西安市环境空气PM2.5污染现状及对策初探

文章通过对西安市城市环境空气PM_2.5试点监测数据深入分析，初步摸清了区域PM_2.5污染水平及分布规律，提出了污染防治对策和建议，对现阶段的环境空气PM_2.5污染防治有着重要的参考价值。     

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。     

不同区域城市空气O3和PM2.5累积速率时序模型

利用2017—2018年全国7个区域10个典型城市环境空气O₃和PM_2.5浓度数据，统计污染物累积速率，进而采用回归方法拟合污染物浓度及其累积速率的时间序列模型，分析不同区域污染物时序变化特征差异。结果表明：不同区域O₃浓度时序曲线拟合程度总体高于PM_2.5，石家庄O₃拟合程度最高，西安PM_2.5拟合程度最高。以07：00、14：00分别作为O₃、PM_2.5模拟起点是24 h中的最优模型。不同城市夏季O₃小时浓度时序变化曲线均为单峰形态，O₃浓度及累积速率峰值出现时间可能由城市所处经度决定，太原O₃累积最快，西安O₃消解最快。各城市间冬季PM_2.5小时浓度及其累积速率时序变化曲线形态差异较大，沈阳PM_2.5累积和消解均最快。与浓度相比，城市环境空气O₃和PM_2.5累积速率与光照、扩散条件等有更好的时间相关性。     

2013-2017年京津冀区域PM2.5浓度变化特征

利用2013-2017年京津冀区域13个城市PM_2.5监测数据，综合探讨了该区域PM_2.5浓度的时空变化特征。结果表明：京津冀区域PM_2.5污染整体较重，但治理成效显著，2013-2017年区域PM_2.5年均质量浓度分别为106、93、77、71、64 μg/m³，完成《大气污染防治行动计划》PM_2.5浓度下降25%左右的目标；13个城市PM_2.5浓度各百分位数总体呈现下降趋势，且随百分位数增大而下降速率加大，PM_2.5年均质量浓度平均每年下降10.6 μg/m³，污染严重的太行山沿线城市邢台、石家庄、邯郸3个城市平均每年分别下降20.3、16.1、13.9 μg/m³；京津冀区域PM_2.5重度污染天数比例分别为19.9%、16.6%、9.5%、9.0%、7.0%，呈下降趋势。2013-2017年京津冀区域PM_2.5平均质量浓度与非重度污染天相比升高19 μg/m³，PM_2.5重度污染天平均质量浓度较非重度污染天时高244.4%。     

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%。     

郑州市大气PM2.5的污染特征及源解析

为全面解析郑州市环境空气PM_2.5的化学特征及来源,按照城市功能分区的差异,在郑州市沿主导风向选择4个监测点位,采用大流量采样器分别在采暖季和非采暖季采集40个PM_2.5样品。监测数据表明,郑州市环境空气PM_2.5在采暖季和非采暖季的浓度范围均值高达197、173μg/m³,已属于严重污染;PM_2.5成分分析结果表明,Zn、Pb、Cu、Mn等是PM_2.5中的主要污染元素,其富集系数分别为110、94.9、10.9和5.0;主成分分析结果表明,建筑扬尘、土壤尘及道路扬尘、汽车尾气、煤炭燃烧是郑州市PM_2.5的主要来源,其累计贡献率超过90%。     

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。     

安徽省2017—2018年PM2.5浓度时空分异特征

以2017—2018年安徽省133个空气质量监测站（国控点66个,省控点67个）228万条PM_2.5质量浓度数据为基础,基于空间自相关和地统计方法对该区PM_2.5浓度的时空分异特征进行分析。结果显示：安徽省年平均PM_2.5质量浓度为49.63 μg/m³,88%的监测站点PM_2.5质量浓度超过国家环境空气质量标准二级限值;PM_2.5浓度呈现明显的冬季高、夏季低、春秋季适中的特征,日变化曲线呈双峰结构,峰值在09：00和22：00前后,低值在16：00—17：00;全省PM_2.5浓度全局Moran指数为0.673 6,月度指数为0.389 6~0.745 6,均表现为空间聚集性,且冬季PM_2.5浓度的空间聚集性更强;局部空间自相关指数表明全省PM_2.5浓度呈西北高-高集聚、东南低-低集聚的特点,低值集聚区稳定在黄山市及其周边;全省PM_2.5浓度总体表现为由北向南递减的趋势,但受局部地形的影响,PM_2.5浓度在西部大别山和皖南山区出现明显的下降趋势。研究结果综合了国控点和省控点监测数据,更加详细地表征区域PM_2.5浓度的时空分异特征,为该区实施有效的环境污染防控提供重要参考。     

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。     

西安市大气颗粒物PM2.5与降水关系的探讨

对西安市2011年的降水及PM_2.5进行采样，并对其进行了pH及无机水溶性离子测定。结果表明，西安市酸雨的污染类型以硫酸型污染为主，连续性降水对大气颗粒物的去除效果明显，pH随降水量的增加而减小。对采样日降水前和降水后3 h的PM_2.5监测结果表明降水对PM_2.5质量浓度与其中的离子有一定去除作用。西安市的PM_2.5呈酸性，并且与降水的pH有着很好的相关性；另外降水前PM_2.5的质量浓度、SO₄^2-浓度与降水pH呈负相关，NO₃^-与降水pH的相关性不明显。近几年PM_2.5和降水中的SO₄^2-/NO₃^-当量值变化趋势表明西安市大气污染已步入煤烟和机动车尾气混合型污染类型，且机动车污染对大气污染和酸雨的贡献比例有所增加。     

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PM2.5与PM10污染趋势及相关性分析

对2014—2016年齐齐哈尔市PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度的时间变化特征进行简要分析,并探究PM_(2.5)/PM_(10)以及PM_(2.5)与PM_(10)的相关性。结果表明:2014—2016年齐齐哈尔的PM_(2.5)与PM_(10)的年均质量浓度分别为36.7、62.9μg/m~3,且呈逐渐下降趋势;冬季的PM_(2.5)与PM_(10)浓度最高,秋季次之,春季与夏季相对较低;2014—2016年PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度月变化趋势基本相同,整体呈现2—6月逐渐下降,9—11月逐渐上升的规律;PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度的日变化均呈双峰现象;对PM_(2.5)与PM_(10)进行线性拟合,相关系数为0.896 3。同时,残差分析也说明两者拟合情况良好,四季相关系数为r_(秋季)(0.982 2)r_(冬季)(0.964 4)r_(夏季)(0.943 9)r_(春季)(0.829 6);2014—2016年PM_(2.5)/PM_(10)平均值为55.27%,大气颗粒物PM_(2.5)的贡献率高达一半以上。     

南充市大气PM10与PM2.5排放清单及特征

以四川省南充市为研究区域,通过实地调研、现场测试及结合统计年鉴等获得数据,采用排放因子法计算南充市2014年大气PM_(10)、PM_(2.5)排放量并建立排放清单。结果表明,南充市2014年扬尘源、移动源、生物质燃烧源、化石燃料固定燃烧源、工艺过程源排放总量PM_(10)分别为85 187、1 777、9 175、2 417、3 519 t,PM_(2.5)分别为16 093、1 619、7 322、914、1 585 t,PM_(10)贡献率分别为83.5%、1.7%、9.0%、2.4%、3.4%,PM_(2.5)贡献率分别为58.4%、5.9%、26.6%、3.3%、5.8%。城市区域扬尘源、生物质燃烧源、移动源、化石燃料固定燃烧源、工艺过程源对PM_(10)贡献分别为60.0%、12.5%、6.3%、8.6%、12.5%,对PM_(2.5)贡献分别为41.8%、21.6%、14.4%、8.1%、14.1%。南充市2014年大气PM_(10)、PM_(2.5)排放源总量和贡献率以及区域空间分布特征均存在差异。     

苏州大气颗粒物PM2.5和PM10质量浓度异常“倒挂”现象的成因及影响分析

为深入研究PM_2.5和PM₁₀质量浓度异常“倒挂”现象的成因及影响，在苏州市相城区国控点开展比对监测分析，回顾性分析了2016—2020年苏州全部国控点颗粒物浓度数据。苏州市相城区国控点PM_2.5浓度的比对分析结果表明：该国控点频繁出现PM_2.5浓度高于其他国控点PM_2.5浓度和高于该站点PM₁₀浓度(“倒挂”率高达34%)的“双高”现象，PM_2.5平均浓度比其他9个国控点高12.5%～37.2%,比位于同一站点的备用监测仪器(“倒挂”率为0)高38.1%。2016—2020年，苏州全部国控点“倒挂”时间的总体趋势都是逐年递增，且集中发生在相对湿度较高的20:00至次日07:00。这5年间各国控点PM_2.5浓度异常偏高导致的异常“倒挂”现象对全市年均浓度产生的正误差分别为1.6%、2.8%、6.0%、6.2%和4.1%,基本呈现出逐年递增的趋势。上述结果表明：苏州PM_2.5浓度偏高是由动态加...     

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。     

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。     

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。     

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。