广州市2022年臭氧污染特征与成因分析

选取2022年O_(3)及其前体物观测数据、气象观测数据和ERA5再分析数据,结合基于观测的模型(OBM)和后向轨迹模型,分析了2022年广州市O_(3)污染特征,识别了O_(3)生成控制区及关键敏感型物种,并从O_(3)前体物排放、气象条件和区域传输3个方面开展了O_(3)污染成因分析.结果表明:广州市O_(3)生成以VOCs控制和NO_(x)-VOCs协同控制为主,现阶段VOCs和NO_(x)减排比例应不低于1:1;O_(3)生成对含氧VOCs最为敏感,其次是植物源VOCs(BVOCs)、烯烃、芳香烃和烷烃;2022年广州市O_(3)前体物NO_(x)和VOCs浓度同比下降14.7%和30.4%,但副高强盛、台风外围环流影响频繁叠加强辐射、高温、低湿等不利气象条件和区域传输抵消了广州市本地前体物减排的成效,造成O_(3)浓度上升,其中典型O_(3)污染过程(2022年9月16~22日)气流轨迹由西北、西南方向气团转变为东和东南方向气团,易受到来自周边城市区域传输影响.建议下一步持续推动NO_(x)减排,促进O_(3)对NO_(x)敏感性向正敏感性的转变,同时积极构建区域联防联控机制,降低区域传输贡献.

基于双向长短期记忆的广州市PM_(2.5)浓度预测研究

提出一种基于双向长短期记忆网络的PM_(2.5)浓度预测方法,其可以利用深度学习模型准确预测1 h后的PM_(2.5)浓度。方法基于随机森林计算的特征重要性来选择预测模型的输入变量,并对数据进行权重分配以减少预测误差,构建双向长短期记忆网络模型最终实现对PM_(2.5)浓度的精准预测。借助广州市番禺区和南沙区2021年~2023年的监控数据进行验证分析,并与传统利用所有输入变量的方法进行对比,所提方案均方根误差减少了4.92%,平均绝对误差减小了7.57%,相对均方根误差减小了4.92%,所提方案能够获得更高的预测精度。

广州市大气VOCs污染特征及O_(3)生成潜势分析

利用手工及自动监测数据,结合最大增量反应活性(MIR)系数法,对广州市大气挥发性有机物(VOCs)污染特征及臭氧生成潜势(OFP)进行了研究。结果表明:广州市大气VOCs总体积分数为73.85×10^(-9),其中,丙烷、甲醛、乙酸乙酯的体积分数最高,分别为5.59×10^(-9)、4.87×10^(-9)、4.25×10^(-9)。组成特征分析结果显示,含氧挥发性有机物(OVOCs)和烷烃为主要污染物种类,分别贡献了总VOCs的34.32%和32.34%。在空间分布上,各站点VOCs体积分数自南向北不断降低,番禺市桥站(南部,76.16×10^(-9))>公园前站(中部,75.58×10^(-9))>花都梯面站(北部,69.80×10^(-9))。广州市大气中甲醛和乙醛的比值为1.22,表明本地排放对广州市醛酮类化合物的贡献较大;乙苯和间/对-二甲苯的比值为0.35,表明广州市气团老化程度低,VOCs主要受本地排放影响;甲苯和苯的比值显示,公园前站苯系物主要受机动车排放的影响,而其他站点还受到溶剂使用的影响;异戊烷和正戊烷的比值显示,戊烷类化合物可能来源于机动车排放或燃料蒸发。广州市不同月份的VOCs体积分数差异不大,最大值出现在12月(84.10×10^(-9)),最小值出现在10月(65.28×10^(-9));主要VOCs污染物的日变化特征多呈现为早晚高、午后低,且在早高峰时常出现较大值,表明机动车排放对广州市大气VOCs的贡献不容忽视。OFP主要贡献种类为OVOCs和芳香烃,占比分别为37.78%和36.62%;贡献最大的5种化合物为间/对-二甲苯、甲醛、甲苯、乙醛和邻二甲苯。

广州市大气污染物对新冠疫情管控的响应

为评估极端污染减排情境下广州市大气污染物的响应特征,结合气象要素和出行指数,分析了2020年新冠疫情停工前后大气污染物时空变化特征。2020年疫情停工期(1月24日—2月9日)气象条件与2017—2019年同期相比,大气水平扩散条件未见显著性差异,湿清除条件较好,生成O_(3)的光化学反应条件较差,NO_(2)、PM_(10)、PM_(2.5)、SO_(2)和CO浓度达2017年以来同期最低值,O_(3)浓度则处于2017年以来的次低值。相似气象条件下,全市6项大气污染物在停工期的浓度均比停工前和复工期低。其中,NO_(2)、PM_(10)和PM_(2.5)对疫情管控的响应较灵敏,SO_(2)和CO的响应较弱;由于受气象条件和气态前体物的共同作用,O_(3)浓度在停工前后的变化显得较为复杂,变化幅度较小。城区大气污染物对管控的响应比郊区大,而在大气污染排放较为集中的工业园区,响应比城郊区更加灵敏。对严控措施响应较敏感的污染物NO_(2)和PM_(10),其浓度均与出行强度/风速的相关系数分别为0.87和0.74,呈现较强的正相关关系。

2018—2022年广州中心城区大气关键VOCs物种浓度变化的长期观测研究

研究基于2018—2022年广州吉祥路大气超级站在线VOCs观测数据,分析广州城区大气关键VOCs物种的年际浓度变化特征。结果表明:(1)广州城区的关键VOCs物种整体浓度较高,尤其是丙烷和正丁烷;(2)研究期间VOCs物种观测浓度主要受到偏北内陆气团、偏东沿海气团和偏南海洋气团的影响,其中偏东气团影响最大;(3)不同VOCs物种季节变化特征差异明显,夏季受到溶剂源和燃气挥发影响的特征突出;(4)5年间广州城区的关键VOCs物种浓度整体呈下降趋势,工业源治理效果显著,然而机动车污染的治理效果有限。此外,乙苯/间、对-二甲苯的持续下降表明气团老化程度降低,本地污染源的影响将会凸显。

环境空气中PM_(2.5)自动监测方法比较及应用分析

当前,我国非常重视对环境空气中PM_(2.5)的监测,并且通过不断的研究与实践各个地区已经构建起针对PM_(2.5)的专用监测体系,但是基于环境发展具有高度的灵活性,所以还需要加强对环境空气自动监测体系的构建,让相关部门和人民群众能够及时掌握不同地区环境空气中PM_(2.5)的动态变化情况,从而做好出行准备或者制定环境整治方法。本文介绍了当前常用的几种PM_(2.5)自动监测方法,并对其进行了比较,同时分析了PM_(2.5)自动监测方法当前在实际生活中的应用。

利用经验正交函数分解方法分析广州臭氧污染特征

广州市空气污染治理重点逐渐转向臭氧污染治理,理清臭氧污染特征是制定治理措施的基础。文章利用经验正交函数分解方法对2016-2018年广州市51个监测点的臭氧逐时浓度进行分解。分解得到的51个模态的解释方差均较小,反映出臭氧污染特征的复杂性。该文只分析头3大模态,累积解释方差贡献率32.7%。第一模态显示市区及南部地区臭氧为负距平值区,北部地区为正距平值区,反映的是臭氧和二氧化氮的"跷跷板"关系;第二模态显示广州南部为正距平值区,北部为负距平值区,中部为过渡区,反映的是南北地区受太阳辐射不同所导致的臭氧浓度差异;第三模态的时间系数存在明显的日变化和季节变化,空间分布反映的是城乡差异,反映的是城市热岛效应对臭氧浓度的影响。

广州亚运会期间一次大气污染物积累及扩散过程的模拟分析

2010年11月12~27日,广州市成功举办了第16届亚洲运动会。亚运期间广州市各监测点数据表明,得益于亚运空气质量保障措施的实施,广州市最终实现了SO2、NO2及PM103种主要大气污染物不超过国家二级标准的承诺。然而,由于不良天气状况的影响,亚运期间仍然出现了几次逼近警戒线的污染物积累过程。文章利用MM5-STEM模式系统对2010年11月19~22日广州地区的一次大气污染物积累及扩散过程进行数值模拟分析,结果表明:在冷高压变性出海的环流背景下,广州地区在东北风转为东南风的同时风速变小是造成此次污染物积累过程的主要原因。

广州城区近地面层不同高度空气质量评价

为了阐明大城市中心城区不同高度的空气质量差异及其成因,为大气污染防治工作提供科学支撑,该研究基于广州塔大气污染物垂直梯度观测平台的监测数据,采用环境空气质量综合指数和环境空气质量指数(AQI),分别对广州城区近地面层不同高度的空气质量进行评价。结果表明,2015年广州塔4个高度(地面、118 m、168 m和488 m)的空气质量综合指数分别为4.96、5.01、4.83和3.64,AQI超标率分别为27%、30%、25%和40%。总体上,中、低层(168 m以下)的空气质量差异较小,其中118 m点位的综合指数和AQI超标率相对较高;高层(488 m)因O_3污染尤其显著导致其AQI超标率为各高度最高,但O_3质量浓度上升的贡献被其他污染物质量浓度的大幅下降所抵消,故其综合指数反而最低。随着高度增加,PM_(2.5)和NO_2超标程度下降,O_3超标程度上升,导致高层的PM_(2.5)和NO_2几乎不超标,而O_3超标率达40%且其超标天数占AQI超标天数的比例高达99%。随着污染级别上升,PM_(2.5)和NO_2成为首要污染物的比例减少,O_3比例增加,O_3成为各高度AQI超标时最主要的首要污染物。当低层空气质量处于优或重度污染级别时,各层等级一致性相对较好;但在其他情况下,低层与高层的空气质量最多可相差3个级别。因PM_(2.5)和NO_2以低矮源排放贡献为主,而O_3来源于复杂的二次反应,使PM_(2.5)和NO_2质量浓度随高度上升而递减,而O_3质量浓度随高度上升而递增,最终形成了中、低层以PM_(2.5)、NO2和O_3复合污染为主、高层以O_3单一污染为主的空气质量垂直分布特征。

广州市近地面臭氧时空变化及其生成对前体物的敏感性初步分析

近地面臭氧（O_3）污染已日益成为我国城市群地区空气质量难题。基于近年广州国控空气质量观测站点及广州塔的在线观测数据,结合代表性站点典型时间段VOCs的离线采样观测,探讨了广州市O_3浓度的时空变化和污染特征,并初步分析了O_3生成对前体物VOCs和NOx的敏感性。结果表明：2009—2014年广州市近地面O_3浓度年均值波动上升,每年6~10月份O_3浓度最高,一般以10月份污染最严重;O_3浓度日变化呈单峰特征,高值在14：00左右;空间分布上O_3浓度呈现中心城区低、南北郊区高的特征,而2015年1~5月份广州塔观测发现488m高度O_3浓度显著高于168m、118m和6m高度,且其峰值相对延迟1h左右;广州中心城区O_3生成属VOCs敏感型,秋季南部近郊区以VOCs敏感型为主,北部和离中心城区较远的南部郊区属于过渡型;夏季南部远郊属于过渡型但偏NOx敏感型。

广州市污染季节空气质量预报效果评估及误差分析

基于广州市2016年第四季度空气质量实测及预报数据,对广州市污染季节空气质量预报效果进行了评估,结果表明,2016年第四季度广州市空气质量级别预报准确率83.7%、AQI范围预报准确率67.4%、首要污染物预报准确率67.2%、综合考核评分87.4分、相关系数0.78,预报效果总体良好,预报准确率在优良级别时相对较高,而在轻度污染以上级别时相对较低。预报误差分析表明,气象预报精细化程度不足、模式预报不确定性等客观因素,预报员缺乏对污染过程物理化学机制的深入理解等主观因素共同导致了预报的误差。

广州市2016年空气质量预报效果评估

基于广州市2016年空气质量实测及预报数据对空气质量预报效果进行了评估,研究结果表明:2016年广州市空气质量预报综合考核评分85.8分、相关系数0.72,预报效果总体良好。就不同季度而言,预报综合考核评分值在第一、四季度相对较高;相关系数在第三、四季度相对较高。预报综合考核评分值及相关系数的波动与广州气象和污染特征有关。

广州市近地面臭氧时空变化及其与气象因子的关系

利用2012年1月至2016年2月广州市环境空气自动监测数据和气象观测数据,对广州市近地面臭氧的时空分布特征及其与气象因子的关系进行分析。结果表明:2012—2015年广州市臭氧日最大8 h滑动平均值的第90百分位数波动变化,年变化率依次为-14.3%、5.8%、-12.1%;广州市臭氧浓度呈现夏、秋季高,春、冬季低的显著季节变化特征;臭氧日最大8 h平均值的月均值和第90百分位数最高的月份一般分别出现在10月和7—8月;臭氧浓度的日变化曲线为单峰型,最大值一般出现在14:00或15:00;臭氧浓度随垂直高度的升高而增大,从低层(6 m点位或地面站)到中层(118 m和168 m点位)、中层到高层(488 m点位)臭氧日最大8 h滑动平均值的增长率分别为18.3%和39.1%;广州市中心城区臭氧浓度低于南北部城郊,夏、秋季高值区与夏、秋季主导风向相对应;臭氧浓度受降水、气温、相对湿度和风速等气象因子影响,臭氧浓度的超标是多种因素综合作用的结果。

广州城区近地面层大气污染物垂直分布特征

为更好地了解广州城区近地面层大气污染物的扩散与输送过程,利用广州塔4层大气污染物垂直梯度观测平台(高度分别为地面、118、168和488 m)于2014年1月—2015年12月对多种大气污染物进行连续观测,分析了广州城区近地面层大气污染物的垂直分布特征.结果表明:1ρ(PM_(10))、ρ(PM_(2.5))、ρ(PM1)、ρ(NO_2)和ρ(NO)随高度的上升而降低,其中ρ(PM_(10))、ρ(PM_(2.5))和ρ(PM1)在低层(地面点位)—高层(488 m点位)的递减率分别为35%、30%和26%,ρ(NO2)和ρ(NO)分别为75%和84%;ρ(O_3)随高度上升而增加,其低层—高层的增长率为135%;ρ(SO_2)和ρ(CO)则随高度上升先增后减.2除ρ(O_3)外,其余污染物浓度均符合"冬强夏弱"的季节特征,ρ(O3)则在夏秋季较高,春冬季较低.冬季ρ(PM_(10))、ρ(PM_(2.5))、ρ(NO_2)和ρ(NO)高、低层间差异为全年各季最大,分别为38.6、18.5、49.4和31.9μg/m^3.3各污染物小时浓度日变化特征均不同程度地受混合层发展过程的影响,各高度污染物浓度在一天中混合层高度最高的时段(12:00—17:00)最接近,而在其余时段分层较明显.除O_3外,其余污染物质量浓度在中、低层大致呈早晚双峰分布,而在高层大致呈单峰分布.ρ(O_3)则在各层均保持单峰分布,峰值一致出现在14:00.4对一次典型污染过程分析发现,不同高度的ρ(PM_(2.5))和ρ(NO_2)最大差值分别可达183.0和148.0μg/m^3,ρ(PM_(2.5))显著地受到本地近地面污染源的影响,污染物高浓度区域主要集中在488 m以下.

广州市春季一次沙尘天气过程综合观测

2017年4月21—23日广州市经历了一次远距离传输的沙尘天气过程,为了解沙尘过程对广州市空气质量的影响,基于广州市大气超级站,利用单颗粒气溶胶质谱(SPAMS)、气溶胶激光雷达观测数据并结合HYSPLIT后向轨迹模型分析了沙尘过程细颗粒物组分及污染来源贡献变化和沙尘气溶胶的来源及路径。结果表明:受沙尘过境影响,PM_(10)浓度大幅升高,PM_(2.5)/PM_(10)最小值仅为12.1%;沙尘过境期间影响近地面颗粒物的沙尘高度主要分布在1 km以下区域,近地面颗粒物消光系数均值为100.11 Mm^(-1),探测到最大退偏振比为0.28。SPAMS研究发现沙尘过境期间含硅酸盐颗粒物(SI)的细颗粒物数浓度比例达25.9%,是沙尘过境前的1.4倍;PM_(2.5)中扬尘贡献率明显增大,达到了17.3%,是沙尘过境前的1.9倍。后向轨迹模型HYSPLIT显示此次沙尘为典型的北方沙尘传输,沙尘源自中国西北地区,传输方向为自西北输送至华东地区后,转为东南方向影响广州市。

2021年广州市臭氧污染特征及气象因子影响分析

为深入认识臭氧(O_(3))污染特征及气象学成因,也为O_(3)污染预警预报和防控治理提供技术支撑,利用2021年广州市环境空气质量自动监测数据和气象观测资料,综合探讨了广州市O_(3)污染特征及气象因子和地面天气形势的影响,并对1次O_(3)持续中度污染过程进行分析。结果表明,O_(3)为2021年广州市最主要的大气污染物,O_(3)污染时间提前。O_(3)日最大8 h滑动平均值(O_(3)-8 h)与日照时数和气温均呈显著正相关,相关系数分别为0.643^(**)和0.332^(**),与风速、降水量、气压和相对湿度均表现为显著负相关,相关系数分别为−0.355^(**)、−0.239^(**)、−0.208^(**)和−0.139^(**)。O_(3)-8 h与日照时数/风速比值的相关系数为0.745^(**),高于O_(3)-8 h与任一单项气象因子的相关系数,其线性拟合方程(O_(3)-8 h为因变量,日照时数/风速比值为自变量)的斜率随着上午07:00 NO_(2)浓度区间的升高呈现先增后减的变化。O_(3)-8 h与风速在干、湿季的相关系数分别为−0.514^(**)和−0.172^(*),与相对湿度在干、湿季的相关系数分别为0.041和−0.469^(**),季节差异较大。O_(3)-8 h随相对湿度的增大呈先升后降的变化,当相对湿度大于80%,O_(3)-8 h明显下降。造成2021年O_(3)污染主要有均压场、弱低压槽和弱高压脊这3种地面天气形势,其中受均压场控制时O_(3)超标天数最多且O_(3)-8 h最高。广州市O_(3)污染具有持续性和区域性特征。4月30日—5月1日广州市出现的连续两天O_(3)中度污染为地面低风速、日照时间长、风场持续转变等因素造成O_(3)聚集,再加上夜间逆温造成前体物累积与白天辐射增强加速O_(3)生成综合作用的结果。

广州市冬季PM_(2.5)污染过程二次水溶性无机离子组分特征

为了解广州地区灰霾天气成因,基于城市超级站,对2013年12月1日—12月8日期间2次灰霾天气过程的水溶性无机离子污染特征进行研究。结果表明:监测期间二次离子(SNA)SO_4^(2-)、NO_3^-、NH_4^+分别占PM_(2.5)质量浓度的15.8%、7.4%、7.0%;2次污染过程SNA对PM_(2.5)贡献显著,机动车排放和燃煤是PM_(2.5)的主要污染来源。广州冬季属于富氨区,2次污染过程都伴随着NH_4^+显著增加,NH_4^+主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3形式存在。

广州市PM_(2.5)质量浓度垂直分布在线监测研究

广州塔空气质量自动监测站在地面至高空500 m高度内布设了4个站点。在自动站内利用PM_(2.5)质量浓度点式在线监测和激光雷达消光系数遥感监测技术,实现对PM_(2.5)质量浓度垂直分布的在线监测,监测方法具有很高的时间分辨率和空间分辨率。利用该方法开展阶段性监测表明:PM_(2.5)质量浓度与355 nm消光系数间具有很好的线性关系,R2达到0.853 7,利用线性关系式可反演PM_(2.5)质量浓度。对200 m^550 m间反演结果分析表明:反演结果与在线监测数据具有很好的相关性,相关系数达到0.868以上;PM_(2.5)质量浓度随着高度改变呈显著的对数相关关系,R2达到0.992 6。

广东省广州生态环境监测中心站开展“践行绿色发展 喜迎建党百年”义务植树活动

习近平总书记在去年底召开的联合国气候雄心峰会承诺,到2030年,中国森林蓄积量将比2005年增加60亿立方,既充分展现了我国应对气候变化的坚定决心和重信守诺的责任担当,也对我国的植树造林工作提出了更高的目标要求。为响应总书记号召,3月12日下午,在第43个植树节来临之际,恰逢中国共产党建党100周年,广东省广州生态环境监测中心站在站大楼广场组织开展了一次以“践行绿色发展喜迎建党百年”为主题的义务植树活动,广州市生态环境局夏育民副局长及广东省广州生态环境监测中心站70余名职工参加了这次活动。

广州市环境监测中心站开展“山水林田湖草是生命共同体”义务植树活动

天朗气清,春意盎然,又到了植树造林的大好时节。在全国疫情防控形势持续向好,复工复产不断推进的时刻,习近平总书记在参加首都义务植树活动时强调,义务植树既是以实际行动促进经济社会发展和生产生活秩序加快恢复,又是倡导尊重自然、爱护自然的生态文明理念,促进人与自然和谐共生。