基于大气超级站观测的2017年5月北京市沙尘天气过程分析

结合常规污染物监测、PM_2.5化学组分监测、激光雷达监测和颗粒物数浓度及粒径监测等手段，对2017年5月影响北京市的一次沙尘天气过程进行分析。结果表明：5月4日凌晨起沙尘天气开始影响北京市，延庆、官园和通州3个站点PM₁₀峰值浓度分别为2 091、2 245、2 590 μg/m³，体现了该次沙尘天气影响程度之重。PM_2.5浓度与PM₁₀变化一致，也达到重度污染的水平。沙尘天气移动路径是沿着区域西北至东南方向。沙尘天气主体从3 km左右的高空进入北京市，随后逐渐渗透至1 km高度以及地面，且沙尘层厚度较高，覆盖了地面至3 km的高度。沙尘天气过程中OM和Ca²⁺组分增幅最大。在沙尘天气影响严重时间段，沙尘天气源与生物质燃烧源比例之和大于50%，最高值为67.6%。沙尘天气过程中颗粒物峰值粒径为0.965~1.037 μm。     

南京大气细颗粒物中水溶性组分的污染特征

为了解南京城区大气细颗粒物中水溶性组分的污染特征,在国控点草场门进行了连续一年的PM_2.5采样与分析。6种离子日均浓度为5.29~67.6 μg/m³,其中SO₄^2-、NH₄⁺、NO₃^-是PM_2.5的主要组成成分,6 种离子约占PM_2.5总质量的31%,SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺相关性较好,NH₄⁺是PM_2.5中硫酸盐和硝酸盐中居于主导地位的离子。     

杭州秋冬季PM2.5污染特征分析

为研究杭州PM_2.5污染来源特征,利用2013—2019年杭州市PM_2.5监测数据和气象观测数据,分析了杭州市2013—2019年PM_2.5浓度变化,选取本地积累型和输入型2种PM_2.5污染过程,结合单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪（SPAMS）和在线离子色谱数据,探讨杭州市PM_2.5化学组分和污染来源。结果表明：每年秋冬季（11月至次年3月）杭州以东北风、西北风及偏南风为主,风速低于4 m/s时,大气扩散条件差,受本地污染物积累影响,PM_2.5浓度容易出现超标;风速较大且为东北风和西北风时,受上游污染输入影响,易出现PM_2.5重度污染。本地积累型和输入型案例中,PM_2.5化学组分中占比最大的为NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺;PM_2.5浓度上升过程中,二次NO₃^-和SO₄^2-转换率明显上升,其中NO₃^-上升更为显著,二次气溶胶污染严重。2次案例中,PM_2.5来源贡献占比前3位均为机动车尾气源、燃煤源和工业工艺源,其中本地积累型PM_2.5浓度上升阶段,机动车尾气源占比会明显上升;输入型案例中,输入阶段机动车尾气源占比显著上升,燃煤源贡献也小幅上升。     

2013-2017年京津冀区域PM2.5浓度变化特征

利用2013-2017年京津冀区域13个城市PM_2.5监测数据，综合探讨了该区域PM_2.5浓度的时空变化特征。结果表明：京津冀区域PM_2.5污染整体较重，但治理成效显著，2013-2017年区域PM_2.5年均质量浓度分别为106、93、77、71、64 μg/m³，完成《大气污染防治行动计划》PM_2.5浓度下降25%左右的目标；13个城市PM_2.5浓度各百分位数总体呈现下降趋势，且随百分位数增大而下降速率加大，PM_2.5年均质量浓度平均每年下降10.6 μg/m³，污染严重的太行山沿线城市邢台、石家庄、邯郸3个城市平均每年分别下降20.3、16.1、13.9 μg/m³；京津冀区域PM_2.5重度污染天数比例分别为19.9%、16.6%、9.5%、9.0%、7.0%，呈下降趋势。2013-2017年京津冀区域PM_2.5平均质量浓度与非重度污染天相比升高19 μg/m³，PM_2.5重度污染天平均质量浓度较非重度污染天时高244.4%。     

北京市PM2.5质量浓度特征及组分化学质量闭合研究

2013年7—9月分2次在北京市朝阳区的4个采样点(来广营、垡头、奥体和建外)进行PM_2.5手工采样,共获得164个有效滤膜样品。以石英滤膜为例,这4个采样点的均值分别为85、94、81、86 μg/m³。数据显示PM_2.5质量浓度呈"南高北低"的特点。化学质量闭合研究表明:碳质组分(OM+EC)和二次无机离子是PM_2.5的主要组成;碳质组分对夏季PM_2.5的质量浓度贡献比较稳定,2次采样对PM_2.5的贡献均在1/3左右,与采样时间和地点无关;二次无机离子的贡献则与采样时间有关,对PM_2.5的贡献在第一和第二次采样时间分别约为30%和20%。4个采样点中,最南端的垡头PM_2.5质量浓度最高,有机颗粒物、SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺的质量浓度平均值最高,分别为26、18.2、10.5、5.9 μg/m³。     

南通市一次典型沙尘污染过程分析

根据南通市大气超级站的观测结果和气象因素，对南通市2019年10月29日—11月2日一次典型沙尘污染过程、颗粒物化学组分、颗粒物消光和退偏进行分析。结果表明，在沙尘影响期间，PM₁₀小时峰值达311 μg/m³， ρ（Ca²⁺）较污染前上升了7.4倍；在沙尘颗粒物碱性环境条件下，二次组分OM和NO^-₃的快速生成，浓度分别较污染前上升了96.6 %和34.0 %；ρ（NO^-₃）/ρ（SO^-2₄）污染中（2.5）高于污染前（1.7），ρ（EC）/ρ（PM_2.5）污染中（4.2%）高于污染前（3.6%），受到明显的沙尘传输影响，而移动源排放也有一定贡献，在本地地面气压场较弱情况下，导致沙尘污染过程长时间持续。     

激光雷达在湖北大气环境监测中的应用

介绍了激光雷达通过垂直扫描、水平扫描和车载走航等方法在湖北大气环境监测中的应用实例。利用地基激光雷达并结合星载激光雷达监测一次沙尘传输过程，沙尘传输高度为500~4 000 m之间，且出现3次尘降，地面PM₁₀出现3次峰值。利用激光雷达探测大气边界层高度，颗粒物浓度受边界层高度影响，当边界层高度降到500 m以下时，PM_2.5浓度达到120 μg/m³，边界层高度上升到1 500 m以上时，PM_2.5浓度降到30 μg/m³以下。利用激光雷达水平扫描技术，对襄阳市高新区污染物的影响进行溯源，监测得出颗粒物浓度上升的主要原因为地面扬尘。利用激光雷达车载走航监测技术，监测黄冈市颗粒物空间分布特征，在不同区域监测到2处污染扩散带，分别位于工业区与生活区。     

交通限行对大气颗粒物及PM2.5中二NFDA1英的影响

为了研究北京大气颗粒物和二NFDA1英(PCDD/Fs)的污染状况以及评估交通限行对大气颗粒物和PCDD/Fs的影响。利用同位素稀释高分辨率气相色谱/高分辨率质谱(HRGC/HRMS)联用法和USEPA 1613B 标准方法,以中国地质大学(北京)东门为采样点,采集大气PM_2.5、PM₁₀、TSP样品,对北京市交通限行期间以及交通限行前后等不同交通状况下颗粒物浓度及大气PM_2.5中17种2,3,7,8-PCDD/Fs污染特征进行了监测。结果表明,PM_2.5、PM₁₀、TSP的日均质量浓度在交通限行前分别为126、202、304 μg/m³,限行期间分别为39、78、93 μg/m³,限行结束后分别为79、126 μg/m³。PM_2.5中17种PCDD/Fs的质量浓度(毒性浓度)3个时段分别为1 804 fg/m³(70 fg I-TEQ/m³)、252 fg/m³ (9 fg I-TEQ/m³)和1 196 fg/m³ (48 fg I-TEQ/m³)。北京市交通限行期间颗粒物浓度和二 NFDA1 英浓度显著低于交通限行前后,交通源减排措施的实施是大气颗粒物和二 NFDA1英污染水平降低的主要原因,从减排效果看,交通源减排措施对大气细颗粒物(PM_2.5)的控制效果明显好于大气粗颗粒物。     

2021年春节期间陕西省烟花爆竹燃放对PM2.5的影响

通过对比2021年春节烟花爆竹集中燃放时段和前期非集中燃放时段的PM_2.5浓度及特征组分浓度,分析了烟花爆竹集中燃放对陕西省PM_2.5的影响情况。分析结果显示,2021年春节烟花爆竹集中燃放时段,关中和陕南地区PM_2.5浓度增幅大且高值持续时间长,陕北地区PM_2.5浓度增幅小且高值持续时间短。陕北和陕南地区PM_2.5小时浓度峰值出现在2月12日(初一)00:00前后,关中地区略晚。西安市PM_2.5特征组分中,K⁺、Cl^-、SO₄^2-、NO₃^-、Mg²⁺、Al³⁺、Cu²⁺、Si²⁺、Ba²⁺的浓度分别为6.61、7.20、12.83、23.96、1.36、2.91、0.23、0.27、0.86 μg/m³,明显高于非集中燃放时段。烟花爆竹燃放对陕南地区PM_2.5的贡献率和贡献量均高于关中和陕北地区;对郊县PM_2.5的贡献率高于城区,且对郊县的贡献率正值的出现时间早于城区。除榆林市外,陕西省其他城市的城区均受到了相关郊县烟花爆竹燃放的影响。     

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。     

气质联用法测固定污染源中三氟甲烷、四氟甲烷、六氟乙烷和六氟化硫

建立了固定污染源排气中三氟甲烷、四氟甲烷、六氟乙烷和六氟化硫的采样和气质联用分析方法,检出限分别为0.06、0.15、0.21、0.71 mg/m3,精密度在3.2%以下,相关系数大于0.999 6,并对浙江省内2家典型企业排放的温室气体进行了监测,实际样品监测结果表明,该方法能够满足废气中4种温室气体的监测要求。     

内蒙古干草原冬、春季大气气溶胶的若干特征观测研究

内蒙古半干旱草原区大气气溶胶浓度以及散射等特性对生态环境、气候变化与预测研究有重要意义,文利用2009年1～4月在锡林浩特观象台草原站的观测资料,分析了冬、春季背景大气气溶胶质量浓度、黑碳质量浓度、散射系数的分布特征。研究发现,背景天气下,PM10、PM2.5、PM1.0浓度值都较低,平均值分别为22.7、9.5、6.1μg/m3,3种PM浓度值间的相关性不同;黑碳浓度平均值为0.59μg/m3,小粒子中的含量较高,其日分布规律受人类活动影响较大,与各PM浓度分布有较大不同;散射系数平均值为31.2Mm-1,与PM10、PM2.5、PM1.0、黑碳质量浓度都显著相关。三种PM中,PM2.5对散射和吸收的影响最大。风速、相对湿度对不同粒径的PM以及黑碳浓度、散射系数的影响有所不同。     

PM1与PM2.5切割器性能与测试系统研究

切割器是PM_2.5监测设备的关键部件,其切割性能直接影响PM_2.5和PM₁等环境空气颗粒物质量浓度监测数据的真实、准确。该研究采用粒径范围为0.6~4 μm的聚苯乙烯微球(PSL)标准粒子、单分散气溶胶发生器、混匀(分流)装置和颗粒物数量浓度测量仪等仪器设备集成搭建了适用于PM₁和PM_2.5切割器性能测试的通用系统。测试结果表明:该系统发生的PSL粒子能够保持稳定的数量浓度,并在切割气路和非切割气路间具有较好的数量浓度一致性,能在3 h内快速完成一台切割器切割效率的测试。采用该系统测试了1种类型的PM₁切割器和3种类型的PM_2.5切割器的关键切割性能。结果显示:VSCC型PM_2.5切割器D₅₀分别为2.48、2.52、2.48 μm,σ_g1分别为1.20、1.23和1.15,σ_g2分别为1.21、1.21和1.16,各项关键性能指标均符合美国和中国相关环境保护标准规范的要求,且优于SCC型和URG型切割器。推荐使用VSCC型切割器开展环境空气中PM_2.5质量浓度的监测。SCC型PM₁切割器的D₅₀为0.91 μm,σ_g1和 σ_g2为1.20和1.18,结合其他相关研究,建议PM₁切割器D₅₀合格标准应为(1.0±0.1)μm,σ_g合格标准为不超过1.20。     

Study of urban atmospheric pollution in Navarre (Northern Spain)

An ambient air quality study was undertaken in two cities (Pamplona and Alsasua) of the Province of Navarre in northern Spain from July 2001 to June 2004. The data were obtained from two urban monitoring sites. At both monitoring sites, ambient levels of ozone, NO_x, and SO₂ were measured. Simultaneously with levels of PM₁₀ measured at Alsasua (using a laser particle counter), PM₁₀ levels were also determined at Pamplona (using a beta attenuation monitor). Mean annual PM₁₀ concentrations in Pamplona and Alsasua reached 30 and 28 μg m⁻³, respectively. These concentrations are typical for urban background sites in Northern Spain. By using meteorological information and back trajectories, it was found that the number of exceedances of the daily PM₁₀ limit as well as the PM₁₀ temporal variation was highly influenced by air masses from North Africa. Although North African transport was observed on only 9% of the days, it contributed the highest observed PM₁₀ levels. Transport from the Atlantic Ocean was observed on 68% of the days; transport from Europe on 13%; low transport and local influences on 7%; and transport from the Mediterranean region on 3% of the days. The mean O₃ concentrations were 45 and 55 μg m⁻³ in Pamplona and Alsasua, respectively, which were above the values reported for the main Spanish cities. The mean NO and NO₂ levels were very similar in both sites (12 and 26 μg m⁻³, respectively). Mean SO₂ levels were 8 μg m⁻³ in Pamplona and 5 μg m⁻³ in Alsasua. Hourly levels of PM₁₀, NO and NO₂ showed similar variations with the typically two coincident maximums during traffic rush hours demonstrating a major anthropogenic origin of PM₁₀, in spite of the sporadic dust outbreaks.     

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。     

台州市酸雨污染现状及其对策分析

通过对近十年来的酸雨监测资料的收集分析,结合同期台州市大气环境中二氧化硫和氮氧化物的监测数据,采用秩相关系数法,对酸雨污染趋势和成因进行分析和讨论,并提出针对性措施,以期为台州市以及类似地区的大气污染、酸雨污染等防治工作提供政策参考。     

重庆城区不同粒径颗粒物元素组分研究及来源识别

为研究重庆市大气颗粒物的污染特征及其来源,于2010年3—10月在主城区分别采集PM_1.0、PM_2.5和PM₁₀3种粒径的颗粒物样品,利用XRF分析其中的26种元素浓度。结果表明,重庆市主城区S元素在各粒径中含量都较高,细粒子中K的含量较高,粗粒子中Si、Ca和Fe的浓度较大。富集因子分析表明,主城区Cd、S、Se等污染元素的富集系数较大,且粒径越小,富集现象越明显。利用因子分析得出土壤风沙、扬尘、燃煤的燃烧、机动车燃油产生的尾气排放、生物质燃烧排放是重庆市颗粒物污染的主要来源。     

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。     

2018年长三角一次持续重污染过程分析

利用常州市6个环境空气质量评价点PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和水溶性离子数据，结合后向轨迹、激光雷达探空资料、气象资料等，分析了2018年1月29日—2月2日长三角区域一次持续重污染过程。结果表明，重度污染时次高达94 h，PM_2.5最高值达235 μg/m³，由外来输送污染物与本地排放的污染物叠加而成，在不利气象条件影响下，污染物在长三角区域长时间滞留；重污染期间，污染物日变化规律显示，PM_2.5受外来源影响更显著，而SO₂、NO₂受本地污染源影响更显著，水溶性粒子组分与常州市本地源存在较大差异，其中NO₃^-、NH₄⁺、K⁺、Mg²⁺和SO₄^2-值增加最为明显，较污染前分别增加了9.1，5.9，4.3，4.2和4.1倍；K⁺值升高较快，说明污染期间也受到了生物质燃烧的影响。此外，NO₃^-和SO₄^2-在空气质量较好时，在水溶性离子中的占比日变化幅度较大，而在重污染期间，NO₃^-和SO₄^2-日变化幅度明显减小。