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.     

新冠疫情严控期间南京市空气质量

为研究2020年初新冠疫情严控措施对南京市空气质量的影响,选取1月25日~2月10日（疫情严控期）南京及周边省会城市空气质量监测数据,与5a同期数据进行对比,分析时空分布特征.结果表明,疫情停工期间,降水量同比下降,大气扩散条件为近5a较差水平,但除O₃浓度不降反升外,其他主要污染物PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO浓度均达近5a最低值,分别为36,44,5,22μg/m³和1.1mg/m³.通过推算疫情停工期间本地减排措施的“净环境效益”,严控使得PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO分别下降了41.7%、45.3%、14.3%、43.5%、18.2%,O₃浓度上升了4.8%.从空间上分析,南京市SO₂浓度及其同比降幅在长三角省会城市内排名第1,其他污染物改善情况处于中等水平.从日变化可知,PM_2.5和PM₁₀日变化由双峰型变为单峰型,夜间未出现次峰值.O₃夜间浓度明显升高,原因是交通源的大幅削减使NO对O₃的滴定反应降低,而白天O₃浓度峰值取决于VOCs和NO_x的减排比例.     

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.     

新冠肺炎疫情对咸阳市空气质量的影响

利用机器学习模型控制气象因素影响,定量分析了疫情期间污染源减排对咸阳空气质量的影响.结果表明,与未发生疫情情景相比,疫情期间咸阳PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO浓度分别下降19.3%、26.0%、13.4%、60.1%和9.1%,NO₂降幅最大,SO₂和CO降幅较小,O₃浓度不降反而上升50.9%.在一次排放和二次生成前体物都下降的情况下,PM_2.5降幅低于预期,O₃浓度不降反升,反映出PM_2.5和O₃治理的复杂性,暗示了剩余污染源对咸阳空气质量影响较大,而停产限产政策（与疫情影响类似）对咸阳空气质量改善有限,未来应重点关注散煤和生物质燃烧、热力生产和供应、原油加工及石油制品制造等剩余污染源的治理.     

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.      

云浮市2018—2020年颗粒物和臭氧污染特征及污染案例研究

为探究云浮市颗粒物和臭氧(O₃)污染特征,利用多元统计分析方法分析了云浮市2018—2020年6项环境空气污染物浓度、气象因子等监测数据,并对2020年12月25—29日冬季PM_2.5和O₃污染过程进行了研究. 结果表明:①PM_2.5、PM₁₀、NO₂、CO月均浓度呈夏季低、冬季高的变化特征;O₃-8 h第90百分位数呈夏秋季高、冬春季低的变化特征. ②PM₁₀、PM_2.5和CO小时浓度日变化呈波浪型变化特征,PM_2.5、CO小时浓度最大值均出现在09:00,PM₁₀小时浓度最大值出现在02:00. O₃、SO₂小时浓度日变化呈单峰型变化特征,O₃、SO₂小时浓度最大值分别出现在16:00、10:00. NO₂小时浓度日变化呈单谷型变化特征,最小值出现在14:00. ③PM_2.5-10、SO₂、NO₂、O₃小时浓度与PM_2.5小时浓度均呈正相关,说明PM_2.5-10、SO₂、NO₂、O₃与PM_2.5具有一定程度的同源性. O₃小时浓度与NO₂、CO小时浓度呈负相关,且O₃小时浓度与NO₂小时浓度相关性更强. 夏秋季NO₂、CO、O₃、PM_2.5小时浓度与气温的相关性比冬春季的更强. SO₂、PM₁₀、PM_2.5、O₃小时浓度均与湿度呈负相关,其中O₃小时浓度与湿度的相关性最强,相关系数为?0.586. ④2020年12月25—29日云浮市城区PM_2.5污染受到静稳天气影响,O₃污染与28日午后太阳高温辐射以及来自珠三角地区O₃污染气团的输入影响有关. 利用ART-2a对该时段采集的颗粒物进行成分分析,得到K、EC、OC、ECOC、HM、LEV、Na、SiO₃这8种单颗粒物. 整个时段EC、OC、ECOC谱图中都存在明显的硫酸盐峰和硝酸盐峰. PM_2.5小时浓度与硫酸盐离子、硝酸盐离子、硅酸盐离子、铵离子、氯离子的数量均呈显著正相关,二次反应和老化过程对PM_2.5污染有显著影响. 研究显示,云浮市PM_2.5和O₃复合污染防控需要关注本地污染物变化特征和排放源影响,也需关注外来污染气团特别是来自珠三角地区污染气团输入的影响.      

COVID-19期间区域大气高污染发生的非线性动力机制

以长株潭城市群3个城市（长沙、株洲和湘潭）疫情期间（2020年1月24日~2020年5月31日）大气PM_2.5和O₃小时平均浓度时间序列数据为研究对象,对污染物日变化规律、长期持续性、多重分形性及自组织演化动力学特性进行研究.以期阐释疫情期间高污染事件发生及演化的内在动力机制.首先,对3个城市PM_2.5和O₃质量浓度的日变化规律进行分析,发现O₃呈现出昼高夜低的单峰型,而PM_2.5日变化规律表现出昼低夜高单峰型,与非疫情期间的特征有所差异.进一步,应用消除趋势波动分析法（DFA）、多重分形消除趋势波动分析法（MFDFA）和概率统计分析,研究了大气复合系统中PM_2.5和O₃质量浓度序列的长期持续性和多重分形结构.结果发现3个城市PM_2.5和O₃浓度序列均具有显著的长期持续性特征和较强的多重分形结构,同时,应用去趋势互相关分析法（DCCA）方法和多重分形去趋势互相关分析法（MFDCCA）对PM_2.5和O₃两者之间的互相关性进行了分析,发现PM_2.5-O₃之间的互相关也存在显著的长期持续性特征以及在不同时间尺度存在多重分形特征.进一步将疫情期间得到的非线性分析结果与2018年和2019年同期非疫情期间的结果进行了对比分析.最后,基于自组织临界理论（SOC）探讨了大气PM_2.5和O₃浓度时空演化的内在动力规律,并结合典型区域气象特征,阐明了SOC内禀动力机制可能是COVID-19疫情期间大气高污染形成的主导机制之一.疫情期间大气PM_2.5和O₃浓度并非分别独自演化,而是依然保持复杂的相互作用.静稳气象条件下,大气复合污染内部的非线性耦合作用可能达到动力学临界状态,将导致长株潭城市群在疫情期间仍有发生大气高污染的风险.     

排放和气象对疫情前后武汉不同类型点位大气污染物的影响

采用随机森林算法剥离了排放和气象对6种大气污染物(SO₂、 NO₂、 CO、 PM₁₀、 PM_2.5和O₃)浓度的贡献,识别了疫情前后武汉市中心城区、郊区、工业区、三环线交通点和城市背景点这5种类型点位的大气污染物浓度变化.结果表明,与管控前相比,管控期间PM_2.5/CO、 PM₁₀/CO和NO₂/CO分别减小了10.8～21.7、 9.34～24.7和14.4～22.1倍,表明排放对PM_2.5、 PM₁₀和NO₂贡献减小;O₃/CO增加了50.1～61.5倍,表明二次生成增加明显.解除管控后排放对各类污染物的贡献均增加.管控期间,受一些不可间断工序的运行影响,工业区PM_2.5降幅最小(20.5%).与管控期间相比,解除管控后居民生活、交通出行和工业生产等基本恢复,使5种类型站点PM_2.5     

福州2017—2021年环境空气质量变化特征及新冠疫情对其变化的影响

基于福州市2017—2021年大气常规污染物(PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、CO和O₃)小时观测数据，探讨了不同时间尺度(年度、季度、新冠疫情前后)福州主要污染物变化特征.结果表明：2017—2021年福州市6种大气常规污染物年均浓度整体上均呈下降趋势，年均下降率最大的是NO₂(10.3%)，其次是SO₂(8.3%).由于复杂的生成机制及较高的温度和较强的太阳辐射，福州春季、夏季和秋季O₃浓度较高且差异不大.除O₃外，其他污染物具有显著季节变化特征(春季>冬季>秋季>夏季).5年间福州空气污染物日均浓度变化幅度趋于平稳，全年大气环境状况愈加优良.新冠疫情发生期间(2020—2021)福州空气质量指数(AQI)年均下降率是疫情前(2017—2019)的2.2倍，疫情管控期间相较管控前PM₁₀、PM_2.5、NO₂     

新冠疫情管控措施对郑州市PM2.5浓度、粒径分布、组分和来源的影响

新冠肺炎疫情（COVID-19）管控期间是一次典型的极限减排情景,是研究管控措施对大气颗粒物影响的重要机会.本研究于2020年1月16～31日利用在线观测仪器对郑州市PM_2.5进行观测,分别探究管控前（2020年1月16～23日）与管控期间（2020年1月24～31日）PM_2.5浓度、粒径分布、化学组分、来源解析和传输影响的变化特征.结果表明,相较于管控前,管控期间郑州市大气PM_2.5浓度下降4.8%.粒径分布特征表明,管控期间0.06～1.6μm的颗粒物质量浓度和数浓度下降显著. PM_2.5组分特征表明,SO₄^2-、 NO^-₃和NH⁺₄等二次无机离子是PM_2.5中占比最大的组分,管控期间NO^-₃浓度的下降对PM_2.5的下降有显著贡献.采用正定矩阵因子分解模型（PMF）解析PM     

京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量特征及其影响因素

京津冀及周边地区“2+26”城市为京津冀大气污染传输通道城市,也是我国空气污染最严重的区域之一.针对京津冀及周边地区“2+26”城市,利用中国环境监测总站公布的PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、O₃和CO数据,对2013—2019年京津冀及周边地区“2+26”城市大气污染特征进行分析,并探讨影响其空气质量变化的因素.研究表明:①2013—2019年京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量总体向好,2019年ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（CO）和ρ（NO₂）比2013年分别下降了50%、41%、79%、49%和20%,ρ（O₃-8 h-90per）（臭氧日最大8 h平均值第90百分位数）比2013年升高了21%.②2013—2019年京津冀及周边地区“2+26”城市重污染天数持续减少,2019年比2013年下降67%,严重污染天数下降尤为明显,降幅达90%.优良天数比例虽然增加,但2016年以后基本稳定在50%左右,没有持续增加的趋势.③ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）的最大值均出现在1月,ρ（O₃-8 h）（臭氧日最大8 h平均值）的最大值出现在6月.ρ（PM_2.5）越高,PM_2.5/PM₁₀和SO₂/NO₂越大,表明二次污染源和燃煤源的贡献越大.④就空间分布而言,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）高值区主要集中在区域中南部太行山脉山前的平原地区,低值区主要集中在区域北部.⑤地理位置、气象条件、产业结构、能耗消耗以及减排政策是影响2013—2019年京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量变化的重要因素.研究显示,随着大气污染防治减排措施实施的力度逐渐加大,政策影响已成为京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量持续改善的最重要手段.      

京津冀及周边地区采暖季PM2.5化学组分变化特征

利用京津冀及周边地区大气污染综合立体监测网,在京津冀大气污染传输通道城市（“2+26”城市）开展了PM_2.5及其化学组分长期连续观测,并对数据进行深入分析.结果表明:①2017年、2018年和2019年采暖季“2+26”城市PM_2.5浓度平均值分别为（84±62）（95±63）和（80±61）μg/m3,达到了京津冀及周边地区2019—2020年秋冬季PM_2.5平均浓度同比下降4%的目标;与PM_2.5浓度变化相似,其主要化学组分——有机物（OM）浓度最大值出现在2018年采暖季,但二次无机盐（硝酸盐、硫酸盐和铵盐）浓度呈逐年上升趋势,而元素碳、氯盐、地壳物质和微量元素浓度均呈逐年下降趋势.②OM、硝酸盐、硫酸盐、铵盐、地壳物质、元素碳、氯盐和微量元素浓度空间分布存在明显差异.受污染物排放、气象条件以及地形因素的共同影响,PM_2.5及其化学组分浓度高值区主要出现在太行山传输通道城市（保定市、石家庄市、邢台市、邯郸市、安阳市和新乡市）.③不同空气质量状况下,“2+26”城市PM_2.5化学组分浓度年际变化相似,即随空气污染的加重,硝酸盐、硫酸盐和铵盐占PM_2.5的比例均上升,而OM占比下降.研究显示,采暖季“2+26”城市空气质量总体得到改善,但需进一步加强对PM_2.5中二次组分的科学管控.      

保定市PM2.5和臭氧污染特征分析

为深入了解保定市空气质量状况,揭示PM_2.5与臭氧(O₃)的变化特征及相互关系,利用小波分析法对保定市2013—2020年每年4—9月AQI、PM_2.5、O₃-8 h (O₃日最大8 h滑动平均值)和NO₂浓度的逐日数据进行分析. 结果表明:①2013—2018年保定市O₃污染呈逐年加重趋势,最大日浓度达到347 μg/m3;随着治理措施的颁布与实施,PM_2.5超标天数由2013年的97 d减至2020年的1 d,PM_2.5超标情况逐年改善. ②O₃超标天数由2013年的3 d增至2018年的95 d,2020年减至61 d;O₃超标天数占PM_2.5和O₃超标总天数的比例从2013年的3%增至2020年的98%,说明O₃逐渐成为影响保定市空气质量的主要污染物. ③2013年保定市O₃-8 h浓度低于“2+26”城市均值,2014—2020年O₃-8 h浓度高于或接近“2+26”城市均值,说明近年来保定市O₃-8 h浓度的升幅已超过“2+26”城市的平均水平. ④小波分析发现,2013—2020年(除2015年和2018年外)AQI与PM_2.5污染序列的第1主周期相近,从2017年开始,AQI与O₃-8 h污染序列的第1主周期和第2主周期均一致,说明近年来保定市空气污染逐渐由PM_2.5污染转为PM_2.5与O₃复合污染. ⑤在同一时间尺度范围内,PM_2.5与O₃-8 h污染序列的震荡频率基本一致,说明二者存在较明显的正相关关系;2015—2019年,NO₂与O₃-8 h污染序列的震荡频率趋于一致,说明保定市O₃-8 h浓度受前体物NO₂影响较大,2020年震荡频率有较大差异,这可能与新冠肺炎疫情复工后生产规模尚未完全恢复,致使NO₂、PM_2.5等污染物排放强度同比降低有关. 因此,减少NO₂排放,协同控制多污染物是实现保定市空气质量改善的主要途径.      

广州城区近地面层大气污染物垂直分布特征

为更好地了解广州城区近地面层大气污染物的扩散与输送过程,利用广州塔4层大气污染物垂直梯度观测平台(高度分别为地面、118、168和488 m)于2014年1月—2015年12月对多种大气污染物进行连续观测,分析了广州城区近地面层大气污染物的垂直分布特征.结果表明:①ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁)、ρ(NO₂)和ρ(NO)随高度的上升而降低,其中ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)在低层(地面点位)—高层(488 m点位)的递减率分别为35%、30%和26%,ρ(NO₂)和ρ(NO)分别为75%和84%;ρ(O₃)随高度上升而增加,其低层—高层的增长率为135%;ρ(SO₂)和ρ(CO)则随高度上升先增后减.②除ρ(O₃)外,其余污染物浓度均符合“冬强夏弱”的季节特征,ρ(O₃)则在夏秋季较高,春冬季较低.冬季ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)、ρ(NO₂)和ρ(NO)高、低层间差异为全年各季最大,分别为38.6、18.5、49.4和31.9 μg/m3.③各污染物小时浓度日变化特征均不同程度地受混合层发展过程的影响,各高度污染物浓度在一天中混合层高度最高的时段(12:00—17:00)最接近,而在其余时段分层较明显.除O₃外,其余污染物质量浓度在中、低层大致呈早晚双峰分布,而在高层大致呈单峰分布.ρ(O₃)则在各层均保持单峰分布,峰值一致出现在14:00.④对一次典型污染过程分析发现,不同高度的ρ(PM_2.5)和ρ(NO₂)最大差值分别可达183.0和148.0 μg/m3,ρ(PM_2.5)显著地受到本地近地面污染源的影响,污染物高浓度区域主要集中在488 m以下.      

云南边境五城市空气污染物分布特征

利用2015~2021年云南省5个边境城市6种常规大气污染物的质量浓度数据,探究其污染特征、时空变化及空间异质性。结果表明,研究区域污染物年际浓度变化起伏较大,PM₁₀、PM_2.5年均浓度分别为(42.6±8.2),(25.4±4.2)µg/m³,均低于中国《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级浓度限值。PM、NO₂和O_3-8h月均浓度呈U型变化趋势,其中3月份浓度最高。5个城市PM和NO₂浓度季节变化均表现为:春季>冬季>秋季>夏季,O_3-8h表现为:春季>夏季>秋季>冬季,而CO冬季污染程度最小,SO₂无明显的季节变化规律。根据Sen-MK的逐日浓度趋势分析,污染物总体呈现下降趋势,其中PM₁₀下降速率最高达11×10^-3µg/(m³×d),而O_3-8h呈现上升趋势。变异系数(COD)表明,污染物的空间分布极不均匀,特别是SO₂的COD均大于0.2,春季O_3-8h空间分布更加均匀。Person相关分析表明,PM与NO₂、CO、O_3-8h表现出较强的相关性,且西双版纳(BN)PM与其他大气污染物相关性较其他城市强。