泉州市大气PM2.5中水溶性离子季节变化特征及来源解析

为掌握泉州市大气PM_(2.5)中无机水溶性离子的季节变化特征,于2014年3月~2015年1月同步采集了泉州市5个采样点共116个PM_(2.5)样品.用离子色谱法分析了PM_(2.5)中Na~+、NH_4~+、K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)等9种水溶性无机离子.观测期间,总水溶性离子浓度季节变化特征为春季(14.24±6.43)μg·m~(-3)冬季(8.54±7.61)μg·m~(-3)夏季(4.10±2.67)μg·m~(-3)秋季(3.91±2.58)μg·m~(-3);SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+(SNA)是PM_(2.5)中主要的3种离子,占水溶性离子总质量浓度比例分别为春季(90.3±3.3)%、夏季(68.8±11.7)%、秋季(78.9±7.1)%和冬季(74.0±18.4)%,说明春季二次污染较为严重;PM_(2.5)中阴、阳离子电荷平衡分析显示,阴离子相对亏损,大气细颗粒物组分呈弱碱性;春、冬季NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4和NH_4NO_3等形式存在,而夏、秋季则主要以NH_4HSO_4和NH_4NO_3形式存在;PMF源解析结果表明,泉州市大气PM_(2.5)中水溶性离子主要来自海盐、二次源、建筑扬尘、垃圾焚烧源和生物质燃烧源.     

重庆市主城区大气细颗粒物污染特征与来源解析

重庆市主城区大气细颗粒物(PM_(2.5))浓度从1990s的100μg·m~(-3)下降至当前的约70μg·m~(-3),但仍高于环境标准限值.为探讨重庆市主城区PM_(2.5)化学组成与来源特征,于2012—2013年在渝北区大气超级站利用四通道采样仪连续采集了颗粒物样品,分析了其中水溶性离子、碳质组分和无机元素含量.采样期间,重庆市主城区大气PM_(10)和PM_(2.5)的年日均浓度分别为103.9和75.3μg·m~(-3),扩散条件不利的冬季,细颗粒物污染较为严重.受静稳天气影响的1月和2月,受沙尘影响的3月,及二次转化显著的6月是重庆市细颗粒物污染较重的月份.重庆市PM_(2.5)组成以有机物(OM,30.8%)为主,其次为硫酸盐(SO_4~(2-),23.0%)、硝酸盐(NO_3~-,11.7%)、铵盐(NH_4~+,10.9%)、地壳物质(Soil,8.2%)、元素碳(EC,5.2%)、K~+(1.1%)、Cl~-(1.0%)和微量元素(Trace,0.6%).较高的SO_4~(2-)浓度和逐步上升的[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]比值反映了重庆市燃煤污染较重,同时机动车污染比例逐步增加.采用主因子分析/绝对主因子得分法解析了重庆城区细颗粒物5类主要来源是:二次粒子(41.7%)、燃煤(15.6%)、建筑/道路尘(12.4%)、土壤尘(11.0%)和工业尘(10.4%),通过各污染源季节变化及与其他结果对比,该源解析结果能够较可靠反映重庆市细颗粒物的来源信息.     

苏州市PM2.5中水溶性离子的季节变化及来源分析

2015年在苏州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共87套,用重量法分析了PM_(2.5)的质量浓度,离子色谱法分析了颗粒物中F-、Cl-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+),共9种水溶性无机离子.观测期间,苏州市PM_(2.5)的年均质量浓度为(74.26±38.01)μg·m-3,其季节特征为冬季春季秋季夏季;9种水溶性离子的总质量浓度为(43.95±23.60)μg·m~(-3),各离子的浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)F-Mg~(2+);SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者的简称)是最主要的水溶性离子;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者之间具有显著的相关性,它们在PM_(2.5)中主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4的结合方式存在.苏州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源包括工业源、燃烧源、二次过程和建筑土壤尘等.     

达州市城区大气污染物浓度变化特征及影响因素分析

利用达州市城区环境空气自动监测站2015—2017年数据,研究了大气污染物的浓度变化特征和影响因素。结果表明:达州市城区未受到SO_2污染,PM_(10)和PM_(2.5)同比大幅下降,NO_2、CO和O_3-8 h浓度有所上升。污染物在不同季节的差异显著性不同,SO_2、CO、O_3-8 h在不同季节之间均存在显著差异(P<0.05),NO_2浓度在除秋季和冬季外的其他季节之间均存在显著差异,PM_(10)和PM_(2.5)浓度在除春季和秋季外的其他季节之间均存在显著差异。不同污染物的月均浓度变化曲线和不同季节的小时浓度变化曲线,以及不同季节的相关性也具有明显的特征。同时,本研究还建立了PM_(10)和PM_(2.5),NO_2和CO分别在不同季节的预测线性模型,为进一步了解污染物之间的相互关系和预测污染物的浓度发展趋势提供了参考。     

潍坊市环境空气质量现状及变化特征研究

文章分析了潍坊市区大气环境空气质量时空分布特征,监测的污染物为PM_(10)、SO_2、NO_2、PM_(2.5)、O_3、CO共6项。2015～2017年SO_2和NO_2年均浓度基本呈下降趋势,均低于国家二级标准,SO_2/NO_2值呈逐年下降趋势;PM_(10)、PM_(2.5)浓度时间变化规律基本相同,呈现夏季浓度较低、冬季浓度较高;CO年均浓度呈小幅下降趋势;O_3-8 h年均浓度在109～119μg/m~3之间,臭氧的污染不容忽视。从空间分布来看,8个自动监测点位周边情况不同,均能反映其区域环境空气质量状况。     

重庆市都市功能核心区秋季大气污染物时空分布特征

为研究重庆市都市功能核心区大气污染物浓度水平及变化规律,统计分析了2014年9月至2014年11月5个监测站(解放碑、高家花园、杨家坪、新山村和南坪)24 h连续监测PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O_3浓度数据.结果表明,观测期间,大气颗粒物污染严重,5个站点PM2.5日均浓度超标率分别为30.8%、37.4%、38.5%、37.4%和31.9%,5个站点PM10日均浓度超标率分别为23.1%、22.0%、18.7%、19.8%和19.8%;重庆市都市功能核心区细颗粒物(PM_(2.5))污染严重,5个站点PM2.5占PM10比例分别为60.2%、64.6%、64.1%、75.4%和62.8%;PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和CO早晚出现高峰值;SO_2和O_3浓度日变化曲线呈现单峰型,峰值分别出现在中午和午后;降水量、气温和水汽压与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2呈显著负相关;相对湿度与O_3呈显著负相关,气温、水汽压和风速与O_3呈显著正相关;CO与相对湿度呈显著正相关;风向也影响着大气污染物浓度的时空分布,南偏西、南偏东和东北偏北风利于PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO浓度积累,西北风利于PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO扩散;但西北风控制下利于O_3浓度积累.     

石家庄一次持续性霾过程形成原因及气溶胶垂直探空分析

为了研究石家庄冬季霾过程的形成原因及污染物变化特征,对2015年12月17—26日一次持续性霾过程中地面气象要素、天气背景场、PM(PM_(2.5)和PM_(10))、气态污染物(SO_2、CO、NO_2和O_3)、边界层垂直结构和数浓度垂直分布进行了综合观测分析.结果表明,华北上空稀疏的等压线和均压场结构、地面小风、高湿度的气象条件为这次霾污染的发生和持续提供了有利的动力和水汽条件.霾过程中PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3和CO的平均浓度分别为208.1、299.4、75.3、81.9、13.1μg·m~(-3)和4.2 mg·m~(-3),分别是清洁天的5.8、4.5、1.4、2.4、0.5和4.7倍.逆温层的存在阻碍了近地层气溶胶粒子向高层的传输.逆温层上部层边界层内0.3μm和0.3~2.5μm的气溶胶数浓度分别减少了25%~40%和63%~85%.在200 m高度内,0.3、0.3~0.5、0.5~1.0和1.0~2.5μm的气溶胶在霾天的平均数浓度分别为503.0、295.7、103.9和8.9 cm~(-3),分别是清洁天的2.8、17.8、31.9和24.4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。     

聊城冬季一重污染过程PM2.5污染特征及成因分析

北方秋冬季为重污染过程频发季节,为了解聊城市冬季重污染过程中PM_(2.5)及化学组分污染特征,于2016年1月7~11日在聊城市区开展PM_(2.5)样品采集并分析了其中水溶性离子、碳成分及无机金属元素这3种化学组分,并对污染特征及成因进行了分析.结果表明,此次污染过程PM_(2.5)浓度呈现明显的倒V字型,平均浓度为238.3μg·m~(-3),超过国家环境空气质量标准(GB 3095-2012)二级浓度限值2.2倍;NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)为PM_(2.5)的主要水溶性离子成分;随污染加重或减轻,NH_4~+、SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl-和Mg~(2+)浓度呈现增加或降低趋势,而Ca~(2+)变化趋势与之相反.污染鼎盛时,NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)浓度分别为48.96、68.45和80.55μg·m~(-3),达到起始阶段的6.29、7.31和7.84倍;过程期间OC和EC的浓度为20.8~60.2μg·m~(-3)和3.0~7.5μg·m~(-3),OC浓度高于EC且变化幅度明显偏大;过程期间各日无机金属元素浓度和分别为10.2、22.4、16.0、19.6和8.2μg·m~(-3),富集因子(EF)结果显示,各元素EF均小于10,未被富集,表明污染过程中其主要来源于地壳等自然源;PM_(2.5)质量浓度重构结果表明,有机物(OM)、SO_4~(2-)和NO_3~-为PM_(2.5)的主要组分,其次为NH_4~+、地壳物质和其他离子,EC和微量元素含量相对较低.随着PM_(2.5)污染加重,二次无机盐(SO_4~(2-)、NO_3~-及NH_4~+)浓度及所占比例均随之增加,OM浓度随之增加但比例有所下降,而地壳物质浓度及比例均下降,表明二次无机转化是此次污染过程的主要原因,主要受燃煤和机动车排放影响.     

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.     

2016年宁夏回族自治区PM2.5浓度时空分布特征

对2016年宁夏回族自治区大气中PM_2.5浓度的时空分布特征及其与其它空气质量指标和气象参数之间的相关性进行探讨。结果表明,宁夏回族自治区2016年PM_2.5日平均浓度为2.0~217.5 μg/m³;11月、12月、1月、2月PM_2.5月浓度均值（45.97~87.22 μg/m³）相对较高,6~9月的（19.01~38.03 μg/m³）相对较低;春、夏、秋、冬PM_2.5浓度分别为2.00~211.00 μg/m³、6.67~106.67 μg/m³、10.67~166.00 μg/m³和10.50~217.50 μg/m³;0：00~23：00,各城市PM_2.5小时浓度基本上表现出先下降、后上升、再下降、再上升的变化规律,通常上午9：00~10：00浓度值较高,下午15：00~16：00浓度值较低。银川市、石嘴山市、吴忠市、中卫市和固原市2016年PM_2.5日平均浓度 ≤ 75 μg/m³的天数分别为304 d、307 d、313 d、323 d和340 d,年达标率分别为83%、84%、86%、88%和93%。宁夏北部的石嘴山市、银川市的PM_2.5月浓度均值超过了南部的中卫市和固原市,表现出"北高南低"的趋势,其中固原市每月PM_2.5浓度均值均低于其他城市,表现出显著差异。PM_2.5浓度与CO、NO₂、SO₂、PM₁₀浓度、风速、气压、日照和相对湿度均呈显著或极显著正相关关系,与地表温度、气温和降水量呈极显著或显著负相关关系。可见,宁夏回族自治区大气PM_2.5浓度具有明显的时空变化特征,其浓度受气象因子的影响。     

Vertical distributions of COS and CS2 in Beijing City

Vertical distributions of COS and CS2 were measured at a meteorological tower in Beijing City. The mixing ratios of COS and CS2 are in the range of 371--1681 pptv and 246--1222 pptv, respectively. The significant high mixing ratios of the two compounds at ground level and distinct vertical distributions indicated the existence of strong anthropogenic sources of COS and CS2 in Beijing City. Domestic stoves and central heaters are important sources of COS during winter season. Cesspools may play significant role on COS over whole seasons. Chemical productions may be responsible for the observed hiah mixina ratios of CS2 in Beiiina Citv.     

廊坊市秋季环境空气中颗粒物组分昼夜变化特征研究

为研究廊坊市区秋季环境空气中颗粒物浓度及其组分昼夜变化特征,于2015年9月12—21日在廊坊市进行PM_(2.5)和PM_(10)采样,并对采集的样品无机元素、水溶性离子和碳组分(OC和EC)分析.结果表明,夜间PM_(2.5)和PM_(10)浓度比白天高,且下半夜出现大幅上升.PM_(2.5)/PM_(10)比值为0.49~0.62,下半夜最高.碳组分、Ba、Cr、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+等主要富集在PM_(2.5)中,而Ca、Al、Si、Mg~(2+)和Ca~(2+)等主要富集在PM_(10)中.通过昼夜颗粒物组分对比发现,夜间EC、Cu、Zn、Cr、Pb、Cl~-、NO_3~-和NH_4~+等浓度明显上升.同时,下半夜OC/EC比值明显变小,Cl-、NO_3~-和NH_4~+浓度明显增大,同时段CO和NO_2浓度上升,而SO_2浓度变化平缓.以上表明采样期间廊坊夜间可能存在移动源和部分工业污染源排放.     

上海地区对流层低层臭氧及硫酸盐气溶胶时空分布特征研究

基于Aura/OMI卫星资料,分析了上海地区2007—2016年近十年对流层低层O_3浓度(0~3 km)、SO_2柱浓度和硫酸盐气溶胶光学厚度(0~2 km)时空演变特征.结果表明,近十年来上海地区臭氧浓度总体呈现上升的趋势,最低值在2008年,为31.57μg·m~(-3),最高值在2016年,浓度为40.72μg·m~(-3);O_3季节变化明显,夏季高、春秋次之、冬季低.十年来,硫酸盐气溶胶污染先减少后增加,2007年硫酸盐气溶胶(AOD=0.81)污染最为严重,占近十年硫酸盐气溶胶发生频率的16.41%,2010年污染最轻(AOD=0.68),比2007年下降了16.12%,且硫酸盐气溶胶污染频率为7.68%,但在2013年以后,硫酸盐气溶胶污染又出现增长趋势;污染季节特征与O_3相同,这主要是因为夏季阳光充足有利于大气光化学反应的进行,从而使O_3和硫酸盐气溶胶等光化学产物的浓度升高.SO_2浓度在2007—2014年总体呈现下降的变化趋势,且下降趋势明显,最低值(2014年)比最高值(2007年)降低了52.76%,但在2014年后SO_2浓度略有反弹;SO_2污染主要集中在冬季.     

南昌市城市空气PM2.5和PM10时空变异特征及其与景观格局的关系

基于2013—2015年南昌市9个空气环境监测点的连续数据,分析了空气PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度(以下简称浓度)的时空变异规律,并以景观格局指数为定量指标,研究了监测点的两种颗粒物浓度与其周边500 m半径、1000 m半径缓冲区的土地利用状况的关系.结果表明:(1)南昌市3年来PM_(2.5)和PM_(10)浓度逐年显著降低.(2)通过聚类分析,9个监测站依据颗粒物污染可分为4大类,表现出一致的城乡梯度差异.(3)在斑块类型水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度与500、1000 m半径缓冲区的C-PLAND(建筑用地覆盖率)、C-SHDI(建筑用地多样性指数)显著正相关,与1000m缓冲区的F-ED(林地边界密度)显著正相关;与F-PLAND(林地覆盖率)、C-Fi(建筑用地分离度指数)、F-MPS(林地平均斑块面积)显著负相关.在景观水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度在500 m缓冲区与LPI(最大斑块所占景观比例)显著负相关;与1000 m缓冲区的MPS(平均斑块面积)显著负相关.景观格局指数直接反映土地利用状况,它与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性,表现出生态学中典型的"源汇景观"关系.     

重庆市北碚城区气溶胶中水溶性无机离子的质量浓度及其粒径分布

为了研究重庆市北碚区城区气溶胶中水溶性无机离子的浓度和分布特征,于2014年3月~2015年2月利用安德森采样器连续采集大气气溶胶分级样品,并用离子色谱法分析了不同粒径(9.00、5.80、4.70、3.30、2.10、1.10、0.65和0.43μm)中Na~+、NH~_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、F-、Cl-、NO_3~-、SO_4~(2-)这9种水溶性无机离子.结果表明,SO_4~(2-)、NH~_4~+、NO_3~-、Cl-、Na~+、K~+主要分布在细粒子中,Mg~(2+)、Ca~(2+)、F-主要分布在粗粒子中.SNA(SO_4~(2-)、NH~_4~+和NO_3~-三者的简称)呈明显单峰型分布,其峰值均出现在0.65~1.10μm的液滴模态,且在细粒子中主要以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在.SO_4~(2-)的形成主要来自云内过程,部分来自SO_2的氧化.Na~+、Cl-、Mg~(2+)在粗、细粒子中呈双峰型分布;K~+在0.43~1.10μm呈单峰型分布;F-、Ca~(2+)在粗粒子中出现峰值.观测期间,PM2.1和PM9.0中总水溶性离子的年均质量浓度分别为(32.68±15.28)μg·m~(-3)和(48.01±19.66)μg·m~(-3),且浓度具有相似季节变化特征,均表现为冬季春季夏季秋季.大部分离子(Na~+、NH~_4~+、K~+、Cl-、NO_3~-、SO_4~(2-))浓度表现为冬春季偏高,夏秋季偏低;而少数离子(F-、Mg~(2+)、Ca~(2+))浓度在秋季最低,其他季节浓度变化稍有不同.SNA是PM2.1中最主要的水溶性离子;而PM9.0中水溶性离子的主要成分除了SNA外,还包括Ca~(2+).PM2.1和PM9.0中阳离子总浓度明显高于阴离子,且不同离子间均具有一定的相关性.主成分分析结果表明,该地区水溶性离子的主要来源包括机动车尾气的排放源、燃烧源、土壤源和建筑道路扬尘.分析气象因素的影响,发现气温对二次离子的生成有明显关系(P0.05),而相对湿度、风速的影响则不显著(P0.05).     

Pollution characteristics, sources and lung cancer risk of atmospheric polycyclic aromatic hydrocarbons in a new urban district of Nanjing, China

This paper focused on the pollution characteristics,sources and lung cancer risk of atmospheric polycyclic aromatic hydrocarbons(PAHs) in a new urban district of Nanjing,China.Gaseous and aerosol PM_(2.5)(particulate matter with aerodynamic diameter smaller than2.5 urn) samples were collected in spring of 2015.Sixteen PAHs were extracted and analyzed after sampling.Firstly,arithmetic mean concentrations of PAHs and BaP_(eq)(benzo[a]pyrene equivalent) were calculated.The mean concentrations of PAHs were 29.26±14.13,18.14±5.37 and 48.47±16.03 ng/m~3 in gas phase,particle phase and both phases,respectively.The mean concentrations of BaP_(eq) were 0.87±0.51,2.71±2.17 and 4.06±2.31 ng/m~3 in gas phase,particle phase and both phases,respectively.Secondly,diagnostic ratios and principal component analysis were adopted to identify the sources of PAHs and the outcomes were the same:traffic exhaust was the predominant source followed by fuel combustion and industrial process.Finally,incremental lung cancer risk(ILCR) induced by whole year inhalation exposure to PAHs for population groups of different age and gender were estimated based on a Monte Carlo simulation.ILCR values caused by particle phase PAHs were greater than those caused by gas phase PAHs.ILCR values for adults were greater than those for other age groups.ILCR values caused by total(gas + particle) PAHs for diverse groups were all greater than the significant level(10~6),indicating high potential lung cancer risk.Sensitivity analysis results showed that cancer slope factor for BaP inhalation exposure and BaP_(eq) concentration had greater impact than body weight and inhalation rate on the ILCR.     

燃煤电厂湿法脱硫对细颗粒物的脱除特性

应用DGI承重撞击器对四台燃煤机组湿法脱硫前、后细颗粒物进行采集,分析细颗粒物的粒径分布、元素组成以及脱硫系统的脱除效率.结果表明:脱硫前细颗粒物粒径峰值出现在0.20~0.40 μm处,脱硫后峰值出现在0.20~0.30 μm处.经过湿法脱硫系统后ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁)、ρ(PM_0.5)、ρ(PM_0.2)出现不同程度的增长,平均增长率分别为13.28%、19.57%、28.79%、33.51%.分粒径颗粒物中ρ(Si)、ρ(Al)在脱硫前、后均随着颗粒物粒径的减小呈递减趋势,并且脱硫后ρ(Si)、ρ(Al)均有不同程度的降低,ρ(Fe)随颗粒物粒径的减小呈增加趋势,表现出一定的富集特性;湿法脱硫后Ca在PM₁中的质量浓度出现明显的增长,ρ(Ca)由18.86~51.47 μg/m3增至41.87~84.83 μg/m3. Si、Al是PM_2.5中的主要元素,经过湿法脱硫后ρ(Si)、ρ(Al)由59%~72%降至43%~59%;而Ca在PM_2.5中表现出相反的变化趋势,ρ(Ca)由8%~13%升至17%~26%.      

兰州市高分辨率人为源排放清单建立及在WRF-Chem中应用评估

城市尺度高分辨率人为源大气污染物排放清单是城市空气质量预报预警、污染成因分析和减排措施制定的重要基础数据,目前我国西部地区城市尺度的人为源排放清单研究仍然相对薄弱,能对接于空气质量模式的排放清单更为缺乏.本文整合已发表的清单文献,建立了可对接于空气质量模式的2016年兰州市城市尺度的人为源清单模型（HEI-LZ16）,将之应用于WRF-Chem模式,评估HEI-LZ16的准确性和适用性.结果表明：兰州市2016年人为源排放的SO₂、NO_x、CO、NH₃、VOCs、PM₁₀、PM_2.5、BC和OC总量分别为25642、53998、319003、10475、35289、49250、19822、2476和1482 t·a^-1.在模拟时间内,HEI-LZ16相比于MEIC,O₃和PM_2.5的NME值分别减小了140.2%和28.8%,HEI-LZ16更加准确适用.分析了HEI-LZ16情景下模拟的PM_2.5和O₃时空分布,兰州市臭氧MDA8呈现冬春季城区低而郊区高,夏秋季河谷城区西部及其下风向地区高的分布特征,夏秋季高浓度区的分布受偏东风和光化学反应的共同影响,冬季城区O₃浓度受NO_x排放的抑制作用浓度反而降低.PM_2.5浓度的高值区主要集中在黄河河谷盆地,本研究表明沿白银—兰州黄河河谷盆地走向的西侧存在一个污染物传输通道,其对兰州市环境空气质量具有较大的影响.     

基于AOD数据与GWR模型的2016年新疆地区PM2.5和PM10时空分布特征

PM_2.5与PM₁₀的时空分布特征及其相关性是大气颗粒物研究的主要内容,传统方法是基于监测站点数据进行分析,难以揭示PM_2.5与PM₁₀时空分布的区域特征.为此,本文利用地理加权回归模型估算了2016年新疆地区PM_2.5与PM₁₀的月均浓度,在此基础上对区域尺度的PM_2.5与PM₁₀浓度特征进行分析.结果表明：地理加权回归相较最小二乘回归的拟合精度更高,PM_2.5和PM₁₀的决定系数分别为0.93和0.96,且误差较小;PM_2.5和PM₁₀年均浓度分别为70.88 μg·m^-3和194.53 μg·m^-3,说明大气颗粒物污染严重,且空间分布呈西南高、东北低的特征;PM_2.5和PM₁₀季节浓度均为春季最高,夏季最低;PM_2.5月均浓度2月最高,9月最低,PM₁₀月均浓度3月最高,8月最低;PM_2.5与PM₁₀年均浓度的相关系数r为0.95,相关性较高;PM_2.5/PM₁₀冬季最高为51%,其余季节小于50%,说明冬季PM_2.5对大气颗粒物污染贡献率较高,其余季节则以可吸入颗粒物中的粗颗粒贡献为主.