天津市大气能见度与颗粒物污染的关系

利用天津市大气边界层观测站2009年能见度、相对湿度、风速逐时观测资料和2009年3月9~21日期间颗粒物的膜采样数据,分析天津市大气能见度与颗粒物污染的关系.结果表明,颗粒物质量浓度与能见度变化总体呈负相关,小粒径颗粒对能见度的影响作用明显,随着能见度的降低,小粒径颗粒与大粒径颗粒浓度的比值明显增加.能见度与颗粒物中总碳质量浓度变化呈负相关. SO42-,NO3-,OC和EC对大气消光贡献平均值分别为28.7%,6.1%,27.6%和19.2%.表明观测期间颗粒物中SO42-,OC对能见度的影响明显.     

天津市颗粒物散射消光特征及化学组分贡献研究

为研究天津大气颗粒物光学特征及不同化学成分贡献水平,对颗粒物散射系数进行了在线观测,同时对全年1,4,7,10 4个典型月份进行PM2.5采样,并分析其化学成分.观测发现,天津市散射消光系数表现为秋、冬季高,春、夏季低,冬季PM2.5的干散射效率最高,为5.18m2/g.当风速大于3m/s时,对污染物的清除扩散作用较为明显,散射系数较低;相对湿度较高时,其对散射系数的增长作用显著.多元线性回归分析结果表明,天津市细颗粒中有机碳和硫酸盐是影响天津市能见度的主要组分.根据IMPROVE法核算化学组分对散射消光的贡献,得出有机物的贡献最大,为38.51%.     

2012年-2014年常州市大气污染特征分析研究

利用2012年-2014年常州市大气污染数据、气象观测数据,通过分析污染物浓度的月变化、季节变化,污染物浓度与能见度及各气象要素间的关系,得到以下结论:风对大气污染物具有较好的扩散、稀释作用,风力越大,污染物浓度越低;降水对大气污染物具有较好的冲刷、沉降作用,降水量越大,持续时间越长,污染物浓度越低;气温与污染物浓度直接关系较小,但由于夏季污染物浓度较低,表现为气温越高污染物浓度越低;冬季反之,故从整体上看气温与污染物浓度呈反相关关系;相对湿度对各污染物浓度有一定影响,在适宜的湿度条件下,水汽对污染物有较好的吸附作用,有利于颗粒物等的生成和增长.     

大气污染对城市能见度影响研究的理论与实践

首先从理论上探讨了颗粒物及气态污染物对能见度的影响．论述了城市大气光化学反应过程中的气粒转化过程。此外．选取4个气象参数：风速、气温、气压和相对湿度．及3个大气污染指标：SO2、NOx、PM10，与晴天水平能见度进行了相关分析．并建立回归方程。初步分析表明．城市能见度除受大气污染的影响外．还与湿度、风速．风向等气象条件及雾、降水、浮尘等天气有密切关系，它主要是大中小尺度天气和大气环境共同作用的结果．在一定条件下．它与PM10和SO2有较为明显的相关性。     

北京大气能见度和消光特性变化规律及影响因素

利用长时间序列的大气能见度与湿度等气象资料以及近年来大气污染物的监测数据,探讨了北京大气能见度及消光特性的变化规律及影响因素.结果显示:近50年来北京大气消光作用存在降-升-降的变化过程,1954~1967年以下降为主,20世纪60年代中期至70年代明显上升,此后特别是20世纪90年代以来北京大气消光作用基本呈缓慢下降趋势,能见度变化过程与此相反.从区域分布看北京大气消光作用北部及西部山区低于平原区,平原区存在由北向南逐渐升高的分布规律,即北部平原区低于中部市区,中部市区低于南部平原区.近10年来北京大气颗粒物消光作用区域差异逐渐减小,这与大气污染区域分布变化趋势基本一致.北京大气消光作用20世纪80年代之前冬高夏低,之后转为冬低夏高,对应于大气污染由煤烟型向综合型的转变.大气消光作用平均日变化呈双峰双谷型,09:00和21:00形成双峰,06:00和16:00处于双谷,但月际差异明显.大气消光作用受颗粒物浓度与相对湿度影响显著.高消光作用通常与高相对湿度和高颗粒物浓度有关;低消光作用出现在湿度和颗粒物质量浓度同时较小情况.相对湿度低于70%时,大气颗粒物消光作用会随着PM2.5浓度的升高明显增强,消光作用与PM2.5浓度存在线性关系;当相对湿度大于70%时,消光作用对PM2.5浓度变化的响应并不明显.     

2009年8~9月成都市颗粒物污染及其与气象条件的关系

对成都市3个不同点位PM2.5和PM10进行了为期30d的连续观测,研究了大气颗粒物浓度的时空分布特征,及其与气象条件的关系.研究表明,观测期间成都市大气颗粒物PM2.5和PM10质量浓度日均值分别为66,94μg/m3,两者浓度变化范围较大,但变化趋势相同.从空间分布来看,大气颗粒物浓度均是熊猫基地>草堂寺>丽都花园,即下风向污染状况最严重,商业繁华地段次之,生活居住区最好;从时间分布来看,大气颗粒物污染最严重出现在9月17~19日,9月5~9日2个时间段,不利的气象因素和污染物的累积是造成该时间段大气颗粒物污染加重的主要原因.PM2.5与PM10质量浓度的相关性为0.93,PM2.5对PM10的贡献较大,两者质量浓度的比值达0.69.气温对大气颗粒物浓度变化没有显著影响;降水以及风速对颗粒物浓度影响较大,主要是对颗粒物的湿清除和促进扩散作用;在一定相对湿度范围内,高湿度条件容易造成大气颗粒物的较重污染.能见度与大气颗粒物浓度呈明显负相关性,且与PM2.5的相关系数大于与PM10的相关系数.     

气象条件对河北廊坊城市空气质量的影响

气象条件是影响大气污染的重要因子.利用2013年3月—2014年2月廊坊颗粒物质量浓度监测资料、自动气象站观测资料和欧洲中期天气预报中心再分析资料,采用多种统计方法分析气象与污染的关系,量化天气形势和局地气象条件对城市颗粒物质量浓度变化的贡献.结果表明:天气形势是决定局地气象要素和城市空气质量的重要因子.当廊坊位于高压中心或高压后部时,大气层结稳定,易造成重污染;当廊坊位于高压前部(气压梯度较大)时,大气层结不稳定,易于污染物输送和扩散.利用客观天气分型结合污染物质量浓度统计分析方法,可以量化天气形势对城市空气质量的影响.在局地气象要素中,能见度与ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)相关性最高(相关系数分别为-0.75和-0.53,下同),其次依次为风速(-0.45和-0.31)、相对湿度(0.41和0.25)和温度(-0.15和-0.06).通过污染物浓度与局地风场关系分析发现,廊坊颗粒物质量浓度受天津市、河北省南部区域输送的影响明显,受北京区域输送的影响相对较弱.研究显示,气象条件可以解释廊坊ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)日均值变化的56%和49%,其在冬季对颗粒物质量浓度影响最为显著,春秋季次之,夏季影响最小.      

珠江三角洲地区大气中的粒子污染

从珠江三角洲地区航测发现,直径小于1μm的气溶胶粒子每毫升可达几万到几十万个,这类小粒子能沉积在肺泡中,对人的健康危害较大,而它们对能见度影响较小。这类细粒子的来源,除排放源以外,气态污染物的转化也是细粒子二次污染的重要来源。野外烟雾箱模拟实验表明,珠江三角洲二氧化硫转化率最高达12.7%/小时,影响SO₂转化的因素是SO₂起始浓度、相对湿度和光照强度。经估算,珠江三角洲地区现有火电站与拟建火电站所排放的SO₂经转化,单是形成的硫酸盐细粒子(≤1μm)污染浓度,约为每毫升几万个,这是一个不容忽视的问题。对广州城市大气污染物有机无机成分的分析表明,就对人体健康而言,广州市气溶胶中有机成分的污染占主导地位。      

成都市冬季相对湿度对颗粒物浓度和大气能见度的影响

利用成都市城区2015年12月的连续在线观测数据,如相对湿度（RH）、能见度、颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）浓度、气态污染物（SO₂和NO₂）浓度以及PM_2.5中SO₄^2-和NO₃^-浓度,探讨RH对颗粒物浓度和大气能见度的影响.结果表明,高颗粒物浓度和高RH协同作用导致低能见度事件.观测阶段,PM_2.5在PM₁₀中的平均比重为64%,表明成都市冬季细颗粒物污染严重;随着RH增加,PM_2.5/PM₁₀显著增加,表明高RH会加重细颗粒物污染.随着PM_2.5浓度增加,能见度呈幂指数下降;在相同PM_2.5浓度下,RH越高,能见度越低.当颗粒物浓度较低时,RH对能见度的影响作用较强;当颗粒物浓度较高时,大气消光主要由PM_2.5浓度控制,RH对能见度的影响减弱.当RH大于70%时,硫氧化率（SOR）和氮氧化率（NOR）的均值分别从0.27和0.11（RH小于40%）增长至0.40和0.19,表明较高RH对二次硫酸盐和硝酸盐的生成有显著的促进作用,二次硫酸盐和硝酸盐单独或协同影响空气质量.     

兰州市大气污染特征及其成因探讨

为探讨兰州市大气污染特征及其影响因素,对兰州市能源结构、空气污染物及大气颗粒物中水溶性离子进行研究,结果表明,兰州市能源结构以燃煤为主逐渐向多元化过度;重点工业废气排放量由2001年1 010.40亿m3增加到2007年1 406.54亿m3,废气污染物排放量具有波动性,而SO2和NOx等标污染负荷比远高于其他污染物;PM10、SO2和NO2浓度在采暖期高于其他月份,且PM10浓度受沙尘影响也较严重,而NO2浓度季节波动较小;由于沙尘天气影响,每年3-5月出现降尘峰值,硫酸盐化速率与SO2浓度呈正相关性,冬季浓度高于春夏秋季;大气颗粒物中水溶性离子冬春季浓度较夏秋季高,且主要富集在细颗粒物中,以SO42-浓度最高。     

上海市夏季颗粒物污染过程数值模拟研究

利用观测资料和嵌套网格空气质量模式(Nested Air Quality Prediction Model System,NAQPMS)模拟研究了2010年7月26日—8月26日上海市及周边城市PM10、PM2.5及其无机盐组分的浓度变化趋势及时空分布特点.结果表明,NAQPMS模式较为合理的重现了上海各方位站点及其周边城市PM10、PM2.5及其硫酸盐、硝酸盐等无机化学组分的浓度水平与变化趋势,相关系数在0.7以上.研究期间造成上海颗粒物污染的主要原因是:弱气旋低压系统控制下,西南或西北气流将内陆污染物输送至上海市,当低压中心移至上海附近时带来的辐合气流使得污染进一步累积上升.长三角地区PM2.5主要无机盐组分分布特征表明,上海市及周边城市的硫酸盐、硝酸盐和铵盐的总和占PM2.5浓度的40%~60%,二次气-粒转化过程贡献明显,且以SO2向SO2-4的氧化转换为主;污染上升过程中NO-3/SO2-4比率增大,说明流动源的贡献有所增加.     

青岛地区气溶胶的酸碱特性

应用实验和酸碱平衡计算的方法,研究青岛地区气溶胶的酸碱特性,测定气溶胶中硫酸的含量,推断气溶胶中的Ca2+,Mg2+的存在形式与SO2-₄,NO-₃的来源以及IP和TSP对降水酸性的贡献?发现IP气溶胶对降水总的影响是起中和作用,中和能力以碳酸盐计相当于它所含的钙?镁盐的(22±20)%?      

利用SPAMS研究石家庄市冬季连续灰霾天气的污染特征及成因

2014年11月18~26日石家庄市发生了连续的灰霾天气.利用位于石家庄市大气自动监测站(20 m)的单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)分析了细颗粒物的化学组成,根据石家庄市大气污染物排放源谱库对主要成分进行了来源解析,并结合颗粒物质量浓度和气象条件研究了该地区冬季灰霾天气成因.结果表明,石家庄市大气细颗粒物来源分为7类,各源示踪离子:燃煤源为Al,工业源为OC、Fe、Pb,机动车尾气源为EC,扬尘源为Al、Ca、Si,生物质燃烧源为K和左旋葡聚糖,纯二次无机源为SO-4、NO-2和NO-3,餐饮源为HOC.灰霾期间大气中主要含有OC、HOC、EC、HEC、ECOC、富钾颗粒、矿物质和重金属等8类颗粒,其中OC和ECOC颗粒最多,分别占到总数的50%和20%以上,OC颗粒主要来自燃煤和工业工艺,ECOC颗粒主要来自燃煤和机动车尾气排放.灰霾发生时含有NH+4、SO-4、NO-2和NO-3等二次离子的颗粒物占比升高,其中含NH+4颗粒增幅最大;EC、OC与NO-3、SO-4、NH+4在灰霾天气下的混合程度均比干净天气高,其中与NH+4的混合程度加剧最为明显.冬季采暖期煤炭的大量燃烧、医化行业工艺过程及机动车尾气等污染源排放的一次气态污染物(SO2、NOx、NH3、VOCs)和一次颗粒物在静稳天气中难以扩散而迅速累积,气态污染物发生二次转化形成硝酸铵、硫酸铵,而颗粒物之间通过碰撞形成二次颗粒物并发生不同程度的混合,从而导致大气能见度下降,以上是石家庄市冬季灰霾形成的主要原因.     

南京江北新区大气单颗粒来源解析及混合状态

利用单颗粒气溶胶飞行时间质谱（SPAMS）于2015年12月1~31日对南京江北新区大气单颗粒进行了测量,共采集到同时含有正负离子谱图的颗粒747.8万个.结果表明,监测期间南京江北新区总体空气质量较差,污染天气占比为49.2%,SPAMS所捕获的颗粒数与PM_2.5质量浓度的相关性达到0.83,因此颗粒物数浓度在一定程度上能够用来反映大气污染状况,监测点主要污染源包括燃煤源以及机动车尾气源,工业工艺源污染占比居第3位,3种源的总贡献率达到63.5%.从整体上看,PM_2.5质量浓度的升高大多伴随着燃煤及机动车尾气占比的升高,EC、混合碳（ECOC）与OC在生物质燃烧、扬尘、汽车尾气排放、燃煤燃烧以及工业源中均与NO₂^-、NO₃^-以及SO₄^-有较高的混合程度.     

青岛大气气溶胶水溶性无机离子研究:季节分布特征

为了全面了解当前青岛地区大气气溶胶中水溶性组分的特征及来源,于2008年1～12月在青岛市区连续采集了总悬浮颗粒物(TSP)样品,运用离子色谱法对其主要的水溶性阴阳离子进行了分析.结果表明,SO24-、NO3-、NH4+和Cl-是TSP中水溶性离子的主要成分,四者质量浓度之和占总水溶性离子质量浓度的86.9%.TSP及其水溶性组分存在明显的季节变化,其来源也存在多源性.Na+、NH4+、Ca2+、F-、Mg2+均为冬季最高,夏季最低,K+、PO34-为秋季最高,夏季最低,Cl-为冬季最高,秋季最低,NO3-则为春季最高,夏季最低,而SO24-为春季最高,秋季最低.不同天气对颗粒物和气溶胶中水溶性离子影响很大.颗粒物浓度在晴天时最低,其次是雾天,再次是烟雾和霾,沙尘天气下质量浓度最高.Na+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-和PO34-在烟雾天气下的平均浓度最高,而NH4+、K+、NO3-和SO24-则是在霾天气下质量浓度最高.     

河南省北部区域霾污染过程中城市和农村点位PM2.5组分差异

近年来,我国京津冀及其周边地区暴发了多次霾污染过程,受观测仪器等因素的限制,尚未有对河南省北部城市和农村霾污染的对比研究.利用一系列在线高时间分辨率的观测仪器在河南省2个城市点位和3个农村点位对一次区域重污染过程(2018年1月12～25日)进行综合观测.结果表明SO₄^2-、 NO^-₃和NH⁺₄(SNA)是此次区域污染过程中5个点位PM_2.5中占比最高的组分,位于53%～63%之间,以NO^-₃为主24%～32%,其次为SO₄^2-(13%～17%).相较于城市点位,农村点位PM_2.5中有机物的占比更高,尤其是夜间.随着污染的加重,SNA的占比上升,重污染时段可达67%.此外,当区域受南部气团的传输影响时,5个点位PM_2.5中NO^-₃的占比增大;受北和东北部气团的传...     

北京大气气溶胶部分无机组分及相关气体的浓度变化

利用SJAC-MOBIC在2000-05～2000-09的3个采样时段测量了北京大气中的气溶胶SO₄^2-、NO₃^-、NO₂^-、Cl^-及相关气体组分,得出了这些污染组分的逐时变化.结果表明气溶胶Cl^-、NO₂^-、NO₃^-及气体HCl、HNO₂和HNO₃有明显的变化规律,SO₂和气溶胶SO₄^2-的变化取决于SO₂的排放,SO₄^2-的峰值一般比SO₂的峰值晚2h左右.     

APEC前后北京SO2垂直分布特征及其对二次硫酸盐生成的影响

SO_2是北京大气中重要的污染气体.为探讨亚太经合组织(APEC)峰会前后北京大气SO_2的垂直分布及其对二次硫酸盐(SO_4~(2-))生成的影响,我们于2014年10月21日至11月30日在地面和北京325 m气象塔260 m高度处同步开展了气体SO_2和亚微米颗粒物中硫酸盐(SO_4~(2-))实时连续在线观测.结果显示,采暖前,北京地面SO_2浓度较低,但高层由于显著受到区域输送的影响浓度较高,两层污染物变化趋势也存在明显差异.采暖后,即APEC后,受本地供暖排放影响,SO_2和SO_4~(2-)浓度显著增加,两层的总体差异也相应减小,变化趋势也更为一致.湿度对SO_2的液相转化起关键作用.我们发现近地面SO_2的转化率(SOR)显著高于260 m,这主要与地面较高的湿度相关.事实上,SOR随着湿度增加而迅速增大,进一步凸显了湿度对SO_2液相氧化的影响.另外,我们也发现SO_2特别是260 m在低湿范围(RH40%)内随湿度增加而逐渐升高,但在高湿范围(RH50%)内则呈下降趋势,说明不同湿度范围内的来源或者生成机制可能有所不同.SO_4~(2-)和PM_(2.5)浓度均随着湿度的增加而增加,但不同湿度范围,增加速率不同.通过相关性和和后向轨迹分析表明,区域输送(特别是途经北京西部和南部的气团)和本地燃煤排放分别是采暖前后污染物的主要来源.     

Effectiveness of national air pollution control policies on the air quality in metropolitan areas of China

Understanding the effectiveness of national air pollution controls is important for control policy design to improve the future air quality in China. This study evaluated the effectiveness of major national control policies implemented recently in China through a modeling analysis. The sulfur dioxide （SO2） control policy during the llth Five Year Plan period （2006-2010） had succeeded in reducing the national SO2 emission in 2010 by 14% from its 2005 level, which correspondingly reduced ambient SO2 and sulfate （SO42-） concentrations by 13%-15% and 8%-10% respectively over east China. The nitrogen oxides （NOx） control policy during the 12th Five Year Plan period （2011-2015） targets the reduction of the national NOx emission in 2015 by 10% on the basis of 2010. The simulation results suggest that such a reduction in NOx emission will reduce the ambient nitrogen dioxide （NO2）, nitrate （NO3-）, 1-hr maxima ozone （03） concentrations and total nitrogen deposition by 8%, 3%-14%, 2% and 2%--4%, respectively over east China. The application of new emission standards for power plants will further reduce the NO2, NO3-, 1-hr maxima 03 concentrations and total nitrogen deposition by 2%-4%, 1%-%, 0-2% and 1%-2%, respectively. Sensitivity analysis was conducted to evaluate the inter-provincial impacts of emission reduction in Beijing-Tianjin-Hebei and the Yangtze River Delta, which indicated the need to implement joint regional air pollution control.