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        永州市臭氧污染特征及原因分析

        2020-10-23 09:09:24唐婉
        環(huán)境與發(fā)展 2020年9期
        關(guān)鍵詞:污染特征永州市臭氧

        摘要:本文對(duì)永州市2017-2019年空氣自動(dòng)監(jiān)測(cè)子站的O3數(shù)據(jù)進(jìn)行了時(shí)間變化特征及污染狀況及原因分析。結(jié)果表明,近三年來(lái)永州市O3污染日益嚴(yán)重,O3-8h濃度逐年增長(zhǎng),增長(zhǎng)率為10.8%,O3超標(biāo)天數(shù)集中在9月、10月,年最大超標(biāo)率為3.8%,月最大超標(biāo)率為40.0%。PM2.5的下降促進(jìn)了O3濃度的升高,O3與PM2.5呈反相關(guān),高溫、強(qiáng)日照能促進(jìn)O3的生成,臭氧濃度與溫度呈顯著正相關(guān)。

        關(guān)鍵詞:永州市;臭氧;污染特征;原因分析

        中圖分類號(hào):X832 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2095-672X(2020)09-0-02

        DOI:10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2020.09.094

        Analysis on the characteristics and causes of ozone pollution in Yongzhou City

        Tang Wan

        (Yongzhou Ecological Environment Monitoring Center,Yongzhou Hunan 425000,China)

        Abstract:By means of which 2017-2019 air automatic monitoring sub station of O3 data time variation characteristics and pollution condition and the reason analysis, the results showed that nearly three years, which O3 pollution is increasingly serious, O3-8 h concentration increased year by year, the growth rate of 10.8%, O3 concentrations of standard number of days in September, October, in the largest which is 3.8%, in which most of 40.0%. The decrease of PM2.5 promotes the increase of O3 concentration, which is inversely correlated with PM2.5,High temperature and strong sunshine can promote the formation of O3, and the ozone concentration is positively correlated with the temperature.

        Key words:Yongzhou City;Ozone;Pollution characteristics;Cause analysis

        1 前言

        根據(jù)近幾年永州市環(huán)境空氣質(zhì)量污染狀況,永州市政府開展了一系列大氣污染防治工作,環(huán)境空氣質(zhì)量也逐年得到改善,但在SO2、NO2、CO及顆粒物濃度逐年改善的情況下,O3濃度沒有得到有效改善,且污染日益嚴(yán)重[1]。針對(duì)近年來(lái)永州市O3污染日益嚴(yán)重的現(xiàn)狀,參考相關(guān)研究成果[2-4],根據(jù)2017-2019年永州市O3自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),分析了近年來(lái)永州市的O3污染現(xiàn)狀和O3濃度的時(shí)空分布特征,為當(dāng)?shù)卣纳芆3污染提供科學(xué)的理論依據(jù)。

        2 分析方法

        2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

        選取2017-2019年永州市中心城區(qū)內(nèi)4個(gè)國(guó)控環(huán)境空氣評(píng)價(jià)點(diǎn)位的24h連續(xù)自動(dòng)在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

        2.2 儀器與方法

        永州市臭氧自動(dòng)監(jiān)測(cè)儀器為河北先河環(huán)??萍脊煞萦邢薰綞C9810B監(jiān)測(cè)儀,分析方法為紫外吸收法。

        3 結(jié)果與討論

        3.1 O3污染現(xiàn)狀

        對(duì)2017-2019年永州市O3污染濃度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,得出近三年來(lái)永州市O3濃度呈逐年增長(zhǎng)的趨勢(shì),2019年O3-8h日濃度為143?g/m3,較2017年增長(zhǎng)10.8%,且以O(shè)3為首要污染物的天數(shù)占比也呈逐年加重趨勢(shì),2019年所占比重為43.8%,較2017年上升20.9%。表明永州市O3污染日益嚴(yán)重,采取有效的措施,防控臭氧污染已刻不容緩。

        3.2 O3濃度時(shí)間分布特征

        統(tǒng)計(jì)2017-2019年O3超標(biāo)天數(shù)情況,發(fā)現(xiàn)4-11月均有O3超標(biāo)天數(shù),但污染較集中的月份為9、10月,2018年O3超標(biāo)總天數(shù)為14d,年超標(biāo)率為3.8%,其中10月超標(biāo)天數(shù)共9d,月超標(biāo)率為29.0%,2019年O3超標(biāo)總天數(shù)為14d,年超標(biāo)率為3.8%,其中12d發(fā)生在9月,月超標(biāo)率為40.0%。

        3.3 O3污染日益嚴(yán)重的原因分析

        O3為二次污染物,空氣中的O3主要來(lái)自于化學(xué)反應(yīng),NOX、VOCS的排放及強(qiáng)烈光照均能促使O3的生成。

        3.3.1 PM2.5的消減促進(jìn)了O3的生成

        2017-2019年永州市PM2.5濃度下降了15.4%,O3濃度上升了10.8%。空氣中的細(xì)微顆粒物能吸附化學(xué)自由基及減弱光照和輻射,以阻止O3氧化,當(dāng)PM2.5濃度降低時(shí),空氣中的細(xì)微顆粒減少,對(duì)自由基的吸附量也會(huì)相對(duì)減少且光照相對(duì)增強(qiáng),導(dǎo)致空氣氧化性增加,促使NOX和VOCS轉(zhuǎn)化成O3。表明PM2.5的消減能促進(jìn)O3的生成,通過(guò)減少NOX的排放量來(lái)防控PM2.5,不能同時(shí)有效地防控O3污染,應(yīng)同時(shí)減少NOX和VOCS的排放量來(lái)改善環(huán)境空氣質(zhì)量。

        3.3.2 高溫、強(qiáng)日照促進(jìn)O3的生成

        對(duì)2019年O3日濃度對(duì)應(yīng)天最高溫度的相關(guān)性進(jìn)行分析,得出最高溫度在25℃以上時(shí)臭氧濃度容易超標(biāo),最高溫度在25℃以下時(shí)未出現(xiàn)超標(biāo)現(xiàn)象,臭氧濃度與溫度呈顯著正相關(guān)。高溫、強(qiáng)日照有利于NOX和VOCS發(fā)生光化學(xué)反應(yīng)生成O3。

        4 結(jié)論

        (1)近三年來(lái)永州市O3污染日益嚴(yán)重,O3-8h濃度逐年增長(zhǎng),增長(zhǎng)率為10.8%。以臭氧為首要污染物的天數(shù)占比也逐年增長(zhǎng),較2017年增長(zhǎng)20.9%。

        (2)O3存在超標(biāo)的月份為4-11月,O3超標(biāo)天數(shù)最多的為9月、10月,最大年超標(biāo)率為3.8%,最大月超標(biāo)率為40.0%。

        (3)PM2.5的下降促進(jìn)了O3濃度的升高,O3與PM2.5呈反相關(guān)。

        (4)高溫、強(qiáng)日照能促進(jìn)O3的生成,最高溫度在25℃以上時(shí)臭氧濃度容易超標(biāo),最高溫度在25℃以下時(shí)未出現(xiàn)超標(biāo)現(xiàn)象,臭氧濃度與溫度呈顯著正相關(guān)。

        參考文獻(xiàn)

        [1]唐婉.永州市空氣質(zhì)量特征分析[J].中國(guó)綠色畫報(bào),2018(9):9-10.

        [2]雷堅(jiān)志,劉久國(guó).環(huán)境空氣中臭氧分布特征和超標(biāo)原因分析[J].四川環(huán)境,2016,35(4):90-94.

        [3]王占山,李云婷,陳添,等.北京市臭氧的時(shí)空分布特征[J].環(huán)境科學(xué),2014(12):4446-4453.

        [4]包艷英,徐潔,張明明,等.大連市臭氧污染特征及典型污染日成因[J].中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè),2017(4):167-178.

        收稿日期:2020-06-28

        作者簡(jiǎn)介:唐婉(1987-),女,漢族,碩士,工程師,研究方向?yàn)榄h(huán)境空氣自動(dòng)監(jiān)測(cè)和水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)工作。

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