临汾市大气污染物的时间分布特征与源区分析

多年来，临汾市多次名列我国生态环境部公布的空气质量最差的重点城市之列，对其大气污染的时间分布特征和潜在源区进行分析对其环境管理与污染防治具有重要意义。利用2015—2019年临汾市5个国控空气环境质量监测站点的6种空气污染物(SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5和PM₁₀)浓度数据和气象观测数据，使用HYSPLIT模型研究了该市空气污染物的时间变化特征、轨迹输送特征和可能的来源。结果表明，PM_2.5和PM₁₀的年均浓度均超过了《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)Ⅱ级标准，SO₂仅在2016—2017年超过该标准，其余3种污染物的年均浓度均低于该标准。6种污染物2015—2019年的月均浓度的变化特征表现为O₃浓度呈以6、7月为中心的近似正态分布，SO₂、NO₂和CO以及PM_2.5和PM₁₀浓...     

2016年长沙市环境空气质量的“周末效应”及“假日效应”

通过获取2016年长沙市连续在线观测得到的PM₁₀、PM_2.5、NO₂、O₃、CO和 SO₂逐时浓度资料，对工作日、周末、节假日（尤其是春节）的空气质量优良天数、污染物浓度变化特征进行对比分析，长沙市2016年6项污染物均表现出一定的"周末效应"现象，周末日平均浓度均低于工作日及全年的日平均浓度，其中PM_2.5最为明显；PM₁₀和PM_2.5浓度均星期一最高，星期六最低，CO和 SO₂浓度周末也均处于相对最低水平，NO₂和O₃在周末的平均浓度略低于工作日水平或与其持平。国庆假期，由于城区人口、车辆减少，长沙大气环境质量相对较好，而春节假期，由于受到烟花爆竹集中燃放的影响，PM₁₀、PM_2.5和SO₂浓度远超过全年平均水平，这在一定程度上说明人类活动对污染物浓度及大气环境质量变化具有一定的影响力。     

2001—2020年合肥市空气质量变化趋势研究

为系统分析合肥市长时间序列空气质量变化特征,对合肥市2001—2020年SO₂、NO₂和PM₁₀,以及2013—2020年CO、O₃和PM_2.5的浓度特征开展研究。采用Mann-Kendall(M-K)时间趋势检验法分析了6项污染物的时间变化规律,同时考虑了人为活动对污染物小时浓度的影响。结果表明,PM_2.5和O₃是目前影响合肥市空气质量的首要污染物。2014年以来,合肥市PM₁₀、PM_2.5、CO和SO₂年均浓度均呈逐年下降趋势,但NO₂和O₃污染有加剧趋势。合肥市SO₂和颗粒物浓度表现为冬春季节高、夏秋季节低;O₃浓度变化趋势与之相反;NO₂和CO浓度呈秋冬季节高、春夏季节低。     

基于不同时间尺度综合指数贡献率的攀枝花市大气污染特征分析

选取2016—2022年攀枝花市环境空气质量监测数据，基于年度、季度、月度、小时时间尺度评价环境空气质量综合指数贡献率。结果表明，攀枝花市污染类型已由传统的单一工业型污染转变为复合型污染，且污染物在不同时间尺度下的分布特征明显。从季度尺度来看，第一季度细颗粒物(PM_2.5)综合指数贡献率较大，第二和第三季度臭氧(O₃)综合指数贡献率较大，第四季度二氧化氮(NO₂)及PM_2.5综合指数贡献率较大。从月度尺度来看，O₃在3—8月的贡献较大，PM_2.5、NO₂、可吸入颗粒物(PM₁₀)、一氧化碳(CO)、二氧化硫(SO₂)在1—2月及11—12月的贡献较大。从小时尺度来看，O₃在13—19点贡献较大，PM₁₀、PM_2.5、CO在8—13点贡献较大，SO₂在9—13点贡献较大，NO₂在8—1...     

不同气团来源对广州细颗粒物理化特性的影响

利用2006年7月广州细颗粒物质量浓度、数谱分布与化学组成的观测数据与气团后向轨迹聚类分析结果,系统分析了不同气团来源对广州细颗粒物理化特性的影响。观测期间,广州气团来源可分成来自远海、近海、西面陆地和北面陆地4种类型。细颗粒物总数浓度水平在4种类型中基本相当。当气团来自远海时,二次转化影响较小,PM2.5质量浓度较低,颗粒物数浓度从大到小依次为老化爱根核模态新鲜爱根核模态度积聚模态;受到海洋气团的影响,Cl-在PM2.5中比例为4种类型中最大。气团来自近海时,颗粒物二次生成与老化现象突出,数谱峰值出现在积聚模态,而其他类型出现在爱根核模态;SO2-4、OC与NO-3之和在PM2.5中的比例大于50%,为4种类型中最高。气团来自西面陆地和北面陆地时,细颗粒物受陆地传输老化气团和本地来源影响均较明显。来自北面陆地时,250 nm以上颗粒物数浓度明显升高,是PM2.5平均浓度远高于其他类型的直接原因之一。     

2014—2018年洛阳市大气污染变化特征及影响因素研究

研究采用空气质量指数法对2014—2018年洛阳市大气污染变化特征进行了分析,构建了空气污染物浓度的影响指标体系,采用灰色关联法研究了空气污染物浓度与影响因子之间的关联度,得到了影响空气污染物浓度的主要指标因子,并提出了改善洛阳市空气质量的措施。结果表明:洛阳市空气质量指数类别主要为良和轻度污染。2014—2018年空气质量为优良的天数主要出现在春季、夏季和秋季,重度污染和严重污染主要出现在冬季。2018年PM₁₀、PM_2.5、NO₂、SO₂和CO这5项污染物浓度随时间变化呈"V"型,污染主要集中在1—5月和11—12月。O₃浓度随时间变化呈倒"V"型,污染主要集中在4—9月。研究期内PM_2.5、PM₁₀和O₃是主要污染物。市区总人口、工业(综合)能源消耗量、人均生产总值、城市机动车总数、城市房屋施工面积、人均公园绿地面积、建成区绿化覆盖率和一般工业固体废物产生量等8项指标因子与PM_2.5、PM₁₀和O₃的浓度表现出高关联度或较高关联度。     

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%。     

天津市北辰区大气污染物小尺度精细化源排放清单

以天津市北辰区空气站周边3 km为研究对象,基于拉网式实地调查,获得该地区2016年各类典型行业污染源详细的活动水平数据,以环境保护部发布的"清单编制技术指南"为参考,建立了2016年天津市北辰区空气站周边3 km大气污染源排放清单。结果表明:2016年天津市北辰区空气站周边3 km大气污染源的排放总量PM_(10)为431.28 t、PM_(2.5)为147.94 t、SO_2为48.67 t、CO为1 395.39 t、NO_x为469.52 t、VOCs为305.66 t;PM_(10)和PM_(2.5)的最大排放源是工地,贡献率分别为25.49%、15.16%;SO_2的最大排放源是散煤,贡献率为49.36%;CO和NO_x的最大排放源是道路机动车,贡献率分别为45.85%、53.89%;VOCs的最大排放源是制造业企业,贡献率为48.80%。天津市北辰区改善空气质量应从控煤、控尘、控车3个方面入手。     

哈大绥城市“十三五”期间大气环境容量分析

根据2016—2020年哈尔滨市、大庆市、绥化市(以下称哈大绥)国控环境空气自动监测站的SO₂、NO₂、PM_2.5监测资料,统计年鉴中行政区划、污染物排放及气象等监测数据,分析哈大绥区域环境空气质量的变化趋势和测算因子,采用A值法核定了哈大绥区域SO₂、NO₂、PM_2.5的大气环境容量。结果表明:哈大绥SO₂、NO₂、PM_2.5 3项污染物采暖季的大气环境容量均呈逐年递增趋势。通过计算环境承载能力发现,哈大绥SO₂、NO₂、PM_2.5 3项污染物在非采暖季均具有高承载能力,哈大绥非采暖季环境容量高于采暖季。哈尔滨的个别污染物仍然处于临界超载状态,为减少重污染天气,应进一步削减采暖季污染物排放量。     

Air Pollution Concentrations of PM2.5, PM10 and NO2 at Ambient and Kerbsite and Their Correlation in Metro City – Mumbai

Ambient concentrations of PM_2.5 and PM₁₀ are of concern with respect to effects on human health and environment. Increased levels of mortality and morbidity have been associated with respirable particulate air pollution. In India, it is not yet mandatory to monitor PM_2.5 levels therefore very limited information is available on PM_2.5 levels. To understand the fine particle pollution and also correlate with PM₁₀ which are monitored regularly in compliance with ambient air quality standards. This study was carried out to monitor PM_2.5, PM₁₀, and NO₂ for about one year in a residential cum commercial area of Mumbai city with a view to understand their correlation. The average PM_2.5 concentration at ambient and Kerbsite was 43 and 69 μg/m³. The correlation coefficients between PM_2.5 and PM₁₀ at ambient and Kerbsite were 0.83 and 0.85 respectively thus indicating that most of the PM_2.5 and PM₁₀ are from similar sources. TSP, PM₁₀ levels exceeded Central Pollution Control Board(CPCB) standard during winter season. PM_2.5 levels also exceeded 24 hourly average USEPA standard during winter season indicating unhealthy air quality.     

烟花爆竹禁燃对春节期间东北地区空气质量影响评估

利用2015—2017年春节期间东北地区主要大气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO和O3)质量浓度监测资料及相应气象因子(温度、湿度、风速和气压)观测资料,分析了春节期间烟花爆竹禁燃对东北地区空气质量的影响。结果表明:随着东北地区主要城市禁燃力度的增强,空气质量逐年提升,PM_(2.5)和SO_2浓度逐年大幅度下降。禁燃可明显降低城区PM_(2.5)浓度,而由于春节期间污染源整体减少,城区和城郊监测点PM_(2.5)浓度值差异减小。烟花爆竹对PM_(10)和PM_(2.5)浓度影响高于对气体污染物SO_2、NO_2和CO的影响。此外,气象条件对东北地区春节期间禁燃改善空气质量的效果也有明显影响。因此,结合春节期间的气象条件,在东北地区实施禁燃政策动态调整非常必要。     

环境空气质量新标准对珠三角区域站空气质量评价的影响

利用粤港珠三角区域空气质量监控网中天湖、金果湾与万顷沙3个区域站2010年全年SO₂、NO₂、PM₁₀、O₃、PM_2.5与CO自动监测的数据,分析了实施环境空气质量新标准(GB 3095—2012)对这3个子站空气质量评价的影响。研究发现,若采用新标准,万顷沙的NO₂、PM₁₀和PM_2.5年均浓度将不同程度超标。这3个子站空气质量达标率下降7~28个百分点,空气污染指数从91%~99%下降至63%~91%;O₃的引入是导致空气质量达标率下降的最主要的原因;O₃将取代PM₁₀成为最主要的首要污染物,出现频率大于50%,且O₃(8 h)平均浓度的影响大于O₃ (1 h)浓度的影响。PM_2.5的纳入也是导致空气质量达标率下降的重要因素,其超标率为3%(金果湾)~16%(万顷沙)。NO₂标准的收严未对天湖与金果湾空气质量评价造成影响,但导致万顷沙NO₂的超标率从2%上升至10%,且NO₂作为首要污染物的比例达24%。     

Distribution of PM2.5 and PM10-2.5 in PM10 Fraction in Ambient Air Due to Vehicular Pollution in Kolkata Megacity

This research paper aims at establishing baseline PM₁₀ and PM_2.5 concentration levels, which could be effectively used to develop and upgrade the standards in air pollution in developing countries. The relative contribution of fine fractions (PM_2.5) and coarser fractions (PM_10-2.5) to PM₁₀ fractions were investigates in a megacity which is overcrowded and congested due to lack of road network and deteriorated air quality because of vehicular pollution. The present study was carried out during the winter of 2002. The average 24h PM₁₀ concentration was 304 μg/m³, which is 3 times more than the Indian National Ambient Air Quality Standards (NAAQS) and higher PM₁₀ concentration was due to fine fraction (PM_2.5) released by vehicular exhaust. The 24h average PM_2.5 concentration was found 179 μg/m³, which is exceeded USEPA and EU standards of 65 and 50 μg/m³ respectively for the winter. India does not have any PM_2.5 standards. The 24 h average PM_10-2.5 concentrations were found 126 μg/m³. The PM_2.5 constituted more than 59% of PM₁₀ and whereas PM₁₀-PM_2.5 fractions constituted 41% of PM₁₀. The correlation between PM₁₀ and PM_2.5 was found higher as PM_2.5 comprised major proportion of PM₁₀ fractions contributed by vehicular emissions.     

中国主要城市疫情管控期间大气环境改善效应研究

利用我国31个省会(省府)城市、直辖市站点大气污染物数据,对全国主要城市2020年新冠疫情管控期间以及复工复产后的大气污染状况进行统计学分析。结果表明:叠加疫情管控影响,相比往年,2020年春节假期前后全国主要城市整体上PM₁₀、NO₂、SO₂、CO平均质量浓度降幅分别达到22.46%、60.13%、13.71%、17.64%;疫情管控期间全国主要城市PM_2.5与PM₁₀偏相关系数为0.952,PM_2.5与SO₂、NO₂、CO的偏相关系数分别为0.705、0.791、0.831。复工复产初期相较疫情管控期间仅有NO₂平均质量浓度上升;随着复工复产进程深入,PM₁₀、SO₂、NO₂平均质量浓度则均有大幅度上升。采暖区SO₂和CO平均质量浓度在疫情管控期分别为非采暖区的2.6倍及1.6倍,两大区域在复工复产后各大气污染物质量浓度变化情况有所差异,也反映出采暖区与非采暖区的大气污染情况的不同。     

北京市高海拔地区百花山空气质量状况及与市区的差异性研究

对北京市远郊百花山(海拔1300 m)2007—2017年大气常规6项污染物数据进行了分析,并与代表市区的国控站点均值数据进行了比较。研究发现,百花山SO2、CO、PM2.5浓度为国控站点浓度的35.5%~35.7%,NO2、PM 10、O 3浓度分别为国控站点浓度的14.0%、41.5%、185.5%。11年间,百花山6项常规污染物浓度逐年降低。2013—2017年,百花山PM2.5浓度年均降速为11.4%,低于国控站点13.3%的年均改善水平。百花山和国控站点在污染物季节变化趋势上基本一致,秋季颗粒物浓度差异最大,春季差异最小。百花山6项污染物的日变化峰谷比值为1.21~1.44,其差异小于国控站点。各项污染物浓度在18:00出现峰值,认为主要受城区远距离传输影响。2013—2017年,百花山共出现5个PM2.5重污染天,5级以上重污染小时数为442 h,国控站点有2%的重污染小时与百花山同步。     

杭州市大气污染物排放清单及特征

以杭州市区为研究区域,通过调查整合多套污染源数据库及其他统计资料,研究文献报道及模型计算的各种污染源排放因子,获得杭州市区各行业PM10、PM2.5、SO2、NOx、CO、VOCs、NH3等污染物的排放量,建立了杭州市区2010年1 km×1 km大气污染物排放清单。结果表明,2010年杭州市区PM10、PM2.5、SO2、NOx、CO、VOCs和NH3的排放总量分别为7.96×104、4.02×104、7.23×104、8.98×104、73.90×104、39.56×104、3.32×104t。从排放源的行业分布来看,机动车尾气排放是杭州市区大气污染物最重要排放源之一,对PM10、PM2.5、NOx、CO和VOCs的贡献分别达到14.4%、27.1%、40.3%、21.4%、31.1%。道路扬尘、电厂锅炉、工业炉窑、植被、畜禽养殖对不同污染物分别有着重要贡献,道路扬尘对PM10和PM2.5的贡献分别为44.6%和20.0%、电厂锅炉对SO2和NOx的贡献分别为37.0%和25.7%、工业炉窑对CO的贡献为41.5%、植被排放对VOCs的贡献为27.1%、畜禽养殖对NH3的贡献为76.5%。从空间分布来看,萧山区和余杭区对SO2、NH3和植被排放BVOC的贡献要显著高于主城区;而主城区机动车对PM2.5、NOx和VOCs的贡献分别达到36.3%、56.0%和47.4%,较市区范围内显著增加,表明机动车尾气排放已成为杭州主城区大气污染最重要的来源之一。     

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。     

北京市典型重污染过程中PM2.5载带水溶性无机离子污染特征分析

为研究北京地区冬季PM_(2.5)载带的水溶性无机离子组分污染特征,2013年1月在中国环境科学研究院内采用在线离子色谱(URG-9000B,AIM-IC)对PM_(2.5)中水溶性无机离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl~-、NH_4~+、Na~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+))进行监测与分析。结果表明,采样期间总水溶性无机离子(TWSI)浓度为61.0μg/m~3,其中二次无机离子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+(SNA)占比达72.3%,在PM_(2.5)中占比为40.29%,表明北京市PM_(2.5)二次污染严重。重污染天[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]表明,固定源污染较移动源更为显著。三元相图表明,在空气质量为优的情况下,NH_4~+(在SNA中占比为30.3%~65.5%,下同)主要以NH_4NO_3的形式存在,较少比例以(NH_4)_2SO_4存在;严重污染时,NH_4~+(47.3%~77.9%)主要以(NH_4)_2SO_4形式存在,其次以NH_4NO_3的形式存在,其余的NH_4~+以NH_4Cl的形式存在。[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]日变化表明,早、晚机动车高峰影响北京重污染发生。     

黑龙江省“十三五”时期生态环境质量变化及趋势预测

以黑龙江省生态环境监测网监测结果为基础,总结归纳了"十三五"期间黑龙江省生态环境质量变化特征,并采用随机森林和GM(1,1)预测模型对"十四五"期间黑龙江省生态环境质量状况进行了预测。结果表明:"十三五"期间,黑龙江省环境空气、水环境和声环境质量全面好转。其中,环境空气主要污染物PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO的年均质量浓度均呈现出明显下降的趋势,"哈大绥"重点区域PM₁₀、SO₂、NO₂和CO年均质量浓度呈现下降趋势。地表水水质总体呈波动变化趋势,水质状况均为轻度污染。"十四五"期间,黑龙江省生态环境质量将处于稳中向好的趋势。环境空气主要污染物及地表水主要污染指标年均质量浓度均呈现明显的下降趋势,道路交通声环境质量也将得到进一步改善。     

西藏自治区“十二五”和“十三五”环境空气质量变化特征

"十二五"以来中国先后颁布了一系列大气污染防治政策并实施相应的大气污染治理措施以提高环境空气质量。为研究西藏自治区"十二五"(2011-2015年)和"十三五"(2016 -2020年)时期环境空气质量变化状况,评估大气污染防治措施实施效果,笔者对2011-2020年西藏自治区7个城市(地区)主要大气污染物浓度和优良天数比例变化进行分析。结果表明:随着一系列大气污染防治措施的实施,西藏自治区环境空气质量显著提升,与"十二五"时期相比,"十三五"时期西藏自治区年平均优良天数比例由97.5%±2.0%提升至99.3%±0.4%,SO₂、 NO₂、 PM₁₀、 PM_2.5浓度年均值和CO 浓度第95百分位数均呈下降趋势,其中CO、PM₁₀和PM_2.5浓度下降幅度较大,O₃日最大8h滑动平均值第90百分位数略有上升。西藏自治区环境空气质量与人口、经济发展程度呈负相关关系。受污染源排放、气象条件和区域传输等因素影响,西藏自治区O₃浓度春、夏季较高,而其余污染物浓度冬季较高。