2018年春节期间烟花爆竹燃放对银川市空气质量的影响

为了解银川市2018年春节期间烟花爆竹燃放对空气质量的影响,分析了2016—2018年春节期间、2018年烟花爆竹禁放区与非禁放区以及2018年春节期间污染时段和非污染时段空气质量变化情况.并利用银川市大气超级监测网络的在线观测数据,对颗粒物中的水溶性离子、黑碳(BC)以及区域污染传输情况进行了分析.分析结果表明,与2016年和2017年春节期间同期比较,2018年优良天数同比分别增加4d、2d.除O_3外,其它5项参数整体均呈下降趋势,空气质量改善幅度较大;银川市城区禁放区空气质量较好于周边非禁放区域;春节期间银川市城区PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO日均浓度在污染时段(除夕至初二)明显高于非污染时段(初三至初六),分别高出65.2%、90.8%、68.4%、58.2%、67.7%,PM_(2.5)/PM_(10)的日均浓度比值在初一最大,为68.6%;污染时段与非污染时段相比,K~+日均浓度增幅最大,达到了361.0%;污染时段PM_(10)中的BC日均浓度较非污染时段上升85.2%,春节期间BC与CO小时浓度呈正相关、相关系数为0.73;气溶胶激光雷达监测图显示,春节期间空气质量主要以本地污染为主.     

长株潭城市群PM_(2.5)污染的春节假日效应

利用长株潭城市群24个监测点PM_(2.5)小时监测数据,研究2013—2015年春节期间(7 d)和春节前后(14 d)PM_(2.5)污染差异及变化,并分析旅游休假活动对空气质量的影响。在去除气象条件(日降水量大于4 mm)影响后,从PM_(2.5)污染程度差异、PM_(2.5)浓度日变化差异和假日效应的空间差异3个方面分析了PM_(2.5)污染的春节假日效应。结果表明,整体上长株潭地区春节期间PM_(2.5)浓度比春节前后高12μg·m-3,但春节后(7 d)PM_(2.5)浓度比春节期间低41.5%,"节后效应"明显。由于受烟花燃放等假日活动影响,春节期间PM_(2.5)浓度在00:00—02:00时段显著上升,02:00时PM_(2.5)浓度比非春节期间高47.6%。在假日效应的空间差异方面,长沙作为游客流入地,春节期间PM_(2.5)浓度比非春节期间高33.5%,体现了人流出行和旅游活动对空气质量的显著影响。     

2017年春节期间北京市城区和郊区大气PM_(2.5)及其中多环芳烃的污染特征

为研究2017年春节期间北京市城区和郊区大气PM_(2.5)及负载多环芳烃(PAHs)的污染水平和污染特征,分别在北京城区和郊区各选一个监测点,采集大气中的PM_(2.5),采用重量法和超声提取-GC/MS对滤膜上的PM_(2.5)及多环芳烃的浓度进行测定.结果表明,春节期间城郊两地的大气PM_(2.5)和PAHs均呈多峰分布,PM_(2.5)均值分别为104.5μg·m~(-3)和104.6μg·m~(-3),无显著性差异;两地PAHs均值差异具有统计学意义(P=0.001).除夕日(CSFE)烟花集中燃放时段PM_(2.5)在城郊两地的日均浓度较前一日非集中燃放日均有明显升高.春节期间PAHs组成以4环和5环为主,二者之和占PAHs总量的80%以上,特征比值法显示城区污染主要来自燃煤和交通尾气的混合源,郊区燃煤占主导.     

宝鸡高新区春节前后大气中黑碳浓度特征及来源解析

基于春节前后(2018年1月1日—2018年3月31日)宝鸡市高新区宝鸡文理学院站点的黑碳气溶胶(BC)、浊度仪、颗粒态污染物(PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0))、气态污染物(CO、NO_2、SO_2和O_3)的逐时数据及常规气象数据,对宝鸡市高新区BC气溶胶的时间变化特征、来源及影响因素进行分析.结果表明,观测期间BC质量浓度的变化范围为0.01—5.62μg·m~(-3),平均浓度为0.63μg·m~(-3).BC与风速和能见度均呈负相关.观测期间BC浓度日变化呈"双峰双谷"型,峰值出现在09:00和19:00,谷值出现在05:00和16:00;寒假前BC浓度昼夜变化整体高于寒假期间和春季开学,可能与寒假前频繁的人为活动,不易扩散的气象条件有关.BC占PM_(2.5)的0.84%,其吸收作用占大气消光的2.14%.除O_3外,BC日平均浓度与PM_(2.5)、CO和NO_2呈显著相关,相关系数分别为0.626、0.623和0.473,说明BC气溶胶与之均有部分共同源.     

基于发光细菌的细颗粒物(PM_(2.5))可溶性提取液综合生物效应测试方法及其应用

为科学评估PM_(2.5)对生物体综合生物效应,研究建立了利用费氏弧菌检测PM_(2.5)水溶性提取液的毒性测试方法,确立了PM_(2.5)样品提取液发光细菌毒性测试实验质量控制办法。对春节烟花爆竹燃放和沙尘污染过程的PM_(2.5)实样测试表明:烟花爆竹燃放期间的PM_(2.5)样品提取液发光抑制率值与微量金属元素等有毒有害组分浓度显著相关;沙尘污染期间的PM_(2.5)样本提取液中地壳元素浓度和发光抑制率值显著不相关。     

煤改气后天津市采暖期大气污染特征的时空分布研究

燃煤供暖被认为是中国北方采暖期大气污染的主要来源之一,因此国家计划以天然气替代燃煤作为取暖燃料以减轻大气污染。基于2016-2017年天津采暖期前后的空气质量监测数据,探究"煤改气"后城市大气污染物的时空分布特征及影响因素,为大气污染治理提供依据。研究表明,煤改气后天津采暖期主要大气污染物有PM_(2.5)、PM10和NO_2 3种,CO日均质量浓度有超标现象发生,SO_2和O_3日均质量浓度均低于二级标准限值。与使用燃煤采暖时期相比,大气中SO_2、PM_(2.5)、PM_(10)和CO的日均质量浓度均有不同程度的降低,尤其是SO2浓度降幅高达70%,但NO_2质量浓度没有有效降低。从日变化特征来看,采暖期PM_(2.5)、PM10和CO的日变化规律受到了采暖活动影响,呈单峰单谷型的变化趋势。NO_2、SO_2和O_3的日变化规律与非采暖期相似,受采暖活动影响较小。由于受供暖和大气逆温层的影响,采暖期晚上至上午时段大气污染物(O3除外)的质量浓度远远高于非采暖期相同时段的质量浓度。天津大气污染物在非采暖期呈现出典型的"周末效应",但是在采暖期没有出现"周末效应"。冬季,周末白天人为活动较工作日更为活跃,与之相对应增加的城镇生活源可能是造成周末白天PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度偏高及"周末效应"消失的主要原因。     

成都G20会议期间大气污染特征及污染防治分析

为保障2016年7月22—24日G20财长与央行行长会议期间空气质量良好,成都市政府采取了大气污染排放控制应急措施。为评估这些措施的成效,提出未来进一步改善成都空气质量的措施建议,利用成都2016年7月1日—8月18日8个国家级空气质量监测点PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、O_3和CO等污染物浓度数据和地面气象资料,比较了减排前(7月1—15日)、减排中(7月16—26日)和减排后(7月27日—8月18日)空气质量与气象条件变化特征,同时量化了PM2.5来源。结果表明,采取的污染控制措施取得了一定效果。在减排期低压、低风速及无降雨等不利的气象条件情况下,PM_(10)、PM_(2.5)、O_3、SO_2和NO_2浓度在开始减排后出现了明显下降;相反,它们在停止减排后出现了明显上升。虽然整个研究时段内市区PM2.5和PM10浓度均达到了国家空气质量二级标准,但仍超过世界卫生组织准则值,超标天数占总天数50%以上;约80%天数的臭氧日最大8 h浓度超过世界卫生组织准则值;成都已面临雾霾和臭氧的双重污染。虽然雾霾和臭氧污染发生的主要季节不同,但臭氧和二次颗粒物的前体物(如NO_x和VOCs)具有共同主要来源。市区与背景点在PM_(2.5)、PM_(10)和O_3的浓度上接近且具有似的变化趋势,表明市区空气质量与区域污染物排放密切相关,成都SO_2浓度受本地源和污染物远距离传输的共同影响。为进一步改善成都空气质量,建议加强成渝地区区域减排,特别要控制臭氧前体物和二次颗粒物前体物的排放。     

合肥市主城区PM_(2.5)时空分布特征研究

城市PM_(2.5)时空分布特征研究对改善空气质量具有重要意义。利用2016年1月1日—2016年12月31日合肥市主城区10个国控空气质量监测站PM_(2.5)浓度、土地开发强度、道路交通等数据,基于Arcgis空间分析平台,探讨合肥市主城区PM_(2.5)时空分布特征及其与土地开发强度、道路交通的关系,可为地方政府改善空气质量提供科学依据。结果表明:(1)合肥市主城区PM_(2.5)浓度季节差异显著,由高到低依次为冬季、春季、秋季和夏季,秋、冬季PM_(2.5)浓度波动较大,而春、夏季PM_(2.5)浓度比较稳定;(2)污染天数呈现春冬多、夏秋少的规律,1月、2月、3月、11月和12月的污染天数比例均超过50%,重度以上污染天气主要出现在春冬季节,严重污染天气暂未出现;(3)1月PM_(2.5)浓度空间分布呈现"双峰多谷"的规律,庐阳区和滨湖新区是PM_(2.5)浓度高峰区,属于轻度污染;7月PM_(2.5)浓度空间分布呈现"双峰双谷"的规律,庐阳区和包河区是PM_(2.5)浓度高峰区,属于良好;(4)合肥市主城区PM_(2.5)浓度与绿地率、主干路长度和容积率有较强关联性;绿地率与PM_(2.5)浓度呈显著负相关,容积率与PM_(2.5)浓度有一定正相关关系,土地利用性质和其他因素综合影响PM_(2.5)浓度;交通流量大的主干路与PM_(2.5)浓度存在正向关系。中心城区通过增加公共绿地空间、合理控制容积率,加强公共交通和电动汽车的使用,可达到改善空气质量的目的。     

河南省春节禁燃政策对大气污染的影响分析

烟花爆竹的燃放是短期内空气质量恶化的重要原因，严重危害人体健康.利用河南省18个地市2016—2019年空气质量指数、污染物浓度(SO₂、NO₂、O₃、CO、PM_2.5和PM₁₀)和气象因子(气压、气温、相对湿度、风速、降水)数据，采用距离倒数权重插值、变异系数分析及相似性指数等方法，从多角度探究河南省春节禁燃政策的实施成效.结果表明，2016—2019年河南省春节期间的空气质量呈现逐渐改良趋势，污染出现的时间稍有提前，多出现在春节前期.禁燃对控制SO₂、PM_2.5和PM₁₀的浓度骤升(“削峰”)有很好的效果，对NO₂、O₃、CO的影响较小. 2016年烟花爆竹燃放对PM_2.5、PM₁₀和SO₂贡献量最大、贡献时间持续最长，贡献率分别为66.98%、56.32%和56.49%；到2019年，随着禁燃成效的...     

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。     

京津冀及周边城市PM_(2.5)污染空间关联网络及季节演化研究

京津冀及周边城市是雾霾频发的重灾区,研究该地区城市的PM_(2.5)污染空间关联网络及其随季节演化情况,对于雾霾污染的协同治理具有重要的意义。选取2015年3月16日—2020年3月15日期间,京津冀及周边31个城市的日均PM_(2.5)浓度数据作为样本。首先,对不同城市PM_(2.5)浓度值的时序变化与空间分布进行了可视化展示;然后以城市为节点,城市日均PM_(2.5)浓度值皮尔逊相关系数为边,相关系数与城市最短距离的比值为权重构建京津冀及周边城市PM_(2.5)污染空间关联网络,并对网络的整体特征与季节演化情况进行了分析。结果表明,京津冀及周边城市PM_(2.5)污染空间关联网络图密度为0.473,平均度为14.194,网络图比较紧密;在区域内部,聚类系数较高城市大多位于中间城市带,PM_(2.5)污染也较为严重;石家庄与邢台的度值最高,分别为26与25,接近中心性与中介中心性也最高,控制其他城市PM_(2.5)污染传输的能力最强;在不同季节,城市PM_(2.5)指数相关性对比存在较大差异,采暖季平均聚类系数为0.82,非采暖季平均聚类系数为0.66,在采暖季城市PM_(2.5)污染空间关联更为紧密。因此,应当根据不同季节的气象条件,制定不同的PM_(2.5)污染防治政策,对于污染均比较严重的,位于中间城市带的城市,应重点监控,并积极推进京津冀及周边城市PM_(2.5)污染的一体化与协同治理。     

河南省PM_(2.5)时空分布特征及其与植被覆盖度的关系

随着中国城市化和工业化的不断推进,大气污染治理形势严峻,PM_(2.5)作为首要的大气污染物,已经引起了公众和学术界的普遍关注。研究PM_(2.5)的时空分布特征及其质量浓度同植被覆盖度之间的关系,为区域大气污染联防联控提供数据支撑和理论依据。以大气污染严重的河南省为研究对象,利用2017年1月—2019年2月期间75个国控空气质量监测站的逐日PM_(2.5)质量浓度数据,通过空间插值技术,分析了PM_(2.5)质量浓度的时间和空间分布特征。基于MODID NDVI遥感卫星数据,采用像元二分模型反演获取植被覆盖度数据,再计算其与PM_(2.5)质量浓度的秩相关系数。研究发现,(1)总体上,河南省PM_(2.5)年均质量浓度逐年降低,由2015年的79μg·m~(-3)降至2018年的63μg·m~(-3),年均降幅达7.2%,但是依然超过国家二级标准(35μg·m~(-3)),污染防治形势仍然严峻。(2)从时间分布看,PM_(2.5)季节差异明显,月均质量浓度曲线大致呈"U"形,冬季质量浓度最高(113μg·m~(-3)),夏季最低(35μg·m~(-3)),春秋两季居中。(3)从空间分布来看,PM_(2.5)质量浓度在河南省内由南至北污染程度递减,形成了以污染最严重的郑州市、安阳市为中心的PM_(2.5)辐射圈。(4)植被覆盖度和PM_(2.5)质量浓度相关性强,秩相关系数为-0.55。从污染治理来看,提高植被覆盖度,增加植被面积对PM_(2.5)沉降有积极作用,但作用有限。     

西安市PM_(2.5)时空分布特征及气象成因

PM_(2.5)是危害环境及人体健康的重要空气污染物之一,但目前对PM_(2.5)的时空分布及气象成因的研究还相对缺乏。为了更好地控制ρ(PM_(2.5)),利用西安市2013年9月1日至2014年8月31日的PM_(2.5)逐日质量浓度、首要污染物数据及气象数据,分析PM_(2.5)逐日质量浓度对空气质量的影响,ρ(PM_(2.5))的分布特征及其气象成因。结果表明,PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。ρ(PM_(2.5))年超标率高达42.1%,在季节上具有冬秋季高、春夏季低的特征,月变化呈现"V"字形变化。各类型站点的ρ(PM_(2.5))总体空间分布状况为:道路参照点污染最严重;居民参照点、工业参照点次之;商贸参照点及文化、生态参照点的PM_(2.5)污染较轻,基本处于良好状态;PM_(2.5)的空间分布状况及站点间的变动幅度会随季节而有所不同。采用逐步回归模型建立的ρ(PM_(2.5))的预测模型具有较好的预测效果,ρ(PM_(2.5))拟合值均能较好的反映ρ(PM_(2.5))的变化规律,ρ(PM_(2.5))与气象条件有一定的关系。     

北方地区典型高速公路近路区域大气污染特征研究

摸清高速公路近路区域大气污染特征对有针对性地制定交通大气污染防治对策具有重要意义。基于2016年1月及8月京藏高速毕克齐互通交通环境监测站以及呼和浩特市国控站点空气质量监测逐时数据,分析了冬、夏季节高速公路近路区域环境空气污染物质量浓度变化规律。结果表明,路侧污染水平冬季重于夏季,NO_x是最主要的交通污染物,其冬季和夏季日均质量浓度分别为(374.10±165.24)μg·m~(-3)和(300.57±60.11)μg·m~(-3)。受光化学反应影响,冬季NO_x质量浓度与交通量呈显著负相关(r=-0.492);夏季凌晨时段(00:00-06:00)NO_x质量浓度与交通量呈显著正相关(r=0.584),CO质量浓度也与交通量呈正相关(r=0.424);颗粒物质量浓度与交通量相关性不显著。从污染物质量浓度日变化特征来看,在昼间车流高峰时段PM10、PM_(2.5)、CO质量浓度均出现"峰值",而NO_x质量浓度则出现"谷值"。与气象因素的相关性分析可知,PM_(10)质量浓度与风速呈显著正相关(冬季r=0.890,夏季r=0.612);PM_(2.5)质量浓度与风速呈显著相关,受主导风向影响冬季呈负相关(r=-0.473)、夏季呈正相关(r=0.587),PM_(2.5)质量浓度还与温度呈显著正相关(冬季r=0.495,夏季r=0.565);NO_x质量浓度与相对湿度呈显著正相关(冬季r=0.707;夏季r=0.577),与温度呈显著负相关(冬季r=-0.763;夏季r=-0.528);冬季CO质量浓度与风速呈显著负相关(r=-0.629)。与城区国控站点相比,高速公路监测站PM_(2.5)、PM_(10)及CO质量浓度冬季显著低于城区,夏季与城区相近;近路区域NOx质量浓度在冬夏季均远高于城区,应列为高速公路交通环境监测站点首要监测污染物。     

呼和浩特市城区大气污染物浓度变化特征分析

本文利用呼和浩特市8个国控监测点中CO、NO_2、SO_2、O_3、PM_(10)和PM_(2.5)逐时地面观测数据资料,采用聚类分析、相关性分析等方法,综合研究呼和浩特市城区大气污染物浓度时空变化特征.结果表明,2017年呼市PM_(10)、PM_(2.5)和O_3的污染较为严重,超标天数分别为49 d、52 d和41 d;CO和SO_2整体污染较轻.CO、NO_2、SO_2以及PM_(2.5)浓度表现出冬高夏低变化,O_3表现出夏高冬低变化,PM_(10)则表现为春冬高而夏秋低.O_3和NO_2均呈现单峰型日变化特征,且变化趋势相反;CO、SO_2和PM_(2.5)都呈现出相似的双峰型日变化.小召和工大金川校区监测点污染整体较为严重,小召监测点主要污染物为PM_(2.5)和PM_(10),工大金川校区主要污染物为SO_2.相关性分析表明,O_3浓度与气温呈显著正相关;PM_(2.5)与湿度呈显著正相关;CO、NO_2和SO_2均与风速呈显著负相关;PM_(10)与各气象要素在不同的季节相关性不同.     

广州城区近地面层不同高度空气质量评价

为了阐明大城市中心城区不同高度的空气质量差异及其成因,为大气污染防治工作提供科学支撑,该研究基于广州塔大气污染物垂直梯度观测平台的监测数据,采用环境空气质量综合指数和环境空气质量指数(AQI),分别对广州城区近地面层不同高度的空气质量进行评价。结果表明,2015年广州塔4个高度(地面、118 m、168 m和488 m)的空气质量综合指数分别为4.96、5.01、4.83和3.64,AQI超标率分别为27%、30%、25%和40%。总体上,中、低层(168 m以下)的空气质量差异较小,其中118 m点位的综合指数和AQI超标率相对较高;高层(488 m)因O_3污染尤其显著导致其AQI超标率为各高度最高,但O_3质量浓度上升的贡献被其他污染物质量浓度的大幅下降所抵消,故其综合指数反而最低。随着高度增加,PM_(2.5)和NO_2超标程度下降,O_3超标程度上升,导致高层的PM_(2.5)和NO_2几乎不超标,而O_3超标率达40%且其超标天数占AQI超标天数的比例高达99%。随着污染级别上升,PM_(2.5)和NO_2成为首要污染物的比例减少,O_3比例增加,O_3成为各高度AQI超标时最主要的首要污染物。当低层空气质量处于优或重度污染级别时,各层等级一致性相对较好;但在其他情况下,低层与高层的空气质量最多可相差3个级别。因PM_(2.5)和NO_2以低矮源排放贡献为主,而O_3来源于复杂的二次反应,使PM_(2.5)和NO_2质量浓度随高度上升而递减,而O_3质量浓度随高度上升而递增,最终形成了中、低层以PM_(2.5)、NO2和O_3复合污染为主、高层以O_3单一污染为主的空气质量垂直分布特征。     

天津市空气质量健康指数（AQHI）的建立及应用

为了解大气污染物对人体健康的影响,利用广义相加模型(Generalized Additive Models,GAM)根据2013年1月1日—2018年10月31日大气污染物质量浓度资料和天津全市就医人次数据计算了大气污染物的暴露反应关系系数。利用该系数建立了天津地区空气质量健康指数(AQHI)。结果表明,天津市6种大气污染物对人群的就医人次数均有正反馈,SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度每升高10μg·m~(-3),全市就医人次数分别增加1.99%,3.16%,0.09%,1.17%,1.19%和1.94%。2018年SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(10)、PM_(2.5)造成就医人次数量增加率分别为2.41%,15.31%,9.00%,8.55%,9.69%和10.32%。在当前状况下,控制NO_2和PM_(2.5)浓度将有助于降低天津居民的健康风险。构建了天津空气质量健康指数AQHI,根据频度分布情况,将天津市空气质量健康风险级别分为:低风险(AQHI:0—3)、中度风险(AQHI:4—6)、高风险(AQHI:7—8)、极高风险(AQHI:9—10+),并针对心血管类疾病患者、儿童和老人等敏感人群分别给出健康建议。经与AQI对比和检验,发现AQHI能更好地描述人群的就医行为,AQHI指数对居民采取健康行为有指导意义,AQHI的预报将更有利于居民提前采取预防措施以规避大气污染对人体健康的风险。     

太原市城区大气PM_(2.5)和PM_(10)时空分布特征

研究太原市城区大气颗粒物质量浓度时空变化规律,可以为实施更有效的大气污染综合治理手段提供科学依据。以太原市9个国家空气质量自动监测站的数据为基础,运用统计分析和Kriging插值法,对太原市城区2019年大气颗粒物的时空分布进行了分析。结果表明,2019年太原市城区PM_(2.5)和PM_(10)年均质量浓度分别为56μg·m~(-3)和107μg·m~(-3),是国家二级标准限值的1.60、1.53倍,以PM_(2.5)和PM_(10)为首要污染物占总超标天数的44.03%和12.58%;PM_(2.5)/PM_(10)年均值为0.52,PM_(2.5)对PM_(10)贡献较大;PM_(2.5)季平均质量浓度为冬季(87μg·m~(-3))秋季(50μg·m~(-3))春季(49μg·m~(-3))夏季(34μg·m~(-3)),PM_(10)为冬季(123μg·m~(-3))春季(120μg·m~(-3))秋季(98μg·m~(-3))夏季(64μg·m~(-3));PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度月变化呈U型,二者平均质量浓度1月最高,8月最低;PM_(2.5)和PM_(10)24h质量浓度变化呈"单峰单谷"型,峰值在10:00,谷值在17:00;取暖期PM_(2.5)与CO、SO2和NO_2相关性高于其他时段;太原市城区PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度空间分布总体上呈北低南高之势,PM_(2.5)春夏秋季的空间分布格局与太原市城区生产、生活、交通干道分布格局比较吻合。以上结果提示秋冬季是太原市城区颗粒物治理的关键时期,位于南部的小店和晋源区为重点防控治理区域。     

郑州市大气PM_(2.5)中金属元素的污染特征

在郑州市区布设采样点,研究了郑州市PM_(2.5)中金属元素的污染特征、季节分布规律和富集因子。在1年的监测期中,PM_(2.5)的日平均质量浓度为87.4μg·m-3,日均质量浓度超过GB3095─2012日均值二级标准的天数占总监测天数的53%。PM_(2.5)的日平均质量浓度季节性特征表现为冬季秋季夏季春季。K、V、Mn等10种金属平均质量浓度与PM_(2.5)平均质量浓度呈明显正相关,相关系数范围为0.516~0.907。Na、Cr和Ti平均质量浓度与PM_(2.5)平均质量浓度呈明显负相关,相关系数均小于-0.6。郑州市大气PM_(2.5)中金属元素质量浓度较高的有Ca、Na、K、Mg、Al、Fe、Zn,质量浓度较低的有Cd、Hg、Ni、V等。冬季PM_(2.5)中Hg和Pb的平均质量浓度明显高于其他季节。金属元素总量中占比最高的是Ca、Na、K,这3种元素的比例和在4个季节中都大于65%。Cr、Cd、Pb和Hg的比例之和仅冬季超过2%。富集系数的研究表明郑州市大气PM_(2.5)中的Ti主要来自天然的土壤,K、Ca、Mg、Fe、V的来源是自然和人为因素的结合。Cu、Zn、Pb主要来源于人为排放,富集因子远远大于其它元素,是PM_(2.5)中主要的富集元素。Pb的富集因子在冬季最高,春季最低。对一次典型PM_(2.5)重污染情况进行分析,结果表明PM_(2.5)重污染时,金属元素的污染也相当严重,且其污染源相对复杂,非单一的污染来源。     

山西省大气PM_(2.5)污染时空分布特征

本文基于国家空气质量自动监测位点2015年3月到2016年2月全年的逐时监测数据,对山西省11个地级市PM_(2.5)的污染状况与时空分布进行了详细研究.结果表明,山西省11个地级城市PM_(2.5)年均浓度均超过了国家年均浓度的二级标准限值,其中,长治和运城污染最为严重,超标率均高达27.51%.PM_(2.5)月均浓度变化特征分析发现,各地区PM_(2.5)污染高峰主要出现在冬季,9个城市在夏季出现另一小高峰,太原在春季出现另一小高峰.PM_(2.5)/PM_(10)月均浓度变化特征分析发现,太原、大同、晋城、朔州、晋中和忻州等6个城市PM_(2.5)/PM_(10)的值从春季到冬季逐渐增长,临汾和运城该比值波动于50%—70%之间,阳泉和吕梁PM_(2.5)/PM_(10)的值在7月和11月出现两次高峰,长治则在7月和1月出现两次高峰,提示不同地区可能受到不同污染源的影响.PM_(2.5)日变化规律总体较为一致,呈明显的双峰分布,其特征是中午和午夜高,凌晨和下午低.不同季节PM_(2.5)的空间分布虽有很大差异,但总体上南部城市高于北部城市.局部自相关分析发现,山西省PM_(2.5)污染的热点区域主要集中在运城.