上海城区交通干道黑碳污染调查

采用设置在上海市中心城区交通主干道旁空气质量自动监测站2018年1—12月的观测数据,分析黑碳气溶胶(BC)污染特征及其与PM_(2.5)、SO_2、NO_x、CO、O_3、苯、甲苯、乙苯、二甲苯和气象参数的相关性。结果表明,观测期间内,BC小时均值为(3 038±22) ng/m~3,ρ(BC)在ρ(PM_(2. 5))中占比为(11. 48±0. 12)%。日内ρ(BC)变化呈双峰型,各月份之间ρ(BC)变化不大。ρ(BC)与风速呈负相关,与PM_(2. 5)、NO_x、CO、苯、甲苯、乙苯和二甲苯呈正相关。     

宝鸡高新区黑碳气溶胶浓度特征及其影响因素研究

为研究宝鸡高新区黑碳(BC)气溶胶浓度的变化特征及其影响因素,利用2017年3月1日至2018年2月28日的BC气溶胶浓度、PM_(2.5)质量浓度以及风速风向数据,对该地区BC气溶胶质量浓度特征变化及其影响因子进行分析。结果表明,宝鸡高新区BC和PM_(2.5)质量浓度范围分别为0.35~6.18μg/m~3和8.01~192.20μg/m~3,平均值分别为(1.67±1.22)μg/m~3和(46.96±33.18)μg/m~3。BC气溶胶的背景质量浓度为(0.81±0.76)μg/m~3。BC与PM_(2.5)的相关系数为0.673,呈正相关。观测期间10—12月BC质量浓度较其他月份相对较高,其季节变化由大到小依次为冬季秋季春季夏季,这可能与采暖季用煤及气象条件不同有关。BC气溶胶的日变化有峰谷值,峰值出现在07:00—09:00和20:00—22:00,谷值出现在14:00—16:00。BC和PM_(2.5)质量浓度均随污染等级加重而增加。宝鸡高新区BC污染在西北风向下较为严重,且此时风速较小,BC质量浓度与风速的相关系数分别为-0.438,呈负相关,静风和非静风条件下BC平均质量浓度分别为2.50μg/m~3和1.53μg/m~3,表明静风条件下,污染物容易累积,导致BC质量浓度升高。     

苏州市黑碳气溶胶的污染特征分析

2012年1—12月,对苏州市区黑碳气溶胶浓度进行监测和分析。结果表明,苏州市区黑碳平均质量浓度为3.3μg/m3,且季节变化明显,即夏季的平均浓度最低,秋末、冬初、春末时段黑碳浓度易出现高值,其分布规律与春季秸秆焚烧、秋冬季逆温雾霾时期相吻合;与周围生物质燃烧和工业排放有关。日变化有明显的峰值、谷值,一般在每日的6:00—9:00、18:00—20:00出现高值,低值则出现在午后12:00—15:00;与国外城市相比,苏州黑碳浓度偏高,但与国内城市(北京、天津、沈阳、本溪)相比,则浓度相对较低。     

灰霾天气期间南京气溶胶的化学组成及光学特性研究

利用2013年6月—12月灰霾天气期间南京城郊气溶胶采样结果,研究气溶胶中水溶性离子的特征和相关性;结合同期城区的大气成分逐时观测资料,分析黑碳的日变化及其与气态污染物的关系;运用光学参量计算模型(OPAC)和辐射传输模型(TUV)研究气溶胶的光学特性及辐射强迫。结果表明:发生灰霾天气时南京城郊主要大气污染物是细颗粒,其中SO2-4与NO-3是最主要的水溶性无机盐离子,NO-3/SO2-4质量比较高,呈现硫酸盐和硝酸盐混合型污染特征。黑碳浓度具有明显的日变化特征,呈双峰型结构。灰霾期间硫酸盐气溶胶在大气层顶和地面造成的平均辐射强迫分别为-10.6 W/m2和-10.8 W/m2,黑碳气溶胶在正午大气层顶和地面造成的平均辐射强迫分别为9.12 W/m2和-29.77 W/m2。     

2017年佛山市大气复合污染特征及来源分析

利用2017年佛山市8个国控监测点位的6项常规大气污染物自动监测数据,研究细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM 10)、臭氧(O_(3))的时空变化和复合污染特征,并采用单颗粒气溶胶质谱仪对佛山市大气PM_(2.5)进行来源解析,分析O_(3)与二次气溶胶的协同增长关系。结果表明,2017年佛山市空气质量综合指数(AQI)为4.75,主要的空气质量污染物为PM_(2.5)、二氧化氮(NO_(2))和O_(3),除O_(3)呈现第2,3季度较高外,其他5项污染物均呈现第1,4季度较高的趋势。ρ(PM_(2.5))和ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)在1—4月和11,12月较高,二次生成强度较大。机动车尾气源、燃煤源和工业工艺源是大气PM_(2.5)的主要来源。佛山市中心城区等道路密集以及交通枢纽地区的ρ(NO_(2))较高,机动车尾气排放是大气NO_(2)的主要来源。O_(3)污染主要发生在4,5,7—10月。ρ(O_(3))和ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)的日变化均在12:00—17:00达到峰值。ρ(PM_(2.5))随光化学活性水平增强而提高,高度和中度光化学活性水平下ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)明显大于轻度和低光化学活性水平。在统计时段,PM_(2.5)和O_(3)协同增长的时间占37.3%,O_(3)污染对二次气溶胶的氧化生成有明显的促进作用。     

西安市黑碳气溶胶浓度特征及与气象因素和常规污染物相关性

利用西安市环境监测站超级站2013年9月1日—2015年5月31日黑碳气溶胶(BC)的监测数据,研究空气中BC浓度特征及其与气象因素和常规污染物相关性。结果表明:BC小时平均浓度均值在春季、夏季和冬季的变化趋势呈"W"型,秋季呈"V"型,且冬季的第一个最低值和峰值比春季和夏季的分别延迟1 h和2~3 h,且20:00~次日6:00秋季BC小时平均浓度均值高于当年冬季。BC浓度在秋季和冬季较高,夏季较低。冬季BC/PM_(2.5)基本最低,秋季BC/PM_(2.5)相对最高。BC日平均浓度与气温、降水和风速的日平均值为极负显著相关,且风速小于1.0 m/s时,其与风速呈最显著的负相关。除O_3外,BC日平均浓度与其他常规空气污染物浓度呈显著相关,表明其同源性很强,且受机动车尾气排放的影响更大。     

连云港春季PM2.5中主要水溶性无机离子污染特征及来源解析

于2017年3月1日—5月31日监测分析了连云港市大气PM_(2.5)中主要水溶性无机离子质量浓度的日变化规律,以及与气象因子、PM10、PM_(2.5)相关性。结果表明,水溶性无机离子质量浓度与环境空气中NO_2、CO、PM_(10)、PM_(2. 5)显著相关,与气温、风速、能见度等呈负相关;日变化呈明显单峰型,峰值出现在08:00左右;水溶性无机离子季度均值为27. 2μg/m~3,占ρ(PM_(2.5))平均50%左右,ρ(NO_3~-)、ρ(SO_4~(2-))和ρ(NH_4~+)占ρ(水溶性无机离子)总85%以上;指出,SO_4~(2-)主要受远距离传输的影响,NO_3~-和NH_4~+主要受局地源的影响。     

广州城区冬季黑碳气溶胶污染特征及其来源初探

于2007年12月至2008年2月利用黑碳(Aethalometer)和气体在线现测仪(Thermo 42i型二氧化硫、43i型氮氧化物争49i型臭氧分析仪)和MAWS自动气象站获得了大气细粒子中每5分钟黑碳气溶胶(BC)浓度,每1小时SO2、NO2、NO和O3浓度和风速、风向等气象因子观测数据.结果发现,黑碳日均值浓度值为10.5±7.7 μg/m3,浓度变化范围为2.7～34.8 μg/m3.非降雨期BC有相对明显的两个峰值和一个谷值;降雨期BC昼间呈单调上升,夜间呈单调降低.通过对BC与气体污染物相关性分析并结合城市污染源分布,发现BC的最主要来源是工业燃煤和机动车尾气排放.     

2013-2018年北京市PM2.5污染波动特征研究

利用2013—2018年北京市大气污染物监测数据及气象条件等资料,分析了北京市PM_(2.5)污染波动变化趋势及其影响因素。结果表明,2013—2018年北京市空气质量呈现整体改善趋势,优良天数由2013年的176 d增加至2018年的227d;重污染天数显著减少,由2013年的58 d逐年递减至2018年的14 d。受污染源排放、特殊气候现象、气象条件等多因素影响,近6年北京市ρ(PM_(2.5))月均值呈现波动下降趋势,其中秋、冬季波动性更加突显。2014—2016年北京市秋冬季PM_(2.5)污染突出,其中2014年10月、2015年11—12月、2016年12月ρ(PM_(2.5))月均值均达到中度污染级别;而2017—2018年北京市秋、冬季ρ(PM_(2.5))月均值均处于优良水平。相关性分析结果显示,地面相对湿度、中层温度与大气污染物呈现较强的正相关性,中层北风频率、地面风速则呈现负相关性。基于上述气象条件及CO、SO_2和NO_2等气态污染物共同构建的拟合方程对ρ(PM_(2.5))估算结果较好,多站点的拟合值与实际值的相关系数为0.900～0.947,进一步说明气象条件及相关污染源排放对PM_(2.5)污染具有显著影响。     

佛山市PM_(2.5)污染特征及诱发其高污染过程天气系统分析

利用2013年佛山市8个国控大气自动监测站点ρ(PM_(2.5))监测数据,分析佛山市PM_(2.5)污染的时空分布特征,并诊断诱发PM_(2.5)高污染过程的关键天气类型。结果表明,佛山市2013年PM_(2.5)年均值为53μg/m3,高于国家二级标准,污染主要集中在三水区中部、南海区中部和禅城区北部。佛山市ρ(PM_(2.5))表现出明显的季节变化和日变化特征,秋、冬季是PM_(2.5)的高污染季节,其值夜间略高于白天,呈典型的双峰型分布,08:00—09:00短暂出现一个浓度的小峰值,推测与上班交通高峰有关。对PM_(2.5)持续高污染发生的地面天气形势分析表明,高压出海是诱发佛山市PM_(2.5)高污染事件最主要的天气类型。     

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。     

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。     

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。     

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。     

台州市区PM2.5和O3污染特征及相互作用关系

基于2016—2020年台州市区大气污染物监测数据及气象观测资料，分析了台州市区PM_2.5和O₃的污染特征及受气象因素影响情况，并探究了不同季节下的PM_2.5浓度和O₃浓度的相关性及相互作用关系。2016—2020年，台州市区PM_2.5年均浓度和超标天数呈显著下降趋势，O₃-8 h年均浓度和超标天数总体呈上升趋势。PM_2.5浓度在冬季最高，且易发生超标；O₃浓度在春、夏、秋季均较高，且均会发生超标。通过相关性分析可知：PM_2.5浓度与气温、相对湿度、风速、降水量呈负相关，与大气压呈正相关；O₃浓度与气温、风速呈正相关，与相对湿度、降水量呈负相关。不同季节下的PM_2.5浓度与O₃浓度均呈正相关，两者存在协同增长。在春、夏、秋季，二次PM_2.5在总PM_2.5中的占比随着O₃     

南京市大气颗粒物中多环芳烃变化特征

逐月采集南京市大气中不同粒径的颗粒物,采用HPLC分析了2010年每个月PM_(10)和PM_(2.5)颗粒物样品中的多环芳烃(PAHs)的种类和浓度水平。结果表明:PM_(10)中PAHs年均值为25.07 ng/m~3,范围为11.03~53.56 ng/m3;PM_(2.5)中PAHs年均值为19.04 ng/m~3,范围为10.82~36.43 ng/m~3。PM_(10)和PM_(2.5)中PAHs总体浓度有着相似的变化趋势,呈现凹形变化曲线;在南京市大气颗粒物中吸附的PAHs大部分以5~6环的高环数组分为主,大部分PAHs和∑PAHs的相关性较好,年度变化幅度不大,分析结果表明,颗粒物中PAHs的来源与稳定的排放源相关,机动车排放不容忽视,与北方城市燃煤污染有着较大的区别。