高原省份城市空气质量状况统计分析及PM_(2.5)污染水平时空分布

收集了地处高原的云南省全省8个地级市、8个自治州政府所在地城市共40个监测点2015年全年(2015.01.01—2015.12.31)的大气PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3、CO、O_3-8 h日均浓度数据,计算出年均浓度值、空气质量指数AQI,并根据《HJ633-2012环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》对云南省各州市政府所在地城市空气质量进行评价。PM_(2.5)年均浓度值最高的是文山,为37.89μg/m~3;最低的是丽江,为16.21μg/m~3。空气质量评价结果表明,云南省2015年整体空气质量状况优良,空气质量状况最好的是香格里拉,空气质量指数为35.76;空气质量指数最高的是昭通,为68.26。SO_2、NO_2与PM_(2.5)的关系呈现正相关,PM_(10)的变化趋势与PM_(2.5)的变化趋势较一致。     

北京城市植被区PM_(2.5)浓度时空变化及影响因素分析

文章在北京城市森林植被区选择2个观测点,采集2个观测点的PM_(2.5)质量浓度数据,并结合北京植物园的气象数据,研究其PM_(2.5)质量浓度变化特征和影响因素,探讨PM_(2.5)质量浓度变化对城市生活的影响。结果表明:被选观测点的PM_(2.5)浓度月变化基本呈"M"型,PM_(2.5)浓度在6月最低(西山公园为(71.01±34.34)μg/m~3,北京植物园为(44.41±31.57)μg/m~3),2月最高(西山公园为(154.07±95.70)μg/m~3,北京植物园为(139.49±100.74)μg/m~3),10月达下半年的最高值(西山公园为(133.45±109.06)μg/m~3,北京植物园为(127.04±109.34)μg/m~3);PM_(2.5)浓度全年均值为西山公园((104.02±26.45)μg/m~3)>北京植物园((82.52±28.18)μg/m~3);PM_(2.5)浓度季节变化呈"V"型在冬季最高,春季次之,夏季最低PM_(2.5)质量浓度季节变化西山公园为冬季((115.46±41.37)μg/m~3)>春季((112.39±18.50)μg/m~3)>秋季((106.37±24.25)μg/m~3)>夏季((81.87±12.60)μg/m~3),北京植物园为冬季((97.35±41.38)μg/m~3)>春季((94.07±12.21)μg/m~3)>秋季((93.17±31.42)μg/m~3)>夏季((61.86±16.70)μg/m~3);森林空旷地的空气质量优于森林内部PM_(2.5)浓度变化主要受地理位置、气象因素、人文因素的影响。     

北京市PM_(2.5)和反应性气体浓度的变化特征及其与气象条件的关系

利用2012年全年北京市SO_2、NO_y、O_3、CO和PM_(2.5)监测数据,讨论PM_(2.5)和反应性气体的变化特征及其与气象条件的相关关系.结果表明:北京地区2012年PM_(2.5)平均质量浓度为52.0μg/m~3,年波动范围较大,特别是秋冬两季,呈现出慢累积而快清除的变化特征;NO_y、NO、CO、SO_2与PM_(2.5)质量浓度增减呈相同的变化趋势,O_3变化趋势相反;PM_(2.5)质量浓度0~25μg/m~3之间出现的频率最高,为27%;NO_y、NO、CO、SO_2和PM_(2.5)在风速小于3m/s时,随风速增大均呈显著的下降趋势,其中PM_(2.5)的下降率约为25%/m/s,风速大于3m/s后,污染物下降到较低浓度后趋于平缓;清洁天,相对湿度增大对PM_(2.5)质量浓度的影响不显著,而污染天,在较高相对湿度下,PM_(2.5)的质量浓度迅速升高.     

西安市主要大气污染物的观测分析研究

该文分析了西安地区的AQI指数以及PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO、O_3、SO_2 6种污染物浓度在2013年7月到2014年4月的每小时观测数据,利用统计方法研究了各污染物不同时间尺度(小时、日、周、月)的浓度变化特征,分析了各个污染物之间的相关系数,对各个污染物之间的相互关系和相互作用进行了探讨。结果表明,PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2、O_3、SO_2的平均浓度和标准差分别为:(92.37±75.59)μg/m~3、(166.79±106.27)μg/m~3、(2.16±2.39)mg/m~3、(51.01±20.84)μg/m~3、(36.85±34.44)μg/m~3、(36.97±30.62)μg/m~3、(39.99±31.27)μg/m~3。PM_(2.5)、PM_(10)以及CO浓度都是在中午12时以及夜间12时左右达到峰值,在下午或傍晚达到低谷;O_3则是白天浓度高,夜间浓度低,清晨达到一天中的极小值;研究还发现,O_3浓度在周末要高于工作日,CO、SO_2却是周末浓度低于工作日浓度;PM_(2.5)和PM_(10)浓度都在冬季达到峰值,在夏季达到低谷,O_3浓度则是在夏季明显高于冬季。O_3与其他所有污染物之间都呈负相关,而其他污染物之间都是正相关。     

不同空气质量等级下环境空气颗粒物及其碳组分变化特征

为研究不同空气质量等级下环境空气颗粒物及其碳组分变化特征,于2016年3月在廊坊市对环境空气中PM_(10)、PM_(2.5)和PM1质量浓度及PM_(2.5)中碳组分质量浓度进行了在线监测.结果表明,监测期间廊坊市PM_(10)、PM_(2.5)和PM1质量浓度较高,其分别为204.1、107.9和87.8μg·m~(-3),日变化趋势呈双峰型分布.总体来说,当空气质量越好,PM_(10)、PM_(2.5)、PM1及其碳组分(OC、EC、SOC和POC)质量浓度越低,PM1/PM_(2.5)、PM1/PM_(10)和PM_(2.5)/PM_(10)比值越小.但"中度污染"时,PM_(10)质量浓度最高,且PM1/PM_(10)和PM_(2.5)/PM_(10)达到谷底值;同时OC质量浓度比"轻度污染"略低,而明显低于"重度污染",且主要出现在13:00~23:00,表明"中度污染"时细颗粒物和超细颗粒物占比下降,与其对应的首要污染物相一致.此外,OC/EC比值大于2.0,通过最小OC/EC比值法估算PM_(2.5)中SOC和POC,其浓度均值分别为12.2μg·m~(-3)和5.0μg·m~(-3).     

重庆市主城区PM2.5时空分布特征

利用2014年6月1日至2015年5月31日重庆市主城区17个国控空气质量监测站24 h自动连续采样的PM_(2.5)浓度数据,探讨了重庆市主城区PM_(2.5)时空分布特征.结果表明:1重庆市主城区PM_(2.5)季节浓度由高到低依次为冬季(100.2μg·m~(-3))、秋季(66.1μg·m~(-3))、春季(45.9μg·m~(-3))和夏季(33.4μg·m~(-3))(P0.05).2重庆市主城区PM_(2.5)月均浓度变化呈单峰单谷型,1月PM_(2.5)月均浓度最高(P0.05),达到120.8μg·m-3.3逐日变化,国控17个空气质量监测站PM_(2.5)日均浓度曲线都呈现出尖峰和深谷交替变化的锯齿状.4重庆市主城区16个国控监测点(除缙云山对照点)PM_(2.5)浓度日变化在全年、春季、秋季和冬季都呈现明显的双峰双谷型.5PM_(2.5)与SO_2、NO_2和CO都呈显著正相关(P0.01),表明SO_2、NO_2和CO的二次转化对PM_(2.5)浓度具有显著影响.     

保定市PM_(10)和PM_(2.5)时间分布特征研究

运用高精度手持式PM_(2.5)速测仪(CW-HAT200)对保定市城区大气颗粒物PM_(10)和PM_(2.5)浓度的日变化、月变化、季变化规律进行了连续1年的测定,结果表明:保定市PM_(10)和PM_(2.5)年平均浓度为213μg/m~3、134μg/m~3,是国家空气质量二级标准的1.4倍和1.8倍;PM_(10)和PM_(2.5)四季变化均表现为冬季最高,春、秋季次之,夏季最低,且变幅较大;PM_(2.5)、PM_(10)各月变化趋势基本相同,1月份浓度最大,污染严重,7月份浓度最小,污染较轻;日变化曲线呈双峰形,早晚高、白天低,低值出现在12:00-16:00;PM_(2.5)/PM_(10)全年平均比值为62.80%,除5、8月外,其余各月均50%,属于严重污染;PM_(10)和PM_(2.5)的确定系数为0.9704,由此可见两者的相关性较高。综上分析可知,人类活动主要影响了PM_(10)、PM_(2.5)的产生,而气象条件是影响大气颗粒物扩散的最主要原因,要想从根本上抑制大气污染的产生,必须采用先进的生产工艺、减少污染物的排放,尤其是在气流稳定的季节应加以严格控制。     

清洁大气背景下贵阳空气质量变化及气象作用

利用贵阳市2013~2016年空气质量监测及气象观测资料进行分析,研究云贵高原城市空气变化及气象影响作用.结果表明:近4a贵阳区域SO_2、NO_2、O_(3_8h)、PM_(10)、PM_(2.5)和CO年平均浓度分别为(20.78±19.71),(28.32±9.59),(107.59±27.54),(67.56±34.32),(42.53±24.52)μg/m3和(0.74±0.22)mg/m~3,除SO_2浓度接近或超出我国中东部城市之外,其它污染物均表现为相对清洁水平;地面O_3浓度逐年明显上升,但其它大气污染物水平均呈逐年下降趋势,且呈现与我国中东部一致的空气质量年际、月际和日变化特征.各功能区污染物区域差异明显,颗粒物和SO_2、NO_2、CO浓度水平表现为工业区居民区郊区,O_3浓度呈现为郊区居民区工业区的特征,表明人为活动对空气质量的影响.近4a O_3与PM_(2.5)夏季白天呈显著正相关,冬季显著负相关,反映了云贵高原城市空气质量的复合污染特性.大气污染物浓度与温度、边界层高度、太阳直接辐射和气压的相关性显著,而与相对湿度和风速相关性较弱,这不同于中东部地区风速主导大气污染物水平变化的特征.云贵高原夏季作为主要雨季,小雨和中雨量级降水对PM_(2.5)吸湿增长较弱,中雨以上降水对PM_(2.5)具有清除作用;而在PM_(2.5)浓度较高和干冷的冬季,小雨的PM_(2.5)吸湿增长明显,中雨以上降水对PM_(2.5)清除显著.     

大气污染特征研究及臭氧污染个例分析——以深圳市龙华区为例

根据深圳市龙华区观澜子站空气质量监测数据,对龙华区近年来空气质量状况、主要大气污染物浓度时间变化特征、气象条件和污染物浓度相关性,以及典型臭氧(O_3)污染过程进行了分析。结果表明龙华区空气质量以优良为主,空气质量指数(AQI)超标日中,O_3浓度超标天数最多,其次依次是PM_(2.5)、PM_(10)和二氧化氮(NO_2)。PM_(2.5)、PM_(10)和NO_2在秋冬季的浓度最高,春季次之,夏季最低;而O_3浓度则在夏秋季最高,春季次之,冬季最低。除O_3(日间浓度高于夜间浓度)以外,PM_(2.5)、PM10和NO_2晚间浓度高于日间浓度。此外,相关性研究表明,颗粒物污染以细颗粒物为主,O_3(8 h)和NO_2与颗粒物浓度均呈正相关性。由于地域差异的存在,O_3(8 h)和颗粒物浓度的相关性在不同地域表现也不同。同时,大气污染物浓度与气象条件和人为排放源的相关性较高。     

G20峰会期间杭州及周边地区空气质量的演变与评估

为了研究G20峰会期间杭州市及其周边地区大气质量状况,评估保障措施的实施对空气质量的影响,利用2016年8月24日-2016年9月6日杭州及其周边城市空气质量监测数据,分析其时空分布特征,并与2015年同期数据进行比较.结果显示:(1)2016年8月24日-9月6日即会期保障阶段,杭州市PM_(2.5),PM_(10),SO_2,NO_2,CO和O_3浓度均值为31.52μg/m~3,46.55μg/m~3,8.92μg/m~3,15.22μg/m~3,0.62mg/m~3和113.98μg/m~3.(2)与2015年同期相比,会议保障阶段杭州市PM_(2.5),PM_(10),SO_2,NO_2和CO浓度分别下降了40.16%,37.71%,25.98%,56.30%和30.34%,O_3浓度则上升了19.89%.(3)2016年会期保障阶段,2015年同期和G20峰会举办期间的3个时段,污染物日变化特征相似,除O_3外,其他污染物整体上呈现2015年同期2016年会期保障阶段G20峰会举办期间的特点.(4)空间上而言,会期保障阶段O_3浓度在空间上表现出显著上升,其他污染物浓度同比有明显下降,其中PM_(2.5)和PM_(10)在空间上的差异较小,而SO_2和NO_2在空间上的差异较大.(5)G20峰会期间采取的保障措施确保了杭州市及其周边地区大气质量得到了改善.     

潍坊市环境空气质量现状及变化特征研究

文章分析了潍坊市区大气环境空气质量时空分布特征,监测的污染物为PM_(10)、SO_2、NO_2、PM_(2.5)、O_3、CO共6项。2015～2017年SO_2和NO_2年均浓度基本呈下降趋势,均低于国家二级标准,SO_2/NO_2值呈逐年下降趋势;PM_(10)、PM_(2.5)浓度时间变化规律基本相同,呈现夏季浓度较低、冬季浓度较高;CO年均浓度呈小幅下降趋势;O_3-8 h年均浓度在109～119μg/m~3之间,臭氧的污染不容忽视。从空间分布来看,8个自动监测点位周边情况不同,均能反映其区域环境空气质量状况。     

广州市PM2.5污染特征及潜在贡献源区分析

基于NCEP/NCAR全球再分析气象资料和2015-2017年PM_(2.5)浓度,利用HYSPLIT模型研究不同气流轨迹对广州PM_(2.5)浓度的影响,以及污染输送路径和潜在源区空间分布特征。结果表明:(1)广州2015-2017年PM_(2.5)平均浓度为36.5μg/m~3,逐月平均PM_(2.5)浓度1月份最高,为49.3μg/m~3,轻度污染及以上时次比例达15.66%,6月份最低,为20.8μg/m~3,无轻度及以上污染时次。(2)PM_(2.5)平均浓度在不同情景类型下的浓度高低顺序依次为:污染日干季清洁日湿季,其中污染日的PM_(2.5)平均浓度是清洁日的近3倍,干季的PM_(2.5)平均浓度是湿季的1.4倍;不同情景类型下的PM_(2.5)浓度日变化特征基本都在白天时段低(16时最低),晚上时段高(21-22时最高),日变化幅度为污染日干季清洁日湿季。(3)在干季,影响广州的气流轨迹路径主要有5类:东北路径、东南路径、西北路径、西南路径及偏西路径,其中第2类东南路径对广州PM_(2.5)平均浓度的贡献最高;而在湿季,影响广州的气流轨迹路径主要有4类:偏南路径、东南路径、偏北路径及西南路径,其中第3类偏北路径对广州PM_(2.5)浓度的贡献最高。(4)基于潜在源贡献因子和浓度权重轨迹分析法分析表明,广州PM_(2.5)浓度潜在源贡献较大的区域主要集中在广州东部的东莞、惠州、深圳、肇庆、中山等周边地区,该研究可为确定广州污染潜在源贡献区以及区域联防联控提供参考。     

邯郸市大气PM_(2.5)成分空间分布研究

为研究邯郸市2015年PM_(2.5)的污染状况,采用河北工程大学监测站全年PM_(2.5)浓度和气象在线监测数据以及4个代表月4个站点离线采样成分数据,分析了PM_(2.5)的浓度水平与气象要素的关系以及其化学组分特征。结果表明:PM_(2.5)的年均浓度为91.14μg/m~3,最高达到706.56μg/m~3;不同相对湿度条件下,PM_(2.5)浓度对邯郸地区能见度有较大影响。此外,邯郸静风频率较大,全年东南风风速较小,PM_(2.5)污染相对更加严重;PM_(2.5)中主要化学成分为SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+、OC和EC,4个站点采样无显著差异性。     

华北典型农区夏季大气污染特征及变化趋势研究

为研究华北典型农区大气污染特征及变化趋势,于2008年和2012-2014年的夏季在山东禹城生态站,对大气中主要污染物(NO_x、O_3、SO_2和PM_(2.5))进行了观测研究。结果表明:观测期间NO_x、O_3、SO_2和PM_(2.5)的平均浓度分别为(31.8±16.8)、(77.6±27.5)、(13.1±14.3)和(84.2±41.7)μg/m~3,O3日8 h滑动平均最大值和PM_(2.5)日均值浓度超过国家二级标准的超标率分别为35%和54%;NO_x、O_3及O_x的浓度总体呈上升趋势;SO_2浓度呈下降趋势;PM_(2.5)浓度呈现波动变化;NO、O_3和SO_2呈现白天单峰型日变化形式,NO_2和PM_(2.5)日变化呈现双峰型。禹城农业区夏季大气污染主要受其偏南城市济南、泰安和聊城方向气流影响,高浓度的O_3污染的同时伴随着高浓度PM_(2.5)污染。     

华东区域PM2.5变化背景下浙江省人口经济暴露水平评估

利用1998~2012年卫星反演的细颗粒物(PM_(2.5))全球高精度产品数据集,精细化地给出了华东地区PM_(2.5)时空分布与变化特征,并分析了此背景下浙江省PM_(2.5)的人口经济暴露水平.结果表明1998~2012年期间,浙江省区域平均PM_(2.5)浓度整体变化呈现出先增加、后下降的特征,拐点出现在2007~2009年前后,与华东区域大背景的变化趋势一致.1998~2000年华东南部与山东东部的年平均PM_(2.5)浓度基本保持在50μg·m~(-3)以下,其余地区大多在50~75μg·m~(-3)左右,华东地区和浙江省PM_(2.5)浓度超过35μg·m~(-3)的地区分别占到51.8%和21.1%.1998~2009年PM_(2.5)浓度上升趋势非常明显,华东地区的平均变化趋势为2.58μg·(m~3·a)~(-1),浙江省的上升趋势较华东区域慢,为1.43μg·(m~3·a)~(-1).2007~2009年PM_(2.5)浓度达到最大,华东和浙江省超过35μg·m~(-3)的地区分别占到82.1%和65.9%.此后PM_(2.5)浓度呈现出下降的变化趋势,华东地区和浙江省的平均变化趋势分别为-1.75μg·(m~3·a)~(-1)和-1.58μg·(m~3·a)~(-1),PM_(2.5)浓度超过35μg·m~(-3)的地区比例均有所下降,说明政府颁布的一系列节能减排方针政策可能对华东地区的空气质量改善起到了一定的成效.2010年浙江地区PM_(2.5)暴露水平超过35μg·m~(-3)的人口比例和GDP比例分别为74.0%和70.8%,其中38.1%的人口生活的环境和38.9%的GDP产生的环境PM_(2.5)浓度年平均值在50μg·m~(-3)以上.     

基于GWR模型的天山北坡经济带PM2.5浓度反演及时空特征分析

构建PM_(2.5)浓度与相关因子的关系模型已成为获取干旱区经济带连续变化PM_(2.5)浓度数据的有效手段之一。本文以天山北坡经济带为研究对象,基于PM_(2.5)浓度监测数据、中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)的气溶胶光学厚度数据(aerosol optical depth,AOD)和气象数据,利用地理加权回归模型(geographically weighted regression,GWR)反演了研究区2018年3～11月PM_(2.5)浓度,进而分析其时空变化特征。结果表明:(1)相比多元回归模型(multiple linear regression,MLR),GWR模型在天山北坡经济带的PM_(2.5)浓度反演效果更优,决定系数R2、平均绝对误差MAE和均方根误差RMSE分别为0.897、4.569μg/m~3和5.627μg/m~3,明显优于MLR模型的0.819、5.825μg/m~3和7.731μg/m~3;(2)天山北坡经济带PM_(2.5)浓度在月尺度上呈"凹字型"变化特征,其中11月最高,达到59.50μg/m~3,3月和10月次之,9月最低,仅为17.92μg/m~3;在季节尺度上表现出秋季(9～11月)春季(3～5月)夏季(6～8月)的变化特征,其中春季呈波动下降趋势,夏季总体维持在较低水平,秋季呈急剧上升趋势;(3)在空间分布上,研究区PM_(2.5)浓度呈现出"东高西低"的特征,峰值出现在乌鲁木齐附近,说明经济带东部地区PM_(2.5)污染相对严重,尤其是乌鲁木齐。     

京津冀地区不透水表面扩张对PM_(2.5)污染的影响研究

基于2000年、2003年、2006年、2009年、2014年的遥感影像提取不透水表面数据以及相应年份的PM_(2.5)质量浓度估算值.以不透水表面覆盖率(ISC)为城市化指标来分析城市化对PM_(2.5)质量浓度的影响,分别从城市、县区尺度探讨城市扩张对PM_(2.5)污染时空分布及演变的影响机制,定量研究二者相互关系;以京津冀地区为例,其ISC从2000年的0.7%增长到2014年的1.5%,而PM_(2.5)浓度从45.7μg/m~3飙升到77.3μg/m~3.根据2000与2014年的PM_(2.5)浓度差值,把京津冀地区划分为轻度(0~9.9μg/m~3)、中度(10~29.9μg/m~3)、重度(30~49.9μg/m~3)、严重(50~77μg/m~3)污染区域,相应的不透水表面增长率分别为43.3%、110.5%、165.5%和208.3%.严重污染区域位于北京-廊坊-天津-唐山(沿高速公路G1)和北京-保定-石家庄-邢台-邯郸(沿高速公路G4),伴随着较高的不透水面增长率(208.3%).同时,在2000~2014年期间,京津冀地区ISC空间分布与PM_(2.5)污染空间分布高度一致,以太行山和燕山山脉为界的东南地区的不透水表面增长率为160.0%,显著高于西北地区的增长率50%,同时东南地区的PM_(2.5)浓度增长值45.5μg/m~3也显著高于西北地区的17.0μg/m~3.此外,把京津冀地区174个乡镇按照其ISC划分为5个级别:松散型(0~4.9%)、轻度紧凑型(5%~9.9%)、紧凑型(10%~14.9%)、密集型(15%~24.9%)、高度密集型(25%),乡镇数量分别为42、35、52、34、11,对应的PM_(2.5)浓度均值分别为(42.7±10.5)、(79.9±11.9)、(95.6±15.4)、(99.1±10.8)、(115.3±9.2)μg/m~3.其中松散型乡镇的空气质量较好,而严重雾霾笼罩在高度密集型的乡镇中.结果表明当乡镇ISC为5%和25%时,对区域PM_(2.5)质量浓度带来剧烈的增长.当ISC5%时,PM_(2.5)浓度发生了激烈增长,其比5%的乡镇高了87.2%.当ISC25%时,其PM_(2.5)浓度飙升到(115.3±9.2)μg/m~3,大约是5%乡镇的3倍.结论表明,在城市化进程中,不透水表面扩张对PM_(2.5)污染的加剧带来严重影响,不透水表面扩张应该成为城市空气污染一个不可忽视的影响因素之一.     

烟花燃放对珠三角地区春节期间空气质量的影响

为研究烟花爆竹燃放对珠三角区域城市空气质量的影响,对2015年春节期间珠三角地区环境空气质量自动监测站的数据进行了分析.结果表明,春节期间珠三角地区PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2和CO_污染最严重的城市均为肇庆市,臭氧污染最严重的为惠州,广州市NO_2污染最严重;与去年同期相比,各地SO_2、NO_2、CO_、PM10和PM_(2.5)的浓度普遍有大幅的降低,但春节期间臭氧浓度有所增加;春节期间烟花燃放行为主要集中在郊区,市区内燃放现象较少;烟花燃放对SO_2、PM10和PM_(2.5)浓度的短期影响极大,造成除夕夜间污染物浓度迅速升高,甚至成倍增加,对CO_、O_3和NO_2没有明显的影响;烟花燃放造成PM_(2.5)/PM_(10)比例迅速下降,在颗粒物浓度达到峰值后,PM_(2.5)/PM_(10)的比例也到达最小值;烟花燃放对各地PM_(2.5)的小时浓度最大贡献值在16~65μg·m~(-3)之间,对各地PM_(10)的小时浓度最大贡献值在28~138μg·m~(-3)之间,对各地SO_2的小时浓度最大贡献值在9~43μg·m~(-3)之间.     

青奥会前后南京PM2.5重金属污染水平与健康风险评估

人类活动对大气环境的影响已成为人们关注的焦点.于青年奥林匹克运动会(青奥会,Youth Olympic Games)召开前后(2014年4~9月)动态监测南京大气中PM_(2.5)及其6种重金属质量浓度和污染特征,并分析其健康风险.结果表明,观测期间PM_(2.5)质量浓度变化范围为26.39~80.31μg·m~(-3),青奥会前的4、5和7月大气中PM_(2.5)质量浓度均达到国家空气质量二级标准(24 h质量浓度限值75μg·m~(-3)),青奥会期间达到国家空气质量一级标准(24 h质量浓度限值35μg·m~(-3)).青奥会结束后,空气污染出现反弹,大气PM_(2.5)质量浓度平均值为76.14μg·m~(-3).观测期间大气PM_(2.5)中重金属离子质量浓度的变化特征并不一致,主成分分析表明,污染物源排放是影响PM_(2.5)重金属离子质量浓度变化最重要因素.青奥会期间PM_(2.5)及重金属离子质量浓度均降至观测期间最低值,这与召开青奥会所采取的一系列政策干预减排措施发挥作用有关.PM_(2.5)中Cd、Cu、Ni、Pb通过呼吸和皮肤暴露的健康风险值均在可接受水平范围内,而Cr存在较大的致癌风险;Mn通过呼吸暴露对成年男性造成较大的非致癌风险;同时PM_(2.5)中6种重金属通过皮肤暴露对儿童也造成较大非致癌风险.     

中国典型城市大气污染物浓度时空变化特征分析

利用2014年3月1日至2015年2月28日北京、广州和南京三市6种污染物浓度(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO、NO_2、O_3)的日平均数据,统计分析了三市各污染物浓度的变化特征及其与气象条件的关系。结果表明:(1)3个城市中,广州空气质量最好,南京次之,北京最差。广州优、良出现的天数最多,分别为98和222天,占全年的26.8%和60.8%,没有出现重度污染和严重污染的现象。北京优出现的天数为55天,高于南京的29天,但是中度污染、重度污染和严重污染天数要高于南京,分别为61、34和8天;南京则为30、14和0天,南京没有出现过严重污染。(2)整个1年间,北京PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3年平均浓度分别为80.5、112.9、16.8、53.4和57.3μg/m~3,广州平均浓度分别为45.9、67.2、16.6、45.7和47.9μg/m~3,南京平均浓度分别为70.6、120.1、21.5、50.3和54.9μg/m~3,北京、广州和南京CO年平均浓度分别为1.2、1.0和0.9mg/m~3。(3)上述三个城市PM_(2.5)日均值超标率分别为42.7%、7.9%和38.4%,而PM_(10)日均值超标率分别为23.0%、1.6%和25.2%,NO_2日均值超标率分别为14.0%、3.8%和7.1%,CO浓度仅北京超标,超标率为1.4%,3个城市SO_2无超标现象。(4)3个城市SO_2和NO_2均随风速的增大而减小。风速对广州CO浓度影响不大,而北京和南京CO浓度则随风速的增大而减小。风速越大,南京PM_(2.5)和PM_(10)浓度越小,但当风速≥4m/s时,北京PM_(10)和广州PM_(2.5)与PM_(10)浓度增加。此外,风向对污染物的传输也有影响。