珠江三角洲大气光化学氧化剂(Ox)与PM2.5复合超标污染特征及气象影响因素

基于粤港澳珠江三角洲区域空气监测网络12个监测子站的大气污染物数据,梳理2013~2017年大气光化学氧化剂O_x（NO₂+O₃）与PM_2.5质量浓度的变化趋势.O_x+PM_2.5复合超标污染定义为NO₂和PM_2.5质量浓度日平均值以及O₃浓度日最大8 h平均值（O₃ MDA8）同时超过二级浓度限值,分析了不同类型站点复合超标污染的时空分布特征以及气象因素影响.结果表明,2013~2017年珠三角PM_2.5年均质量浓度由（44±7）μg·m^-3下降至（32±4）μg·m^-3,实现PM_2.5连续3 a达标.O_x年均质量浓度由2013年（127±14）μg·m^-3下降至2016年（114±12）μg·m^-3,2017年反弹至（129±13）μg·m^-3,O₃浓度上升明显（10 μg·m^-3）.以O₃为首要污染物的污染过程占比由2013年33%增多至2017年78%,多个城市同时发生污染的区域特征明显.研究时段内O_x+PM_2.5复合超标污染事件共发生60次,主要在城区站点（78%）和郊区站点（22%）.秋季发生复合超标污染天数最多（52%）,是因为强太阳辐射有利于臭氧生成,大气氧化性增加,进而促进了PM_2.5二次生成.造成珠三角复合超标污染的天气形势主要为高压出海型（43%）、高压控制型（30%）和热带低压型（27%）.就具体气象因素而言,气温在20~25℃且相对湿度在60%~75%的范围内时,复合超标污染事件发生占比最高（22%）.在O₃重污染过程中,夜间高湿和低风速使得NO₂和PM_2.5浓度显著上升,日间高温加剧了复合超标污染.     

邯郸市PM2.5-O3复合污染特征及相互影响研究

本研究在河北工程大学监测站点开展了大气中56种VOCs、NO_x以及气象参数的长期在线监测,结合2013—2019年国控站的在线监测数据,对邯郸市PM_2.5-O₃复合污染特征进行分析.结果表明,邯郸市2013—2019年复合污染天数波动较大,近几年呈现增加趋势,且集中在每年的春夏季.2013—2017年复合污染天数峰值均出现在6月,2018年和2019年出现在3月和4月.气象因素分析结果表明,温度、湿度和气压对邯郸市复合污染影响较明显,当温度为21.0~29.0℃、湿度较高、气压偏低的条件下,更容易发生复合污染,而风速对邯郸市复合污染影响较小.对PM_2.5与O₃相互作用分析发现,冬季高浓度PM_2.5对O₃有抑制作用,夏季PM_2.5浓度不超标时,O₃浓度随其升高而上升,PM_2.5浓度超标后变化趋势相反,当PM_2.5浓度大于125 μg·m^-3时不再出现PM_2.5-O₃复合污染.虽然近年来PM_2.5、SO₂和NO₂浓度下降,但二次转化率依然较高甚至有加强趋势.利用VOCs/NO_x值分析邯郸市O₃生成敏感性,结果显示邯郸市春冬季属于VOCs控制到NO_x控制的过渡区,夏秋季属于NO_x控制区,且复合污染日VOCs/NO_x值（6.3）最小,清洁日（9.3）最大.复合污染时NO₃^-和OC浓度较高,OC/EC值与其他污染日相比最大,说明复合污染时二次污染严重,有效治理PM_2.5-O₃复合污染必须减排能同时形成O₃和二次有机气溶胶的高活性有机物.     

关中盆地NO2和SO2对颗粒物污染的协同效应

基于WRF-Chem模式模拟了关中盆地2019年1月2—14日一次颗粒物污染事件,评估了NO_x和SO₂减排及其在颗粒物污染中的协同作用对PM_2.5污染的影响。敏感性实验结果表明：NO_x减排可使PM_2.5中硝酸盐含量下降,但大气中O₃浓度上升,大气氧化能力增强,其他二次组分上升,导致PM_2.5下降不明显;SO₂人为源减排可使硫酸盐质量浓度下降,但由于硫酸盐在PM_2.5中占比较低,当SO₂减排75%时,PM_2.5仅下降1.74%;当减排比例较高时,NO_x和SO₂同时减排更有利于颗粒物污染防治。PM_2.5质量浓度在NO_x和SO₂同时减排75%时比分开减排75%时多下降0.75%,主要是硫酸盐下降所致;对气溶胶含水量进行分析,发现NO_x对气溶胶含水量影响较大,当NO_x减排75%时,气溶胶含水量可下降15.51%;此外,NO_x和SO₂同时减排比分开减排时气溶胶含水量更低,更不利于二次颗粒物生成。     

2015—2017年天水市大气污染物变化特征及来源分析

据天水市2015-2017年大气污染物（SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5和PM₁₀）的监测数据及气象资料,分析了天水市大气污染物的浓度变化特征,并利用排放源清单和HYSPLIT模型对污染物来源进行了解析.结果表明：①天水市空气质量有所下降,总体优良率达84.9%.SO₂、NO₂、CO均达标,污染物以颗粒物和O₃为主.②一次污染物SO₂、NO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀浓度具有相似的季节变化和日变化特征,冬季最高,夏季最低,日变化呈早晚双峰型.二次污染物O₃夏季浓度最高,冬季最低,日变化呈单峰型.③天水市空气质量主要受污染物的本地排放和外来输送的影响,本地民用和工业部门对SO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀的贡献最大,交通和工业部门对NO_x的分担率最高,民用部门是CO的最大排放源;西北和东部气流是污染物外来的最主要输送路径.此外,污染物在城市大气中的稀释、扩散和转移也受当地气象因素（气温、降水、风向等）的影响.     

武汉市2014-2017年大气污染物分布特征及其潜在来源分析

利用武汉市2014—2017年大气污染物（SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5和PM₁₀）和气象要素的观测数据,分析了大气污染物的变化特征及其影响因素.使用HYSPLIT模式计算了影响武汉市的主要气团类型,并利用潜在源区贡献（PSCF）和浓度权重轨迹（CWT）分析方法,揭示了研究期内武汉市不同大气污染物的潜在源区分布及其贡献特性.结果表明,武汉市2014—2017年空气质量逐年好转,SO₂、O₃、PM_2.5和PM₁₀的浓度呈逐年下降的趋势,但NO₂和CO的浓度先下降后上升.2017年SO₂、O₃、PM_2.5、PM₁₀、NO₂和CO的浓度分别为9.6、50.8、52.7、89.2、47.5 μg·m^-3和1.1 mg·m^-3,分别比2014年降低了64.3%、23.0%、24.7%、18.8%、3.5%和5.9%.大气污染物存在显著的季节变化和月变化.大气污染物在四个季节中日变化类似,SO₂和O₃均为单峰型分布,NO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀均为双峰型分布.武汉市空气污染以PM_2.5为主,随着污染程度的加剧PM_2.5/PM₁₀的值逐渐增大,在空气质量为严重污染时,PM_2.5/PM₁₀高达90%,比空气质量为优时高了31.34%.局地气团（45%）和来自山西、陕西和河南一带的西北气团（12.1%）下大气污染物浓度较高.大气污染物的潜在源区贡献（WPSCF）和浓度权重轨迹（WCWT）的较大值主要集中在武汉市本地及其周边地区,局地污染对武汉市大气污染物的贡献较大,但不同大气污染物受到排放源分布和停留时间等影响其WPSCF和WCWT的分布范围不同.     

上海市大气污染对感冒疾病相对危险度的影响

探讨上海市主要大气污染PM₁₀、PM_2.5、NO₂和O₃的日平均浓度变化以及上海市大气污染对感冒疾病的影响.本文汇总了2008年1月1日~2010年12月31日上海市大气污染、气象要素,以及感冒日就诊人数数据,采用时间序列的Possion半参数广义相加模型,通过平滑样条函数控制长期趋势、"星期几效应"及气象因素等混杂因素的影响,分析上海市大气污染物与居民健康的暴露-反应关系,并按年龄进行分层分析,定量评估上海市大气污染对感冒日就诊人数的影响及滞后效应.结果表明,上海市大气污染物PM₁₀、NO₂、O₃、PM_2.5浓度每增加一个IQR,感冒疾病发生的相对危险度为1.0240（1.0233~1.0246）、1.0206（1.0201~1.0212）、0.9393（0.9384~0.9402）、1.0080（1.0069~1.0086）,大气污染物PM₁₀、NO₂、O₃、PM_2.5浓度每增加10 μg·m^-3,感冒日就诊人数分别增加0.5%、1.0%、-2.0%、0.2%.在多污染模型中,在引入其他污染物后,NO₂和PM_2.5的结果较单污染模型是基本减小的,PM₁₀和O₃的结果是基本增大的.上海市大气污染对感冒疾病的发生有影响.     

保定市大气污染变化趋势及特征

为了解保定市近年来大气污染变化趋势和污染特征,对2013~2018年保定市空气质量和大气污染物浓度进行分析,结果表明：①从2013~2018年保定市综合指数由11.6下降到6.6,重度污染天数由114 d下降到27 d,重度污染时污染物累积浓度由57.34%下降到20.59%.表明2013~2018年保定市空气质量逐年改善,不仅重污染天数减少、污染物年均浓度降低,而且重污染时污染物累积浓度的占比也在下降,同时与"2+26"城市平均浓度水平的差距越来越小.②夏季ρ（O₃-8h）逐年上升,2017年和2018年由O₃导致的重污染天分别占当年重污染天的17.0%和14.8%,臭氧污染逐渐突出;秋季NO₂特征值高于SO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀,说明秋季污染类型偏机动车型;冬季污染类型由2013~2014年的偏燃煤型转向2015~2018年的偏燃煤型和不完全燃烧的混合影响.③2016、2017和2018年高污染季PM_2.5高位累积浓度占比较2015年同期分别下降5.56%、6.21%和2.58%,是6种污染物中降幅最大的;其次为PM₁₀;SO₂和NO₂降幅较小,说明应急措施对保定市重污染期间颗粒物削峰效果优于气态污染物.2018年高污染季重污染事件中,偏燃煤型污染较2017年高污染季有所增加,说明燃煤仍是保定市需要控制的污染源之一.综上,保定市秋季应加强对机动车的管控,冬季由原来的控煤措施逐渐转变为控煤和控柴相结合;未来的大气污染防治重点应加强O₃污染治理.     

2014~2016年京津冀沿山城市空气质量首要污染物特征分析

对北京、保定、石家庄、邢台和邯郸这5个京津冀太行山沿山城市2014~2016年空气质量首要污染物进行分析,探讨其空间分布特征和时间变化趋势.结果表明,北京首要污染物由主到次为PM_2.5、O₃-8h、NO₂和PM₁₀,其他4个城市首要污染物排序为PM_2.5、PM₁₀、O₃-8h、NO₂、SO₂和CO.在空间分布上,各城市PM_2.5首要污染物天数比例3 a均值相当（53.3%~58.1%）,但从北向南,5个城市PM₁₀天数比例基本呈上升趋势,而O₃-8h反之.除邯郸PM_2.5首要污染物天数比例逐年明显下降外,其他4个城市的天数比例年际变化幅度较小;2016年石家庄、邢台和邯郸O₃-8h天数比例均显著上升.各城市PM_2.5和O₃-8h首要污染物天数月变化曲线分别呈"W"型和"倒U"型,PM₁₀首要污染物天数在3~5月出现明显高值区.从良至严重污染,各城市PM_2.5和PM₁₀首要污染物天数比例之和随空气质量级别逐级递增,其中PM₁₀天数比例逐级下降,而PM_2.5表现相反;O₃-8h首要污染物天基本出现在良至中度污染级别,且总体上逐级下降;NO₂仅在良级天有较高的天数比例贡献.     

2014年APEC会议期间北京市空气质量分析

为研究区域性大气污染物减排措施对北京市空气质量的影响,结合地面观测的气象数据、能见度、常规污染物浓度和PM_2.5化学组分,对APEC会议期间北京市的空气质量进行分析.结果表明,APEC期间的11月4日和8-10日两个过程,大气污染物扩散条件较不利,易出现污染过程.APEC期间,密云、榆垡、昌平、奥体中心和西直门北大街5个站点SO₂、NO₂、O₃、PM₁₀和PM_2.5平均浓度分别为(8.0±8.0)、(37.4±21.6)、(36.0±22.5)、(67.7±43.4)和(48.6±42.2) μg·m^-3.与近5年同期(PM_2.5为去年同期)相比,SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5日均浓度分别下降了61.5%、40.8%、36.4%和47.1%,O₃日均浓度上升了101.8%.从污染物日变化规律来看,减排措施的环境效果在大气污染物扩散条件较有利的时段体现的更明显.在APEC期间,PM_2.5浓度在前半夜保持平稳,未出现积累峰值.与秋季非APEC期间相比,PM_2.5中大部分组分浓度均有明显下降,二次离子组分降幅尤为明显.同时,本文测算了APEC期间减排措施的"净环境效益",发现减排措施使得SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5浓度分别降低了74.1%、48.0%、66.6%和64.7%,O₃浓度上升了189.2%.与10月份的大气污染过程相比,同样在不利气象条件下,实施减排措施后PM_2.5浓度峰值明显降低,积累速度明显减缓.     

基于WRF-Chem的长三角地区PM2.5和O3污染协同控制研究

以PM_2.5和O₃浓度超标为表征的区域性大气复合污染已成为当前我国大气污染的主要问题,严重影响到经济的发展和社会的和谐,探究PM_2.5与O₃的协同控制近年来成为大气污染防控的热点.本文基于WRF-Chem模式,结合气象、大气污染物观测数据及MEIC排放清单等数据,依据不同比例的NO_x和VOCs减排量,设计了36组减排情景,模拟了长三角地区PM_2.5和O₃复合污染时段的空气质量状况.同时,利用综合经验动力学（CEKMA）方法,综合考虑NO_x和VOCs减排的边际效益成本和环境健康效益,评估了长三角地区NO_x及VOCs减排对PM_2.5和O₃大气污染控制的影响.最后,定性并定量地研究两者的协同关系及协同减排效果,给出了该区域在复合污染情景下的先侧重VOCs、后侧重NO_x减排的协同优化路径,采取先减少NO_x排放约70%（或60%）且减少VOCs排放约10%（或20%）,再削减剩余VOCs及NO_x排放量的方案,减排的环境空气质量改善效率可以分别达到最优路径的90%（或80%）以上,而等比例同时减排NO_x和VOCs对区域空气质量的改善反而是效果不佳的 减排方案之一.研究方法和结论对区域大气环境的综合治理具有重要的应用价值,对我国其他地区的大气污染防治及相关研究也具有借鉴意义.     

基于遥感资料的北京大气污染治理投资对降低PM_(2.5)的效能分析

采用北京市环境监测中心35个站点的PM2.5监测数据及MODIS Terra的大气气溶胶光学厚度L3 C051产品数据,分季度建立北京市PM2.5历史浓度遥感估算模型.结合北京大气污染物(PM10、PM2.5、SO2、NO2)年均浓度数据,对北京市2001—2012年间用于工业废气污染治理投资累计额进行了效能分析.研究表明,北京市工业废气污染治理投资对于改善大气PM10、SO2、NO2均有显著贡献,但其对于大气PM2.5污染的治理效果并不明显.可能原因包括PM2.5排放源的复杂性、相关治理措施对PM2.5的针对性、经济增长导致的区域PM2.5源排放持续增长及区域外排放的持续影响等.因此,需要采取专门的有针对性的治理措施,建立健全大气污染治理技术和激励机制,控制工业燃煤及城市交通排放,削减本地及周边源排放,以有效改善北京地区大气PM2.5污染状况.     

厦门湾空气质量对新冠疫情管控的响应

通过对厦门湾城市群在COVID-19封锁前后6周内（2020-01-11~2020-02-21）的空气污染物浓度变化进行分析,以确定影响本区域空气质量的主要人为污染源.在春节假期与封锁叠加期间,SO₂、NO₂、CO、PM₁₀和PM_2.5浓度相比于节前1周的下降幅度分别为6%~22%、53%~70%、34%~48%、47%~64%和53%~60%,而O₃浓度变化没有一致的规律性;与2018~2019年历史同期相比,PM_2.5、PM₁₀、CO和NO₂的下降幅度更大,但SO₂的下降幅度相当;在复工复产后,NO₂的反弹幅度最大（38%~138%）,远高于SO₂（2%~42%）,显示交通源相对于固定源更易受到疫情管控的影响;春节后风速增大和降水增多也为SO₂、NO₂和PM的下降提供了正向影响.利用反距离插值权重法,得到管控前后厦门湾城市群不同污染物的空间分布变化特征,显示NO₂浓度高值区的变化与交通源高度相关,CO和SO₂空间分布特征保持稳定,复工后PM_2.5和PM₁₀在人口与路网密集区变化不明显,而在工地相对集中区域有明显上升,O₃空间分布的低值区与NO₂的高值区具有较好的空间匹配性,显示NO₂对O₃滴定作用明显,可为进一步O₃污染减排措施的制定提供参考.     

重庆市冬季PM_(2.5)及气态污染物的分布特征与来源

利用重庆市大气污染物监测站2013年冬季(2013年11月—2014年1月)的实测数据,分析PM2.5及相关气态污染物(SO2、NO2、O3)的时空特征,并采用轨迹聚类与PSCF(潜在源贡献因子)分析污染物来源.结果表明:除ρ(O3)以外,其他3种污染物质量浓度的月际变化趋势基本一致,均呈12月升高、1月降低的特征;污染物空间分布不均,其中ρ(PM2.5)和ρ(NO2)在工业区和人口密集区较高,ρ(SO2)南高北低,ρ(O3)城区低于郊区.ρ(SO2)、ρ(NO2)与ρ(PM2.5)均呈显著正相关,其中ρ(SO2)与ρ(PM2.5)的R(相关系数)在城、郊区分别为0.71、0.65,ρ(NO2)与ρ(PM2.5)在城、效区的R分别为0.73、0.56;而ρ(O3)与ρ(PM2.5)未表现出显著相关.ρ(SO2)、ρ(NO2)与ρ(PM2.5)的相关性高低可在一定程度上说明二次气溶胶的污染程度,ρ(O3)与ρ(PM2.5)的相关性受到PM2.5来源和污染程度的影响.轨迹分析结果显示,重庆市2013年冬季主要受东北方向气流影响;聚类分析表明,重庆市11月没有表现出明显的PM2.5外来输送特征,但12月和1月的PM2.5外来输送特征明显,并且不同方向的气流污染物浓度差异也较大.PSCF分析发现,重庆市冬季PM2.5、SO2、NO2、O3主要来源于本地和周围城市局地传输,同时还受南宁、贵阳、遵义、达州等地的影响.     

COVID-19管控前后不同污染阶段PM2.5中二次无机离子变化特征

为探讨新冠肺炎疫情(COVID-19)管控前后不同污染阶段PM_2.5中二次无机离子变化特征,使用高分辨率(1 h)在线仪器对2019年12月15日至2020年2月15日郑州冬季气象、污染气体浓度和PM_2.5中水溶性离子水平进行在线监测,分析此次COVID-19管控前后霾过程的成因、大气污染物的日变化特征和在霾不同阶段下大气污染物的分布特征.结果表明,郑州主要受到高压脊控制,天气形势稳定,有利于大气污染物累积,二次无机气溶胶(SNA,包括SO₄^2-、NO^-₃和NH⁺₄)是水溶性离子的主要组分,占比高达90%以上,COVID-19期间居家隔离措施对霾不同阶段下大气污染物的分布特征产生不同的影响,COVID-19期间PM_2.5在干净、发生和消散阶段的浓度比COVID-19前有所提高,但是发展阶段明显降低,居家隔离明显使PM_2.5高值降低了;NO₂、SO<...     

基于曲面响应建模的PM2.5可控人为源贡献解析

以东莞市PM_(2.5)重污染月份为例,使用强力法(Brute Force)和RSM/CMAQ曲面响应模型法分别解析了珠三角地区人为源排放对东莞PM_(2.5)的贡献,以及区域传输的可控人为源SO_2、NO_x和一次颗粒物(PM)在不同控制比例下(25%、50%、75%和100%)对东莞PM_(2.5)的累积浓度贡献.强力法研究结果表明,2014年1月珠三角地区人为源二次转化对东莞市PM_(2.5)的贡献(约58.10%)大于一次PM排放贡献(约41.90%),其中,人为源NH_3排放贡献最大,约占总量的21.66%.RSM/CMAQ动态源贡献结果显示,东莞市PM_(2.5)的人为可控源排放贡献(SO_2、NO_x和一次PM)占比为82.17%,受本地排放影响较大,且叠加区域排放的影响;一次PM减排对PM_(2.5)环境浓度的贡献高于仅减排SO_2和NO_x.在减排比例较低时,一次PM减排可有效削减东莞市PM_(2.5)浓度;随控制比例加大,二次前体物(SO_2和NO_x)减排对东莞市PM_(2.5)浓度削减率的影响加大.进一步使用HYSPLIT模式和轨迹聚类分析方法研究了2014年1月东莞市PM_(2.5)污染传输过程.结果显示,该时段共有6条长、短距离污染传输路径,污染物主要来自东莞市东、东北及东南方向,途经其上风向区域(惠州、深圳和广州等)传输至东莞;惠州是各主导上风向出现频率最高的城市,因而其区域传输对东莞PM_(2.5)的贡献也较大,深圳次之.     

南昌市固定燃烧点源大气污染物排放清单及特征

大气污染物排放清单是了解区域污染物排放特征、准确模拟空气质量的重要资料,而工业点源是大气污染的重点排放源.通过收集相关活动水平信息和合理的排放因子,采用"自下而上"的方法建立了南昌市2014年点源大气污染物排放清单.结果表明,SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)和VOC排放总量分别为29576.2、17115.1、25946.6、4689.4、922.9和1190.4 t,其中,金属炼制行业对SO_2、CO和VOC的贡献最高,分别占37.75%、30.59%和38.45%;火电行业是NO_x的主要来源,其贡献率为47%;水泥等建材制造行业对PM_(10)和PM_(2.5)排放贡献最高,分别为26%和25%.根据排放源污染物排放量及地理坐标信息,建立了0.4 km×0.4 km的污染物排放量空间分布特征图,结果表明,南昌市大气污染物排放较为集中,青山湖区北部和新建区北部是SO_2、NO_x、CO和VOC的主要排放区,而PM_(10)和PM_(2.5)的排放量相对分散,并在安义县出现排放高值区.通过将计算结果与统计数据结果进行对比,了解所估算清单的准确程度.对SO_2和NO_x的计算值和统计值进行统计分析,结果显示,NMB(标准化平均偏差)和NME(标准化平均误差)值均小于50%,清单计算精度较高.同时,为了解清单数据质量,对清单的不确定性进行定量分析,结果显示,SO_2和VOC不确定性较低而PM_(10)和PM_(2.5)的不确定性相对较高,清单整体不确定性与其他研究结果相差不大.建议后期研究可以从提升基础数据质量和建立具有区域代表性的排放因子数据库着手,从而减小排放量的不确定性,获得精准可靠的大气污染物清单并应用于空气质量模型预报等更深入的研究.     

唐山市2017年采暖期不同污染等级PM2.5化学组分特征对比与来源分析

为深入了解唐山市采暖期PM_2.5污染成因与来源,采用在线监测设备于2017年12月1日-2018年1月28日连续监测了唐山市PM_2.5及其水溶性离子和碳质组分（OC、EC）的质量浓度变化,并结合部分常规气体污染物及气象数据进行对比分析.结果表明:①相对湿度的增加和风速的降低促进了污染的发展.②清洁、轻中度污染和重污染时,SOR（硫氧化率）分别为0.05、0.08、0.20,NOR（氮氧化率）分别为0.05、0.12、0.26,随着污染的加重,SO₂、NO_x向PM_2.5中SO₄2-、NO₃-的二次转化现象更加明显.③清洁时,ρ（OC）、ρ（EC）、ρ（SO₄2-）和ρ（Cl-）占PM_2.5化学组分（水溶性离子、碳质组分）质量浓度总和的68%,主要污染源为燃煤;清洁、轻中度污染和重污染时,ρ（NO₂）/ρ（SO₂）分别为0.96、1.14、1.44,ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）分别为0.94、1.57和1.75;重污染时,ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）、ρ（NH₄+）三者之和占PM_2.5化学组分质量浓度总和的61%,二次污染物成为主要污染源.④观测期,唐山市轻中度污染和重污染时,受经北京市、天津市等唐山市西部地区方向气团影响频率分别为61%、63%,受该方向气团影响时,ρ（NO₂）/ρ（SO₂）、ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）明显增大.研究显示,相较于燃煤排放物在大气污染物中的占比变化,随着污染的加重,工业工艺和机动车尾气排放产生的污染物占比明显增大,区域传输对大气污染影响不可忽略,政府有必要开展区域联防联控、停产限产和限行限号的措施.      

2019年元旦前后石家庄市重污染过程PM2.5污染特征及来源解析

2018年12月30日至2019年1月15日石家庄市发生了连续的灰霾天气,出现12个重污染天,首要污染物均为PM_2.5.本文从污染演变、时空分布、组分分析、污染来源和气象因素等多方面展开分析探讨污染成因.结果表明,PM_2.5主要成分为二次无机离子（65.4%）,主要来源为燃煤（24.4%）和工业工艺源（23.7%）.随污染加剧SO₄^2-占比和二次无机源贡献均大幅增加.先后受来自偏南-东南和偏西-西南方向低空气团及特殊地形、静稳高湿、近地逆温等不利气象条件影响,燃煤、工业和机动车尾气等一次源产生的污染物在太行山前快速积累,气态污染物二次转化和颗粒物吸湿增长推高PM_2.5,硫酸盐暴发式增长加剧污染发生.建议重污染应急响应期间在确保各项减排措施落实到位情况下,加强二次无机组分前体物SO₂、NO_x及NH₃排放源的管控,并重点关注SO₂排放源（散煤等）,同时加强市区东北方向新乐、无极、深泽、晋州和行唐区县大气排放源管理,减少局地传输影响.     

基于快速聚类方法分析常州市区PM2.5的统计特性

运用统计方法研究常州市区2013~2014年6个国控点六项基本污染物(SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(2.5)和PM_(10))月平均浓度变化,结果表明,除O_3外,其它五项污染物月平均浓度夏季较低冬季较高.颗粒物与风速之间的关系为PM_(2.5)浓度随风速的升高一直降低,PM_(10)随风速的升高浓度先降低后升高.采用快速聚类分析(k-means)并运用SWV和DIV指数对六项基本污染物进行分类,得到4个样本分类.与依据颗粒物化学成分或粒径谱对PM进行源解析方法不同,本研究更多是从PM_(2.5)与其它污染物相关关系以及污染程度等角度按照欧式距离进行分类.不同类中PM_(2.5)来源明显不同,类1中PM_(2.5)与化石燃料燃烧排放密切相关,类2与O_3密切相关,类3与城市不完全燃烧排放、区域灰霾污染密切相关,类4可以归类于城市"背景"类.快速聚类分析结果也表明常州市区PM_(2.5)有着复杂的来源.