基于TROPOMI的扬州市对流层甲醛和二氧化氮时空分布特征分析

以2020年1月—2021年9月对流层观测仪（TROPOMI）卫星观测资料反演获取的对流层甲醛（HCHO）、二氧化氮（NO₂）柱浓度数据为依据,采用统计方法分析了扬州市HCHO和NO₂柱浓度的时空分布特征。结果表明,扬州市对流层HCHO、NO₂平均柱浓度分别为903.01×10¹³, 633.77×10¹³mole/cm²;受太阳紫外辐射影响,HCHO柱浓度变化特征表现为6月最高、1月最低;受气象条件和人为排放强度影响,NO₂则表现为1月最高、8月最低。2021年1—9月扬州市对流层HCHO、NO₂柱浓度月均值同比2020年分别增长4.0%,40.6%。空间分布特征显示,扬州市对流层HCHO和NO₂浓度高值区主要分布在扬州市南部,且浓度高值区域与重点排污企业分布情况较为一致,多为电力供热、工业锅炉、冶金、石化与化工、表面涂层等行业。相关性分析显示,对流层HCHO与气温、臭氧浓度呈显著正相关,而NO₂与气温、臭氧浓度呈显著负相关。     

基于卫星遥感的中国东部地区NO2减排成效验证

基于Aura卫星臭氧监测仪（OMI）数据，分析了2011—2018年中国东部地区对流层NO₂柱浓度的时空分布规律，以广泛而客观地验证NO₂减排成效。结果表明：进入"十二五"以来，中国东部地区对流层NO₂柱浓度快速下降，高值区域范围快速收缩甚至消失；华北平原、长江中下游平原污染相对严重，同时这些地区污染程度正在得到较快速的缓解；京津冀、长三角、珠三角是中国东部地区对流层NO₂柱浓度相对最高、下降速度最快的典型区域；中国东部地区NO₂减排取得的成效与产业转型升级、能源结构调整及严控移动源排放等政策措施密不可分。     

基于转置EKMA曲线的湖南省臭氧生成敏感性分析

基于湖南省2015—2020年夏秋季的污染物及气象观测数据，分析了臭氧（O₃）污染的时空特征和生成敏感性。湖南省中部和北部的O₃污染较为严重，且主要发生在9月，午后O₃峰值常与早高峰的NO₂浓度有较高的相关性。采用转置EKMA曲线方法探究了O₃在NO₂维度和VOCs反应活性维度下的生成敏感性。在 NO₂维度下，NO₂控制区和NO₂-VOCs过渡区的NO₂质量浓度为7 ~ 13 μg/m³，NO₂-VOCs过渡区和VOCs控制区的NO₂质量浓度为15~17 μg/m³。在VOCs反应活性维度下，当NO₂质量浓度大于10 μg/m³时，VOCs反应活性越高，O₃浓度越高。在高VOCs反应活性（30 ℃或以上）时，NO₂浓度每降低1 μg/m³，各区域的O₃质量浓度能降低约8 ~ 9 μg/m³。结合NO₂ 和VOCs反应活性2个维度，得出湖南省午后O₃生成以 NO₂控制区和NO₂-VOCs 过渡区为主，在晴天干燥和高温条件下，减排NO₂可有效降低O₃浓度。转置EKMA曲线方法为缺少长期VOCs观测的区域提供了研究O₃生成敏感性的新思路。     

中国主要城市疫情管控期间大气环境改善效应研究

利用我国31个省会(省府)城市、直辖市站点大气污染物数据,对全国主要城市2020年新冠疫情管控期间以及复工复产后的大气污染状况进行统计学分析。结果表明:叠加疫情管控影响,相比往年,2020年春节假期前后全国主要城市整体上PM₁₀、NO₂、SO₂、CO平均质量浓度降幅分别达到22.46%、60.13%、13.71%、17.64%;疫情管控期间全国主要城市PM_2.5与PM₁₀偏相关系数为0.952,PM_2.5与SO₂、NO₂、CO的偏相关系数分别为0.705、0.791、0.831。复工复产初期相较疫情管控期间仅有NO₂平均质量浓度上升;随着复工复产进程深入,PM₁₀、SO₂、NO₂平均质量浓度则均有大幅度上升。采暖区SO₂和CO平均质量浓度在疫情管控期分别为非采暖区的2.6倍及1.6倍,两大区域在复工复产后各大气污染物质量浓度变化情况有所差异,也反映出采暖区与非采暖区的大气污染情况的不同。     

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。     

大气氨气污染特征分析及其对PM2.5二次无机组分的影响

为研究大气中氨气的污染特征及其对细颗粒物（PM_2.5）二次无机组分的影响,于2021—2022年在江苏省南京、无锡、镇江、常州、徐州5个城市同期开展氨气及气溶胶组分的在线监测,并采用热动力学稳态模型（ISORROPIA）评估氨气的减排成效。结果表明,5个城市氨气年均质量浓度为10.1 μg/m³,5个城市年均质量浓度为7.7～15.2 μg/m³,其中徐州最高,南京最低。总氨于夏季（6月）达到浓度峰值,受温度及硝酸铵的热不稳定性影响,氨气在12：00左右出现浓度峰,而铵盐则呈现出昼低、夜高的日变化特征。5个城市均处于富氨水平,全年气溶胶呈中性,氨气中和额外酸性气体的潜力较为突出。冬季江苏省各市只有通过大幅度的氨减排（＞60%）才能使PM_2.5浓度显著下降,而对二氧化硫（SO₂）、氮氧化物（NO_X）进行减排才能更加高效地减轻PM_2.5污染。     

基于OCO-3卫星观测的上海CO2柱浓度特征分析

随着卫星遥感技术的发展，城市内部的二氧化碳柱浓度（XCO₂）时空特征逐渐能够被识别。本研究基于轨道碳观测卫星（OCO-3）快拍（SAM）模式XCO₂观测数据，探讨了上海市2020—2022年XCO₂的时空分布特征以及该数据对于火电厂CO₂烟羽信号来源识别的能力。结果表明，上海市XCO₂呈现春季＞冬季＞夏季的特征，上海市XCO₂年均值为418.3×10^-6，高于华东地区的年平均值。从XCO₂空间分布差异来看，中部和东北部是上海冬季XCO₂的高值区域，这主要是由于城市中部人口密集，北部沿江区域大型电厂较为集中，在冬季盛行风西北风的作用下，CO₂被传输至东部沿江多个行政区域。此外，结合近地面风场、CO₂人为排放清单、电厂点源信息、对流层监测仪器（TROPOMI）卫星观测数据等，证实了OCO-3快拍模式具有探测到重点点源信号的能力。     

嘉善前体物与气象因子对臭氧生成的影响及臭氧潜在源区分析

利用2017年嘉善善西超级站臭氧（O₃）及其前体物（NO_x和VOCs）以及气象因子（温度、湿度、风速）逐小时数据，分析了2017年全年NO_x和O₃的变化特征以及春季（4—5月）、夏季（7—8月）NO_x和气象因子对O₃生成的影响，利用O₃生成潜势（OFP）评估了VOCs大气化学反应活性，并通过潜在源区贡献（PSCF）和浓度权重轨迹（CWT）方法分析了嘉善春、夏季O₃潜在源区贡献特征。研究发现：O₃日变化特征为单峰结构，NO_x为弱双峰结构。O₃浓度在3—9月较高，春、夏季O₃浓度峰值分别出现在15：00和14：00，春、夏季的NO_x、O₃日变化与2017年全年日变化趋势基本一致。NO_x对O₃存在滴定作用，且低湿高温有利于O₃浓度的升高。春、夏季O₃生成潜势贡献均表现为烯烃 > 芳香烃 > 烷烃，由于烯烃光化学活性较高，夏季烯烃浓度升高导致其贡献较春季增长约18.1个百分点，且夏季VOCs平均最大O₃增量反应活性高于春季。PSCF和CWT分析结果表明，嘉善春季的潜在源区主要为本地、西南方向和东南方向，夏季的潜在源区主要为本地、西北方向、西南方向以及东南方向。     

2016—2020年西安市近地面臭氧污染变化趋势及分布特征

利用2016-2020年陕西省环境空气质量自动站的臭氧监测数据,分析西安市大气环境中臭氧污染的时间变化趋势及空间分布特征。从时间分布来看,西安市臭氧年均质量浓度呈先上升后下降的波动变化趋势,且浓度值略高于全国平均水平;臭氧月均浓度具有明显的季节变化特征,月超标天数和月均质量浓度均在6月达到峰值;臭氧质量浓度日变化规律在全年和四季完全一致,均呈单峰型,日内小时平均质量浓度超标最多时段集中在15:00-16:00;臭氧与NO₂、CO均呈"此消彼长"的负相关关系。从空间分布来看,西安市12个国控评价点位的O₃-8 h浓度分布变化大致分为单峰型和持续递减型,浓度主要集中在40~80 μg/m³;国控点和省控点的臭氧浓度时间分布趋势一致,空间分布存在区域性差异;全市20个区县(开发区)的臭氧污染呈现南北中心城区高、东西远郊区低的空间分布特征。总之,西安市臭氧污染的时空分布主要受到气象条件、污染物排放和城市布局差异的综合性影响。     

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。     

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。     

内蒙古干草原冬、春季大气气溶胶的若干特征观测研究

内蒙古半干旱草原区大气气溶胶浓度以及散射等特性对生态环境、气候变化与预测研究有重要意义,文利用2009年1～4月在锡林浩特观象台草原站的观测资料,分析了冬、春季背景大气气溶胶质量浓度、黑碳质量浓度、散射系数的分布特征。研究发现,背景天气下,PM10、PM2.5、PM1.0浓度值都较低,平均值分别为22.7、9.5、6.1μg/m3,3种PM浓度值间的相关性不同;黑碳浓度平均值为0.59μg/m3,小粒子中的含量较高,其日分布规律受人类活动影响较大,与各PM浓度分布有较大不同;散射系数平均值为31.2Mm-1,与PM10、PM2.5、PM1.0、黑碳质量浓度都显著相关。三种PM中,PM2.5对散射和吸收的影响最大。风速、相对湿度对不同粒径的PM以及黑碳浓度、散射系数的影响有所不同。     

台州市酸雨污染现状及其对策分析

通过对近十年来的酸雨监测资料的收集分析,结合同期台州市大气环境中二氧化硫和氮氧化物的监测数据,采用秩相关系数法,对酸雨污染趋势和成因进行分析和讨论,并提出针对性措施,以期为台州市以及类似地区的大气污染、酸雨污染等防治工作提供政策参考。     

佛山市高明区环境空气污染物变化分析

根据佛山市高明区2007—2012年环境空气监测数据资料,分析该区近6年来空气污染物的变化趋势和影响因素。结果表明,2007—2012年该区空气污染呈现由单一型污染向复合型污染转变,综合污染指数总体上升,污染物以SO2、PM10为主。SO2、NO2浓度呈逐年增长,PM10则呈平稳状态。三者污染浓度最高值均在每年第4季度出现。该区的SO2浓度主要受工业污染源影响;NO2也受工业影响显著,与机动车数量呈正相关;PM10与烟粉尘排放量呈正相关,与降水量呈负相关。因此,改善该区环境空气应着重从控制工业污染源、扬尘污染、机动车排气污染3大方面开展工作。     

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。     

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。     

Study of urban atmospheric pollution in Navarre (Northern Spain)

An ambient air quality study was undertaken in two cities (Pamplona and Alsasua) of the Province of Navarre in northern Spain from July 2001 to June 2004. The data were obtained from two urban monitoring sites. At both monitoring sites, ambient levels of ozone, NO_x, and SO₂ were measured. Simultaneously with levels of PM₁₀ measured at Alsasua (using a laser particle counter), PM₁₀ levels were also determined at Pamplona (using a beta attenuation monitor). Mean annual PM₁₀ concentrations in Pamplona and Alsasua reached 30 and 28 μg m⁻³, respectively. These concentrations are typical for urban background sites in Northern Spain. By using meteorological information and back trajectories, it was found that the number of exceedances of the daily PM₁₀ limit as well as the PM₁₀ temporal variation was highly influenced by air masses from North Africa. Although North African transport was observed on only 9% of the days, it contributed the highest observed PM₁₀ levels. Transport from the Atlantic Ocean was observed on 68% of the days; transport from Europe on 13%; low transport and local influences on 7%; and transport from the Mediterranean region on 3% of the days. The mean O₃ concentrations were 45 and 55 μg m⁻³ in Pamplona and Alsasua, respectively, which were above the values reported for the main Spanish cities. The mean NO and NO₂ levels were very similar in both sites (12 and 26 μg m⁻³, respectively). Mean SO₂ levels were 8 μg m⁻³ in Pamplona and 5 μg m⁻³ in Alsasua. Hourly levels of PM₁₀, NO and NO₂ showed similar variations with the typically two coincident maximums during traffic rush hours demonstrating a major anthropogenic origin of PM₁₀, in spite of the sporadic dust outbreaks.     

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。     

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。     

Assessment of the Health Impacts of Particulates from the Redevelopment of Kings Cross

The Kings Cross/St. Pancras area has been a rail transport hub from Central London to the Midlands and North Eastern England since the middle of the nineteenth century and dust from the Kings Cross railway lands was even described by Charles Dickens.¹ The Channel Tunnel high speed Rail Link (CTRL) is being constructed between 2001 and 2007 to connect continental Europe to Central London. The CTRL and associated development will help regenerate an area that is surrounded by deprived high density housing estates. London Borough of Camden has set up an extensive particulate monitoring programme to determine if there are any health impacts on local residents from emissions from the demolition and construction work. This article assesses the results from particulate measurements in 2003–2004 and compares this to baseline conditions before the redevelopment work began. The evidence suggests that although 2003 had higher than average pollution levels in the UK as a whole, even higher levels of particulates in the size range PM₁₀–PM_2.5 (defined as PM_coarse) were measured in Kings Cross. Due to the size of these particulates, they tend to be released from construction works rather than transport or secondary particulate sources. Concentrations in 2004 were lower than 2003, but this was primarily due to meteorological conditions. The paper also looks at the health of the local population and discusses whether these elevated levels are creating a problem and legally constitute a statutory nuisance. The Council continues to work with the contractors to try and ensure best practical means to minimise dust emissions and their effect on local residents. ¹Our Mutual Friend