北京雾霾天气生物气溶胶浓度和粒径特征

近年来北京雾霾天气频发,空气颗粒物聚集是导致雾霾天气发生的主要原因之一.作为一种重要的空气颗粒物,生物气溶胶对人体健康存在危害.本研究调查了雾霾天气时,生物气溶胶浓度和粒径分布规律;对其同空气质量指数PM2.5(AQI),环境温度和湿度间的Spearman’s相关性进行了研究;分析了冬夏两季重度雾霾天气时,生物气溶胶粒径分布规律.结果表明,生物气溶胶浓度与PM2.5(AQI)呈负相关,与环境温度呈正相关.环境湿度与细菌气溶胶浓度呈负相关而与真菌气溶胶浓度呈正相关.在冬季,最大浓度细菌和真菌气溶胶分别在4.5~7.0μm和2.1~3.3μm粒径范围内检测到,而夏季最高浓度细菌和真菌气溶胶均分布在3.3~4.5μm范围内.本研究结果将为不同雾霾天气下,评价生物气溶胶对人类健康造成的危害提供基础数据.     

西安市秋季灰霾天气微生物气溶胶的特性研究

为探明西安市秋季灰霾天气条件下微生物气溶胶的特性,于2014年10月7日到23日两次灰霾过程期间,在西安市长安大学站点,采用Andersen六级撞击式空气采样器对细菌与真菌气溶胶进行采样,并对其浓度、粒径、种属分布及其与气象因素的相关关系进行详细分析.结果表明,在灰霾天期间,可培养细菌与真菌气溶胶的浓度水平分别为1102~1737 CFU·m-~3和1466~1704 CFU·m-~3,不仅远高于非灰霾天微生物气溶胶的浓度值,也超过了中国科学院推荐的标准值.在非灰霾天气条件下,空气中大部分可培养细菌气溶胶(79.7%)与真菌气溶胶(74.6%)均分布在粗颗粒范围(2.1μm),它们的中位径(NMD)分别为(2.32±0.12)μm、(2.48±0.24)μm;而在灰霾天气条件下,可培养细菌气溶胶与真菌气溶胶的中位径分别为(1.96±0.29)μm和(2.44±0.23)μm.此外,在灰霾天期间,空气中优势细菌除了葡萄球菌属(Micrococcus)与微球菌属(Staphylococcus)外,还鉴定出了非霾天没有检测出的致病菌种奈瑟氏菌属(Neisseria);而真菌在灰霾天时,除了曲霉属(Aspergillus)检出频率大幅提高外,还出现了非霾天未鉴定出的致病菌属拟青霉属(Paecilomyces)与头孢霉属(Cephalosporium).研究表明,相比于非灰霾天气,灰霾天气下有更高的微生物气溶胶暴露风险.研究结果可以为评估灰霾暴发时微生物气溶胶引起的环境与健康效应提供基础数据.     

夏季高湿度条件下北京市气溶胶颗粒物粒谱特征研究

2007年8月,利用粒谱分析仪(APS)、振荡天平颗粒物分析仪(TEOM)和碳黑分析仪(BC)观测北京市大气气溶胶可吸入颗粒物(PM10),研究高湿度气象条件对气溶胶颗粒物吸湿长大的影响.结果表明,PM10质量浓度与碳黑质量浓度在静稳天气状况下相关系数达0.82,而对于颗粒物数浓度与PM10质量浓度,静稳与非静稳天气状况下两者的相关性并不一致,颗粒物数浓度及1μm的细粒子在粒谱分布中所占的比重显著增加.气溶胶颗粒物粒谱变化结果说明,在高湿度条件下颗粒物粒径明显吸湿增长.     

西安市两次雾霾期间气象要素和气溶胶特性分析

利用气象要素和气溶胶观测资料,分析了西安市2013年12月17~25日、2014年2月20~26日两次雾霾过程的气象要素风、温、湿变化,气溶胶质量浓度、粒子谱分布及散射系数的变化及其在雾霾天气的形成、发展、维持与变化中的作用.结果表明:APS观测的粒子谱变化表明,雾霾过程中,粒径在0.5~0.835μm之间的粒子的数浓度增加最明显,雾霾后,3.5μm粒子的数浓度下降显著;SMPS观测的粒子谱变化表明,霾过程中细粒子的数浓度主要集中在30~300nm,且具有明显的日变化特征,08:00~14:00、18:00~02:00为数浓度的大值时段,细粒子段污染物浓度的增加主要是由粒径大于140nm以上的粒子引起的.散射系数的增加与粒径小于1.0mm粒子的数浓度增加有关,也是雾霾期间能见度恶化的重要原因之一.     

青岛市连续天气过程中不同气溶胶浓度特征对比分析

利用青岛市沙尘暴监测站GRIMM180颗粒物监测仪采集到的质量浓度和数浓度数据,结合2008年5月27～28日天气系统演变进行气溶胶定性分类,对海雾气溶胶、清洁气溶胶、浮尘气溶胶的浓度进行对比分析.结果表明,①清洁气溶胶、海雾气溶胶、浮尘气溶胶的总质量浓度有明显差异;②海雾气溶胶以1～2.5μm粒子的滞留最明显,清洁气溶胶中1μm的粒子贡献率最大,浮尘气溶胶则以2.5～10μm的颗粒物级数增加最具代表性,不同气溶胶相应大小粒子的质量浓度贡献率之比明显不同;③降水系统对0.6μm较大的粒子有明显的清除作用,对0.6μm的数浓度有增大作用;④1μm尤其是0.6μm的粒子处于天气系统前部到达潮湿空气时有特殊的活化现象;⑤不同粒径尺度的粒子数浓度随气溶胶性质的转变呈现不同的模态.     

沈阳一次雾霾天气颗粒物浓度及光学特征变化

利用2011年10月17～22日连续在线观测沈阳地区大气能见度、颗粒物质量浓度ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(PM1.0)、以及通过太阳光度计测量数据反演得到的气溶胶光学厚度、Angstrom波长指数、气溶胶粒子谱分布数据,结合相对湿度、风速、温度等气象资料,分析了2011 年秋季沈阳一次雾霾天气过程中能见度与颗粒物质量浓度及气溶胶光学特征变化.结果表明:相对温度偏高、小风天气以及颗粒物质量浓度累积是造成沈阳能见度下降、引发雾霾天气的主要因素;雾霾期间细粒子所占比例较高,ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(PM1.0)平均值分别为138.8、103.3、94.9μg/m3,比雾霾过程前均增加约2倍左右,PM2.5/PM10和PM1.0/PM10分别为74.7%和68.6%;当RH0.90),RH >80%时, 能见度与颗粒物浓度间的相关性减弱;雾霾期间气溶胶光学厚度明显增加,雾霾前气溶胶光学厚度和Angstrom波长指数平均值分别为0.82和0.94,雾霾期间气溶胶光学厚度和Angstrom波长指数平均值分别为1.42和1.25;雾霾天气过程中,细模态粒子的峰值浓度约是雾霾前细粒子浓度的2倍,说明沈阳地区大气污染物以细粒子为主,进而影响气溶胶光学特征发生变化.     

西安市不同天气下可培养微生物气溶胶浓度变化特征

为探明天气状况对可培养微生物气溶胶分布特性的影响,于2014年8月-2015年7月利用Anderson六级空气微生物采样器对西安市微生物气溶胶进行采样,通过培养法检测分析了可培养细菌和真菌气溶胶在1 a的月际与季节性浓度变化特征,重点研究了不同天气状况下气溶胶的浓度与粒径分布.结果表明:西安市可培养细菌和真菌气溶胶月均浓度均在10月最高,分别为（1 004.81±546.14）和（765.54±544.36）CFU/m3.可培养细菌和真菌气溶胶的季节平均浓度均在夏季最低,分别为（361.96±56.96）和（280.33±74.43）CFU/m3;不同天气条件下气溶胶的浓度变化为晴天 < 雨天 < 阴云天 < 霾天.可培养细菌气溶胶在晴天、阴云天、雨天和霾天粒径分布的峰值分别出现在3.3~4.7、4.7~7.0、3.3~4.7、3.3~4.7 μm区间上,表现为明显的单峰分布;而可培养真菌气溶胶的粒径分布在非霾天则无显著性差异（P>0.05）.不同天气状况下可呼吸微生物气溶胶均超过总微生物气溶胶的60%.各天气状况下可培养细菌气溶胶的几何中值直径大于真菌气溶胶.      

北京市居家空气微生物粒径及分布特征研究

室内外空气微生物对人们健康的危害不仅与微生物的种类和浓度有关,而且还与微生物粒子的大小及粒径分布特征密切相关,并且不同粒径的空气微生物对人们健康影响的作用机制不同.在北京市不同方向选取31户有1～10岁儿童的家庭进行空气微生物取样,系统研究了室内家庭空气微生物粒径及分布特征.结果表明,室内空气细菌和真菌粒径分布特征不随家庭环境、季节特征、儿童性别、房屋结构的变化而变化,但空气细菌和真菌的粒径分布特征不同.总体上空气细菌和真菌粒径均呈对数正态分布,但空气细菌粒子百分比从Ⅰ级(>8.2μm)到Ⅴ级(1.0～2.0μm)逐渐增加,Ⅵ级(<1.0μm)细菌粒子百分比急剧下降,最高值出现在Ⅴ级,而空气真菌粒径百分比从Ⅰ级～Ⅳ级(2.0～3.5μm)逐渐增加,而后从Ⅳ级～Ⅵ级真菌粒径百分比急剧下降,最高值出现在Ⅳ级.不同优势真菌属的粒径分布也不相同,枝孢属、青霉属和曲霉属呈对数正态分布,最高值出现在Ⅳ级,而链格孢属为偏态分布,最高值出现在Ⅱ级(5.0～10.4μm).室内空气细菌的中值直径明显大于空气真菌,1 a中空气细菌和真菌春、夏、秋季的粒径明显大于冬季.     

青岛市不同下垫面微生物气溶胶分布特征

分别在青岛市市区街道、海滨区域、饮用水水源地、城市垃圾填埋场和人工湿地污水处理厂设置监测点,分析比较不同下垫面空气细菌和真菌浓度、日变化和粒径分布. 结果表明:5个下垫面空气细菌浓度依次为城市垃圾填埋场>市区街道>饮用水水源地>海滨区域>人工湿地污水处理厂,真菌浓度依次为城市垃圾填埋场>人工湿地污水处理厂>饮用水水源地>市区街道>海滨区域,其中城市垃圾填埋场空气细菌和真菌浓度最高,分别为(613.1±68.9)、(1300.4±74.3)CFU/m3,其他下垫面空气的细菌和真菌浓度分别在(155.5±14.2)～(596.6±396.4)和(401.9±78.7)～(994.7±63.4)CFU/m3之间. 海滨区域空气细菌浓度下午明显高于上午和中午,其他下垫面表现为上午>下午>中午,但无显著性差异;市区街道、饮用水水源地、人工湿地污水处理厂的空气真菌浓度日变化表现为上午>中午>下午,城市垃圾填埋场则始终升高,除人工湿地污水处理厂和城市垃圾填埋场不同时段间空气真菌浓度有显著性差异外,其余下垫面无显著性差异. 细菌气溶胶粒径分布为F1级(粒径>7.0μm)最高,呈偏态分布;真菌气溶胶粒径呈对数正态分布,除城市垃圾填埋场峰值出现在F3级(3.3~4.7μm)外,其余下垫面均出现在F4级(2.1~3.3μm). 不同下垫面细菌气溶胶中值直径在2.8~4.6μm,存在差异;而不同下垫面空气真菌气溶胶中值直径均在2.0μm左右,无显著性差异.      

天津冬季雾霾天气下颗粒物质量浓度分布与光学特性

年1—2月连续在线观测天津ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)、大气能见度、σ_sp(气溶胶散射系数)、σ_ap(气溶胶吸收系数)和AOD(大气光学厚度),结合气象资料,分析天津城区雾霾天气下的颗粒物质量浓度分布与光学特性. 结果表明:在为期52d的观测期间,发生雾日8d、轻雾日1d、霾日29d,雾霾日占观测时长的73%;霾日ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀)为0.65,SSA(单次散射反照率)为0.95,MSE(气溶胶质量散射系数)为3.30m2/g,均高于非雾霾日,表明雾霾日下细粒子的散射作用是大气消光的主要贡献者;雾霾日的σ_sp和σ_ap均高于非雾霾日,随着霾等级增强,σ_sp和σ_ap逐渐增大,重度霾天气的σ_sp和σ_ap与中度霾天气相当,分析高RH可能是造成能见度进一步降低的主要因素;雾霾天气下AOD_500nm和波长指数均显著高于非雾霾天气,表明雾霾天气下气溶胶浓度远高于非雾霾天气,并且细粒子占主导地位.      

西安市秋冬季不同空气质量下可培养微生物气溶胶浓度和粒径分布

利用Anderson空气微生物采样器对西安市2014年9月~2015年1月间可培养微生物气溶胶进行采样、培养,分析不同空气质量下其浓度与粒径变化特征,并对其与颗粒污染物(PM_(2.5)、PM_(10))、气象参数(温度、相对湿度)和其它气态污染物(NO_2、SO_2、O_3)进行主成分+多元线性回归分析.结果显示,可培养细菌和真菌气溶胶浓度范围分别为97~1 909CFU·m~(-3),92~1 737 CFU·m~(-3).随空气污染程度加深,两种微生物气溶胶浓度均呈现增加趋势;细菌气溶胶粒径分布向粗颗粒偏移;而真菌气溶胶在低污染时呈正态分布,高污染时粒径峰值向细颗粒偏移.主成分分析结果显示,可培养微生物气溶胶主要与灰霾、太阳辐射和相对湿度有关.多元线性回归结果表明,细菌气溶胶与灰霾呈显著正相关(P0.05),与太阳辐射呈不显著负相关,与湿度呈不显著正相关;真菌气溶胶与灰霾、太阳辐射和相对湿度均呈不显著正相关.研究结果可以为评估微生物气溶胶所引起的环境与健康效应提供基础数据.     

深圳市城区大气颗粒物及主要水溶性无机离子的污染特征

基于2015年深圳市大气颗粒物和主要水溶性无机离子的观测数据,深入分析了大气颗粒物的浓度变化及二次污染特征.结果表明2015年深圳的大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5、PM₁）浓度虽然低,但其中细粒子占比高,PM_2.5/PM₁₀的比值高达0.744,甚至大于广州典型灰霾过程中的粗细粒子比.大气颗粒物浓度季节变化明显,秋冬高,春夏低.其日变化特征明显受到交通高峰的影响,汽车尾气可能是污染来源之一.SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺（SNA）质量浓度在PM_2.5中的占比超过1/3（37.7%）,且全年硫转化率都大于0.1,这说明深圳市细颗粒物主要来自于二次转化.深圳大气颗粒物浓度受气象要素影响显著,与气压正相关,与气温、相对湿度、降水及风速负相关;若将风速、气温、气压、相对湿度和降水作为一个整体考虑,这些气象要素对深圳大气颗粒物浓度的影响大小是PM₁ > PM₁₀ > PM_2.5.本工作不仅对深圳的大气环境管理和经济可持续发展有着重要参考价值,还对空气相对清洁地区的大气颗粒物和霾治理具有指导意义.     

北京市海坨山冬季不同污染过程下气溶胶化学组分及其潜在来源分析

为了探讨京津冀地区冬季背景大气中气溶胶化学组分特征及其来源分布,使用GRIMM 180、单颗粒黑碳光度计（SP2）和高分辨率飞行时间气溶胶质谱仪（HR-TOF-AMS）观测了海坨山2020年12月28日至2021年2月3日PM和化学组分,结合气象数据和HYSPLIT模式,计算了潜在源贡献因子（PSCF）和浓度权重轨迹（CWT）,分析了不同污染过程下PM和气溶胶化学组分的时间演变特征及其潜在来源.结果表明,海坨山冬季沙尘过程主要影响PM₁₀和PM_2.5,对PM₁的影响较小;而霾污染正好相反,主要影响PM₁.化学组分在干净天和霾污染中占PM₁的比例分别为85.0%和73.4%,而在沙尘天仅占PM₁的47.4%.霾污染过程中NO^-₃的质量浓度最大,占PM₁的25.2%;在干净天和沙尘天黑碳（BC）的质量浓度最大,占PM₁的24.1%和12.8%. BC气溶胶的中值直径在干净天...     

Chemical characterization of size-resolved aerosols in four seasons and hazy days in the megacity Beijing of China

Size-resolved aerosol samples were collected by MOUDI in four seasons in 2007 in Beijing. The PM₁₀ and PM_1.8 mass concentrations were 166.0 ± 120.5 and 91.6 ± 69.7 μg/m³, respectively, throughout the measurement, with seasonal variation: nearly two times higher in autumn than in summer and spring. Serious fine particle pollution occurred in winter with the PM_1.8/PM₁₀ ratio of 0.63, which was higher than other seasons. The size distribution of PM showed obvious seasonal and diurnal variation, with a smaller fine mode peak in spring and in the daytime. OM (organic matter = 1.6 × OC (organic carbon)) and SIA (secondary inorganic aerosol) were major components of fine particles, while OM, SIA and Ca^2 + were major components in coarse particles. Moreover, secondary components, mainly SOA (secondary organic aerosol) and SIA, accounted for 46%–96% of each size bin in fine particles, which meant that secondary pollution existed all year. Sulfates and nitrates, primarily in the form of (NH₄)₂SO₄, NH₄NO₃, CaSO₄, Na₂SO₄ and K₂SO₄, calculated by the model ISORROPIA II, were major components of the solid phase in fine particles. The PM concentration and size distribution were similar in the four seasons on non-haze days, while large differences occurred on haze days, which indicated seasonal variation of PM concentration and size distribution were dominated by haze days. The SIA concentrations and fractions of nearly all size bins were higher on haze days than on non-haze days, which was attributed to heterogeneous aqueous reactions on haze days in the four seasons.     

Ionic composition of submicron particles (PM1.0) during the long-lasting haze period in January 2013 in Wuhan, central China

In January 2013, a long-lasting severe haze episode occurred in Northern and Central China; at its maximum, it covered a land area of approximately 1.4 million km². In Wuhan, the largest city in Central China, this event was the most severe haze episode in the 21st century. Aerosol samples of submicron particles (PM_1.0) were collected during the long-lasting haze episode at an urban site and a suburban site in Wuhan to investigate the ion characteristics of PM_1.0 in this area. The mass concentrations of PM_1.0 and its water-soluble inorganic ions (WSIIs) were almost at the same levels at two sites, which indicates that PM_1.0 pollution occurs on a regional scale in Wuhan. WSIIs (Na⁺, NH₄⁺, K⁺, Mg²⁺, Ca²⁺, Cl^-, NO₃^- and SO₄^2-) were the dominant chemical species and constituted up to 48.4% and 47.4% of PM_1.0 at WD and TH, respectively. The concentrations of PM_1.0 and WSIIs on haze days were approximately two times higher than on normal days. The ion balance calculations indicate that the particles were more acidic on haze days than on normal days. The results of the back trajectory analysis imply that the high concentrations of PM_1.0 and its water-soluble inorganic ions may be caused by stagnant weather conditions in Wuhan.     

Physicochemical and toxicological characteristics of nanoparticles in aerosols in southern Thailand during recent haze episodes in lower southeast Asia

Transboundary haze from biomass burning is one of the most important air pollutions in Southeast Asia. The most recent serious haze episode occurred in 2015. Southern Thailand was affected by the haze during September to October when the particulate matter concentration hit a record high. We investigated physical and chemical characteristics of aerosols, including concentration and aerosol size distribution down to sub-micron sizes during haze episodes in 2013 and 2015 and, for reference, an insignificant haze period in 2017. The highest total suspended particulates and PM₁₀ levels in Hat Yai city were 340.1 and 322.5 µg/m³. The mass fractions were nanoparticles (< 100 nm) 3.1%-14.8% and fine particles (< 1 µm) 54.6%-59.1%. Polycyclic aromatic hydrocarbon size distributions in haze periods peaked at 0.75 µm and the concentrations are 2-30 times higher than the normal period. High molecular weight (4-6 ring) PAHs during the haze episode contribute to about 56.7%-88.0% for nanoparticles. The average values of benzo(a)pyrene toxic equivalency quotient were 3.34±2.54ng/m³ in the 2015 haze period but only 0.89±0.17 ng/m³ in 2017. It is clear that particles smaller than 1 µm, were highly toxic. Nanoparticles contributed 19.4%-26.0% of total BaP-TEQ, whereas the mass fraction is 13.1%-14.8%. Thus the nanoparticles were more carcinogenic and can cause greater health effect than larger particles. The fraction of BaP-TEQ for nanoparticles during 2017 non-haze period was nearly the same, while the mass fraction was lower. This indicates that nanoparticles are the significant source of carcinogenic aerosols both during haze and non-haze periods.     

合肥市夏季大气颗粒物中微生物群落的高通量测序分析

大气颗粒物的组分、来源和时空变化特征等方面已进行了广泛的研究,但对占大气颗粒物25%的生物气溶胶中细菌和真菌等微生物群落的研究较少.本文使用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）和离子色谱仪（IC）分别测定了大气颗粒物中痕量元素和水溶性离子的含量,并结合高通量测序和荧光定量PCR分析了合肥市7~9月大气颗粒物PM_1.0、PM_2.5和PM₁₀中微生物群落组成及其来源.结果表明,不同粒径下细菌群落多样性无显著差异（ANOVA,P>0.05）,雨天细菌和真菌群落多样性均高于晴天,所有样品中细菌群落多样性均显著高于真菌群落多样性（ANOVA,P<0.01）;大气中细菌的优势菌门为变形菌门（46.19%）、厚壁菌门（33.42%）、拟杆菌门（10.99%）、蓝藻门（3.33%）和放线菌门（2.11%）,真菌的优势菌门为子囊菌门（73.23%）、担子菌门（5.78%）、被孢霉菌门（3.41%）和毛霉门（0.10%）;通过分析潜在源环境的指示物种,发现土壤、植物叶片和动物粪便是合肥市大气中细菌群落的主要来源,真菌群落的主要来源是植物叶片和土壤;细菌群落主要受K、Pb、Al、Fe、Mg、Ca、Na⁺、NO₂^-和风速（WS）影响,而真菌群落的主要影响因素是V、Mn、Sr、NO₂^-、NO₃^-、Na⁺、Cl^-、空气质量指数（AQI）和PM₁₀;此外,在细菌和真菌群落分析中鉴定到了不动杆菌属、链球菌属、肠杆菌属、假单胞菌属、代夫特菌属、沙雷氏菌属、木霉属、链格孢属和曲霉属等9种致病菌,它们可以导致人类和其它生物的多种疾病.本文的研究结果有助于揭示大气微生物的各种特性及其影响因素,以及对人类健康的影响,对后续研究和政府相应政策的制定具有重要的参考价值.     

成都市冬季相对湿度对颗粒物浓度和大气能见度的影响

利用成都市城区2015年12月的连续在线观测数据,如相对湿度（RH）、能见度、颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）浓度、气态污染物（SO₂和NO₂）浓度以及PM_2.5中SO₄^2-和NO₃^-浓度,探讨RH对颗粒物浓度和大气能见度的影响.结果表明,高颗粒物浓度和高RH协同作用导致低能见度事件.观测阶段,PM_2.5在PM₁₀中的平均比重为64%,表明成都市冬季细颗粒物污染严重;随着RH增加,PM_2.5/PM₁₀显著增加,表明高RH会加重细颗粒物污染.随着PM_2.5浓度增加,能见度呈幂指数下降;在相同PM_2.5浓度下,RH越高,能见度越低.当颗粒物浓度较低时,RH对能见度的影响作用较强;当颗粒物浓度较高时,大气消光主要由PM_2.5浓度控制,RH对能见度的影响减弱.当RH大于70%时,硫氧化率（SOR）和氮氧化率（NOR）的均值分别从0.27和0.11（RH小于40%）增长至0.40和0.19,表明较高RH对二次硫酸盐和硝酸盐的生成有显著的促进作用,二次硫酸盐和硝酸盐单独或协同影响空气质量.     

中山市旱季霾特征及数值模拟分析

利用观测数据、Hysplit后向轨迹模式以及WRF-CMAQ模式对中山市旱季霾特征进行模拟分析.中山市霾污染的天气形势以大陆高压型为主.当相对湿度在71%~90%时,气溶胶浓度和能见度的负相关性最显著,且当能见度减小到5 km以下时,PM_(2.5)浓度的大幅减小才能使能见度略有好转.最有可能引起中山发生霾天气的两条污染带,一条是沿中山至湖南南部,另一条是沿中山到粤东地区.WRF-CMAQ模式能较好地模拟出2014年1月份中山PM_(2.5)浓度、能见度的变化趋势以及广东省区域内灰霾的污染过程.在气溶胶质量权重及消光贡献中,硫酸盐的比重最高,在高相对湿度下,二次气溶胶的消光权重超过80%.通过中山PM_(2.5)过程分析发现,在霾过程,无冷空气时PM_(2.5)主要来自气溶胶反应、排放源和水平平流,贡献率分别为35%、15%和10%,有冷空气时水平平流的贡献最大,达37%;在清洁过程,无冷空气时气溶胶主要靠水平平流和干沉降清除,贡献率分别为-39%和-14%,有冷空气时清除以水平平流和垂直对流、扩散为主,贡献率分别为-29%和-25%,说明不同天气条件下霾的污染和清洁机制有着明显差别.     

滨海城市气溶胶中颗粒态汞的分布特征

与气溶胶颗粒相结合的汞,即颗粒态汞,不仅对人体健康及生态环境产生一定的危害,而且在汞的生物地球化学过程扮演重要角色.以我国东南滨海城市厦门市为研究对象,采集郊区、居民区、旅游区、工业区和背景区四季(2008年10月～2009年8月)的PM2.5、PM10和TSP样品,基于塞曼原子吸收法的俄罗斯LumexRA-915+汞分析仪对大气不同粒径颗粒物中颗粒态汞进行了测试.结果表明,厦门市大气不同粒径颗粒物中汞的含量均表现为冬、春两季的浓度明显高于夏、秋两季;春、夏、秋、冬四季细颗粒物(PM2.5)中的含量分别为(51.46±19.28)、(42.41±12.74)、(38.38±6.08)和(127.23±33.70)pg/m3.不同粒径颗粒物中汞主要分布在PM2.5中,占到颗粒物态汞的42.48%～67.87%,表明细粒子富集汞的能力较强.不同功能区颗粒态汞的浓度分布趋势为背景区居民区旅游区工业区郊区,说明颗粒态汞浓度的空间分布特征与采样点的环境功能密切相关.总体而言,滨海城市大气颗粒态汞含量较低;PM2.5对颗粒态汞的富集明显高于PM10和TSP,表明对颗粒态汞的控制应集中在细颗粒物污染上.