稳定气象条件对天津市环境空气质量的影响

环境空气中污染物浓度不仅与污染源的排放有关,更与气象条件的变化密不可分。在不利气象条件下,空气中污染物浓度可能在极短时间内就出现峰值,造成城市空气质量迅速恶化。通过对天津市2005年11月上旬连续出现的空气污染实证,分析了主要气象因子(温度、相对湿度、能见度)与空气污染物(PM10、SO2、NO2)之间的关系,探讨了稳定天气条件对空气环境质量的影响。     

济南市居住区采暖季大气PM_(2.5)中碳组分构成及变化分析

为探究济南市采暖季环境空气中PM_(2.5)中碳组分的污染情况及主要来源,于2017年11月16日-2018年3月31日和2017年11月16日-28日分别进行了居住区和背景区离线颗粒物采样,运用美国沙漠研究所DRIModel2015多波长热/光学碳分析仪对大气PM_(2.5)中碳组分进行了分析。研究结果显示,日均质量浓度ρ(OC)、ρ(EC)和ρ(PM_(2.5))在居住区为9.26、3.16、85.32μg·m~(-3),在背景区为2.88、1.44、59.27μg·m~(-3),说明居住区碳组分污染程度明显高于背景区。居住区日均质量浓度最高的碳组分为OC4、OC3和EC2;OC3和OC4日均质量浓度随污染等级从优向重度污染变化的过程逐渐增大,且OC日均质量浓度的变化情况跟OC3和OC4日均质量浓度变化相一致。但OC/PM_(2.5)和EC/PM_(2.5)均随污染等级的加重而呈下降趋势,可见OC和EC并不是济南采暖季重污染天气的控制因子。PMF来源解析结果显示,济南市采暖季居住区碳组分贡献较大的源为燃煤源、汽油车尾气和道路尘。结合碳组分在线监测仪器(美国SUNSET公司,型号RT-4)同期OC和EC质量浓度数据,采用Cabada改进后的方法,计算出SOC和POC质量浓度分别为1.14μg·m~(-3)和4.69μg·m~(-3)对采样时间段内一次典型重污染过程进行分析,发现CO、EC、POC等一次污染物的大量排放、不利的气象因素、区域传输等因素共同导致了此次污染过程的的形成。     

深圳市臭氧污染特征及其与前体物关系分析

根据深圳市11个国控子站2013—2019年的O_3监测数据,结合2017年8月15—17日、11月1—3日、12月19—21日离线手工采样挥发性有机物(VOCs)及其组分的检测结果,分析深圳市O_3污染特征以及O_3污染形成与前体物变化的关系,以期为深圳市控制O_3污染提供科学参考。结果表明,深圳市O_3浓度总体呈上升趋势,2019年O_3浓度值和超标率都达到了近7年的最高值。月变化趋势上,8—11月O_3浓度较高,峰值常在10月出现,是O_3削峰治理的重点时期;空间分布上呈现西重东轻、北高南低的特点。结合离线采样期间的O_3浓度,将采样时段区分为O_3高污染日(11月1—3日)、中污染日(12月19—21日)、低污染日(8月15—17日)。污染物浓度日变化情况显示,O_3高污染日NO_2 14:00浓度较08:00浓度降低了64%,而O_3低污染日NO_2消耗比例仅为34%;O_3高污染日各类VOCs物种14:00体积分数较08:00浓度的下降比例为58%—75%,而O_3低污染日VOCs体积分数日变化比较平缓,可见采样期间O_3高污染日的光化学反应更强烈,NO_2和VOCs都发生了剧烈消耗。深圳市O_3生成对VOCs更为敏感,O_3高污染日的VOCs体积分数较低污染日升高了168%,而NO_2仅升高了44%;各VOCs物种中含氧挥发性有机物(OVOCs)和烯烃体积分数升高幅度明显高于烷烃和芳香烃,表明O_3生成受OVOCs和烯烃的影响较大。臭氧生成潜势(OFP)分析结果同样表明贡献较大的组分为OVOCs和烯烃,贡献最大的前10个物种共占总OFP的76%,主要为醛类、烯烃和芳香烃,加强机动车、溶剂使用和工业源排放的VOCs控制以及植物排放的异戊二烯控制对改善深圳市O_3污染具有重要作用。     

天津市机动车污染评估方法

依据城市机动车空气污染评价方法确立了天津市空气污染物机动车污染的评价体系。该评价体系具有准确性、先进性和实用性，采用科学的方法估算天津市城区机动车排气污染物的排放浓度及总量对环境空气污染的分担率。科学地给出了天津市现阶段机动车污染的现状及发展趋势，为环境保护决策提供了科学依据。     

遂宁市大气细颗粒物污染现状及成因

通过研究遂宁市环境空气质量变化趋势、城区空气颗粒物组成及浓度变化,系统分析了遂宁市雾霾天气的污染状况及成因,并横向比较了四川省内各城市的空气质量.研究结果表明,细颗粒物(PM2.5)是遂宁市环境空气中的主要污染物.2012年遂宁市大气中PM2.5浓度值为35—119μg·m-3,平均值为68μg·m-3.2013年1—4月,PM2.5浓度值为21—120μg·m-3,达标率不到50%.尤其在2013年3月,PM2.5/PM10由62.0%—87.2%降低为45.3%.由此判断遂宁市环境空气质量主要受细颗粒物类型、气象条件以及大气污染物长距离迁移等因素影响,其中细颗粒物的最主要来源为机动车尾气排放,并提出了细颗粒物污染防治的对策措施.     

天津市采暖季PM2.5组分消光特性及来源分析

为了解天津市采暖季细颗粒物组分对能见度的影响、明确消光组分来源,对天津市2017年采暖季大气PM_2.5样品进行了为期一月的连续采集,并测定水溶性离子、有机碳和元素碳的含量,通过修正IMPROVE方程研究了细颗粒物消光特性,并采用主成分分析—多元线性回归模型(PCA-MLR)对其来源进行解析,同时应用潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)明确PM_2.5质量浓度的潜在污染源区域。结果表明,OC、EC以及SNA(NO3^?、NH₄⁺、SO₄^2?)的生成和积累对于能见度的下降具有重要影响,且能见度随SOR和NOR二次转化程度的升高而下降;2017年天津市采暖季日均消光系数为(294.56±262.89)Mm^?1,其中OM(34.86%)、硝酸盐(22.84%)、硫酸盐(11.59%)和EC(11.54%)为主要消光组分,硝酸盐和硫酸盐的增加对于能见度的下降起主要影响作用;根据PCA分析结果可知,天津市采暖季PM_2.5中的碳组分和水溶性离子主要来源于燃煤、生物质燃烧(68%),受扬尘(22%)和海盐(8%)的影响较小;区域传输分析结果表明天津市采暖季PM_2.5污染源潜在区域主要分布在河北中西部、河南北部、山西北部和内蒙古中部、西部。     

清洁能源政策下济南市采暖季PM_(2.5)中水溶性离子变化分析

为了评价清洁能源政策对济南市采暖季PM_(2.5)质量浓度及PM_(2.5)中水溶性离子的影响,于2016年11月—2017年3月(2016年采暖季)和2017年11月—2018年3月(2017年采暖季)济南市区清洁能源政策实施前后两个采暖季分别采集PM_(2.5)样品,采用离子色谱法得到了PM_(2.5)中的8种水溶性无机离子(F~-、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、K~+、Ca~(2+)、NH_4~+)的质量浓度,并对PM_(2.5)不同污染等级水溶性离子进行了变化分析。结果表明:(1)采用清洁能源后,济南市采暖季的污染等级从轻度污染变为良,PM_(2.5)日均质量浓度从98.34μg·m~(-3)降到83.48μg·m~(-3),达标率上升了15.42%;(2)8种水溶性离子的总质量浓度从90.78μg·m~(-3)降到了67.72μg·m~(-3),对比两年采暖季各离子的质量浓度发现,实施后除污染天K+和Na+的质量浓度有所增长外,其余离子质量浓度均比清洁能源使用前要低;(3)NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+(SNA)在水溶性离子中占比最高,能源政策实施后,SNA的质量浓度降低了12.32%-31.71%;实施后SO_4~(2-)的占比降低,NO_3~-占比升高,NO_3~-是最主要的二次污染离子;(4)两年采暖季的硫氧化率SOR、氮氧化率NOR值均大于0.1,说明NO_3~-、SO_4~(2-)主要来自于大气中NO_2和SO_2的二次转化,随着污染等级的升高,SOR和NOR基本呈现上升的趋势,尤其是在重度污染下,由于NO_2对SO_2的氧化反应起到很好的催化作用,SOR是清洁天的2倍;(5)采用清洁能源前后阴阳离子电荷当量(AE/CE)分别为0.76和0.96,PM_(2.5)整体从弱碱性恢复到中性。清洁能源的使用,有效降低了各水溶性离子的质量浓度,减小了PM_(2.5)质量浓度,改善了颗粒物的酸碱性,提高了采暖季环境空气质量。     

辽宁中部地区灰霾天气气候环境特征

利用的1961—2007年辽宁中部地区6个城市的地面常规气象资料以及2002—2007年的东亚地面和高空天气形势资料,2005—2007污染监测资料,统计分析了辽宁中部地区气候环境特征对灰霾天气形成的有利形势与不利的地面天气形势,对比颗粒物资料与实况资料分析了灰霾天气常见的天气形势。结果表明：由于特殊的环境特征与气象条件,灰霾易发时期为秋冬春季节。不利于大气扩散易形成灰霾天气的地面天气形势可分为高压类、低压类、均压类。蒙古高压、东北地形槽以及长白山小高压等局地不利的天气形式对灰霾天气产生有重要影响。常见灰霾天气形势为冷高压型、占65%左右,低压槽型、占13.5%,冷锋过境型,冷锋前部型以及长白山小高压等。     

天津市采暖季PM_(2.5)中碳组分污染特征及来源分析

为探究天津市采暖季PM_(2.5)中碳组分的污染特征及来源,于2017年11月28日—2017年12月30日,分昼夜采集天津市大气中的PM_(2.5)样品,并利用热光碳分析仪测定了PM_(2.5)样品中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度。对天津市PM_(2.5)中OC和EC的浓度变化特征进行分析,采用OC/EC最小比值法估算二次有机碳(SOC)的含量,然后利用主成分分析法(PCA)对碳组分进行来源解析,并基于后向轨迹聚类分析方法探讨区域污染传输对天津市碳组分的影响。结果表明,(1)采样期间,PM_(2.5)中OC和EC的平均质量浓度分别为15.63、4.19μg·m~(-3),分别占PM_(2.5)质量浓度的23.78%和6.38%,天津市碳组分污染仍然比较严重。另外,OC和EC的质量浓度及其占PM_(2.5)质量浓度的百分比均呈现出昼低夜高的特点。(2)OC和EC之间的相关性在白天与夜间均较强(R2分别为0.89和0.75),表明OC与EC的来源均较为一致。夜间相关系数R2较低,碳组分来源更为复杂。(3)白天SOC的估算值为5.37μg·m~(-3),占OC的38.71%;夜间SOC的估算值为8.54μg·m~(-3),占OC的48.69%,天津市存在严重的SOC污染。(4)2017年采暖季,天津市PM_(2.5)碳组分污染主要来源于汽油车尾气、道路扬尘、燃煤与生物质燃烧。与白天相比,夜间道路扬尘的贡献作用更加显著。(5)采样期间,天津市气团轨迹主要来自西北与偏北方向。不同方向的气团轨迹对PM_(2.5)中碳组分的影响存在显著差异。研究结果可为天津市制定具有针对性的大气污染控制措施以及区域间的联防联控提供科学依据。     

沈阳地区霾的环境特征研究

利用沈阳市1961—2009年的气象资料,分析了霾天气出现的年季特征及其天气形势特征。利用边界层气象资料与污染物质量浓度资料对特定的霾过程从边界层到污染物质量浓度条件进行了分析。结果表明：沈阳地区霾的出现呈现逐年上升的趋势,近5 a平均每年为120 d左右,目前霾天数已经占到了全年的30%~40%。冬秋季节出现霾天气较多,秋冬两季霾日数占全年霾日总数的75%。凌晨到上午是霾出现的高发期,02—08时霾出现频率占总霾数的44.5%。霾的出现主要发生在冬秋季节冷空气势力不强,大气扩散能力较弱,边界层出现逆温时刻。接地逆温层厚度常常稳定在200~300 m高度左右,PM10质量浓度与能见度（霾）呈负相关,相关系数-0.402 7。风速与能见度（霾）呈正相关,相关系数为0.886 4。     

大同市空气中多环芳烃与人尿中1-羟基芘的分析

用GC~2/MS和HPLC鉴定出大同市空气中的多环芳烃化合物35种.对大同市不同功能区空气中苯并(a)芘(BaP)和人尿中1-羟基芘同步采样分析.结果表明,不同功能区BaP浓度有显著差别:采暖期浓度急剧增加,城区浓度为对照点的17倍,日均值达330ng/m~3.人尿中1-羟基芘的浓度与空气中BaP的浓度显著相关.采暖期城区尿中1-羟基芘的几何均值为1.86μmol/mol肌酐,非采暖期为1.14μmol/mol肌酐,均较北京市的均值高出五倍多.证明大同市由于直接燃煤,造成空气中多环芳烃的严重污染.     

Single particle analysis of ambient aerosols in Shanghai during the World Exposition, 2010: two case studies

ATSI Model 3800 aerosol time-of-flight mass spectrometer (ATOFMS) was deployed for single-particle analysis in Shanghai during the World Exposition (EXPO), 2010. Measurements on two extreme cases: polluted day (1st May) and clean day (25th September) were compared to show how meteorological conditions affected the concentration and composition of ambient aerosols. Mass spectra of 90496 and 50407 particles were analyzed respectively during the two sampling periods. The ART-2a neural network algorithm was applied to sort the collected particles. Seven major classes of particles were obtained: dust, sea salt, industrial, biomass burning, organic carbon (OC), elementary carbon (EC), and NH₄-rich particles. Number concentration of ambient aerosols showed a strong anti-correlation with the boundary layer height variation. The external mixing states of aerosols were quite different during two sampling periods because of different air parcel trajectories. Number fraction of biomass burning particles (43.3%) during polluted episode was much higher than that (21.6%) of clean time. Air parcels from the East China Sea on clean day diluted local pollutant concentration and increased the portion of sea salt particle dramatically (13.3%). The large contribution of biomass burning particles in both cases might be an indication of a constant regional background of biomass burning emission. Mass spectrum analysis showed that chemical compositions and internal mixing states of almost all the particle types were more complicate during polluted episode compared with those observed in clean time. Strong nitrate signals in the mass spectra suggested that most of the particles collected on polluted day had gone through some aging processes before reaching the sampling site.     

天津市PM_（2.5）排放源构成分析及防治措施评估

以天津市2010年污染源普查为主要数据源建立天津市大气污染源排放清单,采用MM5/CMAQ模式,以1、4、7、10为各季节代表性月份,模拟研究天津市各季节PM2.5来源构成变化以及＂十二五＂期间天津市大气污染治理重点工程实施对天津市PM2.5空气质量改善的贡献。结果显示,热力供应、工业燃煤及居民生活源是天津市PM2.5污染主要贡献来源。重点工程全部实施完成后,天津市PM2.5空气质量浓度值与2010年相比约有11.5%的下降,对改善天津市空气质量效果显著。     

天津地区沙尘天气与沙尘污染程度特征分析

针对天津地区沙尘天气过程环境空气中颗粒物的污染时空分布特征进行了系统分析。在分析我国沙尘发生频源区域分布、输送途径基础上,分析了天津地区特殊的地理位置及地处沙尘暴多发区下游,空气中颗粒物的污染特征,概述了沙尘天气对空气质量影响程度的年、季、月及日污染时空变化分布特征。建立了沙尘天气颗粒物与有效水平能见度乘幂指数相关方程,为沙尘污染程度的诊断提供了依据。     

Characteristics of carbonyls and volatile organic compounds (VOCs) in residences in Beijing,China

Volatile organic compounds (VOCs) and carbonyl compounds were measured both indoors and outdoors in 50 residences of Beijing in heating (December, 2011) and non-heating seasons (April/May, 2012). SUMMA canisters for VOCs and diffusive samplers for carbonyl compounds were deployed for 24 h at each site, and 94 compounds were quantified. Formaldehyde, acetone and acetaldehyde were the most abundant carbonyl compounds both indoors and outdoors with indoor median concentrations being 32.1, 21.7 and 15.3 μg·m⁻³, respectively. Ethane (17.6 μg·m⁻³), toluene (14.4 μg·m⁻³), propane (11.2 μg·m⁻³), ethene (8.40 μg·m⁻³), n-butane (6.87 μg·m⁻³), and benzene (5.95 μg·m⁻³) showed the high median concentrations in indoor air. Dichloromethane, p-dichlorobenzene (p-DCB) and toluene exhibited extremely high levels in some residences, which were related with a number of indoor emission sources. Moreover, isoprene, p-dichlorobenzene and carbonyls showed median indoor/outdoor (I/O) ratios larger than 3, indicating their indoor sources were prevailing. Chlorinated compounds like CFCs were mainly from outdoor sources for their I/O ratios being less than 1. In addition, indoor concentrations between two sampling seasons varied with different compounds. Carbonyl compounds and some chlorinated compounds had higher concentrations in the non-heating season, while alkanes, alkenes, aromatic compounds showed an increase in the heating season. Indoor concentration of VOCs and carbonyls were influenced by locations, interior decorations and indoor activities, however the specific sources for indoor VOCs and carbonyls could not be easily identified. The findings obtained in this study would significantly enhance our understandings on the prevalent and abundant species of VOCs as well as their concentrations and sources in Beijing residences.     

沙尘与大雾天气对京津石空气质量影响

采用北京、天津、石家庄2001-2010年沙尘与大雾天气的统计数据以及城市空气污染指数（API）,分析北京、天津、石家庄3市空气污染指数变化特征及大雾和沙尘天气下北京、天津、石家庄3市空气质量情况,进而得出沙尘大雾天气对京津石空气质量的影响。结果表明：2001-2010年间北京、天津、石家庄3市API总体呈下降趋势,天津、石家庄相对于北京空气质量改善较为明显,且空气质量夏季〉秋季〉春冬季。沙尘天气条件下,北京、天津、石家庄3市API平均值分别为255、179和167,空气质量出现良的比率天津为24%,北京、石家庄为10%左右,出现重污染的比率北京高达50%以上,天津和石家庄均在20%左右;3市沙尘天气高频次均出现在3-5月份,但北京沙尘天气发生次数远大于天津和石家庄。大雾天气条件下,北京、天津、石家庄3市API平均值为185、130和167,空气质量出现优或良的比率：天津〉石家庄〉北京,北京和石家庄出现重污染的比率均接近30%,天津不到10%,所以大雾天气对3市空气质量影响较小,大雾天气频次的变化波动并未对该地区空气质量的年际变化造成显著影响,3市高频次大雾天气集中在10-12月份,对该时段内空气污染呈现加重趋势有一定的贡献。所以沙尘和大雾天气均对北京、天津和石家庄空气质量存在不利影响,其中对北京影响最为严重,对天津影响最轻。整体上沙尘对3市的空气质量影响较大,大雾天气影响较小。     

“十一五”期间安庆市环境空气质量状况分析

根据安庆市环境空气质量监测数据,对＂十一五＂期间安庆市环境空气质量状况进行了分析,并与＂十五＂期间进行了比较。结果表明,＂十一五＂期间安庆市环境空气质量优良率总体呈下降态势,首要污染物主要为PM10,老城区的污染重于开发区。采暖期SO2及PM10的质量浓度高于其它月份,NO2测值随季节变化不明显,2009年起各种污染物浓度有所下降。与＂十五＂比较,＂十一五＂期间PM10的质量浓度大幅下降,SO2及NO2均有不同幅度的上升,环境空气质量优良率比＂十五＂略有下降。     

天津市环境空气中铅（Pb）的污染

本文统计分析了１９９４￣１９９６年天津市环境空气及交通环境中铅的浓度值，分析了天津市环境空气及交通环境中锅污染的程度、变化趋势、污染来源。由此说明天津市出现“尾气型”污染的迹象。为此，务必加大力度对机动车尾气排放的监测和管理，这对降低污染，改善天津市环境空气质量具有一定的现实意义。     

Source apportionment of polycyclic aromatic hydrocarbons in Lake Baikal water and adjacent air layer

The composition of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in Lake Baikal water and adjacent air layer and PAH emission composition profiles of possible sources were investigated. Analysis of emission composition data showed that the source profiles could not be grouped by fuel type or pyrogenic/petrogenic origin. Because of the similarity of source PAH profiles, the drawing of 3D mixing diagrams was the only way to check whether some of the potential PAH sources were the true sources. The mixing diagrams showed that the sources of air pollution were paper mills and wood burning and that the sources of water pollution were coal-fired and oil-fired boilers. The common source for both air and water was only oil and petroleum products. To determine the locations of PAH sources, their contributions to air and water pollution were calculated and mapped. Based on the results, air and water were polluted from both local and regional sources. The location of the zone influenced by a particular source was conditioned by physical properties of source emission, direction of air/water flows that transfer PAHs and temperature differences between mixing air/water flows.