长三角典型站点冬季大气PM2.5中OC、EC污染特征

对2015年1月9日~2015年1月31日临安、南京和苏州3个站点采集的PM_(2.5)样品(共计279组),使用热光反射法(thermal/optical reflectance,TOR)分析了样品中有机碳(OC)与元素碳(EC)的含量,并研究了长三角地区冬季PM_(2.5)中OC和EC的污染特征.结果表明,采样期间临安、南京和苏州的PM_(2.5)平均质量浓度分别为(123.56±61.11)、(144.77±62.91)和(156.5±68.97)μg·m-3,均超过我国《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)规定的PM_(2.5)日均值75μg·m-3;其中3个站点OC与EC的平均质量浓度依次分别为(21.93±11.69)/(6±3.6)、(20.32±10.3)/(5.39±3.07)和(27.08±14.35)/(6.4±4.29)μg·m-3.临安作为长三角大气环境背景点,OC与EC的污染也较为严重.3个站点OC与EC的相关性为临安(R2=0.83)、南京(R2=0.72)和苏州(R2=0.72),表明冬季长三角地区的碳质气溶胶的来源较为一致和稳定.3个站点样品中的OC/EC值均大于2.0,样品的OC/EC值主要分布在2.5~6.0这个区间内,表明燃煤源和机动车尾气排放源是OC与EC的主要来源.使用EC示踪法估算临安、南京和苏州3个站点的二次有机碳(SOC)平均质量浓度分别为(9.23±5.26)、(6.82±4.36)和(12.56±7.52)μg·m-3,在OC中占比为42%、34%和46%,表明SOC是OC的重要组成部分.后向轨迹显示,PM_(2.5)、OC和EC的质量浓度与主要气团的传输路径有较好的相关性,自空气质量较差区域气团的PM_(2.5)、OC和EC的质量浓度是来自空气质量较好区域的1.14~1.7倍、1.55~2.1倍和1.94~2.47倍.     

南京市一次霾污染过程中水溶性离子分布特征

使用MARGA离子在线分析仪ADI 2080对2017年12月27日~2018年1月5日南京市PM_2.5化学组分进行连续采样分析,结合气象要素和大气环境监测数据,探讨了霾污染过程中水溶性离子的时间分布特征及其来源特征.结果表明：霾日中南京水溶性离子浓度为121.41μg/m³,是洁净日的3.2倍.霾污染过程中水溶性离子平均浓度大小顺序为NO₃^- > SO₄^2- > NH₄⁺ > Cl^- > K⁺ > Ca²⁺ > Mg²⁺,SNA离子占总水溶性离子浓度的91.97%.霾日中水溶性离子日变化均为三峰型,洁净日中Cl^-、SO₄^2-和NH₄⁺的日变化为单峰型,Ca²⁺为双峰型,K⁺、Mg²⁺为三峰型.随着空气污染状况的加重,总水溶性离子在PM_2.5中的占比不断减少,空气质量为优时占比95.93%,严重污染时为63.25%.霾日中随着污染加重,NH₄⁺占总离子的比例稳定在23%左右,SO₄^2-占比缓慢减小,NO₃^-占比不断增大.NOR、SOR的日变化在霾日呈双峰型分布,洁净日则较为平稳.观测期间的水溶性离子主要来源有二次转化、煤烟尘、扬尘以及生物质燃烧.     

2015—2021年南京市大气污染特征及污染个例研究

探究细颗粒物(PM_2.5)和臭氧(O₃)污染的时间变化特征,阐明PM_2.5和O₃复合污染过程中不同阶段环境空气污染物及气溶胶粒径分布的详细演变过程,对南京及长三角地区的大气污染防治具有重要指导意义.本文使用2015—2021年南京市环境空气污染物小时浓度数据,分析了该地区多年大气污染演变过程,并选取2015年10月12—17日时间段作为复合污染典型个例,对其生消过程和内在机理进行了详细分析.结果表明：(1)2015—2021年南京市各种大气污染物的变化特征具有明显差异. PM_2.5、PM₁₀和SO₂浓度的年下降率分别为8.9%、6.2%和15.4%,O₃浓度变化较小. CO浓度在2016年达峰后以每年7.6%的速率下降.NO₂浓度在2015—2019年呈增加趋势.(2)2015—2021年污染特征发生较大变化,由PM_2.5为主导变为由O₃为主导的大...     

长江三角洲霾天气PM2.5中水溶性离子特征及来源解析

于2016年12月13日~2017年1月5日采集了徐州、东山、南京、寿县4个站点的PM_2.5样品,分析了水溶性离子的组成及其来源,并结合天气形势分析了长江三角洲地区大范围霾天气的形成消散及水溶性离子的时间变化特征.结果表明：观测期间徐州站PM_2.5平均质量浓度171.5μg/m³,远高于其他3个站点,4个站点最主要的离子成分均为NO₃^-,SO₄^2-,NH₄⁺,Cl^-和Ca²⁺.在同一天气系统影响下,长江三角洲大范围区域污染物浓度变化基本一致,在没有大的区域输送的静稳天气下,各站点离子浓度容易受局地源影响,徐州站受燃煤影响,南京站受化学工业源影响为主,2个站点以SO₄^2-为主,东山站三面环湖,Cl^-在静稳天气有大幅上升,达到了6.12μg/m³,寿县站受当地农业活动氨排放影响,NH₄⁺有大幅上升,达到了25.09μg/m³.4个站点PM_2.5和水溶性离子质量浓度随时间的变化趋势一致.弱高压的均压场形势下,并伴随有逆温层出现时有利于污染物的累积.主成分分析发现4个站点二次转化对PM_2.5有着最大的贡献率,4个站点贡献率分别为39.83%、42.27%、50.56%和38.40%.     

泰山顶(1534 m)夏季气溶胶粒径分布特征

使用宽范围粒径谱仪对泰山顶2017年6月1～25日10 nm～10μm气溶胶数浓度粒径分布进行观测,结合PM(PM_(2. 5)和PM10)以及气象要素数据,分析了泰山顶气溶胶粒径分布特征及其主要影响因素.结果表明,观测期间泰山PM_(2. 5)和PM10的平均浓度分别为20. 7μg·m~(-3)和82. 4μg·m~(-3),PM_(2. 5)/PM10仅为25. 1%.数浓度、表面积浓度和体积分数平均为8 672. 8cm~(-3)、408. 3μm2·cm~(-3)和24. 2μm3·cm~(-3).数浓度谱分布为单峰型分布,表面积浓度和体积分数谱分布均为三峰型分布.数浓度和表面积浓度的主导粒径分别为10～20 nm和100～500 nm,体积分数的主导粒径为100～500 nm和2. 5～10μm.风向对PM和数浓度的影响要比风速的影响大.随着RH的增加,气溶胶数浓度谱由双峰型分布转变为单峰型分布,表面积浓度谱由单峰型分布转变为三峰型分布.     

南京市黑碳气溶胶时间演变特征及其主要影响因素

为了研究南京市黑碳（black carbon,BC）气溶胶的时间演变特征及其主要影响因素,使用多波长Aethalometer（AE-33）每个季节选取典型月份观测了BC质量浓度,结合大气污染物数据、气象要素和边界层探测数据,分析了BC的季节变化、日变化、周末效应和来源特征.结果表明,南京的BC浓度具有明显的季节变化,春季[（3351±919）ng·m^-3] > 冬季[（3234±2102）ng·m^-3] > 秋季[（3064±967）ng·m^-3] > 夏季[（2632±1705）ng·m^-3].4个季节BC日变化均为双峰型分布,峰值分别位于06：00~08：00和21：00~23：00.BC不同季节的早晚高峰分布特征不同.早高峰春季BC浓度最高,晚高峰冬季浓度最高.冬季早高峰出现时间要比其他季节滞后2 h,而夏季晚高峰时间反而比其他季节提前2 h.风速对BC日变化季节分布差异的影响远大于相对湿度（relative humidity,RH）.逆温层结对大气污染物浓度的影响机制比较复杂,在不同季节中逆温的高度、厚度和逆温强度对污染物的影响机制不同.BC不同季节的周末效应不同,风速对BC周末效应的影响较小,逆温层结差异是造成BC周末效应的主要原因.南京地区液体燃料燃烧对BC的贡献较大,固体燃烧对BC贡献较小.     

冬季临安大气本底站气溶胶来源解析及其粒径分布特征

利用宽范围粒径谱仪(WPS)、EMS系统、KC-120H中流量采样器、850professional IC型离子色谱分析仪和热/光碳分析仪(DRI2001A)分别观测了临安大气本底站2015年1月9~31日10 nm~10μm气溶胶数浓度粒径分布、常规污染气体浓度、PM_(2.5)浓度及水溶性离子和OC、EC的浓度,利用PMF模式对PM_(2.5)进行来源解析,并分析了不同污染源下气溶胶粒子的谱分布及日变化特征.结果表明,临安大气本底站大气气溶胶数浓度平均为5 062 cm~(-3)·nm~(-1),主要集中在10~400 nm.PM_(2.5)的平均浓度和NO_2、SO_2、CO的平均体积分数分别为123.6μg·m~(-3)、22.6×10~(-9)、34.0×10~(-9)和2.2×10~(-6).水溶性离子以NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+为主,平均浓度分别为19.2、15.4和10.8μg·m~(-3),分别占总水溶性离子的37.9%、30.4%、21.4%.OC和EC的平均浓度分别为24.4μg·m~(-3)和6.6μg·m~(-3).冬季临安大气本底站PM_(2.5)主要来自二次相关源、燃煤排放、机动车排放、扬尘和生物质燃烧,贡献率分别为42.3%、21.4%、17.1%、8.7%和10.6%.不同来源气溶胶数浓度谱分布差异较大,二次相关、机动车排放、扬尘和生物质燃烧气溶胶数浓度谱均为单峰型分布,峰值分别位于120、50、100和90nm.燃煤颗粒物数浓度谱分布为双峰型分布,峰值分别位于25 nm和100 nm,浓度为19 842 cm~(-3)·nm~(-1)和18 372 cm~(-3)·nm~(-1).二次相关源、燃煤源、机动车排放、扬尘和生物质燃烧表面积浓度谱均为三峰型分布,最大峰值分别位于650、210、160、180和575 nm.不同排放源气溶胶颗粒物数浓度和表面积浓度日变化特征基本一致,多呈双峰型分布,主要受边界层日变化和人类活动影响.     

南京北郊大气细粒子在人体呼吸系统沉积特性

使用宽范围颗粒粒径谱仪(WPS)对2015年1月和4月南京北郊大气气溶胶数浓度进行观测,使用多路径粒子剂量测量模型(MPPD)v.3.04模式估算不同空气质量指数(AQI)级别下、休息与运动状态下,细粒子在人体呼吸系统不同部位的沉积分数(DF)和沉积数浓度.结果发现,核模态和爱根核模态DF在休息和运动状态下近似,积聚模态DF在运动时是休息时的2.49倍.肺部对核模态和爱根核模态总沉积分数(TDF)贡献最大,休息时约占48.17%,运动时约占54.23%,头部对积聚模态TDF贡献最大,休息时约占41.23%,运动时约占80.47%.冬季人体内颗粒物沉积数浓度明显低于春季,各部位中总沉积数浓度大小为:肺部气管支气管头部.与休息时相比,运动时肺部核模态沉积增多,气管及支气管和头部积聚模态沉积增多,且头部表现出空气质量越差,运动较休息增长越多的特点.地区间DF的差异主要由于生理参数不同,沉积数浓度的差异主要由于当地环境中粒子数浓度不同.     

黄土高原典型城市臭氧特征及其影响因子分析

利用同期近地面臭氧、NO₂及气象数据,对比研究了黄土高原及周边不同背景环境城市(包括鄂尔多斯、榆林、银川、延安、西安、咸阳)臭氧浓度变化特征以及NO₂、气象要素对其的影响,发现2016—2020年各城市臭氧浓度年际变化均呈现先上升后下降的趋势,5 a平均浓度从高到低排序为咸阳>西安>榆林>银川>鄂尔多斯>延安;各城市2017年(鄂尔多斯2018年)臭氧浓度最高、超标倍数最大,超标污染日数也最多;西安、咸阳2016—2019年出现超标,榆林、银川2017年、2018年超标,鄂尔多斯2018年超标,延安未出现超标.臭氧浓度月变化、日变化呈“单峰”结构,延安月均峰值出现在5月或6月,其他城市出现在6月或者7月,各城市于12月出现波谷;高纬度地区比低纬度地区早1个月出现臭氧超标;臭氧浓度日最高值出现在15:00—16:00,最低值出现07:00—08:00,夏季日最高值、最低值出现的时间要比冬季早;日变化幅度夏季最大,冬季最小.NO₂日平均浓度及最大值从高到低排序：西安>咸阳>延安>...     

青藏高原东缘黑碳气溶胶变化特征及其来源

黑碳(BC)作为最重要的吸收性气溶胶,可影响青藏高原地区的辐射、云和地表积雪等,进而影响全球季风环流及降水.本研究于2017年7月5日至9月5日在青藏高原东缘理塘县使用黑碳仪AE-33测量了BC浓度数据,结合黑碳仪模型、PSCF和CWT潜在来源模型,分析了BC的污染特征、潜在来源及其影响区域.结果表明,理塘ρ(BC)为0.4～4 699.8 ng·m^-3,平均值为816.4ng·m^-3,占PM_2.5的质量分数为5.96%.理塘ρ(BC_液态燃料)和ρ(BC_固态燃料)的平均值分别为486.1ng·m^-3和398.5ng·m^-3,BC_液态燃料的贡献率C为0.51.ρ(BC)主要分布在0～2 000 ng·m^-3,可占总观测期间的92.5%. BC、BC_液态燃料和BC_固态燃料的日变化为双峰型分布,峰值分别出现在08:00和20:00,早高峰主要与交通源和含...