阿拉善左旗空气质量状况与气象条件分析

文章根据2015—2020年阿拉善左旗的环境空气质量监测数据和气象观测数据,利用AQI对大气中的SO₂、NO₂、PM_2.5、PM₁₀、CO、O₃等空气污染物的年际变化和季节变化特征进行了分析,并探讨了阿拉善左旗各污染物浓度与气象条件的关系。结果表明：2015—2020年阿拉善左旗的平均环境空气质量指数(AQI)为77.3,空气质量良好率达87%,污染程度较轻,且具有显著的季节变化特征,秋、冬季节空气质量优于春、夏季节。在这6年间AQI总体呈缓慢降低趋势,良好率有所上升,轻度污染—严重污染级别天数减少。阿拉善左旗首要污染物为PM₁₀,超标率和污染物贡献率均最高,并且年内变化趋势与沙尘暴高发期时间同步。AQI与风速呈极显著的正相关;气温对污染物影响较大,气温变化越大越有利于NO₂、CO、SO₂浓度增加,风是影响颗粒物浓度的主要驱动力。     

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。     

2013—2016年海口市空气质量特征及典型个例污染物来源分析

根据海南省环境科学研究院提供的海口站2013—2016年逐日空气污染数据,统计分析了海口市空气质量状况。综合应用高低空环流场、AQI指数结合MODIS卫星蓝光气溶胶厚度图,采用HYSPLIT轨迹聚类分析法、潜在源贡献因子法和浓度权重轨迹分析方法,重点分析了2013年12月海口空气污染的的主要输送路径,并探讨了首要污染物PM_2.5和O₃的潜在源区。结果表明：冬夏季风风向转换是海口发生空气污染的最主要气象原因,且首要污染物为PM_2.5,其次是PM₁₀和O₃;海口市空气质量达标率在97.1%,总体较好,AQI指数呈逐年下降趋势;值得关注的是,O₃呈逐年稳定上升趋势。大气污染物浓度受污染物排放和环流场共同影响,海口污染日对应的地面天气形势主要有3种类型,冷高压、变暖高压脊和台风外围下沉气流。此次污染过程中污染源是来自北方地区污染物长距离输送影响的结果。污染物个例分析中,首要污染物PM_2.5潜在源区主要集中在湖南和江西的交界处、广东沿海地区、广西北部、江西和福建的交界处以及浙江中部地区,这些潜在源区气团沿着轨迹1、2和4通过长距离输送到海口。海口O₃质量浓度贡献较大的区域主要集中在湖南和江西的交界处、粤西一带,主要沿着轨迹2将内陆地区的污染源输送到海口。     

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...     

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。      

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。     

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。     

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...     

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。      

2013～2020年北京市城区PM2.5及其化学组分正增长机制研究

2013年以来，北京市城区细颗粒物(PM_2.5)质量浓度年均值呈逐年降低趋势，但PM_2.5重污染事件仍旧频发，污染出现快速甚至爆发增长的成因和理化机制仍存在诸多不确定性。基于北京市城区2013～2020年常规气象要素、PM_2.5及其化学组分观测资料，分析了PM_2.5在缓慢、快速和爆发三种增长机制下的颗粒物浓度和组分的阈值及其与气象条件的相关关系。结果表明，2013～2020年，北京市城区PM_2.5在增长时段(1～24 h间隔)中平均累积速率呈逐年放缓的趋势，大气污染累积阶段中缓慢增长的比重逐年升高。在判别标准逐渐严苛的前提下，爆发增长的比重逐年变化不大(4%～7%)。2013～2016年爆发增长的PM_2.5浓度阈值为62μg m^-3,2017年后，该阈值严苛至45μg m^-3。82μg m^-3为2018年以来极易出现PM_2.5爆发增长的界限值，高于此值后爆发增长的概率将...     

基于GRAPES-CMAQ的中山市空气质量预报系统预报效果评估

对基于GRAPES-CMAQ模式的广东省中山市空气质量预报系统2016年的AQI等级、首要污染物、PM_2.5和O₃浓度预报数据进行检验评估。预报系统对中山市全年的AQI等级24小时预报TS评分为0.66, TS评分在6—7月最高。当实况AQI等级为一级, TS为0.84, 当空气质量变差时, TS明显下降, 说明模式目前对空气重污染事件的预报能力不足。模式对中山市的主要污染物O₃、PM和NO₂的预报TS评分分别为0.21、0.24和0.24, 其中对O₃和NO₂的漏报率达到0.78和0.76, 而PM的空报率高达0.71。预报系统对PM_2.5的浓度预报总体略偏高, 相关系数为0.59, 但在霾污染较严重的月份中预报效果并不稳定。对O₃的预报全年相关系数达到0.7, 且在O₃污染较严重的7—11月, 相关系数均能达到0.5以上, 但这几个月的O₃预报浓度均比实况明显偏低。从气象预报入手分析预报系统对10月2—7日中山市一次连续O₃污染过程漏报的原因, 发现GRAPES模式对这段时间内整个珠三角地区日间降水的预报范围偏大, 强度偏强, 且预报的地面风速也比实况要偏大, 导致模拟O₃浓度比实况明显偏低。      

贵阳市PM2.5分布特征及气象条件的影响

利用2013~2017年贵阳市10个国控空气质量监测站点PM_2.5逐时监测数据,分析了贵阳市大气污染物污染水平及其时空分布特征。结果表明:(1)贵阳市PM_2.5年均浓度为36.14 ug·m-3,基本处于国家空气质量二级标准范围内,污染程度较轻;(2)贵阳市PM_2.5浓度冬季浓度为一年中最高,最高值出现在12月,夏季浓度最低,最小值出现在7月;(3)气象要素对PM_2.5浓度的影响是显著的,尤其是在分季节的情况下,气象要素对PM_2.5的影响差异较大。PM_2.5浓度与太阳辐射、日照时数、气压呈显著正相关,与降水、相对湿度、风速、气温呈显著负相关。太阳辐射夏季对PM_2.5影响最大,日照时数春季对PM_2.5的影响最大,气温在夏、秋季与PM_2.5浓度呈显著负相关。春季降水对PM_2.5的相关性更为显著,风速对夏、冬季与PM_2.5浓度具有显著负相关性。      

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。     

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。      

克拉玛依市PM2.5质量浓度分布及其影响因素分析

利用2015年1月至2017年12月中国环境监测总站全国城市空气质量实时发布平台中公布的克拉玛依5个监测点数据和同时期克拉玛依国家基本气象站的观测数据,分别研究了克拉玛依市4个行政区的PM_2.5浓度的时空变化特征以及气象条件对克拉玛依PM_2.5浓度变化的影响。结果表明：从月份上看,克拉玛依每年的1月、2月、12月PM_2.5浓度最高,3月、11月PM_2.5浓度较高,其中,独山子每年2月的PM_2.5浓度均最高,2016年2月独山子PM_2.5平均浓度最高,达到134 μg·m^-3,超过国家一级标准值的2.8倍,属于中度污染,从季节上看,克拉玛依四季PM_2.5浓度变化呈现波峰波谷变化趋势,表现为冬季最高,春季次之,夏季、秋季各区变化不一的特点,采暖期的PM_2.5浓度高于非采暖期的PM_2.5浓度;克拉玛依PM_2.5浓度在空间上的总体分布为：独山子区>白碱滩区>克拉玛依区>乌尔禾区;从风向、风速、气温、气压和相对湿度等气象要素与PM_2.5浓度的相关性来看,气压、相对湿度与PM_2.5浓度呈显著正相关,气温、风速、风向与PM_2.5浓度呈负相关,其中气温、风向与PM_2.5浓度呈显著负相关。     

2018年春季西北五省省会城市大气质量与健康风险评价

城市大气污染及其引起的健康效应一直是关注的热点。本研究对2018年春季西北五省省会城市PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、CO和O₃浓度数据进行了系统分析,并采用美国环境保护署(United States Envi‐ronmental Protection Agency,USEPA)推荐的健康风险评价模型评估了PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO₂的健康风险。结果表明:PM_2.5和PM₁₀为主要超标污染物。除乌鲁木齐市(该市PM₁₀春季平均质量浓度亦超标)外,其余四个城市PM_2.5和PM₁₀的春季平均质量浓度均超过国家二级标准。各城市SO₂、NO₂、O₃和CO的污染水平较低。2018年春季各城市空气质量以良好至轻度污染...     

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。     

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。     

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。     

唐山市PM2.5和O3行业来源解析

京津冀位于华北平原腹地,面临着严重的空气污染问题,尤其是河北省的重点工业城市唐山,长期位于全国空气质量最差的前十名。为改善空气质量,过去的十多年间我国颁布实施了多项污染防治计划,但唐山的PM_2.5和夏季O₃浓度仍超国家标准。为此,使用WRF(Weather Research and Forecasting Model)-CMAQ(Community Multiscale Air Quality Model)模型量化了唐山市2020年PM_2.5和O₃浓度的行业贡献并分析其协同控制可行性。工业源对唐山市PM_2.5浓度贡献最大,约占45%,其次是居民源约占16%。冬季能源、居民源和农业源占比为全年最高,分别达17%、19%和11%。O₃浓度的背景值约占一半以上,4月占比最高。在非背景值中,唐山O₃浓度最大来源为工业源,约占53%,其次是交通源,约占22%。生物源、交通源和能源行业的贡献在7月有所上升,分别约10%、27%和20%。不同污染情...