珠三角地区大气PM_(2.5)理化特性季节规律与成因

基于珠三角大气超级站2013年8月至2014年3月PM2.5、PM2.5中主要水溶性无机离子组分及其重要气态前体物等参数的逐时在线监测结果,揭示当地大气PM2.5中二次无机组分与其气态前体物的相互作用,以及PM2.5理化特性与成因的季节差异。结果表明,观测期间,PM2.5、PM10的年平均质量浓度分别为64.2、105.1μg/m3,PM2.5在PM10中所占比例(PM2.5/PM10)平均为61.1%。SO2-4、NO-3、NH+4的年平均质量浓度分别为16.6、9.0、10.2μg/m3,3者之和(SNA)占PM2.5的比例(SNA/PM2.5)平均为55.8%,体现了二次转化对珠三角地区PM2.5污染的重要影响;不同季节,SNA/PM2.5为46.0%~64.3%,夏季最低,冬季最高,其中SO2-4、NH+4对PM2.5的贡献相对稳定,NO-3贡献的季节差异较大;秋、冬季各项观测参数浓度的日变化规律相对明显,夏季除HNO3和NH3外,多项观测参数在低浓度水平波动,日变化规律不明显;珠三角大气中具有足量气态NH3以中和硫酸盐和硝酸盐,PM2.5中NH+4、SO2-4、NO-3主要以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在;本研究站点夏季的硫氧化率和氮氧化率均高于广州市,这充分体现了该站点的区域性特征。     

利用HYSPLIT模型研究珠三角地区VOCs时空分布特征

于2016年在中国广东大气超级监测站,开展4个季节的VOCs长时间观测,共获得2142组有效数据,并利用HYSPLIT模型分析珠三角地区VOCs时空分布特征.结果表明,各类VOCs混合比和化学反应活性具有明显的季节变化特点.观测期间,VOCs平均浓度为（18.523±20.978）×10^-9,其中,低碳烯烃和苯系物二者混合比之和仅占46%,但贡献了85%的·OH消耗速率（L_OH）、82%的臭氧生成潜势（OFP）和97%的二次气溶胶生成潜势（SOAFP）.观测站点主要受来自北部内陆地区气团（1#）、西部内陆地区气团（2#）、台湾海峡南端气团（3#）以及南部海洋地区气团（4#）的影响.1#气团中炔烃和苯系物的混合比占比最高,分别达到10%、37%,而3#气团中低碳烷烃的浓度水平最高,达到（8.437±5.561）×10^-9.通过估算气团中VOCs的化学反应活性,可以发现,1#气团的VOCs化学反应活性最强,其对O₃和SOA的生成贡献最高.1#、2#、3#和4#气团中VOCs的化学反应活性主要由苯系物和低碳烯烃贡献.     

珠三角地区冬季大气细颗粒物理化特性与成因

基于珠三角大气超级站2013年11月29日-12月17日大气细颗粒物(PM2.5)质量浓度、主要水溶性离子组分及其重要气态前体物等参数的在线监测结果,揭示了当地冬季大气细颗粒物的理化特性,及细颗粒物二次组分与其气态前体物的相互作用规律,并结合同期南岭背景站PM2.5监测结果,评估长距离输送对珠三角PM2.5污染的影响。观测期间,SO42-、NO3-和NH4+的平均浓度分别为24.7、17.3和16.0μg/m3,占PM2.5中的平均比例之和为64.3%,说明二次转化是珠三角冬季细颗粒物的重要来源。珠三角冬季大气气态NH3平均浓度为13.1μg/m3,具有足量气态NH3以中和硫酸盐和硝酸盐;大气环境有利于NH4NO3的生成与存在,甚至可以导致NO3-迅速生成,使其浓度高于SO42-。不利气象条件下,污染物累积与转化是冬季PM2.5污染的主要成因,个别时段长距离输送的影响显著。     

大气颗粒物理化特性在线监测技术

对大气颗粒物理化特性的在线监测不仅直接有利于按照国家环境空气质量新标准实施空气质量实况发布,更是全面掌握细颗粒物污染特性、污染成因、形成机制与制定控制对策的关键性基础工作。文章综述国内外关于大气颗粒物理化特征的典型在线监测技术及颗粒物粒径分级技术,如质量浓度、吸湿性、挥发性和数浓度与化学组成及其粒径分布等监测技术,以及单颗粒理化特性在线监测技术,为颗粒物在线监测、灰霾超级站仪器配置和气溶胶污染及其控制研究提供参考。     

广东不同环境大气污染特性比较

利用2014年广东南岭背景站、天湖郊区站、磨碟沙城区站和受体区域桃源站SO2、NO2、PM10、O3、PM2.5与CO自动监测数据,分析不同环境大气污染特性。结果表明,4个站点的SO2、NO2、PM10与CO整体平均年均值较低,分别为14,28,59μg/m3和0.7 mg/m3;PM2.5整体平均值为36μg/m3,O3日最大8 h第90百分位数平均值为172μg/m3,二者高于国家二级标准限值。磨碟沙城区站和桃源站的污染物日变化规律较为明显,NO2、PM10和PM2.5在早晚交通高峰或紧接其后的时段出现峰值区。南岭背景站PM2.5质量浓度日间略高于夜间;O3未呈典型单峰分布,而是维持在较平稳、较高浓度水平。周末与工作日O3平均值的相对高低多与NO2、PM10和PM2.5的情况相反。4个站点O3日最大8 h值第90百分位数均未达标;南岭背景站和天湖郊区站O3值尤高,除10月外,在1月或6月也易出现O3高值。区域性的O3污染控制亟须深化开展。     

利用HYSPLIT模型研究珠三角地区VOCs时空分布特征

于2016年在中国广东大气超级监测站,开展4个季节的VOCs长时间观测,共获得2142组有效数据,并利用HYSPLIT模型分析珠三角地区VOCs时空分布特征.结果表明,各类VOCs混合比和化学反应活性具有明显的季节变化特点.观测期间,VOCs平均浓度为（18.523±20.978）×10^-9,其中,低碳烯烃和苯系物二者混合比之和仅占46%,但贡献了85%的·OH消耗速率（L_OH）、82%的臭氧生成潜势（OFP）和97%的二次气溶胶生成潜势（SOAFP）.观测站点主要受来自北部内陆地区气团（1#）、西部内陆地区气团（2#）、台湾海峡南端气团（3#）以及南部海洋地区气团（4#）的影响.1#气团中炔烃和苯系物的混合比占比最高,分别达到10%、37%,而3#气团中低碳烷烃的浓度水平最高,达到（8.437±5.561）×10^-9.通过估算气团中VOCs的化学反应活性,可以发现,1#气团的VOCs化学反应活性最强,其对O₃和SOA的生成贡献最高.1#、2#、3#和4#气团中VOCs的化学反应活性主要由苯系物和低碳烯烃贡献.     

东莞市一次空气污染过程成因分析

基于东莞市大气复合污染超级监测站的监测数据,选取2017年12月一次典型空气污染过程,对污染期间气象要素、大气颗粒物组分特征和污染物来源进行综合研究。结果表明,在污染期间,首要污染物为PM_(2.5),日均值为86μg/m3,其主要化学组分依次是OC、NO_3~-和SO_4~(2-),分别占PM_(2.5)的19.7%,16.1%和14.9%;在不利的气象条件下,本地污染排放和外源输入的一次污染物快速生成二次有机物、硝酸盐和硫酸盐,是造成该次空气污染的主要原因; PM_(2.5)污染主要来源为机动车尾气(27.7%)及二次无机源(19.0%)。     

北京夏季大气主要含氮无机化合物的变化规律与相互作用

利用SJAC-MOBIC/FIA在2006年8月16日—9月9日在线测量了北京城市大气细颗粒物中主要水溶性含氮离子组分(NO₃^-和 NH₄⁺),与重要含氮气态污染物(HNO₃、HNO₂和 NH₃),以追踪细颗粒物中含氮二次无机组分和含氮气态污染物的变化规律及其相互作用。观测期间,NO₃^- 和 NH₄⁺的平均浓度分别为13.08和11.93 μg/m³,它们与SO₄^2-浓度之和在细颗粒物(PM_2.5)中的平均比例为55%,明显高于其他季节;污染过程中,积聚模态颗粒物体积浓度及其与爱根核模态颗粒物体积浓度比值逐渐增加,说明二次转化是北京夏季细颗粒物的重要来源。白天HONO迅速光解产生OH自由基,而OH自由基是生成HNO₃的重要物种,因此HONO和HNO₃具有相反的日变化规律。在温度较高的白天,大气环境不利于NH₄NO₃的生成与存在;夜间低温高湿的条件下硝酸铵理论平衡系数Ke与气态氨和硝酸的乘积Km相当或低于后者,较有利于NH₄NO₃的生成。北京夏季大气具有足量气态NH₃以中和硫酸盐;但在NO₃^-与阳离子的电荷平衡中,金属阳离子也非常重要。     

广东鹤山地区夏季大气中PAN污染特征

2012年8月6日-19日，广东大气超级监测站对广东鹤山地区大气中过氧乙酰基硝酸酯（以下简称：PAN）进行了观测，并对影响其值变化的因素进行了分析。结果表明，PAN的最高值达到了4．654×10-9，存在一定程度的光化学污染现象。 PAN日变化呈典型单峰型，最高值通常出现在14：00-16：00，这与O3的日变化规律基本一致。此外，PAN值的变化与NO和NO2存在一定的相关性，PAN峰值均出现在NO与NO2比值较低的时段。     

粤港澳大湾区PM2.5本地与非本地污染来源解析

粤港澳大湾区（简称"大湾区"）建设是我国新时代重大国家战略之一.虽然大湾区空气质量在我国处于领先地位，但与世界先进湾区相比还有较大差距.制定大湾区PM_2.5精细化防控策略，需要在识别大湾区各城市PM_2.5污染来源的基础上，量化PM_2.5本地和非本地贡献及时空变化规律.基于此，本研究首次在大湾区15个站点同步开展持续一年的PM_2.5采样和组分分析，并将正定矩阵因子分析模型与后向轨迹结合，建立一种定量识别PM_2.5本地与非本地贡献的新方法.通过对大湾区不同季节所属空气域进行划分，厘清大湾区各城市PM_2.5本地与非本地贡献的动态化特征.结果发现，在2015年，大湾区15个站点共解析出9种PM_2.5污染源，分别为机动车、重油、老化海盐、扬尘源、二次硫酸盐、二次硝酸盐、金属冶炼、生物质燃烧和新鲜海盐.其中，二次硫酸盐和机动车是大湾区最主要的两个PM_2.5污染源.不同站点非本地贡献占比为51%~72%，表明外来传输是大湾区 PM_2.5污染的主要来源.内陆和沿海站点污染源的本地与非本地贡献差异较为显著，主要原因是气象条件和排放特征的差异.值得注意的是，2015年大湾区超过一半的时间处于同一个空气域，而有43%的时间处于两个不同空气域.进一步在每个季节划分空气域，发现大湾区处于两个空气域时，秋、冬季节沿海站点易形成单独的空气域，此时非本地贡献较强（68%~72%）；春季内陆站点易形成单独的空气域，此时本地贡献较强（94%）.基于对PM_2.5本地和非本地贡献变化情况的定量识别，能够为大湾区各城市制定动态的PM_2.5排放控制策略提供科学支撑.