河源夏季臭氧污染特征及其成因

2015年9月至2016年8月,在广东河源城区内采用在线连续观测,分析该地区近地面臭氧(O_3)及其前体物的变化规律和相关性,重点探讨了夏季O_3污染特征及成因。结果表明,河源市城区O_3总超标天数为10 d,主要集中在7—9月。O_3浓度变化呈现明显的春、冬季低,夏、秋季高的季节变化。O_3浓度日变化呈典型单峰特征,前体物主要呈双峰变化。O_3小时浓度和CO无明显的相关性,与NO2浓度呈现较高的负相关关系;气象及HYSPLIT-4模型计算综合分析结果表明,夏季污染时段河源高空、低空气团大部来自西南方向,夏季O_3污染主要来源于珠三角区域传输和本地源排放。     

成都市夏季近地面臭氧污染气象特征

利用2016年7月成都市8个环境监测站点的臭氧、NO_2的监测资料以及成都市国家基准气象站和基本气象站的观测资料,对成都市夏季臭氧、NO_2浓度和气象要素的日变化特征和臭氧污染过程进行了分析。研究结果表明:成都市臭氧污染受综合气象条件和NO_2浓度的影响,高温、低湿、强辐射有利于臭氧大量生成,NO_2浓度高低决定了臭氧浓度的峰值大小;在污染期间,大气边界层高度远高于本地平均水平,数值约为平均水平的2～3倍;成都市臭氧污染的主要影响因子存在地区差异,成都市区的臭氧主要来自于自身的光化学反应,而灵岩寺地区的臭氧来自于VOCs和大气水平输送。     

上海淀山湖地区颗粒物污染特征及其对臭氧的可能影响

基于上海淀山湖超级站2017—2021年的监测数据,系统分析了PM_2.5浓度和组分、颗粒物光学散射和吸收特性的变化特征及其影响因素。结果表明:淀山湖地区PM_2.5浓度逐年下降,年均下降率约为2.1%。以西北区域和本地影响为主导的天气型PM_2.5改善幅度最大且具有显著年际变化趋势,年均降幅为6.1~7.8 μg/m³;而以滨海区域影响为主的天气型PM_2.5改善幅度较小且变化趋势不显著。硫酸盐浓度大幅下降,但硝酸盐和二次有机组分的占比较高且处于上升趋势,PM_2.5二次生成贡献愈加显著。随着PM_2.5浓度的显著下降,颗粒物散射系数也呈逐年下降趋势,冬季下降率可达30.6%,在4个季节里下降幅度最大,但吸收系数则无明显改善。初步评估颗粒物对O₃和NO₂光解速率的影响发现,吸收性颗粒物对O₃生成起抑制作用,散射性颗粒物与O₃之间的相关性则存在季节差异。具体来说,冬春季O₃受“气溶胶抑制机制”影响,夏秋季节两者呈正相关的协同污染特征,其影响因素可能包括季节间的颗粒物不同来源,太阳天顶角的变化以及颗粒物散射效应对近地面光化辐射通量的影响差异。夏秋季J (NO₂)与PM_2.5呈正相关,进一步验证了太阳辐射较强时,颗粒物浓度增加可能使多次散射效应增强,增加光化辐射通量,有利于J (NO₂)升高和O₃生成的推论。     

气象要素及前体物对青岛市臭氧浓度变化的影响

在深入探讨2013—2015年青岛市区O_3污染随时间变化特征的基础上,系统分析了不同气象要素对O_3浓度的影响,并研究了前体物对O_3生成的影响及贡献。结果表明:青岛市区O_3第90百分位日最大8 h滑动平均值和超标率均在2014年达到最高值;O_3浓度在5—10月较高,12月至次年1月浓度最低;O_3日变化呈单峰型变化规律,白天浓度高,夜间浓度低。强太阳辐射、高温、相对湿度60%左右、风速4 m/s左右、偏南风等气象条件下易出现高浓度O_3。O_3的生成主要受前体物VOCs控制,且烯烃对O_3生成的贡献远高于烷烃和芳香烃,控制VOCs尤其是烯烃组分的排放可有效降低青岛市区O_3浓度。     

南京市臭氧污染现状及变化特征的研究

利用2016年南京市臭氧(O_3)及前体物监测数据,对南京市O_3污染现状、变化特征及其与前体物的关系进行分析。结果表明,2016年南京市O_3超标56 d,超标率15.3%,O_3日最大8 h滑动平均值的第90百分位数为184μg/m~3,超标0.15倍。O_3超标主要集中在4—9月份,日变化呈现\"单峰\"型特征,峰值出现在14:00,而上午8:00—10:00时段O_3浓度升幅最显著,小时浓度升幅超过20%。前体物VOCs和NO_2浓度变化与O_3呈反相关,且VOCs和NO_2浓度冬季最高,夏季最低,秋季和春季基本相当。     

海口市臭氧污染及气象条件特征

近年来,臭氧已成为许多城市环境空气的主要污染物之一。笔者分析了2020年海口市5个不同方位代表性监测站点逐小时空气质量监测数据及对应站点的气象要素监测数据。研究结果表明:海口市2020年环境空气污染程度为三级以上的天数有11d,其首要污染物均为臭氧。臭氧浓度高值时段主要出现在10-12月。浓度最大值主要出现在每日14:00-17:00,最小值出现在每日05:00-08:00。气象要素日均值与臭氧浓度相关性大小依次为最高温度＞平均温度＞相对湿度＞降水量＞日照时数＞风速。台风外围下沉气流和东北气流的共同影响是导致海口市臭氧浓度超标的主要因素,下沉气流更有利于低层大气中臭氧的堆积,同时在东北气流影响下,上游区域污染物的传输也会导致海口市臭氧浓度增加。     

“十一五”时期乌鲁木齐市大气污染特征及影响因素分析

为全面了解\"十一五\"时期(2006—2010年)乌鲁木齐市大气污染状况,评估污染源治理及气象条件对空气质量变化的影响,利用2001年1月—2010年12月主要大气污染物浓度数据和同期地面气象资料,总结\"十一五\"时期乌鲁木齐市大气污染变化特征,重点分析其变化原因。结果表明:\"十一五\"时期PM10和SO2年均浓度分别比\"十五\"下降1.7%和10.3%,采暖季降幅最明显,分别达到2.2%和21.9%;而NO2年均浓度比\"十五\"升高8.9%,非采暖季增幅最大,为11.7%。2006—2010年PM10、SO2年均浓度整体呈下降趋势,NO2浓度有升高趋势。5年中非采暖季各污染物浓度均达标,采暖季PM10和SO2超标倍数逐年减小,煤烟型污染特征仍然典型。污染源管控(特别是减排工程实施)是\"十一五\"时期SO2和PM10浓度下降的重要原因,气象条件作用相对有限。NO2浓度升高主要与机动车保有量逐年增加和氮氧化物治理启动滞后有关。     

合肥市臭氧及其前体物污染特征及源解析

利用合肥市臭氧和VOCs连续观测数据分析了合肥市臭氧及其前体物污染特征,并使用NAQPMS模型研究了合肥市不同季节臭氧来源情况。结果表明:O₃已经成为影响合肥市环境质量的主要污染因子,O₃高值区主要集中在5—6月和9月。合肥市大气VOCs中烷烃含量最丰富,其次是烯烃、芳香烃和炔烃;主要物种为乙烷、丙烷、乙炔、正戊烷、乙烯、环戊烷、异戊烷、正丁烷、异丁烷和甲苯。合肥市O₃生成主要受VOCs控制,其中,烯烃是合肥市O₃生成贡献最大的关键活性组分,乙烯的OFP贡献率居首位。合肥市不同季节O₃来源差异较大,其中,本地排放是主要来源,夏季占比为50%,其余季节占比为30%~45%,O₃存在跨省长距离输送特征,主导风向的变化是造成合肥市臭氧来源季节性变化的重要因素。     

南通市臭氧污染特征及一次连续臭氧污染过程分析

利用2018—2022年南通市环境空气自动监测数据,分析了南通市臭氧（O₃）污染的基本特征,并着重分析了1次O₃ 连续污染过程。结果表明：（1）南通市环境空气污染类型由细颗粒物（PM_2.5）型向O₃ 转变,O₃ 污染呈逐年加重趋势,尤其是2021和2022年O₃ 污染呈现出现早、结束晚的特点,且超标时间跨度拉长;南通市夏季O₃ 污染最重、春季略低;从月变化趋势来看,除2020年呈双峰特征外,其余年份为单峰分布;O₃ 日变化为单峰型。（2）O₃ 连续污染时,一方面,O₃ 前体物二氧化氮（NO₂）和挥发性有机物（VOCs）出现累积,质量浓度较高;另一方面,污染天风力弱、气温高、紫外辐射强,有利于O₃的本地生成及累积,同时也受外来传输影响。（3）芳香烃、含氧挥发性有机物（OVOCs）和烯炔烃为南通市O₃生成的主要贡献组分,主要来源于涂料溶剂、二次生成和工业源。     

嘉善前体物与气象因子对臭氧生成的影响及臭氧潜在源区分析

利用2017年嘉善善西超级站臭氧(O₃)及其前体物(NO_x和VOCs)以及气象因子(温度、湿度、风速)逐小时数据,分析了2017年全年NO_x和O₃的变化特征以及春季(4—5月)、夏季(7—8月) NO_x和气象因子对O₃生成的影响,利用O₃生成潜势(OFP)评估了VOCs大气化学反应活性,并通过潜在源区贡献(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)方法分析了嘉善春、夏季O₃潜在源区贡献特征。研究发现:O₃日变化特征为单峰结构,NO_x为弱双峰结构。O₃浓度在3—9月较高,春、夏季O₃浓度峰值分别出现在15:00和14:00,春、夏季的NO_x、O₃日变化与2017年全年日变化趋势基本一致。NO_x对O₃存在滴定作用,且低湿高温有利于O₃     

中国高分辨率近地面NO2浓度反演

通过分析2010年全国333个县级以上城市卫星遥感的NO2对流层年均柱浓度与地面实际观测浓度之间的相关性,发现两者具有一定的线性相关性(r=0.54,n=333),并建立了NO2\"遥感柱浓度\"与\"地面观测浓度\"之间的关联方程,通过该方程反演了中国0.125°分辨率近地面NO2污染分布特征。结果表明,全国近地面NO2浓度超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)要求的年均浓度二级标准(0.04 mg/m3)的区域约为5.95万平方千米,超标地区主要集中在华北平原、长三角地区、四川盆地和珠三角地区,这些地区NO2污染水平远高于333个城市的年平均值(0.028 mg/m3)。NO2污染极不平衡,以大中型城市为中心的区域污染特征显著。NO2人口加权浓度分析结果表明,NO2人口加权浓度高值区主要集中在能源消费量大、机动车保有量大及人口密集的地区,全国约5.7%的人口暴露在NO2超标区域。     

基于卫星遥感的中国东部地区NO2减排成效验证

基于Aura卫星臭氧监测仪(OMI)数据,分析了2011—2018年中国东部地区对流层NO₂柱浓度的时空分布规律,以广泛而客观地验证NO₂减排成效。结果表明:进入\"十二五\"以来,中国东部地区对流层NO₂柱浓度快速下降,高值区域范围快速收缩甚至消失;华北平原、长江中下游平原污染相对严重,同时这些地区污染程度正在得到较快速的缓解;京津冀、长三角、珠三角是中国东部地区对流层NO₂柱浓度相对最高、下降速度最快的典型区域;中国东部地区NO₂减排取得的成效与产业转型升级、能源结构调整及严控移动源排放等政策措施密不可分。     

2017年佛山市大气复合污染特征及来源分析

利用2017年佛山市8个国控监测点位的6项常规大气污染物自动监测数据,研究细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM 10)、臭氧(O_(3))的时空变化和复合污染特征,并采用单颗粒气溶胶质谱仪对佛山市大气PM_(2.5)进行来源解析,分析O_(3)与二次气溶胶的协同增长关系。结果表明,2017年佛山市空气质量综合指数(AQI)为4.75,主要的空气质量污染物为PM_(2.5)、二氧化氮(NO_(2))和O_(3),除O_(3)呈现第2,3季度较高外,其他5项污染物均呈现第1,4季度较高的趋势。ρ(PM_(2.5))和ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)在1—4月和11,12月较高,二次生成强度较大。机动车尾气源、燃煤源和工业工艺源是大气PM_(2.5)的主要来源。佛山市中心城区等道路密集以及交通枢纽地区的ρ(NO_(2))较高,机动车尾气排放是大气NO_(2)的主要来源。O_(3)污染主要发生在4,5,7—10月。ρ(O_(3))和ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)的日变化均在12:00—17:00达到峰值。ρ(PM_(2.5))随光化学活性水平增强而提高,高度和中度光化学活性水平下ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)明显大于轻度和低光化学活性水平。在统计时段,PM_(2.5)和O_(3)协同增长的时间占37.3%,O_(3)污染对二次气溶胶的氧化生成有明显的促进作用。     

Effect of Temperature on Absorption Efficiency of NO2 in Arsenite Method

The sodium arsenite method developed by Jacobs andHochheiser is one of the most widely used manualmethods for nitrogen dioxide (NO₂) monitoring inambient air, particularly in developing countries. Asreported, the method gives 82% NO₂ absorptionefficiency (NAE) in the concentration range from 40 to750 g/m³, when only one impinger tube isemployed in the sampling train at a flow rate of 0.2lpm and for 24 h sampling duration. Accordingly,a uniform correction factor (0.82) is used indenominator to calculate the ultimate concentration ofNO₂ in ambient air.In the present investigation, the effect oftemperature on absorption efficiency of NO₂ isstudied employing four impinger tubes in series tocollect the maximum NO₂ generated in the gasstream. The study conducted at 16, 26 and 36 °Ctemperatures shows maximum absorption efficiency(average) of 87.8% at 26°C in 1st impingertube. At lower and higher temperatures, it is foundconsiderably less. A suitable correction factor,therefore, must be applied to estimate actual NO₂concentration in ambient air using arsenite method, intropical countries like India, where atmospherictemperature variations are large (less than 5°Cin winter and more than 45°C in summer).     

Using the polychaete Arenicola marina to determine toxicity and bioaccumulation of PAHS bound to sediments

Transportation system has contributed significantly to the development of human civilization; on the other hand it has an enormous impact on the ambient air quality in several ways. In this paper the air and noise pollution at selected sites along three sections of National Highway was monitored. Pakistan National Highway Authority has started a Highway Improvement program for rehabilitations and maintenance of National highways to improve the traffic flows, and would ultimately improve the air quality along highways. The ambient air quality and noise level was monitored at nine different locations along these sections of highways to quantify the air pollution. The duration of monitoring at individual location was 72 h. The most of the sampling points were near the urban or village population, schools or hospitals, in order to quantify the air pollution at most affected locations along these roads. A database consisting of information regarding the source of emission, local metrology and air quality may be created to assess the profile of air quality in the area.     

Estimating Air Quality in a Traffic Tunnel Using a Forecasting Combination Model

This study performs a field analysis of the diffusion collection rate coefficients of radial geometry passive samplers to measure NO₂ in a Mediterranean coastal area. The study shows that the collection rate coefficients are not constant and depend on certain environmental parameters as well as on the levels of some co-pollutants. A mathematical model, which explains the variation of the collection rate coefficient, has been established.     

2018年长三角一次持续重污染过程分析

利用常州市6个环境空气质量评价点PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和水溶性离子数据,结合后向轨迹、激光雷达探空资料、气象资料等,分析了2018年1月29日—2月2日长三角区域一次持续重污染过程。结果表明,重度污染时次高达94 h,PM_2.5最高值达235 μg/m³,由外来输送污染物与本地排放的污染物叠加而成,在不利气象条件影响下,污染物在长三角区域长时间滞留;重污染期间,污染物日变化规律显示,PM_2.5受外来源影响更显著,而SO₂、NO₂受本地污染源影响更显著,水溶性粒子组分与常州市本地源存在较大差异,其中NO₃^-、NH₄⁺、K⁺、Mg²⁺和SO₄^2-值增加最为明显,较污染前分别增加了9.1,5.9,4.3,4.2和4.1倍;K⁺值升高较快,说明污染期间也受到了生物质燃烧的影响。此外,NO₃^-和SO₄^2-在空气质量较好时,在水溶性离子中的占比日变化幅度较大,而在重污染期间,NO₃^-和SO₄^2-日变化幅度明显减小。     

电力跨区域调配隐含的污染转移效应

为研究中国30个省/自治区/直辖市之间电力区域调配的污染物转移效应,构建了电力传输的污染转移模型,并以SO_2和NO_x为例对2006、2015年数据进行测算。结果表明,2015年电力行业SO_2、NO_x排放强度分别由2006年的4.03、2.18 g/(kW·h)下降到0.69、0.77 g/(kW·h)。2015年,16个电力净输入区通过电力跨区域传输的SO_2、NO_x转移量分别为47.8×10~4、53.0×10~4t,占这些地区电力行业SO_2、NO_x排放量的24.1%、24.2%;14个电力净输出区通过电力跨区域传输的SO_2、NO_x转移量分别为-54.6×10~4、-52.1×10~4t,占这些地区电力行业SO_2、NO_x排放量的26.5%、22.8%。研究结果对于分析区域物质流动所隐含的污染流动,全面认识区域污染物排放格局,制定合理的区域污染减排目标具有一定借鉴意义。