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| 1 | 珠江三角洲秋季典型O3污染的气象条件及贡献量化显示文摘利用自组织神经网络分析法,对珠江三角洲2013~2017年秋季海平面气压和全风速场进行大样本客观分型.结果表明,影响O3的天气类型共有7种,由污染程度高低分为高、中、低3类,对应的平均O3超标率分别为32.3%,12.0%和4.2%.对比2017年和2016年秋季O3污染天气分型下促发O3污染的气象因子差异,2017年秋季高污染型O3天气形势出现的天数比2016年增多,且中污染型天气形势出现时,2017年的局地污染气象条件更为不利.采用WRF-CAMx模式通过改变气象场输入来量化气象条件贡献,并用实测变化减去气象变化以推算排放贡献.结果表明,气象条件变化导致O3浓度上升的贡献率为29.8%,而排放的变化引起O3浓度下降的贡献率为7.1%.在2017年秋季开展的O3污染防治专项行动指导下的珠江三角洲O3前体物控制措施,有效缓解了部分由于不利气象条件而引起的O3污染浓度上升.不利气象条件是导致2017年秋季O3浓度升高的重要成因. | 洪莹莹 翁佳烽 谭浩波 沈劲 | 2021 | 中国环境科学2021，41，1： | 36 |
| 2 | 2016~2019年江西省臭氧污染特征与气象因子影响分析显示文摘利用2016~2019年生态环境部环境监测总站提供的江西省11个设区市的监测数据及同期的国家气象观测站常规观测资料,研究江西省臭氧污染特征与气象因子的关系.结果表明,江西省近几年臭氧污染日益严重,2016年全省臭氧(日最大8 h滑动平均值)平均浓度为80.1μg·m^(-3),到2019年上升至98.2μg·m^(-3),平均年增长率为6μg·m^(-3).2019年江西省11个设区市O_(3)超标总天数为475 d,占总超标天数的72.6%.2016~2018年O_(3)月平均浓度具有典型的季节变化特征:夏季>春季>秋季>冬季,2019年秋季由于降水量显著减少、日照时数增多和气温升高等气象条件导致秋季近地面臭氧浓度异常升高,其平均浓度高于其它季节.臭氧浓度总体与气温、日照时数呈正相关,与相对湿度呈负相关,当气温高于30℃、相对湿度在20%~40%区间、风速在2~3 m·s^(-1)区间时易出现高浓度臭氧污染.江西省臭氧浓度呈现一定的空间分布特征:赣东北地区低于其他地区,南部城市高于北部城市.其中,赣州市臭氧污染较为严重,其2019年平均浓度居全省最高,为104.2μg·m^(-3).基于后向轨迹HYSPLIT模型和潜在源解析PSCF对赣州市进行分析,研究结果表明赣州市臭氧污染的主要潜在贡献源区存在一定的季节差异:春季臭氧污染的外来输送源主要来自广东中部和江西北部地区,夏季主要来自江西北部地区,而秋季则主要来自广东北部和安徽中部地区. | 钱悦 许彬 夏玲君 陈燕玲 邓力琛 王欢 张根 | 2021 | 环境科学2021，42，5： | 37 |
| 3 | 我国臭氧污染时空分布及其成因研究进展显示文摘近年来,我国城市臭氧(ozone,O3)污染日益严重,O3污染特征及其来源分析和防治工作引起了普遍重视。我国O3污染高值区出现在华东、华北,且污染在典型城市群聚集;污染事件主要集中在夏、秋季,冬季污染较少,大部地区O3浓度逐年上升;人为排放的挥发性有机化合物(volatile organic compounds,VOCs)和氮氧化物(nitrogen oxides,NOx)是O3污染产生的重要原因,不同区域对两者敏感性不同;高温、低湿度、低风速条件有利于O3污染维持和发展;全球气候变暖影响局地对流层O3浓度,对流层O3污染也反作用于气候变化。 | 刘楚薇 连鑫博 黄建平 | 2020 | 干旱气象2020，38，3： | 32 |
| 4 | 安徽省臭氧污染特征及气象影响因素分析显示文摘基于2016—2018年安徽省68个国控环境空气质量自动监测站点的臭氧(O_(3))监测数据,研究分析了安徽省O_(3)污染特征及其与气象因子的相关性。结果表明:安徽省O_(3)污染程度呈现逐年加重趋势,并有显著的季节和月度变化特征。2016—2018年,各年度单月O_(3)日最大8小时滑动平均质量浓度第90百分位数的最大值分别出现在9月、5月、6月。O_(3)日变化趋势为典型的单峰形,各年度最低值出现在晨间07:00左右,最高值则是在15:00—16:00。全省O_(3)浓度总体上呈现出北高南低的空间特征。温度、相对湿度与O_(3)浓度分别呈现显著正相关、负相关,但在不同季节存在一定差异,其中,春秋季温度与O_(3)浓度的相关性好于夏冬季,夏季相对湿度与O_(3)浓度的相关性最为显著。O_(3)浓度在平均风速为2.1~2.2 m/s时更易出现超标。中部和北部城市在东南风的作用下易出现O_(3)超标并达到O_(3)浓度高值,而南部地区在风向为西风时更容易出现O_(3)超标。 | 董昊 程龙 王含月 赵旭辉 朱余 | 2021 | 中国环境监测2021，37，1： | 23 |
| 5 | 深圳西部城区大气O3污染特征及超标成因显示文摘利用近5a深圳西部城区(大学城)大气臭氧(O3)在线监测数据,结合深圳大学城超级站大气复合污染综合观测,获取了大气O3演变趋势,并探究O3超标日气象条件及其前体物的组成变化以期掌握大气O3超标成因.结果表明,深圳大学城大气O3日最大8h平均体积分数上升速度达1.1×10^-9/a,超标率达到6%以上.高温低湿的气象条件更容易促进大气O3生成,高温时光化学反应强烈有利于O3的本地生成,而低湿可能不利于O3的湿去除从而导致污染积累.挥发性有机物(VOCs)不同组分在O3超标日上升幅度(70%~95%)明显高于NOx(28%),且O3高值浓度分布在高VOCs低NOx区域,说明深圳大学城大气O3生成主要受VOCs控制.O3超标日的甲苯与苯比值(T/B)在夜间超过10表明可能存在大量工业排放;而含氧挥发性有机物(OVOCs)在午间(12:00~14:00)的消耗相较于非超标日高出了1倍左右,表明工业活动排放的OVOCs对白天O3生成可能贡献显著. | 王川 夏士勇 曹礼明 于广河 黄晓锋 | 2020 | 中国环境科学2020，40，4： | 19 |
| 6 | 廊坊市臭氧污染特征及其与气象因素的关系显示文摘利用2014—2019年廊坊市区4个环境监测站臭氧(O_(3))逐时监测数据和国家气象站观测资料,采用统计学方法,探讨廊坊市近地面O_(3)超标特征及其与气象因素的关系。结果表明:廊坊市O_(3)超标现象主要集中在5—9月,具有明显的季节分布特征;O_(3)超标率日变化呈单峰型,O_(3)1 h超标率峰值出现在16:00前后,O_(3)8 h峰值出现在19:00前后;O_(3)8 h浓度与日平均气温呈正相关,与日平均海平面气压呈负相关,与日平均相对湿度和日平均风速呈非线性关系;当廊坊市日平均气温大于25℃,日平均相对湿度为40%~80%,主导风向为偏南和偏东风,日平均风速为0.5~2.5 m/s,日平均海平面气压低于1010 hPa时,易出现O_(3)超标现象;利用多元线性回归方法,建立了5—9月O_(3)8 h浓度预报方程,经检验该预报模型具有较好的拟合度和可预报性。 | 李娜 周涛 刘小雪 许敏 李红星 | 2021 | 环境工程技术学报2021，11，2： | 14 |
| 7 | 淄博市城郊臭氧污染特征及影响因素分析显示文摘本文基于淄博市2019年18个自动监测站连续1 a的O_(3)与前体物(NO_(x)、VOCs和CO),及常规气象监测数据(气温、相对湿度、风速和能见度),选取城区和郊区代表性站点,研究了O_(3)与前体物的污染特征以及O_(3)生成的影响因素.结果表明,淄博市2019年O_(3)-8h浓度超标率为25.8%,超标天多出现在5~9月;城区NO_(x)浓度高于郊区,而O_(3)和VOCs浓度较低;各污染物的小时变化率具有明显的季节特征,秋冬季节O_(3)上升和前体物下降时间均较春夏季节晚1 h左右,且O_(3)生成累积的高峰时段缩短,城区O_(3)浓度的整体上升速率高于郊区;对O_(3)及各影响因素的相关性分析、偏相关分析及线性回归分析得到,O_(3)与前体物和相对湿度呈负相关,与能见度、气温和风速呈正相关,各因素间存在相互影响;城区站点O_(3)生成的主控因子有相对湿度、NO_(x)、能见度和VOCs等,郊区站点为相对湿度、气温、NO_(x)和VOCs等. | 王雨燕 杨文 王秀艳 王帅 白瑾丰 程颖 | 2022 | 环境科学2022，43，1： | 13 |
| 8 | 淄博市2016—2019年近地面大气臭氧时空分布特征显示文摘为认识淄博市近年来大气臭氧(O 3)时空分布特征,基于山东省淄博市19个环境空气质量监测点2016—2019年近地面O 3的连续观测数据,运用Pearson相关性分析法、反距离权重法等方法开展研究.结果表明:①淄博市2016—2019年ρ(O_(3-8h))(O_(3-8h)为O 3日最大8 h浓度)第90百分位数范围为184~203μg m^(3),是GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值(160μg m^(3))的1.15~1.27倍.②ρ(O_(3-8h))季节性变化呈夏季(155μg m^(3))>春季(129μg m^(3))>秋季(104μg m^(3))>冬季(60μg m^(3))的特征;ρ(O_(3-8h))月变化呈双峰型,峰值分别出现在6月(186μg m^(3))和9月(147μg m^(3));ρ(O_(3-8h))日变化呈单峰型,峰值(117μg m^(3))出现在14:00左右.③ρ(O_(3-8h))空间分布呈南北低、中间高的特点,并具有区域均匀性发展趋势.④CO、NO、NO 2和NO x等前体物浓度均与ρ(O_(3-8h))呈负相关,但在夏季相关性较差;冬季夜晚局地污染物对O x的贡献大于白天.⑤ρ(O_(3-8h))与温度和风速均呈显著正相关,与相对湿度呈显著负相关,当风向为西南风时ρ(O_(3-8h))较高.研究显示,淄博市O 3表现为典型的光化学生成特征,2016—2019年O 3污染总体呈加重趋势. | 吴丽萍 李梦辉 张向炎 王信梧 耿春梅 赵雪艳 杨文 殷宝辉 | 2021 | 环境科学研究2021，34，5： | 10 |
| 9 | 江西省臭氧污染特征及其与气象条件的关系显示文摘基于2017年1月至2020年6月的江西省国控点臭氧监测数据和同期气象观测数据,研究江西省臭氧污染特征及其与气象条件的关系。结果表明:2017—2019年,江西省臭氧超标时间和质量浓度呈现出逐年增加的趋势;4—6月和8—10月是江西臭氧污染高发期,其中8—10月臭氧污染最严重;臭氧1 h浓度日变化呈现“单峰”分布特征,早晚浓度低,上午09:00浓度快速上升,15:00达到峰值。除景德镇外,2017—2019年江西省臭氧污染在空间上总体呈现出南高北低的特征,2019年臭氧污染在空间上呈现出总体平均分布的特征。大体上,江西省11个设区城市臭氧超标天数比例的峰值在(30,35]℃日最高气温区间。晴朗天气时的地面低压系统与臭氧污染关联性强,江西省11个设区城市在日均地面气压(990,1013.25]hPa、日均地面湿度(50%,70%]和日均地面风速(1,2]m/s条件下臭氧容易超标,臭氧超标时地面主导风向主要为北风和东北风。 | 曹侃 应旻 魏峻山 曹炳伟 储险峰 黄子璐 徐洁 陈燕玲 罗勇 王东方 | 2021 | 中国环境监测2021，37，2： | 10 |
| 10 | 重庆臭氧时空分布特征及其污染成因的初步分析显示文摘近年,臭氧(O_(3))正逐渐取代PM_(2.5)成为中国首要大气污染物.因此,研究O_(3)的时空分布特征及污染成因对于空气污染治理与管控具有重要价值.重庆复杂的地形造成该地区O_(3)的污染成因具有很大的不确定性.采用2013—2020年重庆市主城区环境监测站O_(3)、PM_(2.5)、NO_(2)逐小时监测数据和国家气象站观测资料,分析了O_(3)的时空分布特征,并探究其与复杂地形、前体物、气象要素及PM_(2.5)的关系.结果表明:①2013—2020年臭氧日最大8 h平均浓度的第90百分位值年际变化总体呈现先减后增的趋势.发生臭氧污染月份数量增加,臭氧污染开始月份从6月提前到4月.②2019年重庆臭氧中度和重度(中重度)污染天数最多,为6 d.2013—2015年中重度污染频率由1.09%减少至0.27%,到2019年增加至1.64%,2020年降至0.81%.③重庆中重度污染期间,O_(3)的空间分布受山谷风环流与城市热岛效应的共同影响.白天城区站点O_(3)浓度高于山区站点O_(3)浓度,夜间山区站点O_(3)浓度高于城区站点O_(3)浓度.④城区站点的O_(3)与NO_(2)浓度呈现显著负相关,山区站点O_(3)与NO_(2)浓度的相关系数为负值,但相关性不显著.⑤重庆大部分O_(3)中重度污染由局地污染主导,在非高温或者高湿的情况下同样可能发生臭氧中重度污染.臭氧中重度污染发生时,风向多为西-北风.O_(3)浓度与气温和风速呈显著正相关,与相对湿度呈负相关.⑥重庆O_(3)⁃PM_(2.5)相关性城区与山区表现不一致,城区南坪站O_(3)⁃PM_(2.5)在暖季呈正相关关系,冷季相关性有正有负,山区缙云山站O_(3)⁃PM_(2.5)在暖季和冷季都呈正相关关系. | 杨溟鋆 王咏薇 张丹 幸礼峰 | 2021 | 环境科学学报2021，41，12： | 10 |
| 11 | 长三角南部典型盆地城市臭氧污染特征及气象因素分析显示文摘为研究长三角南部典型盆地城市臭氧(O_(3))污染特征及气象影响因素,对丽水市2015—2019年监测数据进行统计分析。结果表明:丽水市O_(3)浓度呈逐年上升趋势,月O_(3)浓度呈“M”型分布。受盆地地形影响,O_(3)超标日(O_(3)日最大8 h平均质量浓度超过160μg/m^(3))小时浓度呈明显双峰型特征,该特征增加了O_(3)超标率。丽水市O_(3)超标日天气系统主要为副热带高压、地面高压、热带气旋外围影响和高空脊4种类型,其中副热带高压型是O_(3)污染的最典型天气类型,占比高达66.7%。丽水市O_(3)浓度与气温呈正相关性,与相对湿度呈负相关性,当温度27~34℃、相对湿度<60%时,较易出现O_(3)超标现象。受地形影响,丽水市静小风频次较高,东北方向是O_(3)最大潜在输送源。 | 谢雪梅 项艳 丁皓 吕森伟 章阳烽 王伟征 叶青平 | 2021 | 环境污染与防治2021，43，9： | 8 |
| 12 | 武汉市臭氧时空分布及环境变量影响分析显示文摘武汉是武汉城市群的核心城市,随着经济和城市化快速推进,臭氧污染日趋加重.为探究武汉市臭氧浓度时空分布及影响因素,以该市21个环境监测站点2016年至2018年臭氧观测数据及环境协变量数据为基础,使用时空地理加权回归模型和反距离权重插值法,对该区域臭氧浓度时空变化及其环境影响因素进行了分析.结果表明,武汉市夏半年臭氧平均浓度高于冬半年,而且6月和9月出现两个峰值,年变化呈“M”型;武汉市主城区臭氧浓度普遍低于远城区,并且逐渐形成远城区浓度高主城区浓度低的环状包围结构;气温、边界层高度、总云量、地表压强与臭氧分布有较强影响,因为环境变量的周期性变化导致臭氧浓度亦表现出年际周期性.夏季是武汉臭氧污染高发期,更应加强监管注意防护,尤其是远城区浓度高且污染高发区. | 杨喆 赵锦慧 刘玉青 邓田田 侯长平 林国成 | 2021 | 湖北大学学报(自然科学版)2021，43，5： | 8 |
| 13 | 成都O_(3)逐日污染潜势关键时段优选的GAM模型显示文摘利用成都市2016~2018年O_(3)逐时监测数据以及该时段同时次的地面气象观测资料,通过对O_(3)日变化特征的分析,确定了表征研究区O_(3)逐日污染潜势的四个关键时段,即全天时段(00:00~24:00)、日间时段(05:00~20:00)、O_(3)超标时段(11:00~19:00)以及O_(3)峰值时段(15:00~16:00).基于广义可加模型(Generalized Additive Model,GAM)分别构建了O_(3)日最大8h滑动平均浓度(O_(3-8h))与上述四个时段气象要素之间的函数关系,分析了时间尺度变化对O_(3)逐日污染潜势的影响.结果表明:GAM模型可以很好地表征O_(3-8h)与不同时段多气象要素之间的非线性关系.O_(3)超标时段气象要素对O_(3)逐日污染潜势具有最佳的指示意义,对应GAM模型的调整判定系数R^(2)和方差解释率IRV分别为0.81和81.4%,模型模拟值与观测值的压轴回归决定系数R^(2)为0.805.太阳辐射、相对湿度和气温是决定O_(3)逐日污染潜势最重要的气象要素,但三者在GAM模型中的重要性排序会因时间尺度的变化而有所差异. | 任至涵 倪长健 花瑞阳 杜云松 | 2021 | 中国环境科学2021，41，11： | 8 |
| 14 | 城市臭氧污染特征与高影响气象因子:以苏州为例显示文摘近年来城市臭氧(O_(3))污染问题日益突出,影响O_(3)污染的关键气象因子尚不明确,因此分析典型城市——苏州的O_(3)污染特征,探究O_(3)污染的高影响气象因子,对该区域大气污染防治具有重要意义.基于苏州环境监测中心2015~2020年4~9月逐小时O_(3)浓度数据及同期气象观测资料,应用相关分析和机器学习方法对其开展相关分析研究.结果表明:(1)6年间O_(3)污染高发季,O_(3)污染超标率均达20%以上,O_(3)污染日数和以O_(3)为首要污染物的污染日数占比均逐年上升,O_(3)污染问题日益凸显;(2)O_(3)浓度存在单峰日变化特点,谷值出现在07:00前后,峰值出现在15:00~16:00;其与气温和太阳辐射能的日内变化趋势较一致,但其浓度峰值出现时刻又滞后于二者.2017年和2019年O_(3)有典型的“周末效应”,周末较高的太阳辐照度对O_(3)浓度升高有明显的正相关作用.O_(3)浓度和污染超标率的月变化呈双峰型特征;(3)O_(3)污染的发生受到多种气象条件的影响,日照时数在7 h以上,气温在30℃附近,太阳辐照度在350~440 kW·m^(-2)之间,相对湿度在50%~75%之间,O_(3)污染日数达最多,且强度达最强.当偏东风风速小于1.5 m·s^(-1)时,或西南风风速小于3.5 m·s^(-1)时,易发生O_(3)中度污染;(4)运用机器学习方法构建的最优O_(3)浓度预测模型对4、5、7和9月O_(3)浓度有较好的预测能力,当O_(3)浓度超过200μg·m-3时,预报值存在一定程度的低估和平滑,太阳辐射能对于O_(3)浓度的影响最为明显,相对湿度影响次之,而气温和风重要性低于前二者. | 何琰 林惠娟 曹舒娅 宋璟璐 孙伟 熊宇 | 2023 | 环境科学2023，44，1： | 7 |
| 15 | 2015—2019年贵港市臭氧污染特征及其与气象要素的关系显示文摘为研究贵港市O_(3)(臭氧)污染特征及其与气象要素的关系,对2015—2019年贵港市国家空气自动监测站和同期贵港国家气象观测站逐日、逐时气象资料进行了研究和分析。结果表明:近5a来贵港市O_(3)污染日趋严重;O_(3)污染存在明显的季节变化,秋>夏>春>冬;O_(3)浓度日变化特征呈单峰型,8:00出现谷值,15:00—16:00出现峰值;O_(3)浓度变化与气温、日照时数呈正相关,与相对湿度负相关,当日照时数大于8h、相对湿度40%~70%时易出现高浓度O_(3);不同季节出现O_(3)浓度高值时的风向不尽相同。 | 谢汶静 王盛繁 何林宴 黄巾旗 李婷 蒙金凤 | 2021 | 气象研究与应用2021，42，1： | 6 |
| 16 | 云南省2019年臭氧污染特征及影响因素研究显示文摘为探讨高原山地城市臭氧污染特征,基于云南省国家环境空气自动监测站点臭氧及相关污染物、气象监测数据,该文分析了臭氧时空变化特征及其与其他环境因子的相关性。结果表明,2019年臭氧污染集中在滇中区域的曲靖、玉溪以及滇西南区域的普洱等城市;臭氧浓度月变化呈现'双峰型',日变化呈现'单峰型'特征,不同区域存在不同程度的'周末效应';臭氧与湿度、温度的相关性较好,温度25~35℃,湿度20%~40%,风速0~5 m/s及西南风向容易出现臭氧超标。 | 潘春梅 朱翔 王健 向峰 沈秋莹 夏万永 万普娟 邱飞 | 2020 | 环境科学与技术2020，43，10： | 6 |
| 17 | 2017年8-9月湖州市臭氧污染特征及其生成机制研究显示文摘近年来近地面臭氧问题日益凸显,成为影响空气质量持续改善的瓶颈.本研究基于2017年8—9月在湖州市城区开展的为期1个月的臭氧及其前体物挥发性有机物(VOCs)和氮氧化物(NOx)在线观测数据,分析了臭氧及其前体物污染特征,利用正矩阵因子分析(PMF)解析了VOCs来源,并采用基于观测的模型(OBM)对臭氧生成机制进行研究.研究结果表明:1)观测期间湖州市VOCs平均体积分数为(24.78±9.10)×10^-9,其中占比最高的组成为烷烃、含氧VOCs(OVOCs)和卤代烃;2)在臭氧非超标时段,湖州市臭氧生成处于VOCs控制区,而在臭氧重污染期间湖州市处于以VOCs控制为主的过渡区;3)在臭氧超标时段,对臭氧生成潜势(OFP)贡献最大的是芳香烃(39.6%),其次是烯烃(21.5%)和OVOCs(19.4%),排名前三的关键组分为甲苯、乙烯和间/对二甲苯;4)源解析结果显示观测期间湖州市VOCs的主要来源是溶剂使用(27.0%)、交通排放(22.7%)、背景+传输(19.3%)、工业排放(16.9%)、汽油挥发(7.7%)和植物排放(6.4%),重污染过程期间对OFP贡献最大的两类源是交通排放源和溶剂使用源,贡献百分比分别为35.1%和30.5%.因此,对交通排放和溶剂使用方面进行控制管理对湖州市大气臭氧污染防控有重要意义. | 常艳春 魏莉 杨晓红 费勇 沈学勇 陈江 张海燕 缪丽娜 | 2020 | 南京信息工程大学学报(自然科学版)2020，12，6： | 5 |
| 18 | 江苏省臭氧污染天气分型及其与气象因子的关系研究显示文摘基于2018~2020年江苏省臭氧浓度与气象要素数据,分析了夏季臭氧污染天气象要素分布特征及其与臭氧浓度之间的相关性,并对臭氧污染较为严重的2019年进行天气分型,建立了臭氧浓度与气象因子预测回归方程。结果表明:影响2019年高浓度臭氧污染的天气类型主要为暖平流型、高压脊型、暖湿气流型、副高控制型和台风影响型;夏季污染天臭氧浓度与气温、太阳辐射呈较强正相关,与风速呈较弱正相关,与相对湿度呈较强负相关,与海平面气压相关性较弱;夏季江苏省臭氧污染天的太阳辐射高频值、海平面气压、气温、相对湿度、风速的集中范围分别是340~360 W·m^(-2)、1001~1007 hPa、26~28℃、65%~75%、2.5~3 m·s^(-1);为了快速预测臭氧浓度,可利用臭氧污染天小时浓度值与气象因子建立回归方程。 | 刘祎 周德荣 蔡哲 唐志伟 | 2022 | 能源环境保护2022，36，5： | 4 |
| 19 | 2015—2020年广东臭氧污染特征、污染天气分型及局地气象要素影响显示文摘利用2015—2020年广东省102个国控大气环境监测站臭氧(O_(3))监测数据、广东省21个地市国家基本气象站地面气象观测数据和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)第五代大气再分析全球气候数据(ERA5再分析资料),研究了2015—2020年广东O_(3)污染特征、污染天气分型及局地气象要素影响.结果表明:2017—2019年广东O_(3)污染较严重,4—5月O_(3)浓度逐步上升,6月出现一定下降后7月开始持续上升,峰值出现在9—10月;珠三角O_(3)超标率明显高于全省其他地区,粤东O_(3)超标率低于全省平均水平,但浓度平均值高于全省其他地区.基于自组织映射(SOM)方法,将2015—2020年逐日海平面气压和10 m水平风进行分型得到12类环流型,按污染程度分为“污染天气型”、“轻污染天气型”和“清洁天气型”.其中“污染天气型”有台风外围叠加副高型、冷锋前部型、热带系统降水前静稳型、高压底前部型4类.12类天气型所对应的O_(3)浓度与日照时数、最高气温呈显著正相关,与相对湿度呈显著负相关;高温低湿易出现O_(3)污染,但不同区域O_(3)对温度、湿度的响应不同.进一步分析台风外围叠加副高型控制下O_(3)浓度与气象要素的关系,发现日照时数4 h以内,O_(3)浓度增长速率最大,台风外围叠加副高型O_(3)污染跨省输送主要路径为偏北和偏东方向.珠三角O_(3)浓度日变化呈双峰,夜间峰值可能是由于残留层储存日间混合层内的高浓度O_(3)气团,在夜间偏北风的作用下由江西-韶关-清远向珠三角传输,经下沉运动作用下传输至地面导致的. | 曹梅 范绍佳 靳春 蔡倩 贺沅平 | 2023 | 环境科学学报2023，43，1： | 4 |
| 20 | 赤壁市臭氧污染特征及气象影响因素分析显示文摘为科技支撑开展臭氧(O_(3))污染精准防治工作,文章利用2017-2019年赤壁市O_(3)浓度和相关气象数据开展赤壁市O_(3)污染特征的研究,并探讨了气象因素对O_(3)浓度的影响,结果表明:赤壁市2017-2019年O_(3)污染年际变化呈现污染程度加重、污染时间提前的特征;O_(3)日变化呈现典型的“昼高夜低”单峰分布特征,O_(3)小时值浓度(ρ(O_(3)))峰值出现时间(16:00-17:00)较晚,推测赤壁市ρ(O_(3))受本地光化学生成和区域传输的共同影响,超标日夜间ρ(O_(3))维持较高浓度与湖陆风有一定关系。气象条件对ρ(O_(3))的影响显著,对比ρ(O_(3))超标日和非超标日气象条件发现:温度和相对湿度对ρ(O_(3))的影响较风速对ρ(O_(3))的影响更为显著,其中87.9%的ρ(O_(3))超标发生在温度25℃及以上,相对湿度为14%~64%时的气象条件下,建议环境管理部门在预判可能出现以上气象条件时,提前部署O_(3)污染防治工作。 | 张咪 张宇 李坤鹏 袁士成 胡辉 乐静 徐江焱 | 2021 | 环境科学与技术2021，44，11： | 3 |
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