大连市夏季近地面臭氧污染数值模拟和控制对策研究

通过区域空气质量模型CAMx对大连市2015年8月近地面臭氧(O_3)污染进行模拟,探讨了O_3及其生成前体物(NOx和VOCs)的来源,O_3生成控制区,并根据敏感性分析结果对前体物排放的控制效果进行了定量评估。结果表明:本地NOx排放对大连地区的NOx浓度贡献占90%以上,本地VOCs排放对大连地区的VOCs浓度贡献占80%以上,而本地NOx和VOCs排放对大连地区O_3浓度贡献仅占29%;大连市整体上为VOCs控制区,控制VOCs能有效降低O_3污染,还能有效削减O_3的峰值浓度;通过敏感性分析结果计算得出,削减大连本地工业源VOCs和民用源VOCs能够有效降低大连地区O_3浓度,削减10%的工业源VOCs能使市区O_3平均浓度降低2%左右,削减10%的民用源VOCs能使大连市区平均O_3浓度降低1%左右。建议NOx与VOCs削减比例为1∶2,对大连市O_3和PM2.5污染进行协同控制。     

工业园区和城区VOCs组成及化学活性的空间差异对清远大气臭氧污染分布的影响

工业化与城镇化交替演进使珠三角及其周边地区土地利用类型较为复杂。快速的城市化进程使城市建成区与大量村镇工业园区互相交错。这种变化势必会增加挥发性有机物(VOCs)在组分构成和空间分布上的复杂性,并对臭氧(O₃)污染的时空变化产生影响。为厘清这种排放的空间异质性特征及其对O₃污染分布的影响,分别选取可以代表清远市典型工业园区和城市建成区的站点开展观测研究。结果表明:工业园区和城市建成区VOCs浓度水平和污染特征有较大的空间差异,其中代表村镇工业园区的龙塘站VOCs日均浓度为30.42×10^-9,高于代表城市建成区的技师学院站(17.32×10^-9)。龙塘站二甲苯和甲苯的臭氧生成潜势(OFP)比技师学院站高57.6×10^-9,且该值相当于技师学院站排名前10位物种OFP的总和。气象分析表明:2个站点之间并非彼此的上、下风向,而是共同受到局地气团的影响。源解析结果表明:源排放是造成这种空间异质性的内因,其中交通源对技师学院的贡献更高,而工业相关排放源对龙塘的贡献更高。该研究进一步比较了周边站点O₃时间序列的一致性,并模拟2个站点的O₃生成速率。研究发现O₃在局地范围内变化较小,高VOCs排放的地点对局地O₃有较高的贡献,局地内不同地点的O₃生成过程也存在较大差异。据此,笔者提出O₃污染防控建议:短期内可通过技术手段和观测数据发现O₃污染的重要贡献点,并进行针对性的"散乱污"清理整治和涉VOCs行业综合整治,长期看应科学合理规划城市发展布局和产业布局,预留城市通风廊道,以有效减少O₃污染。     

中国城市臭氧的形成机理及污染影响因素研究进展

中国城市臭氧(O_3)污染问题日趋严重。O_3主要来源于汽车尾气及工业排放氮氧化合物(NO_x)和挥发性有机物(VOCs)光化学反应生成,少部分来自于平流层的向下传输。文章介绍了城市O3形成机理研究情况,概述了中国城市臭氧污染浓度特征及气象因子、气候变化、前体物等影响因素研究进展情况,并对未来研究方向进行了展望。     

上海市臭氧污染时空分布及影响因素

分析2006—2016年上海市的监测数据发现,臭氧(O_3)浓度存在逐年上升趋势,污染持续时间有所增加,但除水平风速有下降趋势外,其他相关气象因素的年际变化趋势并不显著。空间分析结果表明,上海市O_3超标主要集中在西南部郊区,但市区O_3超标潜势不容忽视。O_3污染高发季节的污染玫瑰图分析发现,上海市南部地区是影响上海市O_3污染的关键区域;对于NO_2减排的影响分析发现,尽管上海市O_3平均浓度总体处于上升趋势,但在NO_2下降幅度最为明显的内环市区和北部郊区,O_3上升幅度低于NO_2下降幅度较小的内外环区域和西部郊区,表明上海市的O_3污染控制仍需持续推进NOx的减排,并同步推进VOCs的减排。     

中原城市群臭氧浓度分布特征及来源

利用2015年臭氧(O_3)自动监测数据和源排放清单,分析了中原城市群O_3浓度的空间、时间分布情况,探讨了中原城市群中城市间O_3的相关性,以及O_3浓度、NOx、VOCs、CO及汽车保有量间的相关性。指出中原城市群是全国更是河南O_3污染的严重地区,O_3浓度年内月度变化呈倒"V"型分布,具有明显的北部城市特征;中原城市群9个城市间除开封外其他8个城市间都呈高度正相关性,相关系数均为0.892~0.991;9个城市机动车保有量及NOx、VOCs和CO等前体物的年排放量与其年均O_3浓度之间存在正相关性。分析认为,NOx、VOCs和CO等前体物的排放是中原城市群O_3浓度偏高的主要影响因素,同时O_3浓度也与日照时间、降雨量、植物源VOCs排放量及相邻城市间污染物的空间输送等因素有着密切的关系。     

嘉善前体物与气象因子对臭氧生成的影响及臭氧潜在源区分析

利用2017年嘉善善西超级站臭氧（O₃）及其前体物（NO_x和VOCs）以及气象因子（温度、湿度、风速）逐小时数据,分析了2017年全年NO_x和O₃的变化特征以及春季（4—5月）、夏季（7—8月）NO_x和气象因子对O₃生成的影响,利用O₃生成潜势（OFP）评估了VOCs大气化学反应活性,并通过潜在源区贡献（PSCF）和浓度权重轨迹（CWT）方法分析了嘉善春、夏季O₃潜在源区贡献特征。研究发现：O₃日变化特征为单峰结构,NO_x为弱双峰结构。O₃浓度在3—9月较高,春、夏季O₃浓度峰值分别出现在15：00和14：00,春、夏季的NO_x、O₃日变化与2017年全年日变化趋势基本一致。NO_x对O₃存在滴定作用,且低湿高温有利于O₃浓度的升高。春、夏季O₃生成潜势贡献均表现为烯烃 > 芳香烃 > 烷烃,由于烯烃光化学活性较高,夏季烯烃浓度升高导致其贡献较春季增长约18.1个百分点,且夏季VOCs平均最大O₃增量反应活性高于春季。PSCF和CWT分析结果表明,嘉善春季的潜在源区主要为本地、西南方向和东南方向,夏季的潜在源区主要为本地、西北方向、西南方向以及东南方向。     

G20峰会期间长三角区域臭氧变化及管控效果评估

为了研究2016年二十国集团领导人峰会(G20峰会)期间长三角区域臭氧(O3)变化特征,评估管控措施对O3浓度的影响,利用2016年8月10日至9月20日杭州及周边地区的空气质量监测数据、气象数据以及排放清单数据,分析了O3和NO2浓度及气象条件的时空分布特征,研究了不同管控区域不同保障时期O3浓度的时空变化和O3敏感控制区的改变。结果表明:峰会保障期间对于一次排放污染物和细颗粒物的管控措施效果明显,但核心区的O3质量浓度高于严控区和管控区,分别高出11. 2、9. 2μg/m^3。日间的NOx管控导致O3日变化幅度增高接近50μg/m^3。在峰会保障期间,卫星数据和站点观测结果显示核心区O3由VOCs控制区转为NOx-VOCs协同控制区,整个长三角区域的O3生成对于NOx排放量更为敏感。管控措施越强,核心区的O3生成对于NOx排放越敏感,且O3浓度与NOx浓度的相关性越强。对NOx和VOCs的协同控制降低排放,是关系O3浓度管控的一项重要工作。     

天津市臭氧污染特征与影响因素分析

2013—2015年,天津市臭氧(O_3)浓度整体呈下降趋势,污染状况略低于京津冀区域的其他城市。O_3浓度春、夏季高,冬季低,高值主要集中在5—9月,浓度从早上06:00开始升高,至中午14:00达到峰值。污染主要集中在中心城区、西部和北部地区,东部、南部和西南部地区污染相对较轻。O_3浓度在温度303 K以上、相对湿度70%以下或西南风为主导时较高。VOCs/NOx比值低于8,O_3的生成处于VOCs控制区。芳香烃类和烯烃类对天津市O_3生成贡献最大,其中,乙烯和甲苯为O_3生成潜势贡献最大的物种,其次为间/对二甲苯、丙烯、邻二甲苯、异戊二烯、反-2-丁烯、乙苯等,通过控制汽车尾气、化工行业及溶剂使用等对O_3生成潜势贡献大的VOCs排放源可有效控制天津市O_3污染。     

盐城市城区VOCs污染特征及来源解析

2020年4—9月通过离线采样研究了盐城市城区大气中的挥发性有机物（VOCs）浓度水平及组成特征、臭氧生成潜势、二次有机气溶胶生成潜势以及毒性效应等多效应评估和来源贡献。结果表明：盐城市城区VOCs平均体积浓度为35.09×10^-9,盐塘湖公园站点浓度最高;盐城市VOCs主要组分为含氧有机物（OVOCs）和烷烃。通过挥发性有机物多效应评估发现,关键物种为乙醛、对二乙苯、丙酮、甲苯和间/对二甲苯等。采样期间对VOCs浓度的主要贡献来源为二次生成、工业排放和交通排放。     

Volatile organic compounds in air at urban and industrial areas in the Tarragona region by thermal desorption and gas chromatography–mass spectrometry

Annual trends of a group of 66 volatile organic compounds (VOCs), containing 20 ozone precursors, were the aim of a sampling campaign carried out for a year in air at urban and industrial areas from Tarragona region. VOCs were determined by active collection on multisorbent tubes, followed by thermal desorption and gas chromatography–mass spectrometry. The analytical method was developed and validated, showing good levels of detection and quantification, recoveries, precision, and linearity for all the compounds in the range being studied. All the industrial and urban samples taken during the sampling campaign were similar in their qualitative composition. The most abundant compound in all urban and industrial sites was i-pentane, with concentrations between 15.2 and 202.1 μg m^???3 in urban sites and between 1.3 and 98.6 μg m^???3 in industrial sites. In urban sites, the following compounds in order of abundance were toluene, n-pentane, m,p-xylene, and o-xylene, with maximum levels of 150.6, 45.8, 42.3, and 31.7 μg m^???3, respectively. In industrial sites, the most abundant compounds depended on the sampled site.     

2022年春季南京臭氧污染特征及成因分析

2022年春季,受新一轮新冠疫情影响,长三角各城市采取了一系列管控措施,使得大气污染物排放水平降低。对2022年春季(3—5月)南京及长三角地区的六项污染物尤其是臭氧(O₃)的变化特征进行了分析,从气象因素和O₃前体物方面,同时利用基于观测的模型(OBM)对南京O₃污染变化原因进行了研究,并分析了南京挥发性有机物(VOCs)的关键活性组分和来源。结果表明:2022年春季,南京PM_2.5、PM₁₀、NO₂和CO均值浓度均同比下降,但O₃日最大8 h滑动平均质量浓度(O₃-8 h)同比上升19.8%,O₃-8 h超标时间同比增加9 d;长三角区域O₃-8 h同比上升17.9%,O₃-8 h超标天数为2021年同期的2.5倍。南京O₃浓度上升的原因:一方面是由于不利的气象条件,另一方面是由于南京O₃生成处于VOCs控制区,但氮氧化物(NO_x)降幅大于VOCs降幅,同时结合O₃前体物削减方案的分析结果发现,VOCs和NO_x不当的削减比例会导致O₃浓度不降反升。南京O₃生成的关键VOC活性物种依次为乙醛、丙烯、间/对二甲苯、丙烯醛和乙烯;正定矩阵因子分解(PMF)解析结果显示,机动车尾气是南京城区VOCs的主要来源,其次为液化石油气/天然气使用和石油化工。     

合肥市臭氧及其前体物污染特征及源解析

利用合肥市臭氧和VOCs连续观测数据分析了合肥市臭氧及其前体物污染特征,并使用NAQPMS模型研究了合肥市不同季节臭氧来源情况。结果表明:O₃已经成为影响合肥市环境质量的主要污染因子,O₃高值区主要集中在5—6月和9月。合肥市大气VOCs中烷烃含量最丰富,其次是烯烃、芳香烃和炔烃;主要物种为乙烷、丙烷、乙炔、正戊烷、乙烯、环戊烷、异戊烷、正丁烷、异丁烷和甲苯。合肥市O₃生成主要受VOCs控制,其中,烯烃是合肥市O₃生成贡献最大的关键活性组分,乙烯的OFP贡献率居首位。合肥市不同季节O₃来源差异较大,其中,本地排放是主要来源,夏季占比为50%,其余季节占比为30%~45%,O₃存在跨省长距离输送特征,主导风向的变化是造成合肥市臭氧来源季节性变化的重要因素。     

气象要素及前体物对青岛市臭氧浓度变化的影响

在深入探讨2013—2015年青岛市区O_3污染随时间变化特征的基础上,系统分析了不同气象要素对O_3浓度的影响,并研究了前体物对O_3生成的影响及贡献。结果表明:青岛市区O_3第90百分位日最大8 h滑动平均值和超标率均在2014年达到最高值;O_3浓度在5—10月较高,12月至次年1月浓度最低;O_3日变化呈单峰型变化规律,白天浓度高,夜间浓度低。强太阳辐射、高温、相对湿度60%左右、风速4 m/s左右、偏南风等气象条件下易出现高浓度O_3。O_3的生成主要受前体物VOCs控制,且烯烃对O_3生成的贡献远高于烷烃和芳香烃,控制VOCs尤其是烯烃组分的排放可有效降低青岛市区O_3浓度。     

成都市夏季近地面臭氧污染气象特征

利用2016年7月成都市8个环境监测站点的臭氧、NO_2的监测资料以及成都市国家基准气象站和基本气象站的观测资料,对成都市夏季臭氧、NO_2浓度和气象要素的日变化特征和臭氧污染过程进行了分析。研究结果表明:成都市臭氧污染受综合气象条件和NO_2浓度的影响,高温、低湿、强辐射有利于臭氧大量生成,NO_2浓度高低决定了臭氧浓度的峰值大小;在污染期间,大气边界层高度远高于本地平均水平,数值约为平均水平的2～3倍;成都市臭氧污染的主要影响因子存在地区差异,成都市区的臭氧主要来自于自身的光化学反应,而灵岩寺地区的臭氧来自于VOCs和大气水平输送。     

衡水夏季典型时段VOCs污染特征及O3污染过程分析

选取臭氧（O₃）污染高发的7月为夏季典型月，采用自动观测设备，从前体物VOCs的浓度水平及O₃生成潜势（OFP），前体物、气象因素与O₃相关性等多方面研究了衡水市O₃污染影响因素，并剖析了一次典型的O₃污染过程，以期为衡水市夏季O₃污染防治提供科学参考。研究结果表明：衡水市VOCs主要组分浓度占比为烷烃 > 烯烃 > 芳香烃 > 乙炔，主要组分对总OFP的贡献为烯烃 > 芳香烃 > 烷烃 > 乙炔；O₃与前体物VOCs、NO₂存在负相关性，与温度存在正相关性；相对湿度低于48%时，O₃和相对湿度呈负相关性，相对湿度高于48%时，O₃和相对湿度呈正相关性；气团中VOCs化学组成稳定性较低，平均VOCs最大增量反应活性（MIR）较低，为4.855gO₃/gVOCs；衡水市7月2—4日重度污染过程受本地生成和区域传输叠加影响。     

Synergistic action of tropospheric ozone and carbon dioxide on yield and nutritional quality of Indian mustard (Brassica juncea (L.) Czern.)

Field experiments were conducted in open top chamber during rabi seasons of 2009–10 and 2010–11 at the research farm of the Indian Agricultural Research Institute, New Delhi to study the effect of tropospheric ozone (O₃) and carbon dioxide (CO₂) interaction on yield and nutritional quality of Indian mustard (Brassica juncea (L.) Czern.). Mustard plants were grown from emergence to maturity under different treatments: charcoal-filtered air (CF, 80–85 % less O₃ than ambient O₃ and ambient CO₂), nonfiltered air (NF, 5–10 % less O₃ than ambient O₃ and ambient CO₂ ), nonfiltered air with elevated carbon dioxide (NF?+?CO₂, NF air and 550?±?50 ppm CO₂), elevated ozone (EO, NF air and 25–35 ppb elevated O₃), elevated ozone along with elevated carbon dioxide (EO?+?CO₂, NF air, 25–35 ppb O₃ and 550?±?50 ppm CO₂), and ambient chamber less control (AC, ambient O₃ and CO₂). Elevated O₃ exposure led to reduced photosynthesis and leaf area index resulting in decreased seed yield of mustard. Elevated ozone significantly decreased the oil and micronutrient content in mustard. Thirteen to 17 ppm hour O₃ exposure (accumulated over threshold of 40 ppm, AOT 40) reduced the oil content by 18–20 %. Elevated CO₂ (500?±?50 ppm) along with EO was able to counter the decline in oil content in the seed, and it increased by 11 to 13 % over EO alone. Elevated CO₂, however, decreased protein, calcium, zinc, iron, magnesium, and sulfur content in seed as compared to the nonfiltered control, whereas removal of O₃ from air in the charcoal-filtered treatment resulted in a significant increase in the same.     

A study of ground-level ozone pollution, ozone precursors and subtropical meteorological conditions in central Taiwan

Hourly concentrations of ozone (O(3)), 55 volatile organic compounds (VOCs, ozone precursors) and nitrogen oxides (NOx) were measured at an upwind urban site, a downwind suburban site, and a rural site in central Taiwan, from January 2003 to December 2006. VOC and NOx mean concentrations showed a gradient from high to low across the urban (56 ppb and 34 ppb), suburban (38 ppb and 27 ppb) and rural sites (25 ppb and 21 ppb) but a reverse gradient in ozone across these sites (24, 27, and 29 ppb, respectively). Although there was about twice the difference in VOC concentrations between the urban and rural sites, nearly 65% ozone formation potential was contributed to by the same 9 VOCs. Seasonal patterns showed peak ozone levels in autumn and minima in summer at the urban site, but minima in winter at the downwind suburban and rural sites. Ozone precursor levels, on the other hand, were lowest in summer and highest in winter. The diurnal pattern showed that ozone levels peaked one hour later at the rural site than at the urban site. The ethylbenzene to m,p-xylene ratio, an indicator of the age of the air mass, increased from 0.4 at the urban site to 0.6 at the suburban site and 0.8 at the rural site during daily peak ozone times. This finding suggests the transport of ozone and precursors from upwind to downwind producing elevated ozone levels in the suburban and rural areas. Ozone episodes occurred mostly in days with a mean midday UV index of 6.5 (1 UV index=100 J m(-2)) and wind speed at 1.3 m s(-1) at all three sites.     

南京市臭氧、VOCs和PANs污染特征及变化趋势

对2013—2016年基于国家环境空气质量监测站以及省建大气多参数站所获取的南京市O_3、NO_2、CO、VOCs、PANs观测结果进行综合评价,结果表明:2016年南京市O_3第90百分位日最大8 h平均质量浓度比2013年上升33.3%,超标天数中O_3引起的超标占比增至32.0%。南京市区大气中非甲烷总烃冬季浓度高于夏季,含氧挥发性有机物则与之相反;在5—9月,含氧挥发性有机物组分在日变化过程中出现峰值的时间先后顺序依次为醚、醛、酮类,且O_3和过氧乙酰硝酸酯(PANs)生成存在有一定的线性关系。VOCs/NOx比值表明南京市处于VOCs控制区,因此对NO_2浓度下降不敏感,植物源挥发性有机物连续3年上升,夏季大气光化学反应活性未显著下降,这些现象是城市O_3浓度维持在较高水平的重要因素。     

南通市区静态管理期间空气质量分析

对南通市区2022年4月初因疫情防控采取全区域静态管理期间的空气质量进行分析,以气象参数、臭氧前体物VOCs和NO_x作为分析对象。结果表明:此次污染过程的主导因素是高温、强辐射、低湿和偏南风的气象条件。南通市区处于VOCs控制区,高温、强辐射使得VOCs挥发性增强,浓度升高。偏南方向的苏通园区和能达公园VOCs浓度较高且升幅较大,源解析结果表明这2个点位涂料溶剂使用占比升幅更高,既容易受附近石化和储油库影响,也容易受偏南风向的污染输送影响。据初步统计,静态管理期间南通市区停工数量为80%左右,污染期间NO₂浓度高值区主要分布在沿江一带,长江南岸的张家港和常熟地区存在多家高排放企业,在偏南风下,张家港和常熟的污染物极易输送至南通市区。基于空气质量模型WRF-CAMx的O₃和PM_2.5来源解析结果显示,静态管理期间外来输送明显,占比为68.7%~84.7%。污染期间的船舶排放和二次转化贡献也不容忽视。建议南通市应重点加强工业、油气挥发和涂料溶剂源减排,同时加强区域联防联控,以便进一步改善空气质量。     

VOCs走航观测在城市污染源排查中的应用

为推进城市空气质量精细化管理工作的实施,实现VOCs污染源精准排查,2019年3-4月,利用单光子电离飞行时间质谱对青岛市重点区域进行了VOCs走航观测。在排查到的污染源中,工业区的VOCs浓度较生活区整体偏高,且生活区、工业区夜间的VOCs浓度均较白天高。VOCs各类组分中,生活区白天苯系物、卤代烃、烯烃、烷烃的占比均在20%左右,夜间苯系物占比明显升高;工业区苯系物在白天和夜间的占比均最高,其他组分相对较小。浓度较高的前10位VOCs物种中,生活区白天烯烃物种占主导,夜间烷烃物种的比重明显增加;工业区苯系物、烯烃物种在白天和夜间的比重均较大,烷烃物种较小。生活区VOCs的污染源主要为机动车尾气排放和油品挥发,工业区主要为企业排放。烯烃和苯系物臭氧生成贡献较烷烃高,特别是丁烯、戊烯、己烯、甲苯、二甲苯/乙苯、三甲苯贡献显著,建议作为优控物种重点管控。