上海市工业区大气污染预警监测信息平台研究与设计

根据上海市工业区大气污染排放特征,在构建大气特征污染监控网络的基础上,搭建了工业区大气污染预警监测信息平台,并研究了适用于大气特征污染自动站的通信传输规范,确保数据联网和应用。平台设置了大气质量监控、大气数据管理、污染源一厂一档、大气质量分析评价、污染源溯源分析、应急监测数据管理、智能移动终端查询等7个子系统,可为上海市工业区大气污染预警和管控提供实时监测数据。     

2015～2017年上海郊区大气新粒子生成特征

本研究利用扫描电迁移率粒径谱仪(SMPS)对上海郊区2015～2017年期间大气新粒子生成进行长期连续观测,结合气象要素、气态污染物和PM_(2.5)化学组分等数据,分析上海郊区新粒子生成特征.结果表明,上海郊区新粒子生成天(NPF)为172 d,占有效天数(942 d)的18. 3%;其中典型新粒子生成天(Event)和新粒子增长-缩小天(Shrinkage)分别为150 d和32 d;NPF天占比春、夏季最高,秋季次之,冬季最低.高温低湿、太阳辐射强、风速大和降雨量少的气象条件有利于新粒子生成;南风、西南风和西风期间Event天占比高,气团主要来自环太湖流域植被覆盖和农业种植区,而Non-NPF和Shrinkage天主导风向为东北、东到东南风.与非新粒子生成天(Non-NPF)相比,Event天各季度SO_2和O_3均高,表明气态硫酸和光化学反应为新粒子生成的关键因素; PM_(2.5)浓度并不均低于Non-NPF天,但PM_(10)值均更高,可能与多相光催化反应有关.Shrinkage天除O_3外,其他污染物浓度均最低,较低的气态前体物导致新粒子增长程度有限.PM_(2.5)化学组分显示,Event天NH_4~+、SO_4~(2-)和NO_3~-无机组分秋季平均浓度高于Non-NPF天,其他季节则相反;有机碳各季节平均浓度均高于Non-NPF天; Shrinkage天各组分浓度最低,但春、夏、冬季有机碳占比均高于Non-NPF天;因此有机物在上海郊区新粒子生成及增长过程中有重要贡献.