南京北郊气溶胶散射特性观测研究

南京北郊是重工业区,空气污染严重。该文利用浊度仪对大气气溶胶散射系数进行了四季观测,研究了该区气溶胶散射系数、后向散射比、质量散射系数及散射系数与能见度的关系,结果表明,观测期间散射系数波动较大,平均值为344.84 Mm^-1,标准差为215.99 Mm^-1,散射系数季节差异明显,主要受气象条件和外界污染排放的影响;后向散射比平均值为0.139,春季变化剧烈,夏、秋、冬季在波动中缓慢上升,大气中细粒子污染严重且含量有增加的趋势;散射系数与PM_2.5质量浓度相关系数达到0.91,质量散射系数平均值为1.87m²/g;散射系数与能见度之间存在-0.66的相关性,两者呈负幂函数关系。     

贵阳市夏季大气颗粒物及多环芳烃污染特征研究

采集贵阳市老城区夏季5个典型监测点(太慈桥、贵州师范大学、大西门、省政府及省植物园)的样品进行PM2.5、PM10质量浓度分析。同时对PM2.5中PAHs的质量浓度进行分析。结果表明:贵阳市夏季PM2.5和PM10浓度排序均为太慈桥省政府大西门贵州师范大学省植物园,且PM2.5和PM10之间有良好的相关性,PM10=0.931 3 PM2.5+0.019 4,R2=0.996 7,PM2.5污染较重。此外,5个监测点总PAHs和苯并(a)芘的分析结果均为太慈桥省政府大西门贵州师范大学省植物园,苯并(a)芘浓度均未超标。     

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。     

冬季大气中PM_(10)和PM_(2.5)污染特征及形貌分析

2008年冬季采集大气中PM10和PM2.5样品,利用SPSS软件进行分析。结果表明,PM10质量浓度在92.87～384.7μg/m3之间,平均值为201.09μg/m3,超标率71.43%。PM2.5浓度跨度为57.27～230.21μg/m3,平均值为133.82μg/m3,超标率89.47%。PM10和PM2.5空间分布略有差异。PM2.5/PM10在29.10%～94.76%之间,均值为66.55%。PM2.5与PM10质量浓度之间有显著相关性,相关方程:PM2.5=0.7993×PM10-55.984(R2=0.9524,置信度为95%)。通过颗粒物形貌分析,初步判定冬季大气主要污染源为燃煤和机动车尾气排放。     

基于超级站多仪器联合观测的大气气溶胶遥感研究

大气气溶胶在气候变化、大气环境和人体健康等多个方面产生重要影响。遥感是获得气溶胶时空分布信息的重要手段,并且具有非破坏性、观测瞬时性、可获取整层大气信息等特点,因此在环保、气象等行业得到越来越多的应用。研究介绍了由多种监测仪器构成的中国科学院(北京)大气气溶胶遥感研究超级站的仪器配置、观测指标和相关研究方向,并阐述了其在4方面的具体应用:(1)针对沙尘、灰霾等典型过程的多仪器遥感联合观测;(2)将光学遥感拓展到气溶胶成分信息等前沿应用;(3)遥感获得近地面PM_(2.5)等环境关键参数的方法;(4)主被动结合的大气颗粒物垂直分布特性研究。通过超级站多仪器联合观测,可加强对大气气溶胶的全方位观测和分析,为环境研究提供综合数据支撑。     

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。     

大同市大气颗粒物浓度与水溶性离子季度分布特征

为研究大同市大气颗粒物质量浓度与水溶性离子组成特征,于2013年2、7、9、12月,分别对大同市及其对照点庞泉沟国家大气背景点进行了PM2.5及PM10的采样,通过超声萃取-IC法测定了样品中的9种水溶性离子,结果表明,大同市大气颗粒物污染1、4季度重于2、3季度,PM2.5季度均值全年均未超标,PM10仅第1季度超标1.4倍,污染状况总体良好,PM2.5与PM10相关系数R为0.75,说明大同市颗粒物污染有较为相近的来源,且不同季节均以粗颗粒物为主;大同市PM2.5中水溶性离子浓度分布为SO2-4、NO-3、NH+4Cl-、Ca2+K+、Na+F-、Mg2+,PM10中Ca2+浓度仅次于SO2-4、NO-3,控制扬尘将有效降低PM10的浓度;PM2.5及PM10中的9种水溶性离子在不同季度的浓度与颗粒物浓度分布规律类似,1、4季度较高,2、3季度较低;由阴阳离子平衡计算结果可知,相关性方程的斜率K为1.045,表明大同市大气颗粒物中阳离子相对亏损,大气细粒子组分偏酸性。NO-3与SO2-4浓度比值均小于1,大同市以硫酸型污染为主,大气中的SO2-4主要来源于人类活动排放。     

采暖期大气颗粒物PM1.0和PM2.5中水溶性离子污染特征

为了解采暖期大气PM_(1.0)和PM_(2.5)中水溶性离子污染特征,采集哈尔滨市2014年11月至2015年3月采暖期PM_(1.0)和PM_(2.5)的样品,进而分析其中的水溶性离子(F-、Cl-、NO-3、SO2-4、Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+)的质量浓度。结果表明:PM_(1.0)和PM_(2.5)中的水溶性离子具有相同的变化趋势。采暖期间PM_(1.0)和PM_(2.5)中9种水溶性离子质量浓度总和分别为25.4~60.7μg/m~3和38.8~78.0μg/m~3。在PM_(1.0)和PM_(2.5)中NH+4、NO-3、SO2-4占比较高,而F-、Mg2+占比较低。PM_(1.0)和PM_(2.5)中9种水溶性离子质量浓度均为夜间大于白天。在PM_(1.0)和PM_(2.5)中,Mg2+和NH+4、F-和Cl-呈显著相关,说明它们来自相似的污染源,在PM_(1.0)中的K+和Ca2+显著相关,故它们受相似的污染源的影响。根据酸度与各离子的相关性,得出SO2-4和NH+4是控制大气颗粒物酸碱性的主要离子。另外,气象因素对PM_(1.0)和PM_(2.5)的浓度有影响。     

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。     

西安市区大气中PM2.5和PM10质量浓度污染特征

2013年3月—2014年2月期间,设置1个监测点位,采集了西安市区大气环境中PM10和PM2.5样品,采用重量法测定了PM2.5和PM10质量浓度。结果表明,西安市区PM2.5质量浓度为16~558μg/m3,平均值为128μg/m3,超标率69.1%;PM10质量浓度范围为32~887μg/m3,平均值为249μg/m3,超标率71.8%。虽然PM2.5和PM10质量浓度的逐日变化幅度比较大,但是整体变化趋势非常相似,存在显著的正相关关系(r=0.831 9)。PM2.5和PM10质量浓度存在明显的季节变化,均为冬季最高,春季次之,秋季较低,夏季最低。ρ(PM2.5)/ρ(PM10)为0.245~0.822,平均值为0.510,说明PM2.5在PM10中所占比例大于PM2.5~10;此外,该比值呈现一定的季节变化规律,冬季、夏季较高,秋季次之,春季最低。霾天气发生时,该比值和PM2.5质量浓度明显高于无霾天气。     

石家庄市春节期间大气颗粒物有机碳和元素碳的变化特征

为研究石家庄市大气颗粒物的污染特征及其来源,于2013年2月6—19日春节期间在石家庄市采集大气颗粒物TSP、PM10、PM2.5样品,对其有机碳、元素碳进行分析测定。结果表明,石家庄TSP、PM10、PM2.5日平均质量浓度分别为389、330、245μg/m3,颗粒物污染严重;碳组分在颗粒物中占有较大比重,且随着粒径的减少,碳组分比重逐渐增加;存在不严重的次生有机碳污染;OC与EC的相关系数较高,说明两者有较为相似的污染源,主要为燃煤、机动车排放源。各种气象条件对PM2.5、OC、EC浓度和OC/EC的变化都有不同程度的影响。     

西宁市城区冬季PM2.5和PM10中有机碳、元素碳污染特征

2014年11月—2015年1月对西宁市冬季开展PM_(2.5)和PM_(10)的连续监测。利用DRI 2001A型热光碳分析仪(美国)对有机碳和元素碳进行分析,结果表明:西宁市冬季PM_(2.5)和PM_(10)中碳气溶胶所占比例分别为33.13%±6.83%、24.21%±6.27%,说明碳气溶胶主要集中在PM_(2.5)中;OC/EC值均大于2,说明西宁市大气中存在二次污染;SOC占PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度比例分别为46.50%和57.40%,PM_(2.5)中SOC浓度占PM_(10)中SOC浓度的61.88%,说明SOC主要存在于PM_(2.5)中,且SOC形成的二次污染和直接排放的一次污染都是西宁市碳气溶胶的主要来源;与其他城市比较发现,西宁市冬季PM_(2.5)中的碳气溶胶含量普遍高于其他城市,PM_(10)中OC质量浓度相对其他城市较高,EC质量浓度偏低;OC和EC的相关性不显著,说明来源不统一;进一步对OC和EC各组分质量浓度进行分析知,西宁市冬季碳气溶胶主要来源于机动车汽油排放、燃煤和生物质燃烧。     

宁波市秋冬季大气能见度特征及影响因素分析

针对宁波市大气能见度的观测研究表明,宁波市秋冬季大气能见度均值为11.6 km,霾日发生率为31.6%,霾日的能见度均值为6.6 km,且PM_(2.5)质量浓度在100~120μg/m3范围内的频率最高。能见度随着PM_(2.5)浓度增大呈指数下降,且相同的PM_(2.5)浓度情况下,相对湿度越大,能见度越低。能见度为10 km的临界点上,PM_(2.5)质量浓度值对应为67.5μg/m3。不同相对湿度时,能见度为10 km对应的PM_(2.5)质量浓度临界值不同。通过建立能见度回归方程发现,低相对湿度(RH≤30%)时,PM_(2.5)对能见度的影响权重最大;高相对湿度(RH60%)时,相对湿度的权重最大;RH低于60%时,RH的权重随着PM_(2.5)浓度的增加而增大;而RH高于60%时,RH的权重随着PM_(2.5)浓度的增加而减小。分析结果可为宁波市灰霾防治和采取合适的管控措施提高能见度提供一定参考。     

福州地区冬春典型污染过程PM2.5特征及成因分析

综合使用HYSPLIT、PSCF与CWT、PMF等分析方法,针对福建省福州地区冬春季节发生的多次污染过程(P1～P4),深入研究PM_2.5典型污染特征、成因及其潜在源区等。初步分析认为PM_2.5为影响P1～P4过程中福州地区环境空气质量的首要污染物。PM_2.5组分特征分析表明,移动源对PM_2.5污染有较大贡献,每次污染过程中的二次反应明显。HYSPLIT后向轨迹分析表明,P1、P2以本地污染源贡献为主,P3、P4存在较强的污染气团输送。PMF源解析分析P1、P2结果认为,福州地区冬春PM_2.5主要来源均为机动车源,分别为35.86%和42.75%,二次源分别为24.55%和30.52%,而冬季P1过程中工业/燃煤源(29.06%)的来源贡献明显高于春季P2过程(19.92%)。P3、P4作为受到外来污染传输叠加影响的典型案例,颗粒物激光雷达监测发现P3的PM_2.5污染主要受北方污染传输影响;PSCF与CWT联合分析结果表明,P4中的PM_2.5     

邢台市颗粒污染物变化特征和后向轨迹分析

为深入了解邢台市PM_(10)、PM_(2.5)浓度变化情况和气流后向轨迹,对邢台市2013—2016年环境大气颗粒污染物监测数据进行了分析,同时利用HYSPLIT模型计算出逐日72 h后向气流轨迹。结果表明:邢台市的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度在2013—2016年间呈逐年下降趋势,PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度高值出现在冬季(296μg/m~3和192μg/m~3),最低值出现在夏季(140μg/m~3和80μg/m~3),PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度在日变化上均呈"双峰双谷"型分布;后向轨迹的季节聚类分析表明,春季大气颗粒物污染以粒径2.5～10μm的颗粒污染物为主,夏季、秋季和冬季的大气颗粒物污染以PM_(2.5)为主;逐日聚类分析表明,在路径为西北偏西向的、途经多个沙源地的气流影响下,邢台市的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度处于一个相对高值;来源于偏南向的气流由于化合反应,污染物积聚导致PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度也处于相对高值;在来源于西北向和偏北向的、水汽含量相对较低的气流影响下,邢台市的PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度出现一个明显的下降。     

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。     

泰州市冬季空气质量变化特征

为了解泰州市冬季空气质量变化特征,于2013年12月27日—2014年1月7日对NO2,SO2,O3,CO,PM10和PM2.5进行了监测,结合地面气象资料和HYSPLIT轨迹模式分析了污染物的来源与传输过程。结果表明,观测期间AQI优良率仅为25%,PM10和PM2.5日均值超标率分别为58.3%,75.0%;有机碳是泰州市ρ(PM2.5)中最高的化学组分,其次是富钾和元素碳。PM2.5主要来源为汽车尾气、工业源、燃煤,分别占来源比例21.76%,16.52%,15.54%。局地污染源和不利气象条件是造成大气污染的主要原因。     

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。