鄂尔多斯市秋季大气PM2.5、PM10颗粒物中正构烷烃的组成分布与来源特征

利用气相色谱-质谱技术分析了秋季鄂尔多斯市居民区、工业区和清洁区5个采样点大气PM2,、PM10颗粒物中正构烷烃组分,运用Cmax、CPl、Cn(wax)分子地球化学参数对污染源进行了初步示踪研究,并对污染程度进行了判断.结果表明,鄂尔多斯市秋季大气PM2.5、PM10颗粒物上正构烷烃来源相对比较复杂,各功能区均不同程度的受到人为来源正构烷烃污染的影响.总体来说,工业区和居民区人为来源正构烷烃污染较重,这两个功能区污染状况基本相当,而清洁区受人为来源正构烷烃污染相对较小.在鄂尔多斯地区,气候因素尤其是风向因素对大气颗粒物上正构烷烃污染水平的影响比较大.通过与我国其它大中型城市进行对比发现,我国大部分城市市区大气PM2.5、PM10颗粒物中正构烷烃主要来自于人为污染排放.     

儿童呼吸健康与颗粒物中元素浓度的关联分析

通过两步回归法研究了儿童呼吸健康与PM2．6和PM2．5－10中元素浓度的统计关联，发现了哮喘、支气管炎、气喘，慢性咳嗽和慢性咳痰与污染元素，土壤元素的某些关联性，比较了粗、细颗粒物中元素与呼吸健康反应之间的异同，提出了解释土壤元素与健康反应之间正向关联性的“土壤粒子团”假设。     

青岛市采暖期PM2．5与大气能见度的关系

利用青岛市大气综合观测站的研究性监测数据，分析了2011年采暖期PM2.5和能见度的相关性，结果表明：①能见度在≤3km时，对应的PM2.5浓度超出0．250mg／m^3，属于严重污染；②PM2.5浓度对能见度的影响存在一临界区域，当PM2.5浓度低于该临界区时能见度会随PM2.5浓度减少迅速改善，临界值大致位于PM2.5浓度为0．100mg／m^3处；③相对湿度小于85％时，能见度与PM2.5浓度呈显著负相关。其中，相对湿度在60％-70％时，能见度与PM2.5浓度之间的相关性最好，PM2.5对能见度的影响最直接。     

分析大气环境中PM2.5的研究进展与治理

本文主要针对大气环境中PM2.5展开深入研究和论述,先介绍了大气环境中PM2.5的定义和危害,然后结合重量法、光散射法以及β射线吸收法等,对PM2.5的检测技术进行了深入分析,最后提出了几点治理措施,比如加大法治建设和政府监管力度、降低机动车尾气排放、控制工业废气排放、增加植被、加强区域联防联控机制的构建等,以对大气环境中PM2.5含量进行合理化控制,并将空气污染指数保持在可控范围内,避免大气环境污染问题的出现。     

基于地面监测数据的2013~2015年长三角地区PM2.5时空特征

近年来,长三角地区灰霾天气持续增多,空气细颗粒物污染问题日益突出。基于2013年1月至2015年5月长三角地区及周边缓冲区内共214个空气质量监测站点PM_2.5逐时监测数据,运用普通克里金插值方法,从年、季、月尺度上分析了PM_2.5的空间分布格局和时间动态变化。结果表明:(1)2 a来,长三角地区PM_2.5浓度空间分布明显呈现整体北部高南部低,局部地区略有突出的分布特征;长三角地区PM_2.5浓度年均值为57.08μg/m³;其中,江苏省PM_2.5的年均值为三省市最高,为65.84μg/m³;其次为上海市,年均值为53.87μg/m³;浙江省PM_2.5的年均值较小,为51.53μg/m³。(2)从季节尺度分析,长三角地区PM_2.5浓度变化表现出冬春季高,夏秋季低的变化趋势;这与区域内冬季风向来源、降水稀少、气象扩散条件差有着密切的关系; (3)长三角地区月浓度变化大致呈U形分布; 12月份PM_2.5浓度最高; 3月份以后, PM_2.5浓度开始呈逐步下降趋势;在5~9月份,区域PM_2.5处于"U"字的谷底,其中6月份夏收时期秸秆焚烧、气象等因素导致PM_2.5浓度有略微升高;进入10月份后迅速攀升,且11、12月份呈现持续升高态势。     

长江经济带PM_(2.5)时空特征及影响因素研究

大气细颗粒物(PM_(2.5))因其对空气环境质量乃至人类健康的巨大危害而逐渐引起学者们的关注。本文以我国综合实力最强、战略支撑作用最为突出的区域之一——长江经济带为研究对象,基于城市级空气质量监测数据,运用地理学时空分析与GIS可视化方法探索并呈现了2015年长江经济带PM_(2.5)的时空分布特征及其演变规律;在此基础上,结合空间回归模型考察了PM_(2.5)浓度与区域城市发展之间的内在关系。结果表明,就空间特征而言,长江中下游地区PM_(2.5)污染较长江上游地区更为严重,长江北岸地区比长江南岸地区更为严重;PM_(2.5)高浓度集聚地带主要位于鄂皖苏大部分地区,与空气质量较佳的云南及其周边地区呈"对角"分布状态。长江经济带内城市间PM_(2.5)浓度存在着显著的正向空间自相关,且自相关性随距离增大而不断减弱,其门槛尺度约为900 km;在这一范围内,PM_(2.5)空间集聚效应较为明显。就时间特征而言,冬季PM_(2.5)浓度相对较高,春秋两季次之,夏季空气质量最好;各地区浓度分布在年初相对离散,后有所趋同。此外,PM_(2.5)与其他类型的大气污染物(如SO2、NO2、O3)浓度两两之间均存在着显著的正相关性,暗示大气污染物从原发污染演变为二次污染,形成恶性循环。空间回归分析结果表明,PM_(2.5)污染随经济发展水平的提高呈现先上升后下降的趋势,在一定程度上支持了"环境库兹涅兹曲线"假说;且人口密度、公共交通运输强度均在不同程度上导致长江经济带PM_(2.5)浓度的升高。最后,从区域性联防联控、不同类型大气污染物协同治理、促进经济发展方式转型等方面为长江经济带的大气环境治理提出切实可行的政策建议。     

成都市污染边界层高度的演变特征分析

基于2014年1月21日至2月5日成都市人民南路四段逐时PM_(2.5)质量浓度、大气能见度资料以及同期Mie散射激光雷达探测数据,遵循消光系数与细颗粒物质量浓度之间的关系,探讨污染边界层高度的演变特征。结果表明:污染时段内的污染边界层高度偏低,平均为221m;污染边界层高度与地面PM_(2.5)浓度的变化具有明显相关性,但污染边界层高度改变在前,地面PM_(2.5)浓度响应在后;污染边界层高度的日变化表现为单峰单谷型,峰值和谷值分别出现在08:00时和14:00时前后。     

台州市大气PM_(2.5)中PAHs的污染特征与毒性评价

使用中流量颗粒物采样器采集台州市2015—2016年大气PM_(2.5)样品,利用气相色谱-质谱仪对样品中16种多环芳烃(PAHs)进行分析,研究PAHs的污染特征及可能来源。结果显示:PAHs总浓度为(20.69±4.84)ng/m3,浓度季节变化大小顺序依次为冬季>春季>秋季>夏季,空间变化为商住区>工业区>背景点。PM_(2.5)中PAHs以高环为主(≥4环),占86%。不同季节商住区和工业区PAHs(4环)含量均略高于背景点,PAHs(5~6环)的含量商住区略高于工业区和背景点。PAHs环数分布和比值法结果表明台州市大气PM_(2.5)中PAHs的主要来源是机动车尾气和燃煤。成年人和儿童的终生超额致癌风险(ILCR)分别为8.02×10-7和5.61×10-7,表明台州市PM_(2.5)中PAHs对人体健康影响在可接受范围内。     

β射线法与重量法监测环境空气PM_(2.5)的应用比较

重量法是测量PM_(2.5)的传统手工经典方法,而β射线法加动态加热系统联用光散射法作为自动在线监测技术的常用方法被广泛使用。将5030-SHARP型β射线法加动态加热系统联用光散射法PM_(2.5)自动监测设备监测结果与手工法测量结果进行比对、分析,结果表明:β射线法与重量法监测结果具有一致性,测量结果不存在显著性差异;β射线法与重量法相对偏差值与温度、相对湿度、风速等气象因子的相关性不明显;β射线法与重量法监测结果的差异性与PM_(2.5)质量浓度、季节等条件有关;随着PM_(2.5)质量浓度逐渐升高,β射线法与重量法相对偏差的绝对值|RD|也随之增大,不同季节的|RD|平均值差异较大,春季、冬季的|RD|平均值大于夏季、秋季。     

基于GIS和LUR模型的西安市PM2.5浓度空间分布模拟研究

基于地理信息系统GIS和土地利用回归LUR模型,模拟西安市PM2.5浓度空间动态分布,结果表明:与PM2.5浓度相关性最高的分别为缓冲区为2 km的水域面积、人口密度和距离水域距离,R 2分别为0.501,0.393和0.280;与PM2.5浓度相关性最低的分别为缓冲区为4 km的水域面积、未利用地面积和耕地面积,R 2分别为0.039、0.021和0.017.未考虑风速建立的LUR模型多元回归的相关系数为0.856,R 2为0.733,考虑风速的相关系数为0.892,R 2为0.796,表明风速对于污染物的分布影响较大,LUR模型模拟效果较好.模拟的PM2.5年均浓度高风险区分布于中部,中风险区分布于中西部,低风险区分布于东南部和西部.