 μg·m^-3, ρ（EC）<1.0 μg·m^-3]在平原北部,OC分布西高东低,EC分布东高西低. SOC在OC中的占比为：春节后（51.7%）>春节期间（41.1%）>春节前（36.8%）. 各城市SOC/OC大小和各城市SOC在关中平原的贡献率大小表明,铜川、宝鸡和咸阳受有机碳二次转化影响较大. 春节前、春节期间和春节后OC与EC的相关系数（r = 0.85、 r = 0.98和r = 0.94）表明二者具有高度的同源性. 碳质气溶胶在春节前和春节期间与湿度和风速有一定相关性,春节后与各气象因子呈弱相关;碳质气溶胶总体上与CO和NO₂有较强的相关性且在春节后相关性最强,与SO₂的相关性在春节期间最强. 5个城市碳质气溶胶潜在源区主要集中在本地和周边的甘肃南部、陕北以及陕南地区,春节前还受到来自西北方向长距离输送的影响.     

2021年春节期间陕西省烟花爆竹燃放对PM2.5的影响

通过对比2021年春节烟花爆竹集中燃放时段和前期非集中燃放时段的PM_2.5浓度及特征组分浓度,分析了烟花爆竹集中燃放对陕西省PM_2.5的影响情况。分析结果显示,2021年春节烟花爆竹集中燃放时段,关中和陕南地区PM_2.5浓度增幅大且高值持续时间长,陕北地区PM_2.5浓度增幅小且高值持续时间短。陕北和陕南地区PM_2.5小时浓度峰值出现在2月12日(初一)00:00前后,关中地区略晚。西安市PM_2.5特征组分中,K⁺、Cl^-、SO₄^2-、NO₃^-、Mg²⁺、Al³⁺、Cu²⁺、Si²⁺、Ba²⁺的浓度分别为6.61、7.20、12.83、23.96、1.36、2.91、0.23、0.27、0.86 μg/m³,明显高于非集中燃放时段。烟花爆竹燃放对陕南地区PM_2.5的贡献率和贡献量均高于关中和陕北地区;对郊县PM_2.5的贡献率高于城区,且对郊县的贡献率正值的出现时间早于城区。除榆林市外,陕西省其他城市的城区均受到了相关郊县烟花爆竹燃放的影响。     

西安市O3时空分布及影响因子研究

通过对西安市空气自动站监测数据和相关气象要素进行分析,得出西安市O_3污染特点如下,西安市典型O_3污染期集中在4至9月份,每日的14时至17时达到峰值,且空间分布呈现出郊外高于城区的特点。O_3最大值出现时段与NO_2、CO最低值出现时段吻合。     

新冠疫情管控期间西安细颗粒物中碳组分浓度变化特征

于2019年1月27日—3月18日及2020年1月27日—3月18日对西安市细颗粒物(PM_2.5)的碳组分浓度进行了在线观测,对比分析了非疫情与疫情期间各常规污染因子、气象要素、PM_2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)的污染特征。结果表明：非疫情与疫情期间西安市的气象条件总体水平较为相近。疫情期间的二氧化硫(SO₂)、臭氧(O₃)浓度相对升高。重污染天气下,除PM_2.5外,其他污染物浓度均降低,说明疫情管制对重污染天气污染物浓度的削弱作用明显。疫情期间,PM_2.5中的OC组分浓度及占比有显著升高,与疫情期间的各类交通管制导致的机动车尾气排放量显著降低有关。另外,OC与EC的相关性较强,说明污染来源与人类日常生活有关。疫情期间西安市颗粒物中碳组分主要来自各类生物质燃烧,并且存在SOC污染,SOC在OC中的占比达到37.8%。疫情期间重污染天气下,SOC在OC中的占比达到87.5%,说明SOC对重污染天气OC的贡献较大。