2014年10月北京市一次空气重污染过程分析

采用轨迹模拟与观测资料相结合的方式,对北京市2014年10月6—12日1次典型空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行分析。结果表明:京津冀区域稳定的气象条件是形成重污染的主要原因,重污染过程中大气层结稳定,平均逆温强度每100 m为3.42℃,平均风速为1.56 m/s,平均湿度为83.13%;重污染过程中10月8—11日污染最重,北京ρ(PM_(2.5))日均值平均为264μg/m~3,且京津冀约20×104km~2国土面积处于重度污染水平;模拟结果显示污染最重的8—11日区域输送对北京PM_(2.5)贡献率在61%~69%;区域输送对北京PM2.5浓度起着更为重要的作用。     

冬季山谷风和海陆风对京津冀地区大气污染分布的影响

为了弄清冬季山谷风、海陆风对京津冀地区大气污染时空分布的影响,利用2016年12月地面加密自动气象站逐时观测数据和中国环境监测总站发布的逐时PM2.5浓度数据,计算平均风矢量场和平均PM2.5浓度场,分析山谷风、海陆风变化规律及其对PM2.5浓度分布的影响,得出:在山谷风日,中午至下午谷风将位于河北太行山东部地区的污染物向北输送。傍晚以后,在北京西部、北部,以及河北太行山山前出现的山风与偏南风构成“人字形”辐合线,辐合线的汇聚作用使北京地区、廊坊,以及保定、石家庄、邢台等地大气污染加重。在海陆风日,下午-前半夜,河北中东部沿海地区出现东南向海风,深入内陆到达天津东南部地区,海风前缘区域大气污染加重;通过对大气所铁塔0~325m风向风速与PM2.5浓度时间变化关系分析,以及利用Cressman法插值得到的地面风向风速和PM2.5浓度二维格点场,分析北京地区重霾污染过程中近地层山谷风和海陆风对大气污染形成的影响,得出:中午至下午,谷风将大气污染物向北京输送。傍晚以后,大气污染物在山风与偏南风形成的辐合线附近汇聚,在北京地区及以南地区形成PM2.5高污染区。凌晨至早晨北京被山风控制,大气污染物被吹离北京、滞留在北京以南至天津西北地区。冬季,山谷风的输送和汇聚作用使大气污染物以日为周期不断循环和累积,对北京地区至北京以南地区、河北太行山东部地区的大气重污染形成起重要作用。     

2014年春季山东省PM2.5跨界输送研究

利用CAMx模式模拟了2014年春季(3~5月)山东省ρ(PM2.5)浓度空间分布、输送、沉降特征并建立了各市PM2.5跨界输送矩阵.结果表明,山东省ρ(PM2.5)分布呈现明显的空间差异特征,鲁西地区浓度较高,半岛地区浓度较低;垂直方向上ρ(PM2.5)主要集中在2 000 m以下.全省ρ(PM2.5)水平输送通量平均达110μg·(m2·s)-1,全省总沉降量为23.05×104t.全省近地面ρ(PM2.5)外来输送贡献率为21.08%±3.83%,各市外来输送贡献率平均为40.45%±5.96%;随着高度的升高,京津冀、背景及边界等条件对山东省ρ(PM2.5)的贡献率明显上升,分别上升了7.56%、6.18%.     

空气重污染应急措施对北京市PM2.5的削减效果评估

利用嵌套网格空气质量模式系统(NAQPMS)模拟了2013年1月10~14日一次典型的大气严重污染过程,并利用同期气象和污染物浓度的小时观测数据验证了NAQPMS的模拟结果.敏感性试验结果表明,在重污染期间,当仅实施《北京市空气重污染应急预案(试行)》一级预警中机动车单双号限行措施时,可削减北京PM2.5小时平均浓度4%~10%;当仅实施工业限产减排30%的措施时,可削减北京PM2.5小时平均浓度1%~6%;当同时实施机动车单双号限行和工业限产减排30%的措施时,可削减北京平均PM2.5小时平均浓度6%~12%,并且PM2.5小时浓度与削减率的变化趋势呈反相关,即该措施对污染较轻时段PM2.5浓度削减率高于污染峰值时段;若京津冀地区两市一省同时实施机动车单双号限行和工业限产减排30%的措施时,可削减重污染期间北京小时平均PM2.5浓度20%~35%,且污染严重的区域和时段削减效果更加显著,空气质量可提升一个等级.研究结果表明,当北京发生重污染时,仅靠北京本地限排限产并不能有效减轻PM2.5浓度,若要有效控制北京重污染,应根据污染物区域输送特征,京津冀地区实施大气污染联防联控.     

云南宣威燃煤室内可吸入颗粒物质量浓度变化特征

应用中流量采样器TSP-PM10-PM2.5对我国肺癌高发区宣威地区6个乡村19家农户进行采样,运用滤膜称重法来分析不同燃料类型室内及相应室外的大气颗粒物质量浓度特征.结果显示,各村庄室内、室外PM10质量浓度比值(I/O)变化范围为1.74~2.87,说明室内PM10污染主要由室内污染源引起;做饭时段室内PM10污染比其他时段严重,尽管烟囱可以将大量的污染物排出室外,但室内颗粒物的质量浓度依然较高.室内PM10质量浓度依燃料类型从高到低依次为块煤用户>型煤用户>燃柴用户>用电用户,室内PM2.5质量浓度依燃料类型从高到低表现为块煤用户>燃柴用户>用电用户;块煤、型煤用户的室内PM10的质量浓度平均值(442.49μg/m3、399.14μg/m3)超过国家室内空气质量标准日均值150μg/m3,污染严重;燃柴和用电用户室内PM10的质量浓度平均值(145.50μg/m3、119.91μg/m3)低于国家室内空气质量标准日均值150μg/m3,污染较轻.块煤用户PM2.5质量浓度日均值(132.58μg/m3)超过2012年2月29日环境保护部发布的环境空气质量标准二级标准75μg/m3,而燃柴和用电户PM2.5的质量浓度(55.24μg/m3、65.02μg/m3)均低于环境空气质量标准二级标准75μg/m3,说明块煤用户室内细颗粒污染较重,用电和燃柴用户室内细颗粒物污染相对较轻.     

北京市空气重污染天气类型分析及预报方法简介

利用2013年北京市PM2.5监测数据及气象资料,系统分析了北京市重污染日逐月分布及其对应的地面天气类型、气象要素特征。数据显示2013年北京市重污染日累计有58 d,占到全年天数的15.9%;北京市重污染日地面天气形势场可分为高压类、低压类、均压类3种类型,各占38%、41%、21%,重污染日PM2.524 h平均浓度为218μg/m3,均压类PM2.524 h平均浓度233.12μg/m3,高压类PM2.524 h平均浓度215.06μg/m3,低压类PM2.524 h平均浓度212.61μg/m3;重污染日地面气象要素主要表现为小风(1.69 m/s),湿度较大(68.6%),变压小(-2.86~0.85 h Pa),逆温(1.59~4.17℃/100 m);数值预报模式与统计模式相结合是北京市重污染日空气质量预警预报的方法体系。     

北京地区秋季雾霾天PM2.5污染与气溶胶光学特征分析

利用北京城区和郊区2011年9月1日～12月7日PM2.5质量浓度、气溶胶散射系数(σsca)和黑碳浓度观测资料,研究了雾霾天气条件下北京地区PM2.5污染与气溶胶光学参数的变化特征,并讨论了气象条件的作用.结果表明,北京地区PM2.5污染和气溶胶光学特性受雾霾天气的影响非常明显.PM2.5浓度、σsca和气溶胶吸收系数(σabs)在雾霾期均明显高于非雾霾期,雾霾期日均PM2.5浓度在城区和郊区分别达到97.6μg·m-3和64.4μg·m-3,为非雾霾期日均浓度的3.3和4.8倍.城区高PM2.5浓度造成雾霾类天气出现频率明显高于郊区.轻雾天城区PM2.5浓度、σsca和σabs明显高于郊区,区域输送的影响相对较弱,轻雾和霾天城郊差异较小,区域性特征明显,而雾天σsca城郊非常接近且在各雾霾类天气中相对最高,气溶胶散射能力最强,区域性特征较为明显.气象条件的不同造成各雾霾过程PM2.5浓度、σsca和σabs的空间分布、PM2.5污染及气溶胶消光强度上呈现不同的特点.边界层以上偏南风将南部地区污染物向北京输送,在整层下沉气流作用下使得边界层内污染物浓度增加,加之边界层高度持续稳定在600 m左右,边界层内风速很低,污染物水平、垂直扩散均很弱,造成局地污染物的累积,形成了PM2.5污染和气溶胶消光强度最强的一次雾霾过程.     

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。     

北京大气气溶胶中有机碳及可萃取有机卤素污染物

研究了2002年5月～2003年4月北京城区大气中PM2.5和PM10中有机碳(OC)及可萃取有机卤素污染物(EOX)的浓度.结果表明,PM10和PM2.5的年均值分别为172.8μg/m3和110.9μg/m3,分别是美国年均值标准(PM10, 50μg/m3; PM2.5, 15μg/m3)的3.5倍和7.4倍,说明污染相当严重;PM2.5与PM10中OC的月均浓度分别为9.1～33.9μg/m3和13.1～46.2μg/m3,冬季大气中OC的浓度最高,夏季最低; PM2.5中OC和EOX的百分含量高于PM10,细粒子更易于富集有机污染物; PM2.5和PM10中EOX的含量顺序为EOCl>> EOBr(EOI),约有73%～88%和69%～91%的EOX为EOCl,大气中的有机卤素污染物主要为有机氯污染物;PM2.5中OC与EOX的含量变化趋势一致,细颗粒物中OC对EOX的含量起到了控制作用,PM10中OC对EOX的含量影响有限.     

太原市采暖季PM_(2.5)的污染特征分析

收集了采暖季太原市环境监测中心站公布的PM2.5和其它污染物(PM10、SO2、NO2、CO和O3)逐时监测数据,分析了PM2.5的月、日及小时浓度分布特征和变化规律,结果表明:太原市采暖季PM2.5的小时浓度范围为9~364μg/m3,日浓度范围为19~208μg/m3,PM2.5最大日均值出现在2014年1月份,PM2.5小时浓度日变化规律呈单峰双谷趋势,PM2.5与PM10比值在0.30~0.77之间,二者相关性显著,相关系数为0.925。     

北京地区大气细颗粒物的个体暴露水平

于2012年12月至2013年4月采用LD6S型微电脑激光粉尘仪在北京地区采取单人逐日跟踪的方式记录了多名个体对大气细颗粒物(PM2.5)的暴露水平,同时收集研究对象的时间-活动日志,计算日平均暴露水平,再进行多人多日合并处理.并于研究时段内同步记录北京市环境保护监测中心发布的空气质量监测数据.结果表明,研究期间北京地区冬季与春季PM2.5的平均浓度分别为127,69μg/m3.个体日均暴露水平中值为54μg/m3,与大气质量浓度的平均比值为0.60.个体室内暴露分量均值达到总暴露量的80%,室外与交通各占约10%.不同人群及季节的暴露水平之间未表现出显著差异.当大气环境质量浓度高于国家空气质量二级标准浓度限值时,室内住宅、办公室和餐厅,室外公交车、街道微环境中的PM2.5质量浓度与大气环境质量浓度存在显著的相关关系.     

北京夏末秋初不同天气形势对大气污染物浓度的影响

根据2007~2008年地面、850hPa和500hPa天气图,结合主要气象要素将夏末秋初(8月和9月)影响北京地区的主要天气系统分为高污染的积累天气型(包括槽前无降水、槽后脊前、脊、副高4种基本型)和清洁的清除天气型(包括槽或槽前有降水、槽后有降水或偏北风2种基本型).北京地区4站2007年在积累天气型控制时NOx、O3(日小时均值最大值)、PM2.5和PM10浓度分别为38.1×10-9(体积分数),115.2×10-9(体积分数),90.6μg/m3,212.5μg/m3,清除天气型控制时4种污染物浓度分别为36.3×10-9(体积分数),68.9×10-9(体积分数),39.3μg/m3,125.4μg/m3;2008年施行北京奥运空气质量保障措施期间,上述4种污染物在积累天气型控制时分别为19.3×10-9(体积分数),87.1×10-9(体积分数),66.3μg/m3,99.6μg/m3,清除天气型控制时分别为19.0×10-9(体积分数),62.5×10-9(体积分数),41.0μg/m3,65.2μg/m3;尽管施行了源减排措施,积累天气型控制时北京地区污染物浓度仍相对较高,因此需关注此天气形势下污染物的变化.     

京津冀典型城市一次重污染过程特征及边界层结构变化对其影响

为探究典型重污染过程的污染特征与大气边界层结构演变规律,基于PM_2.5采样数据、气象观测数据及WRF-Chem模式,以北京市和石家庄市2016年12月27日—2017年1月10日一次重污染过程为研究对象,对气象要素、PM_2.5化学组分、天气背景场、边界层结构演变特征,以及大气边界层结构变化对ρ(PM_2.5)及其主要化学组分的影响进行分析.结果表明:①研究期间,北京市和石家庄市ρ(PM_2.5)分别为(165.63±110.89)(247.67±95.22)μg/m3,石家庄市污染程度高于北京市;高空纬向环流和地面弱高压控制的天气背景场,低于1.75 m/s的风速以及超过75%的相对湿度是造成北京市与石家庄市重污染的不利气象条件.②重污染时段北京市与石家庄市SNA(SO₄2-、NO₃-、NH₄+三者的统称)与碳质组分(OC、EC)占比之和超过76%,是PM_2.5中的两大主要组分;重污染时段ρ(SNA)占比明显上升,北京市与石家庄市ρ(SNA)占比由非重污染时段的42.23%、45.93%分别升至重污染时段的58.87%、59.62%;北京市与石家庄市ρ(OC)/ρ(EC)分别为5.13、3.51,表明在重污染时段两城市存在明显的二次有机气溶胶污染.③WRF-Chem模式模拟结果表明,PM_2.5污染严重时北京市与石家庄市在300~500 m处均出现明显的逆温,垂直风场主要表现为低层偏南风顺时针向上切变为偏西风,切变高度在400~1 000 m,逆温层结与明显垂直风切变的边界层特征共同抑制了污染物的湍流与扩散.④北京市与石家庄市重污染时段的PBLH(Planetary Boundary Layer Height,大气边界层高度)日均值与非重污染时段相比分别下降了202、128 m,PBLH每下降100 m,北京市与石家庄市ρ(PM_2.5)分别上升18.81、29.85 μg/m3,PBLH下降是导致两城市ρ(PM_2.5)快速上升的重要因素.北京市与石家庄市的PBLH与PM_2.5组分质量浓度之间的相关性不同,北京市PBLH与ρ(SNA)的相关性高于与碳质组分质量浓度的相关性,石家庄市PBLH与ρ(EC)相关性最高,表明此次重污染过程中北京市PM_2.5污染特征以二次形成为主,而石家庄市以一次排放为主.研究显示,北京市与石家庄市此次重污染过程与大气边界层结构变化密切相关.      

北京市2009年8月大气颗粒物污染特征

为研究2008年8月北京奥运会1a之后北京市大气颗粒物的污染特征,于2009年8月对北京市大气颗粒物PM10、PM2.5样品进行采集,测量其质量浓度并对其中的水溶性离子组分进行分析.研究发现2009年8月北京市大气颗粒物PM10、PM2.5质量浓度日均值分别为176.9μg/m3和102.5μg/m3.PM10质量浓度比2008年观测值上升了180%,比2007年降低了10%; PM2.5质量浓度比2008年观测值上升了126%,比2007年上升了31%.水溶性离子是大气颗粒物的重要组分,分别占PM10和PM2.5质量浓度的43%和61%.对比发现,污染天气条件下PM2.5/PM10和NO3-/SO42-比值升高,移动源是北京地区主要的污染物来源.风向风速和降水等天气条件对颗粒物质量浓度有很大影响,其中0.5~1.0m/s的东南风条件下大气颗粒物污染最为严重.     

天津秋冬季PM2.5碳组分化学特征与来源分析

为研究天津大气PM2.5中有机碳和元素碳的特征,于2009年9月4日到2010年2月25日在天津3个监测点位采集PM2.5样品,分析了PM2.5颗粒中元素碳和有机碳的含量特征、与气象条件的相互关系、以及碳组分的来源.结果表明3个监测点位PM2.5的平均质量浓度为123.85μg/m3;TC的平均浓度为18.76μg/m3,其中OC的平均浓度为14.48μg/m3,EC的平均浓度为4.27μg/m3,日均OC和EC浓度分别占PM2.5的11.7%和3.5%.秋季SOC的估算值为5.1μg/m3, 占OC的40.7%、PM2.5的4.3%;冬季SOC的估算值为6.5μg/m3, 占OC的35.7%,PM2.5的4.9%.观测期间EC与温度呈比较好的负相关关系; OC、EC、TC的浓度与风速有较好的负相关性.48h后推气流轨迹结果显示局地盘旋的气流(L)和来自天津北方或西北方区域气流(N/NW)有较高的碳组分浓度;天津大气PM2.5中碳组分受包括生物质燃烧、汽车排放、燃煤和道路扬尘混合来源影响.     

污染源减排时刻和减排比例对北京市PM_(2.5)浓度的影响

利用Model-3/CMAQ及京津冀地区高分辨率排放源清单,选取文献[19]中污染峰值当天启动50%污染源削减方案的同时,进一步设置了3种污染源控制方案(峰值当天启动75%源削减;峰值日前1d、2d开始启动25%源削减),比较了峰值日前启动适量减排与峰值日当天启动大幅度减排的效果差异.结果表明:污染峰值当天启动50%、75%减排时,北京市PM2.5浓度下降率分布不均匀,高值区集中于PM2.5浓度高值区,减排后PM2.5浓度分布较减排前均匀.提前1~2d启动25%源削减时,峰值日北京市PM2.5浓度整体下降.城、郊PM2.5下降率均表现为当天减排50%小于提前1d开始减排25%;当天启动减排提高到75%时,城区PM2.5下降率大于提前2d启动25%减排,郊区表现为峰值前2d启动25%削减优于当天减排75%.将峰值前1d、2d启动25%减排分别与当天启动50%、75%减排时北京市峰值日PM2.5浓度下降率相减,北京市绝大部分区域下降率差值为正;峰值前1d、2d启动25%减排分别比峰值日启动50%、75%减排时北京市平均PM2.5多下降4.7μg/m3(6%)、2.9μg/m3(4%).综上所述,在污染峰值来临之前采取适量减排较污染当天才启动大幅度减排更有利于北京市整体空气质量达标.     

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。     

北京PM2.5背景值定值方法及其变化特征研究

通过气团识别方式,确定了较强气团判别指标,定量评估了较强气团对北京上甸子区域大气本底站PM2.5浓度影响.结果显示,偏北风过程中PM2.5的背景值介于10.3~13.5μg/m3,平均值为(11.7±1.3)μg/m3;偏南风过程中PM2.5的背景值介于60.2~92.6μg/m3,平均值为(76.2±12.8)μg/m3.偏北风过程中,PM2.5背景值变化趋势不明显;偏南风过程中,PM2.5背景浓度呈线性下降趋势,下降速率为5.5μg/(m3×a).2009~2012年期间,区域本底站观测到的PM2.5年均值变化不大,这与北京地区的局地产生的二次PM2.5逐步增大有关,在一定程度上抵消了区域背景值下降的影响.当出现系统性偏南风时,北京以南区域输送对北京当地PM2.5浓度增加的平均贡献接近60%,但是自2009年开始逐步下降,截止2012年该贡献降低到44%.