工业燃煤链条炉细粒子排放特征研究

链条燃煤锅炉是当前我国工业锅炉的最主要应用炉型,其容量占到了工业锅炉总容量的85%,是重要的大气污染物排放源之一.本研究在3个地区选取了5种典型容量的链条炉,应用自行设计的二级稀释系统现场测试其细粒子（PM_2.5）和各种气态污染物的排放特征.结果表明,链条炉烟气中的PM_2.5质量粒径呈单峰或双峰分布,第1个峰值在0.14 μm处,第2个峰值在1 μm后;湿法除尘和旋风除尘对PM_1.0的细粒子仍具有有效的去除效率;在相同或相似除尘控制技术的条件下,PM_2.5的排放水平随锅炉容量的增大而减小.在PM_2.5中,SO^2-₄是最丰富的离子,质量分数在20%～54%范围内;C是最丰富的元素,质量分数在7.5%～31.8%之间,其次是S,质量分数为8.4%～18.7%.采用碳平衡法计算得出PM_2.5、NO_x和SO₂的排放因子分别为0.046～0.486 　g·kg^-1、 1.63～2.47　g·kg^-1、 1.35～9.95　g·kg^-1,这为建立我国的工业锅炉排放清单及大气污染来源分析提供了必要的基础数据.     

燃煤电厂区域颗粒物及颗粒物汞分布特征研究

对东南沿海平原地区某燃煤电厂不同方位距离的9个采样点进行为期9个月的大气颗粒物采集,以PM_2.5、PM₁₀为对象,研究了颗粒物与颗粒物汞的时空分布,探讨了燃煤电厂排放对周边大气颗粒物与颗粒物汞分布的影响.结果表明：①本研究区PM_2.5平均浓度为78.10 μg·m^-3,其中颗粒物汞平均浓度为294.88 pg·m^-3;PM₁₀平均浓度为114.48 μg·m^-3,其中颗粒物汞平均浓度为363.41 pg·m^-3,均高于海内外众多城市.②冬季颗粒物、碳组分及颗粒物汞的浓度远高于春、夏、秋三季,冬季燃煤量大、逆温等气象因素及远距离污染物传输均造成当地冬季颗粒物累积.③大气颗粒物汞浓度随距电厂距离的增加先增加后降低,最大浓度范围为电厂W-NW方向1.3~2.5 km处.④各采样点均受到多种污染源共同影响,以燃煤尘为主,餐饮油烟、机动车尾气、生物质燃烧和扬尘次之,燃煤电厂对周边区域环境大气可吸入颗粒物主要影响区域为W-NW方向1.3~2.5 km.     

石家庄市采暖季PM2.5碳组分昼夜污染特征及来源分析

为探究2017年石家庄市采暖季昼夜PM_2.5中碳组分的污染及来源特征,选取2017年11月30日-2018年1月22日时间段分别采集石家庄白天（8：00-20：00）、夜晚（20：00-翌日8：00）的PM_2.5样品,分析PM_2.5组分中OC和EC昼夜间的浓度变化特征、来源特性,SOC的估算及影响因素,并对石家庄市碳质气溶胶进行源解析和区域传输分析.结果表明,①采样期间白天PM_2.5、OC和EC的平均质量浓度分别为（110.6±71.6）、（39.9±20.4）和（9.3±3.6）μg·m^-3,夜间平均质量浓度分别为（128.5±75.3）、（64.7±36.5）和（13.6±6.0）μg·m^-3,PM_2.5、OC和EC质量浓度均呈现出夜间质量浓度高于白天的特征.②燃煤和机动车尾气排放在增加了一次有机碳（POC）和元素碳（EC）的本底质量浓度的同时,产生的CO、NO₂、SO₂等气体污染物又促进了光化学反应,两者协同作用下促进了SOC质量浓度的生成和积累.根据估算,SOC、SOC/OC值在夜间高于白天,白天较强的太阳辐射和光化学活性是SOC转化的主导因素,夜间气态有机前体物浓度是SOC转化的主导因素.③采样期间昼夜间OC、EC的相关性较好,其来源具有较好的同源性.大气PM_2.5碳质气溶胶主要来自燃煤、汽油车和柴油车尾气排放混合源,夜间柴油车污染源对碳质气溶胶的贡献率较白天更为明显.④后向轨迹结果表明,石家庄市严重污染期间颗粒污染物浓度变化主要受到低空东北方向气团的影响,PM_2.5以及OC、EC质量浓度的变化和周边地区的污染物输送有关.     

2016-2018年西宁市颗粒物来源及输送差异分析

利用HYSPLIT模式计算了2016—2018年西宁市逐日72 h气团后向轨迹,采用聚类分析方法,结合同期颗粒物PM₁₀和PM_2.5质量浓度数据,分析逐年和3年平均西宁市颗粒物输送特征及差异,运用潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）对影响西宁市PM₁₀和PM_2.5质量浓度的污染潜在源区及不同潜在源区贡献进行了分析.结果表明,2016—2018年,西宁市颗粒物最主要输送路径源自青海北部的聚类2、甘肃中部的聚类6和甘肃东部的聚类8,占同期总轨迹比例分别为28.1%、27.4%和27.5%;3年平均则源自青海北经青海东折回西宁的聚类2,占比45.3%.最主要输送路径对应颗粒物质量浓度最低,输送距离较短、垂直高度较低、气团移速较慢;影响气团由西北向偏东转变,3年平均则以西北气团为主.2018年源自甘肃经青海东至西宁的短距离输送处于突出地位,所含轨迹占总轨迹的比例高达49.6%.PM₁₀和PM_2.5主要输送路径和污染路径由较长距离向较短距离过渡,较长距离输送路径出现比例逐年较小.PM_2.5/PM₁₀小于0.3时,主要输送路径与PM₁₀污染轨迹有很好的对应关系;PM_2.5/PM₁₀大于0.6时,主要输送路径与PM_2.5污染轨迹有较好的对应关系.PSCF和CWT分析发现,影响西宁市颗粒物质量浓度的主要污染潜在源区分布在新疆南部和青海北部,对PM₁₀质量浓度贡献大于100 μg·m^-3,对PM_2.5质量浓度贡献大于45 μg·m^-3.潜在源区分布年变化差异明显,2016年最广,2018年最小.印度北部主要贡献源区虽分布范围逐年减小,但在2017年局部贡献增大,对PM₁₀贡献超250 μg·m^-3,对PM_2.5贡献超60 μg·m^-3.主要贡献区周边区域及西宁至兰州一带为中等贡献源区,对PM₁₀贡献为50~100 μg·m^-3,对PM_2.5贡献为15~45 μg·m^-3.     

典型沿海城市采暖期细颗粒物组分特征及来源解析

为明确威海市采暖期细颗粒物的组分及来源,于2018年1~3月在威海市3个空气质量例行监测点采集了环境空气PM_2.5样品,分析OC、EC、水溶性离子及元素组分特征,利用PMF模型解析PM_2.5的来源.结果表明,采样期间威海市PM_2.5日均质量浓度为（33.80±22.45）μg·m^-3,NO₃^-、NH₄⁺、SO₄^2-、OC和EC是其主要组分.作为沿海城市其Cl^-占比相对较高,同时PM_2.5组分特征体现出颗粒物成分受本地工业特征污染物排放的影响.NO₃^-/SO₄^2-和OC/EC比值均表明威海市采暖期移动源对PM_2.5贡献大;水溶性离子中酸碱离子比例分析表明,威海市采暖期PM_2.5呈弱碱性,NH₄⁺过量,主要以NH₄NO₃和（NH₄）₂SO₄等形式存在.污染时段威海市二次污染物浓度上升明显,主要组分NH₄⁺、NO₃^-、SO₄^2-、OC和EC质量浓度是清洁时段的4.21、5.27、3.23、2.02和1.81倍.源解析结果表明,二次气溶胶占PM_2.5的32.4%~36.0%,移动源（15.6%~18.9%）、燃煤源（12.1%~17.8%）、生物质燃烧源（9.0%~10.4%）和扬尘（8.6%~11.3%）是威海市环境空气PM_2.5的主要来源,而工艺过程源（2.1%~8.3%）、非道路移动源（2.4%~3.7%）和海盐（3.5%~5.6%）贡献比例较小.     

南昌市扬尘PM2.5中多环芳烃的来源解析及健康风险评价

为了解南昌市道路扬尘和土壤风沙尘PM_2.5中多环芳烃（PAHs）的来源和健康风险,利用颗粒物再悬浮系统采集PM_2.5样品,测定了PM_2.5中16种优先控制的多环芳烃的含量.结果表明,南昌市道路扬尘PM_2.5中ΣPAHs含量范围为48.85~166.16μg·kg^-1,平均值为（114.22±39.95）μg·kg^-1,土壤风沙尘PM_2.5中ΣPAHs含量范围为31.05~62.92μg·kg^-1,平均值为（40.79±9.39）μg·kg^-1.道路尘和土壤风沙尘PM_2.5中的PAHs都是以4~5环组分为主.主成分分析/多元线性回归分析结果表明,南昌市道路扬尘PM_2.5中PAHs的来源包括机动车的排放和燃煤源与石油泄漏,贡献率分别为51.7%和48.3%,总估计值与实际值的线性拟合有很好的一致性.对于儿童和成年男性,不同暴露途径的PAHs致癌风险值从大到小依次是皮肤接触 > 摄食 > 呼吸吸入,而成年女性则表现为摄食 > 皮肤接触 > 呼吸吸入.各暴露途径中,PAHs对成人的致癌风险均高于儿童.所有人群中,PAHs的总致癌风险值均低于美国EPA推荐的致癌风险阈值10^-6,没有致癌风险.     

承德市PM2.5中碳质组分的季节分布特征及来源解析

为研究承德市PM_2.5中碳质组分的季节变化及污染来源,于2019年1、4、7和10月采集大气PM_2.5样品,测定碳质组分浓度.通过有机碳（OC）与元素碳（EC）比值、总碳质气溶胶（TCA）及二次有机碳（SOC）的估算,分析碳质组分的变化特征;结合后向轨迹和主成分分析（PCA）方法,分析污染来源.结果表明,采样期间PM_2.5、OC和EC的平均质量浓度分别为（31.26±21.39）、（13.27±8.68）和（2.80±1.95）μg ·m^-3.PM_2.5的季节变化趋势为：冬季[（47.68±30.37）μg ·m^-3]>秋季[（28.72±17.12）μg ·m^-3]>春季[（26.59±15.32）μg ·m^-3]>夏季[（23.17±8.38）μg ·m^-3],与总碳（TC）、OC和EC季节变化趋势一致,冬季（R²=0.85）的OC与EC来源较一致;OC/EC值得出4个季节均受到交通和燃煤源排放的影响,且冬季受烟煤排放影响显著.TCA的平均浓度为（21.38±13.68）μg ·m^-3,占PM_2.5比例达68.39%,二次转化率（SOC/OC）为：春季（54.09%）>秋季（37.64%）>夏季（32.91%）>冬季（25.43%）.后向轨迹模拟结果表明,春季和夏季气团携带的污染物浓度相对较低,秋季污染物的传输通道为西南方向,冬季为西北方向,主成分分析（PCA）表明,承德市PM_2.5削减的关键是控制机动车尾气、燃煤和生物质燃烧源的排放.     

超低排放改造后燃煤电厂常规大气污染物排放特征

基于海口电厂"超低排放"燃煤机组在线监测数据和实测结果，研究颗粒物、SO₂、NO_x排放特征，分析颗粒物粒径分布和化学成分谱.结果显示，"超低排放"机组颗粒物、SO₂、NO_x排放浓度均值分别为（1.57±0.81）、（15.15±6.23）和（40.10±3.63）mg·m^-3，均满足超低排放限值要求.TSP、PM₁₀、PM_2.5、PM₁、SO₂、NO_x的排放因子均值分别为0.0099、0.0098、0.0092、0.0065、0.1131、0.2882 kg·t^-1，排放因子集中在很窄的区间内，呈正态或偏正态分布，与未进行超低改造研究结果比较，排放因子减小了1~2个数量级.颗粒物数浓度分布呈双峰分布，数浓度峰值粒径为0.027 μm和0.641 μm；质量浓度呈单峰分布，峰值粒径为1.100 μm.PM₁₀、PM_2.5、PM₁的成分谱差异很小，其主要化学组分为SO₄^2-、Ca、NH₄⁺、NO₃^-、OC，在PM₁₀中质量占比分别为29.41%±0.94%、12.09%±1.95%、9.49%±2.35%、6.96%±0.49%、4.93%±0.57%；在PM_2.5中质量占比分别为29.18%±1.58%、12.72%±1.77%、9.21%±2.01%、5.31%±0.13%、4.33%±0.72%；在PM₁中质量占比分别为29.04%±3.15%、17.99%±3.61%、8.42%±1.50%、4.445±0.08%、5.075±0.07%.     

超低排放典型燃烧源颗粒物及水溶性离子排放水平与特征

研究以自行开发建立的超低排放高湿废气中总颗粒物（total particulate matter,TPM）的直接冷凝采样系统及监测方法,应用于3台北京市超低排放典型燃烧源烟气中颗粒物的排放监测.分析和评估超低排放典型燃烧源排气中颗粒物及其水溶性离子的排放水平与组成特征,探究可过滤颗粒物（filterable particulate matter,FPM）和可凝聚颗粒物（condensable particulate matter,CPM）及其水溶性离子的相互作用与影响因素.结果表明：北京市超低排放燃煤锅炉FPM基准氧含量排放浓度介于1.04~1.11mg·m^-3之间,TPM基准氧含量排放浓度介于3.82~8.69mg·m^-3之间,均满足国家超低排放颗粒物限值要求（10mg·m^-3）,燃煤电厂TPM排放浓度超过了北京市颗粒物排放标准限值要求（5 mg·m^-3）.燃煤供暖锅炉CPM及其总水溶性离子排放水平分别为3.05mg·m^-3和1.30mg·m^-3,显著低于燃煤电厂,与燃煤电厂的负荷和烟温较高有关;燃煤电厂锅炉CPM及其总水溶性离子排放浓度分别是燃煤供暖锅炉的2.2~2.4倍和1.7~2.2倍.燃气电厂TPM及其总水溶性离子排放水平分别为1.99mg·m^-3和1.44mg·m^-3,均明显低于燃煤锅炉.CPM是燃烧源排气中颗粒物的主要形式,在超低排放锅炉烟气中CPM对TPM的质量贡献显著增加,并随烟温的升高而增加,燃煤锅炉为72.6%~88.1%,燃气电厂为93.1%,且水溶性离子总量的66.1%~94.2%存在于CPM中.排气烟温显著影响颗粒物及其水溶性离子的赋存形态、脱除效率与排放水平.SO₄^2-是燃煤锅炉颗粒物的主要特征离子,排放浓度介于0.98~1.18mg·m^-3,占水溶性离子排放总量的27.7%~49.6%,来源于烟气脱硫;F^-是燃煤电厂颗粒物中又一主要特征离子,排放浓度介于1.91~2.32mg·m^-3,占水溶性离子排放总量的54.4%~56.1%,可能与燃料煤含氟量高有关;NH₄⁺是燃气电厂颗粒物的主要特征离子,排放浓度为0.92mg·m^-3,占水溶性离子排放总量的64.2%,来源于选择性催化还原法（selective catalytic reduction,SCR）脱硝过程中的NH₃逃逸,其排放浓度显著高于燃煤锅炉,可能与燃气电厂缺少其它净化设施的协同去除效应有关.     

2016年10～11月期间北京市大气颗粒物污染特征与传输规律

本研究采用气溶胶化学组分在线监测仪（ACSM）对北京地区2016年10月15日~11月15日期间非难熔性PM₁（NR-PM₁）化学组分进行实时连续在线观测,探讨了NR-PM₁化学组分的演变特征;运用潜在源贡献分析（PSCF）法和气象-空气质量模式（WRF-CAMx）识别了北京PM_2.5潜在污染源区和传输路径,揭示了PM_2.5净传输通量的垂直分布特征.结果表明,北京秋季NR-PM₁和PM_2.5质量浓度分别为（59.16±57.05）μg·m^-3和（89.82±66.66）μg·m^-3,其中NR-PM₁平均占PM_2.5的（70.31±22.28）%.整个观测期间,有机物（Org）、硝酸盐（NO₃^-）、硫酸盐（SO₄^2-）、铵盐（NH₄⁺）和氯化物（Chl）分别占NR-PM₁总质量浓度的（42.75±11.35）%、（21.27±7.72）%、（19.11±7.08）%、（12.19±2.64）%和（4.68±3.24）%,不同化学组分的日变化特征存在明显差异.对北京秋季NR-PM₁污染影响较大的潜在源区主要集中在河北南部、河南东北部及山东西部,重污染期间保定、北京南部及廊坊等城市对NR-PM₁贡献较大.WRF-CAMx模拟结果表明,PM_2.5总的净传输通量呈现出显著的垂直分布特征.整个观测期间,毗邻城市主要向北京输入PM_2.5,净通量最大出现在海拔600~1000 m;而重污染前期外来源输送PM_2.5主要位于高空,直到污染最严重的11月5日,PM_2.5转为近地面传输,说明高空和近地面传输是影响北京秋季PM_2.5重污染形成的重要因素.同时鉴别出了两种传输路径,即西南-东北方向（保定→北京→承德）和西北-东南方向（张家口→北京→廊坊北→天津）.     

2011年春季辽宁一次沙尘天气过程及其对不同粒径颗粒物和空气质量的影响

利用2011年5月11—12日辽宁沙尘天气过程的相关资料,分析了沙尘天气对不同粒径颗粒物及空气质量的影响及此次沙尘过程的天气成因.结果表明:沙尘天气发生前后可吸入颗粒物PM₁₀、PM_2.5和PM₁的浓度变化很大,沈阳、鞍山、本溪和丹东4城市PM₁₀、PM_2.5的小时浓度最大值都增大了1.5~20倍;粗粒子PM_(2.5~10)的数量浓度分别增加了30~41倍,质量浓度分别增加了27~30倍;细粒子PM_(1~2.5)的质量浓度分别增加了30~35倍,数量浓度分别增加了15~30倍;微粒子的数量浓度和质量浓度各城市表现不同,沈阳微粒子的数量浓度和质量浓度最大值增大了3倍和5倍,而鞍山PM₁的数量浓度和质量浓度分别减少了50%和10%.受蒙古气旋的影响内蒙古地区产生大风降温天气,大风将内蒙古地区的沙尘带到高空并随西风带向东移动进入辽宁,由于辽宁地区风速比较小,造成了辽宁大部分地区的浮尘天气,并对辽宁各地空气质量造成了严重影响,除丹东外辽宁其他13个城市空气质量都达到了轻微污染到重度污染的级别,铁岭、阜新、沈阳和抚顺的污染指数分别超过了300,达到了重度污染的级别.     

邯郸市大气颗粒物污染特征的监测研究

使用振荡天平颗粒物在线监测仪连续监测了邯郸市PM₁₀和PM_2.5浓度,分析了2012年7月31日—12月2日4个月内PM₁₀、PM_2.5的浓度水平、时变规律和PM_2.5/PM₁₀的变化情况.结果表明,监测时段内PM₁₀和PM_2.5的日均浓度平均值分别为208.4 μg·m^-3和99.1 μg·m^-3,是国家二级标准的1.4倍和1.3倍;浓度超标的天数占总观测天数的61.6%和60.0%,其污染程度与北京、天津相当,属污染较严重的地区.PM_2.5/PM₁₀在19.3%~89.8%之间周期性波动,平均值为49.4%,接近北方城市的平均水平.PM₁₀和PM_2.5的浓度变化具有很好的正相关性;日均值在4个月中呈现明显的周期性变化和月际波动,10、11月的PM₁₀和PM_2.5浓度变化剧烈且大大高于8、9月份.PM₁₀和PM_2.5浓度一天中小时均值的变化呈同步的双峰型分布,最高值出现在9:00和20:00左右,最低值出现在15:00~17:00之间.本研究系统分析了夏秋季节邯郸市大气颗粒物污染状况,以期为当地颗粒物污染的控制提供科学依据.     

石家庄市采暖前后大气颗粒物及其碳组分特征

为研究石家庄市大气颗粒物、碳组分特征和污染来源,采集2016年11月1日—12月31日石家庄市大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）样品,分析采暖前后PM₁₀、PM_2.5和PM₁及其中OC（有机碳）、EC（元素碳）和WSOC（水溶性有机碳）浓度水平,计算颗粒物与碳组分间相关性,进行OC/EC（质量浓度之比,下同）特征比值法和8个碳组分（OC1、OC2、OC3、OC4、OPC、EC1、EC2和EC3）研究.结果表明:①采暖后ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）比采暖前分别增加了26.4%和32.1%,而采暖后ρ（PM₁）比采暖前降低了12.2%.采样期间ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）显著相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）相关性差.采暖后散煤燃烧造成ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）增加,区域机动车限行和工业限产/停产导致ρ（PM₁）降低.②Pearson相关系数计算可知,ρ（OC）与ρ（EC）强相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）强相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）中等相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（EC）弱相关,ρ（PM₁）与ρ（EC）中等相关.③采暖后PM₁₀、PM_2.5和PM₁中ρ（OC）比采暖前分别增加了215.1%、97.2%和18.5%;采暖后PM₁₀和PM_2.5中ρ（EC）比采暖前分别增加了65.2%和5.3%,而采暖后PM₁中ρ（EC）比采暖前降低了10.9%.集中供热和散煤燃烧排放了大量OC;PM₁₀和PM_2.5中EC主要来源于散煤燃烧,PM₁中EC主要来源于工业排放和机动车尾气.④采暖前PM₁₀、PM_2.5和PM₁中OC/EC平均值分别为4.5、4.5和4.3;采暖后PM₁₀和PM_2.5中OC/EC平均值分别为9.8和9.7,而PM₁中OC/EC平均值为7.4.采暖前后SOC/OC（质量浓度之比,下同）平均值的范围为0.36~0.65,石家庄市冬季大气中SOC污染严重;⑤8个碳组分分析发现,石家庄市机动车限行导致PM₁中ρ（EC1）降低,而采暖后集中供暖和散煤燃烧的增加,导致ρ（OC2）明显增加.研究显示,大气颗粒物中碳组分采暖前主要来源于机动车尾气,而采暖后主要来源于燃煤燃烧,尤其是散煤燃烧.      

2013年1月邯郸市严重霾天气的污染特征分析

利用河北工程大学大气环境监测站点的PM₁₀、PM_2.5、SO₂和NO_x在线监测数据,并结合能见度、湿度数据,对邯郸市2012年12月1日到2013年1月31日的大气污染状况进行分析,特别是2013年1月持续发生的霾天气,以探讨严重霾污染的过程特征.结果表明,2013年1月,SO₂与NO_x的平均浓度分别为225.3 μg·m^-3和217.8 μg·m^-3,PM₁₀和PM_2.5的平均浓度分别为328.5 μg·m^-3和229.4 μg·m^-3,均超过新颁布的环境空气质量标准,是2012年12月平均浓度的1.4~3.5倍.重污染过程分析结果显示,污染峰值附近几天内PM₁₀、PM_2.5的时均浓度变化无明显规律.累积阶段的PM_2.5/PM₁₀在0.42~0.52之间,峰值前后上升并超过0.70,扩散阶段PM_2.5/PM₁₀降到0.70以下,且呈波动式变化.当PM_2.5/PM₁₀小于0.40时,能见度基本位于2~18 km之间;当PM_2.5/PM₁₀在0.40~0.60之间时,能见度在0.7~8 km之间;当PM_2.5/PM₁₀大于0.60时,能见度分布于2 km以下.     

邯郸市大气复合污染特征的监测研究

利用邯郸市4个大气环境监测站点的PM2.5、PM10、O3等在线连续观测数据,对2013年全年的PM2.5、PM10、O3的浓度水平、变化规律和PM2.5/PM10的变化情况进行了分析,并从地形、气象、污染物排放及冬、夏季逐时PM2.5、O3和各类气体污染物浓度之间的关系等方面进行了研究.结果表明:12013年PM2.5、PM10的年均浓度分别为139和238μg·m-3,分别是国家二级标准的4.0倍和3.4倍.PM2.5、PM10日均浓度超过标准的天数均在280 d左右,全年3/4以上天数均超标.其颗粒物污染程度甚至超过北京、天津、长三角和珠三角等超大城市或城市群,属于严重超载的红色预警地区.整个采暖期PM2.5、PM10平均浓度分别为209和322.1μg·m-3,为非采暖期平均浓度的2倍和1.6倍;同时,采暖期PM2.5/PM10平均值为63%,高出非采暖期10%,采暖期细颗粒物污染问题特征明显.22013年O3日最大8小时平均浓度的最大值为238μg·m-3,是国家二级标准的1.5倍,超标天数为53 d,超标率为14.5%;最大时均浓度为288μg·m-3,是国家二级标准的1.4倍,超标小时数为148h,占全年有效数据的1.7%;与北方城市相比,其污染程度超过北京、天津等,略低于洛阳污染水平.3邯郸市大气复合污染的形成,除了区域大气环流与特殊地形叠加影响外,还主要归因于相对较高的人为源大气污染物排放,因此,要想走出复合污染的困局,减排是硬道理,解决灰霾污染需开展颗粒物、NOx、SO2等污染物的协同控制.     

临沂市PM2.5和PM10中元素分布特征及来源解析

为探究临沂市PM_(2.5)和PM_(10)中元素的污染特征及来源,于2016年12月至2017年10月对临沂市环境空气中PM_(2.5)和PM_(10)进行了同步采样.利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)和电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES)测定了其中的23种元素,并采用富集因子法和PMF法分析其来源.结果表明,采样期间临沂市PM_(2.5)和PM_(10)中主要元素为Si、Ca、Al、Fe、K、Na和Mg,分别占所测元素的质量分数为92.93%和94.61%. 18种元素(除Ti、Ni、Mo、Cd和Mg)的浓度水平在冬春季最高,夏秋季最低.其中Si、Al、Ca、K和Na表现为春季浓度最高,主要分布在粗颗粒中;Cu、Zn、Pb和Sb表现为冬季浓度最高,主要分布在细颗粒中.富集因子结果表明Cd、Sb和Bi元素富集程度显著,主要受燃煤、工业生产、垃圾焚烧等人为源共同影响.PMF源解析结果表明,临沂市PM_(2.5)中元素来源主要有燃煤和铜冶炼的混合源、市政垃圾焚烧源、扬尘源、机动车排放和工业源,贡献率分别为22.64%、 7.49%、 41.22%、 14.71%和13.94%.PM_(10)中元素来源主要有扬尘源、燃煤和铜冶炼的混合源、机动车排放和工业源,贡献率分别为55.47%、 19.80%、 7.48%和12.83%.由此可见,扬尘源和燃煤与铜冶炼的混合源是临沂市颗粒物污染形成过程中的重要源类.     

2014—2016年海口市空气质量概况及预报效果检验

本文主要基于CUACE模式在海口市的预报产品,结合2014年3月—2017年2月海口市AQI、PM_2.5、PM₁₀和O₃的实况资料进行预报效果检验.结果表明,①近3年海口市空气质量等级主要以优和良为主,但仍有少部分天数以PM₁₀、PM_2.5和O₃为首要污染物,分别占所有首要污染物天数的27.6%、29.5%和42.9%,其中O₃上升幅度较快.②CUACE模式能较好的模拟出AQI和3类污染物浓度的变化特征,其中PM_2.5的预报值与实测值最为接近,而PM₁₀和O₃普遍偏低.③日平均浓度的预报效果检验表明,PM_2.5的标准误差（RMSE）最小,AQI和PM₁₀次之,O₃最大.3个时次预报平均偏差（MB）和归一化偏差（MNB）均为负值,表明CUACE模式预报的污染要素浓度均偏低于实测值.④海口市空气质量为优等级时,TS评分最高;无首要污染物时,首要污染物预报的TS评分最高,但首要污染物为PM_2.5、PM₁₀或O₃时,TS评分均偏低.     

2015—2018年乌鲁木齐市PM2.5及PM10时空分布特征

乌鲁木齐市是“丝绸之路经济带”关键节点城市,为了解乌鲁木齐市2015—2018年空气污染状况,利用2015年1月1日—2018年12月23日乌鲁木齐市7个国控空气质量监测站的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）监测数据,基于ArcGIS空间分析平台,分析乌鲁木齐市PM_2.5、PM₁₀的时空分布特征.结果表明:ρ（PM_2.5）从2015年（66.60 μg/m3）到2016年（76.93 μg/m3）呈上升趋势,在2016—2018年呈单一下降趋势;ρ（PM₁₀）从2015年（132.74 μg/m3）到2016年（125.93 μg/m3）呈下降趋势,在2016—2018年呈单一上升趋势.2015—2018年工业活动集中的乌鲁木齐市边缘各区的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）平均值比城市中心（商业区、居民区）分别高11.28、7.17 μg/m3,说明工业集中地区的大气环境质量受污染影响明显.此外,2015—2018年乌鲁木齐市大气污染呈季节性和北高南低的区域性分布特征.气象因子分析表明,ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）均与相对湿度呈正相关,与降雨量、风速等气象因素呈负相关.2015—2018年,乌鲁木齐市大气中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）呈先增后降的趋势,冬季以PM_2.5污染为主,其他季节以PM₁₀污染为主.研究显示,2015—2018年乌鲁木齐市空气污染状况变化与地形、气象条件、城市化建设均有一定的关系.      

2013年夏季嘉兴市一次光化学事件的观测分析

为研究2013年8月5~11日嘉兴地区一次光化学事件形成的高浓度O3污染的变化特征及成因,对8月2~14日的主要污染气体(O3、NO2、NO、CO、SO2)、颗粒物(PM10、PM2.5)以及气象要素进行了观测分析.结果表明,嘉兴污染日的O3平均浓度是正常日的2.4倍,超标率多在29.0%以上,9日超标率高达45.8%,此次污染事件是高温下剧烈的光化学反应以及低湿低风速的稳定天气形势共同作用造成的.污染日和正常日的O3日变化均呈单峰分布,峰值出现在14:00左右,O3在污染日和正常日生成期的增长速率分别为50.3μg·(m3·h)-1和21.6μg·(m3·h)-1,在消耗期的下降速率分别为16.8μg·(m3·h)-1和23.4μg·(m3·h)-1,NO、NO2和CO在污染日的浓度分别是正常日的1.1、1.5和1.5倍,为光化学反应提供了有利的反应条件.污染日PM2.5浓度、PM10浓度、PM2.5/PM10的比值分别是正常日的2.5、2.3、1.1倍,污染日大气光化学反应异常活跃,更有利于细颗粒物的生成.     

兴隆大气气溶胶中水溶性无机离子分析

2009年9月～2010年8月在兴隆大气背景站,利用Andersen分级采样器进行大气气溶胶样品的采集,并利用离子色谱分析了其中的水溶性无机离子的成分含量.结果表明,TSP、PM2.1和PM1.1中总水溶性无机盐的年平均浓度分别为(89.66±47.66)、(54.44±34.08)和(44.39±29.95)μg·m-3,其中SO42-、NO3-、Ca2+和NH4+为兴隆大气气溶胶中最主要的水溶性无机离子.PM2.1中总水溶性无机离子的年平均浓度占TSP的61%.PM1.1总水溶性无机离子的年平均浓度占TSP的50%,占PM2.1的82%.PM1.1、PM2.1和TSP中水溶性无机离子总浓度季节性变化趋势一致,夏季>秋季>春季>冬季.NH4+与SO42-的摩尔比>2,表明NH4+未被SO42-完全中和.在细粒子中NH4+和SO42-、NO3-均有较好的相关性,相关系数分别为0.96和0.87,表明NH4+可能以(NH4)2SO4和NH4NO3的形式存在.