洛阳市PM2.5和O3相关性特征分析

利用洛阳市环境空气质量自动监控系统数据,对洛阳市 2020-2023 年 PM2.5和 O3数据特征统计分析,研究了 PM2.5和 O3的年际、月际变化,探究了 2023 年污染因子、气象条件对 PM2.5和 O3的相关性影响。结果表明,2020-2023 年 PM2.5年均浓度、O3-8h-per 浓度均超过环境空气质量二级标准值,PM2.5和 O3-8h-per 峰值月份分别为 1 月、6 月。PM2.5与 O3在冷季和全年水平上呈负相关性;平均温度低于 20℃时 PM2.5与 O3呈负相关性,高于 20℃时二者呈正相关性;相对湿度低于 75%时,随相对湿度的增加,PM2.5与 O3的负相关性增强;平均风速小于 5.5 m/s 时,随风速的减小,PM2.5与 O3的负相关性增强;气压高于 970 hPa 时,PM2.5与 O3在 0.01 水平上相关性显著,二者呈负相关性。

pm2.5和O3污染现状与防治对策

随着工业化和城市化的快速发展,空气污染问题日益突出,尤其是PM2.5和O3污染对人类健康和生态环境的影响引起了广泛关注。尽管政府已经采取了一系列措施来改善空气质量,但这些努力并未完全解决问题。因此,深入研究PM2.5和O3污染的现状,提出有效的防治对策,对于保护人类健康和促进可持续发展具有重要意义。本文旨在分析我国城市中PM2.5和O3污染的现状,并提出相应的防治对策,以期为解决这一问题提供参考。

2014—2021年山东省PM2.5-O3复合污染时空演变探究

基于2014—2021年山东省16个地级市的PM2.5和O3日均浓度数据,分析了PM2.5-O3复合污染的时空变化特征,包括年际变化特征、月际变化特征、日空间分布特征。结果表明:PM2.5-O3复合污染日在2014—2015年上升,在2015—2021年持续下降;PM2.5-O3复合污染日主要集中在4—7月,1月、2月均未出现复合污染日;PM2.5-O3复合污染日天数空间分布差异明显,东部沿海城市复合污染日天数明显少于中西部城市。

德州市PM2.5-O3复合污染特征及气象因素影响分析

为了解德州市PM2.5-O3复合污染特征及气象成因,基于2014—2021年德州市大气污染物和气象要素站点数据,对德州市PM2.5-O3复合污染特征、污染物浓度相关性及关键气象因素进行分析。结果表明:①2014—2021年德州市单PM2.5污染日天数总体呈下降的趋势,单O3污染日天数呈上升趋势,复合污染日天数在2015年最多,2015—2021年复合污染日天数逐渐减少,但并未消除;复合污染日主要出现在5—7月,月际变化趋势呈“倒V”型。②各站点PM2.5和O3日均浓度在夏季均呈正相关,春季和秋季分别以正相关和负相关为主,但相关性不明显,冬季两者均呈负相关。③在温度为20.0~27.0 ℃、风速为1.5~2.2 m/s、气压为1003.6~1010.7 hPa、相对湿度为59 %~75%的气象条件下更易出现PM2.5-O3复合污染。

徐州市大气PM2.5与O3作用关系的季节变化

通过2013~2017年徐州市环境监测资料分析季风影响下主要大气复合污染物PM2.5和O3的相关性,并基于气象观测资料进一步探究PM2.5和O3相互作用机制的季节变化特征.结果表明:夏季风季节,PM2.5和O3呈正相关,相关系数高达0.56;冬季风季节,PM2.5和O3呈负相关,相关系数为-0.34,均通过了99%的置信检验,表明徐州市PM2.5和O3相互作用呈现相反的季节变化.夏季风季节,太阳辐射强,气温较高,大气氧化性较强,O3主导大气氧化性,大气氧化性通过促进二次颗粒物生成使得PM2.5浓度升高,夏季风季节以O3对PM2.5的促进作用主导城市大气复合污染变化;冬季风季节,太阳辐射弱,气温较低,大气氧化性较弱,高浓度的PM2.5削弱太阳辐射抑制大气光化学,导致O3生成率降低,冬季风季节以PM2.5对O3的抑制作用主导城市大气复合污染变化.

海陆风对天津市PM_(2.5)和O_3质量浓度的影响

静稳天气下局地环流往往会对污染物的传输扩散起重要作用.根据天津市地处渤海西岸,常年受到海陆风影响的特点,综合气象、环境资料及HYSPLIT模型,针对沿海、市区、城郊、山区等代表性站点,研究了海陆风对天津市ρ(PM_(2.5))和ρ(O_3)的影响.结果表明:①2015年天津市海陆风天数为78 d,占全年的22%;海陆风多集中于6—9月,其中,7月海陆风日最多、2月最少.②ρ(PM_(2.5))和ρ(O_3)季节性变化和空间分布特征不同.春、夏两季ρ(PM_(2.5))山区最高、城郊最低;秋、冬两季ρ(PM_(2.5))市区最高、山区最低.春、秋两季ρ(O_3)沿海最高、市区最低;夏季ρ(O_3)山区最高、沿海最低.③海陆风对ρ(PM_(2.5))有扩散作用,对ρ(O_3)有增加作用.海陆风对沿海ρ(PM_(2.5))扩散作用最为明显,致使冬、秋两季ρ(PM_(2.5))分别下降20. 2%和7. 9%;对城郊ρ(O_3)增加作用最为明显,致使秋、夏两季ρ(O_3)分别升高39. 8%和16. 2%.④个例研究表明,海风向内陆推进过程中垂直方向最高可达1 000m,受海风影响天津市ρ(PM_(2.5))下降,陆风使得ρ(PM_(2.5))小幅上升,海陆风总体起扩散作用;海陆风使天津市ρ(O_3)日变化出现3个峰值,日均值明显增大,其中,城郊增幅(68. 2%)最大.研究显示,海陆风对天津市ρ(PM_(2.5))有扩散的作用,但会增高ρ(O_3).

商业V_2O_5-WO_3/TiO_2催化剂SCR脱硝过程中PM_(2.5)的排放特性及影响因素研究

针对V2O5-WO3/Ti O2商用催化剂,采用电称低压冲击器(ELPI)、PM10/PM2.5采样器、X-射线衍射(XRD)、场发射扫描电镜-能谱分析(FSEM-EDX)等对SCR烟气脱硝中形成的细颗粒粒径分布、形貌、元素及物相组成进行了测试分析,并研究了烟气组分及反应条件对SCR脱硝系统出口细颗粒物性的影响。结果表明,SCR脱硝过程中会形成不少亚微米级颗粒,主要成分为硫酸铵以及硫酸氢氨,晶型呈块状。细颗粒生成量随反应温度的升高和NH3/NO摩尔比的增加而增加,在脱硝效率较高时,颗粒物形成量也趋于增多;烟气中SO2、H2O和O2浓度的增加均会导致细颗粒物形成量的增加。导致细颗粒物产生的主要原因可归结于催化剂的活性组分对SO2的氧化以及SCR脱硝反应中NH3的逃逸。

佛山西部秋季O3与PM2.5来源解析

文章选取佛山高明区国控点高明孔堂作为珠三角西部的体表性站点,选用2017年10月为秋季代表性月份,利用WRF-CAMx模式的源解析工具OSAT/PAST进行了高明PM2.5与O3来源解析。高明区本地排放对高明孔堂站点PM2.5浓度贡献约为12%,佛山市其他区对高明孔堂站点PM2.5浓度贡献约为21%、广州市与深莞惠(深圳、东莞、惠州)分别贡献了13%,中山与珠海共贡献了10%;工业源、交通源、电厂源、农业源与居民燃烧源分别贡献了29%、20%、14%、11%与6%,天然源贡献仅为1%。高明区本地前体物排放对高明孔堂站点O3浓度贡献约为3%,佛山市其他区贡献约为16%,广州市、粤东北(韶关、河源、粤东5市)、深莞惠与清远市对高明孔堂站点臭氧浓度贡献分别约为22%、19%、15%和13%。天然源、工业源、交通源的O3贡献较大,分别贡献了28%、24%与22%,电厂源和其他源分别贡献了10%与16%。由于大气污染物气固性质差异与化学特性的差异,本地排放对PM2.5的贡献大于对O3的贡献。使用模型法进行大气污染物来源解析时,若本地的范围定义得越大,则本地排放的贡献就会越大。

杭州市G20峰会保障期间PM2.5和O3污染特征与区域传输影响研究

分析了2016年杭州市G20峰会保障期间(8月24日至9月6日)的环境空气质量,利用WRF-CMAQ模型研究了区域传输对杭州市G20峰会保障期间PM2.5和O3污染的影响。结果表明,G20峰会保障期间,杭州市PM2.5日均质量浓度平均值为31.3μg/m^3,逐日浓度均达到《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准(75μg/m^3)的要求,8月31日出现PM2.5浓度上升趋势,9月1日达到最高47.0μg/m^3;O3最大8h质量浓度平均值为159.9μg/m^3,8月24日至25日和8月28日至31日两个时段O3浓度出现了超过GB 3095-2012二级标准(160μg/m^3)的情况。杭州市本地减排对PM2.5浓度下降贡献70%,浙江省其他地市贡献16%,江苏省、上海市以及安徽省与江西省分别贡献了8%、4%、2%,区域联防联控对杭州市PM2.5浓度的改善具一定的作用。精准控制上风向O3前体物排放可在一定程度上缓解杭州市的O3污染。

北京夏季典型PM_(2.5)与O_3相继重污染事件分析

根据北京市环境保护监测中心发布的PM_(2.5)和O_3小时质量浓度及气象、卫星遥感数据,分析了2013年7月2日至10日北京典型PM_(2.5)及O_3重污染过程的质量浓度特征及在大气边界层过程各个阶段的质量浓度演变。结果表明,北京夏季O_3质量浓度先于PM_(2.5)达到峰值,而天气型演变是导致这一现象的主要原因。具体过程为:1)重污染初始阶段,高压天气型利于前体物积累,PM_(2.5)及O_3质量浓度升高;2)在反气旋中部,由于各种污染物质量浓度较低,对大气紫外波段辐射的吸收较弱,导致该阶段紫外辐射强,因而加快了O_3生成的光化学反应,O_3质量浓度最先达到峰值;3)在反气旋后部,随PM_(2.5)质量浓度增加,辐射变弱,因此O_3质量浓度增加速度下降,而受高压后部影响,区域内PM_(2.5)经东南风输送通道进入北京,导致北京PM_(2.5)质量浓度相继达到峰值;4)在重污染清除阶段,在北方反气旋前部的冷锋清除作用下,PM_(2.5)及O_3质量浓度同时降低至谷值。

O_2/CO_2气氛添加CaCO_3对徐州烟煤PM_(2.5)排放的影响

采用管式炉研究了在O2/CO2气氛下添加CaCO3对PM2.5(空气动力学直径小于2.5,μm的颗粒物)排放特性的影响.试验采用荷电低压撞击器(ELPI)采集和分析燃烧后的PM2.5.结果表明,添加CaCO3是燃烧过程中影响PM2.5生成的重要因素.添加CaCO3后,生成PM1的数密度和质量浓度均降低,而PM1-2.5的数密度和质量浓度均略有增加,PM2.5粒径分布均呈双峰分布,峰值点分别出现在0.2,μm和2.0,μm左右.随着CaCO3添加质量分数的增加,PM2.5中的S、Pb、Cu、Na和K几种元素的浓度呈下降趋势.

长三角地区城市O3和PM2.5污染特征及影响因素分析

O3和PM2.5是影响长三角地区空气质量的主要污染物。利用2016年33个城市大气环境监测站6项污染物的小时浓度及4个省会城市的气象数据进行统计分析,研究了该地区O3和PM2.5浓度的时空分布特征及其影响因素。结果表明:长三角地区O3年平均浓度为50~73μg·m-3,平均为61μg·m^-3;除芜湖和宣城外,其余31城市均存在不同程度的超标状况,超标率为0.34%~18.86%,平均为5.68%。O3在5月和9月达到浓度高值;四季O3日变化均呈单峰型,峰值出现在15∶00,夏季O3峰值浓度最高值为157μg·m^-3。O3浓度沿海城市整体高于内陆城市;夏季宿迁—淮安—滁州片区O3污染较重。O3与NO2、CO显著负相关,且与NO2相关性较强;O3与气温、日照时数显著正相关,与相对湿度、降水呈负相关。PM2.5年平均浓度在25~62μg·m-3范围内,平均为49μg·m^-3;各城市均出现PM2.5超标,滁州PM2.5超标率最大,为23.91%。PM2.5在3月和12、1月达到浓度峰值;其日变化呈双峰型,09∶00—10∶00和22∶00—23∶00达到峰值。冬季徐州PM2.5浓度最高,为102μg·m^-3。PM2.5与NO2、CO、SO2、PM10显著正相关,与气温、风速、降水负相关。

近10年中国三大经济区太阳总辐射特征及其与O_3、PM_(2.5)的关系

采用中国地面气象观测站网2007～2016年的辐射日值数据集和中国空气质量在线监测平台2014～2016年逐日观测数据,分析了京津冀、长三角和珠三角近10a太阳总辐射年际和季节变化,近3a臭氧日最大8h平均(O_(3_8h_max))和细颗粒物(PM_(2.5))的污染过程频次变化,通过不同因子及其不同强度等级的分型统计,探讨PM_(2.5)、O_(3_8h_max)与太阳总辐射的关系.结果表明:京津冀近10a太阳总辐射显著上升,京津冀春季和珠三角夏季太阳总辐射显著上升.三大经济区PM_(2.5)污染过程年频次均呈现逐年递减,且从北到南递减;O_3污染过程年频次时间上呈现先减后增,空间上京津冀多于长三角和珠三角.三大经济区O_(3_8h_max)与太阳总辐射相关系数均在0.71以上,有较强的正相关;而PM_(2.5)与太阳总辐射的相关性具有区域差异性.三大经济区不同季节不同太阳总辐射下O_(3_8h_max)与PM_(2.5)的相关关系差异显著,其中京津冀春夏秋三季O_(3_8h_max)与PM_(2.5)在强太阳总辐射下有较好的正相关,冬季则存在一定的负相关;长三角四季两者相关性均较弱;珠三角夏季两者正相关最为显著;不同PM_(2.5)浓度下O_(3_8h_max)与太阳总辐射的线性拟合效果较好,体现出较强的正相关关系,各经济区拟合曲线的倾向率均随PM_(2.5)升高而增大.PM_(2.5)>75μg/m^3时拟合优度均达到最大.

山东省2015年PM_(2.5)和O_3污染时空分布特征

利用中国环境监测总站的城市空气质量自动监测数据,分析了2015年山东省细颗粒物(PM_(2.5))和臭氧(O_3)污染的时空分布特征,并初步探讨了其与气象要素的相互关系。研究发现:山东省PM_(2.5)年均质量浓度和年超标天数的空间分布均呈现由东部向西部递增的趋势,半岛地区的浓度最低,其他地区浓度均较高,年均质量浓度最大值出现在德州(101μg/m^3)。各城市PM_(2.5)的月均质量浓度均呈现出季节性变化,冬季最高,夏季最低。O_3-8h年均值和O_3年超标天数的空间分布与PM_(2.5)不同,半岛地区污染天数最少,其次为南部地区,中部地区和西北部地区污染最为严重并且各区域的城市之间O_3污染情况存在较大差异,具有明显的局地性特征。O_3质量浓度在春末夏初最高,超标现象主要出现在5—8月。分析各城市PM_(2.5)污染和O_3污染的协同性与差异性发现,虽然不同城市之间两者污染情况存在一定差异,但整体上看,山东省大气复合污染特征明显,全年有10个城市的PM_(2.5)和O_3同时超标天数都在20 d以上,并且该现象主要发生在夏季。夏季高温低湿的大陆气团控制更有利于O_3和PM_(2.5)叠加共存形成复合型污染。温度≥26℃时,O_3-8 h与PM_(2.5)日均质量浓度的相关系数为0. 63,相对湿度≤60%时,两者相关系数为0. 69。此外,当在大陆气团的控制下发生O_3污染时,相对湿度的提高更有利于PM_(2.5)浓度的增加。

北京一次近地面O_3与PM_(2.5)复合污染过程分析

利用O_3、PM_(2.5)监测数据、紫外辐射观测数据及气象观测资料,结合WRF模式模拟的大气环境背景场,分析了2014年9月3—8日北京一次近地层O_3与PM_(2.5)复合污染过程。结果表明,O_3和PM_(2.5)出现高质量浓度污染与大陆高压和副热带高压系统的相继持续控制有关,较强的紫外辐射及高压形成的下沉气流是造成边界层复合污染,尤其是O_3污染的主要原因。此次复合污染过程中,O_3于9月4—7日连续4 d超标,PM_(2.5)于9月5—7日连续3 d超标。造成这一现象的原因为:受大陆高压和副高的持续高压影响,北京地区天气晴朗、紫外辐射较强,地面风场较弱,700 h Pa以下持续存在下沉气流,O_3日均质量浓度逐日上升,于9月5日先到达峰值,同时PM_(2.5)日均质量浓度逐日升高;6日在副高西部边缘偏南暖湿气流输送及形成的平流逆温作用下,PM_(2.5)质量浓度突增,削弱了太阳紫外辐射强度,O_3质量浓度开始下降。此后,在低压槽作用下PM_(2.5)质量浓度增到峰值,O_3质量浓度保持下降趋势。9月5—7日形成了3 d的O_3与PM_(2.5)复合污染事件。

云南高原清洁大气环境背景下蒙自市PM2.5和O3相关性分析

近年来蒙自市PM2.5和O3质量浓度均有所增加,分析两者的变化特征及其影响因素,对蒙自市大气环境治理具重要应用意义。应用蒙自市2015—2019年大气环境监测资料,分析云南高原清洁大气环境中PM2.5和O3之间的相互作用。结果表明:与云南高原夏季风盛行的雨季(5—10月)相比,东亚冬季风控制的云南高原干季(11月至次年4月)是蒙自市PM2.5污染和O3污染多发季节,但与中国中东部地区相比大气污染水平均较低。干季和雨季的PM2.5和O3变化均呈显著正相关,且干季相关性(r=0.62)大于雨季(r=0.43),两个相关性均通过了99%的置信检验,表明大气环境清洁的云南高原具有特殊的PM2.5和O3相互作用关系。基于气象和环境观测资料,进一步分析PM2.5和O3的相互作用潜在机理。云南高原低纬度的蒙自市总辐射曝辐量无明显干雨季节差异,这与云和降水对太阳辐射影响的干雨季节变化密切相关。雨季高温多云、降水集中,降水的湿沉降降低PM2.5质量浓度,同时削弱到达地面的太阳直接辐射,减弱大气光化学反应的O3产生;在云和降水缺少的干季,云对太阳辐射的减弱影响偏弱,大气光化学作用较为显著,O3质量浓度较高,大气氧化作用较强,但无明显干雨季节差异。高原清洁大气中低浓度水平的PM2.5季节性增加也难以有效地削弱到达地面的太阳直接辐射,对O3的生成无明显的抑制作用。因此,清洁大气环境背景下云南高原低纬度城市大气复合污染主要表现为O3主导的大气氧化性变化影响二次PM2.5生成。

长株潭城市环境空气中PM_(2.5)和O_3质量浓度的相关性研究

PM2.5与O3均为导致城市环境空气质量恶化的主要污染物,采用自动设备监测湖南省长沙、株洲、湘潭3市商业区和郊区空气中的PM2.5和O3质量浓度,并对数据进行相关性分析。结果表明:PM2.5和O3质量浓度的季节性变化大,其中O3质量浓度夏、秋2季高,春、冬2季低;PM2.5则秋、冬2季高,春、夏2季低;O3质量浓度峰值一般出现在当天午后,PM2.5质量浓度峰值一般出现在上午;空间分布上,O3质量浓度在郊区站点相对较高,而PM2.5质量浓度在商业区站点较高。PM2.5与O3质量浓度变化以负相关为主,即PM2.5质量浓度高时,O3质量浓度则低,反之亦然,二者一般不产生叠加污染。总体上,夏、秋季节应主要防O3污染,春、冬季节则主要防PM2.5污染。

湘潭市PM2.5和O3的污染特征及气象参数的影响

利用湘潭市2013~2015年逐日的空气质量数据及同期气象资料,分析了湘潭市PM2.5和O3的污染特征及气象参数的影响。结果表明:湘潭市空气质量较好,全年以优良天气为主,其中良好天气占50.2%;主要空气污染物为细颗粒物PM2.5。湘潭市PM2.5的月、季变化特征明显,秋冬污染严重,夏季空气质量最好;O3则夏季高,冬季低。

云贵高原城市冬夏季PM_(2.5)与O_3相互作用机理——以贵阳市为例

在对环境细颗粒物进行治理的过程中,一些地区随着PM_(2.5)下降而出现O_3浓度增加的现象。分析两者的变化规律和影响因素,对云贵高原大气PM_(2.5)和O_3治理具有参考意义。利用贵阳2013—2017年PM_(2.5)与O_3监测数据及太阳辐射、温度等气象观测资料,采用对比观测方法分析大气复合污染中PM_(2.5)和O_3在不同季节相互作用的机理和变化特征。结果表明:不同气象条件下,PM_(2.5)和O_3的相互作用表现为:夏季,高浓度的O_3在较强的大气氧化条件下可促进二次颗粒物形成,增加环境中PM_(2.5)的浓度水平,两者表现为正相关(r=0.609,P<0.01);冬季,较高浓度的PM_(2.5)削弱了太阳辐射,同时抑制O_3的产生,两者表现为负相关(r=-0.373,P<0.01)。PM_(2.5)与O_3在不同季节的相互作用机理受温度和太阳辐射等气象因素影响,夏季光化学反应速率较高,O_3二次生成浓度相对较高,且多种污染物共存;冬季,采暖期细粒子排放增加,大气层结稳定促使PM_(2.5)在大气中累积,导致气溶胶光学厚度增大,削弱了到达地面的太阳辐射,加之贵阳冬季太阳辐射只相当于夏季的2/5,抑制了生成O_3的光化学反应,空气污染以PM_(2.5)为主。综上,贵阳大气复合污染的季节变化可由大气环境中PM_(2.5)和O_3的季节性相互作用决定。

北京北郊清洁区PM_(2.5)和O_3变化特征对比分析

利用北京西北部野鸭湖湿地生态气象站(YYH)、东北部上甸子本底站(SDZ)2014年PM_(2.5)、O_3和同期气象观测资料,对比分析北京北郊清洁地区PM_(2.5)和O_3浓度的变化规律及主要的影响因素。研究结果表明:两站PM_(2.5)年均值,O_3小时均值较为接近。两站PM_(2.5)浓度在重污染月份(2、7、10月)较高,6和12月较低。野鸭湖站O_3浓度高值出现在4月,上甸子站为7月,1月均最低。两站各季PM_(2.5)浓度日变化大致为双峰型,O_3浓度日变化为单峰型,其中野鸭湖站PM_(2.5)双峰型更加显著,O_3浓度变化曲线也比上甸子站更具城市特征。风向对两站PM_(2.5)浓度变化的影响较O_3更明显,野鸭湖地区偏东北风容易造成污染物积累,上甸子污染物主要受来自西南部城区污染的输送。受局地环流影响时上甸子站PM_(2.5)浓度更高,而受明显的天气系统影响时,野鸭湖站由于其特殊的地形,污染物扩散能力较差,PM_(2.5)浓度会明显高于上甸子地区。