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1.
基于2008年9月—2010年9月河北固城生态与农业气象试验站多轴差分吸收光谱仪 (multi-axis differential optical absorption spectroscopy, MAX-DOAS) 获得的太阳散射光谱观测,反演计算该地区NO2对流层柱浓度,分析其季节、日变化特征以及不同来源输送的影响,并与同期NO2地面观测资料和卫星产品进行对比分析。发现固城站NO2对流层柱浓度冬高 (5.14×1016 cm-2) 夏低 (1.28×1016 cm-2);日变化形态在四季均呈现中午低、傍晚高的特征,且冬季最明显。与北京城市区域同期的观测相比,冬季固城站观测值略低,而在春、夏季则偏低较显著。地面风玫瑰图分析显示,来自SW, SSW, NE方向及ENE方向的污染输送对其贡献最大。与地面、卫星NO2观测的对比表明,MAX-DOAS反演的NO2柱浓度与地面观测浓度具有一致的季节和日变化特征,卫星反演的NO2对流层柱浓度产品在华北平原农村地区存在系统性低估。 相似文献
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利用卫星资料计算得到的对流层臭氧柱总量数据分析了近20年来全球对流层臭氧柱总量的全球分布特征，并对我国对流层臭氧的季节变化做了研究。利用对流层污染测量仪（MOPITT）的CO和全球臭氧监测仪（GOME）和大气制图扫描成像吸收光谱仪（SCIAMACHY）的NO2数据分析了关于对流层臭氧的分布特征及其原因。得出中高纬度地区对流层臭氧浓度存在规律的年内变化，对流层臭氧高浓度值的分布及变化与人类活动有密切关切。 相似文献
3.
利用臭氧探空资料,分析了西太平洋地区香港(Hong Kong)、那霸(Naha)和札幌(Sapporo)三个站点2000~2010年期间大气边界层内臭氧(O3)的季节分布和年变化趋势。结果表明,三个站点O3的季节分布存在明显的差异。其中,那霸和香港大气边界层内O3季节平均呈双峰值分布,其峰值分别出现在春季和秋季;而札幌站为单峰分布,峰值出现在春季。造成季节分布差异的主要原因包括人为污染源和自然因素如气象条件。另外,三个站点大气边界层内O3均呈上升趋势。其中札幌、那霸上升最快,分别达0.80 ppb a-1和0.77 ppb a-1。(ppb表示10-9,下同)香港的年际增长较不明显,但秋季增长却非常明显,高达1.21 ppb a-1。结合GOME (Global Ozone Monitoring Experiment) 和SCIAMACHY (Scanning Imaging Absorption Spectro Meter for Atmospheric Chartography)卫星反演的NO2数据发现,过去10年中国京津唐和东北地区的对流层内NO2柱总量增加极为迅速。这些O3前体物通过远距离输送是导致札幌、那霸O3浓度增加的主要原因之一。珠江三角洲人为污染源的增加及偏北气流的影响,是导致香港地区秋季O3增加的主要原因。 相似文献
4.
随着城市的发展,大气O3的污染不容忽视。文章以呼和浩特市2016—2021年大气O3浓度为研究对象,结合同期气象数据,采用相关分析等数理统计方法,分析了呼和浩特市大气O3浓度年际、季节以及月份动态特征规律,探讨大气O3浓度与关键影响气象要素之间的关系。结果表明：呼和浩特市大气O3作为空气首要污染物的天数在逐年增加;6年间O3浓度年际变化呈下降趋势,以-0.02μg·m-3的年均速率变化;O3浓度季节变化明显,夏季最高,其次是春季、秋季、冬季;O3月平均浓度呈倒“V”形单峰变化,主要在6—8月浓度较高,12月浓度最低,O3浓度超标日主要集中在6、7月;O3浓度与气象要素呈密切关系,在非采暖期,O3-8 h浓度与日平均气温和日照时数具有正相关趋势,与日平均气压、日平均相对湿度以及平均风速具有负相关趋势,降水对大气O3 相似文献
5.
为了解闪电对对流层上部NOx的贡献,本文利用美国全球水资源和气候中心（GHRC）提供的1995年4月~2005年12月的闪电卫星格点资料及高层大气研究卫星 (UARS) 上的卤素掩星试验装置 (HALOE) 1991年10 月~2005 年11月的观测资料,分析了中国地区闪电与对流层上部NOx体积混合比的时空分布特征及两者的相关性.结果表明:中国地区闪电和对流层上部的NOx在季节分布、年际分布和空间分布上保持很好的一致性,闪电是对流层上部NOx的重要来源;NO极值高度在350 hPa左右,云闪直接产生的NO是极值产生的主要原因,NO2的极值高度在250 hPa左右,因为闪电产生的NO在传输过程中会被氧化成NO2并通过雷暴的垂直输送作用抬升到更高高度;强对流活动有利于NOx的传输,而人类活动产生的NOx一般较难输送到对流层上部,因此闪电多发区的NOx极值较大,所在的高度也较高. 相似文献
6.
将INTEX-B排放源应用到空气质量模型Model3-CMAQ中,对中国地区对流层NO2的浓度分布进行了数值模拟,并与OMI卫星对流层NO2资料进行了对比和验证。结果表明：将INTEX-B排放源应用到Model3-CMAQ模式,模拟的NO2浓度在中国地区的分布、季节变化规律与卫星资料所得结果一致。敏感性试验表明,工业及电厂排放对NO2的浓度贡献最大,而交通排放的贡献相对较小,两种排放均主要集中在京津、长江三角洲等经济发达地区。 相似文献
7.
为了进一步了解青藏高原闪电的产生氮氧化物（LNOx）经由光化学反应对O3浓度变化及夏季O3低谷形成的可能影响,本文利用2005~2013年由OMI卫星得到的对流层NO2垂直浓度柱（NO2 VCD）、O3总浓度柱（TOC）和O3廓线以及星载光学瞬变探测器OTD和闪电成像仪LIS获取的总闪电数资料,对青藏高原和同纬度长江中下游地区的TOC和NO2 VCD月均值时空分布特征、闪电与NO2 VCD的相关性和O3的垂直分布特征及其与LNOx的关系进行了对比分析。结果表明,青藏高原的O3低谷主要出现在夏季和秋季,其TOC值比同纬度长江中下游地区低约10~15 DU（Dobson unit）。青藏高原NO2VCD总体较小,表现为夏高冬低的分布特征。青藏高原夏季O3浓度受南亚高压的影响总体呈减小趋势,但因强雷暴天气导致对流层中上部LNOx浓度升高,并随强上升气流向对流层顶输送,同时通过光化学反应使O3浓度增加,缩小了青藏高原和同纬度地区的O3浓度差,减缓了O3总浓度的下降,抑制了夏季O3低谷的进一步深化。 相似文献
8.
本文利用2017年彭州市大气污染物(SO2、NO2、O3、CO、PM10、PM2.5)小时浓度数据并结合地面气象观测资料,统计分析了该地区大气污染物浓度的演变规律及影响因素。结果表明:该地区细粒子(PM10和PM2.5)污染较为严重,O3次之,其它污染物浓度水平则低于国家新二级标准限值。观测期间,各污染物浓度表现出明显的日变化与季节变化,其中SO2、O3呈单峰型日变化,NO2、CO和细粒子则呈双峰型日变化;污染物浓度的季节变化基本表现为冬高夏低、春秋次之的变化特征(O3为夏高冬低),并且固态污染物(PM10、PM2.5)与气态污染物(NO2、CO)之间有显著的相关性。在污染物浓度与气象要素相关性分析中表明,湿度对于污染物浓度的影响整体上要弱于温度和风速,除了O3与温度、风速呈正相关外,其它污染物与两者均呈负相关。除此以外,风向对于当地各种大气污染物的积累与清除也有直接的影响。 相似文献
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利用2010—2012年对流层臭氧（O3）及其多种前体物的卫星遥感资料和全球水汽再分析资料,研究东亚区域O3及其前体物的时空分布,以及在中国东部（分为南、北两部分）相关性的季节变化。结果表明:东亚区域NO2与CO的对流层柱含量均表现为冬季高、夏季低的时空变化形式。O3对流层柱含量夏季达到峰值,冬季为谷值。中国东部的北部与南部地区O3与NO2均在夏秋季呈正相关,冬春季呈负相关。夏季大部分地区NOx的光化学循环反应对O3生成有积极的促进作用,冬季大部分地区O3的光化学循环生成受到抑制。O3与CO在北部地区夏秋季和南部地区夏季正相关性最大,无论是在北部还是南部地区,O3与CO的相关性在轻污染情况下最大,而在重污染和背景情况下较小,表明重污染气团向下风方的输送更有利于O3的光化学生成。O3与水汽在北部和南部地区的多数时间均呈较显著的正相关性,而在南部地区夏季和北部地区冬季具有较大的负相关性,反映出不同的环流形式、气团来源及伴随的天气条件变化对O3分布的影响。 相似文献
10.
利用1996年3月-2003年6月部分时段拉萨、西宁、北京3个站的臭氧探空资料验证了GOME（Global Ozone Monitoring Experiment）卫星臭氧廓线及对流层臭氧柱总量。对比结果表明:在对流层中下层,拉萨和西宁两地GOME与探空的平均偏差小于5%,北京地区平均偏差小于10%;在对流层上层/平流层下层,拉萨和西宁平均偏差小于10%,北京小于20%;在平流层中上层3个站的平均偏差均小于5%。在对流层上层/平流层下层区域,GOME与臭氧探空的平均偏差在北京明显高于拉萨和西宁。3个地区对流层柱总量的平均偏差都在10%以内,表明该资料可用于研究我国对流层臭氧总量的变化规律。同时段的GOME最低层（0~2.5km）月平均臭氧浓度对比结果显示,GOME结果同地面臭氧观测值有很好的相关性,GOME臭氧浓度反映了拉萨、瓦里关、临安地面臭氧浓度的主要变化特征。 相似文献
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利用2014年5月~2017年12月的成都市环境空气质量监测资料,分析了成都市空气污染情况及污染物浓度时空变化特征。结果表明:成都市空气质量以优良天气为主,市区的首要污染物以PM2.5为主,郊区以O3为主;灵岩寺监测点的PM2.5,PM10,NO2和CO四种污染物的质量浓度低于成都市区各监测点,O3的质量浓度高于成都市区各监测点,SO2的质量浓度值与成都市区各监测点相差不大;成都市各监测站点六种污染物质量浓度具有明显的年际变化、季节变化、月变化和日变化趋势,且成都市区各监测点的变化趋势比较一致。 相似文献
12.
利用2003—2008年北京地区3个酸雨观测站(北京市观象台、昌平站、上甸子站)的酸雨观测资料并结合探空及大气成分资料,分析了近年来北京地区的酸雨变化特征,研究了不同气象条件和大气污染物对酸雨的影响。结果表明:2003—2008年降水平均pH值均小于5.6,且近6年来,降水pH值呈波动下降的趋势。北京地区夏、秋两季降水平均pH值及K值较春、冬季节低;pH值及K值随降水量的增大呈下降趋势,而强酸雨频率则随降水量的增大呈上升趋势;在偏南气流影响下,降水酸度增强且酸沉降量大,酸雨污染严重;当连续发生逆温状况时,酸雨出现频率增大;大气污染物SO_2,NO_2,PM_(2.5)的浓度与降水pH值成负相关关系,说明近地层污染物浓度对降水酸度有重要影响。 相似文献
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空气污染能够影响人体健康、交通运输、农业生产等,会对国家经济造成损失。多年来,北京一直是空气污染严重地区,而冬季燃煤采暖是一个重要的原因。2016～2017年,北京大力优化采暖的能源结构,旨在改善空气质量。本文通过分析5个位于北京不同区域的空气质量监测站的PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO污染物浓度,对比了2018年和2015年的空气质量变化情况。结果显示:2018年5个站5种污染物浓度较2015均下降,平均下降幅度为37.3%,而5个站降幅最大的污染物浓度都是SO2,平均降幅为59.2%。进一步分析表明,两年5种污染物浓度的差距主要来自冬季的取暖时期。2018年冬季5个站重空气污染（PM2.5浓度>150 μg/m3）天数较2015年平均下降率高达91.3%,比其他季节多了41.3%。相较于2015年,5个站平均的2018年冬季5种污染物浓度平均下降值是其他季节的4.8倍,平均下降的幅度是其他季节的2.3倍。逐小时数据分析显示,2018年较2015年冬季污染物浓度下降比较大的时刻主要来来自暖更多的时间段。结合气象条件分析表明,北京冬季采暖优化很大程度地提高了空气质量,这为有相似采暖方式的城市的空气污染治理提供借鉴和参考。 相似文献
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利用成都市城区2015年12月~2019年12月污染物浓度及气象资料,对PM10、PM2.5、CO、O3、 SO2、NO2六种大气污染物浓度变化特征以及与气象要素之间的相关性进行分析。结果表明:2016~2019年成都市空气质量冬季最差,秋季最好,年内整体以良为主,重度污染和严重污染的天气较少出现,空气质量逐年变好;主要污染物浓度除O3外在冬季最高,夏季最低,春秋两季相差不大,O3浓度变化则相反;主要污染物的日变化特征也较为明显。空气质量综合指数、PM10、PM2.5、CO、NO2浓度与气温和降水存在显著负相关性,与气压存在显著正相关性,还与相对湿度呈不同程度的负相关,但与风速相关性不显著;O3浓度不仅与风速、气温和降水存在显著的正相关,还与气压呈显著的负相关,却与相对湿度的负相关性不显著。 相似文献
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利用2018年12月至2019年2月滨州、德州和聊城PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO和O3逐日质量浓度及其对应的气象资料,分析了鲁西北大气污染特征和影响因子。结果表明：2018年冬季鲁西北大气污染比较严重,聊城、德州和滨州轻度及以上污染天数分别占61%、60%和54%,重度以上染污天数分别占24%、11%和9%;首要污染物均为PM2.5、PM10和NO2,其中PM2.5占60%以上。PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO日变化呈双峰双谷型,谷值分别出现在04-07时和15-17时,且下午比清晨更低,峰值出现在上午和下午交通高峰期后2-3 h,且峰值上午大于下午;O3呈单峰型分布,09时出现极小值,18-19时出现极大值。PM2.5是鲁西北主要的首要污染物,与PM10、CO、NO2均为显著正相关,并通过0.01水平显著性检验,与NO2的相关性在低相对湿度(< 60%)时大于高相对湿度(≥ 60%),与CO的相关性在高相对湿度时大于低相对湿度;污染时段(PM2.5>75 μg·m-3)的平均相对湿度和平均温度明显大于清洁时段(PM2.5 ≤ 75 μg·m-3),清洁时段风速和气压比污染时段明显偏大。 相似文献
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为了解广州亚运会期间华南区域大气质量状况以及气象条件对区域本底浓度值的影响,2010年11月对鼎湖山站主要污染物NOx,SO2,O3,PM10和PM2.5进行了连续在线观测。利用MICAPS,NCEP FNL资料及后向轨迹模拟对观测时段大气污染物变化特征进行了分析。结果表明:观测时期鼎湖山区域NO2,SO2和O3平均体积分数分别为 (7.2±3.1)×10-9,(8.5±3.8)×10-9和 (28.7±9.8)×10-9。PM10和PM2.5的月平均质量浓度分别达到113 μg·m-3和81 μg·m-3,PM2.5超标日数达13 d (标准为世界卫生组织第1阶段值,日平均值为75 μg·m-3)。不同时段日变化分析表明,广州亚运会期间高值时段 (定义为PM2.5质量浓度超过世界卫生组织的IT.1标准的时段) NOx和O3平均体积分数为13.2×10-9和20.9×10-9,较2009年同期分别下降了41.3%和10.7%。不利气象要素影响和污染物区域传输作用是形成珠江三角洲区域大气本底 (鼎湖山地区) 细粒子污染偏高的主要原因。 相似文献
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An ensemble of satellite measurements, statistic data from government and meteorological diagnosis in regional background site (Haikou, China) has revealed the spatial and temporal characteristics of NO2 and associated synoptic transport patterns over southern China from January 2013 to February 2014. The result shows that: (1) Ozone Monitoring Instrument (OMI) satellite products had a good correlation with observation NO2 in Haikou. The correlation coefficients between Observation NO2 and tropospheric column NO2 and ratio of TroNO2/ TotNO2(tropospheric column NO2/ total column NO2) had all passed the confidence level of 99.9% test. (2) TroNO2 over southern China has an obvious seasonal variation, which is closely coupled with regional meteorology in each season. (3) NO2 concentration in Haikou revealed three pollution periods during December 2013 and January 2014. The variation of NO2 concentration in Haikou is related to the meteorological elements closely. (4) Compared to the monthly mean meteorological fields of the pollution periods, the results indicate that NO2 pollution event in Haikou is directly related to the exogenous transportation from PRD region. An ensemble analysis of meteorological dynamic factors, wind vectors and backward trajectories during the pollution periods further verified this conclusion. 相似文献
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近些年京津冀地区秋、冬季大气重污染事件频发,工业生产与居民燃煤是大气灰霾污染的重要原因。河北省沙河市是京津冀地区以玻璃制造和加工为主的典型工业城市,本研究选取该城市为研究对象,主要利用2017年1月至12月国控站点的大气环境监测和气象数据,采用扩散模型、潜在源分析等手段,分析了沙河市主要污染物的时空分布特征和污染来源。主要结论有:（1）沙河市首要污染物具有明显季节特征,春季、夏季、秋冬季分别以PM10、O3、PM2.5污染为主,季节贡献率分别为43.3%、72.3%、61.5%。（2）受城市大气边界层和排放的共同影响,PM10、PM2.5、SO2、NO2和CO浓度均有剧烈的季节—日变化特征。（3）冬季东北风时PM2.5、NO2、SO2均展现出高浓度和高相关性特征,表明站点可能受东北方向玻璃企业排放影响。同时,站点可能也受城中村散煤燃烧影响。（4）沙河市冬季PM2.5浓度为143 μg m-3。冬季的一次重污染中硫氧化率SOR、氮氧化率NOR的最高值分别达0.67、0.39,气态污染物的二次转化剧烈,高湿度利于二次粒子的生成。重污染中C(NO3-)/C(SO42-)均值为1.89,推测沙河市NO2主要来自大型运输车辆和企业的共同排放。（5）本地源是沙河市PM2.5的主要潜在源区,周边几个重工业城市也有一定贡献。因此本研究建议沙河市PM2.5的治理除需加强本地污染源的削减和控制外,区域联防联控也十分重要。 相似文献