广州市交通干线附近细颗粒污染特征

利用中山大学大气环境监测平台数据,对广州市交通干线附近的ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)进行了统计学分析,以研究交通干线附近细颗粒污染特征及变化规律. 结果表明:2008—2012年广州市PM_2.5超标严重,但ρ(PM_2.5)有所下降. 受季节性污染源及气象因素影响,广州市夏季ρ(PM_2.5)平均值为42μg/m3,明显低于春、秋、冬三季. ρ(PM_2.5)在工作日与周末差异明显,周末明显高于工作日,而ρ(PM₁)在工作日与周末差异不明显. ρ(PM_2.5)与ρ(PM₁)日变化趋势基本一致,整体上呈白天低、夜晚高,上午低、下午高的特征. ρ(PM_2.5)日变化呈单峰,19:00左右达到最大值(53μg/m3);而ρ(PM₁)呈双峰变化,在20:00左右达到高峰值(43μg/m3),上午09:00左右也有一小峰值(37μg/m3). ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)的相关性较好,R(相关系数)为0.94,PM₁是PM_2.5的主要构成颗粒,所占比重平均值为0.65. ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)均与交通流量存在相关性,在白天和夜晚变化趋势相一致,但交通流量白天与ρ(PM_2.5)更为密切,夜晚则与ρ(PM₁)更为密切.      

气象因素对北京市大气颗粒物浓度影响的非参数分析

利用2005年9月—2006年9月北京市大气颗粒物分级(不同粒径)监测资料和同期分时段气象观测数据,采用非参数分析(Spearman秩相关系数)法对北京市3种粒径大气颗粒物在不同季节的浓度水平与气象因素的影响进行了研究.结果表明:不同季节影响颗粒物质量浓度的气象因素各不相同;春季ρ(PM_2.5),ρ(PM2.5～10)和ρ(PM₁₀₎都与气压呈显著负相关;夏季颗粒物质量浓度受降水影响很大;秋、冬季ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀₎均与日照时数呈显著负相关;冬季ρ(PM_2.5),ρ(PM_2.5～10)和ρ(PM10)均与平均风速呈显著负相关,与气温、相对湿度呈显著正相关. 细粒子和粗粒子质量浓度对气象因素变化的响应程度也有较大区别. 春、夏季地面平均风速对粗粒子质量浓度的影响比细粒子显著,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎随风速增加而增大;秋季日照时数对细粒子质量浓度的影响比粗粒子更显著,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎随日照时数增加而减小;冬季相对湿度对粗粒子质量浓度的影响比细粒子显著,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎随相对湿度增加而减小.      

2008年1月广州大气污染特征及能见度观测研究

利用颗粒物在线观测仪、污染气体在线观测仪、现时天气现象传感器以及自动气象站,于2008年1月对广州大气污染物质量浓度、能见度和气象因子进行了连续观测. 结果发现:ρ(PM_2.5)与ρ(NO₂)日变化趋势基本相似且均呈双峰现象,分别出现在09:00—10:00和19:00—21:00时段;ρ(SO₂)呈单峰现象,出现在08:00—13:00时段. ρ(PM_2.5),ρ(SO₂),ρ(NO₂),ρ(NO)和ρ(O₃)日均值分别为(82.8±66.0),(81.6±80.9),(106.5±67.2),(66.1±57.0)和(25.1±17.0) μg/m3,能见度日均值为(6.8±4.4) km. 能见度与ρ(PM_2.5)和相对湿度呈负相关关系,相关系数均为-0.47. 研究还表明,低边界层高度、小风天气、高水平的污染物质量浓度和相对湿度是导致广州低能见度天气的主要因素.      

2014年北京奥体中心空气质量演变特征

利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,选择北京国家奥林匹克体育中心(下称北京奥体中心)为研究对象,分析了2014年全年北京奥体中心空气质量演变特征. 结果表明:①2014年全年北京奥体中心首要污染污染物为PM_2.5,其次是NO₂,而PM_2.5和PM₁₀出现中度污染以上的污染事件主要集中在冬季和春末秋初;②PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、O₃和CO等主要污染物的年均质量浓度分别为89.75、141.12、21.83、64.26、48.60和1 210 μg/m3. 其中年均ρ(PM_2.5)是GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值(35 μg/m3)的2.6倍,年均ρ(PM₁₀)也是其二级标准限值(70 μg/m3)的2.0倍,年均ρ(SO₂)略高于其一级标准限值(20 μg/m3),而年均ρ(NO₂)则高于其标准限值(40 μg/m3);③北京奥体中心全年逐月ρ(SO₂)/ρ(NO₂)都小于1.00,年均值为0.37,反映出北京目前硝酸型污染特征越来越明显;④针对不同污染等级下各类污染物质量浓度的分析结果显示,严重污染时ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)平均值分别高达324.75和494.98 μg/m3,分别是世界卫生组织(WHO)《空气质量准则》推荐24 h平均浓度准则值的13和10倍,其浓度如此之高会对人体健康造成严重危害;⑤ρ(PM_2.5)年均24 h变化趋势表明,ρ(PM_2.5)具有明显的日变化特征,出现2个峰值,高峰值出现在午夜时分(23:00—翌日01:00),次高峰值出现在上午(09:00—11:00),最低值出现在下午(15:00—17:00),次低谷值则出现在凌晨(05:00—07:00),说明ρ(PM_2.5)除与混合层高度日变化特征密切相关外,还与人们的日常生活有一定联系.      

苏州市气溶胶消光特性及其对灰霾特征的影响

为研究气溶胶消光特性对城市灰霾特征及形成的影响机制,采用2010年1月─2013年12月4 a的苏州市逐时散射系数、能见度、颗粒物质量浓度以及风速、风向、气温、气压、相对湿度等数据,对该市气溶胶散射系数、消光特性及影响因子进行了研究. 结果表明:苏州市气溶胶散射系数为(301.1±251.3)Mm-1,日变化呈双峰型,早高峰出现在07:00─08:00,晚高峰出现在20:00─21:00;其年内变化呈夏季低、冬季高. 气溶胶散射系数与ρ(PM_2.5)的相关系数为0.77,高于与ρ(PM₁)和ρ(PM₁₀)的相关性,PM_2.5散射效率为6.08 m2/g. 气溶胶散射系数受风速、风向等气象要素的影响:风速<4 m/s时,气溶胶散射系数下降迅速;风速在4～6 m/s时,气溶胶散射系数随风速下降缓慢. 苏州市气溶胶单次散射反照率平均值为0.84,散射消光比平均值为0.79,说明该地区气溶胶消光以散射性气溶胶为主. 气溶胶散射消光、气溶胶吸收消光、空气分子散射消光、NO₂吸收消光分别占大气消光的82.33%、13.63%、2.72%和1.32%. 研究表明,对气溶胶散射消光贡献最大的非吸收性PM_2.5是苏州市能见度下降、灰霾增加的最重要原因.      

2007—2014年北京地区PM2.5质量浓度变化特征

为更好地解析北京地区ρ(PM_2.5)的长期变化特征及气流轨迹聚类分析结果,对2007年8月—2014年7月在中国环境科学研究院实测的ρ(PM_2.5)数据进行了统计分析,分析其年际、季节和月际变化特征;通过计算PM_2.5的AQI分指数,分析了污染等级的时间变化特征;结合后向气流轨迹,对ρ(PM_2.5)年际、季节变化与气团来源的关系进行了分析.结果表明:北京地区2008—2013年ρ(PM_2.5)年均值分别为111.5、95.8、94.8、80.5、75.2、81.3 μg/m3,整体呈逐年下降趋势,但污染水平依然较高;ρ(PM_2.5)由高到低的季节次序为秋季、冬季、春季、夏季,平均值分别为111.6、94.8、77.2、70.5 μg/m3,PM_2.5重污染时段主要出现在秋冬季节,并且冬季ρ(PM_2.5)近年来逐渐呈上升趋势;ρ(PM_2.5)月均值呈单峰型变化,11月最高(为125.3 μg/m3),7月最低(为76.4 μg/m3);轨迹聚类分析发现,途经山西省北部和河北省南部的气流轨迹中ρ(PM_2.5)较高,而来自北方及西北方向的气团相对较清洁,ρ(PM_2.5)较低.北京地区近些年实施的大气污染减排措施对于控制PM_2.5污染取得了一定效果,但针对秋冬季节重污染过程的控制力度仍需要加强,同时也要注意区域污染传输对北京地区ρ(PM_2.5)的影响.      

南昌市大气颗粒物污染特征及PM2.5来源解析

为探讨2013年南昌市大气颗粒物的污染特征及分布状况,收集南昌市9个大气监测站点实时发布的PM₁₀和PM_2.5数据,分析了ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）的变化规律及其与气态污染物的相关性,并结合污染严重的秋季时段,采用PCA-MLR（主成分分析-多元线性回归）模型对大气PM_2.5中化学组分来源进行解析.结果表明:①ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）的年均值分别为（115.4±39.1）（69.1±26.8）μg/m3,均超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值,ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）的最高值分别出现在石化、省外办监测站点,最低值出现在林科所监测站点.ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）季节性变化特征明显,呈冬季>春、秋两季>夏季的趋势,全年ρ（PM₁₀）超标天数占比为25.48%,ρ（PM_2.5）超标天数占比为36.71%,各季度ρ（PM_2.5）超标天数占比均高于ρ（PM₁₀）.②受人为活动和边界层高度的影响,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）日变化呈双峰双谷形态,一个波峰出现在08:00-10:00,另一个波峰出现在20:00-22:00,并且晚间小时峰值高于早间,最低值出现在15:00.③ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）年均值为60.3%,在冬季最高达65.1%,相关性分析发现ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）存在较显著的线性关系,表明二者具有同源性.④ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）均与ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（CO）呈显著正相关,并且冬季相关性高于夏、秋两季;而ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）均与ρ（O₃）全年呈显著负相关,并且夏、秋两季相关性高于冬季,说明气态污染物的二次转化对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）有较大影响.⑤南昌市秋季PM_2.5的最大污染源为道路扬尘/机动车尾气混合污染源,其次分别为施工扬尘源、燃煤源、冶炼尘/生物质燃烧混合污染源,各污染源对PM_2.5的贡献率分别为40.9%、35.8%、12.4%、10.9%.研究显示,南昌市PM_2.5的污染程度较PM₁₀严重,PM_2.5已成为南昌市大气颗粒物污染的主要组分,PM_2.5主要来源为城市扬尘和机动车尾气.      

2013年南昌市区PM2.5的浓度水平及时空分布特征与来源

对2013年南昌市区9个自动空气质量监测点的ρ（PM_2.5）数据进行分析,探讨了PM_2.5浓度水平及时空分布特征,并采用轨迹聚类、PSCF（潜在源贡献因子）、CWT（浓度权重轨迹分析）进行了大气PM_2.5的来源分析.结果显示:2013年南昌市区ρ（PM_2.5）年均值为69.1μg/m3,超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值（35μg/m3）的97%;ρ（PM_2.5）昼夜变化呈双峰型分布,峰值位于09:00-11:00和20:00-22:00;月际变化呈两边高、中间低的"V"型趋势;ρ（PM_2.5）有明显的季节性变化特征,由高到低依次为冬季、春季、秋季和夏季;ρ（PM_2.5）空间分布呈由东南至西北递减的分布特征.气流轨迹聚类结果表明,南昌市气流输送季节性变化特征明显,夏季来自南方或东南方向的气流比例高达65.6%,而在另外三个季节,东北和偏北方向的气流分别占62.0%（冬）、59.6%（春）、54.7%（秋）,对南昌市ρ（PM_2.5）影响较大;夏季南方或东南方向的气流所占比例较高,为65.6%;PM_2.5的PSCF和CWT的高值主要集中在南昌本地和邻近的浙江省及福建省北部地区,但周边的河南南部、江苏中部也是南昌市PM_2.5的潜在来源地.      

不同季节肇庆市PM2.5和O3污染特征及潜在源区分析

为定量化评估不同地区对肇庆市污染物输送影响,分析了2014—2018年肇庆市ρ（PM_2.5）和ρ（O_{3-8 h}）（O_{3-8 h}为O₃日最大8 h滑动平均值）的变化特征,并基于HYSPLIT模式计算不同季节后向气流轨迹,通过聚类分析、潜在源贡献因子和浓度权重轨迹方法对肇庆市外来污染物的输送路径和潜在源区进行分析.结果表明:①2014—2018年肇庆市ρ（PM_2.5）年均下降3.3 μg/m3,2016年开始ρ（PM_2.5）最大值逐年增大.ρ（PM_2.5）日变化呈双峰型,峰值分别出现在上、下班高峰期后.2016年起ρ（O_{3-8 h}）年均增加4.4 μg/m3,成为肇庆市首要空气污染物.ρ（O₃）日变化呈单峰型,于15:00—16:00达到峰值.②PM_2.5和O₃污染分别在冬季和秋季较严重,超标日分别达20.6和15.0 d.ρ（PM_2.5）与风速相关性最高,ρ（O_{3-8 h}）与日照时数和相对湿度相关系数均较高.③春、夏两季影响肇庆市的气流近80%来自南部海面和东北方向,秋、冬两季85%以上气流源自偏东和偏北方向,肇庆市PM_2.5和O₃污染除受本地排放影响外,还有来自珠三角、广东省北部及其东部沿海、江西省等地区的输送贡献.研究表明,肇庆市PM_2.5和O₃污染均较严重,区域联防联控需重点关注广东省中东部城市的外来输送影响.      

北京市冬季气象要素对气溶胶浓度日变化的影响

对2004年1月1—15日北京气溶胶浓度与相对湿度、气压、风速、风向等气象要素的平均日变化进行分析,结果表明:北京冬季ρ(PM₁₀₎日变化明显,受气象要素的日变化影响. ρ(PM₁₀₎与相对湿度和气压呈正相关性;风速对ρ(PM₁₀)的日变化影响明显,09:00—18:00风速和ρ(PM₁₀₎变化趋势一致,呈正相关性,其他时间则呈负相关性; 风向对粗、细粒子的数浓度影响不同,细粒子数浓度在偏东风时大,西、西南风时小,而粗粒子则相反;粗、细粒子的数浓度日变化受气象要素的影响程度不同,相对于粗粒子,细粒子数浓度更易受气象要素日变化的影响.      

相对湿度和PM2.5浓度对乌鲁木齐市冬季能见度的影响

基于2016~2017年冬季乌鲁木齐市城区PM_2.5和气象要素观测数据,采用线性和非线性回归、变量分类分析等统计方法,研究了大气能见度与相对湿度（RH）、PM_2.5浓度的定量关系.结果表明：乌鲁木齐市冬季能见度日变化呈单峰形分布,中午13：00前后和夜晚20：00前后能见度分别达到最高和最低.相对湿度增加、PM_2.5污染加重都会造成冬季大气能见度明显降低,但低能见度天气的主要影响因素是PM_2.5污染.在RH < 90%时PM_2.5累积及其吸湿增长对能见度变化起控制作用,特别是70%￡RH < 90%时,PM_2.5浓度对大气能见度影响最大.RH³90%时相对湿度成为决定因素.在PM_2.5污染逐渐加重的过程中,相对湿度对能见度的影响在减弱.能见度增加与PM_2.5浓度降低之间存在非线性响应.在PM_2.5污染由严重减轻至中度污染级别过程中,能见度改善并不明显.只有把PM_2.5浓度控制在115μg/m³以下（轻度污染或优良级别）,PM_2.5浓度降低,能见度才开始出现显著提高.但冬季要达到较高能见度水平（8km）,PM_2.5浓度需要继续严控至39μg/m³以下.本文对乌鲁木齐市冬季大气污染治理具有重要指导意义.     

延庆地区山谷风对PM2.5浓度的影响

基于2015~2019年北京生态环境监测和气象数据, 分析了延庆地区山谷风对PM_2.5浓度的影响, 揭示了含山谷风环流污染过程(事件1)与未有山谷风污染过程(事件2)初始阶段的异同及其气象影响机制.结果表明, 延庆持续性污染过程集中在9月~次年3月, 共计63次, 其中27次(43%)伴随1d或多天的山谷风日, 39d山谷风中有32d(82%)出现在污染过程的初始阶段, 18%出现在峰值阶段; 36次过程未出现山谷风日.山谷风日逐时PM_2.5浓度大于非山谷风日4.5~15.4μg/m³, 全日差值最大时段为谷风阶段(15:00~19:00)均大于13μg/m³, 山谷风日存在SSE-ESE风频中心0.59%, 15:00~16:00风速3.3m/s左右, 非山谷风日风频中心在WSW-SW和SE-ESE, 最大值为0.41%, 风速较山谷风日小.事件1和2初始阶段PM_2.5浓度变化关键期为15:00~19:00, 事件1风向E-SSE风速2~4m/s, PM_2.5增长速率大于事件2, 与露点变化趋势基本一致, 23:00事件1PM_2.5浓度显著高于事件2 20μg/m³左右, 污染过程发展初期出现的山谷风环流谷风阶段的偏东南风形成气溶胶和绝对水汽的区域传输, 对PM_2.5浓度的升高有正贡献.平原空气污染过程(延庆未出现)特殊污染型占比20%, 该类污染型白天风频中心分布分散, NNW-WNW、SW-SSW和ENE-NNE均有0.7%左右的风频中心, 未出现S-ESE的风频.     

贵阳市秋冬季PM2.5中重金属污染特征、来源解析及健康风险评估

为掌握贵阳市大气PM_2.5中重金属的污染特征、潜在来源和健康危害,于2017年10月—2018年2月白天(08:00—19:00)、夜间(20:00—翌日07:00)连续采集秋、冬两季大气颗粒物PM_2.5样品(n=202),采用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法,检测样品中10种重金属(Pb、Cd、Cr、As、Zn、Mn、Co、Ni、Cu和V)含量,分析其昼夜质量浓度特征及变化规律,运用PMF(正定矩阵因子分析)模型和HMHR(健康风险评价模型)分别探讨其来源及健康风险.结果表明:①秋、冬两季大气颗粒物ρ(PM_2.5)日均值分别为(53±18)(62±20)μg/m3,均低于GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准(75 μg/m3);ρ(As)、ρ(Zn)和ρ(Mn)均呈冬季高于秋季的特征,其他元素变化不明显.②白天ρ(PM_2.5)为(61±20)μg/m3,稍高于夜间〔(58±24)μg/m3〕;ρ(Pb)白天低于夜间,ρ(Ni)、ρ(Mn)、ρ(Zn)和ρ(Cu)则白天高于夜间,其他元素昼夜质量浓度无明显差异.③PMF模型分析表明,交通污染、燃煤、工业冶金和土壤扬尘是采样期间10种重金属的主要来源,其贡献率分别为39%、37%、14%、10%.④HMHR结果表明,Cd和Mn对儿童存在非致癌风险,其他重金属元素对人群无非致癌风险.致癌元素As、Cr和Cd的致癌风险值介于4.3×10-6~4.4×10-5之间,对人群可能存在致癌风险;而Ni和Co的致癌风险值均低于可接受水平(10-6).研究显示,贵阳市秋、冬两季PM_2.5中重金属污染水平整体较低,交通污染和煤炭燃烧是其主要来源,重金属元素中Cd、Mn、As和Cr对人群存在一定的健康风险.      

沈阳空气质量对到达地面太阳辐射的影响分析

利用沈阳国家基本气象站1961~2017年气象观测数据和沈阳市2013~2017年逐日空气质量监测数据,研究了沈阳市太阳辐射与空气质量变化特征,及空气质量对到达地面太阳辐射的影响.结果表明：20世纪90年代之后沈阳市太阳总辐射“变亮”与日照增多、大气清洁度增加有关,与总云量、水汽压基本不存在线性相关关系.太阳辐射与空气质量的季节特征相反,太阳总辐射总体为春夏季和初秋强、深秋和冬季弱,而SO₂、NO₂、CO、PM₁₀、PM_2.5质量浓度以及AQI指数为春夏季和初秋低、深秋及冬季高.在气象因子差异不大的情况下,空气质量情况是影响太阳辐射偏强或偏弱的关键因素,SO₂、NO₂、CO、PM₁₀、PM_2.5质量浓度偏低是沈阳2017年太阳总辐射、直接辐射异常强的主要原因之一.晴天情况下,沈阳空气质量三级较二级情况下太阳总辐射平均衰减了10%,直接辐射平均衰减了18%.12月下旬的晴天严重污染日,空气污染可导致直接辐射减少67%,总辐射减少34%.PM_2.5的削光作用更为明显,PM_2.5为首要污染物的晴天平均太阳直接辐射衰减明显大于以SO₂和PM₁₀为首要污染物的情况,虽然PM_2.5为首要污染物时的日平均散射辐射大于PM₁₀为首要污染物的情况,但不足以补充其对直接辐射的衰减,进而导致总辐射衰减.     

天山北坡经济带城市PM2.5质量浓度时空分布及模拟分析

PM_2.5扩散/积聚有着复杂的物理、化学过程,其时空变化与前体污染物及气象条件密切相关.为探究区域城市ρ（PM_2.5）的变化规律,以天山北坡经济带城市为研究区,采用2015年1月-2017年10月大气污染物监测数据和气象数据,结合数理统计和GIS空间分析技术,分析研究区ρ（PM_2.5）的时空变化特征;借助普通OLS（最小二乘法）分析影响因子的多重相关性,通过PLS（偏最小二乘）法构建ρ（PM_2.5）估算模型.结果表明:①研究区各城市小时ρ（PM_2.5）呈"W"型双峰变化;各月份ρ（PM_2.5）呈"U"型特征,月均值为59.5 μg/m3,2月和9月分别为ρ（PM_2.5）最高月和最低月;各季节ρ（PM_2.5）排序为冬季（146.6 μg/m3）＞秋季（35.2 μg/m3）＞春季（34.1 μg/m3）＞夏季（26.8 μg/m3）;空间上ρ（PM_2.5）由西北部克拉玛依市向东南部乌鲁木齐市逐渐增大.②PLS法构建模型能有效克服自变量多重相关性的问题,模型可解释自变量95.7%和因变量80.1%的变异信息,年均模拟值与实测值偏差为9.82%.③研究区各城市ρ（PM_2.5）与ρ（CO）的相关性极显著,与气象因子中的风速和气温的相关性较显著,而与相对湿度的相关性不显著.研究显示,基于前体污染物和气象因子的PLS法构建模型是模拟ρ（PM_2.5）的有效方法.      

华北平原和山区城市PM2.5和O3变化关系比较分析

利用2015~2019年环境监测数据,对比分析华北地区平原城市保定市和山区城市张家口市PM_2.5和O₃变化和相关关系.结果表明：保定市PM_2.5夏低冬高,O₃夏高冬低,日变化为午后单峰型,而张家口市PM_2.5浓度低,日变化幅度较弱,冬季O₃日变化为午后峰值和凌晨5：00左右弱峰值双峰型.张家口市冬季全天及春夏秋季夜间O₃浓度显著高于保定市,甚至夏季出现夜间O₃超标异常,最高浓度达到202μg/m³,反映了平原城市和清洁山区大气物理化学过程变化的影响.PM_2.5和O₃在4~9月为正相关,11~3月为负相关;保定市PM_2.5-O₃相关系数日变化呈单峰型,张家口市为双峰型变化,凌晨和午后各有一峰值,华北地区平原污染区和高山相对清洁区,大气复合污染物PM_2.5和O₃作用关系的日变化及季节特征具有明显差异.