降水和风对大气PM2.5、PM10的清除作用分析

对合肥2015—2017年的降水、风和PM_(2.5)、PM_(10)浓度观测数据统计研究发现,降水对PM_(2.5)、PM_(10)有一定的清除作用,尤其在秋冬季节.秋冬季节小雨、中雨分别导致PM_(2.5)和PM_(10)浓度降低23.1%、40.4%和32.0%、63.7%.雨日PM_(2.5)/PM_(10)比例上升8.4%,表明降水对PM_(10)清除作用更显著.降水前后PM_(2.5)浓度变化与降水前PM_(2.5)浓度、降水强度、降水时长密切相关.当降水强度大于4 mm·h~(-1)或PM_(2.5)初始浓度高于115μg·m~(-3)时,降水对PM_(2.5)产生明显清除作用;而降水强度小于1 mm·h~(-1)或PM_(2.5)初始浓度低于115μg·m~(-3)时由于吸湿增长作用极易造成PM_(2.5)浓度反弹升高;且持续3 h以上雨强介于1～4 mm·h~(-1)的降水也对PM_(2.5)产生清除作用.降水前后PM_(10)浓度变化与初始浓度密切相关,而与雨强相关性较弱.当PM_(10)初始浓度大于50μg·m~(-3),降水就对PM_(10)产生明显清除作用,且PM_(10)初始浓度越高,降水后PM_(10)浓度下降越多.风速大于2 m·s~(-1)可显著降低PM_(2.5)浓度,因此,当风速大于4 m·s~(-1)时合肥较少出现中度及以上污染,但易造成地面起尘,使PM_(10)浓度不降反升.合肥冬季严重污染主要出现在西北风向,夏季中度以上污染天气较少,主要出现在风速低于3 m·s~(-1)的东南风向.     

广西玉林市大气PM10和PM2.5中有机碳和元素碳污染特征分析

2015年7月~2016年3月期间在广西玉林市3个空气监测点位共采集环境大气颗粒物PM_(10)样品218份,PM_(2.5)样品202份,利用多波段热/光碳分析仪分析其颗粒物中有机碳和(OC)和元素碳(EC)浓度水平、时空变化、污染特征及可能来源.结果表明,玉林市PM_(10)中OC和EC质量浓度分别为10.99μg·m~(-3)和5.11μg·m~(-3);PM_(2.5)中OC和EC质量浓度分别为7.51μg·m~(-3)和4.70μg·m~(-3).3个监测点位大气中PM_(10)和PM_(2.5)冬季的OC和EC浓度水平均高于其他季节,PM_(10)、PM_(2.5)中OC和EC的相关性较好,R2分别为0.58和0.60(P均小于0.01).应用最小OC/EC比值法对二次有机碳(SOC)含量进行了估算,冬季大气PM_(10)和PM_(2.5)中SOC平均质量浓度分别为14.50μg·m~(-3)和6.74μg·m~(-3),高于其他季节.PM_(10)和PM_(2.5)中SOC/OC比值均0.5,玉林市大气中粗细颗粒物均以SOC为主.夏季PM_(10)和PM_(2.5)中SOC/OC分别为80.6%和77.7%,为四季最高值,与夏季温度较高、光照强烈、有利于光化学反应将OC转化为SOC有关.     

基于GAM模型分析中国典型区域网格化PM2.5长期变化影响因素

为探究中国典型区域地表PM_(2.5)浓度长期时空变化及其影响因素,运用广义可加模型(GAM)对1998～2016年均0. 01°×0. 01°地表PM_(2.5)浓度网格化数据进行分析.典型区域多年平均PM_(2.5)浓度从高到低:华东华中地区(40. 5μg·m~(-3))华北地区(37. 4μg·m~(-3))华南地区(27. 8μg·m~(-3))东北地区(23. 7μg·m~(-3))四川盆地(22. 4μg·m~(-3)).东北地区PM_(2.5)年际变化呈现明显上升趋势;其他地区1998～2007年呈上升趋势,2008～2016年出现下降趋势.在典型区域PM_(2.5)浓度空间分布上,PM_(2.5)浓度分布呈现显著的空间差异,多年来各区域PM_(2.5)浓度高值分布相对稳定. PM_(2.5)浓度变化的单因素GAM模型中,所有影响因素均通过显著性检验,典型区域中对PM_(2.5)浓度变化影响解释率较高的各个影响因素顺序有所不同. PM_(2.5)浓度变化的多因素GAM模型中,均呈现非线性关系,典型区域方差解释率为87. 5%～92%(平均89. 0%),模型拟合度较高,对其变化有显著性影响.典型区域YEAR和LON-LAT均对PM_(2.5)浓度变化影响最为显著.除此之外,气象因子对PM_(2.5)的影响大小在各个区域存在不同.东北地区影响PM_(2.5)最重要的3个气象因子排序为:tp v_(10) ssr;华北地区为:temp tp msl;华东华中地区为:temp tp ssr;华南地区为:temp RH blh;四川盆地为:tp temp u_(10).结果表明,运用GAM模型,能够定量分析区域PM_(2.5)浓度长期变化的影响因素,对PM_(2.5)污染评估具有重要意义.     

内江市大气细颗粒物化学组成及其消光特征

2012—2013年在内江市环境监测站楼顶采集了PM_(10)和PM_(2.5)样品,并分析了颗粒物中金属无机元素、水溶性离子和碳质组分的质量浓度,以研究颗粒物的污染水平及其消光特性.采样期间,内江市的PM_(10)和PM_(2.5)浓度分别为(116.3±54.7)μg·m~(-3)和(78.6±36.8)μg·m~(-3);颗粒物污染冬季较重,其次为秋季,春季和夏季污染水平相当.内江市PM_(2.5)中以二次无机离子(SNA,42.5%)和有机物(OM,35.0%)污染最为突出,其次为地壳元素(Soil,11.4%)、元素碳(EC,5.2%)和微量元素(Trace,0.3%).高相对湿度和细颗粒物浓度是导致内江灰霾频发的主要原因,10km能见度对应的PM_(2.5)浓度界值为72.2μg·m~(-3).采用IMPROVE模型计算,内江市PM_(2.5)的平均散射系数为(504.6±293.2)Mm-1,吸光系数平均为(41.0±20.6)Mm-1;PM_(2.5)中硫酸盐对消光系数贡献最大,占40.0%;其次为有机物和硝酸盐,贡献率分别是29.2%和15.3%;EC的贡献率为7.3%.PM_(2.5)质量浓度与散射系数呈现出较强的线性关系(r=0.88),通过回归方程得到PM_(2.5)的质量散射效率为4.2 m~2·g~(-1).     

川南自贡市大气颗粒物污染特征及传输路径与潜在源分析

川南自贡市大气颗粒物污染比较严重, 2015～2018年PM_(10)和PM_(2.5)平均浓度分别为(95.42±9.53)μg·m~(-3)和(65.95±6.98)μg·m~(-3),并有明显的下降趋势,冬季PM_(10)和PM_(2.5)浓度远高于其它季节, 1月平均浓度最高,分别为(138.08±52.29)μg·m~(-3)和(108.50±18.05)μg·m~(-3),夏季平均浓度最低.PM_(2.5)与PM_(10)的平均比值为69.12%,冬季比值约为夏季的1.17倍,空气污染以PM_(2.5)为主.采用拉格朗日混合单粒子轨迹模型(HYSPLIT)和全球资料同化系统的GDAS气象数据,对自贡市细颗粒物(PM_(2.5))浓度和逐日72 h后向轨迹进行计算和聚类研究,利用潜在源贡献分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),探讨不同季节影响自贡市PM_(2.5)浓度的潜在源区以及不同源区的污染贡献.结果表明,自贡市近地面四季多受东南风、偏西风和西北风控制,高浓度PM_(2.5)多出现在0～2 m·s~(-1)的低风速区;不同季节、不同输送路径对自贡PM_(2.5)污染影响的差异显著,春季主要受到来自偏西和偏北方向短距离输送气流的影响,夏季污染轨迹主要来自短距离输送的东南气流,秋季主要受来自资阳,经遂宁、重庆和内江的短距离输送气流的影响,冬季除受到资阳、遂宁和内江等周边城市的影响外,还受到来自西藏中部的远距离输送气流影响;除夏季外,自贡市潜在源区主要位于重庆西部与川南交界区域,冬季的主要贡献区范围最广、贡献程度最大,夏季潜在源区范围最小且贡献程度最弱.     

不同空气质量等级下环境空气颗粒物及其碳组分变化特征

为研究不同空气质量等级下环境空气颗粒物及其碳组分变化特征,于2016年3月在廊坊市对环境空气中PM_(10)、PM_(2.5)和PM1质量浓度及PM_(2.5)中碳组分质量浓度进行了在线监测.结果表明,监测期间廊坊市PM_(10)、PM_(2.5)和PM1质量浓度较高,其分别为204.1、107.9和87.8μg·m~(-3),日变化趋势呈双峰型分布.总体来说,当空气质量越好,PM_(10)、PM_(2.5)、PM1及其碳组分(OC、EC、SOC和POC)质量浓度越低,PM1/PM_(2.5)、PM1/PM_(10)和PM_(2.5)/PM_(10)比值越小.但"中度污染"时,PM_(10)质量浓度最高,且PM1/PM_(10)和PM_(2.5)/PM_(10)达到谷底值;同时OC质量浓度比"轻度污染"略低,而明显低于"重度污染",且主要出现在13:00~23:00,表明"中度污染"时细颗粒物和超细颗粒物占比下降,与其对应的首要污染物相一致.此外,OC/EC比值大于2.0,通过最小OC/EC比值法估算PM_(2.5)中SOC和POC,其浓度均值分别为12.2μg·m~(-3)和5.0μg·m~(-3).     

大气颗粒物及降尘中重金属的分布特征与人体健康风险评价

为了解PM_(2.5)、PM_(10)和降尘中Cu、Mn、Pb、Ti、V、Cd、Cr、Co、Mo、Ni等10种重金属元素的分布特征及人体健康风险,利用大流量颗粒物采样器采集了北京城区某地四季大气中PM_(2.5)、PM_(10)及降尘样品,用ICP-MS测定了上述10种金属元素的质量浓度.结果表明,PM_(2.5)和PM_(10)的年均质量浓度分别为153.40μg·m~(-3)和232.93μg·m~(-3),超出GB 3095-2012中二类环境功能区标准限值的5倍和3倍;PM_(2.5)/PM_(10)的均值为0.74,表明大气颗粒物中以粒径小于2.5μm的颗粒为主;后向轨迹分析结果表明外源颗粒物的来向随季节变化而改变,冬、春、夏、秋季主要来向为西北、北-东北、东南、东南-西北.PM_(2.5)和PM_(10)中10种元素的年均质量浓度从高到低依次为TiMnPbCuCrNiVCdMoCo,其中Ti、Mn、Pb、Cu和Cr这5种元素占10种目标元素总质量浓度的91.93%和92.49%.除PM_(10)中Cd年均质量浓度(6.53 ng·m~(-3))高于GB 3095-2012限定值(5.00 ng·m~(-3))外,其他元素的质量浓度均不超标.降尘中各元素的含量由高到低依次为TiMnPbCuNiCrVCoMoCd,Ti(2561.48μg·g~(-1))占所有元素的质量分数为72.57%,地累积指数(Igeo)结果表明,Cd(4.03)属重度污染,Pb(2.49)介于中度污染和重度污染之间,Cu(1.33)属中度污染,Ni(0.43)属轻微污染.重金属的致癌健康风险(10-4)和非致癌健康风险(1),均处于较低水平,短期内不会对人体健康造成威胁,但不能忽视长期处于此环境所带来的健康危害.     

近20年来中国PM2.5污染演变的时空过程

本研究基于国控监测网络的PM_(2.5)实测数据、MODIS AOD数据以及气象参数(温度、风速、风向、边界层高度和相对湿度),综合考虑AOD与PM_(2.5)关系的季节性和区域性差异,构建了基于支持向量回归机(ε-SVR)与思维进化算法优化后的BP神经网络(MEC-BP)的二阶段PM_(2.5)浓度组合估算模型.在此基础上,分析了2000～2017年中国PM_(2.5)浓度的时空变化过程.结果表明,本研究提出的二阶段组合估算模型提供了中国2000～2017年内空间分辨率为1°×1°的月度近地面PM_(2.5)浓度的可靠估算,有效地弥补了中国地面监测网络在时间和空间上的空白(模型的决定系数R~2为0. 838,均方根误差RMSE为11. 512μg·m~(-3),平均绝对百分比误差MAPE为14. 905%,均方百分比误差MSPE为0. 243%,绝对误差MAE为6. 476μg·m~(-3),均方误差MSE为132. 519μg·m~(-3)).时间变化过程分析结果表明:①2014年是2000～2017年内中国PM_(2.5)浓度从持续缓慢上升到快速下降的关键转折点,其中,从2014年开始,PM_(2.5)浓度较高的北部沿海、东部沿海和长江中游地区的PM_(2.5)污染情况改善较明显.②然而,在研究时间范围内,全国仍有超过65%的区域PM_(2.5)年均浓度超过了二级限值(35μg·m~(-3)),虽然全国PM_(2.5)污染情况有一定程度地改善,但是空气污染形势依然严峻.     

华东区域PM2.5变化背景下浙江省人口经济暴露水平评估

利用1998~2012年卫星反演的细颗粒物(PM_(2.5))全球高精度产品数据集,精细化地给出了华东地区PM_(2.5)时空分布与变化特征,并分析了此背景下浙江省PM_(2.5)的人口经济暴露水平.结果表明1998~2012年期间,浙江省区域平均PM_(2.5)浓度整体变化呈现出先增加、后下降的特征,拐点出现在2007~2009年前后,与华东区域大背景的变化趋势一致.1998~2000年华东南部与山东东部的年平均PM_(2.5)浓度基本保持在50μg·m~(-3)以下,其余地区大多在50~75μg·m~(-3)左右,华东地区和浙江省PM_(2.5)浓度超过35μg·m~(-3)的地区分别占到51.8%和21.1%.1998~2009年PM_(2.5)浓度上升趋势非常明显,华东地区的平均变化趋势为2.58μg·(m~3·a)~(-1),浙江省的上升趋势较华东区域慢,为1.43μg·(m~3·a)~(-1).2007~2009年PM_(2.5)浓度达到最大,华东和浙江省超过35μg·m~(-3)的地区分别占到82.1%和65.9%.此后PM_(2.5)浓度呈现出下降的变化趋势,华东地区和浙江省的平均变化趋势分别为-1.75μg·(m~3·a)~(-1)和-1.58μg·(m~3·a)~(-1),PM_(2.5)浓度超过35μg·m~(-3)的地区比例均有所下降,说明政府颁布的一系列节能减排方针政策可能对华东地区的空气质量改善起到了一定的成效.2010年浙江地区PM_(2.5)暴露水平超过35μg·m~(-3)的人口比例和GDP比例分别为74.0%和70.8%,其中38.1%的人口生活的环境和38.9%的GDP产生的环境PM_(2.5)浓度年平均值在50μg·m~(-3)以上.     

武汉市霾天气过程冷锋和降水对PM2.5输送和清除效应分析

基于2013—2016年93次冷锋影响过程,研究了冷锋和降水对武汉市PM_(2.5)浓度增加和降低的影响机制,并对浓度下降幅度开展了定量分析.结果表明:受冷锋影响PM_(2.5)浓度变化表现为"两类五型",其中,PM_(2.5)浓度下降占比为62%,平均下降幅度为41μg·m~(-3),主要发生在中等强度冷锋过程中,下降幅度最大时24 h变温、24 h变压和极大风速的区间分别为-4～-2℃、8～12 hPa和8 m·s~(-1);而PM_(2.5)浓度上升主要出现在弱冷锋影响下,上升幅度最大的相应区间分别为-2～0℃、6 hPa和4 m·s~(-1).直接下降型风速最大,直接上升型冷锋强度偏弱,先升后降型PM_(2.5)浓度平均值最高.71%的冷锋过程伴有降水.对于重污染过程,污染持续时间最长的天气型为低压倒槽,PM_(2.5)浓度值最大的天气型为均压场.同时,清除方式中冷空气和降水共同作用占44.4%,单纯冷空气影响占37.0%,仅冷空气作用时的清除速度最快,下降速度为71.1μg·m~(-3)·d~(-1),但结束时的浓度最高;配合降水时清除效果明显,结束浓度一般在46μg·m~(-3)左右,但清除速率较小.     

天津市工业污染源污染状况分析

为了掌握天津市工业污染源污染状况,对2010年天津市各区县工业污染源进行调查统计。结果表明,2010年天津市各区县工业废水入河量共计6556.79万t,COD入河量共计9656.67t,氨氮入河量共计1939.87t。大沽排污河中污染物COD和氨氮的排入量最大,分别为5783.56t和1274.87t。滨海新区COD等标污染负荷值和氨氮等标污染负荷比均最高,分别为50.49%和56.34%;东丽区、西青区、蓟县、宁河县的COD和氨氮等标污染负荷比也较高。因此在进行水环境管理时,应对这些区县作为核心管理对象。     

总量控制中的面源问题及其解决

本文简要介绍了确定面源污染排放总量在总量控制中的重要性和所面临的问题,建立面源污染模型的方法、原理和主要功能等。     

常州市区2013年1月份污染状况与原因探讨研究

2013年1月份,全国大面积爆发雾霾天气,根据常州市区1月份空气质量环境监测数据和气象资料,分析了造成市区1月份空气质量下降的主要原因;气象因素往往制约着大气污染物的稀释、扩散、输送和转化过程,进而影响大气污染物的分布及污染物浓度,降水、风速、温度、相对湿度、天气形势对大气污染时空分布均会造成影响;气象因素与大气污染的特征及其相互关系研究可以为有关部门制定防治大气污染、保护城市生态环境的决策提供科学、有效的依据,更好的提高人民生活质量。     

抚仙湖面源污染特征及其防治对策

根据抚仙湖径流区污染物负荷量的调查结果,抚仙湖水污染特征以面源为主,面源入湖水量占98%,TP占81.4%,TN占85.9%,因此控制面源是保护抚仙湖的关键。提出了防治抚仙湖面源污染的生态治理及工程治理对策。     

噪声污染侵权责任中“噪声污染”的界定

判定是否承担噪声污染侵权责任首先是对噪声污染的概念的界定,现行法律对该概念的界定主要采用“超标+干扰”的主客观相结合要件,实践中出现了扰民但噪声不超标的情况,由于不符合“环境噪声污染”概念而难以得到救济.对噪声污染概念的重构需要考虑到行政法中和侵权法中该概念的不同,其蕴含的价值区别.参考国外立法并结合我国实际应将超过忍受限度作为对噪声污染概念界定的标准之一,在保护人身的同时将对财产的保护也纳入保护范围之内.在环境噪声污染侵权中,法院在适用法律裁判案件时,不应运用《环境噪声污染防治法》中关于环境噪声污染概念的界定.     

大辽河主要污染源营养盐输入特征

为了解大辽河主要污染源包括上游浑河、太子河及其支流海城河和沿程排污口等对大辽河营养盐输入特征,通过国标测定方法,于2013年7月对13个采样点各形态N、P质量浓度的变化和百分含量进行研究.结果表明,大辽河上游来水中浑河DON、太子河NO-3-N、海城河NH+4-N、PO3-4-P、DOP质量浓度较高,与地表水环境质量标准(GB 3838-2002)相比,除太子河TP表现为Ⅳ类水质外,其余TN、TP均表现为劣Ⅴ类水质,浑河水体中N形态以DON为主,而太子河和海城河以NO-3-N为主,除海城河水体P形态以DOP为主外,其余均以TPP为主.主要排污口中TN均表现为劣Ⅴ类水质,TP则为Ⅳ至劣Ⅴ类不等,其中纱厂潮沟、港监潮沟这2个排污口NH+4-N、TN和TP质量浓度均最高,但主要排污口水体N形态均以DIN为主,水体P形态则表现不一.而大辽河TN、TP质量浓度较高,超过地表水环境质量标准的Ⅴ类限值,且NO-3-N和TPP分别是其主要形态.总体上,通过对大辽河上游来水、排污口与大辽河干流营养盐分析表明,大辽河营养盐受其沿岸主要排污口的影响较为显著,主要排污口污水排放对大辽河水质的影响不容忽视.     

牡丹江流域污染源分析及治理对策研究

为全面落实水污染防治行动计划和最严格水资源管理制度,开展了牡丹江流域重要污染源调查分析.2015年,牡丹江流域共排放废水10 407万吨,COD排放26 040吨,NH3-N排放3 662吨,生活源是主要的排放源;流域内林口县污染源数量最多,海林县废水排放量、化学需氧量排放量最多;污染源主要分布在牡丹江干流,达到119个,海浪河和乌斯浑河各分布13个和36个.在污染源分析基础上,指出了流域存在的主要问题,并以"流域水质改善"为核心目标,提出了松花江流域污染治理建议.     

我国PM2.5的污染状况和污染特征

对中国大气中PM2.5的污染状况和污染特征进行了综述和分析,其中包括我国PM2.5质量浓度的时间、空间污染特征、来源解析以及与PM10的关系.     

水污染减排需关注重点污染源

在过去的十年中,中国经济增长持续保持在接近两位数的水平。而如此高速的工业化过程,给中国脆弱的生态环境带来了巨大压力。2009年以来,一系列的重金属毒害事件以及接二连三的企业泄漏、爆炸事件提示我们,工业企业依然是最为重要的污染源头,控制企业的点源排放依然是极为紧迫的任务。     

锌冶炼不同群落生境蟋蟀汞污染

研究了葫芦岛锌厂周围不同群落生境蟋蟀汞含量,比较了蟋蟀与其它昆虫汞含量的差异,探讨了汞在不同群落蟋蟀体内的分布特征.结果表明,蟋蟀汞含量很高,平均值为0.081 mg.kg-1,远高于对照点群落汞含量(0.012 mg.kg-1);蟋蟀体内汞的分布特征为头>翅膀>胸≈腹>足.不同群落生境中蟋蟀汞含量差异明显,蟋蟀汞含量与距离污染源的远近、植物茎汞存在显著的相关关系.与土壤汞之间无明显的相关关系.蟋蟀汞含量低于生命周期较长的蝉汞含量,与生命周期较短的其它昆虫相近.