银川市主要污染物变化特征及其关系研究

利用2013-2019年银川市主要污染物浓度数据,分析了近年来银川市主要污染物浓度变化特征,并运用主成分分析法对主要污染物之间的关系进行研究。结果表明：近年来银川市主要污染物浓度除O₃逐年呈上升趋势外,其他均呈下降趋势;市区站O₃浓度较郊区背景站低,其他污染物市区较郊区背景站高;市区站PM₁₀和PM_2.5浓度超国家二级标准;除O₃浓度夏季高,冬季低外,其他污染物冬季高,夏季低;CO、NO₂、PM₁₀、PM_2.5浓度呈"双峰型"日变化特征,O₃和SO₂呈"单峰型"日变化特征。银川市主要污染物NO₂浓度与CO和O₃相关性显著,PM₁₀和PM_2.5之间相关性显著;污染物第一主成分是NO₂、CO和O₃,方差贡献率达到50%以上,加之银川市O₃浓度逐年呈升高趋势,表明近年来银川市大气光化学污染增加。     

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。      

银川大气污染物浓度变化特征及其与气象条件的关系

利用2013年银川地区6个监测点污染物质量浓度和同期气象要素数据,对区域内污染物浓度变化特征及其与气象条件的关系进行分析。结果表明：银川市区PM10年均值超标0.7倍,PM_2.5年均值超标0.4倍,SO₂和NO₂也有一定程度超标,CO和O₃未超标|1、2、11月和12月为SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、CO质量浓度较高月,O₃浓度最高月为5月,次高月为10月|9:00-12:00和21:00-00:00是SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5和CO质量浓度较高的两个时段,O₃浓度一般于15:00达到最大;6类污染物普遍表现出季节性的准7 d周期和全年性的准30 d周期|空气质量状况良的频率是56 %,轻度污染26 %,优仅为12%;首要污染物以PM₁₀、PM_2.5和SO₂为主|风速与SO₂、NO₂和CO具有良好的负相关关系,与O₃则呈显著正相关关系,风速对PM₁₀和PM_2.5影响较复杂,当风速小于某一值时,有利于PM₁₀和PM_2.5扩散,当风速达到一定程度后,又会导致PM₁₀和PM_2.5浓度的增加|降水对污染物有较好的冲刷作用,且对SO₂的清除作用最明显,对O₃的清洁作用最弱。     

闪电产生氮氧化物对青藏高原臭氧低谷形成的影响

为了进一步了解青藏高原闪电的产生氮氧化物（LNO_x）经由光化学反应对O₃浓度变化及夏季O₃低谷形成的可能影响,本文利用2005~2013年由OMI卫星得到的对流层NO₂垂直浓度柱（NO₂ VCD）、O₃总浓度柱（TOC）和O₃廓线以及星载光学瞬变探测器OTD和闪电成像仪LIS获取的总闪电数资料,对青藏高原和同纬度长江中下游地区的TOC和NO₂ VCD月均值时空分布特征、闪电与NO₂ VCD的相关性和O₃的垂直分布特征及其与LNO_x的关系进行了对比分析。结果表明,青藏高原的O₃低谷主要出现在夏季和秋季,其TOC值比同纬度长江中下游地区低约10~15 DU（Dobson unit）。青藏高原NO₂VCD总体较小,表现为夏高冬低的分布特征。青藏高原夏季O₃浓度受南亚高压的影响总体呈减小趋势,但因强雷暴天气导致对流层中上部LNO_x浓度升高,并随强上升气流向对流层顶输送,同时通过光化学反应使O₃浓度增加,缩小了青藏高原和同纬度地区的O₃浓度差,减缓了O₃总浓度的下降,抑制了夏季O₃低谷的进一步深化。     

2017—2019年太原南部城区夏季O3特征及其影响因子

利用2017—2019年夏季（6—8月）太原市污染物浓度和气象逐小时数据,分析了太原南部城区O₃浓度及其影响因子的变化特征,通过神经网络构建了O₃与其影响因子的关系模型,并进行了检验。结果表明：2017—2019年夏季太原南部城区O₃浓度超标天数分别为55 d、39 d、59 d,超标主要集中在6月和7月;O₃浓度日变化特征呈单峰型,每日06时前后达到最低,15时前后达到峰值。高温、强辐射、低湿、低压、西南风容易引起太原南部城区O₃浓度升高,西北风有利于O₃扩散;NO₂、CO与O₃浓度表现为负相关关系,但NO₂对其影响更加显著。利用神经网络构建O₃浓度与影响因子的关系模型,相关系数达0.96,均方根误差、平均绝对误差分别为8 μg·m^-3、6%,TS评分为0.95,神经网络模型具有较高预报能力,可为太原地区O₃预报提供参考价值。     

地闪活动背景下气象条件与O3浓度的相关性研究

基于2013~2017年重庆北碚区缙云山、蔡家和天生3个环境监测站点日值数据,结合地闪观测数据和相关气象要素资料,采用数理统计方法分析了气象条件与O₃浓度的关系,并基于HYSPLIT模型研究了闪电日O₃传输路径和潜在源区。结果表明:（1）北碚O₃浓度峰值大多出现在7月,低值大多出现在12月,其浓度分布从高到低依次为缙云山、蔡家、天生。（2）对比闪电日与非闪电日大气污染浓度,闪电日NO₂、CO平均浓度低于非闪电日,O₃则相反,闪电日缙云山O₃浓度超标率明显低于蔡家和天生。（3）NO₂浓度与地闪频次呈负相关,且天生和蔡家NO₂浓度波动大于缙云山,O₃浓度与地闪频次呈正相关。（4）夏季闪电日O₃气团传输路径主要来自南方。（5）地闪活动发生时O₃浓度高于非闪电日,其主要原因是夏季地闪频次较高,电解反应频繁,同时重庆夏季光照时间较长,光化学反应充分,两种反应的叠加效果大于降水清除作用。      

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。      

成都市夏季臭氧污染特征及影响因素

利用2014年夏季成都市3个国控环境监测站（金泉两河,君平街和梁家巷）O₃、NO₂及PM_2.5逐时观测数据,结合国家基准站温江站的气温、湿度、风速、风向、太阳辐照度、降雨等地面气象要素观测资料,分析O₃的日、月变化及空间分布特征;探究前体物及气象因子对O₃浓度的影响。结果表明：成都市O₃-8 h平均浓度为104.4 μg·m^-3,O₃超标率为2.8%—15.3%。O₃浓度6月最高,8月最低;呈现明显的“单峰型”日变化特征,午后15：00达到峰值。O₃与NO₂呈现负相关,相关系数为-0.5;与PM_2.5无显著相关性。高温、低湿、强太阳辐射有利于O₃的形成;风速为2.5—3.0 m·s^-1,风向为南风时,O₃浓度相对较高。     

南京一次暴雪过程大气污染特征分析

利用气象和环境监测资料分析2013年2月19日南京一次短时强降雪过程对各类污染源及污染物浓度的影响,并利用Pearson相关分析法分析不同污染物之间及污染物与气象要素之间的相关关系。结果表明：此次南京暴雪对面源影响最大,扬尘排放量几乎为零,流动源主要受机动车早晚高峰变化影响,工业点源受影响不大。此次暴雪过程后,南京空气质量达到优级,2013年2月19日AQI指数比18日与20日均下降35%,SO₂日变化仍呈单峰型,颗粒物及NO2日变化则未呈现早晚双峰变化。PM_2.5与PM₁₀、SO₂、NO₂、CO呈显著正相关,相关系数分别为0.979、0.663、0.837和0.875,说明污染物来源具有一定的同源性。污染物浓度与风速、相对湿度呈显著负相关,与温度、大气压强呈显著正相关。     

四川盆地最大混合层厚度与大气污染物浓度的关系

基于2015～2018年四川盆地温江站、宜宾站、达川站和沙坪坝站的探空和地面观测资料以及同期AQI、6种主要污染物(SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5、PM₁₀)质量浓度资料,使用逐步逼近法计算得到了四川盆地成都、宜宾、达州、重庆四城市的每日最大混合层厚度(Maximum mixing depth,MMD),并对其时间变化特征及其与各种污染物浓度之间的关系进行了分析。结果表明,四川盆地年平均MMD约1200m。季节变化明显,春夏高、秋冬低。9月至次年1月MMD相对较小。相关分析显示,剔除降水影响后,MMD与AQI、PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO浓度均呈负相关,而与O₃浓度显著正相关。在污染最为严重的冬季,MMD明显低于春夏季节。MMD越小、颗粒物浓度越高。低MMD大大压缩了近地面污染物的扩散空间,污染物在有限的空间内不断累积、浓度增大。      

贵阳市大气污染物浓度特征及降水的清除作用

本文利用2013年1月1日~2015年6月30日贵阳市9个环境监测站的6种主要大气污染物(SO2、NO2、O3、PM10、CO、PM2.5)监测数据,分析了贵阳市主要大气污染物的年变化、日变化特征及降水对首要污染物浓度变化的影响。发现SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5浓度为单谷型年变化,夏季浓度最低,冬季浓度最高;O3浓度为双峰型年变化,4、10月分别有两个极大值、11~2月与7月分别为两个极小值;SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5浓度日变化呈双峰型特征;O3浓度日变化为单峰型特征;郊区SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5日平均浓度低于市区,而郊区O3日平均浓度高于市区。降水对O3的湿清除效果不好,对其余大气污染物的湿清除效果较好,尤其夜间降水对颗粒污染物(PM2.5、PM10)的清除效果优于白天降水,但会使O3浓度明显上升。     

2018年冬季鲁西北大气污染特征及影响因子分析

利用2018年12月至2019年2月滨州、德州和聊城PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、CO和O₃逐日质量浓度及其对应的气象资料,分析了鲁西北大气污染特征和影响因子。结果表明：2018年冬季鲁西北大气污染比较严重,聊城、德州和滨州轻度及以上污染天数分别占61%、60%和54%,重度以上染污天数分别占24%、11%和9%;首要污染物均为PM_2.5、PM₁₀和NO₂,其中PM_2.5占60%以上。PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO日变化呈双峰双谷型,谷值分别出现在04-07时和15-17时,且下午比清晨更低,峰值出现在上午和下午交通高峰期后2-3 h,且峰值上午大于下午;O₃呈单峰型分布,09时出现极小值,18-19时出现极大值。PM_2.5是鲁西北主要的首要污染物,与PM₁₀、CO、NO₂均为显著正相关,并通过0.01水平显著性检验,与NO₂的相关性在低相对湿度(< 60%)时大于高相对湿度(≥ 60%),与CO的相关性在高相对湿度时大于低相对湿度;污染时段(PM_2.5>75 μg·m^-3)的平均相对湿度和平均温度明显大于清洁时段(PM_2.5 ≤ 75 μg·m^-3),清洁时段风速和气压比污染时段明显偏大。     

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。     

2010年长江三角洲临安本底站PM2.5理化特征

2010年在代表长三角区域背景地区的浙江省临安区域大气本底站开展了对大气细粒子PM_2.5为期1年的地面观测,并对细粒子中水溶性离子和碳组分的季节变化特征进行了分析。临安2010年大气中PM_2.5质量浓度平均为 (58.2±50.8) μg·m－3,PM_2.5质量浓度季节变化明显。利用HYSPLIT4模式计算了2010年临安72 h后向轨迹,根据轨迹计算与聚类结果,结合地面观测的PM_2.5数据进行了分析。研究表明:临安地区因受到长江三角洲区域及偏北气流引起的污染传输影响,呈现出高细粒子水平特征。PM_2.5中总水溶性离子年平均质量浓度为 (28.5±17.7) μg·m－3,占PM_2.5质量浓度的47%。其中,气溶胶组分SO₄2-,NO₃-和NH₄+所占比例最大,共占总水溶性离子的69%。PM_2.5中有机碳和元素碳的年平均质量浓度分别为 (10.1±6.7) μg·m－3和 (2.4±1.8) μg·m－3。有机碳和元素碳质量浓度显著相关,表明有机碳和元素碳主要来自相同的排放源。     

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。     

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。