扬尘在线监测在施工工地扬尘污染监管中的应用研究

施工扬尘是扬尘污染的重要来源,扬尘在线监测是扬尘污染监管的新手段.通过天津市扬尘在线监测试点建设工作,首次利用扬尘在线监测对各施工阶段的施工工地颗粒物排放特征及其在重污染天气时的应用进行了研究.土方开挖阶段的施工工地PM10排放浓度最高,在相继的五个施工阶段中,PM10排放浓度呈现高-低-高的趋势,对施工工地的监管应与施工周期同步;各施工阶段在春季的PM10排放浓度均为最高;施工工地夜间施工的现象较为普遍.     

广州典型印刷企业VOCs排放特征及环境影响和健康风险评价

本文以广州市典型印刷企业为研究对象,通过对各排放环节的浓度和组分的全面统计和综合分析,深入探讨广州市该行业VOCs排放特征、环境影响及人体健康风险.结果表明,印前环节车间VOCs浓度为3.51~73.57mg/m³,印刷环节车间VOCs浓度为0.86~435.10mg/m³,印后环节车间VOCs浓度为0.05~221.93mg/m³,废气治理设施出口浓度为4.28~66.84mg/m³,处理效率为3.01%~54.90%;且VOCs物种以芳香烃类、醇醚类和酯类为主,平均臭氧生成潜势为111.09mg/m³,其中芳香烃类物质对环境影响贡献和人体健康风险较大,建议加强针对性控制.     

宁东基地大气PAHs污染特征及呼吸暴露风险

利用主动观测技术对宁东能源化工基地大气PM_2.5、PM_1.0和气相中的PAHs浓度水平、族谱特征、时空分布及来源进行研究,并基于该观测数据对居民呼吸暴露健康风险进行评估.结果表明,宁东基地大气PM_2.5、PM_1.0及气相中∑₁₆PAHs浓度范围分别为：17.95~325.12ng/m³、12.66~311.96ng/m³和26.33~97.88ng/m³,年均浓度分别为（99.42±117.48）ng/m³、（78.88±100.58）ng/m³和（57.89±47.39）ng/m³.宝丰基地冬夏季大气PM_2.5、PM_1.0和气相中∑₁₆PAHs浓度水平均明显高于英力特;宝丰和英力特基地冬季大气PM_2.5、PM_1.0中∑₁₆PAHs浓度水平均明显高于夏季浓度.宁东基地大气中∑₁₆PAHs的浓度水平要高于国内外其他城市,大气PAHs污染较为严重.源解析表明夏季宁东基地PAHs的主要排放源是工业煤燃烧和机动车尾气,冬季则主要来自工业煤燃烧和木材、薪柴等生物质燃烧排放.宁东基地人群暴露于大气PAHs可能会造成平均冬季每百万人中约有33~2628人罹患癌症,夏季每百万人中约有11~834人罹患癌症的风险.     

关中典型城市及农村夏季PM2.5的化学组成对比

于2016年7~8月采集了陕西省西安市（城市）及蔺村（农村）夏季昼夜PM_2.5样品,分析其有机碳（OC）、元素碳（EC）和无机离子等化学组分的含量,探讨关中平原城市和农村地区PM_2.5的化学组成和来源的差异.结果表明,采样期间西安和蔺村的PM_2.5浓度分别为（49.7±22.8）和（62.6±14.2）μg/m³.西安PM_2.5中OC和EC的浓度[（6.5±2.5）μg/m³,（3.2±1.8）μg/m³]与蔺村[（6.8±1.8）μg/m³,（3.8±2.3）μg/m³]相当.西安OC/EC比值白天（2.6）高于夜晚（1.9）,蔺村反之（白天：1.6;夜晚：2.7）,主要是因为夜间城市地区重型卡车运输活动增强导致排放更多EC,而夜间农村地区人为活动较少导致EC排放显著降低.西安和蔺村无机离子总浓度分别为（20.2±14.6）和（30.1±10.5）μg/m³,占PM_2.5浓度的40.6%和47.6%.蔺村SO₄^2-的平均浓度高达19.0μg/m³,占PM_2.5浓度的30%以上,远高于西安（9.4μg/m³和18.9%）,主要与农村固体燃料（煤和生物质）使用有关.西安NO₃^-和Ca²⁺的浓度及其对PM_2.5的贡献、NO₃^-/SO₄^2-比值均明显大于蔺村,表明城市地区受机动车尾气和扬尘的影响更大.西安K⁺与Ca²⁺和Mg²⁺的相关性较强,而蔺村K⁺与EC的相关性显著强于西安,说明西安市区K⁺由粉尘源主导,而农村地区则主要来自生物质燃烧.     

基于不同空气质量模型的二噁英沉降效果研究

为评估不同空气质量模型（AERMOD、ADMS和CALPUFF）在复杂地形-气象场条件下的干湿沉降模拟效果,利用上述模型模拟我国西南某代表性山地的医废、垃圾焚烧项目的二噁英环境影响,并通过土壤实测数据进行模型分析验证.结果表明：AERMOD、ADMS和CALPUFF模拟的空气中年均浓度依次为1.53×10^-8~4.14×10^-6,5.23×10^-9~3.28×10^-6和2.66×10^-9~2.59×10^-7ngTEQ/m³;AER MOD、ADMS和CALPUFF模拟的固定点位总沉降量依次为4.41~285.72,3.07~268.02和0.02~1.35ngTEQ/m².在扩散、沉降形态上,CALPUFF的模拟结果与其他两种模型均表现出较大差异,AERMOD和ADMS的沉降形态相似,空气中的扩散形态却存在差异.利用土壤监测值验证模型效果发现,AERMOD、ADMS和CALPUFF的相关系数r分别为0.66、0.70和0.83,CALPUFF的模拟结果在空间分布上表现更为优越,可作为相关项目的布点指导模型.     

新疆盐尘颗粒的迁移及其对城市大气颗粒物的贡献

对2017年9月至2018年8月、12月采集的乌鲁木齐市PM_2.5、“沙雪”样品和克拉玛依土样的水溶性离子进行分析,并结合城市主要风向、扫描电镜联能谱（SEM/EDS）和后向轨迹模型（HYSPLIT）,对环境中盐尘粒子的来源及其对大气颗粒物形成的影响进行了研究.结果表明：PM_2.5中总水溶性离子平均浓度为（62.65±64.75）μg/m³,变化范围为0.69~328.60 μg/m³.其中SO₄²、Ca²⁺、Na⁺、Cl^-、K⁺和Mg²⁺ 6种盐尘粒子浓度分别为（22.73±26.45）,（2.11±3.11）,（1.85±1.43）,（0.40±0.40）,（0.28±0.20）,（0.21±0.15）μg/m³.四季风向结合HYSPLIT模型结果可知,PM_2.5中盐尘粒子主要来源于艾比湖及玛纳斯盐湖的气团;受风沙影响,乌鲁木齐市雪样中Cl^-、SO₄^2-、Ca²⁺、K⁺、Mg²⁺和Na⁺分别增加了30,19,20,5,7和5倍.     

2015年海南省火电行业大气环境影响研究

基于火电企业在线监测数据、环境统计数据、排污许可及火电排放清单等，分析各统计口径下的海南火电大气污染物排放量差异，并基于在线监测数据分析海南省火电排放时间变化规律.分别设置现状、排污许可及超低排放3种情景，采用CALPUFF模型分析3种情景下火电厂对海南大气环境的影响.结果显示，不同统计口径下火电厂各污染物排放量差异较大，最大差值可达到5.65倍；在时间维度上，海南省火电行业污染物排放量月际分布较平稳，每月污染物排放量约占全年的7%~10%，24h变化呈现明显“两峰两谷”特征.在大气环境影响方面，火电企业大气SO₂、NO_x、PM_2.5、PM₁₀浓度分布总体呈现西部高东部低的趋势.现状情景下火电企业对各城市年均浓度影响范围为SO₂ 0.001~0.015μg/m³、NO_x 0~0.01μg/m³、PM₁₀ 0.001~0.006μg/m³、PM_2.5 0~0.003μg/m³，最高浓度基本出现在东方市、临高县.火电厂对大气环境的影响程度为许可情景>现状情景>超低情景，执行排污许可时火电厂排放PM₁₀和NO_x对各城市均值年均浓度较现状情景分别增加50%和38%；全面实施超低排放后，火电厂对大气环境影响有明显改善，SO₂和PM_2.5对各城市均值年均浓度较现状情景分别降低57%和69%.     

邯郸市PM2.5中碳组分的污染特征及来源分析

为研究邯郸市PM_2.5中碳组分的污染特征及其来源,于2017年4~12月采集PM_2.5样品,用热光反射法（TOR）分析PM_2.5中有机碳（OC）和元素碳（EC）的质量浓度.结果表明：邯郸市PM_2.5和总碳气溶胶（TCA）质量浓度的年均值分别为（88.87±58.89）μg/m³和（31.45±23.35）μg/m³,PM_2.5质量浓度超标率为50%,TCA/PM_2.5比率的年均值为（38.23%±14.61%）,表明邯郸市碳组分污染严重.冬季PM_2.5中TCA质量浓度均值为（68.06±23.77）μg/m³,TCA/PM_2.5比率的均值为（46.86%±10.07%）,OC（37.09±13.05）μg/m³和EC（8.72±3.78）μg/m³浓度明显高于其它季节,表明冬季碳组分污染较为严重.各季节OC/EC比值均大于2,表明邯郸市全年均受二次有机碳（SOC）的污染;OC、EC及SOC与SO₂、NO₂呈显著正相关,与O₃呈显著负相关,尤其是与NO₂相关关系最强,说明邯郸市碳质气溶胶可能受到机动车尾气排放的影响.对8种碳组分进行主成分分析,发现道路扬尘、燃煤排放和机动车尾气是邯郸市PM_2.5中OC和EC的主要贡献源.     

重点煤电基地大气污染物扩散对京津冀的影响

基于排放源清单,采用空气质量模式CAMx模拟现状情景下,鄂尔多斯、宁东与锡林格勒排放污染物扩散对京津冀地区的影响.结合3地区已批复环境影响报告、规划环评与战略环评等污染物排放数据,估算未来情景下3地区能源基地污染物排放对京津冀的影响.结果表明：现状情景下,3地区排放的PM_2.5、SO₂与NO_x对京津冀的贡献浓度范围分别为0.079~1.134,0.012~0.633,0.008~0.852μg/m³,冬季对京津冀地区的影响要高于夏季,对京津冀地区冬季的平均贡献浓度值为0.710,0.339与0.413μg/m³,影响较大的京津冀城市为衡水市、石家庄市、邢台市、邯郸市与保定市;未来情景下3地区能源基地排放的PM_2.5、SO₂与NO_x对京津冀城市浓度贡献范围分别为0.049~0.773,0.003~0.176,0.008~0.731μg/m³,冬季平均贡献浓度值为0.475,0.096与0.357μg/m³.     

不同季节人为氯排放对二次气溶胶影响的数值模拟

利用WRF-CMAQ模式对比有无人为氯排放的模拟试验,定量分析了不同季节人为氯排放对二次无机气溶胶和二次有机气溶胶的影响.结果表明,人为氯排放对硫酸盐的影响较小,而硝酸盐对人为氯排放较为敏感,Cl^-颗粒物与HNO₃、N₂O₅、NO₃和NO₂均可发生反应生成硝酸盐,同时NH₃也会转化为铵盐.人为氯排放使冬、春、夏、秋季硝酸盐月均浓度分别最高增加9.8 μg/m³(34.3%)、1.5μg/m³(11.4%)、1.3μg/m³(9.1%)和2.6μg/m³(10.3%),铵盐月均浓度分别最高增加3.0μg/m³(30.7%)、0.6μg/m³(10.3%)、0.5μg/m³(6.5%)和1.1μg/m³(8.0%),冬季影响最大,夏季影响最小.人为氯排放增强了Cl原子和OH自由基对VOCs的降解作用,不同种类的SOA浓度略有上升,人为氯排放对SOA浓度影响最大约为6%.二次无机气溶胶和二次有机气溶胶的增加导致了颗粒物总量的增加,人为氯排放使冬、春、夏、秋季PM₁₀月均浓度分别最高增加14.0μg/m³(18.3%)、2.5μg/m³(3.0%)、1.9μg/m³(2.8%)和4.5μg/m³(4.3%),PM_2.5月均浓度分别最高增加15.0μg/m³(24.4%)、2.1μg/m³(3.5%)、1.2μg/m³(3.2%)和3.9μg/m³(4.4%).人为氯排放的季节性影响从大到小分别为冬、秋、春、夏季,内陆的影响比沿海大.     

大阅兵期间北京市大气质量改善效果评估

为了评估抗战纪念活动期间污染物减排措施对北京市空气质量的影响,利用2015年8月1日~2015年9月18日北京市大气污染物浓度数据,以及2014年同期监测数据进行对比分析.结果表明：减排期间（2015年8月20日~2015年9月3日）北京市PM_2.5,SO₂,NO₂和CO浓度均值为17.05mg/m³,2.35mg/m³,21.04mg/m³和0.56mg/m³,对比减排前期,各污染物分别下降了71.26%,36.49%,37.92%和37.78%,减排后期,随着减排措施的取消,大气污染物反弹上升.与2014年同期相比,减排期间污染物浓度分别下降了73.59%,56.64%,52.39%和38.46%,大气质量改善效果显著.3个时段（减排期间,活动当天和2014年同期）污染物浓度日变化特征相似,整体上呈现2014年同期>减排期间>活动当天的特征.空间分布上,各站点污染物浓度均远低于2014年同期水平,其中PM_2.5降幅大且空间差异较小,SO₂在空间上差异最为明显,不同站点的PM_2.5降幅在68.91%~77.63%之间,SO₂降幅在7.43%~74.75%之间,NO₂降幅在34.60%~72.28%之间,CO降幅在24.98%~63.73%之间.减排期间北京市PM_2.5,SO₂,NO₂和CO浓度分别比周边城市均值低24.66%,81.00%,27.30%和36.36%,也从另一方面反映出减排措施的明显效果.     

四川盆地臭氧浓度空间分异及驱动因子研究

为揭示四川盆地臭氧（O₃）的空间分布格局及其驱动因子,通过对2015~2017年四川盆地18城市82个国控环境监测站的O₃浓度观测数据,使用空间自相关,空间热点探测及地理探测器等地统计方法分析研究.结果表明：2015~2017年四川盆地O₃浓度总体呈现上升趋势（由2015年的（79.95±18.82） μg/m³上升到2017年的（88.64±11.67）μg/m³）,污染态势逐年加重.盆地中西部成都,资阳,雅安等城市O₃浓度最高,且高值区范围逐年扩大.O₃浓度的空间分布呈现出显著的聚集性规律（空间正相关,Moran's I指数大于0）,且年聚集区（H-H聚集区或L-L聚集区）主要呈现为H-H聚集区分布在盆地中西部,L-L聚集区分布在盆地东南部.此外,年聚集区的年际变化与浓度变化态势基本一致,即O₃浓度上升（降低）的区域转变为H-H聚集区（L-L聚集区）.基于地理探测器定量分析了二十个社会经济及自然驱动因子对O₃浓度空间分异的影响,结果显示社会经济因子占主导作用,其中城建用地占区面积比重（驱动值,q=0.5734）,人口密度（q=0.5479）的驱动作用最为突出,自然因子中年降水量（q=0.4592）具有最显著的驱动作用;地理探测器双因子交互对O₃浓度空间分异的影响有明显的交互增强作用（每个单因子q值平均增大了1.5~2.1倍）,且交互均值（即各因子交互q值的均值）与最大交互值逐年增大.在使得交互值达到最大驱动值的双因子中,出现频率最高的是人口密度（7次）和工业烟粉尘排放量（7次）.     

北京市2018年春季一次沙尘回流过程的污染特征

通过监测数据分析,结合轨迹模拟和特征雷达图的分析结果,对2018年4月14~19日北京出现的一次沙尘天气过程进行分析.结果显示：依据ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）及其比值PM_2.5/PM₁₀[ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）,下同]的变化情况,此次沙尘过程可分为沙尘期、中间期、回流期和回流后期4个典型时期.沙尘期ρ（PM₁₀）平均值达到（278.5±83.7）μg/m³,明显高于回流期和回流后期,回流后期ρ（PM_2.5）平均值达到（135.5±16.9）μg/m³,明显高于回流期和沙尘期.沙尘期逐小时PM_2.5/PM₁₀<0.2,回流期和回流后期PM_2.5/PM₁₀比值分别介于0.3~0.6和0.5~0.8范围内.SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺等（SNA）水溶性离子沙尘期浓度占比仅为7.3%±2.5%,沙尘回流期和回流后期SNA占比分别增长至47.0%±6.3%和51.3%±5.7%.研究表明,受天气系统影响,回流沙尘可裹挟南部的细颗粒和气态污染物输送到北京后发生累积和二次转化,从而推高PM_2.5浓度,因此发生沙尘回流时,区域内应加强一次污染物排放的管控力度,同时北京市需进一步加强机动车氮氧化物的排放监管.     

泡沫塑料鞋制造区VOCs污染特征及臭氧生成潜势

于泡沫塑料鞋制造集中区和周边设置了5个采样点,研究其大气VOCs的污染特征和对臭氧生成的潜在影响.结果显示泡沫塑料制鞋行业大气VOCs组成以烷烃（38.4%）、含氧挥发性有机物（33.5%）和芳香烃（19.5%）为主,80种VOCs浓度为137.1~169.0μg/m³（均值149.1μg/m³）.正戊烷、异戊烷、正丁烷、异丁烷、甲醛、甲苯、间/邻二甲苯、丙酮、丁酮、环己酮、甲基丙烯酸甲酯、乙酸乙酯为泡沫塑料鞋制造行业的特征VOCs.总VOCs、特征VOCs类型（含氧挥发性有机物、芳香烃）和特征VOCs组分（甲苯、邻二甲苯、间二甲苯、丁酮、乙酸乙酯）的浓度空间变化趋势依次为污染区 > 受影响区（下风向） > 对照区（上风向）.同时,采用最大增量反应活性（MIR）方法估算了VOCs的臭氧生成潜势（OFP）,均值为544.6μg/m³,表明泡沫塑料鞋制造导致了周边环境空气VOCs污染且对臭氧生成存在明显潜在影响.     

深圳大气PM2.5化学组成的长期变化特征

为分析深圳市大气细颗粒物（PM_2.5）浓度长期持续下降的原因,进而明确PM_2.5下一步减排潜力和精细化管理方向,本研究基于2019年在深圳市西乡点位采集的PM_2.5样品,分析了西乡PM_2.5的化学组成及季节分布特征.结果表明,2019年西乡点位PM_2.5年均浓度为29.4μg/m³,总体上呈现夏低冬高的季节特征,有机物（OM）和硫酸根（SO₄^2-）仍是主要的组分,分别占总质量的42.3%和17.6%.对2009、2014、2019年典型月份PM_2.5的组分进行对比,PM_2.5全年质量浓度从42.3μg/m³（2009年）下降至24.6μg/m^3.（2019年）,OM、SO₄^2-、硝酸根（NO₃^-）、铵根（NH₄⁺）和元素碳（EC）等都有明显的下降趋势.矿物质元素（Al、Ca）是地面扬尘和建筑尘的标识组分,近年来Al、Ca浓度的增加趋势表明宝安区西乡扬尘的影响在逐渐扩大.2009、2014、2019年OC/EC的值逐渐扩大,说明了一次燃烧源排放的影响逐渐减小,但二次有机物（SOC）的贡献逐渐凸显.通过分析2004、2009、2014、2019年夏、冬季PM_2.5中6种主要组分变化趋势,表明6种主要组分夏冬两季皆有下降趋势,但由于气象因素导致冬季污染物受到区域传输的影响较大,夏季各组分浓度的下降幅度普遍高于冬季.总体来说深圳市PM_2.5浓度持续下降的原因是深圳市对机动车、工业VOC （挥发性有机物）、远洋船舶以及一次燃烧源的管控和减排.