太原市大气PM_(2.5)中铅同位素特征研究

使用ICP-MS测定太原市2009年夏季至2010年春季典型月份中存在于PM2.5上的铅(Pb)及同位素特征,分析了铅的浓度水平、季节变化特征,探讨了铅同位素丰度比特征,并由富集因子法初步解析了铅的来源。结果显示,太原市环境大气中存在于PM2.5上的Pb含量为270.83ng/m3,低于我国环境空气质量标准(GB3095-2012)中对颗粒物中铅的年均限值,在国内属中等水平。冬季存在于PM2.5中的Pb浓度水平最高,与取暖燃煤排放有关;扬尘中的Pb富集则对春季的Pb污染有较大贡献。Pb与PM2.5的相关性显示夏季和冬季二者来源一致,皆为燃煤排放;206 Pb/207 Pb与208 Pb/206 Pb的同位素丰度比特征也表明PM2.5中Pb的主要源于燃煤排放,由于冬季煤炭消费量较高,其燃烧排放对PM2.5中Pb的贡献高于其他季节。采样期间PM2.5中Pb的富集因子(20.45)显示,Pb主要源于人为活动的排放;春季的富集因子(10.76)接近10,表明春季时自然源的Pb对PM2.5的贡献较大。     

城市安全供水综合指数研究-以太原为例

采集太原市不同区住户的自来水和12种瓶装水,分析了水中无机离子和挥发性有机物( VOCs)成分.结果表明,无机离子和VOCs的总浓度范围分别为1.08~354.18 mg/L和0.43~13.98 μg/L;自来水中的无机离子与VOCs 含量最高,约是瓶装水中浓度的三倍.加热与过滤处理措施均可改善自来水水质,对水中无机离子和VOCs的去除效果均可达19%~100%,其中过滤可能会引发VOCs的二次污染 .根据饮用水标准,使用饮用水水质指数( DWQI)模型对水质评价结果显示,太原市饮用水水质总体较好.     

基于可解释性机器学习的城市O3驱动因素挖掘

受前体物排放和气象条件等因素共同驱动,大气臭氧(O₃)已成为影响城市夏季环境空气质量的主要污染物.目前物理化学机制驱动的演绎模型在进行O₃污染解析时需要的模型参数众多,运算时效性较差;数据驱动的归纳模型运算效率高,但存在可解释性差等问题.通过建立可解释性数据驱动的Correlation-ML-SHAP模型,Correlation模块挖掘O₃浓度关联影响因素,机器学习ML模块耦合可解释性SHAP模块计算各驱动因素对O₃浓度的影响贡献,实现对驱动因素的定量解析,并以晋城市2021年夏季O₃污染过程为例开展应用研究.结果表明,Correlation-ML-SHAP模型能够挖掘并利用强驱动因素模拟O₃浓度和量化影响贡献,其中ML模块采用XGBoost模型模拟准确度最佳. 2021年夏季晋城市O₃污染强驱动因素为：气温、日照强度、湿度和前体物排放水平,贡献权重为：32.1%、 21.3%、 16.5%和15.6%,其中气温、日照强度和前体物排放...     

基于小波变换的山西省PM2.5污染特征及影响因素

基于山西省11城市2015～2019年PM_2.5日均浓度、社会影响因素数据和气象数据,利用小波变换确定PM_2.5浓度周期,通过Spearman相关性和小波相干谱分别探究PM_2.5与社会影响因素和气象因素的关联,确定PM_2.5长短周期管控的主要影响因子.结果表明,2015～2017年山西省PM_2.5浓度年均值呈上升趋势,年均上升率为4.3%, 2018～2019年呈下降趋势,年均下降率为4.2%;ρ(PM_2.5)月均值呈“U”型分布,1月最高(95μg·m^-3), 8月最低(34μg·m^-3),冬季均值约为夏季的2倍;临汾等南部城市ρ(PM_2.5)均值为62μg·m^-3,大同等北部城市均值为45μg·m^-3,空间上呈南高北低.11城市PM_2.5浓度存在显著周期性变化,主要周期包括293 d左右的长周期和27 d左右的短周期.其中...     

长治市沙尘天气污染特征及传输路径解析

以2018年3次沙尘天气为研究对象,分析了PM_2.5和PM₁₀浓度、水溶性离子组分、气象条件和气溶胶光学特征,研究了长治市沙尘天气的典型污染特征和传输路径.结果表明：长治市2018年共8d为受沙尘天气影响日,其中4月份最多（5d）,这与春季大气环流调整,冷暖空气活动频繁有关.沙尘污染发生前一般受西方或西北方冷空气影响,大气层结不稳定,大气环流转为经向环流,平均风速达4m/s以上;沙尘污染过程中PM_2.5/PM₁₀均低于0.3,环境空气中粗颗粒物占比较大,水溶性离子总浓度在PM_2.5中占比下降,Ca²⁺浓度为沙尘污染发生前的4倍以上.冬季沙尘为近地面扩散传输,春夏季沙尘为高空沉降传输,影响范围大,区域传输贡献明显.长治市沙尘重要潜在源区为蒙古国、哈萨克斯坦中部和新疆中北部的荒漠地区,传输路径主要为西北路径和正北路径,其中西北路径为哈萨克斯坦—新疆中北部—内蒙古西部—长治以及新疆中北部—内蒙古西部—长治两条路径,正北路径为蒙古国—内蒙古中部—山西北部—长治.     

太原市城区夏季VOCs来源及其对O3生成的贡献

采集太原市城区夏季VOCs样品并分析其浓度特征,使用参数修正法得到VOCs初始浓度,分析其来源及对O₃生成的贡献.结果显示：太原市城区总VOCs平均浓度为48.13 μg/m³,烷烃（25.52 μg/m³）为主要组分.VOCs浓度呈明显日变化特征,在日间（10：00~14：00）光化学产生O₃的关键时段浓度最低.油品挥发、机动车排放、燃煤、植物排放与液化石油气/天燃气（LPG/NG）使用源对修正后环境VOCs的贡献分别为26.89%、25.55%、21.14%、14.99%、11.44%,对O₃生成的贡献分别为21.44%、33.10%、24.07%、13.77%、7.62%.机动车为新鲜排放气团VOCs的重要来源,而油品挥发、燃煤的输送与本地积累是其他（混合、夜间与反应）气团VOCs的重要来源.机动车排放、油品挥发与燃煤为VOCs与O₃生成的重要贡献源,控制此类源排放可减少太原市城区环境VOCs浓度并有效降低O₃生成.     

基于稳定氢同位素的太原市大气单环芳烃来源

采集太原市城北和城南区域环境空气和5类污染源挥发性有机物样品,测定样品中典型单环芳烃稳定氢同位素（δD）组成,基于同位素质量平衡原理计算单环芳烃从源到环境空气受体的δD初始混合值,探讨单环芳烃来源.结果表明,柴油挥发源、溶剂挥发源、汽油挥发源（97^#）、汽油挥发源（95^#）、机动车尾气（97^#）、机动车尾气（95^#）和民用燃煤源中单环芳烃δD范围依次为：（-138.7‰~-115.5‰）、（-147.0‰~-121.0‰）、（-150.8‰~-117.6‰）、（-131.8‰~-113.8‰）、（-171.2‰~-120.0‰）、（-138.9‰~-102.7‰）和（-168.3‰~-142.3‰）,民用燃煤源中单环芳烃δD显著贫重氢同位素（D）组成,机动车尾气源与汽油挥发源中苯的δD相比显著贫D,可用于探索污染物转化过程;城北和城南环境空气中δD范围为（-131.7‰~-115.1‰）和（-131.9‰~-74.9‰）,δD初始混合值为-138.4‰和-173.9‰,体现了其来源差异.     

长治市沙尘天气污染特征及传输路径解析

以2018年3次沙尘天气为研究对象,分析了PM_2.5和PM₁₀浓度、水溶性离子组分、气象条件和气溶胶光学特征,研究了长治市沙尘天气的典型污染特征和传输路径.结果表明：长治市2018年共8d为受沙尘天气影响日,其中4月份最多（5d）,这与春季大气环流调整,冷暖空气活动频繁有关.沙尘污染发生前一般受西方或西北方冷空气影响,大气层结不稳定,大气环流转为经向环流,平均风速达4m/s以上;沙尘污染过程中PM_2.5/PM₁₀均低于0.3,环境空气中粗颗粒物占比较大,水溶性离子总浓度在PM_2.5中占比下降,Ca²⁺浓度为沙尘污染发生前的4倍以上.冬季沙尘为近地面扩散传输,春夏季沙尘为高空沉降传输,影响范围大,区域传输贡献明显.长治市沙尘重要潜在源区为蒙古国、哈萨克斯坦中部和新疆中北部的荒漠地区,传输路径主要为西北路径和正北路径,其中西北路径为哈萨克斯坦—新疆中北部—内蒙古西部—长治以及新疆中北部—内蒙古西部—长治两条路径,正北路径为蒙古国—内蒙古中部—山西北部—长治.     

城市内部尺度PM2.5传输关联方法研究—以北京市为例

基于数据驱动思想,以城市内部环境空气质量监测站点为研究对象,建立了目标站点与周边站点间PM_2.5浓度、风向、风速、欧几里得距离等参数的多元线性关联回归模型,使用梯度下降算法学习得到各参数权重系数,计算得出周边站点对目标站点PM_2.5传输贡献,并评估了模型的可行性.以北京市丰台花园（FT）为目标站点的应用研究结果显示,2016年FT站点PM_2.5浓度为82μg/m³,周边站点大兴（DX）、房山（FS）、亦庄（YZ）、东四环（DS）、古城（GC）和万柳（WL）浓度分别为93,82,80,79,77,71μg/m³;FT站点PM_2.5浓度与上一时刻周边站点WL、GC、DX、YZ的相关性分别为0.634、0.631、0.608和0.601,显示其对FT站点PM_2.5污染传输显著;建立的4个季节关联回归模型RMSE值分别为13.22、11.74、12.51和13.22,PM_2.5模拟浓度与监测浓度变化趋势一致,验证了模型的可行性;WL、DX、YZ、GC分别是对应春、夏、秋、冬4个季节对FT站点PM_2.5污染传输贡献较大的站点,其贡献值分别为1.61%、1.71%、2.20%和8.57%.该模型解析的结果可为北京市未来城市规划、建设提供依据,提出的PM_2.5传输多元线性关联回归方法同样可用来解析其他城市内部尺度PM_2.5传输关联,为挖掘城市内部PM_2.5传输路径、精准溯源提供基础.