2017—2020年武汉市大气污染物时空分布特征研究

为进一步了解武汉市大气污染时空分布特征,对2017—2020年武汉市主要大气污染物(PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO、NO₂和O₃)进行了空间插值分析、时间变化分析以及与气象要素的相关性分析。结果表明：武汉市近4年环境空气质量达标率为72.98%。PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂具有“冬高夏低”的“V”形特征,O₃呈“夏高冬低”的变化趋势。武汉市年均质量浓度超标的大气污染物主要有PM_2.5和PM₁₀,但其年均质量浓度均呈下降趋势,而O₃是年均质量浓度唯一处于上升状态的大气污染物,今后应重点关注颗粒物与臭氧污染。PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂主要集中在武昌区、蔡甸区、青山区、江汉区、江岸区,而O<...     

2018年吉林市大气污染物浓度变化及其与气象因素的相关性分析

采用统计学方法、Pearson相关系数法和线性回归法研究分析了2018年吉林市大气污染物SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、CO和O₃浓度的变化特征、污染物浓度之间的相关性以及污染物与气象因素的相关性。结果表明:1）吉林市大气环境中O₃、PM₁₀和PM_2.5日均值超标率分别为1.06%、3.27%和7.14%,颗粒物、O₃及其前体物质为治理重点;CO、SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5春、冬季污染较重,夏季污染最轻;大气环境中的污染物浓度随季节、时刻及人类活动发生周期性变化;2）PM₁₀和PM_2.5、PM_2.5和CO、NO₂和CO浓度之间高度相关（相关系数r均>0.8）,并建立了其预测线性模型;3）污染物（O₃除外）浓度与温度、风速和混合层高度呈负相关,与气压呈正相关;降水对SO₂、PM₁₀和PM_2.5浓度具有一定的削减作用,降水后其浓度减少的次数占总降水次数的68.75%、84.38%和78.13%;吉林市污染最严重的颗粒物受气象因素中混合层高度、风速和降水影响较大。该研究成果可为日后吉林市开展大气污染治理、区域大气环境容量测算、空气污染潜势预报等研究提供参考。     

2015—2021年南京市大气污染特征及污染个例研究

探究细颗粒物(PM_2.5)和臭氧(O₃)污染的时间变化特征,阐明PM_2.5和O₃复合污染过程中不同阶段环境空气污染物及气溶胶粒径分布的详细演变过程,对南京及长三角地区的大气污染防治具有重要指导意义.本文使用2015—2021年南京市环境空气污染物小时浓度数据,分析了该地区多年大气污染演变过程,并选取2015年10月12—17日时间段作为复合污染典型个例,对其生消过程和内在机理进行了详细分析.结果表明：(1)2015—2021年南京市各种大气污染物的变化特征具有明显差异. PM_2.5、PM₁₀和SO₂浓度的年下降率分别为8.9%、6.2%和15.4%,O₃浓度变化较小. CO浓度在2016年达峰后以每年7.6%的速率下降.NO₂浓度在2015—2019年呈增加趋势.(2)2015—2021年污染特征发生较大变化,由PM_2.5为主导变为由O₃为主导的大...     

毕节市中心城区大气污染物时空分布特征分析

为研究毕节市中心城区大气环境污染现状,利用2019—2021年毕节市中心城区3个国控监测站点的6项基本污染物以及AQI监测数据,采用趋势分析法,对毕节市中心城区各污染物浓度的时空分布特征进行了分析。结果表明：(1) 2019—2021年毕节市中心城区PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO、NO₂年平均浓度整体呈下降趋势,O₃年平均浓度呈上升趋势。(2) PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO、NO₂浓度月变化大致呈“U”型分布,O₃浓度月变化呈倒“U”型。(3) PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO、NO₂浓度季节变化规律为冬季最高、春秋季次之、夏季最低;O₃浓度季节变化特征为春>夏>秋>冬。(4) PM_2.5、PM_10<...     

泉州市2017-2021年大气污染特征及新冠疫情的影响

该文基于2017-2021年泉州市6项主要污染物(PM₁₀、PM_2.5、NO₂、SO₂、CO和O₃)监测数据及空气质量指数(AQI)数据,分析讨论了泉州大气污染的年际和季节变化特征以及常态化新冠疫情管控对泉州环境空气质量的影响,以期为泉州大气污染的进一步治理提供科学参考。结果表明,泉州2017-2021年PM₁₀、PM_2.5、NO₂、SO₂和CO的年均浓度整体上均呈现下降趋势,年均下降率最大的是SO₂(15.8%),其次是NO₂和CO(9.3%和8.1%),O₃污染相对突出但浓度变化范围显著减小,泉州的整体大气污染波动趋于平稳。泉州的PM₁₀、NO₂、SO₂、CO和O₃污染浓度最高的季节均为春季,春季为泉州的主要污染季节。新冠疫情管控期间,...     

常州市冬季大气污染特征及潜在源区分析

为了解常州市冬季大气污染特征,对2013—2015年常州市冬季PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO数据进行分析,并结合HYSPLIT 4.9模式研究不同气团来源对常州市各污染物浓度的影响及潜在污染源区分布特征.结果表明,常州市冬季以PM_2.5污染为主,其占冬季首要污染物的90%以上,冬季PM_2.5小时浓度对应的空气质量级别以良和轻度污染出现频次最多,冬季的ρ（PM_2.5）对ρ（PM_2.5）年均值的贡献率高达37.4%,不完全燃烧是颗粒物的一个重要来源.冬季ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）的日变化均呈双峰分布,两个峰值分别出现在交通的早高峰和晚高峰附近.ρ（NO₂）在晚高峰明显大于早高峰,而ρ（SO₂）和ρ（CO）表现为早高峰大于晚高峰.常州市CO/NO_x和SO₂/NO_x的分析结果表明,常州市交通源的贡献明显,点源对常州市的空气质量的影响也较大.1和6 h的ρ（PM_2.5）梯度变化可判识细颗粒物的爆发性增长.冬季常州市受到西北、西和西南等地区的大陆性气流影响较大,其对应的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）平均值相对较高,且对应的污染轨迹出现概率较大.偏东方向的气流由于移动速度慢,不利于污染物扩散易造成污染累积,导致ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）和ρ（NO₂）相对较高.WPSCF（源区分布概率）高值区（>0.5）集中于从芜湖至上海的长江中下游区域和杭州湾区域.PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO潜在源区存在较大差异性,NO₂、SO₂和CO本地化的潜在贡献较PM_2.5和PM₁₀更明显.此外,受船舶等影响海洋源区对NO₂、SO₂和CO的潜在贡献较大.研究显示,长三角区域的大气污染物以本地污染为主,但远距离污染输送贡献也不容忽视.      

西藏自治区大气环境质量现状及其未来展望

通过采集2015—2021年西藏自治区共7个城市和地区的SO₂、NO₂、CO、O₃、PM₁₀、PM_2.5等浓度实时监测数据,对污染物的污染特征与现状进行了分析。结果表明：PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO年均浓度的变化情况较为稳定,O₃和NO_X浓度呈上升趋势,O₃-8h平均浓度由2015年的105μg/m³上升到2021年的124μg/m³,O₃超标污染天数主要出现在5—8月份;PM_2.5月均浓度变化呈现显著的季节差异,每年夏季(7—9月)PM_2.5的含量较低,11月—次年3月含量较高;大气综合污染指数都<5,优良天数比率98.5%～99.7%。统计年份中,各年度O₃和2015年、2...     

2016-2020年辽西四城市PM2.5和O3污染特征对比分析

文章利用2016-2020年辽宁西部沿海的锦州、葫芦岛和内陆的阜新、朝阳空气质量监测数据,对比分析4个城市PM_2.5污染、O₃污染以及二者复合污染演变特征和异同性。结果表明：(1)4个城市PM_2.5年均浓度均呈下降趋势,沿海两市PM_2.5污染重于内陆两市;(2)沿海两市O3污染减轻,内陆两市O₃加重且2018年后年评价浓度高于沿海;(3)4个城市易出现同步污染过程,沿海两市的污染过程同步性更高且持续时间更长;(4)沿海城市“PM_2.5-O₃”复合污染天多于内陆城市,城市间同步复合污染范围逐年扩大;(5)4个城市PM_2.5与NO₂、CO和SO₂等污染物均呈正相关,沿海城市与CO的相关性好,内陆城市与NO₂相关性好,O₃与前体物NO₂和CO均呈负相关,与NO₂的相关性好于CO。研究表明,...     

基于空间插值的西安市重空气污染期间主要污染物时空变化特征及相关性分析

西安市是我国承东启西、连接南北的战略性枢纽城市,但其长期受到重空气污染的影响.基于2018年11月24日-12月3日西安市及其周边7个地级市共38个环境质量监测站点的逐时数据,利用空间插值、趋势分析和相关性分析方法,研究了西安市一次重空气污染期间六大污染物（PM_2.5、PM₁₀、CO、NO₂、SO₂和O₃）的质量浓度时空变化及彼此间的相关关系.结果表明:①IDW（inverse distance weighting,反距加权插值法）和OKri（ordinary Kriging,普通克里格插值法）均能较好地获得西安市空气污染物的时空变化情况,但IDW的插值精度优于OKri,距离指数为7的IDW可以满足西安市空气污染物时空变化模拟的要求.②研究期间,西安市首要污染物为PM_2.5和PM₁₀,二者分别是中度-重度污染及严重-"爆表"污染天气的首要贡献因子.③ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（CO）、ρ（NO₂）和ρ（SO₂）均呈中部高、两边低,北部高、南部低的空间分布特点,而ρ（O₃）则相反;PM_2.5、PM₁₀、O₃污染程度日趋严重,NO₂污染程度逐渐缓解.④ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）、ρ（CO）之间呈中等正相关,三者在时空变化上具有较高的一致性;ρ（SO₂）与ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）、ρ（CO）均呈弱正相关;ρ（O₃）与ρ（NO₂）、ρ（CO）均呈弱负相关.受扬尘天气和特殊风向及地形共同影响,西安市PM₁₀出现"爆表"现象,导致ρ（PM₁₀）与其他污染物质量浓度之间的相关性不明显.研究显示,距离指数为7的IDW适合西安市空气污染情况时空变化的模拟,重污染天气条件下,西安市ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）、ρ（CO）之间具有较高的同源性,但各污染物间时空变化和相关性关系较复杂.      

成都市PM2.5浓度变化的影响因素交互作用研究

为探究大气环境中污染物与气象要素交互作用对PM_2.5浓度变化的影响特征,利用成都市2014~2020年逐日大气污染物资料以及同期的气象资料,采用广义相加模型（GAMs）分析不同影响因素对当地PM_2.5浓度变化的影响效应.结果表明,单影响因素GAMs模型中,无论全年还是冬季,PM_2.5浓度与平均气温（T）、相对湿度（RH）、平均风速（Wind）、降水量（Prec）、O₃、NO₂、SO₂和CO间均呈非线性关系,其中CO、NO₂、SO₂、T和Wind对PM_2.5浓度影响较大,与全年不同的是,冬季T和O₃对PM_2.5浓度变化的影响效应较全年明显减弱.多影响因素的GAMs模型中,T、Wind、RH、CO、NO₂、SO₂和O₃这7个解释变量对PM_2.5浓度变化的影响均较显著,构建的全年多影响因素GAMs模型调整后的R²=0.759,方差解释率为76.42%,冬季R²=0.708,方差解释率为72.2%,无论是全年还是冬季,CO都是PM_2.5浓度变化的主导影响因素.GAMs交互效应模型发现,全年弱低温（7℃左右）+高相对湿度+高浓度CO+高浓度NO₂+高浓度SO₂协同作用条件下有利于PM_2.5浓度的生成;冬季低Wind+高RH+高浓度CO+高浓度NO₂+高浓度SO₂共存条件下有利于PM_2.5的生成,即该条件对PM_2.5浓度的生成有协同放大效应.运用GAMs模型能够对PM_2.5污染的主导影响因素进行识别,并定量化分析影响因素单效应及其交互作用对PM_2.5浓度变化的影响特征,对PM_2.5浓度污染防控研究具有重要指示意义.     

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.      

天津春节期间烟花爆竹燃放对空气质量的影响

为明晰春节期间烟花爆竹燃放对大气环境的影响,利用天津地区2016年和2017年春节期间（除夕至农历十五,公历2016年2月7-22日、2017年1月27日-2月11日）大气污染物质量浓度的监测数据和气象观测资料,对这一时期大气污染物质量浓度的变化规律进行分析.结果表明:天津春节期间大气颗粒物质量浓度峰值均出现在初一的00:00-01:00.烟花爆竹燃放对ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（SO₂）影响较大,尤其是对地面污染物质量浓度影响最大,并且对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的影响高度相对增高,但对ρ（NO₂）的实时影响最小.初一00:00-00:01,ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）和ρ（NO₂）分别增加了305、178、80和7 μg/m3.烟花爆竹燃放使ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的日变化曲线较非春节期间波动性增强,主峰值区（20:00-翌日01:00）污染物质量浓度升高和出现的时间延后;ρ（SO₂）主峰值出现时段由09:00-10:00变为00:00左右,并且其峰值剧增.烟花爆竹燃放使夜间空气中ρ（PM_2.5）上升,导致ρ（PM_2.5）在ρ（PM₁₀）的占比显著升高.2016年和2017年春节期间,PM_2.5、PM₁₀和SO₂的最大小时质量浓度及其变化率均高于春节前后（除夕前15 d和农历十五后15 d）,而NO₂和CO的最大小时质量浓度及其变化率则低于春节前后.2016年和2017年除夕ρ（PM_2.5）的半衰期分别为4.7和3.6 h.研究显示,即使在有利于扩散的气象条件下,烟花爆竹燃放仍可使天津地区ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（SO₂）短时迅速增大,污染物质量浓度主峰值均出现在夜间,ρ（PM_2.5）的半衰期介于3~5 h.      

包头市大气污染特征及其影响因素

为了解包头市大气污染特征,利用包头市2014年ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（CO）和ρ（O₃）环境空气自动监测数据,结合气象参数,分析了包头市大气污染特征及其影响因素.结果表明:① 包头市春季大气污染以PM₁₀为主,夏季以O₃为主,秋冬两季PM₁₀和PM_2.5均有不同程度污染. ② ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）的24 h平均值和ρ（O₃）日最大8 h平均值分别有153、76、10、6和3 d超出GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值,ρ（CO）24 h平均值全年达标. ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（NO₂）年均值分别为GB 3095-2012二级标准限值的2.2、1.6和1.2倍,ρ（SO₂）年均值达标. ③ PM_2.5/PM₁₀（质量浓度比）四季分布为冬季（0.45）>秋季（0.39）>夏季（0.36）>春季（0.27）,年均值为0.37,粗颗粒污染特征明显. ④ SO₂/NO₂（质量浓度比）四季分布为冬季（1.76）>春季（1.15）>秋季（0.82）>夏季（0.75）,年均值为1.12,并且取暖季明显高于非取暖季,说明冬季燃煤取暖对包头市空气质量有重要影响. ⑤ 包头市的严重污染主要有沙尘型和煤烟型2种. ⑥ 系统聚类分析表明,扬尘引起的PM₁₀对包头市环境空气质量有重要的影响,以SO₂和CO为排放特征的燃煤对PM_2.5有较大的贡献.      

广州城区近地面层大气污染物垂直分布特征

为更好地了解广州城区近地面层大气污染物的扩散与输送过程,利用广州塔4层大气污染物垂直梯度观测平台(高度分别为地面、118、168和488 m)于2014年1月—2015年12月对多种大气污染物进行连续观测,分析了广州城区近地面层大气污染物的垂直分布特征.结果表明:①ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁)、ρ(NO₂)和ρ(NO)随高度的上升而降低,其中ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)在低层(地面点位)—高层(488 m点位)的递减率分别为35%、30%和26%,ρ(NO₂)和ρ(NO)分别为75%和84%;ρ(O₃)随高度上升而增加,其低层—高层的增长率为135%;ρ(SO₂)和ρ(CO)则随高度上升先增后减.②除ρ(O₃)外,其余污染物浓度均符合“冬强夏弱”的季节特征,ρ(O₃)则在夏秋季较高,春冬季较低.冬季ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)、ρ(NO₂)和ρ(NO)高、低层间差异为全年各季最大,分别为38.6、18.5、49.4和31.9 μg/m3.③各污染物小时浓度日变化特征均不同程度地受混合层发展过程的影响,各高度污染物浓度在一天中混合层高度最高的时段(12:00—17:00)最接近,而在其余时段分层较明显.除O₃外,其余污染物质量浓度在中、低层大致呈早晚双峰分布,而在高层大致呈单峰分布.ρ(O₃)则在各层均保持单峰分布,峰值一致出现在14:00.④对一次典型污染过程分析发现,不同高度的ρ(PM_2.5)和ρ(NO₂)最大差值分别可达183.0和148.0 μg/m3,ρ(PM_2.5)显著地受到本地近地面污染源的影响,污染物高浓度区域主要集中在488 m以下.      

空气质量数值预报优化方法研究

基于源清单“Nudging”修正方法和XGBoost算法对徐州市2016年12月13个监测站点的PM_2．5、PM₁₀、O₃、SO₂、NO₂、CO等6种污染物浓度预报值进行修正,并分析了修正前后模式预报改善效果.在源清单“Nudging”修正部分,本文结合IDW空间插值算法对SO₂、NO₂、CO等3种污染物浓度预报值进行修正,与修正前后模拟结果相比,采用同化源模拟的预报浓度值与观测值的相关系数提高了0.06~0.27不等,平均绝对误差和均方根误差减少的幅度较为明显,平均相对偏差（MFB）和平均相对误差（MFE）均在理想水平范围内,NO₂修正效果最好,其次是SO₂和CO.基于XGBoost算法的统计修正部分,本文结合WRF气象预报要素建立统计回归模型,对6种污染物进行统计修正,经滚动修正之后,预报偏低或偏高现象得到很大的改善,除了SO₂之外,相关系数均提高到0.6~0.7左右,各项误差统计指标改进幅度非常明显.总体而言,本文采用的两种修正方法对中小尺度空气质量数值预报改进效果非常明显,反映了此优化方案的可行性和科学性.     

沙尘天气对兰州市大气污染物置换和叠加作用

本文分析了2014~2015年兰州市春季沙尘天气期间颗粒污染物PM₁₀、PM_2.5及气态污染物SO₂、NO₂、CO和O₃质量浓度的演变规律.结果表明,沙尘天气造成PM₁₀和PM_2.5浓度上升,而SO₂、NO₂和CO浓度表现为降低（置换型）或升高（叠加型）,O₃浓度受沙尘天气影响不明显.置换型的PM₁₀和PM_2.5平均质量浓度分别为1086.9和286μg/m³,SO₂、NO₂和CO平均质量浓度分别为16.7、41.0和1.02×103μg/m³.叠加型的PM₁₀和PM_2.5平均质量浓度分别为383.2和116.2μg/m³,SO₂、NO₂和CO平均质量浓度分别为24.5、49.1和1.19×103μg/m³.置换型的PM₁₀和PM_2.5平均质量浓度分别为叠加型的2.8和2.4倍,叠加型的SO₂、NO₂和CO平均质量浓度分别为置换型的1.47、1.2和1.17倍.置换型对应的气象条件为近地面东北方向大风、显著降温和高压,即强冷空气活动时,PM₁₀和PM_2.5浓度上升,而SO₂、NO₂和CO浓度显著减小,沙尘源地主要为塔克拉玛干沙漠和青藏高原北部地区,影响气流多为1500~6000m高空西北气流.叠加型则为近地面东北风向弱风,气温和气压无明显波动,即弱冷空气活动时,初期PM₁₀和PM_2.5浓度上升,同时SO₂、NO₂和CO浓度略下降,而后PM₁₀和PM_2.5维持高值时SO₂、NO₂和CO浓度亦上升,沙尘源地主要为巴丹吉林沙漠,影响气流多为1500m以下低空西北气流.     

京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量特征及其影响因素

京津冀及周边地区“2+26”城市为京津冀大气污染传输通道城市,也是我国空气污染最严重的区域之一.针对京津冀及周边地区“2+26”城市,利用中国环境监测总站公布的PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、O₃和CO数据,对2013—2019年京津冀及周边地区“2+26”城市大气污染特征进行分析,并探讨影响其空气质量变化的因素.研究表明:①2013—2019年京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量总体向好,2019年ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（CO）和ρ（NO₂）比2013年分别下降了50%、41%、79%、49%和20%,ρ（O₃-8 h-90per）（臭氧日最大8 h平均值第90百分位数）比2013年升高了21%.②2013—2019年京津冀及周边地区“2+26”城市重污染天数持续减少,2019年比2013年下降67%,严重污染天数下降尤为明显,降幅达90%.优良天数比例虽然增加,但2016年以后基本稳定在50%左右,没有持续增加的趋势.③ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）的最大值均出现在1月,ρ（O₃-8 h）（臭氧日最大8 h平均值）的最大值出现在6月.ρ（PM_2.5）越高,PM_2.5/PM₁₀和SO₂/NO₂越大,表明二次污染源和燃煤源的贡献越大.④就空间分布而言,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）高值区主要集中在区域中南部太行山脉山前的平原地区,低值区主要集中在区域北部.⑤地理位置、气象条件、产业结构、能耗消耗以及减排政策是影响2013—2019年京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量变化的重要因素.研究显示,随着大气污染防治减排措施实施的力度逐渐加大,政策影响已成为京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量持续改善的最重要手段.      

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.