成都市大气水汽与空气质量关系的研究

为深入分析大气水汽对空气质量的影响,基于2016年成都温江国家气候观象台的气象观测资料和成都市环境监测中心的环境空气质量指数(AQI),首先利用地面气象要素估算出逐时的大气可降水量(PWV),继而结合空气质量指数资料研究了成都地区降水、静稳天气、太阳辐射强度等气象条件对空气质量及其与大气水汽关系的影响.结果表明:在降水条件下,臭氧(O_3)浓度随着PWV的增大而显著减小,PWV与PM_(2.5)、PM_(10)浓度的正相关系数减小,其中对PWV与PM_(10)浓度的相关性影响最大,相关系数减小47.62%.PWV与O_3的负相关系数在春季增大、夏季减小;PWV与PM_(2.5)的正相关系数在秋、冬季减小.当天气处于高静稳指数时,PWV变化对污染物浓度变化的影响更为显著.不同太阳辐射强度下,PWV与O_3的相关性也不同,随着太阳辐射增强,PWV与PM_(2.5)、PM_(10)的相关性从正相关转变为负相关.     

2015年冬季京津冀两次重污染天气过程气象成因

为了分析京津冀地区2015年11月27日~12月1日和12月19日~25日这2次重污染过程,从环流形势、大气稳定度条件、动力条件、水汽条件、近地层风场输送等几个方面对重污染天气的形成机制展开分析,结果表明：这2次重污染天气过程均属于静稳型,津京冀各地重度以上污染时长均超过50%.在大范围静稳形势存在时,过程一期间边界层内的垂直扩散条件较过程二偏弱,过程一期间地面辐合线位置偏北且维持不动,过程二期间辐合线位置偏南且略微南北摆动,导致了2次过程重污染区域和污染增长速率的不同.对北京而言,过程一前期降雪融化提供了有利水汽条件,弱偏南风有利于污染物和水汽的输送,混合层高度持续异常偏低（京津冀平均混合层高度339m）、过程期间伴随弱下沉运动（0~2Pa/s）、多层逆温（且厚度大）造成日变化不明显,地面辐合线在北京中部维持等多重因素,使得污染浓度极高,北京地区PM_2.5峰值浓度达593mg/m³.过程二前期采取了减排措施,能见度和PM_2.5日变化大、污染发展较过程一前期平缓;后期不利气象条件叠加污染排放,导致了PM_2.5爆发式增长,其中邢台PM_2.5峰值浓度达70mg/m³,增长率超过7.2mg/（m³·h）.     

京津冀一次重污染过程的成因和来源

2016年12月16~21日,京津冀地区经历了一次大范围重污染过程.本文基于空气质量监测资料及实况天气图分析了此次极端区域重污染事件的天气成因,并利用嵌套网格空气质量预报模式（NAQPMS）对京津冀主要城市PM_2.5污染来源进行定量解析.结果表明：污染前中期500hPa高空为偏西气流伴空中回暖,后期转槽前偏南气流增温增湿明显;对应地面气压逐渐降低,辐合不断增强;垂直方向上,逆温层不断抬升加厚,中低层暖平流明显,风垂直切变小;大气长时间处于极度静稳状态也是造成此次重污染过程的天气因素.污染期间,京津冀各主要城市PM_2.5污染本地贡献占40%~60%;北京市PM_2.5本地贡献为48%,其中16~17日北京市主要受沿太行山东侧的西南向输送通道（邯郸-邢台-石家庄-保定-北京）影响,其后风速减小,北京本地及周边城市贡献增大.     

西安冬季重污染过程PM2.5理化特征及来源解析

基于单颗粒气溶胶质谱仪（SPAMS）观测数据、颗粒物质量浓度数据和气象要素数据,研究了2017年11月西安市一次重污染过程中细颗粒物的化学组分特征及其成因,并使用正矩阵因子分析法（PMF）对细颗粒进行了来源解析.结果表明,西安市冬季重污染过程中细颗粒物主要类型为有机碳（OC）、元素碳（EC）、混合碳（ECOC）、富钾（K）、钠-钾（Na-K）、有机胺（amine）、矿尘（dust）和重金属（HM）,其主要来源为燃煤（24.9%）,二次（29.3%）,工业（19.3%）,交通（13.3%）,生物质燃烧（5.2%）和扬尘（1.9%）.通过对比分析不同污染过程细颗粒物的理化特征,发现高湿度,低风速的不利气象条件和供暖及工业生产导致的燃煤污染、二次污染,是此次重污染过程的主因.     

南京市一次霾污染过程中水溶性离子分布特征

使用MARGA离子在线分析仪ADI 2080对2017年12月27日~2018年1月5日南京市PM_2.5化学组分进行连续采样分析,结合气象要素和大气环境监测数据,探讨了霾污染过程中水溶性离子的时间分布特征及其来源特征.结果表明：霾日中南京水溶性离子浓度为121.41μg/m³,是洁净日的3.2倍.霾污染过程中水溶性离子平均浓度大小顺序为NO₃^- > SO₄^2- > NH₄⁺ > Cl^- > K⁺ > Ca²⁺ > Mg²⁺,SNA离子占总水溶性离子浓度的91.97%.霾日中水溶性离子日变化均为三峰型,洁净日中Cl^-、SO₄^2-和NH₄⁺的日变化为单峰型,Ca²⁺为双峰型,K⁺、Mg²⁺为三峰型.随着空气污染状况的加重,总水溶性离子在PM_2.5中的占比不断减少,空气质量为优时占比95.93%,严重污染时为63.25%.霾日中随着污染加重,NH₄⁺占总离子的比例稳定在23%左右,SO₄^2-占比缓慢减小,NO₃^-占比不断增大.NOR、SOR的日变化在霾日呈双峰型分布,洁净日则较为平稳.观测期间的水溶性离子主要来源有二次转化、煤烟尘、扬尘以及生物质燃烧.     

泰安市冬季一次严重空气污染过程分析

为揭示泰安市空气污染形成原因,选取泰安市2016年12月一次严重空气污染过程,利用泰安市2016年12月地面和探空资料及NCEP/NCAR（美国国家环境预报中心/美国国家大气研究中心）提供的FNL资料,对泰安市严重污染期间大气环流形势、边界层条件、污染源及传输路径进行分析.结果表明:在泰安市霾污染期间,500 hPa大气环流形势呈"两槽一脊"的特征,850 hPa泰安市处于南支槽前,受西南暖湿气流影响,为ρ（PM_2.5）的升高提供了有利条件;泰安市近地面处于高压控制下的弱风区（平均风速约为1.2 m/s）且边界层有逆温层存在,阻碍了PM_2.5的垂直输送,造成近地面ρ（PM_2.5）急剧升高.此外,泰安市及周边地区污染严重,聚类分析结果表明此次过程本地输送占比约为34%,其余均为外来传输,即污染物主要通过外来源传输,本地污染源贡献比率较小.污染物的高、低空传输路径不一致,低空污染物主要从安徽省水平输送至泰安市,高空污染物则先由河北省、河南省向南传输至安徽省、湖北省等地,再随南风气流向北输送至泰安市.研究显示,外来污染源传输作用配合本地静稳天气形势是造成此次泰安市空气污染的主要原因.      

高低阶煤和小球藻的共热解特性研究

该文通过热重分析法研究无烟煤、褐煤和焦煤3种煤化程度不同的煤和小球藻在单独热解、两者混合热解时的热解特性,以及两者在不同掺混比情况下在热解过程中的相互影响。主要研究结果如下:(1)煤在单独热解时,热解失重量随煤阶的提高而降低,热解起始温度随煤阶升高而升高。(2)煤和小球藻混合热解的协同作用随着煤阶的提高而降低,低阶煤和小球藻的共热解在300～500℃内表现出明显协同作用。超出该温度区间小球藻会阻碍煤的热解,其中对焦煤的影响最严重。     

2018年西安市春节期间重污染过程分析

对2018年西安市春节的污染过程、污染来源、不利气象条件及烟花爆竹对PM_(2.5)的贡献4个方面进行分析。结果显示,在该污染过程的污染快速增长期,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2浓度峰值分别是污染前期浓度的3.56、1.74、2.28和1.81倍;排放源主要为燃放烟花爆竹,对PM_(2.5)的贡献率为50%以上;不利气象条件为小风、静稳、高湿、逆温、边界层低、倒槽等。污染持续期的排放源除了烟花爆竹燃放还有其他污染源;不利气象条件除了均压场外,其它与快速增长期相似。     

霾与非霾期间汞在不同粒径颗粒物上的分布特征

在我国高速经济增长过程中,霾污染日趋突出,同时大气汞污染也十分严重,而颗粒汞对于汞在大气中的循环演化意义重大.为了探讨霾污染期间汞在不同粒径颗粒物中的分布特征,采用Nano-moudi 12级(6.2~9.9μm、3.1~6.2μm,1.8~3.1μm、1.0~1.8μm、0.56~1.0μm、0.32~0.56μm、0.18~0.32μm、0.10~0.18μm,0.056~0.10μm、0.032~0.056μm、0.018~0.032μm、0.010~0.018μm)大气颗粒物采样器,对上海霾与非霾期间不同粒径大气颗粒物中的汞进行分析.结果表明,颗粒态汞含量与颗粒物含量正相关;采样期间霾天颗粒态汞平均浓度0.31 ng·m-3是非霾天颗粒态汞平均浓度0.11 ng·m-3的2~3倍;霾和非霾天颗粒态汞浓度以及颗粒物质量浓度随粒径分布呈双峰型,霾期间峰值分别出现在0.56~1.0μm粒径段和3.1~6.2μm粒径段,而非霾期峰值分别出现在0.32~0.56μm和3.1~6.2μm粒径段;霾天较非霾天颗粒态汞和颗粒物的粒径分布均出现了向大粒径方向偏移;颗粒态汞主要分布在粒径≤1μm粒子上,能够长时间停留和长距离输送;非霾期间颗粒态汞在颗粒物中的平均含量为0.029 ng·μg-1,而霾期间为0.015 ng·μg-1;霾污染过程中其他污染物迅速成长,而汞成长较慢;霾天积聚核模态粒子中颗粒态汞质量浓度为2.06 ng·m-3,而非霾天为0.55 ng·m-3,积聚态颗粒物的大幅增加,是灰霾形成的主要原因.本地源燃煤等的排放以及风沙扬尘的增加和外地源的输送是导致霾天污染严重的重要原因.     

晋城市PM2.5快速来源解析案例

2018年11月23日12时晋城市重污染天气应急指挥部批准启动重污染天气黄色预警,同时启动三级响应,我站使用单颗粒气溶胶质谱仪对大气细颗粒物组分特征进行了观测,充分利用了在线观测设备快速、灵敏、实时的特点,对观测点位的环境空气进行了高时间分辨率连续观测,并对观测所取得的数据进行详细分析和研究细颗粒的来源及污染特征,为大气污染治理提供科技支持。