2018年长三角一次持续重污染过程分析

利用常州市6个环境空气质量评价点PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和水溶性离子数据，结合后向轨迹、激光雷达探空资料、气象资料等，分析了2018年1月29日—2月2日长三角区域一次持续重污染过程。结果表明，重度污染时次高达94 h，PM_2.5最高值达235 μg/m³，由外来输送污染物与本地排放的污染物叠加而成，在不利气象条件影响下，污染物在长三角区域长时间滞留；重污染期间，污染物日变化规律显示，PM_2.5受外来源影响更显著，而SO₂、NO₂受本地污染源影响更显著，水溶性粒子组分与常州市本地源存在较大差异，其中NO₃^-、NH₄⁺、K⁺、Mg²⁺和SO₄^2-值增加最为明显，较污染前分别增加了9.1，5.9，4.3，4.2和4.1倍；K⁺值升高较快，说明污染期间也受到了生物质燃烧的影响。此外，NO₃^-和SO₄^2-在空气质量较好时，在水溶性离子中的占比日变化幅度较大，而在重污染期间，NO₃^-和SO₄^2-日变化幅度明显减小。     

2016—2017年武汉市城区大气PM2.5污染特征及来源解析

利用2016年1月至2017年9月湖北省环境监测中心站大气复合污染自动监测站的在线监测数据，对武汉市城区PM_2.5的污染特征及主要来源进行解析。结果表明，武汉市城区PM_2.5质量浓度呈现出明显的季节差异，季节变化规律为冬季>春季>秋季>夏季。水溶性离子的主要成分SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺占总离子质量浓度的82.0%。PM_2.5中阴离子相对阳离子较为亏损，颗粒整体呈碱性。夏季气态污染物的氧化程度较高且SO₂较NO₂氧化程度高。后向轨迹分析结果表明，区域传输是武汉市PM_2.5的一个重要来源，在4个典型重污染阶段，武汉市分别受到局地、东北、西北及西南方向气团传输的影响。PMF模型解析出武汉市PM_2.5五大主要来源及平均贡献率：扬尘22.0%、机动车排放27.7%、二次气溶胶21.6%、重油燃烧14.9%和生物质燃烧13.8%。     

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。     

天津市PM2.5中水溶性离子组分特征

2006年8—12月连续采集PM_2.5样品,分析其中水溶性无机离子浓度特征。结果表明,采样期间,天津市PM_2.5日均浓度均不同程度超过美国EPA日均浓度标准(35 μg/m³);SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺和Cl^-为无机离子的主要成分,占全部无机离子的88.6%;各离子均表现出不同季节变化特征。对NH₄⁺和NO₃^-、SO₄^2-进行相关性分析发现,NH₄⁺和NO₃^-相关性最好,相关系数为0.795。SOR和NOR的平均值分别为0.16和0.23,均为8月最高,表明前体物二次转化夏季最明显。     

西安市大气颗粒物PM2.5与降水关系的探讨

对西安市2011年的降水及PM_2.5进行采样，并对其进行了pH及无机水溶性离子测定。结果表明，西安市酸雨的污染类型以硫酸型污染为主，连续性降水对大气颗粒物的去除效果明显，pH随降水量的增加而减小。对采样日降水前和降水后3 h的PM_2.5监测结果表明降水对PM_2.5质量浓度与其中的离子有一定去除作用。西安市的PM_2.5呈酸性，并且与降水的pH有着很好的相关性；另外降水前PM_2.5的质量浓度、SO₄^2-浓度与降水pH呈负相关，NO₃^-与降水pH的相关性不明显。近几年PM_2.5和降水中的SO₄^2-/NO₃^-当量值变化趋势表明西安市大气污染已步入煤烟和机动车尾气混合型污染类型，且机动车污染对大气污染和酸雨的贡献比例有所增加。     

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。     

天津市PM2.5中水溶性无机离子污染特征及来源分析

2008年1、4、7月和10月在天津大气层边界站,利用中流量采样器对大气中的细粒子进行了滤膜样品采集,应用离子色谱检测技术分析了8种水溶性无机离子(Na⁺、NH₄⁺、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺、SO₄^2-、NO₃^-和Cl^-)的含量。结果表明,天津市大气PM_2.5中总水溶性无机离子平均浓度为47.3 μg/m³,其中,SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺和Cl^-是最主要的水溶性无机离子,占总离子质量分数共计87.3%,表明了天津市细粒子中的主要水溶性无机离子的特征。/2 平均比值接近1.0,显示硫酸氨是细粒子中硫酸盐的主要存在形式。NO₃^-/SO₄^2-浓度比的平均值为0.65,反映了燃煤污染与机动车尾气污染并存的复合型大气污染特征。并通过对PM_2.5中8个水溶性离子成分的主成分分析进一步揭示了其来源。     

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。     

石家庄市NO2时空分布特征及影响因素

为了解石家庄市NO₂时空分布特征及影响因素,结合GIS和相关性分析,对2018年环境空气自动监测站监测数据、气象数据和社会经济数据进行统计分析。结果表明:261个乡镇NO₂年均质量浓度范围为11~68 μg/m³,超标率为47.9%,仅有49个乡镇NO₂日均质量浓度达到国家二级标准。主城区NO₂质量浓度高于周边县(市、区),NO₂总体呈圆环形带状分布。月变化方面,1-3月、10-12月污染较重,峰值出现在1月。NO₂日变化呈"高-低-高"的变化趋势,区域差异明显。NO₂与温度、湿度、风速呈负相关,与大气压呈正相关,气象条件的月际差异是导致NO₂月差异的重要因素,NO₂空间分布主要受地形、人口密度和机动车排放等因素影响。研究结果提示秋冬季是NO₂治理的关键时期,主城区为重点防控治理区域。     

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。     

气质联用法测固定污染源中三氟甲烷、四氟甲烷、六氟乙烷和六氟化硫

建立了固定污染源排气中三氟甲烷、四氟甲烷、六氟乙烷和六氟化硫的采样和气质联用分析方法,检出限分别为0.06、0.15、0.21、0.71 mg/m3,精密度在3.2%以下,相关系数大于0.999 6,并对浙江省内2家典型企业排放的温室气体进行了监测,实际样品监测结果表明,该方法能够满足废气中4种温室气体的监测要求。     

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。     

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。     

台州市区PM2.5和O3污染特征及相互作用关系

基于2016—2020年台州市区大气污染物监测数据及气象观测资料，分析了台州市区PM_2.5和O₃的污染特征及受气象因素影响情况，并探究了不同季节下的PM_2.5浓度和O₃浓度的相关性及相互作用关系。2016—2020年，台州市区PM_2.5年均浓度和超标天数呈显著下降趋势，O₃-8 h年均浓度和超标天数总体呈上升趋势。PM_2.5浓度在冬季最高，且易发生超标；O₃浓度在春、夏、秋季均较高，且均会发生超标。通过相关性分析可知：PM_2.5浓度与气温、相对湿度、风速、降水量呈负相关，与大气压呈正相关；O₃浓度与气温、风速呈正相关，与相对湿度、降水量呈负相关。不同季节下的PM_2.5浓度与O₃浓度均呈正相关，两者存在协同增长。在春、夏、秋季，二次PM_2.5在总PM_2.5中的占比随着O₃     

齐齐哈尔市PM2.5与PM10污染趋势及相关性分析

对2014—2016年齐齐哈尔市PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度的时间变化特征进行简要分析,并探究PM_(2.5)/PM_(10)以及PM_(2.5)与PM_(10)的相关性。结果表明:2014—2016年齐齐哈尔的PM_(2.5)与PM_(10)的年均质量浓度分别为36.7、62.9μg/m~3,且呈逐渐下降趋势;冬季的PM_(2.5)与PM_(10)浓度最高,秋季次之,春季与夏季相对较低;2014—2016年PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度月变化趋势基本相同,整体呈现2—6月逐渐下降,9—11月逐渐上升的规律;PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度的日变化均呈双峰现象;对PM_(2.5)与PM_(10)进行线性拟合,相关系数为0.896 3。同时,残差分析也说明两者拟合情况良好,四季相关系数为r_(秋季)(0.982 2)r_(冬季)(0.964 4)r_(夏季)(0.943 9)r_(春季)(0.829 6);2014—2016年PM_(2.5)/PM_(10)平均值为55.27%,大气颗粒物PM_(2.5)的贡献率高达一半以上。     

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PM10和PM2.5中水溶性离子化学特征及来源分析

2011年5月—2012年1月在天津市南开区设立采样点,采集大气中PM10和PM2.5样品。采用离子色谱法测定颗粒物中水溶性无机阴离子、阳离子成分,分析其主要组成、季节变化及污染来源。结果表明,天津市PM10中离子平均浓度为71.2μg/m3,占PM10质量浓度的33.7%。PM2.5中离子平均浓度为54.8μg/m3,占PM2.5质量浓度的39.6%。NH+4、SO2-4、NO-3等二次离子含量较大,且夏季含量均为最高。颗粒物总体呈酸性,PM10中∑阳离子/∑阴离子平均值为0.92,PM2.5中该比值为0.75。来源分析发现,PM10可能主要来源于海盐、工业源、二次反应及土壤和建筑尘等,PM2.5则主要来源于海盐污染源、二次反应及生物质燃烧。     

苏州大气颗粒物PM2.5和PM10质量浓度异常“倒挂”现象的成因及影响分析

为深入研究PM_2.5和PM₁₀质量浓度异常“倒挂”现象的成因及影响，在苏州市相城区国控点开展比对监测分析，回顾性分析了2016—2020年苏州全部国控点颗粒物浓度数据。苏州市相城区国控点PM_2.5浓度的比对分析结果表明：该国控点频繁出现PM_2.5浓度高于其他国控点PM_2.5浓度和高于该站点PM₁₀浓度(“倒挂”率高达34%)的“双高”现象，PM_2.5平均浓度比其他9个国控点高12.5%～37.2%,比位于同一站点的备用监测仪器(“倒挂”率为0)高38.1%。2016—2020年，苏州全部国控点“倒挂”时间的总体趋势都是逐年递增，且集中发生在相对湿度较高的20:00至次日07:00。这5年间各国控点PM_2.5浓度异常偏高导致的异常“倒挂”现象对全市年均浓度产生的正误差分别为1.6%、2.8%、6.0%、6.2%和4.1%,基本呈现出逐年递增的趋势。上述结果表明：苏州PM_2.5浓度偏高是由动态加...     

杭州市大气PM2.5和PM10污染特征及来源解析

2006年在杭州市两个环境受体点位采集不同季节大气中PM_2.5和PM₁₀样品,同时采集了多种颗粒物源类样品,分析了其质量浓度和多种化学成分,包括21种无机元素、5种无机水溶性离子以及有机碳和元素碳等,并据此构建了杭州市PM_2.5和PM₁₀的源与受体化学成分谱;用化学质量平衡(CMB)受体模型解析其来源。结果表明,杭州市PM_2.5和PM₁₀污染较严重,其年均浓度分别为77.5μg/m³和111.0μg/m³;各主要源类对PM_2.5的贡献率依次为机动车尾气尘21.6%、硫酸盐18.8%、煤烟尘16.7%、燃油尘10.2%、硝酸盐9.9%、土壤尘8.2%、建筑水泥尘4.0%、海盐粒子1.5%。各主要源类对PM₁₀贡献率依次为土壤尘17.0%、机动车尾气尘16.9%、硫酸盐14.3%、煤烟尘13.9%、硝酸盐粒8.2%、建筑水泥尘8.0%、燃油尘5.5%、海盐粒子3.4%、冶金尘3.2%。