南京地区大气灰霾的数值模拟

从环境角度出发,在化学成分分析的基础上,利用灰疆与能见度的关系,数值模拟了南京地区能见度分布及灰霾天气现象.研究表明:冬夏两季SO2-4/NO-3质量比为5.39;风速、相对湿度、PM2.5浓度是灰霾天气形成的主要影响因素;能见度模拟结果很好地体现了细粒子成分的污染分布特征,在南京地区,硫酸盐和有机气溶胶是能见度下降最重要的贡献者,其次为黑碳气溶胶.     

珠江三角洲一次典型复合型污染过程的模拟研究

利用空气质量模式系统(MM5-CAMQ-SMOKE),模拟珠江三角洲一次典型的复合型污染过程,研究O3、NOx及能见度等的时空变化,分析各种气溶胶的质量比例以及对消光的贡献.从模拟结果来看,模式系统能很好的模拟此次过程中光化学烟雾标识物的时空分布,以及灰霾的发生、减弱再到进一步加剧的过程.PM2.5占PM10的质量浓度份额平均为79.8%.爱根核和积聚核的数浓度比巨核数浓度平均高3~4个数量级.在气溶胶质量权重中,硫酸盐所占的比重最高,占PM2.5权重达到31%,元素碳为21%,有机碳为14%,铵盐为7.2%,硝酸盐为2%.在平均相对湿度下,二次气溶胶对消光的贡献超过50%,而在高相对湿度的情况下,二次气溶胶对消光的贡献超过70%.可见此次珠江三角洲地区能见度恶化主要是由各种化学过程生成的细粒子引起.     

西安泾河夏季黑碳气溶胶及其吸收特性的观测研究

为研究西安泾河夏季黑碳气溶胶及其吸收特性,利用2011年夏季西安远郊泾河大气成分站观测的黑碳气溶胶浓度、颗粒物质量浓度、探空资料、地面气象资料,计算边界层顶高度、气溶胶吸收系数、大气消光系数,导出单次散射反照率,并对其进行分析讨论.结果表明:西安夏季黑碳气溶胶浓度为6.07μg/m3;黑碳气溶胶占颗粒物质量浓度PM1.0比值为21.9%,黑碳气溶胶与颗粒物质量浓度PM1.0、PM2.5、PM10相关系数分别为0.69、0.85、0.91;黑碳气溶胶浓度受城市边界层顶高度影响,风向、风速对泾河黑碳气溶胶的堆积输送有不同作用;气溶胶吸收系数和大气消光系数日变化显著,气溶胶吸收系数占大气消光系数比值范围在12%~30%;季单次散射反照率平均值为0.76,变化范围在0.70~0.84.     

珠三角空气质量暨光化学烟雾数值预报系统

基于中尺度气象模式(MM5)、排放源模式(SMOKE)和大气化学模式(CMAQ),耦合本地排放源清单,建立了珠三角区域空气质量数值模式预报系统。该套模式系统对清洁、污染过程的一次、二次污染物都有较好的预报能力。冬季,能见度和PM_(2.5)的预报值和观测值的相关系数最高达0.76和0.78。O_3和NO_x的预报值和观测值的相关系数为0.64和0.61。随着预报时效的增加,预报效果没有明显降低。夏季,在2个典型光化学过程中,O_3的预报值和观测值的相关系数分别为0.68和0.81,NO_x分别为0.57和0.64。在相关的边界层气象因子中,地表通风系数和能见度相关度最高,相关系数达0.71。混合层高度、地面风速、比湿和能见度的相关系数分别为0.55、0.50、和-0.37。在灰霾过程中,PM_(2.5)占PM_(10)的质量浓度为78%。在气溶胶质量权重中,硫酸盐所占的比重最高,占PM_(2.5)权重达到33%,元素碳为18%,有机碳为14%,铵盐为5%,硝酸盐仅为1%。灰霾过程的二次气溶胶的质量权重比清洁过程的大。     

利用气体-气溶胶在线测量技术研究乌鲁木齐颗粒物水溶性组分与气体污染

将气体-气溶胶收集装置与离子色谱联用技术（GAC）应用于冬季重污染地区乌鲁木齐,对当地大气中痕量气体与气溶胶中的水溶性组分进行了为期2周的在线测量,并结合膜采样结果、PM10质量浓度及气溶胶消光系数等数据初步分析了污染物的变化规律与重污染成因.结果表明,GAC测得的氯盐、硝酸盐、硫酸盐与膜采样方法测得的相应组分数值显著正相关,相关系数分别为0.92(p<0.0001)、0.89(p<0.0001)、090 (p<0.0001).乌鲁木齐大气污染极其严重,氯盐、硫酸盐和二氧化硫浓度都非常高,这在其他地区较为罕见;二氧化硫、氯盐、硝酸盐与硫酸盐分别呈现不同的日变化规律;整个采样期间出现了1次极端污染天气,API值达到500,该日硫转化率（SOR）和氮转化率（NOR）的小时平均值最高达到0.69与0.36,说明二次转化也可能是形成重污染天气的主要原因.高浓度的PM10对能见度影响极大,PM2.5中的氯盐与气溶胶消光系数的相关系数最大,硫酸盐与硝酸盐次之,而硫酸盐、硝酸盐、氯盐这3种盐类对PM10的贡献依次递减.     

城市空气质量数值预报系统对PM2.5的数值模拟研究

发展了南京大学城市空气质量数值预报模式系统(NJU-CAQPS),在模式系统中引入了气溶胶模块.运用该系统对南京地区冬夏两季PM2.5浓度的时间变化规律和空间分布特征进行了数值模拟研究,通过与实际观测资料对比,检验发展后的模式系统对于细颗粒物的模拟性能.结果表明,南京市城近郊内冬夏两季PM2.5浓度具有明显的时空变化特征,一般在半夜和清晨会出现较高浓度,午后至傍晚浓度较低.冬季浓度高于夏季,冬夏两季算例的浓度日均值之比为1.51.空间分布受到排放源位置、地面流场等因素影响.二次气溶胶在PM2.5中占相当的份额,冬夏两季算例中二次气溶胶在PM2.5中所占比例分别为12%和15%,夏季二次气溶胶对PM2.5浓度贡献较冬季大.与实际观测资料的对比验证表明,经过发展的该模式系统对于城市PM2.5等颗粒物的模拟性能良好.     

粤港细粒子(PM2.5)污染导致能见度下降与灰霾天气形成的研究

为了研究珠三角地区细粒子气溶胶的环境效应,使用粤港地区长期气象资料和珠三角大气成分站网高分辨率资料,结合卫星遥感AOD结果,分析了珠三角地区由于细粒子(PM2.5)污染导致能见度下降与形成灰霾天气的长期变化趋势.结果表明,近年来珠江三角洲地区的气溶胶污染日趋严重,气溶胶云一年四季都可以出现,且长期稳定存在,重污染区位于珠江口以西的珠江三角洲西侧.灰霾天气主要出现在10月至次年4月.灰霾导致能见度恶化.自20世纪80年代初开始,该地区的能见度急剧恶化,灰霾天气显著增加,其中有3次大的波动,分别代表珠江三角洲经济发展相伴随的粗颗粒气溶胶污染、硫酸盐+粗颗粒气溶胶污染、光化学过程的细粒子+硫酸盐和粗颗粒气溶胶的复合污染时期.雾和轻雾造成的低能见度的长期变化趋势,没有由于人类活动影响或经济发展影响带来趋势性变化,其波动主要反映了气候波动固有的年际和年代际变化.珠江三角洲能见度的恶化主要与细粒子关系比较大,PM10有一半年份的年均值超过国家二级标准的年均值限值(70μg·m-3),而PM2.5年均值全部年份都超过国家二级标准的年均值限值(35μg·m-3),尤其是有些年份的年均值浓度超过标准限值的2倍,细粒子浓度甚高.另外,近年PM2.5占PM10的比重非常高,可达51%～79%,黑碳气溶胶浓度非常高,月均值达到5.0～9.1μg·m-3.和20余年前的资料相比较,细粒子在气溶胶中的比重有明显增加.因而在目前粤港地区的气溶胶污染中,主要是细粒子的污染,尤其是黑碳气溶胶污染严重.     

济南市春季大气颗粒物污染研究

对济南市2005年春季大气颗粒物中PM10、PM2.5和细颗粒物中的黑碳气溶胶的浓度水平、时间分布和日变化进行了观测,并结合气象资料对变化特征进行综合分析,探讨了PM10,PM2.5和黑碳的相对含量以及对能见度的影响等.研究结果表明,PM10和PM2.5平均浓度分别为242.5μg·m-3和109.4μg·m-3.与我国空气质量二级标准PM10日均值150μg·m-3和美国国家空气质量PM2.5日均标准65μg·m-3相比,超标率分别达到80.77%和84.61%,污染较严重;监测期间PM2.5/PM10的平均值为0.456.在PM2.5中,黑碳气溶胶平均质量浓度为5.39μg·m-3,占PM2.5的5.06%,日浓度变化呈双峰型.在监测时间内,污染物浓度与温度无明显的相关性;与相对湿度呈弱正相关;与风速呈明显的负相关关系.降水对PM10、PM2.5和黑碳的清除作用较为显著.PM10、PM2.5和黑碳浓度与能见度均呈负相关,相关系数(r)分别为-0.633、-0.695和-0.704,细颗粒物是影响能见度的主要因素.     

夏季珠江三角洲地区PM2.5化学组分特征及其对大气能见度的影响

于2010年夏季在珠三角主要城市广州、佛山、东莞、深圳、珠海以及广州郊区从化同步采集PM2.5样品,利用热光反射碳分析仪和离子色谱分别分析样品中有机碳/元素碳和水溶性离子浓度,并同步收集能见度和气象数据.在此基础上对珠三角主要城市大气PM2.5中主要化学成分的浓度水平和空间分布特征进行分析,并利用IMPROVE方程重建大气消光系数,探讨PM2.5的主要化学组分对大气能见度的影响.结果发现,观测期间珠三角地区PM2.5中的主要化学成分空间分布特征明显,广州、佛山和东莞浓度较高,珠海和深圳浓度较低.(NH4)2SO4、有机物(OM)、EC和NH4NO3对夏季珠三角大气消光系数贡献率分别为39%、31%、12%和13%.     

鹤山气溶胶光学性质和单颗粒化学组分的研究

2014年10~11月在广东省鹤山大气超级站利用单颗粒气溶胶质谱仪（SPAMS）、积分式浊度仪和黑碳仪在线观测了单颗粒气溶胶的化学组成与气溶胶光学特征.采用Art-2a分类法将单颗粒分为9类：有机碳-硫酸盐/硝酸盐颗粒（OC-Sulfate/Nitrate）、元素碳-硫酸盐/硝酸盐颗粒（EC-Sulfate/Nitrate）、元素碳有机碳-硫酸盐/硝酸盐颗粒（ECOC-Sulfate/Nitrate）、高分子有机碳颗粒（HOC）、海盐颗粒（Sea-salt）、硅酸盐颗粒（Si-rich）、左旋葡聚糖颗粒（Lev）、钾-硫酸盐/硝酸盐颗粒（K-Sulfate/Nitrate）、金属颗粒（Metal）.从清洁期到灰霾期气溶胶的吸收系数、散射系数和单次散射反照率（SSA）显著升高,气溶胶消光能力增强,同时EC-Sulfate/Nitrate颗粒占比从34.8%降至31%,OC-Sulfate/Nitrate颗粒从9.9%增加至23.6%,K-Sulfate/Nitrate二次颗粒从8.5%增加至14%,且灰霾期OC-Sulfate/Nitrate颗粒与硫酸盐、硝酸盐和铵盐的混合程度增强,因此老化的OC-Sulfate/Nitrate颗粒和二次组分颗粒对气溶胶消光系数的增加有重要贡献.在大气相对湿度从50%增加到70%以上的过程中,气溶胶散射系数和吸收系数升高,消光系数由326.1Mm^-1增加到362.9Mm^-1,SSA有所下降,PM_2.5质量消光效率由4.98增加到5.99,EC-Sulfate/Nitrate颗粒和K-Sulfate/Nitrate二次颗粒占比下降,而OC-Sulfate/Nitrate颗粒的占比由7.79%增加到14.29%,且OC-Sulfate/Nitrate颗粒中富含硫酸盐、硝酸盐和铵盐,表明高相对湿度下老化的OC-Sulfate/Nitrate颗粒数目增多对气溶胶消光系数的增强有重要影响.     

天津市大气中PM10、PM2.5及其碳组分污染特征分析

2007年12月~2008年10月期间,分3个时段,设置2个点位,采集了天津市大气环境中PM10和PM2.5样品.用热光反射分析仪测定样品中的碳组分含量,并用OC/EC最小比值法估算二次有机碳(SOC)的浓度.结果表明,市区采样点颗粒物浓度高于郊区,2个采样点的颗粒物浓度变化趋势一致.5月份 PM2.5/PM10比值最小,主要由于土壤风沙尘对PM10的贡献较大.PM10和PM2.5中的有机碳(OC)、元素碳(EC)浓度12月份最高,且变化趋势相同.OC占总碳(TC)比例较高,PM10中OC/TC为0.60~0.83,PM2.5中OC/TC为0.55~0.81.碳组分主要集中在PM2.5中,PM10中约有76%的OC存在于PM2.5中.12月份的SOC浓度最高,与12月份的气象条件和污染源排放等因素有关.     

北京市大气细颗粒物PM2.5的来源研究

2000-2001年在北京联合大学化学学院、中国预防科学研究院和中国环境科学研究院3个采样点采集北京市PM2.5样品,并对其中无机元素、阴阳离子、有机碳(OC)、元素碳(EC)和有机物进行测定.以多环芳烃和部分无机组分为示踪物,利用CMB受体模型对PM2.5来源进行解析.结果表明,北京市PM2.5的主要来源为燃煤、扬尘、机动车排放、建筑尘、生物质燃烧、二次硫酸盐和硝酸盐及有机物.污染源贡献率随地域变化不大,燃煤、扬尘、生物质燃烧、二次硫酸盐和硝酸盐随季节变化比较明显.与1989-1990年解析结果相比,10年间PM2.5来源发生了一定变化.      

天津市环境空气中细粒子的污染特征与来源

于2006年8─12月,在天津市中心城区采集细粒子(PM_2.5)并测定其中水溶性无机离子和元素的质量浓度,应用因子分析与多元线性回归技术解析PM_2.5的来源. 结果表明:ρ(PM_2.5)月均值为103.9～217.4 μg/m3,呈冬季最高、夏季最低的特征. 水溶性无机离子质量浓度占ρ(PM_2.5)的比例为24.90%～49.76%,其中ρ(SO₄2－),ρ(NO₃－),ρ(NH₄+)与ρ(Cl－)之和约占离子总质量浓度的90%. 在夏季,二次粒子质量浓度占ρ(PM_2.5)比例最大,这与SO₂向SO₄2-,NO₂向NO₃-的转化率升高有关. PM_2.5中Cl富集主要与燃煤等人为排放有关, 海盐源对Cl－的贡献不足20%. 天津PM_2.5中含量最高的元素为Si,约占元素总质量浓度的28.4%. 微量元素中以Zn和Pb的含量最高,二者主要来自燃煤和机动车排放. 源解析结果表明,二次污染、化石燃料燃烧、土壤尘和建筑粉尘是天津市环境空气中PM_2.5的主要来源,贡献率分别为53.4%,25.8%,12.3%和8.6%.      

南京大气PM2.5中碳组分观测分析

为了解南京地区大气细颗粒物及化学成分在灰霾期间的污染水平及可能来源,于2007年6月至2008年5月,采集PM2.5样品,并测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量.并考察了有机碳和元素碳的季节变化特征,比较分析了南京地区灰霾与非灰霾期间含碳气溶胶的污染特征.结果显示,南京大气中PM2.5、OC和EC浓度变化范围分别是12.1~287.1,2.6~47.0和1.0~33.6mg/m3,其中夏季PM2.5(109.6mg/m3)和OC(20.8mg/m3)的值在四个季度中最高,呈现出夏季>秋季>冬季>春季的季节变化特征;EC则具有秋季>春季>冬季>夏季的季节变化特征. 霾日的OC、EC、总碳含量(TC)浓度及OC与EC比值分别是非霾日的2.0、1.8、1.9和1.7倍.后向轨迹分析表明,在有利的天气背景下,具有丰富水汽和污染物的混合气团最易使南京产生霾天气.     

广州市街道环境PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的变化特征

采用直读式DustTrak8520型颗粒物浓度测定仪在2003年7月至2004年6月期间对广州市街道PM10、PM2.5进行了初步测定,结果表明PM10、PM2.5质量浓度季节变化幅度较大,并且它们的变化趋势相似。与国内很多城市不同,PM10、PM2.5质量浓度日变化都呈上午低、下午高、夜间21点左右出现峰值的特征。PM10、PM2.5两者之间存在显著的相关性,相关系数r=0.98。PM2.5/PM10平均值为0.85,表明广州市街道空气中细颗子(PM2.5)在可吸入颗粒物中占很大比重。     

Thermal internal boundary layer and its effects on air pollutants during summer in a coastal city in North China

The thermal internal boundary layer(TIBL) is associated with coastal pollution dispersion,which can result in high concentrations of air pollutants near the surface of the Earth. In this study, boundary layer height data which were obtained using a ceilometer were used to assess the effect of the TIBL on atmospheric pollutants in Qinhuangdao, a coastal city in North China.A TIBL formed on 33% of summer days. When a TIBL formed, the sunshine duration was 2.4 hr longer, the wind speed was higher, the wind direction reflected a typical sea breeze, and the boundary layer height was lower from 9:00 LT to 20:00 LT compared to days without a TIBL. If no TIBL formed, the average concentrations of PM_(2.5) and PM_(10) decreased with increasing boundary layer height. However, when a TIBL was observed, the average concentrations of PM_(2.5) and PM_(10) increased with increasing boundary layer height. Because the air from the sea is clean, PM_(2.5) and PM_(10) concentrations reached minimums in the daytime at 16:00 LT. After16:00 LT, the PM_(2.5) and PM_(10) concentrations increased rapidly on days when a TIBL formed,which indicated that the TIBL leads to the rapid accumulation of atmospheric pollutants in the evening. Therefore, the maximum concentrations of particulate matters were larger when a TIBL formed compared to when no TIBL was present during the night. These results indicate that it is suitable for outdoor activities in the daytime on days with a TIBL in coastal cities.     

苏南农村地区大气PM2.5元素组成特征及其来源分析

为了解苏南农村地区大气细颗粒物的污染水平及其可能的来源,在2002年7月-2003年1月的夏、秋、冬3个季节对雪堰镇和太湖站PM_2.5进行采样和分析,得到了PM_2.5和14种组成元素的质量浓度.研究表明,苏南农村地区PM_2.5的污染水平较高,S,Zn,Pb和As 4种污染元素的质量浓度水平与城市接近;组成元素的季节分布规律存在区域差异,这可能与局地源的贡献,大气细颗粒物中、长距离传输以及复杂的气象条件有关.因子分析结果表明,土壤源、燃煤源、冶金或垃圾焚烧和汽车尾气4类源对PM_2.5有明显贡献,说明人类活动对苏南农村地区PM_2.5具有重要影响.      

北京市冬季公共场所室内空气中TSP, PM10, PM2.5和PM1污染研究

在北京市的海淀区、朝阳区、丰台区和昌平区选择了 49个公共场所 (包括办公室、宾馆、图书馆、超市等等 ) ,分别对其室内空气中TSP ,PM10 ,PM2 5 和PM1的浓度进行了测定 ,并且对室内空气中粉尘含量的影响因素进行了分析和探讨 .研究结果表明 ,繁忙的交通状况和建筑施工将明显增加公共场所室内空气中TSP ,PM10 ,PM2 5 和PM1浓度 .频繁的室内清扫有助于降低室内空气中颗粒物的浓度 .在室内空气中 ,PM10 浓度与TSP浓度呈现明显的正向线性相关性 ,而PM2 5 和PM1的浓度与PM10 浓度的相关性较差     

Chemical characteristics of PM2:5 during a typical haze episode in Guangzhou

The chemical characteristics (water-soluble ions and carbonaceous species) of PM2:5 in Guangzhou were measured during a typical haze episode. Most of the chemical species in PM2:5 showed significant di erence between normal and haze days. The highest contributors to PM2:5 were organic carbon (OC), nitrate, and sulfate in haze days and were OC, sulfate, and elemental carbon (EC) in normal days. The concentrations of secondary species such as, NO3??, SO4 2??, and NH4 + in haze days were 6.5, 3.9, and 5.3 times higher than those in normal days, respectively, while primary species (EC, Ca2+, K+) show similar increase from normal to haze days by a factor about 2.2–2.4. OC/EC ratio ranged from 2.8 to 6.2 with an average of 4.7 and the estimation on a minimum OC/EC ratio showed that SOC (secondary organic carbon) accounted more than 36.6% for the total organic carbon in haze days. The significantly increase in the secondary species (SOC, NO3??, SO4 2??, and NH4 +), especially in NO3??, caused the worst air quality in this region. Simultaneously, the result illustrated that the serious air pollution in haze episodes was strongly correlated with the meteorological conditions. During the sampling periods, air pollution and visibility had a good relationship with the air mass transport distance; the shorter air masses transport distance, the worse air quality and visibility in Guangzhou, indicating the strong domination of local sources contributing to haze formation. High concentration of the secondary aerosol in haze episodes was likely due to the higher oxidation rates of sulfur and nitrogen species.