2016~2020年成都市控制PM_(2.5)和O_(3-8h)污染的健康效益评价

细颗物(PM_(2.5))和臭氧是我国主要的大气污染物,严重危害人群健康.为评估成都市大气污染防治行动实施期间PM_(2.5)和臭氧对人群健康的影响,首先,利用流行病学中的广义相加模型和非线性分布滞后模型估算了2014~2016年成都市PM_(2.5)和臭氧最大8 h滑动平均(O_(3-8h))浓度变化对居民疾病死亡影响的暴露-反应关系系数(β),在此基础上,采用环境风险和环境价值评估法估算2016~2020年成都市PM_(2.5)和O_(3-8h)浓度暴露水平变化的健康收益.结果表明:(1)2016~2020年成都市的ρ(PM_(2.5))年均值呈逐年下降趋势,从63μg·m^(-3)降至40.92μg·m^(-3),年均下降率约为10.14%;与之相反,ρ(O_(3-8h))年均值从155μg·m^(-3)升至169μg·m^(-3),年均增长率约为2.23%.(2)成都市PM_(2.5)对全因、心脑血管和呼吸系统疾病早逝人数影响的暴露-反应关系系数β分别为0.0003600、0.0005001和0.0009237;O_(3-8h)对应的β分别为0.0003103、0.0006726和0.0007002.(3)假设ρ(PM_(2.5))年均值削减至国家二级标准限值后(35μg·m^(-3)),带来的健康受益人数和经济效益呈逐年下降趋势,可避免的全因、心脑血管和呼吸系统疾病早逝人数分别从2016年的1128、416、328例降至2020年的229、96和54例.近5年可避免的全因早逝人数共计3314例,对应的健康经济效益为76.60亿元.(4)假设ρ(O_(3-8h))年均值削减至世界卫生组织规定的浓度限值(70μg·m^(-3)),带来的健康受益人数和经济效益呈上升态势,可避免的全因、心脑血管和呼吸系统疾病早逝人数分别从2016年的1919、779和606例升至2020年的2429、1157和635例.可避免的全因和心脑血管疾病早逝年均增长率分别为6.85%和10.72%,高于O_(3-8h)浓度年均上升率.近5年可避免的全因早逝人数为10790例,对应的健康经济效益为266.20亿元.成都市细颗粒物治理成效显著,但臭氧污染凸显,臭氧已经成为危害成都市居民健康不可忽视的大气污染物,加强PM_(2.5)和O_(3)协同治理刻不容缓.

上海市奉贤区2016-2018臭氧污染特征分析

通过奉贤区4个空气自动监测站,获得2016年-2018年臭氧8小时以及相关大气污染的监测数据。分析近年奉贤区臭氧污染的现状,以及季节对臭氧污染的影响,同时研究二氧化氮与臭氧污染之间的关系。结果表明,2016年到2018年奉贤臭氧均超过国家二级标准,且明显表现出春夏高峰现象。与二氧化氮之间呈反比关系。

气象条件对太原市臭氧浓度的影响研究

选取2015年-2020年太原市臭氧日最大8 h滑动平均(O_(3)-8h)浓度和气象资料,分析了O_(3)-8h浓度的变化特征及其影响因素。结果表明:太原市O_(3)-8h浓度年均值呈线性上升趋势;季节变化为夏季>春季>秋季>冬季;月变化曲线呈倒“v”状。臭氧超标日主要出现在5-8月。随着日最高气温(日照时数)的升高、气压的降低,O_(3)-8h浓度分别呈指数和线性增加的趋势。臭氧污染较为严重时,地面天气形势多为低压前部或均压场,高空受西南或偏南气流控制,日最高气温在30℃以上,日照时数在10 h以上,气压在925 hPa以下,几乎不存在降水。

2021年烟台市城市空气质量特征调查与分析

分析了烟台市城市空气质量特征,总结了烟台市2021年PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、CO-95per、O_(3)-8h-90per、空气质量指数(AQI)、首要污染物、空气质量指数类别。结果表明:2021年烟台市PM_(2.5)浓度最高月份为3月份(48μg/m^(3)),PM_(10)浓度最高月份为3月份(92),SO_(2)浓度最高月份为1月份(14μg/m^(3)),NO_(2)浓度最高月份为3月份(37μg/m^(3)),CO-95百分位数浓度最高为1月份(1.4μg/m^(3)),O_(3)-8h-90百分位数浓度最高为5月份(178μg/m^(3));7月份空气质量指数(AQI)最好,3月份AQI最差;首要污染物中,以O_(3)-8h合计天数最多(140 d),PM_(10)次之(70 d),PM_(2.5)排名第三位(49 d);全年365 d中,空气质量指数优98 d(26.85%),良218 d(59.73%),轻度污染42 d(11.51%),中度污染5 d(1.37%),重度污染和严重污染天数各为1 d。2021年烟台空气质量优良天数316 d,重度和严重污染天数占比较低,达到国家二级标准,大气主要污染物为O_(3)-8h、PM_(10)、PM_(2.5),春冬季污染较为严重,为制定后续空气质量提升策略提供数据支撑。

2022年烟台市交通路边空气污染特征研究

分析了烟台市城市交通空气污染的特征。结合烟台市2022年各交通站点PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、CO-95per、O_(3)-8h-90per、碳组分数据,分析了空气污染特征。结果表明:2022年烟台市交通点位空气质量基本处于优良水平,东海宾馆站和黄务交通站分别有23 d和32 d超过国家空气质量二级标准限值(AQI:100),超标率分别为6.3%、8.8%。各项特征因子均呈现较为明显的月际变化特征,其中PM_(2.5)、PM_(10)和CO呈现较为明显的先降后升变化趋势,冬季污染重,夏季污染轻,而O_(3)基本表现为先升后降的变化趋势,冬季污染轻,夏季污染重。作为颗粒物的重要组成成分,碳组分与颗粒物月际变化趋势较为一致,作为O_(3)生成的前体物,NO_(2)、NMHC与O_(3)月际变化趋势基本相反。针对2022年烟台交通站点中黄务交通站空气污染程度高于东海宾馆站,与黄务交通站所处港城西大街机动车通行量较观海路多,且以柴油型汽车排放为主有关,提出了应就柴油车尾气排放开展专项治理。

基于人工神经网络集合预报的济南市臭氧预报方法

由于观测的不准确以及资料分析、同化中的误差,单一预报仅是一个可能的解。为弥补其不足,提出了一种基于人工神经网络集合预报的臭氧(O_(3))预报模型,选取8类气象因子及2类污染物因子,搭建人工神经网络预报模型,并采用随机扰动方法,产生15组相互独立的随机扰动气象场,搭建人工神经网络集合预报模型,并以2013年—2019年5月—9月数据作为训练集,以2020年5月—9月数据作为测试集。结果表明:与单一人工神经网络预报相比,人工神经网络集合预报准确率明显提高,O_(3)污染命中率明显提高,O_(3)污染漏报率明显减少,O_(3)污染空报率略有增加;人工神经网络集合预报对O_(3)污染预报有过多倾向,而单一人工神经网络预报则有过少倾向;以2020年7月3日—9日的一次O_(3)重污染过程为例,与单一人工神经网络的确定性预报相比,人工神经网络集合预报能够更好地反映出污染的迅速累积上升及持续过程。通过提供定量的概率预报,人工神经网络集合预报可以给出多种可能性及其发生的概率,能为预报员提供包括不确定性在内的更多预报信息,该模型具有一定的实际应用价值。

化工区挥发性有机物与臭氧污染特征分析

为了解上海市奉贤区某化工区挥发性有机物与臭氧污染特征,根据2019-2020年奉贤区空气质量自动监测站O_(3)日最大8 h滑动平均浓度及化工区特征因子站挥发性有机物在线监测数据,本文分析了O_(3)浓度较高时期(5-9月)该区域VOCs与O_(3)的相关性。结果表明,观测期间,VOCs与O_(3)之间变化波动幅度接近,当VOCs日均浓度持续升高时,O_(3)浓度也不断上升。因此,要想实现O_(3)的有效控制,就要优先控制VOCs污染。

基于机器学习的珠三角秋季臭氧浓度预测

基于2015~2022年珠三角地区的臭氧(O_(3))日最大8 h浓度平均值[MDA8-O_(3),ρ(O_(3)-8h)]的观测数据和气象再分析数据,运用支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)、多层感知机(MLP)和轻量级梯度提升机(LG)这4种机器学习方法,建立MDA8-O_(3)预测模型.结果表明,对于全年MDA8-O_(3)预测而言,SVR模型的效果最好,决定系数(R^(2))达0.86,均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为16.3μg·m^(-3)和12.3μg·m^(-3);对于秋季MDA8-O_(3)预测而言,SVR模型的效果依然略优于LG和MLP,其R2、RMSE和MAE分别为0.88、19.8μg·m^(-3)和16.1μg·m^(-3),RF模型在秋季的预测效果最差.采用全年数据构建的模型对秋季MDA8-O_(3)的预测效果比仅采用秋季数据构建的模型效果好,R2相差0.08~0.14.