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1.
为揭示重污染过程中多因素的综合作用,选取济南市2018年11月25日-12月4日一次长时间、高强度PM2.5污染和沙尘混合的重污染过程,利用气象资料、空气质量监测结果、激光雷达探测资料及水溶性离子在线数据,开展污染特性以及潜在污染源综合分析.结果表明:①研究期间,首要污染物为颗粒物,ρ(PM10)、ρ(PM2.5)平均值分别为294、141 μg/m3,污染较严重.②根据ρ(PM2.5)/ρ(PM10)将此次重污染过程分为4个阶段,阶段Ⅰ~Ⅳ总水溶性离子浓度分别为(107.3±35.9)(95.2±34.5)(99.0±18.2)(29.3±9.3)μg/m3,分别占ρ(PM2.5)的73.8%、56.9%、64.2%和43.2%.SOR(硫氧转化率)分别为0.47、0.42、0.55、0.25,NOR(氮氧转化率)分别为0.42、0.26、0.28、0.13,表明济南市大气中出现了显著的二次转化过程,SOR均大于NOR表明SO42-转化程度高于NO3-.NO3-/SO42-(质量浓度比)分别为2.97、1.75、1.69、1.45,表明此次污染各阶段中氮和硫的来源以移动源为主.③此次重污染过程济南市ρ(PM2.5)受本地及周边城市传输和两次沙尘过境的综合影响,主要潜在污染源有山东省本地以及江苏省北部、安徽省北部、内蒙古自治区中部和京津冀地区等区域.④近地面均压场、高湿、小风等不利气象因素是导致此次重污染过程的重要因素.研究显示,济南市此次污染过程是不利气象条件、污染物一次积累和二次转化、区域污染传输、沙尘天气等多因素综合作用的结果.   相似文献   
2.
为探讨济南市大气PM_(2.5)主要化学组分和污染特征,2017年在济南市开展了PM_(2.5)样品采集工作,分析了PM_(2.5)中有机碳(OC)、元素碳(EC)和水溶性离子浓度水平。结果表明:采样期间济南市PM_(2.5)中OC、EC年均质量浓度分别为9.10、2.68μg/m~3,全年OC与EC质量浓度的比值为3.4,二次有机碳污染严重;OC、EC季节分布特征明显,均为冬季浓度最高,且秋、冬季两者相关系数较高,表明秋季和冬季OC、EC来源较为一致。NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+年均质量浓度之和为34.29μg/m~3,占水溶性离子总量的88.9%,是济南市PM_(2.5)中最重要的组分;各水溶性离子浓度具有明显的季节变化特征,NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+、Cl~-和K~+均冬季浓度最高,而Ca~(2+)春季浓度最高;PM_(2.5)中NO_3~-与SO_4~(2-)质量浓度的比值为1.10,说明相比于固定污染源,移动污染源对济南市PM_(2.5)影响更大。  相似文献   
3.
利用微脉冲激光雷达探测技术,结合常规污染物监测以及PM_(2.5)化学组分监测数据,对2017年5月影响济南地区的一次沙尘天气过程进行分析。结果表明:5月4日12:00沙尘天气开始影响济南市,PM_(10)小时浓度大幅升高,至5月5日13:00,PM_(10)小时浓度达到峰值(质量浓度953μg/m~3)。沙尘过境期间近地面1 500 m以下形成消光系数和退偏比极大区,其中5月5日11:00—13:00,300 m处退偏比平均高达0. 19,非球形特性显著。沙尘天气过程中Mg~(2+)组分、Ca~(2+)组分增幅最为明显。后向轨迹模型HYSPLIT显示,此次沙尘起源于内蒙古中西部地区,沿高空西北方向传输至济南地区。  相似文献   
4.
2015年2月,采用扫描电迁移率粒径谱仪(SMPS)和空气动力学粒径谱仪(APS)对济南市冬季大气中粒径为14. 6 nm~10μm的颗粒物粒径谱的分布进行连续监测和分析研究。结果表明:济南市冬季大气颗粒物数浓度较高,平均为47472个/cm~3。各模态对颗粒物数浓度、表面积浓度和体积浓度的贡献表明,济南市冬季大气颗粒物偏细,积聚模态粒子是可吸入颗粒物(PM_(10))的主要组成部分。数浓度谱日变化特征表明,济南市冬季大气颗粒物污染主要受道路交通源排放和新粒子生成转化的影响。春节期间,烟花爆竹的燃放会导致大气颗粒物数浓度和质量浓度明显升高,烟花爆竹燃放对颗粒物数浓度的影响主要由爱根核模态和积聚模态共同作用形成。  相似文献   
5.
为探究重污染天气期间济南市城区和清洁对照点PM_(2.5)及其组分污染特征,于2016年12月31日-2017年1月7日在市监测站和跑马岭进行连续PM_(2.5)样品采集,并对两个点位的PM_(2.5)及其组分(水溶性离子和碳质组分)污染特征进行分析。结果表明,重污染天气期间市监测站PM_(2.5)质量浓度(260±77)μg·m~(-3)是跑马岭(85±17)μg·m~(-3)的3倍,表明该重污染天气过程对济南市城区影响程度明显大于清洁对照点跑马岭。市监测站水溶性离子浓度高低顺序为SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Cl~-K~+Na~+Ca~(2+)F~-,跑马岭水溶性离子浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Cl~-K~+Na~+Ca~(2+)F~-。市监测站和跑马岭二次无机离子(SNA)质量浓度分别为(134.7±49.5)μg·m~(-3)和(46.2±19.0)μg·m~(-3),在PM_(2.5)中占比分别是51.8%和54.4%,两个点位PM_(2.5)浓度差别很大,但SNA在PM_(2.5)中占比相差不大。通过NH_4~+计算值与实测值相关性分析可知,市监测站和跑马岭PM_(2.5)中NH_4~+均主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3形式存在。市监测站SOR和NOR分别为0.44和0.32,跑马岭SOR和NOR分别为0.32和0.44,SOR和NOR的值均大于0.1,表明大气中SO_2和NO_2的二次氧化程度较高。采用OC/EC最小比值法估算得到市监测站和跑马岭SOC分别为8.3μg·m~(-3)和1.8μg·m~(-3),分别占OC的38.2%和20.9%,这表明市监测站OC二次反应程度明显高于跑马岭。市监测站有机碳(OC)和元素碳(EC)相关性(R~2=0.57)明显弱于跑马岭(R~2=0.92),表明市监测站OC和EC来源比较复杂,更有利于SOC的生成。  相似文献   
6.
为研究济南市和青岛市臭氧(O3)浓度长期变化特征及其气象影响因素,基于2014—2021年近地面O3连续8年观测资料和同期气象资料,揭示O3浓度长期变化特征,分析O3浓度与气象因子关系,阐明O3主要输送路径和潜在源区.结果表明:(1)整体上,济南市O3污染程度高于青岛市,2个城市O3污染均集中在4—10月.长期趋势上,2014—2021年济南市O3日最大8 h平均浓度第90百分位数(简称“O3-8 h 90th浓度”)总体呈先升后降的趋势,峰值出现在2019年;青岛市2019年和2017年O3-8 h 90th浓度相对较高,其他年份O3-8 h 90th浓度差异不大.月变化上,济南市O3-8 h 90th浓度季节性变化较明显,呈单峰状;而青...  相似文献   
7.
济南市大气颗粒物背景值确定方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
城市大气颗粒物背景值的确定能够为制订城市大气颗粒物污染防治目标提供重要基础支撑,探索大气颗粒物背景值确定方法对于大气污染防治具有重要意义.以济南市清洁对照点跑马岭监测数据为基础,直接采用概率密度法计算得到的ρ(PM10)和ρ(PM2.5)背景值范围分别是100~110和40~50 μg/m3.综合应用空气质量模型模拟法和概率密度法,提出基于数值模拟的城市大气颗粒物环境背景值确定方法,并在此基础上确定了济南市大气颗粒物背景值.结果表明:济南市ρ(PM10)和ρ(PM2.5)背景值范围分别是30~35和15~20 μg/m3,其中ρ(PM10)环境背景值秋季(40~45 μg/m3)最高、夏季(25~30 μg/m3)最低;ρ(PM2.5)环境背景值秋季(25~30 μg/m3)最高、冬季(10~15 μg/m3)最低.研究显示,基于数值模拟计算得到的颗粒物背景值明显低于直接采用概率密度法得到的结果,表明跑马岭受人为因素影响明显,监测结果已不能完全代表济南市大气颗粒物背景值水平;而数值模拟法可以完全剔除了人为源的贡献,计算得到较为准确的ρ(PM10)和ρ(PM2.5)背景值.   相似文献   
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