连云港市冬季霾污染成因分析及应急管控效果评估

针对2022年1月5—14日连云港发生的细颗粒物（PM_2.5）连续污染事件（PM_2.5超标共计5 d），基于常规空气质量参数、气象要素、颗粒物组分参数等数据资料，系统分析了污染期间PM_2.5时空变化特征及污染成因，结合大气化学与天气预测模式（WRF Chem）和敏感性试验方法，定量评估了应急减排措施对连云港各区县PM_2.5浓度的影响。结果表明，5 d超标日中有3 d为轻度污染，2 d为中度污染，全市PM_2.5浓度呈现先上升后下降的趋势。不利的气象条件（静稳、小风、高湿）、本地排放（机动车尾气、工业工艺源）和二次生成共同导致了PM_2.5污染的发生。实施黄色预警管控后，ρ（PM_2.5）平均值下降了4.6μg/m³，降幅为5.2%，其中东海县和灌云县ρ（PM_2.5）的降幅最大，分别为6.1%和8.3%，同时污染天ρ（PM_2.5）峰值平均下降了9.4μg/m³（6.0%）。通过PM_2.5过程分析方法发现，应急减排导致人为排放、化学过程和背景浓度对近地面ρ（PM_2.5）正贡献的减少量要显著大于垂直混合、区域输送和对流过程负贡献的增加量。     

2021年春节期间陕西省烟花爆竹燃放对PM2.5的影响

通过对比2021年春节烟花爆竹集中燃放时段和前期非集中燃放时段的PM_2.5浓度及特征组分浓度,分析了烟花爆竹集中燃放对陕西省PM_2.5的影响情况。分析结果显示,2021年春节烟花爆竹集中燃放时段,关中和陕南地区PM_2.5浓度增幅大且高值持续时间长,陕北地区PM_2.5浓度增幅小且高值持续时间短。陕北和陕南地区PM_2.5小时浓度峰值出现在2月12日(初一)00:00前后,关中地区略晚。西安市PM_2.5特征组分中,K⁺、Cl^-、SO₄^2-、NO₃^-、Mg²⁺、Al³⁺、Cu²⁺、Si²⁺、Ba²⁺的浓度分别为6.61、7.20、12.83、23.96、1.36、2.91、0.23、0.27、0.86 μg/m³,明显高于非集中燃放时段。烟花爆竹燃放对陕南地区PM_2.5的贡献率和贡献量均高于关中和陕北地区;对郊县PM_2.5的贡献率高于城区,且对郊县的贡献率正值的出现时间早于城区。除榆林市外,陕西省其他城市的城区均受到了相关郊县烟花爆竹燃放的影响。     

春节期间烟花爆竹燃放对海口市空气质量的影响

基于2018年与2019年春节期间常规空气污染物数据、2019年细颗粒物PM_2.5中水溶性离子和OC/EC的化学组分数据，结合气象资料，分析了春节期间烟花爆竹燃放对海口市空气质量的影响。结果表明：春节期间烟花爆竹燃放对海口市初一的空气质量影响较大，主要影响污染物为PM₁₀、PM_2.5和SO₂，对NO₂、CO和O₃影响相对较小；实施烟花爆竹严格管控后空气质量明显改善，2019年除夕夜PM₁₀、PM_2.5和SO₂质量浓度峰值较2018年分别下降67.4%、68.5%和66.7%；烟花爆竹集中燃放主要造成K⁺、Cl^-、Mg²⁺和SO₄^2-快速上升，其中K⁺影响最为显著，K⁺短时上升了16.21 μg/m³，增加17.01倍；对于NO₂^-、Na⁺、F^-、NO₃^-、Ca²⁺、NH₄⁺等6种离子和OC/EC影响较小。     

杭州城区大气颗粒物污染特征及PM2.5潜在源区研究

基于2015年9月1日至2016年8月25日杭州城区观测点PM₁、PM_2.5、PM₁₀小时浓度数据进行分析，利用HYSPLIT模型、潜在源贡献因子（PSCF）方法和浓度权重轨迹（CWT）方法，探讨了杭州城区PM₁、PM_2.5、PM₁₀时间分布特征和PM_2.5潜在来源。结果表明：研究期间PM₁季节平均浓度表现为冬季 > 秋季、春季 > 夏季，PM_1~2.5、PM_2.5~10浓度则表现为冬季 > 春季 > 秋季 > 夏季；PM₁浓度日变化呈现明显的双峰现象，而PM_1~2.5和PM_2.5~10在同一时段均无明显浓度峰值；杭州城区PM_2.5受外源输送污染具有明显的季节性变化特征，夏季、秋季杭州城区PM_2.5的潜在源区主要是浙江北部、安徽东南部等，春季PM_2.5的潜在源区主要是浙江中部、江苏南部等，冬季PM_2.5的潜在源区主要是山东南部、江苏西南部、浙江北部、安徽南部、江西中部等地区。     

宁波市区冬季大气颗粒物及其主要组分的污染特征分析

为了更好地研究影响宁波市区环境空气质量的污染物变化特征,于2010年1月20—30日进行了加强监测。研究结果表明,宁波市区大气中PM₁₀和PM_2.5质量浓度较高,其中PM_2.5/PM₁₀为0.5~0.85。对PM₁₀和PM_2.5采样膜分析,水溶性粒子和含碳组分分别占PM₁₀和PM_2.5质量浓度的56.7%和66.9%,其中二次污染的水溶性离子SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺是PM₁₀和PM_2.5中浓度较高的离子组分;PM_2.5样品中OC与EC的相关性较好,表明OC与EC的来源相对一致,可能主要来自机动车尾气的贡献;但PM₁₀样品中OC与EC的相关性较差,表明其来源相对复杂;其中SOC的浓度占OC的13%~35%,说明宁波市区冬季导致二次污染的光化学反应不活跃。     

南通市一次典型沙尘污染过程分析

根据南通市大气超级站的观测结果和气象因素，对南通市2019年10月29日—11月2日一次典型沙尘污染过程、颗粒物化学组分、颗粒物消光和退偏进行分析。结果表明，在沙尘影响期间，PM₁₀小时峰值达311 μg/m³， ρ（Ca²⁺）较污染前上升了7.4倍；在沙尘颗粒物碱性环境条件下，二次组分OM和NO^-₃的快速生成，浓度分别较污染前上升了96.6 %和34.0 %；ρ（NO^-₃）/ρ（SO^-2₄）污染中（2.5）高于污染前（1.7），ρ（EC）/ρ（PM_2.5）污染中（4.2%）高于污染前（3.6%），受到明显的沙尘传输影响，而移动源排放也有一定贡献，在本地地面气压场较弱情况下，导致沙尘污染过程长时间持续。     

西宁市金属冶炼和压延加工业大气颗粒物排放清单

大气污染物排放清单是了解大气污染特征和控制对策的前提。根据排放因子方法,建立了2018年西宁市金属（包括黑色和有色金属）冶炼和压延加工业PM_2.5、PM₁₀大气污染物的排放清单,并对其时空分布特征和清单不确定性进行了分析。结果表明：西宁市黑色金属冶炼和压延加工业PM_2.5、PM₁₀的总排放量分别是4.88×10³、8.37×10³ t;该行业对PM_2.5、PM₁₀排放量贡献率最大的是城北区,分别为58.36%、49.61%。有色金属冶炼和压延加工业PM_2.5、PM₁₀的总排放量分别是1.85×10³、2.78×10³ t,该行业对PM_2.5、PM₁₀贡献率最大的是大通县,分别为53.51%、56.99%。黑色金属冶炼和压延加工业对PM_2.5、PM₁₀贡献率最大的产业是粗钢产业,贡献率分别是38.41%、30.28%。有色金属冶炼和压延加工业对PM_2.5、PM₁₀贡献率最大的是铝行业,贡献率分别是97.33%和98.01%。2个行业PM_2.5和PM₁₀的排放受月份影响较小,一天中09：00—18：00是排放高峰期。蒙特卡罗法模拟结果表明：黑色金属冶炼和压延加工业95%置信区间的不确定性较高,PM_2.5和PM₁₀的不确定性分别为-59.33%~58.55%和-47.51%~47.28%。     

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。     

四川盆地冬季典型污染过程分析及应急减排效果评估

为探讨成都冬季污染过程成因,评估应急减排效果,以2019年12月成都发生的一次长时间污染过程为例,分析污染成因和典型污染物变化特征等,并对四川省启动预警的管控效果进行评估。结果表明:污染期间四川省PM_2.5平均质量浓度为77.9 μg/m³,高出冬季常态浓度1倍左右,成都峰值浓度高达176.0 μg/m³;盆地独特的地形和静稳小风的气象条件,加之高压脊控制影响,污染前期出现连续晴好天气,夜间逆温增强,污染物累积迅速,湿度增大导致污染物二次转化增强,是该次污染过程的重要外因;PM_2.5中硝酸根离子贡献最大(26.7%),NO_x及其二次转化的硝酸根离子是造成该次污染的主要原因;启动黄色预警后,NO₂及其转化后的硝酸根离子浓度以及PM_2.5浓度仍呈上升趋势,各类源贡献显著;升级橙色预警后,NO₂峰值浓度明显下降,硝酸根离子占PM_2.5的比例下降3.7个百分点,PM_2.5浓度上升趋势得到明显遏制;该次区域协同减排效果明显,区域PM_2.5日平均质量浓度下降9.1%~13.1%,区域性污染推迟1d出现,预警城市的重度污染、中度污染、轻度污染天数分别减少13、13、7 d;PM_2.5浓度下降主要来自于工业源、扬尘源和移动源的减排贡献,平均减排贡献比例分别为60.0%、31.3%和8.7%。     

2014年“国家公祭日”保障期间南京PM2.5中碳组分污染特征

利用2014年“国家公祭日”期间南京市草场门测点OC和EC在线监测仪器，分析了PM_2.5中碳组分污染特征，结果表明：“国家公祭日”保障期间OC、EC的平均质量浓度为9.6 μg/m³和3.9 μg/m³，两者占PM_2.5质量的19%，是PM_2.5的重要组成部分；“国家公祭日”期间OC/EC（质量浓度比）的平均值为2.47，表明大气中存在二次反应生成的SOC，通过分析管控不同阶段EC与OC以及EC与SO₂、NO₂的相关性，表明两者受本地机动车影响较大；通过气流后向轨迹聚类分析表明，“国家公祭日”管控期间来自周边安徽、江苏、浙江交界处的气流对应的EC浓度最高，为7.14 μg/m³，进一步运用浓度权重轨迹（CWT）方法分析EC的潜在贡献源区，表明对南京EC输送强潜在源区主要在安徽省东南部，集中在芜湖、宣城、黄山一线，其贡献可超过8 μg/m³。