基于后向轨迹模型的成都市典型灰霾期间PM2.5演化的自组织分析

研究了成都市2013年11月29日—12月8日一次重度灰霾期间,草堂寺、金泉两河、梁家巷、十里店4个监测站点PM2.5小时平均质量浓度序列的时间演化规律。首先应用后向轨迹模型对抵达成都市的大气气团进行模拟,结果表明,灰霾期间本地气团(100 km)对成都市PM2.5污染物的贡献率远超过中远距离的外来气团(100km)。进一步应用频度统计分析方法和消除趋势波动分析法对灰霾期间PM2.5的质量浓度序列进行了统计分析,发现PM2.5的质量浓度波动在时空上具有标度不变的幂律统计分布和长期持续性特征。最后基于自组织临界理论,探讨了成都市大气在本地气团控制下PM2.5演化的内在动力机制。结果表明,成都市大气PM2.5演化系统的自组织临界性是此次灰霾期间PM2.5浓度演化的内在动力机制。     

广州市灰霾与非灰霾期间大气中的低分子量羰基化合物

采用2,4-二硝基苯肼衍生-高压液相色谱检测的方法测定了广州市大气中灰霾期和非灰霾期4种低分子量醛酮化合物(甲醛、乙醛、丙酮和丙醛).在灰霾期,4种化合物的含量在1.00-32.19μg·m-3,以乙醛的平均含量最高;非灰霾期以丙酮的平均含量最高,与非灰霾期相比,灰霾期的4种醛酮化合物含量明显增加,甲醛/乙醛和乙醛/丙醛浓度比值以及4种醛酮化合物的相关分析结果表明,广州市低分子量醛酮化合物主要来自人为排放源,并且灰霾期甲醛、乙醛和丙醛具有相似的源和汇,灰霾期人体对甲醛和乙醛的平均暴露水平(分别为55.2μg·d-1和62.7μg·d-1)是非灰霾期(分别为22.8μg·d-1和27.8 μg·d-1)的2倍以上.     

什么样的城市才是宜居城市

随着城镇化进程的加快,我们享受城市发达的物质文明的同时,也为日益严重的“城市病”而焦虑不已。什么样的城市才是美好的城市呢？高楼林立、川流不息才是城市的标志吗？城市的魅力究竞来自哪里？面对灰霾和拥堵,人们开始追问与反思。我注意到最近正在开展的一个公益活动——探寻中国发展型魅力城市,或许从中可以找到答案.     

2011年重庆地区灰霾污染特征初步研究

本文结合2011年重庆区域灰霾统计结果表明，灰霾污染状况已逐步由重度和严重灰霾向轻中度灰霾污染过渡，污染程度得到好转。灰霾／非灰霾对比发现颗粒物PM2.5污染浓度较高，超标率较大，占颗粒物污染较大比重，且对能见度影响显著。2011年BC／PM2.5平均比值为18％左右，且比值时间序列变化趋势与全年灰霾污染总体发生趋势相符。     

灰霾期间气溶胶的污染特征

从颗粒物的时空分布和浓度水平方面综述了灰霾期间气溶胶的污染特征,介绍了灰霾期间气溶胶中金属元素、水溶性离子、有机碳和元素碳的浓度特征,以及颗粒物与能见度的相关性研究进展。指出:灰霾天气多发生在冬季,且气溶胶中PM2.5占的比重大;气溶胶污染与地理环境、气候条件、经济发展水平等有密切关系;水溶性离子多集中在PM2.5中;能见度的下降与气溶胶特别是细颗粒物有很大关系。提出目前灰霾研究中主要存在3大问题:一是对灰霾期间气溶胶中含有的有机物类别及其对不同季节发生灰霾的贡献率仍需进一步研究;二是灰霾期间气溶胶中有机物的形成机理尚不明确;三是不同源排放的气溶胶对灰霾形成的贡献率有待探讨。建议系统地开展大气细颗粒物有害成分的鉴定、源排放颗粒物的物理化学特性、扩散过程中各种物质间的反应和转化等方面的研究,为大气污染防治法规的制定提供依据。     

西安市灰霾天气下PM_(2.5)浓度与气象条件分析

分析了2013年1—3月西安市12个空气监测子站监测的PM10、PM2.5以及相关气象参数;绘制了不同月的主城区浓度分布等值线图。运用单样本K-S非参数检验法检验表明,PM2.5浓度符合对数正态分布;各站点间的PM2.5浓度相关性非常高,变化趋势一致;PM10和PM2.5的变化规律呈现"W"型三峰分布;PM2.5日均值与能见度、净辐射量、平均气温、最高气温、最低气温均呈现显著负相关,且相关性较强;与平均湿度、最大湿度、最小湿度呈现显著正相关;与总辐射量、日照时数、气压、露点温度的相关性较弱;节日烟花燃放、沙尘天气容易造成严重大气污染,其中节日烟花燃放、沙尘天气对PM10的贡献量大于对PM2.5的贡献。     

北京市冬季灰霾期NMHCs空间分布特征研究

2005年冬季一个典型灰霾期,在北京市城区和郊区选择了6个代表性采样点(北四环、天安门、苹果园、垡头、首都机场和密云)同时采集并分析了非甲烷烃(NMHCs)和NO x样品.采样期间NMHCs污染水平从高到低依次是:北四环(1 101.29μg·m-3)>垡头(692.40μg·m-3)>天安门(653.28μg·m-3)>苹果园(370.27μg·m-3)>首都机场(350.36μg·m-3)>密云(199.97μg·m-3),采样期北京大气苯污染较严重.北京市城区采样点NMHCs/NO x(2.1~6.3)指示采样期北京市大气臭氧峰值浓度受挥发性有机污染物(VOCs)控制;丙烯等效浓度和臭氧生成潜势均显示,NMHCs的反应性从高到低的次序为:北四环>垡头>天安门>苹果园>首都机场>密云.苯/甲苯比值(0.52~0.76)表明北京冬季除机动车污染外,还存在煤燃烧等其它排放源的影响;异戊烯的区域变化特征表明,北京市冬季异戊烯的人为源有所增加而植物排放减少;丙烷和丁烷浓度的区域变化表明,北京存在城区液化石油气排放.     

2013年1月中国中东部大气重污染期间上海颗粒物的污染特征

2013年1月,我国中东部地区连续遭受多场大范围、长时间、高强度的灰霾天气.期间,本研究采用在线连续观测手段测量了上海市城区大气中气态污染物、颗粒物的质量浓度、细颗粒物的化学组分等,获得了高污染过程中颗粒物的污染特征.观测结果显示,1月份期间PM₁₀、PM_2.5与PM_1.0平均浓度分别为(125±75) μg·m^-3、(82±54) μg·m^-3和(44±27) μg·m^-3,PM_2.5/PM₁₀为65.0%±13.0%,能见度小于10.0 km的累计时间长达284 h,占整月小时数的38.2%.灰霾期间大气PM_2.5中SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺和OM分别占PM_2.5的21.5%±4.9%、22.8%±5.9%、15.9%±3.1%和20.4%±4.3%,其中,二次组分(SNA+SOA)占PM_2.5的65.7%±8.4%,表明灰霾期间二次组分对PM_2.5的贡献较大;灰霾期间还测得较高的SOR和NOR,分别为0.335±0.121和0.229±0.066,说明SO₄^2-和NO₃^-的生成效率较高;较高的/比值(1.137±0.438)表明灰霾期间机动车的污染较明显.研究发现,随着PM_2.5质量浓度不断地增加,SNA的比例明显上升,期间NH₄⁺对SO₄^2-、NO₃^-等酸性物质的中和发挥了重要作用.研究结果显示,灰霾期间,因受低温和高浓度颗粒物的影响,上海地区的大气对有机物的氧化能力明显减弱,昼夜OC/EC值差别不大.     

逆温层在上海市空气颗粒物积聚过程中的作用

通过气象数据、能见度数据以及探空数据分析逆温层的存在对上海地区空气颗粒物污染的影响。结果发现在逆温层高度比较低时,逆温层就有着类似锅盖的作用,抑制污染颗粒物的扩散,城市大气中的颗粒物发生积聚增长,导致颗粒物浓度增加,是引发灰霾迅速形成的可能原因。在上海的一次灰霾形成过程中,强度高的逆温现象为颗粒物的迅速积聚提供了理想的环境(24 h前向轨迹图显示灰霾日扩散轨迹被限制在上海市区),导致颗粒物浓度迅速增加,引发灰霾。而这些积聚起来的颗粒物在高相对湿度辅助下会发生吸湿增长,同时高相对湿度还为二次气溶胶的生成提供了水环境,二次气溶胶生成速度也因此增加,空气能见度进一步降低,加剧了城市大气的污染程度。     

灰霾试点城市PM2.5浓度特征及其影响因素分析

利用2011年PM2.5监测数据分析了灰霾试点城市PM2.5浓度特征,结果表明:灰霾试点城市PM2.5日超标比例范围为3.3%～42.9%,年均浓度超标严重;灰霾日PM2.5浓度和PM2.5/PM10较非灰霾日分别升高80.0%和4.1%。分析了北京总站点位在12月3-13日污染过程中颗粒物浓度变化特征,结果表明:颗粒物浓度升高和气象条件差是导致能见度降低的两大重要因素,OC/EC变化范围是3.6～11.4,存在严重的二次污染;粒子数浓度与能见度呈现负相关,污染日不同粒径段的粒子数浓度均高于清洁日,91.8%的粒子在1μm以下;地面气象条件和天气形势明显影响PM2.5浓度。