2016年北京市春节大气颗粒物污染特征激光雷达监测分析

基于激光雷达大气颗粒物消光系数实时数据以及PM_2.5和PM₁₀自动在线监测数据对北京市2016年春节期间（2月7~13日）大气污染进行系统分析.除夕夜间受燃放烟花爆竹影响,大气颗粒物浓度在短时间内急剧攀升,市中心的官园站PM_2.5浓度最大值达到639.3 μg·m^-3,9 h内增长了近30倍,城郊的琉璃河站及定陵站颗粒物最大小时浓度均超过1000 μg·m^-3,显著高于市中心的官园站.初三至初五存在持续的颗粒物高浓度污染且城郊的颗粒物浓度均高于市中心.激光雷达的监测结果表明,除夕燃放时段内3个站点105 m处的消光系数显著高于405 m,呈现出明显的鞭炮燃放排放污染特征.3个站点的垂直消光特性存在显著差异,大气清洁时1.0 km下定陵、车公庄及琉璃河的背景极值分别为0.09、0.20和0.19 km^-1,2月8日00：00的消光系数最大值分别为0.23、1.36和1.19 km^-1,为同时刻同高度背景值的2.6倍、6.8倍和6.0倍,燃放烟花爆竹使得颗粒物的消光系数短时间内急剧增大.     

2015年春节北京市空气质量分析

对2015年春节(2月18~24日)期间北京市PM2.5、PM10、SO2、NO2的浓度及PM2.5组分进行了分析,并基于PM2.5/CO比值法定量估算了除夕夜烟花爆竹PM2.5排放量.结果表明,春节期间北京市PM2.5、PM10、SO2、NO2的平均浓度分别为116.85、184.71、22.14、36.27μg·m-3,比2014年同期分别增长52.61%、92.41%、-40.15%、-0.46%;除夕夜01:00PM2.5、PM10、SO2、NO2峰值浓度分别为412.69、541.63、152.73、51.09μg·m-3,比2014年同期峰值浓度分别增长19.02%、14.37%、76.57%、11.35%;污染物峰值浓度空间分布上人口密集地区浓度水平明显较高;具有烟花燃放特征的指示性PM2.5组分ρ(Cl-)、ρ(K+)、ρ(Mg2+)峰值浓度分别是2013~2014年各项离子年均浓度的18.85、66.72、70.10倍;烟花爆竹燃放会在短时间内造成严重的大气污染,除夕夜北京市区烟花爆竹排放PM2.5总量约为2.13×105kg.进一步分析显示春节半月期间污染源排放量大幅降低对北京市空气质量的改善效果明显.     

北京城区大气PM2.5主要化学组分构成研究

2012年8月至2013年7月期间,对北京市城区石景山、车公庄、东四和通州这4个点位开展为期一年的PM2.5化学组分研究,共获得样本220组,使用化学质量重构方法进行组分重构研究.结果表明,通过化学质量重构方法获得的PM2.5质量和实际测定PM2.5质量浓度具有很好的相关性,相关系数为0.95,其中春季、秋季和冬季相关系数均大于0.95以上,夏季稍差(0.77);采样期间4个点位的PM2.5主要组分OM、EC、SO2-4、NO-3、NH+4、Cl-、地壳元素、微量元素的质量浓度分别为31.4、3.8、19.9、21.6、14.4、4.0、15.4、2.9μg·m-3,分别占总组分的25.1%、3.0%、15.9%、17.2%、11.5%、3.2%、12.3%、2.3%,除地壳物质外各组分呈东高西低的趋势;2013年1月11日至14日重污染期间,OM、SO2-4、NO-3、NH+4的浓度是全年平均的1.9、5.0、3.2、4.2倍,SO2-4成为本次污染过程中最主要的组分.采暖期和非采暖期城区PM2.5最大的组分均为OM,采暖期相对非采暖期OM、NH+4、NO-3、SO2-4均有较大增幅,但地壳物质和EC相差不大,两个时期差异最大的组分为具有较强燃煤指示性的Cl-(4.4倍).对于化学质量重构结果的未知组分,其中城区PM2.5中水份约占6.0%,夏季颗粒物的水份最大(6.5%),春季和冬季相当,秋季较少(3.7%).     

大气PM1切割器比对测试及其浓度特征研究

为了评价3种PM1切割器的性能,获取大气PM1浓度特征,作者于2017年7-8月和10-11月2个时间段内,使用3种PM1切割器(A、B、C),每种包括3个平行切割器,对北京市车公庄地区大气PM1进行24 h连续采样,分析了9个切割器获得的558个样品的标准偏差,并进行了切割器加载测试,获得了不同负载下3种切割器的性能参数Da50和σg。研究表明,A、B、C切割器在夏季的平均标准偏差为1.6、1.6、1.2μg/m3,在秋季的平均标准偏差为2.6、2.7、2.4μg/m~3,随着污染等级增加,切割器测试的标准偏差逐渐增大,A切割器监测数据逐渐高于B、C切割器;随着颗粒物负载增加,A切割器的切割点Da50有增大的趋势,B、C切割器有减小的趋势,σg变化不明显;夏季和秋季的PM1平均浓度分别为(27.0±12.6)μg/m~3、(41.4±25.8)μg/m~3,污染过程中PM1与PM_(2.5)浓度均有升高趋势,粒径范围在1~2.5μm的粒子质量明显增加,PM1/PM2.5持续降低,其中夏季均值为(78±9)%,秋季均值为(67±16)%,夏季更高;PM1与PM2.5相关性较高,在夏季和秋季的Pearson相关系数r分别为0.97、0.95。     

应用受体模型(CMB)对北京市大气PM_(2.5)来源的解析研究

为研究影响北京市大气环境PM2.5污染水平的主要来源,于2012年8月—2013年7月,依托北京市大气地面观测网络在10个监测点采集的491 d(次)大气PM2.5有效样本,对其化学组分进行了测试分析;从城市大气污染源组成出发,建立和完善了5类固定点源、2类流动源、4类无组织面源的PM2.5排放成分谱.应用受体模型(CMB)开展了来源解析研究.结果显示:1观测期间大气环境PM2.5的来源主要包括:一次来源机动车(16%)、燃煤(15%)、土壤尘(6%)、二次硫酸铵和硝酸铵(36%),以及有机物(20%)和其他未识别来源(7%);与历史解析结果相比,燃煤源分担率有所下降,二次无机盐与有机物分担率上升,且二次硝酸盐有赶超二次硫酸盐之势;2从主要组分的来源看,观测期间环境大气PM2.5中近25%的硫酸盐来自于燃煤锅炉和电厂排放,17%的有机物来自机动车排放;3北京市PM2.5来源类型大致相同,但各点位PM2.5来源种类和分担率具有一定差异,对一些排放量较大的局地排放源有比较明确的响应.研究表明,开展区域性PM2.5治理、大力削减前体物、严格控制本地机动车、燃煤等PM2.5排放都是改善北京市空气质量的重要途径.     

北京城区夏季VOCs初始体积分数特征及来源解析

为明确北京市夏季VOCs体积分数特征及来源,在2022年5～8月对北京城区VOCs开展了连续监测并利用光化学比值法计算了初始体积分数.结果表明：(1)研究期间,北京城区初始φ(TVOCs)为(30.0±11.5)×10^-9,其中含氧VOCs和烷烃占比达到34.2%和33.2%,体积分数较高的物种是丙酮、乙烷、乙醛和丙烷等低碳物质.(2)北京城区初始TVOCs体积分数略微呈现单峰变化趋势,11:00达到峰值,下午略有降低.(3)各排放物质中对O₃生成贡献较大的主要是异戊二烯、乙醛、正丁醛和乙烯等物质,而对二次有机气溶胶生成贡献较大的主要是甲苯、异戊二烯、间/对-二甲苯和乙苯物质.(4)基于初始体积分数的PMF解析发现,老化背景及二次源(30%)对北京市VOCs贡献率最高,机动车源(25%)则是最主要的一次人为源,此外溶剂及燃油挥发源贡献率16%,燃烧源贡献率11%,工业过程源贡献率9%,天然源贡献率9%.(5)影响北京市的人为源主要来自东部和南部区域,天然源则来自西部和西北部区域.研究显示,应进一步削减机动车排放,开展区域联防联控降低整个区域V...     

2013-2018年北京市PM2.5污染波动特征研究

利用2013—2018年北京市大气污染物监测数据及气象条件等资料,分析了北京市PM_(2.5)污染波动变化趋势及其影响因素。结果表明,2013—2018年北京市空气质量呈现整体改善趋势,优良天数由2013年的176 d增加至2018年的227d;重污染天数显著减少,由2013年的58 d逐年递减至2018年的14 d。受污染源排放、特殊气候现象、气象条件等多因素影响,近6年北京市ρ(PM_(2.5))月均值呈现波动下降趋势,其中秋、冬季波动性更加突显。2014—2016年北京市秋冬季PM_(2.5)污染突出,其中2014年10月、2015年11—12月、2016年12月ρ(PM_(2.5))月均值均达到中度污染级别;而2017—2018年北京市秋、冬季ρ(PM_(2.5))月均值均处于优良水平。相关性分析结果显示,地面相对湿度、中层温度与大气污染物呈现较强的正相关性,中层北风频率、地面风速则呈现负相关性。基于上述气象条件及CO、SO_2和NO_2等气态污染物共同构建的拟合方程对ρ(PM_(2.5))估算结果较好,多站点的拟合值与实际值的相关系数为0.900～0.947,进一步说明气象条件及相关污染源排放对PM_(2.5)污染具有显著影响。     

基于物联网的土壤样品库建设与实践

为满足国家土壤样品制备与流转中心(华北分中心)及北京市土壤样品库的流转与存储需求,采用了一种基于物联网的智能土壤样品库建设方案。通过射频识别、气动传输、智能存取、信息关联与信息管理系统等技术手段,除可满足国家土壤环境监测样品制备、流转和质量控制的基本需求外,实现了对暂存土壤样品和长期保存土壤样品的智能化、自动化、信息化和规范化保存。该样品库的建设实践为环境样品的智能化、自动化和信息化存储提供了全新的方案,其设计思路可为各部门土壤等环境样品库的建设和管理提供借鉴。     

大气网格化监测运行维护管理现状与展望

"十三五"期间,大气网格化监测快速发展,为环境精细化管理提供了技术支撑。由于其相对于国家环境空气质量自动监测标准站具有设备小型化、无站房、点站数量大、运维人员技术水平偏低、管理人员少等特点,难以应用已有标准站运行维护管理机制。该文以北京市大气PM_(2.5)网格化监测工作为例,回顾了我国在大气网格化监测领域开展的工作与现状,重点介绍运用质量管理思维建立的运行维护管理体系。根据目前我国大气污染防治形势,"十四五"期间大气网格化监测可以从提升设备性能、加强检定与质量控制等方面提升数据质量,通过多指标联合质控与审核等完善运维体系,运用大数据技术唤醒海量数据价值等方面持续开展研究,支撑O_3和PM_(2.5)协同控制。     

水样发光细菌急性毒性测试的方式与表征

选取不同类型的环境和污染源水样开展了发光细菌毒性测试,针对不同环境管理目标,探讨了急性毒性定量表征方式。发光细菌急性毒性测试在环境应急监测、水源早期生物预警中,采用绘制毒性预警基线图的方式比较可行。在污染源监督监测中,对于发光抑制率低于60%、无法求出EC50的样品,采用等效毒性参照物的质量浓度表征废水的毒性;对于发光抑制率高于60%,采用稀释因子表示样品的毒性更直观可靠。