潮州市PM2.5-O3复合污染特征及与气象要素的关系

利用潮州市区2014—2020年空气质量逐小时质量浓度数据，分析了PM_2.5、O₃质量浓度及复合污染的年、月、日变化特征，结合相应时段潮州国家站气象资料，分析PM_2.5-O₃与气象条件的关系。结果表明：2014—2020年潮州市区年平均ρ(PM_2.5)、ρ(O₃-8 h)及复合污染出现日数均呈波动下降趋势，月平均ρ(PM_2.5)最高出现在3月，月平均ρ(O₃-8 h)最高出现在10月，两种污染物最低均出现在6月。复合污染出现较多的是10月至次年4月。PM_2.5、O₃污染具有一定相互作用，当其中一种污染物质量浓度较高时另一种污染物的质量浓度相应较高，同时污染物质量浓度的日较差也会相应增大；污染物峰谷值出现时间表现为空气污染较严重时，O₃峰值出现时间在16:00,PM_2.5峰值出现在19:00。PM_2.5-O...     

河源市空气质量首要污染物特征及其与气象条件的关系

基于2017-2019年河源市空气质量数据,分析了河源市首要污染物的年际变化特征,同时利用2019年东埔国控站点的首要污染物与气象要素进行了相关性分析,并以典型污染日为案例,分析了气象条件对污染过程的影响。结果表明：2017-2019年细颗粒物（PM_2.5）污染日比重大幅度降低,以臭氧（O₃）为首要污染物的污染日逐年增加,污染形式逐渐从颗粒物污染向臭氧污染发生转变。O₃浓度与温度和湿度分别呈正负相关关系,高浓度O₃主要出现在（20-30℃,25%-55%）阈值之间,在吹西北偏北风时O₃浓度也较高。PM_2.5和PM₁₀与湿度也呈负相关关系,温度与湿度组合在（8-13℃,40%-55%）范围内时两者容易同时出现高值;在夏季PM_2.5和PM₁₀还与温度具有较强的正相关关系,这意味着高温情况下河源有出现颗粒物与O₃复合污染的可能。河源市典型污染日具有风速较小局部扩散不利的特征,低温低湿条件下容易出现PM_2.5污染,且主要受到区域的传输影响;而高温低湿条件下容易发生O₃污染,且较高的前体物浓度容易加剧O₃的本地污染。     

华南区域大气成分数值模式GRACEs预报性能评估

利用2016-2019年广东省国控站实况监测数据对华南区域大气成分数值模式系统(GRACEs)预报性能进行了综合评估。除空气质量指数AQI外,重点对PM_2.5、O₃及NO₂进行了分析评估。(1) 模式预报性能存在年际差异,对各要素的预报值总体偏低。(2) 模式预报能较好地反映空气质量的空间分布,PM_2.5中心在珠三角西北部,而O₃-8 h高值区在珠三角核心区和粤东沿海,但模式对O₃-8 h高值区存在显著预报低估现象。(3)模式可较好地模拟出PM_2.5月变化的单峰型特征和O₃-8 h月变化双峰型特征,但模式对AQI的秋冬季主峰值和春季次峰值的预报存在低估,分别与模式对O₃-8 h、PM_2.5的低估有关。(4) 模式能较好体现O₃的午后峰值和NO₂双峰值的日变化规律;模式对O₃前体物NO₂的预报偏差,有可能是导致随后几小时对O₃浓度预报偏差的重要原因。(5) 日平均浓度预报效果检验显示模式可较好预测AQI和3种污染物的变化趋势,但对夏秋季高O₃-8 h浓度预报显著偏低;模式对轻度污染及以上等级预报能力偏低,亟需提升模式对污染天气的预报能力。      

汾渭平原空气质量及气象要素对其日变化和年际变化的影响

汾渭平原因其封闭的地形条件以及煤炭为主的能源结构,大气污染问题一直存在,并于2018年被列入大气污染防控的重点区域。文章利用2015年以来PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、CO、O₃质量浓度的观测数据和空气质量指数（Air Quality Index,简称AQI）,分析了汾渭平原AQI及大气污染物质量浓度的时空分布特征;使用多元线性回归模型研究了气象条件对冬季PM_2.5和夏季O₃浓度日最大8 h滑动平均值（MDA8_O₃）日变化和年际变化的影响。研究发现,汾渭平原的空气质量在2015～2017年间逐年变差,在2018～2019年有所好转,污染较重的城市为西安、渭南、咸阳、临汾、运城、三门峡、洛阳,集中在汾河平原与渭河平原交界处。汾渭平原的首要大气污染物多为PM_2.5、PM₁₀或O₃,三者占比之和约90%。重污染时期主要集中在天气条件不利及污染物排放量大的冬季供暖期,但夏季O₃浓度的升高趋势使得汾渭平原夏季污染情况越来越严重。影响汾渭平原冬季PM_2.5浓度和夏季MDA8_O₃日变化最主要的气象要素都是2 m高度气温（简称T2M）,相对贡献分别是45.5%、35.3%,都表现为正相关;第二主要的气象要素都是2 m相对湿度（简称RH2M）,相对贡献分别是41.5%（正相关）、25.4%（负相关）。影响汾渭平原冬季PM_2.5浓度年际变化最主要的2个气象要素是T2M和RH2M,其相对贡献分别为43.6%、31.9%,且都呈正相关,2015～2019年汾渭平原冬季气象条件的变化会导致PM_2.5浓度上升,部分削弱了人为减排导致的下降趋势（?8.3 μg m?3 a?1）。影响汾渭平原夏季MDA8_O₃年际变化最主要的2个气象要素是T2M（正相关）和850 hPa风速（WS850,负相关）,其相对贡献分别为71.7%、16.3%。2015～2019年汾渭平原夏季气象条件的变化导致O₃污染呈上升趋势（1.2 μg m?3 a?1）,但O₃污染的总上升趋势（8.7 μg m?3 a?1）中,人为排放变化的贡献更大（7.5 μg m?3 a?1）。本研究表明,汾渭平原大气污染形势严峻,其颗粒物污染问题尚未解决,还面临着新的臭氧污染的挑战,汾渭平原内的11个地级市分属陕西、山西、河南三省管辖,三省交界处又是重污染区域,所以需要三省联合防治防控,协同改善汾渭平原的空气质量。     

上海地区AQI变化特征及与气象因素的相关性

基于上海地区2012—2016年逐日PM_2.5、PM₁₀、CO、O₃、SO₂、NO₂的分指数（individual air quality index,IAQI）数据以及同期气象要素（风速、降水量、气温、相对湿度、总云量、低云量）、逆温数据和高空大气环流数据,分析了上海地区空气质量指数的时间变化特征和气候要素对空气质量的影响,并选取PM_2.5和O₃污染天气过程及其邻近的非污染天气过程,对比分析高空大气环流形势的差异。结果表明：上海地区出现PM_2.5、PM₁₀和NO₂污染天气在冬季最多,分别为31.4 d、10.0 d和14.8 d,而O₃污染天气在夏季最多（18.8 d）。风速和低云量是影响PM_2.5污染的重要气象因素,最大相关系数分别为-0.313和-0.261,O₃污染则与气温和日照时数密切相关,最大相关系数分别为0.449和0.363,PM_2.5、O₃污染的发生也与前一日以及当日出现逆等温天气存在较好的相关性。在PM_2.5污染天气过程,上海位于槽后高压前部,850 hPa有较强西北风,而非PM_2.5污染天气过程中上海位于高压后部,低层850 hPa为东南风。在O₃污染天气和非污染天气过程,中国东部长波射出辐射（Outgoing Longwave Radiation,OLR）分别为正、负距平,副热带高压控制下上海晴热少云,易引起O₃污染,反之上海上空云系多,不容易出现污染。     

武汉地区疫情管控期间空气质量变化及改善措施研究

2020年1月23日起,武汉地区施行了严格的交通管控措施,对当地的人为活动产生了重大影响。本文基于地面监测站网和卫星遥感分析了管控期间武汉地区的主要大气成分的变化,并研究了人为排放下降对O₃和细颗粒物（PM2.5）污染的影响。研究发现,由于管控期间施行机动车禁行政策,武汉地区的NO₂浓度与2019年同期相比下降53.2%,挥发性有机物（VOCs）下降了25.1%;与NO₂和VOCs的显著下降不同,O₃日最大8小时滑动平均第90百分位浓度平均值与去年同期相比上升16.5%,尤其是2月温度同比增高超过5°C,紫外辐射增长超过100%,O₃浓度显著高于去年同期,说明应基于O₃前体物NO_x和VOCs 活性种类的非线性定量关系加强协同减排;同时,管控期间PM2.5浓度与去年同期相比下降了35.6%,但是PM2.5浓度低值主要集中在风速较大、扩散较好的2月,其他时段PM2.5浓度下降并不明显;值得注意的是,与2月的显著下降不同,3月硝酸盐的浓度同比变化不大,说明导致NO_x转化为硝酸盐的大气氧化能力并未受到较大削减,武汉地区颗粒物减排应基于颗粒物不同组分的形成机理,加强颗粒物一次排放源和关键前体物控制。     

汾渭平原CUACE模式空气质量预报性能的检验订正及环境评估

利用2019年1—6月地面环境监测资料和PM_2.5气象条件评估指数，结合滚动偏差订正方法，对汾渭平原CUACE空气质量预报产品进行了检验订正，并对气象条件和污染减排影响进行了评估。结果表明：CUACE模式对空气质量指数(AQI)、PM_2.5和SO₂浓度预报值较接近观测值，PM₁₀、CO和NO₂预报值小于观测值，O₃预报值大于观测值；对首要污染物O₃和PM_2.5及重度和严重等级污染的预报的TS评分最高，漏报率和空报率最小，预报偏差最接近1；滚动偏差订正方法对改善CUACE空气质量预报效果较为明显，尤其是对PM₁₀、O₃和NO₂改善最为明显；汾渭平原2019年上半年气象条件变化使PM_2.5浓度较2018年同期和过去5年同期分别上升了18.26%和11.18%，减排措施使PM_2.5浓度较2018年同期和过去5年...     

2020年1—3月四川地区大气污染物变化特征分析

利用2018-2020年中国环境监测总站全国城市空气质量实时发布平台公布的监测点数据以及中国气象局气象站点的同期地面观测资料,采用相关性分析的方法对2020年1-3月四川地区大气污染物的变化特征进行分析。结果表明：由于2020年1-3月人为排放源管控政策的实施,成都、绵阳、宜宾和攀枝花的NO₂和PM₁₀浓度相比2018-2019年同期平均下降幅度达到30%,而O₃质量浓度在四座城市的日均值却分别上升了15.21%、10.32%、5.03%和0.42%。同时,O₃与相对湿度成负相关关系,与温度、风速和降水成正相关关系且相关系数都超过了0.7。O₃的反常增长不仅是受到气象要素的影响,较低的氮氧化物和PM₁₀浓度也间接维持了O₃的存在。严格的污染物排放控制措施对主要污染物排放影响较大,但对臭氧等次生污染物的影响较小,次生污染物污染的防治依旧面临严峻挑战。     

京津冀及周边地区大气细颗粒物和臭氧对医院日门诊量的急性影响及季节性差异

探究京津冀及周边地区大气细颗粒物（PM_2.5）和臭氧（O₃）短期暴露对人群因病就诊的急性影响及其季节性差异,为区域性大气污染的协同治理提供流行病学证据。收集2013年1月1日—2018年12月31日京津冀及周边地区共14个城市100家医院门诊的日就诊量,以及大气PM_2.5和O₃日均浓度和气象因子数据,基于时间序列研究设计,采用二阶段统计分析策略（广义相加模型联合meta分析）,在控制气象因子和时间趋势等混杂因素的基础上构建双污染物模型,分析大气PM_2.5和O₃短期暴露对人群因病就诊的影响。研究期间,大气PM_2.5和O₃日均浓度平均分别为 72.2±56.8 μg/m3和 58.2±36.9 μg/m3,医院门诊就诊量达6257万人 · 次。双污染物模型结果显示,移动平均滞后0—1 d的PM_2.5和O₃暴露浓度每升高10 μg/m3,医院门诊就诊量分别增加0.25%（95%置信区间（95%CI）:0.20%—0.29%）和0.15%（95%CI:0.07%—0.22%）;拟合季节分层模型发现,冷季PM_2.5暴露对门诊就诊量的急性影响较强,而O₃相关效应则呈现出暖季较强的特征。京津冀及周边地区大气PM_2.5和O₃短期暴露均增大人群因病就诊的风险,提示应采取积极措施协同治理大气PM_2.5和O₃复合污染,同时重视污染物冷、暖季风险的差异。      

工业园区大气污染过程与气象风场响应关系研究

本研究在天津空港工业园区建设大气污染物网格化监测系统,基于控制变量法、Moran's I研究并形成大气污染过程与气象风场响应关系建立方法体系。结果表明：工业园区垂直层次主要污染物为PM_2.5、NO₂、PM₁₀、O₃。SSW风、ENE风、SE风分别对高浓度PM_2.5、NO₂、O₃及PM₁₀区外传输影响较大。除区内自排放外,区外机场南西南段排放对PM_2.5影响较大;区外东东北方向津汉公路、东丽湖路等道路移动源对NO₂影响较大;O₃及PM₁₀受区外东南方向津滨高速、宁静高速及津北高速移动源,以及机场东南段排放影响较大。对于区内气流辐合区,9月23日09时1#应加强PM_2.5、NO₂、PM₁₀协同管控,2#应关注NO₂管控,3#西北延长带及5#北向延长带应关注O₃管控;15时应加强对工业园区中、西、东、东南部PM_2.5、O₃、NO₂协同管控;21时14#应加强PM_2.5、O₃协同管控,17#、18#应关注PM₁₀管控。     

长三角工业区夏季近地层臭氧和颗粒物污染相互关系研究

利用2013年5月15日到8月31日南京江北工业区（长三角典型工业区）同步的观测资料分析了近地层臭氧（O₃）和细颗粒物（PM_2.5）、气溶胶光学厚度（AOD）的变化特征及相互间的关系,并结合光化学箱模式分析了AOD对近地层O₃生成的影响。结果表明,观测期间PM_2.5平均质量浓度为56.2±20.1 μg m-3;AOD（500 nm）均值为1.4±0.9;波长指数α（440~870 nm）均值为1.0±0.3。PM_2.5质量浓度24 h均值超国家二级标准20.2%,超标时AOD均值增加14.7%,α平均值增加23.9%,O₃体积分数均值减少12.3%。O₃超国家二级标准10.1%,超标时段AOD增加34.9%,α变化不显著。高温低湿条件下,O₃日变化峰值（y）和PM_2.5质量浓度（x）存在较高的线性相关。相对湿度＜60%时,两者拟合曲线为y＝0.97x+43.96（拟合度R2=0.60）,温度＞32°C时,两者拟合方程为y＝1.24x+30.61（R2＝0.64）。夏季长三角工业区呈现高浓度O₃与高浓度PM_2.5叠加的大气复合污染。O₃日变化峰值和AOD变化呈显著负相关。模拟结果显示,O₃日变化峰值（y）和AOD（x）呈现极高的负相关[y＝－34.28x+181.62,R2 = 0.93或y＝220.62·exp (－x/3.17)－19.50,R2＝0.99]。     

成都市大气污染与气象条件关系分析

利用成都市城区2015年12月~2019年12月污染物浓度及气象资料,对PM₁₀、PM_2.5、CO、O₃、 SO₂、NO₂六种大气污染物浓度变化特征以及与气象要素之间的相关性进行分析。结果表明:2016~2019年成都市空气质量冬季最差,秋季最好,年内整体以良为主,重度污染和严重污染的天气较少出现,空气质量逐年变好;主要污染物浓度除O₃外在冬季最高,夏季最低,春秋两季相差不大,O₃浓度变化则相反;主要污染物的日变化特征也较为明显。空气质量综合指数、PM₁₀、PM_2.5、CO、NO₂浓度与气温和降水存在显著负相关性,与气压存在显著正相关性,还与相对湿度呈不同程度的负相关,但与风速相关性不显著;O₃浓度不仅与风速、气温和降水存在显著的正相关,还与气压呈显著的负相关,却与相对湿度的负相关性不显著。      

2019年太原青运会期间空气质量评估

为评估太原青运会期间大气污染控制措施对空气质量的改善效果,对青运会会前、会期和会后三个阶段太原市6种污染物浓度的演变及气溶胶在垂直方向上的变化进行了分析。结果表明：青运会期间太原市PM₁₀、PM_2.5、CO、NO₂、O₃较青运会前分别下降30.5%、37.3%、20.2%、18.0%和18.6%,SO₂削减程度不明显。垂直方向上,青运会期间气溶胶消光系数峰值降低24.6%,其中低湿天气下气溶胶消光系数峰值下降46%,高湿天气下峰值下降21.6%,青运会期间大气中PM_2.5在PM₁₀中的占比降低,垂直大气中气溶胶的吸湿增长能力增强。与2017和2018年同期相比,青运会期间PM₁₀、PM_2.5、CO、NO₂浓度均有大幅下降,O₃浓度较近两年同期无显著变化。因此,青运会期间的各项控制措施有效降低了本地颗粒物浓度。     

贵州省2015～2019年空气质量及大气污染物时空分布特征研究

利用2015～2019年贵州省9个城市的空气质量指数(AQI)和6种大气污染物逐日监测资料及同期气象要素观测资料,分析了贵州省各市年、季大气污染的分布特征,以及各市首要污染物出现频率的季节特征,探讨了6种大气污染物与气象要素之间的相关关系。结果表明:(1)贵州省总体空气质量较好,2015～2019年全省空气质量优良天数占全年90%以上,2018年空气质量为5年中最优;(2)AQI的空间分布呈现“北高南低”的分布特征,高值区在遵义、水城和铜仁,兴义空气质量最好;(3)6种大气污染物与平均气温、相对湿度、日平均气温、日降水量、相对湿度、平均风速呈高度显著相关;(4)贵州省的污染日主要集中出现在冬季,首要污染物主要是颗粒物(PM_2.5和PM₁₀),夏季出现污染日的情况最少,首要污染物主要是O₃。      

污染源反演对重点城市群夏季O3模拟的改进效果评估

在嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS)的基础上,采用污染源反演方法优化以中国多尺度排放清单(MEIC)为主的先验排放清单中臭氧(O₃)前体物排放量估计。分析时段为2019年6～8月,重点评估了污染源反演对我国“2+26”城市、长三角、珠三角、成渝4个重点城市群O₃模拟的改进效果。评估结果表明,污染源反演获得的“2+26”城市、长三角、珠三角的氮氧化物(NO_x)排放速率整体低于先验清单的排放速率约0.6μg m_-2 s_-1,但反演的挥发性有机物(VOCs)排放速率在“2+26”城市整体上高于先验清单的排放速率约0.5μg m_-2 s_-1。利用反演的NO_x和VOCs排放量和NAQPMS模式对4个城市群O₃进行模拟,发现反演排放数据可以显著改进夏季O₃模拟性能,使得O₃日最大8小时平均值(MDA8-O₃)模拟的均方根误差(R...     

汾渭平原PM2.5-O3复合污染特征及气象成因分析

PM_2.5和O₃已经成为汾渭平原城市最主要的污染物,两者之间相互影响,在暖季经常同时出现构成污染,其污染程度与气象条件密切相关。利用2015—2021年汾渭平原12个城市逐日PM_2.5和O₃浓度、地面气象观测数据以及ERA5高空再分析数据等资料,分析了汾渭平原PM_2.5和O₃的时空变化特征以及复合污染发生时PM_2.5和O₃的关系,并研究了局地气象条件和天气形势对复合污染的影响。结果显示,该地区年均PM_2.5和日最大8小时O₃浓度分别在2017年和2018年开始持续下降,复合污染日数也在2019年后开始持续下降;复合污染主要发生在3—9月,在汾渭平原东部城市出现次数较多,多出现在高温、低湿的环境下;最后利用T-PCA算法(正交主成分分析)将复合污染的天气环流形势分为4种类型,主要呈现出以高空西北气流或偏西气流、低层为暖区偏南风或微风为主的天气特征。研究结果对汾渭平原的大气...     

金沙本底站空气质量与颗粒物浓度变化特征分析

利用华中区域代表性站点金沙国家大气本底站2007—2018年的PM_2.5、PM₁₀颗粒物质量浓度数据,2019年3月—2019年6月反应性气体数据,对华中区域空气质量进行整体评价,并分析了颗粒物浓度的变化特征及其影响因素。结果表明,反应性气体CO、SO₂、NO、NO₂质量浓度其日平均最大值、平均值均达到一级标准,O₃日平均值超标率为10.6%,PM_2.5超标率为18%,PM₁₀超标率为17%。从颗粒物质量浓度多年变化来看,2007—2013年金沙站大气颗粒物质量浓度属于上升趋势,2013年至今质量浓度呈现下降趋势,风向风速也在一定程度上影响颗粒物的来源。     

2015—2017年唐山市PM2.5重污染生消气象条件分析

利用2015—2017年唐山市空气质量日空气质量指数、小时PM_2.5浓度和气象数据,分析了唐山市重污染特征及PM_2.5重污染生成、消散气象条件。结果表明：2015—2017年唐山市重污染天数为减少趋势,年平均重污染天数36 d。冬季发生重污染天数最多,秋季次之。重污染天气中首要污染物为PM_2.5、PM₁₀和O₃,PM_2.5为首要污染物占比87%,PM₁₀占比6%,O₃占比7%。小时PM_2.5浓度与相对湿度、总云量、24 h变温正相关,与风速、气温、风向、1 h降水负相关。冬季相关性最好,其次是秋季和春季。90%PM_2.5重污染相对湿度均为50%以上,冬季和秋季高达98%;风速大于4 m·s^-1时,有0.7%的PM_2.5达到重污染;降水对PM_2.5有一定清除作用。升温、湿度增加和负变压有助于污染天气形成,生成过程中平均风速为1.8 m·s^-1,主导风向为SW,其次是S、W。降温、湿度下降、正变压、降水有助于污染天气消散,消散过程中平均风速为3.1 m·s^-1,主导风向为E,其次是NE、N。各方位3 m·s^-1的风具有清除能力,偏北风具有较好清除能力,风速较其他方向风速小。     

彭州市大气污染物浓度变化特征研究

本文利用2017年彭州市大气污染物(SO₂、NO₂、O₃、CO、PM₁₀、PM_2.5)小时浓度数据并结合地面气象观测资料,统计分析了该地区大气污染物浓度的演变规律及影响因素。结果表明:该地区细粒子(PM₁₀和PM_2.5)污染较为严重,O₃次之,其它污染物浓度水平则低于国家新二级标准限值。观测期间,各污染物浓度表现出明显的日变化与季节变化,其中SO₂、O₃呈单峰型日变化,NO₂、CO和细粒子则呈双峰型日变化;污染物浓度的季节变化基本表现为冬高夏低、春秋次之的变化特征(O₃为夏高冬低),并且固态污染物(PM₁₀、PM_2.5)与气态污染物(NO₂、CO)之间有显著的相关性。在污染物浓度与气象要素相关性分析中表明,湿度对于污染物浓度的影响整体上要弱于温度和风速,除了O₃与温度、风速呈正相关外,其它污染物与两者均呈负相关。除此以外,风向对于当地各种大气污染物的积累与清除也有直接的影响。      

广州亚运会期间鼎湖山站大气污染特征

为了解广州亚运会期间华南区域大气质量状况以及气象条件对区域本底浓度值的影响,2010年11月对鼎湖山站主要污染物NO_x,SO₂,O₃,PM₁₀和PM_2.5进行了连续在线观测。利用MICAPS,NCEP FNL资料及后向轨迹模拟对观测时段大气污染物变化特征进行了分析。结果表明:观测时期鼎湖山区域NO₂,SO₂和O₃平均体积分数分别为 (7.2±3.1)×10-9,(8.5±3.8)×10-9和 (28.7±9.8)×10-9。PM₁₀和PM_2.5的月平均质量浓度分别达到113 μg·m-3和81 μg·m-3,PM_2.5超标日数达13 d (标准为世界卫生组织第1阶段值,日平均值为75 μg·m-3)。不同时段日变化分析表明,广州亚运会期间高值时段 (定义为PM_2.5质量浓度超过世界卫生组织的IT.1标准的时段) NO_x和O₃平均体积分数为13.2×10-9和20.9×10-9,较2009年同期分别下降了41.3%和10.7%。不利气象要素影响和污染物区域传输作用是形成珠江三角洲区域大气本底 (鼎湖山地区) 细粒子污染偏高的主要原因。