疫情前后太原市主城区空气质量时空变化特征及影响因素研究

深入探讨城市新冠疫情管控期间大气环境质量及影响因素,对空气质量的改善与治理具有重要意义。以太原市主城区为研究对象,采用克里金插值法、Pearson相关性分析、HYSPLIT轨迹模型对太原市主城区2022年疫情前后空气质量时空变化特征及影响因素进行研究。结果表明：（1）在时间上,O₃浓度呈逐月递增趋势。其他污染物在管控期间浓度有所下降,与2021年同期相比,PM_2.5下降了23.6%,PM₁₀下降了32.7%,NO₂下降了2.6%。（2）在空间分布上,PM_2.5、CO、SO₂呈“西北低、东南高”的分布特点,PM₁₀浓度则呈“西部低、东部高”的特点。（3）太原市污染物在疫情前及管控期间主要受来自西北方向长距离传输及山西省内晋中地区短距离传输影响。在常态化时期,气流轨迹更分散,来自晋中市和临汾市的短距离传输占比最高,为21.45%。（4）管控期间重点工业企业仍保持较快增长,工业用电量达到28.33亿kW·h,工业活动受管控影响较小;但移动源污染排放减少,缓解了大气污染。     

疫情管控期间深圳市城区VOCs的变化特征及减排效果评估

2022年3月为防止新冠肺炎疫情(COVID-19)的传播扩散,深圳市采取了严格的管控措施,这为研究深圳市环境空气中人为源挥发性有机物(AVOCs)变化对减排的响应,以及评估当前减排措施的有效性提供了检验机会.基于2022年3月7～27日深圳市莲花站污染物的在线观测数据,对疫情管控前、管控期间和解除管控后AVOCs的变化进行了分析,并利用基于观测的模型(OBM)研究了臭氧生成的敏感性变化,开展了前体物减排效果的评估.结果表明,受区域影响及气象条件的干扰,深圳市城区AVOCs的平均值在疫情管控期间并没有较管控前明显下降;但疫情管控期间“海陆风”影响下早高峰AVOCs的峰值较非管控期间平均下降了46%,且以芳香烃的降幅最大,下降了59%;在持续偏东风影响下或受区域传输影响AVOCs累积升高过程中,芳香烃也分别平均下降了25%和21%.深圳市疫情管控期间城区仍处于AVOCs控制区,短期内要使O₃下降,提高AVOCs的减排比例是最有效的措施,建议AVOCs与NO_x的协同减排比例大于1∶2;长期NO_x需深度减排到60%以上才有可能...     

COVID-19管控前后不同污染阶段PM2.5中二次无机离子变化特征

为探讨新冠肺炎疫情(COVID-19)管控前后不同污染阶段PM_2.5中二次无机离子变化特征,使用高分辨率(1 h)在线仪器对2019年12月15日至2020年2月15日郑州冬季气象、污染气体浓度和PM_2.5中水溶性离子水平进行在线监测,分析此次COVID-19管控前后霾过程的成因、大气污染物的日变化特征和在霾不同阶段下大气污染物的分布特征.结果表明,郑州主要受到高压脊控制,天气形势稳定,有利于大气污染物累积,二次无机气溶胶(SNA,包括SO₄^2-、NO^-₃和NH⁺₄)是水溶性离子的主要组分,占比高达90%以上,COVID-19期间居家隔离措施对霾不同阶段下大气污染物的分布特征产生不同的影响,COVID-19期间PM_2.5在干净、发生和消散阶段的浓度比COVID-19前有所提高,但是发展阶段明显降低,居家隔离明显使PM_2.5高值降低了;NO₂、SO<...     

新冠疫情管控措施对郑州市PM2.5浓度、粒径分布、组分和来源的影响

新冠肺炎疫情（COVID-19）管控期间是一次典型的极限减排情景,是研究管控措施对大气颗粒物影响的重要机会.本研究于2020年1月16～31日利用在线观测仪器对郑州市PM_2.5进行观测,分别探究管控前（2020年1月16～23日）与管控期间（2020年1月24～31日）PM_2.5浓度、粒径分布、化学组分、来源解析和传输影响的变化特征.结果表明,相较于管控前,管控期间郑州市大气PM_2.5浓度下降4.8%.粒径分布特征表明,管控期间0.06～1.6μm的颗粒物质量浓度和数浓度下降显著. PM_2.5组分特征表明,SO₄^2-、 NO^-₃和NH⁺₄等二次无机离子是PM_2.5中占比最大的组分,管控期间NO^-₃浓度的下降对PM_2.5的下降有显著贡献.采用正定矩阵因子分解模型（PMF）解析PM     

武汉市社会经济发展与生态环境变化趋势分析

基于2011-2020年武汉市社会经济发展、环境质量和污染源排放数据,采用相关性分析、秩排序和主成分分析等方法,分析经济指标与环境状况指标的变化趋势和相互关系。结果表明:武汉市社会经济发展呈现持续健康发展态势,工业废水、废气和固废排放量年均变化率为-6.7%~1.5%,工业主要污染物排放总量显著下降,年均变化率为-24%~-16%,与主要社会经济指标显著负相关。环境质量整体状况持续好转,空气质量综合指数、河流综合污染指数显著下降,年均变化率为-9.0%和-6.3%。主要环境质量指标浓度均显著下降,但河流中化学需氧量浓度下降趋势不显著。新冠肺炎疫情期间环境质量显著好转,其中环境空气改善水平高于地表水。主成分分析结果显示:武汉市环境空气质量与社会经济发展的关系处于良性促进、持续好转的阶段,但地表水环境质量好转趋势相对平缓,改善过程中有波动,改善难度相对更大。     

疫情管控期间公共场所火灾疏散研究*

为探究新冠疫情管控期间公共建筑安全出口开放状态对人员疏散影响,通过实地调研了解公共建筑疏散管理及安全出口开放状态,利用Pathfinder模拟疫情管控前后某高校办公楼人员火灾疏散,分析人员疏散过程中个人拥堵总时长、最长连续拥堵时长、人员疏散路径,提出3种推荐出口开放方案,并通过Pathfinder模拟得到最优方案。研究结果表明:疫情管控期间,各公共建筑均关闭部分安全出口,以便于体温检测;疫情管控期间人员拥堵时长显著增大,常规情况下人均拥堵时长为16.01 s、个人拥堵时长最大为120.45 s,疫情管控期间人均拥堵时长为23.92 s、个人拥堵时长最大为168.23 s;区域A部分人员汇合至区域B中,导致楼梯2人员密度增大,在2~3层楼梯发生拥堵;同时开放出口Ⅰ和Ⅳ的方案Ⅲ为最优开放方案。     

面向疫情危机的城市公共卫生系统韧性

为有效应对城市公共卫生危机,公共卫生系统韧性至关重要。以武汉新冠肺炎(COVID-19)疫情防控成功经验为例,运用扎根理论分析政府、社区、医疗机构、媒体、非政府组织在COVID-19疫情防控中的观念与行为,解析出反映系统韧性特征的疾病监测体系、防疫资源管理、合作治理能力等10个主范畴及对应的52个子范畴,由此将系统韧性细分为功能韧性、过程韧性和整体韧性。运用解释结构模型(ISM)构建提升公共卫生系统韧性的层次结构模型,揭示多元社会主体通过前述韧性要素集合:社会防疫基础、防疫科技与文化、疫情风险综合治理的层级递进应急准备,实现城市公共卫生系统韧性提升目标。     

新冠肺炎封城对南京污染排放的影响

2020年初新冠肺炎疫情爆发以后,为了有效防止疫情扩散和蔓延,全国主要城市都相继停工停产,人类活动和污染排放强度大幅降低.本文针对新冠肺炎爆发前后南京地区污染排放变化,利用南京及周边地区的逐时污染观测资料,基于在线区域化学传输模式WRF-Chem和集合平方根滤波同化系统,在同时同化污染物浓度初始场和污染源排放的框架下,在1 km的高分辨率条件下进行了逐时同化实验模拟.结果表明,由于疫情管控,2月南京市区的PM_2.5气溶胶和NO源排放分别较1月减少4.4%和30%,减少的区域主要位于工业区和南京城区.该结果显示同化系统在反演高时空分辨率的污染源方面具有很好的潜力.     

COVID-19疫情期间北京市两次重霾污染过程大气污染物演变特征及潜在源区分析

新冠肺炎疫情（COVID-19）期间,执行了严格居家隔离措施,人为排放源急剧降低,但北京仍出现了两次持续重霾污染过程.本研究使用北京市大气污染物、气溶胶数浓度和气象要素数据,结合气团轨迹模式（HYSPLIT）,计算了潜在源贡献因子（PSCF）和浓度权重轨迹（CWT）,分析了两次重霾污染过程中大气污染物的演变特征及其潜在源区贡献.结果表明,COVID-19期间居家隔离措施对PM_2.5和黑碳（BC）的日变化特征影响较大,对CO、NO₂、SO₂和O₃的日变化影响较小.两次重霾污染过程首要污染物均是PM_2.5,污染过程1主要是以局地污染为主,污染过程2以局地污染和外来输送为主.不同过程下气溶胶数浓度谱分布均为单峰型分布,峰值位于0.3 μm,在污染过程中主要是0.2~0.5 μm粒径气溶胶数浓度增加,是干净日的3.3~13.6倍.不同过程中BC_liquid对BC的贡献为64.8%~85.1%.BC_liquid的浓度为：污染过程2（5.04 μg ·m^-3）>污染过程1（3.20 μg ·m^-3）>干净日（疫情前,2.31 μg ·m^-3）>干净日（疫情,0.76 μg ·m^-3）.不同过程中PM_2.5和BC的PSCF和CWT分布特征不同.PM_2.5的PSCF高值区在干净日（疫情前）和干净日（疫情）主要分布在北京的西南方和西部,权重浓度超过30 μg ·m^-3;在污染过程1和污染过程2主要分布在北京及其周边地区和西南部,权重浓度均超过90 μg ·m^-3.BC的PSCF高值区在干净日（疫情前）、干净日（疫情）和污染过程1主要分布在北京及其周边地区,权重浓度分别超过2.4、0.9和4.5 μg ·m^-3;在污染过程2中分布在北京西南部,权重浓度超过5μg ·m^-3.     

疫情期间人为源减排对城市大气氧化性的影响

近年来,中国经济发达地区以细颗粒物（PM_2.5）和臭氧（O₃）共同引发的区域性复合型大气污染事件频发,大气氧化性（AOC）在其中发挥着重要作用.基于WRF-CMAQ模型,以2020年疫情管控期为案例探究人为源减排对AOC的影响,选取中国东部3个典型城市（石家庄、南京和广州）进行深入分析,量化排放变化及气象变化对氧化剂和AOC变化的贡献,探讨AOC变化对二次污染物生成的影响.结果表明,与2019年同期相比,2020年石家庄、南京和广州的城市平均AOC分别增加了60%、48.7%和12.6%;氧化剂臭氧、羟基自由基和硝酸根自由基的浓度均有不同程度的增加（1.6%~26.4%、14.8%~73.3%和37.9%~180%）.排放变化使3个城市AOC分别增加了0.06×10^-4、0.12×10^-4和0.33×10^-4 min^-1,气象变化导致石家庄和南京AOC增加（分别为20%和17.9%）,但在广州却相反（-9.3%）.增强的AOC导致氮氧化速率和挥发性有机物氧化速率升高,即促进了一次污染物向二次污染物的转化,并抵消了部分一次减排的影响,造成了管控期间二次污染物相对排放的非线性变化.