宜都市PM2.5与O3季节性分布特征及潜在源区分析

为了解宜都市PM_2.5与O₃的污染特征及潜在来源,利用宜都市2020年3月至2022年2月在线监测数据及气象数据,对宜都市PM_2.5与O₃质量浓度变化特征、气象影响因素及潜在源区进行了分析,结果表明:宜都市PM_2.5质量浓度冬高夏低,日变化呈双峰特征,O₃质量浓度夏高冬低,日变化呈单峰特征。高湿、静稳的气象条件以及较强偏北风作用下的区域污染传输对PM_2.5污染有重要影响,高温以及中湿度对O₃污染过程有重要作用。春、夏、秋季偏南方向气流轨迹占主导,且携带较高的污染物浓度,冬季来自湖北东北及西南方向的气流占比较高且携带的PM_2.5浓度较高;宜都市PM_2.5、O₃的潜在源区具有季节性差异,总体来看,主要分布在河南南部、湖北东部及湖南的北部区域。     

2016—2017年武汉市城区大气PM2.5污染特征及来源解析

利用2016年1月至2017年9月湖北省环境监测中心站大气复合污染自动监测站的在线监测数据，对武汉市城区PM_2.5的污染特征及主要来源进行解析。结果表明，武汉市城区PM_2.5质量浓度呈现出明显的季节差异，季节变化规律为冬季>春季>秋季>夏季。水溶性离子的主要成分SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺占总离子质量浓度的82.0%。PM_2.5中阴离子相对阳离子较为亏损，颗粒整体呈碱性。夏季气态污染物的氧化程度较高且SO₂较NO₂氧化程度高。后向轨迹分析结果表明，区域传输是武汉市PM_2.5的一个重要来源，在4个典型重污染阶段，武汉市分别受到局地、东北、西北及西南方向气团传输的影响。PMF模型解析出武汉市PM_2.5五大主要来源及平均贡献率：扬尘22.0%、机动车排放27.7%、二次气溶胶21.6%、重油燃烧14.9%和生物质燃烧13.8%。     

济南市大气细颗粒物中二(口恶)英污染水平及季节变化

2021年对济南市大气PM_2.5中17种2,3,7,8氯取代二(口恶)英(PCDD/Fs)污染现状进行监测。对其异构体分布、指示性单体、季节变化规律等特征及其与常规污染物相关性进行了分析。结果表明:大气PM_2.5中PCDD/Fs浓度范围和年平均值分别为0.157~1.595 pg/m³和0.785 pg/m³,而毒性当量(以I-TEQ计)范围和年平均值分别为0.009~0.116 pg TEQ/m³和0.052 pg TEQ/m³。PCDD/Fs浓度与毒性当量季节变化特征显著,均呈现出冬季>春季>秋季>夏季的情况,可能由季节性排放源和气象条件不同导致。不同季节PCDD/Fs异构体分布模式一致,主要由高氯代(1,2,3,4,6,7,8-HpCDF、OCDD、OCDF和1,2,3,4,6,7,8-HpCDD)单体组成;而对毒性当量贡献最大的单体是2,3,4,7,8-PeCDF,其与总毒性当量具有较好的相关性。同时,PCDD/Fs浓度与SO₂、NO₂、PM_2.5等大气常规污染物呈显著正相关。这表明,大气PM_2.5中PCDD/Fs与常规污染物的生成和排放密切相关。     

宁波市区冬季大气颗粒物及其主要组分的污染特征分析

为了更好地研究影响宁波市区环境空气质量的污染物变化特征,于2010年1月20—30日进行了加强监测。研究结果表明,宁波市区大气中PM₁₀和PM_2.5质量浓度较高,其中PM_2.5/PM₁₀为0.5~0.85。对PM₁₀和PM_2.5采样膜分析,水溶性粒子和含碳组分分别占PM₁₀和PM_2.5质量浓度的56.7%和66.9%,其中二次污染的水溶性离子SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺是PM₁₀和PM_2.5中浓度较高的离子组分;PM_2.5样品中OC与EC的相关性较好,表明OC与EC的来源相对一致,可能主要来自机动车尾气的贡献;但PM₁₀样品中OC与EC的相关性较差,表明其来源相对复杂;其中SOC的浓度占OC的13%~35%,说明宁波市区冬季导致二次污染的光化学反应不活跃。     

广东省清远市PM2.5污染天气分型及污染潜在源区分析

利用2016—2021年清远市逐时空气质量监测数据和相关气象资料,基于统计分析、主观天气分型方法和后向轨迹模式（HYSPLIT）,归纳总结粤北代表城市清远市在不同细颗粒物（PM_2.5 ）污染天气分型下的气象要素特征及污染潜在源区特征,为大气污染精细化防控提供有效参考。结果表明：在日均风速＜2m/s、日均相对湿度为75%～90%、日均气温为18～22℃时的无降水或微量降水天气下,清远市易出现PM_2.5 污染。变性高压脊型、脊后槽前型、冷锋前型、弱冷高压脊型、高压底后部型、台风外围型是造成清远市PM_2.5 污染的典型天气型,其中PM_2.5 重度污染均出现在秋、冬季弱冷高压脊型控制下;变性高压脊型下出现PM_2.5 轻度和中度污染的频率最高;脊后槽前型是清远市春季PM_2.5 污染的主要天气型;冷锋前型、高压底后部型和台风外围型下的PM_2.5 污染程度较轻。加剧清远市PM_2.5 污染的主要气流轨迹为弱偏南气流和南北气流辐合,当弱偏南气流控制时,污染潜在源区主要位于清远市辖区及广州、佛山、东莞、江门等珠三角城市;当南北气流辐合时,潜在源区主要位于清远市南部、韶关及珠三角,南岭山脉阻挡作用削弱了偏北方向长距离输送的PM_2.5 污染。     

2011年夏冬两季福州城区黑炭气溶胶污染特征研究

为探讨福州市城区夏冬两季黑炭气溶胶污染特征，2011年7月和12月在福州市紫阳监测站楼顶使用AE-31型黑炭仪监测黑炭气溶胶污染。结果表明：①夏季黑炭浓度为2.3±0.9 μg/m³，冬季黑炭浓度为3.2±1.3μg/m³，冬季黑炭浓度高于夏季。从频数分布图来看夏季黑炭浓度更为集中。②夏季黑炭浓度日变化具有明显的峰值和谷值，冬季黑炭日变化趋势图并没有统一出现峰值和谷值。夏季和冬季日变化趋势的差异是由大气扩散条件、气象因素及污染物来源等的不同导致的。③通过对黑炭浓度与PM_2.5浓度之间相关性分析表明，黑炭与PM_2.5显著正相关，表明黑炭与PM_2.5有着相似的来源。     

川东北中心城市南充大气污染态势及其主要成因

基于南充市主城区6项大气污染物浓度数据,研究了2014-2020年南充市的空气质量指数、空气质量指数等级和首要污染物的时序分布。结果表明:随着大气污染防治的开展,南充市大气污染物浓度逐渐下降,出现首要污染物的天数逐年减少,空气质量逐步提高。受污染物节律性影响,空气质量呈现明显的季节差异,冬季空气质量最差,春季次之,夏季污染相对较轻,秋季最轻。首要污染物类型的季节分布特征表现为冬季出现首要污染物天数最多,春季和夏季次之,秋季最少。春、秋、冬季以PM_2.5污染为主,夏季以O₃污染为主。从全年来看,与O₃相比,PM_2.5对空气质量的影响更为突出。在持续控制大气污染物排放总量的同时,精细化协同管控细颗粒物、氮氧化物、挥发性有机物和二氧化硫排放将有助于现阶段的大气污染防治。     

北京市大气气态汞变化特征

采用Tekran 2537X大气汞分析仪在线测量北京市城区大气中气态元素汞(GEM,简称大气汞) 浓度,研究大气汞浓度随不同气象条件的变化特征。通过分析2016年10月—2017年9月大气汞监测数据发现,该监测点全年大气汞浓度为0.48～16.25 ng/m³,均值为(3.41±1.79)ng/m³。春季、夏季、秋季和冬季大气汞浓度均值依次为2.93 、2.95、4.27、3.37 ng/m³,其中,秋季大气汞浓度明显高于其他季节 。秋季大气汞浓度显著偏高可能由不利的大气扩散条件导致。大气汞夜间浓度显著高于白天浓度。同时,将大气汞与SO₂、CO及PM_2.5进行相关性分析,发现大气汞浓度变化趋势与SO₂、CO和PM_2.5呈显著正相关。结合风向和风速进行污染来源分析,得到该点位大气汞在西南和东北方向上受人为排放源影响较大。污染源类型分析表明,冬季大气汞与CO同源性强,主要来自本地供暖用煤。     

山西省大气污染特征及对公众健康的空间影响

利用山西省11个地级市大气环境监测站的PM_2.5、PM₁₀和O₃浓度数据,分析了2015—2020年山西省PM_2.5、PM₁₀和O₃浓度时空变化特征,采用空间计量模型和岭回归方法,分析了空气污染对公众健康的空间影响。结果表明:PM_2.5和PM₁₀年均质量浓度总体下降,两者在2017年最高,2020年最低;O₃年均浓度总体增加。在季节尺度上,PM_2.5和PM₁₀质量浓度在冬季的12月和1月最高,夏季的8月最低;O₃浓度在6月最高。空间上,相较2015年,2020年山西省各地级市PM_2.5污染程度均有改善,其中长治改善效果最好;2020年山西各地级市PM₁₀污染兼有加重和减轻的情形,所有地级市PM_2.5和PM₁₀污染水平均超过国家二级污染浓度限值;2020年山西多数地级市O₃浓度升高。山西公众健康水平具有明显的空间离散特征,PM_2.5和PM₁₀浓度的局部空间自相关特征高度一致,呈现"南高北低"的格局,O₃浓度分布呈"南部高,中北部低"的格局。大气环境质量和经济发展水平均对医疗机构诊疗人数和健康体检人数的变化有正向影响,每万人卫生技术人员数量和公共财政支出比例对公众健康均有负向影响,其中经济发展水平和大气环境质量的影响最显著。山西省PM_2.5治理取得一定成效,但大部分城市PM_2.5和PM₁₀达标率较低,O₃浓度有持续升高的趋势,PM₁₀和O₃污染改善缓慢,深度减排仍面临挑战。PM_2.5和PM₁₀是危害山西公众健康的主要大气污染物,未来需要加强PM_2.5、PM₁₀和O₃的精细化管理及协同治理。     

基于GIS的烟台市PM10时空分布与气象因素分析

以2006-2010年的烟台城区PM₁₀监测数据及同期烟台市气象数据为依据,采用ArcGIS分析其时间、空间分布,研究几种气象因素对PM₁₀分布的影响。发现PM₁₀浓度呈现出春、冬季较高,夏、秋季较低的变化趋势,但各区域PM₁₀的变化有一定的不同。在空间上,PM₁₀表现出了一定的污染集中性,且其污染的中心随季度不同会出现移动。烟台城区内PM₁₀浓度分布与风速、湿度具有一定的相关关系,而与气温的关系为非线性。     

2018—2021年安徽省PM2.5和O3时空分布特征及其健康风险分析

利用2018—2021年安徽省空气质量监测数据分析了PM_2.5和O₃时空分布特征及其引发的健康风险。结果表明:从时间分布来看,2018—2021年安徽省PM_2.5年均值下降25.5%,而O₃-8 h年均值则保持持平;PM_2.5和O₃-8 h月均值具有明显的季节变化特征,PM_2.5月均质量浓度和超标天数均在冬季达到最大值,O₃-8 h月均值和超标天数则在夏季达到最大值。从空间分布来看,PM_2.5、O₃-8 h年均值和超标天数均为皖北最高,其次为皖中,最后为皖南。夏季O₃是主要的健康风险因子,冬季PM_2.5是主要的健康风险因子。当PM_2.5超标时,除2021年皖北地区外(PM₁₀是主要的健康风险因子),PM_2.5均是主要的健康风险因子;当O₃-8 h超标时,O₃是主要的健康风险因子。     

某典型交通路口大气颗粒物(PM10和PM2.5)中多氯联苯季节变化特征

应用同位素稀释高分辨率气相色谱-高分辨质谱 (HRGC-HRMS) 联用技术对北京市北四环典型交通路口大气颗粒物PM₁₀和PM_2.5中多氯联苯(PCBs)进行了监测,分析了PCBs浓度水平、单体组成特征、粒径分布规律和季节变化趋势。结果表明:大气颗粒物PM₁₀和PM_2.5样品中19种PCBs浓度和毒性浓度(TEQ,以世界卫生组织毒性当量因子WHO-TEF计)分别为1.05～13.83 pg/m³(平均值为6.66 pg/m³)和1.24～15.18 fg/m³ (平均值为6.84 fg/m³)、0.80～8.51 pg/m³(平均值为4.32 pg/m³)和0.88～13.40 fg/m³ (平均值为5.90 fg/m³),PM₁₀和PM_2.5中PCBs的单体分布模式相似,浓度丰度最大的是PCB-28和PCB-209,而对毒性当量贡献最大的是PCB-126。PCBs浓度季节变化明显,冬、春季明显高于夏、秋季。 PCBs浓度季节变化特征表明,不同季节采样点PCBs来源不同,除历史使用外,采暖季节可能主要来自机动车排放和化石燃料的燃烧,而非采暖季节主要来自机动车排放。粒径分布表现为PCBs倾向于富集在PM_2.5中,占PM₁₀总浓度的61%～87%(平均值为72%)。     

区域PM2.5时空回归建模与预测

基于区域PM_(2.5)时空建模和预测的需要及PM_(2.5)浓度呈现明显的时空分布趋势的状况,以苏南地区2014年PM_(2.5)日监测数据为实验数据,使用回归克里格对区域PM_(2.5)进行时空建模和估值。利用最小二乘法建立了PM_(2.5)与时空位置的三元二次回归趋势模型,建模点趋势值与实测值间的平均误差接近于0,表明趋势模型拟合效果较好;拟合了样点残差的理论变异函数模型,表明该地区PM_(2.5)的空间和时间相关性范围分别为150 km和4 d;基于该模型,使用时空普通克里格对残差进行时空插值;插值结果与趋势项相加,得到PM_(2.5)回归克里格估值结果;通过对比不考虑趋势的时空普通克里格估值结果,发现考虑时空趋势的时空回归克里格法精度提高了1. 29%。对所提方法进行了创新性分析,并对不足之处进行了讨论。     

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%。     

襄阳市秋冬季PM2.5污染特征及潜在源区分析

为了解襄阳市秋冬季PM_2.5的污染特征及来源，基于2020年11月至2021年1月在线监测数据，对PM_2.5质量浓度、气象因素、化学组分、来源及潜在源区进行了分析。结果表明，襄阳市秋冬季污染天首要污染物均为PM_2.5,且随污染程度加重，PM_2.5与PM₁₀质量浓度比呈上升趋势，二次颗粒物的形成对PM_2.5的贡献更高。在PM_2.5化学组分中，水溶性离子占比最大，随着污染程度加重，二次离子(SNA)快速增长，二次离子的生成转化是污染的重要成因。轻度、中度污染时，湿度高、风速小、气温低，有利于污染的积累，重度污染时湿度大、风速回升，有利于上游污染的输送与二次转化。PMF模型解析出襄阳市PM_2.5主要来源及贡献率为二次源58.0%、工业企业源22.6%、机动车源10.7%、扬尘源8.7%。襄阳市潜在源区主要分布在河南省中北部、河北省南部、山东省西部、安徽省北部、江汉平原东部及南部区域，极少量分布在襄阳区域，长距离区域传输...     

应用化学质量平衡模型解析西宁大气PM2.5的来源

为研究影响西宁市大气环境PM_(2.5)污染水平的主要来源,于2014年采暖季、风沙季和非采暖季依托西宁市大气地面观测网络在11个监测点采集大气PM_(2.5)样品,对其化学组分(元素、离子和碳)进行分析。研究同步采集了4类固定源、14类移动源和4类开放源的PM_(2.5)样品,并构建源排放成分谱。应用化学质量平衡受体模型(CMB)开展源解析研究。源解析结果表明,观测期间西宁市PM_(2.5)主要来源包括城市扬尘(分担率为26.4%)、燃煤尘(14.5%)、机动车尾气(12.8%)、二次硫酸盐(9.0%)、生物质燃烧(6.6%)、二次硝酸盐(5.7%)、钢铁尘(4.7%)、锌冶炼尘(3.4%)、建筑尘(4.4%)、土壤尘(4.4%)、餐饮排放(2.9%)和其他未识别的来源(5.2%)。大力开展城市扬尘为主的开放源污染控制,严格控制本地燃煤、机动车等污染源的PM_(2.5)排放,是改善西宁市空气质量的重要途径。     

台州市区PM2.5和O3污染特征及相互作用关系

基于2016—2020年台州市区大气污染物监测数据及气象观测资料，分析了台州市区PM_2.5和O₃的污染特征及受气象因素影响情况，并探究了不同季节下的PM_2.5浓度和O₃浓度的相关性及相互作用关系。2016—2020年，台州市区PM_2.5年均浓度和超标天数呈显著下降趋势，O₃-8 h年均浓度和超标天数总体呈上升趋势。PM_2.5浓度在冬季最高，且易发生超标；O₃浓度在春、夏、秋季均较高，且均会发生超标。通过相关性分析可知：PM_2.5浓度与气温、相对湿度、风速、降水量呈负相关，与大气压呈正相关；O₃浓度与气温、风速呈正相关，与相对湿度、降水量呈负相关。不同季节下的PM_2.5浓度与O₃浓度均呈正相关，两者存在协同增长。在春、夏、秋季，二次PM_2.5在总PM_2.5中的占比随着O₃