高原地区高速路-森林接触带光化学臭氧形成机制研究

基于大气氮氧化物(NO和NO_2)和总挥发性有机化合物(TVOCs)在太阳辐射条件下生成大气臭氧(O_3)这一反应原理,选取云贵高原地区高速路-森林接触带生态系统开展大气臭氧污染特征及生成机制研究,并以昆明城区大气臭氧污染特征为对照,采集大气臭氧、氮氧化物及挥发性有机物样品,分析高速路-森林接触带大气污染物浓度时空分布特征及受气象条件的影响.结果表明,在夏季高速路-森林接触带存在强烈的大气光化学反应,臭氧质量浓度为91.83μg/m~3,高于其他季节,气温及太阳紫外指数与其浓度变化显著正相关;高速路-森林接触带大气O_3生成对周边NO_2浓度变化最为敏感,说明减少机动车尾气中NO_x排放将有利于此区域臭氧污染的控制.     

郑州市城区大气中O_3和NO_x污染特征研究

通过探究O_3和NO_x污染特征,为郑州市城区大气中O_3和NO_x污染防治提供技术支撑,对郑州市城区O_3和NO_x浓度变化、反周末效应及大气氧化性(OX)污染特征进行了分析.结果表明,郑州市四个站点O_3浓度呈夏季春季秋季冬季,夏季O_3日均浓度呈银行学校经开区管委市监测站岗李水库的趋势.并且NO、NO_2日均浓度周末高于工作日,O_3周末日均浓度低于工作日,尤其在0:00—08:00时间段呈现出明显的反"周末效应"现象.夏季NO_2光解速率:银行学校岗李水库经开区管委市监测站,其中银行学校和市监测站NO_2日均光解速率分别为1.07 min~(-1)和0.24 min~(-1),揭示了O_3浓度高低不仅与OX和NO_2光解速率变化有关,而且与O_3前体物浓度高低有关.     

滇东地区城市空气污染变化特征及其与气象条件的关系

基于滇东城市曲靖2014-2018年2个国控空气质量监测点的逐日空气质量指数和6种空气污染物(SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、CO和O_3)逐小时浓度资料以及同期气象要素数据,统计分析了曲靖主城区空气污染变化特征及气象因子对污染物浓度分布的影响.结果表明:①2014至2018年,曲靖主城区空气质量优良率为97%-99.7%,污染日数呈逐年减少趋势,首要污染物以PM_(10)、PM_(2.5)和O_3为主.②曲靖主城区空气质量呈现出夏秋季节较好、冬春季节较差的季节性特征.③6种污染物浓度各自表现出不同的季节性变化和日变化特征.气象条件影响着曲靖主城区污染物的扩散、迁移和转变.④风速与SO_2、NO_2、CO和PM_(2.5)浓度具有较好的负相关关系;与O_3浓度呈正相关关系;风速对PM_(10)影响较复杂,当风速小于2 m/s时有利于PM_(10)扩散,当风速超过2 m/s时反而导致PM_(10)浓度增加.⑤地面盛行西北风和东南风时,SO_2、NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)浓度较高;地面盛行西南风时,O_3浓度达到最高值.⑥降水对6种污染物具有显著冲刷清洁作用.⑦温度与O_3浓度呈显著性正相关关系,与NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)浓度呈显著性负相关关系;与SO_2浓度关系不显著.⑧相对湿度与O_3、PM_(10)和PM_(2.5) 3种首要污染物浓度呈显著性负相关关系;与SO_2、NO_2和CO 3种非首要污染物浓度的关系不显著.     

郑州市臭氧变化特征及影响因素分析

利用2017-2019年郑州市臭氧(O_3)浓度数据和气象数据资料,分析了郑州市O_3污染时间变化特征及其与前体物和气象因子之间的关系.结果表明:郑州市以O_3为首要污染物的天数逐年增加,2019年上升为148 d,约占一年总天数的40.55%,说明O_3污染越来越严重;郑州市O_3浓度具有明显的季节变化,呈现出夏季>春季>秋季>冬季的特征,6月O_3污染最为严重,3年来O_3月均浓度均超过170μg·m^(-3);O_3与NO_2、CO月浓度呈负相关关系.在O_3浓度与气象因素的相关性分析中表明,O_3浓度与温度呈显著正相关,而与气压的相关性刚好相反,与相对湿度和降水量均呈现出弱的负相关性,与风速呈现出弱的正相关性.重污染案例研究表明,在高温、低湿、低压及一定风速条件下有利于O_3的生成与累积.     

苏州城市颗粒物与臭氧相互作用的数值模拟研究

利用南京大学城市空气质量预报模式(NJU-CAQPS)研究苏州城市颗粒物和臭氧的相互作用,评估各效应对污染物的影响和冬夏两季相对重要性.研究表明冬季颗粒物的辐射效应造成模拟域向下短波辐射减小5.4%~22%,近地面气温降低0.25~0.48℃,湍能和风速减小,边界层高度降低,城区PM2.5、NO_2、NO和SO_2浓度分别增加1.01%、0.48%、1.58%和0.71%,O_3浓度降低0.99%;颗粒物的光化学效应造成PM2.5、硫酸盐、硝酸盐、O_3和NO浓度分别降低0.04%、0.07%、0.04%、4.33%和8.09%,NO_2浓度升高3.59%;颗粒物的非均相效应造成PM2.5、硫酸盐、硝酸盐和NO浓度分别升高4.72%、22.07%、6.93%和2.59%,O_3、NO_2和SO_2浓度分别降低5.05%、1.19%和11.38%.非均相效应对颗粒物、O_3和SO_2起主导作用;光化学效应对NO_2和NO起主导作用.夏季各效应引起污染物浓度变化趋势与冬季相近,但夏季辐射效应对除O_3外的NO_2、NO和SO_2影响程度加强,对颗粒物影响程度减弱;光化学效应对各污染物(除NO)的影响程度加强尤其对硝酸盐和硫酸盐;非均相效应对各污染物(除硝酸盐)的影响程度加强.     

PM2.5及气象要素对乌鲁木齐市臭氧的影响

利用乌鲁木齐市2016年12月～2017年11月臭氧(O_3)小时浓度数据,分析了乌鲁木齐市近地面O_3浓度变化特征以及PM_(2.5)和气象要素对O_3浓度的影响。结果表明,2016年12月～2017年11月乌鲁木齐市近地面O_3浓度均值为43.74μg·m~(-3),O_3-8 h浓度第90百分位数为119.98μg·m~(-3)。O_3日变化呈"单峰型",09:00为低谷,16:00达到峰值。臭氧浓度在5～9月相对较高,季节变化从高到低依次为:夏季、春季、秋季、冬季。O_3浓度与PM_(2.5)浓度负相关,高温低湿时二者相关性较高。O_3浓度与相对湿度负相关,与气温、日照时数、风速正相关。在低PM_(2.5)、高温、低湿、长日照时数及风速大于3 m·s~(-1)的气象条件下易发生O_3污染。     

龙岩市中心城区大气污染特征与相关性研究

为了解龙岩市中心城区大气环境质量现状,利用2016—2019年龙岩市中心城区6种大气污染物监测数据进行统计分析,结果表明,2016—2019年,龙岩市中心城区SO_2、CO和NO_2三种污染物质量浓度年际变化平稳。O_3的质量浓度年际变化呈明显上升趋势。PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度于2016—2018年呈上升趋势,2019年则下降。龙岩市中心城区SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)和CO的空气质量分指数(IAQI)具有冬季最高、夏季最低的特征,O_3的IAQI则是秋春季高,冬季最低。PM_(10)、PM__(2.5)、NO_2和CO日间浓度变化呈现双峰特征,O_3和SO_2日间浓度变化呈单峰分布特征。通过对一次臭氧超标事件的模拟表明,外来输入和本地的臭氧污染物的集聚是臭氧超标的原因。分析各种污染物间的关系表明,SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)和CO浓度之间呈显著的两两正相关。O_3与CO、SO_2、NO_2呈显著负相关,与PM_(10)、PM_(2.5)呈正相关。     

贵阳市臭氧的时空分布、气象作用及其与前体物的关系

利用贵阳市10个环境空气监测站发布的臭氧(O_3)及其前体物NO_2和CO数据,结合同期的气象观测资料,研究2015年3月1日至2016年2月29日一个自然年O_3的时空分布特征、气象作用及其与前体物的关系。结果显示O_3日变化显示出"单峰"型分布特征,一般在16:00～17:00点左右达到峰值。在3～10月与次年2月,O_3月平均浓度整体较高,而11月、12月和次年1月,O_3浓度整体偏低。O_3-8h-max浓度与日照时数、日最高气温和风速呈正相关关系,与气压和相对湿度呈反相关关系;贵阳市O_3浓度城区相对较低,郊区相对较高,从市中心到郊区污染逐渐增大。大气氧化剂O_X的日变化特征呈"单峰"型分布,在春季和夏季的氧化性最强。O_X在白天和夜晚的控制因素不同,O_X在白天主要受O_3控制,在夜间主要受NO_2控制。     

江西省城市空气臭氧污染状况及时空分布特征

为研究江西省11个设区城市臭氧污染状况及其时空分布特征,对2015年1月至2017年8月11个设区城市50个国家环境空气监测点的臭氧(O_3)监测数据进行统计分析。结果表明:除萍乡、抚州2市外,全省其余9市臭氧第90百分位数(O_3-90per)浓度值均呈上升趋势,O_3污染状况整体呈加重趋势。O_3污染高值区主要分布在南昌、九江、鹰潭和上饶等赣东北地区,低值区域主要分布在新余、宜春和萍乡等赣西地区。O_3浓度月变化特征大致呈现出5月、9月高值的双峰模式,低值月份为11月、12月和1月份。日变化特征呈现出明显的单峰型,O_3处于高值时段时,二氧化氮(NO_2)、细颗粒物(PM_(2.5))及可吸入颗粒物(PM_(10))均处于低值水平,说明江西省各城市整体上暂未出现明显的O_3与PM2.5高浓度的大气复合污染的特征。     

2014-2018年春节期间北京交通站PM_(2.5)及NO_2污染特征分析

利用2014-2018年北京市春节前后交通污染监测站的PM_(2.5)和NO_2浓度数据,采用浓度特征对比、PM_(2.5)/CO比值等方法,初步评估春节期间烟花禁燃措施和机动车减排的效果,探讨烟花燃放及气象条件对空气质量的影响。结果表明:PM_(2.5)和NO_2浓度变化特征不同,春节期间PM_(2.5)平均浓度为103.6μg/m~3,高于非春节期间25.3%;而NO_2平均浓度为53.8μg/m~3,低于非春节期间19.5%,主要受到机动车减排的影响。2014年春节期间PM_(2.5)浓度最低,2015-2018年PM_(2.5)浓度呈逐年下降趋势;NO_2浓度无明显年际变化特征。烟花爆竹燃放对PM_(2.5)浓度影响显著,对NO_2浓度影响较小,除夕期间对PM_(2.5)浓度的最大贡献值达283.4～704.1μg/m~3。2018年北京市五环内禁燃烟花措施对交通站PM_(2.5)污染改善明显,PM_(2.5)浓度较前4年均值下降25.2%,NO_2浓度仅下降2.4%;禁燃对燃放高峰期PM_(2.5)浓度有明显削峰作用,无有利扩散气象条件下,除夕期间烟花燃放对PM_(2.5)浓度的最大贡献值仍较前4年下降45.0%。气象条件对春节期间PM_(2.5)浓度变化的影响作用较NO_2显著,有利扩散气象条件是2014年春节期间PM_(2.5)污染较非春节期间明显改善的主要原因。     

深圳两次雷暴过程中地面氮氧化物浓度变化特征分析

综合利用深圳云地闪探测数据和大气成分探测数据,对两次雷暴过程中氮氧化物(NOx)浓度升高的案例进行了分析。结果表明:1云地闪可明显影响地面NOx的浓度,电场强度增加伴随着NOx浓度的升高;2NO和NO2浓度升高的过程具有不同的特征,NO2浓度升高过程比较缓慢,高浓度值持续时间较长;但浓度峰值较低;NO浓度升高通常滞后于NO2浓度的升高,但其升高过程非常迅速,浓度峰值也高于NO2;同时其浓度从峰值下降到较低浓度水平也比较迅速;3地面风场结构、云地闪落区位置对NOx浓度观测响应时间的长短以及浓度峰值大小都有关系,因此分析云地闪与NOx浓度的变化关系,必须考虑背景气象条件。     

太原市臭氧浓度变化分析

臭氧(O_3)作为影响全球气候变化的重要环境因素之一,不仅对太阳辐射有影响,对城市空气质量也有作用,并且引起了较为明显的环境效应。以太原市的监测数据为基础,在探讨O_3反应机理和影响O_3浓度因素的基础上,对太原市O_3的季节变化特征,以及各监测点位对全市O_3浓度的贡献率进行了深入分析,并以此数据为依据,对O_3、NO_2、CO三者对城市空气影响效果之间的相关性进行了探讨,进而对太原市O_3污染现状提出治理措施。     

福州市台江区2016-2018年环境空气质量变化趋势及规律分析和探讨

以2016—2018年福州市台江区空气质量监测自动站的监测数据为样本,分析统计了台江区的环境空气质量变化,以及主要环境污染物的季节、日变化趋势和规律。结果表明,除O_3浓度升高外,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO浓度均有所降低,NO_2、PM_(2.5)、O_3、PM_(10)是该地区的主要污染物。其中NO_2、PM_(2.5)、PM_(10)浓度表现为冬春季节较高、夏秋季节较低;O_3浓度春夏季较高,冬季低,O_3是夏季的首要污染物。NO_2、PM_(2.5)、PM_(10)日变化呈双峰型特征,O_3日变化呈单峰型特征,各污染物之间及污染源之间具有相关性。结合分析结果,提出了对台江区道路、工地扬尘控制、机动车尾气排放、挥发性有机物(VOCs)企业排放控制等建议。     

扬州市区大气污染的变化规律及其机理探讨

通过对2013年江苏省扬州市市区大气污染状况进行监测和统计,分析了扬州市大气主要污染指标的变化规律,并探讨其光化学反应机理.研究结果表明:1)受气压变化的影响,扬州市每日细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、SO_2和NO_2浓度大约在早晚8:00达最高值;2)O_3浓度全年隔月发生周期性变化,双月份涨幅较大;3)O_3形成的控制区的类型随监测地点、季节、污染物浓度及气象条件的不同而改变,从而影响PM2.5的生成浓度;扬州市区多数情况下属挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)控制区,因此O_3浓度的变化趋势与PM2.5、PM10、SO_2和NO_2的相反;4)春节期间燃放烟花炮竹引起PM2.5和SO_2浓度急剧上升,据此可预测人口密度的相对高低和污染物的分布特征.     

重庆夏季近地面臭氧变化规律及影响因素分析

利用重庆市主城区近地面臭氧及前体物、气象因子的连续监测资料,重点分析了主城区夏季典型日臭氧质量浓度时空变化规律,以及臭氧与NO、NO2和CO等前体物及气象因素的相关性。结果表明,近地表臭氧质量浓度具有主城核心区域较低而周围地区较高的空间分布特征;臭氧质量浓度日分布呈“单峰型”,最高小时质量浓度出现在午后16时左右,与太阳辐射强度、温度等气象因素呈显著的正相关关系,同时与NO、NO2和CO等前体物呈负相关关系;高质量浓度臭氧污染易出现在高压天气系统中,即太阳辐射强度大、微风、相对湿度低且气温较高的天气下;臭氧质量浓度升高与大气压下降幅度密切相关,大气压下降超过0.4 kPa时,臭氧质量浓度较高。     

漳州市区2019年秋季大气臭氧污染过程分析

秋季是漳州市区臭氧(O3)污染多发的季节,2019年9月24日-26日,漳州市区环境空气质量连续三天出现O3轻度污染.该文通过分析9月24日-26日市区空气气象参数变化特征,O3浓度与NO2浓度、温度的相关性,得出结论:相对湿度低、气温高、气压高有利于O3生成;O3浓度与NO2浓度呈显著负相关,该时段O3主要来自本地生...     

济南市气象要素对大气污染物浓度的影响

利用2014-12-01—2015-11-30期间济南市空气质量的监测数据,运用Spearman秩相关分析法研究该市大气中细颗粒物PM_(2.5)、可吸入颗粒物PM_(10)、臭氧(O_3)的浓度与气象要素之间的相关性,其中气象要素选取温度、相对湿度和风速。结果表明:PM_(2.5)、PM_(10)及O_3与气象要素有显著的相关性,PM_(2.5)、PM_(10)的浓度与相对湿度呈正相关,与温度和风速呈负相关,O_3的浓度与温度和风速呈正相关,与相对湿度呈负相关;PM_(2.5)、PM_(10)浓度的日变化特征呈双峰双谷型,O_3浓度的日变化特征呈单峰单谷型;PM_(2.5)、PM_(10)的浓度在冬季、秋季、春季较大,在夏季较小;O_3的浓度在夏季最大,在冬季、秋季、春季相对较小,O_3已成为影响济南市夏季空气质量的首要污染物。     

大气中挥发性有机物的平均相对浓度和活性测算

对2013年国控监测站点于江苏省镇江市的监测数据(每小时采集1次,4个监测站点共35 040组数据)进行了汇总分析,得出O_3质量浓度随NO_2质量浓度的变化关系曲线,根据该曲线斜率以及控制区转变点所对应的NO_2质量浓度和O_3质量浓度,测算出市区全年挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)的平均相对浓度和活性,测算数据可用于对站点附近污染物排放的分析或供气象条件相近城市VOCs的比较.并通过对白天与夜晚及夏季与冬季VOCs平均相对浓度变化情况的分析,得出不同时间阶段的VOCs变化情况.     

柴油卡车实际道路氮氧化物排放特征分析

利用SEMTECH-DS车载排放分析仪对3辆柴油卡车进行实际道路排放测试,获得了车辆的行驶工况、油耗及污染物排放数据,并分析得到工况、油耗与NO_x、NO和NO_2排放之间的关系.结果表明:测试车辆NO_x排放与各行驶工况下的速度、加速度及油耗密切相关.速度对NO_x、NO、NO_2排放速率的影响主要体现在高速阶段,此阶段排放速率随速度的增加迅速升高,而NO_x排放因子在速度为40～60 km/h时达到最低;车辆行驶过程中当加速度大于-0.3 m/s~2时,NO_x、NO和NO_2排放速率和排放因子均随加速度的增加而升高,且随着速度段的提高,这种趋势愈加明显;当油耗速率在0.04～0.07 L/s时,NO_x、NO和NO_2排放速率随油耗增加基本不变,其排放因子则不断减小,说明合理控制油耗将有利于NO_x排放的减少.     

南京市一次大气污染事件时空演化特征及影响因素

利用数理统计和后向轨迹方法,分析江苏省南京市2015年全年空气质量指数(AQI)及1月21—27日各污染指标数据,探讨南京市大气污染时空分布特征及影响因素.研究发现:2015年南京市AQI达到污染程度的天数在瑞金路、迈皋桥最多,在玄武湖最少;AQI值在秋、冬季较高,春、夏季较低,推测南京市AQI主要受不同功能区污染排放和不同季节天气变化控制.在1月21—27日大气污染事件中, AQI在仙林大学城最高,为211.094;玄武湖最低,为168.881. PM_(10)平均浓度在奥体中心最大,为229.472,玄武湖最小,为179.932. PM_(2.5)的空间分布情况与PM_(10)类似, SO_2, NO_2和O_3浓度空间差别不大.在此期间, AQI总体呈波动上升趋势, 21日、24日、26日出现3次高峰, 25日和27日下降. PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2浓度变化趋势与AQI呈正相关关系, O_3与AQI呈负相关关系.因此,南京市大气污染在空间上具有明显区域特征,在时间上具有累加特征,同时还受周末效应和天气作用影响;主要污染物为汽车尾气、燃煤燃气和工业废气.气团后向轨迹显示,大气污染源主要来自局地和西北地区, 25日气团方向改变,导致污染物浓度下降,推测南京市大气污染受气团带来的外地污染物及天气变化的综合影响.