世界卫生组织推荐的大气环境质量标准

世界卫生组织(WHO)推荐的大气环境质量标准如下:年均SO~2浓度值40～60μg/m~3,日均TSP浓度值150～230μg/m~3,年均TSP浓度值60～90μg/m~3,日均PM_(10)浓度值70μg/m~3,日均CO浓度值10000μg/m~3,日均NO_x     

杭州市临平地区PM2.5和PM10污染特征分析研究

利用TEOM 1405-F和TEOM 1405颗粒物实时监测仪,研究了2013年12月至2014年5月临平地区PM2.5和PM10质量浓度实时变化特征,并结合气象五参数观测资料,对影响大气颗粒物分布特征的因素进行了分析,研究结果发现:冬季PM2.5和PM10的日均质量浓度明显大于春季,冬季PM2.5日均质量浓度范围为17.0 ～ 349.1 μg/m3,PM10日均质量浓度范围为18.8～516.9μg/m3,春季PM2.5日均质量浓度范围为20.4～167.6μg/m3,PM10日均质量浓度范围为38.2 ～243.3μg/m3;通过线性回归分析发现PM25和PM10存在较好的线性关系,说明PM10相对固定的受到PM2.5的影响,且污染物来源稳定;冬季PM2.5和PM10日均质量浓度存在三峰值波动状态,而春季PM2.5和PM10日均质量浓度存在双峰值波动状态;较大的风速、较高的气压和降水对于颗粒物的清除效果明显.     

深圳市南山区垃圾焚烧发电厂对空气质量的影响

利用气象模式WRF生成的气象数据,采用CALPUFF空气质量模式模拟研究了深圳市南山区垃圾焚烧发电厂对空气质量的影响。结果表明:SO_2的最大小时浓度为19.0μg/m~3;NO_2的最大小时浓度为42.0μg/m~3;HCl的最大小时浓度为5.27μg/m~3,区域各污染物小时最大落地浓度均能达标。SO_2的最大日均浓度为2.5μg/m~3,为评价标准的1.67%;NO_2的最大日均浓度为5.2μg/m~3,为评价标准的6.50%;HCl的最大日均浓度为0.68μg/m~3,为评价标准的4.53%;PM10的最大日均浓度为0.83μg/m~3,为评价标准的0.55%。SO_2的年均浓度最大值为0.11μg/m~3,为评价标准的0.19%;NO_2的年均浓度最大值为0.28μg/m~3,为评价标准的0.70%;PM_(10)的年均浓度最大值为0.04μg/m~3,为评价标准的0.05%;Hg的年均浓度最大值为0.081 ng/m~3,为评价标准的0.16%,对周边大气环境的影响较小,能够满足环境质量标准要求。     

略阳县城区大气环境质量明显改善

近年来,略阳县委、县政府认真贯彻落实环境保护基本国策,坚定不移地实施可持续发展战略,全面推进污染防治和生态保护与建设,持续开展城市环境综合整治,从而使城区大气环境质量明显改善。据监测资料显示,2003年城区大气环境中的主要污染物SO2和NO2和TSP年日均浓度较2000年同期有较大幅度下降。其中,首要污染物TSP的年日均浓度从2000年的0.511mg/m3下降到0.376mg/m3,降幅为26%;SO2、NO2的日均浓度值达到了国家《环境空气质量标准》(GB3095-1996)二级标准,TSP日均浓度也接近二级标准。在实施城市大气污染治理的过程中,县委、县政府将城…     

广州市PM_2.5和PM_1.0质量浓度变化特征

文章报道了2005年干季和2006年湿季广州市大气细粒子PM2.5和PM1.0质量浓度的实时监测情况。监测结果表明:干季监测点PM2.5日均质量浓度在11.8～164.0μg/m3之间,总平均值为81.7μg/m3;湿季日均质量浓度在19.9～121.2μg/m3之间,总平均值为57.7μg/m3。干季PM1.0日均质量浓度变化范围为14.9～129.1μg/m3,总平均值为59.4μg/m3;湿季日均质量浓度在11.9～86.7μg/m3之间,总平均值为52.9μg/m3。对比发现,PM1.0总平均质量浓度在干、湿季相差很小,且与湿季PM2.5总平均质量浓度也相差不大,显示PM1.0具有相对固定成因来源且基本不受季节变化影响,而且湿季PM2.5的组成主要由PM1.0大气细粒子构成。干季PM2.5和PM1.0质量浓度日变化特征呈明显夜间高、白天低的特点,质量浓度的最大值都出现在晚上21:00左右;湿季由于雨水频繁,没有明显的日变化特征。气象分析表明,干季大气细粒子质量浓度主要受冷空气影响,而湿季主要受降雨影响。     

开放源对环境空气质量影响的评估技术与实例

开放源排放的颗粒物已经成为城市环境大气颗粒物的主要来源之一,介绍了其对环境空气质量影响的评估技术,采用开放源的动力学经验公式测算S市粉煤灰场、原煤堆场、土堆、沙石料堆4类开放源不同粒径颗粒物的起动风速及扩散距离,并利用箱模型(A值)和源解析(化学质量平衡法,CMB)模型测算开放源的区域年均起尘量及其对环境空气中颗粒物的贡献值.结果表明:开放源排放的颗粒物易升腾而且影响面积很大;S市区开放源类排放的小于100 μm的颗粒物约22.2×104 t/a,小于10 μm的颗粒物约15.8×104 t/a;开放源对环境空气中TSP的贡献值约370 μg/m3,质量浓度分担率达60%,对PM₁₀的贡献值约263 μg/m3,分担率达64%.      

HEPA空气净化器对学校室内颗粒物的净化效果研究

为了解HEPA（high efficiency particle air filter,高效空气过滤器）空气净化器在小学教室和寝室的净化效果,于2019年3—4月在北京市一所全寄宿小学开展了一项HEPA空气净化器的交叉干预研究.记录干预组、非干预组室内和室外PM_2.5、PM₁₀、PM₁的浓度,计算空气净化器的净化率;采用多元线性回归模型探索净化效果的影响因素.结果表明:①空气净化器对PM_2.5、PM₁₀、PM₁的净化率分别为41.3%〔Q_l~Q_u（下四分位数~上四分位数,下同）:0~53.1%〕、40.7%（10.5%~46.2%）和34.9%（9.6%~40.3%）,其中对PM_2.5的净化率最高;寝室的净化率高于教室的净化率.②当室外PM_2.5浓度为[115,150）μg/m3时对PM_2.5的净化率最高,为52.83%（50.26%~56.13%）,PM₁₀和PM₁亦有类似结果.③多元线性回归分析表明,室外PM_2.5浓度 < 35 μg/m3时,开门通风和室内人员活动分别使室内PM_2.5浓度下降3.73 μg/m3〔95%置信区间（95% CI）:（0.60 μg/m3,6.86 μg/m3）〕和升高3.4 μg/m3（0.22 μg/m3,6.58 μg/m3）;室外PM_2.5浓度为[35,150）μg/m3时,空气净化器使室内PM_2.5浓度下降33.36 μg/m3（16.47 μg/m3,50.25 μg/m3）;室外PM_2.5浓度≥150 μg/m3时,空气净化器和开门通风分别使室内PM_2.5浓度下降48.87 μg/m3（25.62 μg/m3,72.12 μg/m3）和升高37.65 μg/m3（5.60 μg/m3,69.69 μg/m3）.研究显示:空气净化器可同时降低室内PM_2.5、PM₁₀、PM₁的浓度;当室外PM_2.5浓度 < 35 μg/m3时,不需开启空气净化器;当室外PM_2.5浓度为[35,150）μg/m3时,空气净化器有较好的净化效果,偶尔开窗通风不影响空气净化器的净化效果;当室外PM_2.5浓度≥150 μg/m3时,开启空气净化器时应关闭门窗,以免影响其净化效果.      

南、黄海及青岛地区大气气溶胶中无机氮组分的研究

于2004年冬季在青岛地区采集了大气气溶胶TSP(总悬浮颗粒物)样品,并于2005年3月和5月航次采集了黄、南海TSP和安德森分级样品,分析了气溶胶中无机氮组分(NO2-、NH4 、NO3-)的浓度,探讨了相应区域大气颗粒物中各种无机氮离子的区域分布、粒级分布.青岛地区冬季TSP的月平均值为102.00～227.00 μg·m-3;黄海TSP浓度为80.00～130.00 μg·m-3,低于青岛地区;南海TSP浓度最低,在30.167μg·m-3以下.NH4 -N是南、黄海及青岛地区大气气溶胶中主要的无机氮组分,占到总无机氮含量的53.14%～94.72%;其次是NO3--N,占到总无机氮含量的4.75%～46.64%;NO2--N对无机氮的干沉降贡献很小,仅占不到0.54%.NO3--N的粒径范围较宽,多数呈现双峰分布,峰值出现在4.7～7.0 μm和2.1～3.3 μm范围内;NH4 -N的粒径分布范围较窄,主要集中于1.1μm以下的细粒子范围内;NO2--N性质不稳定,其分布比较复杂.近年来,汽车尾气排放量的增大增加了青岛地区大气气溶胶中NO3--N的含量.     

本溪大气黑碳气溶胶浓度的观测研究

对2008年3月至2009年2月本溪黑碳气溶胶浓度观测资料进行了研究分析.结果表明,本溪黑碳平均浓度值为6.877 μg/m3,日平均浓度变化范围为0.592～20.577 μg/m3,每小时平均浓度最大值达64.518 μg/m3;黑碳浓度具有明最的季节变化,夏季的平均浓度最低,最高值出现在冬季的1月份,这与冬季取暖...     

高原省份城市空气质量状况统计分析及PM_(2.5)污染水平时空分布

收集了地处高原的云南省全省8个地级市、8个自治州政府所在地城市共40个监测点2015年全年(2015.01.01—2015.12.31)的大气PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3、CO、O_3-8 h日均浓度数据,计算出年均浓度值、空气质量指数AQI,并根据《HJ633-2012环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》对云南省各州市政府所在地城市空气质量进行评价。PM_(2.5)年均浓度值最高的是文山,为37.89μg/m~3;最低的是丽江,为16.21μg/m~3。空气质量评价结果表明,云南省2015年整体空气质量状况优良,空气质量状况最好的是香格里拉,空气质量指数为35.76;空气质量指数最高的是昭通,为68.26。SO_2、NO_2与PM_(2.5)的关系呈现正相关,PM_(10)的变化趋势与PM_(2.5)的变化趋势较一致。     

西电东送火电规划对北京空气质量的影响

采用ATMOS长距离传输模型,预测了"西电东送"北通道火电规划空气污染物排放对北京市空气质量的影响.预测结果表明:"十五"期间,电厂源对北京市SO2年均质量浓度的贡献将减少0.26 μg/m3,细颗粒物年均质量浓度将增加1.45 μg/m3;"十一五"期间,SO2年均质量浓度将增加0.47 μg/m3,细颗粒物年均质量浓度将增加0.94 μg/m3;细颗粒物的影响以次生粒子为主.      

AERMOD模型模拟城市生活垃圾焚烧厂二 英类物质扩散迁移

根据二 英类物质在常温大气环境中的固相吸附态比例约为90%~100%的特性,提出以颗粒物TSP和PM10为载体模拟二 英类物质扩散迁移过程,并采用AERMOD模型进行模拟.结果表明,100%和80%的气-固分配系数设置对二 英类物质扩散迁移落地点浓度和距离影响不显著,颗粒物粒径分布系数影响较明显.二 英类物质实测浓度值为0.23~1.66 pg I-TEQ/m3.以TSP为载体AERMOD模拟浓度值为0.13~1.81 pg I-TEQ/m3,以PM10为载体模拟浓度为0.15~1.68 pg I-TEQ/m3.两参数对模拟结果产生的平均总不确定性分别为24.31%和12.43%.AERMOD模型模拟值与实测值相对差比值为0.01~0.89,PM10模拟浓度值比TSP模拟浓度值更接近于实测值.     

六盘水市大气污染物变化特征及排放清单

为了分析贵州省六盘水市大气污染物浓度变化及排放清单,该文系统收集和整理2015-2018年大气污染物浓度观测资料和2015年排放清单。分析表明:2015-2018年,六盘水市环境空气优良率逐年增加,且在2018年达到98.2%。PM_(2.5)日均浓度有97 d超过国家环境空气质量二级标准(75μg/m~3)(GB 3095-2012),其中最大浓度为167μg/m~3;PM10有16 d超过二级标准(150μg/m~3);O_(3-8 h max)、NO_2、SO_2和CO日均浓度和年均浓度未超标。PM_(2.5)和PM_(10)年均浓度逐年降低,但PM_(2.5)在2015-2017年超标,浓度分别为42.6、40.7和40μg/m~3;PM10年均浓度在2016年和2017年超标,浓度分别为73.0和70.3μg/m~3。2015年六盘水市PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_x、CO和VOCs排放总量分别为5.78万t、10.89万t、16.64万t、14.23万t、37.42万t和3.32万t。化石燃料固定燃烧源是PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_x和CO的最大排放源。     

山西北部煤层自燃区大气颗粒物污染特征研究

为研究山西北部煤层自燃区大气颗粒物污染特征,对山西北部煤层自燃区三区县共12个点位的TSP和PM10进行了采集分析。结果表明:山西北部煤层自燃区颗粒物污染较为严重,TSP、PM10平均浓度分别为(327.75±115.5)μg/m3、(205±74.1)μg/m3。TSP和PM10污染特征均表现为:河曲县>大同南郊区>宁武县,采空自燃区>露头煤层自燃区。PM10/TSP比值均大于0.6,采空自燃区与露头煤层自燃区PM10/TSP比值相等,井工矿的不同对其排放的颗粒物在TSP和PM10这一分级上没有较明显影响。无论是地理行政三区还是井工矿两区分类,PM10与TSP均表现出R2为0.98的高度线性相关,相互表征效果明显。     

北京奥运交通限行前后街道机动车污染的模拟

为评估北京市街道的机动车污染状况及奥运期间的改善程度,利用OSPM模型模拟计算了2008年7月奥运交通限行前后北京街道大气中PM10、CO、NO2和O3的浓度,得到其在限行前的日均浓度值分别为146μg/m3、3.83 mg/m3、114.4μg/m3和4.71×10-9,限行后为112μg/m3、3.16 mg/m3、102.4μg/m3和5.31×10-9,削减率分别是23.4%、20.5%、10.5%和-12.5%.对污染物在限行前后的浓度变化和日变化趋势的研究发现,PM10浓度受交通限行影响削减最大;CO浓度的日变化趋势与机动车流量的变化最为类似;NO2在限行后的削减幅度有限,表明其浓度还受到除交通排放外的其他因素影响;O3浓度在限行期间有所上升,说明限行措施不能降低街道中大气O3浓度.另外,比较不同类型街道的计算结果,发现街道车型构成与几何形状对污染物浓度变化有影响.总之,北京市在实施交通管制前,街道中PM10、CO和NO2的日均浓度均接近或超过国家空气质量二级标准限值,机动车污染状况较为严重;交通限行可有效降低一次污染物的浓度,但二次污染物的浓度有可能升高.     

重庆市大气TSP中重金属分布特征

分析了重庆市主城 7区渝中区、九龙坡区、渝北区、南岸区、江北区、沙坪坝区以及清洁对照区 (北碚区 )的总悬浮颗粒物(TSP)监测结果。结果表明 :重庆市 7区中 ,只有渝中区和北碚区达到国家二级标准 ,而九龙坡区、渝北区、江北区、南岸区和沙坪坝区均超过国家二级标准 (<0 .2 mg/ m3) ,说明重庆市颗粒物污染严重 ,空气质量不容乐观。用等离子体发射光谱仪 (ICP- AES)测定分析了 TSP中 5种重金属 ,结果显示 :九龙坡区 Cd和 Pb含量平均值最高分别为 0 .0 1 2 1μg/ m3,0 .4632μg/ m3,Zn的含量渝中区最高为 1 .52 2 5μg/m3,Cu和 Cr的含量沙坪坝区最高分别为 0 .1 2 96μg/ m3、0 .471 9μg/ m3。富集因子法分析结果显示 :主城 7区 TSP中 5种重金属的富集系数均大于 1 0 ,而且大 1～ 3个数量级 ,说明重庆市的重金属污染主要来自于人类活动。     

公共场所室内可吸入颗粒物的污染特征

为了解学校室内可吸入颗粒物的污染特征及同时间段内与相应室外大气浓度的关系,对学校图书馆室内外PM2.5和PM10进行了质量浓度监测,并且分析和讨论了影响室内空气质量的因素.结果显示,室内PM2.5和PM10的浓度范围分别为16.7～403.5 μg/m3和33.3～537.0 μg/m3,室内可吸入颗粒物中细颗粒物占主要部分,并且PM2.5质量浓度与PM10质量浓度趋势基本一致.室外可吸入颗粒物质量浓度明显影响室内颗粒物的浓度值,而室内使用空气转换装置和及时的清洁有助于降低室内可吸入颗粒物的浓度.     

不同控制指标下的大气PM_(10)浓度对人群的健康影响——以2006年珠江三角洲地区为例

根据珠江三角洲地区16个典型站点2006年监测的PM10浓度数据,以珠江三角洲地区人群2006年PM10暴露浓度作为基准,采用泊松回归模型和寿命表方法,评价PM10浓度对人群健康影响.该区2006年PM10年均浓度达到73μg/m3,若所有监测城市PM10浓度达到国家二级标准(100μg/m3),成人(≥30岁)可避免死亡人数为2300人,人群平均期望寿命延长0.13a.当PM10年均浓度达到WHO推荐过渡指标值(70,50,30μg/m3)及指导值(20μg/m3)后,成人可避免死亡人数分别为8700,19700,32600,38500人;人群平均期望寿命分别延长0.47,1.1,1.9,2.3a.     

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.     

成都市黑碳气溶胶污染特征及与气象因子的关系

为系统了解成都市黑碳气溶胶(BC)的污染特征,利用四川省环境监测站提供的成都市人民南路四段2013年9月至2014年7月逐时BC监测数据,对其浓度进行了统计分析。结果表明:1)BC小时平均浓度变化范围较大,介于0.01~57.83μg/m3,浓度中值(5.17μg/m3)小于平均值(7.32μg/m3),即BC小时浓度具有偏态分布特征。2)BC日均浓度变化范围为2~28.2μg/m3,其浓度日变化在四季均呈明显的单谷型,谷值出现在16:00时附近,表现为从凌晨到10:00时变化较平稳,10:00—16:00时浓度急剧下降,16:00到夜间浓度急剧上升;浓度季变化呈现出冬高夏低,春秋平稳的基本特征。3)秋、冬、春、夏四季BC本底浓度值分别为2.49,5.05,2.89,2.43μg/m3。4)BC质量浓度与PM2.5和PM10变化趋势一致,BC浓度相对颗粒物浓度变化较快,在0.01水平上与PM2.5和PM10均呈显著正相关,相关系数分别为0.657、0.638,与温度、降水和风速均呈负相关,相关系数分别为-0.334,-0.338,-0.202。