北京市燃煤源排放控制措施的污染物减排效益评估

为分析北京市燃煤源排放控制措施的污染物减排效益,基于MEIC（中国多尺度排放清单模型）,采用情景分析法,评估了北京市电厂能源清洁化与末端治理、燃煤锅炉改造和城区平房区居民采暖改造等措施的污染物减排效益.结果表明,相对于无控情景,2013年北京市电厂能源清洁化与末端治理减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO_x排放量为1.28×104、2.10×104、5.13×104和4.98×104 t,分别占无控情景的85%、86%、87%、74%;北京市燃煤锅炉改造减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO_x排放量为1.09×104、2.68×104、11.64×104和5.81×104 t,分别占无煤改气情景的83%、89%、83%、83%;北京市老旧平房区的居民采暖改造减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO_x排放量分别为630、870、2 070和790 t,均占无煤改电情景的8%.研究显示,北京市从1998年开始采取的各种减排措施有效地减少了污染物的排放,对北京市空气质量改善具有重要意义.      

我国水泥工业大气污染物排放量估算

水泥工业是粉尘,SO₂和NO_x等多种大气污染物的重要排放源.根据各地水泥工业的工艺现状、活动水平、除尘器的除尘效率和污染物排放因子,估算了1995—2005年我国水泥工业生产过程中排放的粉尘,PM₁₀,PM_2.5,SO₂,NO_x,氟化物和CO等的排放量,并给出了2005年分省区、分工艺的排放清单.结果表明,污染物排放量与水泥活动水平呈正相关.1995年以来,随着水泥产量增加,污染物排放量增长迅速,2005年我国水泥工业排放排放粉尘520.69×104 t,PM₁₀437.24×104 t,PM_2.5301.06×104 t,SO₂ 86.09×104 t,NO_x286.67×104 t,氟化物57.72×104t,CO1 987.97×104 t;山东、浙江、江苏、河北和广东等水泥生产大省污染物排放量较大,污染物排放总量占全国总排放量的46.6%,新型干法的推广应用有助于大气污染物的减排.      

基于DEM的山区冬季燃煤污染物排放遥感测算——以北京市门头沟区为例

选择山地面积占98.5%的北京市门头沟区作为研究区,利用资源三号（ZY-3）三线阵前、后视影像构建立体模型,提取数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）.由高分二号影像,基于CART（Classification and Regression Tree）决策树的面向对象方法对居住房屋进行提取,获取空间分布与面积,并结合采暖面积、采暖季燃煤量等抽样调研数据确定的深、浅山区（海拔>300m为深山区,海拔<300m为浅山区）燃煤系数,建立燃煤量估算模型.进一步,基于文献调研法获取型煤排放因子,测算燃煤产生的PM₁₀、PM_2.5、NO_x、SO₂、CO的排放量.结果表明：借助遥感技术,基于DEM可对山区燃煤污染物排放量进行快速有效测算.地形对冬季燃煤量有显著影响,深山区燃煤系数分别为12.5kg/m²,浅山区为9.375kg/m².2017年门头沟使用型煤取暖的房屋面积为5.68km²,冬季燃煤总量为6.52万t,山区各镇大气污染物排放量差别较大.     

山西省某市焦化行业大气污染物排放特征

采用实测法与排放因子/排污系数法相结合,建立了山西省某市2018年焦化行业分工序大气污染物精细化排放清单. 通过实测法计算焦炉和地面除尘站有组织大气污染物本地化排放因子/排污系数,并考察了其与炉型、产能和炭化室高度的相关性. 结果表明:①2018年山西省某市焦化行业SO₂、NO_x、PM_2.5、PM₁₀排放量分别为2 779.7、9 092.5、3 357.2和5 687.6 t;炭化室高度为4.3 m的捣固机焦炉企业产能与污染排放量均最大. ②实测机焦炉SO₂、NO_x、颗粒物平均排放因子/排污系数分别为0.069 5、0.624 4、0.024 7 kg/t,地面除尘站颗粒物平均排放因子/排污系数为0.016 8 kg/t,热回收焦炉SO₂、NO_x、颗粒物平均排放因子/排污系数分别为0.186 6、0.642 4、0.045 6 kg/t. ③实测焦炉SO₂、颗粒物排放因子/排污系数均与炭化室高度呈显著负相关. 研究表明,2018年山西省某市焦化行业产能结构相对落后,因原料、炉型和控制技术等差异,相同产能的不同企业间大气污染物排放量差异较大;机焦炉颗粒物、NO_x以及热回收焦炉NO_x的排放均高于全国平均水平,而其SO₂排放偏低.      

荆州开发区高分辨率大气源排放清单构建研究

为准确掌握荆州开发区大气污染物排放状况,该研究采用排放因子法,基于资料收集与实地调查结合的方式获取活动水平、文献调研选取排放系数,结合ArcGIS平台,建立了荆州开发区2019年1 km×1 km 10类排放源9种大气污染物排放清单。结果表明：开发区SO₂、NO_x、CO、VOCs、NH₃、PM₁₀、PM_2.5、BC和OC的排放量分别为850.4、2 407.1、4 584.0、4 848.3、107.7、8 602.1、4 485.3、57.8和159.6 t。移动源是NO_x的主要来源,占NO_x总排放量的43.8%。固定燃烧源是CO的主要来源,占CO总排放量的81.5%。工艺过程源是SO₂、VOCs、PM₁₀、PM_2.5和OC的主要来源,分别占SO₂、VOCs、PM₁₀、PM_2.5和OC总排放量的50.9...     

京津冀地区散烧煤与电采暖大气污染物排放评估

散烧煤供暖是一种污染物排放量大、一次能源利用效率低的供暖方式,亟需寻找一种新的供暖方式替代散烧煤供暖.在对比评估散烧煤与电煤各种主要污染物排放量的基础上,提出直接电采暖和低温空气源热泵两种替代散烧煤供暖方案,以缓解京津冀地区大气污染,并对改造前后的污染物排放量和技术经济性进行分析;从区域污染物综合减排的战略角度提出对京津冀地区原散烧煤采暖用户进行低温空气源热泵供暖改造和燃煤电厂执行“超净排放”改造两种方案,并对两种方案的污染物减排效果进行了对比.结果表明:单位散烧煤的污染物排放量远高于电煤,其中散烧煤的SO₂、NO_x、烟尘和综合PM_2.5排放因子分别为17.12、2.80、6.37和9.80 g/kg,电煤的SO₂、NO_x、烟尘和综合PM_2.5排放因子分别为0.43、0.85、0.17和0.47 g/kg,散烧煤对综合PM_2.5的贡献是电煤的20.9倍;直接电采暖和低温空气源热泵供暖均能有效减少污染物排放量,其中直接电采暖可使每户每年采暖期的SO₂、NO_x、烟尘和综合PM_2.5分别减排66.38、7.15、24.79和36.96 kg,而采用低温空气源热泵的减排量分别为67.79、9.97、25.35和38.52 kg,但直接电采暖方式的一次能源利用效率(仅为33.7%)极低,因此不适合大面积推广;京津冀地区原散烧煤采暖用户在进行低温空气源热泵供暖改造后,其SO₂、NO_x、烟尘和综合PM_2.5年减排量分别为24.47×104、3.60×104、9.15×104和13.91×104 t,燃煤电厂执行“超净排放”改造后相应年减排量分别为1.28×104、4.25×104、1.30×104和2.31×104 t,其中低温空气源热泵供暖改造后的综合PM_2.5减排量达到燃煤电厂改造的6.0倍,并且年投资也较燃煤电厂改造低约4×108元.研究显示,采用低温空气源热泵供暖在污染物减排量、技术经济性和实施可行性等方面均具有优势.      

中国钢铁行业排放清单及大气环境影响研究

自下而上建立2018年中国高分辨率钢铁企业大气污染物排放清单（HSEC,2018）,定量模拟中国钢铁企业2018年和未来年情景下排放各种大气污染物对环境的影响情况.结果表明：2018年,中国钢铁行业共排放SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、PCDD/Fs、VOCs、CO、BC、OC、EC、氟化物分别为29.02万t、66.57万t、28.73万t、11.69万t、2.24kg、89.21万t、4057.49万t、0.45万t、0.61万t、0.06万t、0.88万t,焦化、烧结、球团、高炉4个铁前工序是中国钢铁行业大气污染物主要排放环节,中国钢铁行业对各省份SO₂、NO_x、PM_2.5年均浓度贡献比例平均值分别为2.85%、3.37%、1.54%;未来年,中国钢铁企业SO₂、NO_x、PM₁₀排放量分别为4.94万t、7.58万t、4.11万t,分别下降了82.98%、88.61%、85.69%,中国钢铁行业对各省份SO₂、NO_x、PM_2.5年均浓度贡献比例平均值分别为0.31%、0.22%、0.02%.     

首都国际机场飞机排放清单的建立

将基于标准起飞着陆（LTO）循环各阶段工作时间的飞机排放量计算方法加以改进,利用AMDAR资料计算飞机的有效排放高度,进而准确计算出基于逐架飞机的大气污染物排放总量.结果表明,首都国际机场2013年飞机NO_x、CO、HC、SO₂和PM_2.5排放总量分别为7042.1t、3189.9t、295.3t、429.4t和150.4t.与传统的基于LTO循环的方法相比,修正后的首都机场飞机NO_x、CO、HC和SO₂排放增加了23.5%、2.3%、2.1%和18.1%.飞机排放的CO、HC、SO₂和PM_2.5月变化较小,NO_x排放受飞机有效排放高度影响月波动较大.1～2月飞机污染物排放量处于全年最低水平,8月各污染物排放达到峰值.此外,飞机在爬升和滑行/慢车两种模式下污染物排放比例最大,分别占排放总量的37.7%与36.8%.     

贵州省生物质燃烧源大气污染物排放清单

为准确掌握贵州省生物质燃烧源大气污染物的排放状况,基于收集资料和实地调查结合的方式获取活动水平,引用文献和本地实测数据结合的方式选取排放系数,采用排放系数法结合GIS技术,建立了贵州省2019年3 km×3 km生物质燃烧源9种大气污染物排放清单.结果表明：(1)全省生物质燃烧源CO、 NO_x、 SO₂、 NH₃、 VOCs、 PM_2.5、 PM₁₀、 BC和OC的排放量分别为：293 505.53、 14 781.19、 4 146.11、 8 501.07、 45 025.70、 39 463.58、 41 879.31、 6 832.33和15 134.74 t.户用生物质炉具CO、 SO₂、 NH₃和BC的排放量贡献率最大,秸秆露天焚烧NO_x、 VOCs、 PM_2.5、 PM₁₀和OC的排放量贡献率最大.(2)各市(州)生物质燃烧源排放的大气污染物分布不均衡,主...     

中国电力行业多污染物控制成本与效果分析

利用情景分析法建立了2010—2030年我国电力行业SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5的排放控制情景,分析了发电技术结构调整、加严及进一步加严末端控制措施(脱硫、脱硝、除尘等)的减排成本和效果. 结果表明:到2030年,相对于趋势照常情景,若加严末端控制设施,将新增336×108元投资,SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5排放量可分别减少121×104、852×104、18×104、10×104 t;若进一步加严末端控制措施,将再新增25×108元投资,NO_x、PM₁₀、PM_2.5可分别进一步减排45×104、23×104、15×104 t;若进行发电技术结构调整,将新增2 383×108元投资,SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5排放量分别减少248×104、420×104、18×104、10×104 t;2020年和2030年发电技术结构调整带来的单位污染物减排成本分别为15 374和34 239元/t,是末端控制措施加严的3倍以上,但其能提供更大的SO₂减排空间并具有降低能耗和减排温室气体等协同效益. 从成本效果角度考虑,建议采用加严末端控制措施方案,同时调整发电技术结构、合理发展清洁发电技术,以为污染物减排提供更大空间.      

保定市大气污染来源与燃煤治理成效

为支撑保定市空气污染控制目标实现,于2014年起开展了保定市大气污染研究工作,明确了保定市大气污染的主要来源与成因,并提出了有针对性的治理对策.结果表明:①保定市大气重污染主要发生在冬季,民用燃煤排放是大气重污染发生的根本原因.2013年12月1日-2014年2月28日冬季ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别为2014年年均值的1.93、1.64、1.46和1.61倍.民用燃煤源占2014年PM_2.5全年来源的19.8%,占冬季PM_2.5来源的30.9%.②集中供热和清洁取暖措施对空气质量改善效果明显.2015-2018年民用散煤综合整治后,ρ（PM_2.5）年均值由2013年的135 μg/m3降至2018年的67 μg/m3,降幅达50.4%,全年重度污染和严重污染天数占比从30.0%降至9.0%.清洁取暖率较高区县的冬季空气综合指数和ρ（PM_2.5）明显低于清洁取暖率低的区县.③民用散煤综合整治降低了冬季PM_2.5中民用燃煤源占比,优化了能源结构.民用燃煤在PM_2.5中占比由2014年冬季的30.9%分别降至2017-2018年冬季的25.0%和2018-2019年冬季的22.0%,煤炭消费量占比由2014年的49.6%降至2017年的38.4%,电力消费量占比由2014年的33.8%升至2017年的39.5%,天然气消费量占比由2014年的2.6%升至2017年的6.8%.总体而言,尽管保定市空气质量得到了一定改善,但总燃煤量占比仍高于北京市（9.8%）和天津市（36.1%）,其主城区南部区县仍可进一步提高清洁取暖率,以促进空气质量不断改善.      

燃煤控制对北京市空气质量的改善分析

根据清洁空气行动计划,北京市将继续调整能源结构,新建天然气热电中心替代燃煤发电,并且进行工业锅炉煤改气、居民供暖煤改电、远郊区炊事用气改造等措施,以减少煤炭的使用量. 采用自下而上的排放因子法,估算减少燃煤所产生大气污染物(TSP、PM₁₀、一次PM_2.5、SO₂、NO_x及VOC)的减排量,并利用ADMS-Urban模型模拟其对环境空气质量的改善. 结果表明:①2015年北京市煤炭控制在1500×104t以内,测算的煤炭减量为863.38×104t,TSP、PM₁₀、一次PM_2.5、SO₂、NO_x和VOC的减排量分别为2580.17、2032.94、1183.53、6265.30、7220.90和1058.44t. ②各污染物减排空间分布基本一致,主要集中在城市功能拓展区,包括石景山、朝阳区、海淀区和丰台区等,上述区域对TSP、PM₁₀、一次PM_2.5、SO₂、NO_x和VOC削减贡献分别达到78.3%、81.5%、82.7%、85.2%、83.0%和49.9%. ③ADMS-Urban模型模拟结果表明,减少燃煤可使环境空气中ρ(TSP)、ρ(PM₁₀)、ρ(一次PM_2.5)、ρ(SO₂)、ρ(NO_x)和ρ(VOC)分别降低0.55~12.74、0.44~10.78、0.27~6.77、0.78~17.31、1.67~43.48和0.17~12.07μg/m3.      

2013~2014年北京大气重污染特征研究

从污染物浓度的时间变化、空间分布以及大气污染类型等方面,对2013~2014年北京大气重污染过程进行了分析,并初步探讨其影响因素.结果表明:2013~2014年北京共出现大气重污染105d,重污染频率为14.4%.其中,首要污染物为PM_2.5的天数为103d,首要污染物为PM₁₀和O₃各有1d;冬半年重污染天数占全年的76.2%.重污染气象要素特征主要表现为风速小、湿度高、能见度低.重污染日PM_2.5/PM₁₀浓度比值为91.3%,明显高于全年平均水平,表明重污染时颗粒物以细颗粒物为主.北京大气重污染区域分布表现为南高北低,平原高、山区低的总体特征,交通站重污染天数普遍高于市区其它站点.北京大气重污染主要表现为积累型、光化学型、沙尘型以及复合型等类别;其中积累型大气重污染往往伴有区域污染水平的整体升高,PM_2.5组分中NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺等水溶性二次离子的浓度增幅最为明显;O₃污染在近两年有加重的趋势.     

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.     

2014年北京奥体中心空气质量演变特征

利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,选择北京国家奥林匹克体育中心(下称北京奥体中心)为研究对象,分析了2014年全年北京奥体中心空气质量演变特征. 结果表明:①2014年全年北京奥体中心首要污染污染物为PM_2.5,其次是NO₂,而PM_2.5和PM₁₀出现中度污染以上的污染事件主要集中在冬季和春末秋初;②PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、O₃和CO等主要污染物的年均质量浓度分别为89.75、141.12、21.83、64.26、48.60和1 210 μg/m3. 其中年均ρ(PM_2.5)是GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值(35 μg/m3)的2.6倍,年均ρ(PM₁₀)也是其二级标准限值(70 μg/m3)的2.0倍,年均ρ(SO₂)略高于其一级标准限值(20 μg/m3),而年均ρ(NO₂)则高于其标准限值(40 μg/m3);③北京奥体中心全年逐月ρ(SO₂)/ρ(NO₂)都小于1.00,年均值为0.37,反映出北京目前硝酸型污染特征越来越明显;④针对不同污染等级下各类污染物质量浓度的分析结果显示,严重污染时ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)平均值分别高达324.75和494.98 μg/m3,分别是世界卫生组织(WHO)《空气质量准则》推荐24 h平均浓度准则值的13和10倍,其浓度如此之高会对人体健康造成严重危害;⑤ρ(PM_2.5)年均24 h变化趋势表明,ρ(PM_2.5)具有明显的日变化特征,出现2个峰值,高峰值出现在午夜时分(23:00—翌日01:00),次高峰值出现在上午(09:00—11:00),最低值出现在下午(15:00—17:00),次低谷值则出现在凌晨(05:00—07:00),说明ρ(PM_2.5)除与混合层高度日变化特征密切相关外,还与人们的日常生活有一定联系.      

常州市冬季大气污染特征及潜在源区分析

为了解常州市冬季大气污染特征,对2013—2015年常州市冬季PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO数据进行分析,并结合HYSPLIT 4.9模式研究不同气团来源对常州市各污染物浓度的影响及潜在污染源区分布特征.结果表明,常州市冬季以PM_2.5污染为主,其占冬季首要污染物的90%以上,冬季PM_2.5小时浓度对应的空气质量级别以良和轻度污染出现频次最多,冬季的ρ（PM_2.5）对ρ（PM_2.5）年均值的贡献率高达37.4%,不完全燃烧是颗粒物的一个重要来源.冬季ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）的日变化均呈双峰分布,两个峰值分别出现在交通的早高峰和晚高峰附近.ρ（NO₂）在晚高峰明显大于早高峰,而ρ（SO₂）和ρ（CO）表现为早高峰大于晚高峰.常州市CO/NO_x和SO₂/NO_x的分析结果表明,常州市交通源的贡献明显,点源对常州市的空气质量的影响也较大.1和6 h的ρ（PM_2.5）梯度变化可判识细颗粒物的爆发性增长.冬季常州市受到西北、西和西南等地区的大陆性气流影响较大,其对应的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）平均值相对较高,且对应的污染轨迹出现概率较大.偏东方向的气流由于移动速度慢,不利于污染物扩散易造成污染累积,导致ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）和ρ（NO₂）相对较高.WPSCF（源区分布概率）高值区（>0.5）集中于从芜湖至上海的长江中下游区域和杭州湾区域.PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO潜在源区存在较大差异性,NO₂、SO₂和CO本地化的潜在贡献较PM_2.5和PM₁₀更明显.此外,受船舶等影响海洋源区对NO₂、SO₂和CO的潜在贡献较大.研究显示,长三角区域的大气污染物以本地污染为主,但远距离污染输送贡献也不容忽视.      

京津冀地区典型城市大气细颗粒物碳质组分污染特征及来源

为研究京津冀地区典型城市大气细颗粒物及其碳质组分的时空变化特征及来源,于2016年12月28日—2017年1月22日及2017年7月1—26日,对北京市与石家庄市PM_2.5（细颗粒物）及PM₁（亚微米颗粒物）进行采集,使用DRI（热光碳分析仪）检测PM_2.5与PM₁中ρ（OC）与ρ（EC）,并对其碳质组分来源进行分析.结果表明:①采样期间,冬、夏两季PM_2.5与PM₁中ρ（OC）均为石家庄市采样点远高于北京市采样点;冬季PM_2.5与PM₁中ρ（EC）均为石家庄市采样点高于北京市采样点,夏季则略有不同.②冬季污染日,北京市采样点ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁）均为石家庄市采样点的1.08倍,PM_2.5与PM₁中的ρ（OC）分别为石家庄市采样点的1.14和1.12倍,石家庄市采样点PM_2.5与PM₁中ρ（EC）分别为北京市采样点的1.15和1.28倍;冬季重污染日,北京市采样点的ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁）分别为石家庄市采样点的1.03和1.04倍,PM_2.5和PM₁中的ρ（OC）分别为石家庄市采样点的1.23和1.22倍,石家庄市采样点PM_2.5和PM₁中的ρ（EC）分别为北京市采样点的1.03和1.16倍.夏季污染日,石家庄市采样点ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁）分别为北京市采样点的1.16和1.30倍,PM_2.5与PM₁中ρ（OC）分别为北京市采样点的1.64和2.71倍,两个采样点ρ（EC）相近.③冬、夏两季PM_2.5与PM₁中ρ（SOC）/ρ（OC）均较高,冬季北京市采样点分别为48.09%和54.29%,石家庄市采样点分别为44.98%和48.09%,夏季北京市采样点分别为48.47%和61.50%,石家庄市采样点分别为61.52%和63.55%,表明SOC更易富集于亚微米粒子中.④冬季北京市和石家庄市两个采样点PM_2.5与PM₁中碳质组分均主要来源于生物质燃烧、燃煤和机动车尾气;夏季北京市采样点PM_2.5与PM₁中碳质组分主要来源于机动车尾气,石家庄市采样点PM_2.5与PM₁中碳质组分主要来源于燃煤和机动车尾气.研究显示,北京市和石家庄市两个采样点大气细颗粒物及其碳质组分浓度存在时空分布和污染来源差异.      

保定市2013~2019年秋冬季污染物浓度变化特征

为深入了解保定市空气质量状况,揭示保定市空气污染变化趋势、多尺度变化特征和突变特性,综合利用Morlet小波分析和Mann-Kendall非参数检验方法,对保定市2013~2019年秋冬季PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、CO和O₃-8h 6种常规大气污染物年均浓度和秋冬季污染特征逐日数据进行分析.结果表明：除O₃-8h外保定市其它各污染物年均浓度逐年下降,全年重度污染天数占全年天数的比例从31%下降到6.6%,整体呈好转趋势,但2013~2019年秋冬季重度污染天数占全年重度污染天数的81%~97%,秋冬季污染依然需要重视;小波分析结果显示,保定市秋冬季各污染物浓度存在显著的周期性变化,周期震荡主要在20d准双周、50~90d左右的季节内震荡和90~110d的季节震荡3个时间尺度范围,污染物浓度存在的低频震荡与大气中存在的低频震荡密切相关;历年各污染物污染最严重的月份多集中在12月、1月和2月,主要与污染源排放强度和相对静稳的大气条件有关;各污染物污染序列突变点多集中于10月和3月;2019~2020年秋冬季NO₂呈极显著的下降趋势,且突变点较往年提前1个月,这与疫情期间车辆排放大幅降低有直接关系;SO₂和CO在2013~2014年和2015~2016年秋冬季的突变点时间相近,这可能与冬季居民取暖散煤的不完全燃烧有关,2015年后保定实施了煤改气、煤改电,劣质散煤专项治理等措施后,2种污染物突变点时间存在差异,说明清洁取暖措施对降低SO₂浓度,改善空气质量的效果明显.     

北京市大气细颗粒物污染与来源解析研究

采集北京市2014年冬、春、夏、秋4个季节代表月1、4、7、10月的大气细颗粒物PM_2.5样品,分析研究了PM_2.5质量浓度、化学特征、季节变化和污染成因.同时,采用正交矩阵因子分析法（PMF）对PM_2.5进行了来源解析.结果表明,北京市2014年PM_2.5年均浓度为87.74μg/m³,是国家环境空气质量标准年均浓度限值的2.5倍.轻、重污染期间,PM_2.5浓度较常日分别增加了1.5和3.9倍,其季节变化表现为冬季 >夏季 >秋季 >春季.地壳元素Mg、Al、Fe、Ca、Ti在轻度污染和重度污染期间较常日略有升高,分别是常日浓度的1.1~1.2倍和1.2~1.5倍.污染元素S、Pb、Zn、Cu浓度变化显著,轻度污染和重度污染期间分别是常日浓度的1.3~2.7倍和1.9~5.9倍.S元素是PM_2.5中受人为活动影响较为严重的组分,其相应的SO₄^2-年均浓度为13.43μg/m³,在轻度污染和重度污染期间分别是常日浓度的2.7和5.9倍.硫酸盐的形成主要受O₃浓度、温度、相对湿度等气象要素的协同影响,较高的O₃浓度、较高温度和相对湿度有利于硫酸盐的生成.PM_2.5主要来源于机动车排放、燃煤、地面扬尘和工业排放,其贡献率分别为37.6%、30.7%、16.6%和15.1%.