|
|
|
题名
|
作者
|
年代
|
出处
|
被引量
|
| 1 | 不同传输通道下珠江三角洲臭氧与前体物非线性响应关系显示文摘高度城市化的珠三角地区臭氧污染频发,臭氧污染的非线性、区域性以及气象过程影响使臭氧精确防控面临巨大挑战.本研究利用臭氧源解析技术OSAT,分析不同传输通道下珠三角臭氧敏感区分布差异,量化城市间的臭氧传输贡献,并通过敏感性试验,探讨珠三角及典型城市的臭氧污染控制策略.结果表明,静风条件下,VOCs敏感区集中在珠三角中部城市群区域,NO_(x)敏感区分布在外围郊区地带;东北风盛行时,珠三角下风向转变为VOCs敏感区,上风向为NO_(x)敏感区;东南风盛行时,VOCs敏感区沿东南至西北方向呈带状分布,两边呈NO_(x)敏感.城际传输方面,在东南和东北方向的传输通道影响下,下风向城市臭氧污染受上风向传输贡献明显(41%~87%),静风时各城市以本地贡献为主(60%~87%).敏感性试验结果表明,当对应臭氧敏感区分别削减30%的VOCs和NO_(x)时能使珠三角臭氧下降面积最大(20%~36%),而单独削减30%VOCs时能使臭氧浓度降幅最大(9%~18%),但下降范围局限于VOCs敏感区.对典型城市江门而言,静风和东南风条件下对应敏感区削减VOCs和NO_(x)时达标面积增加最大(11%和8%).而东北风条件下,单独削减VOCs更能有效控制污染,达标面积增加140%. | 伍永康 陈伟华 颜丰华 毛敬英 袁斌 王伟文 王雪梅 | 2022 | 环境科学2022，43，1： | 16 |
| 2 | 新冠疫情减排期间广东省空气质量响应及其驱动力分析显示文摘2020年新冠疫情期间,政府实施了强有力的封控措施,使人为排放降低显著,这也为研究更强减排力度下空气质量的响应提供了一次独特天然实验.为研究疫情减排期间广东省空气质量变化情况及其驱动因素,将广东分为珠三角、粤东和粤西北三个地区,利用观测与再分析资料等数据分区分析了疫情期间广东省空气质量变化情况及其驱动因素.结果显示,和2020年春节前比较,2020年春节后(即疫情期间)的气象场要素更不利于臭氧(O_(3))的光化学生成.和2019年节后比较,疫情期间广东省人为排放低于往年同期,但O_(3)浓度并未随前体物浓度的下降而下降.受气象要素主导影响,疫情减排期间O_(3)浓度变化特征在不同地区呈现出明显差异.明晰了人为排放水平变化、气象条件等因素对空气质量的影响,也强调了充分考虑气象因素、人为排放以及O_(3)光化学生成的非线性进行分区域污染治理的必要性. | 朱一凡 郑博扬 杨楚怡 汤蓉 徐家炜 黄昕 | 2021 | 南京大学学报(自然科学版)2021，57，6： | 3 |
| 3 | 2020年新冠疫情期间广州市大气污染物垂直分布特征显示文摘为研究新冠疫情发生后广州市实行疫情防控政策对大气污染物浓度的影响,利用广州市2019年12月1日—2020年2月29日的空气质量指数数据及广州塔垂直梯度观测站实时监测的PM_(2.5)、PM1.0、NO_(x)、O_(3)、SO_(2)和CO等污染物浓度数据,采用统计分析、污染物特征雷达图及相关性分析等方法,探讨了疫情前后大气污染物的垂直分布、污染特征及其影响因素.结果表明,实施疫情防控政策后,除O_(3)外,其他组分浓度均有不同程度的下降,其中,NO_(x)下降幅度最大为68.5%,且浓度随着高度上升而降低;其次PM_(2.5)下降39.5%,但PM_(2.5)浓度随高度下降幅度不明显;相反地,O_(3)浓度升高了18.0%,且浓度随着高度上升而增加.研究发现,疫情防控期间NO_(x)浓度的减少导致了O_(3)浓度的积累,从而增强了大气氧化性,促进了高空中二次气溶胶的生成.综上,疫情管控期间污染物的减排对环境空气质量的改善有显著作用,但由于PM_(2.5)、NO_(x)与O_(3)之间复杂的关系,仍需要加强区域间和不同大气污染物的协调控制力度. | 梁宇暄 裴成磊 高敏 周声圳 赵军 张金谱 杭建 范绍佳 | 2023 | 环境科学学报2023，43，1： | 2 |
| 4 | 基于EOF分解和KZ滤波的2019~2021年中国臭氧时空变化及驱动因素分析显示文摘基于我国337个地级行政区2019~2021年的3~8月O_(3)逐时浓度数据及同期气象数据,使用经验正交函数(EOF)分解,分析了我国O_(3)浓度的主要空间分布模态变化趋势及其主要气象驱动因素.选取31个省会城市,利用KZ滤波将O_(3)及气象因子的时间序列分解为短期分量、季节分量和长期分量,结合逐步回归模型,建立O_(3)与气象要素之间的关系,进而重构“气象调整”后O_(3)浓度的长期分量时间序列.结果表明,在我国O_(3)浓度变率的总体空间特征基本稳定的背景下,O_(3)浓度的第一模态整体呈趋同性变化,即O_(3)浓度变率的高值区域波动性减弱,低值区域波动性增强.气象调整前后不同城市O_(3)浓度的变化趋势存在一定差异,大部分城市O_(3)浓度经调整后的长期分量较调整前更“平缓”.其中,气象因素对石家庄、济南和广州等城市O_(3)浓度长期变化的影响较大,而前体物排放变化对福州、海口、长沙、太原、哈尔滨和乌鲁木齐等城市长期变化的贡献相对较大,北京、天津、长春和昆明O_(3)浓度长期变化趋势受排放和气象的影响均较大. | 王浩琪 张裕芬 罗忠伟 王艳阳 戴启立 毕晓辉 吴建会 冯银厂 | 2023 | 环境科学2023，44，4： | 0 |
| 5 | Application of Systematic Clustering Method in the Classification and Changes of Atmospheric Ozone in Hunan Province显示文摘The cluster analysis method needs continuous improvement and perfection in the research and application of the spatial differentiation and change of pollutants.In this paper,the date of monthly highest concentration of ozone(O_(3))and the concentration value of that day were selected as the similarity coefficient between classes.Single-factor cluster analysis was performed on O_(3)during 2016-2019 and the COVID-19 outbreak of 2020 in Hunan Province using the Ward method.The clustering results showed that the spatial distribution of atmospheric O_(3)in the 14 regions of Hunan Province was most suitable to be classified according to class III clustering areas.That is,the Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration was the center,and the high-value area was in northern Hunan.The transition area was in central and southern Hunan,while the low-value area was centered in western Hunan.The partition results were in good agreement with the homogeneous subset of one-way ANOVA and the distribution of monitoring values during the same period.The comparison showed that the inter-class plates in the two periods corresponded well,and the intra-class area showed a continuous geographical distribution,and there were dynamic changes in the spatial differentiation of the O_(3)plates in different periods.In 2020,the center of the O_(3)high-value area plate in Hunan Province moved eastward and extended southward,focusing on the middle and lower reaches of the Xiangjiang River basin,and extending to the upstream area;the regional plate in the transition area expanded significantly;the low-value area plate shrank to the two cities in western Hunan.The abnormal emissions and abnormal climate during the COVID-19 epidemic had an impact on the spatial differentiation of O_(3)in Hunan Province. | Wenhui YAO Liushu FU Qian GUO Chunling XU Zhe YANG Wei ZHOU | 2022 | Meteorological and Environmental Research2022，13，4： | 0 |
您所在的机构暂未开通此部分的功能，请联系管理员