徐州市臭氧污染特征及前体物协同控制策略分析

近年来大气臭氧污染问题凸显,但臭氧前体物及其效应复杂,控制难度大.为探究徐州市臭氧污染特征,掌握臭氧前体物的作用机理,实现多种前体物协同优化控制,本研究基于国控点、省控站点、网格点2018—2021年及2022年4—6月的多要素监测数据进行了全面剖析及减排效应模拟.结果表明：(1)徐州市复合污染变化特征表现为PM_2.5波动下降,臭氧污染整体逐年加重的趋势,臭氧作为首要污染物出现时间提前、时间持续变长,以臭氧为首要污染物的超标天数已超过PM_2.5;(2)根据臭氧小时变化特征,其日变化呈“单峰型”,臭氧2022年6月峰值时间较2018—2021年6月推后1 h,不同臭氧浓度下源排放强度和光化学反应对臭氧的影响显著,高温时臭氧前体物VOCs浓度明显高于平均值;(3)基于观测的模型(Observation-Based Model, OBM)模拟结果显示,单独减排NO_x或VOCs降低臭氧污染难度较大,在徐州地区VOCs与NO_x的削减比例不低于1.8∶1才能达到臭氧前体物协同控制的效果;(4)在当前VOCs来源...     

基于多源综合观测的徐州冬季重污染过程分析

经过多年的大气污染治理,我国的多种大气污染物浓度已呈现显著下降趋势,然而在不利气象条件下仍会导致重污染事件的发生.掌握此类影响较大的偶发重污染事件产生与发展的原因和机制,有助于进行下一步的大气污染预警和防控.本研究以徐州2020年12月中旬的 一次重污染过程为例,通过地面站点观测、激光雷达、模式模拟、颗粒物组分观测与源解析、后向轨迹溯源等手段进行了全方位的观测与分析.结果表明,此次污染过程中颗粒物主要来源为二次离子、燃煤、生物质燃烧、机动车、扬尘等,其中,二次离子占比最高,为37.9%;污染期硫氧化率（SOR）和氮氧化率（NOR）明显高于污染前,增幅分别为176%和82%;污染期主要来自燃煤源的SO₄^2-较污染前升高幅度明显,由5.51 μg·m^-3升高至16.3 μg·m^-3,升幅为196%;生物质燃烧的示踪物K⁺由0.37 μg·m^-3升高至0.83 μg·m^-3,升幅为123%;污染前期,局地高湿、静稳等主要 外在不利气象因素促进了本地污染物的生成;污染中期受山东和安徽等地污染物传输增加的影响,外来源占主导,外源贡献增加至74.4%. 研究表明,因气象和排放等因素的不确定性,致使冬季重污染过程具有复杂性.本研究可为了解大气污染机理及提高区域联防联控提供依据.     

基于土地利用回归模型的北京市2013-2019年大气污染时空变化分析

在近年来大力控制大气污染的背景下,通过历史观测数据分析污染物的时空变化特征,有助于总结以往控制的成效,并为制定下一阶段措施提供科学依据.本研究基于北京市大气环境质量监测站点2013—2019年数据,分析了6种常规大气污染物（PM_2.5、NO₂、O₃、PM₁₀、SO₂、CO）的时间变化趋势,并构建了2013和2019年PM_2.5、NO₂和O₃ 3种主要污染物的土地利用回归模型（Land use regression model, LUR）,对它们详细的空间分布及变化特征进行了分析.结果表明,污染物浓度在过去7年中发生了重大变化,除O₃增长,其余5种污染物下降明显.不同城区间的差异在迅速缩小,污染物浓度在空间上趋于均匀.PM_2.5呈明显的南高北低,城区NO₂浓度显著高于郊区和山区,O₃在主城区尤其是道路附近浓度较低.约50%的区域PM_2.5下降30 μg·m^-3以上,约40%的区域NO₂下降幅度为5~15 μg·m^-3,道路附近O₃升幅在20 μg·m^-3以内.研究结果揭示出北京市及其周边地区大气污染治理近年来取得了卓有成效的成绩,但同时也面临着O₃浓度升高的新挑战.     

2019—2021年徐州市大气细颗粒物化学组成特征及来源解析

徐州市地处四省交界，大气污染物来源复杂，颗粒物污染在气象条件不利时较为显著。通过地面观测数据、颗粒物组分连续观测、源解析及轨迹溯源等方法，对徐州市2019—2021年颗粒物变化特征进行了全面分析，以定量解析各类污染源的贡献，识别对颗粒物贡献显著的化学成分。结果表明：PM_2.5各组分质量占比中二次无机盐和有机碳相对较高，其中二次无机盐SNA(SO■、NO^-₃、NH⁺₄)占比达到59.1%～62.7%;水溶性离子总浓度逐年降低，但Mg²⁺和Ca²⁺浓度2021年分别同比增加2%和12.5%,说明扬尘污染存在反弹。秋冬季水溶性离子明显较高，Cl^-浓度明显高于其他季节，表明徐州市秋冬季受移动源、燃煤源和二次有机气溶胶共同影响。PM_2.5中OC与EC质量浓度比为4.88～8.40,说明徐州市颗粒物受多源影响，柴油、汽油机动车尾气排放以及燃煤排放对颗粒物贡献较大。后向轨迹分析表明，污染严重的1月污染物主...