河北廊坊近地面层O_3特征及其影响因素

利用2013—2015年廊坊市环境监测数据及同期气象资料,采用相关分析等统计方法,分析廊坊市臭氧浓度的日变化特征、超标规律以及气象因素对其的影响。结果表明:臭氧浓度的日变化特征明显,为"1谷1峰"型,每日07:00—08:00左右达到谷值,15:00—16:00达到峰值;臭氧超标只集中出现在春季、夏季与秋季的部分月份,1—3月、11—12月不存在臭氧超标情况,超标现象日变化特征明显,主要出现在11:00—20:00。气象因素对臭氧浓度的影响很大,风向为西南风与东南风时臭氧超标率较高;臭氧超标时,地面天气类型主要为高压后部或高压底部,高空天气类型主要为脊前西北气流或平直西风环流;臭氧浓度与相对湿度呈显著负相关,与温度、日照呈显著正相关。     

福建省近地层臭氧时空分布与超标天气成因

该文利用2015—2016年福建省9个设区城市和平潭综合实验区环境监测臭氧小时浓度观测资料,采用统计学方法,归纳臭氧的时空分布规律,开展臭氧超标的天气学成因分析。结果表明,福建省沿海地区的臭氧年平均浓度高于内陆地区,沿海地区又以宁德—厦门一线为高值中心,其中平潭综合实验区(位于福建中部沿海的海岛)臭氧浓度全省最高,年平均浓度约为其他城市的1.5~2.5倍。不同城市臭氧季节分布呈现出一定的差异性,有的是春季最高,有的是秋季最高,但一般都是冬季最低;沿海和内陆地区9—10月是臭氧平均浓度最高的月份,其次是4—5月,低值在12—1月;各市臭氧日分布规律较一致呈现"单峰型",午后是臭氧浓度高值区,夜晨处于低值区。以福州市为例,对2013年1月—2017年7月臭氧超标个例进行天气成因分析,臭氧超标主要有光化学反应型、本地积累型、水平输送型、垂直输送型等4种,对比分析不同类型下臭氧超标的气象要素、大气扩散条件、颗粒物浓度、高发月份和主导天气形势等特征,并列举臭氧超标的典型个例,为高浓度臭氧的预报预警和天气成因分析提供技术支持。     

惠州市臭氧污染特征及其与气象条件关系研究

利用广东省惠州市区2013—2016年逐日、逐时的环境和气象资料, 研究了珠江三角洲(简称“珠三角”)东侧惠州市臭氧污染特征及其与气象条件关系。结果表明:惠州市臭氧污染具有明显的月和季节变化特征, 10月臭氧平均浓度最高, 臭氧超标日和污染日主要出现在7—10月。惠州市臭氧浓度日变化呈单峰变化, 06—08时最低, 最大值出现在午后14—15时。臭氧浓度变化和气象条件关系密切, 低浓度臭氧大多出现在气温较低、相对湿度和风速较大、云量较多伴有降水、日照时数较小的天气, 臭氧浓度超标多出现在气温较高、相对湿度和风速较小、云量较少一般无降水、日照充足的天气。惠州市臭氧超标主要出现在地面和低空偏西风下, 这可能与惠州市处于珠三角城市群下风向的区域污染输送有关。      

福建省臭氧污染变化特征分析

福建省夏季易发生臭氧污染,为了解福建省臭氧变化特征,利用中国环境监测总站全国城市空气质量实时发布平台的实时数据分析了福建省各地级市2015—2017年逐小时臭氧平均变化。研究结果表明,莆田市是福建省臭氧平均浓度最高的城市;福建省各城市2015—2017年逐日臭氧浓度均呈现增加趋势,且存在明显的月变化动态。福建省各地区周末臭氧浓度低于工作日臭氧浓度。该研究结果可为不同地区臭氧管控提供参考。     

广西一次大范围长时间臭氧污染过程分析

基于广西区域的地面气象观测数据、臭氧浓度数据和臭氧激光雷达观测资料,采用后向轨迹方法,分析了2021年6月6-8日广西出现的一次大范围长时间由南向北变化的臭氧污染过程的形成原因.结果 表明,此次臭氧区域污染的主要原因是本地臭氧生成,次要原因是珠三角地区臭氧向广西区域输送;臭氧浓度与气象要素密切相关,与气温呈现较为一致的正相关,与降水量、地面风速和相对湿度呈现较为明显的负相关.     

中山市2015—2019年臭氧超标特征及其与气象条件的关系

利用广东省中山市2015—2019年的地面臭氧浓度及气象观测数据,分析了中山市近年来臭氧超标与气象条件的关系。结果表明,中山市2015—2019年臭氧超标天数从22天增加至66天,臭氧年评价值增长36%,中度污染以上天数占超标天数比例从9.1%增长至36.4%。臭氧超标主要集中在8—11月,其中9月超标天数最多。夏秋季节臭氧超标主要发生在气温高、湿度低、太阳辐射强、日间10—14时无明显降水、吹北风的气象条件下,臭氧的污染潜在源区主要位于中山西部到北部的城市。风向和气温是臭氧超标最重要的指标,夏、秋季日间吹北风且日最高气温在33 ℃或以上时超标率分别达到89.1%和78.6%。2017年和2019年在相同的最高温、相对湿度、太阳辐射强度、降水和风速条件下的臭氧超标率均远高于2015年。当臭氧起始浓度在10 μg/m3以下、11~30 μg/m3及30 μg/m3以上时,夏(秋)季从起始浓度达到超标分别用时7.1(6.9) h、6.2(6.2) h和5.8(5.9) h,相应气温上升7.2(7.1) ℃、5.8(5.8) ℃和4.7(5.1)℃,起始浓度增大时,超标耗时和气温变化均呈减小趋势。      

兰州主城臭氧污染特征及气象因子分析

基于2014—2017年兰炼宾馆、生物制品所、职工医院、铁路设计院4个国控站的监测数据,通过分析兰州市主城臭氧浓度变化时间分布特征以及气象指标对臭氧浓度的影响关系,进而通过遗传算法得到最优的气象因子范围,以此预测O_{3_8h}浓度的超标情况。结果表明:2014—2017年兰州市主城臭氧污染主要集中在4—8月,且每日14—16时处于高值区;对臭氧浓度变化起主导作用的气象因素有净地表太阳辐射、边界层高度、距地面2 m温度、西风、850 hPa相对湿度以及850 hPa垂直速度;采用遗传算法得到最优气象因子范围,据此判断气象条件是否处于高影响状态:当此时刻气象条件处于高影响状态时,下一时刻O_{3_8h}超标(O_{3_8h}大于160μg·m^-3)概率为42. 31%,O_{3_8h}超过130μg·m^-3的概率为99. 04%;当此时刻气象条件处于低影响状态时,下一时刻O_{3_8h}未超标概率为99. 87%。因此,在兰州市主城臭氧防治中,首先需要对未来的气象条件进行判断,进而在09时前人为操控一些主要气象因子或者控制臭氧前体物浓度,从而抑制臭氧浓度在09—14时快速上升,防止臭氧浓度超标。     

重庆市臭氧污染及其气象因子预报方法对比研究

利用2014年1月1日至2018年12月31日的重庆市空气质量日均值资料,分析了重庆近5 a臭氧污染的特征。发现重庆市臭氧是除PM_2.5以外的第二大大气污染物,具有较强的季节变化特征,主要污染时段位于夏半年,在7—8月臭氧污染程度明显超过了PM_2.5。臭氧年平均浓度呈现逐年增加的趋势,首要污染物为臭氧的日数在2018年首次超过PM_2.5,臭氧成为2018年重庆市的第一大污染物,表明重庆正在由一个以颗粒物污染为主的城市转变为臭氧污染为主的城市。通过对同期逐日气象资料与臭氧8 h滑动平均日最大值相关性分析发现,大气温度、湿度及气压均为影响臭氧污染的重要气象因子。利用气象影响因子,采用逐步回归、支持向量机、神经网络方法对臭氧8 h滑动平均日最大值进行预报实验表明,三种预报模型均具有较强的预报能力,但总体来看预报均比实况略偏小。支持向量机方法的预报效果要稍好于逐步回归和神经网络方法,可为重庆市臭氧浓度预报提供参考。     

上海夏季近地面臭氧浓度及其相关气象因子的分析和预报

为了揭示城市近地面臭氧浓度的变化特征及其相关气象因素,尝试进行近地面臭氧浓度预报。通过对2005年夏季（6～9月上旬）上海徐家汇地区近地面臭氧的观测与分析,建立了用于夏季臭氧浓度预报和高浓度臭氧污染事件预警的一种简便、实用的统计回归方法。结果表明：天气条件对臭氧形成具有明显的作用,臭氧浓度晴天最大、多云天次之、阴雨天最小;臭氧具有明显的日变化特征,12：00～14：00之间为最大值,凌晨3：00～5：00之间有一很小的次峰,5：00～6：00之间为最小值。产生高浓度臭氧污染是多项因子的综合结果,一般在高压系统的影响下,晴天少云,紫外辐射较强,相对湿度较低,气温较高,地面和高空吹偏北风,且风速较小的情形时容易产生高浓度臭氧污染。引进高浓度臭氧潜势指数和风向影响指数两个指标,并综合考虑多种气象要素,通过逐步回归建立的臭氧浓度预报方程,对逐日最大臭氧浓度具有较好的拟合效果和可预报性。     

太原市一次重污染天气过程的成因分析

针对2016年12月29日—2017年1月6日山西省太原市内发生的一次重污染天气过程,通过分析常规天气条件,SO2、PM2.5和PM10的排放清单以及后向轨迹模式,探讨本次重污染事件的成因。结果表明:本次污染事件持续时间长,重度染污持续将近5 d,多种污染物浓度严重超标,细粒子是污染过程的主要贡献;太原市处于冷空气较弱和水汽条件较好的大尺度大气环流形势下,为冷高压持续稳定,近地面风速小、风力弱地面形势下,形成了大范围、长时间的静稳天气;在污染期间太原地区主要受到来自西北和西部共四种气流输送类型的控制,其中来自西北的气流输送轨迹对应的污染物浓度明显小于其他三条轨迹对应的污染物浓度,输送轨迹的输送高度可能是造成轨迹对应污染物浓度之间差异的一个原因,结合污染物排放源分布发现这次污染事件的形成受本地源和长/近距离输送的共同影响,其中本地源的贡献更为显著。     

近2年阿克达拉臭氧浓度特征及气象因素的影响

利用2017~2018年阿克达拉逐时臭氧浓度监测数据和同期气象观测资料,分析了阿克达拉近地面臭氧浓度的日変化和年季变化特征,并分析了臭氧浓度与气象条件之间的关系。结果表明：臭氧浓度日变化呈现单峰型,下午16点前后达到最高值,最高值分别为42.86 ppb和38.37 ppb；2017和2018年阿克达拉臭氧最高月分别出现在3月和2月,月平均臭氧浓度为49.37 ppb和37.94 ppb,最低月出现在12月,浓度为18.36 ppb和18.90 ppb；2017~2018年阿克达拉近地面臭氧浓度的季节变化规律为：春季＞夏季＞冬季＞秋季；阿克达拉的主导风向是NW和E,夏季主导风向为NW,冬季则以偏东风为主；夏季受西北气流影响,阿克达拉西北方向的污染源对当地近地面臭氧浓度影响较大。     

2017年上海臭氧污染气象条件分析及臭氧污染天气分型研究

根据2016-2017年上海空气污染物和相关气象要素数据,分析上海2017年O₃变化特征以及气象影响因素,并对造成O₃污染的天气系统进行主观分型。结果表明：2017年上海市空气质量优良天数为275 d,占全年天数的75.3%,O₃-8h污染天数为55 d。上海市O₃-8h年均浓度115 μg·m^-3,同比增幅超过10%,为2013年以来的最高值,主要体现为夏半年O₃浓度的上升。与2016年相比,2017年夏半年西太平洋副热带高压偏西偏强,上海地区风速风向、温度、水汽、光照、辐射条件均有利于O₃浓度上升。造成2017年高浓度O₃污染主要有4种天气类型：副热带高压控制型（SH）、地面高压型（G）、均压场型（J）和低压型（D）。其中副热带高压控制型是典型的O₃-8h污染天气型,占总污染日数的29.1%,且污染程度较重;低压型出现次数较少;地面高压型的臭氧平均污染程度最弱。     

Observational study of surface ozone at an urban site in East China

In this study, we present the observational data of near surface ozone and some meteorological parameters during 2004, at an urban site (36°42′ N, 117°08′ E, 34.5 m a.s.l.) of Jinan, China. Hourly ozone concentrations exceeding the standard value of China, 100 ppbv, were observed for 65 h (in 23 days) from April to October, and values exceeding US NAAQS (National Ambient Air Quality Standard) for 1 h ozone, 120 ppbv, were observed for 15 h (in 7 days) from late May to early July. Ozone formation presented the phenomenon of “weekend effect”, especially in summer. Monthly variation of ozone coincided with temperature except for July and August. The low ozone levels in July and August may be due to the short sunshine duration and much rainfall during this period. Among these meteorological parameters, daily averaged ozone shows a significant correlation with temperature (r = 0.66) in the year and with relative humidity (r = − 0.75) in summer. Throughout the year, high ozone concentrations were mainly associated with the wind from 180 to 247.5°, while high ozone concentration seemed to have no obvious correlation with a given wind direction in summer. An anomalous nocturnal high ozone episode during 23–25 May 2004 was investigated. Growth fractions of ozone during the nighttime episode were 62.2% and 71.1% for 23 and 24 May, respectively. Synoptic analysis shows that favorable synoptic condition had presumably elevated the background ozone level in this region. Backward trajectory analysis shows that the increase of ozone concentration and the relatively constant high ozone concentrations during the night of May 23 might originate from the transport of ozone rich air mass above boundary layer. Transport of ozone from Yangtze Delta and East Central China might be a significant process for the high ozone level during night May 24 at Jinan.     

承德市臭氧污染气象条件预报方法研究

利用2014-2016年承德市环境监测站和气象站的数据,分析了气象条件对承德市O₃-8h浓度的影响,探讨了臭氧污染气象条件的预报方法。结果表明：4-7月是承德市O₃-8h浓度较高的月份,O₃浓度的日变化特征为午后浓度高而夜间浓度低;O₃污染的天气形势为500 hPa受高压脊和偏西气流影响,850 hPa有强暖平流和20℃以上的高温,地面受低压前部和高压后部之间的偏南气流影响;有利于O₃-8h出现高浓度的气象因子为日平均气温大于23℃、日最高气温大于28℃、日平均海平面气压995-1007 hPa、日平均水汽压18-28 hPa、偏南风大于1 m·s^-1。利用气象因子综合评分建立臭氧污染指数,与O₃-8h浓度的相关系数高达0.7553,说明臭氧污染指数能较好地预报臭氧污染天气。     

气象条件对梅州城区臭氧浓度的影响研究

利用2014—2017年梅州城区的O3监测数据和相关气象观测资料,对本地区的O3的变化特征及影响O3的气象条件进行了相关分析。分析表明:梅州地区2014—2017年O3超标日数维持稳定水平,O3二级超标日数全部集中在春季和夏季; O3二级超标天数占AQI超标日数的比例快速上升,O3二级超标主要发生在3—8月,最多的是4月,O3是影响梅州市区空气质量重要因素。O3的月平均浓度与同期气温、日照显著正相关,与同期的气压呈显著负相关; O3污染过程中,O3的逐日浓度与同期气温、日照显著正相关,与同期的总云量、低云量、湿度呈显著负相关; O3污染过程中,O3浓度与地面及高空天气形势配置关系密切,O3浓度变化是多种气象要素共同作用的结果。     

边界层臭氧浓度变化特征及相关因子分析

根据广州市城区麓湖、郊区花都测站的2004年污染物监测数据和气象资料,采用统计分析软件SPSS和Excel分析了广州市臭氧浓度的时间变化特征,包括臭氧浓度的年季变化、周变化及日变化特征,并分析了O3与污染物CO、NOx（NO和NO2）、SO2、PM10以及与气象条件之间的相关性。结果表明：广州市臭氧浓度一年出现2个峰值,分别为6月和10月并且郊区浓度大于城区;一周之中最大浓度出现在周末;O3日平均浓度与NOx、NO、CO、相对湿度负相关性较显著,与PM10和气温正相关性较显著;在气温较高、湿度较低的晴朗少云天气时,易造成广州市臭氧的高浓度。     

边界层臭氧浓度变化特征及相关因子分析

根据广州市城区麓湖、郊区花都测站的2004年污染物监测数据和气象资料,采用统计分析软件SPSS和Excel分析了广州市臭氧浓度的时间变化特征,包括臭氧浓度的年季变化、周变化及日变化特征,并分析了O3与污染物CO、NOx(NO和NO2)、SO2、PM10以及与气象条件之间的相关性。结果表明:广州市臭氧浓度一年出现2个峰值,分别为6月和10月并且郊区浓度大于城区;一周之中最大浓度出现在周末;O3日平均浓度与NOx、NO、CO、相对湿度负相关性较显著,与PM10和气温正相关性较显著;在气温较高、湿度较低的晴朗少云天气时,易造成广州市臭氧的高浓度。     

DISTRIBUTIONS AND VARIATIONS OF SURFACE OZONE IN CHANGSHU, YANGTZE DELTA REGION*

Through one and half year continuous in-situ measurements,the distributions and variations of surface ozone and its precursors at a typical mixed agricultural and metropolitan area-Changshu,Yangtze Delta region,were studied.The preliminary analysis on the concentration levels and variations of surface ozone indicated the obvious seasonal and diurnal cycles during the experiment.The hourly averaged concentrations of surface ozone were high,in about 17% of total valid hours the surface ozone concentration exceeded 50 ppb,and in 22 days the hourly averaged ozone concentration was greater than 100 ppb.There were about 40% of the days in that the daily maximum 8-hour ozone concentration was greater than 50 ppb.The days with daily maximum 8-hour ozone concentration greater than 80 ppb were about 33 days that accounted for about 8% of the observational days.The variations of 5-day moving averaged ozone concentrations depended both on the weather conditions and on the changes of ozone in background atmosphere.Photochemical process had the significant impacts on ozone productions.