一种评估烟花爆竹燃放对大气PM2.5影响的新方法

基于北京市空气质量自动监测系统2013年2月常规污染物监测数据,提出了定量估算烟花爆竹燃放对大气PM2.5影响的污染物相对比值(PM2.5/CO)法。利用该方法研究表明,2013年北京除夕烟花爆竹燃放使PM2.5单站1小时平均浓度最大增加709μg/m3(石景山古城监测点);全市24小时平均浓度增加88μg/m3,达到159μg/m3,空气质量由良好升级为重度污染。元宵节夜间烟花爆竹燃放使PM2.5单站1小时平均浓度最大增加469μg/m3(海淀万柳监测点),全市24小时平均浓度增加54μg/m3。除夕夜、元宵夜全市平均烟花爆竹PM2.5浓度超过75μg/m3的时间分别为5、7 h,达到峰值后半衰期分别为0.9、1.7 h。城区烟花爆竹PM2.5浓度高于郊区,并可导致下风向郊区的PM2.5浓度显著增加。除夕、元宵节北京市区烟花爆竹排放PM2.5总量分别约为1.91×105kg、1.17×105kg。     

冬季大气中PM_(10)和PM_(2.5)污染特征及形貌分析

2008年冬季采集大气中PM10和PM2.5样品,利用SPSS软件进行分析。结果表明,PM10质量浓度在92.87～384.7μg/m3之间,平均值为201.09μg/m3,超标率71.43%。PM2.5浓度跨度为57.27～230.21μg/m3,平均值为133.82μg/m3,超标率89.47%。PM10和PM2.5空间分布略有差异。PM2.5/PM10在29.10%～94.76%之间,均值为66.55%。PM2.5与PM10质量浓度之间有显著相关性,相关方程:PM2.5=0.7993×PM10-55.984(R2=0.9524,置信度为95%)。通过颗粒物形貌分析,初步判定冬季大气主要污染源为燃煤和机动车尾气排放。     

齐齐哈尔市春季PM2.5中水溶性离子特征分析

2014年4—6月,在齐齐哈尔大学设立采样点,采集PM2.5样品。采用离子色谱法测定其中的主要水溶性无机离子,分析主要组成及污染来源。结果表明,齐齐哈尔市春季PM2.5平均质量浓度为46μg/m3,水溶性无机离子平均质量浓度为20.67μg/m3,占PM2.5质量浓度的42.82%。齐齐哈尔市PM2.5中二次组分主要以酸式硫酸盐形式存在。来源分析发现,PM2.5主要来源于移动源(如汽车尾气)、生物质燃烧及垃圾焚烧、固定源(化石燃料燃烧)、土壤及建筑尘。     

成都PM2.5与气象条件的关系及城市空间形态的影响

2013年2月1日至3月20日、2013年7月10日至8月10日对成都市大气中细颗粒物(PM2.5)进行连续监测,同步记录气象数据。将PM2.5质量浓度与城市气象条件进行相关性分析,研究气象条件对PM2.5质量浓度的影响。2月1日至3月20日PM2.5质量浓度平均为147.38μg/m3,7月10日至8月10日平均为50.19μg/m3,大气细颗粒物污染最严重的时间出现在2月1—6日。成都市各气象条件中,PM2.5质量浓度与能见度、风速呈现显著负相关,而与其他气象要素相关性较弱,降水对PM2.5质量浓度影响也很大。改善城市通风有利于成都市大气中PM2.5的稀释和消散。通过建立3D模型并运用计算流体力学(CFD)软件模拟成都市选定的一处密集的建成区域,分析城市空间形态对通风的影响。研究发现,在假设等温的情况下,多层密集的区域对城市通风影响小,而高层对城市通风影响很大,建筑高度相近的街道与风向平行的风速大于与风向成角度的,与风向平行的街道沿线为高层的风速高于沿线为多层的,较大的开敞空间及背景风速更有利于城市通风环境。     

西安市区大气中PM2.5和PM10质量浓度污染特征

2013年3月—2014年2月期间,设置1个监测点位,采集了西安市区大气环境中PM10和PM2.5样品,采用重量法测定了PM2.5和PM10质量浓度。结果表明,西安市区PM2.5质量浓度为16~558μg/m3,平均值为128μg/m3,超标率69.1%;PM10质量浓度范围为32~887μg/m3,平均值为249μg/m3,超标率71.8%。虽然PM2.5和PM10质量浓度的逐日变化幅度比较大,但是整体变化趋势非常相似,存在显著的正相关关系(r=0.831 9)。PM2.5和PM10质量浓度存在明显的季节变化,均为冬季最高,春季次之,秋季较低,夏季最低。ρ(PM2.5)/ρ(PM10)为0.245~0.822,平均值为0.510,说明PM2.5在PM10中所占比例大于PM2.5~10;此外,该比值呈现一定的季节变化规律,冬季、夏季较高,秋季次之,春季最低。霾天气发生时,该比值和PM2.5质量浓度明显高于无霾天气。     

天津市PM10和PM2.5中水溶性离子化学特征及来源分析

2011年5月—2012年1月在天津市南开区设立采样点,采集大气中PM10和PM2.5样品。采用离子色谱法测定颗粒物中水溶性无机阴离子、阳离子成分,分析其主要组成、季节变化及污染来源。结果表明,天津市PM10中离子平均浓度为71.2μg/m3,占PM10质量浓度的33.7%。PM2.5中离子平均浓度为54.8μg/m3,占PM2.5质量浓度的39.6%。NH+4、SO2-4、NO-3等二次离子含量较大,且夏季含量均为最高。颗粒物总体呈酸性,PM10中∑阳离子/∑阴离子平均值为0.92,PM2.5中该比值为0.75。来源分析发现,PM10可能主要来源于海盐、工业源、二次反应及土壤和建筑尘等,PM2.5则主要来源于海盐污染源、二次反应及生物质燃烧。     

沈阳市城区采暖期PM2.5中水溶性离子的化学特征

2013年11月—2014年3月采暖期在沈阳市沈河区设置采样点采集环境空气中的PM2.5。利用离子色谱法测定PM2.5中水溶性无机离子,分析PM2.5中水溶性无机离子的组成和污染特征等。结果表明,沈阳市冬季采暖期PM2.5平均质量浓度为106μg/m3,PM2.5中总水溶性离子占PM2.5的比例为41.7%,含量较高的二次离子依次为SO2-4、NO-3、NH+4,三者均有较好的相关性,SO2-4以(NH4)2SO4形式存在,采暖期PM2.5偏酸性。     

石家庄市春节期间大气颗粒物有机碳和元素碳的变化特征

为研究石家庄市大气颗粒物的污染特征及其来源,于2013年2月6—19日春节期间在石家庄市采集大气颗粒物TSP、PM10、PM2.5样品,对其有机碳、元素碳进行分析测定。结果表明,石家庄TSP、PM10、PM2.5日平均质量浓度分别为389、330、245μg/m3,颗粒物污染严重;碳组分在颗粒物中占有较大比重,且随着粒径的减少,碳组分比重逐渐增加;存在不严重的次生有机碳污染;OC与EC的相关系数较高,说明两者有较为相似的污染源,主要为燃煤、机动车排放源。各种气象条件对PM2.5、OC、EC浓度和OC/EC的变化都有不同程度的影响。     

春节烟花爆竹燃放期间苏州市区PM2.5组分特征分析

为了解春节期间烟花爆竹燃放对苏州市空气质量的影响,在苏州市南门监测点利用在线监测仪器(包括颗粒物分析仪、在线离子色谱、OC/EC分析仪和重金属分析仪)对环境空气中的PM2.5浓度水平、颗粒物水溶性离子、有机碳(OC)、元素碳(EC)和重金属浓度进行连续观测。通过比较烟花爆竹燃放时段和正常时段的PM2.5浓度水平和化学组成,分析并探讨烟花爆竹燃放对PM2.5浓度水平及其组分特征的影响。研究结果表明,大量烟花爆竹的集中燃放造成了PM2.5短时严重污染,最高质量浓度达到了571μg/m3,但随烟花爆竹燃放的减少,PM2.5浓度迅速降低。在烟花爆竹燃放高峰时段,SO42-、Cl-、K+、Mg2+和OC出现了明显的浓度峰值,SO42-质量浓度达到了93.2μg/m3,Cl-质量浓度达到了42.3μg/m3,K+质量浓度达到了115.6μg/m3,OC质量浓度达到了53.8μg/m3。另外,重金属浓度也出现了明显的峰值,Fe质量浓度达到了2.426μg/m3,Cu质量浓度达到了0.727μg/m3,Zn质量浓度达到了1.159μg/m3,Ba质量浓度达到了5.168μg/m3,Pb质量浓度达到了1.245μg/m3。烟花爆竹的燃放造成苏州市区环境空气中有毒有害物质的短期急剧上升,有必要限制烟花爆竹的燃放。     

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。     

基于GIS的石家庄市PM10和PM2.5时空分布研究

利用2018年261个乡镇环境空气自动监测站监测数据,结合GIS空间分析技术,对石家庄市PM10和PM2.5的时空污染特征进行了研究。结果表明,石家庄地区PM10和PM2.5污染的空间分布整体表现为西北部山区好于东南部的平原地区,主城区好于周边县(市、区)的特征。采暖期PM10和PM2.5的污染程度明显重于非采暖期。PM2.5稳定性差于PM10,PM10和PM2.5的稳定性与污染程度具有一定的负相关性,表现出污染越轻的区域稳定性越差。两者的日均值浓度变化在时间序列上呈极强正相关,且污染越重的区域时间相关性越强。与日均值相关性不同,污染程度越轻的区域PM10和PM2.5年均值的线性相关性越强。     

山东省2015年PM2.5和O3污染时空分布特征

利用中国环境监测总站的城市空气质量自动监测数据，分析了2015年山东省细颗粒物（PM_2.5）和臭氧（O₃）污染的时空分布特征，并初步探讨了其与气象要素的相互关系。研究发现：山东省PM_2.5年均质量浓度和年超标天数的空间分布均呈现由东部向西部递增的趋势，半岛地区的浓度最低，其他地区浓度均较高，年均质量浓度最大值出现在德州（101 μg/m³）。各城市PM_2.5的月均质量浓度均呈现出季节性变化，冬季最高，夏季最低。O₃-8h年均值和O₃年超标天数的空间分布与PM_2.5不同，半岛地区污染天数最少，其次为南部地区，中部地区和西北部地区污染最为严重并且各区域的城市之间O₃污染情况存在较大差异，具有明显的局地性特征。O₃质量浓度在春末夏初最高，超标现象主要出现在5—8月。分析各城市PM_2.5污染和O₃污染的协同性与差异性发现，虽然不同城市之间两者污染情况存在一定差异，但整体上看，山东省大气复合污染特征明显，全年有10个城市的PM_2.5和O₃同时超标天数都在20 d以上，并且该现象主要发生在夏季。夏季高温低湿的大陆气团控制更有利于O₃和PM_2.5叠加共存形成复合型污染。温度≥26℃时，O₃-8 h与PM_2.5日均质量浓度的相关系数为0.63，相对湿度≤60%时，两者相关系数为0.69。此外，当在大陆气团的控制下发生O₃污染时，相对湿度的提高更有利于PM_2.5浓度的增加。     

兰州市冬季和春季PM2.5金属元素浓度水平与分布

为了解兰州市大气PM2.5中金属元素的污染水平和分布,于2013年冬季和春季在兰州市区4个在线监测点进行PM2.5样品采集,利用ICP-MS分析金属元素浓度。结果表明,Pb、B元素含量高于200 ng/m3,V、Fe元素含量在100~200 ng/m3,其余元素含量低于100 ng/m3,其中Pb含量最高,平均含量达到373.8 ng/m3.各监测点元素含量在冬季和春季各有不同,整体上是冬季高于春季。金属元素在兰州市区的空间分布与兰州市工业排放和气象因素有关,工业排放为主导因素。     

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。     

珠海市PM_(2.5)时空分布特征及其成因分析

选取2015年珠海市国控监测站ρ(PM_(2.5))数据,分析PM_(2.5)中有机碳(OC)、元素碳(EC)、水溶性离子组分等化学组成,ρ(PM_(2.5))时空分布特征,以及与气象因素的相互关系。结果表明,2015年珠海市PM_(2.5)年均值为31.0μg/m3,表现出显著的时间分布规律,月均值呈现"V"型趋势,PM_(2.5)中主要化学组分是有机物(OM),占总质量的34.0%,其次是硫酸根(SO2-4),占总质量的26.9%,具有明显的季节分布特征,呈现冬高夏低分布;ρ(PM_(2.5))日变化呈现双峰型分布,其值工作日显著高于非工作日;ρ(PM_(2.5))与平均温度、相对湿度、风速呈现负相关关系,与气压呈现显著正相关关系;珠海市ρ(PM_(2.5))空间分布总体呈现"东高西低,北重南轻"变化趋势,有机物、SO2-4和NH+4空间分布呈现东部高于西部趋势,颗粒物浓度受地形、气候因素和海域环境等影响呈现多样化分布趋势。     

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。     

石家庄市NO2时空分布特征及影响因素

为了解石家庄市NO₂时空分布特征及影响因素,结合GIS和相关性分析,对2018年环境空气自动监测站监测数据、气象数据和社会经济数据进行统计分析。结果表明:261个乡镇NO₂年均质量浓度范围为11~68 μg/m³,超标率为47.9%,仅有49个乡镇NO₂日均质量浓度达到国家二级标准。主城区NO₂质量浓度高于周边县(市、区),NO₂总体呈圆环形带状分布。月变化方面,1-3月、10-12月污染较重,峰值出现在1月。NO₂日变化呈"高-低-高"的变化趋势,区域差异明显。NO₂与温度、湿度、风速呈负相关,与大气压呈正相关,气象条件的月际差异是导致NO₂月差异的重要因素,NO₂空间分布主要受地形、人口密度和机动车排放等因素影响。研究结果提示秋冬季是NO₂治理的关键时期,主城区为重点防控治理区域。     

Polycyclic aromatic hydrocarbons in bulk PM2.5 and size-segregated aerosol particle samples measured in an urban environment

To analyze polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) at an urban site in Seoul, South Korea, 24-hr ambient air PM_2.5 samples were collected during five intensive sampling periods between November 1998 and December 1999. To determine the PAH size distribution, 3-day size-segregated aerosol samples were also collected in December 1999. Concentrations of the 16 PAHs in the PM_2.5 particles ranged from 3.9 to 119.9 ng m⁻³ with a mean of 24.3 ng m⁻³.An exceptionally high concentration of PAHs(∼120 ng m⁻³) observed during a haze event in December 1999 was likely influenced more by diesel vehicle exhaust than by gasoline exhaust, as well as air stagnation, as evidenced by the low carbon monoxide/elemental carbon (CO/EC) ratio of 205 found in this study and results reported by previous studies. The total PAHs associated with the size-segregated particles showed unimodal distributions. Compared to the unimodal size distributions of PAHs with modal peaks at < 0.12 μm measured in highway tunnels in Los Angeles (Venkataraman and Friedlander, 1994), four- to six-ring PAHs in our study had unimodal size distributions, peaking at the larger size range of 0.28–0.53 μm, suggesting the coagulation of freshly emitted ultrafine particles during transport to the sampling site. Further, the fraction of PAHs associated with coarse particles(> 1.8 μm) increased as the molecular weight of the PAHs decreased due to volatilization of fine particles followed by condensation onto coarse particles.     

烟台市PM2.5空间分布特征与来源解析

2016—2017年,选取烟台市3个代表性点位采集了PM_(2.5)样品,分析了其质量浓度和化学组成特征,并利用化学质量平衡(CMB)模型对环境空气受体进行了来源解析。结果表明:PM_(2.5)浓度呈现出盛泉工业园点位[(68.9±30.5)μg/m~3]福山环保局点位[(64.5±25.5)μg/m~3]百盛商城点位[(58.8±19.2)μg/m~3]的空间分布特征。水溶性离子、碳组分(OC和EC)和地壳类元素表现出不同的分布特征,与各点位所代表的不同功能区有关。形成机制上,NO~-_3在福山环保局点位主要以NH_4NO_3形式存在,而在盛泉工业园点位存在一定的Ca(NO_3)_2形式占比。源解析结果显示,3个点位均受到海盐源的影响,福山环保局点位二次颗粒物污染最为严重(43.9%),盛泉工业园点位燃煤源贡献突出(16.4%)。     

河南省2014-2020年PM2.5浓度时空分布特征及气象成因分析

利用2014—2020年河南省18个地级城市空气质量监测资料和气象数据，运用空间自相关分析、ArcGIS制图及相关性分析等方法，从时空分布特征上揭示河南省PM_2.5污染特征，并分析其气象成因。结果表明：河南省2014—2020年PM_2.5年均浓度为40～100μg/m³,总体呈递减趋势。PM_2.5浓度季节分布特征为冬季>秋季=春季>夏季。河南省2019年和2020年PM_2.5污染空间分布存在显著自相关，污染程度严重的地区主要是中部和东北部地区。冷热点分析发现，热点城市为濮阳、安阳、济源、郑州、新乡、焦作、鹤壁，冷点城市为信阳、驻马店、周口。PM_2.5在年尺度上与气压、气温、相对湿度、风向、风速、能见度显著相关，其中，与气温相关性最高，相关系数为-0.424。当相对湿度处于90%以下时，PM_2.5浓度与相对湿度呈正相关；而在相对湿度超过90%之后，PM_2.5浓度下降至70μg/m³...