南京北郊 O3、NO2和 SO2变化特征分析

利用 2008年1-12月南京北郊O₃、NO₂及SO₂质量浓度连续观测资料,分析了南京北郊气体污染物(O₃、NO₂、SO₂) 的质量浓度变化规律。结果表明：南京北郊O₃浓度夏季较高,日变化曲线呈单峰型,NO₂和SO₂浓度夏季较低,日变化曲线呈双峰型,NO₂与O₃的日变化呈现负相关关系,该地区SO₂浓度整体较高,夏季周末效应NO₂和SO₂较O₃更明显。     

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。      

彭州市大气污染物浓度变化特征研究

本文利用2017年彭州市大气污染物(SO₂、NO₂、O₃、CO、PM₁₀、PM_2.5)小时浓度数据并结合地面气象观测资料,统计分析了该地区大气污染物浓度的演变规律及影响因素。结果表明:该地区细粒子(PM₁₀和PM_2.5)污染较为严重,O₃次之,其它污染物浓度水平则低于国家新二级标准限值。观测期间,各污染物浓度表现出明显的日变化与季节变化,其中SO₂、O₃呈单峰型日变化,NO₂、CO和细粒子则呈双峰型日变化;污染物浓度的季节变化基本表现为冬高夏低、春秋次之的变化特征(O₃为夏高冬低),并且固态污染物(PM₁₀、PM_2.5)与气态污染物(NO₂、CO)之间有显著的相关性。在污染物浓度与气象要素相关性分析中表明,湿度对于污染物浓度的影响整体上要弱于温度和风速,除了O₃与温度、风速呈正相关外,其它污染物与两者均呈负相关。除此以外,风向对于当地各种大气污染物的积累与清除也有直接的影响。      

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。     

辽宁农村代表区域降水离子组成及与气态污染物相关性

对辽宁农村代表区域站点辽中县马龙村观测站2007年2月至2008年1月酸雨、气态污染物浓度观测资料进行了分析。结果表明：辽中观测站降水的化学组成阴离子主要为SO₄^2-和NO₃^-,阳离子主要是NH^₄+和Ca₂⁺, SO^₄2-/ NO₃^-比值为2.9, Na⁺/Cl^-比值较大,大于1。各种离子浓度冬春季高,夏秋季较低,表明研究区域降水酸化与污染关系不显著。实测的9种主要阴离子、阳离子总浓度比（∑阴离子/∑阳离子）与降水pH值相关性不高,表明目前酸雨研究观测的主要9种阴阳离子不能完全包括降水中的离子组成。降水酸性与近地面污染气体浓度相关各异,pH与NO_x、CO、NO₂和O₃浓度有比较明显的负相关,与SO₂浓度负相关不明显;降水pH值与颗粒物等碱性污染物浓度正相关明显。降水中主要致酸离子SO₄^2-和NO₃^-的浓度与相应酸性气体污染物SO2和NOx近地面浓度的相关不明显。     

2015—2019年太行山南麓O3浓度特征及其与气象因子的关系

利用2015-2019年太行山南麓(即山西省晋城市)O₃浓度和中国太阳总辐射资料,分析了该地区O₃浓度的时空变化特征,及其与风、相对湿度、降水、雾霾、气温、太阳总辐射等气象因子的关系。结果表明：O₃浓度呈逐年增加趋势,夏季浓度明显高于冬季,月变化为单峰型,峰值出现在6月,谷值出现在1月,日变化白天高于夜间;O₃浓度的空间分布有明显的地域差异,呈现中部和南部高,东西部和北部低的特征,表现出与气候倾向率一致的特性。风速对O₃浓度影响明显,风速小于1.5 m·s^-1时,O₃浓度升高速度快,大于2.5 m·s^-1时,O₃浓度迅速减小;O₃浓度与相对湿度为负相关,峰值出现在相对湿度为30%-70%的区域;不同量级降水对O₃浓度的影响差异较大,中雨时O₃浓度较低,其他量级较高;无降水日O₃浓度明显大于有降水日。有雾霾时O₃浓度明显低于无雾霾天气;O₃浓度与气温具有明显正相关,与太阳总辐射也呈正相关,但是相关性低于O₃浓度与气温的相关性。     

邢台沙河市冬季大气污染特征与潜在源区分析

为了解邢台沙河市冬季大气污染特征,选取2017年12月至2018年2月沙河市区3个省控站点（司法局、市政府、宣传中心）的逐时监测数据,分析了沙河市主要污染物的时空分布特征和潜在源区。污染物浓度特征分析表明:整个冬季司法局、市政府和宣传中心站点的细颗粒物（PM2.5）平均浓度分别为118.0 μg/m3、121 μg/m3和135 μg/m3。在大气自然活动和人为污染排放的共同作用下,PM10、PM2.5、SO₂、NO₂和CO均有明显的日变化特征。整个冬季沙河市的ρ(PM2.5)/ρ(PM10)、ρ(SO₂)/ρ(NO₂)均值分别为0.57和1.05（ρ为各物质的浓度）。且随着污染加重,ρ(PM2.5)/ρ(PM10)、ρ(SO₂)/ρ(NO₂)均明显升高,表明燃煤贡献增加;污染物空间分布特征分析表明:位于3个站点东北处的玻璃企业产生的污染物可能对监测站点造成了一定影响。污染物空间差异分析表明,区域污染范围越大、强度越高,大气污染的空间差异性越小;潜在源分析表明:沙河市PM2.5的强潜在源区分布在其周边区域,随着PM2.5浓度增加,强潜在源区呈缩小趋势。沙河市东南部的本地源对PM2.5浓度有主要贡献,而此处正是玻璃企业的聚集地。     

四川盆地最大混合层厚度与大气污染物浓度的关系

基于2015～2018年四川盆地温江站、宜宾站、达川站和沙坪坝站的探空和地面观测资料以及同期AQI、6种主要污染物(SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5、PM₁₀)质量浓度资料,使用逐步逼近法计算得到了四川盆地成都、宜宾、达州、重庆四城市的每日最大混合层厚度(Maximum mixing depth,MMD),并对其时间变化特征及其与各种污染物浓度之间的关系进行了分析。结果表明,四川盆地年平均MMD约1200m。季节变化明显,春夏高、秋冬低。9月至次年1月MMD相对较小。相关分析显示,剔除降水影响后,MMD与AQI、PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO浓度均呈负相关,而与O₃浓度显著正相关。在污染最为严重的冬季,MMD明显低于春夏季节。MMD越小、颗粒物浓度越高。低MMD大大压缩了近地面污染物的扩散空间,污染物在有限的空间内不断累积、浓度增大。      

2006-2012年青岛市空气质量与气象条件的关系

利用2006-2012年青岛市SO₂、NO₂及PM₁₀的监测资料,统计分析3种污染物时空分布特征及污染物平均浓度与气象要素的关系,并分析污染日气象条件变化特征。结果表明：2006-2012年青岛市年平均污染日数为23-33 d;青岛市空气污染主要出现在冬、春两季,主要污染物为PM₁₀。青岛中度以上污染为PM₁₀污染,大多由浮尘天气引起。污染物浓度与云量、降水量和气温呈负相关,与气压呈正相关。冬季大雾易造成空气污染加重,而4-6月海雾则使空气质量提高。弱的地面天气形势和接地逆温层结的存在及持续的烟、霾天气易导致青岛空气污染。     

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。     

贵阳市大气污染物浓度特征及降水的清除作用

本文利用2013年1月1日~2015年6月30日贵阳市9个环境监测站的6种主要大气污染物(SO2、NO2、O3、PM10、CO、PM2.5)监测数据,分析了贵阳市主要大气污染物的年变化、日变化特征及降水对首要污染物浓度变化的影响。发现SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5浓度为单谷型年变化,夏季浓度最低,冬季浓度最高;O3浓度为双峰型年变化,4、10月分别有两个极大值、11~2月与7月分别为两个极小值;SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5浓度日变化呈双峰型特征;O3浓度日变化为单峰型特征;郊区SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5日平均浓度低于市区,而郊区O3日平均浓度高于市区。降水对O3的湿清除效果不好,对其余大气污染物的湿清除效果较好,尤其夜间降水对颗粒污染物(PM2.5、PM10)的清除效果优于白天降水,但会使O3浓度明显上升。     

南京一次暴雪过程大气污染特征分析

利用气象和环境监测资料分析2013年2月19日南京一次短时强降雪过程对各类污染源及污染物浓度的影响,并利用Pearson相关分析法分析不同污染物之间及污染物与气象要素之间的相关关系。结果表明：此次南京暴雪对面源影响最大,扬尘排放量几乎为零,流动源主要受机动车早晚高峰变化影响,工业点源受影响不大。此次暴雪过程后,南京空气质量达到优级,2013年2月19日AQI指数比18日与20日均下降35%,SO₂日变化仍呈单峰型,颗粒物及NO2日变化则未呈现早晚双峰变化。PM_2.5与PM₁₀、SO₂、NO₂、CO呈显著正相关,相关系数分别为0.979、0.663、0.837和0.875,说明污染物来源具有一定的同源性。污染物浓度与风速、相对湿度呈显著负相关,与温度、大气压强呈显著正相关。     

天津市东丽区一次持续性雾霾天气过程的特征及影响要素分析

基于常规气象观测资料和PM_2.5浓度资料,分析了2019年1月10—14日天津市东丽区出现的一次持续性雾霾天气特征及其成因。结果表明：此次雾霾天气具有明显的阶段性特征,高空平直西风环流、中层暖脊和地面弱气压场为此次雾霾天气出现提供了有利的天气形势。轻雾和霾阶段,能见度变化更易受到相对湿度的影响;而雾阶段,能见度变化更易受到风速的影响。PM_2.5浓度与地面气象因子关系密切,与能见度、风速负相关,与相对湿度正相关。当其他气象条件稳定,且周边地区污染物浓度较高时,近地面风向转变,对本地区雾霾的出现起到关键性作用。     

庐山2016年冬季三级分档雾水化学特征

探究不同尺度雾滴化学特征是深化雾微物理化学研究的重要内容。2016年12月—2017年1月在庐山开展雾综合观测实验,利用主动式三级分档雾水采集器（CASCC 3_stage）收集到3次雾过程73个分档雾水样本,雾滴分档粒径:4—16 μm（3级）,16—22 μm（2级）和≥22 μm（1级）。定量得到了分档雾水的pH、电导率（EC）及9种水溶性无机离子（Na+、NH₄+、K+、Mg2+、Ca2+、Cl-、NO₂-、NO₃-、SO₄2-）浓度（μeq/L）。结果表明,庐山冬季雾水酸化严重,pH为3.96—5.82,pH < 5.6的样品占98.6%且直径4—16 μm小雾滴的强酸性（pH < 4.5）样品最多,占比达54.2%,小雾滴酸性和电导率更强;NH₄+、Ca2+、NO₃-、SO₄2-是雾水的主要离子组分,[NH₄++Ca2++NO₃-+SO₄2-]分别在三级分档雾水中占总离子浓度（TIC）的83.8%、88.0%和88.7%;综合3次雾过程,总离子浓度、NH₄+、K+、NO₃-、SO₄2-在4—16 μm小雾滴存在富集,表现出尺度依赖特征;86%雾水样品[SO₄2-]/[NO₃-]介于0.5—3.0,属于硫酸和硝酸混合型酸化,雾水酸化主要原因是碱性缓冲物质与酸性组分不平衡以及可能存在有机酸贡献;同一观测点不同雾过程化学特征存在个例差异,第二次雾过程（12月25日14时—26日21时）（北京时）,总离子浓度、NH₄+、Ca2+、NO₃-、SO₄2-在16—22 μm尺度雾滴存在富集,这可能是雾区气溶胶浓度较低、降温、采样间隔和污染气体及气溶胶输送共同作用的结果。后向轨迹聚类和潜在源（PSCF）分析表明,观测期间影响庐山的气团均来自西部,来自湖南北部的局地气团占总轨迹数的68.99%,最为重要;PM_2.5、SO₂、NO₂具有相似潜在源区空间分布,主要位于湖北、湖南、安徽西南部和江西北部等邻近省份地区,以近距离输送为主。      

北京及周边地区2013年1—3月PM2.5变化特征

2013年1—3月北京及周边地区雾、霾高发,气候特征异于常年。利用2013年1—3月北京及周边地区6个地面观测站观测资料,研究PM_2.5和黑碳 (BC) 的质量浓度、区域分布特征及气象要素的影响情况。结果表明:北京及周边地区PM_2.5污染呈区域性高值、污染局地积累以及由南向北输送的特征。北京上甸子站在雾、霾与清洁期间BC与PM_2.5质量浓度的比值分别为7.1%和10.3%,雾、霾期间低于清洁期间;而河北固城站在雾、霾与清洁期间BC与PM_2.5质量浓度的比值分别为17.5%和11.9%,雾、霾期间明显高于清洁期间。二者相反的比值特征反映在清洁的下游地区雾、霾过程中二次生成的气溶胶所占比例较污染的上游地区偏高。