无锡冬季和春季大气中细粒子化学组分及其特性分析

本研究对无锡冬(2011年1月)春(2011年5月)两季PM2.5、PM10颗粒物浓度进行了传统的膜采样及离线检测分析,并运用大气气体/气溶胶水溶性离子在线收集及分析(GAC-IC)系统对PM2.5颗粒物中水溶性无机离子(WSII)进行了在线检测,时间分辨率为30 min.无锡冬、春两季PM2.5的浓度分别为108.15±41.76μg·m-3和84.40±26.74μg·m-3,其PM2.5/PM10比值分别为0.81±0.07和0.78±0.07,有较强的二次气溶胶生成过程.铵可用性指数(J冬季=101.2%±22.3%,J春季=79.5%±20.2%)分析表明冬季无锡大气颗粒物中铵(NH+4)相对比较富余,而春季则出现铵(NH+4)亏损现象,春季光化学反应更为活跃,硫氧化率(SOR)由冬季的0.15±0.05增至春季的0.35±0.13,硫酸盐(SO2-4)浓度增加明显,导致铵(NH+4)相对不足.硫氧化率(SOR)没有明显的季节变化,冬、春两季均为0.15.细粒子中的WSII与气态污染物、气象因子、硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)等的主成分分析表明无锡大气光化学反应与污染物的其他来源,例如工业源、交通移动源、生物质燃烧源等,有很好的协同作用,共同推高了大气中颗粒物的浓度.观测期间同时测得冬季PM2.5颗粒中有机碳(OC)与元素碳(EC)浓度之间有较好的相关性(R2=0.839),两者有一个共同的主导源,而春季来源则比较复杂,两者相关性较差;二次有机碳(SOC)的半定量分析表明春季大气中有机气溶胶的形成有较强的二次转化过程.     

基于大气超级站观测的2017年5月北京市沙尘天气过程分析

结合常规污染物监测、PM_2.5化学组分监测、激光雷达监测和颗粒物数浓度及粒径监测等手段，对2017年5月影响北京市的一次沙尘天气过程进行分析。结果表明：5月4日凌晨起沙尘天气开始影响北京市，延庆、官园和通州3个站点PM₁₀峰值浓度分别为2 091、2 245、2 590 μg/m³，体现了该次沙尘天气影响程度之重。PM_2.5浓度与PM₁₀变化一致，也达到重度污染的水平。沙尘天气移动路径是沿着区域西北至东南方向。沙尘天气主体从3 km左右的高空进入北京市，随后逐渐渗透至1 km高度以及地面，且沙尘层厚度较高，覆盖了地面至3 km的高度。沙尘天气过程中OM和Ca²⁺组分增幅最大。在沙尘天气影响严重时间段，沙尘天气源与生物质燃烧源比例之和大于50%，最高值为67.6%。沙尘天气过程中颗粒物峰值粒径为0.965~1.037 μm。     

气溶胶OCEC切割点确定方法改进及应用

用MOUDI采样器分级(0.18～18μm,8级)采集北京(BD)及美国亚特兰大(GT)2011年7、8月大气气溶胶样品,测定有机碳(OC)及元素碳(EC).结果表明,由于石英膜结构在灼烧过程中变化,空白膜激光值在OCEC分析过程会随温度改变而变化,且整体呈下降趋势,扣除空白膜激光值变化后手动确定切割点,即激光校正切割可以提高切割点准确性.采用激光校正切割法得到的OC、EC浓度及粒径分布与有氧无氧切割法不同.一些样品切割点出现在通氧前,原因可能是气溶胶中金属等可在无氧环境中催化氧化EC或受热后分解、变色的吸光物质含量较高等.GT气溶胶碳质组分浓度低于BD,且除GT采样点EC外,均呈双峰分布.BD及GT两个采样点OC浓度在0.56～1.0μm、3.2～5.6μm两个粒径段出现峰值,采样期间BD峰值浓度分别为(2.82±1.59)μg.m-3、(1.95±0.76)μg.m-3,GT峰值浓度分别为(1.28±0.41)μg.m-3、(0.64±0.19)μg.m-3.BD采样点EC浓度峰值出现在1.0～1.8μm、3.2～5.6μm,分别为(0.32±0.24)μg.m-3、(0.26±0.19)μg.m-3.GT采样点EC呈三峰分布,集中于粒径更小的气溶胶中,粒径为0.18～0.56μm气溶胶中EC含量占总采样粒径段44.6%.GT采样点OC、EC浓度均较BD更集中于积聚模态,原因可能为夏季GT主要污染源是机动车尾气排放,而BD存在较多工业活动等排放.     

光散射原理的大气PM2.5小型传感器监测性能评估研究

随着大气污染治理的不断深入,精细化、精准化和智能化的环境管理需求不断增加,迫切需要在特定区域开展高密度的监测,以弥补现有传统监测的不足.在此背景下,PM_2.5传感器监测方法在国内迅速发展,为研究光散射原理的大气PM_2.5小型传感器监测性能,于2018年7月—2019年7月在北京市建立了比对测试平台,对不同原理、不同品牌的PM_2.5传感器设备进行为期1年的测试与分析.结果表明：(1)激光粒子计数法PM_2.5传感器性能优于红外法PM_2.5传感器,激光粒子计数法PM_2.5传感器设备与自动标准设备比对的相关系数(R²)均大于0.45,红外法PM_2.5传感器设备与自动标准设备比对的R²均小于0.40.采用激光粒子计数法的工业级PM_2.5传感器数据有效率均在95%以上,更适用于业务化PM_2.5监测.(2)多数激光粒子计数法的工业级传感器设备与标准设备有较好的一...     

大气网格化监测运行维护管理现状与展望

"十三五"期间,大气网格化监测快速发展,为环境精细化管理提供了技术支撑。由于其相对于国家环境空气质量自动监测标准站具有设备小型化、无站房、点站数量大、运维人员技术水平偏低、管理人员少等特点,难以应用已有标准站运行维护管理机制。该文以北京市大气PM_(2.5)网格化监测工作为例,回顾了我国在大气网格化监测领域开展的工作与现状,重点介绍运用质量管理思维建立的运行维护管理体系。根据目前我国大气污染防治形势,"十四五"期间大气网格化监测可以从提升设备性能、加强检定与质量控制等方面提升数据质量,通过多指标联合质控与审核等完善运维体系,运用大数据技术唤醒海量数据价值等方面持续开展研究,支撑O_3和PM_(2.5)协同控制。     

基于传感器的大气PM2.5高密度网格化监测技术及应用研究

基于光散射原理的PM_2.5传感器在近几年快速发展，中国、美国以及欧盟均发布了关于大气PM_2.5传感器使用的指南。传感器类PM_2.5设备受湿度、温度、颗粒物组成等影响，国内外相关应用重点集中在空气质量监测、预报预测、健康暴露评估及污染源精准识别等领域，中国在基于传感器的PM_2.5高密度网格化监测的设备研发、建设规模及应用等均走在世界前列。研究从PM_2.5传感器设备相关的原理、影响因素、性能指标，以及基于传感器形成的高密度网格化监测体系相关的标准规范、质控校准以及业务应用等方面进行了国内外资料调研，为传感器技术应用于大气精细化环境管理提供支撑。