北京市不同主干道绿地群落对大气PM_(2.5)浓度消减作用的影响

为研究城市道路两侧不同绿化带宽度及不同植物群落配置模式对消减大气中PM2.5浓度的作用,选择北京市四环主干道旁3种典型植物群落配置类型作为试验监测点,对0 m、6 m、16 m、26 m、36 m不同绿带宽度下PM2.5浓度分布与变化进行监测,并对其消减能力进行计算,分析PM2.5浓度变化与道路车流量、绿化带宽度及植物群落配置模式之间的关系。结果表明:(1)PM2.5浓度的日变化与车流量的日变化特征一致,道路绿地空气中PM2.5浓度的日变化呈现双峰单谷型特征,即早晚高、白天低,PM2.5浓度在8:00~10:00的交通早高峰期间增加,而后开始下降,到12:00~14:00左右达到最低值,之后呈持续上升状态,直至晚高峰19:00浓度达一天中的最大值。(2)不同植物群落配置模式对大气中PM2.5浓度的消减作用不同,群落内郁闭度高的多复层结构绿地对PM2.5消减作用优于郁闭度低的单层配置绿地模式;(3)分别对3类空气质量条件下,道路绿地对PM2.5消减作用进行评价。无污染或轻度污染(PM2.5100μg·m-3)环境下,绿地对PM2.5消减作用明显,26 m及36 m的绿带处消减作用最强,最高可达12.22%;中度污染(101μg·m-3PM2.5200μg·m-3)的环境下,只有群落配置以乔木林为主且郁闭度较高的蓝靛厂桥南绿地对PM2.5具有消减作用;重度污染(PM2.5201μg·m-3)天气条件下3种绿地对PM2.5的消减作用均不明显。     

春季不同天气城市街头绿地内PM2.5质量浓度分布特征研究

于2012年春季,采用水平分布监测法监测了3种天气下距交通污染源不同距离的街头绿地中的PM2.5质量浓度,研究了不同天气下PM2.5的日变化、水平分布规律及绿地对PM2.5的净化效应,为城市街头绿地、城市公园建设及市民合理选择休闲锻炼时间和地点提供理论依据。结果表明：1）晴天和多云时,PM2.5质量浓度上午高于下午,7：00浓度最高,15：00最低;雨后阴天基本保持上升趋势。2）PM2.5日均质量浓度为晴天（61.67μg·m-3）〈多云（187.98μg·m-3）〈雨后阴天（291.48μg·m-3）。晴天除5：00和7：00外,其他时刻均达到国家二级标准,且13：00—15：00达到国家一类功能区空气质量要求;多云和雨后阴天PM2.5质量浓度分别超过国家二级浓度限值150.6%和288.6%。3）观测时段内,无论哪种天气,5：00、7：00、11：00和15：00绿地的净化功能较强,19：00净化功能均最差,所有监测点无一例外的表现为负效应。4）3种天气下,PM2.5质量浓度在距离道路10~25 m最高,绿地的净化效应最差,55 m外基本可以形成稳定的森林内环境。5）在南方高湿环境下,空气相对湿度是影响PM2.5质量浓度的主要因素,晴天和多云天气PM2.5浓度与相对湿度呈显著正相关,而雨后阴天二者呈负相关关系。6）在一定阈值内,街头绿地能够缓解PM2.5污染,为居民提供良好的休闲环境。从游憩时间来看,市民可以选择晴天进入街头绿地休闲,多云和雨后阴天尽量减少外出;从活动最佳地段来看,距离污染源55 m以上适宜休闲锻炼;从街头绿地的规划面积来看,半径以不小于55 m为宜。     

春季不同天气城市街头绿地内PM_(2.5)质量浓度分布特征研究

于2012年春季,采用水平分布监测法监测了3种天气下距交通污染源不同距离的街头绿地中的PM2.5质量浓度,研究了不同天气下PM2.5的日变化、水平分布规律及绿地对PM2.5的净化效应,为城市街头绿地、城市公园建设及市民合理选择休闲锻炼时间和地点提供理论依据。结果表明:1)晴天和多云时,PM2.5质量浓度上午高于下午,7:00浓度最高,15:00最低;雨后阴天基本保持上升趋势。2)PM2.5日均质量浓度为晴天(61.67μg·m-3)多云(187.98μg·m-3)雨后阴天(291.48μg·m-3)。晴天除5:00和7:00外,其他时刻均达到国家二级标准,且13:00—15:00达到国家一类功能区空气质量要求;多云和雨后阴天PM2.5质量浓度分别超过国家二级浓度限值150.6%和288.6%。3)观测时段内,无论哪种天气,5:00、7:00、11:00和15:00绿地的净化功能较强,19:00净化功能均最差,所有监测点无一例外的表现为负效应。4)3种天气下,PM2.5质量浓度在距离道路10~25 m最高,绿地的净化效应最差,55 m外基本可以形成稳定的森林内环境。5)在南方高湿环境下,空气相对湿度是影响PM2.5质量浓度的主要因素,晴天和多云天气PM2.5浓度与相对湿度呈显著正相关,而雨后阴天二者呈负相关关系。6)在一定阈值内,街头绿地能够缓解PM2.5污染,为居民提供良好的休闲环境。从游憩时间来看,市民可以选择晴天进入街头绿地休闲,多云和雨后阴天尽量减少外出;从活动最佳地段来看,距离污染源55 m以上适宜休闲锻炼;从街头绿地的规划面积来看,半径以不小于55 m为宜。     

城市公园外侧防护林结构对外源PM_(2.5)的消减作用

城市公园是居民休闲的重要场所,其外侧防护林是围合公园景观、消减外源污染的重要屏障。为研究城市公园不同配置结构外侧防护林内PM_(2.5)浓度的时空动态变化规律及其对外源PM_(2.5)污染的消减作用,通过布置样带监测城市公园不同配置结构外侧防护林(阔叶乔木林、阔叶乔草林、针阔混交林)距道路不同宽度处PM_(2.5)浓度,分析影响PM_(2.5)浓度的因素,并对不同配置结构外侧防护林对外源PM_(2.5)污染的消减作用进行计算。结果表明,(1)城市公园不同配置结构外侧防护林内PM_(2.5)浓度日变化规律大致相似,均呈现白天低晚上高的趋势,9:00—15:00时段防护林内PM_(2.5)浓度达到国家标准II类功能区浓度质量要求,5:00时防护林内PM_(2.5)浓度污染最严重,超出国家标准II类功能区浓度质量要求237.36%~335.31%。(2)城市公园不同配置结构外侧防护林在15~45 m宽度范围内PM_(2.5)浓度与路缘处PM_(2.5)浓度相近,阔叶乔木林和阔叶乔草林在60 m宽度前后出现PM_(2.5)浓度升高的现象。(3)城市公园外侧防护林11:00、13:00时对PM_(2.5)浓度污染消减作用最强,19:00、7:00时对PM_(2.5)浓度污染消减作用相对较差;阔叶乔木林、阔叶乔草林距道路165 m时消减作用相对较好,针阔混交林距道路45 m时消减作用相对较好,呈正消减作用。(4)PM_(2.5)浓度与平均风速、温度、相对湿度呈极显著相关,与其他气象因子相关性不显著。     

不同绿地结构消减大气颗粒物的能力

随着城市化和工业化的发展,空气环境问题日益突出,大气颗粒物污染受到人们越来越多的关注.为了研究城市道路中不同绿地结构对大气不同粒径颗粒物的消减作用,本文选择青岛市城阳区主干道——长城路的4种不同绿地结构("乔-灌-草"、"乔-草"、"乔-灌"、"灌-草"),测定其对不同粒径颗粒物(PM_(10)、PM_(2.5)、PM1)的消减率.结果表明:(1)不同粒径颗粒物的浓度日变化曲线呈现出"早晚高,中午低"的变化趋势,其中8:00—10:00的颗粒物浓度最高;颗粒物浓度日变化与空气湿度变化相一致,与温度变化相反;(2)4种绿地结构对PM_(10)的消减率表现为"乔-灌-草""乔-灌""灌-草""乔-草",对PM_(2.5)和PM1的消减率表现为"乔-灌-草""乔-灌""乔-草""灌-草";且各绿地结构对PM_(2.5)的消减能力最强,其次为PM1和PM_(10);(3)同一种绿地结构,植物种类越丰富,其消减大气颗粒物的能力越强.     

不同气团对嘉兴市大气污染物变化特征的影响

利用嘉兴2012年10月—2013年9月污染气体和PM2.5的连续观测资料,结合HYSPLIT_4轨迹模式计算得到的观测期间嘉兴不同季节的主导气团,分析了嘉兴市大气污染物的变化特征及不同季节下不同气团类型对该地污染物的影响.结果表明,嘉兴市CO、SO2、NO2和PM2.5日变化为双峰型分布,峰值位于07∶00—09∶00和16∶00—18∶00;O3呈单峰分布,峰值位于14∶00,这与人为活动和大气边界层变化密切相关.大气污染物具有显著的季节变化特征,SO2、CO和PM2.5冬季高(43.5,950.3,79.8μg·m-3),夏季低(21.5、522.4、38.0μg·m-3);NO2在春季最高(49.9μg·m-3),夏季最低(30.4μg·m-3);O3夏季最高(88.9μg·m-3),冬季最低(17.2μg·m-3).影响嘉兴的主导气团的来源和路径存在显著季节变化,不同气团对大气污染物的分布影响较大,局地气团下SO2的浓度显著降低;大陆气团下污染物浓度普遍偏高,SO2、CO、NO2和PM2.5分别是海洋性气团的1.6—3.0、1.5—1.6、1.6—2.0和1.5—2.3倍;海洋性气团下污染物浓度普遍较低;混合性气团对应的污染物水平介于海洋性气团和大陆气团之间.     

湖北省主要观测站PM_(2.5)污染特征及气象要素的影响分析

有关湖北省PM2.5污染的时空分布、影响因素及成因的研究较少,分析PM2.5污染特征及气象因素的影响,对科学治理湖北省PM2.5污染具有重要意义。利用2017年和2018年1—3月湖北省7个大气成分观测站逐小时PM2.5质量浓度及平均气温、降水量、相对湿度、10 min平均风速和风向等地面气象观测资料,运用多元逐步线性回归法,探讨PM2.5的变化特征及其与气象因素的关系。结果表明,(1)湖北大气成分监测站PM2.5具有明显的时间变化规律,从日变化上看,除金沙站全天变化平缓外,其他6站PM2.5日变化呈双峰双谷型分布,双峰出现在10:00—11:00和20:00—22:00,双谷出现在06:00—08:00和15:00—17:00。各站PM2.5日均质量浓度变化范围为2.7～269.1μg?m-3,其变化幅度最大值通常出现在1月份。从月份上看,1—3月PM2.5月均质量浓度呈下降趋势;各站PM2.5平均质量浓度介于42.3～90.9μg?m-3,金沙最低而荆州最高;PM2.5质量浓度日均值平均超标率42.3%,其中3月平均超标率22.2%,明显低于1月56.7%和2月50.7%。(2)平均气温、降水量、风速和相对湿度4个近地面气象因素对黄石、金沙和武汉PM2.5质量浓度的影响大而对荆州影响最小,其中平均气温和风速为主要影响因素;具体而言,荆门、宜昌和武汉颗粒物质量浓度主要受气温引起的垂直输送及风速引起的水平扩散影响,襄阳、金沙和黄石则主要受大气中水分变化导致的粒子生成及沉降清除作用影响。(3)各站PM2.5质量浓度水平和变化特征差异在于监测点地理位置和周边环境、城市经济水平和气候气象条件的不同。     

兰州市不同径粒大气颗粒物污染特征及气象因子的影响分析

空气污染程度与就诊率、呼吸道发病率及死亡率等有着密切的联系。兰州市在上世纪末曾被喻为卫星上看不到的城市,它的大气污染程度一直以来为人们所关注。利用2013年国家环保部公布的兰州市5个监测点（涵盖了4区1县）大气细粒子PM10及PM2.5的监测数据,针对全年的日均PM2.5与PM10质量浓度并结合了同期的气象因子进行分析研究,结果表明：春冬季为兰州大气中两种颗粒物的污染的高峰期（春季峰值为3月份,PM10及PM2.5质量浓度的月均值为309和103μg· m-3,超标倍数为1.062与0.436;冬季峰值为11月份,PM10及PM2.5质量浓度的月均值为203和85μg· m-3,超标倍数为0.353与0.7）,夏秋季为低谷（波谷为9月份,PM10及PM2.5的月均值为96和39μg· m-3,均低于国家标准）。PM2.5与PM10质量浓度比值均在0.4与0.5之间,呈一定的线性关系,大气污染较轻。当温度在-3~0℃之间时,大气中PM2.5与PM10质量浓度变化较剧烈。露点温度高于-3.15时,使得PM10的质量浓度下降明显;当日均露点温度高于1.85时,PM2.5的质量浓度随着露点温度的增大而降低,说明湿沉降对着两种粒子的清除作用明显。降水对大气中的两种颗粒物均呈现清除作用,但是在降水后PM10质量浓度迅速回升,但PM2.5质量浓度却变化不大。风向偏西时,大气中细颗粒污染物浓度增加。风速的增加对PM2.5有一定的清除作用,但由于兰州市的地貌特征,使得大气中PM10的质量浓度增加。上述结果为兰州市大气污染的监测与治理及大气污染预报提供了重要的依据。     

城市绿地空气颗粒物及其与空气微生物的关系

通过对北京市元大都遗址公园内不同林地类型及其旁边道路空气颗粒物及微生物浓度的研究,得出:空气颗粒物中直径大于10μm的粗颗粒所占比例较小,而人可以通过呼吸吸入的PM10所占比例相对较高,对人体最为有害的PM2.5所占比例也很小;对照点(道路)的PM10、TSP浓度都显著高于其临近绿地的浓度,可见绿地具有显著的滞尘作用;元大都公园各林地中PM10浓度都超过了国家环境质量标准中的Ⅱ级标准,是标准的1.36~2.54倍,对人体最为有害的PM2.5浓度只有个别绿地超标;空气微生物浓度与空气TSP、PM10具有极显著相关性,与PM2.5、PM1相关关系不显著。     

机动车排放对PM_(2.5)空间分布的影响研究

PM_(2.5)的大量存在已对人类生活和大气环境产生了重大影响,而机动车作为城市PM_(2.5)的主要污染源,已越来越受到人们的广泛关注。文章旨在研究机动车对道路两旁PM_(2.5)数浓度时空分布和影响情况。选取北京市西三环主干道旁校园、居民区、公园3类典型区域,分别在水平及垂直方向进行PM_(2.5)浓度连续监测,分析其分布规律,并采用相关分析方法讨论了交通主干道两旁车流量、车速与PM_(2.5)浓度分布之间的相关关系。结果表明,空间上,PM_(2.5)浓度在水平和垂直方向上的分布均呈现一定规律性。水平方向上,PM_(2.5)浓度变化整体的下降趋势明显。距离道路0~200 m之间平均下降幅度为5%,但0~50 m出现反常增大的现象,增大幅度高达8%,随着水平距离的继续增加,均匀下降,平均下降幅度为6.5%。垂直方向上,由于大气垂直结构复杂,不同垂直距离的PM_(2.5)浓度随高度递增变化不显著,呈波动趋势,其中1~10 m下降幅度为10%~11%,10~20 m的增大幅度为7%~11%,20~35 m的下降幅度不明显,PM_(2.5)浓度趋于稳定。时间上,PM_(2.5)浓度在7:00—9:00时间段受机动车流量影响大幅度上升,午间11:00-13:00 PM_(2.5)浓度变化不明显,13:00-15:00逐渐下降至白天的谷值点,19:00后受交通环境和逆温等大气条件两方面因素影响,PM_(2.5)又开始大幅度上升,达到峰值,约为白天最低浓度的2倍。数据显示,车流量与PM_(2.5)浓度在150 m处的相关性最好,0 m处相关性最弱;车流量变化与垂直高度上的PM_(2.5)浓度之间的相关性在10 m高处相关性最好,0 m处相关性最差。通过本文实验结果可知,水平方向50 m处的PM_(2.5)浓度值最高,垂直方向10 m处的PM_(2.5)浓度值最低,并且车流量的大小是影响道路两旁PM_(2.5)浓度高低的重要因素,尤其是在水平方向上相关关系更为明显,而车速的快慢与道路两旁PM_(2.5)浓度高低并无明显关系。     

徐州市城市大气中的PAHs来源解析

采用化学质量平衡模型（CMB）对徐州市大气颗粒物中的多环芳烃（PAHs）进行来源分析,从而来确定各个源对大气的PAHs贡献值。主要通过利用大流量采样器配置PM10切割头在冬季和夏季对不同功能区,即生活区、工业区和旅游区采样大气中的可吸入颗粒物（PM10）样品,并用高效液相色谱法（HPLC）重点分析和研究了美国环保局（EPA）列出的16种PHAS优先污染物。研究结果表明：徐州市PM10污染比较严重,PM10污染质量浓度水平冬季是（288.81μg·m-3）大于夏季（276.34μg·m-3）,特别是工业区,污染数值达到393.13μg·m-3。夏季的总PAHs质量浓度为22.89 ng·m-3,分别是生活区28.35 ng·m-3、工业区21.75 ng·m-3和旅游区18.58 ng·m-3。冬季的总PAHs质量浓度为306.29 ng·m-3,分别是工业区388.03 ng·m-3、生活区276.29 ng·m-3和旅游区254.28 ng·m-3。夏季和冬季情况下,旅游区的污染相对来说都是最低的PM10中多环芳烃的源解析结果为,煤烟尘污染源的全年贡献率为64.00%,冬季煤烟尘污染源的贡献率为66.51%,夏季煤烟尘污染源的贡献率为57.21%,说明煤烟尘是PM10中多环芳烃的主要贡献源,土壤尘次之,全年贡献率为24.90%,冬季为25.48%,夏季为28.97%,因此,扬尘和烟煤尘的污染是徐州市的PM10中PAHs的最主要来源。     

郑州市环境空气中VOCs的污染特征及健康风险评价

挥发性有机物（VOCs）不但是引发霾和光化学烟雾等环境问题的重要原因,达到一定浓度时还对人类健康造成威胁.为研究中原地区环境空气中VOCs 污染状况,探查VOCs 对人群健康产生的风险,以中原地区核心城市-郑州为代表,于2012年─2013 年间,在郑州市区内布点,以苏玛罐采样/气相色谱-质谱法分析测定了VOCs 的时空分布,并使用健康风险评价四步法进行健康风险评价.郑州市环境空气中VOCs 年均浓度分布特征：以烷烃和芳香烃为主,分别占总量的23.8%和19.5%;年平均质量浓度,芳香烃类为131 μg·m^-3、烷烃类为118 μg·m^-3,酮类为84.3 μg·m^-3、卤代烷烃类为67.8 μg·m-3;单体化合物以丙酮（66.2 μg·m-3）、乙醇（27.5 μ·m-3）、正十-烷（24.4 μg·m-3）和甲苯（17.2 μg·m-3）质量浓度最高,污染程度在国内居于中等水平.VOCs 季均浓度分布特征：夏季高于冬季,但各类化合物在两季的浓度差异较大.VOCs 日均浓度变化特征：烷烃类和芳烃类化合物于10：00 出现浓度峰值,浓度变化趋势与交通量变化具有相关性.健康风险评价结果为：非致癌风险大于1,会对人群健康造成-定的非致癌危害;苯、四氯化碳、1,2-二氯乙烷、1,1,2-三氯乙烷、六氯丁二烯的致癌指数超过EPA 致癌风险值,但未超出OSHA 致癌风险.     

武汉市城区大气PM2．5的碳组分与源解析

大气细颗粒物（PM2．5）和碳组分（OC,EC）是影响大气能见度、气候变化以及人体健康的重要污染物,研究大气颗粒物及其中碳组分的污染特征及各类典型污染源对大气细颗粒物及碳组分的贡献,对于认识区域和城市大气污染状况,控制细颗粒物的污染,具有重要意义。2011年7月至2012年2月,利用大流量PM2．5采样器采集武汉市大气细颗粒物样品并对其碳组分进行测定。武汉市城区大气中PM215、OC和EC的质量浓度平均值分别为（127±48．7）、（19．4±10．5）和（2．9±1．48）μg·m-3。其PM2．5的浓度处于我国主要城市的中等偏高水平,而OC、EC的浓度则属中等偏下水平,但均高于国外城市。武汉市大气PM2,质量浓度的季节性变化呈现出秋季〉冬季〉夏季的趋势,是气象因素和污染源排放综合影响的结果。OC浓度和EC浓度具有较好的相关性（r2=0．69）,表明二者存在来源联系。OC／EC的比值为6．7,指示武汉市大气中OC和EC的来源受汽车尾气排放和生物质燃烧的共同影响。SOA的平均质量浓度值为12．5μg·m-3约占PM2．5平均质量浓度的9．8％,表明SOA对武汉市城区大气PM2．5具有重要贡献。结合PM2．5所含的水溶性离子、微量元素组成,利用正矩阵因子分析（PMF）模型对武汉市城区大气PM2．5来源进行解析,结果表明,其主要来源及贡献率分别为机动车源（27．1％）、二次硫酸盐和硝酸盐（26．8％）、工厂排放（26．4％）和生物质燃烧（19．6％）。     

天津城区大气气溶胶质量浓度分布特征与影响因素

根据中国气象局天津大气边界层观测站2009年的气溶胶观测资料和同期气象资料,对天津城区PM10和PM2.5质量浓度变化特征,及其与气象条件的相互关系进行研究,结果表明：PM10和PM2.5年均质量浓度为153.24和68.78μg·m-3,其日均值超标率近半,表明南部城区尤其是交通干道附近气溶胶污染较为严重;PM10和PM2.5质量浓度逐月变化呈现明显的冬季高、夏季低的特征,其日变化特征呈明显的双峰型,早晚污染高峰主要受交通源影响;气象条件对气溶胶质量浓度作用显著,气溶胶质量浓度与气温正相关,相对湿度的增高易导致细粒子吸湿性增长,但高湿状态下易引起降水有利于气溶胶的湿清除,西南气流和偏北风是PM10和PM2.5高浓度的主要影响风向,静小风易造成气溶胶堆积,高风速可引起PM10排放增多,但对PM2.5影响不大。     

青海湖高寒湿地生态系统夏季CO2通量日变化及其影响因子研究

利用涡度相关技术对青海湖高寒湿地生态系统夏季CO２通量日变化特征进行分析,并且结合气象观测数据对CO２通量日变化的影响因子进行探讨。结果表明,青海湖高寒湿地生态系统夏季CO２通量日变化呈“U”字型,白天8：00—20：00 CO２通量值为负,其他时间为正,最低值出现在12：30,为-15.34 μmol·m-2·s-1。CO２通量日平均值为-3.65 μmol·m-2·s-1（约-13.87 g·m-2·d-1）,表现为明显的CO２吸收,是重要的碳汇。CO２通量与净辐射、气温和表层土壤温度的相关性分析表明,净辐射是影响青海湖高寒湿地生态系统夏季CO２通量日变化的主要因子,气温次之,表层土壤温度对CO２通量的影响最小。采用多元回归分析得出CO２通量与各个影响因子之间的关系符合三元一次线性回归方程,R2=0.689,且达到极显著水平（P〈0.01）。     

中国典型城市主要大气污染物的浓度水平及分布的比较研究

应用柱状图和箱线图对污染物分布情况进行对比分析,明确了2013上半年北京、沈阳、广州、上海和海口5个城市4项污染物（SO2、NO2、PM10、PM2.5）的日均浓度的分布范围。该组数据涉及的站点总计有49个,其中包含的数据量北京有1863个、沈阳有1670个、上海有1452个、广州有1574个、海口有780个。柱状图显示了这段时间每个城市各个站点4种污染物不同浓度的分布范围,北京的ρ（SO2）和ρ（NO2）分布较为集中,主要的质量浓度区间分别是0~40和40~80μg·m-3,分别占北京SO2和NO2总数据量的51.0%和49.7%,ρ（PM10）和ρ（PM2.5）则分布较为分散;沈阳分布较为集中的是ρ（NO2）和ρ（PM2.5）,主要的质量浓度区间分别是0~30和30~60μg·m-3,分别占沈阳NO2和PM2.5总数据量的52.2%和42.8%,ρ（SO2）和ρ（PM10）则分布较为分散;上海和广州分布较为集中的是低浓度下的ρ（SO2）,其他三项污染物分布较为分散。箱线图是利用每个城市所有站点得到的最大值、最小值、上四分位数、下四分位数和中位数的平均值绘制得到的,通过不同城市间的比较可见,同期ρ（SO2）的比较结果是ρ（沈阳）〉ρ（北京）〉ρ（广州）〉ρ（上海）〉ρ（海口）;ρ（NO2）较大的3个城市是北京、上海和广州;对于ρ（PM10）则只有广州和海口2个城市浓度较低,而对于ρ（PM2.5）高值集中在北京、广州和沈阳3个城市。通过谱图间的比较,并结合各个城市的气象条件及经济发展状况,从中可推测除背景点海口外,北京和沈阳主要的污染物是PM2.5和PM10,广州和上海主要的污染物是NO2和PM2.5;北京主要的污染来源是燃煤烟尘和机动车尾气,广州和上海主要的污染来源是机动车尾气,沈阳主要的污染来源是燃煤烟尘。研究结果可为典型城市的环境监管与大气污染控制提供科学依据。     

辽宁本溪大气颗粒物浓度特征

利用本溪大气成分监测站2008年3月至2009年2月大气颗粒物监测仪GRIMM180的连续监测资料,对该地区大气颗粒物的质量浓度变化、谱分布特征以及大气颗粒物与气象因素的关系进行分析研究.结果表明,本溪PM10和PM2.5平均质量浓度分别为0.086 mg.m-3和0.058 mg.m-3,其日平均质量浓度变化幅度较大;冬季和夏季质量浓度日变化均呈现明显的双峰双谷特征;数浓度谱分布较好地符合Junge分布;PM10日平均值超标率为8.7%,且大气颗粒物主要是以细粒子的形式存在;随风速的增大大气颗粒物质量浓度基本呈现逐渐减小的趋势,当风速〉0.6 m.s-1时,大气颗粒物质量浓度随风速增大下降明显,风速〉3.0 m.s-1时,下降的趋势减缓;降水过程对大气颗粒物有清除作用,其中对粗粒子的清除效果非常明显.     

降雨过程后北京城区PM2.5日时空变化研究

随着人类环境意识的增强,人们对城市雾霾天气的忧虑与日俱增,PM2.5的时空变化和对人体健康的影响已成为关注的焦点。以往的研究多集中在不同季节或年际的变化,本文通过统计环保局发布的位于北京城区13个逐时浓度监测点降雨前后PM2.5质量浓度,并在城区布设14个采样点昼夜连续监测一次降雨后72 h内PM2.5质量浓度变化情况,研究北京市城区降雨后PM2.5日变化规律及空间分布特征,由此分析降雨对PM2.5日变化规律的影响。同时对比PM2.5与同步气象数据（温度、相对湿度）和交通数据（车辆量、车速）最值频率分布情况,进而对PM2.5日变化特征进行成因分析。随后利用GIS空间分析方法,分析了PM2.5的日空间分布特征。结果表明,降雨对颗粒物的去除作用明显,一次降雨可使PM2.5质量浓度平均下降56.3%。雨后72 h内PM2.5质量浓度均小于60μg·m-3,降雨后1 h内PM2.5质量浓度处于稳定状态,在随后的12 h内PM2.5浓度值都处于下降状态。降雨过程只降低PM2.5的质量浓度值,并不影响其日变化规律。PM2.5的日变化规律以19时为界,表现出明显的昼夜差异。白天的变化规律呈现凹型,夜间的变化规律呈现拱型。PM2.5质量浓度峰值多出现在23时或0时,谷值多出现在下午15时,该特征受气象因素影响较大,受交通源的影响作用不明显。早高峰期间,PM2.5质量浓度变化主要受交通源的影响;晚高峰期间,交通源和气象因素共同影响PM2.5质量浓度。研究区PM2.5日空间分布特征同样存在明显的昼夜差异。白天PM2.5空间分布特征为南部高北部低;PM2.5在夜间的空间分布特征则多表现为四周高、中心低,三环外围区域多为高值区。     

电感耦合等离子体-质谱法研究大气颗粒物中元素浓度

1　IntroductionAirborneparticulatematterisoneoftheimportantmarkersofairqualityandisanimportanthealthconcerninurbanareas,especiallywithrespecttoanumberofchronicrespiratorydiseases.Medicaldatasuggeststhatitisthisfractionofparticulatematterthatbecomesdeeplyi…