基于随机森林模型的四川盆地臭氧污染预测

为研究四川盆地臭氧(O₃)污染长期变化,使用四川盆地18个城市的地面O₃浓度数据和气象观测数据,首先分析了2017～2020年间四川盆地O₃浓度的时空分布特征,再利用随机森林模型,筛选出影响O₃浓度变化的主导气象因子,构建了气象因子和O₃浓度之间的统计预测模型,并对2020年四川盆地城市群的O₃污染状况进行预测分析.结果表明：(1)2017～2020年间O₃浓度呈现波动变化趋势,2019年出现一个低值,2020年O₃浓度又有所回升.(2)气象影响因子中相对湿度、日最高温度和日照时数对O₃浓度变化具有重要意义,而风速、气压和降水量的重要性较低;同时,气象因子之间也存在着不同的线性关系,气压与其他气象要素呈现负相关性,而剩余气象要素之间正相关关系较为明显.(3)基于随机森林构建的O₃预测模型的拟合优度(R²)较高,展示出较好的预测性能,能够较好地预测O...     

广州大气挥发性有机物的臭氧生成潜势及来源研究

2008年秋季在广州城区及其下风向沿海乡村地区采用活性炭吸附管采集大气挥发性有机化合物(VOC),应用二次热解吸-GC/MS联用技术测量56种VOC的大气浓度,研究在典型海陆风条件下VOC的组成特征和日变化规律,并采用臭氧最大增量及OH自由基反应活性两种方法估算了该地区各VOC的臭氧生成潜力,探讨了VOC优先控制物种及...     

厦门冬春季大气VOCs的污染特征及臭氧生成潜势

2014年1~4月在厦门市城区和郊区开展冬春季节大气样品的采集,采用大气预浓缩系统与GC/MS联用技术定量了48种大气挥发性有机物(VOCs),对比分析了冬春季城区和郊区大气VOCs的污染特征,并利用最大增量反应活性(MIR)估算了大气VOCs的臭氧生成潜势(OFP).结果表明,冬季厦门城区和郊区大气中VOCs的平均体积分数分别为11.13×10-9和7.17×10-9,春季厦门城区和郊区大气中VOCs的平均体积分数分别为24.88×10-9和11.27×10-9,且均表现为烷烃芳香烃烯烃.通过B/T值探讨城区和郊区VOCs的来源发现,机动车和溶剂挥发是城区VOCs的主要来源,郊区VOCs除了局地源的贡献外,还受到外来污染物扩散传输的影响.城、郊区的主要VOCs包括丙烯、正丁烷、异丁烷、正戊烷、异戊烷、正己烷、苯、甲苯、乙苯和间对二甲苯,这10种组分对两地VOCs的贡献表现为春季(城区和郊区分别为62.83%和53.74%)高于冬季(城区和郊区分别为61.57%和45.83%).城、郊区VOCs的臭氧生成潜势分析显示,芳香烃的相对贡献率最大,其次是烯烃,烷烃最小.C3、C4类烯烃和苯系物是厦门城区和郊区活性较高的物种,对臭氧的贡献较大.比较观测期间城区和郊区VOCs的平均MIR值可知,郊区VOCs的活性高于城区.     

海陆风环流中海盐气溶胶对大气影响的模拟

采用WRF-CMAQ模式对2013年9月9~13日珠江口一次典型海陆风过程进行数值模拟,并进一步探讨了在此类型环流系统下,海盐气溶胶及其对大气环境的影响.结果表明：珠江口附近海风环流一般在14：00左右开始形成,17：00左右发展最旺盛,且在珠江口沿岸形成扇形风系.在海陆风环流影响下,珠江三角洲地区陆地上Na⁺浓度从17：00开始增加,次日02：00左右达到最大,10：00以后开始下降.海盐气溶胶存在明显的氯亏损现象,其中白天的氯亏损情况远比晚上严重,细粒径的氯亏损情况比粗粒径严重.设置有无海盐气溶胶排放的敏感性试验进行对比研究发现：考虑海盐排放后,珠江口地区HCl,SO₄^2-,NO₃^-的浓度均有增加,其中,HCl和NO₃^-的增加较多,SO₄^2-较少.HCl浓度增加的高值在Cl^-高值之前;SO₄^2-浓度变化主要受海盐气溶胶排放中的硫酸盐组分影响;NO₃^-浓度变化则主要受氯亏损机制和NO₃^-干沉降过程共同影响.     

珠三角干季海陆风特征及其对空气质量影响的观测

通过2004年10月在珠江三角洲（以下简称“珠三角”）开展大气边界层观测试验得到的垂直风温资料和逐时PM_2.5浓度资料,利用局地环流指数（RF）等方法研究了珠三角海陆风特征及其对空气质量的影响.结果表明：局地环流指数是表征局地大气输送能力的有效指标;冷暖气团对峙导致珠三角污染日背景风场较弱,沿海海陆风活动活跃,空气质量指数与RF系数相关性颇高,珠三角沿海100~400m处RF系数值主要分布在0.5~0.8之间;在海陆风影响下低层风场的有效输送能力较弱,不利于污染物的输送扩散.而随着冷空气全面控制珠三角,垂直风场RF系数值高达0.9以上,海陆风难以发展,风场输送能力强,能够持续的将污染物输送出去.观测发现沿海观测点试验期间海陆风发生频率约为47.8%,其中72.7%的海陆风日出现了污染天气,海陆风日地面风向呈现出明显的随时间顺时针偏转特征,海风约从16：00时开始出现,并在20：00达到最大影响高度约为600~800m.夜间海风将污染物输送回内陆观测点,导致内陆PM_2.5浓度在19：00~21：00时出现浓度峰值,呈现出明显的双峰结构.     

大气臭氧变化对油菜影响的模拟试验

在开顶式气室中,研究了不同O3浓度(8.93×10_-94.465×10_-10,4.46×10_-92.230×10_-10,2.23×10_-91.115×10s_-10,≤4.46×10_-910,1.12×10-9～1.79×10-9mol/L)和不同熏气天数(5,10,15,30d)处理对盆栽油菜的影响.结果表明,O3浓度升高,油菜可出现失水、畸形、叶片色斑等伤害症状.移出熏气环境后原伤害不能恢复,黄叶率显著增加,新生叶无明显伤害症状.高O3浓度短期熏气可促进油菜后期生长,对前期O3影响有补偿效应.试验还表明,增加O3浓度和延长熏气时间一般可增加叶片气孔阻力,降低气孔传导,抑制CO2吸收和水汽交换,提高叶温,降低光合速率,还可抑制根系生长,降低生物产量和经济产量,并使光合产物向各器官的分配模式发生变化.     

北京市城区夏季大气VOCs变化特征及臭氧生成潜势

为深入了解臭氧(O₃)污染高发季节大气挥发性有机物(VOCs)对O₃生成的影响,基于北京市2019年夏季VOCs和O₃高时间分辨率在线监测数据,开展VOCs变化规律、组成特征和臭氧生成潜势(OFP)研究.结果表明,大气φ(VOCs)平均值为(25.12±10.11)×10^-9,其中,烷烃是体积分数最大的组分,占总VOCs的40.41%,其次是含氧有机物(OVOCs)和烯/炔烃,分别占总VOCs的25.28%和12.90%. VOCs体积分数日变化呈双峰型,早高峰出现在06:00～08:00,烯/炔烃占比明显增加,表明机动车排放对VOCs贡献显著,而午后VOCs体积分数降低,期间OVOCs占比呈现上升趋势,下午的光化学反应和气象要素对VOCs体积分数和组成影响较大.北京市城区夏季OFP为154.64μg·m^-3,贡献率较高的组分是芳香烃、 OVOCs和烯/炔烃,正己醛、乙烯和间/对-二甲苯等是关键活性物种,削减机动车、溶剂使用和餐饮源排放是北京市城区夏季控制O₃     

廊坊市臭氧污染特征及其与气象因素的关系

利用2014—2019年廊坊市区4个环境监测站臭氧(O₃)逐时监测数据和国家气象站观测资料,采用统计学方法,探讨廊坊市近地面O₃超标特征及其与气象因素的关系。结果表明:廊坊市O₃超标现象主要集中在5—9月,具有明显的季节分布特征;O₃超标率日变化呈单峰型,O₃ 1 h超标率峰值出现在16:00前后,O₃ 8 h峰值出现在19:00前后;O₃ 8 h浓度与日平均气温呈正相关,与日平均海平面气压呈负相关,与日平均相对湿度和日平均风速呈非线性关系;当廊坊市日平均气温大于25 ℃,日平均相对湿度为40%~80%,主导风向为偏南和偏东风,日平均风速为0.5~2.5 m/s,日平均海平面气压低于1 010 hPa时,易出现O₃超标现象;利用多元线性回归方法,建立了5—9月O₃ 8 h浓度预报方程,经检验该预报模型具有较好的拟合度和可预报性。     

广州地区秋季不同站点类型地面臭氧变化特征与影响因子

近地面臭氧(O₃)已成为广州市的主要空气污染物.由于受地形、气象条件和前体物排放差异的影响,同一个城市内不同地区臭氧的变化特征与影响因素也存在较大差异.基于2015年10月广州4个代表不同站点类型[城区:广州市监测站(GMC)、上风向郊区:花都师范(HNS)、下风向郊区:番禺中学(PMS)和山区:帽峰山森林公园(MFS)]的空气质量监测站数据,结合WRF模拟的气象数据,研究了各站点O₃的变化特征、影响因素及敏感性.结果表明, 4个站点的O₃和NO_x日变化分别呈现单、双峰分布特征(MFS站点NO_x除外),GMC、HNS和MFS站点的O₃峰值出现在周六,而PMS出现在周四.MFS的O₃日均浓度最高(98.61μg·m^-3),GMC的O₃日均浓度最低(44.83μg·m^-3).不同站点臭氧浓度超标的NO_x拐点区间分别为:GMC:55～90μg·m     

徐州市区大气臭氧变化特征及与气象要素的相关性分析研究

根据2016年徐州市区7个自动空气监测子站的臭氧(O_3)与气象要素的连续观测数据,探讨了徐州市区大气中O_3浓度的变化特征及与气象要素的关系。结果表明:2016年徐州市区O_(3-8h)浓度为12~206μg/m~3,年均值为122μg/m~3;O_3浓度呈现夏季春季秋季冬季的季节性变化特征和"单峰型"的日变化特征。O_3浓度与温度呈正相关性,与湿度和气压呈负相关性;当气压1 010 hpa,气温25℃,相对湿度50%时,O_(3-8h)容易出现超标污染。     

兰州地区大气臭氧时空变化及影响因素研究

本文采用OMI臭氧遥感数据,结合甲醛垂直柱浓度、气象数据以及经济数据,分析了2005~2015年兰州地区臭氧柱浓度时空变化格局,并探索了影响臭氧的新气象因子,总结达到臭氧污染的日照、气压等气象条件,确定影响臭氧柱浓度的主要人为源并确定其限域。结果表明:1)2005~2015年夏季柱浓度值最高,冬季、秋季次之,春季最低;夏季波动幅度最大,其余三季波动幅度较小且平稳。2)11年中,臭氧柱浓度具有较大的波动。2005年至2010年快速增长到最高值331.997 DU。2010年之后,臭氧柱浓度缓慢下降,2014年起有回升趋势。3)OMI遥感数据具有较高的可靠性,并根据AQI的线性关系划分了臭氧柱浓度的污染等级。结果指示了11年大气臭氧空间变化,2005~2009年5年间研究区全区空气质量一直处于良,2010年全区轻度污染,后两年污染逐渐减弱,2013~2015年全区恢复至良。4)根据兰州发展的趋势以及周边城市的关系,划分了兰州经济圈及功能区,并结合臭氧柱浓度空间分布图得出臭氧污染与经济特征的密切关系。5)正弦模型拟合后臭氧柱浓度变化趋势呈不明显的周期性,说明臭氧的人为来源贡献较大。6)创新探索影响臭氧污染的新气象因子(日照、气压等参数),并确定其重要人为源限域。     

黄河三角洲滨海湿地生态特征变化及影响因子分析

近年来,黄河三角洲地区社会经济的迅速发展,加速了人类对该地区的开发,但是盲目的开发以及不合理的管理制度,导致湿地生产力下降,对生态环境造成了严重的影响,使该地区滨海湿地退化、盐碱化的趋势加剧.本文主要从自然和人为两个角度,详细分析滨海湿地生态特征变化的影响因子.     

基于轻量级梯度提升机的南京大气臭氧浓度预测

采用南京地区2015年1月至2016年12月期间的空气质量数据和常规气象资料数据,分析了南京地区O₃浓度变化特征,建立基于轻量级梯度提升机(LightGBM)的O₃浓度预测模型,并将该模型与支持向量机、循环神经网络和随机森林等3种在空气质量预测方向上常用的机器学习方法进行了对比,验证模型的有效性和可行性.结果表明,南京地区O₃浓度变化具有显著的季节性差异,浓度变化受前期浓度、气象因子和其他空气污染物浓度的共同影响.LightGBM模型较为准确地预测了南京地区地面O₃浓度(R²=0.92),且该模型的预测精度和计算效率等性能优于其他模型.尤其是在容易出现臭氧污染的高温天气,该模型预测准确性明显高于其他模型,模型稳定性较好.LightGBM具有预测准确度高、稳定性好、有良好的泛化能力和运算时间短等特点,在O₃浓度预测方面具有显著的优势.     

关中地区大气臭氧污染变化特征及其来源解析

关中城市群发展基础较好和开发潜力较大,是中国西部地区的重要经济和文化中心. 近年来关中地区空气质量的持续改善受到了近地面臭氧（O₃）问题的显著影响,为采取有效措施防治O₃污染,基于2018~2021年环境监测数据分析关中地区O₃浓度年、月及日变化等特征规律;采用地理探测器研究O₃浓度空间分异的驱动因素,通过后向轨迹模型和排放因子法等方法解析O₃来源. 结果表明,关中地区O₃浓度日、月变化呈单峰型特征,日最高值出现在15：00,最低值出现在07：00,月均峰值出现在6月,谷值出现在12月,O₃浓度夏季最高,春季次之、冬季最小;O₃超标天数中以轻度污染为主,且中度及以上污染呈先下降后增加趋势;关中地区O₃浓度主要与前体物和气象因素关系密切,且各因子交互作用的解释力显著大于单一因子;关中地区O₃浓度区域传输主要受偏东向气流影响,其次是西北方向,潜在源区主要在河南省和湖北省;挥发性有机物（VOCs）本地主要来源为溶剂使用源、工艺过程源和移动源,氮氧化物（NO_x）主要排放源为移动源和工业生产燃烧源. 研究结果对关中地区O₃科学防控具有指导意义.     

气象条件对珠三角秋季地表臭氧年变化及趋势的影响

基于2015~2022年珠三角O₃监测数据以及再分析气象资料,利用多元线性回归（MLR）和LMG方法量化了气象条件对臭氧（O₃）日最大8 h浓度平均值（MDA8-O₃）年变化和趋势的影响. 结果表明,基于关键气象参数建立的MLR模型性能良好,同时基于秋季各月参数建立的MLR模型模拟的MDA8-O₃变化会比基于整个秋季气象参数建立的MLR模型更准确. 总云量、相对湿度、 2 m最高温度和850 hPa经向风的共同作用导致了2020年MDA8-O₃相对于2019年减少了34.1 μg·m^-3,贡献率分别为31.3%、 45.2%、 15.8%和6.7%. 珠三角2015~2022年的9月、 10月、 11月和秋季观测的MDA8-O₃变化率分别为7.3、 5.2、 4.8和5.8 μg·（m³·a）^-1,其中由气象驱动的趋势分别为3.6、 2.4、 2.4和3.1 μg·（m³·a）^-1,整体而言,气象条件对2015~2022年珠三角秋季MAD8-O₃变化的贡献率为53.4%.     

上海海陆风分类特征、环流背景及对O3的影响

针对2013～2019年上海三类海陆风(北支、南支和双支)过程,从气象要素(温度、湿度和风)、形成海陆风的六种环流背景及对O₃浓度的影响等方面进行了对比分析.结果表明:2013～2019年上海共出现海陆风237d,其中北支天数最多(209d),双支天数最少(88d),南支出现双支海陆风的比例最高(75.9%);三类海陆风中北支的起始时间最早,维持时间最长,海风强度最强,南支的平均温度最高,平均湿度较低,风场最分散;与无海陆风相比,北支、南支和双支海陆风的O₃浓度分别上升了20.5,26.4,25.1μg/m³,O₃污染浓度上南支与无海陆风持平,北支和双支均略低于无海陆风;在形成上海海陆风的6种弱环流背景中,高压中心型、无系统型和均压场型是最主要的三种类型,合计占比70%;环流背景和海陆风类型组合结果显示,上海海陆风中O₃污染概率最高的组合是均压场型的南支海陆风,达到40.0%,O₃浓度和O₃污染浓度最高的组合分别是无系统型的南支海陆风...     

天津夏季郊区VOCs对臭氧生成的影响

挥发性有机物是O₃重要的前体物之一,在O₃生成方面起着决定性作用.为研究天津郊区VOCs特征及其对O₃生成的作用,利用SyntechSpectras GC955在线监测系统监测天津市津南区54种VOCs的浓度,并结合最大增量活性因子计算VOCs的臭氧生成潜力.结果表明, 2018年7月津南区VOCs总浓度为(32.33±23.77)μg·m^-3,其中烷烃质量浓度最高,芳香烃和烯烃次之,炔烃最低,丙烷、乙烯和甲苯分列VOCs质量浓度的前3位.观测期间TVOC的OFP为107.81μg·m^-3,烯烃对OFP的贡献最大,为55.80%,乙烯、异戊二烯和甲苯分列OFP贡献率的前3位.后向轨迹分析表明,不同来向和性质的气团下TVOC及其OFP不同.VOCs/NO_x体积分数比值估算表明,观测期间O₃生成对VOCs较为敏感.乙苯/间,对-二甲苯和乙烷/乙炔等特定物种对浓度比值的变化表明, 3次O₃污染过程均伴随VOCs的老化过...     

基于机器学习的城市形态对地表温度影响研究

城市热环境的形成、发展和演变受多种因素影响,其中,城市形态对城市热岛效应具有明显的影响。当前有关城市形态对地表温度的影响研究多是集中于单一因子,而缺乏从系统综合的角度分析城市形态指标与城市热环境之间的联系。文章从建筑形态、生态基础设施和城市路网密度中选取7个城市形态指标,运用线性回归模型和随机森林模型分析了城市形态指标在150 m网格和450 m网格2个不同的观测尺度上对地表温度的作用效果。研究表明：城市形态指标的大小和类型对地表温度的影响随着季节和观测尺度的不同而存在差异。总体来看,城市建筑形态和城市生态基础设施对高密度城市中心区的地表温度变化具有主导作用。建筑密度和建筑归一化指数对地表温度具有显著的正影响,而建筑体积密度则对地表温度有负影响。450 m网格是获得最佳观测结果的网格。研究结果可为城市规划者和管理者进行研究和实施城市热环境缓解措施时提供决策依据。     

近地层大气臭氧对水稻光合作用影响的数值模拟

利用TE 4 9C型臭氧自动观测仪测定了常熟稻田上方O3 浓度 ,并利用OTC 1型开顶式气室测定了O3 浓度对水稻叶片光合速率的影响 .在此基础上建立了O3 对水稻冠层光合影响的数值模式 ,模式具有较高分辨率和准确度 .观测表明 :O3 浓度逐时值变化幅度在 0～ 16 0× 10 -9之间 ,而日平均值变化仅在 5× 10 -9～ 6 0× 10 -9范围内 ;稻田上方O3 存在高浓度单峰型和低浓度平缓型两种典型日变化 .数值分析表明 :全晴天时高浓度单峰型对光合日总量影响较大 ;随日总辐射量加大臭氧浓度增加对光合作用影响程度加强 .全生育期积分表明 :受O3 影响水稻光合作用总损失量约为 11 6 % .     

上甸子本底站地面臭氧变化特征及影响因素

利用TE Model 49C型臭氧监测仪,于2004年1月1日-12月31日,在上甸子本底站进行了地面φ(O₃)的连续在线监测.分析了全年φ(O₃)的变化特征及其与同期气象要素的相关关系,并对φ(O₃)高值日的个例分析进行了验证.结果表明,上甸子本底站地面φ(O₃)具有明显的季节变化和日变化规律,并且与同期的气象条件密切相关.主要特征:①夏初φ(O₃)较高,6月的平均值达到最高,小时平均最大值可达129.7 μL/m3;而冬季φ(O₃)较低,12月的平均值达到最低,小时平均最大值仅为32.7 μL/m3.②日变化趋势较为明显,在4:00-7:00出现最低值,在15:00-18:00出现最高值,变化幅度为夏季最大、冬季较小.③气温与φ(O₃)呈显著正相关,夏季相对湿度与φ(O₃)呈显著负相关,风向和辐射强度也与φ(O₃)及其变化规律呈显著相关关系.