大气PM_(2.5)遥感反演研究进展

PM_(2.5)是中国空气质量的重要评价指标,影响着环境和人体健康。近年来,遥感反演已逐渐成为监测PM_(2.5)的热点。介绍了大气PM_(2.5)反演常用的遥感数据优缺点及适用范围,对遥感反演方法进行归纳和总结,阐述构建PM_(2.5)与气溶胶光学厚度关系模型、消除气象因素和垂直分布等参数影响的方法,并展望PM_(2.5)遥感反演在高时空分辨率数据和模型耦合等方面的发展趋势。     

基于减排敏感性的武汉市PM_(2.5)污染控制研究

采用基于气象预报(WRF)的多尺度空气质量(CMAQ)模型,通过研究不同大气污染物排放情景下PM_(2.5)平均浓度变化,分析SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs等大气污染物减排对武汉市PM_(2.5)的影响。结果表明,大气污染物减排对武汉市PM_(2.5)年均浓度影响十分显著,且随着污染控制力度加大,PM_(2.5)污染持续减轻;当SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs排放量均削减40%时,PM_(2.5)年均浓度下降24.0%,依然超出《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准值。基于空间布局和行业敏感性确定武汉市大气污染控制方案,方案实施后SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs排放总量分别下降53%、26%、32%、36%和31%,PM_(2.5)年均浓度下降35%左右,控制效果更加明显。     

杭州市不同高度大气PM_(2.5)的污染特征研究

为研究杭州市大气PM_(2.5)的污染特征,评估本地污染源和外来污染源对PM_(2.5)的影响,于2013年10月10日至11月2日对杭州市主城区两个不同高度的采样点进行采样,并定量分析大气PM_(2.5)中的化学成分。结果表明,采样期间20、84m高度的大气PM_(2.5)日均质量浓度分别为(80.5±28.9)、(80.3±29.3)μg/m3,不同高度的PM_(2.5)浓度及其化学成分无明显差异;PM_(2.5)主要成分质量分数按如下排序:SO_4~(2-)有机碳(OC)NO_3~-NH_4~+元素碳(EC);大气PM_(2.5)中二次粒子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+平均质量浓度总和约为39.0μg/m3,二次转化是杭州市大气PM_(2.5)的主要来源,SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+贡献率为48%左右;20、84 m高度的大气PM_(2.5)中OC分别为(15.6±5.1)、(14.8±4.7)μg/m3,EC分别为(4.6±1.8)、(4.6±1.6)μg/m3,OC/EC(质量比)约为3.3。采样期间,杭州市大气PM_(2.5)在近地面垂直方向上分布较为均匀,表明杭州市大气PM_(2.5)受外来污染源的影响较小。而在本地污染源中,杭州市大气PM_(2.5)主要受到生物质燃烧、机动车尾气、燃煤和餐饮油烟等来源的影响,地面扬尘的作用不明显。     

气象因素对大气污染物影响的季节差异分析及预测模型对比—— 以深圳为例

以深圳为例,通过收集其2014年9月至2017年8月的地面气象观测数据、大气污染物PM_(2.5)和PM_(10)浓度数据及空气质量指数(AQI),利用SPSS软件分别构建线性回归模型与非线性多层神经网络(MLP)模型,探讨了气象因素对PM_(10)、PM_(2.5)及AQI影响的季节性差异,并利用构建的两种模型对PM_(2.5)、PM_(10)和AQI进行预测和对比。结果表明,气温、湿度、风速及风向均对深圳PM_(2.5)、PM_(10)及AQI有较大影响,且影响因素存在季节差异性;两种模型中,MLP模型在对复杂多变的空气质量预测上更具优越性。研究结果可为深圳空气质量优化以及城市局部和整体规划提供科学依据,并为其他城市空气质量模拟分析提供参考。     

广州PM2.5污染特征及与气象因子的关系分析

基于2014—2016年广州PM_(2.5)浓度逐时观测数据,研究了广州PM_(2.5)污染变化特征及其与气象因子的关系,确定了影响广州大气能见度的PM_(2.5)浓度阈值。结果表明:(1)2014—2016年广州PM_(2.5)质量浓度平均为32.7μg/m3,广州1月PM_(2.5)污染最重,轻度、中度、重度污染频率合计达20.16%;(2)PM_(2.5)浓度与风速、降水、气温、能见度呈负相关,与相对湿度、气压呈正相关;(3)广州地区在南风的条件下PM_(2.5)浓度最低,风速小于2m/s的偏北风下易出现污染;(4)PM_(2.5)浓度与相对湿度共同影响广州能见度的变化,随着相对湿度的增加,PM_(2.5)浓度的敏感阈值不断减小,通常当PM_(2.5)高于37.3μg/m3时,控制PM_(2.5)对改善城市能见度成效相对缓慢,而当PM_(2.5)浓度低于此阈值时,降低PM_(2.5)将显著提高大气能见度。     

一次强沙尘过程影响下的银川市大气污染物浓度及PM_(2.5)化学组成变化特征

2014年4月22—29日在中国西北地区发生强沙尘天气期间,对银川市大气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、O_3)进行了监测,并重点分析了PM_(2.5)的化学组成变化特征。结果表明,沙尘天气发生前,PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2和NO_2平均小时质量浓度分别为99.33、36.89、25.84、47.21μg/m~3;沙尘天气发生时,PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2和NO_2平均小时质量浓度分别为1 121.43、209.19、6.13、18.42μg/m~3:说明此次沙尘传输经过地区大气较为清洁,随沙尘气溶胶传输的NO_2和SO_2较少。沙尘气溶胶由于带有大量的Ca~(2+)、Mg~(2+),使得PM_(2.5)碱性增强,PM_(2.5)中的硫酸盐和硝酸盐存在形式主要为NH_4HSO_4和NH_4NO_3。沙尘气溶胶除了对PM_(2.5)中来源于自然源的无机元素浓度有显著提升外,对于水溶性离子、碳成分等直接或间接来源于人为源的组分浓度也有较大的提升。Ti、Fe、Al、Ca、Si、Sr、Mg、Na、K、Ba、P可以认为基本来源于沙尘矿物粒子。此外,沙尘气溶胶还能促进大气SO_2、NO_2向二次硫酸盐、硝酸盐转化,尤其是硫酸盐。     

绵阳重污染天气机动车限行对空气质量的影响研究

为应对2017年底绵阳出现的一次重污染天气,绵阳政府于2017年12月25日0时至29日12时首次实行了机动车尾号限行措施。利用2017年12月20日至2018年1月2日绵阳4个国控环境质量监测站点的CO、NO_2、SO_2、O_3、PM_(2.5)、PM_(10)的数据分析限行前后的污染物浓度变化特征,并结合气象数据进行污染成因分析。结果表明,大气颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)是此次重污染天气的首要污染物,机动车尾号限行措施对PM_(2.5)和PM_(10)有一定的减排效果。机动车尾号限行措施对NO_2、SO_2、O_3具有明显的减排效果,而对CO几乎没有减排效果。限行前和限行期大气颗粒物主要来源于化学转化形成的二次颗粒物,而限行后则转为沙尘、扬尘等一次颗粒物。江油对绵阳大气颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)影响很大,气流轨迹出现频率高,大气颗粒物浓度也高,有必要考虑进行区域联防联控。     

北京城区夏季PM_(2.5)及不同组分化学和生物成分分析

为了解北京城区夏季大气颗粒物PM_(2.5)及其不同组分的化学、生物污染特征,于2014年5月末连续采样一个月,采样后超声洗脱并冷冻干燥得到PM_(2.5)颗粒物,在PM_(2.5)颗粒物的基础上制备PM_(2.5)水溶性组分和PM_(2.5)单纯颗粒物,进而对PM_(2.5)颗粒物及另外两种组分样品中的化学及生物成分进行分析测定。结果表明,8种水溶性离子总质量占PM_(2.5)各样品的质量分数依次为67.71%,33.37%,0.09%(依次为PM_(2.5)水溶性组分、PM_(2.5)颗粒物、PM_(2.5)单纯颗粒物,下述数据也按此顺序描述);16种"酸提"元素总质量占PM_(2.5)各样品的质量分数依次为4.84%,1.86%,0.78%;各样品中内毒素含量分别为0.054 7 EU·mg-1,0.433 3 EU·mg-1,0.041 9 EU·mg-1;PM_(2.5)颗粒物可以检测到细菌16S r DNA、真菌18S r DNA,拷贝量分别为(2.6±1.0)×108个·g-1、(4.3±0.9)×108个·g-1。     

贵阳市冬季大气PM 2.5和PM 10浓度空间插值及分布研究

为了解贵阳市冬季大气污染现状,以贵阳市污染相对严重的白云区为研究对象,连续采集PM_(2.5)、PM_(10)浓度数据,利用普通克里金法进行空间插值获取PM_(2.5)、PM_(10)分布特征。通过留一法交叉验证,比较6种半变异函数模型(三角函数、高斯函数、球面函数、指数函数、J-Bessel函数和K-Bessel函数)的空间插值精度,选出最适的函数模型;采用分区统计和格网统计的方法,对不同土地利用类型、植被覆盖度下的PM_(2.5)、PM_(10)平均浓度进行比较分析。结果表明,三角函数是PM_(2.5)空间插值的最适模型,指数函数是PM_(10)空间插值的最适模型;贵阳市白云区冬季大气PM_(2.5)、PM_(10)浓度总体表现出城区浓度高,郊区浓度低的分布特征;土地利用类型和植被覆盖度对PM_(2.5)和PM_(10)浓度有着较强的影响。     

夏季降雨对大气污染物的清除影响

从南昌市环境监测站获取大气中主要污染物浓度,降雨量由APS-3A型降雨降尘自动采样器实际监测得到,分析了南昌市新城区2014年夏季降雨对大气污染物浓度的影响。结果表明:(1)中强降雨(日降雨量≥10 mm)对大气中的SO_2、PM_(10)和PM_(2.5)都有明显的清除效果,对SO_2、PM_(10)和PM_(2.5)的清除效率分别为14.3%~50.0%、20.2%~68.8%、20.0%~74.0%;1~10mm的降雨对SO_2、PM_(10)和PM_(2.5)也有一定的清除效果;≤1mm的降雨,对PM_(10)具有清除作用,但清除效率较低(2.3%~23.2%),而对SO_2和PM_(2.5)清除效果不明显。降雨量对NO_2的浓度变化影响不大。(2)降雨对大气污染物的清除效率受降雨前污染物本底浓度的影响,污染物本底浓度很低时甚至会出现反弹现象。(3)降雨对污染物的清除效率除了受降雨量的影响外,其降雨场数和降雨累积时间对其也有一定的影响。     

温州城区大气PM_(2.5)中多环芳烃的污染特征与来源解析

使用中流量采样器采集温州城区2015年4个季节的大气PM_(2.5)样品,利用气相色谱(GC)—质谱(MS)联用仪对PM_(2.5)样品中16种优先控制的多环芳烃(PAHs)进行分析,研究PM_(2.5)中PAHs的污染特征及其可能来源。结果显示,PM_(2.5)中总PAHs质量浓度为5.12~81.59ng/m~3,且表现为冬季秋季春季夏季,季节性变化特征明显。比值法和主成分分析显示,温州城区大气PM_(2.5)中PAHs的主要污染源是燃煤、机动车尾气以及生物质燃烧。总PAHs日均毒性当量浓度为0.44~11.28ng TEFs/m~3,平均值为3.44ng TEFs/m~3。成人和儿童的终生超额致癌风险(ILCR)年均值分别为7.11×10~(-7)、4.98×10~(-7),表明温州城区PM_(2.5)中PAHs对人体健康影响水平较低,在可接受范围内。     

河谷型城市一次大气持续重污染特征及其原因分析 —— 以宝鸡市为例

利用2016年冬季12月16—22日监测的宝鸡市6种大气污染物及主要气象要素,分污染前、重污染期、污染结束3个过程分析了污染物的变化特征,探讨了大气污染物时间变化与气象要素关系。结果表明:(1)大气重污染过程中主要污染物为PM_(10)和PM_(2.5),重污染期最大值比污染前增加113%、93%,比污染结束高出268%、190%,浓度均超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中24h平均二级限值。SO_2、CO、NO_2、O_3重污染期最大值比污染前增加7%、33%、54%、18%,比污染结束高出36%、33%、58%、57%,但浓度均未超过GB 3095—2012中1h平均二级限值。日变化总体表现为PM_(2.5)、PM_(10)、CO出现两个峰值,SO_2、NO_2、O_3出现一个峰值;3个过程峰值点出现时间基本一致;重污染期PM_(2.5)、PM_(10)较高,但振幅比污染前后的振幅减小。(2)PM_(10)、PM_(2.5)与相对湿度、风速关系密切,与气温关系较差。(3)河谷地形、气象条件及大气环流场相互作用形成污染物持续的集聚是导致宝鸡市重污染发生的重要因素,并对污染物的扩散和清除具有滞后作用。     

长春市净月区和朝阳区采暖期与非采暖期大气颗粒物的分布特征及来源分析

分别在采暖期和非采暖期采集了长春市净月区与朝阳区的大气颗粒物,研究其污染特征的差异,并进行了形貌分析。结果表明:(1)净月区采暖期与非采暖期PM_(2.5)平均质量浓度分别为144.86、87.10μg/m~3,PM_(10)平均质量浓度分别为149.07、138.72μg/m~3;朝阳区采暖期与非采暖期PM_(2.5)平均质量浓度分别为234.48、110.01μg/m~3,PM_(10)平均质量浓度分别为275.07、147.50μg/m~3。整体上,非采暖期大气颗粒物浓度低于采暖期。(2)无论是采暖期还是非采暖期,净月区PM_(2.5)与PM_(10)浓度均明显低于朝阳区。(3)净月区采暖期大气颗粒物来源主要是柴油尾气、燃煤源与生物质燃烧;非采暖期,机动车尾气、建筑扬尘、土壤扬尘与某些工业排放对大气颗粒物贡献较大。朝阳区大气颗粒物来源较净月区复杂,这与两个区不同的地理位置和不同功能有直接的联系,建筑扬尘对于朝阳区大气颗粒物的含量有较大的影响。     

上海市大气PM_(2.5)时空分布特征

对2014年上海市大气监测国控点的PM_(2.5)浓度数据进行统计分析和聚类分析。统计分析结果表明,上海市PM_(2.5)浓度冬春季高,夏秋季低,按月呈U形分布,且上海市大气PM_(2.5)浓度在空间上总体趋势呈西高东低。利用MATLAB的聚类分析结果表明上海市的10个监测站可分为4类:1)跨省传输影响显著的青浦淀山湖站;2)受海洋大气影响显著的浦东川沙站;3)不稳定的过渡类,其包括杨浦四漂和浦东张江监测站;4)受本地排放影响显著的中心城区类,其包括普陀、十五厂(卢湾师专附小)、徐汇上师大、虹口凉城、静安和浦东新区监测站。本文聚类分析结果揭示了上海不同地理位置的大气PM_(2.5)浓度的相互关系。     

乌昌石区域化石燃料固定燃烧点源大气污染物排放清单及时空分布

建立了2015年乌昌石区域化石燃料固定燃烧点源大气污染物(NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10))的排放清单,并对污染物的时空分布特征进行了分析。结果表明,2015年乌昌石区域化石燃料固定燃烧点源NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)的年排放量分别为2.10×10~5、1.52×10~5、4.28×10~4、8.35×10~4 t。从行业上来看,电力生产与供应行业对NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率最大,分别为70.78%、66.56%、51.10%、49.98%;从化石燃料上来看,煤炭对NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率最大,分别为95.63%、99.84%、99.70%、99.84%;从锅炉类型上来看,煤粉炉对NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率最大,分别为84.20%、85.09%、83.43%、84.06%。固定燃烧点源污染物排放呈现出明显的时间变化特征,采暖季污染物排放量明显高于非采暖季,一天中白天的污染物排放量高于夜晚。空间分布显示,大气污染物的排放源主要集中在乌鲁木齐市、五家渠市和昌吉市。     

成都市降水对大气颗粒物湿清除作用的观测研究

为研究成都市降水对大气颗粒物(以下简称颗粒物)的湿清除作用,对2014—2016年成都市的颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))和气象观测数据进行分析。结果表明:月、季尺度下,降水对PM_(2.5)、PM_(10)均有削减作用。降水时段的PM_(2.5)、PM_(10)浓度较非降水时段分别降低17.1%和15.8%,且冬季降幅最为明显。考察472次降水过程对颗粒物的湿清除作用,发现单次降水过程后PM_(2.5)、PM_(10)浓度增长频次(243、234次)和削减频次(229、238次)接近,但颗粒物浓度总体呈削减趋势。对于单次降水过程,颗粒物的初始浓度与降水对颗粒物的湿清除作用关系密切,特别是降水持续时间超过8h后,颗粒物初始浓度越高,削减效果越好。     

汾渭平原采暖期与非采暖期大气环境质量时空变化特征研究

采暖期重污染天气频发,成为大气环境质量改善的难点。汾渭平原刚被划为中国环境治理的重点区域,大气污染形势十分严峻。基于2014—2018年PM2.5、SO_2、NO_2、O_3和CO等污染物监测数据及空气质量指数,分析了汾渭平原采暖期和非采暖期大气环境质量的时空变化特征。结果表明:(1)采暖期PM_(2.5)、SO_2、NO_2和CO浓度均高于非采暖期,非采暖期PM_(2.5)相比采暖期低42%～54%,采暖期SO_2、NO_2和CO的平均浓度分别是非采暖期的2.7、1.5、1.6倍,而非采暖期O_3平均浓度是采暖期的2.2倍;(2)PM_(2.5)和SO_2为采暖期首要污染物,O_3为非采暖期首要污染物;(3)采暖期和非采暖期三省交界处和临汾的PM2.5浓度均较高,采暖期气态污染物的空间分布与非采暖期基本相似,其中SO_2浓度的空间分布为山西境内河南境内陕西境内;(4)采暖期PM_(2.5)与SO_2、NO_2、CO浓度均呈正相关,与O_3呈负相关,非采暖期SO_2、NO_2和CO随PM_(2.5)浓度呈一致变化趋势,均先上升后下降,与采暖期的变化趋势并不相同;(5)采暖对PM_(2.5)和SO_2的年平均贡献率分别为34.9%和42.1%。     

PM 2.5中铂族元素及微量元素采样滤膜的选择

为准确分析大气PM_(2.5)中的铂族元素及微量元素,得到更低的检出限,对3种石英滤膜(Whatman石英滤膜(WH)、Pall石英滤膜(PA)、国产石英滤膜(CC))的空白值进行检测,并用王水处理WH,以检验其空白值的降低效果。结果表明:PA中铂族元素及微量元素含量最低。王水处理WH(WH’)中铂族及微量元素的空白值得到有效降低。WH’和PA可用于PM_(2.5)中铂族元素及微量元素的采集和分析。     

西安市燃煤锅炉排放颗粒物中PM_(2.5)和PM_(10)的组分研究

为了解西安市燃煤锅炉排放颗粒物的组分情况,采用稀释通道采样,用滤膜采集了西安市3台链条炉排放颗粒物中的PM_(2.5)和PM_(10),并利用离子色谱仪(IC)、电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)和碳分析仪等分析了其中的主要组分。实验结果表明,燃煤锅炉排放颗粒物中PM_(2.5)和PM_(10)的主要组分有SO_4~(2-)、NH_4~+、Cl~-、有机碳(OC)、元素碳(EC)、Al、Si。Si、Ca等地壳元素在PM_(10)中所占比例多于PM_(2.5),而NO_3~-、NH_4~+、OC等二次生成物在PM_(2.5)中所占比例多于PM_(10)。对比PM_(2.5)和PM_(10)组分可以发现,同种组分在不同燃煤锅炉排放的PM_(2.5)和PM_(10)中分布差异很大,这可能与除尘、脱硝等工艺密切相关。研究内容对西安市大气颗粒物源解析工作具有重要的参考价值,为西安市颗粒物源解析项目积累了一定的经验。     

无锡市区大气污染物污染特征及影响因素研究

利用2014年无锡市区的6种大气污染物浓度和气象因子等监测数据,研究了无锡市区各种大气污染物的污染特征及其影响因素。结果表明:(1)无锡市区PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO浓度的季节变化特征为冬季最高,夏季最低;O_3浓度表现为夏季最高,冬季最低。就全年的综合情况而言,颗粒物污染,尤其是PM_(2.5)污染最严重。(2)PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO浓度间两两呈正相关;PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO浓度均与O_3浓度呈负相关。(3)温度与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO浓度呈负相关,与O_3浓度呈正相关;相对湿度与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3浓度呈负相关,与CO浓度无相关性;风级与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO浓度呈负相关,与O_3浓度无相关性。降水有利于PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3浓度的降低,但对CO浓度影响不大。(4)无锡市区空气质量周末比工作日差。NO_2、SO_2浓度周末低于工作日,O_3浓度周末高于工作日,呈现明显的"周末效应";PM_(2.5)、CO浓度周末高于工作日,未出现"周末效应"。