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.      

2018年济南市PM2.5叠加沙尘重污染过程分析

为揭示重污染过程中多因素的综合作用,选取济南市2018年11月25日-12月4日一次长时间、高强度PM_2.5污染和沙尘混合的重污染过程,利用气象资料、空气质量监测结果、激光雷达探测资料及水溶性离子在线数据,开展污染特性以及潜在污染源综合分析.结果表明:①研究期间,首要污染物为颗粒物,ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）平均值分别为294、141 μg/m3,污染较严重.②根据ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）将此次重污染过程分为4个阶段,阶段Ⅰ~Ⅳ总水溶性离子浓度分别为（107.3±35.9）（95.2±34.5）（99.0±18.2）（29.3±9.3）μg/m3,分别占ρ（PM_2.5）的73.8%、56.9%、64.2%和43.2%.SOR（硫氧转化率）分别为0.47、0.42、0.55、0.25,NOR（氮氧转化率）分别为0.42、0.26、0.28、0.13,表明济南市大气中出现了显著的二次转化过程,SOR均大于NOR表明SO₄2-转化程度高于NO₃-.NO₃-/SO₄2-（质量浓度比）分别为2.97、1.75、1.69、1.45,表明此次污染各阶段中氮和硫的来源以移动源为主.③此次重污染过程济南市ρ（PM_2.5）受本地及周边城市传输和两次沙尘过境的综合影响,主要潜在污染源有山东省本地以及江苏省北部、安徽省北部、内蒙古自治区中部和京津冀地区等区域.④近地面均压场、高湿、小风等不利气象因素是导致此次重污染过程的重要因素.研究显示,济南市此次污染过程是不利气象条件、污染物一次积累和二次转化、区域污染传输、沙尘天气等多因素综合作用的结果.      

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.      

2018年冬季淄博市一次沙尘天气颗粒物污染特征研究

2018年11月底淄博市经历了一次沙尘影响下的大气重污染过程,为研究此次重污染过程形成机制,分析了淄博市ρ(PM₁₀)和ρ(PM_2.5)及PM_2.5化学组分特征,并利用PMF模型和后向轨迹模型对颗粒物的来源进行研究.结果表明:①污染期间,ρ(PM₁₀)和ρ(PM_2.5)小时平均值分别为(259±111)和(133±51)μg/m3,分别是污染后ρ(PM₁₀)〔(88±38)μg/m3〕和ρ(PM_2.5)〔(36±14)μg/m3〕的2.9和3.7倍.②受沙尘的影响,Ca2+、Mg2+、Al、Mg、Ca、Si等代表沙尘源的离子和元素组分的质量浓度在PM_2.5中占比均高于污染后.③ 72 h后向轨迹结果表明,除受西北方向沙尘传输气流影响外,局地盘旋的当地气流也增加了污染物的累积,此次大气污染过程是本地污染物累积及西北沙尘传输共同作用形成的.④ PMF模型解析表明,污染期间扬尘源是PM_2.5的首要贡献源类,贡献率达33.61%,说明沙尘过境对此次污染过程有较大贡献;污染后工业源贡献显著增高,成为主要污染源,贡献率为22.71%,体现了淄博市是重工业城市的特点.研究显示,淄博市此次重污染过程颗粒物来源复杂,除受本地区域污染影响外,外来沙尘过境贡献也较大.      

青岛冬季霾-沙尘重污染过程PM1理化特征及来源分析

对2018年11月21日~12月2日期间青岛市大气PM₁的质量浓度、化学组分和数浓度进行连续观测,结合国控站点监测数据和气象条件,分析青岛市秋末冬初一次典型霾-沙尘重污染过程的特征及污染物来源.结果表明：本次污染过程可分为霾前（11月21~23日）、霾期（11月24~25日）、霾-沙尘叠加期（11月26日）、沙尘期（11月27~29日）、沙尘后（11月30日~12月2日）5个发展阶段,观测期间PM₁质量浓度为（40±20）μg/m³,霾期PM₁为沙尘期的2.03倍.冷锋锋前以人为污染物气团为主,锋后以冷干沙尘气团为主,并在长距离传输中保持干燥,受沙尘传输过程中经过区域的影响较小,导致沙尘阶段PM_2.5和PM₁₀错峰12h出现.霾期PM₁中SO₄^2-、NO₃^-质量浓度比霾前分别升高73%、111%,SOR、NOR分别升高28%、67%,表明霾期NO₃^-的二次转化明显升高.PM₁中NH₄⁺主要以（NH₄）₂SO₄和NH₄NO₃形式存在,为富氨条件.本次沙尘事件气团传输过程中途经山西、河北、山东西北部等污染物高强度排放区域,前锋到达青岛时,携带的人为污染物占主导,导致沙尘期PM₁中OC、EC占比为霾期的1.73、1.53倍.霾期SOC/OC值为0.43,略低于沙尘期,表明霾期SOC生成受到抑制.     

2015年福州市大气颗粒物污染特征

为了解福州市大气颗粒物污染状况,利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,结合气象资料和HYSPLIT4轨迹模式,分析了2015年福州市大气颗粒物污染特征和典型污染过程.结果表明:2015年福州市ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）年均值分别为55.8和29.2μg/m3,均低于GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值.颗粒物浓度季节性变化特征明显,表现为冬春季高、夏秋季低的变化特征. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）为52%,普遍低于我国东部其他大中城市;日际变化明显,受混合层高度日变化和机动车排放的影响,呈双峰形态. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）日变化趋势与ρ（PM₁₀）日变化特征相反,即ρ（PM₁₀）高时ρ（PM_2.5）所占比例低,ρ（PM₁₀）低时ρ（PM_2.5）所占比例高,表明早晚高峰机动车排放所造成的颗粒物污染以粗颗粒物贡献为主.福州市颗粒物污染天气成因主要有"积累型"和"输送型"污染. 2015年1月5-6日发生的污染过程,是在一次静稳、高湿天气形势下,本地排放的污染物在不利于扩散的气象条件下聚集、二次转化,导致颗粒物浓度升高、能见度降低. 2015年1月17-19日的污染过程主要是北方污染物随冷空气输送南下,导致本地颗粒物浓度迅速升高、能见度迅速降低.研究显示,福州市PM₁₀和PM_2.5优良率较高,颗粒物污染主要发生于冬季,污染成因包括局地累积和区域输送.      

衡水市大气污染成因研究及治理经验

衡水市作为"2+26"城市中典型的低GDP、高污染城市,其空气质量排名常年处于74个重点城市的后10位.自大气重污染成因与治理攻关项目工作开展以来,衡水市开展了大量污染成因研究及污染治理工作,已取得了较为明显的大气污染治理成效.从空气质量变化、排放源、污染物来源解析及气象条件与排放贡献等方面,梳理了衡水市大气污染成因研究及治理经验.结果表明:①衡水市的空气质量得到较大改善,PM₁₀和PM_2.5治理成效明显.2018年衡水市ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）年均值比2017年分别下降了25.12%和19.73%,比2013年分别下降了54.84%和51.22%,但O₃污染形势逐渐严峻,以O₃为首要污染物的天数由55 d（2013年）增至125 d（2018年）.②相比于2016年,衡水市2017年SO₂、NO_x、CO、PM₁₀、PM_2.5、BC、OC、VOC的排放总量均大幅下降.③2013-2018年导致衡水市PM_2.5下降的因素中,气象因素占8.0%,排放源因素占92.0%,说明衡水市通过减排措施改善空气质量的效果较为显著.④硝酸盐已经取代硫酸盐成为秋冬季颗粒物二次转化中最重要、占比最高的成分.研究显示,衡水市高ρ（PM_2.5）主要以本地排放和临近地区输送为主,为有效控制衡水市PM_2.5污染的发生与发展,应采取本地排放控制与"2+26"城市联防联控相结合的方案.      

保定市大气污染特征和潜在输送源分析

保定市是京津冀地区重要城市之一.为了解保定市大气污染物质量浓度特征和潜在输送源,对保定市国控点2017年1月1日-12月31日PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、O₃、CO等常规大气污染物数据进行分析,并利用TrajStat后向轨迹模型进行区域传输研究.结果表明:①ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）分别为（138±96）（84±66）（29±23）和（50±24）μg/m3,与2016年相比分别下降5.9%、9.1%、25.5%和13.1%;ρ（CO）较2016年下降了14.0%;ρ（O₃）较2016年增长了25.2%.ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）和ρ（O₃）分别超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值的0.97、1.40、0.25和0.34倍,ρ（SO₂）和ρ（CO）未超标.②除ρ（O₃）外,其他污染物质量浓度均呈冬季最高、夏季最低的季节性特征,其中,冬季PM_2.5污染最为严重,春季PM_2.5~10（粗颗粒物）污染严重.③空气质量模型源解析结果显示,保定市ρ（PM_2.5）约60.0%~70.0%来自本地污染源排放.后向轨迹结果表明,在外来区域传输影响中,保定市主要受到西北方向气团（占比为21.7%~60.0%）远距离传输和正南方向气团（占比为34.8%~50.5%）近距离传输的影响.④PSCF（潜在源贡献因子分析法）和CWT（浓度权重轨迹分析法）分析表明,除保定市及周边区县本地污染贡献外,位于太行山东麓沿线西南传输通道的邯郸市、邢台市、石家庄市是影响保定市PM_2.5的主要潜在源区.研究显示,PM_2.5为保定市大气中的主要污染物,并呈冬季高、夏季低的变化特征,其主要来自西北远距离输送和南部近距离传输.      

北京市2018年春季一次沙尘回流过程的污染特征

通过监测数据分析,结合轨迹模拟和特征雷达图的分析结果,对2018年4月14~19日北京出现的一次沙尘天气过程进行分析.结果显示：依据ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）及其比值PM_2.5/PM₁₀[ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）,下同]的变化情况,此次沙尘过程可分为沙尘期、中间期、回流期和回流后期4个典型时期.沙尘期ρ（PM₁₀）平均值达到（278.5±83.7）μg/m³,明显高于回流期和回流后期,回流后期ρ（PM_2.5）平均值达到（135.5±16.9）μg/m³,明显高于回流期和沙尘期.沙尘期逐小时PM_2.5/PM₁₀<0.2,回流期和回流后期PM_2.5/PM₁₀比值分别介于0.3~0.6和0.5~0.8范围内.SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺等（SNA）水溶性离子沙尘期浓度占比仅为7.3%±2.5%,沙尘回流期和回流后期SNA占比分别增长至47.0%±6.3%和51.3%±5.7%.研究表明,受天气系统影响,回流沙尘可裹挟南部的细颗粒和气态污染物输送到北京后发生累积和二次转化,从而推高PM_2.5浓度,因此发生沙尘回流时,区域内应加强一次污染物排放的管控力度,同时北京市需进一步加强机动车氮氧化物的排放监管.     

京津冀及周边地区秋冬季PM2.5爆发式增长成因与应急管控对策

京津冀及周边地区秋冬季大气重污染过程频发,而在一些污染过程中PM_2.5会呈现爆发式增长特征,受到社会、公众的广泛关注,但现阶段针对PM_2.5爆发式增长的成因仍缺乏系统性的认知.对京津冀及周边地区在2015-2019年秋冬季（10月-翌年3月）大气重污染过程进行整理分析,并以2016年12月16-22日和2019年1月10-14日两次典型重污染过程中的PM_2.5爆发式增长为典型案例进行成因解析,归纳得出PM_2.5爆发式增长的主要原因为本地积累、区域传输和二次转化.对于北京市,PM_2.5爆发式增长通常不是上述某一原因独立导致,而是三者综合作用的结果.对于主要由本地积累引起的PM_2.5爆发式增长,应提前采取预警应急措施,降低ρ（PM_2.5）峰值;对于主要由区域传输引起的PM_2.5爆发式增长,应开展区域应急联动,降低传输通道沿线城市对ρ（PM_2.5）累积的贡献;对于主要由二次转化引起的PM_2.5爆发式增长,应通过一次颗粒物和SO₂、NO_x、VOCs等气态污染物的协同减排,降低高湿条件下污染物二次转化的影响.在2016年12月16-22日的大气重污染过程期间,京津冀及周边地区通过采取上述应急管控对策,减少了主要污染物排放量,有效降低了ρ（PM_2.5）峰值.建议可根据各地PM_2.5爆发式增长的具体成因,通过提前采取重污染天气预警应急措施、区域应急联动和多污染物（一次颗粒物、SO₂、NO_x、挥发性有机物等）协同减排等应急管控对策,有效减少PM_2.5爆发式增长的次数、降低PM_2.5爆发式增长的速率,减缓大气重污染的发生和发展.      

北京秋季一次先污染后沙尘现象成因分析

利用卫星监测资料、气象站的观测资料和北京市环境保护监测中心的PM₁₀监测资料,通过对天气图进行分析,对发生在2000-11-01—07这一污染天气过程的成因和性质进行了解析。结果表明:在此期间PM₁₀呈现准正态分布。污染过程由2个性质完全不同的阶段构成:第一阶段(11月1—3日)属于雾型污染,污染物是SO₂,NO₂等经过化学转化而成的硫酸盐和硝酸盐微粒;第二阶段(11月4—7日)属于沙尘型污染,该阶段的污染物是受上游沙尘天气影响而形成的黄土、浮尘。这2个阶段的气象过程及天气形势也完全不同,沙尘暴爆发前(前一阶段)的天气受均压场控制,呈现双层逆温结构,相对湿度较大;沙尘暴期间(后一阶段)的天气受高压前部西北气流控制,相对湿度大幅度下降,空气干燥度从地面到高空基本一致。      

南京冬季典型霾天气过程多元对比分析

选取2017～2020南京地区冬季3个典型霾天气过程,综合分析了霾天气过程中污染物、气象要素以及边界层条件等影响机制与特征变化.结果表明,3次过程中,AQI指数峰值分别为304(严重污染)、227(重度污染)与176(中度污染),且与PM2.5、PM10浓度变化基本趋于一致,PM25与PM10比值基本都大于0.7;污染...     

2014年10月北京市4次典型空气重污染过程成因分析

采用数值模拟与观测资料相结合的方式,对2014年10月北京市4次典型空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行了分析. 结果表明,京津冀区域稳定的气象条件是形成空气重污染的主要原因,4次重污染过程大气条件均不利于污染物扩散,表现为大气层结稳定,近地层逆温(平均逆温强度为2.26 ℃/100 m)明显,风速(平均值为1.52 m/s)小,相对湿度(平均值为80.75%)大. 在4次重污染过程中8—11日污染最重,ρ(PM_2.5)日均值平均为264 μg/m3,并且区域输送对北京贡献率最大,平均值为63.75%;24—25日污染程度次之,逆温最强,逆温强度达5.94 ℃/100 m;18—20日重污染中北京ρ(PM_2.5)高值(＞200 μg/m3)区主要集中在该市西北部地区;30—31日污染相对较轻,ρ(PM_2.5)日均值最高只有154 μg/m3. 数值模拟表明,在4次典型重污染过程中,来自南方(包括河北、河南和山西西部等地)的外来污染物输送对北京PM_2.5贡献较大,外来贡献率分别在42.36%~69.12%之间,同时北京本地也存在较强的二次无机盐及有机物转化过程.      

2015年“十一”期间北京市大气重污染过程分析

采用垂直观测、地面观测、PM_2.5化学组分观测和气团轨迹分析等手段,对2015年10月份北京市一次大气重污染过程进行了分析.结果表明,重污染时近地面层气溶胶消光系数升高,污染物主要积聚在600m以下.重污染期间气象要素特征为：风场弱,湿度大,地面受弱气压场控制,边界层高度极低.重污染期间不同站点PM_2.5浓度变化趋势和峰值出现时间较为一致;大部分时段PM_2.5中NO₃^-浓度明显高于其他组分;周边区域受重污染的影响面积相对较小,高浓度区主要集中在北京市及近周边地区.多手段的观测结果以及PM_2.5浓度与气象要素和各化学组分的相关性分析的结果均表明：区域传输,包括秸秆焚烧,对本次北京市重污染天气过程具有一定的影响,但本地机动车排放在不利气象条件下的积累、二次转化以及垂直方向空间的极端压缩是导致重污染的主要原因.     

北京冬季一次重污染过程的污染特征及成因分析

为了研究北京冬季重污染过程的污染特征及形成原因,选取2013年1月9~15日一次典型重污染过程,对污染期间气象要素、大气颗粒物组分特征和天气背景场进行综合研究.结果表明,此次大气重污染过程中PM₁₀和PM_2.5平均质量浓度分别为347.7μg/m³和222.4μg/m³,均超过环境空气质量标准(GB3095-2012)中规定的日均二级浓度限值.重污染时段PM_2.5中NH₄⁺、NO₃^-和SO₄^2-质量浓度之和占PM_2.5质量浓度的44.0%,OC/EC的平均比值为5.44,说明二次无机离子和有机物对此次污染过程中PM_2.5贡献较大.稳定的大气环流背景场、高湿度低风速的地面气象条件和低而厚的逆温层导致北京地区大气层结稳定,加上北京三面环山的特殊地形结构,是造成此次大气重污染过程的主要原因.