渝东南典型城区冬季一次罕见的PM2.5污染过程及溯源分析

2020年12月底，以生态旅游业为主的重庆市渝东南地区出现了一次较为罕见的PM_2.5污染过程，持续时间长且污染程度重。以渝东南地区武隆区为例，应用污染特征雷达图、后向轨迹模型及潜在源污染贡献估算等方法分析了本次PM_2.5污染的特征及来源，结果表明：(1)在污染前期主要受扬尘、燃煤和机动车等污染排放影响，污染源直接排放贡献较大；中、后期污染受二次颗粒物影响显著，扬尘影响也较为明显。(2)污染期间的气流轨迹均为短距离输送，轨迹主要来自东北方向(65%)。(3)除自身污染排放贡献外，渝东北地区和主城都市区是武隆区PM_2.5污染的主要潜在源区，对武隆区传输贡献占比超50%。     

2019—2021年徐州市大气细颗粒物化学组成特征及来源解析

徐州市地处四省交界，大气污染物来源复杂，颗粒物污染在气象条件不利时较为显著。通过地面观测数据、颗粒物组分连续观测、源解析及轨迹溯源等方法，对徐州市2019—2021年颗粒物变化特征进行了全面分析，以定量解析各类污染源的贡献，识别对颗粒物贡献显著的化学成分。结果表明：PM_2.5各组分质量占比中二次无机盐和有机碳相对较高，其中二次无机盐SNA(SO■、NO^-₃、NH⁺₄)占比达到59.1%～62.7%;水溶性离子总浓度逐年降低，但Mg²⁺和Ca²⁺浓度2021年分别同比增加2%和12.5%,说明扬尘污染存在反弹。秋冬季水溶性离子明显较高，Cl^-浓度明显高于其他季节，表明徐州市秋冬季受移动源、燃煤源和二次有机气溶胶共同影响。PM_2.5中OC与EC质量浓度比为4.88～8.40,说明徐州市颗粒物受多源影响，柴油、汽油机动车尾气排放以及燃煤排放对颗粒物贡献较大。后向轨迹分析表明，污染严重的1月污染物主...     

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...     

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...     

道路绿化带影响大气颗粒物分布实测研究

以福州市西三环快速路某路段为实验靶区，利用微型环境检测仪采集路边细颗粒物(PM_2.5)、亚微米颗粒物(PM_1.0)和黑碳(BC)的空间分布样本，解析其在道路绿化带前后(绿化带前是指干道和辅道外边缘线位置，其他位置均视为绿化带后)的变化特征及原因。结果表明：(1)颗粒物浓度随着采样点远离干道而整体趋于递减，呈现BC>PM_2.5>PM_1.0的衰减率变化特征，且植被稠密的路边环境对应更大的颗粒物浓度降幅。(2)夏季绿化带后的颗粒物浓度降幅高于冬季，冬季绿化带后部分采样点的PM_1.0和PM_2.5浓度甚至有所抬升。在植被茂密的路边环境下，风自干道吹向绿化带情景的路边空气质量介于风自绿化带吹向干道情景和风平行于干道情景之间。(3)BC对交通变化的敏感性高于PM_2.5和PM_1.0,植被茂密的绿化带后的颗粒物浓度降幅会因交通强度的上升而增大。风自干道吹向绿化带时，绿化带对颗粒物的调节作用会随交通源强和季节的变化而不同...     

基于KZ滤波法的江淮地区PM2.5浓度变化影响分析

基于2018—2020年合肥、芜湖和马鞍山3个城市国控站点的PM_2.5逐日监测数据和同期地面气象观测资料，利用Kolmogorov-Zurbenko(KZ)滤波对PM_2.5日浓度的原始时间序列进行分解，获取短期分量、季节分量和长期分量，并进行多元线性逐步回归构建各分量与气象因子的模型，最后依据短期分量和基线分量的回归模型和残差分析，对序列进行重建，获取消除气象条件影响的PM_2.5长期分量。KZ滤波分析结果表明：2018—2020年气象条件对江淮区域PM_2.5污染改善影响存在波动，在2018—2019年为负贡献，而在2020年秋冬季则变为正贡献；江淮地区3个城市2018年和2020年PM_2.5修正后的长期分量均值表明气象条件对各市PM_2.5改善影响存在差异较大，气象条件对合肥PM_2.5改善的贡献仅为1.0%,芜湖为7.8%,马鞍山为21.0%;NAQPMS数值模式情景分析结果显示，减排措施对江淮之间PM_2.5浓度改...     

合肥市冬季细颗粒物中碳组分特征分析

利用2020年12月1日至2021年2月28日合肥市细颗粒物(PM_2.5)、有机碳(OC)和元素碳(EC)等环境空气质量监测数据和气象观测数据，分析了合肥市大气PM_2.5中OC和EC的污染特征，并探讨了其来源以及气象因素影响。结果表明：合肥市冬季碳质气溶胶是PM_2.5中主要组分，随着污染程度的加重，碳质气溶胶的质量浓度逐步增加，但其在PM_2.5中的占比先减小后增加。在以PM_2.5为首要污染物的不同污染级别天气条件下，OC和EC的相关性说明不同程度下碳质气溶胶来源复杂。OC/EC表明机动车尾气和燃煤源排放是碳质气溶胶的主要来源。二次有机碳(SOC)会随着污染程度的加重而呈现升高趋势。OC和EC在冬季受温度影响较小；较大的相对湿度对OC和EC具有一定的清除作用，明显降水或连续降水的清除作用更加显著；而风速对含碳气溶胶的影响主要出现在污染天气背景下。     

新冠疫情管控期间西安细颗粒物中碳组分浓度变化特征

于2019年1月27日—3月18日及2020年1月27日—3月18日对西安市细颗粒物(PM_2.5)的碳组分浓度进行了在线观测，对比分析了非疫情与疫情期间各常规污染因子、气象要素、PM_2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)的污染特征。结果表明：非疫情与疫情期间西安市的气象条件总体水平较为相近。疫情期间的二氧化硫(SO₂)、臭氧(O₃)浓度相对升高。重污染天气下，除PM_2.5外，其他污染物浓度均降低，说明疫情管制对重污染天气污染物浓度的削弱作用明显。疫情期间，PM_2.5中的OC组分浓度及占比有显著升高，与疫情期间的各类交通管制导致的机动车尾气排放量显著降低有关。另外，OC与EC的相关性较强，说明污染来源与人类日常生活有关。疫情期间西安市颗粒物中碳组分主要来自各类生物质燃烧，并且存在SOC污染，SOC在OC中的占比达到37.8%。疫情期间重污染天气下，SOC在OC中的占比达到87.5%,说明SOC对重污染天气OC的贡献较大。     

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...     

基于复合LSTM模型的PM2.5浓度预测

在对淄博市19个空气质量监测站点监测数据进行分析后，提出了一种基于机器学习的复合模型——灰色关联度分析(GRA)-改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)-长短期记忆网络(LSTM)模型。通过分析淄博市2019年大气污染物和气象数据，选用LSTM模型预测PM_2.5浓度。由于传统单一模块机器学习模型具有训练时间较长和预测精度较低的问题，提出了复合LSTM模型。该模型由3部分组成：GRA,用于PM_2.5浓度影响因素变量筛选；ICEEMD,用于PM_2.5分解、分量筛选和原始大气污染物及气象数据处理；LSTM,用于PM_2.5浓度预测。预测结果表明：淄博市中部丘陵地带PM_2.5浓度高于南部山区和北部平原，东部高于西部；淄博市逐月PM_2.5浓度呈“U”形分布，1月最高，8月最低；淄博市PM_2.5浓度受PM₁₀和CO影响较大，受湿度和温度影响较小。对比单一LSTM模型和GRA-LSTM模型，GRA-ICEEMD-LSTM模型...     

长江(江苏段)环境风险防控体系建设

简述了近年来长江江面和沿岸区域发生的几起典型的突发环境事件,对长江(江苏段)沿江八市区域内尤其是长江沿岸化工园区和企业、危化品码头和仓储、危化品运输船舶和长江水源地存在的环境风险进行了分析,提出,应加强长江环境风险防控体系建设,开展流域环境风险隐患排查,健全监测预警体系,增强水源地保护,深化地区部门联动,建设长江一体化应急响应系统。     

2016-2020年常州市温室气体浓度及相关因素分析

基于2016-2020年常州市主要温室气体的监测数据,采用长时间序列分析和相关性分析等方法,研究了二氧化碳(CO2)和甲烷(CH4)浓度的变化趋势,分析了CO2和CH4与污染物和气象要素的相关性,初步探讨了生物源和人为源的影响.结果 表明:常州市大气CO2和CH4年平均浓度分别为416.4 ppm和1635.7 ppb...     

江苏省沿江城市饮用水系统适应能力评估

在对饮用水系统适应能力界定的基础上,基于水源地、供水、用水、排污处理和技术5个子系统的适应性要素构建沿江城市饮用水系统适应能力评价指标体系和评价模型,采用分指数与综合指数法评估系统的适应能力水平、存在问题,并据此对江苏省沿江地区城市饮用水系统适应能力分异特征、类型及影响因素进行深入探讨。结果表明,南部环太湖地区城市饮用水系统适应能力高于中部滨江地区,北部地区适应能力最低;从各子系统适应能力得分情况来看,需加大对沿江地区水源地的保护力度,合理规划港口、码头等的布设;加快北部地区供排基础设施的建设,提高风险应急防范能力;南部环湖地区重点开展节水型企业与生态工业园区创建。     

江苏省春季臭氧污染特征分析

对2018—2020年春季江苏省臭氧(O 3)污染特征进行了分析。结果表明,江苏省ρ(O 3)均超过二级标准限值,分别超出5.6%,11.3%和8.8%,沿江区域ρ(O 3)略高于苏北区域;ρ(O 3-1 h)日变化呈“单峰型”,峰值呈逐年上升趋势,非污染日苏北区域ρ(O 3-1 h)均高于沿江区域,主要时间段体现在夜间至次日早晨,污染日中午至傍晚时段,沿江区域ρ(O 3-1 h)高于苏北区域;日ρ(O 3)高频区间为80~120μg/m 3,频率约为20%,沿江区域高频区间为60~120μg/m 3,苏北区域高频区间为80~140μg/m 3,频率均超过15%。沿江和苏北区域日ρ(O 3)在临界区间的出现频率偏差不大,O 3污染潜在风险相当;江苏省ρ(O 3)超标率呈逐年递增趋势,超标现象主要集中在4—5月;O 3作为首要污染物且超标的占比逐年升高,而PM 2.5作为首要污染物且超标的占比逐年降低,江苏省春季空气质量影响因子逐渐从PM 2.5转为O 3;平均>90%的O 3污染日为轻度污染,受O 3影响空气质量达到中度污染的占比较小,平均<10%,未出现因O 3导致的重度或严重污染日。     

利用后向轨迹模式研究上海市PM2.5来源分布及传输特征

利用后向轨迹模型，结合上海 PM2．5的浓度数据计算了2012年6月27日-2013年6月26日以上海为起始点的后向轨迹，并通过轨迹相关的分析方法，研究不同来源区域对上海 PM2．5浓度的贡献影响。结果表明：长三角地区的排放对上海的贡献最为显著；苏北、山东等地区的排放对上海也有较明显的贡献；来自海面的贡献总体低于大陆。所采用的轨迹多元回归分析法为 PM2．5的来源分布及传输特征研究提供了新思路。     

2020年江苏省机动车排放污染分布特征及与大气质量耦合性研究

依据生态环境部2021年6月发布的《排放源统计调查产排污核算方法和系数手册》,结合本地实测数据,在对汽油车颗粒物(PM)排放系数进行测算的基础上,核算了2020年江苏省机动车PM、氮氧化物(NO_(X))、挥发性有机物(VOC_(S))的排放总量,分析了机动车排放污染分布特征及与大气质量的耦合关系。结果表明:2020年江苏省机动车PM、NO_(X)、VOC_(S)排放量分别为0.5×10^(4),3.71×10^(5),1.17×10^(5) t。从区域分布来看,苏州、南京、无锡3市的3项污染物排放总量及NO_(X)、VOC_(S)排放量均位列前3位,PM排放量位列前3位的是苏州、徐州、无锡。从车型、燃料类型和排放阶段来看,国Ⅳ及以下排放标准的汽油小型客车是机动车VOC_(S)排放控制的重点,国Ⅲ排放标准的重型柴油货车是机动车PM和NO_(X)排放控制的重点。分析区域机动车PM排放量与大气中PM_(2.5)来源解析结果的耦合关系,其间存在不同程度的正相关性,控制机动车污染对改善大气环境会产生积极成效,南京、徐州和盐城3市的成效会尤为明显。     

基于O/E模型的浅水湖泊生态系统健康评价

以长江中下游阻隔型浅水湖泊为研究对象,分析了1998—2018年116湖次底栖动物野外调查数据,构建了基于预测模型的观测物种组成/期望物种组成(O/E)指数健康评价指标体系,评价了长江中下游浅水湖泊的底栖动物物种组成完整性.O/E指数模型评价结果显示,在物种采集概率(Pc)>0阈值条件下的O/E0模型预测得到的监测湖泊...     

四川省水泥工业大气污染物排放水平分析

通过调研2018年四川省37条水泥生产线活动水平数据,结合企业污染治理技术,分析该省水泥工业的主要大气污染物排放水平。结果表明:2018年四川省水泥行业SO₂、NO_x、PM_2.5和PM₁₀的排放量分别为1.2万t、5.5万t、3.9万t和6.5万t,其不确定性主要来自污染物的产生系数和去除效率。四川省水泥生产企业各工序排放的颗粒物、SO₂和NO_x浓度总体上均低于现行标准,部分工序颗粒物超标主要受布袋的去除效率影响。     

城市水质指数法在地表水环境质量评价中的应用

城市水质指数法能够量化、直观地反映不同流域、地区或城市的地表水环境质量,运用城市水质指数法测算了江苏省不同流域或地区的城市水质指数。结果表明,相应时段内苏南城市地表水水质略优于苏北城市;长江流域地表水水质优于淮河流域;城市水质指数变化程度(△CWQI)的统计结果基本为负值,表明江苏省地表水环境质量整体呈改善趋势;长江流域a市△CWQI为正值,表明该市2020年上半年水质较去年同期有所下降;淮河流域总磷水质指数波动范围最大,该流域总磷污染问题较突出,与水质监测结果总体相符。大量数据测算发现,城市水质指数法在应用到地表水环境质量排名时存在数据修约、方法检出限、断面统计基数及现状与变化程度排名倒挂等问题,针对不同问题提出相应的解决方法与对策建议,以期为相关主管部门提供参考与决策依据。     

Non-carcinogenic risks induced by metals in drinking source water of Jiangsu Province, China

In this study, we investigated the levels of eight metallic elements in source water of 40 tap water treatment plants (TWTPs) located along Yangtze River, Taihu Lake and Huaihe River in the section of Jiangsu Province, China during 2007?C2009 and assessed the non-carcinogenic risks induced by the metals. Among the metals, Fe had the highest concentration (121.5 ??g L^???1) and Pb contributed most (32.4%) to the average hazard index (HI) of 40 TWTPs, followed by Cd (24.7%) and Cr (21.6%). The average concentration of each metal was below the permissible limit of China and USA except for Pb. Both hazard quotients of individual metals and HI of total non-carcinogenic risk in each TWTP were lower than 1.0, suggesting that these pollutants posed negligible hazards to public health of local residents. Temporal and spatial comparisons showed that high HIs occurred more frequently in low water seasons, and the three TWTPs located along Huaihe River (Dongtai, Jinhu and Yishuichang) had relatively higher HIs.