新冠疫情期间深圳市空气质量变化分析

研究2022年新冠疫情重点管控时期空气质量变化,分析人为污染源受到限制时,空气污染物变化特征。基于时间序列分析方法,根据疫情管控政策发布实施时间,将深圳市2022年3月1日—13日定义为疫情管控前期,3月14日—20日定义为疫情严控期,3月21日—31日定义为复工复产期,分析AQI以及SO₂、NO₂、PM_2.5、PM₁₀、CO、O₃等6项空气污染物浓度变化特征,比较深圳市2018—2021年同一时期空气质量,分析疫情防控措施、气象要素对该城区空气质量的影响。结果表明,2022年疫情严控期平均AQI为58.6,较往年有一定程度改善;O₃浓度为近5年最高,成为造成空气质量下降的重要指标;疫情严控期平均AQI相较疫情管控前期同比降低5.18%,复工复产期平均AQI较疫情严控期降低41.98%,空气环境质量在严格的措施管控下在短期内处于上升趋势。     

河南省春节禁燃政策对大气污染的影响分析

烟花爆竹的燃放是短期内空气质量恶化的重要原因,严重危害人体健康.利用河南省18个地市2016—2019年空气质量指数、污染物浓度(SO₂、NO₂、O₃、CO、PM_2.5和PM₁₀)和气象因子(气压、气温、相对湿度、风速、降水)数据,采用距离倒数权重插值、变异系数分析及相似性指数等方法,从多角度探究河南省春节禁燃政策的实施成效.结果表明,2016—2019年河南省春节期间的空气质量呈现逐渐改良趋势,污染出现的时间稍有提前,多出现在春节前期.禁燃对控制SO₂、PM_2.5和PM₁₀的浓度骤升(“削峰”)有很好的效果,对NO₂、O₃、CO的影响较小. 2016年烟花爆竹燃放对PM_2.5、PM₁₀和SO₂贡献量最大、贡献时间持续最长,贡献率分别为66.98%、56.32%和56.49%;到2019年,随着禁燃成效的...     

疫情常态化管控下济南市春节前后PM2.5中二次组分变化特征

为研究新冠肺炎疫情常态化管控下,济南市春节前后PM_2.5中二次组分的变化特征、气粒分配规律及其影响因素,本文对2021年2月1-27日春节前、春节期间和春节后的3个时段济南市区在线监测的水溶性离子、碳组分及气态前体物质量浓度小时数据进行分析.结果表明,2021年疫情常态化管控下济南市春节前后二次组分浓度与2020年同比均明显下降,ρ(NO₃^-)、ρ(SO₄^2-)、ρ(NH₄⁺)和ρ(SOA)分别下降53.09%、58.32%、51.17%和61.84%,其中二次无机组分(NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺之和)和SOA在PM_2.5中的占比分别为54.07%和8.20%,春节期间PM_2.5及二次组分在10—18时浓度较低,与春节期间白天人为活动相对减少,机动车、建筑工...     

新冠疫情下NO2时空变化特征——以陕西省为例

二氧化氮(NO₂)是重要的大气污染物之一,其浓度水平主要受人类活动影响。2020年初新冠疫情发生,人民生产生活受到限制,进而对NO₂的排放产生了重要影响。陕西省作为丝绸之路向西推进的前沿、“一带一路”战略中的黄金要地,开展新冠疫情背景下NO₂时空变化特征及其所反映的社会经济活动变化,对于科学认识陕西省人类活动与污染物之间的相互关系具有重要意义。以陕西省为例,在2020年1月21日-2022年1月22日期间选取同比期、环比期、疫情期I、疫情期II共4个重要时段,基于目前技术性能最先进、空间分辨率最高的Trop OMI数据,利用标准化社会经济活动指数(SSEI)、NO₂减排效应估算等方法,开展了陕西省新冠疫情对NO₂时空分布特征和社会经济活动影响研究。结果表明,(1)地面监测NO₂浓度与Trop OMI反演的NO₂柱浓度呈现较好的正相关关系,利用Trop OMI反演的对流层NO₂柱浓度数据具有较高可靠性。(2)疫情期...     

2015—2021年京津冀地区空气污染物的时空变化特征

自改革开放以来,中国经济持续快速发展,与此同时环境也面临着挑战。在过去一段时间,全国城市普遍受到空气污染的严重影响,尤其是颗粒物(particulate matter,PM)污染和近期的臭氧(O₃)污染。京津冀地区作为中国发展的关键板块,其环境问题更是引起了广泛的关注。在本文中,我们系统地研究了京津冀地区六种空气污染物(CO、NO₂、O₃、PM₁₀、PM_2.5和SO₂)的时空变化特征。在2015—2021年,京津冀地区的CO、PM₁₀、PM_2.5和SO₂年浓度整体呈下降趋势,平均浓度分别降低0.11 mg/m³、7.7 mg/m³、5.4 mg/m³和4.2 mg/m³,而NO₂和O_3-8h年平均浓度呈现先增后减的趋势。其中京津冀中南部地区SO₂     

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...     

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.     

2020年COVID-19疫情期间河北省空气污染特征及来源识别

2020年初新冠肺炎疫情暴发,1月24日至4月30日河北省启动重大突发公共卫生事件一级响应.针对响应期间河北省空气质量从污染演变、时空特征、PM_2.5组分、污染来源等多方面开展研究.结果表明,河北省空气质量整体较好,但全省臭氧普遍反弹（-1.3%）,二次细颗粒物污染突出（SNA占比60%以上）,重工业城市（唐山）空气质量最差,太行山沿线地区（石家庄、保定等）颗粒物污染严重,非通道城市（承德和张家口）明显反弹(PM_2.5、SO₂及CO反弹比例均50%以上).春节至元宵节期间污染过程一方面与烟花爆竹燃放相关,另一方面是由于供热、电力等基础保障类工业生产稳定,废气排放量较大行业仍处于运行状态,各项污染物排放量并位出现较大幅度降低.“十四五”及以后更长时期河北省将聚焦以二次PM_2.5和臭氧为主的二次污染治理,建议加强省控站的标准化建设和区县级以下面源管控力度,钢铁企业从均衡发展、绿色发展、产业转型、工艺结构调整等长远角度考虑走高质量发展道路,有效促进科研成果落地支撑环境管理需求.     

2022年夏季高温干旱对四川盆地污染物浓度变化的影响分析

2022年夏季高温干旱严重影响中国长江流域,臭氧(O₃)等污染物也出现明显异常,为研究高温干旱对污染物的影响,利用2015-2022年夏季逐小时地面空气质量和气象监测数据以及气象再分析资料,分析了夏季高温干旱特征以及对O₃和细颗粒物(PM_2.5)浓度的影响。结果表明：2022年夏季受高原暖高压和西太平洋副热带高压西伸北抬的影响,中国长江流域出现极端高温干旱天气事件,持续时间长,影响范围广,其中四川盆地和长三角地区地面温度明显偏高,相对湿度和降水量偏低,对近地面O₃和PM_2.5浓度造成了一定的影响。7-8月高温干旱对四川盆地产生的影响尤其严重。异常的高温干旱增强了大气光化学反应能力,对O₃和二次气溶胶生成有贡献,且降水对污染物的湿清除作用大大减弱,导致四川盆地O₃浓度和超标天数明显增加,PM_2.5浓度也有所升高,甚至造成持续十多天的高温热浪和O₃污染复合事件,其中对成都平原O₃     

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.     

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。     

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.     

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...     

福建省PM2.5-O3双高特征与天气形势影响分析

为理清福建省天气形势对PM_2.5与O₃演变的影响,识别二者的不同趋势与特点,揭示双高过程的气象场特征,利用2015-2021年PM_2.5与O₃连续观测资料,采用统计合成、天气学诊断等方法,探究PM_2.5与O₃变化趋势、污染状况及其与主导天气形势的关系,阐明气象因素对PM_2.5与O₃(简称“PM_2.5-O₃”)双高过程的协同作用。结果表明：2015-2021年福建省PM_2.5质量浓度年均值呈明显下降趋势,超标天数从5.6 d(2015年)下降到0.3 d(2021年)。O₃日最大8 h平均(简写为O₃-8h)质量浓度的年均值呈先上升后略下降的趋势,2018年O₃超标天数为2016年的8倍以上。天气形势对PM_2.5与O₃的影响存在一致性特征,也...     

运城冬季细颗粒物化学组成及棕碳吸光特性

为了更好地探究我国城市地区大气污染问题,2019年10月15—2020年3月1日在山西省运城市采用四通道大气颗粒物采样仪每23 h进行1次细颗粒物(PM_2.5)样品采集,分析了样品中有机碳(OC)、元素碳(EC)、水溶性有机碳(WSOC)、水溶性离子的浓度,并对比分析了甲醇提取液和水提取液的紫外-可见吸光特性.结果显示,采样期间PM_2.5质量浓度变化范围为6.21—325μg·m^-3,其中有41 d达到《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ 633—2012)规定轻度污染及以上的标准,占总天数的64%,说明运城市冬季污染严重.其中,二次无机水溶性离子和有机质为PM_2.5的主要组成成分,分别占PM_2.5质量浓度的39.6%、29.7%(优良天),38.9%、30.8%(轻-中度污染),40.4%、29.1%(重度污染),38.9%、26.5%(严重污染). NO₃^-是含量最高的水溶性离子,并且4个时期NO₃     

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.     

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...     

沈阳市臭氧污染特征及其影响因素

近年来中国城市O₃污染问题日益突出,近地面O₃已成为沈阳市的主要空气污染物之一。基于沈阳市2019年近地面臭氧(O₃)及其前体物(VOCs和NO₂)的逐时数据,结合同期气象观测资料,研究了2019年沈阳大气O₃的季节变化特征,分析了VOCs和NO₂以及气象条件对O₃生成的影响;利用最大增量反应活性法(MIR)估算了沈阳大气VOCs的臭氧生成潜势(OFP),并运用正交矩阵因子分解法(PMF)进行了沈阳夏季VOCs的来源解析。结果表明：2019年沈阳市O₃平均质量浓度夏季最高,其次是春季和秋季,冬季最低;四季O₃日变化特征均表现为单峰型,质量浓度峰值出现在14:00左右,谷值出现在07:00左右。沈阳市O₃质量浓度与温度、风速均呈现正相关关系(P=0.001,P=0.005),与相对湿度呈负相关关系(P=0.005);当温度达到30.0℃以上,O₃质量...     

济南市柴油型移动源排放颗粒物中碳组分特征和排放量估算

为了识别济南市柴油型移动源排放颗粒物中碳组分特征,采用稀释通道采样器于2021年采集了柴油货车和工程机械尾气排放颗粒物,并对汽油车尾气一并采集对比,分析了尾气排放颗粒物质量浓度和其中的碳组分。结果表明,柴油型移动源排放颗粒物质量浓度明显高于汽油车,且以细颗粒物为主,PM_2.5/PM₁₀数值几乎接近于1.0,其中柴油货车排放颗粒物质量浓度高于工程机械,且随车型增大排放颗粒物质量浓度增大,重型柴油载货车排放PM_2.5和PM₁₀质量浓度最大,分别为4.56×10⁴μg·m^-3和4.71×10⁴μg·m^-3。柴油货车PM_2.5和PM₁₀排放因子范围分别为8.90-21.8 mg·km^-1和9.40-22.5 mg·km^-1,工程机械中破碎机颗粒物排放因子略大于挖掘机,破碎机PM_2.5和PM₁₀     

2020年苏州城区近地面CO2浓度变化特征

基于2020年1—12月苏州城区近地面大气CO₂浓度连续观测数据,采用基于稳健局部近似回归的筛分方法(robust extraction of baseline signal,REBS)对观测数据进行筛分,对比本底和非本底CO₂体积浓度分布特征,分析CO₂与污染物浓度的相关性和不同季节、不同风向下的CO₂体积浓度水平。结果表明：2020年苏州城区CO₂体积浓度水平高出瓦里关背景站0.273×10^-4,与北京、西安、上海和临汾相当。CO₂体积浓度冬季高,夏季低;本底浓度日变化特征为单峰,峰值和谷值分别出现在7:00和16:00,吸收浓度为双峰分布,峰值分别出现在4:00—6:00和20:00,谷值出现在15:00。抬升浓度受局地污染源影响较大,日变化特征不明显。本底CO₂体积浓度与PM_2.5、NO₂和CO浓度相关性系数分别为0.495、0.461和0.330,非本底CO<...