内蒙古乌兰察布市集宁区O_3污染特征及影响因子

利用2015—2017年内蒙古乌兰察布市集宁区空气质量数据和常规气象观测资料,对集宁地区O_3污染现状、时间变化特征及其影响因子进行统计分析。结果表明:集宁地区O_3污染日数逐年增加,已经成为该地首要污染物。O_3质量浓度变化具有明显的季节性,污染易发于春末和夏季; O_3质量浓度日变化呈单峰型,午后达到峰值,傍晚前后开始衰减,一直持续至第二日清晨。O_3质量浓度的变化与气象要素关系密切,较高的气温易提升光化学反应速率;低云量的多少也影响O_3质量浓度增长率和下降率;偏南风和适中的风速利于O_3前体物及O_3的输送和累积。集宁地区的NO_2和CO是重要的O_3前体物,NO_2对O_3质量浓度变化的影响更直接和显著,CO作为初始"燃料"为O_3的生成提供基础条件。     

山西省夏季近地面O_3体积分数变化特征及影响因素

利用2012年夏季山西省太原、大同、临汾3个温室气体观测站的近地面O_3及相关前体物NOx、NO2、NO、CO观测数据及同期气象观测资料,分析山西省夏季O_3体积分数与污染状况、O_3的时间变化特征及O_3与其前体物体积分数的相关性,同时分析气温、相对湿度、风速、降水和日照时数等气象因素对O_3体积分数的影响。结果表明:山西太原、大同、临汾3个城市的O_3小时体积分数与日最大8 h平均体积分数都有超标情况发生,夏季O_3污染以临汾最严重、大同相对最轻;一日内O_3小时体积分数最大值出现在15:00左右,最小值出现在06:00左右,日变化呈单峰型分布,其中临汾O_3小时体积分数的昼夜变化振幅最大、大同最小;各城市NOx、NO2、NO、CO等前体物体积分数均呈现白天低、夜间高的日变化过程,与O_3日变化呈负相关;气温是影响夏季O_3体积分数的最重要因素,其次为相对湿度,风速贡献最小,夏季O_3体积分数高值多在高温低湿的午后,且太原、临汾O_3体积分数受局地气象因素影响比大同显著。     

承德市臭氧及其前体物浓度变化特征

采用2014—2016年承德市环境监测站和气象站的数据,对承德市O3、NO2、CO浓度和气温进行了分析,得出以下结论:承德市O3污染天数及所占的比重呈逐年增加趋势;O3-8 h月平均浓度呈现夏季高而冬季低的季节变化特征,月平均气温与其呈现一致的变化趋势,其前体物NO2和CO则呈现相反的变化趋势,表现为冬季高而夏季低的特征;O3浓度的日变化呈单峰型分布,午后浓度升高而夜间浓度下降,与气温的日变化趋势一致,NO2呈现相反的变化趋势,CO呈三峰型分布,总体表现为中午浓度最高;O3-8 h、NO2、CO浓度和气温总体均呈现北低南高的空间分布;O3-8 h浓度与其前体物NO2和CO均呈显著的负相关关系。有利于承德市出现O3污染天气的气象要素为太阳总辐射辐照度900～1000 W/m2,日最高气温大于30℃,无降水产生,日最小相对湿度小于20%和50%～60%,受偏南风或西南风影响。     

青岛大气臭氧及其前体物时间变化与污染特征

利用2003年12月—2005年3月青岛八关山观测资料,分析大气中O3、NOX和CO浓度时间变化规律与影响因素,探讨O3及其主要前体物NOX、CO间复杂的相互作用及相关关系。结果表明:青岛NO2日平均浓度年超标率为25%;受光化学反应及大气运动等影响,NOX与CO浓度为冬季高、夏季低,O3与之相反;NOX与CO浓度日变化呈双峰型分布,日间高于夜间;O3浓度峰值出现于午后(滞后于NOX约5 h),阴雨天夜间浓度出现回升。经滞后相关分析,NOX对O3浓度变化的累积效应作用时间为5—6 h;O3与NO、NO2浓度比值可较明显地验证出辐射强度与尾气排放对青岛及其他地区污染特征的影响。青岛CO与NOX比值在不同天气条件下维持在10.0左右,可用于定性估计其大气污染特征。     

河北石家庄市近地层臭氧浓度特征及气象条件分析

利用2016年3月至2018年2月河北石家庄市环境监测站O_3及其前体物质量浓度逐时和逐日观测资料,以及气象站逐日气象观测数据,分析石家庄市近地层O_3质量浓度的时间变化特征及其与前体物NO_2、CO和气象条件的关系。结果表明:石家庄市O_3污染2017年比2016年严重,2017年比2016年O_3超标日数增加30 d,超标率上升8%,O_3年平均质量浓度上升17μg·m~(-3)。O_3质量浓度具有明显的季节变化特征,自夏季、春季、秋季、冬季依次降低,5—9月O_3质量浓度较高,平均值超过160μg·m~(-3),6月达到峰值208μg·m~(-3)。O_3质量浓度的日变化表现为单峰型分布,最低值出现在07:00左右,峰值在14:00—16:00。太阳辐射强、气温高、日照时数长、能见度好、无降水和相对湿度较低的条件下,石家庄市易出现O_3浓度超标天气。前体物NO_2、CO与O_3质量浓度之间夏季呈现显著正相关,而冬季则呈显著负相关。     

郑州市气态污染物的变化特征分析

利用2015-2018年郑州市气态污染物(SO_2、CO、NO_2和O_3)的浓度数据和郑州市气象数据资料,分析了郑州市气态污染物浓度的变化趋势和影响因素。结果显示:2015-2018年郑州市SO_2、CO、NO_2的年均浓度逐年降低,但其污染物浓度在31个省会城市中排名相对靠后,污染较为严重。SO_2、CO和NO_2浓度均为冬季的最高,其次是春季和秋季的,夏季的最低,O_3浓度与之相反。气态污染物浓度与气象因素的相关性分析结果表明:SO_2、NO_2、CO浓度均与温度呈显著负相关,O_3浓度与温度呈显著正相关;各污染物与气压的相关性与温度相反;SO_2、NO_2、CO浓度与降水量均呈负相关,降水对O_3的具体影响还有待深入研究。     

不同时间尺度下汾渭平原臭氧浓度变化及气象环境影响

汾渭平原作为中国大气环境治理的第三大重点区域,由挥发性有机物和氮氧化物等前体物排放增加导致光化学反应加剧进而引发的近地面臭氧(O_3)污染已成为迫切需要面对的关键问题。本文基于汾渭平原11个重点城市2015-2019年近地面大气O_3及前体物观测数据结合同期气象监测资料,总结归纳其时空变化特征,利用Global Moran's I和Getis-Ord Gi*指数方法分析空间集聚效应和冷热点区域,运用KZ(Kolmogorov-Zurbenko)滤波方法揭示了不同时间尺度的排放和气象环境对O_3浓度变化的影响。结果表明:近5年汾渭平原O_3污染以轻度为主,超标率逐年增加且夏季最高春季次之,其中6月超标37%以上,前体物中NO_2年际差异不大CO浓度逐年减少。空间分布上,O_3空间集聚特征逐年增强,高浓度聚集区分布在临汾、运城、三门峡和洛阳的三角区域。从气象环境的影响看,O_3浓度主要受到前体物排放及气象条件的季节分量和短期分量影响,贡献率分别达到40%和24%。原始序列及各分量除与气压成负相关外,与气温和日照均呈显著正相关且对不同区域影响较为一致,而相对湿度和风速对各分量的影响具有显著的区域性差异。     

杭州主城区O3与前体物浓度变化特征

利用2004～2006年杭州主城区环境空气监测资料,研究了O_3、NO_2和CO浓度的分布特征和时间变化规律,结果表明,杭州主城区3年的O_3、NO_2、CO的年均浓度都不大,分别为40、60、1400μg·m~(-3).四季中O_3、NO_2和CO浓度相差较大,O_3是夏季高冬季低,NO_2和CO则是秋季较高,夏季较低.O_3、NO_2和CO浓度日变化也很明显,其中O_3是单峰形态,NO_2和CO为双峰形态.不同天气条件下O_3与烃类的关系研究表明,晴天时烃类浓度减少,O_3浓度明显增加;阴天时O_3浓度较低,烃类浓度较高,它们的变化不大.白天和夜晚不同风速时O_3、C_2-C_(12)的浓度变化不同,白天风速增大时C_2-C_(12)浓度减小,O_3浓度增加;晚上无此变化.     

佛山市近地面O_3变化特征及与气象因素的关系

利用佛山市2014至2018年8个环境国控站观测的近地面6种污染物质量浓度数据,结合同期气象数据,采用多种统计方法,分析佛山近5年来近地面O_3质量浓度日、周、月的变化特征,同时探讨了主要影响因子和气象要素阈值。结果表明:(1)佛山市O_3污染天数和浓度均呈现增加趋势;(2)日变化表现为单峰分布,峰值出现在15:00前后,出现时间和其它城市较一致,其前体物CO、NO_2则在15:00前后出现谷值;(3)O_3前体物质量浓度休息日高于工作日,O_3质量浓度周末低于工作日,和广州表现较为一致;(4)当日均气温高于26℃、相对湿度介于40%～70%、气压低于1 010 hPa、日均风速低于2 m/s、日照时数大于6.5 h时,有利于O_3生成并造成臭氧超标;(5)佛山O_3质量浓度与PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2质量浓度呈正相关。     

长三角地区城市O_3和PM_(2.5)污染特征及影响因素分析

O_3和PM_(2.5)是影响长三角地区空气质量的主要污染物。利用2016年33个城市大气环境监测站6项污染物的小时浓度及4个省会城市的气象数据进行统计分析,研究了该地区O_3和PM_(2.5)浓度的时空分布特征及其影响因素。结果表明:长三角地区O_3年平均浓度为50～73μg·m~(-3),平均为61μg·m~(-3);除芜湖和宣城外,其余31城市均存在不同程度的超标状况,超标率为0.34%～18.86%,平均为5.68%。O_3在5月和9月达到浓度高值;四季O_3日变化均呈单峰型,峰值出现在15∶00,夏季O_3峰值浓度最高值为157μg·m~(-3)。O_3浓度沿海城市整体高于内陆城市;夏季宿迁—淮安—滁州片区O_3污染较重。O_3与NO_2、CO显著负相关,且与NO_2相关性较强;O_3与气温、日照时数显著正相关,与相对湿度、降水呈负相关。PM_(2.5)年平均浓度在25～62μg·m~(-3)范围内,平均为49μg·m~(-3);各城市均出现PM_(2.5)超标,滁州PM_(2.5)超标率最大,为23.91%。PM_(2.5)在3月和12、1月达到浓度峰值;其日变化呈双峰型,09∶00—10∶00和22∶00—23∶00达到峰值。冬季徐州PM_(2.5)浓度最高,为102μg·m~(-3)。PM_(2.5)与NO_2、CO、SO_2、PM_(10)显著正相关,与气温、风速、降水负相关。     

洛阳市臭氧污染特征及其与气象因子的关系

为了了解洛阳市O_3污染特征及其影响因素,利用2017年洛阳市7个国控点监测到的O_3、NO_2浓度及气象要素逐时数据,统计分析了2017年洛阳市O_3及NO_2的时间分布特征及NO_2浓度、气象因子对O_3浓度的影响。结果表明,洛阳市2017年O_3日最大8 h第90百分位数浓度为200μg/m~3,是二级标准的1.25倍。O_3和NO_2浓度存在明显的季节性变化特征,O_3浓度夏季最高,冬季的最低;NO_2浓度冬季最高,夏季的则最低。O_3浓度的日变化呈现为单峰分布,午后浓度较高,峰值出现在15:00左右;NO_2受机动车早晚高峰影响,表现为双峰分布,峰值分别出现在08:00和21:00。O_3与NO_2浓度呈现出良好的负指数函数关系,当洛阳市NO_2浓度低于40μg/m~3时,存在着O_3浓度超标的风险。高温低湿条件下有利于O_3的生成,当温度超过27℃时,洛阳市O_3小时浓度开始出现超标现象,且温度越高,超标风险越大;当相对湿度低于40%时,O_3小时平均浓度超标率最高为63.30%,随着相对湿度的增加,超标率逐渐降低,当相对湿度大于70%时,未出现O_3小时浓度超标现象。     

西宁近地面臭氧特征及其影响因素

利用青藏高原东北部城市西宁2015—2017年O_3质量浓度和各气象要素数据(紫外辐射、最高气温等),分析近地面O_3变化特征及其影响因素,结果表明:该地区臭氧平均质量浓度呈现单峰型日变化规律。每年6—8月O_3质量浓度最大,12月至翌年2月最小。依据环境空气质量指数AQI统计分析,6—8月污染天气O_3占首要污染物总天数的72%。O_3与NO_2、CO呈极显著负相关,臭氧日最大1 h平均质量浓度与紫外辐射、日最高气温呈极显著正相关,与日平均气压、日最高气压、日最低气压呈极显著负相关,与日平均相对湿度相关性不显著。不同季节不同高度风速大小和风向频率对O_3质量浓度影响不同,500 h Pa盛行风向以WNW为主时有利于扩散。2017年青海省大部地区O_3月平均质量浓度总体呈先增加后减小变化趋势。纬度越低,海拔越高的地区,O_3质量浓度升高越早。降水量的差异对O_3质量浓度影响较小。     

气象因素对汕头市大气O3污染的影响

利用2014年到2016年汕头市O_3的逐日浓度资料,分析了O_3污染的时间变化特征,并结合汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,分析了风、混合层厚度、降水、大气环流等气象因素对O_3污染的影响,同时探讨了影响污染物浓度变化的原因。结果表明:不同于北方多数城市夏季O_3污染严重,汕头市的O_3污染秋季(9—11月)最严重,初夏(6月)污染较小,这与汕头的地理位置和气候条件有关。O_3浓度呈单峰型日变化,午后15:00左右浓度最高,夜间浓度较低。风速对O_3既有扩散作用,又有混合作用,当日均风速为1.7 m/s时O_3的平均浓度最大;O_3日均浓度与14时混合层厚度呈显著正相关,午后混合层厚度对O_3日内峰值有很大影响;O_3平均浓度在相对湿度60%时达到最大,高相对湿度不利于O_3体积分数的积累;降水对O_3的去除效果随着降水量级的增大而增大,汛期降水的去除效果与总体去除效果基本一致,而非汛期强降水(中雨以上)去除效果更加显著;出现轻雾时O_3浓度接近平均,出现霾时O_3浓度较高,出现大雾时不利于O_3的生成;当汕头市地面为冷高压脊、850 hPa为东北风场、500 hPa为副热带高压控制时,有利于光化学反应,易造成O_3污染。     

汾渭平原东部运城市空气污染变化特征及其气象因素影响分析

本文综合利用2015—2020年地面气象观测资料、欧洲中心ERA5再分析资料及大气环境监测数据，分析了汾渭平原东部运城市污染物浓度的变化特征以及与天气形势和气象要素的关系。结果表明：①2015—2020年期间运城市PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO 5种污染物年平均浓度呈下降趋势，而O3浓度呈上升趋势；②冬季和夏季空气质量相对较差，首要污染物分别是PM2.5和O3，边界层高度的变化与近地层风向风速、污染物浓度的关系密切，冬季（夏季）PM2.5（O3）污染较重时边界层高度较低（较高），以东北风（东南风）为主，风速偏小（偏大）；③最后利用自组织映射神经网络（SOM）算法分别对冬夏925 hPa位势高度场进行天气分型并开展不同天气形势下污染物浓度与气象要素的变化对比研究，发现冬季污染时以静稳天气为主，低层弱东北风将污染物输送至运城市，而夏季O3污染较重时受热低压形势控制，利于O3前体物汇合，太阳辐射较强时O3浓度较高。     

2014-2016年荆州城区空气质量与气象要素的关系分析

利用2014年1月1日—2016年12月31日荆州城区逐日空气质量数据和同期地面气象要素逐日观测资料,分析了荆州城区空气质量状况、变化特征及其与气象要素的相关性。结果表明,荆州城区优良日数偏少,但2014—2016年荆州城区空气质量略有改善,首要污染物为PM_(2.5);AQI和PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO的月变化规律一致,呈V型分布,冬季空气污染最严重,夏季空气污染相对较轻,O_3的变化规律则相反,呈反V型分布;除O_3外,AQI和其他污染物浓度与前一日AQI、气压呈正相关关系,与气温、水汽压、湿度、云量、降水、风速呈负相关关系,据此建立了AQI和各污染物浓度的回归预报方程;进一步分析了2014年1月严重污染天气的成因,本地污染物的分布、外地污染物的输入和气象扩散条件是影响空气质量的主要因素。     

2015-2017年中国近地面O3污染状况与影响因素分析

利用2015-2017年环保部发布的近地面臭氧(O_3)和其他3种污染物[粒径小于2. 5μm的颗粒物(PM_(2.5))、一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO_2)]小时浓度数据和美国国家气候资料中心收集的气象要素监测数据,分析了中国近地面O_3污染状况,并用逐步回归方法分析了影响O_3重污染区域夏季近地面O_3浓度的因素。结果表明,2015-2017年我国O_3日最大8 h滑动平均浓度(O_3MDA8)年平均值分别为83.02±16. 79,87. 05±14. 32和94. 70±13. 89μg·m~(-3)。O_3MDA8浓度逐年增长(增长率14. 07%),其中冬季增长最快(增长率范围14. 67%～34. 32%),夏季增长最慢(增长率范围2. 32%～14. 16%)。京津冀、长三角、山东半岛、川渝和中原地区近地面O_3污染较重,影响这5个区域近地面O_3浓度的主要因素为温度、相对湿度和PM_(2.5),除此之外京津冀和川渝地区的近地面O_3浓度受NO_2影响明显,中原地区的近地面O_3浓度受CO影响明显。     

北京市朝阳区主要大气污染物浓度变化特征

利用2011—2013年北京市朝阳区国家一般气象站PM_(2.5)、O_3、NO、NO_x、CO和SO_2的大气成分监测资料,分析了朝阳区6种主要大气污染物浓度不同时间尺度的变化特征.结果表明:2011—2013年朝阳区PM_(2.5)浓度呈明显增长的趋势,达到重度污染等级的日数增多;而O_3、NO、NO_x、CO和SO_2等气态污染物的年平均浓度变化较小,无明显增长的趋势,5种气态污染物浓度季节差异明显.除O_3浓度为夏季高、冬季低外,PM_(2.5)、NO、NO_x、CO和SO_2浓度均为夏季低、冬季高,可能与冬季采暖期排放的污染物增多有关.污染物浓度的日变化除O_3呈单峰型外,其他5种污染物浓度日变化均大致呈双峰型,可能与人类活动及天气条件有关.朝阳区与宝联、顺义、上甸子地区等代表"城市—近郊—远郊站点的污染物浓度日变化存在极大的差异性,其中PM_(2.5)浓度差异最明显,朝阳站PM_(2.5)浓度日变化呈双峰型,宝联站PM_(2.5)浓度日变化呈三峰型,昌平和上甸子站PM_(2.5)浓度为峰值出现在夜间的单峰型日变化.由此可见,不同地区因城市化发展程度不同,导致局地污染物浓度存在明显的差异.     

南京北郊冬季大气S0_2、N0_2和0_3的变化特征

利用差分吸收光谱仪DOAS(differential optical absorption spectroscopy),对2007年11月-2008年1月南京北郊大气SO_2、NO_2和O_3进行了观测.结合Parsivel降水粒子谱仪和自动气象站的资料,对冬季大气污染气体的浓度变化规律及降水和风速风向对其的影响进行了分析.结果表明,南京北郊大气SO_2浓度较高,呈明显双峰特征,分别在12时(北京时,下同)和00时达最大,受附近排放源的影响最大,东风及南风时比静风时SO_2浓度更高.降水对SO_2湿清除效果明显,清除系数平均为0.168h~(-1).NO_2气体呈明显单峰特征,在18时达最高值.南京北郊是NO_2源区之一,主要受附近高速公路汽车尾气排放源的影响.静风时NO_2浓度最高.O_3浓度受NO_2的影响较明显.O_3日变化呈单峰特征,在15时达最大值,静风时O_3浓度最低.降水对O_3的间接影响较明显,在降水时,白天由于太阳辐射较弱,O_3浓度降低;夜晚NO浓度较低,使得O_3浓度升高.     

2013—2018年大连中心城区臭氧时空变化及其影响因子分析

基于2013—2018年大连中心城区O_(3)监测数据和气象数据,分析了该区O_(3)污染时空变化特征及气象要素对O_(3)污染的影响。结果表明:2013—2018年大连中心城区O_(3)已经逐渐成为最主要的大气污染物之一。O_(3)年平均浓度由2013年的66.66μg·m^(-3)上升至2018年的101.62μg·m^(-3)。秋季和夏季是大连O_(3)浓度较高的季节,其次是冬季和春季。O_(3)最高浓度月份主要为5月、6月及9月。O_(3)浓度日变化呈明显的单峰状,从上午08时开始增加,在下午14—16时达到最高,白天浓度高于夜晚。O_(3)污染物在2013—2017年从大连中心城区的西南向东北扩散。大连中心城区O_(3)与其他5种大气污染物均存在不同程度的负相关,与气温呈显著正相关,与相对湿度、气压及风速相关性较差。有利于大连O_(3)污染天气的气象条件主要为高气温(>30℃)、低湿度(≤80%)、低风速(1.5—2.0 m·s^(-1))、北风风向和长日照时间。高污染日的出现可能是受高温天气与本地逐渐增加的排放物共同影响。     

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。