北京市生活垃圾填埋场氨排放特征研究

氨是生活垃圾填埋场产生的主要恶臭物质之一,同时也是PM2.5的重要前体物.依据环境空气氨测定和无组织废气监测方法,研究了北京市两家垃圾填埋场的工艺关键点和厂界的氨浓度水平.结果表明填埋作业面、污泥处理车间和渗滤液调节池等工艺关键点的氨浓度为0.078~0.341 mg·m-3.工艺关键点的氨浓度呈现日间高、夜间低的特点,温度和湿度是主要气象影响因素,阴雨天气时监测结果明显偏低.氨浓度在厂界外有明显下降趋势,厂界下风向100 m处平均下降60.00%,300 m处平均下降69.90%.研究为北京市垃圾填埋场氨排放水平本地化和氨排放监测管理提供科研支持.     

2015年春节北京市空气质量分析

对2015年春节(2月18~24日)期间北京市PM2.5、PM10、SO2、NO2的浓度及PM2.5组分进行了分析,并基于PM2.5/CO比值法定量估算了除夕夜烟花爆竹PM2.5排放量.结果表明,春节期间北京市PM2.5、PM10、SO2、NO2的平均浓度分别为116.85、184.71、22.14、36.27μg·m-3,比2014年同期分别增长52.61%、92.41%、-40.15%、-0.46%;除夕夜01:00PM2.5、PM10、SO2、NO2峰值浓度分别为412.69、541.63、152.73、51.09μg·m-3,比2014年同期峰值浓度分别增长19.02%、14.37%、76.57%、11.35%;污染物峰值浓度空间分布上人口密集地区浓度水平明显较高;具有烟花燃放特征的指示性PM2.5组分ρ(Cl-)、ρ(K+)、ρ(Mg2+)峰值浓度分别是2013~2014年各项离子年均浓度的18.85、66.72、70.10倍;烟花爆竹燃放会在短时间内造成严重的大气污染,除夕夜北京市区烟花爆竹排放PM2.5总量约为2.13×105kg.进一步分析显示春节半月期间污染源排放量大幅降低对北京市空气质量的改善效果明显.     

2006~2015年北京市不同地区O3浓度变化

对2006~2015年北京市定陵、官园、琉璃河和前门这4个站点的O₃连续监测数据进行分析,探讨其浓度水平、变化趋势、时间变化规律以及和前体物、气象要素的关系.结果表明,定陵站十年平均浓度水平最高（65.2 μg·m^-3）,其次为琉璃河（53.4 μg·m^-3）、官园（49.6 μg·m^-3）和前门（40.4 μg·m^-3）.定陵O₃浓度呈下降趋势［0.5 μg·（m³·a）^-1］,而官园［0.9 μg·（m³·a）^-1］、琉璃河［0.3 μg·（m³·a）^-1］和前门［0.3 μg·（m³·a）^-1］均呈上升趋势.从月变化来看,各站点O₃浓度最高值均出现在6~8月,出现频次最高的为7月（17次）,平均月均浓度为99.8 μg·m^-3;最低值均出现在11、12月和1、2月,出现频次最高的为1月（14次）,平均月均浓度为16.6 μg·m^-3.从日变化来看,近年来O₃浓度峰值出现的时间明显提前,近3年峰值均在15：00~16：00出现,提前了1~2 h.2015年定陵站O₃重污染天数达到11 d,比2013年增加了10 d,表明近年来夏季北京下风向山区的O₃重污染状况愈发严重.与前体物的相关性分析表明,定陵站O₃浓度与NO₂浓度呈正相关,其余站点两者浓度均呈负相关,暗示定陵站O₃生成的前体物控制区可能为NO₂控制区,而其他站点为VOCs控制区.与气象要素的相关性分析表明,O₃浓度与温度呈正相关关系,与湿度和气压呈负相关关系,温度对O₃浓度的影响最大,其次是气压和湿度.当日最高温度超过30℃,相对湿度介于30%至70%之间时,北京市O₃日最大8 h滑动平均浓度超过200 μg·m^-3的概率较高,空气质量级别会达到轻度至中度污染的级别.     

大气PM1切割器比对测试及其浓度特征研究

为了评价3种PM1切割器的性能,获取大气PM1浓度特征,作者于2017年7-8月和10-11月2个时间段内,使用3种PM1切割器(A、B、C),每种包括3个平行切割器,对北京市车公庄地区大气PM1进行24 h连续采样,分析了9个切割器获得的558个样品的标准偏差,并进行了切割器加载测试,获得了不同负载下3种切割器的性能参数Da50和σg。研究表明,A、B、C切割器在夏季的平均标准偏差为1.6、1.6、1.2μg/m3,在秋季的平均标准偏差为2.6、2.7、2.4μg/m~3,随着污染等级增加,切割器测试的标准偏差逐渐增大,A切割器监测数据逐渐高于B、C切割器;随着颗粒物负载增加,A切割器的切割点Da50有增大的趋势,B、C切割器有减小的趋势,σg变化不明显;夏季和秋季的PM1平均浓度分别为(27.0±12.6)μg/m~3、(41.4±25.8)μg/m~3,污染过程中PM1与PM_(2.5)浓度均有升高趋势,粒径范围在1~2.5μm的粒子质量明显增加,PM1/PM2.5持续降低,其中夏季均值为(78±9)%,秋季均值为(67±16)%,夏季更高;PM1与PM2.5相关性较高,在夏季和秋季的Pearson相关系数r分别为0.97、0.95。     

应用受体模型(CMB)对北京市大气PM_(2.5)来源的解析研究

为研究影响北京市大气环境PM2.5污染水平的主要来源,于2012年8月—2013年7月,依托北京市大气地面观测网络在10个监测点采集的491 d(次)大气PM2.5有效样本,对其化学组分进行了测试分析;从城市大气污染源组成出发,建立和完善了5类固定点源、2类流动源、4类无组织面源的PM2.5排放成分谱.应用受体模型(CMB)开展了来源解析研究.结果显示:1观测期间大气环境PM2.5的来源主要包括:一次来源机动车(16%)、燃煤(15%)、土壤尘(6%)、二次硫酸铵和硝酸铵(36%),以及有机物(20%)和其他未识别来源(7%);与历史解析结果相比,燃煤源分担率有所下降,二次无机盐与有机物分担率上升,且二次硝酸盐有赶超二次硫酸盐之势;2从主要组分的来源看,观测期间环境大气PM2.5中近25%的硫酸盐来自于燃煤锅炉和电厂排放,17%的有机物来自机动车排放;3北京市PM2.5来源类型大致相同,但各点位PM2.5来源种类和分担率具有一定差异,对一些排放量较大的局地排放源有比较明确的响应.研究表明,开展区域性PM2.5治理、大力削减前体物、严格控制本地机动车、燃煤等PM2.5排放都是改善北京市空气质量的重要途径.     

燃煤锅炉烟气中CPM与水溶性离子监测方法及应用研究

建立燃煤锅炉烟气可凝聚颗粒物(CPM)与水溶性离子监测采样方法,并应用于北京市典型烟气净化工艺燃煤锅炉排放监测。结果表明,北京市燃煤锅炉烟气中总颗粒物(TPM)基准排放质量浓度最高达82.4 mg/m3,最低14.0 mg/m3,其中CPM占TPM的43.5%~92.2%,水溶性离子对TPM的贡献水平为31.4%~62.2%。烟温对水溶性离子的分布形态有显著影响,进而影响TPM中可过滤颗粒物(FPM)和CPM的分配比例。颗粒物和水溶性离子的排放与烟气含湿量之间无显著相关性,而与燃煤锅炉烟气脱硫除尘净化工艺和脱硫产物的溶解度及其脱除方式密切相关。