北京交通环境PM10分布特征及重金属形态分析

以北京市西三环航天桥地区为对象,研究了城市交通环境大气可吸入颗粒物浓度及主要化学组成随时间和粒径的分布特征. 结果表明:该地区大气中ρ(PM₁₀)冬季略高于春季,秋季次之,夏季最低;颗粒物中ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀)和ρ(PM_1.0)/ρ(PM₁₀)平均值分别为82.6%和70.3%;ρ(PM₁₀)与ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)与ρ(PM_1.0)之间均有显著的相关性. PM₁₀中金属元素浓度冬春季较高,夏秋季较低;Mg,Ca和Fe等地壳元素浓度随粒径的减小而降低,而Pb,Zn和Ni等重金属元素浓度总体上随粒径的减小而增加. 颗粒物中的Cr和Ni主要以有机物结合态存在,Cu,Zn和Cd主要以酸可提取态存在,Pb主要以酸可提取态和氧化物结合态存在;颗粒物中所含Cd和Zn元素的生物有效性最高. PM₁₀中水溶性ρ(SO₄2-)在夏季和冬季最高,秋季最低,而水溶性ρ(NO₃->/sup>)全年变化不大;［0.43～2.1 μm)粒径段颗粒物中的水溶性ρ(SO₄2-)及ρ(NO₃->/sup>)较高,分别占PM₁₀中水溶性ρ(SO₄2-)及ρ(NO₃->/sup>)总量的68.3%及57.6%;ρ(NO₃->/sup>)/ρ(SO₄2-)平均值为0.659.      

山东省AQI、颗粒物和臭氧时空演化特征及关键影响因素识别分析

山东省空气质量存在明显的时空差异,并受气象和社会经济因子等的综合影响.为了解山东省空气质量指数(AQI)以及颗粒物和臭氧(O₃)浓度等时空演化特征,探究颗粒物与O₃浓度之间的协同关系,基于山东省16个地级市2013年12月—2021年12月的AQI和空气污染物(SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5和PM₁₀)浓度数据与同期的气象数据、工业及生活污染物(氨氮、SO₂、氮氧化物和烟尘、粉尘等)排放量和社会经济数据,运用R语言和ArcGIS对各地区AQI与PM_2.5和O₃浓度等的时间和空间变化特征及关键影响因素识别分析.结果表明：(1)山东省AQI和空气污染物浓度具有明显的月际、季节和年际变化特征以及地区性差异.鲁东地区各季节空气质量明显优于鲁西地区,呈现由东向西空气污染愈加严重的趋势. PM_2.5浓度呈鲁西地区最高,鲁中、鲁南和鲁北地区次之,鲁东地区...     

基于空间插值的西安市重空气污染期间主要污染物时空变化特征及相关性分析

西安市是我国承东启西、连接南北的战略性枢纽城市,但其长期受到重空气污染的影响.基于2018年11月24日-12月3日西安市及其周边7个地级市共38个环境质量监测站点的逐时数据,利用空间插值、趋势分析和相关性分析方法,研究了西安市一次重空气污染期间六大污染物（PM_2.5、PM₁₀、CO、NO₂、SO₂和O₃）的质量浓度时空变化及彼此间的相关关系.结果表明:①IDW（inverse distance weighting,反距加权插值法）和OKri（ordinary Kriging,普通克里格插值法）均能较好地获得西安市空气污染物的时空变化情况,但IDW的插值精度优于OKri,距离指数为7的IDW可以满足西安市空气污染物时空变化模拟的要求.②研究期间,西安市首要污染物为PM_2.5和PM₁₀,二者分别是中度-重度污染及严重-"爆表"污染天气的首要贡献因子.③ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（CO）、ρ（NO₂）和ρ（SO₂）均呈中部高、两边低,北部高、南部低的空间分布特点,而ρ（O₃）则相反;PM_2.5、PM₁₀、O₃污染程度日趋严重,NO₂污染程度逐渐缓解.④ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）、ρ（CO）之间呈中等正相关,三者在时空变化上具有较高的一致性;ρ（SO₂）与ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）、ρ（CO）均呈弱正相关;ρ（O₃）与ρ（NO₂）、ρ（CO）均呈弱负相关.受扬尘天气和特殊风向及地形共同影响,西安市PM₁₀出现"爆表"现象,导致ρ（PM₁₀）与其他污染物质量浓度之间的相关性不明显.研究显示,距离指数为7的IDW适合西安市空气污染情况时空变化的模拟,重污染天气条件下,西安市ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）、ρ（CO）之间具有较高的同源性,但各污染物间时空变化和相关性关系较复杂.      

常州市冬季大气污染特征及潜在源区分析

为了解常州市冬季大气污染特征,对2013—2015年常州市冬季PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO数据进行分析,并结合HYSPLIT 4.9模式研究不同气团来源对常州市各污染物浓度的影响及潜在污染源区分布特征.结果表明,常州市冬季以PM_2.5污染为主,其占冬季首要污染物的90%以上,冬季PM_2.5小时浓度对应的空气质量级别以良和轻度污染出现频次最多,冬季的ρ（PM_2.5）对ρ（PM_2.5）年均值的贡献率高达37.4%,不完全燃烧是颗粒物的一个重要来源.冬季ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）的日变化均呈双峰分布,两个峰值分别出现在交通的早高峰和晚高峰附近.ρ（NO₂）在晚高峰明显大于早高峰,而ρ（SO₂）和ρ（CO）表现为早高峰大于晚高峰.常州市CO/NO_x和SO₂/NO_x的分析结果表明,常州市交通源的贡献明显,点源对常州市的空气质量的影响也较大.1和6 h的ρ（PM_2.5）梯度变化可判识细颗粒物的爆发性增长.冬季常州市受到西北、西和西南等地区的大陆性气流影响较大,其对应的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）平均值相对较高,且对应的污染轨迹出现概率较大.偏东方向的气流由于移动速度慢,不利于污染物扩散易造成污染累积,导致ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）和ρ（NO₂）相对较高.WPSCF（源区分布概率）高值区（>0.5）集中于从芜湖至上海的长江中下游区域和杭州湾区域.PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO潜在源区存在较大差异性,NO₂、SO₂和CO本地化的潜在贡献较PM_2.5和PM₁₀更明显.此外,受船舶等影响海洋源区对NO₂、SO₂和CO的潜在贡献较大.研究显示,长三角区域的大气污染物以本地污染为主,但远距离污染输送贡献也不容忽视.      

南京城区冬季大气污染特征

为探究南京城区冬季主要大气污染物浓度变化规律,运用南京市空气自动监测站的φ(CO)、φ(O₃)、φ(NO₂)、φ(SO₂)、ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)逐时资料,结合同期气象数据,分析了2014年冬季(2014年12月—2015年2月)南京城区大气污染浓度水平和变化特征,探讨2015年春节期间在实施减排措施下气象条件对空气质量的影响.结果表明:① 观测期φ(CO)日均值和φ(O₃)小时均值未超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值;ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)、φ(NO₂)、φ(SO₂)日均值分别超标44%、38%、34%、2%;ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)最大日均值分别为231和283 μg/m3,分别是GB 3095—2012二级标准限值的3.1、1.9倍. ② 日变化分析显示,φ(CO)与φ(NO₂)呈早晚双峰型变化,与早晚交通高峰源排放有关;φ(O₃)呈明显的单峰型,在午后出现峰值;φ(SO₂)呈单峰型且夜间浓度低于白天;ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)为双峰型变化,峰值出现在10:00和22:00左右. ③ 南京地区污染物周末浓度整体高于工作日,其中周末φ(CO)、φ(NO₂)和ρ(PM_2.5)显著高于工作日,“周末效应”显著. ④ 2015年春节期间,南京实施减排措施后,即使在不利的气象条件下,污染物浓度也未出现明显升高,说明减排措施有效削弱了污染源的排放,是保持南京地区良好空气质量的重要因素.      

西安市春季生物气溶胶的分布特征和健康影响

西安春季经常出现大量飞絮,易造成空气污染并引发居民哮喘等健康风险.采集西安市春季不同观测点(交通样点和校园样点)生物气溶胶、 PM_2.5和飞絮样品,通过恒温培养和高通量测序等方法研究可培养生物气溶胶的浓度变化、粒径分布,PM_2.5和飞絮携带的微生物的来源、群落结构和健康影响.结果表明,可培养细菌浓度在交通样点高于校园样点(P=0.027);交通样点可培养细菌浓度为真菌的2.7倍,而校园样点可培养真菌浓度高于细菌(1.4倍).可培养细菌和真菌日内最高浓度均出现在08:00;可培养细菌粒径呈双峰分布,真菌为单峰分布.土壤和植被是大气微生物的主要来源(占比85.9%),变形菌门(Proteobacteria)是飞絮和PM_2.5中共有的、丰度最高的菌门,在飞絮中占比达到91.3%(交通样点)和99.1%(校园样点);在PM_2.5样品中放线菌门(Actinobacteria)、厚壁菌门(Firmicutes)、拟杆菌门(Bacteroidetes)、蓝藻门(Cyanobacteria)和异常球菌-栖热菌门(D...     

云浮市2018—2020年颗粒物和臭氧污染特征及污染案例研究

为探究云浮市颗粒物和臭氧(O₃)污染特征,利用多元统计分析方法分析了云浮市2018—2020年6项环境空气污染物浓度、气象因子等监测数据,并对2020年12月25—29日冬季PM_2.5和O₃污染过程进行了研究. 结果表明:①PM_2.5、PM₁₀、NO₂、CO月均浓度呈夏季低、冬季高的变化特征;O₃-8 h第90百分位数呈夏秋季高、冬春季低的变化特征. ②PM₁₀、PM_2.5和CO小时浓度日变化呈波浪型变化特征,PM_2.5、CO小时浓度最大值均出现在09:00,PM₁₀小时浓度最大值出现在02:00. O₃、SO₂小时浓度日变化呈单峰型变化特征,O₃、SO₂小时浓度最大值分别出现在16:00、10:00. NO₂小时浓度日变化呈单谷型变化特征,最小值出现在14:00. ③PM_2.5-10、SO₂、NO₂、O₃小时浓度与PM_2.5小时浓度均呈正相关,说明PM_2.5-10、SO₂、NO₂、O₃与PM_2.5具有一定程度的同源性. O₃小时浓度与NO₂、CO小时浓度呈负相关,且O₃小时浓度与NO₂小时浓度相关性更强. 夏秋季NO₂、CO、O₃、PM_2.5小时浓度与气温的相关性比冬春季的更强. SO₂、PM₁₀、PM_2.5、O₃小时浓度均与湿度呈负相关,其中O₃小时浓度与湿度的相关性最强,相关系数为?0.586. ④2020年12月25—29日云浮市城区PM_2.5污染受到静稳天气影响,O₃污染与28日午后太阳高温辐射以及来自珠三角地区O₃污染气团的输入影响有关. 利用ART-2a对该时段采集的颗粒物进行成分分析,得到K、EC、OC、ECOC、HM、LEV、Na、SiO₃这8种单颗粒物. 整个时段EC、OC、ECOC谱图中都存在明显的硫酸盐峰和硝酸盐峰. PM_2.5小时浓度与硫酸盐离子、硝酸盐离子、硅酸盐离子、铵离子、氯离子的数量均呈显著正相关,二次反应和老化过程对PM_2.5污染有显著影响. 研究显示,云浮市PM_2.5和O₃复合污染防控需要关注本地污染物变化特征和排放源影响,也需关注外来污染气团特别是来自珠三角地区污染气团输入的影响.      

基于CMAQ空气质量模型研究机动车对济南市空气质量的影响

为研究济南市机动车排气对城市区域空气质量的影响,利用环境空气质量监测站点（简称"1号站点"）和路边机动车尾气监测站点（简称"2号站点"）的在线数据,以及基于4种模拟情景的CMAQ空气质量模型预测数据,研究了济南市城市区域大气污染物质量浓度变化规律及不同机动车车型对6种常规大气污染物的贡献.结果表明:①在采暖季,1号站点ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（NO₂）、ρ（CO）、ρ（O₃）和ρ（SO₂）月均值分别为435 μg/m3、702 μg/m3、84.2 μg/m3、6.8 mg/m3、4.5 μg/m3和92 μg/m3.②2015年12月24日（灰霾天）,1号站点ρ（CO）、ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）均明显升高,ρ（SO₂）、ρ（O₃）和ρ（NO₂）均变化不明显.2个监测站点中ρ（NO₂）和ρ（PM₁₀）均呈双峰趋势,2个峰值出现的时间与上、下班高峰期基本一致.除ρ（O₃）和ρ（SO₂）达GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准外,其他污染物均超过GB 3095-2012二级标准限值,采暖季大气污染特征为颗粒物型污染.③机动车对研究区域NO₂和PM₁₀贡献率较大,其中,小型车对CO、NO₂、PM₁₀和PM_2.5贡献率最大,其贡献率分别为85.7%、50.1%、53.4%和52.8%.机动车排放源能降低空气中ρ（O₃）,其总贡献率为-25.5%,其中大型车、中型车、小型车对O₃的贡献率分别为-8.8%、-2.7%和-8.9%.灰霾天下不同机动车车型对空气中污染物质量浓度的总贡献率均比采暖季大.研究显示,济南市采暖季大气污染特征为颗粒物型污染,机动车排放源对空气中NO₂和PM_2.5有较大贡献.      

保定大气颗粒物中水溶性无机离子质量浓度及粒径分布

为研究保定市大气颗粒物中水溶性无机离子的质量浓度水平、季节变化和粒径分布特征,于2010年8月—2011年8月利用Andersen分级采样器采集大气颗粒物样品,并用离子色谱分析其中的离子组成. 结果表明,细粒子(PM_2.1)中主要水溶性无机离子为SO₄2-、NO₃-和NH₄+,三者质量浓度平均值分别为23.18、21.99和11.44μg/m3;粗粒子(PM>2.1)中主要水溶性无机离子为NO₃-、Ca2+和SO₄2-,三者质量浓度平均值分别为10.60、10.39和10.14μg/m3. 细粒子中ρ(SO₄2-)、ρ(NO₃-)、ρ(NH₄+)、ρ(Cl-)和ρ(K+)的季节性变化相似,均为冬季>秋季>夏季>春季;粗粒子中ρ(NH₄+)、ρ(K+)和ρ(NO₃-)呈现出与细粒子不同的季节性变化趋势,ρ(NH₄+)和ρ(K+)均为冬季>夏季>秋季>春季,而ρ(NO₃-)则为夏季>秋季>冬季>春季. 粗、细粒子中ρ(Ca2+)和 ρ(Mg2+)的季节性变化特征相似,均为冬季最高、夏季最低. ρ(SO₄2-)、ρ(NO₃-)、ρ(Na+)和ρ(K+)均呈双峰分布,分别在＞0.43~1.1μm和＞4.7~5.8μm出现峰值; ρ(NH₄+)和ρ(Cl-)呈细模态单峰分布,在＞0.43~1.1μm出现峰值; ρ(Mg2+)和 ρ(Ca2+)呈粗模态单峰分布,在＞4.7~5.8μm出现峰值. 二次源和生物质燃烧是细粒子的主要来源,扬尘对粗粒子影响较大.      

华北地区夏季大气亚微米颗粒物的半挥发性特征

利用热扩散管TD(Thermal Denuder)与高分辨飞行时间气溶胶质谱仪(HR-ToF-AMS)联用法,于2013年6—7月对华北地区国家环境空气质量评价区域点香河的大气PM₁(亚微米颗粒物)及其组分〔OM(有机质)、SO₄2-、NO₃-、NH₄+、Cl-〕进行连续在线观测,并实现了PM₁不同化学组分半挥发性特征的模拟分析. 结果表明:在观测期间,ρ(PM₁)平均值为 (47.9±47.3) μg/m3,其中OM贡献最大,达到38.2%〔ρ(OM)占ρ(PM₁)的比例,下同〕,之后依次为SO₄2-(33.7%)、NH₄+(13.8%)、NO₃-(12.3%)、Cl-(2.0%). 在PM₁的各化学组分中,NO₃-和Cl-的MFR(质量剩余分数)值最低(约0.40),表明二者的半挥发性最高,当温度为50 ℃时,约60%的NO₃-或Cl-进入气相中;SO₄2-的半挥发性最低,在50 ℃时仍有约90%的质量剩余;而OM和NH₄+的半挥发性居中. NO₃-的半挥发性受大气PM₁污染水平的影响,50 ℃时其半挥发性随着ρ(PM₁)的增加而升高. 当温度从50 ℃升至200 ℃时,残留有机气溶胶的O/C(原子数比)从0.47增至0.60,说明半挥发性组分多为氧化态较低的有机化合物. 此外,真空动力学粒径在60~2 000 nm的颗粒物在不同粒径段表现出相近的半挥发性. 大气PM₁半挥发性的定量分析结果可为全面认识大气颗粒物的物化性质及污染机理提供数据,也有助于空气质量模型的完善.      

保定市大气污染特征和潜在输送源分析

保定市是京津冀地区重要城市之一.为了解保定市大气污染物质量浓度特征和潜在输送源,对保定市国控点2017年1月1日-12月31日PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、O₃、CO等常规大气污染物数据进行分析,并利用TrajStat后向轨迹模型进行区域传输研究.结果表明:①ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）分别为（138±96）（84±66）（29±23）和（50±24）μg/m3,与2016年相比分别下降5.9%、9.1%、25.5%和13.1%;ρ（CO）较2016年下降了14.0%;ρ（O₃）较2016年增长了25.2%.ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）和ρ（O₃）分别超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值的0.97、1.40、0.25和0.34倍,ρ（SO₂）和ρ（CO）未超标.②除ρ（O₃）外,其他污染物质量浓度均呈冬季最高、夏季最低的季节性特征,其中,冬季PM_2.5污染最为严重,春季PM_2.5~10（粗颗粒物）污染严重.③空气质量模型源解析结果显示,保定市ρ（PM_2.5）约60.0%~70.0%来自本地污染源排放.后向轨迹结果表明,在外来区域传输影响中,保定市主要受到西北方向气团（占比为21.7%~60.0%）远距离传输和正南方向气团（占比为34.8%~50.5%）近距离传输的影响.④PSCF（潜在源贡献因子分析法）和CWT（浓度权重轨迹分析法）分析表明,除保定市及周边区县本地污染贡献外,位于太行山东麓沿线西南传输通道的邯郸市、邢台市、石家庄市是影响保定市PM_2.5的主要潜在源区.研究显示,PM_2.5为保定市大气中的主要污染物,并呈冬季高、夏季低的变化特征,其主要来自西北远距离输送和南部近距离传输.      

陕甘宁地区城市空气质量特征及影响因素分析

利用历史观测数据来探究短时间内AQI（空气质量指数）的起伏变化,有助于制定空气污染防治措施,对区域环境经济的协调发展具有重要意义.为研究陕西省、甘肃省和宁夏回族自治区（简称"陕甘宁地区"）2015-2017年空气质量特征,对3 a的AQI及评价体系中6项污染物（PM_2.5、PM₁₀、O₃、NO₂、SO₂、CO）质量浓度特征进行研究.通过数理统计对29个监测站点32 910个样本数据进行整理,采用克里金法分析AQI及6项污染物质量浓度的时空变化特征.结果表明:①空间上,陕甘宁地区西南部污染较轻,陕西省中部关中平原、宁夏回族自治区北部及甘肃省河西走廊西北部污染较严重.ρ（O₃）高值集中分布在研究区西北部地区,ρ（CO）、ρ（NO₂）高值集中分布在东部地区,ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）分布特征与AQI分布特征相似,ρ（SO₂）高值集中分布在北部地区.②时间上,3 a的AQI平均值为88,AQI季节性变化呈冬季（108）>春季（88）>秋季（78）>夏季（74）的规律.③通过数理统计对污染物质量浓度月变化特征分析发现,ρ（O₃）夏季最高,峰值为140.3 μg/m3,春秋次之,冬季最低;ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）均为冬季最高,其最高值分别为83.7 μg/m3、155.9 μg/m3、72.6 μg/m3、52.1 μg/m3、2.04 mg/m3.④相关性分析表明,AQI与自然因素中的平均气温、平均降水量和气压的相关系数分别为-0.859、-0.903和0.620,平均气温、平均降水量与AQI均呈极显著负相关（P < 0.01）,气压与AQI呈显著正相关（P < 0.05）.DEM（数字高程模型）地形起伏度分析发现,地形起伏度级别越大,AQI越小.社会经济因素中,AQI受工业企业数的影响最大,相关系数为0.634.研究显示,自然因素对陕甘宁地区空气质量的影响大于社会经济因素的影响,气象条件对空气污染的扩散起重要作用.      

2017—2020年武汉市大气污染物时空分布特征研究

为进一步了解武汉市大气污染时空分布特征,对2017—2020年武汉市主要大气污染物(PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO、NO₂和O₃)进行了空间插值分析、时间变化分析以及与气象要素的相关性分析。结果表明：武汉市近4年环境空气质量达标率为72.98%。PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂具有“冬高夏低”的“V”形特征,O₃呈“夏高冬低”的变化趋势。武汉市年均质量浓度超标的大气污染物主要有PM_2.5和PM₁₀,但其年均质量浓度均呈下降趋势,而O₃是年均质量浓度唯一处于上升状态的大气污染物,今后应重点关注颗粒物与臭氧污染。PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂主要集中在武昌区、蔡甸区、青山区、江汉区、江岸区,而O<...     

利用轨迹模式研究上海大气污染的输送来源

利用HYSPLIT4模式和全球资料同化系统(GDAS)气象数据,计算了2010年12月─2011年11月期间抵达上海的气流后向轨迹. 结合聚类方法和上海ρ(SO₂)、ρ(NO₂)、ρ(PM₁₀)数据,分析了各季节不同类型气流轨迹对污染物浓度的影响,利用引入权重因子后的潜在源贡献算法分析了不同季节PM₁₀和NO₂潜在WPSCF(源区分布概率)特征. 结果表明:上海气流输送季节变化特征明显. 冬、春和秋季,上海较易受到来自西北、西南等区域的大陆性气流影响,受沙尘或人为污染排放的影响相对较大,ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)和ρ(NO₂)平均值相对较高,分别为162、74和53μg/m3. 夏季上海主要受较清洁的海洋性气流影响,ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)和ρ(NO₂)相对较低,分别为47、19和36μg/m3. 上海PM₁₀和NO₂的WPSCF分布特征类似,在冬、春和秋季,WPSCF高值(0.2~0.4)主要集中在江苏南部,河南、安徽等地的带状区域也有一定贡献,说明这些区域是上海这2种污染物的潜在源区. 夏季WPSCF的分布较为集中,上海以外区域值基本小于0.1,说明外来污染输送的贡献较小.      

广州城区近地面层大气污染物垂直分布特征

为更好地了解广州城区近地面层大气污染物的扩散与输送过程,利用广州塔4层大气污染物垂直梯度观测平台(高度分别为地面、118、168和488 m)于2014年1月—2015年12月对多种大气污染物进行连续观测,分析了广州城区近地面层大气污染物的垂直分布特征.结果表明:①ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁)、ρ(NO₂)和ρ(NO)随高度的上升而降低,其中ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)在低层(地面点位)—高层(488 m点位)的递减率分别为35%、30%和26%,ρ(NO₂)和ρ(NO)分别为75%和84%;ρ(O₃)随高度上升而增加,其低层—高层的增长率为135%;ρ(SO₂)和ρ(CO)则随高度上升先增后减.②除ρ(O₃)外,其余污染物浓度均符合“冬强夏弱”的季节特征,ρ(O₃)则在夏秋季较高,春冬季较低.冬季ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)、ρ(NO₂)和ρ(NO)高、低层间差异为全年各季最大,分别为38.6、18.5、49.4和31.9 μg/m3.③各污染物小时浓度日变化特征均不同程度地受混合层发展过程的影响,各高度污染物浓度在一天中混合层高度最高的时段(12:00—17:00)最接近,而在其余时段分层较明显.除O₃外,其余污染物质量浓度在中、低层大致呈早晚双峰分布,而在高层大致呈单峰分布.ρ(O₃)则在各层均保持单峰分布,峰值一致出现在14:00.④对一次典型污染过程分析发现,不同高度的ρ(PM_2.5)和ρ(NO₂)最大差值分别可达183.0和148.0 μg/m3,ρ(PM_2.5)显著地受到本地近地面污染源的影响,污染物高浓度区域主要集中在488 m以下.      

云南边境五城市空气污染物分布特征

利用2015~2021年云南省5个边境城市6种常规大气污染物的质量浓度数据,探究其污染特征、时空变化及空间异质性。结果表明,研究区域污染物年际浓度变化起伏较大,PM₁₀、PM_2.5年均浓度分别为(42.6±8.2),(25.4±4.2)µg/m³,均低于中国《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级浓度限值。PM、NO₂和O_3-8h月均浓度呈U型变化趋势,其中3月份浓度最高。5个城市PM和NO₂浓度季节变化均表现为:春季>冬季>秋季>夏季,O_3-8h表现为:春季>夏季>秋季>冬季,而CO冬季污染程度最小,SO₂无明显的季节变化规律。根据Sen-MK的逐日浓度趋势分析,污染物总体呈现下降趋势,其中PM₁₀下降速率最高达11×10^-3µg/(m³×d),而O_3-8h呈现上升趋势。变异系数(COD)表明,污染物的空间分布极不均匀,特别是SO₂的COD均大于0.2,春季O_3-8h空间分布更加均匀。Person相关分析表明,PM与NO₂、CO、O_3-8h表现出较强的相关性,且西双版纳(BN)PM与其他大气污染物相关性较其他城市强。