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。     

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。     

2015—2018年海南省臭氧污染特征及其天气类型

根据2015—2018年海南省18个市县32个空气质量监测站O₃浓度资料,分析了区域性O₃污染（O₃-8h浓度超标市县≥3个）时空变化特征,并对造成O₃污染的天气系统进行主观分型。结果表明：2015—2018年海南省共有40 d发生了区域性O₃污染,发生概率为2.73%。其中2015年和2017年达到了13 d,发生概率为3.56%,2018年为11 d（3.01%）,2016年仅为3 d（0.82%）。发生区域性O₃污染主要有4种天气类型：冷空气偏西下型、冷空气偏东下型、变暖高压脊型和热带系统型。其中冷空气偏西下型是最主要的天气类型,共出现了14 d,占所有天数的35%,且污染较重。不同天气类型下海南省O₃污染表现出不同的分布特征。500 hPa有下沉气流、低层受东北风控制,有相对湿度低值区从中国东部向海南省延伸,地面位于冷高压底部或热带气旋西北侧,温度露点差在5 ℃以上等条件均有利于海南省区域性O₃污染天气出现。     

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。     

西安冬季不同环流形势下大气细颗粒物的输送特征研究

基于2018—2020年西安市冬季的ERA5再分析资料、大气污染监测资料以及地面气象资料,采用客观天气分型方法PCT将西安地区冬季的海平面气压场和10 m风场分成6种天气类型,对不同天气类型下的空气污染状况及大气边界层污染气象参数特征进行了研究,结果表明：西安地区在冷高压前部型、冷高压后部型、均压场型、高压底部型中PM_2.5污染加重,污染日出现频率高,属于污染型天气类型;在污染型天气类型下,西安地区混合层高度较低、通风系数较小、大气自净能力较弱均不利于PM_2.5的扩散稀释;对污染天气类型下西安地区的PM_2.5污染输送与潜在来源进行研究,认为西安本地及周边地区、陕南地区对西安PM_2.5的质量浓度均有明显的影响,另外甘肃东部、宁夏及河南西部地区也是西安重要的细颗粒物污染源地,不同的污染天气类型下,污染输送通道和源区存在差异性。     

南宁市臭氧质量浓度特征及其与气象因素的关系

利用2015—2020年南宁市近地面臭氧监测数据及气象观测数据,分析南宁市近地面臭氧质量浓度时间变化特征及超标情况,并采用相关分析等统计方法研究臭氧与气象因素的关系。结果表明,南宁市第90百分位O₃-8 h质量浓度呈逐年增高趋势。O₃月平均质量浓度呈现双峰型变化,峰值出现在4—5月和8—10月。南宁市O₃质量浓度与日照时数、最高气温、相对湿度的相关性高。南宁市O₃超标以轻度污染为主。O₃超标时日平均气温为12.3～31.4℃,最高气温为20.9～37.7℃,相对湿度为46%～88%,日平均风速为0.7～3.4 m·s^-1,气压为980.3～1011.7 hPa。     

成都平原城市群夏季臭氧污染天气形势与潜在源分析

通过分析成都平原城市群8个城市2015-2019年夏季地面臭氧污染特征表明,近5年夏季平原O₃污染区域呈扩大趋势,成都市O₃＿8 h第90百分位浓度和超标日数均为最大,雅安、绵阳浓度较低但上升趋势显著。利用PCT客观天气分型方法,对近5年夏季成都平原及周边的位势高度场进行分型研究,结果表明：(1)700 hPa臭氧污染天气形势为高压型,500 hPa为西风槽后和平直纬向型,100 hPa为南亚高压中部和东部型;(2)近5年夏季典型O₃污染过程的高低空天气形势为西风槽后部、高压发展和高压控制型,污染过程期间成都平原多受到西风槽后西北气流或副热带高压脊线附近下沉气流的影响;(3)污染天气型具有高温低湿,小风强辐射,白天混合层高的特征。气流下沉增温和局地环流的作用抑制了污染物向高层扩散,促使边界层上部O₃下传并堆积于成都平原地区。采用HYSPLIT后向轨迹模式和潜在源贡献法(PSCF),探讨了不同天气型影响下成都平原O₃浓度输送的轨迹聚类和潜在源区。结果表明,本地和盆地城市之间的输送...     

河北沧州市臭氧质量浓度与气象因子的关系分析

利用2014—2020年河北沧州逐小时气象与环境监测数据,对沧州市臭氧(O₃)污染加剧现状及其与气象因子的关系进行分析。结果表明：(1)沧州地区O₃污染呈加剧态势,且O₃已上升为该地区首要污染物;O₃污染集中出现在5—9月,O₃质量浓度日变化呈单峰单谷型,最大浓度出现在16:00前后;(2)5—9月O₃日最大8 h平均质量浓度(简称“O₃-8 h”)所处时段,平均气温、最高气温、相对湿度、总辐射辐照度与O₃质量浓度的相关性较好,本站气压、水汽压和平均风速与O₃质量浓度的相关性未通过显著性检验;(3)5—9月O₃-8 h时段,当同时满足8 h平均气温高于30.9℃、最高气温高于32.7℃、平均相对湿度低于42.1%、平均总辐射辐照度高于505.8 W·m^-2时,出现O₃污染的概率达84%;(4)气象因子不是O₃     

2019年8月太原市一次典型O3和PM2.5污染天气过程成因分析

选用太原市近地面O₃、PM_2.5、气象要素、天气形势、NCEP再分析资料、颗粒物激光雷达等资料,结合后向轨迹模式,对2019年8月19—20日太原市一次典型O₃和PM_2.5污染天气过程特征及成因进行分析。结果表明：此次污染过程O₃浓度早于PM_2.5浓度达到峰值,19日O₃浓度较大且持续时间长,20日PM_2.5浓度增大,但O₃浓度明显减小。河套倒槽前小风、高温的稳定层结为19日O₃和PM_2.5的积累提供了有利条件,边界层高度降低和偏东气流输送导致19日日落后O₃和PM_2.5浓度增大,其后倒槽过境时的地面上升运动、边界层发展使近地面O₃和PM_2.5污染得到一定缓解,20日冷锋过境后的边界层高度降低及高湿环境为PM_2.5在近地层迅速积累提供了有利...     

华北平原夜间对流性天气对地面O3混合比的抬升效应

2013年6—9月在河北省固城站观测到多次夜间对流性天气伴随地面O₃混合比快速抬升的过程,并引起次日清晨到中午O₃混合比升高。大多数对流过程中,O₃混合比在半小时内升高至60×10-9～80×10-9,同时NO_x等反应性气体混合比下降,θ_se值降低,说明下沉气流将高空气团带到地面,造成了O₃混合比的升高。通过再分析资料得到下沉气团基本来源于对流层中下层,这一结论与当地进行的一次飞机观测结果吻合。多数对流过程中固城站和北京城区地面O₃混合比和θ_se值有相同的变化趋势和程度。根据观测结果,推测华北地区在夏季和初秋时,对流层中下层存在O₃高值区,混合比约为60×10-9～80×10-9。对流性天气对地面O₃抬升的影响区域与对流系统的影响范围有关,可达到中尺度范围。华北地区光化学污染严重,对流性天气引起的地面O₃混合比抬升程度比较强,对环境的影响值得关注。     

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。      

秦皇岛市气温与近地面臭氧浓度的关系分析

利用2013年1月至2014年12月和2017年1月至2019年6月秦皇岛市近地面臭氧（O₃）浓度数据和气象资料,采用广义相加模型（GAM）,运用回归分析方法和基于R语言的统计分析软件,控制气压、相对湿度、日照时数、总云量等要素的混杂效应及时间变化趋势,分析春季、夏季、秋季、冬季气温与O₃浓度的关系。结果表明：秦皇岛市O₃浓度夏季最高、春季次之,冬季最低,与气温变化趋势基本一致,呈现明显的季节变化。各季气温与O₃浓度呈非线性相关关系,拟合曲线存在拐点,拐点两侧相关效应存在明显差异,主要表现为春季日平均气温高于15.0℃时,气温每升高1℃,O₃浓度增加7.6 μg·m^-3,增长速率是气温低于15.0℃时的4.0倍;夏季日平均气温高于27.2℃时,气温每升高1℃,O₃浓度增加13.9 μg·m^-3,增长速率是气温低于27.2℃时的11.6倍;秋季日平均气温高于21.4℃时,气温每升高1℃,O₃浓度增加47.5 μg·m^-3,增长速率是气温低于21.4℃时的19.1倍;冬季O₃浓度偏低且变化较为平稳,气温对O₃浓度的变化影响不大。由于春夏两季O₃浓度基础值偏高,因此,夏季和春季气温偏高时O₃浓度快速增加现象应引起高度重视。     

2014—2021年德阳大气颗粒污染物特征及案例分析

利用德阳2014—2021年气象观测数据和大气颗粒污染物数据,分析了PM_2.5和PM₁₀浓度变化特征及其与气象要素相关性,并以2017年1月25—28日PM_2.5污染过程为案例,开展了污染过程的气象条件和后向轨迹分析。结果表明：(1)2014—2021年德阳PM_2.5和PM₁₀浓度呈下降趋势,二者浓度的日最大值、最小值分别出现在11时、17时,月均浓度都表现出“夏低冬高”的特征。(2)德阳四季PM_2.5和PM₁₀日均浓度均与降水量及地面风速呈显著负相关关系,而与相对湿度、气温、气压的相关性则存在季节差异。(3)地面均压场、气压梯度小、风力微弱的静稳天气条件以及上游污染物的输入是导致此次重污染形成和加重的主要因素。     

辽宁地区O3污染状况及相关气象要素分析

利用2015—2019年辽宁城市逐小时地面O₃浓度观测数据,结合各城市逐小时气象要素观测数据,分析了辽宁地区近5 a的O₃污染状况及影响O₃的相关气象条件。结果表明：除环辽东湾部分城市O₃浓度呈下降趋势外,辽宁地区其他城市的O₃浓度均呈明显的上升趋势,O₃正取代PM_2.5成为影响辽宁地区的首要大气污染物。O₃浓度具有夏季高、冬季低,下午高、早晨低的时间分布特征。除受污染排放源直接影响外,高温、高湿、强辐射、小风和地面低气压都有利于O₃的局地生成;在亚洲夏季风的影响下,上游地区（如京津冀地区）的污染气团会随大气环流向东北地区输送,对辽宁地区夏季O₃污染产生重要影响。     

辽宁中部城市群灰霾污染的外来影响

利用MODIS(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer)卫星资料、空气质量监测资料、地面气象资料及后向轨迹方法,对辽宁中部城市群代表性城市——沈阳市2009年全年发生的30 d首要污染物为PM10(空气动力学当量直径小于等于10μm的颗粒物,即可吸入颗粒物)且空气污染指数API(Air pollution Index)为3级及以上污染过程的天气形势及污染来源进行了综合分析。研究结果表明:引发3级以上重污染事件的天气形势主要为4类,分别为高压均压场型(包括高压后均压场型、高压前均压场型和高压内均压场型)、长白山小高压型、弱低压场型及地形槽型。发生污染天气时气流主要有两个来向,即西南方向的京津冀来向和偏北方向的内蒙和长春来向。气流来自偏南方向的天数最多,为19 d。其中最容易受京津冀影响的天气型为高压后均压场型和地形槽型,共有8 d,占总污染天数的26.7%。因此,来自京津冀的外来输送对于辽宁中部城市群霾污染的影响不容小视,辽宁中部城市群空气质量的改善与临近区域的改善紧密相关。     

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...     

成都地区一次持续性污染过程天气特征分析

利用NCEP/NCAR再分析资料、地面气象观测资料,重点分析了2013年1月成都地区一次重污染天气过程的天气背景以及地面气象要素演变。结果表明:(1)此次持续的污染天气出现在高空为弱脊控制且位势高度场异常偏高,地面处于变性高压脊或均压场且近地面层风速较弱的静稳天气背景下。(2)产生此次高污染(高AQI)的地面气象条件为:地面冷高压逐渐变性,近地面温度升高,海平面气压降低,近地面相对湿度升高至80%左右,无降水或弱降水,能见度将降低至于10km以下,地面风速减弱。(3)中低层弱风速,弱的水平风垂直切变,700h Pa层附近和近地面层的逆温层,不利于污染物在垂直方向上的扩散,使得污染进一步加剧。      

2016—2019年唐山市臭氧污染及其与气象条件的关系

利用2016—2019年唐山市逐时O₃浓度和气象数据,分析了O₃污染特征及其与气象条件的关系。结果表明：2016年唐山市O₃超标天数为53 d, 2017—2019年O₃超标天数每年在70 d以上,污染程度偏重。O₃月平均浓度值呈双峰型分布,6月O₃平均浓度值最大,达112.26μg·m^-3,9月次之。O₃浓度超标日分布在3—10月,夏季超标天数最多,其他依次为春季、秋季,具有明显的季节变化特征。O₃日均浓度为15:00最大,日变化呈单峰型分布。O₃浓度与温度、风速正相关,与相对湿度负相关。气温高是导致O₃浓度超标的重要因素,日最高温度超过25℃时要考虑O₃浓度出现超标现象。相对湿度在50%左右及60%—80%时,O₃浓度超标率均大于30%,在60%—70%时O₃-8h浓度平均值达到...     

中国东北地区重污染事件气溶胶浓度变化与天气形势分析

近年来中国东北地区污染事件频发,为揭示该地区重污染天气分布特征,利用2014—2017年中国东北地区40个城市空气质量数据及对应的高低空天气形势资料,统计分析得到中国东北地区大气污染状况的变化特征以及区域重污染事件的天气学特征。结果表明：2015—2017年中国东北地区PM_2.5和PM₁₀年平均质量浓度呈下降趋势,其中PM_2.5年平均质量浓度下降的更快,PM_2.5最大值出现在辽宁和吉林中部地区约为90—100 μg·m^-3,SO₂年平均质量浓度较高值分布在辽宁西部地区约为50 μg·m^-3,而NO₂最大值出现在沈阳—长春—哈尔滨一带,约为45 μg·m^-3,CO质量浓度最大值分布在东北沿海地区约为1.6 mg·m^-3,相反中国东北地区O₃年平均质量浓度呈上升趋势,最大值出现在沿海的大连及营口等地,约为100 μg·m^-3。污染物浓度变化具有鲜明的季节变化特征,不同地区PM_2.5和PM₁₀与AQI最大值均出现在冬季,SO₂冬季质量浓度最大值出现在沈阳（180 μg·m^-3）,NO₂与CO冬季最大值出现在哈尔滨（80 μg·m^-3,1.8 mg·m^-3）。相反,O₃最大值出现在夏季沈阳地区约为140—150 μg·m^-3。重度污染级别（200 μg·m^-3≤PM_2.5 < 300 μg·m^-3）和严重污染级别（PM_2.5>300 μg·m^-3）的空气质量表现出以哈尔滨为中心,向周围迅速减少,辽宁中部又略有增加的特征;中度污染（150 μg·m^-3≤PM_2.5 < 200 μg·m^-3）的天数沈阳>哈尔滨>长春,轻度污染（100 μg·m^-3≤PM_2.5 < 150 μg·m^-3）的天数是沈阳>长春>哈尔滨。引发中国东北地区重污染的天气形势大致可分为高压型,低压型和北高南低型3种,出现比例分别为62%、27%和11%;高压型850 hPa高压脊东移经过中国东北地区,地面处于高压南部或弱高压中心,有时在黑龙江北部或辽宁西南部连续有弱小的低压生成并快速东移过境;低压型850 hPa低压系统发展并东移经过中国东北地区,地面处于低压后弱高压中;北高南低型850 hPa和地面中国东北地区受北面高压和南面低压的共同影响。     

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。