霾天气南京市大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征

为了讨论南京市大气细颗粒物(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征,2007年6月10日至2008年5月29日对南京市大气细粒子PM2.5进行了采样,用PM2.5在线监测浓度、离子色谱法等分别测得PM2.5的质量浓度、水溶性离子组成,初步研究了南京市大气细粒子(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征。结果表明,南京市大气细颗粒物污染严重,霾天气下PM2.5中总水溶性离子质量浓度为54.28μg/m3,为非霾天气的1.6倍。分析的6种离子中SO42-、NO3-、NH4+是PM2.5的主要组成成分。灰霾期间PM2.5与NO3-、SO42-、NH4+的相关性较高,PM2.5中颗粒物的主要存在形式可能为NH4Cl、NH4NO3,(NH)42SO4或NH4HSO4。对比不同季节不同天气下的SOR(SO2转化率)和NOR(NOx转化率),发现霾天气下SO2和NOX转化率高于正常天气,表明SO2、NO2在霾天气更容易转化为二次粒子。     

北京东北部城区大气细粒子与相关气体污染特征研究

于2008年7月~2009年4月的4个季节,在北京市朝阳区北部,利用VAPS通用型大气污染物采样仪(URG3000K)对大气细粒子(PM2.5)和环境空气中相关气体进行了同时采集,并利用IC离子色谱仪(DX-600型)分析了PM2.5中水溶性无机离子成分和环境空气中相关气体的含量.结果表明,PM2.5质量浓度春季>夏季>冬季>秋季;SO42-、NO3-和NH4+是PM2.5中最主要的3种水溶性无机离子,年均质量浓度分别为14.82μg/m3、11.57μg/m3和8.35μg/m3,三者浓度之和占PM2.5中总水溶性无机离子浓度的86.28%.SO42-、NH4+浓度占PM2.5浓度百分比均为夏、秋季高于冬、春季; NO3-浓度占PM2.5浓度的百分比为秋季>春季>夏季>冬季.空气中的SO2、NO2和NH3等气态污染物的含量直接影响PM2.5中二次离子SO42-、NO3-和NH4+的浓度, SO2、NO2浓度的季节特征为冬、春季高于夏、秋季,与SO42-、NO3-的季节变化规律相反; NH3浓度在夏季最高,冬季最低. PM2.5酸度在夏、秋季高于冬、春季,且夏、秋季PM2.5样品全部呈酸性,冬、春季PM2.5样品一部分呈酸性,一部分呈碱性.夏季SOR值和NOR值分别为冬季的4.8倍和3倍,表明夏季SO2和NO2更易转化生成SO42-和NO3-.PM2.5中SO42-、NO3-和NH4+主要以(NH4)2SO4、NH4NO3的形式共存于气溶胶体系中.     

南京霾天气及PM_(2.5)化学污染特征分析

为了研究大气细粒子PM2.5在霾天气下的化学污染特性,2012年4月1日-27日在南京信息工程大学1号新实验楼楼顶,在霾天对大气细粒子PM2.5进行了采样,利用离子色谱法、TOC法等测得PM2.5的质量浓度、水溶性离子及水溶性有机碳组分浓度。结果表明:霾越重PM2.5质量浓度越高,霾天的PM2.5与地面温度、风速呈一定的负相关,与相对湿度呈正相关。SO42-、NO3-、NH4+、Ca2+、Na+、Cl-以及水溶性总有机碳是PM2.5的主要组成部分,其质量浓度随霾的加重而增加,其中NH4+、SO42-、NO3-及TOC质量浓度的增加幅度更明显,表明气态污染物的二次转化对采样点灰霾污染也有突出贡献。     

基于全国城市PM2.5达标约束的大气环境容量模拟

基于第3代空气质量模型WRF-CAMx 和全国大气污染物排放清单,开发了以环境质量为约束的大气环境容量迭代算法,并以我国333个地级城市PM2.5年均浓度达到环境空气质量标准(GB3095-2012)为目标,模拟计算了全国31个省市区SO2、NOx、一次PM2.5及NH3的最大允许排放量.分析结果表明,以城市PM2.5年均浓度达标为约束,全国SO2、NOx、一次PM2.5和NH3的环境容量分别为1363.26×104,1258.48×104,619.04×104,627.71×104t.2010年全国实际SO2、NOx、一次PM2.5和NH3排放量分别超过环境容量的66%、81%、96%、52%.空气污染较严重的河南、河北、天津、安徽、山东及北京6省市4项污染物排放量均超过环境容量1倍以上,环境容量严重超载区域与PM2.5高污染地区具有显著的空间一致性.     

南京北郊冬季霾天PM2.5水溶性离子的污染特征与消光作用研究

为了探讨霾天下大气细颗粒物(PM2.5)中水溶性离子的污染特征及其对大气消光的影响,在2013年1月25日至2月3日于南京北郊进行了PM2.5连续在线监测.利用颗粒物-液体转换采集系统(PILS)连续采集水溶性样品,与离子色谱联用分析了其中SO2-4、NO-3、NH+4、Cl-、Na+、K+、Mg2+和Ca2+的含量;同时采用扫描电迁移率粒径谱仪(SMPS)和空气动力学粒径谱仪(APS)测量细粒子的粒径谱分布;采用三波长光声黑碳光度计(PASS-3)实时在线测量细粒子的散射和吸收消光系数;并实时监测痕量气体浓度.结果表明,观测期间霾与非霾天PM2.5中水溶性离子的总质量浓度分别为70.3μg·m-3和22.9μg·m-3;二次吸湿性组分SO2-4、NO-3和NH+4为主要的污染离子.霾天有利于SO2和NOx向SO2-4和NO-3的转化,尤其是NOx的氧化.运用多元线性回归统计方法,建立了PM2.5干消光系数与气溶胶化学成分之间的经验公式,发现NH4NO3对南京冬季消光的贡献最大,其次为(NH4)2SO4、有机碳(OC)和元素碳(EC).两次重污染事件中,污染前体物的一次排放和二次转化的增加分别是造成离子浓度升高的主要原因.     

北京市东北城区冬季大气细粒子与相关气体污染特征

利用VAPS通用型大气污染物采样仪与DX-600型离子色谱仪于2008年11月及2009年1月进行了北京市东北城区大气细粒子(PM2.5) 可溶性离子组分和相关气体组分的同时监测与分析.结果表明,在采样期间,北京PM2.5质量浓度随时间呈“3峰”的变化,在“3个峰段”期,随采样时间的推进,PM2.5质量浓度增高;与北京市以往监测结果相比,北京市PM2.5中几种主要水溶性无机离子的污染水平呈现下降的趋势;PM2.5呈弱酸性,对大气环境酸化和酸性湿沉降的形成具有一定的促进作用;PM2.5中NH4+主要以硫酸盐、硝酸盐及氯盐的形式存在;PM2.5中SO42-、NO3-的质量浓度变化趋势分别与环境空气中SO2、NO2的质量浓度变化趋势相似,PM2.5中SO42-和NO3-分别主要由SO2、NO2转化而来,且NO2二次转化率低于SO2的二次转化率.     

2005—2014年川南城市群大气污染的时间演变特征

基于2005—2014年PM10、SO2及NO2的环境空气质量监测数据,研究了川南城市群5个地级市(乐山、泸州、内江、宜宾、自贡)三类主要大气污染物的时间特征及变化规律。结果表明:5个城市的PM10年均质量浓度和API年均值均呈波动性下降趋势,PM10是影响各城市环境空气质量的主要污染物。各城市NO2年均质量浓度以上升趋势为主,SO2年均质量浓度除乐山有明显上升趋势外,其余城市以下降趋势为主。     

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.     

鼎湖山秋季大气细粒子及其二次无机组分的污染特征及来源

利用大气颗粒物质量浓度分析仪（TEOM）及大气细粒子快速捕集及其化学成分自动在线分析系统（RCFP-IC）于2008年10～11月在中国科学院华南植物园鼎湖山定位站进行了大气细粒子（PM2.5）及其二次无机组分（SO42-、NH 4＋和NO 3-）与相关污染气体组分的同步观测与分析,同时结合主成分分析和HYSPLIT轨...     

东莞市大气亚微米粒子PM1及其中水溶性无机离子的污染特征

2011年8月—2012年7月期间,利用中流量(100 L·min-1)大气采样器对东莞市A和B两点(A:生活区,B:工业区)进行PM1、PM1~2.5、PM2.5~10采样,并定量分析颗粒物上F-、Cl-、NO-3、SO2-4、NH+4、Na+、K+、Ca2+、Mg2+等9种水溶性无机离子.分析结果显示,工业区B点的细粒子污染较生活区A点严重,B点PM1质量浓度年均值为48μg·m-3,其浓度是A点的1.2倍.A、B两点PM1对PM2.5和PM10的质量贡献率无明显差异,平均贡献率分别高达69%和45%.二次离子SO2-4、NO-3、NH+4及与燃烧行为有关的K+、Cl-等5种离子在细粒子PM1上富集,这5种离子对PM1质量的贡献率分别为18.82%~19.76%、4.98%~5.47%、3.98%~4.12%、2.03%~2.27%和3.39%~3.78%.而其他4种离子,Ca2+、Mg2+、F-和Na+积聚在粗粒子PM2.5~10上.PM10/PM2.5/PM1三种粒子中,PM1粒子酸性值AE/CE(阴离子当量浓度/阳离子当量浓度)比值和硫转化率SOR、氮转化率NOR值均是最高.     

Spatial and temporal variation of particulate matter and gaseous pollutants in 26 cities in China

O3and PM2.5were introduced into the newly revised air quality standard system in February 2012, representing a milestone in the history of air pollution control, and China's urban air quality will be evaluated using six factors(SO2, NO2, O3, CO, PM2.5and PM10) from the beginning of 2013. To achieve the new air quality standard, it is extremely important to have a primary understanding of the current pollution status in various cities. The spatial and temporal variations of the air pollutants were investigated in 26 pilot cities in China from August 2011 to February 2012, just before the new standard was executed. Hourly averaged SO2, NO2and PM10were observed in 26 cities, and the pollutants O3, CO and PM2.5were measured in 15 of the 26 cities. The concentrations of SO2and CO were much higher in the cities in north China than those in the south. As for O3and NO2, however, there was no significant diference between northern and southern cities. Fine particles were found to account for a large proportion of airborne particles, with the ratio of PM2.5to PM10ranging from 55% to 77%. The concentrations of PM2.5(57.5 μg/m3) and PM10(91.2 μg/m3) were much higher than the values(PM2.5: 11.2 μg/m3; PM10 : 35.6 μg/m3) recommended by the World Health Organization. The attainment of the new urban air quality standard in the investigated cities is decreased by 20% in comparison with the older standard without considering O3, CO and PM2.5, suggesting a great challenge in urban air quality improvement, and more eforts will to be taken to control air pollution in China.     

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.     

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。     

2017年厦门金砖会晤期间气象因素与管控措施对空气质量的影响

2017年厦门金砖会晤期间采取了大气污染临时管控措施,使AQI小时值和日均值均达到了双优的预期目标.本文根据管控措施实施的前、中、后阶段,厦门及周边城市大气污染物浓度的变化,对气象因素和人为因素的影响分别进行分析.结果发现,气态污染物对临时管控措施的敏感性最强,SO₂和NO₂的降幅（39.9%和25.6%）明显高于PM_2.5和PM₁₀的降幅（5.5%和4.8%）,台风外围带来的大风和降水可显著改变大气污染物的周期性变化规律.大气PM_2.5组成及SO₂/NO₂、SO₄^2-/NO₃^-、OC/EC和WSOC/OC等比值变化显示机动车（尤其是柴油货车）是本地区大气污染物的重要来源.控制变量分析显示,厦门金砖会晤期间气象因素对颗粒物和NO₂削减的贡献更大（20.3%）,而临时管控措施对SO₂的削减效果更明显（23.2%）,且有一半以上（51%~64%）的大气污染物来自外来源输送.     

2011年春季辽宁一次沙尘天气过程及其对不同粒径颗粒物和空气质量的影响

利用2011年5月11—12日辽宁沙尘天气过程的相关资料,分析了沙尘天气对不同粒径颗粒物及空气质量的影响及此次沙尘过程的天气成因.结果表明:沙尘天气发生前后可吸入颗粒物PM₁₀、PM_2.5和PM₁的浓度变化很大,沈阳、鞍山、本溪和丹东4城市PM₁₀、PM_2.5的小时浓度最大值都增大了1.5~20倍;粗粒子PM_(2.5~10)的数量浓度分别增加了30~41倍,质量浓度分别增加了27~30倍;细粒子PM_(1~2.5)的质量浓度分别增加了30~35倍,数量浓度分别增加了15~30倍;微粒子的数量浓度和质量浓度各城市表现不同,沈阳微粒子的数量浓度和质量浓度最大值增大了3倍和5倍,而鞍山PM₁的数量浓度和质量浓度分别减少了50%和10%.受蒙古气旋的影响内蒙古地区产生大风降温天气,大风将内蒙古地区的沙尘带到高空并随西风带向东移动进入辽宁,由于辽宁地区风速比较小,造成了辽宁大部分地区的浮尘天气,并对辽宁各地空气质量造成了严重影响,除丹东外辽宁其他13个城市空气质量都达到了轻微污染到重度污染的级别,铁岭、阜新、沈阳和抚顺的污染指数分别超过了300,达到了重度污染的级别.     

北京、石家庄2017—2018年PM2.5与SNA组分特征及典型重污染分析

基于北京、石家庄2017、2018年的1月和7月PM_2.5样品采集,研究两地采暖期、非采暖期及典型重污染过程的PM_2.5、SNA污染特征及二次转化特征.应用TrajStat模型,结合浓度权重轨迹分析法（CWT）,分析两地PM_2.5气流输送路径以及潜在源区.利用WRF-CAMx模式定量分析两地重污染月份（2017年1月）PM_2.5、硫酸盐及硝酸盐的区域传输贡献.结果表明, 2017年1月北京和石家庄均存在重污染过程,两年1月石家庄市PM_2.5浓度均高于北京; SNA占PM_2.5所有组分的34.11%~51.68%,对PM_2.5浓度有重要贡献,其中北京NO₃^-浓度最高,石家庄SO₄^2-浓度最高, SO₄^2-/NO₃^-夏季高于冬季;北京SOR高于石家庄,石家庄NOR高于北京,重污染期间两城市硫酸盐、硝酸盐、铵盐质量浓度、SOR与NOR明显升高;两地冬季气流主要受俄罗斯、蒙古、内蒙戈壁等地区的西北方向远距离输送影响,另外北京两年冬季均存在西南传输通道,石家庄重污染期间受冀南和鲁西北重工业城市群潜在贡献较高,两市夏季受东南季风影响,污染轨迹多来自渤海湾和山东等地区; 2017年1月,北京、石家庄PM_2.5受周边区域传输贡献分别为33.80%、22.54%,其中河北南部分别贡献14.86%, 17.21%,二次离子中NO₃^-的传输作用比SO₄^2-更加突出.从PM_2.5本地源来看,北京主要来源为移动源和扬尘源,分别占比43.30%、20.10%,石家庄为工业、燃煤和扬尘,分别占比26.40%、24.82%、22.50%.     

山地型城市冬季大气重污染过程特征及成因分析

以阳泉市2018年12月26日~2019年1月20日发生的典型大气重污染过程为例,研究了山地型城市冬季大气重污染过程特征及成因.结果表明,重污染发生时段首要污染物为PM_2.5,水溶性离子和碳质组分是PM_2.5主要组分,其中二次离子SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺是主要水溶性离子成分（共占离子组分的87.7%）,二次有机碳（SOC）是碳质组分的主要成分（71.6%）.二次离子在重污染发生时的浓度较发生前增加5.3倍,是导致PM_2.5快速增长的重要组分.气象条件分析显示,PM_2.5及其主要组分皆与相对湿度呈显著正相关关系而与风速呈显著负相关,随相对湿度增加以及平均风速降低,污染程度逐渐加重.山地型城市相对湿度较高、温度变化幅度大等气象特征使二次污染物的生成加快,是导致PM_2.5污染程度快速加重的主要原因.另外,山地型城市相对封闭的地形导致的平均风速降低使得大气污染物扩散条件相对较差是污染物累积的原因之一.PMF模型解析结果为：二次源（46.0%）对PM_2.5贡献显著,其次为燃煤源（32.6%）、机动车源（19.8%）和扬尘源（1.6%）.因此,山地型城市更应该重视对二次组分,特别是二次离子形成的前体物的管控.     

冬季PM2.5中无机水溶性离子与大气相对湿度的相关性

依托河北省灰霾污染防治重点实验室,对2019年11月26日—12月31日石家庄市大气PM_2.5中的NO₃^-和SO₄^2-进行连续在线观测,研究NO₃^-和SO₄^2-与环境空气相对湿度的相关性,解析冬季发生PM_2.5重污染天气的RH阈值.观测期间,RH为10%~60%时,NO₃^-的浓度与RH呈显著正相关,为PM_2.5中浓度最高的无机水溶性离子.RH超过70%后,NO₃^-与RH呈负相关,NO₃^-浓度和NOR开始下降.SO₄^2-浓度与RH在整个湿度区间均呈正相关.RH低于50%时,SO₂向SO₄^2-的转化以气相反应为主.RH高于50%以后,颗粒物达到潮解点,SO₂的主要反应转入液相,转化速率加快,SO₂液相反应贡献逐渐增加至64.6%.RH超过70%后,SO₄^2-成为PM_2.5中浓度最高的无机水溶性离子.RH超过PM_2.5潮解点以后,NO₃^-和SO₄^2-大量合成,推高PM_2.5环境浓度,易于形成重污染天气.     

北京地区一次大气环境持续严重污染过程中SO2的垂直分布分析

在2004-09-27～2004-10-12期间,以325m气象与环境观测塔为平台,使用43CTL型高精度脉冲荧光SO₂分析仪,分别布置在观测塔8m、47m、120m和280m 4层观测平台,对大气中的SO₂气体浓度、PM₁₀和PM_2.5粒子质量浓度及同步气象因素进行了垂直梯度、连续观测.结合气象数据分析了观测期间大气中SO₂气体浓度的垂直梯度分布及变化形势,进行了SO₂浓度与混合层高度变化、海平面气压变化,风速、风向变化等要素的相关分析,观测到在实验期间大气边界层中SO₂浓度由上向下递减分布的现象.由于地形与污染源分布的影响,北风最有利于污染扩散等状况.观测期间捕捉到一次主要由气象因素造成的大气环境严重持续污染及污染清除的全过程.