龙凤山大气气溶胶散射特性观测分析

利用2018年龙凤山区域大气本底站(简称龙凤山站)气溶胶散射系数、PM₁₀质量浓度及常规气象观测资料,研究了东北本底地区气溶胶散射系数的变化特征.结果表明,2018年龙凤山站3个波长下气溶胶散射系数的均值为(194.1±202.4)Mm^-1(450 nm)、(133.4±139.2)Mm^-1(550 nm)、(81.8±85.3)Mm^-1(700 nm).龙凤山地区散射系数具有明显的日变化特征,且不同季节的日变化特征具有较大区别.龙凤山地区地处相对洁净的背景地区,气溶胶散射系数水平相对较低,春季受局地及长距离风沙的影响散射系数均值较高,冬季东北地区采暖燃烧排放量比较大,大气层相对稳定,不利于气溶胶污染物的扩散,冬季气溶胶散射系数最高.夏秋季受湿沉降与植被条件的影响气溶胶散射系数最低.散射系数与PM₁₀质量浓度相关性较好,相关系数r为0.82.龙凤山PM₁₀的质量散射效率为3.6 m²·g^-1(550 nm).2018年龙凤山PM₁₀气溶胶的散射Angstrom指数(SAE)平均值为1.96±0.25,表明在观测期间气溶胶主要是以较小的粒子主导,夏季的SAE最大,秋季的SAE最低,春季和冬季居中.     

2015—2020年海南岛大气PM2.5和PM10的时空分布特征

基于2015—2020年海南省18个市县环境监测数据和气象观测数据,结合Cressman客观差值、相关分析和气候倾向率等统计方法对PM_2.5和PM₁₀质量浓度时空分布特征进行深入分析.结果表明,PM_2.5和PM₁₀质量浓度空间分布上均呈北半部高于南半部的特征,同时2015—2020年均表现为快速下降的变化趋势,趋势系数分别为-0.982(PM_2.5)和-0.935(PM₁₀),通过了99.9%的信度检验.PM_2.5和PM₁₀质量浓度有明显的季节变化特征,冬季质量浓度最高,秋季和春季次之,夏季最低.PM_2.5和PM₁₀质量浓度呈现U形的逐月变化,最低值出现在7月,最高值出现在12月. PM_2.5和PM₁₀质量浓度呈“双峰双谷”型的日变化,受人为活动影响较为显著. PM_2.5和PM₁₀与...     

济南市采暖季不同污染天气PM2.5及其PAHs和元素组分污染特征及源解析

我国近年大气污染治理虽取得一定成效,但冬季采暖期仍是大气重污染频发时期.为探究济南市采暖季不同污染天气PM_2.5及其负载组分的污染特征及来源,采集2018年12月—2019年1月济南市中心某社区室外大气PM_2.5样本,用重量法计算PM_2.5浓度,GC/MS检测PAHs浓度,ICP-MS检测元素组分.发现济南市采暖季污染天PM_2.5浓度与室外相对湿度呈显著正相关(r=0.7968,P<0.05);污染天PM_2.5浓度显著高于非污染天,其负载的PAHs和元素浓度均随PM_2.5的升高而升高,两种天气下PAHs环数占比、特征比值法和元素富集因子法得到的源解析结果接近.提示污染天PM_2.5虽显著升高,但PM_2.5中PAHs和元素均主要来自煤炭燃烧和尾气排放,污染源类型的构成却没有发生明显改变.     

城市森林大气PM2.5中水溶性无机离子沉降特征

森林被誉为"地球之肺",在防霾治污方面有其独特不可替代的作用,不同树种沉降PM_2.5的功能有很大差别.本文选取代表性城市森林——奥林匹克森林公园为研究对象,设置垂直监测塔观测大气PM_2.5的浓度垂直分布,以考察不同季节城市森林对PM_2.5中各组分的影响.在冬季、春季和夏季各采集PM_2.5样品,分析并计算PM_2.5中Na⁺、NH₄⁺、K⁺、Mg2⁺、Ca2⁺、Cl^-、NO₃^-和SO₄^2-等典型水溶性无机离子的浓度.结果表明,PM_2.5中水溶性无机离子总浓度呈规律性变化特征:冬季((56.90±27.38)μg·m-3)>春季((46.69±12.24)μg·m^-3)>夏季((23.16±8.75)μg·m^-3).其中SO₄^2-和NO₃^-浓度和占PM_2.5主要水溶性无机离子总浓度的50%以上.3个季节中,除冬季外,在春季和夏季,8种离子有明显的垂直方向上的沉降,夏季的沉降速率高于春季,但是春季由于大气颗粒物浓度高,沉降通量高于夏季.NO₃^-和SO₄^2-垂直方向的沉降量在所有可溶性无机离子中最高.植被密度、叶面积指数、气象条件等因素对于PM_2.5的沉降特征有明显影响.     

青藏高原东缘冬季PM2.5中碳组分特征和来源解析

于2017年冬季12月13—21日在青藏高原东缘理塘地区分昼夜采集PM_2.5样品,并用DRI2001A热光碳分析仪测定了有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度,研究青藏高原PM_2.5中碳组分的化学特征及主要来源,以期为理塘地区制定污染排放政策提供参考。结果表明,2017年冬季青藏高原东缘理塘地区PM_2.5平均质量浓度为44.34μg·m^?3,OC和EC的质量浓度为12.72μg·m^?3和3.85μg·m^?3,分别占PM_2.5质量浓度的29.61%和8.96%。通过经验公式,计算得到总碳气溶胶(TCA)质量浓度为24.20μg·m^?3,占PM_2.5的54.84%,说明碳质气溶胶对青藏高原东缘理塘地区PM_2.5有着十分重要的贡献。OC和EC在白天和夜间都有较高的相关性(相关系数分别为0.74和0.91),表明OC和EC的来源基本一致,受燃烧源影响较大。其中白天的相关系数低于夜间,说明青藏高原东缘理塘地区白天碳组分来源相对复杂。昼夜浓度对比显示,青藏高原东缘理塘地区PM_2.5白天和夜间的质量浓度分别为53.88μg·m^?3和33.44μg·m^?3,OC和EC浓度白天高于夜间,表明白天人为排放相对较高。冬季观测期间,PM_2.5中二次有机碳(SOC)昼夜浓度分别为1.11μg·m^?3和3.03μg·m^?3,分别占OC质量浓度的7.09%、26.59%,表明青藏高原东缘理塘城区白天碳组分主要为一次源。利用PMF 5.0软件对理塘城区碳组分进行进一步的解析,结果显示燃煤和生物质燃烧的混合源对总碳(TC)的贡献高达47.84%,占比最高;其次是汽车尾气和柴油车尾气源,贡献率分别为28.62%和23.54%。     

保定市污染天气PM2.5中水溶性离子的特征和源解析

采集了2018年保定市污染天气的PM_2.5样品,采用离子色谱法测定了PM_2.5样品中的水溶性离子（WSIs）,分析了不同季节PM_2.5及其水溶性离子的分布特征,并采用PMF模型对PM_2.5进行了源解析.结果表明,采样期间保定市的PM_2.5浓度为18.4—258.0μg·m^-3,年均值为（91.5±62.5）μg·m^-3;季节规律是冬季(160.6μg·m^-3)>秋季(105.3μg·m^-3)>春季(57.6μg·m^-3)>夏季(53.2μg·m^-3).WSIs年均值为49.20μg·m^-3,占PM_2.5.的63.95%,WSIs的季节规律和PM_2.5的一致.二次离子占水溶性离子的77.12%.湿度和温度与SOR和NOR成正相关.春夏两季水溶性离子主要以Na_...     

2018年成都市PM2.5中水溶性无机离子污染特征及来源解析

为了探究成都市PM_2.5水溶性无机离子的污染特征与来源贡献,于2018年1月1日—12月31日利用高分辨率的MARGA对PM_2.5组分展开在线监测,结合同一点位的气态污染物、气象参数监测数据进行分析.结果表明,水溶性无机离子与PM_2.5具有相同的月变化趋势,水溶性无机离子月均浓度为10.35-39.60μg·m^-3,在PM_2.5中的占比为31%—51%,水溶性无机离子是PM_2.5的重要组成部分.NO₃^-在水溶性无机离子中月均占比以12月最高,8月最低,SO₄^2-刚好与之相反.大气长期处于富氨状态,二次离子主要以（NH₄）₂SO₄、NH₄NO₃、NH₄Cl的形式存在,SOR在冬季12月与夏季8月分别出现高值0.61与0.5,但NOR只在冬季出...     

川南四座城市PM2.5化学组分污染特征及其源解析

为探究川南地区大气气溶胶中化学组分与来源特征,于2015年9月—2016年8月在四川盆地南部4个典型代表城市(泸州、内江、宜宾、自贡)采集了226个PM_2.5样品,对PM_2.5的质量浓度和主要化学组分(水溶性离子和碳质组分)进行测定,并利用颗粒物源解析受体模型对PM_2.5来源进行解析.结果表明:川南地区PM_2.5日均浓度为46.4—68.0μg·m^-3,均高于国家环境空气质量标准年均PM_2.5限值(35.0μg·m^-3).OC、EC和水溶性二次离子(SO₄^2-、NO₃-和NH₄+)分别占PM_2.5质量的15.7%—22.8%、4.2%—6.4%和28.6%—55.8%.PM_2.5及其主要化学组分浓度有显著的季节变化,即冬季浓度显著高于其他季节,夏季浓度最低.泸州除夏季外,其他季节SO₄2-、NO₃-同源性较好;其他城市在冬季,SO₄2-、NO₃-同源性较好.NH₄+主要存在形式为NH₄NO₃、(NH₄)2SO₄、NH₄HSO₄.OC、EC来源复杂,主要为机动车源、煤燃烧源和生物质燃烧源.川南地区PM_2.5的来源主要受8种因子影响,按总体贡献排序依次为:二次硫酸盐、生物质燃烧、工业源、二次硝酸盐、机动车源、煤燃烧、道路尘埃和建筑尘埃.此外,相比较而言,机动车源贡献在泸州市较凸显,煤燃烧源贡献在宜宾市较凸显.     

疫情管控对关中城市群大气污染特征及颗粒物化学组成的影响

新冠肺炎疫情的暴发对生产生活模式产生了重大影响,进而改变了大气污染现状和规律,是一次极限减排的“大气实验”.本研究以中国典型大气污染控制区的关中城市群为研究对象,考察该地区疫情管控下大气污染物污染特征、来源和形成机制,解析了大气细颗粒物(PM_2.5)中化学组分的浓度变化特征.结果显示,除O₃外,其余大气污染物浓度的整体变化趋势均表现为管控前>管控后,与全国趋势一致、但程度不同.新冠肺炎疫情的社会隔离措施大幅度削减了各类排放源,西安市、咸阳市、铜川市、宝鸡市、渭南市等5个城市PM₁₀、PM_2.5、NO₂和CO浓度值明显降低,其中PM₁₀、SO₂、NO₂、CO在疫情期间的浓度达到近5年来历史最低.O₃浓度在封城期间却有显著上升的现象,表明大气氧化性可能在燃烧排放减少的背景下由于NO₂滴定效应减小而得到强化.对西安市PM_2.5中水溶性阴阳离子浓度对...     

高山风景区居民区碳质气溶胶污染特征及来源

碳质气溶胶是大气颗粒物的重要组成部分,具有很强的环境和气候效应,是气溶胶科学研究领域的热点.为探究庐山风景区居民区PM_2.5中碳质组分的污染特征及来源,于2019年12月2日—2020年10月31日在庐山风景区居民区进行PM_2.5样品采集,并对其碳质组分有机碳(OC)和元素碳(EC)进行分析.结果表明,观测期间庐山风景区居民区PM_2.5的平均质量浓度为(46.45±18.64)μg·m^-3,其中OC和EC平均质量浓度分别是(4.08±1.61)μg·m^-3和(0.23±0.10)μg·m^-3,占PM_2.5总质量的8.78%和0.50%.且碳质颗粒的污染水平普遍低于城市地区,介于国内其他典型高山背景点之间.采用EC示踪法对PM_2.5中的二次有机碳(SOC)进行估算,发现采样期间SOC的平均浓度为(1.51±1.22)μg·m^-3,占OC的33.2%,表明SOC是PM_2.5...     

中国典型沿海城市冬季PM2.5中碳组分的污染特征及来源解析

为研究中国典型沿海城市冬季PM_2.5中碳组分的污染特征及来源,于2018年12月5日—2019年1月30日分别在天津(TJ)、上海(SH)和青岛(QD)同步采集PM_2.5样品。结果表明,天津、上海和青岛PM_2.5的平均浓度分别为(116.96±66.93)、(31.21±25.62)、(74.93±54.60)μg·m^-3,OC和EC的空间分布均为天津(18.69±7.95)μg·m^-3和(4.98±2.08)μg·m^-3>青岛(16.45±8.94)μg·m^-3和(2.01±1.04)μg·m^-3>上海(7.28±3.11)μg·m^-3和(1.05±1.25)μg·m^-3。3个站点的OC和EC均呈现较好的相关性,表明OC和EC具有相似的来源;OC/EC比值范围在2.37—7.53、5.47—46.41和4.77—13.36之间,证明各采样点均存在二次有机碳(SOC)的生成;采用最小R²法(MRS)估算SOC浓度,得到3个采样点SOC的平均质量浓度为(5.09±4.68)、(3.90±1.65)、(4.21±4.31)μg·m^-3,分别占OC总量的27.2%、55.8%和19.5%,其中上海的SOC在OC中的占比最大,说明上海二次有机碳污染较为严重,这主要归因于冬季严重污染源排放和有利的二次转化气象条件,而天津和青岛的碳组分主要来自污染源的直接排放。主成分分析(PCA)结果发现,天津PM_2.5中碳组分主要来源于道路尘、生物质燃烧和机动车尾气,上海PM_2.5中碳组分主要来源于生物质燃烧、道路扬尘和机动车尾气。青岛PM_2.5中碳组分主要来源于道路扬尘、机动车尾气。后向轨迹聚类分析表明,来自西北方向的气团对天津的影响较大,PM_2.5和碳组分的浓度值最大;而对上海而言,主要受北方气溶胶经过海面又传输回上海的气团的影响;青岛站点主要受华北地区污染物和本地排放源的影响。     

天津市2018—2020年春节PM2.5中水溶性无机离子特征及重污染过程分析

为阐明大气污染重点整治和新冠疫情影响下我国华北地区城市春节期间重污染过程PM_2.5中水溶性无机离子变化特征及其影响因素,本研究结合气态前体物浓度和气象要素,对天津市2018—2020年连续3年春节假期的2次重污染过程PM_2.5中主要水溶性无机离子(WSIIs)浓度进行对比分析.结果表明,2018年和2020年春节假期PM_2.5平均浓度(98.32μg·m^-3和137.7μg·m^-3)显著高于2019年(49.97μg·m^-3).PM_2.5平均浓度在污染期Ⅱ(2020年为206.5μg·m^-3)是污染期Ⅰ(2018年98.32μg·m^-3)的2.1倍;2次污染事件中NO₂浓度变化不大,而SO₂浓度在污染期Ⅱ(14.89μg·m^-3)是污染期Ⅰ(30.04μg·m^-3)的49.6%.SNA在WSIIs中占比超...     

典型西北钢铁城市冬季大气颗粒物重金属来源解析及健康风险评价——以嘉峪关为例

为研究嘉峪关市冬季PM_2.5,PM₁₀中重金属来源并对其健康风险进行评估,于2019年12月18日—2020年1月16日进行PM_2.5,PM₁₀样品的采集,并利用电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）对16种金属及无机元素（Mg、Al、Ca、Fe、V、Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、As、Se、Cd、Ba、Pb）进行质量浓度的分析;通过富集因子及主成分分析法对16种金属及无机元素的来源进行解析;用EPA的健康风险评估模型对Cr、Ni、As、Co、Cd、Cu、Mn、Zn、Pb、V等10种元素进行健康风险评价.结果表明,PM_2.5与PM₁₀中质量浓度较高的元素为Mg、Al、Ca、Fe等4种地壳元素,其余12种元素的浓度相对较低;Se、Cd、Pb、Zn、Mg等5种元素在PM_2.5与PM₁₀中的富集因子值均大于10,其中Cd元素在PM_2.5与PM₁₀中的富集因子值最大,分别...     

宝鸡市秋季清洁和污染时段水溶性离子污染特征及来源解析

为探究宝鸡市秋季大气PM_2.5中水溶性离子的污染特征及来源,于2019年10月15日至11月14日分别对宝鸡市监测站、文理学院和陈仓区环保局的3个站点进行PM_2.5样品采集,通过离子色谱仪得到水溶性离子质量浓度,分析了3个站点水溶性离子在清洁时段和污染时段的变化特征及来源.结果表明,三站点PM_2.5的质量浓度陈仓区环保局>文理学院>宝鸡市监测站.清洁时段和污染时段PM_2.5平均质量浓度分别为40.0μg·m^-3和100.1μg·m^-3,水溶性离子平均质量浓度分别为（13.7±7.7）μg·m^-3和（57.8±15.0）μg·m^-3.污染时段NO₃-/SO₄2-值是清洁时段的1.6—1.8倍.污染越重,SNA（NO₃-、SO₄2-和NH₄⁺）质量浓度越大,占总水溶性离子和P...     

基于Ward系统聚类的京津冀城市群空气质量时空变化特征与成因分析

京津冀城市群是中国空气污染最严重的区域之一,探明该地区空气质量的时空变化特征和影响因素对空气污染防治具有重要意义。利用2014—2018年空气实时监测数据,运用系统聚类与空间分析方法,研究京津冀城市群空气质量的时空变化特征和关键影响因素,结果表明:2014—2018年京津冀城市群空气质量改善趋势明显,SO₂、PM_2.5、PM₁₀与CO浓度均有显著下降,O₃浓度逐年升高;以PM_2.5、PM₁₀、NO₂与O₃四项污染物浓度指标为依据,可将区域空气质量状况分为“低-低-低-低”(Ⅰ类),“中低-中低-高-中低”(Ⅱ类),“中高-中高-中低-高”(Ⅲ类)与“高-高-中高-中高”(Ⅳ类)4个区域,区间城市的地理点具有空间上的连续性,区内城市则具有空间上的聚集性;空气质量指数(AQI)呈“秋冬高,春夏低”的变化特点,5—9月O3污染突出,10月至次年4月颗粒物污染突出,四类分区内的特征污染物和变化规律各异;污染“热点”始终保持在保定西部-石家庄-邢台-邯郸一带,区域春夏季AQI的差异表现为东西向,秋冬季则表现为南北向;政策影响对污染物减排作用明显,是整个地区空气质量改善的根本原因。太阳辐射、空气湿度、季风等气象因素是张家口与承德夏季臭氧污染的关键因子,污染物排放变化是第Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类城市空气质量改善的主要原因,风速,降雨等气象因子具有局部调节作用。在微观区域分析中,第二产业比重对PM_2.5和O₃的影响以北京-廊坊-天津为核心由内而外逐渐减小,汽车拥有量的影响逆向增加。     

南京北郊冬季气溶胶散射特征及其与PM_(2.5)化学组成的关系

为了深入了解南京北郊冬季气溶胶散射特征以及PM_(2.5)化学组分对其贡献情况,2015年1月使用积分浊度仪获取散射系数数据,同时利用KC-120H采样器对PM_(2.5)样本进行采集,并通过离子色谱仪对所采集的PM_(2.5)样本的化学组分进行分析。结果表明,观测期间PM_(2.5)质量浓度与气溶胶散射系数的日均值分别为(126.46±68.55)μg·m~(-3)和(423.36±265.34)Mm~(-1),两者变化趋势基本类似且均随污染程度的升高而上升,散射系数与PM_(2.5)质量浓度的相关性较好,相关系数r高达0.93。通过对散射系数小时平均值进行统计后发现,散射系数出现频率最高的两个区间分别为100~200 Mm~(-1)和400~500 Mm~(-1)。观测地区冬季日均散射系数变化呈"三峰型"分布,峰值分别出现在05:00、14:00以及18:00—20:00。日均散射系数在清洁天中呈现"双峰型"分布,在两种污染天中则呈"三峰型"分布。通过IMPROVE方程重建各个化学组分与散射系数之间的关系发现,重建后的散射系数与实测散射系数之间相关性较高(r=0.896),说明IMPROVE方程能够较好地反映PM_(2.5)中主要化学组分对散射系数的贡献情况。根据贡献率计算可知,NH_4NO_3、(NH_4)_2SO_4和OC是南京北郊冬季不同大气污染程度中气溶胶散射系数增大最为主要的贡献源。利用HYSPLIT-4在线模式分析了1月24日、28日和30日3个不同污染天的48 h气团后向轨迹后发现,局地源排放为南京北郊颗粒物质量浓度上升的主要原因。     

2020年冬季石河子市城区和工业区PM2.5中无机元素污染特征及来源

石河子市是位于新疆乌昌石区域中部的工业城市，2020年12月和2021年1月在石河子市城区和工业区共布设2个采样点，全天候采集细颗粒物(PM_2.5)样品61 d，利用电感耦合等离子质谱仪(ICP-MS)对24种元素含量进行分析，并通过富集因子法(EF)解析PM_2.5中无机元素的污染特征及来源.结果表明，冬季采样期间，石河子市重度及以上污染天数占整个采样期的53.2%，以PM_2.5为首要污染物的污染天数占整个采样期的98.4%，采样期城区和工业区的PM_2.5日均值分别为164.7μg·m^-3和113.6μg·m^-3，表明石河子市冬季PM_2.5污染严重；采样期城区和工业区PM_2.5中无机元素浓度分别为4.4μg·m^-3和3.6μg·m^-3，主要成分均为K、Ca、Na、Mg、Al、Fe,6种元素之和在城区和工业区元素中的占比分别为97.4%和97.5%，表明这6种元素为城区和...     

天津市夏季PM2.5中碳组分时空变化特征及来源解析

为研究天津市夏季PM_2.5中碳组分的时空变化特征及来源,于2019年7—8月设立2个点位分昼夜采集天津市PM_2.5样品,并测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量。结果表明,城区PM_2.5、OC和EC浓度日均值分别为(53.4±20.8)μg·m^-3、(8.72±2.56)μg·m^-3和(1.67±0.90)μg·m^-3,郊区PM_2.5、OC和EC浓度日均值分别为(54.2±24.5)μg·m^-3、(7.54±2.50)μg·m^-3和(1.82±1.06)μg·m^-3;白天PM_2.5、OC、EC的平均浓度分别为(47.3±16.1)μg·m^-3、(8.7±2.1)μg·m^-3和(1.5±0.6)μg·m^-3,夜间PM_2.5、OC、EC的平均浓度分别为(60.2±26.2)μg·m^-3、(7.5±2.9)μg·m^-3和(2.0±1.2)μg·m^-3。OC浓度表现为城区高于郊区,白天高于夜间;EC及PM_2.5浓度表现为郊区高于城区,夜间高于白天。OC/EC比值分析得,城区(6.04)高于郊区(5.08);白天(6.58)高于夜间(4.54)。城区OC与EC相关性弱于郊区,白天OC与EC相关性弱于夜间。采用EC示踪法与MRS模型对SOC含量进行估算,得到白天与夜间SOC浓度分别为(5.71±1.35)μg·m^-3和(3.81±1.20)μg·m^-3,白天SOC污染比夜间严重。丰度分析与主成分分析的结果表明,天津市夏季城郊区PM_2.5中碳组分均主要来源于燃煤和机动车尾气排放。     

嘉善冬季PM2.5化学组分特征及来源分析

为研究嘉兴地区嘉善冬季污染时段和清洁时段PM_2.5化学组分特征,结合气象数据对2019年1月嘉兴市嘉善县善西超级站在线自动监测PM_2.5及化学组分数据、气态污染物(NO₂和SO₂)进行了分析.结果表明,2019年1月嘉善善西超级站污染时段PM_2.5浓度(97.18μg·m^-3)为清洁时段(36.77μg·m^-3)的2.6倍.污染时段水溶性离子浓度(41.58μg·m^-3)较清洁时段(19.82μg·m^-3)高21.76μg·m^-3,但占比有所降低,含碳组分比例增加.OC;EC比值为3.93,可能受到燃煤及机动车排放的共同影响.低风速及高湿有利于NO₂和SO₂等气态污染物进行二次转化,污染时段硫转化率和氮转化率均比清洁时段高,分别增高7.93%和54.11%,说明NOx向硝酸盐二次转化较为明显,导致颗粒物浓度升高.聚类分析结果显示67.34%气流来自北方,且相应的气流轨迹上污染物浓度比周边高,说明污染物存在一定的长距离输送.结合风玫瑰图可以看出,污染主要为本地及其周边的输送,污染物的长距离输送在短时会使污染浓度突增.因此,在重点关注本地及周边污染的同时,偏北气流下的污染物区域输送不可忽视.     

济南市PM2.5中二次组分的时空变化特征及其影响因素

为分析济南市PM_2.5中二次组分的时空变化和影响因素,对济南市春季(2019年5月16—25日)、秋季(2019年10月15—24日)和冬季(2019年12月17—2020年1月16日)4个典型点位的PM_2.5样品进行连续采样,并测定了PM_2.5中水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量。结果表明:物流交通区的二次组分质量浓度最高(56.13μg·m^?3),钢铁工业区的二次组分浓度比城市市区高,但是二次组分占比较城市市区低,清洁对照点的浓度和占比最低;济南市4个功能区SO₄^2?和NO₃^?转化率均高于0.1,除清洁对照点外,城市市区、钢铁工业区和物流交通区的SO₄^2?转化率明显高于NO₃^?转化率;济南市春季、秋季和冬季的ρ(NO₃^?)/ρ(SO₄^2?)分别为0.67、2.57和1.98,春季PM_2.5浓度以固定源贡献为主,秋季和冬季以移动源贡献为主;运用ISORROPIA热力学模型分析了含水量和pH对二次组分生成的影响,含水量会随着污染增大而增大,酸度和含水量对二次无机组分的转化机理产生影响,酸度会抑制二次无机组分的生成,而含水量会促进二次组分的生成;后向轨迹聚类分析结果表明,占比最高的轨迹(29.2%)来自东北方向的滨州和东营,基于潜在源贡献因子(WPSCF)和浓度权重轨迹(WCWT)分析PM_2.5中二次组分质量浓度的潜在污染源区域,SO₄^2?的主要贡献源区在济南市区北部的济阳区和东北方向的滨州、东营等,NO₃^?和NH₄⁺的主要贡献源区在济南市区北方向的济阳区、东北方向的章丘区和南方向的莱芜区等。该研究结果可为中国北方城市细颗粒物进一步的治理和防控提供数据支撑和理论依据。