昆山市夏秋季节大气PM2.5中水溶性无机阴离子的污染特征

对昆山市区域7个点位夏秋季的5中水溶性无机阴离子(SO2-4、NO-3、NO-2、Cl-、F-)的污染特征进行了调查,结果表明,昆山市夏季大气PM2.5中5种离子平均值排序为:ρ(SO2-4)ρ(Cl-)ρ(NO-3)ρ(F-)ρ(NO-2);秋季平均值排序为:ρ(SO2-4)ρ(NO-3)ρ(Cl-)ρ(F-)ρ(NO-2)。SO2-4、NO-3和Cl-3者的总量在PM2.5中占比20%。除F-以外各区域离子的平均值秋季比夏季要高。ρ(NO-3)/ρ(SO2-4)表明,固定污染源在昆山市大气颗粒物污染中仍然占很大比重,但大部分测点的比值接近1,说明移动源也是昆山大气颗粒物的重要污染源。     

工业链条炉燃用型煤与原煤颗粒物排放特征

选取燃烧型煤和原煤的典型链条炉,应用自行设计的固定源烟气颗粒物稀释采样系统,现场测试细颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)和金属元素的排放特征。结果表明,型煤燃烧细颗粒物的排放比例高于原煤,型煤燃烧除尘器进口、出口PM_(2.5)质量比原煤燃烧分别增加715%和708%。燃烧型煤时,As和Pb在各粒径段的质量比均比原煤大。同时,由于型煤燃烧可吸入颗粒物的排放比例增加,包含或附着在烟尘上的金属元素排放比例也相应增加。     

桂林市细颗粒物部分典型排放源的粒径谱及成分分析

采用在线单颗粒气溶胶质谱技术源解析方法,对桂林市PM2.5典型排放源的粒径和化学成分进行质谱分析,采集燃煤/燃气源、工业工艺源、扬尘源、油烟源4类共计7个典型排放源。结果表明,桂林市4类排放源细颗粒物的粒径分布为0.25~1.25μm,80%以上的细颗粒分布在0.2~1.0μm的小粒径范围,峰值约0.68μm。细颗粒物离子成分含有Na~+、Mg~+、K~+、NH~+4、Fe~+、Pb~+、Cd~+、V~+、Mn~+、Li~+、Al~+、Ca~+、Cu~+、Zn~+、Cr~+、CN~-、PO_3~-、NO_2~-、NO_3~-、Cl~-、SO_4~(2-)、SiO_3~-等成分,桂林市细颗粒物为元素碳、有机碳元素碳、有机碳、富锰颗粒、富铁颗粒、富钾颗粒、矿物质、左旋葡聚糖以及其他金属等9类。     

2017年除夕至初一期间湖南省城市环境空气污染特征分析

对2017年除夕至初一期间（1月27—28日），湖南省14个市州的78个城市环境空气自动监测站点数据进行了分析。结果表明，烟花爆竹的集中燃放会在短时间内造成严重的大气污染，其中，对PM₁₀和PM_2.5影响最为显著，其次是SO₂，NO₂和O₃受影响程度相对最小。集中燃放烟花对PM₁₀和PM_2.5的小时值增长倍数贡献明显。对全省14个城市PM₁₀和PM_2.5的小时值最大贡献量分别为195～652和116~680 μg/m³；最大增高倍数分别为1.8~10.5倍和2.2~15.8倍。其中对郴州市的影响程度最高。城市集中燃放烟花爆竹期间，ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）明显上升，初一01:00最大值为0.69。气象条件也是影响春节期间空气质量的重要因素，风速小、逆温强、湿度大和无降水等不利气象条件使污染物浓度不断累积，形成持续性污染过程。     

苏州市一次PM_(2.5)污染过程分析及其来源解析

利用TEOM1405F型PM_(2.5)测量仪、MARGA水溶性离子在线分析仪和激光雷达对苏州市2016年8月24日—9月6日PM_(2.5)、水溶性离子和气溶胶垂直分布进行了观测,结合气象数据分析了水溶性离子的变化规律及其主要来源。结果表明,观测期间PM_(2.5)平均值为43.4μg/m3,与2014和2015年同期相比下降了42.9%和40.3%。总水溶性无机离子平均值为24.18μg/m~3,约占ρ(PM_(2.5))55.7%,其中ρ(SO_4~(2-))、ρ(NH_4~+)和ρ(NO_3~-)分别占ρ(总离子)的46.0%、25.8%、21.0%。夜间边界层降低,大气垂直扩散条件较差,是造成ρ(PM_(2.5))及ρ(水溶性离子)显著升高的主要原因。ρ(NO_3~-)/ρ(SO_4~(2-))为0.056~1.939,平均值为0.432,表明固定源(燃煤源)仍然是PM_(2.5)的主要来源;PCA方法表明苏州水溶性离子的主要来源于二次污染和燃烧源、海盐和土壤源以及地面扬尘、建筑尘。     

利用自动采样滤膜监测PM_(2.5)中铅和镉的可行性

根据PM2.5中重金属监测国标分析方法,从PM2.5采样方法、采样保存条件、滤膜材质性能等方面说明利用空气自动采样滤膜监测PM2.5中铅和镉是可行的;对手工采样(石英滤膜)和Beta射线法自动采样(自动采样滤膜)2种方法,对PM2.5实际样品中铅和镉的结果进行比较,结果显示:自动采样滤膜的空白检出和检出限均满足铅和镉的监测需求,铅和镉的回收率分别为95.2%~107%和91.8%~105%,与手工采样方法相比测得铅和镉的相对误差分别为3.6%~8.4%和1.3%~10.8%,从实践角度进一步证明了利用自动采样滤膜对PM2.5中铅和镉进行监测是可行的。     

河源市城区春季PM_(2.5)典型污染过程案例分析

以河源市区2016年3月27日—4月4日污染过程为研究对象,基于同期气象条件与空气质量监测数据,分析了PM_(2.5)与气象因子间的相关性,探究河源市区PM_(2.5)污染变化特征。结果表明,3月30日河源市ρ(PM_(2.5))/ρ(PM_(10))和ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)分别为0.87和0.08,明显高于其他时段,说明当天细颗粒物污染老化和二次转化程度突出。在此次污染过程的2个不同阶段,河源市ρ(PM_(2.5))波动受到多项气象要素共同影响,其中与气压先后呈现较强负相关(R~2=0.646 2)和不明显正相关(R~2=0.006 5),与气温呈现不明显正相关(R~2=0.008 4,R~2=0.033 9),与风速先后呈现弱负相关(R~2=0.105 2)和不明显正相关(R~2=0.072 9),与相对湿度先后呈现弱正相关(R~2=0.391 3)和弱负相关(R~2=0.176 9)。通过比较该时段河源市与周边城市的ρ(PM_(2.5))变化趋势及后向轨迹分析,发现河源市与周边城市在相似的气象背景条件下,PM_(2.5)污染主要来源于本地源排放和珠三角区域传输。     

中国城际人流和投资流网络特征演化及相互影响

基于2017年流动人口监测数据和企业间投资数据，以2009—2017年每3年一期构建我国283个地级及以上城市的人流和投资流有向网络，以表征其空间结构演化规律，并使用结构方程模型测度人流和投资流网络的相互影响关系。结果发现：(1)人流联系呈现自下而上跨经济和行政等级的垂直流动趋势，投资流联系的“菱形结构”不断强化和明晰，同经济等级城市间投资水平流动的“俱乐部效应”突显；(2)网络中心度层级性和集聚分布趋势明显，呈现“东—中—西”分异和“核心—边缘”结构，人流与投资流网络表现出流动反向匹配的特征；(3)投资入度对人流入度有显著的正向影响，而人流入度对投资出度正向作用明显；(4)城市人口规模、经济规模、企业规模和产业结构对人流和投资流网络影响显著，流动人口教育程度和户籍类型对人流出度存在负向作用。     

2020—2022年全国入海河流总氮浓度时空特征

根据全国230个入海河流断面2020—2022年总氮质量浓度监测数据,基于时间序列统计方法和空间聚类方法,分析了总氮浓度的时空分布特征。结果显示:2020—2022年全国入海河流总氮年均质量浓度逐年上升,从(3.24±2.20)mg/L上升到(3.92±3.30)mg/L;年内总氮浓度呈现冬高夏低、春秋居中的V形季节变化规律。空间聚类分析表明:总氮质量浓度从北到南可分为4个有较明显差异的区域,分别为北方高值区(包括辽东丘陵西部、辽西丘陵、山东丘陵),北方次高值区(包括环渤海京津冀地区、苏北平原),华东区(包括长江中下游平原区、上海市、浙江省、福建省),华南区(包括广东省、广西壮族自治区、海南省)。总氮年均质量浓度分布为北方高值区>北方次高值区>华东区>华南区。北方高值区的过高总氮浓度对全国总氮浓度均值提供了超比例的贡献。同时,北方高值区和北方次高值区贡献了2020—2023年全国总氮浓度92%的增幅。此外,从空间分布上看,越往北,总氮浓度的V形季节变化规律越明显。