沙尘天气对北京大气重污染影响特征分析

利用北京市具有代表性的大气污染物监测站资料,统计出2000─2005年各月重污染的天数,并对4和5级的重污染特征进行分析.结果表明,北京市大气重污染主要源于颗粒物. 分析了北京沙尘型重污染年、季节变化特征和表现形式等. 利用2000—2005年北京及周边地区环境监测、卫星遥感以及气象等数据,对沙尘天气影响北京城区大气中ρ(PM₁₀₎进行分析发现,ρ(沙尘粒子)约占ρ(PM₁₀₎的1%～13%;沙尘天气的影响区域逐渐加重的顺序为前门<古城<车公庄<农展馆<东四<天坛<奥体中心<定陵;沙尘天气下ρ(PM₁₀₎具有双峰型特征,细粒子(PM_2.5)质量浓度的增加对人体健康影响极为不利.      

北京奥运会及残奥会期间PM10质量浓度演变特征及成因

2008年8─9月北京及周边各省市ρ(PM₁₀₎明显低于2006─2007年同期值. 结合污染物监测数据及气象资料,采用影响因子资料统计以及典型个例诊断对比法,研究造成北京奥运会及残奥会期间低ρ(PM₁₀₎的原因. 对2006─2008年同期风速的统计表明,2008年7─10月北京各月平均风速均低于往年,2 m/s以上的风发生频率低于往年,不利于大气污染物扩散. 2008年8月北京月降水量与2005年接近,但ρ(PM₁₀₎明显优于2005年,可见降水并不是该次ρ(PM10)月均值低的原因. 对比2006─2008年8─9月典型相似累积型天气型背景影响下ρ(PM₁₀₎日均值及演变过程发现,2008年ρ(PM₁₀₎日均值及演变曲线均低于往年. 根据对影响因子统计和北京及其周边省(市、区)严格的减排措施等分析,指出天气形势及其伴生的气象因素演变可能影响ρ(PM10)日均值波动,但六省(市、区)协同减排是保障优质空气质量的主要原因.      

“2+26”城市一次多因素叠加重污染过程的特征分析

2018年11月23日-12月4日,京津冀及周边地区"2+26"城市出现了一次长时间、大范围、高强度的复合型大气重污染过程,为揭示区域性重污染过程中多因素的综合作用,利用气象资料、空气质量监测等多源数据以及区域污染特征雷达图,对京津冀及周边地区"2+26"城市此次重污染特征和成因进行分析.结果表明:根据PM_2.5/PM₁₀[ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）,下同]可将此次重污染过程划分为4个阶段.第一阶段（2018年11月23-26日）PM_2.5/PM₁₀在0.5~1.0内波动,"2+26"城市大气扩散条件转差,一次污染物局地积累及SO₂、NO_x、NH₃等气态污染物在高湿条件下二次转化是污染形成并发展的主要原因;第二阶段（11月27日）PM_2.5/PM₁₀突降至0.2左右,"2+26"城市北部受形成于蒙古国的沙尘影响,短时ρ（PM₁₀）快速升高（峰值为818 μg/m3）,中南部受形成于内蒙古自治区阿拉善盟的沙尘及上风向PM_2.5污染的传输影响,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）均较高,维持日均重度污染水平（参照GB 3095-2012《环境空气质量标准》和HJ 633-2012《环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）》）;第三阶段（11月28日-12月2日）PM_2.5/PM₁₀由0.3逐渐升至0.8,在静稳、高湿的不利气象条件下,一次污染物积累并二次转化,第二阶段残留沙尘中的矿物质对硫酸盐起到催化作用,导致ρ（PM_2.5）快速上升,"2+26"城市大部分达日均重度及以上污染;第四阶段（12月3-4日）与第二阶段类似,PM_2.5/PM₁₀突降至0.2,"2+26"城市再次受到沙尘天气和区域传输的共同影响,因冷空气持续时间较长,污染被有效清除.研究显示,此次污染过程是气象条件、污染物一次排放和二次转化、区域传输、沙尘天气等多因素综合作用的结果.当静稳、高湿等不利气象条件或沙尘天气出现时,区域应加强对各类污染物排放的管控力度,以降低污染物的一次排放、二次转化以及沙尘和区域传输的共同影响,进而削弱污染严重程度.      

鞍山大气颗粒物浓度的变化特征

利用鞍山大气成分监测站Grimm180观测的2007年颗粒物数浓度,ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM_1.0)以及台站的常规气象观测资料,分析了该地区颗粒物数浓度的谱分布、质量浓度的变化特征及与气象条件的相关性. 结果表明:颗粒物数浓度谱分布符合Junge分布;参数υ与能见度呈负相关,υ值越大且PM0.45占PM₁₀的数浓度比例小于90%,能见度较差;颗粒物质量浓度日变化呈双峰特征,ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM_1.0)之间有很好的相关性,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎平均值为0.654,ρ(PM_1.0)/ρ(PM_2.5)的平均值为0.832,ρ(PM_1.0)/ρ(PM₁₀₎平均值为0.545;鞍山地区年主导风向为SE,颗粒物质量浓度变化受辽宁沙尘移动路径的影响较小,主要受排放累积型污染影响,其中大雾天气条件下颗粒物质量浓度较高,大雾期间的回归方程截距较年平均回归方程的大,这对研究颗粒物质量浓度的突变特性具有指示作用.      

北京秋季一次先污染后沙尘现象成因分析

利用卫星监测资料、气象站的观测资料和北京市环境保护监测中心的PM₁₀监测资料,通过对天气图进行分析,对发生在2000-11-01—07这一污染天气过程的成因和性质进行了解析。结果表明:在此期间PM₁₀呈现准正态分布。污染过程由2个性质完全不同的阶段构成:第一阶段(11月1—3日)属于雾型污染,污染物是SO₂,NO₂等经过化学转化而成的硫酸盐和硝酸盐微粒;第二阶段(11月4—7日)属于沙尘型污染,该阶段的污染物是受上游沙尘天气影响而形成的黄土、浮尘。这2个阶段的气象过程及天气形势也完全不同,沙尘暴爆发前(前一阶段)的天气受均压场控制,呈现双层逆温结构,相对湿度较大;沙尘暴期间(后一阶段)的天气受高压前部西北气流控制,相对湿度大幅度下降,空气干燥度从地面到高空基本一致。      

2018年冬季淄博市一次沙尘天气颗粒物污染特征研究

2018年11月底淄博市经历了一次沙尘影响下的大气重污染过程,为研究此次重污染过程形成机制,分析了淄博市ρ(PM₁₀)和ρ(PM_2.5)及PM_2.5化学组分特征,并利用PMF模型和后向轨迹模型对颗粒物的来源进行研究.结果表明:①污染期间,ρ(PM₁₀)和ρ(PM_2.5)小时平均值分别为(259±111)和(133±51)μg/m3,分别是污染后ρ(PM₁₀)〔(88±38)μg/m3〕和ρ(PM_2.5)〔(36±14)μg/m3〕的2.9和3.7倍.②受沙尘的影响,Ca2+、Mg2+、Al、Mg、Ca、Si等代表沙尘源的离子和元素组分的质量浓度在PM_2.5中占比均高于污染后.③ 72 h后向轨迹结果表明,除受西北方向沙尘传输气流影响外,局地盘旋的当地气流也增加了污染物的累积,此次大气污染过程是本地污染物累积及西北沙尘传输共同作用形成的.④ PMF模型解析表明,污染期间扬尘源是PM_2.5的首要贡献源类,贡献率达33.61%,说明沙尘过境对此次污染过程有较大贡献;污染后工业源贡献显著增高,成为主要污染源,贡献率为22.71%,体现了淄博市是重工业城市的特点.研究显示,淄博市此次重污染过程颗粒物来源复杂,除受本地区域污染影响外,外来沙尘过境贡献也较大.      

呼包鄂地区沙尘期间大气污染特征研究

为研究沙尘天气下典型大气污染特征,选择呼和浩特市、包头市、鄂尔多斯市（简称"呼包鄂地区"）为研究对象,分析了呼包鄂地区2016年春季3月1日-5月31日的PM₁₀与PM_2.5数据,利用CMB（化学质量平衡）受体模型、后向轨迹模型研究了呼包鄂地区污染源的特征,通过富集因子法评估了人类活动对沙尘天气的影响,最终通过特征比值法对沙尘天气与非沙尘天气进行了区分.结果表明:①沙尘天气与非沙尘天气时,呼包鄂地区PM₁₀、PM_2.5中主要化学组分均为Si、Ca、Al、Fe、OC、SO₄2-与NO₃-.沙尘天气时,ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）的差值大于非沙尘天气,较高的ρ（Al）、ρ（Si）、ρ（Ca）说明呼包鄂地区受到较大的沙尘天气影响.②CMB受体模型源解析结果表明,沙尘天气时扬尘源对PM₁₀与PM_2.5的贡献率分别为59.3%、48.7%,说明PM₁₀和PM_2.5的主要污染源均为扬尘源.后向轨迹模式模拟表明,呼包鄂地区的沙尘主要来自其西北部地区.③元素Na、K、Mg的EF（富集因子）在PM₁₀与PM_2.5中均大于1.0,Si、Cu的EF在PM_2.5中均大于1.0,但在PM₁₀中小于或等于1.0;依据EF表征级别,自然因素对PM_2.5和PM₁₀的影响程度均较大,并且PM_2.5受人类活动影响的程度大于PM₁₀.通过特征比值发现,ρ（Si）/ρ（Al）大于1.7且ρ（Si）/ρ（Fe）大于2.2可作为呼包鄂地区典型沙尘天气的界定.研究显示,呼包鄂地区春季受到较大程度的沙尘影响,这些沙尘主要来自其西北部地区,通过特征比值法可以对呼包鄂地区沙尘天气进行界定.      

珠江三角洲地区2006年颗粒物污染过程识别与分析

利用Matlab小波分析工具,分析了珠三角(珠江三角洲)地区2006年PM₁₀的突变特征,并对典型区域性颗粒物空气污染过程进行了识别.结合全球资料同化系统(GDAS)气象数据,运用HYSPLIT v4.9模式,以4个典型空气观测站点的数据为基础,分析了高污染过程期间后向气流轨迹的特征和区域ρ(PM₁₀)的变化与输送过程,并对比分析了污染超标日和非超标日的ρ(PM₁₀)与风速、相对湿度、平均温度及地面平均气压等常规气象要素之间的关系.结果表明:影响珠三角地区颗粒物高污染时段输送的气流主要来源于内陆东北气流和沿海气流.本地排放和区域城市间传输是造成珠三角地区颗粒污染过程的主要原因.静风或极小风,以及较高地面平均气压是影响珠三角地区PM₁₀污染的主要气象要素.      

2018年济南市PM2.5叠加沙尘重污染过程分析

为揭示重污染过程中多因素的综合作用,选取济南市2018年11月25日-12月4日一次长时间、高强度PM_2.5污染和沙尘混合的重污染过程,利用气象资料、空气质量监测结果、激光雷达探测资料及水溶性离子在线数据,开展污染特性以及潜在污染源综合分析.结果表明:①研究期间,首要污染物为颗粒物,ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）平均值分别为294、141 μg/m3,污染较严重.②根据ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）将此次重污染过程分为4个阶段,阶段Ⅰ~Ⅳ总水溶性离子浓度分别为（107.3±35.9）（95.2±34.5）（99.0±18.2）（29.3±9.3）μg/m3,分别占ρ（PM_2.5）的73.8%、56.9%、64.2%和43.2%.SOR（硫氧转化率）分别为0.47、0.42、0.55、0.25,NOR（氮氧转化率）分别为0.42、0.26、0.28、0.13,表明济南市大气中出现了显著的二次转化过程,SOR均大于NOR表明SO₄2-转化程度高于NO₃-.NO₃-/SO₄2-（质量浓度比）分别为2.97、1.75、1.69、1.45,表明此次污染各阶段中氮和硫的来源以移动源为主.③此次重污染过程济南市ρ（PM_2.5）受本地及周边城市传输和两次沙尘过境的综合影响,主要潜在污染源有山东省本地以及江苏省北部、安徽省北部、内蒙古自治区中部和京津冀地区等区域.④近地面均压场、高湿、小风等不利气象因素是导致此次重污染过程的重要因素.研究显示,济南市此次污染过程是不利气象条件、污染物一次积累和二次转化、区域污染传输、沙尘天气等多因素综合作用的结果.      

秋季嘉兴PM2.5质量浓度特征分析

利用膜采样、颗粒在线称重方法和维萨拉气象仪对2004和2006年秋季嘉兴大气中ρ(PM_2.5)及气象因子进行了分析.结果表明:2004和2006年秋季ρ(PM2.5)分别为(84.7±62.4)和(89.0±61.5) 　μg/m3;ρ(PM2.5)占ρ(PM₁₀) 比例为42%～69%;ρ(PM_2.5)日均值变化大(16.7～345.7 μg/m3),晴天ρ(PM_2.5)约为阴雨天的2倍.ρ(PM_2.5)日变化分析表明,晴天呈双峰双谷现象,晚高峰(16:00—20:00)ρ(PM_2.5)大于早高峰(06:00—10:00),阴雨天日变化不明显.PM_2.5与相对湿度无显著相关性,但在不同相对湿度下PM_2.5与能见度呈显著的负指数关系.东北风和西北风是观测期内当地的主导风向,ρ(PM2.5)高值出现在西南风方向,重污染天气过程形成原因复杂.      

大气污染控制有效性的评估模型及应用

基于小波分析理论及BP神经网络,建立了大气污染控制有效性的评估模型.利用该模型解析天津市污染源排放及气象因素对大气污染物环境浓度的影响.结果表明,SO2浓度波动主要由污染源的季节变化引起,与天气过程有关的短期波动也不容忽视;而PM10浓度波动主要由污染源排放及气象条件的短期变化引起.2002~2003年的气象条件总体上不利于大气扩散,使SO2日均浓度长期分量增加约为3μg/m3;而2004年的气象条件有利于大气扩散,使SO2日均浓度长期分量减小约为5μg/m3.PM10日均浓度长期分量也有类似的规律,2002~2003年的不利气象条件使PM10日均浓度长期分量增高更显著,约为10μg/m3.     

南京颗粒物时间序列相关性及其成因分析研究

以南京2014年2月到5月的PM2．5、PM10日平均值和气象要素观测资料为例,根据Pearson相关系数和双尾检验显著性水平对其逐日时间序列进行相关性分析。结果表明：南京2014年2月到5月PM2．5、PM10与前2日质量浓度值呈正相关性,但两者与前3日、前4日质量浓度值都没有明显线性相关性;PM10较PM2．5相关性更强。在此基础上,从PM2．5、PM10成分来源等方面,阐述了该结论产生的原因。     

基于小波变换的上海市近10年SO2污染指数的变化

对上海市近10年逐日SO2污染指数时间序列进行一维连续Mexican Hat小波变换分析,研究了SO2污染物的多尺度演化特征、主周期、突变点和变化因素.结果表明,上海市SO2污染指数在不同时间尺度上具有不同的"高-低"交替变化规律,且以100 d左右的变化为主周期;SO2污染受气象条件的影响,呈现出"冬重夏轻"的格局,春、秋分日前后是一年中SO2污染轻重状况转换的突变点;经济高速发展对能源需求的增长,使上海市为改善SO2的努力"事倍功半":污染总体仍呈上升趋势.小波变换方法用于SO2污染时间序列的分析是有效的,也适用于其他污染物的时间演变规律研究.     

小波分析在PM10浓度时间序列分析中的应用

以西安市PM10日平均浓度时间序列为例,根据小波分析的基本原理,应用小波分解和重构对PM10浓度时间序列的变化进行了分析,得到PM10的年变化趋势和突变特征。研究结果表明,用小波分析应用于大气污染物浓度时间序列的分析是可行的。     

Chemical composition and quantitative relationship between meteorological condition and fine particles in Beijing

The recent year‘s monitor results of Beijing indicated that the pollution level of fine particles PM2.5 showed an increasing trend. To understand pollution characteristics of PM2.5 and its relationship with the meteorological conditions in Beijing, a one-year monitoring of PM2.5 mass concentration and correspondent meteorological parameters was performed in Beijing in 2001. The PM2.5 levels in Beijing were very high, the annual average PM2.5 concentration in 2001 was 7 times of the National Ambient Air Quality Standards proposed by US EPA. The major chemical compositions were organics, sulfate, crustals and nitrate. It was found that the mass concentrations of PM2.5 were influenced by meteorological conditions. The correlation between the mass concentrations of PM2.5 and the relative humidity was found. And the correlation became closer at higher relative humidity. And the mass concentrations of PM2.5 were negtive-correlated to wind speeds, but the correlation between the mass concentration of PM2.5 and wind speed was not good at stronger wind.     

上海市大气中PM10浓度的统计分析

以上海市2002年-2009年的PM10实测数据和同步气象资料为研究对象进行上海市PM10污染分析研究。对2002年-2009年的监测数据进行分析、归纳,得到了上海市可吸入颗粒物(PM10)浓度的季节变化规律、每日小时变化规律以及上海市不同地区可吸入颗粒物(PM10)浓度的分布特征,并对这种特征及变化规律进行了详尽地分析。研究表明上海市空气环境质量在逐年好转,其标志是累计超标污染天数每年减少5天;在一年当中,污染天数最多的是冬季,其次是春季,最少的是夏季;在空气环境质量逐年好转的大趋势下,针对其产生的原因进行了分析。     

2000~2010北京大气重污染研究

根据北京市环境保护局公布的大气污染数据及气象部门公布的气象资料,用时间序列分析法对空气污染指数大于200的大气重污染做了系统分析.结果表明,北京大气重污染可分为静稳积累型、沙尘型、复合型以及特殊型4个类型,2000~2010年各类型发生次数分别为69、53、23、6次.从季节分布看,北京大气重污染主要集中在春季和秋冬季,其中春季以沙尘型为主,而秋冬季大部分为静稳积累型.从年际变化看,21世纪初期沙尘天气活跃,造成了北京大气重污染的高峰期,2003~2005年大气重污染有所回落,2006年受沙尘天气明显增多及大规模奥运建设的共同影响,北京大气重污染再次出现明显峰值;2007年北京沙尘天气明显减少,但静稳积累型重污染相对突出;2008年奥运减排措施效果显著,全市静稳积累型重污染降至历史最低,其后则呈缓慢上升趋势.大气重污染既呈现区域共性,也受局地环境影响.定陵站大气重污染全部为沙尘型;近年来随着首钢的减产、搬迁,石景山区古城站大气重污染明显减少;而受周边大规模城市建设影响,奥体站大气重污染表现相对突出.     

北京2011年10月连续灰霾过程的特征与成因初探

选择2011年北京地区灰霾典型发生月——10月,利用在中国环境科学研究院监测的φ(SO₂)、φ(O₃)、φ(NO₂)、φ(CO)、ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)、ρ(BC)等数据,对该地区秋季典型灰霾过程特征及成因进行了研究. 在观测期间51.5%的时间内出现了灰霾,其中13.6%属于重度灰霾. 对灰霾期间污染物时间分布特征的分析表明:在灰霾过程中ρ(PM₁)、ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)及ρ(BC)较各自月均值的升幅均大于20%,ρ(PM₁)/ρ(PM_2.5)(78.7%)也明显增大.大气能见度的降低与细颗粒物及亚微米颗粒物有直接关系. 对观测期间的气象因素、气体污染物时间序列和颗粒物浓度累积特征的研究表明,10月连续灰霾过程的成因可能是该月频繁出现的鞍型场静稳天气及北京周边地区存在的基数较大的细颗粒物排放源所致.