春节期间烟花爆竹燃放对哈尔滨市区空气质量的影响

为研究烟花爆竹燃放对哈尔滨市区空气质量的影响,及时捕捉污染过程的变化趋势并分析污染的成因,2016年2月7—9日对哈尔滨市区内4个监测点位(省监测站、松北商大、动力和平路和省农科院)颗粒物浓度变化趋势进行解析,同时结合单颗粒气溶胶飞行质谱仪、3D可视激光雷达等相关仪器分析结果进一步确定污染成因。结果表明,连续监测期间4个监测点位均出现重度污染时段,且与除夕夜烟花爆竹集中燃放时间高度吻合,说明烟花爆竹的集中燃放会在短时间内造成严重的大气污染;同时烟花爆竹的燃放会对颗粒物化学组分造成明显的影响,受影响最大的是Mg~(2+)和Cl~-,且在燃放期有机碳、元素碳、混合碳占比升高。     

苏州市2022年春节期间烟花爆竹燃放对空气质量及PM2.5 组分的影响

利用苏州市2022年春节期间（1月31日—2月6日）逐时气象数据、细颗粒物（PM_2.5 ）及其特征组分监测数据,分析春节烟花爆竹集中燃放对PM_2.5及其特征组分的影响。结果表明：烟花爆竹集中燃放时段,硫酸根离子（SO₄ ^2-）、氯离子（Cl^-）、钾离子（K⁺）、镁离子（Mg²⁺）、有机碳（OC）和元素碳（EC）的质量浓度均显著升高,与非集中燃放时段相比,分别增加了90.6%,783.3%,350.0%,371.4%,137.5%,150.0%;质量浓度增加最显著的金属分别为钡（Ba）、铜（Cu）、铬（Cr）、钾（K）、铅（Pb）、锡（Sn）、锰（Mn）、锑（Sb）、硅（Si）、锌（Zn）、铁（Fe）、砷（As）、镓（Ga）（按增幅由大到小排序）;烟花特征离子钡离子（Ba²⁺）在烟花集中燃放时段的数浓度峰值是非集中燃放时段的34.9倍,其余特征离子数浓度峰值也都为非集中燃放时段的8倍以上。烟花爆竹集中燃放显著提高了空气中各项污染物的质量浓度,并且在除夕和初五2个时段分别形成了2个污染高峰;污染物比值法（M/CO）定量评估结果表明,苏州市区PM_2.5 的贡献率为50.4%,显著低于辖属区县,表明禁燃措施具有一定成效;特征水溶性离子、OC、示踪性重金属的变化特征与PM_2.5 质量浓度变化特征吻合;污染物在线源解析结果表明,春节期间苏州市空气质量受烟花爆竹集中燃放影响显著。     

烟花爆竹燃放对北京市空气质量的影响研究

结合常规污染物浓度和PM_(2.5)化学组分浓度,分析了2015年春节期间烟花爆竹燃放对北京市空气质量的影响。结果表明:烟花爆竹燃放会在短时间内造成严重的大气污染,其中对SO2、PM_(2.5)和PM10的影响最为显著。除夕夜间良乡、官园和怀柔3个监测站点的PM_(2.5)质量浓度峰值分别达730.5、343.4、762.2μg/m~3,为2月17—25日和3月4—8日(观测期间)平均值的5.2、3.1、7.1倍。烟花爆竹燃放对PM_(2.5)组分中的SO_4~(2-)、K+和Cl-的影响最为显著,除夕夜间监测中心点位的SO_4~(2-)、K~+和Cl~-质量浓度峰值分别达92.2、95.6、57.4μg/m~3,为观测期间平均值的4.5、10.5、6.8倍。烟花爆竹燃放产生的气态前体物和NO_3~-、SO_4~(2-)、NH+4、OC等PM_(2.5)二次化学组分在不利的气象条件下会发生化学反应和物理积累,造成PM_(2.5)浓度升高,产生持续性的大气污染。根据各污染物与NH+4的质量浓度比推算得出,除夕、\"破五\"和元宵节3个时段烟花爆竹燃放对K~+、Cl~-、SO_4~(2-)、SO_2和PM_(2.5)浓度的平均贡献率分别为78.4%、61.1%、37.4%、38.7%和30.1%。     

安徽省春节期间烟花爆竹燃放对环境空气质量的影响研究

为研究烟花爆竹集中燃放对江淮地区环境空气质量的影响,基于近地面常规空气质量参数、颗粒物组分参数、激光雷达监测等数据资料,系统分析了2022年春节期间烟花爆竹燃放对安徽省主要城市和县域环境空气质量的影响。研究表明,2022年春节期间安徽省环境空气质量总体好于2019—2021年平均水平,但受局部烟花爆竹燃放和不利气象条件(低温、小风、高湿、静稳)的叠加影响,产生的环境效应(颗粒物浓度峰值较高、影响范围较广)依然较为严重。重点区域(合肥和淮北)大气颗粒物组分中硝酸根离子(NO^(-)_(3))、硫酸根离子(SO ^(2-)_(4))和铵根离子(NH_(4)^(+))等主要离子占比有所下降(降幅为3.4%~12.1%),烟花爆竹燃放示踪组分(钾离子、氯离子、金属元素等)均出现了明显的峰值过程,且金属元素浓度占比涨幅明显高于水溶性离子。烟花爆竹燃放对颗粒物的垂直分布和传输沉降过程产生显著影响,燃放排放主要以球形细颗粒物为主;不利气象条件下的本地烟花爆竹燃放叠加周边污染传输影响是造成主城区空气质量显著恶化的主要原因。基于ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)的比值法估算,集中燃放时段,烟花爆竹燃放对城建区PM_(2.5)质量浓度的绝对贡献范围为4~701μg/m^(3),平均值达159μg/m^(3);烟花爆竹燃放对PM_(2.5)质量浓度的贡献量和贡献率呈现皖中>皖北>皖南的分布特征。主城区的禁燃措施对于春节期间空气质量的改善起到了关键作用,同时需要加强城市周边区域的烟花爆竹燃放管控措施。     

烟花爆竹燃放对永州市环境空气质量的影响分析

基于2018-2022年永州市春节期间逐时的各项污染物质量浓度数据,通过质量浓度分析、组分分析、相关性分析以及相对比值分析等方法,进一步精细化分析烟花爆竹燃放对环境空气质量的影响程度.结果表明,2018-2022年永州市春节期间污染天气主要集中在除夕及初一,污染物质量浓度攀升时间与当地烟花爆竹集中燃放时间一致,细颗粒物(PM2.5)小时最大质量浓度高达184 μg/m3,最高增幅达1 410％.集中燃放期间,钾离子(K+)、镁离子(Mg2+)、钙离子(Ca2+)、氯离子(Cl-)等增幅较高,且与颗粒物质量浓度保持较高的相关性,其中烟花爆竹燃放特征离子(K+)质量浓度最大值达到21.6 μg/m3,约是常规清洁天气下的7倍.相对比值分析结果表明,烟花爆竹燃放对颗粒物质量浓度的提升贡献较大,2022年集中燃放时期,烟花爆竹对PM2.5和可吸入颗粒物(PM10)质量浓度的贡献占比分别为6.2％～52.7％和0.9％～52.0％,烟花爆竹贡献的颗粒物质量浓度与实测质量浓度在小时变化趋势上呈高度一致性,表明烟花爆竹燃放是影响永州春节空气质量的主要原因.     

2015—2018年春节期间合肥烟花爆竹燃放对空气质量的影响

根据2015—2018年颗粒物浓度数据、颗粒物组分、激光雷达等资料,分析烟花爆竹燃放对合肥市空气质量的影响。研究发现,随着烟花爆竹禁燃措施力度的加强,2018年合肥市烟花爆竹对空气质量影响较2015—2017年显著下降,2018年春节期间PM₁₀与PM_2.5峰值浓度比2017年分别下降44. 4%和52. 9%,污染峰值容易出现在除夕和初一前后。春节期间合肥市大气污染总体上呈现自东北到西南逐渐减轻的趋势,周边县(市)空气质量的污染程度比城区更加严重。烟花爆竹的燃放导致空气中金属元素浓度和SO₄^2-浓度明显增加,富集因子法发现呈现严重富集重金属元素Sr、Zn、Ba、Cu、Pb、Sn、Sb和其他元素(如K、As)。2018年烟花爆竹禁燃措施力度加强后,K、As、Sn、Sb元素富集程度呈现下降趋势,较高消光系数对应的高度范围较2017年大幅减小,并且污染带厚度显著降低,城区依然可能存在外来污染传输的颗粒物下沉现象,周边大片农村和城乡结合部的烟花爆竹集中燃放同样会导致被其包围的城区空气质量迅速恶化。     

春节期间烟花爆竹燃放对乌鲁木齐市区PM2.5及其组分影响分析

为了解春节期间烟花爆竹燃放对乌鲁木齐市区PM2.5及其组分的影响,利用超级站在线监测仪器(包括颗粒物分析仪、在线离子色谱、激光雷达和重金属分析仪)对环境空气中的PM2.5浓度、颗粒物水溶性离子和重金属浓度进行连续监测.结果表明,大量烟花爆竹的集中燃放造成了PM2.5短时严重污染,最高质量浓度达到了423μg/m3.烟花...     

烟花爆竹燃放对河南省空气质量影响的研究

基于河南省常规空气污染物、颗粒物组分等数据,开展烟花爆竹燃放对空气质量影响的定量评估。结果表明：2023年元宵节期间,河南省PM_2.5质量浓度小时峰值为226μg/m³,仅次于2019年的239μg/m³,明显高于2022年的86μg/m³,正月十六重度及以上污染天数为历史最高值;烟花爆竹燃放造成K⁺、SO₄^2-、Cl^-浓度快速上升,对K⁺浓度影响最为显著,河南省K⁺小时峰值浓度较基准时刻平均上升了26.6倍;烟花爆竹燃放对河南省正月十五、十六PM_2.5日均值贡献分别为31.5%、31.8%,使PM_2.5质量浓度分别上升39μg/m³和57μg/m³,2 d的烟花爆竹燃放可使河南省2023年PM_2.5年均质量浓度上升0.26μg/m³,造成...     

2023年春节期间烟花爆竹燃放对汕头市PM2.5污染影响分析

基于常规污染物浓度与气象观测资料、第五代欧洲中期天气预报中心（ERA5）大气再分析资料与单颗粒气溶胶质谱在线监测数据,分析了2023年春节期间广东省汕头市细颗粒物（PM_2.5）污染的气象成因、来源及化学成分变化,讨论了烟花爆竹燃放对空气质量的影响,并使用随机森林算法量化了春节期间烟花爆竹燃放对汕头市及各区县PM_2.5浓度的贡献。结果表明,烟花爆竹燃放与不利气象条件的叠加导致汕头市2023年春节期间PM_2.5浓度整体上升,造成了连续3 h的PM_2.5重度污染。PM_2.5来源解析结果显示,春节期间烟花爆竹对PM_2.5浓度的贡献率最大（35%）,其次为扬尘源（14%）、移动源（12%）与二次无机源（12%）。集中燃放时段的特征离子数浓度大幅增加,是非集中燃放时段的3.5～39.3倍,特征离子（钡离子）在集中燃放时段的增幅最为明显。随机森林模型的量化评估显示,2023年春节期间烟花爆竹燃放对PM_2.5浓度的贡献率达36.9%。相比汕头市东部和北部地区,2023年春节期间烟花爆竹燃放对汕头西部和南部地区的贡献率更大。提出,汕头市应继续加强春节期间烟花爆竹监管,开展针对违法违规经营和燃放烟花爆竹的检查整治,并针对各区县空气质量受烟花爆竹的影响程度,科学划分烟花爆竹禁燃区域与集中燃放区域,以进一步改善城市环境和空气质量。     

烟花爆竹禁燃对春节期间东北地区空气质量影响评估

利用2015—2017年春节期间东北地区主要大气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO和O3)质量浓度监测资料及相应气象因子(温度、湿度、风速和气压)观测资料,分析了春节期间烟花爆竹禁燃对东北地区空气质量的影响。结果表明:随着东北地区主要城市禁燃力度的增强,空气质量逐年提升,PM_(2.5)和SO_2浓度逐年大幅度下降。禁燃可明显降低城区PM_(2.5)浓度,而由于春节期间污染源整体减少,城区和城郊监测点PM_(2.5)浓度值差异减小。烟花爆竹对PM_(10)和PM_(2.5)浓度影响高于对气体污染物SO_2、NO_2和CO的影响。此外,气象条件对东北地区春节期间禁燃改善空气质量的效果也有明显影响。因此,结合春节期间的气象条件,在东北地区实施禁燃政策动态调整非常必要。     

一种评估烟花爆竹燃放对大气PM2.5影响的新方法

基于北京市空气质量自动监测系统2013年2月常规污染物监测数据,提出了定量估算烟花爆竹燃放对大气PM2.5影响的污染物相对比值(PM2.5/CO)法。利用该方法研究表明,2013年北京除夕烟花爆竹燃放使PM2.5单站1小时平均浓度最大增加709μg/m3(石景山古城监测点);全市24小时平均浓度增加88μg/m3,达到159μg/m3,空气质量由良好升级为重度污染。元宵节夜间烟花爆竹燃放使PM2.5单站1小时平均浓度最大增加469μg/m3(海淀万柳监测点),全市24小时平均浓度增加54μg/m3。除夕夜、元宵夜全市平均烟花爆竹PM2.5浓度超过75μg/m3的时间分别为5、7 h,达到峰值后半衰期分别为0.9、1.7 h。城区烟花爆竹PM2.5浓度高于郊区,并可导致下风向郊区的PM2.5浓度显著增加。除夕、元宵节北京市区烟花爆竹排放PM2.5总量分别约为1.91×105kg、1.17×105kg。     

空气自动监测中PM2.5与PM10 “倒挂”现象特征及原因

采用不同原理的自动监测仪器在不同季节同时测定PM2.5与PM10,对所得数据中的PM2.5与PM10\"倒挂\"现象进行分析。结果表明,当PM10采用振荡天平法时,PM2.5与PM10的\"倒挂\"率较高;冬季和夏季\"倒挂\"现象发生率明显高于其他季节;造成PM2.5与PM10\"倒挂\"的原因主要有监测过程中的随机误差,PM2.5与PM10的监测方法原理不同,监测方法之间存在显著差异等。     

西安市环境空气PM2.5污染现状及对策初探

文章通过对西安市城市环境空气PM_2.5试点监测数据深入分析,初步摸清了区域PM_2.5污染水平及分布规律,提出了污染防治对策和建议,对现阶段的环境空气PM_2.5污染防治有着重要的参考价值。     

中国中东部一次大范围重污染过程特征分析

采用嵌套网格空气质量预报模式(NAQPMS)模拟与气象、污染物观测资料相结合的方式,分析了2016年12月影响中国中东部地区的一次重污染过程中PM_(2.5)时空分布特征及来源成因。结果表明,重污染过程中PM_(2.5)具有较明显的时空变化规律,污染呈现一定程度的区域性分布特点,不同地理位置条件下,污染物浓度的累积和传输方式表现出不同的特征,细颗粒物快速二次生成及不利扩散条件下的持续积累可能是此次污染过程的主要原因,不利于污染物扩散的高低空天气形势的配合抑制了污染物的快速消散,为大气污染的形成及维持提供了稳定的大气环境背景,形成了此次污染过程污染浓度高、影响范围大的态势。     

杭州秋冬季PM2.5污染特征分析

为研究杭州PM_2.5污染来源特征,利用2013—2019年杭州市PM_2.5监测数据和气象观测数据,分析了杭州市2013—2019年PM_2.5浓度变化,选取本地积累型和输入型2种PM_2.5污染过程,结合单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪(SPAMS)和在线离子色谱数据,探讨杭州市PM_2.5化学组分和污染来源。结果表明:每年秋冬季(11月至次年3月)杭州以东北风、西北风及偏南风为主,风速低于4 m/s时,大气扩散条件差,受本地污染物积累影响,PM_2.5浓度容易出现超标;风速较大且为东北风和西北风时,受上游污染输入影响,易出现PM_2.5重度污染。本地积累型和输入型案例中,PM_2.5化学组分中占比最大的为NO^-₃、SO₄^2-和NH⁺₄;PM_2.5浓度上升过程中,二次NO     

江苏省级区域空气质量数值预报模式效果评估

采用中国科学院大气物理研究所开发的嵌套网格空气质量模式系统(NAQPMS),搭建江苏省级区域空气质量数值预报模式系统,并测试了该系统对2013年夏季江苏省PM2.5质量浓度未来24 h预报以及7 d潜势预测的效果。结果表明,该系统成功应用于江苏省的空气质量预报;所有地市的24 h预报效果均在合理范围内(平均分数偏差小于±60%且平均分数误差小于75%);7 d潜势预测效果比24 h预报效果略差,整体能准确把握PM2.5质量浓度的变化趋势。     

基于聚类分析的颗粒物监测网络优化研究

为了优化香港环境监测网络,收集香港14个监测站2011年1月1日至2015年11月30日的颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)的小时数据进行统计分析。对PM_(2.5)进行聚类,并利用日均浓度变化图进行验证,结果表明,可将监测站分为4类(A、B、C、D类),A类位于城市郊区,B类则位于港口附近,且A、B类的PM_(2.5)日变化特征均呈现双峰型分布,峰值分别出现在09:00和21:00。对PM_(10)进行类似分析结果表明,监测站同样可以分为4类,A类位于九龙区,B类则位于港口附近,而且A、B类的PM_(10)日变化双峰分别出现在11:00和20:00左右。说明污染源头及地形的相似致使某些监测站颗粒物浓度的变化出现相同的趋势,导致监测设备的浪费和管理的冗余。建议建立更高效的空气管理系统,将冗余设备转移到其他地区,扩大空气监控区域。对PM_(2.5)/PM_(10)聚类结果表明,将监测站分为4类,B类均属于路边站,C类则位于居民区。同时还发现同类监测站PM_(2.5)/PM_(10)数值变化相同,并且可以用其中一个站的PM_(2.5)和PM_(10)浓度及另一个站的PM_(2.5)或PM_(10)浓度预测PM_(2.5)或PM_(10)浓度,为优化监测资源提供了一种新的思路。