江淮地区秋季一次典型污染过程分析

结合2018年10月15—20日国控站点监测数据、气象资料及激光雷达走航观测结果,对江淮地区一次重度污染过程进行了分析。利用拉格朗日粒子扩散模型和拉格朗日混合单粒子轨迹模型定性分析了区域污染来源,分别基于激光雷达和空气站实测数据提出了外来源占比的估算方法,结合嵌套网格空气质量预报模式(NAQPMS)的源解析结果,对比分析了外来源占比。以淮北市为例,结合NAQPMS和单颗粒气溶胶质谱的PM2.5在线源解析结果,对比分析此次污染过程的行业来源。结果表明,本地污染累积时段,主要以燃煤和机动车尾气混合源为主(占比>70%);受北方污染输送时段,机动尾气占比显著升高,从19.4%(16日00:00)升至66.7%(17日11:00),淮北市、蚌埠市、合肥市3个城市污染物外来输送占比分别为52.2%~70.6%、48.8%~58.8%、41.5%~59.0%。     

合肥市黑炭气溶胶浓度分布和变化特征研究

根据合肥市黑炭气溶胶自动在线监测结果、相关污染物监测数据、气象数据,分析了合肥市城区黑炭气溶胶的浓度分布特征。结果表明,2013年6月—2014年5月黑炭浓度的年平均值为(4.88±2.99)μg/m3,总体呈现春夏季浓度较低、秋冬季浓度较高的分布。黑炭浓度日变化呈双峰型,峰值出现在早07:00和晚20:00,早间峰值受大气扩散条件和人为活动的共同影响,晚间峰值受人为活动影响较大。在与其他污染物的相关性研究中,黑炭浓度与粒径较小的颗粒物PM1质量浓度相关性最好,波长为950 nm的测量通道测得的黑碳气溶胶与元素碳的相关性最好。     

2015—2018年春节期间合肥烟花爆竹燃放对空气质量的影响

根据2015—2018年颗粒物浓度数据、颗粒物组分、激光雷达等资料,分析烟花爆竹燃放对合肥市空气质量的影响。研究发现,随着烟花爆竹禁燃措施力度的加强,2018年合肥市烟花爆竹对空气质量影响较2015—2017年显著下降,2018年春节期间PM₁₀与PM_2.5峰值浓度比2017年分别下降44.4%和52.9%,污染峰值容易出现在除夕和初一前后。春节期间合肥市大气污染总体上呈现自东北到西南逐渐减轻的趋势,周边县(市)空气质量的污染程度比城区更加严重。烟花爆竹的燃放导致空气中金属元素浓度和SO₄2-浓度明显增加,富集因子法发现呈现严重富集重金属元素Sr、Zn、Ba、Cu、Pb、Sn、Sb和其他元素(如K、As)。2018年烟花爆竹禁燃措施力度加强后,K、As、Sn、Sb元素富集程度呈现下降趋势,较高消光系数对应的高度范围较2017年大幅减小,并且污染带厚度显著降低,城区依然可能存在外来污染传输的颗粒物下沉现象,周边大片农村和城乡结合部的烟花爆竹集中燃放同样会导致被其包围的城区空气质量迅速恶化。     

合肥市O3污染时空变化特征及影响因素分析

为掌握合肥市大气环境中O_3的时空变化特征及其影响因素,对合肥市2013—2015年空气质量监测数据和气象参数进行系统的分析.结果表明,合肥市O_3污染在夏、秋季节有逐渐加重的趋势,尤其是城市中心区域,呈显著的季节特征和日单峰性;O_3易在风速小于3.3 m·s-1、相对湿度介于50%~60%、地面气压低于1020 h Pa和日平均气温介于25~28℃的气象条件下出现浓度峰值;合肥市O_3浓度与NO2和VOCs分别存在显著的负相关和正相关关系,其中,烯烃、烷烃、芳香烃和炔烃对O_3生成潜势(OFP)的贡献值依次增大.O_3浓度可通过前一日O_3浓度、相对湿度、平均气温、PM2.5、当日8:00风速、平均气压及NO2等参数建立良好的统计预报模型,非标准化可决系数R2高达0.559.     

江淮地区湿沉降对颗粒物清除能力的影响

为了解单次降水总量、降水时长、降水前颗粒物质量浓度对颗粒物清除能力的影响,对江淮地区2017年气象资料与颗粒物质量浓度资料展开分析.分析江淮地区2017年ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）及降水特征,综合对比各季节不同单次降水总量对颗粒物的清除能力,对比不同季节、不同降水时段对颗粒物清除能力的变化特征,以及不同季节降水前颗粒物质量浓度与清除率对应阈值关系.研究表明:江淮地区北部颗粒物质量浓度高于南部,南部单次降水总量和降水总时长较北部高.单次降水总量越大对颗粒物的清除率越高.当单次降水总量大于1.5 mm时,清除率提升最明显,并且秋、冬两季清除率高于春、夏两季;当单次降水总量低于1.5 mm时,春、夏两季清除率高于秋、冬两季.总体上,降水对PM₁₀的清除率高于对PM_2.5.降水时长对颗粒物的清除率具有明显的季节性变化特征.春、秋两季存在降水时长阈值,分别为10和20 h.春季低于该阈值（10 h）清除率为正清除率,高于该阈值清除率为负清除率;秋季低于该阈值（20 h）清除率为负清除率,高于该阈值为正清除率.夏、冬两季总体表现为正清除率.分析降水前颗粒物质量浓度对清除率的影响得知,降水对PM_2.5清除率由负转正的阈值较PM₁₀低,并且冬、春两季清除率阈值较夏、秋两季高,春季、夏季、秋季、冬季的ρ（PM_2.5）清除率阈值分别为35、15、25、30 μg/m3,ρ（PM₁₀）清除率阈值分别为60、50、60、60 μg/m3.单次降水过程中颗粒物所处高度由2 200 m降至1 000 m,并且此次降水对非球形粒子清除效果明显,粒径在2.5 μm以下粒子质量浓度显著下降,其中,粒径在0.7~1.2和1.5~2.5 μm粒子数浓度下降明显;另外,降水对颗粒物中NO₃-和NH₄+去除明显,并且降水后光学EC、光学OC及金属元素质量浓度和占比显著增长.研究显示,当冬季单次降水总量大于1.5 mm,降水前ρ（PM_2.5）大于30 μg/m3、ρ（PM₁₀）大于60 μg/m3时颗粒物的清除率最佳.      

合肥市PM1.0污染特征及与PM2.5污染相关性

对合肥市2014—2019年秋冬季节PM_(1.0)、PM_(2.5)、气象和理化性质等进行分析研究发现,PM_(1.0)质量浓度呈现年度波动性下降趋势,其中2015—2016年度变化最为显著。同一年度内,月度浓度同样呈现波动性变化,总体表现为11、2月PM_(1.0)质量浓度相对较低,12、1月相对较高。无污染情形时(PM_(2.5)浓度不高于75μg/m~3),PM_(1.0)/PM_(2.5)逐小时值相对平稳且比有污染情形(PM_(2.5)浓度大于75μg/m~3)总体高约10%;有污染情形下,PM_(1.0)/PM_(2.5)小时值呈现较明显的日变化特征,09∶00呈现谷值,17∶00呈现峰值,日变化特征显著高于无污染情形。PM_(1.0)质量浓度随着PM_(2.5)级别的上升而逐渐增加,PM_(1.0)/PM_(2.5)值则呈减小的污染特征。严重污染时,PM_(1.0)/PM_(2.5)显著下降,PM_(1.0～2.5)占比增加。传输型污染过程中,PM_(1.0)与OC、PM_(2.5)、SO_4~(2-)等呈现出显著的正相关性,污染来源主要为工业源、燃煤源、道路尘等,共占载荷为83.90%。本地累积型污染过程中,PM_(1.0)与PM_(2.5)、SO_4~(2-)、Ba和Cu等呈现出较好相关性,污染来源主要为烟花爆竹与二次生成,共占载荷为87.94%。     

安徽滁州市春季大气重污染过程的成因分析

随着安徽经济的发展,安徽省的大气环境问题日益受到关注。以2017年5月20—21日安徽省滁州市一次重污染过程为例,采用监测和模拟(HYSPLT模式、CMAQ源解析)相结合的方式,分别从污染过程产生的天气条件、污染物来源分析等方面分析此次空气污染的形成原因。结果表明:造成此次重污染过程的原因主要包括两个方面,一是不利的气象条件影响,二是该时段内本地源排放比较集中。文章表明,安徽省等华东和华北两大经济区之间地带的污染形势也很严峻,环境管理相关部门在着重治理江浙沪和京津冀两大经济区空气污染的同时,需密切关注华东和华北两大经济区之间地带日益严峻的大气污染现状。     

城市绿色发展竞争力评价研究

提出城市绿色发展竞争力概念,探讨环境质量与经济社会发展水平之间的关系,从城市空气环境质量、地表水环境质量、声环境质量、集中式饮用水源地水质和生态环境质量等"硬环境"着手,结合衡量城市经济发展程度的工业GDP指标,构建评价指标体系,用单位工业GDP的环境代价来表征城市绿色发展竞争力水平,并以安徽省省辖市为例进行了实例研究。