苏州大气颗粒物PM2.5和PM10质量浓度异常“倒挂”现象的成因及影响分析

为深入研究PM_2.5和PM₁₀质量浓度异常“倒挂”现象的成因及影响,在苏州市相城区国控点开展比对监测分析,回顾性分析了2016—2020年苏州全部国控点颗粒物浓度数据。苏州市相城区国控点PM_2.5浓度的比对分析结果表明：该国控点频繁出现PM_2.5浓度高于其他国控点PM_2.5浓度和高于该站点PM₁₀浓度(“倒挂”率高达34%)的“双高”现象,PM_2.5平均浓度比其他9个国控点高12.5%～37.2%,比位于同一站点的备用监测仪器(“倒挂”率为0)高38.1%。2016—2020年,苏州全部国控点“倒挂”时间的总体趋势都是逐年递增,且集中发生在相对湿度较高的20:00至次日07:00。这5年间各国控点PM_2.5浓度异常偏高导致的异常“倒挂”现象对全市年均浓度产生的正误差分别为1.6%、2.8%、6.0%、6.2%和4.1%,基本呈现出逐年递增的趋势。上述结果表明：苏州PM_2.5浓度偏高是由动态加...     

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。     

西宁冬季PM2.5和PM10手工与自动监测现状研究

为研究PM_(2.5)和PM_(10)手工与自动监测仪器在高海拔地区的适用性,于2014年12月至2015年1月(冬季)在青海省西宁市开展了为期34 d的监测比对实验。PM监测数据表明:手工监测数据之间都有差异,除了受监测滤膜种类的影响,还存在监测仪器间的系统误差。石英滤膜的PM监测数据都高于聚丙烯滤膜,尤其是PM_(2.5)更为明显,偏高近1/4;石英滤膜与聚丙烯滤膜的PM监测数据具有较好的相关性,PM_(10)监测数据的相关系数为0.97。自动监测数据之间进行了同期比对研究,发现TEOM1405DF(微振荡天平法)和APM-2(β射线法)的PM监测值较低,BAM-1020(β射线法)的PM监测值最高;而Grimm(光散射法)的PM监测值居中。BAM1020配备动态加热系统(DHS),其PM监测数据比没有配备DHS的APM-2偏高40%。基于PM监测比对研究,建议在空气污染严重时加密对各监测仪器的运行维护,并加强长期观测以全面评估PM监测。     

基于GIS的石家庄市PM10和PM2.5时空分布研究

利用2018年261个乡镇环境空气自动监测站监测数据,结合GIS空间分析技术,对石家庄市PM10和PM2.5的时空污染特征进行了研究。结果表明,石家庄地区PM10和PM2.5污染的空间分布整体表现为西北部山区好于东南部的平原地区,主城区好于周边县(市、区)的特征。采暖期PM10和PM2.5的污染程度明显重于非采暖期。PM2.5稳定性差于PM10,PM10和PM2.5的稳定性与污染程度具有一定的负相关性,表现出污染越轻的区域稳定性越差。两者的日均值浓度变化在时间序列上呈极强正相关,且污染越重的区域时间相关性越强。与日均值相关性不同,污染程度越轻的区域PM10和PM2.5年均值的线性相关性越强。     

广州不同环境空气PM2.5中金属元素污染特征与风险评价

根据2015年广州城区磨碟沙、内陆郊区天湖和近海郊区万顷沙不同环境空气PM_2.5中金属元素(Pb、Cd、Cr、Ni、As等23种)监测数据,分析其污染特征与富集程度,并评估潜在生态风险和健康风险,为大气污染风险防控提供支持。结果显示:广州大气PM_2.5中金属K、Na、Fe、Ca、Al和Zn含量相对较高。总元素浓度总体呈冬季最高、夏季最低的特征,且随PM_2.5污染加重而升高,但总元素在PM_2.5中的占比下降。Cd、Se、Zn、Cu、Mo、Pb和Na富集严重(富集因子>100),体现了人类活动的重要影响,磨碟沙城区站富集因子通常高于另2个站点。广州大气总金属元素潜在生态危害程度为\"很强\",Cd贡献为主,Pb、Cu和As元素贡献分别在天湖、磨碟沙和万顷沙位列第二。As、Cr和Mn是大气金属元素健康风险的主要贡献者;磨碟沙的总致癌效应风险高于万顷沙和天湖,但万顷沙的总非致癌效应风险最高。     

乌鲁木齐市2011年冬季PM2.5/PM10浓度特征分析

利用乌鲁木齐市PM2.5//PM10自动监测数据,分析PM2.5与PM10的浓度分布特征和时间变化规律。结果表明,按照《环境空气质量标准》(二次征求意见稿)的标准限值,乌鲁木齐市冬季PM2.5污染重于PM10。PM2.5浓度为0.164mg/m3,超过二级年标准限值的3.7倍,超标率为73.9%。PM2.5浓度日变化曲线昼高夜低,呈单峰型,峰值出现在13:00~14:00(北京时间)。PM10中PM2.5所占比例较高,PM2.5/PM10为0.79,相关分析和检验显示PM2.5与PM10的线性相关显著,相关系数为0.92。     

南充市大气PM10与PM2.5排放清单及特征

以四川省南充市为研究区域,通过实地调研、现场测试及结合统计年鉴等获得数据,采用排放因子法计算南充市2014年大气PM_(10)、PM_(2.5)排放量并建立排放清单。结果表明,南充市2014年扬尘源、移动源、生物质燃烧源、化石燃料固定燃烧源、工艺过程源排放总量PM_(10)分别为85 187、1 777、9 175、2 417、3 519 t,PM_(2.5)分别为16 093、1 619、7 322、914、1 585 t,PM_(10)贡献率分别为83.5%、1.7%、9.0%、2.4%、3.4%,PM_(2.5)贡献率分别为58.4%、5.9%、26.6%、3.3%、5.8%。城市区域扬尘源、生物质燃烧源、移动源、化石燃料固定燃烧源、工艺过程源对PM_(10)贡献分别为60.0%、12.5%、6.3%、8.6%、12.5%,对PM_(2.5)贡献分别为41.8%、21.6%、14.4%、8.1%、14.1%。南充市2014年大气PM_(10)、PM_(2.5)排放源总量和贡献率以及区域空间分布特征均存在差异。     

冬季大气中PM10和PM2.5污染特征及形貌分析

2008年冬季采集大气中PM10和PM2.5样品,利用SPSS软件进行分析。结果表明,PM10质量浓度在92.87～384.7μg/m3之间,平均值为201.09μg/m3,超标率71.43%。PM2.5浓度跨度为57.27～230.21μg/m3,平均值为133.82μg/m3,超标率89.47%。PM10和PM2.5空间分布略有差异。PM2.5/PM10在29.10%～94.76%之间,均值为66.55%。PM2.5与PM10质量浓度之间有显著相关性,相关方程:PM2.5=0.7993×PM10-55.984(R2=0.9524,置信度为95%)。通过颗粒物形貌分析,初步判定冬季大气主要污染源为燃煤和机动车尾气排放。     

荒漠草原无林地PM2.5、PM10时间变化特征及与气象因素的关系

选取荒漠草原无林地的PM_2.5、PM₁₀浓度以及气象因子数据,对颗粒物浓度的时间变化特征及其与气象因子的关系进行分析。结果表明:(1)1月的PM_2.5、PM₁₀月平均浓度最高,7月的PM_2.5与PM₁₀达到最低。季节尺度上PM_2.5、PM₁₀浓度变化为由大到小顺序依次为冬季>秋季>春季>夏季。(2)风速≤4.0 m/s时,随着风速增加,PM_2.5、PM₁₀浓度不断降低;当风速>4.0 m/s时,PM_2.5、PM₁₀浓度随风速增加而增加。PM_2.5、PM₁₀浓度与温度负相关。相对湿度≤50%时,随着相对湿度增加,PM_2.5、PM₁₀浓度呈增加趋势;相对湿度>50%时,随着空气湿度增加,PM_2.5     

天津市PM10和PM2.5中水溶性离子化学特征及来源分析

2011年5月—2012年1月在天津市南开区设立采样点,采集大气中PM10和PM2.5样品。采用离子色谱法测定颗粒物中水溶性无机阴离子、阳离子成分,分析其主要组成、季节变化及污染来源。结果表明,天津市PM10中离子平均浓度为71.2μg/m3,占PM10质量浓度的33.7%。PM2.5中离子平均浓度为54.8μg/m3,占PM2.5质量浓度的39.6%。NH+4、SO2-4、NO-3等二次离子含量较大,且夏季含量均为最高。颗粒物总体呈酸性,PM10中∑阳离子/∑阴离子平均值为0.92,PM2.5中该比值为0.75。来源分析发现,PM10可能主要来源于海盐、工业源、二次反应及土壤和建筑尘等,PM2.5则主要来源于海盐污染源、二次反应及生物质燃烧。     

西安市环境空气PM2.5污染现状及对策初探

文章通过对西安市城市环境空气PM_2.5试点监测数据深入分析,初步摸清了区域PM_2.5污染水平及分布规律,提出了污染防治对策和建议,对现阶段的环境空气PM_2.5污染防治有着重要的参考价值。     

基于聚类分析的颗粒物监测网络优化研究

为了优化香港环境监测网络,收集香港14个监测站2011年1月1日至2015年11月30日的颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)的小时数据进行统计分析。对PM_(2.5)进行聚类,并利用日均浓度变化图进行验证,结果表明,可将监测站分为4类(A、B、C、D类),A类位于城市郊区,B类则位于港口附近,且A、B类的PM_(2.5)日变化特征均呈现双峰型分布,峰值分别出现在09:00和21:00。对PM_(10)进行类似分析结果表明,监测站同样可以分为4类,A类位于九龙区,B类则位于港口附近,而且A、B类的PM_(10)日变化双峰分别出现在11:00和20:00左右。说明污染源头及地形的相似致使某些监测站颗粒物浓度的变化出现相同的趋势,导致监测设备的浪费和管理的冗余。建议建立更高效的空气管理系统,将冗余设备转移到其他地区,扩大空气监控区域。对PM_(2.5)/PM_(10)聚类结果表明,将监测站分为4类,B类均属于路边站,C类则位于居民区。同时还发现同类监测站PM_(2.5)/PM_(10)数值变化相同,并且可以用其中一个站的PM_(2.5)和PM_(10)浓度及另一个站的PM_(2.5)或PM_(10)浓度预测PM_(2.5)或PM_(10)浓度,为优化监测资源提供了一种新的思路。     

基于系统聚类方法划分中国PM2.5防治区域

中国各城市细颗粒物(PM_(2.5))环境空气质量差异较大,呈现明显的区域污染特征。合理划分PM_(2.5)污染防治区域、开展区域性大气环境管理,是改善区域空气质量的重要途径。根据2015年全国108个重点城市大气PM_(2.5)的日均浓度数据,使用系统聚类方法对各城市的PM_(2.5)全年污染变化特征进行分析,从而划分出不同防治区域。依据聚类分析的3项原则,综合比较4种不同聚类方法及结果,最后提出可以划分出8个PM_(2.5)污染防治区域:a赣鄂湘接壤地区(长株潭及周边城市),b成渝及周边地区,c粤桂地区,d闽浙沿海城市群,e东三省地区,f长三角地区,g山东及周边地区,h京津冀、山西中北部、陕西关中城市群。     

2013年苏州春季一次重污染天气的过程分析

研究了2013年3月在江苏范围内的一次重污染天气过程,重点分析苏州在此次污染过程中大气污染的变化特征。污染过程中,苏州市颗粒物浓度上升较为明显, PM10的小时质量浓度最高达548μg／m3, PM2．5质量浓度也达到197μg／m3,污染持续时间为2 d,3月8—9日当地空气质量均达到中度污染水平。根据后向轨迹模型、颗粒物离子浓度的分析,此次污染是由外来浮尘及苏州本地污染物排放所造成的区域霾污染影响所致。根据监测结果与实际污染特征,针对性地提出了对策和措施。     

南京市大气颗粒物中多环芳烃变化特征

逐月采集南京市大气中不同粒径的颗粒物,采用HPLC分析了2010年每个月PM_(10)和PM_(2.5)颗粒物样品中的多环芳烃(PAHs)的种类和浓度水平。结果表明:PM_(10)中PAHs年均值为25.07 ng/m~3,范围为11.03~53.56 ng/m3;PM_(2.5)中PAHs年均值为19.04 ng/m~3,范围为10.82~36.43 ng/m~3。PM_(10)和PM_(2.5)中PAHs总体浓度有着相似的变化趋势,呈现凹形变化曲线;在南京市大气颗粒物中吸附的PAHs大部分以5~6环的高环数组分为主,大部分PAHs和∑PAHs的相关性较好,年度变化幅度不大,分析结果表明,颗粒物中PAHs的来源与稳定的排放源相关,机动车排放不容忽视,与北方城市燃煤污染有着较大的区别。     

北京城区降水对PM2.5和PM10清除作用分析

基于北京市PM_2.5和PM₁₀质量浓度、组分浓度以及降水数据,利用数理统计、相关性分析等方法分别从降水总量、降水时长和降水前颗粒物浓度3个角度研究降水对PM_2.5、PM₁₀的清除作用,同时以一次典型降水过程为例,具体分析降水对颗粒物的影响。结果表明：降水总量的增加有助于促进PM_2.5、PM₁₀的清除,随着降水总量增加,PM_2.5、PM₁₀的平均清除率提高,有效清除的比例增加;连续降水可增强对大气颗粒物的湿清除作用,连续降水达3d可有效降低PM_2.5、PM₁₀浓度;降水对PM_2.5、PM₁₀浓度的清除率和大气颗粒物前一日的平均浓度有较好的正相关性。降水对大气颗粒物的清除可分为清除、回升和平稳3个阶段,各个阶段大气颗粒物的变化趋势不同。降水对于大气气溶胶化学组分和酸碱性的改变具有明显作用,对于大气颗粒物各种组分的清除效果不完全相同。对于大气中OC、NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺去除率较高,且这4种组分主要以颗粒态形式被冲刷进入降水中,加剧了北京市降水酸化程度。     

中国中东部一次大范围重污染过程特征分析

采用嵌套网格空气质量预报模式(NAQPMS)模拟与气象、污染物观测资料相结合的方式,分析了2016年12月影响中国中东部地区的一次重污染过程中PM_(2.5)时空分布特征及来源成因。结果表明,重污染过程中PM_(2.5)具有较明显的时空变化规律,污染呈现一定程度的区域性分布特点,不同地理位置条件下,污染物浓度的累积和传输方式表现出不同的特征,细颗粒物快速二次生成及不利扩散条件下的持续积累可能是此次污染过程的主要原因,不利于污染物扩散的高低空天气形势的配合抑制了污染物的快速消散,为大气污染的形成及维持提供了稳定的大气环境背景,形成了此次污染过程污染浓度高、影响范围大的态势。     

贵阳市夏季大气颗粒物及多环芳烃污染特征研究

采集贵阳市老城区夏季5个典型监测点(太慈桥、贵州师范大学、大西门、省政府及省植物园)的样品进行PM2.5、PM10质量浓度分析。同时对PM2.5中PAHs的质量浓度进行分析。结果表明:贵阳市夏季PM2.5和PM10浓度排序均为太慈桥省政府大西门贵州师范大学省植物园,且PM2.5和PM10之间有良好的相关性,PM10=0.931 3 PM2.5+0.019 4,R2=0.996 7,PM2.5污染较重。此外,5个监测点总PAHs和苯并(a)芘的分析结果均为太慈桥省政府大西门贵州师范大学省植物园,苯并(a)芘浓度均未超标。