春季一次典型沙尘天气对南京市空气质量影响研究

2016年5月6日—8日南京市经历了一次由沙尘影响的重污染过程,在此期间对南京城区的PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(2.5)化学组分、消光系数、退偏振比等参数进行连续观测,结合HYSPLIT后向轨迹模拟对此次过程作相关分析。结果表明:此次沙尘为典型的北方传输影响,传输方向为西北至东南,受其影响南京市空气质量一度达到重度污染;PM_(2.5)中Ca2+平均质量浓度达1.52μg/m3,高出沙尘过境后2.45倍;近地面至高空1.2 km范围内消光系数值约0.4 km~(-1),退偏振比值达0.4左右,沙尘造成近地面PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度均有升高。     

基于灰关联分析的天津市气溶胶消光特征研究

根据天津市秋季(2006年10月10日～20日)消光系数(bext)、PM2.5、SO2、NOX、NO2、O3质量浓度及相对湿度监测结果,利用灰色关联分析法分析大气消光系数同空气中的几种主要污染要素的相关性。结果表明,与消光系数有关的几种主要指标的灰关联度序为PM2.5NOXRHNO2O3,其中PM2.5与消光系数的灰关联系数达到0.905,远高于其他相关指标。同时对PM2.5和消光系数相关分析表明,监测期间天津市PM2.5质量消光系数为6.04m2/g。     

常州市国控站PM_(2.5)监测的代表范围研究

为评价常州市国家大气自动监测站(国控站)细颗粒物(PM_(2.5))监测的代表范围,通过1 km×1 km的多角度大气校正算法(MAIAC)的气溶胶光学厚度(AOD)等相关数据,采用随机森林方法进行PM_(2.5)估算反演,考虑变异函数和最优分割模型等统计学模型,开展国控站PM_(2.5)监测代表范围的评价。结果表明:(1)估算反演的PM_(2.5)浓度空间分布显示,常州市区东部区域浓度相对较高,西南部区域浓度相对较低;(2)变异函数分析中,PM_(2.5)浓度在5 km范围内具有相对显著的空间相关性,但超过5 km范围后空间自相关性不显著,差异性增大到最大;(3)最优分割法分析中,常州市各个国控站PM_(2.5)监测均存在各自的代表范围,2019年的代表范围为3~5 km,其中“经开区”站点范围最大(5 km),“市监测站”和“武进监测站”站点范围最小(均为3 km),且逐年分析显示,各个站点PM_(2.5)监测的代表范围呈上升趋势。     

武汉市春季大气PM2.5中水溶性离子特征

运用大气PM_(2.5)水溶性组分及其气态前体物在线监测系统(GAC-IC)于2017年3月5—12日对武汉市大气PM_(2.5)中水溶性组分进行了在线监测,分析了PM_(2.5)中主要水溶性离子的化学特征和作用机制。结果表明:实验期间武汉市大气PM_(2.5)中水溶性组分与气态前体物间存在明显的二次转化过程,二次反应是PM_(2.5)的重要来源。监测期间,PM_(2.5)中NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+的平均质量浓度分别为24.3、16.9、15.0μg/m~3,是PM_(2.5)中重要的水溶性无机离子,占PM_(2.5)质量浓度的40%~70%。硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)平均值分别为0.52和0.27,表现出较为明显的二次污染特征。通过相关性分析发现:监测点位周边大气PM_(2.5)中NH_4~+与NO_3~-、SO_4~(2-)有良好的相关性,且表现为富氨状态,大气中铵能较好地中和SO_4~(2-)和NO_3~-。     

石家庄市空气颗粒物污染与气象条件的关系

利用2013—2014年石家庄市环境监测中心PM_(2.5)、PM_(10)逐时监测资料、同期的石家庄市地面气象观测站常规观测资料以及环境监测梯度站2013年1月各层PM_(2.5)和PM_(10)逐时观测资料,分析了PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度的时空分布特征及与气象要素的相关关系。结果表明:石家庄市PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度及两者的比值均为冬季和秋季较高;在水平分布上,PM_(2.5)与PM_(10)的平均质量浓度为市区西部高于东部;在垂直分布上,随着高度的增加,PM_(2.5)和PM_(10)平均质量浓度先上升后下降;PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度与相对湿度呈正相关,其中PM_(2.5)的质量浓度与相对湿度相关性更高;PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度与风速呈负相关,随着风速的增大,PM_(2.5)与PM_(10)的平均质量浓度呈下降的趋势,但当风速大于5 m/s时,PM_(10)的质量浓度随着风速增大而上升,出现扬尘污染,总体来讲,刮西北风时PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度较高,刮东南风时PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度较低,这与风向和风速的日变化有关;PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度与降水呈负相关,随着降水的增加,PM_(2.5)与PM_(10)的平均质量浓度呈下降的趋势。     

江苏省PM_(2.5)质量浓度的时空变化格局模拟

基于遥感数据,利用多元线性回归模型研究地面监测的PM_(2.5)质量浓度数据与AOD、气象数据及地面植被覆盖等数据的关系,空间精细化反演江苏省PM_(2.5)质量浓度分布。结果表明,AOD、气象数据及地面植被覆盖数据能较好地反演出PM_(2.5)质量浓度时空分布特征;江苏全省PM_(2.5)质量浓度呈现出冬高秋低、春夏居中的季节变化规律;春、冬季PM_(2.5)质量浓度的高值区集中在苏锡常、宁镇扬及泰州、南通等东南沿海的城市,而在靠近西北内陆的盐城、连云港、徐州、淮安、宿迁PM_(2.5)质量浓度较低,夏、秋季呈现出相反的态势。     

温湿度对PM2.5质量浓度监测的影响

探讨了在不同环境条件和污染状况下,带膜动态测量的微振荡天平法的自动监测方法能否准确监测空气中的PM_(2.5)质量浓度。通过自动方法与手工重量法的比对,针对2015年8月—2016年7月的监测结果进行讨论,尤其是不同温度和相对湿度对监测数据的影响,在平均相对湿度为60%~90%时夏季2种方法绝对偏差均值大于10μg/m3,并对该结果进行了原因分析,提出了自动监测的质量控制和比对溯源的建议,为PM_(2.5)的质量浓度监测工作提供了参考依据。     

阿克苏市空气质量PM_(2.5)浓度变化研究与对策

近年来随着雾霾天气的频发和空气环境质量的不断下降,有关PM_(2.5)的研究逐渐成为研究的重点和热点。本研究利用阿克苏市2014年PM_(2.5)连续在线监测数据,对PM_(2.5)的污染现状和季节变化、月变化、日变化、昼夜变化规律进行探讨和分析。结果表明,阿克苏市PM_(2.5)质量浓度平均值春季最高,其次为冬季,夏季最低。春季沙尘天气和冬季采暖燃烧源是PM_(2.5)质量浓度增加的主要原因;阿克苏市PM_(2.5)质量浓度日均值为14.96~282.84μg/m3,年平均值为77.85μg/m3,是国家二级标准的1.04倍;阿克苏市PM_(2.5)质量浓度春季白天高于夜间,夏季和冬季白天低于夜间。     

PM2.5全自动重量法监测仪测量准确度评估

BTPM-AS1PM_(2.5)全自动重量法监测仪是一种根据PM_(2.5)手工重量法原理设计的PM_(2.5)自动监测仪器,能够实现样品采集、滤膜平衡、滤膜称重等环节的自动化。采用线性回归分析法对PM_(2.5)全自动重量法监测仪器的监测结果与PM_(2.5)连续自动监测仪器、手工标准方法进行比对分析,讨论了该原理仪器的流量准确性、滤膜平衡效果、天平稳定性。结果显示:PM_(2.5)全自动重量法仪器监测结果与PM_(2.5)连续自动监测仪器、手工重量法监测结果的相关系数为0.927 2~0.994 1,监测结果之间具有较高的一致性,并且其样品采集、滤膜平衡、滤膜称重等关键环节的主要技术指标能够满足中国PM_(2.5)手工标准测定方法的相关要求。     

济南地区一次沙尘过程的激光雷达观测分析

利用微脉冲激光雷达探测技术,结合常规污染物监测以及PM_(2.5)化学组分监测数据,对2017年5月影响济南地区的一次沙尘天气过程进行分析。结果表明:5月4日12:00沙尘天气开始影响济南市,PM_(10)小时浓度大幅升高,至5月5日13:00,PM_(10)小时浓度达到峰值(质量浓度953μg/m~3)。沙尘过境期间近地面1 500 m以下形成消光系数和退偏比极大区,其中5月5日11:00—13:00,300 m处退偏比平均高达0. 19,非球形特性显著。沙尘天气过程中Mg~(2+)组分、Ca~(2+)组分增幅最为明显。后向轨迹模型HYSPLIT显示,此次沙尘起源于内蒙古中西部地区,沿高空西北方向传输至济南地区。     

秸秆焚烧对空气质量影响特征及判别方法的研究

利用南京空气自动监测数据及PM_(2.5)组分监测结果,分析了2011年夏收秸秆焚烧期间大气污染特征,并探寻快速判别秸秆焚烧影响的指标及方法。结果表明:秸秆焚烧期间PM_(2.5)污染特征显著,其组分中K~+、EC、OC等浓度相对偏高。基于离子组分及碳元素在线监测数据,可选取K~+作为快速判别指标,并根据K~+与PM_(2.5)的相关性,计算秸秆焚烧对PM_(2.5)的贡献。同时结合OC、EC浓度变化,综合判别秸秆焚烧对空气质量的影响程度。     

盐城市秋冬季节PM2.5污染特征及来源分析

于2019年10月—2020年2月在盐城市开展大气PM_(2.5)离线监测,对PM_(2.5)的浓度变化、质量平衡、组分及来源进行了分析。结果表明,监测期间盐城市ρ(PM_(2.5))月均值为43.32～62.59μg/m~3,其中1月最高;监测期间ρ(PM_(2.5))平均值为54.25μg/m~3,质量重建后该值为52.38μg/m~3,与实测值的相关性达到0.98; PM_(2.5)占比最多的成分是硫酸盐、硝酸盐和铵盐(SNA); m(NO_3~-)/m(SO_4~(2-))的平均值为2.16,说明监测期间盐城市机动车相比固定源对NO_2和SO_2有更高的贡献;通过主成分因子分析,可知盐城市秋、冬季节PM_(2.5)主要来源于土壤和扬尘源、燃烧源以及二次无机源。     

长沙市PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的变化特征

为检验PM_(2.5)和PM_(10)新监测标准实施近3年长沙大气颗粒物污染状况,利用近3年每日监测数据,对长沙10个国控自动监测点PM_(2.5)和PM_(10)达标情况、首要污染物及变化特征进行研究分析。结果表明,近3年长沙市PM_(2.5)和PM_(10)年均质量浓度均超过了新标准规定的年均值二级标准限值;2013年污染最严重。PM_(2.5)和PM_(10)月均值峰值出现在1月和11月,谷值在8月,各月PM_(2.5)超标天数和首要污染物为PM_(2.5)天数都大于PM_(10);PM_(2.5)和PM_(10)冬季日均值浓度明显高于其他季节,呈双峰型,峰值在上午10:00和20:00~21:00,夜晚浓度高于白天;PM_(2.5)春、夏、秋三季日变化呈单峰型,峰值在20:00~21:00;PM_(10)四季日变化呈双峰型。PM_(2.5)和PM_(10)浓度的比值(P)1月和2月最高,PM_(10)和PM_(2.5)日均值有着显著的线性相关性。     

沿海城市PM10和PM2.5自动监测过程中质量浓度“倒挂”现象分析与成因探讨

2020年2—3月,位于福建沿海地区中部的莆田市在环境空气质量自动监测过程中出现了严重的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度"倒挂"现象,小时值"倒挂"率为19.86%,日均值"倒挂"率为16.67%。在高相对湿度和低风速气象条件下,颗粒物会出现严重的"倒挂"现象,"倒挂"过程中常伴随着颗粒物和气态污染物(SO_2、NO_2和CO)质量浓度的增加。因此,于2020年2月16日—3月26日开展了颗粒物自动监测和手工监测比对,并结合气象参数、气态污染物质量浓度,以及PM_(10)和PM_(2.5)中水溶性离子和液态水的含量特征,进一步探讨了莆田市颗粒物质量浓度"倒挂"的主要成因。研究表明,PM_(10)和PM_(2.5)自动监测仪器检测原理的差异是导致颗粒物质量浓度"倒挂"的重要原因之一,而气象条件(相对湿度、气温和风速等)、颗粒物质量浓度、颗粒物中主要吸湿组分(NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+)和液态水的含量也是颗粒物质量浓度"倒挂"的主要影响因素。莆田市2020年2—3月出现高频率"倒挂"现象是多重因素共同作用的结果,解决该问题需要同时考虑监测仪器检测原理、气象参数、颗粒物质量浓度和吸湿组分等的影响。     

南亚次大陆对中国大气传输影响及海螺沟背景站监测的指示效应

海螺沟背景站地处人烟稀少、远离工业带区域,颗粒物浓度水平与美国背景区域相当,通常情况下各项污染物浓度呈周期性缓慢变化,但通过实时自动监测发现,也有部分时段出现污染物浓度急剧升高的现象,对这种情况进行统计分析,2015年共有43 d因远距离传输导致背景站浓度急剧升高现象,其间PM_(2.5)平均质量浓度为19.4μg/m~3,比其年均质量浓度(8.3μg/m~3)高1倍多。通过对2015年背景站监测数据与年气象分析资料的联合分析,结合HSPLIT 4.8轨迹模式对污染物来源进行溯源,在海螺沟国家大气背景区域的200、3 700 m 2个高度都存在南亚次大陆向中国境内输送的气流路径。后向轨迹200 m高度聚类分析结果:海螺沟背景站PM_(2.5)监测值超"正常"浓度范围时段有84%的大气污染气团主要来自南亚次大陆方向,同时,常规6项其他监测项目的浓度水平也存在协同上升效应。     

佛山市PM_(2.5)污染特征及诱发其高污染过程天气系统分析

利用2013年佛山市8个国控大气自动监测站点ρ(PM_(2.5))监测数据,分析佛山市PM_(2.5)污染的时空分布特征,并诊断诱发PM_(2.5)高污染过程的关键天气类型。结果表明,佛山市2013年PM_(2.5)年均值为53μg/m3,高于国家二级标准,污染主要集中在三水区中部、南海区中部和禅城区北部。佛山市ρ(PM_(2.5))表现出明显的季节变化和日变化特征,秋、冬季是PM_(2.5)的高污染季节,其值夜间略高于白天,呈典型的双峰型分布,08:00—09:00短暂出现一个浓度的小峰值,推测与上班交通高峰有关。对PM_(2.5)持续高污染发生的地面天气形势分析表明,高压出海是诱发佛山市PM_(2.5)高污染事件最主要的天气类型。     

乌鲁木齐市冬季大气颗粒物PM_(10) 和PM_(2.5)污染水平及相关性研究

为研究乌鲁木齐市冬季采暖期间大气颗粒物污染特征,通过采样和在线监测二种手段分析了2015年1~2月大气颗粒物样品,采用重量法分析颗粒物质量浓度,并对其相关性进行分析。结果表明:依据《环境空气质量标准》(GB 3095-2012),采样期间乌鲁木齐市大气PM_(10) 和PM_(2.5)的日均质量浓度均超过了国家二级标准,颗粒物污染严重;PM_(10) 和PM_(2.5)存在显著相关性,PM_(2.5)和PM_(10) 浓度的比值均大于0.5,采暖期PM2.5对乌鲁木齐市大气颗粒物贡献显著。     

环境湿度对PM2.5手工测量(重量法)的影响

为了解天平室环境湿度对PM_(2.5)手工称重的影响,利用滤膜自动称重系统,在45%、50%、55%3个环境相对湿度条件下对同一组滤膜进行称重。结果显示:45%、55%湿度条件下测量的大部分滤膜质量与50%基准湿度条件下滤膜质量绝对差值均超过0.04 mg,且随着滤膜质量即PM_(2.5)浓度的增加,绝对差值显著上升,难以满足手工称重规范中的要求。PM_(2.5)手工测量浓度在150μg/m~3以下时,3种湿度条件下测量结果的标准偏差保持在2μg/m~3范围之内,而PM_(2.5)手工测量浓度在150μg/m~3以上时,标准偏差超出2μg/m~3范围,且随着浓度升高,标准偏差显著增大,这会给PM_(2.5)的手工测量准确度带来较大影响,说明手工称量环境湿度±5%的允许变化范围并不适合PM_(2.5)平均浓度较高的国家和地区。     

新疆环境空气中PM_(2.5)/PM_(10)比值特征分析

随着环境空气质量新标准的全面实施,PM_(2.5)监测已经全面普及,并成为全国大部分城市关注的首要污染物,根据新疆环境空气质量监测网中不同区域、不同时段颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))质量浓度监测结果,对PM_(2.5)/PM_(10)质量浓度的比值关系进行深入分析,研究其在新疆典型区域特殊气象条件下的分布规律,为科学合理评价和考核新疆环境空气质量提供数据支持与参考。     

采暖期北京大气PM2.5中碳组分的分布特征及来源解析

在冬季采暖期采集北京大气中的PM_(2.5)样品,利用自动称重系统AWS-1和热/光碳分析仪测定样品中PM_(2.5)和OC/EC,研究碳组分的变化特征,并通过OC/EC的值和单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS 0515)分析大气颗粒物中碳气溶胶的可能来源。结果表明:PM_(2.5)污染天气的OC、EC在PM_(2.5)中的占比要比清洁天气时低,其中SOC在PM_(2.5)中的占比由清洁天气时的22.9%减少到了重污染天气的15.4%,这是因为大气中的PM_(2.5)有较强的消光作用,导致气溶胶的氧化能力降低,造成了SOC的生成量减少;通过分析OC/EC值表明,冬季采暖期北京大气碳气溶胶的主要来源为机动车尾气和燃煤,这与SPAMS 0515在线解析的结果一致。采用SPAMS 0515进行在线OC、EC分析,在PM_(2.5)质量浓度≤250μg/m3时同手工方法有较好的相关性。解析结果表明,燃煤和机动车尾气是北京冬季采暖期的首要污染物来源,占比分别为34.0%和26.4%。