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北京秋季地面O3的一维模式模拟研究 总被引：1，自引：0，他引：1
用一维光化学模式,基本模拟出静稳天气条件下2001年9月9日北京几个主要大气污染物种:O3、NO、NO2、CO以及SO2的日变化特点,并解释了影响O3及NO、NO2、CO和SO2日变化的控制因子作用。初步分析认为,地面O3对非甲烷碳氢化合物(NMHC)的变化很敏感。NMHC的增加或减少,将会造成O3的明显改变。造成9月9日夜间20:00~23:00一次污染物NO、CO和SO2浓度急剧升高的原因是由于夜间大气层结稳定情况下,大气的垂直扩散减弱,污染物在底层积累造成的。由于实际大气中,影响O3生成和损耗的机制很复杂,同时大气的平流输送是影响O3及其他污染物分布的重要因素,用一维模式虽然能够揭示出影响O3变化的几个因子的作用,但要深入分析O3产生和消耗机制,还需要用三维模式。 相似文献
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北京秋季城区和近郊近地层O3特征 总被引：1，自引：1，他引：1
北京十三陵地区出现O3高值,一直是人们所关心的环境问题,秋季是北京地区高O3浓度季节,为此2001年9月7～17日在北京城区舞蹈学院楼顶和十三陵地区昭陵进行了一次以O3为主,并结合其前体物的综合比对实验.对北京城区和郊区地面O3特征进行了比对分析,目的是了解北京秋季近地面城乡O3差异的原因.结果表明郊区O3浓度日均值普遍大于城区O3日均值,城区和郊区白天O3浓度接近,城乡O3平均浓度的差异是由于不同天气条件下城区夜间地面O3浓度很低,有时甚至接近于零,而郊区夜间O3依然维持一定浓度.其主要原因在于城区有较多的污染排放源,致使夜间NO浓度维持相对高值,其通过滴定过程大量消耗O3所致.观测中发现无论城区或郊区当小时平均NO浓度大于10×10-9(体积混合比)时,相应小时平均O3浓度接近于零.NO2/NO低值区对应于地面O3低浓度,城区夜间NO2/NO值低于郊区.由此可见城区O3日平均值较低和城区空气污染重于郊区有密切关系. 相似文献
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利用空气质量模式系统RAMS-CMAQ模拟分析了2008年8月北京及周边地区近地面O3浓度的时空变化。分析结果表明,模式系统可以较好地模拟污染物以及气象要素的变化特征和区域分布情况;奥运会期间的污染控制对O3浓度的降低有明显的作用,但是在一些有利的气象条件下,O3易达到较高浓度:8月2日、24日14时(北京时间)左右O3浓度都在0.22mg.m-3以上,其中2日北京地区处于辐合的弱风场中,风速为1.5～2.5m.s-1,24日则是处于自南向北的有输送作用的风场中,风速为3.5～6.5m.s-1;污染控制对北京周边地区的效果要好于北京市区。 相似文献
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本文利用2013年1月1日~2015年6月30日贵阳市9个环境监测站的6种主要大气污染物(SO2、NO2、O3、PM10、CO、PM2.5)监测数据,分析了贵阳市主要大气污染物的年变化、日变化特征及降水对首要污染物浓度变化的影响。发现SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5浓度为单谷型年变化,夏季浓度最低,冬季浓度最高;O3浓度为双峰型年变化,4、10月分别有两个极大值、11~2月与7月分别为两个极小值;SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5浓度日变化呈双峰型特征;O3浓度日变化为单峰型特征;郊区SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5日平均浓度低于市区,而郊区O3日平均浓度高于市区。降水对O3的湿清除效果不好,对其余大气污染物的湿清除效果较好,尤其夜间降水对颗粒污染物(PM2.5、PM10)的清除效果优于白天降水,但会使O3浓度明显上升。 相似文献
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北京奥运会期间CBM-Z化学机制的模拟应用 总被引：1，自引：0，他引：1
利用CBM-Z化学机制模拟了中国科学院大气物理研究所气象塔站在北京奥运会期间高臭氧时段O3浓度的日变化,评估了气象条件、北京奥运会加强控制措施以及O3前体物浓度对近地面O3生成的影响。结果表明:(1)CBM-Z化学机制较好地模拟了北京奥运会期间典型时段气象塔站O3、NO、NO2日变化特征。(2)有利于局地高臭氧事件发生的气象条件非常相似;北京奥运会加强控制措施的实施显著减少了NOx及VOCs的排放量,导致近地面O3浓度的明显下降。(3)奥运会期间VOCs和CO是影响气象塔站O3生成量的关键因素。 相似文献
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根据广州市城区麓湖、郊区花都测站的2004年污染物监测数据和气象资料,采用统计分析软件SPSS和Excel分析了广州市臭氧浓度的时间变化特征,包括臭氧浓度的年季变化、周变化及日变化特征,并分析了O3与污染物CO、NOx(NO和NO2)、SO2、PM10以及与气象条件之间的相关性。结果表明:广州市臭氧浓度一年出现2个峰值,分别为6月和10月并且郊区浓度大于城区;一周之中最大浓度出现在周末;O3日平均浓度与NOx、NO、CO、相对湿度负相关性较显著,与PM10和气温正相关性较显著;在气温较高、湿度较低的晴朗少云天气时,易造成广州市臭氧的高浓度。 相似文献
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从1994年8月至1995年8月，在龙凤山、临安大气污染监测站和瓦里关大气本底基准观象台对O3、NOX及SO2首次进行了长期的连续观测。初步分析表明:3站地面O3的平均浓度、月际分布和日变化特征因地理环境、海拔高度和天气条件的不同，表现出明显的差异性。平均地面O3浓度，龙凤山为34.8×10-9,临安为39.1×10-9,瓦里关山为49.3×10-9,龙凤山和临安的月平均地面O3浓度分布较复杂，在6～7月和12月～1月较低，10月底～11月初较高。而在瓦里关山，月平均地面O3浓度变化较平稳，6月份最大，12月最小。龙凤山和临安地面O3平均日变化量较大，下午浓度最高，清晨最小；而瓦里关山地面O3平均日变化较小，上午浓度略低；NOX和SO2的分布具有明显的局地性特征，在龙凤山，临安和瓦里关山，3站的总平均浓度分别为2.7×10-9（NOX）和0.7×10-9(SO2),8.1×10-9(NOX)和16.1×10-9（SO2），0.04×10-9（NOX）和0.15×10-9（SO2）。 相似文献
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地面臭氧光化学过程规律的初步研究 总被引：8，自引：2，他引：6
给出了1996年夏季在广东肇庆鼎湖山对光化辐射、地面O3、NO、NO2浓度的观测结果,对影响地面O3、NO、NO2的主要因子进行了分析。晴天,地面O3、NO、NO2浓度有明显的日变化;阴天,它们的日变化比较复杂。晴天和阴天,在lnQUVB/m和lnQvis/m(其中QUVB为紫外B辐射,Qvis为可见光辐射,m为大气质量)与地面O3、NO,NO2浓度、整层大气水汽含量(q1、q2、q3、q4)之间存在着很好的相关关系。利用得到的关系式计算了地面O3浓度,在紫外和可见光波段,计算值与观测值符合得都比较好。 相似文献
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利用2003年12月—2005年3月青岛八关山观测资料,分析大气中O3、NOX和CO浓度时间变化规律与影响因素,探讨O3及其主要前体物NOX、CO间复杂的相互作用及相关关系。结果表明:青岛NO2日平均浓度年超标率为25%;受光化学反应及大气运动等影响,NOX与CO浓度为冬季高、夏季低,O3与之相反;NOX与CO浓度日变化呈双峰型分布,日间高于夜间;O3浓度峰值出现于午后(滞后于NOX约5 h),阴雨天夜间浓度出现回升。经滞后相关分析,NOX对O3浓度变化的累积效应作用时间为5—6 h;O3与NO、NO2浓度比值可较明显地验证出辐射强度与尾气排放对青岛及其他地区污染特征的影响。青岛CO与NOX比值在不同天气条件下维持在10.0左右,可用于定性估计其大气污染特征。 相似文献
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根据广州市城区麓湖、郊区花都测站的2004年污染物监测数据和气象资料,采用统计分析软件SPSS和Excel分析了广州市臭氧浓度的时间变化特征,包括臭氧浓度的年季变化、周变化及日变化特征,并分析了O3与污染物CO、NOx（NO和NO2）、SO2、PM10以及与气象条件之间的相关性。结果表明：广州市臭氧浓度一年出现2个峰值,分别为6月和10月并且郊区浓度大于城区;一周之中最大浓度出现在周末;O3日平均浓度与NOx、NO、CO、相对湿度负相关性较显著,与PM10和气温正相关性较显著;在气温较高、湿度较低的晴朗少云天气时,易造成广州市臭氧的高浓度。 相似文献
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ＳｔｕｄｙｏｎＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＯｚｏｎｅｉｎＥａｓｔＡｓｉａｗｉｔｈＳａｔｅｌｌｉｔｅＯｂｓｅｒｖａｔｉｏｎＺｈａｏＢｏｌｉｎ（赵柏林）；ＬｉＷａｎｂｉａｏ（李万彪）ａｎｄＺｈｕＹｕａｎｊｉｎｇ（朱元竞）（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＧｅｏｐｈｙｓ... 相似文献
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A Possible Photochemical Link Between Stratospheric and Near-Surface Ozone on Swiss Mountain Sites in Late Winter 总被引：2，自引：0，他引：2
Record high near-surface ozone concentrations at two elevated sites (Chaumont, 1140 m asl, and Rigi, 1030 m asl) in Switzerland were observed simultaneously with extremely low total ozone during a fair weather period in mid-February 1993. An analysis of ozone, temperature, humidity, and wind profiles suggests that the surface ozone peaks were most possibly generated within the region in a layer between about 1000 and 1500 m asl. Mean diurnal cycles of ozone concentration during the period shows a strong increase from late morning to late afternoon at Chaumont and at the same time a decrease at the high alpine site Jungfraujoch (3580 m asl). The different diurnal ozone cycles can both be explained photochemically by taking into account the large difference in NOx concentrations (about two orders of magnitude) between the sites. Photochemical processes are also indicated by the diurnal cycles of NO2 and NO concentration. As a strong photochemical activity is not expected in mid-February at 47°N, we hypothesize that the extremely low total ozone played a role. Total ozone controls the amount of UV-B radiation reaching the troposphere and thus influences photochemical processes. Using a radiation model, we calculated an increase in ozone photolysis at Chaumont and Jungfraujoch of 73% and 83%, respectively, on the day with the lowest total ozone (243 DU) compared to average February conditions (335 DU). It is suggested that total ozone changes have the potential to stimulate photochemistry sufficiently to produce the observed surface ozone peaks at Chaumont and Rigi of 61 and 64 ppbv, respectively. A fog layer just below Chaumont during these days probably also influenced photochemistry, but on a smaller spatial scale. Our empirical results on the influence of changing UV radiation on tropospheric photochemistry are in close agreement with model studies of other groups. Although this case study represents unique conditions, a distinct anticorrelation between near-surface ozone at Chaumont and total ozone also appears in other years (1992–1997) when selecting fair weather days in mid-February. However, other influences cannot be excluded. The selected days provide evidence of a significant photochemical source of ozone in the mid-latitude lower troposphere in late winter. 相似文献
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利用2014—2017年梅州城区的O3监测数据和相关气象观测资料,对本地区的O3的变化特征及影响O3的气象条件进行了相关分析。分析表明:梅州地区2014—2017年O3超标日数维持稳定水平,O3二级超标日数全部集中在春季和夏季; O3二级超标天数占AQI超标日数的比例快速上升,O3二级超标主要发生在3—8月,最多的是4月,O3是影响梅州市区空气质量重要因素。O3的月平均浓度与同期气温、日照显著正相关,与同期的气压呈显著负相关; O3污染过程中,O3的逐日浓度与同期气温、日照显著正相关,与同期的总云量、低云量、湿度呈显著负相关; O3污染过程中,O3浓度与地面及高空天气形势配置关系密切,O3浓度变化是多种气象要素共同作用的结果。 相似文献
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为解决城市边界层中大气O3浓度的预报问题，选用一种简明有效的光化学反应方案建立光化学模式, 并与大气平流扩散的箱格预报模型进行了嵌套，从而将大气化学过程引入到城市空气污染数值预报系统 (CAPPS) 中。同时，根据实际需要研究了VOC (Volatile Organic Compounds) 浓度及NOx源排放量等参数缺测时，根据前期监测浓度采用遗传算法反演未知参数的具体方法。利用2001年9月8~17日在北京舞蹈学院监测的O3、NOx资料及相应的气象数据，用改进后的CAPPS模式进行了单箱预报试验。预报试验结果表明，嵌套后的模式对O3浓度的变化具备一定的预报能力。 相似文献
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利用差分吸收光谱仪DOAS(differential optical absorption spectroscopy),对2007年11月-2008年1月南京北郊大气SO_2、NO_2和O_3进行了观测.结合Parsivel降水粒子谱仪和自动气象站的资料,对冬季大气污染气体的浓度变化规律及降水和风速风向对其的影响进行了分析.结果表明,南京北郊大气SO_2浓度较高,呈明显双峰特征,分别在12时(北京时,下同)和00时达最大,受附近排放源的影响最大,东风及南风时比静风时SO_2浓度更高.降水对SO_2湿清除效果明显,清除系数平均为0.168h~(-1).NO_2气体呈明显单峰特征,在18时达最高值.南京北郊是NO_2源区之一,主要受附近高速公路汽车尾气排放源的影响.静风时NO_2浓度最高.O_3浓度受NO_2的影响较明显.O_3日变化呈单峰特征,在15时达最大值,静风时O_3浓度最低.降水对O_3的间接影响较明显,在降水时,白天由于太阳辐射较弱,O_3浓度降低;夜晚NO浓度较低,使得O_3浓度升高. 相似文献
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鼎湖山森林地区臭氧及其前体物的变化特征和分析 总被引：18，自引：2，他引：16
通过对鼎湖山森林地区近地面O3和NOx浓度、太阳辐射、气象参数等为期一年的观测和资料分析,给出了地面O3和NOx浓度、太阳辐射的变化规律及其相互之间的关系.地面O3、NOx、CO、SO2浓度以及紫外辐射、太阳总辐射等有明显的日变化和季节变化.不同因子对O3的敏感性试验结果表明,晴天和实际天气,O3浓度对NO、NO2浓度的变化最为敏感,其次是水汽、气溶胶,最后是紫外辐射.所有因子的变化均引起O3在湿季比干季更大的变化率,因此在研究臭氧化学和光化学时,应该考虑水汽以及OH自由基的重要作用.对于晴天和实际天气的逐时值和日平均值而言,O3浓度与NO2/NO之间存在很好的正相关关系,比值NO2/NO可以作为判断O3峰值出现的一个指标.O3极值的出现既受NO和NOx影响,也受气象因素(温湿度、云、风、雾、降雨)和辐射的影响.周末O3、NOx浓度及NO2/NO有规律的增大,表明实验地点的大气受到人为污染源的影响. 相似文献
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A 2-D global chemistry-transport model is set up in this paper.The model simulates theatmospheric ozone distributions well with specified dynamical conditions.The analysis of ozonevariation mechanism shows that ozone is chemically in quasi-equilibrium except for the polar nightregion where the variation of ozone concentration is under the control of dynamical processes,thatthe oxygen atoms which produce ozone are mainly provided by the photolysis of O_2 in the upperstratosphere and by the photolysis of NO_2 in the lower stratosphere and the troposphere.and thatthe ozone is destroyed mainly by NO_x:the reactions between NO_x and O_3 and the odd oxygen cyclecontribute 80% to more than 90% of the ozone destruction. 相似文献