沧州市大气污染特征观测研究

利用沧州2009年7月～2011年7月的NOx(NOx=NO+NO2)、O3、SO2以及PM10的观测数据,分析了沧州市大气污染物的日变化、月平均变化、年变化以及季节平均变化特征.结果表明,NOx、PM10日变化为双峰型,O3为单峰.SO2日变化也呈现为双峰型,但是其变化幅度较平缓.NO、NO2、NOx、SO2有较相同的季节变化趋势.NO、NO2、NOx、SO2及PM10冬季值最大,分别为(30.0±18.9)μg·m-3、(50.5±19.8)μg·m-3、(80.5±38.7)μg·m-3、(62.1±34.7)μg·m-3、(201.6±98.5)μg·m-3.臭氧夏季浓度最高,其月均值为(88.0±22.3)μg·m-3.NO、NO2、NOx、O3、SO2及PM10年均值分别为(18.9±14.5)μg·m-3、(37.6±13.0)μg·m-3、(56.5±27.5)μg·m-3、(49.9±16.3)μg·m-3、(31.6±19.5)μg·m-3、(156.7±79.1)μg·m-3.秋冬季污染物主要为NOx(NOx=NO+NO2)、SO2以及PM10,夏季污染物主要为O3.     

唐山夏秋季大气质量观测与分析

为了研究唐山市大气污染状况和其在奥运期间对北京及周边地区的影响,于2007年、2008年夏秋季节,使用全自动在线观测仪器对唐山市大气质量进行连续观测研究.结果表明,唐山大气细粒子PM2.5夏季平均浓度为105.1μg.m-3±46.5μg.m-3,秋季为108.1μg.m-3±61.8μg.m-3;O3小时浓度最大值夏季平均为153.9μg.m-3±50.9μg.m-3,秋季为114.6μg.m-3±56.5μg.m-3;NO2的夏、秋季节平均浓度分别为39.2μg.m-3±10.0μg.m-3与42.7μg.m-3±11.6μg.m-3;SO2夏、秋季节平均浓度分别为44.8μg.m-3±31.1μg.m-3、52.2μg.m-3±25.2μg.m-3;大气氧化性Ox(O3+NO2)夏季平均为111.9μg.m-3±27.0μg.m-3,秋季为87.2μg.m-3±27.8μg.m-3.唐山市大气细粒子污染严重,是京津冀地区细粒子的主要源之一;SO2、NO2浓度比周边地区高,但并未超过国家二级标准,NO2主要源于汽车尾气排放,长期变化小;O3浓度相对周边地区较低,但当地O3前体物(NOx)相对高排放对区域内臭氧生成的影响尚不清楚.北京奥运期间,受减排措施影响唐山大气污染物浓度均有不同程度的下降,其中SO2、PM2.5下降最为显著.奥运减排措施可以作为改善唐山大气质量的有效手段.     

北京东灵山地区主要大气污染物浓度变化特征

2009年8月～2011年6月在北京东灵山森林站连续观测了SO2、NOx、O3和PM2.5的浓度,利用观测数据分析了大气污染物的月变化、季节变化和统计日变化特征,结合气流轨迹探讨了传输对污染物的影响.结果表明,观测期间NO、NO2、NOx、O3、SO2和PM2.5浓度的平均值分别为(2.0±1.6)、(13.2±7.2)、(15.3±8.2)、(61.0±19.6)、(3.6±3.6)、(35.6±32.0)μg.m-3,均低于北京城区的观测值.NOx浓度秋季最高,夏季最低,分别为(17.0±8.0)μg.m-3和(13.8±4.1)μg.m-3.O3浓度春、夏季高于秋、冬季,最高值出现在6月份.SO2冬季浓度最高,夏季浓度最低,冬季与夏季的比值约为2.7.PM2.5夏季的浓度要远高于其他3个季节,达到56.4μg.m-3.NOx、O3和SO2浓度日变化显著,其中NOx日变化为双峰型,O3和SO2日变化为单峰型,PM2.5日变化幅度较小.     

河北张家口市大气污染观测研究

冀北重镇张家口,全年干旱少雨风沙大,自然生态环境极其脆弱,但近年来工业发展极为迅速.为了解张家口市大气污染物浓度水平及季节变化,2009年12月1日～2010年11月30日,利用自动在线仪器对张家口市区大气典型污染物NOx、SO2、O3和PM10进行了连续观测研究.结果表明,张家口市首要污染物为可吸入颗粒物(PM10),年均质量浓度达(137±105)μg.m-3.NO、NO2、SO2和O3年均质量浓度分别为:(8±13)、(30±15)、(19±26)和(54±35)μg.m-3.NOx和SO2质量浓度冬季最高,分别达(51±35)μg.m-3和(42±29)μg.m-3;夏季最低,分别为(28±8)μg.m-3和(4±3)μg.m-3.O3质量浓度夏季最高,达(92±40)μg.m-3,最高小时均值可达271μg.m-3;冬季最低,为(34±20)μg.m-3.PM10质量浓度春季最高,达(144±131)μg.m-3;冬季最低,为(130±129)μg.m-3,但季节变化不明显.依照国家二级标准PM10日均值超标率为28%.季节统计日变化显示NOx和PM10为早晚双峰型,SO2为午间单峰型,O3为午后单峰型.张家口市区大气污染日变化受到交通源显著影响,气态污染物冬季受取暖燃煤显著影响.夏季东南气流对张家口O3有输送作用,自西北的沙尘及局地扬尘(浮尘)对张家口PM10影响显著,并对华北平原区域造成一定影响.     

夏季广州城区细颗粒物PM_(2.5)和PM_(1.0)中水溶性无机离子特征

于2008年7月1～31日在广州城区每天采集PM2.5和PM1.0样品.利用离子色谱分析了样品中Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、NO3-和SO24-等9种离子组分质量浓度,并同步收集气象因子、大气散射系数、大气能见度以及SO2、NO2、O3气体污染物质量浓度等数据.结果表明,PM2.5和PM1.0中水溶性无机离子总浓度分别为(25.5±10.9)μg·m-3和(22.7±10.5)μg·m-3,分别占PM2.5和PM1.0质量浓度的(47.9±4.3)%和(49.3±4.3)%.SO42-占PM2.5和PM1.0中质量浓度百分比最高,分别为(25.8±4.0)%和(27.5±4.5)%.较高的温度和O3浓度有利于SO24-的生成,较高相对湿度有利于NO3-的生成.PM2.5和PM1.0中亲水性较强的SO42-、NH4+和NO3-对散射系数和能见度影响较大.     

重庆市北碚城区大气污染物浓度变化特征观测研究

为了研究重庆市北碚区大气污染物浓度变化特征及其污染状况,采用全自动在线监测仪器对重庆市北碚城区大气污染物进行连续在线监测,分析了2012年1月~2013年2月的大气污染物观测数据.结果表明,除SO2以外,其它污染物均有超出国家新环境空气质量标准(GB 3095-2012)的情况出现,其中细粒子污染最严重.大气污染物浓度具有明显的季节变化,2012年春夏秋冬季各污染物平均浓度:O3为(36.1±19.2)、(48.8±32.6)、(29.8±28.6)、(18.2±15.8)μg·m-3,Ox为(77.6±20.6)、(91.3±37.6)、(77.5±30.6)、(69.4±18.2)μg·m-3,表现为夏高冬低;NO为(11.8±9.4)、(8.2±4.9)、(20.7±17.1)、(30.4±25.1)μg·m-3,NO2为(42.3±13.1)、(40.5±9.9)、(47.2±14.1)、(51.2±15.9)μg·m-3,NOx为(54.1±20.8)、(48.7±12.6)、(67.9±25.5)、(81.6±37.9)μg·m-3,均表现为冬高夏低;SO2为(50.5±23.3)、(26.3±16.7)、(38.8±18.4)、(53.7±23.4)μg·m-3,表现为冬春高而夏秋低;而PM2.5则为(61.4±28.5)、(68.1±32.5)、(61.9±27.1)、(89.6±44.2)μg·m-3,表现出冬季高而其它季节比较平稳的特征.O3、Ox、NO、NOx以及SO2浓度均为单峰型的日变化形式,其中O3和Ox的日变化峰值出现在午后16:00,而NO、NOx及SO2的日最大值则出现在08:00~11:00;NO2和PM2.5的日变化模态呈双峰型,有早晚两个峰值.O3和Ox在夏季日变化振幅最大,而其它污染物则冬季日变化振幅最大.将工作日与周末各污染物浓度的日变化相比,成对t检验分析表明,NO并无明显差异(P=0.14),但N2O工作日显著高于周末(P=0.03),而O3则为工作日极显著低于周末(P<0.001).相关分析表明,O3浓度与气温和风速呈显著或极显著正相关,与相对湿度呈极显著负相关,而NOx则与以上各气象要素的关系正好相反;PM2.5与气温和风速呈负相关,与相对湿度呈正相关;SO2与各气象要素的关系在不同的季节表现不同.除此之外,风向也是影响大气污染物浓度的一个重要因素.     

北京奥运时段河北香河大气污染观测研究

为监测评估周边地区大气污染对北京的可能影响,2008年6～9月北京奥运时段,在北京东南方向河北香河开展了大气污染物SO2、NOx、O3、PM2.5和PM10的连续在线观测,结合地面气象资料和HYSPLIT轨迹模式探讨了污染物的来源与传输过程.结果表明,香河地区大气污染较为严重,上述污染物观测期间日均最高值(日均值±标准差)分别达到84.4(13.4±15.2)、43.3(15.9±9.1)、230(82±38)、184(76±42)和248(113±52)μg.m-3,特别在奥运会开幕前后的7月20日～8月12日之间出现了2次持续污染过程,导致O3和PM10分别超过国家二级标准46 h(超标率9%)和11 d(46%),PM2.5则超过美国EPA标准18 d(75%).奥运时段8～9月的大气污染物日均值较6～7月日均值有明显降低:SO2从27.7μg.m-3下降到5.8μg.m-3;NOx从18.6μg.m-3下降到13.2μg.m-3;O3从96μg.m-3下降到80μg.m-3;PM2.5从90μg.m-3下降到60μg.m-3;PM10从127μg.m-3下降到106μg.m-3.NOx、PM2.5和PM10统计(月为单位)日变化为双峰型,峰值分别出现在07:00和20:00左右;臭氧呈单峰型,峰值出现在14:00～16:00之间.香河地区大气污染受局地排放和外源输送共同影响,持续的偏南气流易造成污染物积累,而偏北气流有利于污染物扩散,降水可明显清除大气中的污染物质.通过计算7月20日～8月12日香河和北京奥运村PM2.5小时平均浓度之间的超前相关系数,发现香河超前北京6～10 h时相关性较大(0.57r0.65,p=0.01),最大相关系数出现在超前8 h,表明上述时间段内香河实时观测数据对北京大气PM2.5污染超标事件可能具有预警作用.     

2008~2011年夏季京津冀区域背景大气污染变化分析

2008～2011年夏季京津冀区域大气背景兴隆站大气污染观测结果表明,4 a夏季NOx的平均浓度分别为(9.1±5.1)、(5.9±2.6)、(12.2±4.6)、(14.1±5.0)μg·m-3,O3日小时最大浓度平均分别为(163.3±42.7)、(175.2±48.8)、(199.6±52.6)、(207.2±62.1)μg·m-3,PM2.5的平均浓度分别为(59.8±44.6)、(44.4±28.0)、(58.1±34.2)、(52.5±36.7)μg·m-3;其中,2010年污染物上升的幅度最大,NOx、O3、PM2.5平均浓度比2009年分别上升了106%、14%、31%.2010年京津冀地区机动车保有量的激增以及工业的快速发展,使得京津冀地区背景大气污染物浓度显著上升.区域大气氧化性同样显著升高,2010年Ox比2009年上升了20%,达到(155.3±40.2)μg·m-3,区域高浓度臭氧与高浓度细粒子大气复合污染正在进一步加剧.     

成都冬季PM_(2.5)化学组分污染特征及来源解析

2017年1月1~20日在成都地区分昼夜对PM2.5进行连续膜样品采集,并在实验室测定了其主要化学组分(水溶性离子和碳质组分)的质量浓度。观测期间,PM2.5的平均质量浓度为(127.1±59.9)μg·m-3;总水溶性离子的质量浓度为(56.5±25.7)μg·m-3,其中SO42-、NO3-和NH4+是最主要的离子,质量浓度分别为(13.6±5.5)、(21.4±12.0)和(13.3±5.7)μg·m-3,一共占到了水溶性离子的85.6%;有机碳(OC)和元素碳(EC)的平均质量浓度分别为34.0μg·m-3和6.1μg·m-3,分别占PM2.5质量浓度的26.8%和4.8%。昼夜污染对比显示,PM2.5白天和夜晚质量浓度分别为(120.4±56.4)μg·m-3和(133.8±64.0)μg·m-3,夜间污染更为严重。SO42-、NO3-和NH4+白天浓度高于夜间,这与白天光照促进了二次离子的形成有关;而Cl-、K+、OC和EC浓度夜间明显升高,可能是受夜间煤和生物质燃烧排放增加的影响。通过对近年来成都冬季PM2.5化学组分的研究进行文献总结和比较后发现,SO42-浓度显著降低,从2010年的50.6μg·m-3降低到2017年的13.6μg·m-3;而NO3-浓度变化不大,维持在20μg·m-3左右。PM2.5中离子酸碱平衡分析表明,成都冬季PM2.5由于NH4+的相对过盛而呈现出碱性,与以往呈偏酸性结果存在差异。对成都冬季NO3-/SO42-的比值进行计算,NO3-/SO42-平均值为1.57,表明移动源对PM2.5污染影响更大。OC与EC的相关性表明,白天和夜间OC与EC的相关系数分别为0.82和0.90(P0.01),OC与EC来源具有一致性。SOC估算结果显示,白天和夜间SOC浓度分别为8.5μg·m-3和11.9μg·m-3,占到OC的28.1%和31.8%。K+/EC平均值为0.31,并且K+与OC之间相关系数为0.87(P0.01),说明生物质燃烧对成都冬季碳质气溶胶有一定影响。主成份分析表明,成都冬季PM2.5主要来源于燃烧源(燃煤、生物质燃烧等)、二次无机污染源以及土壤和扬尘源,其贡献率分别为32.8%、34.5%和21.5%。     

青岛大气中HNO3、HNO2、NH3及PM2.5中氮组分的浓度特征和气-粒平衡关系

研究PM2.5中NO-3、NO-2、NH+4及其气态前体物HNO3、HNO2、NH3的浓度特征和气-粒平衡关系,对深入认识PM2.5的来源及控制因素具有重要意义.因此,本文利用2012年6—7月在青岛采集的denuder和PM2.5大气样品,分析了其中气态和颗粒态氮组分的浓度.结果发现,青岛大气中HNO3、HNO2和NH3浓度分别为(0.80±0.79)μg·m-3、(0.49±0.59)μg·m-3和(4.71±4.03)μg·m-3,PM2.5中NO-3、NO-2和NH+4的浓度分别为(7.50±9.00)μg·m-3、(0.07±0.02)μg·m-3和(8.23±5.57)μg·m-3.HNO3气体浓度的昼夜变化具有统计意义上的显著差异,白天平均为1.16μg·m-3,高于夜晚的0.44μg·m-3,但其他氮组分无显著昼夜差异.观测期间,青岛大气为富氨环境,PM2.5中NH+4主要以(NH4)2SO4的形式存在,NO-3生成主要受HNO3的限制.利用ISORROPIA II热力学平衡模型探讨了青岛PM2.5中氮组分的控制因子,通过敏感性实验发现,颗粒态NO-3和NH+4分别对总HNO3(TN)和总H2SO4(TS)的变化响应敏感,而对总NH3(TA)的变化响应不敏感,这暗示了减少大气中TN和TS而不是TA对降低青岛PM2.5浓度更有效.     

初冬一次冷锋输送过程对中国东部霾天气的影响

利用常规地面气象资料、NCEP/NCAR再分析资料以及全国PM_2.5浓度数据,并结合后向轨迹、空气污染输送指数和传输通量分析,针对2019年12月10~11日一次冷锋输送造成我国中东部地区出现的大范围霾天气过程进行了分析.结果表明：（1）霾期间高空500hPa以经向环流为主,伴随着高空低压槽引导地面冷锋向东南方向移动,污染物浓度大值区也依次由华北地区移至黄淮、江淮地区.（2）冷锋过境前,华北至长江三角洲区域PM_2.5浓度均有明显增涨;北京以偏南方向的污染物输入为主,济南以西北和偏东方向输入为主,南京则主要是偏北和偏西方向的输入.（3）冷锋过境时,冷空气迅速将北京站的污染物清除;而济南站则受高压底部偏东风回流的影响,PM_2.5浓度维持在50μg/m³左右;冷锋推进至南京站时西北风已较小,对污染物的清除作用不明显.以江苏省为例,整个过程中,江苏本地污染物贡献占25.8%,江苏以外的污染物贡献占74.2%,以输送为主.（4）冷锋过境后,3站的边界层结构也略有不同,北京站的逆温层迅速被打破;济南站由于受海上暖湿平流影响,近地面由等温层变成逆温层;而南京站的近地面则由逆温层变为等温层.本研究揭示了在冷锋南下过程中,上游污染物对下游地区的影响,以及南北方站点表现出不同的污染物变化和清除特征.     

北京市东北城区冬季大气细粒子与相关气体污染特征

利用VAPS通用型大气污染物采样仪与DX-600型离子色谱仪于2008年11月及2009年1月进行了北京市东北城区大气细粒子(PM2.5) 可溶性离子组分和相关气体组分的同时监测与分析.结果表明,在采样期间,北京PM2.5质量浓度随时间呈“3峰”的变化,在“3个峰段”期,随采样时间的推进,PM2.5质量浓度增高;与北京市以往监测结果相比,北京市PM2.5中几种主要水溶性无机离子的污染水平呈现下降的趋势;PM2.5呈弱酸性,对大气环境酸化和酸性湿沉降的形成具有一定的促进作用;PM2.5中NH4+主要以硫酸盐、硝酸盐及氯盐的形式存在;PM2.5中SO42-、NO3-的质量浓度变化趋势分别与环境空气中SO2、NO2的质量浓度变化趋势相似,PM2.5中SO42-和NO3-分别主要由SO2、NO2转化而来,且NO2二次转化率低于SO2的二次转化率.     

晋东南地区冬季PM2.5污染输送路径分析

利用2017~2019年晋城市和长治市冬季PM_2.5逐时浓度资料、地面风场数据等,结合HYSPLIT轨迹模型和中尺度数值模式WRFV4.2分析了晋东南地区冬季PM_2.5污染的特征和传输特点.结果表明,晋城市冬季PM_2.5污染程度高于长治市.受地形影响,晋城市地面盛行偏南风、偏北风和西北风,污染方向主要为偏南风和偏北风;长治市近地面盛行偏南风,该风向污染频率最高.影响晋城市和长治市污染的潜在源区主要分布在偏西、东北和东南方向,偏西气流来自陕西省中部,东北气流来自河北省西南部,东南气流来自河南省中东部.污染经过晋东南地区主要影响山西省中南部和北京南部.通过数值模拟流场,结合潜在源区和影响区域的分析结果,在均压场或高压后部的天气形势下,晋东南地区污染输送路径包括来自东北方向（河北省西南部一带）的气流,沿长治市东北部的滏口陉向晋东南地区输送污染物及沿太行山东麓向南在晋豫交界处的太行陉发生转折向晋东南地区输送污染物;来自东南方向（河南北部及东部）的气流输送和来自偏西方向（陕西中南部）的气流输送.污染物经过晋东南地区向北输送至山西省中南部,部分经过山西省中东部的井陉输送至北京南部.     

基于XGBoost算法的WRF-Chem模式优化模拟

采用人工智能算法XGBoost结合大气化学模式WRF-Chem,利用北京地区大气污染物的模拟结果及站点监测数据,构建XGBoost统计预报算法模型,并对两种大气污染物（PM_2.5和O₃）进行优化模拟,同时分析其特征贡献要素.结果表明,该统计预报模型能够很好地优化大气化学模式模拟的大气污染物浓度,降低模拟误差,对于北京地区站点模拟浓度优化呈现出城区>近郊>远郊的优化特点,且算法模型对O₃浓度优化程度更高,优化后相关系数提高达128%.此外,通过特征要素的贡献量分析表明,CO是影响O₃优化的重要特征变量,城郊区特征贡献得分均高达1000以上,Q2（近地面2m比湿）是影响PM_2.5优化的重要气象特征变量,城郊区特征贡献得分分别为950和824.     

基于全国城市PM2.5达标约束的大气环境容量模拟

基于第3代空气质量模型WRF-CAMx 和全国大气污染物排放清单,开发了以环境质量为约束的大气环境容量迭代算法,并以我国333个地级城市PM2.5年均浓度达到环境空气质量标准(GB3095-2012)为目标,模拟计算了全国31个省市区SO2、NOx、一次PM2.5及NH3的最大允许排放量.分析结果表明,以城市PM2.5年均浓度达标为约束,全国SO2、NOx、一次PM2.5和NH3的环境容量分别为1363.26×104,1258.48×104,619.04×104,627.71×104t.2010年全国实际SO2、NOx、一次PM2.5和NH3排放量分别超过环境容量的66%、81%、96%、52%.空气污染较严重的河南、河北、天津、安徽、山东及北京6省市4项污染物排放量均超过环境容量1倍以上,环境容量严重超载区域与PM2.5高污染地区具有显著的空间一致性.     

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.     

北京大气铅污染的变化规律研究

分析了1985~2009年北京大气铅污染变化过程.结果表明:北京市区大气铅浓度存在准10a的变化周期,20世纪80年代中期以来,车公庄站大气铅浓度每10a左右出现一个下降-上升过程;古城与车公庄变化规律较为一致,但受首钢局地源排放影响明显,20世纪90年代,铅浓度上升过程中升幅较大,而下降过程迟缓.受区域污染排放总量增加影响,20多年来北京大气铅的背景浓度以升高为主,与市区差距在逐渐缩小.20世纪80年代后期,大气污染的集中整治使北京大气铅浓度明显降低,但在1990年亚运会之后出现了反弹.20世纪90年代后期,汽油无铅化进程极大地缓解了大气铅污染的加重趋势,但2000~2009年前期,其环境效益很快为煤炭燃烧和建筑源贡献的快速增加所抵消,大气铅浓度经过短暂降低后再次回升.与2007年相比,2008年奥运期间北京大气铅浓度明显降低,但其在重金属中的比重却有所升高.奥运会后大气铅浓度维持在较低水平,可能源于控制措施的持续作用及区域产业结构调整.     

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PM_(2.5)浓度数据,计算平均风矢量场和平均PM_(2.5)浓度场,分析山谷风、海陆风变化规律及其对PM_(2.5)浓度分布的影响.结果表明,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,下午至前半夜,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;通过对中国科学院大气物理研究所铁塔0～325 m风向风速与PM_(2.5)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PM_(2.5)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: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PM_(2.5)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.     

北京市区春夏PM2.5和PM10浓度变化特征研究

通过对北京市2012年3月～6月PM2.5和PM10实时数据的整理和分析,结果表明,北京市区大气中细颗粒物PM2.5和可吸入颗粒物PM10浓度日变化趋势基本相同,PM2.5和PM10存在显著或极显著的正相关关系;3月～6月,PM2.5浓度随季节变化逐渐升高,PM10的浓度随季节变化先升高后减小;3月～6月PM2.5与PM10日平均浓度分别为62.77μg/m3和133.88μg/m3,分别为国家二级标准的83.69%和89.25%。     

北京市PM2.5水溶性有机物污染特征

用离子色谱技术对北京市2001~2002年大气PM2.5中7种水溶性有机物(WSOC)(甲酸、乙酸、甲磺酸、乙二酸、丙二酸、丁二酸、戊二酸)及12种无机离子(F-、Cl-、NO2-、NO3-、SO32-、SO42-、PO43-、Na 、NH4 、K 、Mg2 、Ca2 )的污染水平进行了同步测定.结果表明,SO42-、NO3-及NH4 为PM2.5中主要的水溶性物种,分别占PM2.5质量的10.6%、7.4%和5.7%;7种WSOC的浓度为0.011~0.118靏/m3,占PM2.5质量浓度的0.01%~0.1%,其中浓度最高的为乙二酸,其次为乙酸、丙二酸、丁二酸等;对PM2.5各化学组分浓度的季节变化特征的分析表明,PM2.5及OC的高浓度污染均出现在冬季采暖期,而WSOC则出现在夏季;对乙二酸与其他各组分进行相关性分析表明,乙二酸与SO42-、K 、NH4 、NO3-有较强的线性相关性(r=0.83,0.57,0.49,0.33),而与Cl-、Na 、Mg2 、Ca2 、EC、OC相关性较差(r=0.24, 0.22,0.12,0.05,0.13,0.10).由乙二酸季节变化特征及与其他物种相关性等特征初步推断,北京市PM2.5二元羧酸的主要来源为光化学反应而形成的二次污染物,而非来源于机动车、海盐或土壤的一次排放.