鼎湖山森林地区臭氧及其前体物的变化特征和分析

通过对鼎湖山森林地区近地面O3和NOx浓度、太阳辐射、气象参数等为期一年的观测和资料分析,给出了地面O3和NOx浓度、太阳辐射的变化规律及其相互之间的关系.地面O3、NOx、CO、SO2浓度以及紫外辐射、太阳总辐射等有明显的日变化和季节变化.不同因子对O3的敏感性试验结果表明,晴天和实际天气,O3浓度对NO、NO2浓度的变化最为敏感,其次是水汽、气溶胶,最后是紫外辐射.所有因子的变化均引起O3在湿季比干季更大的变化率,因此在研究臭氧化学和光化学时,应该考虑水汽以及OH自由基的重要作用.对于晴天和实际天气的逐时值和日平均值而言,O3浓度与NO2/NO之间存在很好的正相关关系,比值NO2/NO可以作为判断O3峰值出现的一个指标.O3极值的出现既受NO和NOx影响,也受气象因素(温湿度、云、风、雾、降雨)和辐射的影响.周末O3、NOx浓度及NO2/NO有规律的增大,表明实验地点的大气受到人为污染源的影响.     

高温热浪下江苏省典型臭氧污染过程的特征及成因分析北大核心

基于环境空气质量监测数据,本文分析了2022年6月14—18日高温热浪期间江苏省臭氧污染过程的时空变化特征,并结合天气形势、WRF-CMAQ模拟和典型城市大气超级站挥发性有机物(VOCs)在线监测数据进行了成因分析。结果表明:高温热浪期间,江苏省13个地级城市臭氧污染超标率达96.9%,中度污染超标率为27.6%,臭氧日最大8 h(MDA8 O 3)峰值质量浓度高达260.0μg·m^(-3)。南通市、无锡市、苏州市3个典型城市臭氧质量浓度的日变化特征显示,07—13时臭氧质量浓度增长率在27.9%~46.7%,多个时段净增量超过40.0μg·m^(-3)。利用WRF-CMAQ模型对污染过程进行了数值模拟、过程分析和溯源分析。结果显示,典型城市白天小时平均光化学贡献在24.5~33.0μg·m^(-3)之间,稳定高值的光化学贡献,叠加持续稳定或突发的传输贡献,导致此次高温热浪下臭氧质量浓度爆发式升高,出现峰值污染。在偏南风的影响下,省外污染源来自浙江省贡献最高,在13.9%~33.8%,其中无锡市和苏州市受浙江省外源影响较大。此外南通市大气超级站VOCs在线监测结果显示,臭氧污染期间逐日VOCs体积分数在45.5×10^(-9)~83.6×10^(-9)之间,整体处于高值水平,臭氧生成潜势(OFPs)贡献排名前十的物种以烯烃和芳香烃物质为主。     

西安市臭氧污染特征及其与气象条件的关系

基于2014-2017年西安市环保局臭氧观测资料、泾河气象站总辐射和气象资料以及长安气象站紫外辐射和气象资料,对西安市臭氧污染特征及其与气象条件的关系进行了研究。结果表明:西安市臭氧质量浓度的日变化和月变化均呈明显的单峰形态;日最小值22.2μg/m^3和最大值100.7μg/m^3分别出现在07时和16时;臭氧日最大8 h平均质量浓度(用C8h(O3)表示)月均值最大为148.5μg/m^3,最小为30.0μg/m^3,分别出现在7月和11月。总辐射日最大辐照度、日总辐射曝辐量和日紫外辐射曝辐量与C8h(O3)之间具有显著的正相关关系,并且以日紫外辐射曝辐量与C8h(O3)的相关性最高,表明紫外辐射对近地面臭氧质量浓度的影响更为强烈。日最高气温、平均气温、日照时数和C8h(O3)正相关,风速、相对湿度与C8h(O3)负相关,表明晴空时高温、低湿、小风更有利于近地面臭氧的形成。统计关系显示,在5-8月,当日最高气温大于35℃或日最低相对湿度小于40%时,需要警惕臭氧超标污染的发生。     

影响北京夏季O3污染的O3前体物浓度及天气条件分析

根据2003年北京夏季近地面大气光化学污染物观测资料,对中国气象局培训中心(代表站)O3超标日浓度、O3前体物浓度、不同天气条件下O3浓度分布特征等进行分析。结果表明:中国北京夏季NO2,NO,CO的浓度特征与日本神奈川县相似,白天(16:00以前)如果NO2/NO超过29,则容易出现O3超标;VOC浓度的高低影响O3浓度;当处于暖湿气流控制,地面为小风或静风、气温较高、湿度较大的多云天气时,易出现O3超标情况。这些污染物发生的特点和规律对北京大气光化学污染的研究和防治具有借鉴意义。     

近地面臭氧研究进展

近地面臭氧是空气中氮氧化物和挥发性有机物发生光化学反应的产物,其浓度与气象条件密切相关。晴天少云、紫外辐射较强、温度较高、相对湿度较低以及风速较小的天气,均有利于臭氧的生成,其中紫外辐射是产生臭氧最关键的因素。臭氧前体物（氮氧化物和挥发性有机物）的浓度及其比值是影响近地面臭氧浓度的另外三个重要因素。我国大多数城市的O3处于VOC控制区,即NOx浓度的增加会引起O3浓度的降低,而VOCs浓度的增加则会使其浓度升高。因而VOC源解析问题成为近年来O3研究的一个热点问题。同时,由于气溶胶可以直接吸收、散射太阳紫外辐射、短波辐射以及大气长波辐射,因此气溶胶的存在会影响大气中光化学反应的进程,从而影响臭氧的光化学生成,气溶胶对近地面臭氧的影响已成为目前大气环境的前沿课题。     

2008年奥运会期间北京地区大气O3浓度模拟分析

利用空气质量模式系统RAMS-CMAQ模拟分析了2008年8月北京及周边地区近地面O3浓度的时空变化。分析结果表明,模式系统可以较好地模拟污染物以及气象要素的变化特征和区域分布情况;奥运会期间的污染控制对O3浓度的降低有明显的作用,但是在一些有利的气象条件下,O3易达到较高浓度:8月2日、24日14时(北京时间)左右O3浓度都在0.22mg.m-3以上,其中2日北京地区处于辐合的弱风场中,风速为1.5～2.5m.s-1,24日则是处于自南向北的有输送作用的风场中,风速为3.5～6.5m.s-1;污染控制对北京周边地区的效果要好于北京市区。     

蒙特卡罗不确定性分析在O3模拟中的初步应用

利用蒙特卡罗不确定性分析方法,分析了嵌套网格空气质量模式系统(NAQPMS/IAP)中154个模式输入变量不确定性对臭氧模拟的影响,量化了模式在北京奥运会期间臭氧模拟的不确定性,并确定出了主要不确定性因子。结果表明:(1)在奥运会期间(2008年8月8日～2008年8月24日),北京城区臭氧模拟的平均不确定性为19ppb,不确定性存在明显的日变化特征,白天不确定性大,夜间不确定性小。(2)在白天,北京城区近地层臭氧模拟最重要的不确定性来源是局地前体物排放,其次是NO2光解系数、风向、北京周边前体物排放和垂直扩散系数。另外,地面约150m以上,对臭氧模拟影响最大的不确定性因子是风向和北京周边前体物排放;夜间,北京城区近地层臭氧模拟的最大不确定性来源是局地NOx排放和垂直扩散系数。     

北京奥运会期间NO2浓度降低原因分析

2002～2008年,北京市城区和近郊8月的NO2月均浓度大体呈现逐年下降趋势,其中前5年二者均以每年约10%的降幅下降,2008年发生显著下降,降幅达40%左右。利用嵌套网格空气质量模式系统(NAQPM/IAP),采用敏感性试验方法,评估了气象条件与污染控制措施对北京奥运会期间大气NO2浓度降低的影响,评估不同污染控制措施对NO2浓度降低的作用。研究结果表明,污染控制措施是NO2浓度降低的主要影响因素,其中面源的污染控制措施对于NO2浓度降低的作用最明显。     

北京奥运会前后静稳天气条件下SO2和NO2干沉降模拟

利用中国科学院大气物理研究所北京325m气象塔气象要素和污染物浓度观测资料,采用气体干沉降阻力模型,对奥运会前后北京行政区内SO2和NO2的干沉降影响因子、干沉降速率、干沉降通量进行数值模拟。结果表明:1)随着大气稳定度、太阳辐射强度和下垫面类型的改变,北京SO2和NO2的干沉降速率有明显变化,表面阻力是影响气体干沉降速率变化的主要因子。2)SO2和NO2在白天的干沉降速率及通量普遍大于夜晚。3)静稳天气条件下,奥运会前北京地区一天可清除24tSO2和55.2tNO2,奥运会期间一天可清除10.8tSO2和50.4tNO2,这说明北京及周边地区的减排措施对改善奥运会期间的空气质量效果显著。     

当前对流层臭氧数值模式研究中的若干问题

对当前对流层臭氧(O3)数值模式研究中存在的若干问题以及需要重点研究的方向进行了评述,内容包括O3前体物的生态源及其模拟、对流层化学机制、大气化学研究中的气象模式以及大气化学模式与气象模式的相容性等.     

北京夏季O3日变化及通量研究

2002年夏季，以北京325m气象塔为观测平台，进行了大气污染物臭氧(O3)及其前体物氮氧化物(NOx)和气象要素加强期的同步观测，并对观测资料做了详尽分析。结果表明：边界层内存在明显的臭氧浓度垂直差异；低层(120m)O3浓度呈明显的日变化，且昼夜振幅较大；夜间高层(280m)O3的化学消耗较弱，可维持较高的浓度；稳定度(Ri)在低层以中性态居多，振幅较小，而在高层以不稳定态居多，振幅较大。两层O3湍流输送通量都呈单峰变化。白天，在O3前体物和局地光化学反应共同作用下，120m左右处的O3污染最大。     

北京市夏季臭氧变化特征的观测研究

利用2002年7月至8月325m气象塔资料研究了北京市夏季近地层臭氧浓度变化特征及其与气象因子的关系。结果表明：北京市夏季边界层臭氧浓度日变化显著．臭氧浓度随高度增加而增加；臭氧多数为单峰型分布，双峰型仅分布在底层；臭氧峰值出现时间与气温峰值出现时间基本一致，或略有落后。     

北京大气中SO2浓度变化特征

作为酸雨和细粒子的前体物,SO2对空气质量和人体健康乃至气候与环境的影响十分重要,特别是在不利于扩散的气象条件下,SO2可造成城市短时间严重污染事件。作者以2006年北京325 m气象塔15 m观测平台SO2观测数据为基础,结合同步气象资料分析研究发现：1) SO2浓度冬季高、夏季低;全年日均值为(22.5±22.1)×10-9,最大日均值能达到113×10-9。日变化呈现双峰型,峰值出现在北京时间08:00和22:00;并且季节差异明显,冬季浓度为夏季的4.5倍,采暖期为非采暖期的3.2倍。2) 风向、风速与SO2扩散和输送密切相关,高浓度SO2在东北、东、西方向上出现频率分别为25.8%、13.8%和11.8%;而西北、北方向上的风速越大对SO2清除效果越好。3)利用平均晴空指数划分采暖期阴霾天和晴天,发现阴霾天混合层高度与平均风速仅为(376±204) m和1.1 m·s-1,容易造成SO2累积。4) SO2污染过程呈现周期性的局地累积—清除特征,地形、静风和暖低压是造成北京2006年1月一次重污染事件的成因。     

Diurnal variations of radon and meteorological variables near the ground

Radon is an excellent tracer for the study of transport processes in the lower atmospheric boundary layer. Analyses of the radon data measured on a 300-m meteorological tower at Philadelphia show that the diurnal variation of atmospheric turbulence is closely related to the meteorological variables. A model of variation of radon concentration with mean wind speed and low-level vertical temperature difference is derived. It indicates that radon concentration is inversely proportional to the mean wind speed and directly proportional to the temperature difference. These predictions are in good agreement with the measurements.     

武汉市2018年4—9月臭氧及其前体物非线性关系研究

近年来武汉市臭氧污染日益严峻,成为影响空气质量达标的瓶颈,弄清臭氧及其前体物非线性关系是臭氧防控的关键和基础.本研究基于武汉中心城区2018年4—9月臭氧及其前体物在线观测数据,分析出武汉市臭氧浓度受前体物和气象条件等因素的共同影响,呈较为明显的季节变化和日变化特征.观测期间武汉市大气挥发性有机物（VOCs）平均体积分数为32.5×10^-9,烷烃是武汉市VOCs的主要组分,其次是含氧VOCs （OVOCs）和卤代烃.利用基于观测的模型定量分析臭氧与前体物之间的关系,发现削减VOCs会引起臭氧生成潜势的显著下降,而削减氮氧化物则会使臭氧生成潜势升高,说明武汉市臭氧生成处于VOCs控制区.在人为源VOCs中,间/对二甲苯和邻二甲苯的相对增量反应活性（RIR）最高,是影响臭氧生成的关键组分.     

Evaluation of the use of photochemical indicators to assess ozone—NOx—VOC sensitivity in the Southwestern Iberian Peninsula

Understanding the chemical links between ozone (O₃) and its two main precursors, nitrogen oxides (NOx) and volatile organic compounds (VOC), is important for designing effective photochemical smog reduction strategies. This chemical relationship will determine which precursor (NOx or VOC) emission reduction will be more effective for decreasing the ozone formation. Under certain conditions, ozone levels decrease as a result of a reduction in NOx emissions but do not respond significantly to changes in VOC emissions (NOx-sensitive condition), while under other conditions ozone concentrations decrease in response to reductions in VOCs and may even increase when NOx emissions are reduced (VOC-sensitive conditions). Indicator species can be used to assess the sensitivity of ozone to changes in the emissions of its precursors. These indicators are species or species ratios involved in ozone photochemistry which reflect the primary chemical process through which the ozone was formed. In this work we use the MM5-CAMx model system to explore the behaviour of various indicator species during two meteorological situations featuring different atmospheric conditions in a complex terrain area. The results show that indicators based on nitrogen compounds (i.e,. NOy and NOz) are suitable for defining the transition range from VOC- to NOx-sensitive chemistry, and that despite the uncertainties associated with the use of chemical indicators, the ratios O₃/NOy and O₃/NOz may provide a simple and useful way to summarize the response of ozone to changes in NOx and VOC emissions in Southwestern Spain.     

北京夏季O3垂直分布与气象因子的相关研究

通过分析2000年7月26日～8月22日北京325 m气象塔的O3浓度梯度观测资料及同期的气象资料,探讨了O3与NOx、风速、风向、温度及相对湿度的关系.通过建立不同风向下O3浓度与NOx、温度、相对湿度及风速的多元回归方程,证实了高浓度的O3是NOx与气象条件综合作用的结果,利用可得到的气象资料及NOx浓度值进行O3污染预报的尝试是可行的.     

惠州市臭氧污染特征及其与气象条件关系研究

利用广东省惠州市区2013—2016年逐日、逐时的环境和气象资料, 研究了珠江三角洲(简称“珠三角”)东侧惠州市臭氧污染特征及其与气象条件关系。结果表明:惠州市臭氧污染具有明显的月和季节变化特征, 10月臭氧平均浓度最高, 臭氧超标日和污染日主要出现在7—10月。惠州市臭氧浓度日变化呈单峰变化, 06—08时最低, 最大值出现在午后14—15时。臭氧浓度变化和气象条件关系密切, 低浓度臭氧大多出现在气温较低、相对湿度和风速较大、云量较多伴有降水、日照时数较小的天气, 臭氧浓度超标多出现在气温较高、相对湿度和风速较小、云量较少一般无降水、日照充足的天气。惠州市臭氧超标主要出现在地面和低空偏西风下, 这可能与惠州市处于珠三角城市群下风向的区域污染输送有关。      

The Influence of Selected Meteorological Parameters on the Concentration of Surface Ozone in the Central Region of Poland

Abstract?This paper presents the results of measurements of the concentration of surface ozone and concurrent standard meteorological parameters: total solar radiation, temperature, relative humidity, pressure, wind speed, and vertical and horizontal components of the wind. The data were collected from 2005 to 2010 at stations located in central Poland (Mazowieckie voivodeship): Warszawa (urban), Legionowo (suburban), Granica and Belsk (rural). Furthermore, Granica is situated in the forested area of Kampinoski National Park. Continuously measured surface ozone concentrations demonstrated the well-known diurnal cycle of surface ozone concentration with a maximum in the afternoon and a minimum in the early morning hours. The averaged diurnal variations over six years reveal that the highest concentrations appear at rural stations (Belsk: 55?µg?m^?3 and Granica: 50?µg?m^?3) and the lowest at the urban station (Warszawa: 41?µg?m^?3). The threshold for high levels of surface ozone (120?µg?m^?3 per 8?h) was exceeded most often at Granica and Belsk. The occurrence of the ozone “weekend effect,” especially at urban stations, has been identified. The difference between weekend and weekday surface ozone concentrations at urban and rural stations was as high as 6.5?µg?m^?3 and approximately 2?µg?m^?3, respectively. Using appropriate statistical tools, it has been shown that meteorological conditions have a significant influence on ozone concentration. High correlation coefficients were found between ozone concentration and solar radiation, temperature, relative humidity, and wind speed. The forward stepwise regression model explains up to 75% of the variations in daily surface ozone concentration in terms of meteorological variability in summer and up to 70% in winter. At the same time, a multilayer perceptron neural network model was used to reconstruct the concentration of surface ozone. High correlation coefficients (up to 0.89) indicate that, on the basis of standard meteorological parameters and NO₂ concentration, we can determine ozone concentration with high accuracy.