常州市大气污染物排放清单及分布特征

以点源、流动源、面源分类,在研究工业企业、机动车、建筑工地、秸秆焚烧等20多类排放源的基础上,建立2011年常州市大气污染物排放清单。结果表明:2011年该市大气污染物PM、PM10、PM2.5、SO_2、NO_x、CO、NH_3和VOCs的排放总量分别为13.514万t、6.746万t、2.67万t、5.975万t、12.316万t、66.595万t、1.64万t、9.026 1万t。道路、工业、建筑工地、机动车是颗粒物的主要排放来源;SO_2、NO_x、CO排放主要来自工业和机动车;NH_3的主要排放源为农业氮肥使用和畜禽养殖;VOCs的排放主要来自机动车、涂料、植被和工业。各行政区中,武进、溧阳、新北和金坛大气污染物排放量较大。     

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。     

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。     

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。     

安阳市冬季观测期间PM2.5污染特征及来源解析

为探究安阳市冬季PM_(2.5)的污染特征及来源,于2019年11月19—26日在安阳市3个站点(柏庄镇政府、红庙街小学、安阳师专)采集PM_(2.5)样品,并对PM_(2.5)质量浓度和无机元素、水溶性离子进行测定,利用正定矩阵因子模型(PMF)并结合大气污染源排放清单进行源解析。结果表明:观测期间安阳市的PM_(2.5)平均质量浓度为104.09μg/m~3,水溶性离子平均质量浓度为48.9μg/m~3,占PM_(2.5)质量浓度的46.9%。PMF解析结果为二次源58.9%、燃煤源15.7%、机动车排放源9.2%、扬尘源8.6%、工业源2.5%、其他源5.1%。结合2018年安阳市大气污染源排放清单对二次源贡献进行重新分配,得到安阳市PM_(2.5)主要贡献来自燃煤源29.8%、工业源28.5%、机动车源27.1%。后向轨迹聚类结果显示,安阳市气团输送路径主要有远距离传输、城市间输送和本地运输3类,其中本地运输占比最大,其次为正南和东南方向上的城市间输送。     

蚌埠市夏季大气细颗粒物在线源解析

为了解蚌埠市环境空气中PM_(2.5)的来源,于2017年8月18日—9月18日,在百货大楼和高新区站点,利用单颗粒物气溶胶飞行时间质谱仪开展PM_(2.5)在线源解析。结果表明,百货大楼点位ρ(PM_(2.5))高于高新区点位,轻度污染比例(4.2%)明显高于高新区点位(0.8%),出现了中度污染(0.3%);SPAMS的PM_(2.5)质谱图显示百货大楼点位PM_(2.5)中K~+、Na~+特征明显,高新区点位HSO_4~-、NO_3~-、NO_2~-等无机信号较为明显;2个点位NO_3~-、NO_2~-、NH_4~+离子颗粒数占总颗粒数的百分比明显较高,且高新区点位NO_3~-、HSO_4~-离子数占比要明显高于百货大楼点位,燃料燃烧、工业工艺源、农田氮肥施用是其主要的人为污染源;2个点位PM_(2.5)成分主要为元素碳,分别占比42.4%,40.6%;污染时段,ρ(PM_(2.5))快速上升,除受本地机动车尾气源和燃煤源累积影响外,百货大楼点位扬尘源排放增加,高新区点位扬尘源和工业工艺排放源增加;2个点位机动车尾气源均为首要污染源,分别占比29.5%和30.9%,其次为燃煤源(24.3%和24.7%),扬尘源占比分别为22.9%和20.8%。     

东莞市一次空气污染过程成因分析

基于东莞市大气复合污染超级监测站的监测数据,选取2017年12月一次典型空气污染过程,对污染期间气象要素、大气颗粒物组分特征和污染物来源进行综合研究。结果表明,在污染期间,首要污染物为PM_(2.5),日均值为86μg/m3,其主要化学组分依次是OC、NO_3~-和SO_4~(2-),分别占PM_(2.5)的19.7%,16.1%和14.9%;在不利的气象条件下,本地污染排放和外源输入的一次污染物快速生成二次有机物、硝酸盐和硫酸盐,是造成该次空气污染的主要原因; PM_(2.5)污染主要来源为机动车尾气(27.7%)及二次无机源(19.0%)。     

常州市人为源挥发性有机物排放清单

对常州市VOCs人为源进行系统划分,运用国内外排放因子研究成果及常州市各排放源调研结果,采用排放因子法建立了2017年常州市分类型、分辖区(市)的人为源VOCs排放清单。结果表明,2017年常州市人为源VOCs排放总量约为9. 662×10~4t,其中化石燃料燃烧源、工业过程源、移动源、非工业溶剂使用源、油品储运源、生物质燃烧源、固废污水处理源和餐饮源排放分别占排放总量的1. 9%,47. 2%,9. 0%,27. 6%,9. 4%,2. 6%,0. 4%和1. 9%。工业过程源中黑色(有色)金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制品业、化学原料和化学品制造业、机械装备制造业、交通设备制造业、纺织业是重点行业;武进区、溧阳市、新北区3个工业发达的区域VOCs排放量明显高于常州其他几个辖区,占全市总排放量的71%;各辖区(市)的重点排放源存在差异,其中武进区、溧阳市、新北区以工业过程源为主,金坛区、天宁区、钟楼区以非工业溶剂使用源为主。     

成都双流国际机场大气污染物排放清单与时空分布特征

基于成都双流国际机场活动水平数据,采用排放因子法和计算模型等,编制了机场大气污染物排放清单,并完成了时空分配和不确定性分析,建立了高分辨率网格化排放清单。结果表明,成都双流国际机场标准起飞着陆(LTO)循环数为2.4×10~5次/a,CO、VOCs、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2排放量分别为1.2×10~3、1.3×10~2、2.1×10~3、2.8×10、2.7×10、2.5×10~2t/a,且主要由飞机发动机排放;活动水平数据仅包括LTO循环数和地面保障设备两部分;污染物排放分布和跑道类型相关性较高;排放清单活动水平数据可靠性较高,而排放因子存在一定的不确定性。     

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。     

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。     

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...     

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。     

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...     

济南市大气细颗粒物中二(口恶)英污染水平及季节变化

2021年对济南市大气PM_2.5中17种2,3,7,8氯取代二(口恶)英(PCDD/Fs)污染现状进行监测。对其异构体分布、指示性单体、季节变化规律等特征及其与常规污染物相关性进行了分析。结果表明:大气PM_2.5中PCDD/Fs浓度范围和年平均值分别为0.157~1.595 pg/m³和0.785 pg/m³,而毒性当量(以I-TEQ计)范围和年平均值分别为0.009~0.116 pg TEQ/m³和0.052 pg TEQ/m³。PCDD/Fs浓度与毒性当量季节变化特征显著,均呈现出冬季>春季>秋季>夏季的情况,可能由季节性排放源和气象条件不同导致。不同季节PCDD/Fs异构体分布模式一致,主要由高氯代(1,2,3,4,6,7,8-HpCDF、OCDD、OCDF和1,2,3,4,6,7,8-HpCDD)单体组成;而对毒性当量贡献最大的单体是2,3,4,7,8-PeCDF,其与总毒性当量具有较好的相关性。同时,PCDD/Fs浓度与SO₂、NO₂、PM_2.5等大气常规污染物呈显著正相关。这表明,大气PM_2.5中PCDD/Fs与常规污染物的生成和排放密切相关。     

上海市浦东新区大气细颗粒物中重金属污染特征及来源解析

于2017年对浦东城区和郊区大气PM2.5中的重金属特征和来源进行了分析。结果表明,K、Fe、Na、Ca、Mg、Al等矿物元素为浦东新区PM2.5中含量最高的金属元素,其中K的年均值为297.3 ng/m^3。浦东城区的不同元素在季节变化上呈现较为不同的变化规律,郊区的金属元素值大部分呈现春季先逐月下降,在夏、秋季有起伏波动,在10月之后逐渐上升;沙尘+道路源+建筑扬尘、煤燃烧、工业排放、金属冶炼、船舶排放、海盐+垃圾焚烧+生物质燃烧为浦东城区PM2.5中重金属元素的6大类主要来源。其中沙尘+道路源+建筑扬尘对Ca的贡献率为82.7%,煤燃烧对As的贡献率为86.6%,工业排放对SO4^2-的贡献率达到65.9%,金属冶炼对Cr的贡献率为75.7%,船舶排放对V的贡献率为97.5%、海盐+垃圾焚烧+生物质燃烧对Cl^-的贡献率为93.0%。煤燃烧和金属冶炼主要来自于西部方向。船舶排放分布在长江口及其延伸带。浦东新区PM2.5中重金属元素的质量浓度与本地源排放强度、外界传输和大气扩散条件均有密切关系。     

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。     

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。     

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。