霾天气南京市大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征

为了讨论南京市大气细颗粒物(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征,2007年6月10日至2008年5月29日对南京市大气细粒子PM2.5进行了采样,用PM2.5在线监测浓度、离子色谱法等分别测得PM2.5的质量浓度、水溶性离子组成,初步研究了南京市大气细粒子(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征。结果表明,南京市大气细颗粒物污染严重,霾天气下PM2.5中总水溶性离子质量浓度为54.28μg/m3,为非霾天气的1.6倍。分析的6种离子中SO42-、NO3-、NH4+是PM2.5的主要组成成分。灰霾期间PM2.5与NO3-、SO42-、NH4+的相关性较高,PM2.5中颗粒物的主要存在形式可能为NH4Cl、NH4NO3,(NH)42SO4或NH4HSO4。对比不同季节不同天气下的SOR(SO2转化率)和NOR(NOx转化率),发现霾天气下SO2和NOX转化率高于正常天气,表明SO2、NO2在霾天气更容易转化为二次粒子。     

中国海峡西岸城市群冬季PM2.5和PM10中水溶性离子的污染特征

为了研究中国海峡西岸城市群冬季大气颗粒物水溶性离子的污染特征,采集该区域8个城市共14个采样点位(包含1个背景点)的PM2.5和PM2.5~10样品,采用离子色谱分析F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、K+、NH4+、Ca2+和Mg2+ 9种水溶性离子的质量浓度.结果表明,海峡西岸城市群冬季大气颗粒物污染严重,PM2.5和PM10的日均值分别为89.65,135.65μg/m3,PM2.5占PM10的66.1%.城区水溶性无机离子主要集中在PM2.5上,其浓度分布存在空间差异,温州地区水溶性无机离子浓度处于较高水平;SO42-、NO3-和NH4+是水溶性无机离子的主要贡献者,其占PM2.5 中水溶性离子总量的79.6%~89.0%,占PM10的74.2%~83.4%.由于受冬季季风的影响,该区域非海盐离子对水溶性无机离子的贡献较大.NO3-/SO42-的质量浓度比显示,冬季海峡西岸城市群已处于机动车污染与燃煤污染并存的复合型污染状态.     

北京城郊冬季一次大气重污染过程颗粒物的污染特征

本研究分析了北京冬季一次大气重污染过程的颗粒物污染特征,通过数学统计方法分析了其形成的可能原因.观测于2013年1月24—31日进行,在西三环城区和大兴郊区使用中流量大气颗粒物采样器采集可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5),并采用离子色谱和元素碳/有机碳分析仪分析了PM2.5上的水溶性离子、元素碳和有机碳浓度.结果表明,本次重污染天气的大气日均能见度低于3.0 km.PM10和PM2.5质量浓度日均最大值分别为675.5和453.4μg·m-3,平均质量浓度为349.2和260.8μg·m-3,超过环境空气质量标准(GB3095—2012)所规定的二级浓度限值.通过比较PM2.5上化学成分的浓度发现,在城区和郊区,此次天气形成的共同污染源为冬季燃煤燃烧、汽车尾气排放和二次有机气溶胶污染;而土壤/沙尘对郊区污染天气的形成有部分贡献.大气中PM2.5质量浓度与能见度呈对数负相关关系.     

南京冬季重霾天气过程与颗粒物污染特征

2013年12月1-9日利用常规气象观测资料和NCEP再分析资料,结合气态污染物和颗粒物化学组分外场观测,对2013年1月11-16日南京冬季一次持续重霾天气过程与颗粒物污染特征进行分析。结果表明,此次重霾过程,南京地面相对湿度较高且伴随静小风,近地层的水平输送条件较差,污染物不易扩散;天气环流形势稳定,地面受高压控制且处于均压场内,垂直方向存在明显逆温,为霾的形成提供有利的气象条件;大气PM10和PM2.5的小时最大浓度分别高达433μg/m3和325μg/m3,水平能见度低于1 km。PM2.5平均占PM10的72.4%,PM1平均占PM2.5的50.6%,颗粒物以细粒子为主,且PM2.5对能见度的影响随相对湿度的增加而减弱。水溶性离子SO42-、NO3-、NH4+是PM2.5中的主要成分,其占总浓度61%,同时SO2转化率(SOR)和NO2转化率(NOR)分别为0.35和0.31,表明霾天更有利于二次气溶胶转化。此外,PM2.5中无机盐的主要存在形式有(NH4)2SO4、NH4NO3以及少量NH4Cl。水溶性离子浓度与能见度呈现明显负相关性,说明PM2.5中水溶性离子对能见度的降低起主要作用。     

2011年春季沙尘天气影响下上海大气颗粒物及其化学组分的变化特征

于2011年4月28日~5月18日对上海大气中颗粒物的质量浓度及细粒子中的化学组分进行了连续观测,获得了上海受春季沙尘天气影响下大气颗粒物质量浓度和主要化学组分特征.结果表明,沙尘天气中PM10和PM2.5的质量浓度显著高于非沙尘天,最高日均浓度分别达到787.2μg·m-3和139.5μg·m-3,PM2.5/PM10的均值为(32.9±14.6)%(15.6%~85.1%);总水溶性无机离子(TWSⅡ)占PM2.5的质量分数为(27.2±19.2)%(4.8%~80.8%),二次组分SNA(SO2-4、NO-3、NH+4)占TWSⅡ的(76.9±13.9)%(41.9%~94.2%),TWSⅡ和SNA对PM2.5的贡献均小于非沙尘天,而Ca2+的含量比却有明显上升.非沙尘天测得的OC/EC值高于强沙尘天,但低于弱沙尘天.此外分析还得到,沙尘中的高矿尘粒子具有酸性缓冲作用,使得沙尘天颗粒的碱性强于沙尘发生前.非沙尘天SO2-4、NO-3主要以NH4HSO4、(NH4)2SO4和NH4NO3的形式存在,沙尘天还会与其他矿物离子结合.     

大气颗粒物和降水化学特征的相互关系

分别于2007年在泰安市郊区和深圳市郊区采集了大气颗粒物并同时对降水进行了分级采样,通过降水过程中降水化学特征的变化和降水前后颗粒物浓度和化学组成的改变,讨论了云下冲刷过程中大气颗粒物对降水化学组分的贡献和降水对颗粒物的去除作用.泰安降水雨量加权pH为5.97,总可溶解离子浓度为1 187.96μeq.L-1,PM10的质量浓度为131.76μg/m3,PM2.5为103.84μg/m3.深圳降水雨量加权pH为4.72,总可溶解成分离子浓度为175.89μeq.L-1,PM10的质量浓度为56.66μg/m3,PM2.5为41.52μg/m3.泰安和深圳降水过程中pH和离子浓度都逐渐降低,冲刷过程主要是中和作用.泰安和深圳降水中Na+和Ca2+的去除效率较高,NH4+和NO3-去除效率较低.两地降水化学性质的差别取决于云水酸度、大气颗粒物性质和大气中酸碱性气体差别的共同作用.降水对大气颗粒物质量浓度、离子组分和元素组分都有显著清除作用.     

2008年奥运前后北京城、郊PM2.5及其水溶性离子变化特征

2008年6月至9月,在北京城区清华大学和郊区密云水库开展大气颗粒物观测,采集了PM2.5样品共180个,并获得了PM2.5及12种水溶性离子的质量浓度.观测期间城区和郊区PM2.5浓度接近,分别为68.9 μg·m-3和52.9μg·m-3;二次无机离子SO42-、NO3-和NH4+是PM2.5中含量最高的水溶性离子...     

珠三角地区冬季大气细颗粒物理化特性与成因

基于珠三角大气超级站2013年11月29日-12月17日大气细颗粒物(PM2.5)质量浓度、主要水溶性离子组分及其重要气态前体物等参数的在线监测结果,揭示了当地冬季大气细颗粒物的理化特性,及细颗粒物二次组分与其气态前体物的相互作用规律,并结合同期南岭背景站PM2.5监测结果,评估长距离输送对珠三角PM2.5污染的影响。观测期间,SO42-、NO3-和NH4+的平均浓度分别为24.7、17.3和16.0μg/m3,占PM2.5中的平均比例之和为64.3%,说明二次转化是珠三角冬季细颗粒物的重要来源。珠三角冬季大气气态NH3平均浓度为13.1μg/m3,具有足量气态NH3以中和硫酸盐和硝酸盐;大气环境有利于NH4NO3的生成与存在,甚至可以导致NO3-迅速生成,使其浓度高于SO42-。不利气象条件下,污染物累积与转化是冬季PM2.5污染的主要成因,个别时段长距离输送的影响显著。     

2009年8~9月成都市颗粒物污染及其与气象条件的关系

对成都市3个不同点位PM2.5和PM10进行了为期30d的连续观测,研究了大气颗粒物浓度的时空分布特征,及其与气象条件的关系.研究表明,观测期间成都市大气颗粒物PM2.5和PM10质量浓度日均值分别为66,94μg/m3,两者浓度变化范围较大,但变化趋势相同.从空间分布来看,大气颗粒物浓度均是熊猫基地>草堂寺>丽都花园,即下风向污染状况最严重,商业繁华地段次之,生活居住区最好;从时间分布来看,大气颗粒物污染最严重出现在9月17~19日,9月5~9日2个时间段,不利的气象因素和污染物的累积是造成该时间段大气颗粒物污染加重的主要原因.PM2.5与PM10质量浓度的相关性为0.93,PM2.5对PM10的贡献较大,两者质量浓度的比值达0.69.气温对大气颗粒物浓度变化没有显著影响;降水以及风速对颗粒物浓度影响较大,主要是对颗粒物的湿清除和促进扩散作用;在一定相对湿度范围内,高湿度条件容易造成大气颗粒物的较重污染.能见度与大气颗粒物浓度呈明显负相关性,且与PM2.5的相关系数大于与PM10的相关系数.     

济南秋季大气PM_(2.5)中水溶性离子的在线观测

2008年9月29日—10月15日使用大气细颗粒物快速捕集系统实时、在线分析了济南秋季PM2.5中水溶性离子的质量浓度,并结合气象资料和部分前体物(SO2,NOx和O3)浓度进行了相关分析.结果表明:济南秋季燃煤污染严重,SO42-,NO3-和NH4+是大气PM2.5中水溶性离子的主要组分,三者质量浓度之和占总水溶性离子(TW SI)质量浓度的90%以上;SO42-污染物主要受远距离传输的影响,NO3-和NH4+污染物主要受局地源的影响;SO42-和NO3-的昼夜形成机理不同,它们的形成过程主要受相对湿度、温度和O3浓度的影响.周边地区生物质燃烧导致了济南重污染天气的产生,降水对污染物的清除作用较强.对比土壤和海盐中各种离子的质量浓度比可知,济南秋季PM2.5中的K+受生物质燃烧的影响较大,C l-主要来源于海盐和生物质燃烧,Na+主要来源于海盐.     

广州市与北京市大气能见度与颗粒物质量浓度的关系

为了研究相对湿度(RH)和颗粒物对能见度的影响,于2008年12月11日~2009年8月27日和2008年7月14~2008年9月17日分别在广州和北京对能见度、RH、PM2.5和PM10进行了监测.结果表明,PM2.5和RH是影响能见度的主要因子;在RH￡70%和80%0.05mg/m3时,随着PM2.5降低,能见度变化不明显;当PM2.5<0.05 mg/m3时,随着PM2.5降低,能见度迅速改善.因此,在颗粒物治理的起始阶段,PM2.5下降对能见度的改善效果不很明显;但当PM2.5降低到一定程度后,能见度的改善效果非常显著.     

奥运时段北京及近周边区域空气污染观测与比对分析

为研究奥运时段北京与近周边区域空气质量的相互影响,评价区域污染源协同减排对奥运时段北京空气质量的作用,寻求北京空气污染预警的有效途径,2008-06-01～2008-10-03在北京奥运村以及近周边的河北涿州、廊坊、香河、燕郊进行了空气污染联网观测.结果表明,夏秋季节北京和近周边首要污染物均为颗粒物,北京和周边可吸入颗粒物(PM10)平均质量浓度分别为(114±66)μg/m3和(128±59)μg/m3;细粒子(PM2.5)质量浓度则分别为(77±47)μg/m3和(81±51)μg/m3;臭氧质量浓度小时最大值的平均分别为(164±52)μg/m3和(165±55)μg/m3;NOx分别为(58±23)μg/m3和(25±14)μg/m3.相对于6月,奥运会时段(8月8日～8月24日)北京地区PM10、PM2.5、O3、NOx的浓度分别下降69%、62%、18%和41%,残奥会时段(9月6日～9月17日)PM10、PM2.5、O3、NOx的浓度分别下降56%、49%、17%和16%.北京大气中细粒子浓度受周边影响严重,而NOx有向周边扩散的潜势,夏季臭氧则表现出区域污染的特征.结合气象要素分析表明,近周边区域联网观测,有助于北京空气质量预警研究,并可为区域协同防控空气污染提供科学支撑.     

2015年12月北京市一次重污染过程中PM_(2.5)特征分析

2015年入冬以来京津冀区域重污染频发,综合分析了2015年12月19—26日京津冀及周边地区发生的一次重污染过程中PM_(2.5)分布特征及成因。监测数据显示,2015年12月北京市重污染日共计13 d,累计月均值为151.8μg/m3。在12月19—26日一次重污染过程中,区域污染面积均超过40万km2,北京市单站PM_(2.5)小时均值超过800μg/m3。污染初期北京市南部地区PM_(2.5)浓度明显偏高,且PM_(2.5)极端高值出现在南部站点。污染输送阶段,北京市PM_(2.5)小时浓度在短时内呈爆发式增长,浓度增值是年均值的2~5倍。污染缓解阶段,偏北风作用,浓度明显下降。除了极端不利的天气形势外,区域散煤排放是造成重污染的重要原因;河北省唐山、保定、廊坊、石家庄等城市区域输送加重了污染程度。     

北京及周边地区夏季大气颗粒物区域污染特征

本地排放和区域传输共同影响着北京及周边地区的空气质量.2007年8月在北京清华大学、密云水库、河北任丘和内蒙古商都采集颗粒物样品并获得了PM_2.5质量浓度和TSP中22种无机元素的时空分布特征. 4个观测点PM_2.5质量浓度高低顺序为任丘>清华>密云>商都.二次污染元素S和一次污染元素Zn、Pb、Cu、As、Sb、Ni、Cd、In、Se在任丘的PM中含量最高,表明该观测点受人为源影响最为显著,其较弱的日变化幅度表明高浓度PM主要由本地源贡献;商都地区污染元素浓度随时间变化波动最为剧烈,受气象条件导致的传输影响较大;清华和密云的S、Pb、Cd、In、As、Zn的相关系数均大于0.70,其来源具有一定相似性;在锯齿型污染过程的开始和结束,密云各元素浓度值达到和区域背景点商都观测期间最低值相近的水平,表明密云可以表征西北洁净空气的区域特征; PM峰值阶段,整个地区高浓度硫酸盐的均匀分布（约10 μg/m³）证实了锯齿型区域污染的二次性本质.结合元素富集因子的不同分布特征讨论了各地区PM的可能来源及相互影响     

北京市城区两个典型站点PM2.5浓度和元素组成差异研究

采用rp TEOM^® 1400a颗粒物测定系统,于2008年1月到2010年12月,对北京城市生态系统研究站和北京教学植物园周边大气中细颗粒物(PM_2.5)的浓度进行了连续监测.2010年,利用rp TEOM1400系统的旁路采样器同步采集PM_2.5样品,经微波消解后采用ICP-MS和ICP-OES方法测定样品中的Al、As、Ca、Cd、Co、Cr、Cu、Fe、K、Mg、Mn、Na、Ni、Pb、Se、V、Zn等17种元素的浓度.结果表明,2008年1月至2009年3月,北京城市生态系统研究站的PM_2.5平均浓度为59.1 μg·m^-3,比北京教学植物园低36%.2009年4月至2010年12月,北京城市生态系统研究站的PM_2.5平均浓度为95.5 μg·m^-3,比北京教学植物园高60%.施工工地的土方作业可能对两站点PM_2.5浓度的差异有重要贡献.地壳元素Al、Fe、Mg、K、Ca、Na浓度在两站点的差异最大.北京城市生态系统研究站其余污染元素的富集因子一般也高于北京教学植物园,尤其是Pb、As元素,可能与被污染土壤和建筑物等的二次污染有关.两站点的PM_2.5污染状况均在建筑施工期较严重,来自地表和建筑工地的扬尘可能是造成PM_2.5污染严重的主要原因.     

多模式模拟评估奥运赛事期间可吸入颗粒物减排效果

以空气质量多模式系统为工具,分析奥运赛事期间可吸入颗粒物(PM10)浓度大幅减小特征,从气象场和排放源两方面研究PM10浓度大幅减小的主要原因.多模式系统由嵌套网格空气质量模式(NAQPMS)、通用空气质量多尺度模式(CMAQ)和复杂大气空气质量三维模式(CAMx)3个空气质量复合模型组成,并以中尺度气象模式(MM5)和稀疏矩阵排放处理模型(SMOKE)提供统一气象场及排放源.研究对比2006年8月、2008年8月两组气象条件下北京PM10浓度水平及模拟效果,结果表明奥运赛事期间PM10浓度大幅减小的主要原因不是气象因素,而是由于额外措施引起的PM10排放减少.同时采用多模式系统数值模拟反向评估,获得北京奥运赛事期间奥运控制及额外减排措施引起的PM10减排量,结果表明,奥运赛事期间所有额外控制措施对颗粒物浓度效果相当于在2008年8月气象条件下,削减大约200t.d-1的无组织PM10排放,相当于北京正常时期PM10排放的50%.     

北京2009~2010年冬、春季PM2.5污染特征

针对北京地区冬季和春季PM_2.5污染特征进行研究.于2009年12月～2010年5月在城市点采集24h 大气颗粒物样品,进行颗粒物主要化学组分分析.冬季和春季颗粒物的平均质量浓度分别为（84.97±68.98）μg/m³和（65.25±45.76）μg/m³.冬季和春季颗粒物中二次组分（SNA+SOA）有重要贡献,二次组分分别占颗粒物质量浓度的49%和47%.冬春季重污染时期较强的源排放和低温、低风速、高相对湿度等不利的气象特征使得颗粒物中二次无机离子SNA（NH₄⁺、NO₃^-、SO₄^2-）的比重较干净天明显上升,其中硝酸盐贡献的增强最为显著.同时冬春季有机物中二次有机组分贡献显著.而受一次源的影响,冬春季重污染时期一次有机物的增强.     

京津冀地区城市环境空气颗粒物及其元素特征分析

于2013年四个季度,选择京津冀3个主要城市和1个对照点,以及4个全国大气背景站,同步采集环境空气颗粒物PM10和PM2.5样品,采用微波消解ICP-MS法分析样品中的68种元素.结果表明,京津冀3个城市四个季度PM10和PM2.5均超过国家二级标准限值,且采暖季高于非采暖季.全年PM2.5/PM10比值大于0.5,细颗粒物污染占主导.元素在PM2.5中所占比例高于PM10.而背景点颗粒物浓度低于标准限值,远低于城市点,且四个季节变化不大.在检出的57种元素中, Na、Mg、Al、S、K、Ca、Fe、Zn在0.1~10 μg/m3之间,P、Ti、Mn、Ni、Cu、Ba、Pb在10~100ng/m3之间,其他含量较低元素如Cd、Co、Ge、Ga、Zr、Sr、V等在0.01~10ng/m3之间.元素S、Na、K、Al、Fe、Mg、Ca等含量大于1%,P、Zn、Pb、Cu、Ba等其他元素含量介于0.1%~1%.富集因子分析结果提示,K、Ca、Cr、Fe、Cu、Zn、As、Cd和Pb等9种元素主要来源于人为污染,采暖季与非采暖季富集因子比值在1.1~3.5之间.因子分析提示,燃煤、工业污染源、燃油等是颗粒物污染的主要贡献因素.     

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.