鞍山市环境空气中PM10、PM2.5污染特征研究

文章对鞍山市环境空气中细颗粒物（PM2.5）、可吸入颗粒物（PM10）季节性变化及月变化污染特征进行分析,不同季节的PM2.5、PM10变化趋势均为夏季〈秋季〈春季〈冬季;PM2.5、PM10的月均质量浓度按高低顺序分别为：12月〉1月〉11月〉2月〉10月〉4月〉3月〉7月〉8月〉6月〉5月〉9月和1月〉12月〉3月〉4月〉2月〉10月〉11月〉5月〉6月〉7月〉8月〉9月。同时,分析了ρ（PM2.5）对ρ（PM10）的贡献率,全年的ρ（PM2.5）/ρ（PM10）平均值为57.8%,结果表明,在PM10中,PM2.5的含量要大于PM2.5-10的含量。     

中外环境空气质量标准比较

颁布实施并于1996年修订且于2000年进行了修改的国家环境空气质量标准(GB3095—1996)已不能适应当前和今后国家环境空气质量管理及评价工作的需求,迫切需要修订. 针对1996年以来国外环境空气质量标准的新进展,研究了美国、欧盟、世界卫生组织(WHO)等国家、地区和组织的环境空气质量标准,就主要污染物控制项目、浓度限值、达标的统计要求及标准实施要求等进行了对比和讨论. 结果表明,PM₁₀,SO₂,NO₂,CO和Pb等仍是绝大多数国家共同控制的污染物,发达国家增加了PM_2.5项目,并有增加苯、重金属等污染物的趋势. 中国未规定污染物达标的统计要求,更没有具体的环境质量标准实施要求,相对放宽了环境空气质量标准,建议未来中国环境空气质量标准修订工作中应综合考虑上述问题.      

西安地区供暖初期颗粒物及气态污染物的污染状况及其相关性分析

对2015年供暖初期西安地区细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM_(10))、二氧化硫和二氧化氮的污染进行研究。结果发现:西安供暖初期可吸入颗粒物污染已经相当严重,其中处于二级污染水平的占22%,处于三级污染水平的占39%,并有2天属大于300μg/m~3的最高6级严重污染状况。利用统计学软件SPSS对各区污染进行聚类分析,得出西安污染最严重的3个区分别为灞桥区、雁塔区和莲湖区。对4种污染物以及温度、相对湿度之间进行相关性分析发现,二氧化氮与二氧化硫、细颗粒物、可吸入颗粒物和相对湿度之间都存在很强的相关性。另外从细颗粒物和可吸入颗粒物的区域分析可知,雁塔区和莲湖区污染严重。     

东莞城区环境空气细颗粒物PM_(2.5)特征分析

采集2010—2012年东莞市城区5个采样点环境细粒子PM2.5,根据PM2.5浓度分析其污染特征,并结合气象要素分析其影响因素。研究表明:2010—2012年,东莞市城区各测点PM2.5年均浓度在0.035~0.054 mg/m3,PM2.5污染具有明显的夏季和非夏季2种季节性特征,夏季污染相对较轻,平均值为0.036 mg/m3,非夏季污染较严重,平均值达到0.053 mg/m3;PM2.5超标情况逐年好转,2010,2011,2012年超标率分别为20.3%、9.9%、4.6%。气象因素对PM2.5浓度变化有一定的影响,PM2.5浓度变化与风速呈一定程度的负相关,与相对湿度之间呈负相关关系,与气压之间呈正关系,而非夏季温度与其浓度变化关系不明显。     

昌吉市道路环境颗粒物污染特征研究

随着机动车保有量的不断增加,由机动车所引起的道路交通扬尘[1]已日益成为城市大气颗粒物污染的主要来源.文章利用搭载车辆(执法车、私家车、出租车)搭载环境颗粒物走航观测设备并对指定区域路网进行连续巡航观测.结合道路环境颗粒物走航观测数据分析结果,定期给出走航区域颗粒物浓度分布叠加图,直观展示颗粒物分布,识别道路源高污染区...     

不同空气质量等级下环境空气颗粒物及其碳组分变化特征

为研究不同空气质量等级下环境空气颗粒物及其碳组分变化特征,于2016年3月在廊坊市对环境空气中PM_(10)、PM_(2.5)和PM1质量浓度及PM_(2.5)中碳组分质量浓度进行了在线监测.结果表明,监测期间廊坊市PM_(10)、PM_(2.5)和PM1质量浓度较高,其分别为204.1、107.9和87.8μg·m~(-3),日变化趋势呈双峰型分布.总体来说,当空气质量越好,PM_(10)、PM_(2.5)、PM1及其碳组分(OC、EC、SOC和POC)质量浓度越低,PM1/PM_(2.5)、PM1/PM_(10)和PM_(2.5)/PM_(10)比值越小.但\"中度污染\"时,PM_(10)质量浓度最高,且PM1/PM_(10)和PM_(2.5)/PM_(10)达到谷底值;同时OC质量浓度比\"轻度污染\"略低,而明显低于\"重度污染\",且主要出现在13:00~23:00,表明\"中度污染\"时细颗粒物和超细颗粒物占比下降,与其对应的首要污染物相一致.此外,OC/EC比值大于2.0,通过最小OC/EC比值法估算PM_(2.5)中SOC和POC,其浓度均值分别为12.2μg·m~(-3)和5.0μg·m~(-3).     

机动车源大气颗粒物粒径分布及碳组分特征

颗粒物的粒径分布特性与碳质组分的表征已成为大气颗粒物源解析的重要方法.利用微孔均匀沉积式碰撞采样器与有机碳/元素碳分析仪,研究采集自不同区域的机动车源大气颗粒物粒径分布特性及其碳组分含量特征.结果表明,随着粒径级增大,发动机原排颗粒物质量浓度逐渐降低.实验室排空大气颗粒物在0.32~0.56μm粒径级浓度较高;地下停车场大气颗粒物在1.0~1.8μm粒径级浓度较高.柴油机原排颗粒物OC1、OC2和OC3所占比例较多,EC2为元素碳的主要部分.机动车源扩散区域大气颗粒物OC3和OC4含量所占比例较多,地下停车场大气颗粒物EC1占元素碳绝大部分.柴油机原排颗粒物的OC/EC比值较小,在0.92~2.50之间.实验室排空与地下停车场大气颗粒物的OC/EC比值分别在1.40~2.53与2.36~4.82之间.此外,地下停车场大气颗粒物的OC/EC比值均大于2.0,最高可达4.82,可以判定地下停车场有较多的二次颗粒物生成.上述特性可为机动车源大气颗粒物的辨识提供参考依据.     

我国大气颗粒物来源及特征分析

我国大气颗粒物来源复杂,呈现大气复合型污染特征,对主要污染源进行识别和定量,是制定城市空气质量改善措施的基础。本研究总结了2000年以来我国近30个城市大气可吸入颗粒物PM10源解析研究,结果表明我国大气颗粒物PM10主要来自六类源:扬尘(土壤尘、道路尘、建筑尘);燃煤;工业排放;机动车排放;生物质燃烧;SO2、NOx、VOCs氧化产生的二次颗粒物。研究还表明,不同地区不同季节大气颗粒物主要来源和相对贡献存在差异。近年来随着大气颗粒物控制措施的实施,城市PM10污染状况已明显改善,大气细颗粒物PM2.5越来越受关注,在制定空气质量达标方案时,各类燃烧源和二次颗粒物的重要性将进一步上升。     

含氧柴油对柴油机排放及细颗粒物碳质组分的影响

乙缩醛(1,1-diethoxyethane)与柴油互溶性好, 可替代乙醇作为生物质来源的柴油含氧添加成分. 生物柴油掺混可以提高乙缩醛和柴油混合燃料的闪点及含氧量. 在柴油发动机台架上, 考察柴油和2种含氧柴油(10%乙缩醛+90%柴油和10%乙缩醛＋10%生物柴油＋80%柴油)在2个固定转速不同负荷的5个工况点的排放特性, 分析了NO_x、HC、CO和PM_2.5排放情况, 并用DRI的碳分析仪分析了PM_2.5中的碳质组分.结果表明, 与普通柴油排放相比, 含氧柴油对NO_x排放速率的影响不大, 在某些工况点HC排放速率有较显著的增加. 含氧柴油降低了柴油机PM_2.5排放速率, 最大降低幅度29%. 从碳质组成上看, 含氧燃料降低了PM_2.5中总碳 (total carbon,TC) 的排放速率, 最大降低幅度24%. 含氧柴油的元素碳(elemental carbon,EC)排放速率普遍低于普通柴油; 有机碳(organic carbon,OC)的排放速率在发动机高转速工况时明显低于普通柴油; PM_2.5的OC/EC值在大多数工况下高于普通柴油. 3种燃料排放PM_2.5的碳质组成百分比相似, OC和EC主要为OC1和EC1. 含氧柴油降低了柴油机PM_2.5的排放速率, 颗粒物中OC的比例有所增加, 但对颗粒物的碳质组分组成没有明显的影响.     

北京城市绿地对大气颗粒物的削减量计算

颗粒物(PM_2.5和PM₁₀)是城市大气污染的重要来源,对城市居民健康具有严重威胁。城市植被具有一定的削减大气颗粒物的生态功能,对于改善城市大气环境具有重要作用。研究采用城市森林效益模型的核心算法,基于颗粒物浓度逐小时实测数据和高分辨率遥感影像,估算了北京市五环范围内城市绿地对大气中PM_2.5和PM₁₀的削减总量和去除率。结果显示,2017年北京市五环路范围内城市绿地对PM_2.5和PM₁₀的削减总量分别为813.12 t和3 336.49 t,研究区城市绿地对PM_2.5和PM₁₀的年去除率分别为0.24%和0.71%。不同季节颗粒物削减量排序为春季>冬季>秋季>夏季,不同绿地类型颗粒物削减量排序为针叶树>阔叶树>草地。该研究结果可以为城市大气污染防控和城市绿地规划提供决策依据。     

我国PM2.5的污染状况和污染特征

对中国大气中PM2.5的污染状况和污染特征进行了综述和分析,其中包括我国PM2.5质量浓度的时间、空间污染特征、来源解析以及与PM10的关系.     

基于多源数据的大气细颗粒物对北京市城市热岛的影响研究

在土地利用方式改变、能源消耗持续增长、人口膨胀的共同作用下,城市热岛效应日趋显著。大气细颗粒物（PM_2.5）污染不断加剧,对城市热岛强度也产生了一定的影响。利用地面空气质量监测站点的逐小时PM_2.5污染监测数据、气象监测站点的日均数据和MODIS地表温度数据,结合土地利用类型,划分城郊气象站点和地表温度采样点,分别计算北京市日均PM_2.5浓度、冠层城市热岛强度和地表城市热岛强度,并计算地表城市热岛强度指数,得出热岛强度空间分布图。经过对PM_2.5与冠层城市热岛强度、地表城市热岛强度及其空间分布的相关性分析,得出以下结论：（1）北京市地表城市热岛强度的月、季间变化明显,主要受土地覆盖类型影响,夏季高于冬季,冠层城市热岛强度的月、季间变化较小;（2）PM_2.5质量浓度与冠层城市热岛强度、地表城市热岛强度均呈显著负相关,相关系数分别为?0.5199和?0.6115;（3）昼间地表城市热岛强度与PM_2.5质量浓度的相关性高于夜间;（4）PM_2.5质量浓度变化对地表城市热岛的空间分布有着显著的影响。随着PM_2.5质量浓度的增加,强热岛空间范围向城区缩减。     

北京市交通扬尘PM2.5排放清单及空间分布特征

为建立一种自下而上的交通扬尘PM_2.5排放清单方法,对北京市不同区域、不同类型道路的路面积尘负荷进行了采样和实验室分析,对各类路网的道路车流量和车辆类型进行了调查和统计,建立了北京市道路交通扬尘PM_2.5排放清单,并对其空间分布进行了分析. 结果表明:北京市城区快速路、主干道、次干道、支路和胡同的交通扬尘PM_2.5排放因子分别为(0.05±0.03)(0.09±0.05)(0.11±0.05)(0.16±0.14)和(0.27±0.20)g/(km·辆),相应各类型道路的交通扬尘PM_2.5排放强度分别为(7.21±4.66)(5.27±3.03)(3.34±1.49)(2.84±2.49)和(0.54±0.40)kg/(km·d);郊区高速路、国道、省道、县道、乡道和城市道路的交通扬尘PM_2.5排放因子分别为(0.10±0.03)(0.50±0.33)(0.39±0.37)(0.41±0.41)和(0.65±0.31)(0.19±0.08)g/(km·辆),各类型道路交通扬尘的PM_2.5排放强度分别为(3.82±1.31)(10.00±6.58)(3.93±3.74)(1.64±1.63)(0.65±0.31)和(0.74±0.32)kg/(km·d). 北京市道路交通扬尘PM_2.5的年排放量为13 565 t,从空间分布上看,郊区交通扬尘PM_2.5年排放量、单位道路长度排放量以及排放因子均高于市区,而城区单位行政区面积的交通扬尘PM_2.5排放量高于远郊区县. 从交通扬尘PM_2.5排放的空间分布特征看,在继续加强城区交通扬尘控制的同时,应采取措施控制远郊区县公路的扬尘排放. 自下而上的交通扬尘PM_2.5排放清单提高了排放的时空分辨率,能够识别路网中高排放的区域和路段,为交通扬尘总量管理和减排目标考核提供了一种技术手段.      

2013年1月中国东部地区重污染过程中上海市细颗粒物的来源追踪模拟研究

大气PM2.5是当前我国城市和区域面临的最突出的大气污染问题,然而PM2.5及其关键组分污染的来源不清,严重制约了人们对PM2.5 的科学认知和污染防控的步伐.本研究以2013年1月中国东部地区一次典型重污染过程为研究案例,利用CAMx三维模型中耦合了物种示踪机制的颗粒物来源追踪方法,探讨和揭示了中国东部地区代表性城市上海及周边地区共4个源区(上海、苏南、浙北、大区域)、8类污染源(包括燃烧源、生产工艺过程、流动源、生活面源、挥发源、扬尘源、农业源、天然源)对上海城区大气中PM2.5及其关键组分包括水溶性无机离子(SO2-4、NO-3、NH+4)、元素碳(EC)和有机碳(OC)的污染贡献.研究结果表明,2013年1月份中国东部出现严重灰霾污染期间,上海城区PM2.5的主要区域贡献为上海本地污染源排放累积(PM2.5浓度贡献平均为55.4%±22.3%)和长距离输送(38.4%±20.0%).上海地区8类主要排放源中,扬尘源贡献均值最大,达到30.7%±31.8%,其次为燃烧源18.2%±15.6%、流动源18.6%±17.5%、挥发类源16.9%±18.0%.对上海市PM2.5组分的源解析研究发现,燃烧源对细颗粒物中硫酸盐和硝酸盐的浓度贡献最大,其浓度贡献分别达到56.2%和55.9%.铵盐中72.4%来源于挥发类源贡献,元素碳约78.3%来自于交通源贡献.挥发类源排放和流动源是主要的有机气溶胶贡献源,浓度贡献分别为36.2%和32.5%.     

广州市街道环境PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的变化特征

采用直读式DustTrak8520型颗粒物浓度测定仪在2003年7月至2004年6月期间对广州市街道PM10、PM2.5进行了初步测定,结果表明PM10、PM2.5质量浓度季节变化幅度较大,并且它们的变化趋势相似。与国内很多城市不同,PM10、PM2.5质量浓度日变化都呈上午低、下午高、夜间21点左右出现峰值的特征。PM10、PM2.5两者之间存在显著的相关性,相关系数r=0.98。PM2.5/PM10平均值为0.85,表明广州市街道空气中细颗子(PM2.5)在可吸入颗粒物中占很大比重。     

山西省2015年细颗粒物的污染状况和空间分布

大气污染因其对人体健康、生态环境和气候变化的影响而成为全球关注的环境问题,细颗粒物（PM_2.5）是雾霾产生的主要原因之一。为全面掌握山西省细颗粒物的污染状况与空间分布格局,本文运用统计学方法和Arc GIS技术,根据环境空气质量评价技术规范,对2015年山西省57个空气质量指数监测站提供的PM_2.5实时数据进行处理分析。结果表明：山西省PM_2.5的浓度有明显的季节性变化特征,由高到低依次为冬、春、秋、夏;PM_2.5月平均浓度最高值分别出现在1月和12月,且高值中心都位于运城;在空间分布上则表现为南部高于北部。全省11个地市级城市有9个超过国家二级标准,超标指数达到72%。聚类分析结果表明：山西省城市可以分为两大类,一类为产业结构转型良好的城市,如阳泉、朔州、吕梁、大同;另一类为第二产业发展粗放,工业污染严重的区域。     

西安市采暖季过渡期高时间分辨率细颗粒物组分特征及来源解析

受到供暖影响,北方城市秋冬季的大气细颗粒物(PM2.5)浓度升高,空气污染加剧.利用气溶胶化学组分监测仪、七波段黑碳仪以及大气多金属元素在线监测仪于2019年10月25日至11月17日在西安市开展高时间分辨率PM2.5化学组分在线监测,分析采暖季过渡期PM2.5 污染特征,同时结合正定矩阵因子分解模型解析PM2.5 来源.结果表明,观测期间ρ(PM2.5)平均值为(78.3±38.5)µg·m-3,主要化学组分为有机物(OA)、二次无机离子(SIA)和粉尘,其占比分别为38.7%、31.6%和21.2%,其中ρ(SO2-4)、ρ(NO-3)和ρ(NH4+)平均值分别为(4.0±3.1)、(14.9±13.7)和(5.8±4.8)µg·m-3,主要金属ρ(K)、ρ(Ca)和ρ(Fe)平均值分别为(1.0±0.4)、(1.5±1.1)和(1.4±0.9)µg·m-3,BC(贡献率为5.7%)、Cl-(贡献率为1.3%)及微量元素(贡献率为1.5%)对PM2.5的贡献率相对较低.在污染发展和维持阶段,OA和SIA浓度的增加幅度可达137.7%～537.0%,在污染消散阶段则仅有粉尘浓度呈增长之势.来源解析结果显示二次源、生物质燃烧源、扬尘源、机动车源、工业源和燃煤源是观测期间PM2.5的主要来源,分别贡献了29.1%、21.1%、15.3%、12.9%、11.4%和10.2%,其中二次源和生物质燃烧源在污染发展和维持阶段贡献率较高,扬尘源在污染消散阶段贡献率较高.