2014年海口市大气污染物演变特征及典型污染个例分析

主要分析了2014年海口市逐日的空气质量指数(AQI)和6种大气污染物的演变特征,同时,结合卫星遥感和轨迹模式等资料和方法对1次典型污染个例进行诊断.结果表明:海口市2014年的空气质量主要以优和良为主,6 d达到轻度污染级别,1 d达到中度污染(1月5日,AQI值为158).1月污染最为严重,其中,阶段1(1-6日)和阶段3(18-23日)AQI值偏高,阶段2(7-17日)和阶段4(24-31日)偏低.1月东亚地区天气形势演变对海口市AQI值具有动力影响.AQI偏高阶段,地面高压系统位于内蒙古东部,华南低层东北风场有利于污染物向海口市输送;而在AQI偏低阶段,地面高压系统东移出海,低层偏东风场不利于污染物的输送.后向轨迹聚类分析表明,1月海口市比率最大(39%)的气流主要经过大气污染相对严重的广东珠江三角洲(珠三角)地区,有利于污染物的区域传输.污染个例分析表明,海口市污染物浓度变化与气象要素有密切关系,10 m风速较小有助于近地面的污染物在区域内累积,水平风垂直切变偏弱对天气尺度扰动的发展和大气的垂直混合不利.卫星遥感和后向轨迹分析也表明,外源输送与海口市这次大气污染事件有直接关系.     

大气监测数据的概率统计处理

一、引言大气污染物浓度是反映污染物进入大气后可能对环境造成的影响及其程度,也是判断大气污染状况的基本依据。大气质量的优劣是由多因素及其不同强度共同作用的结果。因此,以往用一个值(平均值)或几个值(最大、最小值)来描述大气质量的好坏,是值得讨论的。此外,各种数值对大气质量状况的代表性和可比性亦有待进一步探讨。为了能较真实地反映大气污染状况,本文在上海市某地区大气调查的基础上,利用概率     

北京大气PM2.5中微量元素的浓度变化特征与来源

为了解北京大气细粒子中微量元素的污染水平和来源,在车公庄和清华园进行了连续1年、每周1次的PM2.5采样和全样品分析.微量元素浓度的周变化大,尤以冬季为甚,相邻2周最大相差达1.6倍;但除冬季的平均浓度较高之外,其季节变化并不显著.微量元素的富集因子在春季最低,反映了频繁发生的沙尘天气的影响.Se、Br和Pb的浓度比来自于北京A层土壤中的含量要高出约1000～8000倍,表明它们主要来自于人为污染.其中Se的富集度最高,反映了北京细粒子来自于燃煤污染的特征.Pb的年均浓度(0.31μg@m-3)虽然未超过WHO的年均标准,但与洛杉矶和布里斯班相比处于较高的水平;与Br、Se的比较分析表明,燃煤可能是Pb除机动车排放之外的另一个重要来源.     

基于统计方法学的焦化类污染场地风险筛选决策研究

利用统计方法学估算场地污染物平均浓度能更客观地反映实际污染程度,这对污染场地风险评估和管理决策具有重要意义. 本研究以某焦化场地中典型污染物——萘为例,分别依据英国环境署颁布的《土壤污染浓度与临界浓度比较导则》(Guidance on Comparing Soil Contamination Data with a Critical Concentration)(简称“英国CL:AIRE导则”),以及美国环境保护署颁布的ProUCL技术导则(ProUCL Technical Guide, Statistical Software for Environmental Applications for Data Sets with and Without Nondetect Observations)(简称“美国ProUCL导则”),基于统计方法学对场地土壤萘浓度进行描述性统计分析、数据审查、分布类型判断及真实平均浓度估算,并根据《土壤环境质量 建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 36600—2018)第一类建设用地的筛选值对场地进行了初步风险评估. 结果表明:污染场地0~1 m土壤萘的真实平均浓度小于GB 36600—2018第一类建设用地筛选值,但1~2 m和2~4 m土壤萘的真实平均浓度大于筛选值;在不同土壤深度上,萘的空间分布特征相似,以场地中心为主要污染源,向四周逐级扩散递减,因此需对场地开展详细风险评估. 此外,通过对比英美两国导则可知,美国ProUCL导则更加严格,利用Q-Q图示法和拟合优度检验法判断场地数据的分布类型,并基于数据分布特征计算相应的95%置信上限值估算污染物的真实平均浓度;而英国CL:AIRE导则相对简单,主要基于中心极限定理通过计算双侧置信区间估算污染物浓度,同时利用空间图判断污染物空间布局,有助于评估场地污染状况. 研究显示,基于统计方法估算场地土壤污染平均浓度可降低风险评估结论的不确定性. 建议我国以英国CL:AIRE导则中的统计方法为基础估计污染物真实平均浓度,逐步融入美国ProUCL导则中的统计方法以提高风险决策水平,对实现我国污染场地精细化风险评估具有重要意义.      

珠三角秋季典型气象条件对空气污染过程的影响分析

利用空气质量指数(AQI)、主要大气污染物浓度和气象要素、天气图等数据资料,结合中尺度数值天气预报模式WRF,对2014年10月珠三角地区污染期间的天气形势及气象特征进行了分析.结果表明,WRF模式可以较好地反映珠三角地区主要城市地面和高空气象要素的时空变化,9个城市平均地表的温度、相对湿度和风速的模拟值与观测值的相关系数分别为0.90、0.87和0.78.对2014年10月3次污染过程的分析表明,造成该时段珠三角地区空气污染的天气形势主要是高压底部型和均压场型.静风或小风(2 m·s~(-1))及稳定的大气层结均不利于污染物的扩散,同时由于偏北气流输送周边污染物到珠三角地区,导致污染物浓度不断增加.相对湿度低于65%时,珠三角地区首要污染物以O_3为主;相对湿度高于70%时,PM_(2.5)浓度逐渐增加,成为主要污染物.高温等气象条件会影响光化学反应,加重珠江三角洲的空气污染,表现了该地区大气复合污染的特性.     

基于响应面模型的区域大气污染控制辅助决策工具研发

基于CMAQ模型结果,利用高维克里金插值算法,建立了排放控制因子与污染物环境浓度的响应面模型(RSM),实现了大气污染可控源排放与复合污染水平的实时函数响应.研究结果显示,RSM对PM2.5的预测结果与CMAQ实际模拟结果的误差在容许范围内(最大误差小于0.20μg.m-3,3.89%).基于所建立的RSM,开发了RSM-VAT区域大气污染控制可视化辅助决策工具.使用RSM-VAT对美国8个典型城市的PM2.5污染状况进行了控制情景分析,通过"可视化展示"和"图表分析"二大模块,输出不同控制情景下的环境污染物浓度的实时响应图、可视化展示和数据分析图表等结果.     

北京市大气光化学氧化剂污染研究

根据在北京市开展的光化学氧化剂系列研究,讨论北京市主要光化学氧化剂O₃,H₂O₂和有机过氧化物的污染浓度水平及其污染特征,探讨光化学氧化剂的形成机制及其主要影响因素。结果表明,北京市存在严重的光化学氧化剂污染,中关村大气臭氧(0₃)最大浓度不仅逐年递增,而O₃最大值的出现时间也提前,说明大气光化学活性逐年增强。光化学烟雾的重要产物过氧化氢(H₂O₂)和甲基过氧化氢(MHP)的浓度水平较高,最大浓度分别为3.69和3.26ug/m3。日益严重的大气NO_x污染为光化学氧化剂的生成提供了充足的前体物,北京市的大气污染己逐渐转为机动车尾气污染型,控制北京市光化学氧化剂污染的有效途径是降低NO_x排放。      

中国能源金三角NO2时空格局及其驱动因子

利用臭氧监测仪(OMI)提供的大气污染监测数据,结合产业结构、汽车保有量、国家政策措施等,通过城乡NO₂浓度差异的排放源分析方法提取能源金三角(EGT)地区2005~2019年对流层NO₂垂直柱浓度时空变化特征并探讨影响区域大气NO₂浓度驱动因素.结果表明,EGT煤炭化工源NO₂浓度与第二产业产值增速的相关系数为0.71(P<0.05),说明本文方法所提取的长时序煤炭化工源NO₂浓度能有效地指示产业结构调整和政策措施变化.NO₂浓度从2005~2011年的90.56molc/m²增加至2012~2015年的720.77molc/m²,再下降至2016~2019年的247.36molc/m²,反映EGT经济发展模式经历了从小规模、中污染的点模式逐步发展成大范围、重污染的粗放模式,再到大范围、低污染的精工模式.与京津冀、华中、长三角等地区相比,EGT交通和工业排放对城市源NO₂污染贡献的变化特征进一步反映城镇化水平的发展和产业结构的优化.与OMI相比,高分辨率对流层观测仪(TROPOMI)能在短时序上提供丰富的影像细节信息,且随着观测时长的增加,有望增强长时序大气NO₂污染的精准监测.     

建筑扰动条件下大气流动与扩散的CFD模拟

用FLUENT模式对中性大气、单个建筑的气流扰动情况进行模拟,并以风洞试验数据检验模拟效果;将模拟方法应用于类似城市建筑阵列条件的大气污染扩散问题,并且与现场示踪试验比较. 结果表明:FLUENT对建筑扰动条件的平均风场模拟效果良好,FAC2(模拟值与试验值之比在0.5~2之间的比例)在水平与垂直风速下分别达到77.9%与61.0%;对湍流特征量的模拟偏差稍大,K(湍流动能)虽总体偏小,但FAC2仍达到了54.6%. 选择湍流闭合的标准K-ε(ε为湍流动能耗散率)方案、重整化群K-ε方案和雷诺应力模型方案对结果的影响均不大. 采用FLUENT模拟了类似城市街区建筑阵列条件的大气扩散个例, 模拟结果反映了建筑扰动导致的扩散烟流轴线相对于平均风向的非常规偏移,并且扩散浓度与示踪试验结果相符较好,下风向32与63m处的侧向模拟浓度峰值的相对误差分别为72.5%与36.9%. 相比于高斯模式ISC3,FLUENT对复杂建筑阵列条件的扩散模拟结果更符合实际,如污染物向上风向扩散以及在建筑物周围堆积与绕流的现象. FLUENT扩散模拟还显示:近源处相邻建筑街道峡谷中的最大浓度沿下风向“阶跃”式减小,排放源所在街道峡谷中的最大浓度可比相邻街谷中的高几倍甚至1个数量级以上.      

浙江北部一次爆发式发展重度大气污染的气象特点和成因

基于全国空气质量指数和PM_(2.5)监测、常规气象观测、浙江省6种主要大气污染物和自动气象监测、宁波镇海激光雷达、美国国家环境预报中心GDAS和欧洲中期天气预报中心ERA-interim再分析等多种资料,对2017年12月30日―2018年1月1日浙江北部一次爆发式发展大气污染事件气象特点及成因进行分析,应用HYSPLIT4模式进行粒子后向轨迹分析.结果表明:PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度在浙江省表现出明显的爆发性增长和自西北向东南传输的特征,污染程度自浙北向浙中、浙南逐渐减轻,重度污染时浙北大范围出现2000 m以下的重度霾,污染粒子主要来自上游的安徽和江苏省.大气污染爆发式发展与冷空气有关,1000 m以下边界层内冷空气偏弱,但足以将盛行风改变为西北风,是污染物粒子输送的动力条件,污染粒子集中在该层内,层内没有下沉运动,因此水平风场对污染事件爆发有决定性作用;1000 m以上层次冷平流表现明显,且伴有下沉运动,抑制了边界层粒子的垂直扩散,对污染事件的发展和维持有间接影响.激光雷达的消光系数变化不仅与污染物粒子浓度变化有关,还与气象条件密切相关.污染物粒子质量浓度通量散度的变化对预报粒子浓度的增减有较好的参考作用.     

河南省冬季3次重污染过程的数值模拟及输送特征分析

利用WRF-Chem模式模拟2015年11月27日—12月1日、12月5—14日、12月19—25日河南3次重污染过程,结合空气污染资料和ERA-Interim再分析资料,对比分析了这3次重污染过程的开始、持续和结束及污染物的输送特征.结果表明,静稳天气有利于污染的发展持续,3次重污染过程的结束均是由西路冷空气入侵造成的.第1次重污染过程平均风场上的风速均为小风或静风,从湖北到河南南部风向为偏南风;而第2和第3次重污染过程平均风场分别以偏东和偏北风为主.第2和第3次重污染过程中均存在明显的由北向南的污染物输送过程.3次重污染过程中,河南省本地排放对本省PM_(2.5)浓度的平均贡献率最大,而河南省周边区域对河南PM_(2.5)浓度的平均贡献率在这3次过程中不一样,第1次重污染过程,河南南部主要受偏南风影响,湖北对河南PM_(2.5)浓度的平均贡献率最大,为20.7%;第2和第3次重污染过程主要受偏东风影响,安徽和江苏对河南PM_(2.5)浓度的平均贡献率最大,分别为17.7%和18.5%.3次重污染过程中,安阳的主要污染输送源均不相同,分别来自河北、江苏和安徽、本省.     

武汉地区秋冬季清洁与重污染过程的水溶性离子特征研究

利用武汉地区2014年秋、冬季在线离子色谱分析仪Marga监测所得的大气PM_(2.5)中水溶性离子数据和武汉市环境空气质量自动监测的细颗粒物数据,分析了武汉地区秋、冬季重污染和清洁过程的大气污染特征.结果表明,PM_(2.5)是武汉地区秋、冬季大气污染的首要污染物,无论是在清洁还是重污染过程中,NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+3种成分都是PM_(2.5)的主要无机成分.重污染过程中PM_(2.5)的平均浓度是清洁过程的4.5倍,而3种主要水溶性离子平均浓度增长至清洁过程的5~6倍,且有着显著的相关性,二次生成水溶性离子的污染已成为武汉秋、冬季大气污染的主要因素.Cl-在重污染过程中的浓度及与PM_(2.5)的相关系数显著增大,表明化石燃料燃烧等过程也对重污染的形成产生了较显著的作用,值得关注的是,K~+在重污染过程中的浓度及与PM_(2.5)的相关系数增大也验证了燃烧过程对重污染起到的贡献.硫氧化率和氮氧化率的分析结果表明,重污染过程中的二次转化要多于清洁过程,可能是非均相反应生成了二次污染的硫酸盐和硝酸盐.线性回归分析的方程系数研究表明,NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4可能是清洁和重污染过程中主要的盐类物质.NO_3~-/SO_4~(2-)的平均质量浓度比说明移动源对武汉地区秋、冬季二次污染的形成和发展已经起到越来越大的作用,特别是重污染过程中的影响更大.     

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.     

基于日变化特征的珠江三角洲大气污染空间分布研究

在传统的大气监测网络子站污染物浓度比较的基础上,结合其24h日变化的趋势分析,对珠江三角洲9个城市59个监测点位2013~2015年期间的CO、SO_2、NO_2、O_3、PM_(10)、PM_(2.5)数据进行了分析,以期更深入地揭示珠江三角洲大气污染的空间分布格局和来源特征.结果表明:CO、SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)主要污染区域集中在珠江三角洲西北部和中部地区,主要以广州和佛山两个城市为污染中心,受到本地源排放贡献较大;O_3污染分布较为复杂,四周污染浓度高,中部浓度低,但广州和东莞两地日变化差异显著,受到本地源影响大.分析显示,珠江三角洲大气污染具有显著的区域性特征,推荐广州天湖和珠海唐家分别作为珠江三角洲北部和东南部的区域污染监测点,能够较好地代表来自珠江三角洲北部的污染传输影响和珠江三角洲东南部的平均污染水平.     

京津冀及周边减排对北京市PM2.5浓度下降评估研究

利用第三代区域空气质量模式CMAQ (Community Multiscale Air Quality)及京津冀地区高分辨的污染源排放清单,基于2011年、2012年和2013年秋冬季美国国家环境预报中心全球再分析资料的气象条件分析,选取2012年10月1日至12月30日作为代表性时段,模拟了PM2.5的浓度变化趋势,同时根据《京津冀及周边地区落实大气污染防治行动计划实施细则》和2012年到2017年污染源减排控制目标,进行了减排效果评估分析.结果显示,模式系统能较好捕捉PM2.5浓度的变化趋势,海淀站和上甸子站观测与模拟值的相关系数分别为0.71和0.63.主要污染源和污染物排放量削减30%~40%后,北京市PM2.5浓度发生了明显降低,海淀站、上甸子站和城六区的平均浓度下降率分别为(24.9±2.3)%,(20.2±2.7)%和(24.8±2.1)%.如果严格执行《京津冀及周边地区落实大气污染防治行动计划实施细则》,在气象条件和2012年相似情况下,到2017年,北京市城区PM2.5年均浓度控制在60μg/m3内的防治目标可以实现.     

时空效应下PM2.5的环境库兹涅茨曲线——基于动态空间面板视角

经济发展与环境保护的平衡一直是人们关心的话题,为分析空气质量水平与经济发展程度之间的关系,即环境库兹涅茨曲线,本研究利用2013—2017年中国省级PM_(2.5)污染数据,运用动态空间面板数据模型,从而控制相邻省份的空气质量水平与本地上期污染水平,实证分析中国PM_(2.5)环境库兹涅茨曲线的存在性及空间溢出性.结果表明:①PM_(2.5)的环境库兹涅茨曲线在省级基础上表现为倒U形,即随着初期经济水平的发展,大气污染会不断增加,在经济发展到一定水平后,大气污染开始降低;②东部、中部省份的空气污染表现与全国一致,而西部省份尚无显著趋势,只有第一产业产量与空气污染水平呈负相关;③中国整体的PM_(2.5)污染具有显著的空间溢出性;④对二氧化硫和氮氧化物进行环境库兹涅茨曲线研究,发现全国平均而言还处在大气污染的上升阶段.研究表明,中国各地区处在大气污染发展路径的不同阶段上,而且空气污染的治理模式应采取区域联合分块治理的策略.     

内江市大气细颗粒物化学组成及其消光特征

2012—2013年在内江市环境监测站楼顶采集了PM_(10)和PM_(2.5)样品,并分析了颗粒物中金属无机元素、水溶性离子和碳质组分的质量浓度,以研究颗粒物的污染水平及其消光特性.采样期间,内江市的PM_(10)和PM_(2.5)浓度分别为(116.3±54.7)μg·m~(-3)和(78.6±36.8)μg·m~(-3);颗粒物污染冬季较重,其次为秋季,春季和夏季污染水平相当.内江市PM_(2.5)中以二次无机离子(SNA,42.5%)和有机物(OM,35.0%)污染最为突出,其次为地壳元素(Soil,11.4%)、元素碳(EC,5.2%)和微量元素(Trace,0.3%).高相对湿度和细颗粒物浓度是导致内江灰霾频发的主要原因,10km能见度对应的PM_(2.5)浓度界值为72.2μg·m~(-3).采用IMPROVE模型计算,内江市PM_(2.5)的平均散射系数为(504.6±293.2)Mm-1,吸光系数平均为(41.0±20.6)Mm-1;PM_(2.5)中硫酸盐对消光系数贡献最大,占40.0%;其次为有机物和硝酸盐,贡献率分别是29.2%和15.3%;EC的贡献率为7.3%.PM_(2.5)质量浓度与散射系数呈现出较强的线性关系(r=0.88),通过回归方程得到PM_(2.5)的质量散射效率为4.2 m~2·g~(-1).     

南京北郊不同大气污染程度下气溶胶化学组分特征

为了解不同大气污染程度下大气细颗粒物中水溶性化合物和含碳物质的污染特征,使用瑞士万通850 professional IC型色谱仪和Model 2001热光碳分析仪分别对2015年南京北郊冬季清洁、轻/中度污染和重度污染程度下的水溶性离子、OC(有机碳)和EC(元素碳)进行了分析.结果表明,重度污染中PM_(2.5)日平均浓度为清洁天的4.0倍,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+这3种主要二次离子平均浓度则分别为清洁天的6.4、3.1和3.9倍,且它们均以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在于清洁天和污染天中.两种呈酸性的污染天均主要受流动源影响.OC与EC的最高浓度均出现在重度污染天,分别达到49.8μg·m~(-3)和10.3μg·m~(-3).清洁天中SOC平均浓度最低(4.28μg·m~(-3)),但SOC占OC质量分数却高于另外两种污染天(41.14%).通过碳组分丰度值发现燃煤燃烧和汽油车尾气排放是观测期间内碳质颗粒物的共同主要贡献源.     

北京大气PM2.5中微量元素的浓度变化特征与来源

为了解北京大气细粒子中微量元素的污染水平和来源,在车公庄和清华园进行了连续1年、每周1次的PM_2.5采样和全样品分析.微量元素浓度的周变化大,尤以冬季为甚,相邻2周最大相差达1.6倍;但除冬季的平均浓度较高之外,其季节变化并不显著.微量元素的富集因子在春季最低,反映了频繁发生的沙尘天气的影响.Se、Br和Pb的浓度比来自于北京A层土壤中的含量要高出约1000～8000倍,表明它们主要来自于人为污染.其中Se的富集度最高,反映了北京细粒子来自于燃煤污染的特征.Pb的年均浓度(0.31μg·m^-3)虽然未超过WHO的年均标准,但与洛杉矶和布里斯班相比处于较高的水平;与Br、Se的比较分析表明,燃煤可能是Pb除机动车排放之外的另一个重要来源.     

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.