北方某市环境空气颗粒物中重金属污染状况研究

对我国北方某市大气颗粒物的污染状况进行了研究。在主导风向上设置采样点,于冬季、夏季分别采集TSP、PM₁₀、PM_2.5 3种不同动力学直径的大气颗粒物。采用ICP-MS对TSP、PM₁₀、PM_2.5中的元素浓度进行分析,并对3种不同粒径颗粒物中的10种重金属采用富集因子法进行评价。结果表明,北方某市环境空气颗粒物中富集程度最严重的为Cd、Pb;在采暖期,随着颗粒物粒径变小,Pb、Cd的富集指数呈现逐渐增大的趋势;非采暖期则无此趋势。     

空气质量AQI实时发布的改进探讨

针对《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ 633-2012)中对空气质量AQI实时发布存在的欠缺,从增加颗粒物1 h浓度的AQI分级浓度限值及颗粒物24 h滑动平均值计算方法改进着手,解决PM2.5和PM10的24 h滑动平均值实时延迟、1 h平均值代替24 h滑动平均值偏高等问题。     

安徽省2017—2018年PM2.5浓度时空分异特征

以2017—2018年安徽省133个空气质量监测站（国控点66个,省控点67个）228万条PM_2.5质量浓度数据为基础,基于空间自相关和地统计方法对该区PM_2.5浓度的时空分异特征进行分析。结果显示：安徽省年平均PM_2.5质量浓度为49.63 μg/m³,88%的监测站点PM_2.5质量浓度超过国家环境空气质量标准二级限值;PM_2.5浓度呈现明显的冬季高、夏季低、春秋季适中的特征,日变化曲线呈双峰结构,峰值在09：00和22：00前后,低值在16：00—17：00;全省PM_2.5浓度全局Moran指数为0.673 6,月度指数为0.389 6~0.745 6,均表现为空间聚集性,且冬季PM_2.5浓度的空间聚集性更强;局部空间自相关指数表明全省PM_2.5浓度呈西北高-高集聚、东南低-低集聚的特点,低值集聚区稳定在黄山市及其周边;全省PM_2.5浓度总体表现为由北向南递减的趋势,但受局部地形的影响,PM_2.5浓度在西部大别山和皖南山区出现明显的下降趋势。研究结果综合了国控点和省控点监测数据,更加详细地表征区域PM_2.5浓度的时空分异特征,为该区实施有效的环境污染防控提供重要参考。     

西安市环境空气PM2.5污染现状及对策初探

文章通过对西安市城市环境空气PM_2.5试点监测数据深入分析，初步摸清了区域PM_2.5污染水平及分布规律，提出了污染防治对策和建议，对现阶段的环境空气PM_2.5污染防治有着重要的参考价值。     

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。     

不同区域城市空气O3和PM2.5累积速率时序模型

利用2017—2018年全国7个区域10个典型城市环境空气O₃和PM_2.5浓度数据，统计污染物累积速率，进而采用回归方法拟合污染物浓度及其累积速率的时间序列模型，分析不同区域污染物时序变化特征差异。结果表明：不同区域O₃浓度时序曲线拟合程度总体高于PM_2.5，石家庄O₃拟合程度最高，西安PM_2.5拟合程度最高。以07：00、14：00分别作为O₃、PM_2.5模拟起点是24 h中的最优模型。不同城市夏季O₃小时浓度时序变化曲线均为单峰形态，O₃浓度及累积速率峰值出现时间可能由城市所处经度决定，太原O₃累积最快，西安O₃消解最快。各城市间冬季PM_2.5小时浓度及其累积速率时序变化曲线形态差异较大，沈阳PM_2.5累积和消解均最快。与浓度相比，城市环境空气O₃和PM_2.5累积速率与光照、扩散条件等有更好的时间相关性。     

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。     

区域大气细颗粒物化学组分及来源年变化趋势

利用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)于2018年1月1日—2019年12月31日对上海市浦东新区环境空气PM_2.5开展高时间分辨化学成分监测。结果表明，2019年监测点空气质量总体优于2018年，AQI达标率由74.8%升高至86.6%。通过对PM_2.5成分分类，最终确定了8类颗粒物，相较于2018年，2019年富钾颗粒物升幅较为明显，左旋葡聚糖、重金属和元素碳有小幅增加，其余各组分相对减少。对PM_2.5排放源分类分析显示，机动车尾气源占比>25%，其中2018年3月、2018年7月、2019年2和3月贡献超过40%；二次无机源和燃煤源呈现一定的季节变化特点，整体秋冬季高于春夏季，2019年燃煤源占比较2018年下降了41%；工业排放源2018年5和10月、2019年1和5月占比相对较高，其余各月份占比相对较为稳定。     

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。     

江苏省颗粒物激光雷达组网在一次复合过程中的应用分析

基于2022年9月5—11日江苏省发生臭氧连续超标，细颗粒物（PM_2.5）浓度同步上升的一次典型复合污染过程，利用颗粒物激光雷达组网对江苏省6个城市的大气垂直剖面进行了连续监测，并结合近地面污染物浓度和气象要素观测数据分析了此次污染过程的成因。结果表明，污染过程期间各城市呈现高温、小风、强太阳辐射的特征，造成日间二次生成的颗粒物在本地积聚。各城市颗粒物浓度的小时变化趋势大致相同，颗粒物浓度大幅升高期间，ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）值也同步上升，以PM_2.5生成为主导。激光雷达探测结果显示，1 km以内的355 nm消光系数显著增强，表明此次污染过程是由于强大气氧化性导致以极细颗粒物为主导的PM_2.5大量二次生成，无明显的区域传输，同时夜间伴随边界层高度降低，白天生成的高浓度PM_2.5沉降至地面，期间淮安市、扬州市和镇江市受浮尘、扬尘等粗粒子影响，边界层内粗颗粒物浓度也较高。     

Assessment of air pollution from small scale industry

Air pollution due to small scale industries have been found tocause serious occupational health hazards and adverse effects on vegetation and heritage. The study for air pollution impactassessment for brick kiln industries was undertaken. The stackmonitoring exercise was carried out to estimate the pollution level of SPM, SO₂, and NO_x. The ambient air quality was also measured in the vicinity of brick kilns to assess the impact of stack emission on ground level concentration. Characterisation of SPM for toxic metals were studied. Modelling exercise was carried to predict the impact of emission of brick kiln on surrounding environment. To minimise the emission level and ground level concentration, airpollution mitigation measures are suggested.     

吐鲁番市空气微生物浓度状况

对吐鲁番市空气微生物进行了初步测定。结果表明，室外平均空气细菌(B)、真菌(F)、总菌(T)的浓度及F／T分别为33106．3、0、33106．3CFU／m3及0，说明室外空气处于中度微生物污染状态．一些室外测点的空气已受到微生物的严重污染。室内平均空气细菌浓度为9982．2 CFU／m3，说明室内空气污染较重。室内外均未测到空气真菌。本文对吐鲁番市空气微生物浓度指标的时空分布状态作了分析。     

新空气质量标准实施后空气质量自动监测质保审核的建立探讨

根据上海市空气自动监测网络由市级中心站负责子站和区/县级监测站自建子站共同组成和两级管理的结构特点,上海自2006年开始实施对空气自动监测子站的年度质保审核,并在实践中持续改进和完善。以上海为例对新环境空气质量标准实施和AQI实时发布背景下完整的空气质量自动监测QA/QC体系中的质保审核的建立实施及其效果进行讨论。     

上海市交通环境空气质量监测与发展探讨

机动车的快速增长引发了严重的车辆尾气污染问题.通过分析上海市交通环境空气质量现状,评估污染物浓度改善效果,回顾交通环境空气质量监测发展的进程,建议借鉴国外交通环境空气质量监测网络的经验,加快完善上海的交通环境空气质量监测网络.     

空气质量预报在世界互联网大会中的应用

为支持世界互联网大会期间大气污染管控工作，利用人工结合数值模式预报的方式在第二届到第五届世界互联网大会期间开展空气质量预报工作。多模式系统中WRF-CMAQ对乌镇及浙北区域大气污染变化的趋势模拟最好，2016—2018年对AQI日均值模拟的平均分数偏差（MFB）和平均分数误差（MFE）分别为-1.3%~1.6%和24.3%~28.3%。会前48 h、72 h和96 h空气质量等级预报准确率分别为37.5%~83.3%、33.3%~90.0%和0~89.9%。会议期间乌镇的AQI日均值48 h预报准确率为33.3%~100%，等级预报准确率为66.7%~100%。与日常空气质量预报不同，会议期间预报还应重点关注大气污染过程，如有污染可能性，需要给出污染过程的起始时间、持续范围和浓度峰值等情况及其关键时间节点，有针对性地提出大气污染管控的措施建议，为会议期间空气质量保障提供技术支撑。     

基于韦伯-费希纳拓广定律的环境空气质量标准

基于韦伯--费希纳(Weber-Fischna)定律并加以拓广,指出空气污染物浓度成等比变化时,其对人体和生态环境产生的危害程度成等差变化;应用‘等比赋值,等差分级'的指数标度法,确定出7项空气污染物的日平均浓度的环境空气质量标准,并与国家<环境空气质量标准(GB3095-1996)>进行了比较.结果表明,除NO2、CO和TSP在两种标准中各有一个级别的浓度限值差异稍大外,其余空气污染物的两种标准的相同级别浓度限值十分接近,从而为制订的国家<环境空气质量标准(GB3095-1996)>提供了理论依据.     

An Analogy on Assessment of Urban Air Pollution in Turkey Over the Turn of the Millennium (1992–2001)

Rapid industrialization and urbanization in Turkey, especially over the last twenty five years, has provided better living standards to its residents, but it also caused a decrease in environmental quality. In late 1970's, air quality monitoring activities were started in some major cities by individual researchers in Turkey. It was just around the 1990's that a countrywide program on continuous air pollution monitoring in major province centers and selected large towns was launched. The impact of air pollution on people depend on various factors, such as existence and magnitude of coal powered energy generation plants, type of urban heating and their efficiency, and the numbers and specifications of vehicles. In this study, current Turkish urban air quality over the turn of the Millennium (1992–2001) is studied in the light of the country's worst cities in terms of outdoor air quality, the number of upper respiratory diseases, sinusitis, bronchitis, and pneumonia cases in these provinces reported by the state medical treatment facilities in 2001. The population that is under outdoor urban air pollution hazard was computed. A comparative analysis between the provinces that use natural gas and others that use fossil fuels was also completed in order to project monetary gains if the studied provinces will transform their indoor heating and industrial operations to be run by natural gas or other cleaner energy sources. If natural gas use in air polluted urban centers could be realized in the near future, approximately 212 to 350 million US dollars per annum could to be saved just by reducing health related problems caused by outdoor air pollution.     

Air Quality Monitoring and Management in Lisbon

The environmental decision-making process is related with the interpretation of data both in spatial and temporal dimensions. This paper presents a methodology that integrates the time-space framework of air quality data to infer the temporal pattern and spatial variability that could be interpreted for environmental decision purposes. Variograms that accommodate time and space lags were used for the analysis and proved to be effective. Its environmental meaning, in particular its relationship with traffic patterns is discussed. Data from air quality monitoring stations located in the central part of Lisbon were used in this study. It describes a strategy to identify the type of vehicles responsible for certain pollutant levels, particularly for nitrogen oxides, and discusses the application of new air quality European legislation to the city of Lisbon, Portugal.     

影响城市大气质量的主要因素分析

本文利用灰色系统的关联分析方法对影响城市大气质量的主要因素进行分析，结果发现．燃料的消耗量是影响深圳大气环境质量的主要因素，机动车辆的增长是次主要因素，工业总产值的变化对城市大气质量影响极弱，而城市的发展对大气质量均有影响，对大气中ＮＯｘ和降尘的影响最明显。     

Urban Air Quality Assessment Model: UAQAM

The Urban Air Quality Assessment Model (UAQAM) calculates urban concentrations caused by city emissions themselves, the so-called city background concentration. Three versions of the model for describing the dispersion were studied: Box, Gifford Hanna (GH) and a combined form of these two (Box–GH model). Regional background emissions contributing to the urban background concentration were accounted for by using measurements and calculations from a dispersion model on the continental scale. The results of the three UAQAM versions for a number of European cities were compared to measurements of SO₂ and NO _X . The Box–GH model shows better results when compared to the Box model and slightly better results in comparison to the GH model. The Box–GH model has been taken as a starting point for the assessment of urban air quality with UAQAM.