华北地区一次重污染天气的气象变化过程分析

利用大气环境监测数据、常规气象观测资料、探空数据以及HYSPLIT后向轨迹模式对2014年2月20—26日发生在华北区域的一次大面积重污染天气进行综合分析。利用风云卫星观测资料直观展示了污染的生成、消散状况。结果表明,在此次重污染天气过程中,华北地区主要城市均观测到高浓度的PM_(2.5),其中北京、石家庄PM_(2.5)小时浓度均值分别为286.1、371.2μg/m~3。该次污染与天气过程关系密切,平稳的高空环流形势、华北地面弱低压为污染天气的发生、发展提供了有利的气象条件。地面的静风或小风天气以及近地逆温的出现有利于污染的维持。后向轨迹分析表明,此次污染过程区域性明显,南部、西南部周边地区的污染物外源性输入对研究的主要城市有显著影响。     

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。     

春季一次典型沙尘天气对南京市空气质量影响研究

2016年5月6日—8日南京市经历了一次由沙尘影响的重污染过程,在此期间对南京城区的PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(2.5)化学组分、消光系数、退偏振比等参数进行连续观测,结合HYSPLIT后向轨迹模拟对此次过程作相关分析。结果表明:此次沙尘为典型的北方传输影响,传输方向为西北至东南,受其影响南京市空气质量一度达到重度污染;PM_(2.5)中Ca2+平均质量浓度达1.52μg/m3,高出沙尘过境后2.45倍;近地面至高空1.2 km范围内消光系数值约0.4 km~(-1),退偏振比值达0.4左右,沙尘造成近地面PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度均有升高。     

2015年2月广西典型空气重污染过程及成因分析

基于环境空气质量监测数据和气象观测数据，分析2015年2月5日—14日广西典型空气重污染过程及形成原因。结果表明：重污染期间PM2.5平均质量浓度为118 μg/m3，超标0.57倍，日均质量浓度超标率为92.1%；与2014年1月重污染过程相比，此次污染过程持续时间减短、极端污染天气有所缓解、PM2.5为首要污染物的比例增大。气象条件和气流后向轨迹分析表明，大气层结稳定、近地层逆温明显、风速小、相对湿度大等静稳天气是此次污染过程形成的重要原因，广西本地排放污染物及区域污染传输相叠加是造成重污染的根本原因。     

基于激光雷达分析2020年冬季镇江地区一次大气污染过程

利用气溶胶激光雷达观测结果,结合环境监测站污染物浓度数据、气象观测资料及HYSPLIT后向轨迹模式结果,综合分析2020年1月17—22日镇江市一次大气污染过程。结果显示,此次污染过程前期天气形势稳定,不利于污染物的清除及扩散,后期受偏北风影响,北方污染物向镇江输送,使得本地污染物持续累积,污染不断加重。特征雷达图分析表明此次污染为以PM2.5为主的二次污染。激光雷达显示污染日消光系数为0.0~0.9 km-1,消光系数垂直廓线日变化特征明显,气溶胶粒子主要堆积在0.6 km高度以下,并且很好地揭示了污染气团从高空逐渐下沉最终与本地污染叠加的过程,与HYSPLIT模式解析的污染气团来源结果基本一致。     

邢台市颗粒污染物变化特征和后向轨迹分析

为深入了解邢台市PM_(10)、PM_(2.5)浓度变化情况和气流后向轨迹,对邢台市2013—2016年环境大气颗粒污染物监测数据进行了分析,同时利用HYSPLIT模型计算出逐日72 h后向气流轨迹。结果表明:邢台市的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度在2013—2016年间呈逐年下降趋势,PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度高值出现在冬季(296μg/m~3和192μg/m~3),最低值出现在夏季(140μg/m~3和80μg/m~3),PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度在日变化上均呈"双峰双谷"型分布;后向轨迹的季节聚类分析表明,春季大气颗粒物污染以粒径2.5～10μm的颗粒污染物为主,夏季、秋季和冬季的大气颗粒物污染以PM_(2.5)为主;逐日聚类分析表明,在路径为西北偏西向的、途经多个沙源地的气流影响下,邢台市的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度处于一个相对高值;来源于偏南向的气流由于化合反应,污染物积聚导致PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度也处于相对高值;在来源于西北向和偏北向的、水汽含量相对较低的气流影响下,邢台市的PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度出现一个明显的下降。     

2018年11月上旬一次中韩PM2.5相互影响传输过程分析

2018年11月5—7日,韩国首尔出现了一次PM_(2.5)污染过程。利用拉格朗日轨迹分析(HYSPLIT)模型分析了首尔峰值浓度气团的来源,结合污染物监测和气象资料,定性分析了中国对韩国浓度高值可能的影响及其程度。利用嵌套网格空气质量预报模式(NAQPMS)及其耦合的在线污染来源追踪模块进行了污染来源解析和敏感性测试,分别计算了同一时期中韩两国相互间的PM_(2.5)传输贡献。结果显示:2018年11月5—7日,中国对韩国首尔污染过程的日均贡献不足10%;此次污染过程后期,首尔的污染气团对上海PM_(2.5)浓度峰值产生了影响。     

崇明岛PM2.5中硫酸根、硝酸根及其前体物变化特征及来源

2016年8月1日—2017年7月31日在上海市崇明岛森林公园空气质量观测站进行了为期1年的大气气体污染物、PM_(2.5)水溶性成分在线监测。各项常规大气污染物在该站浓度均较低,但污染物极值较高,说明崇明地区仍有显著的区域污染现象。PM_(2.5)中硝酸根平均浓度(10. 0μg/m~3)高于硫酸根(6. 8μg/m~3),2种成分均在冬季出现最高值。崇明地区PM_(2.5)污染中污染物区域传输是主要贡献因子,但夏季硫酸根二次生成较为明显。风速风向及后向气流轨迹分析表明,南通工业区及城区是崇明地区PM_(2.5)二次无机成分气态前体物的重要贡献来源,而来自山东中部、江苏北部及长三角苏锡常地区的污染传输过程亦对硫酸根、硝酸根浓度有显著贡献。     

夏收和秋收期间泰州市空气质量特征研究

利用2012—2015年泰州市空气质量监测数据,分析夏、秋收期间城市环境空气质量特征,探讨引发重污染天气的原因。结果表明,夏收期间空气质量整体优于秋收,2012年、2013年秋收期间空气质量最差,达到重污染以上的天数分别为10 d、6 d,颗粒物尤其是PM_(2.5)超标较严重,2015年秋收期间空气质量显著好转。秸秆焚烧日PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度呈较高相关性,PM_(2.5)/PM_(10)值比非秸秆焚烧日高。基于气团后向轨迹及秸秆焚烧卫星遥感监测火点图将污染事件分类,研究得出秸秆焚烧和区域输送是导致城市污染加重的主要因素。     

合肥市PM1.0污染特征及与PM2.5污染相关性

对合肥市2014—2019年秋冬季节PM_(1.0)、PM_(2.5)、气象和理化性质等进行分析研究发现,PM_(1.0)质量浓度呈现年度波动性下降趋势,其中2015—2016年度变化最为显著。同一年度内,月度浓度同样呈现波动性变化,总体表现为11、2月PM_(1.0)质量浓度相对较低,12、1月相对较高。无污染情形时(PM_(2.5)浓度不高于75μg/m~3),PM_(1.0)/PM_(2.5)逐小时值相对平稳且比有污染情形(PM_(2.5)浓度大于75μg/m~3)总体高约10%;有污染情形下,PM_(1.0)/PM_(2.5)小时值呈现较明显的日变化特征,09∶00呈现谷值,17∶00呈现峰值,日变化特征显著高于无污染情形。PM_(1.0)质量浓度随着PM_(2.5)级别的上升而逐渐增加,PM_(1.0)/PM_(2.5)值则呈减小的污染特征。严重污染时,PM_(1.0)/PM_(2.5)显著下降,PM_(1.0～2.5)占比增加。传输型污染过程中,PM_(1.0)与OC、PM_(2.5)、SO_4~(2-)等呈现出显著的正相关性,污染来源主要为工业源、燃煤源、道路尘等,共占载荷为83.90%。本地累积型污染过程中,PM_(1.0)与PM_(2.5)、SO_4~(2-)、Ba和Cu等呈现出较好相关性,污染来源主要为烟花爆竹与二次生成,共占载荷为87.94%。     

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。     

中国高分辨率近地面NO2浓度反演

通过分析2010年全国333个县级以上城市卫星遥感的NO2对流层年均柱浓度与地面实际观测浓度之间的相关性,发现两者具有一定的线性相关性(r=0.54,n=333),并建立了NO2"遥感柱浓度"与"地面观测浓度"之间的关联方程,通过该方程反演了中国0.125°分辨率近地面NO2污染分布特征。结果表明,全国近地面NO2浓度超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)要求的年均浓度二级标准(0.04 mg/m3)的区域约为5.95万平方千米,超标地区主要集中在华北平原、长三角地区、四川盆地和珠三角地区,这些地区NO2污染水平远高于333个城市的年平均值(0.028 mg/m3)。NO2污染极不平衡,以大中型城市为中心的区域污染特征显著。NO2人口加权浓度分析结果表明,NO2人口加权浓度高值区主要集中在能源消费量大、机动车保有量大及人口密集的地区,全国约5.7%的人口暴露在NO2超标区域。     

北京地区冬季典型PM2.5重污染案例分析

对2013年1月10—14日发生的持续性PM2.5重污染过程从污染过程演变、气象条件影响、与气态污染物关系、区域污染背景、PM2.5浓度空间分布演变及其与地面风场的关系、PM2.5组分特征等多个方面进行全面的分析,较为完整地还原了该次重污染案例的形成原因以及主要影响因素。主要结论包括:该次重污染过程是稳定气象条件下导致的局地污染物积累,再叠加华北区域性污染的影响共同造成,其中10、12日北京地区PM2.5浓度的快速增长反映了周边污染传输的显著影响;逆温不但造成污染物难以扩散,且不同的逆温类型对PM2.5浓度水平有显著影响,同时还发现逆温的破坏导致近地面高浓度污染物向上扩散,造成百花山出现峰值高污染浓度现象;NO2与PM2.5浓度水平的高相关性反映交通污染二次转化对PM2.5浓度水平的影响,在较高湿度条件下,SO2浓度水平对湿度敏感且表现为负相关性;该次污染过程中OM、SO2-4、NO-3、NH+4等组分在PM2.5质量浓度中的占比超过70%,说明燃煤、机动车等仍是北京地区最主要的污染来源,同时SO2-4占比最高也说明区域污染传输对该次重污染的显著贡献。     

“十一五”时期乌鲁木齐市大气污染特征及影响因素分析

为全面了解"十一五"时期(2006—2010年)乌鲁木齐市大气污染状况,评估污染源治理及气象条件对空气质量变化的影响,利用2001年1月—2010年12月主要大气污染物浓度数据和同期地面气象资料,总结"十一五"时期乌鲁木齐市大气污染变化特征,重点分析其变化原因。结果表明:"十一五"时期PM10和SO2年均浓度分别比"十五"下降1.7%和10.3%,采暖季降幅最明显,分别达到2.2%和21.9%;而NO2年均浓度比"十五"升高8.9%,非采暖季增幅最大,为11.7%。2006—2010年PM10、SO2年均浓度整体呈下降趋势,NO2浓度有升高趋势。5年中非采暖季各污染物浓度均达标,采暖季PM10和SO2超标倍数逐年减小,煤烟型污染特征仍然典型。污染源管控(特别是减排工程实施)是"十一五"时期SO2和PM10浓度下降的重要原因,气象条件作用相对有限。NO2浓度升高主要与机动车保有量逐年增加和氮氧化物治理启动滞后有关。     

黑龙江省松花江流域河流中高锰酸盐指数非点源污染负荷分析

采用3种方法分析黑龙江省松花江流域高锰酸盐指数非点源污染的负荷。分析结果显示,非点源污染造成的松花江流域高锰酸盐指数负荷约为70%;松花江流域支流源头属于高高锰酸盐指数河段,本底值约为5mg/L,河流流经1000Km非点源污染会增加高锰酸盐指数约1mg/L;松花江流域河流中高锰酸盐指数含量高的主要原因是流域内土壤有机质含量高。     

上海市臭氧污染时空分布及影响因素

分析2006—2016年上海市的监测数据发现,臭氧(O_3)浓度存在逐年上升趋势,污染持续时间有所增加,但除水平风速有下降趋势外,其他相关气象因素的年际变化趋势并不显著。空间分析结果表明,上海市O_3超标主要集中在西南部郊区,但市区O_3超标潜势不容忽视。O_3污染高发季节的污染玫瑰图分析发现,上海市南部地区是影响上海市O_3污染的关键区域;对于NO_2减排的影响分析发现,尽管上海市O_3平均浓度总体处于上升趋势,但在NO_2下降幅度最为明显的内环市区和北部郊区,O_3上升幅度低于NO_2下降幅度较小的内外环区域和西部郊区,表明上海市的O_3污染控制仍需持续推进NOx的减排,并同步推进VOCs的减排。     

石家庄市一次重污染过程气象条件分析

对石家庄市2016年12月14—23日一次重污染过程的逐时空气质量和气象资料进行了分析。结果表明，低压均压类天气控制下，较高的相对湿度和水汽压，<2.5 m/s的低风速以及<500 m的混合层高度是该次重污染形成和持续的重要原因。当风速<2.5 m/s，且相对湿度>45%或水汽压>3.6 hPa时，空气质量明显较差；当风速<2 m/s，且湿度>65%或水汽压>4 hPa时，污染级别达到严重污染；该次重污染形成与维持的地面气压临界值为1 017 hPa，当气压>1 017 hPa时，环境空气质量相对较好；当气压<1017 hPa时，更容易发生严重污染。     

基于卫星遥感的中国东部地区NO2减排成效验证

基于Aura卫星臭氧监测仪（OMI）数据，分析了2011—2018年中国东部地区对流层NO₂柱浓度的时空分布规律，以广泛而客观地验证NO₂减排成效。结果表明：进入"十二五"以来，中国东部地区对流层NO₂柱浓度快速下降，高值区域范围快速收缩甚至消失；华北平原、长江中下游平原污染相对严重，同时这些地区污染程度正在得到较快速的缓解；京津冀、长三角、珠三角是中国东部地区对流层NO₂柱浓度相对最高、下降速度最快的典型区域；中国东部地区NO₂减排取得的成效与产业转型升级、能源结构调整及严控移动源排放等政策措施密不可分。     

北京2019年国庆假日及随后一个星期PM2.5中金属元素来源分析

2019年10月1—14日,采集了北京五环内14份城区大气PM_2.5样品。用微波消解-电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）测试了样品中15种金属元素的质量浓度。结果表明：2019年国庆假日（10月1—7日）及随后一个星期（10月8—14日）,北京五环内城区PM_2.5中15种金属元素的质量浓度总和分别为7 206、8 025.4 ng/m³。2个时段Na、K、Ca、Al占比较高,4种元素的质量浓度之和分别占元素总质量浓度的88.9%、83.5%。富集因子分析表明：2个研究时段内,北京城区Se、Cd均呈高度富集状态,受人为污染影响最大。根据因子分析结果以及各类污染源的标识元素判断,2个时段内,PM_2.5中的金属元素均来自地壳（土壤尘和建筑尘）、生物质燃烧、机动车排放、燃煤和工业排放的混合源。潜在源因子分析结果表明：国庆假日北京城区Se、Cd、Pb、Cr主要来源于河北、山东两省中部地区的区域性输送,Zn和Cu主要来源于北京周边工业排放源和城区机动车排放源;国庆假日之后,北京城区Se、Zn、Cd、Pb、Cr、Cu除受廊坊-天津-唐山污染带的区域性传输影响外,还受北京周边燃煤源、工业排放源及本地机动车排放源的共同影响。     

燃煤工业城市大气细颗粒物中水溶性无机离子的季节变化特征及来源解析——以邯郸市为例

为探究典型燃煤工业城市邯郸市的大气细颗粒物(PM2.5)污染水平及水溶性无机离子特征,于2016年1—12月采集了当地大气PM2.5样品,然后利用离子色谱法测得水溶性无机离子的组分,分析了不同季节水溶性无机离子随PM2.5的浓度变化特征。通过对PM2.5中的阴离子、阳离子进行分析发现,SO4^2-、NO3^-和NH4^+在春夏秋冬四季均为PM2.5中的主要离子成分,SO4^2-、NO3^-和NH4^+的浓度之和在春夏秋冬四季占各季节总的水溶性无机离子浓度的百分比分别为84.6%、77.4%、89.9%、62.5%。其中,在春季和冬季含量最高的3种离子分别是NO3^-、SO4^2-和NH4^+,夏季含量最高的3种离子分别是SO4^2-、NH4^+和NO3^-,而秋季含量最高的3种离子分别是NH4^+、SO4^2-和NO3^-。相关性分析发现,2016年春季、夏季和秋季PM2.5为酸性,冬季为碱性。SO4^2-、NO3^-、NH4^+浓度分析表明,冬季PM2.5中的一次建筑扬尘排放较多。通过主成分分析法得出,PM2.5中水溶性无机离子主要来源于二次转化和生物质燃烧。