春季一次典型沙尘天气对南京市空气质量影响研究

2016年5月6日—8日南京市经历了一次由沙尘影响的重污染过程,在此期间对南京城区的PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(2.5)化学组分、消光系数、退偏振比等参数进行连续观测,结合HYSPLIT后向轨迹模拟对此次过程作相关分析。结果表明:此次沙尘为典型的北方传输影响,传输方向为西北至东南,受其影响南京市空气质量一度达到重度污染;PM_(2.5)中Ca2+平均质量浓度达1.52μg/m3,高出沙尘过境后2.45倍;近地面至高空1.2 km范围内消光系数值约0.4 km~(-1),退偏振比值达0.4左右,沙尘造成近地面PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度均有升高。     

2021年沙尘天气影响下江苏省空气质量特征分析

对2021年影响江苏省的沙尘天气过程开展研究,分析受影响的时间、区域特征及环境空气质量特征。结果表明,影响江苏省的沙尘天气过程共计13次,全省累计受影响229 d。从时间分布看,沙尘天气过程多发生在1月、3—5月,2月、11月较少,6—10月和12月无沙尘天气过程。从区域分布看,苏北地区受沙尘天气过程影响较显著,受影响天数>20 d的城市均分布于此。受沙尘天气过程影响,且东北偏北风或东北风输送时,可吸入颗粒物(PM_(10))和细颗粒物(PM_(2.5))较易出现小时高值。沙尘过程造成PM_(10)日均质量浓度超标的天数占比为38.0%,造成PM_(2.5)日均质量浓度超标的天数占比仅为12.7%;扣除沙尘天气过程影响后,PM_(2.5)和PM_(10)年均质量浓度分别较扣除前下降1和6μg/m 3,沙尘天气过程对PM_(10)质量浓度的影响大于对PM_(2.5)质量浓度的影响。受沙尘天气过程影响时,环境空气质量为轻度污染及以上级别占比为45.0%,苏北和苏中地区环境空气质量易达到重度污染及以上级别,苏南地区多为良或轻度污染,少有中度污染。沙尘气团远距离传输使得PM_(10)为首要污染物的特征有所削弱,83.8%的受影响天中首要污染物为PM_(10),其余为二氧化氮(NO_(2))或臭氧(O_(3))。     

广州市春季一次沙尘天气过程综合观测

2017年4月21—23日广州市经历了一次远距离传输的沙尘天气过程,为了解沙尘过程对广州市空气质量的影响,基于广州市大气超级站,利用单颗粒气溶胶质谱(SPAMS)、气溶胶激光雷达观测数据并结合HYSPLIT后向轨迹模型分析了沙尘过程细颗粒物组分及污染来源贡献变化和沙尘气溶胶的来源及路径。结果表明:受沙尘过境影响,PM_(10)浓度大幅升高,PM_(2.5)/PM_(10)最小值仅为12.1%;沙尘过境期间影响近地面颗粒物的沙尘高度主要分布在1 km以下区域,近地面颗粒物消光系数均值为100.11 Mm~(-1),探测到最大退偏振比为0.28。SPAMS研究发现沙尘过境期间含硅酸盐颗粒物(SI)的细颗粒物数浓度比例达25.9%,是沙尘过境前的1.4倍;PM_(2.5)中扬尘贡献率明显增大,达到了17.3%,是沙尘过境前的1.9倍。后向轨迹模型HYSPLIT显示此次沙尘为典型的北方沙尘传输,沙尘源自中国西北地区,传输方向为自西北输送至华东地区后,转为东南方向影响广州市。     

一次强沙尘过程对江苏省空气质量的影响研究

2021年3月15—17日,江苏省自北向南经历了一次严重沙尘污染过程,在此期间对连云港和苏州2市的PM_(10)和PM_( 2.5)质量浓度,以及退偏振比参数进行连续观测,结合后向轨迹(HYSPLIT)模型对沙尘气团来向进行分析。结果表明,本次沙尘过程起源于蒙古国南部,起沙之后自西北至东南传输,约24 h后开始影响江苏省。受其影响,江苏省3月16日4市达重度污染,沙尘对苏北和苏南城市影响差异较大,连云港市PM_(10)质量浓度短时高达978μg/m^( 3),近地面至高空2 km退偏振比值达0.3左右,沙尘特征较明显;苏州市受沙尘影响时间较连云港滞后约14 h,PM_(10)质量浓度峰值仅为155μg/m ^(3),以浮尘天气为主。     

基于聚类分析的颗粒物监测网络优化研究

为了优化香港环境监测网络,收集香港14个监测站2011年1月1日至2015年11月30日的颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)的小时数据进行统计分析。对PM_(2.5)进行聚类,并利用日均浓度变化图进行验证,结果表明,可将监测站分为4类(A、B、C、D类),A类位于城市郊区,B类则位于港口附近,且A、B类的PM_(2.5)日变化特征均呈现双峰型分布,峰值分别出现在09:00和21:00。对PM_(10)进行类似分析结果表明,监测站同样可以分为4类,A类位于九龙区,B类则位于港口附近,而且A、B类的PM_(10)日变化双峰分别出现在11:00和20:00左右。说明污染源头及地形的相似致使某些监测站颗粒物浓度的变化出现相同的趋势,导致监测设备的浪费和管理的冗余。建议建立更高效的空气管理系统,将冗余设备转移到其他地区,扩大空气监控区域。对PM_(2.5)/PM_(10)聚类结果表明,将监测站分为4类,B类均属于路边站,C类则位于居民区。同时还发现同类监测站PM_(2.5)/PM_(10)数值变化相同,并且可以用其中一个站的PM_(2.5)和PM_(10)浓度及另一个站的PM_(2.5)或PM_(10)浓度预测PM_(2.5)或PM_(10)浓度,为优化监测资源提供了一种新的思路。     

基于大气超级站观测的2017年5月北京市沙尘天气过程分析

结合常规污染物监测、PM_2.5化学组分监测、激光雷达监测和颗粒物数浓度及粒径监测等手段，对2017年5月影响北京市的一次沙尘天气过程进行分析。结果表明：5月4日凌晨起沙尘天气开始影响北京市，延庆、官园和通州3个站点PM₁₀峰值浓度分别为2 091、2 245、2 590 μg/m³，体现了该次沙尘天气影响程度之重。PM_2.5浓度与PM₁₀变化一致，也达到重度污染的水平。沙尘天气移动路径是沿着区域西北至东南方向。沙尘天气主体从3 km左右的高空进入北京市，随后逐渐渗透至1 km高度以及地面，且沙尘层厚度较高，覆盖了地面至3 km的高度。沙尘天气过程中OM和Ca²⁺组分增幅最大。在沙尘天气影响严重时间段，沙尘天气源与生物质燃烧源比例之和大于50%，最高值为67.6%。沙尘天气过程中颗粒物峰值粒径为0.965~1.037 μm。     

基于WRF-NAQPMS的一次沙尘天气预报评估

为提高沙尘天气的预报准确率,利用ECWMF再分析资料和近地面PM₁₀小时质量浓度监测数据,评估WRFNAQPMS模式对2021年3月15—21日甘肃强沙尘过程的预报能力。结果表明,WRF-NAQPMS能够在一定程度上模拟此次污染过程:WRF对“3· 15”天气系统的模拟与实况整体趋势较为一致,随着预报时效延长,气象模拟场移动偏快,导致沙尘预报场发展偏快、沙尘二次传输影响下游时间提前;近地面风向的局地偏差是导致甘肃中东部地区沙尘浓度出现预报误差的主要气象因素。NAQPMS模式对PM₁₀小时质量浓度的模拟随着预报时效增加和离沙源地距离的增大,预报误差逐步增大:在河西地区,沙尘影响时段和起沙浓度的模拟值均接近监测值,其中嘉峪关、酒泉、张掖的PM₁₀小时质量浓度模拟值与监测值相关系数r>0.8;中部地区城市的沙尘影响时段预报略有偏差,且模拟值低于监测值;受复杂下垫面和气象场预报误差影响,省内其他地区沙尘预报结果参考性较低。     

基于激光雷达和超级站监测的一次沙尘过程分析

利用南京市气溶胶激光雷达网和草场门超级站监测数据,对2022年3月2—3日南京地区一次沙尘污染过程的垂直特征和地面PM_2.5组分变化进行了分析。结果表明,草场门、八卦洲和土桥3处点位的气溶胶激光雷达均观测到消光系数和退偏振比在凌晨至清晨时段有垂直分层现象,说明高空输入的沙尘气团位于城市污染气团上空,而此时地面PM_2.5组分以二次无机盐(硝酸盐、硫酸盐和铵盐)为主。中午前后,各高度的退偏振比及消光系数发生突变,主要是由高空输入沙尘和城市污染气团的垂直混合引起的。随着日间大气垂直交换的加大,PM_2.5中地壳物质的浓度均值和占比显著上升,其中浓度从3 μg/m³升高至5 μg/m³,占比从3%上升至10%。     

合肥市PM1.0污染特征及与PM2.5污染相关性

对合肥市2014—2019年秋冬季节PM_(1.0)、PM_(2.5)、气象和理化性质等进行分析研究发现,PM_(1.0)质量浓度呈现年度波动性下降趋势,其中2015—2016年度变化最为显著。同一年度内,月度浓度同样呈现波动性变化,总体表现为11、2月PM_(1.0)质量浓度相对较低,12、1月相对较高。无污染情形时(PM_(2.5)浓度不高于75μg/m~3),PM_(1.0)/PM_(2.5)逐小时值相对平稳且比有污染情形(PM_(2.5)浓度大于75μg/m~3)总体高约10%;有污染情形下,PM_(1.0)/PM_(2.5)小时值呈现较明显的日变化特征,09∶00呈现谷值,17∶00呈现峰值,日变化特征显著高于无污染情形。PM_(1.0)质量浓度随着PM_(2.5)级别的上升而逐渐增加,PM_(1.0)/PM_(2.5)值则呈减小的污染特征。严重污染时,PM_(1.0)/PM_(2.5)显著下降,PM_(1.0～2.5)占比增加。传输型污染过程中,PM_(1.0)与OC、PM_(2.5)、SO_4~(2-)等呈现出显著的正相关性,污染来源主要为工业源、燃煤源、道路尘等,共占载荷为83.90%。本地累积型污染过程中,PM_(1.0)与PM_(2.5)、SO_4~(2-)、Ba和Cu等呈现出较好相关性,污染来源主要为烟花爆竹与二次生成,共占载荷为87.94%。     

北方沙尘对四川盆地环境空气质量影响和特征分析

利用沙尘天气资料和颗粒物浓度、激光雷达监测数据以及后向轨迹,分析浮尘天气的气象特征及传输路径,构建了浮尘天气对四川盆地各城市大气环境质量影响的量化指标,并利用该量化指标分析了浮尘天气对四川盆地各城市大气环境的影响,得出2013—2015年浮尘对四川盆地PM_(10)年均质量浓度的贡献,2013—2015年约为4.82、1.00、0.56μg/m~3;浮尘对PM_(10)年均质量浓度的贡献川西区域最大,川东北区域次之,川中区域最小,其贡献量分别为3.5、2.2、1.4μg/m~3。同时还进一步分析浮尘对区域PM_(10)影响差异的原因。     

气质联用法测固定污染源中三氟甲烷、四氟甲烷、六氟乙烷和六氟化硫

建立了固定污染源排气中三氟甲烷、四氟甲烷、六氟乙烷和六氟化硫的采样和气质联用分析方法,检出限分别为0.06、0.15、0.21、0.71 mg/m3,精密度在3.2%以下,相关系数大于0.999 6,并对浙江省内2家典型企业排放的温室气体进行了监测,实际样品监测结果表明,该方法能够满足废气中4种温室气体的监测要求。     

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。     

PM1与PM2.5切割器性能与测试系统研究

切割器是PM_2.5监测设备的关键部件,其切割性能直接影响PM_2.5和PM₁等环境空气颗粒物质量浓度监测数据的真实、准确。该研究采用粒径范围为0.6~4 μm的聚苯乙烯微球(PSL)标准粒子、单分散气溶胶发生器、混匀(分流)装置和颗粒物数量浓度测量仪等仪器设备集成搭建了适用于PM₁和PM_2.5切割器性能测试的通用系统。测试结果表明:该系统发生的PSL粒子能够保持稳定的数量浓度,并在切割气路和非切割气路间具有较好的数量浓度一致性,能在3 h内快速完成一台切割器切割效率的测试。采用该系统测试了1种类型的PM₁切割器和3种类型的PM_2.5切割器的关键切割性能。结果显示:VSCC型PM_2.5切割器D₅₀分别为2.48、2.52、2.48 μm,σ_g1分别为1.20、1.23和1.15,σ_g2分别为1.21、1.21和1.16,各项关键性能指标均符合美国和中国相关环境保护标准规范的要求,且优于SCC型和URG型切割器。推荐使用VSCC型切割器开展环境空气中PM_2.5质量浓度的监测。SCC型PM₁切割器的D₅₀为0.91 μm,σ_g1和 σ_g2为1.20和1.18,结合其他相关研究,建议PM₁切割器D₅₀合格标准应为(1.0±0.1)μm,σ_g合格标准为不超过1.20。     

2013年苏州春季一次重污染天气的过程分析

研究了2013年3月在江苏范围内的一次重污染天气过程，重点分析苏州在此次污染过程中大气污染的变化特征。污染过程中，苏州市颗粒物浓度上升较为明显， PM10的小时质量浓度最高达548μg／m3， PM2．5质量浓度也达到197μg／m3，污染持续时间为2 d，3月8—9日当地空气质量均达到中度污染水平。根据后向轨迹模型、颗粒物离子浓度的分析，此次污染是由外来浮尘及苏州本地污染物排放所造成的区域霾污染影响所致。根据监测结果与实际污染特征，针对性地提出了对策和措施。     

台州市酸雨污染现状及其对策分析

通过对近十年来的酸雨监测资料的收集分析,结合同期台州市大气环境中二氧化硫和氮氧化物的监测数据,采用秩相关系数法,对酸雨污染趋势和成因进行分析和讨论,并提出针对性措施,以期为台州市以及类似地区的大气污染、酸雨污染等防治工作提供政策参考。     

Study of urban atmospheric pollution in Navarre (Northern Spain)

An ambient air quality study was undertaken in two cities (Pamplona and Alsasua) of the Province of Navarre in northern Spain from July 2001 to June 2004. The data were obtained from two urban monitoring sites. At both monitoring sites, ambient levels of ozone, NO_x, and SO₂ were measured. Simultaneously with levels of PM₁₀ measured at Alsasua (using a laser particle counter), PM₁₀ levels were also determined at Pamplona (using a beta attenuation monitor). Mean annual PM₁₀ concentrations in Pamplona and Alsasua reached 30 and 28 μg m⁻³, respectively. These concentrations are typical for urban background sites in Northern Spain. By using meteorological information and back trajectories, it was found that the number of exceedances of the daily PM₁₀ limit as well as the PM₁₀ temporal variation was highly influenced by air masses from North Africa. Although North African transport was observed on only 9% of the days, it contributed the highest observed PM₁₀ levels. Transport from the Atlantic Ocean was observed on 68% of the days; transport from Europe on 13%; low transport and local influences on 7%; and transport from the Mediterranean region on 3% of the days. The mean O₃ concentrations were 45 and 55 μg m⁻³ in Pamplona and Alsasua, respectively, which were above the values reported for the main Spanish cities. The mean NO and NO₂ levels were very similar in both sites (12 and 26 μg m⁻³, respectively). Mean SO₂ levels were 8 μg m⁻³ in Pamplona and 5 μg m⁻³ in Alsasua. Hourly levels of PM₁₀, NO and NO₂ showed similar variations with the typically two coincident maximums during traffic rush hours demonstrating a major anthropogenic origin of PM₁₀, in spite of the sporadic dust outbreaks.     

重庆城区不同粒径颗粒物元素组分研究及来源识别

为研究重庆市大气颗粒物的污染特征及其来源,于2010年3—10月在主城区分别采集PM_1.0、PM_2.5和PM₁₀3种粒径的颗粒物样品,利用XRF分析其中的26种元素浓度。结果表明,重庆市主城区S元素在各粒径中含量都较高,细粒子中K的含量较高,粗粒子中Si、Ca和Fe的浓度较大。富集因子分析表明,主城区Cd、S、Se等污染元素的富集系数较大,且粒径越小,富集现象越明显。利用因子分析得出土壤风沙、扬尘、燃煤的燃烧、机动车燃油产生的尾气排放、生物质燃烧排放是重庆市颗粒物污染的主要来源。     

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。     

2018年长三角一次持续重污染过程分析

利用常州市6个环境空气质量评价点PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和水溶性离子数据，结合后向轨迹、激光雷达探空资料、气象资料等，分析了2018年1月29日—2月2日长三角区域一次持续重污染过程。结果表明，重度污染时次高达94 h，PM_2.5最高值达235 μg/m³，由外来输送污染物与本地排放的污染物叠加而成，在不利气象条件影响下，污染物在长三角区域长时间滞留；重污染期间，污染物日变化规律显示，PM_2.5受外来源影响更显著，而SO₂、NO₂受本地污染源影响更显著，水溶性粒子组分与常州市本地源存在较大差异，其中NO₃^-、NH₄⁺、K⁺、Mg²⁺和SO₄^2-值增加最为明显，较污染前分别增加了9.1，5.9，4.3，4.2和4.1倍；K⁺值升高较快，说明污染期间也受到了生物质燃烧的影响。此外，NO₃^-和SO₄^2-在空气质量较好时，在水溶性离子中的占比日变化幅度较大，而在重污染期间，NO₃^-和SO₄^2-日变化幅度明显减小。     

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。