西安地区夏季臭氧的模拟研究

本文利用WRF-CHEM模式对关中地区2015年7月25日至30日的一次O_3污染事件进行了数值模拟。通过与地面观测数据对比发现,WRF-CHEM模式基本上可以合理模拟西安和咸阳城市群O_3和NO_2的质量浓度的时空分布。敏感性试验表明,在臭氧生成的峰值期(12:00—18:00 LT),交通源是城市重要的O_3源,无论在高浓度臭氧条件下还是低浓度臭氧条件下,贡献量都高于15μg?m~(-3),平均贡献量均高于24μg?m~(-3);工业源仅在臭氧峰值生成时期贡献明显;生物源无论在高浓度还是低浓度臭氧的条件下,平均贡献都在16μg?m~(-3)以上;居民源的贡献基本低于10μg?m~(-3);能源生产源有降低O_3质量浓度的作用,但在臭氧生成的峰值时期,能源生产源可以增加O_3质量浓度。随着交通源排放量的增加,O_3的质量浓度逐渐增加,尤其在臭氧的峰值期。在臭氧生成峰值期,当氮氧化物(NOx)减少50%时,除城市中心臭氧浓度略增加,其他地区臭氧质量浓度均在下降;当挥发性有机物(VOCs)减少50%时,城市群内臭氧质量浓度都在下降;当NO_x和VOCs同时减少50%时,臭氧质量浓度都呈现下降趋势,减少量可达20μg?m~(-3)以上。在整个研究区域内,H_2O_2/HNO_3比值均在0.6以上,这表明西安和咸阳城市群属于NO_x控制区。     

典型城市冬季PM_(2.5)水溶性离子污染特征与传输规律研究

选取北京和石家庄两个监测点,于2014年冬季进行了PM_(2.5)样品采集,分析研究了PM_(2.5)及水溶性离子组分污染特征,并应用WRF-CAMx模型对采样时段进行了模拟,分析了观测期间PM_(2.5)和二次离子组分区域传输贡献情况.结果表明,采样期间北京PM_(2.5)质量浓度为(116.6±87.0)μg/m~3.水溶性离子质量浓度为(45.3±40.6)μg/m~3.其中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH4+质量浓度分别为(13.3±13.6)μg/m~3、(14.8±15.1)μg/m~3和(9.1±7.2)μg/m~3;石家庄污染水平高于北京,PM_(2.5)浓度为(267.7±166.7)μg/m~3.总水溶性离子、SO_4~(2-)、NO_3~-和NH4+质量浓度分别(111.8±104.3)μg/m~3、(36.6±36.5)μg/m~3、(28.5±29.3)μg/m~3和(25.5±29.8)μg/m~3.两处采样点SOR与NOR分别为0.12、0.10(北京)和0.11、0.14(石家庄),冬季大气氧化性相对较弱,非均相氧化是主要二次转化原理.数值模拟结果显示,北京、石家庄城区1月PM_(2.5)受区域传输贡献分别为28.1%和28.3%,高浓度时段外来源贡献有所上升.二次离子中两地NO_3~-传输作用均强于SO_4~(2-).     

G20峰会期间杭州及周边地区空气质量的演变与评估

为了研究G20峰会期间杭州市及其周边地区大气质量状况,评估保障措施的实施对空气质量的影响,利用2016年8月24日-2016年9月6日杭州及其周边城市空气质量监测数据,分析其时空分布特征,并与2015年同期数据进行比较.结果显示:(1)2016年8月24日-9月6日即会期保障阶段,杭州市PM_(2.5),PM_(10),SO_2,NO_2,CO和O_3浓度均值为31.52μg/m~3,46.55μg/m~3,8.92μg/m~3,15.22μg/m~3,0.62mg/m~3和113.98μg/m~3.(2)与2015年同期相比,会议保障阶段杭州市PM_(2.5),PM_(10),SO_2,NO_2和CO浓度分别下降了40.16%,37.71%,25.98%,56.30%和30.34%,O_3浓度则上升了19.89%.(3)2016年会期保障阶段,2015年同期和G20峰会举办期间的3个时段,污染物日变化特征相似,除O_3外,其他污染物整体上呈现2015年同期2016年会期保障阶段G20峰会举办期间的特点.(4)空间上而言,会期保障阶段O_3浓度在空间上表现出显著上升,其他污染物浓度同比有明显下降,其中PM_(2.5)和PM_(10)在空间上的差异较小,而SO_2和NO_2在空间上的差异较大.(5)G20峰会期间采取的保障措施确保了杭州市及其周边地区大气质量得到了改善.     

烟花燃放对珠三角地区春节期间空气质量的影响

为研究烟花爆竹燃放对珠三角区域城市空气质量的影响,对2015年春节期间珠三角地区环境空气质量自动监测站的数据进行了分析.结果表明,春节期间珠三角地区PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2和CO_污染最严重的城市均为肇庆市,臭氧污染最严重的为惠州,广州市NO_2污染最严重;与去年同期相比,各地SO_2、NO_2、CO_、PM10和PM_(2.5)的浓度普遍有大幅的降低,但春节期间臭氧浓度有所增加;春节期间烟花燃放行为主要集中在郊区,市区内燃放现象较少;烟花燃放对SO_2、PM10和PM_(2.5)浓度的短期影响极大,造成除夕夜间污染物浓度迅速升高,甚至成倍增加,对CO_、O_3和NO_2没有明显的影响;烟花燃放造成PM_(2.5)/PM_(10)比例迅速下降,在颗粒物浓度达到峰值后,PM_(2.5)/PM_(10)的比例也到达最小值;烟花燃放对各地PM_(2.5)的小时浓度最大贡献值在16~65μg·m~(-3)之间,对各地PM_(10)的小时浓度最大贡献值在28~138μg·m~(-3)之间,对各地SO_2的小时浓度最大贡献值在9~43μg·m~(-3)之间.     

华北典型农区夏季大气污染特征及变化趋势研究

为研究华北典型农区大气污染特征及变化趋势,于2008年和2012-2014年的夏季在山东禹城生态站,对大气中主要污染物(NO_x、O_3、SO_2和PM_(2.5))进行了观测研究。结果表明:观测期间NO_x、O_3、SO_2和PM_(2.5)的平均浓度分别为(31.8±16.8)、(77.6±27.5)、(13.1±14.3)和(84.2±41.7)μg/m~3,O3日8 h滑动平均最大值和PM_(2.5)日均值浓度超过国家二级标准的超标率分别为35%和54%;NO_x、O_3及O_x的浓度总体呈上升趋势;SO_2浓度呈下降趋势;PM_(2.5)浓度呈现波动变化;NO、O_3和SO_2呈现白天单峰型日变化形式,NO_2和PM_(2.5)日变化呈现双峰型。禹城农业区夏季大气污染主要受其偏南城市济南、泰安和聊城方向气流影响,高浓度的O_3污染的同时伴随着高浓度PM_(2.5)污染。     

乌鲁木齐市近地面O_3与前体物及颗粒物相关性分析

利用2016年10月~2018年2月乌鲁木齐市近地面O_3、PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、CO的连续观测资料,主要分析乌鲁木齐市O_3浓度的变化特征与部分前体物质、颗粒物之间的关系。结果表明:(1)2017年月分布:监测期间乌鲁木齐市O_3平均浓度为79.33μg/m~3,O_3浓度较高主要集中在6~9月份,其平均O_3浓度为121.14μg/m~3。O_3季平均浓度整体呈现出夏季春季秋季冬季。(2)时间分布上:O_3小时浓度的日变化分布呈现"单峰型"特点,且日间浓度明显高于夜间。一般在15∶00~16∶00左右达到峰值浓度;空间分布上:对照点浓度城区监测站点,城区外围站点浓度城区监测站点的特征。(3)在O_3与前体物CO、NO_2及与OX之间的关系中,O_3与CO、NO_2均呈显著的负相关关系,相关系数分别为-0.789(P0.01)、-0.871(P0.01),与OX呈显著正相关关系(r=0.985,P0.01)。(4)O_3与大气颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)呈明显的负相关关系,其相关系数分别为-0.754(P0.01)、-0.718(P0.01)。     

2015年春节期间天津烟花爆竹燃放对空气质量的影响

为了解2015年春节期间烟花爆竹燃放对天津市空气质量的影响,在天津市环境监测中心利用在线监测仪器对环境空气中的气态污染物浓度(SO_2、O_3、NO、NO_2等)、颗粒物浓度(PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10)等)、颗粒物水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)进行连续观测.通过烟花爆竹燃放时段和正常时段的对比,分析并探讨烟花爆竹燃放对各污染物排放特征的影响.结果表明,烟花爆竹集中燃放对PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10)和SO_2的影响最为显著,燃放高峰期(初一0:00),其浓度分别为284.00,428.00,714.00,283.14μg/m~3,且燃放期间,其平均值分别比非燃放期增加了2.99、2.54、2.07和3.27倍;烟花爆竹燃放对PM_(2.5)中水溶性离子K~+、Mg~(2+)、Cl~-、SO_4~(2-)、Na~+和NO_2~-影响最大,燃放高峰期,6种离子在PM_(2.5)中比例达35.28%.另外,PM_(2.5)中OC、EC浓度也在燃放高峰期出现明显的峰值(分别为:15.68、2.96μg/m~3),分别为前一小时平均浓度的2.00和1.37倍.     

陕南农村冬季PM_(2.5)主要化学组分特征

通过对陕南农村冬季PM_(2.5)采样分析,获得PM_(2.5)质量浓度及主要化学组分特征。PM_(2.5)平均质量浓度为89.5±42.0μg·m~(-3),超过国家二级标准。观测期间PM_(2.5)中OC、EC浓度平均值分别为16.0±6.9μg·m~(-3)和5.7±3.2μg·m~(-3),OC/EC平均比值为3.0±0.4。主要水溶性离子组分为NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+。粒子数浓度与表面积浓度峰值主要集中在0.5μm以下粒径段。PAHs、BeP和BaP平均质量浓度分别为48.9±10.9 ng·m~(-3)、3.0±0.9 ng·m~(-3)和1.2±0.7 ng·m~(-3),PAHs污染较严重,强致癌物BaP浓度超过国家环境空气质量标准年平均浓度限值。当地农村以石煤为主的能源结构及采用的燃烧方式是导致污染的重要因素。     

嘉兴市不同天气条件下大气污染物和气溶胶化学组分的分布特征

为研究不同天气条件下大气污染物(PM_(2.5)、PM_(1.0)、SO_2、NO_2、O_3和CO)和气溶胶化学组分的污染特征,分别使用SHARP-5030监测仪、热电EMS系统、气溶胶化学成分在线监测仪(ACSM)和宽范围颗粒粒径谱仪(WPS)对嘉兴市2015年5月1~31日PM、污染气体、PM_(1.0)中化学组分和10 nm~10μm气溶胶数浓度进行了观测分析.结果表明,观测期间嘉兴市PM_(2.5)、PM_(1.0)、SO_2、NO_2、O_3和CO的平均浓度分别为52.8和37.2μg·m~(-3)、10.3μg·m~(-3)、38.1μg·m~(-3)、92.1μg·m~(-3)和1.2 mg·m~(-3).PM_(1.0)中OA、SO_2-4、NO-3、NH_4~+和Cl-的平均浓度为2.18、1.24、0.87、0.63和0.08μg·m~(-3).数浓度主要集中在爱根核模态(20~100 nm),浓度为12 411.2 cm~(-3),其次是核模态(10~20 nm),浓度为4 946.6 cm~(-3).不同天气过程中PM和污染气体的浓度分布和日变化特征不同.不同天气条件下PM_(1.0)中化学组分分布不同.雨天和晴天PM_(1.0)中化学组分浓度从大到小顺序均为OASO_2-4NO-3NH_4~+Cl-,新粒子天PM_(1.0)中化学组分浓度的顺序为OANO-3SO_2-4NH_4~+Cl-.新粒子天OA和NO-3分别是晴天的1.61和1.42倍,说明OA和NO-3是影响新粒子生成事件的主要化学成分.不同天气条件下不同模态气溶胶的日变化特征不同.     

西安市主要大气污染物的观测分析研究

该文分析了西安地区的AQI指数以及PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO、O_3、SO_2 6种污染物浓度在2013年7月到2014年4月的每小时观测数据,利用统计方法研究了各污染物不同时间尺度(小时、日、周、月)的浓度变化特征,分析了各个污染物之间的相关系数,对各个污染物之间的相互关系和相互作用进行了探讨。结果表明,PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2、O_3、SO_2的平均浓度和标准差分别为:(92.37±75.59)μg/m~3、(166.79±106.27)μg/m~3、(2.16±2.39)mg/m~3、(51.01±20.84)μg/m~3、(36.85±34.44)μg/m~3、(36.97±30.62)μg/m~3、(39.99±31.27)μg/m~3。PM_(2.5)、PM_(10)以及CO浓度都是在中午12时以及夜间12时左右达到峰值,在下午或傍晚达到低谷;O_3则是白天浓度高,夜间浓度低,清晨达到一天中的极小值;研究还发现,O_3浓度在周末要高于工作日,CO、SO_2却是周末浓度低于工作日浓度;PM_(2.5)和PM_(10)浓度都在冬季达到峰值,在夏季达到低谷,O_3浓度则是在夏季明显高于冬季。O_3与其他所有污染物之间都呈负相关,而其他污染物之间都是正相关。     

长沙市秋季PM2.5中水溶性离子特征及其来源解析

为探究长沙市秋季PM_(2.5)水溶性无机离子组成特征和来源,于2017年9月～11月在长沙城区连续采集大气颗粒物PM_(2.5)样品共85个,并用离子色谱仪分析样品中的9种水溶性无机离子(F~-、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、NH_4~+)。结果表明,长沙市秋季PM_(2.5)质量浓度的平均值为56. 3±39. 6μg/m~3,总水溶性无机离子质量浓度平均值为29. 47±19. 10μg/m~3,占PM_(2.5)的52. 3%,其中NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+是PM_(2.5)中最主要的离子成分。霾天PM_(2.5)平均质量浓度约是清洁天的3倍,NO_3~-、NH_4~+、K~+、Cl~-四种离子的快速增长对霾天PM_(2.5)中离子的贡献最大。由PMF模型解析可知,秋季大气PM_(2.5)主要来源于机动车尾气和燃煤源,而扬尘、生物质燃烧源、工业源和海盐的贡献不到30%。长沙市秋季大气污染呈现机动车尾气等移动源和燃煤等固定源的混合型污染为主。     

广州市PM2.5污染特征及潜在贡献源区分析

基于NCEP/NCAR全球再分析气象资料和2015-2017年PM_(2.5)浓度,利用HYSPLIT模型研究不同气流轨迹对广州PM_(2.5)浓度的影响,以及污染输送路径和潜在源区空间分布特征。结果表明:(1)广州2015-2017年PM_(2.5)平均浓度为36.5μg/m~3,逐月平均PM_(2.5)浓度1月份最高,为49.3μg/m~3,轻度污染及以上时次比例达15.66%,6月份最低,为20.8μg/m~3,无轻度及以上污染时次。(2)PM_(2.5)平均浓度在不同情景类型下的浓度高低顺序依次为:污染日干季清洁日湿季,其中污染日的PM_(2.5)平均浓度是清洁日的近3倍,干季的PM_(2.5)平均浓度是湿季的1.4倍;不同情景类型下的PM_(2.5)浓度日变化特征基本都在白天时段低(16时最低),晚上时段高(21-22时最高),日变化幅度为污染日干季清洁日湿季。(3)在干季,影响广州的气流轨迹路径主要有5类:东北路径、东南路径、西北路径、西南路径及偏西路径,其中第2类东南路径对广州PM_(2.5)平均浓度的贡献最高;而在湿季,影响广州的气流轨迹路径主要有4类:偏南路径、东南路径、偏北路径及西南路径,其中第3类偏北路径对广州PM_(2.5)浓度的贡献最高。(4)基于潜在源贡献因子和浓度权重轨迹分析法分析表明,广州PM_(2.5)浓度潜在源贡献较大的区域主要集中在广州东部的东莞、惠州、深圳、肇庆、中山等周边地区,该研究可为确定广州污染潜在源贡献区以及区域联防联控提供参考。     

中国南北方大气污染物的时空分布特征

利用中国环境监测总站2014年12月-2015年11月171个城市的逐小时大气污染资料,对比分析了南北方大气颗粒物和气体污染物的时空分布特征。结果表明:(1)全国出现PM_(2.5)和PM_(10)污染日的频率分别为17.23%和10.33%,PM_(2.5)、PM_(10)具有较好的线性相关性,PM_(2.5)浓度约占PM_(10)浓度的47%,颗粒物和气体污染物的重污染区主要分布在环渤海地区、长三角地区、西北地区、四川盆地和两湖地区。(2)南北方大气颗粒物和气体污染物浓度具有明显的月季变化,从12月到次年3月和6、11月差距大,其他月份小(O3除外),PM_(2.5)/PM_(10)比值在秋末冬初大,其他季节小。(3)北方PM_(2.5)年均浓度为62.28μg/m3,比南方高12.62μg/m3,北方PM_(10)年均浓度为115.98μg/m3,比南方高36.34μg/m~3,虽然北方颗粒物浓度比南方大,但除2015年11月外,PM_(2.5)/PM_(10)北方都小于南方;北方SO_2、NO_2、CO年均浓度分别为38.16、42.28、1 256.67μg/m~3,比南方高18.43、3.56、315.83μg/m3,南北O3年均浓度相当。(4)从日变化看,污染物平均浓度(O3和SO_2除外)白天低于夜间,下降速率白天大于夜间;南北PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2平均浓度日变化呈"双峰双谷"型,O3呈"单峰单谷"型;日变化曲线还表明,日间和夜间北方PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2平均浓度都高于南方,下降速率也是北方大于南方。     

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。     

城市地区PM_(2.5)周末效应的初步研究

本文利用2014年全国78个城市497个环境监测站的实时观测数据,分析了2014年颗粒物(PM_(2.5)和PM_(10)和污染气体(包括SO_2、NO_2、CO和O_3)的分布特征并初步探讨了城市地区周末与工作日PM_(2.5)浓度的变化规律。2014年78个城市PM_(2.5)年均浓度值为71.9μg·m~(-3),华北地区PM_(2.5)年均浓度值在80~120μg·m~(-3),长三角地区PM_(2.5)的年均值在40~60μg·m~(-3)。污染气体相对于颗粒物更多的受到当地排放的影响。发现典型城市地区如北京、上海、广州、成都和西安等存在周末污染物浓度比工作日低的"PM_(2.5)周末效应",其中北京的周末效应最明显,对北京的周末效应进行初步分析发现周末与工作日机动车排放的变化是导致北京周末效应的主要原因。     

梅州市大气颗粒物中水溶性无机离子组成特征研究

选取梅州市典型污染日(2015年7月8日至29日)进行实际测量,在梅州市环境监控中心站楼顶每天连续采集PM_(10)和PM_(2.5)样品,利用离子色谱仪分析样品中Na+、NH4+、K+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Cl~-、NO_2~-、NO_3~-、SO_4~(2-)离子的质量浓度,结果表明,PM_(10)日均质量浓度为(54±19)μg/m~3,PM_(2.5)日均质量浓度为(35±14)μg/m~3。PM10和PM2.5中水溶性无机离子平均浓度分别为(19.7±4.4)μg/m~3、(10.8±5.0)μg/m3,分别占PM_(10)和PM_(2.5)质量的(42±20)%和(31±9.7)%。其中S0_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+是梅州市PM_(10)和PM_(2.5)中最主要的水溶性无机离子。采样期间SO42-浓度较高的可能原因是煤炭在梅州市的能源结构中占有较高比例。S0_4~(2-)、NO_3~-主要以(NH_4)_2SO_4的形式存在气溶胶体系中。     

华东区域PM2.5变化背景下浙江省人口经济暴露水平评估

利用1998~2012年卫星反演的细颗粒物(PM_(2.5))全球高精度产品数据集,精细化地给出了华东地区PM_(2.5)时空分布与变化特征,并分析了此背景下浙江省PM_(2.5)的人口经济暴露水平.结果表明1998~2012年期间,浙江省区域平均PM_(2.5)浓度整体变化呈现出先增加、后下降的特征,拐点出现在2007~2009年前后,与华东区域大背景的变化趋势一致.1998~2000年华东南部与山东东部的年平均PM_(2.5)浓度基本保持在50μg·m~(-3)以下,其余地区大多在50~75μg·m~(-3)左右,华东地区和浙江省PM_(2.5)浓度超过35μg·m~(-3)的地区分别占到51.8%和21.1%.1998~2009年PM_(2.5)浓度上升趋势非常明显,华东地区的平均变化趋势为2.58μg·(m~3·a)~(-1),浙江省的上升趋势较华东区域慢,为1.43μg·(m~3·a)~(-1).2007~2009年PM_(2.5)浓度达到最大,华东和浙江省超过35μg·m~(-3)的地区分别占到82.1%和65.9%.此后PM_(2.5)浓度呈现出下降的变化趋势,华东地区和浙江省的平均变化趋势分别为-1.75μg·(m~3·a)~(-1)和-1.58μg·(m~3·a)~(-1),PM_(2.5)浓度超过35μg·m~(-3)的地区比例均有所下降,说明政府颁布的一系列节能减排方针政策可能对华东地区的空气质量改善起到了一定的成效.2010年浙江地区PM_(2.5)暴露水平超过35μg·m~(-3)的人口比例和GDP比例分别为74.0%和70.8%,其中38.1%的人口生活的环境和38.9%的GDP产生的环境PM_(2.5)浓度年平均值在50μg·m~(-3)以上.     

2015年春节期间天津烟花爆竹燃放对空气质量的影响

为了解2015年春节期间烟花爆竹燃放对天津市空气质量的影响,在天津市环境监测中心利用在线监测仪器对环境空气中的气态污染物浓度(SO_2、O_3、NO、NO_2等)、颗粒物浓度(PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10)等)、颗粒物水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)进行连续观测.通过烟花爆竹燃放时段和正常时段的对比,分析并探讨烟花爆竹燃放对各污染物排放特征的影响.结果表明,烟花爆竹集中燃放对PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10)和SO_2的影响最为显著,燃放高峰期(初一0:00),其浓度分别为284.00,428.00,714.00,283.14μg/m~3,且燃放期间,其平均值分别比非燃放期增加了2.99、2.54、2.07和3.27倍;烟花爆竹燃放对PM_(2.5)中水溶性离子K~+、Mg~(2+)、Cl~-、SO_4~(2-)、Na~+和NO_2~-影响最大,燃放高峰期,6种离子在PM_(2.5)中比例达35.28%.另外,PM_(2.5)中OC、EC浓度也在燃放高峰期出现明显的峰值(分别为:15.68、2.96μg/m~3),分别为前一小时平均浓度的2.00和1.37倍.     

重庆市主城区PM2.5时空分布特征

利用2014年6月1日至2015年5月31日重庆市主城区17个国控空气质量监测站24 h自动连续采样的PM_(2.5)浓度数据,探讨了重庆市主城区PM_(2.5)时空分布特征.结果表明:1重庆市主城区PM_(2.5)季节浓度由高到低依次为冬季(100.2μg·m~(-3))、秋季(66.1μg·m~(-3))、春季(45.9μg·m~(-3))和夏季(33.4μg·m~(-3))(P0.05).2重庆市主城区PM_(2.5)月均浓度变化呈单峰单谷型,1月PM_(2.5)月均浓度最高(P0.05),达到120.8μg·m-3.3逐日变化,国控17个空气质量监测站PM_(2.5)日均浓度曲线都呈现出尖峰和深谷交替变化的锯齿状.4重庆市主城区16个国控监测点(除缙云山对照点)PM_(2.5)浓度日变化在全年、春季、秋季和冬季都呈现明显的双峰双谷型.5PM_(2.5)与SO_2、NO_2和CO都呈显著正相关(P0.01),表明SO_2、NO_2和CO的二次转化对PM_(2.5)浓度具有显著影响.     

南京市典型交通源冬季PM_(2.5)污染特征分析

为研究南京市典型交通源冬季PM_(2.5)的污染特性,于2016年1月9日到2月4日在南京市四平路采集了大气中PM_(2.5)样品,分析了样品中的重金属元素、水溶性离子、有机碳和元素碳的浓度。结果表明,采样期间南京市大气PM_(2.5)中日平均质量浓度为85.3μg/m~3。重金属元素锌(Zn)的浓度最高,其次是铅(Pb)和锰(Mn)的元素浓度,平均浓度分别为104.72 ng/m~3、60.88 ng/m~3,再者是钡(Ba)和铜(Cu)的元素浓度,平均浓度分别为30.23 ng/m~3、45.26 ng/m~3。样品中水溶性离子的平均质量浓度水平为:NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Cl~-K~+Na~+Mg~(2+)Ca~(2+),其中NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+的质量浓度均在10μg/m~3以上,是水溶性离子的主要组分,分别占总离子浓度的37.18%、29.34%、17.42%。