北京市冬春季大气颗粒物的粒径分布及消光作用

2004年1─5月,在北京市区连续监测了大气环境中ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5),ρ(PM₁)和ρ(TSP),以及大气能见度、地面气象要素.结果表明:春节期间颗粒物中细粒子所占的比例较高,ρ(PM₁)/ρ(PM_2.5)为0.81,ρ(PM10)/ρ(TSP)为0.61;而沙尘期其值分别为0.55和0.28.不同粒径的颗粒物质量浓度均呈在明显日变化,其夜间浓度峰值高于早晨交通繁忙时段.根据经验公式,将大气能见度换算为大气消光系数,并导出颗粒物消光系数.结果表明:颗粒物消光系数与颗粒物质量浓度呈显著正相关.进一步定义了颗粒物质量浓度消光比(CE_P),用来表征颗粒物的污染特征.统计分析结果表明:当CE_P<103时,颗粒物质量浓度很低,PM_2.5所占比例较高,代表了有利于污染扩散的气象条件;当CE_P>167,颗粒物质量浓度高,但细粒子比(ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎)稳定在0.5～0.7,湿度也稳定在20%～50%,代表了不利于污染扩散的气象条件.      

2015年福州市大气颗粒物污染特征

为了解福州市大气颗粒物污染状况,利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,结合气象资料和HYSPLIT4轨迹模式,分析了2015年福州市大气颗粒物污染特征和典型污染过程.结果表明:2015年福州市ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）年均值分别为55.8和29.2μg/m3,均低于GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值.颗粒物浓度季节性变化特征明显,表现为冬春季高、夏秋季低的变化特征. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）为52%,普遍低于我国东部其他大中城市;日际变化明显,受混合层高度日变化和机动车排放的影响,呈双峰形态. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）日变化趋势与ρ（PM₁₀）日变化特征相反,即ρ（PM₁₀）高时ρ（PM_2.5）所占比例低,ρ（PM₁₀）低时ρ（PM_2.5）所占比例高,表明早晚高峰机动车排放所造成的颗粒物污染以粗颗粒物贡献为主.福州市颗粒物污染天气成因主要有"积累型"和"输送型"污染. 2015年1月5-6日发生的污染过程,是在一次静稳、高湿天气形势下,本地排放的污染物在不利于扩散的气象条件下聚集、二次转化,导致颗粒物浓度升高、能见度降低. 2015年1月17-19日的污染过程主要是北方污染物随冷空气输送南下,导致本地颗粒物浓度迅速升高、能见度迅速降低.研究显示,福州市PM₁₀和PM_2.5优良率较高,颗粒物污染主要发生于冬季,污染成因包括局地累积和区域输送.      

苏州城区能见度与颗粒物浓度和气象要素的相关分析

利用苏州市2009年9月─2010年5月的颗粒物(包括黑碳,PM_2.5和PM₁₀)质量浓度、能见度、相对湿度、风速、风向、气温等观测资料,分析了苏州城区能见度与颗粒物质量浓度及气象要素的相关关系.结果表明:ρ(黑碳),ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀₎与能见度的r(相关系数)分别为-0.465,-0.359和-0.238,这3种颗粒物中,能见度与ρ(黑碳)的相关性最显著.当相对湿度≤60%时,ρ(黑碳),ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀₎与能见度的r分别为-0.675,-0.411和-0.364.相对湿度较低时,颗粒物与能见度相关性较好.能见度与温度、风速的r分别为0.132和0.188,与相对湿度的r为-0.632.用颗粒物质量浓度和气象要素建立的能见度多元线性回归模型效果不好,在该模型基础上用ρ(黑碳),ρ(PM₁₀₎和相对湿度建立了能见度的多元二次回归模型,R(复相关系数)达到0.865,R2(复决定系数)达到0.749.      

哈尔滨市大气细颗粒物污染特征及其毒性效应

为研究哈尔滨市大气细颗粒物的污染特征及其毒效应,分别采集PM_2.5、PM_1.0样品,分析其质量浓度、数浓度的变化分布特征以及对小鼠肺损伤的影响.结果表明：2017年全年PM_2.5、PM_1.0的质量浓度均呈冬高夏低趋势;PM_1.0质量浓度占PM_2.5总质量浓度的62%~85%,PM_1.0数浓度变化趋势为两边高中间低,且其大小与温度呈负相关,与相对湿度无显著相关性;研究大气颗粒物对小鼠肺损伤影响时发现,染毒组小鼠肺组织细胞中LDH、ACP、AKP、ALB增高,说明大气颗粒物PM_2.5和PM_1.0对小鼠肺组织细胞具有毒效应;肺灌洗液中MDA、NO、NOS水平升高,SOD活性下降,说明PM_2.5和PM_1.0都使机体发生氧化损伤,且PM_2.5和PM_1.0质量浓度增加,会使小鼠肺组织细胞毒效应增强,由此引发的机体氧化损伤程度增大.     

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.      

石家庄市采暖前后大气颗粒物及其碳组分特征

为研究石家庄市大气颗粒物、碳组分特征和污染来源,采集2016年11月1日—12月31日石家庄市大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）样品,分析采暖前后PM₁₀、PM_2.5和PM₁及其中OC（有机碳）、EC（元素碳）和WSOC（水溶性有机碳）浓度水平,计算颗粒物与碳组分间相关性,进行OC/EC（质量浓度之比,下同）特征比值法和8个碳组分（OC1、OC2、OC3、OC4、OPC、EC1、EC2和EC3）研究.结果表明:①采暖后ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）比采暖前分别增加了26.4%和32.1%,而采暖后ρ（PM₁）比采暖前降低了12.2%.采样期间ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）显著相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）相关性差.采暖后散煤燃烧造成ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）增加,区域机动车限行和工业限产/停产导致ρ（PM₁）降低.②Pearson相关系数计算可知,ρ（OC）与ρ（EC）强相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）强相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）中等相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（EC）弱相关,ρ（PM₁）与ρ（EC）中等相关.③采暖后PM₁₀、PM_2.5和PM₁中ρ（OC）比采暖前分别增加了215.1%、97.2%和18.5%;采暖后PM₁₀和PM_2.5中ρ（EC）比采暖前分别增加了65.2%和5.3%,而采暖后PM₁中ρ（EC）比采暖前降低了10.9%.集中供热和散煤燃烧排放了大量OC;PM₁₀和PM_2.5中EC主要来源于散煤燃烧,PM₁中EC主要来源于工业排放和机动车尾气.④采暖前PM₁₀、PM_2.5和PM₁中OC/EC平均值分别为4.5、4.5和4.3;采暖后PM₁₀和PM_2.5中OC/EC平均值分别为9.8和9.7,而PM₁中OC/EC平均值为7.4.采暖前后SOC/OC（质量浓度之比,下同）平均值的范围为0.36~0.65,石家庄市冬季大气中SOC污染严重;⑤8个碳组分分析发现,石家庄市机动车限行导致PM₁中ρ（EC1）降低,而采暖后集中供暖和散煤燃烧的增加,导致ρ（OC2）明显增加.研究显示,大气颗粒物中碳组分采暖前主要来源于机动车尾气,而采暖后主要来源于燃煤燃烧,尤其是散煤燃烧.      

城市公园不同植被结构绿地削减空气颗粒物浓度研究

随着城市化和工业化进程的加快,空气颗粒物污染成为城市最为严峻的环境问题之一.依据植被的横向结构、竖向结构及植被类型3个因子对宝鸡市公园绿地进行划分,并选取11种不同植被结构的绿地,在分析地点、时间、风速、温度、相对湿度、绿地面积等环境因子对绿地内空气中ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）"本底效应"影响的基础上,探究不同植被结构绿地对空气颗粒物质量浓度削减作用的差异.结果表明:①在不同监测地点和监测时段内,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）有极显著差异,植物养护管理程度较高的城市公园绿地对空气颗粒物质量浓度削减作用较为明显,一天中空气颗粒物质量浓度呈现出早晚高、中午低的变化趋势;②风速、温度、相对湿度对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）有极显著影响,在晴朗、无风或微风天气条件下,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）随风速的增大、温度的减小、相对湿度的增大而增大,且ρ（PM₁₀）变化范围大于ρ（PM_2.5）;③1 hm2以下绿地面积的变化对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）无显著影响;④不同植被结构绿地内ρ（PM_2.5）无显著差异,但ρ（PM₁₀）有极显著差异,其中开敞式以灌木为主的绿地中ρ（PM₁₀）最低,多层闭合式阔叶林中ρ（PM₁₀）最高,其余9种植被结构绿地削减作用居中且相近.研究显示,不同植被结构的城市公园绿地对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的削减作用存在一定的差异且受多种环境因素的共同制约,可为优化城市绿地植被结构进而有效改善空气质量提供依据.      

北京地区夏冬季气溶胶不同参数的相关性分析

通过对北京市夏冬季不同尺寸大气气溶胶粒子数密度与颗粒物质量浓度及大气能见度的相关性分析,给出了利用粒子数密度计算颗粒物(PM₁₀,PM2.5和PM1.0)质量浓度和大气能见度的经验计算公式。      

丹东市大气颗粒物质量浓度变化特征及其与能见度的关系

利用2008年丹东沙尘暴监测站的ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)监测资料,探讨了丹东市大气颗粒物质量浓度的变化特征及其与能见度的关系. 结果表明:由外来源经中长距离输送引发的沙尘中携带了大量的粗颗粒物,而细颗粒物所占比例相对较少;可吸入颗粒物质量浓度具有明显的季节变化特征,冬季最高,夏季最低,春季、秋季居中;丹东粗颗粒物质量浓度较低,但粗颗粒物中细颗粒物所占比例却非常高;颗粒物的粒径越小,其对能见度的影响就越大.      

气象因素对北京市大气颗粒物浓度影响的非参数分析

利用2005年9月—2006年9月北京市大气颗粒物分级(不同粒径)监测资料和同期分时段气象观测数据,采用非参数分析(Spearman秩相关系数)法对北京市3种粒径大气颗粒物在不同季节的浓度水平与气象因素的影响进行了研究.结果表明:不同季节影响颗粒物质量浓度的气象因素各不相同;春季ρ(PM_2.5),ρ(PM2.5～10)和ρ(PM₁₀₎都与气压呈显著负相关;夏季颗粒物质量浓度受降水影响很大;秋、冬季ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀₎均与日照时数呈显著负相关;冬季ρ(PM_2.5),ρ(PM_2.5～10)和ρ(PM10)均与平均风速呈显著负相关,与气温、相对湿度呈显著正相关. 细粒子和粗粒子质量浓度对气象因素变化的响应程度也有较大区别. 春、夏季地面平均风速对粗粒子质量浓度的影响比细粒子显著,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎随风速增加而增大;秋季日照时数对细粒子质量浓度的影响比粗粒子更显著,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎随日照时数增加而减小;冬季相对湿度对粗粒子质量浓度的影响比细粒子显著,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎随相对湿度增加而减小.      

北京山前典型细粒子污染过程的气象条件分析

可吸入颗粒物(PM₁₀)是近年来北京地区冬季首要污染物,其中细粒子(PM_2.5)污染受到广泛关注,由于该地区具有山前地区的地形和气象条件,使其细粒子污染更具区域代表性.对2007年12月北京出现的4次细粒子污染过程及气象条件进行了分析,结果表明:细粒子山前累积/清除时间,ρ(PM_2.5)峰值均与气象条件相关;12月23─26日的3 d连续累积,使26日的ρ(PM_2.5)日均值达到313.4 μg/m3,是国家ρ(PM₁₀₎二级标准〔环境空气质量标准(GB3095─1996)〕(150 μg/m3)的2.1倍,超过世界卫生组织ρ(PM_2.5)日均指导值(25 μg/m3)的11倍;持续的偏南风和边界层底层局地性环流,使得京津冀南部区域细粒子以日均96.7 μg/m3的高值累积在北京山前地区,造成了12月23—31日具有代表性的北京冬季严重细粒子污染.      

北京市大气颗粒物与温度对人群非意外死亡影响的交互作用

使用Poisson回归和广义相加模型(GAM)相结合,通过比较不同温度下大气颗粒物质量浓度〔包括ρ(TSP)和ρ(PM₁₀₎〕与人群非意外死亡的关系,分析了北京市1998年1月—2000年6月ρ(TSP)和ρ(PM₁₀₎与温度对人群非意外死亡影响的交互作用. 结果表明:温度越高,ρ(TSP)和ρ(PM₁₀₎与温度对人群非意外死亡影响的联合作用就越大. 采用温度的P₅和P₉₅分位数将温度分为低、中、高温度层后,ρ(TSP)每增加10 μg/m3,每日非意外死亡人数分别增加0.177%,0.052%和0.311%;ρ(PM₁₀₎每增加10 μg/m3,每日非意外死亡人数分别增加0.090%,0.185%和0.568%. 高温度层ρ(TSP)和ρ(PM10)对人群非意外死亡的影响高于中温度层,表明大气颗粒物质量浓度和高温对人群非意外死亡的影响有交互作用.      

徐州大气PM10污染特征研究

通过分析徐州市近几年的大气PM10监测数据和气象条件,研究了大气PM10质量浓度的时间变化规律及气象因素的影响,结果表明:PM10质量浓度年变化呈"冬重夏轻"的规律;在大气污染源数量和污染物排放量相对稳定的情况下,风和降水是影响大气颗粒物污染程度的主要气象因子,PM10浓度随温度的升高而降低,随气压的增强而减少。     

重庆地区区域灰霾观测初步研究

2012年灰霾试点监测结果表明,灰霾日天数有明显减少。细颗粒物(PM2.5)浓度限值增加,使仅因重庆城市地域和气候原因造成部分相对湿度较低,而实际环境空气质量较好的灰霾日排除在外,更客观评价灰霾日发生规律。结合气象条件和颗粒物质量浓度对比情况表明,局域气候条件的变化将促使PM2.5和PM1吸湿增长明显,一定程度上促使粗颗粒物PM10质量浓度增加,局域污染物传输扩散不利,能见度减低,灰霾现象频增。     

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.     

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。     

南京市可吸入颗粒物数浓度变化及尺度分布

采用南京市近期颗粒物粒子数浓度的观测资料，对颗粒物中可吸人颗粒物(PM10)进行了分析。结果表明：近10年来南京地区可吸人颗粒物的数浓度显著增加，平均增加近4倍；PM10数浓度主要受生产活动和大气层结变化影响，日变化呈现两高两低变化趋势。观测期间，可吸人颗粒物中主要成分是细粒子，PM25数量平均占PM10总数量的99％以上。     

珠江三角洲大气颗粒物研究进展

珠江三角洲地区大气颗粒物污染严重,本文对该地区大气颗粒物的研究进展进行了综述。该地区大气颗粒物具有区域性污染特征。不同采样点不同时间离子浓度有明显差异,它们的形成和转化与大气化学过程有关。OC中的烷烃和多环芳烃多存在于细粒子中,并且二次OC含量较高。珠江三角洲地区大气颗粒物的污染源主要包括工业点源的排放、城市建设、机动车尾气等。     

霾天气下南京PM2.5中金属元素污染特征及来源分析

2007年6月13日至2008年5月29日期间,对南京大气中PM2.5进行了连续采样,并利用电感耦合等离子体质谱分析法测定了PM2.5中K、Al、Ca、Pb等30种元素的质量浓度,对比分析了这些元素在霾日与非霾日的污染特征.结果表明,PM2.5污染水平较高,年质量浓度均值达103μg/m3.霾日PM2.5质量浓度水平是非霾日的2.35倍.春季霾日前后PM2.5中元素变化特征不明显,秋冬季节霾日元素浓度基本大于非霾日.平均而言,整个采样期间Cu、Se、Hg、Bi等人为污染元素的富集因子均较高,且霾日明显大于非霾日.因子分析结果表明,南京市霾日PM2.5主要来源于土壤尘、冶金化工尘、化石燃料燃烧、垃圾焚烧及建筑扬尘,贡献率依次为29.21%、20.15%、27.15%、7.09%和5.10%.