珠江三角洲秋季典型光化学污染过程中的臭氧来源分析

利用区域空气质量模型CAMx 模拟珠江三角洲地区(简称珠三角) 2009 年11 月臭氧浓度演变过程, 运用臭氧源识别技术(OSAT)对其中两个典型的光化学污染日进行臭氧来源识别, 并与清洁日的情况做对照分析。结果表明, 广州市区和东莞的排放对本地及珠三角西南部臭氧贡献很大(15~30 μL/m3), 深圳宝安区排放对珠江口有明显的贡献(15~25 μL/m3)。流动源和溶剂使用源是珠三角臭氧生成最主要的两类前体物排放源, 主要影响范围覆盖珠三角的中部和西部, 流动源对佛山和江门交界地区的臭氧小时浓度贡献可达50 μL/m3。较高的边界外传输使得珠三角在出现不利污染气象条件的情况下更易发生臭氧污染, 但珠三角的前体物排放是造成污染时段臭氧浓度升高的主要原因, 控制珠三角内的污染源排放对控制臭氧污染具有关键作用。     

保定市夏季臭氧污染来源及大气传输影响研究

运用Models-3/CMAQ模式和源排放情景分析扰动法, 对河北省保定市2014年7月的臭氧污染来源进行模拟与量化, 分析大气传输对保定市臭氧污染特征和来源组成的影响。保定市臭氧浓度分布呈现西部山区低、中部和东部平原区高的特点。研究期间, 保定市臭氧污染主要受偏南气团、东南气团和偏东气团的传输影响, 污染日中 3 类传输条件出现的比例分别为28%, 39%和17%。在保定市最大8小时臭氧浓度中, 跨区域背景的臭氧占比近半。在京津冀及周边地区对保定臭氧的贡献中, 河北省贡献最大(约占区域总贡献量的2/5), 河南省、山东省和江苏省源排放也有重要影响(均占区域贡献的1/10左右)。在上午, 河北中部排放贡献的快速增大以及来自河南和山东的臭氧通过垂直混合向地面输送, 导致保定臭氧浓度快速升高; 除河北中部地区外, 其余地区的贡献变化总体平缓, 导致保定午后臭氧高值持续时间长, 呈现宽峰型的单峰日变化特征。     

利用简化空气质量模型快速构建臭氧生成等浓度曲线及其应用

提出一种快速构建臭氧生成等浓度曲线的新方法。该方法利用区域空气质量模式进行臭氧前体物的敏感性分析, 基于一阶和二阶敏感性系数构建简化模型, 快速计算前体物不同排放水平对应的臭氧生成浓度。使用该方法, 结合调整的源排放清单, 对2018年8月成都平原地区进行臭氧回溯模拟并绘制臭氧生成等浓度曲线图。在此基础上, 以成都市为例, 对城市臭氧污染控制提出对策建议。     

苏州市大气VOCs特征及来源解析

基于苏州市2020年7—10月VOCs离线采样数据, 探讨苏州市VOCs的时空分布特征、来源及其臭氧生成潜势(OFP), 并与国内其他研究进行对比。结果表明, 苏州市夏季VOCs平均浓度为47.1 nL/L, OFP平均贡献为334.7 μg/m³, 芳香烃和含氧挥发性有机物(OVOCs)是VOCs 的重要组分, 对臭氧生成贡献较大, 其浓度和组分与上海市趋势相似。PMF结果表明, VOCs的6个主要浓度来源排序为液化石油气挥发源(20.7%)>有机溶剂使用源(19.5%)>工业源(17.5%)>机动车尾气排放源>其他源>燃烧源, 苏州市液化石油气挥发源高于长三角地区普遍水平。长三角地区芳香烃浓度较高, 与较高的工业和溶剂使用源贡献相关。总体来说, 芳香烃和OVOCs对苏州市大气环境影响较大, 贡献较大的是表面涂层源、加油站、道路移动源、石化与化工源, 应重点管控。     

夏季石家庄高新区VOCs污染特征及来源解析

对2019年夏季臭氧高峰期石家庄市高新区进行环境大气挥发性有机物(VOCs)罐采样及组分分析,开展VOCs污染特征、臭氧生成潜势(OFP)和来源解析研究.结果表明,观测期间VOCs体积分数为51.52×10^-9,占比最高的为OVOCs,其次为烷烃、卤代烃,烯炔烃和芳香烃占比较小.首要物种以醛酮类和低碳烷烃为主.观测期间各类VOCs均有明显的周末效应,人类活动对VOCs排放有重要的影响.各类VOCs中,臭氧生成潜势最大的为OVOCs,占58%,烯炔烃占16%,芳香烃和烷烃分别占14%、11%.臭氧生成潜势最大组分为甲醛.利用正交矩阵因子法(PMF)源解析模型对VOCs来源进行解析,机动车尾气排放、区域背景源贡献均为24%,生物质燃烧贡献18%,溶剂使用贡献17%,工业排放源贡献9%,植物排放贡献8%.     

天津市夏季臭氧污染特征及来源的模拟分析

利用Models-3/CMAQ模式系统和高阶去耦合直接技术(HDDM-3D),对天津市2014年7月的臭氧(O3)污染进行模拟,分析臭氧生成的前体物控制区分布规律,量化天津市及周边地区排放的影响。研究结果表明,天津市臭氧浓度分布从中心城区向外部郊区逐渐增高,东南部临海的滨海新区浓度水平最高。天津全市7月的臭氧生成以VOCs控制为主,中部地区(中心城区、北辰区、东丽区、滨海新区)95%以上天数的臭氧处于VOCs控制区,北部远郊(蓟县、宝坻区、宁河区、武清区)以及中部津南区有2/3以上天数受VOCs控制,南部郊区(西青区、静海区、大港区)的VOCs控制区与共同控制区出现的比例相近。山东省排放是天津市夏季臭氧的主要来源,平均贡献占比约为1/4,对天津东南沿海地区的影响尤为突出;河北省排放平均贡献占比约为1/6,主要影响天津西部区县的臭氧水平;天津排放贡献则主要分布在北部的宝坻和蓟县。     

北京市夏季臭氧前体物控制区的分布特征

利用Models-3/CMAQ模式系统, 对北京市2010年6-8月逐日的臭氧前体物控制区进行5种类型的划分, 使用各类控制区在研究期间出现的频率表征北京夏季臭氧控制区空间分布的总体特征。结果表明, 从北京市城近郊区到远郊区县, O₃生成由主要受VOCs控制逐渐转变为VOCs和NO_x共同控制, 进而过渡到主要受NO_x控制。在北京城近郊区, 人为源VOCs减排能够有效控制当地O₃的天数占夏季总天数的一半左右, 而在昌平、延庆和怀柔等西北远郊区县, 人为源NO_x减排能够有效控制其O₃的天数约占40%~50%。北京市前体物减排对O₃控制效果不明显的情况在各区县普遍存在, 其中东部和南部区县出现这种情况的天数比例可达70%以上。对于臭氧的最大1小时浓度和最大8小时浓度, 二者的前体物控制区在北京市有相似的分布特征。     

北京地区夏季PM10污染的数值模拟研究

利用三维区域空气质量模式CAMx,对北京地区夏季PM10浓度的时间变化规律和空间分布特征进行了数值模拟研究。结果表明,北京市城近郊区夏季的PM10具有明显的时空变化规律。一般在半夜前后和早晨常表现出较高的浓度;中午前后由于大气化学转化对二次气溶胶的生成贡献,在城市地区也会表现出一定的高浓度值;傍晚前后往往是一天中浓度最低的时段。PM10的空间分布与源排放关系密切,中午前后的空间分布会体现出光化学反应对其二次生成作用的影响。二次气溶胶在PM10中占有相当的份额,对于PM10中硫酸盐和硝酸盐的浓度变化,其中的二次组分起主要决定作用,而有机碳气溶胶以及PM10的浓度水平和变化规律则主要受一次成分的影响。     

长沙某区域空气污染成因分析

探寻长沙某区域内的大气污染成因，为该区域大气污染预警与控制提供理论依据。以该区域内大气中PM_2.5、PM₁₀、O₃、NO₂、SO₂、CO、有机污染物等污染因子为研究对象，以各污染因子浓度与组成在2021年3月至2022年2月的监测数据为依据，通过污染因子与影响因素之间的关联性分析，确定该区域内各污染因子的形成原因。结果显示：该区域内PM_2.5年均浓度为40μg/m³、PM₁₀年均浓度为43μg/m³，大气颗粒污染物主要由工地扬尘、非道路移动机械、机动车尾气以及燃烧源共同引起；大气有机物污染主要是由机动车尾气排放、有机溶剂挥发以及化石燃料燃烧产生。通过对臭氧生成潜势进行分析发现，芳香烃类物质贡献最大，占比60.8%，其次为烯烃类物质，占比为22.9%，这表明该区域臭氧浓度受溶剂涂料使用工序影响较大。     

浅谈臭氧对大气污染的防治影响

进入夏季,一种公众不太熟悉的污染物取代PM2.5,成为不少地方的首要污染物。它就是臭氧(O3)。臭氧通常存在于距离地面30km左右的高层大气中,它能有效阻挡紫外线,保护人类健康。但是在近地面,臭氧却是一种令人讨厌的污染物。它是光化学烟雾的主要成分。汽车排放的氮氧化物,在阳光辐射下就会生成臭氧。臭氧坐上污染物"头把交椅"。不少地方臭氧浓度持续超标,呈现明显季节性特征。     

Variability and reduction of atmospheric pollutants in Beijing and its surrounding area during the Beijing 2008 Olympic Games

The Beijing-Tianjin-Hebei Atmospheric Environment Monitoring Network was established by the Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences. The goals of the network were to monitor and provide warnings of the atmospheric quality in Beijing and its surrounding area during the Beijing 2008 Olympic Games. The results showed that the atmospheric complex pollution exhibited high concentrations of ozone and fine particles and oxidation in summer, with a ubiquitous regional source. The regional mean concentrations of SO₂, PM_2.5, NO₂, and O_{3_8h max} (the maximum daily 8 h mean) and O_x were 22±11, 90±40, 25±5, 136±35 and 112±21 μg/m³ in summer, respectively. During the Olympic Games, the mean concentration of SO₂, PM_2.5, NO_{2, O3_8h} max, and O_x were 12.5±4, 56±28, 23±4, 114±29, 95±17 μg/m³ in the region, respectively, and fell by 51.0%, 43.7%, 13%, 20.2%, and 18.9%, respectively, compared to the prophase mean before the Olympic Games. The concentration of atmospheric pollutants declined significantly and achieved the “Green Olympics” control goal of air quality. After the Olympic Games, SO₂, PM_2.5 and NO_x increased significantly as the temporary atmospheric pollution control measures were terminated.     

大气臭氧:天然分布、人为影响及其健康损害

 从大气臭氧（O₃）天然分布、人为活动对O₃变化的影响（臭氧层空洞和O₃生成潜势）O₃污染对人类健康的危害（O₃污染对人体呼吸系统和心血管系统的影响）3个方面综述了近年来有关大气O₃的研究进展,其中在O₃生成潜势方面重点介绍了O₃生成效率、光化学O₃生成潜势和增量O₃活性3种主要模型。通过了解本区域O₃污染形成的主要来源和变化过程,引起人们对于O₃污染的重视,并据此制定合理的控制政策和措施。     

“9·3”阅兵期间协同减排措施对北京市大气PM2.5质量浓度及其来源影响的数值模拟

本文利用嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS),模拟研究了“9·3”阅兵期间北京市及周边地区主要气象要素和大气细颗粒物(PM2.5)质量浓度的时空变化特征,结合污染物源解析的方法,定量分析了基准和减排情景下各周边源地对北京市近地面层PM2.5质量浓度的贡献.结果表明:1)NAQPMS模式系统能较好地模拟北京市PM2.5质量浓度的时空变化特征;2)协同减排控制措施有效降低了首都地区PM2.5质量浓度,阅兵活动当天PM2.5质量浓度削减率高达31%;一次PM2.5排放量大,下风向特别是风场辐合区等污染物易累积的地区减排后的削减程度大;3)阅兵活动期间,北京市PM2.5质量浓度最主要的贡献来源于本地排放,日平均贡献率最高达48.6%,河北东南部、中部及河南等地是其主要的外来源地,日平均贡献率最高分别为21.1%、17.6%和16.4%;4)相比于基准情景,减排情景下北京及周边减排力度较大的源地贡献率显著降低,其中北京降幅最大,达2.2%.      

卫星实测臭氧总量资料在区域气候模拟中的应用研究

 将卫星观测的TOMS臭氧总量资料应用于区域气候模拟中,在不同纬度的地区采用随季节变化的臭氧总量.以中国地区为例,对比模拟了考虑臭氧随季节、纬度变化和模式原有的固定臭氧值对气候的不同影响.结果发现:对区域气候模式RegCM2而言,用于研究中国地区时,模式中的臭氧总量比实际状况偏大,利用实测臭氧资料后能产生负的晴空辐射强迫,并引起云量变化,导致地表温度变化.