2019～2022年成都市春节期间烟花爆竹燃放对空气质量影响分析

基于空气质量和PM_2.5组分站观测数据,分析成都市2019～2022年春节期间烟花爆竹燃放对污染物浓度、 PM_2.5组分和二次转化的影响.结果表明,烟花爆竹燃放对SO₂、 PM_2.5和PM₁₀浓度影响显著,2019～2022年集中燃放期内小时浓度平均值分别增加6.7、 105.0和117.4μg·m^-3,升幅分别为135%、 236%和203%,集中燃放对其浓度的贡献率分别为10.0%～34.0%、28.1%～31.3%和27.8%～34.6%.烟花爆竹燃放对空气质量影响时间呈小幅下降趋势,由2019年的42h下降至2022年的38 h,但对PM_2.5浓度影响呈波动变化,2022年与2019年相当.烟花爆竹燃放主要组分为K、 Cl、 Al、 K⁺和Cl^-等,集中燃放期内这些组分浓度较高且增长较快,在PM_2.5中的占比为5%～18%,增幅为87%～1 511%,对NH     

天津春节期间烟花爆竹燃放对空气质量的影响

为明晰春节期间烟花爆竹燃放对大气环境的影响,利用天津地区2016年和2017年春节期间（除夕至农历十五,公历2016年2月7-22日、2017年1月27日-2月11日）大气污染物质量浓度的监测数据和气象观测资料,对这一时期大气污染物质量浓度的变化规律进行分析.结果表明:天津春节期间大气颗粒物质量浓度峰值均出现在初一的00:00-01:00.烟花爆竹燃放对ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（SO₂）影响较大,尤其是对地面污染物质量浓度影响最大,并且对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的影响高度相对增高,但对ρ（NO₂）的实时影响最小.初一00:00-00:01,ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）和ρ（NO₂）分别增加了305、178、80和7 μg/m3.烟花爆竹燃放使ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的日变化曲线较非春节期间波动性增强,主峰值区（20:00-翌日01:00）污染物质量浓度升高和出现的时间延后;ρ（SO₂）主峰值出现时段由09:00-10:00变为00:00左右,并且其峰值剧增.烟花爆竹燃放使夜间空气中ρ（PM_2.5）上升,导致ρ（PM_2.5）在ρ（PM₁₀）的占比显著升高.2016年和2017年春节期间,PM_2.5、PM₁₀和SO₂的最大小时质量浓度及其变化率均高于春节前后（除夕前15 d和农历十五后15 d）,而NO₂和CO的最大小时质量浓度及其变化率则低于春节前后.2016年和2017年除夕ρ（PM_2.5）的半衰期分别为4.7和3.6 h.研究显示,即使在有利于扩散的气象条件下,烟花爆竹燃放仍可使天津地区ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（SO₂）短时迅速增大,污染物质量浓度主峰值均出现在夜间,ρ（PM_2.5）的半衰期介于3~5 h.      

烟花爆竹燃放对大气污染物及PM2.5组分影响

为了解烟花爆竹燃放对保定市大气污染物和PM_2.5中水溶性离子及有机碳（OC）、元素碳（EC）浓度的影响,对保定市春节期间大气污染物和颗粒物组分的浓度特征进行了分析,并评估了烟花爆竹的贡献.结果表明： 2019年春节期间烟花爆竹集中燃放期PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO平均浓度比非集中燃放期分别增加了1.3、1.0、1.1、0.4、0.02倍;保定市春节期间禁燃措施施行后,除夕、初一2d污染物平均浓度、最高浓度和高浓度持续时间均明显下降,集中燃放期烟花爆竹燃放对PM_2.5、PM₁₀和SO₂浓度贡献量从50%左右（2018年、2017年）下降至30%左右（2019年）,其中SO₂贡献量下降幅度超过PM_2.5和PM₁₀;组分分析表明,接待中心站点（主城区）、涿州站点（区县建成区）烟花爆竹燃放期K⁺、Mg²⁺、Cl^-浓度在水溶性离子中的总占比分别为39.3%、51.1%,比非燃放期的占比显著上升;烟花爆竹燃放对PM_2.5中K⁺、Mg²⁺、Cl^-浓度贡献率在50%以上,其中对K⁺贡献占比高达89.0%,涿州站点SO₄^2-、K⁺、Mg²⁺、Cl^-的贡献量分别是接待中心站点的2.2、2.1、1.9、1.8倍,燃放期硫氧化率（SOR）、氮氧化率（NOR）相比于非燃放期均有一定程度的升高;集中燃放期OC、EC浓度较非集中燃放期分别升高了2.5、2.1倍,烟花爆竹燃放对OC影响大于EC.     

北京市2020年春节期间空气质量影响因素分析

2020年春节期间由于新冠肺炎疫情的大范围暴发,包括北京在内的多个城市经济社会活动较长时间处于低水平状态。但是在此期间,北京市出现了两次(农历正月初二至初六、正月十六至十九)污染水平不逊于往年的重污染天气,成为社会各界关注的焦点。本文以北京市2016-2020年春节期间的空气质量为研究对象,首先运用多元线性回归法判断了气象因素以及经济和社会活动因素对四类污染物(PM_2.5、PM₁₀、NO_2和SO₂)的影响程度,进一步研究了在2020年春节期间的两次重污染时段内各个因素对PM_2.5的影响程度,最后运用双重差分法评估春节期间的疫情管控措施对北京市空气质量产生的影响。多元线性回归结果显示在2016-2020年春节期间:(1)气象因素对北京市的PM_2.5、PM₁₀、NO₂和SO₂四类污染物浓度的影响占主导地位,其中温度、湿度与四类污染物浓度变化均显著正相关,气压和降水与四类污染物浓度变化均显著负相关;(2)经济活动水平与NO₂浓度水平有显著正相关关系,说明随着经济活动水平强度的降低和交通流量的下降,NO₂浓度呈现出降低趋势,而PM_2.5、PM₁₀和SO₂与经济活动水平分别有正相关、正相关和负相关关系,但并不显著;(3)从社会活动来看,燃放烟花爆竹会增大PM_2.5、PM₁₀和SO₂浓度,同时假期变量对PM_2.5和SO₂的浓度变化也存在显著正向影响。对于2020年春节期间的两次重污染过程来说,气象依然是主要影响因素,但是各因素的贡献值有所不同;春节期间经济活动水平对正月初二至初六重污染过程的贡献较小(2%),而对正月十六至十九有明显的负影响(-20%)。双重差分法评估结果显示,疫情管控对PM₁₀和NO₂有缓解效果,而对PM_2.5和SO₂未见明显影响,这表示疫情管控措施对空气质量施加了影响。本文不仅识别出了春节期间气象因素、经济社会活动与北京市四类污染物浓度之间的关系,有助于厘清各因素对空气质量产生影响的方式,而且对进一步改善北京市及京津冀地区的空气质量具有重要启示意义。     

冬奥会期间京津冀及周边区域空气质量时空特征、气象影响和减排效果评估

对比分析2015～2022年冬奥会期间(1月31日至2月20日)京津冀及周边区域44城市空气质量时空演变特征,量化同期气象、协同减排和跨区域传输对PM_2.5浓度及组分变化贡献,为不利气象条件下区域空气质量联防联控提供科学参考.结果表明,2022年44城市PM_2.5浓度为近8年农历同期最低(46μg·m^-3),优良天占比最高(83.3%),不存在重污染天.PM_2.5污染南重北轻,高值区主要集中在太行山沿线及燕山传输通道城市.2016年在春节中期未管控烟花爆竹燃放等源排放强度下,优良天占比93.5%,大气强扩散能力对空气质量改善至关重要.2022年静稳天气指数(SWI)同比增加2.1,大气扩散能力转差,44城市ρ(PM_2.5)均值和峰值同比下降14μg·m^-3和76μg·m^-3,北京减排对PM_2.5浓度降幅较未采取前增大96%,晋鲁豫地区在气象造成PM_2.5浓度上升的不利背景下,峰值下降87μg...     

2018～2020年北京市大气PM2.5污染特征及改善原因

利用2018～2020年北京市33个环境评价站和5个区域评价站的空气质量数据,以及气象数据和北京市城区PM_2.5组分数据,研究了3年间北京PM_2.5的浓度演变、时空变化和重污染发生情况,并对PM_2.5组分和气象条件变化进行比较分析.结果发现,3年间北京市ρ(PM_2.5)分别为51、42和38μg·m^-3,2020年的PM_2.5相比2017年下降30.9%,但仍超过国际标准8.6%;北京市PM_2.5空间分布依旧维持南高北低的特征,但南北差异逐年减小,区域浓度趋于均一化;1～3月PM_2.5浓度相对较高,8～9月PM_2.5浓度相对较低,采暖季各污染物浓度均显著高于非采暖季,NO_x和CO分别偏高58.4%和52.9%,PM_2.5偏高27.5%;采暖季和非采暖季PM_2.5日变化出现反向特征,采暖季夜间PM_2.5明显...     

烟花爆竹燃放对北京大气污染物和水溶性无机离子的影响

为了解春节期间烟花爆竹燃放对北京大气污染物和PM_2.5中水溶性无机离子贡献的影响,采用浓度特征对比、相关性分析等方法,对2011年2月1日-3月1日期间的PM₁₀、气态污染物、PM_2.5中水溶性无机离子浓度等在线数据进行了分析.结果表明:烟花爆竹的燃放会在短时间内加重PM₁₀颗粒物污染,集中燃放期（含除夕、春节、正月初五、元宵节）ρ（PM₁₀）和φ（SO₂）（分别为232μg/m3和40.2×10-9）是非集中燃放期（63μg/m3和16.0×10-9）的3.7和2.5倍,燃放烟花爆竹对ρ（PM₁₀）和φ（SO₂）的小时贡献率分别达到56.8%和35.6%;但对φ（CO）、φ（NO）、φ（NO₂）无显著影响.而观测期间由其他因素导致的污染期ρ（PM₁₀）和各气态污染物小时体积分数有所增加,分别是非集中燃放期的3.0~8.3倍.燃放烟花爆竹对PM_2.5中ρ（Mg2+）、ρ（K+）、ρ（Cl-）的影响最大,分别为非集中燃放期的65.0、31.6、6.9倍,贡献率分别为88.6%、87.2%、65.8%. ρ（Mg2+）、ρ（K+）与ρ（Cl-）在集中燃放期表现出较高的相关性（R>0.9）.污染期ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）、ρ（NH₄+）明显升高,分别为非集中燃放期的3.8、16.4、8.3倍,同时高于集中燃放期（分别为2.7、2.5、2.1倍）.集中燃放期PM_2.5中主要以NH₄HSO₄、NH₄NO₃、KNO₃、KCl、NH₄Cl、MgCl₂等形式存在.集中燃放期硫氧化物转化率（SOR）高于非集中燃放期和污染期,而氮氧化物转化率（NOR）则是污染期最高.研究显示,燃放烟花爆竹对ρ（PM₁₀）及PM_2.5中ρ（Mg2+）、ρ（K+）、ρ（Cl-）影响最大,污染期各离子浓度均有大幅升高,NOR在污染期的高值是导致ρ（NO₃-）升高的重要原因.      

乐山市2016年冬季颗粒物重污染过程与输送路径及潜在源区

对乐山市2016年12月—2017年2月的大气污染特征及气象条件进行研究分析,并结合HYSPLIT（后向轨迹模式）,用聚类方法、PSCF（潜在源贡献因子法）、CWT（浓度权重轨迹分析法）分别模拟了研究期间PM_2.5的主要潜在源区.结果表明:研究期间,乐山市以PM_2.5污染为主.因风速低、无降水、相对湿度高、边界层高度降低等原因,使乐山市发生了一次持续时间较长的重污染过程（2017年1月1—7日）,该过程二次污染物累积特征较为明显;春节期间,因烟花爆竹集中燃放产生的大量污染物使乐山市出现了一次严重污染（2017年1月28日）,ρ（PM_2.5）日均值达358 μg/m3.乐山市复杂的地形引起的热力差异有利于局地环流的生成与发展,山谷风的存在可能是造成夜间乐山市郊区站点ρ（PM_2.5）高于城区站点的主要原因.结合后向轨迹与ρ（PM_2.5）日均值分析发现,来自盆地内部的气流（占比为28.57%）对乐山市空气质量产生的影响最大.乐山市东部边界附近、宜宾市西北部、自贡市南部等地对乐山市PM_2.5的潜在源贡献（WPSCF）在0.96以上,说明这些地区是研究期间影响乐山市ρ（PM_2.5）的重要潜在源区,模型的模拟结果与风向、风速、ρ（PM_2.5）监测值插值结果相符.研究显示,乐山市大气污染过程除了与在不利气象条件下污染物的累积有关外,区域污染物的输送贡献也不容忽视.      

气象和排放变化对PM2.5污染的定量影响

基于WRF-CMAQ模型系统定量分析了气象和排放因素对全国及重点区域PM_2.5污染影响程度.从年度特征来看,与2015年相比,2016年、2017年全国空气质量明显改善,PM_2.5年均浓度分别下降7%和14%;2016年气象条件总体转好,气象因素和排放因素变化导致全国PM_2.5年均浓度下降幅度分别为4%和3%;2017年全国气象条件与2015年相比基本持平,大气污染物排放量下降是PM_2.5污染减轻的决定因素.除汾渭平原外,京津冀及周边地区"2+26"城市、长三角、成渝地区空气中的PM_2.5年均浓度持续下降;珠三角气象条件变化对PM_2.5影响较大,2017年导致PM_2.5浓度上升了29%;除汾渭平原外,其他4个重点地区的污染物排放变化导致PM_2.5年均浓度下降且2017年的下降幅度进一步加大,说明污染管控措施的环境效益明显.从季节特征来看,气象影响值的区域性差异明显.本文分析方法可用于制定空气质量目标或者评估污染控制方案的环境效果.     

2023年京南地区春节期间细颗粒物化学组分特征与二次气溶胶生成研究

京南地区PM_2.5浓度在北京市各区处于高位水平,对其化学组分特征和二次粒子分析有利于其溯源防治.因此,在2023年1月20日—2月20日对北京南部地区的细颗粒物质量浓度和化学组分进行观测,并分析细颗粒物组分特征与二次气溶胶生成水平.观测期间出现4次污染过程,第一次污染过程主要为春节期间烟花爆竹燃放导致,其他3次污染过程主要以不利气象条件导致的二次转化为主导.观测期间,平均风速为1.41 m·s^-1,平均相对湿度为32.47%,水溶性离子日均值总量为29.41μg·m^-3,占PM_2.5质量浓度的62.20%;OC与EC日均值总量为9.14μg·m^-3,占PM_2.5质量浓度的20.74%.在污染期,平均风速为1.15 m·s^-1,平均相对湿度为52.01%,二次无机盐在PM_2.5中的占比为35.40%～86.39%,二次有机气溶胶占比约10%左右.NH₄⁺/(2SO     

2018年春节期间京津冀地区污染过程分析

为了解2018年春节期间京津冀地区空气污染情况,利用近地面污染物浓度数据、激光雷达组网观测数据,结合WRF气象要素、颗粒物输送通量和HYSPLIT气团轨迹综合分析污染过程.结果表明,春节期间出现3次污染过程.春节前一次污染过程,各站点PM_2.5浓度均未超过200μg/m³;除夕夜,廊坊站点PM_2.5峰值浓度达到504μg/m³,是清洁天气的26倍;年初二~初五,各站点PM_2.5始终高于120μg/m³,且污染主要聚集在500m高度以下,北京地区存在高空传输,800m处最大输送通量达939μg/（m³·s）,此次重污染过程为一次典型的区域累积和传输过程.京津冀地区处于严格管控状态时,燃放烟花爆竹期间PM_2.5峰值浓度可达无燃放时PM_2.5峰值的3.2倍.为防止春节期间重污染现象的发生,需对静稳天气下燃放烟花炮竹采取预防对策.     

2018年春节期间京津冀及周边地区烟花禁放效果评估

为了评估2018年春节期间（2月15—16日）京津冀及周边地区“2+26”城市烟花禁限放措施的效果,采用浓度特征对比、ρ（PM_2.5）/ρ（CO）等方法,对“2+26”城市的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）进行分析,并定量估算了除夕夜烟花燃放对ρ（PM_2.5）和ρ（SO₂）的贡献率.结果表明:“2+26”城市烟花的集中燃放会导致ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）显著增长,出现以PM_2.5为首要污染物的重污染时段,2018年12月16日03:00区域内14个城市ρ（PM_2.5）达到重度及以上污染水平,呈区域性污染特征;与2017年同期（1月27—28日）相比,2018年春节期间（2月15—16日）14个城市烟花燃放对ρ（PM_2.5）平均贡献量呈下降趋势,其中,淄博市、济南市、北京市降幅最大,分别下降了85.2%、74.6%和65.2%,表明烟花禁限放措施起到了显著的污染削峰作用;与城区相比,周边郊县ρ（PM_2.5）显著高于城区,呈“农村包围城市”的现象,说明城区监测点位受到郊县等周边地区烟花燃放的传输影响.研究显示,虽然城区烟花禁限放措施起到了显著的削峰作用,但城区监测点位空气质量仍受到郊县等周边地区烟花燃放的传输影响,导致大气重污染的发生.      

河南省春节和疫情影响情景下PM2.5组分特征

2020年1月我国爆发了新型冠状病毒疫情,期间我国各地区大气污染源排放特征发生了显著改变.为研究该情景下PM_2.5组分特征,本研究于2020年1月1日~2月13日利用在线观测仪器对郑州、安阳和新乡市进行连续观测.根据春节假期和疫情爆发,将研究时期分为春节前（1月1~23日）、春节疫情期（1月24~31日）和节后疫情期（2月1~13日）.受疫情和有利的气象条件影响,节后疫情期间郑州、安阳和新乡市除O₃外其它污染物浓度较春节前均明显下降,其中NO₂和PM_2.5的降幅分别为65%、52%、72%和51%、55%、54%,但是污染物浓度仍较高,表明未来河南省冬季大气污染的较大幅度改善面临巨大挑战.从颗粒物组分来看,二次无机盐和有机物是观测期间PM_2.5的主要组分.春节疫情期3个城市受烟花爆竹的影响较小,并且硝酸根和扬尘的贡献相比春节前轻微下降.节后疫情期间郑州、安阳和新乡市PM_2.5中硝酸根浓度和占比显著下降,占比降幅为10.6%、4.1%和4%;硫酸根和有机物的占比上升,其中二次有机碳的贡献增大.以郑州市为例分析硝酸盐生成,相比春节前,节后疫情期间不同污染时段硝酸根的占比均下降,但硝酸根仍是污染时段PM_2.5中占比最高的组分.日变化特征表明节后疫情期间大气中O₃浓度和湿度的增高可能促进了NO₂的转化,因此下一步应采取PM_2.5和O₃的协同管控,重视NO₂和VOCs的协同减排.     

河南省春节和疫情影响情景下PM2.5组分特征

2020年1月我国爆发了新型冠状病毒疫情,期间我国各地区大气污染源排放特征发生了显著改变.为研究该情景下PM_2.5组分特征,本研究于2020年1月1日~2月13日利用在线观测仪器对郑州、安阳和新乡市进行连续观测.根据春节假期和疫情爆发,将研究时期分为春节前（1月1~23日）、春节疫情期（1月24~31日）和节后疫情期（2月1~13日）.受疫情和有利的气象条件影响,节后疫情期间郑州、安阳和新乡市除O₃外其它污染物浓度较春节前均明显下降,其中NO₂和PM_2.5的降幅分别为65%、52%、72%和51%、55%、54%,但是污染物浓度仍较高,表明未来河南省冬季大气污染的较大幅度改善面临巨大挑战.从颗粒物组分来看,二次无机盐和有机物是观测期间PM_2.5的主要组分.春节疫情期3个城市受烟花爆竹的影响较小,并且硝酸根和扬尘的贡献相比春节前轻微下降.节后疫情期间郑州、安阳和新乡市PM_2.5中硝酸根浓度和占比显著下降,占比降幅为10.6%、4.1%和4%;硫酸根和有机物的占比上升,其中二次有机碳的贡献增大.以郑州市为例分析硝酸盐生成,相比春节前,节后疫情期间不同污染时段硝酸根的占比均下降,但硝酸根仍是污染时段PM_2.5中占比最高的组分.日变化特征表明节后疫情期间大气中O₃浓度和湿度的增高可能促进了NO₂的转化,因此下一步应采取PM_2.5和O₃的协同管控,重视NO₂和VOCs的协同减排.     

山东省环境空气中PM2.5与O3的复合污染特征与时空变化趋势

山东省PM_2.5-O₃复合污染特征突出,空间差异性明显,本文基于2016—2020年国控和省控环境空气自动监测站监测数据以及同期各气象代表站气象监测数据,分析PM_2.5和O₃时空分布的变化特征,初步探究其与气象因子及前体物的关系. 结果表明:①2016—2020年山东省空气质量逐步改善,优良天数比例上升了7.1%,重污染天数比例下降了3.5%. 除O₃年评价值上升9.6%以外,SO₂、PM₁₀、PM_2.5、CO和NO₂的浓度均下降,降幅依次为61.3%、29.8%、28.6%、26.3%和11.4%. 各市PM_2.5年评价值均下降(范围为18.4%~34.9%);除德州市外,其他15市O₃年评价值均上升,滨州市的升幅(30.8%)最大. 1月PM_2.5平均浓度最高,呈现先下降后上升的年变化趋势,6月O₃平均浓度最高,且逐年上升. ②山东省PM_2.5和O₃均呈现内陆地区高于沿海地区的分布特征,PM_2.5浓度在西部内陆地区较高,O₃浓度在中北部内陆地区较高,PM_2.5-O₃复合污染特征在中西部地区较明显. 统计期间共计出现PM_2.5-O₃复合污染日224 d,分布在2—11月,出现天数逐年减少. ③为探究PM_2.5-O₃复合污染的影响因素及气象特征,进行相关性分析及气象因子阈值筛查,结果表明,PM_2.5日均浓度和O₃_8 h (臭氧日最大8小时滑动平均值)与其主要前体物和气象因子均呈现相反的相关关系,且对不同因子的响应有一定区域性差异. 当气温为14.9~24.1 ℃、相对湿度为55.5%~75.1%、风速为0.6~2.9 m/s、气压为992.8~1 018.8 hPa时PM_2.5-O₃复合污染易于发生,该条件下大部分城市的气温、相对湿度和气压平均值介于PM_2.5和O₃污染单独发生时的对应因子平均值,但平均风速小于PM_2.5和O₃污染单独发生的平均风速. 研究显示,“十三五”期间山东省PM_2.5浓度波动下降,O₃浓度波动上升,二者的协同关系日趋明显,气象因素对PM_2.5和O₃的生成和累积有一定影响.      

疫情期间“2+26”城市污染减排成效评估

为评估“2+26”城市在疫情期间的减排效果,基于NAQPMS模式和情景模拟的方法,分析了2020年1~3月及疫情前后空气质量特征,对气象、重污染应急减排措施及社会经济活动对空气质量的影响和研究的不确定性进行了分析讨论.结果表明,2020年1~3月,“2+26”城市空气质量级别优良率为59.6%,同比上升10.9%;PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、O₃-8h-90per和CO-95per平均浓度分别为108,76,14,36,109μg/m³和2.3mg/m³.疫情期间（1月24日~3月31日） PM₁₀、NO₂、PM_2.5和CO浓度比疫情前期（1月1~23日）同比降幅明显.气象条件造成沿燕山和太行山城市PM_2.5浓度约上升1%~8%.重污染减排促使区域性污染过程减少了2次,“2+26”城市PM_2.5季度均值降低约6~26 μg/m³.受春节和疫情综合影响,机动车排放量大幅下降,但焦化、火电等重点行业实际污染排放量变化不大,散煤燃烧对空气质量的负面影响增加.