2013~2014年北京市NO2时空分布研究

根据2013~2014年北京市NO₂监测数据,对比分析了全年及重污染日NO₂时空分布特征.结果表明:2013年NO₂平均浓度为56μg/m³,2014年北京市NO₂年均浓度为56.7μg/m³.年均及重污染日NO₂月均浓度均呈波浪型分布,日变化呈双峰型分布;空间分布上北部及西部山区NO₂浓度明显低于中心城区及南部地区. NO₂浓度与PM_2.5、CO、NO呈正相关关系,与O₃、OX无明显相关性;全年NO₂光解速率峰值平均在0.105/min左右,重污染日光解速率峰值平均在0.026/min左右;全年及重污染期间,氮氧化速率分别为0.142±0.061、0.190±0.036;高浓度NO₂既有利于O₃生成,又对重污染的形成起到了促进作用;重污染日特定条件下北京市NO₂的两种转化机制以转化为NO₃^-过程为主导.经计算2000~2014年北京市机动车的保有量与NO₂浓度的相关系数R为-0.84,机动车NO_x排放量对北京市NO₂浓度的变化有显著的影响.     

细颗粒物(PM_(2.5))主要组分模拟溶液对发光细菌的光抑制分析

为明确NH_4~+、 NO_3~-、SO_4~(2-)及金属等组分在水溶性提取液对发光细菌的光抑制过程中所起的作用,参照PM_(2.5)样品提取液浓度,模拟配制与3级以上PM_(2.5)样品提取液中主要组分:硫酸盐、硝酸盐、氨盐相同浓度的溶液,同时选取与PM_(2.5)可溶性提取液发光抑制率相关性较强的铅、锌,配制不同浓度级别模拟溶液,测试各单一组分对发光细菌的发光抑制率及其混合溶液对发光细菌的联合影响效应。基于毒性单位法(TU)、相加指数法(AI)和混合毒性指数法(MTI)评价了混合体系联合影响的作用类型。结果表明,与3~6级PM_(2.5)可溶性提取液中硫酸氨、硫酸氢氨、硝酸氨、硫酸锌和硝酸铅浓度相同的模拟溶液对发光细菌的发光没有抑制作用。不同的评价方法对PM_(2.5)主要组分混合体系联合效应评价结果具有较好的一致性,硫酸氨、硝酸氨、硫酸氢氨混合溶液中,对发光细菌的光抑制均为硫酸氢氨的独立作用,硫酸锌与硝酸铅的混合体系,锌和铅对发光细菌的联合影响效应表现为协同,硫酸氨、硝酸氨、硫酸氢氨与硫酸锌、硝酸铅的多元混合体系呈现协同作用。     

北京大气PM2.5遥感监测业务化方法探讨

为探索卫星遥感监测大气ρ(PM_2.5)业务化方法,以北京为例,利用2013年MODIS卫星资料和北京35个地面自动监测站(下称自动站)的实时观测数据,以目前国内外应用最广泛的3种卫星反演大气气溶胶的方法——AOD(气溶胶光学厚度)、K_drya,0(气溶胶干消光系数)和R_a(气溶胶表观反照率)反演地面ρ(PM_2.5)的方法(分别称为AOD法、K_drya,0法和R_a法)为基础,结合地面ρ(PM_2.5)实测数据,建立了气溶胶反演参数与ρ(PM_2.5)统计关系,进一步测算了全市区域ρ(PM_2.5)的分布情况.结果表明:3种方法都具有较高的反演精度,其获取的全年ρ(PM_2.5)与地面实测数据的相关系数分别达到0.80、0.81和0.85,其中R_a法结果精度最高.从季节来看,R_a法在除夏季外的其他季节与地面监测数据相关系数都在0.70以上,优于其他2种方法.建议在春、秋、冬三季以R_a法,夏季以AOD法或K_drya,0法为基础进行北京PM_2.5业务化遥感监测.基于R_a法探讨了在2013年11月20—23日区域性大气重污染过程中北京PM_2.5区域分布特征和变化过程,卫星反演结果相对误差低于20%,直观地反映了区域大气颗粒物污染的时空分布规律.研究显示,三者都可以用来反演北京地区ρ(PM_2.5),其中R_a法最简便易行,尤其适用于业务化遥感监测.      

多元线性回归方法对北京地区PM2.5预报的改进应用

利用多元线性回归方法（REG）将多模式空气质量预报系统中3个模式（CMAQ、CAMx和NAQPMS）对北京市2016年PM_2.5的预报结果和观测数据进行集合，并对集合结果进行评估。结果表明：①不同模式的预报结果不尽相同，均能够反映2016年北京地区PM_2.5随时间的变化趋势，CMAQ、CAMx和NAQPMS相关系数为0.6~0.9，标准化平均偏差为-0.6~0.6。3个模式对重污染峰值预报都存在偏差，NAQPMS预报偏差低于其他模式；②基于多元线性回归集成预报模型能显著提高日均PM_2.5预报的准确率，能较好地改进不同季节模式整体高估或者低估的系统性偏差现象，春季国控平均偏差由-23 μg/m³改善至-2.3 μg/m³，冬季平均偏差降低近20 μg/m³；③利用多元线性回归方法对2016年红色预警期间小时PM_2.5订正结果显示，相关系数提高了0.13，均方根误差降低了20~30 μg/m³，并且对峰值浓度有较好的调整，预报峰值更为接近实况峰值，特别是对北部地区的改进效果较为明显，反映了实际观测数据对空气质量数值模式预报修正的研究意义和可行性。     

NaClO_2湿法氧化脱硝污染物排放特征与监测方法研究

针对应用NaClO_2作为氧化剂氧化吸收低温烟气中的NO_x,基于实际工业应用烟气排放的实测结果分析,探讨了脱硝烟气组分对NO_x和SO_2监测方法的影响,分析评估了烟气脱硝后NO_x的实际排放水平、净化效率及其影响因素,讨论了NaClO_2湿法氧化脱硝二次气态污染物的排放水平与特征,以期为制定科学合理的NO_x排放控制策略提供科学依据。研究选择北京市3家供热厂9台实际使用的NaClO_2湿法氧化脱硝燃煤供暖锅炉,根据相关文献烟气模拟试验的最佳试验条件,采用4种NO_x与SO_2监测方法,对其脱硝烟气中气态污染物的排放进行了实测。结果表明,锅炉烟气经MgO或NaOH湿法脱硫和NaClO_2湿法氧化脱硝后,SO_2基准氧含量排放浓度为2~7mg·m~(-3),低于北京市地方排放标准限值(10mg·m~(-3));而NO_x基准氧含量排放浓度为92~105mg·m~(-3),超过了现行北京市地方标准排放限值(80mg·m~(-3))。烟气净化装置SO_2净化效率高达99.1%~99.6%,NO_x净化效率为52.5%~74.3%,平均为65.1%。净化装置SO_2进口浓度与烟气氧含量不影响其净化效率,而NO_x的净化效率与净化装置NO_x进口浓度及烟气氧含量有一致的变化趋势。烟气氧含量可能对NaClO_2湿法氧化脱硝系统NO_x的净化效率有一定的制约作用,使净化后烟气中NO_x的基准氧含量排放浓度维持于某一特定排放水平。NaClO_2湿法氧化脱硝二次污染物Cl_2逸出严重,排放浓度为1.4~30mg·m~(-3),平均为12mg·m~(-3),超标率89.7%;而HCl排放浓度为0.22~11mg·m~(-3),平均为2.2mg·m~(-3),97.4%达标。NaClO_2湿法氧化脱硝后烟气组分复杂,应选择适宜的监测方法测定NaClO_2湿法氧化脱硝后烟气中NO_x和SO_2的排放。     

固定污染源废气中磷酸雾测定方法研究

目前,对固定污染源废气中磷酸雾的检测并无统一的方法,相关含磷污染物的控制指标主要是磷化氢、单质磷以及五氧化二磷。在调研国内外分析方法及相关文献的基础上,通过对几种典型含磷污染源的实样测试,提出了固定污染源废气中磷酸雾的检测方法。结果表明,使用石英滤筒捕集固定污染源废气中的磷酸雾,采样效率可达98%以上。捕集到的总磷酸雾不仅包含磷酸,还包含磷酸盐以及含磷氧化物等,是一项综合指标。该指标能够反映含磷污染物的排放特征,可为未来此类污染物的排放控制提供依据。     

卡尔费休库仑法测定大气细颗粒物中水分的方法研究

建立了卡尔费休库仑法测定细颗粒物中的水分的方法;线性回归系数r~2=0.999 3,方法检出限为8.9×10-2μg/m~3,根据不同加标量计算PM_(2. 5)样品膜中的相对标准偏差为1.5%~2.4%,加标回收率为91.9%~96.7%。分别以2015年北京市的春(4月)、夏(7月)、秋(10月)、冬(12月)4个季节PM_(2. 5)中水分进行研究。测定结果表明,水分占PM_(2. 5)质量浓度百分含量分析呈夏高春低,春季占比为14.0%,夏季占比为16.8%。PM_(2. 5)的水分浓度与北京地区PM_(2. 5)质量浓度及主要水溶性离子铵盐(SNA)重建分析结果的相关性较好。     

离子色谱法同时测定大气PM2.5中水溶性有机酸和无机阴离子的研究

建立超声提取-离子色谱法55 min内同时测定大气PM_(2.5)中13种水溶性低分子有机酸和无机阴离子的方法,经不同样品膜空白值考察、预处理条件优化、样品保存实验研究等获得了最佳的实验条件。研究发现,无机阴离子线性回归系数均为0.999以上,有机酸均为0.993以上;样品膜中各离子的相对标准偏差为3.2%~9.8%,样品提取液中各离子的加标回收率为90.6%~108%;当采样体积为24 m~3时,各目标化合物的方法检出限为0.003~0.032μg/m~3。分别于2015年1、6月采集了PM_(2.5)实际样品,1月各离子浓度之和为31.9μg/m~3,范围为0.04~15.0μg/m~3;6月各离子浓度之和为22.3μg/m3,范围为0.01~12.7μg/m~3。两个采样期间,氯离子、硝酸根、硫酸根在13种化合物中占绝对优势,均占总量的95%以上;乙酸、甲酸、甲烷磺酸和乙二酸为其他低含量离子中的主要组分。     

温湿度对PM2.5质量浓度监测的影响

探讨了在不同环境条件和污染状况下,带膜动态测量的微振荡天平法的自动监测方法能否准确监测空气中的PM_(2.5)质量浓度。通过自动方法与手工重量法的比对,针对2015年8月—2016年7月的监测结果进行讨论,尤其是不同温度和相对湿度对监测数据的影响,在平均相对湿度为60%~90%时夏季2种方法绝对偏差均值大于10μg/m3,并对该结果进行了原因分析,提出了自动监测的质量控制和比对溯源的建议,为PM_(2.5)的质量浓度监测工作提供了参考依据。     

2014年APEC前后北京城区PM2.5中水溶性离子特征分析

2014年10月至11月间,在北京城区开展PM_(2.5)监测并对其中的水溶性离子进行离线及在线分析.其中NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+在不同观测阶段均是PM_(2.5)中的主要离子,APEC期间三者总浓度为(26.8±22.5)μg·m~(-3),占PM2.5质量浓度的(41.7±8.5)%,占所测水溶性离子组分的(84.7±5.0)%;APEC期间NO-3浓度水平较高,对PM_(2.5)贡献最大.对APEC期间水溶性离子的累积趋势研究发现,NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+和Cl~-均经历了3个不同的累积过程,除气象条件外,本地源排放及区域污染引起的累积效应仍不可忽视.对颗粒物酸性特征研究发现,不同观测期间,颗粒物中主要水溶性离子浓度虽有不同,但北京秋末冬初颗粒物无明显酸化特征.