2001年～2008年及奥运会期间天津市大气污染特征分析

根据天津市大气质量监测数据,对2001年～2008年及奥运会期间天津市大气污染特征和主要大气污染物的变化规律进行了分析。结果表明,2001年～2008年天津市的PM10、SO2和NO2污染总体呈下降趋势,但质量浓度仍相对较高。2008年8月奥运会期间天津市PM10和SO2质量浓度达到国家空气质量二级标准,NO2质量浓度达到国家空气质量一级标准,空气质量良好。天津市PM10污染相对稳定,SO2和NO2的污染分布呈现明显的季节性,时间上表现为冬强夏弱。气象条件对污染物浓度影响明显,沙尘、大雾等天气可使污染物浓度急剧升高。     

基于灰关联分析的天津市气溶胶消光特征研究

根据天津市秋季(2006年10月10日～20日)消光系数(bext)、PM2.5、SO2、NOX、NO2、O3质量浓度及相对湿度监测结果,利用灰色关联分析法分析大气消光系数同空气中的几种主要污染要素的相关性。结果表明,与消光系数有关的几种主要指标的灰关联度序为PM2.5NOXRHNO2O3,其中PM2.5与消光系数的灰关联系数达到0.905,远高于其他相关指标。同时对PM2.5和消光系数相关分析表明,监测期间天津市PM2.5质量消光系数为6.04m2/g。     

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。     

上海市秋季典型PM2.5污染过程数值预报分析

基于2012年10月上海出现的一次典型PM2.5污染案例,验证评估上海市空气质量数值预报系统Model-3/CMAQ预报性能,采用过程分析技术,定量评估不同大气物理化学过程对上海代表性点位PM2.5浓度变化的作用规律。结果表明:Model-3/CMAQ模式系统能较好地反映PM2.5的浓度变化趋势与特点。对于上海市区点位(徐汇上师大)和东南部点位(奉贤海湾和浦东惠南),PM2.5浓度上升主要受本地源排放影响,其贡献比例超过40%,其次是区域大气传输作用的影响。对于西北部点位(崇明监测站和青浦淀山湖),区域大气传输是PM2.5浓度上升的主要原因,贡献比例超过70%,其次是源排放。各点位PM2.5浓度的主要去除途径均为大气传输,贡献比例均超过70%,其次是干沉降。气溶胶过程对PM2.5主要起二次颗粒物生成的作用,特别是市区及东南部点位,贡献比例较西北部点位更高。     

2013—2017年间京津冀地区空气质量及影响因素分析

基于统计学和GIS方法对京津冀地区2013—2017年间空气质量指数（AQI）分布情况及影响因素进行分析，探究城市发展对空气质量的影响。结果表明：京津冀地区空气质量大体趋势由北向南逐渐恶化，可宏观对比5年的变化，污染程度逐年减弱；PM10为首要污染物所占的天数比例最高，O3为首要污染物所占的天数比例逐年增加；气温、风速与AQI呈负相关，而相对湿度、气压与AQI不同地区正负关系不同；空气质量与经济增长的环境库兹涅茨曲线为倒N型。     

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。     

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。     

成渝地区一次区域重污染过程来源解析及减排效果研究

基于嵌套网格空气质量预报模式(NAQPMS)及耦合的污染来源追踪模块模拟2017年12月16日至2018年1月3日成渝地区一次区域重污染过程,定量解析成渝地区主要城市PM2.5来源,评估过程中应急减排的成效。结果表明,天气静稳和风向辐合是造成此次重污染过程的重要因素,污染峰值阶段,成渝地区多个城市PM2.5日均质量浓度超过150μg/m3,达到重度污染级别。污染过程中,成都市PM2.5本地排放的贡献率为42%,眉山和德阳贡献率将近30%;重庆市PM2.5本地排放的贡献率为60%,外来输送以湖北、湖南和其他地区为主,贡献率为24%,成都和重庆市的工业源和交通源的贡献最大。区域联防联控应急减排对成渝各城市空气质量改善效果显著,成渝地区PM2.5浓度降低率为5%~11%,对于未实施应急预警方案的地区(如眉山市)受周边城市减排影响,浓度降低可达6%。     

2017年上半年北京市及周边地区空气质量特征分析

依托北京市、廊坊市和保定市高密度的地面空气质量监测、气象要素监测以及PM_2.5化学组分监测和后向轨迹分析等手段，对2017年上半年三地的空气质量进行分析。研究发现：三地中北京市空气质量较好，保定市较差。分污染物来看，保定市SO₂浓度水平明显高于廊坊市和北京市，颗粒物PM₁₀和PM_2.5也呈现保定市最高、北京市最低的规律。从污染物日变化来看，CO、SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5呈双峰型分布，O₃呈单峰型分布。从区域整体分布规律来看，PM_2.5和SO₂呈现明显的"南高北低"特征。PM_2.5化学组分分析结果表明：1—4月燃煤对该区域空气质量的影响较大，5—6月机动车排放的影响更为凸显。后向轨迹分析结果表明：在2017年上半年到达北京市的气流中有24%来自于北京市南部，且这些气流多为低空传输，表明区域传输对于北京市空气质量具有一定的影响。     

中国北方地区采暖期颗粒物污染现状

分析了2013—2016年冬季采暖期与非采暖期中国北方地区颗粒物污染现状及时空变化特征。结果表明:中国北方地区空气污染比较严重,采暖期尤为突出。2016年,中国北方地区重度及以上污染天数比例超过10%,采暖期优良天数比例较非采暖期下降22.8%,重度及以上污染天数比例升高10.1个百分点。颗粒物浓度呈现明显的冬季高、夏季低的特点,最高值一般出现在12月至次年1月,最低值一般出现在7—9月。2013—2016年,北方地区空气质量呈较为明显的改善趋势,PM_(10)和PM_(2.5)浓度总体呈下降趋势,但2014年以来采暖期同期比较显示,PM2.5浓度呈缓慢升高趋势,采暖期空气污染形势十分严峻。颗粒物浓度呈现明显的空间分布规律,采暖期石家庄、保定、衡水、邢台、邯郸、安阳等城市为京津冀区域污染最严重的城市。     

APEC期间京津冀及周边地区PM2.5中碳组分变化特征及来源

在APEC会议期间和会期之后,分别采集北京、天津、石家庄、保定、济南5个采样点的PM2.5样品,通过分析碳组分的变化特征,研究京津冀地区污染物减排的影响以及减排后各指标的变化特征,分析大气颗粒物中碳气溶胶的可能来源。采用重量法测定组分中PM2.5的含量,利用热/光碳分析仪测定组分中OC、EC的含量,结果表明,由于采取了污染源减排措施,会议期间PM2.5、OC、EC的质量浓度均低于会期之后;会议期间和会期之后OC与EC均表现出了较好的相关性,r2为0.789~0.983,说明OC与EC的排放源基本相同;会议期间OC/EC为3.11~3.62,表明含碳气溶胶的来源主要是机动车排放,同时也存在一定的燃煤排放,会期之后为3.08~6.10,表明燃煤的排放在碳气溶胶中的比重明显增加,另外OC/EC也表明APEC会议期间和会期之后二次有机碳在各采样点均普遍存在。     

济南市大气颗粒汞的浓度特征及污染来源解析

为了解冬季采暖对济南市大气PM_2.5中汞浓度的影响,在济南市城郊开展了为期超过两年的PM_2.5样品采集工作,共计采集有效样品481个,测定并分析其中的颗粒汞(PHg)浓度和汞含量变化特征。结果表明,济南市大气PHg在采暖期的浓度均值为583.1 pg/m³,约为非采暖期的1.4倍,在国内外城市中处于中等偏上水平。济南市大气PM_2.5对PHg具有极强的富集能力,且在采暖期更强,可能与燃煤等活动排放了更多的超细颗粒物有关。在采暖期,大气PHg浓度主要受煤炭燃烧源和交通排放源影响,两者分别贡献了总方差的39.2%和16.7%;在非采暖期,气象条件季节性变化、交通排放源、煤炭燃烧源的影响显著,三者分别贡献了总方差的32.4%、15.8%、12.0%。高浓度PHg主要来源于分布在采样站点东北偏东方向上的众多燃煤工业企业。此外,济南市大气PHg还主要受来源于鲁西南地区的区域污染气团的影响,途经污染较重的京津冀地区的污染气团对济南市PHg浓度也有较大贡献。在非采暖期,济南市PHg还受到来自东南和西南方向的清洁海洋气团的显著影响。     

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...     

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。     

杭州市大气PM2.5和PM10污染特征及来源解析

2006年在杭州市两个环境受体点位采集不同季节大气中PM_2.5和PM₁₀样品,同时采集了多种颗粒物源类样品,分析了其质量浓度和多种化学成分,包括21种无机元素、5种无机水溶性离子以及有机碳和元素碳等,并据此构建了杭州市PM_2.5和PM₁₀的源与受体化学成分谱;用化学质量平衡(CMB)受体模型解析其来源。结果表明,杭州市PM_2.5和PM₁₀污染较严重,其年均浓度分别为77.5μg/m³和111.0μg/m³;各主要源类对PM_2.5的贡献率依次为机动车尾气尘21.6%、硫酸盐18.8%、煤烟尘16.7%、燃油尘10.2%、硝酸盐9.9%、土壤尘8.2%、建筑水泥尘4.0%、海盐粒子1.5%。各主要源类对PM₁₀贡献率依次为土壤尘17.0%、机动车尾气尘16.9%、硫酸盐14.3%、煤烟尘13.9%、硝酸盐粒8.2%、建筑水泥尘8.0%、燃油尘5.5%、海盐粒子3.4%、冶金尘3.2%。     

石家庄市大气颗粒物元素组分特征分析

为研究石家庄市大气颗粒物的污染特征及其来源,于2013年4—5月在主城6区分别采集TSP、PM10和PM2.5颗粒物样品,利用ICP-MS分析其中的22种元素浓度。结果表明,石家庄市城区Ca、Fe元素在各粒径颗粒物中含量都较高,PM2.5中的S、K含量较高,PM10和TSP中Mg、Al的浓度相对较高。颗粒物的主要来源为燃煤尘、道路尘和建筑尘,TSP、PM10和PM2.5具有较好的统计相关性和同源性。     

北京地区不同季节PM2.5和PM10浓度对地面气象因素的响应

利用2013年1月—2014年12月北京地区PM_(2.5)和PM_(10)监测数据和同期近地面气象观测数据,采用非参数分析法(Spearman秩相关系数)研究了北京地区PM_(2.5)和PM_(10)的浓度对不同季节地面气象因素的响应。结果表明:北京地区大气颗粒物浓度水平具有明显的季节特征,冬季大气颗粒物污染最严重,夏季最轻。不同季节影响颗粒物浓度水平的气象因素各不相同,其中风速和日照时数为主要影响因素。PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度对气象因素变化的响应程度也有较大区别,PM_(2.5)/PM_(10)比值冬季最高,PM_(2.5)影响最大,春季最低,PM_(10)影响最大。这些结论可对制订科学有效的大气污染控制策略提供参考。     

西宁市城区冬季PM2.5和PM10中有机碳、元素碳污染特征

2014年11月—2015年1月对西宁市冬季开展PM_(2.5)和PM_(10)的连续监测。利用DRI 2001A型热光碳分析仪(美国)对有机碳和元素碳进行分析,结果表明:西宁市冬季PM_(2.5)和PM_(10)中碳气溶胶所占比例分别为33.13%±6.83%、24.21%±6.27%,说明碳气溶胶主要集中在PM_(2.5)中;OC/EC值均大于2,说明西宁市大气中存在二次污染;SOC占PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度比例分别为46.50%和57.40%,PM_(2.5)中SOC浓度占PM_(10)中SOC浓度的61.88%,说明SOC主要存在于PM_(2.5)中,且SOC形成的二次污染和直接排放的一次污染都是西宁市碳气溶胶的主要来源;与其他城市比较发现,西宁市冬季PM_(2.5)中的碳气溶胶含量普遍高于其他城市,PM_(10)中OC质量浓度相对其他城市较高,EC质量浓度偏低;OC和EC的相关性不显著,说明来源不统一;进一步对OC和EC各组分质量浓度进行分析知,西宁市冬季碳气溶胶主要来源于机动车汽油排放、燃煤和生物质燃烧。