深圳市典型混合功能区PM2.5源解析研究

为精准识别深圳市典型商业、居住与工业混合功能区的PM_2.5污染来源,选取深圳市北部地区5个点位于2017年9月~2018年8月全年进行PM_2.5的样品采集和组分分析,利用优化的多元线性引擎模型（ME-2）对其主要来源及其时空变化特征进行探索.结果显示,研究区域研究时段的大气PM_2.5年均浓度为29.0μg/m³,解析出了SO₂二次转化（19.9%）、机动车（15.1%）、生物质燃烧（11.2%）等10种来源,其中SO₂二次转化、生物质燃烧、NO_x二次转化、VOCs二次转化、工业排放、老化海盐和远洋船舶源具有显著的区域传输特征,而机动车源、燃煤和扬尘具有本地源特征,受到局地排放的影响较大.重污染天气下机动车源、NO_x二次转化、工业排放及生物质燃烧源的增加最为显著,加强这些源的控制是此类混合功能区PM_2.5污染精细化防治的关键.     

基于污染气象条件分级的深圳PM2.5污染回顾评价

提出了一种基于地面自动气象站网观测数据的污染气象条件分级标准,基于这套标准对2012—2019年深圳的PM_2.5污染进行了回顾分析.结果表明,2012—2019年深圳PM_2.5年均浓度总体上呈下降趋势,但2013年相对于2012年,以及2017年相对于2016年出现了反弹.其中,2013年PM_2.5浓度相对于2012年反弹的主要原因是污染排放本身的反弹,而2017年相对于2016年的反弹则更主要是由于不利的污染气象条件天数增加造成的.在2012—2019年期间,深圳的地面污染气象条件总体上呈恶化趋势,出现不利于环境改善的污染气象条件天数总体上呈增加趋势,在这种不利情况下,深圳的PM_2.5浓度仍然保持明显的下降趋势,充分说明了深圳市环保工作的成效.     

深圳市机动车PM_(2.5)排放因子隧道测试研究

为深入了解深圳市机动车排放PM2.5化学特性,选取深圳具有代表性的城市隧道进行机动车排放因子测试。通过连续8 d的监测,获得隧道内PM2.5质量、EC、OC的浓度、交通参数、气象参数等实测数据。利用单程隧道活塞效应计算出隧道内机动车排放PM2.5质量、EC、OC的平均排放因子,分别为64.0,9.68,20.2 mg(/km.辆)。隧道内OC/EC的值在0.32~0.74之间,平均为0.52,表明深圳市机动车对PM2.5的排放,柴油车起主要作用。对塘朗山隧道与国内外其他隧道实验的测定结果进行比较,结果显示PM2.5质量的平均排放因子高低与机动车组中重型车所占比例大小规律一致,说明机动车组中重型车比例是城市控制机动车PM2.5排放的主要因素。利用线性回归分别计算重型车、轻型车对PM2.5质量、EC、OC的排放因子,经分析重型车为深圳市机动车尾气排放控制的重点,尤其是重型柴油车。     

深圳市PM2.5 化学组成与时空分布特征

于2008-12-30～2009-12-25,在深圳市宝安区、罗湖区和盐田区各设置一个采样点采集大气细粒子PM2.5,分析了PM2.5中主要的水溶性离子组分、有机碳和元素碳,同时结合气象条件,对深圳市PM2.5的化学组成及时空分布特征进行了研究.结果表明,深圳市PM2.5污染总体上呈现西高东低的空间分布特点,但是SO24-和NH4+的空间差异不大,说明深圳PM2.5污染具有明显的区域传输特征.OC/EC值自西向东逐渐升高,说明深圳西部地区受一次源排放影响更为显著.受亚热带海洋性季风气候的影响,深圳市PM2.5总体污染程度表现为秋冬高、夏春低的特点,各主要组分的质量浓度变化也均有类似的特征.与2004年深圳的类似观测结果比较发现,该地区脱硫措施显著降低了PM2.5中硫酸盐浓度,而机动车尾气对PM2.5的贡献变得更加重要.     

PM2.5中水溶性有机物吸光特性的模拟研究

研究建立了超声雾化器与光声光谱仪,扫描电迁移率颗粒物粒径谱仪联用的分析系统,将深圳市2011年夏季采集的PM2.5膜样品提取液雾化发生气溶胶,使之进入光声光谱仪检测其吸光强度以研究气溶胶中水溶性有机物(WSOM)的吸光特征.结果表明:观测期间PM2.5中WSOM平均质量浓度为(4.3±2.3)μg/m3,分别占PM2.5和OM质量浓度的11.9%±4.8%和49.2%±18.5%.WSOM在405,532,781nm波长下的质量吸收效率值(MAE)分别为(0.55±0.31),(0.54±0.31),(0.21±0.13)m2/g.经计算所得:深圳市夏季大气PM2.5中WSOM在405,532,781nm波长下的平均吸收系数分别为(2.30±1.08),(2.25±1.26),(0.86±0.45)Mm-1,对应的WSOM对大气PM2.5整体吸光效应的贡献率分别为7.6%,10.6%和5.8%,说明WSOM对PM2.5整体吸光效应的贡献不容忽视,有机气溶胶在大气灰霾中的能见度损害作用值得进一步深入研究.     

浙江金华秋季干气溶胶中主要化学组分的消光贡献解析

造成雾霾事件的主要原因是高浓度的大气细颗粒物污染.为了深入研究大气细颗粒物的消光来源,本研究采用高时间分辨率气溶胶观测仪器获得了浙江金华秋季PM1主要化学组分浓度及干气溶胶吸收系数和散射系数演变情况.结合有机气溶胶正矩阵因子解析模型(PMF)和多元线性回归方法,建立了拟合优度很高(R2=0.977)的细颗粒物中主要化学组分与干气溶胶消光系数间的定量关系模型.结果表明,观测期间消光贡献最大的是硫酸铵,贡献率为35.1%;其次是硝酸铵,贡献率为26.7%;二次有机气溶胶(SOA)、生物质燃烧有机气溶胶(BBOA)、黑碳(BC)及氯化铵的消光贡献率分别为14.3%、11.2%、8.7%、4.0%.在一些特定污染时段,BBOA具有最大的消光贡献,是导致此时大气能见度大幅度衰减的首要因子.     

深圳臭氧污染的环境气象特征分析

基于2015—2020年深圳污染物浓度监测资料、自动气象站资料以及再分析格点资料,分析了对深圳O₃浓度有显著影响的环境气象特征.结果表明：(1)深圳O₃的月均浓度变化规律与其他主要污染物不同,O₃月均浓度的峰值出现在10月,恰好是夏季风向冬季风转换的季节.(2)从地面气象要素来看,深圳O₃的浓度与气温及相对湿度的关系最为密切,当气温大于29℃的时候,开始出现O₃浓度超标的情况,当气温大于32℃时O₃的浓度和超标率均大幅增加.当相对湿度为40%～55%时,O₃浓度超标率以及O₃浓度均值达到最高.(3)后向轨迹统计分析表明,易导致深圳出现O₃污染的气流路径主要有3条,分别是东北福建路径、东北江西路径和西北粤西北路径,全部来自偏北的内陆地区.而对深圳O₃污染存在影响的潜在源区多位于深圳的东北部和北部.(4)气流的垂直运动对深圳O₃污染有着显著影响.污染日...