京津冀地区臭氧背景值变化趋势及其影响因素研究

基本信息
批准号:41475135
项目类别:面上项目
资助金额:81.00
负责人:马志强
学科分类:
依托单位:北京城市气象研究院
批准年份:2014
结题年份:2018
起止时间:2015-01-01 - 2018-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:马小会,权维俊,蒲维维,孟伟
关键词:
自由对流层卫星资料臭氧背景值MOZAIC
结项摘要

Background ozone is very important for assessing regional air quality and making regulation measure. We are subject to serious photochemical pollution in Beijing-Tianjin-Hebei area, which may have relation with increasing background ozone. However, nobody can tell us the exact contribution. Thus, we plan to discuss background ozone in the Beijing-Tianjin-Hebei area. Based on the year's observation of ozone and its precursors at four stations, MOZAIC data, satellite data, and meteorological data, we will choose several methods to get background ozone concentrations. Some of the results that are not reasonable will be abandoned. According to the satellite data and observation at high altitude station, we will analysis the contribution of meteorological factors and STE to background ozone in the study areas. Background ozone and ozone production induced by human constitute measured ozone at our station. The ratio of the two parts can reflect the change of regional emissions. The results of our study will be useful for potential control strategy.

臭氧背景值是一个区域重要的环境指标,对评估大气环境质量的现状和制定区域大气臭氧控制目标有重要意义。京津冀地区光化学污染日益严重,臭氧背景值对其有重要影响,但是具体影响程度并不明确。因此本研究基于上甸子、兴隆、海淀和固城四个站点连续观测数据,并结合长期气象资料、MOZAIC资料、卫星资料、臭氧探空等,采用多种方案研究臭氧背景值,通过对比各自站点不同方案得出结果的合理性,以及不同站点之间的交叉对比,最终确定京津冀地区臭氧背景值。利用长期历史资料,分析近二十年来臭氧背景值的变化趋势,以及气象条件、平流层输送等因素对臭氧背景值的影响;在掌握背景值的基础上,进一步分析背景值与区域内人为排放这两种因素,对京津冀臭氧增加的贡献,以及两者贡献比例之间的变化,解析出京津冀区域自身排放与臭氧增加之间的关系,为将来可能出现的臭氧控制政策提供参考依据。

项目摘要

PM2.5和臭氧是目前困扰我国空气质量的两大污染物,为了控制PM2.5污染,政府采取了众多防治措施,并取得了初步成效,但是随着PM2.5的下降,臭氧污染日趋严重,观测结果表明2013~2017年,我国臭氧浓度呈持续上升趋势,并以京津冀及周边最为突出。自2014年起,以O3为首要污染物的超标天数仅次于PM2.5。臭氧背景值是一个区域重要的环境指标,对评估大气环境质量的现状和制定区域大气臭氧控制目标有重要意义。本项目通过上甸子2003-2015年长序列臭氧观测,利用改进的KZ滤波方法分析了臭氧背景值的变化趋势,结果表明臭氧年均增加1.13ppb,其中短期、季节和长期趋势的贡献分别为36.4%、57.6%和2.2%。.为了讨论气象条件对臭氧背景值的影响,本研究中利用天气分型的方法进行了初步分析。利用天气分型对相关污染物分析的方法已经有大量相关研究,但是已有的研究中量化指标较少,本项目中通过定量计算的方式来归类分型,以达到精确分析的目的。不同天气类型可以决定污染物的输送和分布范围,并且通过不同天气型中温湿等条件的影响导致臭氧生成和消散的变化,因此合理的分型对分析臭氧背景值变化有重要意义。根据以上分类方法,最终得到6种天气分型,分别是N、E、S、W、A、C。根据臭氧污染的出现特征,利用数据模式与神经网络模型结合的方式,搭建了臭氧预报的新平台,并根据规范要求制定了臭氧预报流程,目前已经初步形成臭氧预报业务体系,可以提供数据、图形和文字等多种形式的预报产品。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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