G20峰会期间杭州市大气区域输送特征研究

利用拉格朗日扩散模型评估G20峰会期间杭州市大气区域输送特征,结果表明,G20峰会开幕期间杭州市的气团来源由西南内陆转为杭州湾和东海地区,且传输速度较快,空气污染得到显著清除。保障期间污染情形下,苏北、安徽、江西等地的气团输送更强,浙北和苏南地区输送减弱。在管控情形下,浙北的PM_2.5一次排放潜在贡献降低了15%,减排管控措施有效降低了周边地区一次排放对杭州市的空气污染输送。1981—2016年G20峰会历史同期,浙江省对杭州市的气团贡献年际变化幅度为26%~85%,平均贡献为63%。     

长三角空气质量区域预报准确性评估方法研究

根据长三角空气质量区域预报工作的实际需要,对分区文字预报和落区图预报两种方式分别制定了不同的空气质量指数级别预报准确性评估方法。分区文字预报根据设定的预报准确性判定方法计算预报评分,落区图预报按区域内预报准确城市占比进行准确率统计。分区文字预报结果显示,2017年长三角区域的预报准确天数占比为62. 2%,预报评分为70. 2,区域预报评估效果良好。落区图预报评估结果显示,预报级别偏差具有地域性差异,安徽北部、江苏北部和江西中北部预报等级偏高,长三角中南部沿海城市预报等级偏低。该套评估方法可为区域空气质量预报偏差成因分析提供依据,为区域预报工作的改进提供定量参考。     

珠三角区域空气质量预报方法及预报效果评估

介绍了珠三角区域空气质量预报的\"六步法\"流程,并对2015年空气质量等级和首要污染物预报准确率进行评估研究。结果表明,2015年珠三角区域空气质量以优良为主,24 h等级预报准确率1月最高2月最低,平均准确率为87.6%;出现的首要污染物种类包括PM2.5,PM10,O3-8 h和NO2,预报准确率9月最高3月最低,平均准确率为72.7%。     

全国及重点区域臭氧污染现状

分析2013—2016年中国开展臭氧(O_3)监测的338个城市(港、澳、台不在统计范围)O_3污染现状和时空变化特征,结果表明:中国城市O_3污染日益突出,2015年54个城市O_3超标,75.9%的O_3超标城市位于京津冀及周边、长三角、珠三角区域,O_3区域污染特征显著。74个城市O_3浓度整体呈上升趋势并向高值区集中,京津冀区域O_3污染最为严重。O_3污染季节变化特征明显,O_3污染主要集中于5—10月,京津冀、长三角和珠三角区域O_3最高超标天数分别出现在6、5、10月。建议加强O_3成因分析,建立O_3污染控制策略,有效应对O_3污染,实现科学减排。     

基于用电数据的潍坊市工业污染源冬奥会管控效果评估

利用潍坊市安装用电监控的工业企业在冬奥会前和会中的生产用电数据及部分企业大气污染物排放在线监测数据,分析企业生产用电量和排放量的变化特征及潜在的相关性,评估管控措施落实状况及减排效果.结果表明:管控期间,潍坊市工业企业用电量相比管控前平均下降57.96％;完全停产类企业用电量下降75％以上,大气污染物(SO2、NOx、烟粉尘)排放量下降100％;限产类企业用电量降幅呈现随管控措施加严而增大的趋势;延迟复产类企业延迟复产率为47.83％～96.00％,用电量下降50.76％.根据管控期间各行业企业的用电量变化状况,判定各企业基本落实了减排要求.可见,企业用电数据在一定情况下,可以替代或辅助工业企业排放数据,反映企业管控措施落实状况及减排效果.     

不同模式版本对长三角区域大气污染物模拟结果对比评估

选取2015年1、4、7、10月(分别代表冬、春、夏、秋4季),应用CMAQv4.7.1和CMAQv5.1模式模拟长三角区域的空气质量,对比了NO2、SO2、O3、PM2.54个常规污染物的模拟结果,表明CMAQv5.1对NO2、SO2和PM2.5的模拟效果优于CMAQv4.7.1,而CMAQv4.7.1的O3模拟效果优于CMAQv5.1;CMAQv5.1的NO2模拟值更接近地面观测值,比起不同版本的化学机制对NO2模拟效果的影响,NO2的模拟偏差受排放高估的影响更大;2个版本SO2的模拟值差距较小,且都与地面观测值之间差异较小;CMAQv5.1 PM2.5的模拟值比CMAQv4.7.1更接近观测值,气溶胶模块机制的更新(例如新增细分的PM2.5模式物种和部分二次有机气溶胶生成机制的改进等)对PM2.5模拟效果的改善显著;CMAQv5.1的O3模拟值比CMAQv4.7.1高,CMAQv5.1的O3模拟值在O3观测值的高值时段更接近观测值,而CMAQv4.7.1的O3模拟值在低值时段更接近观测值,CMAQv5.1在日最大8小时平均(MDA8)O3观测浓度超标日的O3模拟效果相比CMAQv4.7.1有一定程度的改善,但在非超标日模拟效果变差,CMAQv5.1的O3模拟效果总体相比CMAQv4.7.1并未得到有效提升。提出,未来针对低值时段和低值区域的O3模拟机制的改进将进一步提升O3模拟效果。     

山东省O3污染概况及预报效果评估

对山东省各市2018—2021年的O₃污染特征进行了分析,并对2021年5—9月O₃污染较重月份空气质量模型的O₃预报结果进行了分析评估。结果表明:山东省2018—2021年O₃-8 h第90百分位数(O₃-8 h-90per)先升高后降低,O₃污染呈现波动变化,污染月主要集中在5—9月,并呈现内陆高、沿海低,中北部高、南部低的空间分布特征。集合预报模式对O₃模拟效果最好,预测结果与O₃监测值的相关性最大、偏差最小,但较难预测出O₃的峰值浓度,易漏报O₃重度污染。WRF-Chem、CMAQ、CAMx、NAQPMS对O₃的模拟效果比集合预报稍差,CMAQ、CAMx存在系统性偏低的情况,但对优级别的模拟效果明显好于其他模式;WRF-Chem、NAQPMS存在系统性偏高的情况,WRF-Chem能较好地模拟出O₃超标日,对中度、重度日的24h级别准确率分别达94.08%、100%,对O₃超标预报尤其是中至重度污染的预测预报有重要指导意义。     

南京市空气质量预报效果评估及误差分析

基于2020年南京市空气质量实况数据及预报数据,评估了当年南京市空气质量预报效果,分析了预报偏差特征及其成因。结果表明,4个季节中,秋季的空气质量指数(AQI)预报准确率评分和综合评分最高,夏季的首要污染物准确率评分最高;4个季节均出现正预报偏差,其中夏、冬季偏差大于春、秋季;首要污染物误报率与季节相关,二氧化氮(NO_(2))和可吸入颗粒物(PM_(10))的误报率较高的原因是NO_(2)和PM_(10)作为首要污染物主要出现在春、秋季,而这2个季节4种主要污染物的空气质量分指数(IAQI)值非常接近,增加了预报员经验修正的难度。典型预报偏差个例分析结果表明,模式预报对于污染物质量浓度量级的预报偏差以及预报员对气象条件和前体物质量浓度变化关注不足,是导致最终预报出现低估的主要原因。     

连云港市冬季霾污染成因分析及应急管控效果评估

针对2022年1月5—14日连云港发生的细颗粒物（PM_2.5）连续污染事件（PM_2.5超标共计5 d）,基于常规空气质量参数、气象要素、颗粒物组分参数等数据资料,系统分析了污染期间PM_2.5时空变化特征及污染成因,结合大气化学与天气预测模式（WRF Chem）和敏感性试验方法,定量评估了应急减排措施对连云港各区县PM_2.5浓度的影响。结果表明,5 d超标日中有3 d为轻度污染,2 d为中度污染,全市PM_2.5浓度呈现先上升后下降的趋势。不利的气象条件（静稳、小风、高湿）、本地排放（机动车尾气、工业工艺源）和二次生成共同导致了PM_2.5污染的发生。实施黄色预警管控后,ρ（PM_2.5）平均值下降了4.6μg/m³,降幅为5.2%,其中东海县和灌云县ρ（PM_2.5）的降幅最大,分别为6.1%和8.3%,同时污染天ρ（PM_2.5）峰值平均下降了9.4μg/m³（6.0%）。通过PM_2.5过程分析方法发现,应急减排导致人为排放、化学过程和背景浓度对近地面ρ（PM_2.5）正贡献的减少量要显著大于垂直混合、区域输送和对流过程负贡献的增加量。     

基于在线监测数据的青奥会废气重点污染源临时管控效果评估

简述了南京市废气重点污染源在线监测系统的组成和工作原理。根据2014年南京青奥会废气重点污染源环境临时管控要求,利用在线监控点位对7月份(青奥会前)和8月份(青奥会期间)重点废气污染源在线监测数据进行了统计分析。结果表明,青奥会期间南京市管控废气重点污染源的SO2和NOX排放量虽有个别企业出现增加,但整体排放量均有所降低,环境空气中SO2和NOX的平均值也有所降低,基本达到了临时管控要求。     

非分散红外法应用于在用柴油车NOx排放检测的研究

柴油车排放的NO_x量大且占比高,污染状况不容忽视。针对目前柴油车排放环保定期检验中缺少NO_x检测方法和标准的情况,采用非分散红外法对210辆柴油车NO_x排放进行实测。结果显示,加载减速检测工况中80%VelMaxHP工况点可用于柴油车NO_x排放检测,有利于识别高排放车辆。该方法的推广应用,将为今后柴油车后处理装置的效果监管和车辆NO_x实际排放的日常检测提供重要技术支撑。     

南通市区静态管理期间空气质量分析

对南通市区2022年4月初因疫情防控采取全区域静态管理期间的空气质量进行分析,以气象参数、臭氧前体物VOCs和NO_x作为分析对象。结果表明:此次污染过程的主导因素是高温、强辐射、低湿和偏南风的气象条件。南通市区处于VOCs控制区,高温、强辐射使得VOCs挥发性增强,浓度升高。偏南方向的苏通园区和能达公园VOCs浓度较高且升幅较大,源解析结果表明这2个点位涂料溶剂使用占比升幅更高,既容易受附近石化和储油库影响,也容易受偏南风向的污染输送影响。据初步统计,静态管理期间南通市区停工数量为80%左右,污染期间NO₂浓度高值区主要分布在沿江一带,长江南岸的张家港和常熟地区存在多家高排放企业,在偏南风下,张家港和常熟的污染物极易输送至南通市区。基于空气质量模型WRF-CAMx的O₃和PM_2.5来源解析结果显示,静态管理期间外来输送明显,占比为68.7%~84.7%。污染期间的船舶排放和二次转化贡献也不容忽视。建议南通市应重点加强工业、油气挥发和涂料溶剂源减排,同时加强区域联防联控,以便进一步改善空气质量。     

长三角典型城市颗粒物分布特征及健康风险评估研究

于2021年1—12月,利用自动在线监测系统分析长三角典型城市苏州市城区细颗粒物（PM_2.5）及其主要组分的变化特征。结果表明,观测期间苏州市ρ（PM_2.5）年均值为28 μg/m³;ρ（PM_2.5）明显呈现冬季＞春季＞秋季＞夏季的分布特征。总体上,有机物（OM）在PM_2.5 中占比最高（28.3%）,其次是硝酸盐（NO₃^-,23.0%）、硫酸盐（SO₄^2-,19.4%）、铵离子（NH₄⁺,15.6%）、元素碳（EC,4.1%）、钙离子（Ca²⁺,3.4%）、氯离子（Cl^-,3.2%）、钠离子（Na⁺,1.3%）、钾离子（K⁺,0.9%）和镁离子（Mg²⁺,0.7%）;ρ（NO₃^-）的年均值在PM_2.5无机组分中占比最大,包括NH₄⁺、NO₃^-和SO₄^2- 在内的二次无机水溶性离子占比>50%。基于上述研究结果,分别采用综合暴露反应模型（IER）和全球暴露死亡率模型（GEMM）进行疾病负担评估,主要评估PM_2.5 长期暴露浓度下阻塞性肺疾病（COPD）、肺癌（LC）、脑卒中（Stroke）、缺血性心脏病（IHD）和下呼吸道感染（LRI）5种疾病的相对风险（RR）以及归因分数（AF）。研究发现,IER模型下5种疾病的相对风险分别是1.14,1.18,1.39,1.26及1.21,归因分数分别是12.3%, 15.3%, 28.1%, 20.6%及17.1%; GEMM模型下5种疾病的相对风险分别是1.31,1.36,1.30,1.59及1.93,归因分数分别是23.7%, 26.5%, 23.1%, 37.1%及48.2%。GEMM模型评估结果要高于IER模型评估结果（Stroke除外）。     

成都市夏季近地面臭氧污染气象特征

利用2016年7月成都市8个环境监测站点的臭氧、NO_2的监测资料以及成都市国家基准气象站和基本气象站的观测资料,对成都市夏季臭氧、NO_2浓度和气象要素的日变化特征和臭氧污染过程进行了分析。研究结果表明:成都市臭氧污染受综合气象条件和NO_2浓度的影响,高温、低湿、强辐射有利于臭氧大量生成,NO_2浓度高低决定了臭氧浓度的峰值大小;在污染期间,大气边界层高度远高于本地平均水平,数值约为平均水平的2～3倍;成都市臭氧污染的主要影响因子存在地区差异,成都市区的臭氧主要来自于自身的光化学反应,而灵岩寺地区的臭氧来自于VOCs和大气水平输送。     

臭氧前体物排放清单相关模型及应用

欧美等国家对于O_3污染的研究开展较早,已建立较成熟的O_3污染生成、扩散及空气质量等模型。文章主要介绍评述了美国环保局推荐使用的计算O_3前体物的相关模型(MOVES、NONROAD、SMOKE、EMFAC和EDMS),从基本原理和功能、污染源类型、研究尺度、所需参数等方面对比分析各模型的特点和适用范围,并综述其国内外研究应用情况;讨论了中国在这些模型的使用方面应该注意的问题,如加强开展模型计算结果验证和基础实验获得本土化的模型参数,以及中国开发的相关模型的优势和适用性等。     

华东森林及高山背景区域SO2、NOx、CO本底特征

国家大气背景监测福建武夷山站是中国华东区域背景站点之一,可代表华东森林及高山区域背景状况。为了解该区域的大气背景状况,评估区域污染现状以及污染物输送在区域污染中的作用,选取福建武夷山背景站2011年3月至2012年2月主要气体污染物（SO₂、NO_x、CO）为期1年的监测数据,研究各污染物在不同时间尺度的浓度变化特征和相关关系,以及与气象因子的相关关系,并利用后向轨迹模式探讨区域输送对华东森林及高山背景区域各气体污染物质量浓度的影响。结果表明,武夷山背景点监测期间SO₂、NO_x、CO的平均质量浓度分别为3.9、5.1、409.8 μg/m³,且具有明显的季节变化特征,春、冬季明显高于夏、秋季;三者日变化幅度均很小,呈现出单谷型分布型态,说明武夷山背景点受人为活动的影响很小,主要受气象条件影响;相关性分析结果显示,SO₂与NO_x浓度相关性较好,与湿度有较好的负相关,与风速在冬季具有一定的正相关,NO_x与CO浓度在秋季和冬季的相关性较好,且二者与温度的负相关性较好。后向轨迹分析结果表明,SO₂全年最大浓度峰值主要来自北方采暖季燃煤排放的远距离输送影响,NO_x、CO全年最大值则源于生物质燃烧的远距离输送影响。     

宁波市大气污染概况及影响因素分析

为研究宁波市大气污染状况及其影响因素,利用2013—2018年宁波市国控站点实时监测污染物数据以及气象数据,探讨分析了宁波市大气污染特征以及所受气象因素的影响概况。结果表明：宁波市颗粒物污染和O₃污染呈现典型的季节性特征,颗粒物浓度冬季最高,O₃最大滑动8 h平均质量浓度春、秋季最高。宁波市O₃污染问题越来越突出,且呈现出春、秋季O₃超标天数最多的季节变化特征。O₃小时质量浓度与气温和太阳辐射成正相关关系,NO₂和颗粒物浓度与气温成负相关关系。NO₂与O₃浓度成负相关关系,与颗粒物浓度成正相关关系。     

基于随机森林算法的长江三角洲地区PM2.5浓度模拟研究

PM_2.5影响人们的生活,危害城市居民的健康,因而在大范围、连续空间上精准预测PM_2.5的浓度对于降低居民暴露在大气污染环境中的风险意义重大。基于空气中PM_2.5浓度对气象因子、社会经济因子和下垫面条件因子的响应关系,利用皮尔逊相关分析、PCA分析和随机森林模型RF构建了长江三角洲地区浓度的预测模型。研究发现:(1)PM_2.5浓度大小分布与夜间灯光指数NLI、国内生产总值GDP、降雨量PRE、温度TEP、相对湿度RH、植被指数EVI以及土地利用覆被LUCC呈显著相关(P<0.05),其中NLI和GDP与PM_2.5浓度呈正相关,PRE、TEP、RH与PM_2.5浓度呈负相关。(2)主成分数量为4时,方差累积贡献率达到86.7%,PRE、RH、GDP、NLI和EVI是影响长三角地区PM_2.5浓度空间变化的最重要的5个因子。(3)PCA-RF模型对于PM_2.5浓度的预测具有较好的表现且在长三角中西部的城市预测效果好...     

Ambient Air Quality Status in Raniganj-Asansol Area, India

This investigation presents the assessment of ambient air quality with respect to suspended particulate matter (SPM), sulphur dioxide (SO₂) and oxides of nitrogen (NO_X) at four sites (RGC, SRS, BBC and BCC) in the Raniganj-Asansol area in West Bengal, India. Ambient air was monitored with a sampling frequency of twenty four hours (3 × 8 hours) at each site on every alternate day (3 days a week) covering a period of one year. A total of 429 samples were collected from RGC, 429 from SRS and 435 each from the BBC and BCC sites. Meteorological parameters such as temperature, relative humidity, wind-speed and wind-direction were also recorded simultaneously during the sampling period. Monthly and seasonal variation of these pollutants have been observed and recorded. The annual average and range values have also been calculated. Results of the investigation indicates that the 95th percentile values of SPM levels exceed the limits (200 g m^-3) at RGC, SRS and BBC sites and is within the limit of 500 g m^-3 at the BCC sites. The 95th percentile values of SO₂ levels did not exceed the reference level at any of the monitoring stations. The 95th percentile values of NO_X are found to be exceeding the limit (80 g m^-3) at RGC, SRS and BBC sites but is within the prescribed limit of 120 g m^-3 at the BCC site. Further, it has been observed that the concentrations of the pollutants are high in winter in comparison to the summer or the monsoon seasons. Results of the investigation indicates that industrial activities, indiscriminate open air burning of coal by the local inhabitants for cooking as well as coking purposes, vehicular traffic, etc. are responsible for the high concentration of pollutants in this area.