邯郸市PM2.5中碳组分的污染特征及来源分析

为研究邯郸市PM_2.5中碳组分的污染特征及其来源,于2017年4~12月采集PM_2.5样品,用热光反射法（TOR）分析PM_2.5中有机碳（OC）和元素碳（EC）的质量浓度.结果表明：邯郸市PM_2.5和总碳气溶胶（TCA）质量浓度的年均值分别为（88.87±58.89）μg/m³和（31.45±23.35）μg/m³,PM_2.5质量浓度超标率为50%,TCA/PM_2.5比率的年均值为（38.23%±14.61%）,表明邯郸市碳组分污染严重.冬季PM_2.5中TCA质量浓度均值为（68.06±23.77）μg/m³,TCA/PM_2.5比率的均值为（46.86%±10.07%）,OC（37.09±13.05）μg/m³和EC（8.72±3.78）μg/m³浓度明显高于其它季节,表明冬季碳组分污染较为严重.各季节OC/EC比值均大于2,表明邯郸市全年均受二次有机碳（SOC）的污染;OC、EC及SOC与SO₂、NO₂呈显著正相关,与O₃呈显著负相关,尤其是与NO₂相关关系最强,说明邯郸市碳质气溶胶可能受到机动车尾气排放的影响.对8种碳组分进行主成分分析,发现道路扬尘、燃煤排放和机动车尾气是邯郸市PM_2.5中OC和EC的主要贡献源.     

太原市大气PM2.5季节传输路径和潜在源分析

为了研究太原市大气PM_2.5不同季节的传输路径和污染源区,利用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据,对2017~2018年不同季节太原市逐日48h气流后向轨迹进行聚类分析,同时结合小时污染物质量浓度数据,分析不同季节太原市PM_2.5的潜在源贡献因子（WPSCF）和浓度权重轨迹（WCWT）.结果表明,太原市PM_2.5的质量浓度在季节上呈现冬季（77.56μg/m³） > 秋季（69.89μg/m³） > 春季（63.78μg/m³） > 夏季（45.51μg/m³）的变化趋势.PM_2.5与SO₂、NO₂和CO之间存在明显的同源性和二次转化过程.春、秋和冬季大气传输路径主要以西和西北方向近距离、慢移速的轨迹为主,夏季以南和东方向轨迹为主.PM_2.5潜在源区季节变化明显：夏季主要受太原本地和晋中地区的影响;春、秋和冬季主要受陕西中北部、吕梁、临汾和晋中等地的影响.     

成都市气温与PM2.5和O3交互作用对疾病死亡人数的影响研究

利用成都市2014~2016年逐日呼吸系统疾病和心脑血管疾病死亡资料、同期气象资料和PM_2.5日均浓度和每日臭氧最大8h平均浓度（O₃）资料,采用分布滞后模型以及广义相加模型中的独立效应模型、非参数二元响应模型和温度分层模型探究了成都市气温、PM_2.5和O₃单效应,以及气温与PM_2.5（或O₃）交互作用对当地呼吸和心脑血管疾病死亡人数的影响.单效应分析结果表明,气温与两种疾病死亡人数的累计暴露-反应关系均呈反“J”型分布,最适温度在22.2℃,该温度对应的疾病死亡人数最少;累积滞后1d的PM_2.5（或O₃）对应的健康风险最大,此时,PM_2.5和O₃浓度每升高10μg/m³,呼吸系统疾病死亡风险分别增加0.58%和0.54%,心脑血管疾病死亡风险分别增加0.35%和0.66%.分季节研究结果表明,PM_2.5对两种疾病死亡影响的健康风险冬季最高,而O₃的健康风险在秋季最显著.交互作用的研究结果表明,高温与高浓度的PM_2.5（或O₃）对疾病死亡的影响存在协同放大效应,当气温高于22.2℃时,PM_2.5和O₃浓度每升高10μg/m³,对应的呼吸系统疾病死亡风险分别增加2.30%和1.14%,心脑血管疾病死亡风险分别增加1.09%和1.03%.研究结果提示O₃对人群健康的影响也不容忽视,应该引起足够的重视.     

城市内部尺度PM2.5传输关联方法研究—以北京市为例

基于数据驱动思想,以城市内部环境空气质量监测站点为研究对象,建立了目标站点与周边站点间PM_2.5浓度、风向、风速、欧几里得距离等参数的多元线性关联回归模型,使用梯度下降算法学习得到各参数权重系数,计算得出周边站点对目标站点PM_2.5传输贡献,并评估了模型的可行性.以北京市丰台花园（FT）为目标站点的应用研究结果显示,2016年FT站点PM_2.5浓度为82μg/m³,周边站点大兴（DX）、房山（FS）、亦庄（YZ）、东四环（DS）、古城（GC）和万柳（WL）浓度分别为93,82,80,79,77,71μg/m³;FT站点PM_2.5浓度与上一时刻周边站点WL、GC、DX、YZ的相关性分别为0.634、0.631、0.608和0.601,显示其对FT站点PM_2.5污染传输显著;建立的4个季节关联回归模型RMSE值分别为13.22、11.74、12.51和13.22,PM_2.5模拟浓度与监测浓度变化趋势一致,验证了模型的可行性;WL、DX、YZ、GC分别是对应春、夏、秋、冬4个季节对FT站点PM_2.5污染传输贡献较大的站点,其贡献值分别为1.61%、1.71%、2.20%和8.57%.该模型解析的结果可为北京市未来城市规划、建设提供依据,提出的PM_2.5传输多元线性关联回归方法同样可用来解析其他城市内部尺度PM_2.5传输关联,为挖掘城市内部PM_2.5传输路径、精准溯源提供基础.     

基于小波变换的武汉市PM2.5、PM10与臭氧污染特征

为验证城市空气污染物排放及协同控制后的周期性规律,利用小波变换对武汉市2013～2020年共计2421d的逐日PM_2.5、PM₁₀及臭氧浓度数据进行分析.结果表明:可吸入颗粒物污染情况逐年改善,PM_2.5浓度年均值由80.5μg/m³降至45.3μg/m³,超标比例由44%降至11%;PM₁₀浓度年均值由113.6μg/m³降至72.6μg/m³,超标比例由22%降至2%.臭氧污染未有明显改善,浓度年均值在90～100μg/m³间波动.PM_2.5、PM₁₀与臭氧浓度均表现出明显的周期性,PM_2.5浓度主周期300d、次周期140d左右;PM₁₀浓度主周期300d、次周期125d左右;臭氧浓度主周期300d、次周期143d左右.PM_2.5与PM₁₀的周期与位相均相...     

典型大气环流对天津市大气PM2.5与O3复合污染的影响特征

为探究海陆风环流对沿海城市PM_2.5和O₃污染的影响特征,基于2016～2020年中国环境监测总站的污染物观测数据和同期气象资料以及ERA5气象再分析数据,分析了海陆风环流特征对天津市区域大气污染物PM_2.5和O₃浓度变化的影响.结果表明:2016～2020年天津共有海陆风日411d,6～9月出现最为频繁,12月频率最低.海陆风环流的季节特征差异造成了对PM_2.5和O₃的影响不同,冬季陆风环流会使PM_2.5在沿海区域积累,海风环流对沿海地区PM_2.5污染有稀释作用.夏季海陆风环流会改变沿海地区O₃分布情况,使O₃谷值更低且峰值更高,市区点、郊区点和沿海点O₃峰值浓度分别高于平均峰值4.1,8.9,16.0μg/m³,海陆风对峰值的影响程度随着站点与海岸线距离的增长逐渐减弱.2016～2020年间共有PM_2.5     

九江市城区与庐山背景站点PM2.5和O3的差异特征分析

利用2015—2022年九江市国控站点O₃和PM_2.5逐时浓度数据,研究城区与庐山O₃和PM_2.5的浓度变化和差异特征.结果表明,山区年均O₃浓度显著高于城区(平均偏高41.06μg·m^-3),城区年均PM_2.5浓度普遍高于山区(平均偏高20.99μg·m^-3).2015—2022年城区与山区O₃浓度呈波动上升趋势,而PM_2.5浓度呈下降趋势,?O₃与?PM_2.5总体均呈下降趋势.从月变化看,城区与山区O₃浓度均呈典型的“双峰”型变化趋势,而?O₃呈“单峰”型月变化趋势;城区PM_2.5浓度和?PM_2.5均呈现出“U”型变化趋势,而山区PM_2.5浓度月变化趋势不明显.在季节上,?O₃最高值出现在春季...     

基于AOD数据和GWR模型估算京津冀地区PM2.5浓度

利用MODIS气溶胶光学厚度（AOD）数据针对不同土地覆盖类型的适用性,提出了一种基于土地覆盖类型的AOD融合方法,生成了一种新的3km AOD数据集.在此基础上,通过地理加权回归（GWR）模型估算了京津冀地区2016年PM_2.5浓度,并用交叉验证的方法对模型性能进行评价.结果表明：利用融合后的AOD数据建立的模型可解释PM_2.594.85%的浓度变化,交叉验证R²为0.94,RMSE为9.27μg/m³,MPE为6.72μg/m³,明显优于多元线性回归（MLR）模型;基于GWR模型估算的京津冀地区2016年年均PM_2.5浓度为58.57μg/m³,其中冬季PM_2.5浓度最高,春秋季次之,夏季浓度最低,PM_2.5月均浓度变化范围32.78~140.83μg/m³,8月份浓度最低,12月份浓度最高;空间分布南北差异显著,衡水市PM_2.5污染最为严重,张家口市PM_2.5浓度较低.利用此方法成功弥补了PM_2.5空间缺失,为城市尺度的健康效应和环境流行病学研究提供数据支持.     

全球PM2.5人口暴露风险时空格局

基于PM_2.5遥感数据和人口格网数据,利用污染物人口暴露风险模型、Theil-Sen Media和Mann-Kendall等方法,分析了2000~2016年全球PM_2.5人口暴露风险时空分布特征,并识别出暴露高风险区域.结果表明,PM_2.5遥感数据和人口格网数据可以客观地评价暴露风险程度.全球PM_2.5平均浓度在各大洲差异显著,PM_2.5污染的高值区域主要分布在东亚、南亚和东南亚.PM_2.5质量浓度的多年平均值从高到低分别是亚洲14.7μg/m³、非洲8.1μg/m³、欧洲8.03μg/m³、南美洲5.69μg/m³、北美洲4.41μg/m³和大洋洲1.27μg/m³.2000~2016年,全球PM_2.5人口暴露风险在宏观尺度上呈逐渐减少的趋势,而在区域内则呈现出差异性.空间上,全球PM_2.5人口暴露风险各大洲从高到低依次为亚洲5.94、非洲0.62、欧洲0.45、南美洲0.32、北美洲0.27和大洋洲0.01.时间上,2000~2016年,亚洲和非洲PM_2.5人口暴露风险呈增长趋势,欧洲和北美洲呈减少趋势,大洋洲和南美洲变化幅度较小.     

深圳大气PM2.5化学组成的长期变化特征

为分析深圳市大气细颗粒物（PM_2.5）浓度长期持续下降的原因,进而明确PM_2.5下一步减排潜力和精细化管理方向,本研究基于2019年在深圳市西乡点位采集的PM_2.5样品,分析了西乡PM_2.5的化学组成及季节分布特征.结果表明,2019年西乡点位PM_2.5年均浓度为29.4μg/m³,总体上呈现夏低冬高的季节特征,有机物（OM）和硫酸根（SO₄^2-）仍是主要的组分,分别占总质量的42.3%和17.6%.对2009、2014、2019年典型月份PM_2.5的组分进行对比,PM_2.5全年质量浓度从42.3μg/m³（2009年）下降至24.6μg/m^3.（2019年）,OM、SO₄^2-、硝酸根（NO₃^-）、铵根（NH₄⁺）和元素碳（EC）等都有明显的下降趋势.矿物质元素（Al、Ca）是地面扬尘和建筑尘的标识组分,近年来Al、Ca浓度的增加趋势表明宝安区西乡扬尘的影响在逐渐扩大.2009、2014、2019年OC/EC的值逐渐扩大,说明了一次燃烧源排放的影响逐渐减小,但二次有机物（SOC）的贡献逐渐凸显.通过分析2004、2009、2014、2019年夏、冬季PM_2.5中6种主要组分变化趋势,表明6种主要组分夏冬两季皆有下降趋势,但由于气象因素导致冬季污染物受到区域传输的影响较大,夏季各组分浓度的下降幅度普遍高于冬季.总体来说深圳市PM_2.5浓度持续下降的原因是深圳市对机动车、工业VOC （挥发性有机物）、远洋船舶以及一次燃烧源的管控和减排.     

天津机场区域大气NO2及O3影响因子研究

在紧邻天津机场跑道的点位对机场区域大气常规污染物开展连续监测,应用广义加性模型（GAM）,针对2017年3月1日~2018年2月28日间的NO₂及O₃,识别其影响因子,并确定因子贡献率.选取因子包括环境因子（SO₂、NO、NO₂、O₃、CO、PM_2.5、PM₁₀、前一小时NO₂/O₃浓度）,气象因子（风向、风速、温度、露点温度、修正海压）及航空活动因子（起飞、着陆）.结果显示：机场区域NO₂日均值为17.6~123.6μg/m³,超标天数共计38d,占比约13%;O₃日均值为1.0~276.1μg/m³,超标天数占比26%,污染主要集中在夏季;环境因子是主要影响因子,累积贡献率在56%~89%;航空活动作为区域重要污染源,对大气NO₂、O₃存在一定影响,最高贡献率可达20%;气象因子相对贡献较低.全部GAM的Adj-R²为0.85~0.96,筛选的影响因子能够有效解释区域环境空气污染物浓度的变化.     

臭氧和PM2.5对慢阻肺死亡影响及气温修饰效应

采用广义相加模型评估臭氧和细颗粒物（PM_2.5）暴露对2008~2017年上海浦东居民慢性阻塞性肺疾病（COPD）死亡的超额危险度（ER）和寿命损失年（YLL）的影响.结果表明：臭氧污染集中在4~6月,PM_2.5污染集中在12月、1~2月,10a间臭氧浓度逐年增加,PM_2.5有小幅下降;在最大滞后效应下,臭氧每增加10μg/m³,ER和YLL分别为1.34%（95% CI：0.57%~2.12%）和54.98（95% CI：16.36~106.41）人·a;PM_2.5每增加10μg/m³,两者分别为2.66%（95% CI：1.54%~3.79%）和130.92（95% CI：42.47~274.28）人·a;臭氧对男性和<85岁人群影响显著,PM_2.5对女性和³85岁人群影响显著;暖季时臭氧暴露相关的COPD死亡风险更高,冷季时PM_2.5暴露相关的COPD死亡风险更高.臭氧和PM_2.5致COPD死亡的影响可能因气温水平而异.     

沈阳市PM2.5污染组分特征及其来源解析

为了解沈阳市空气细颗粒物的污染特征及主要来源,于2015年2月、5月、8月和10月在沈阳市采集PM_2.5样品,对PM_2.5质量浓度及其化学组分（无机元素、含碳组分和水溶性离子）进行测定.结果显示,采样期间沈阳市PM_2.5平均质量浓度为69 μg/m³,是《环境空气质量标准》（GB 3095-2012）年均二级标准限值（35 μg/m³）的2.0.水溶性离子在PM_2.5中的含量最高,其次为碳组分、无机元素.富集因子结果表明：沈阳市富集因子值最高的元素来自于燃煤、交通污染、工业排放等污染源.正交矩阵因子分析（PMF）结果表明：PM_2.5结果中燃煤源、二次源、工业源、扬尘源和交通源的贡献比分别为33.4%、27.2%、16.7%、11.5%、11.2%.     

北京市冬季重污染期间PM2.5及其组分演变特征

通过实时在线监测了2018年11月27日~2019年1月15日北京市城区PM_2.5、水溶性无机离子（Na⁺、NH₄⁺、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺、F^-、Cl^-、NO₂^-、NO₃^-、SO₄^2-、PO₄^3-）、碳质组分（有机碳OC、元素碳EC）的质量浓度以及气态污染物浓度和气象要素,收集整理了近20年北京市冬季PM_2.5、主要离子组分以及碳质组分浓度,分析研究了1999~2018年北京市冬季PM_2.5、离子、碳质组分的变化特征,重点探讨了监测期间清洁日与两个典型重污染事件PM_2.5及其组分的演变特征.结果表明：研究期间PM_2.5浓度为53.5μg/m³,达到近20年北京市冬季较低值,且大气主要污染源由煤烟型污染源转变为燃煤型与机动车尾气复合型污染源.监测期间,湿度高、微弱的西南风导致重污染产生,清洁日、污染事件I与污染事件II PM_2.5平均浓度分别为32.5,138.9,146.8μg/m³且不同时段PM_2.5日变化趋势存在差异.各离子浓度变化为：NO₃^- > NH₄⁺ > SO₄^2- > Cl^- > K⁺ > Ca²⁺ > Na⁺ > PO₄^3- > F^- > NO₂^-~Mg²⁺,总水溶性离子浓度为24.6μg/m³占PM_2.5总浓度的46.0%,其中SNA浓度占总离子浓度的83.7%,是离子中最主要的组分.碳质组分浓度达到近二十年北京市冬季最低值,变化为：一次有机碳POC > EC > 二次有机碳SOC,OC与EC相关系数达到0.99,一次燃烧源对污染过程有较大贡献.NH₄⁺在清洁日与污染II中富集,主要以（NH₄）₂SO₄、NH₄NO₃和NH₄Cl形式存在,在污染I中较少,仅以（NH₄）₂SO₄和NH₄NO₃存在.在污染I和II期间,SO₄^2-的形成昼夜均受相对湿度与NH₃影响;NO₃^-的形成白天受O₃与NH₃的影响,夜间受相对湿度和NH₃的影响.     

2016年冬季寿县一次边界层低空急流对污染物扩散的影响

利用安徽寿县地区2016年12月16~17日的观测资料与模拟资料,分析了一次夜间边界层低空急流对PM_2.5扩散的影响.此过程中,急流分布范围广,强度大,最大风速可达10~12m/s,而且风向随高度有明显转向,高低层风向差可达90°.急流发展过程中,急流轴基本位于200m以下,急流的最小风速高度出现在400~800m之间.通过分析可知,对于不同高度,急流对污染物扩散的影响存在明显差异.地面至急流轴范围内,PM_2.5总体减少.急流的出现使湍流混合明显增强,在湍流作用下污染物向上混合,使该层PM_2.5显著减少,净质量通量的峰值可达-103×10^-3μg/(m²·s).急流的水平输送可带来上风方较为清洁气团,同样减少了该层的PM_2.5浓度.但与湍流作用相比其影响较小,净质量通量仅为-2.9×10^-3μg/(m²·s).急流存在时,还会加强向下的垂直风速,在垂直输送作用下,上层污染物向下输送,增加了该层PM_2.5浓度,净质量通量约为11×10^-3μg/(m²·s).急流轴至风向转变高度之间,PM_2.5总体增加.这是由于湍流作用将低层高浓度污染物输送至该层,使PM_2.5浓度增加,净质量通量约为23.9×10^-3μg/(m²·s);水平输送作用使该层PM_2.5浓度略有增加,净质量通量约为2.3×10^-3μg/(m²·s);而垂直输送作用带来了高处较为清洁的气团,减少了PM_2.5浓度,净质量通量约为-6.6×10^-3μg/(m²·s).风向转变高度至LLJ最小风速高度之间,PM_2.5总体增加.湍流作用仍占主导,净质量通量约为17.8×10^-3μg/(m²·s);垂直输送作用稍有贡献,净质量通量约为1.4×10^-3μg/(m²·s);而水平输送起减少作用,净质量通量约为-3.7×10^-3μg/(m²·s).     

沈阳市冬季不同污染程度PM2.5中OC和EC污染特征

于2018年12月~2019年1月对沈阳市PM_2.5进行持续在线浓度监测,使用有机碳/元素碳分析仪对PM_2.5中有机碳（OC）和元素碳（EC）的质量浓度进行分析,研究了不同污染程度下PM_2.5及其碳组分的污染特征和来源.结果表明,沈阳地区冬季碳组分污染较为严重,不同污染程度下的总碳气溶胶（TCA）约占PM_2.5的36.3%~42.8%.中/重度污染天气下PM_2.5、OC和EC的平均质量浓度达到148.6,29.6,6.6μg/m³,是清洁天的3.1~3.3倍.PM_2.5、OC和EC的日变化均表现为早晚高、午后低,任一时刻其浓度均为中/重度污染>轻度污染>清洁天.不同污染程度下的OC/EC值均大于2,其中污染天比值分布在2.1~25.3区间内,表明燃煤和机动车尾气排放是污染天碳质气溶胶的主要来源.二次有机碳（SOC）随污染程度增加表现出升高趋势,清洁天、轻度污染和中/重度污染下其平均浓度依次为2.9,6.5,10.6μg/m³.后向轨迹聚类结果表明,沈阳地区冬季污染天主要受偏北和西北方向气团影响.