南昌市移动源排放清单研究

根据收集的南昌市移动源活动水平数据,采用合适的估算方法、排放因子和GIS技术,建立了南昌市2007—2014年移动源排放清单,并对2014年移动源清单进行了空间化处理与分析,空间分辨率为1 km×1 km.结果表明,2007—2014年南昌市移动源共向大气排放CO、HC、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2分别为18.26×10~4、5.07×10~4、18.46×10~4、0.99×10~4、1.08×10~4、3.31×10~4t.其中,2014年移动源向大气中排放的这6种污染物总量分别为2.14×10~4、0.76×10~4、1.97×10~4、0.08×10~4、0.09×10~4、0.55×10~4t.道路移动源中,汽油小型客车是CO、HC和SO_2最大的贡献源,排放量分别占机动车排放总量的55.1%、78.5%和56.1%;柴油重型货车是NO_x、PM_(2.5)和PM_(10)排放贡献率最大的车型,分别占43.2%、40%和40%.非道路移动源中,小型拖拉机对CO、HC、NO_x、PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率均较大,分别占非道路移动源排放总量的29.9%、26.9%、23.4%、29.5%和29.8%;SO_2排放主要来源于船舶,占非道路移动源SO_2排放总量的45.1%.高污染排放集中的区域,主要是青山湖区、西湖区和东湖区.     

大气污染防治的"眼睛"与"智囊"

正全球领先的大气PM_(2.5)在线源解析质谱系统、多物种高时空分辨率的走航系统、大气VOCs吸附浓缩在线监测系统、超复杂大气组分分析系统……由广州禾信仪器股份有限公司(以下简称"禾信仪器")开发的多种质谱仪器产品,在"蓝天保卫战"中对PM_(2.5)、VOCs等进行实时在线监测及分析,为大气污染防治工作提供科学指引和重要技术支撑。     

移动监测在城市小尺度污染热点发现中的应用

面向精细化大气环境监测与治理的需求,本文采用基于传感器法的小型化空气污染监测设备,通过车载移动部署的方式,实现城市区域内小尺度污染热点区域的感知发现。以案例城市为例,利用少量车载移动微站,在一周的时间里完成了主城区范围内小空间尺度PM_(2.5)污染热点区域的发现和排查,并从多个视角进行了数据展示,验证了移动监测在针对城市小尺度污染热点快速巡查中的可行性以及应用价值。     

金华市人为源大气污染物排放清单

该文基于对金华市大气污染排放源的摸底调查,基础数据收集和分析,结合国内外的研究结果,采用"自下而上"为主的排放系数法,建立了2013年金华市人为源大气污染物排放清单。该清单涉及的污染物包括SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、VOC和NH_3。人为污染源种类包括电厂源、工业源、移动源、扬尘源、VOC相关源及其他污染源,农业源,居民生活源等。结果表明,金华市2013年大气污染源SO_2排放总量约为3.83万t,NO_x约为7.75万t、CO约为12.50万t、PM_(10)约为4.10万t,PM_(2.5)约为1.88万t、VOC约为7.66万t、NH_3约为2.63万t。从排放源的分担率来看,工业源是金华市大气污染物的最主要的排放源之一,对SO_2、NO_x、CO、PM_(10)和PM_(2.5)的贡献分别达到了67.31%、34.42%、30.39%、53.02%和50.95%。同样,道路移动源的贡献也不容忽视,对NO_x、CO、PM_(10)和PM_(2.5)的贡献分别达到了42.84%、34.13%、3.31%、6.55%。电厂锅炉、道路扬尘、工业溶剂使用、畜禽养殖对不同污染物分别有着重要贡献。电厂锅炉对SO_2、NO_x、CO的排放量分别贡献了29.06%、17.89%、9.73%。道路扬尘对PM_(10)和PM_(2.5)的贡献分别为25.68%和18.01%。工业溶剂对于VOC的贡献为32.65%。NH_3主要来自畜禽养殖,占了66.57%。该人为源大气污染物排放清单可为当地的污染防控提供重要的基础信息。     

城市环境PM2.5空间分布监测方法研究进展

随着城市化和工业化的发展,城市环境中日益增多的PM_(2.5)对人类健康造成了严重威胁。本文旨在分析总结目前PM_(2.5)空间分布的相关监测方法以及空气质量预测模型。当下,PM_(2.5)浓度的监测不仅涉及大气化学、污染物的源解析、大气化学运输模型、线性及非线性空气质量模拟等方面,还涉及地理信息系统与卫星遥感等新技术的运用。本文在比较传统PM_(2.5)监测与新型监测方法不同的基础上,分析了各自的优劣,为空气质量监测提供建议和指导。     

包头城区大气PM_(2.5)污染特征及来源解析

为探讨包头城区大气PM_(2.5)污染特征及主要来源,在包头城区设立4个采样点,于2015年12月-2016年9月采集大气PM_(2.5)样品,共获得160个有效样品,分析了PM_(2.5)及其无机元素、水溶性离子、元素碳(EC)和有机碳(OC)的质量浓度和污染特征。同时采集了包头城区土壤风沙尘、建筑施工尘、道路扬尘、煤炭燃烧尘、装备制造尘和金属冶炼尘等6类污染源,建立了包头市大气PM_(2.5)排放源成分谱。应用非负主成分回归化学质量平衡(NCPCRCMB)模型分析了PM_(2.5)来源。结果表明:观测期间包头市PM_(2.5)的年均浓度为80.58μg/m3,是中国《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)年均PM_(2.5)二级标准限值的2.3倍;大气PM_(2.5)的季节变化特征为春、夏、秋三季低冬季高,且冬季显著高于其他三季;大气PM_(2.5)主要来源于二次离子和道路扬尘(贡献率分别为34.37%和15.98%),其他污染源贡献率相对较小。     

中国国道和省道机动车尾气排放特征

近年来,随着我国机动车保有量的持续增长,机动车排放已成为我国重要的大气污染物来源之一.现有的机动车排放研究多关注城市内的机动车大气污染物排放,针对城市间的大气污染物排放研究较少.我国城市间交通道路主要包括国道和省道,截止至2015年我国国道里程18.53万km、省道里程32.97万km,约占全国等级公路总里程的13%,因此开展我国国道和省道机动车大气污染物排放研究十分重要.本研究基于全国国道和省道交通监测站的年均监测数据,采用环境保护部发布的《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南(试行)》中的指导方法,计算了2015年我国国道和省道机动车的大气污染物排放清单,分析了污染物排放的时空分布特征.结果表明,我国国道和省道公路机动车排放的一氧化碳(CO)、氮氧化物(NO_x)、颗粒物(PM)和碳氢化合物(HC)排放量分别占全国机动车污染物总排放量的4.5%、27.9%、14.4%和7.7%;不同车型对国道和省道机动车大气污染物排放的分担率不同,其中大货车是NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)的主要来源,摩托车是CO和HC的主要来源;不同道路类型中各车型的大气污染物排放分担率也不同,如高速路上大货车是NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)的主要来源,普通道路上大客车和大货车是NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)的主要来源.     

基于移动监测的隧道内部PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度分布研究

以上海市5条隧道为研究对象,采用车载移动监测的方式监测记录各条隧道沿程颗粒物(PM_(2.5)和PM_(10))的质量浓度,结合隧道自身特点,探究隧道内部颗粒物分布规律和成因。结果表明:隧道内颗粒物质量浓度分布主要与隧道自身的通风方式、结构特点和通过的车辆及其形成的活塞风有关。通过平行比较5条隧道的通风效果,发现翔殷路隧道通风效果较好,人民路隧道北线污染较为严重。     

沈阳市大气PM_(2.5)污染风险评估与应对

文章通过分析沈阳市2014～2017年的环境监测、气象观测、死因监测等数据,利用调整过的广义相加模型,研究了沈阳市大气PM_(2.5)浓度与呼吸系统人群死亡率之间的关联关系;基于概率风险的基本原理,评估了当前沈阳市面临的大气PM_(2.5)污染风险。结果显示,沈阳市大气PM_(2.5)浓度处于36～75μg/m~3区间时,污染风险值最高。根据风险评估结果,文章从政府和公众的角度,提出了沈阳市大气PM_(2.5)污染风险应对措施建议。     

江苏省非道路移动源大气污染排放清单研究

以江苏省非道路移动源为研究对象,通过文献资料调研、问卷调查等方法获取非道路移动源活动水平数据,分析了2015年度江苏省非道路移动源大气污染排放情况。结果表明:非道路移动源PM_(10)、PM_(2.5)、HC、NOx、CO、SO_2等污染物排放总量分别为23878.3 t、18925.8 t、21673.6 t、430193.9 t、62846.0 t和112403.5 t;内河船舶各类污染物排放量均为非道路移动源污染物排放量之首,占总排放量的51.9%～90.4%,工程机械、农业机械以及内河船舶三类非道路移动源排放量占总排放量的95%以上,工程机械、农业机械以及内河船舶应作为非道路移动源大气污染排放控制的重点;非道路移动源排放的二氧化硫、氮氧化物和PM_(10)分别占全省废气污染物排放量的6.3%、19.0%和1.8%。     

南充市大气细颗粒物PM_(2.5)的监测及污染控制研究

针对南充市大气细颗粒物PM_(2.5)的监测及其污染控制探讨问题。首先对PM_(2.5)的监测进行了介绍,在这里介绍了南充市污染气象的数据、南充市高坪区环境空气污染气象的数据和南充市三区环境空气的状况,然后探讨了南充市PM_(2.5)监测站网的建设,在这里同时探讨了国外PM_(2.5)监测站网概况和中国对PM_(2.5)监测站网的建设,最后对PM_(2.5)对环境产生的影响进行了总结,对南充市PM_(2.5)对大气层及气候环境产生的影响和PM_(2.5)进行了探讨。     

舟山市大气细颗粒物组分特征及其污染来源解析

为研究舟山市大气细颗粒物(PM_(2.5))的主要污染来源,在2016年4月—2017年1月期间利用3个国控点对舟山市PM_(2.5)开展手工监测,并对其主要污染源进行样品采集,基于420个环境样品和13类源样品的化学组分分析,应用CMB-二重源解析技术,对舟山市颗粒物受体成分谱、本地化源成分谱的组分特征和颗粒物的污染来源进行分析。结果表明:普陀点的PM_(2.5)浓度均值低于位于主城区的檀枫点和临城点,3个站点的颗粒物浓度分别为(36. 46±19. 40),(40. 92±20. 68),(40. 03±21. 55)μg/m~3。PM_(2.5)受体中以NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+等二次组分含量最高,二次无机盐和移动源是监测期间舟山市大气PM_(2.5)的主要来源,解析结果具有显著的海岛型城市特征。以船舶源为代表的移动源既是颗粒物的重要一次源,又是二次无机盐生成的主要前体物贡献来源之一,故加强移动源的排放管理对于舟山市的颗粒物污染防治具有重要意义。     

承德市大气污染源排放清单及典型行业对PM2.5的影响

以承德市为研究对象,基于拉网式实地调查,获得了该地区2013年各类典型行业污染源详细的活动水平数据,以大气污染物排放清单编制指南为参考,辅以排放因子研究的系统梳理,建立了2013年承德市各行业区县分辨率大气污染源排放清单,并结合人口、路网、土地利用等数据进行了1 km×1 km网格分配.在此基础上建立气象-空气质量模型系统(WRFCAMx),应用颗粒物来源识别技术(PSAT),选取2013年典型季节代表月1、4、7、10月,针对承德市电力、建材、冶金等典型行业对PM_(2.5)的影响进行了定量评估.结果表明,2013年承德市SO_2、NO_x、TSP、PM_(10)、PM_(2.5)、CO、VOCs、NH_3的总排放量分别为81 134、72 556、368 750、119 974、51 152、1 281 371、170 642、81 742 t.工业源是SO_2、NO_x、CO、VOCs的主要排放源,分别占总排放量的89.5%、51.9%、82.5%和45.6%,NO_x的主要排放源还包括道路移动源和非道路移动源,分别占总排放量的26.7%和10.8%;TSP、PM_(10)、PM_(2.5)的主要排放源是无组织扬尘,分别占总排放量的76.7%、65.6%、46.5%;畜禽养殖、化肥施用是NH_3的主要排放源,分别占总排放量的67.1%、15.8%.数值模拟结果表明,无组织扬尘、其他行业、冶金、锅炉行业对环境PM_(2.5)影响较大,浓度贡献分别为23.1%、20.6%、13.3%和11.2%,制定具体控制措施时应得到重点关注.     

天津市道路环境大气颗粒物水溶性无机离子分析

大气颗粒物,尤其是其中的水溶性无机离子,对人体危害很大.天津市大气污染中机动车尾气污染相对较高,为探究不同道路类型下水溶性无机离子的污染特征,于2015年4~5月对天津市四类道路类型分别进行大气颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)采样及水溶性离子组分分析,并运用皮尔森相关性分析、水溶性离子比值关系分析及主成分分析方法进行探讨.结果表明,天津市水溶性无机离子主要集中在细颗粒物中,不同离子在不同道路下所占质量分数差异很大,二次污染相对较重;二次离子是水溶性无机离子的重要组成部分,在细颗粒物中含量相对较高,在PM_(2.5)中的含量是PM_(10)中的1~2倍左右;K~+、Mg~(2+)、Na~+与Ca~(2+)之间有较高的同源性;各道路PM_(2.5)和PM_(10)第一贡献因子均是燃烧和二次污染的混合源,第二贡献因子主要为扬尘与交通混合源.     

大气污染物和污染源重要性排序研究

为了在现有大气污染源排放清单建设工作中突出重点,进行有效的调研分析,需判断出区域大气的主要污染源和污染物,因此制定了区域大气污染物和污染源重要性排序的一般原则和计算方法。从现有国内研究中选取北京市、天津市、上海市、杭州市、广东省以及珠三角共6个有NO_x、SO_2、PM_(2.5)、PM_(10)、NH_3、VOCs、CO排放量研究结果的地区进行综合对比分析,根据等标污染负荷比法和狄克松检验法得出区域污染源和污染物重要性排序结果。根据通用方法,以扬州市为例,得出扬州市大气污染源重要性排序结果依次为:工业源、生活源、农业源、移动源和其他源,主要污染源为工业源和生活源;扬州市大气污染物重要性排序结果依次为:NO_x、SO_2、PM_(2.5)、PM_(10)、NH_3、VOCs和CO,主要污染物为NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)。     

邯郸市PM_(1.0)、PM_(2.5)污染特征及在线水溶性离子分析

对2014年12月—2015年2月邯郸市大气中PM_(1.0)、PM_(2.5)以及PM_(2.5)中的硝酸根(NO-3)、水溶性有机碳(WSOC)和硫酸根(SO2-4)进行在线监测。结果表明,PM_(1.0)中干性成分(PM_(1.0)_DRY)和包含水分的PM_(1.0)(PM_(1.0)_WET)分别占PM_(2.5)的74.0%和81.4%,PM_(1.0)为PM_(2.5)中的主要组成。利用锯齿型方法估算本地源和区域源对PM_(1.0)、PM_(1.0)~2.5、PM_(2.5)的贡献,得出区域源对PM_(1.0)的贡献为40.6%,明显高于对PM_(1.0)~2.5与PM_(2.5)贡献的32.3%和37.7%,因为PM_(1.0)直径小,在大气中存在时间较长、传输距离远。根据NO-3、WSOC、SO2-4与PM_(1.0)、PM_(1.0)~2.5的相关系数,推断NO-3、WSOC可能在PM_(1.0)生成,而SO2-4可能在PM_(1.0)~2.5中生成。     

阜新市MODIS AOD与大气PM_(2.5)浓度相关性研究

利用卫星遥感MODIS数据研究区域大气PM_(2.5)浓度分布是环境管理的有效方法。获取美国国家航空航天局MODIS L1B1KM数据,采用暗目标法反演阜新市大气气溶胶厚度AOD数据;提取阜新市5个大气监测站点位2014年3月至5月、2015年3月至4月期间PM_(2.5)浓度数据进行相关性分析,建立PM_(2.5)浓度-AOD之间的线性、一元二次、对数函数、幂函数及指数函数5种相关性模型;引用湿度影响因子建立大气PM_(2.5)浓度订正模型,采用PM_(2.5)浓度订正模型、Peterson模型分别订正PM_(2.5)浓度及AOD标高,应用阜新市环保局5个监测点位2014年6~12月、2015年5~12月期间PM_(2.5)的月平均浓度进行模型检验。对比分析订正后的5种相关性模型拟合优度,检验结果表明:订正方法提高了PM_(2.5)浓度-AOD相关性;线性相关性模型R2为0.633 6,相对误差为12.41%,相对其他4种模型相对误差较小。利用阜新市大气AOD预测PM_(2.5)浓度具有良好环境指示意义。     

基于NPP/VIIRS夜间灯光遥感数据估算上海地区PM2.5浓度

随着工业化和城市化的迅速发展,中国面临着越来越严重的大气污染危机,以细颗粒物(PM_(2.5))为标志的区域性大气复合污染问题已经成为我国大气环境污染治理的核心工作.目前,传统的地面监测站监测PM_(2.5)浓度的方法空间分辨率较差且耗费人力物力,而卫星遥感数据监测PM_(2.5)浓度的方法大部分只能应用于白天.由于PM_(2.5)浓度在时间上存在周期性变化,因此利用卫星遥感数据监测的夜间PM_(2.5)浓度可以作为表征PM_(2.5)日变化规律的重要补充.本研究采用Suomi National Polar-orbiting Partnership(Suomi NPP)卫星搭载的可见红外成像辐射计套件(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite, VIIRS)中Day/Night波段(DNB)夜间灯光影像数据,依据大气气溶胶消光原理和站点气象数据,建立PM_(2.5)浓度的预测模型,基于多元线性回归分析对上海地区9个空气质量监测站在2014—2018年冬季无月无云的晴朗夜间的PM_(2.5)浓度值进行估计,并对PM_(2.5)浓度的空间分布进行模拟.结果表明,在研究时段上海地区PM_(2.5)实际浓度与模型估算PM_(2.5)浓度之间R~2=0.767,均方根误差(RMSE)为19.210μg·m~(-3),验证了VIIRS/DNB夜间灯光影像数据在估算PM_(2.5)浓度方面有巨大潜力.     

成都冬季PM2.5演化的EEMD分解及自组织临界态

为探讨冬季期间大气PM_(2.5)演化的多时间尺度效应,并阐释重度灰霾发生及演化的动力机制,该研究应用集合经验模态分解(EEMD)方法与自组织临界(SOC)理论,对成都市20171201-20180228冬季期间4个国控监测站点(即大石西路、金泉两河、君平街、三瓦窑) PM_(2.5)浓度时空演化规律进行实证研究。通过EEMD分解,获得了不同时间尺度上具有良好平稳性特征的固有模态函数(IMF)。大气PM_(2.5)演化的主要模态存在准4 h、准8 h和准24 h的平均周期,这些典型周期对应模态的累积贡献率基本上达到95%以上。研究表明,主要模态的准周期变化与各类型生产活动、交通排放紧密关联,这反映了大气系统中人为污染源的周期性输入作用。同时,研究发现,PM_(2.5)小时平均质量浓度波动函数服从幂律分布结构,具有标度不变性特征。进一步基于SOC理论探讨了大气PM_(2.5)浓度时空演化的内在动力规律,结合典型区域气象特征,阐明了冬季期间严重大气污染产生的宏观涌现机制。结果表明,EEMD方法所获得的不同IMF分量可以揭示大气PM_(2.5)时空演化的多尺度特征,但不同时间尺度上的IMF分量之间互不独立,各IMF分量的形成既受到准周期大气污染排放的作用,也受到大气系统非线性SOC动力机制的控制。     

阜康市PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度变化特征分析

通过对阜康市2015年1个区控点的PM_(2.5)和PM_(10)的连续自动监测数据分析得出:2015年阜康市大气颗粒物中PM_(2.5)、PM_(10)浓度日均值和小时值的最大值均出现在4月,日均值均超过了环境空气质量标准的二级标准限值;月均值最大值均出现在12月;PM_(2.5)的年均值超过了环境空气质量标准的二级标准限值;PM_(2.5)和PM_(10)冬季的日变化浓度高于其他三季,夏季最低。超标天数高值出现在1、2、11、12月,PM_(2.5)的污染程度比PM10严重;PM_(2.5)和PM_(10)的比值1、11、12月较大。