2018—2021年安徽省PM2.5和O3时空分布特征及其健康风险分析

利用2018—2021年安徽省空气质量监测数据分析了PM_2.5和O₃时空分布特征及其引发的健康风险。结果表明:从时间分布来看,2018—2021年安徽省PM_2.5年均值下降25.5%,而O₃-8 h年均值则保持持平;PM_2.5和O₃-8 h月均值具有明显的季节变化特征,PM_2.5月均质量浓度和超标天数均在冬季达到最大值,O₃-8 h月均值和超标天数则在夏季达到最大值。从空间分布来看,PM_2.5、O₃-8 h年均值和超标天数均为皖北最高,其次为皖中,最后为皖南。夏季O₃是主要的健康风险因子,冬季PM_2.5是主要的健康风险因子。当PM_2.5超标时,除2021年皖北地区外(PM₁₀是主要的健康风险因子),PM_2.5均是主要的健康风险因子;当O₃-8 h超标时,O₃是主要的健康风险因子。     

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%。     

安徽省春节期间烟花爆竹燃放对环境空气质量的影响研究

为研究烟花爆竹集中燃放对江淮地区环境空气质量的影响,基于近地面常规空气质量参数、颗粒物组分参数、激光雷达监测等数据资料,系统分析了2022年春节期间烟花爆竹燃放对安徽省主要城市和县域环境空气质量的影响。研究表明,2022年春节期间安徽省环境空气质量总体好于2019—2021年平均水平,但受局部烟花爆竹燃放和不利气象条件(低温、小风、高湿、静稳)的叠加影响,产生的环境效应(颗粒物浓度峰值较高、影响范围较广)依然较为严重。重点区域(合肥和淮北)大气颗粒物组分中硝酸根离子(NO^(-)_(3))、硫酸根离子(SO ^(2-)_(4))和铵根离子(NH_(4)^(+))等主要离子占比有所下降(降幅为3.4%~12.1%),烟花爆竹燃放示踪组分(钾离子、氯离子、金属元素等)均出现了明显的峰值过程,且金属元素浓度占比涨幅明显高于水溶性离子。烟花爆竹燃放对颗粒物的垂直分布和传输沉降过程产生显著影响,燃放排放主要以球形细颗粒物为主;不利气象条件下的本地烟花爆竹燃放叠加周边污染传输影响是造成主城区空气质量显著恶化的主要原因。基于ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)的比值法估算,集中燃放时段,烟花爆竹燃放对城建区PM_(2.5)质量浓度的绝对贡献范围为4~701μg/m^(3),平均值达159μg/m^(3);烟花爆竹燃放对PM_(2.5)质量浓度的贡献量和贡献率呈现皖中>皖北>皖南的分布特征。主城区的禁燃措施对于春节期间空气质量的改善起到了关键作用,同时需要加强城市周边区域的烟花爆竹燃放管控措施。     

江淮地区城市O3污染过程的非典型特征及其前体物来源分析

为了研究江淮地区典型城市的O3污染来源,该文对一次典型O3污染过程(2020年9月1-10 日)开展了多参数的监测分析,综合多种方法分析了江淮区域的O3和挥发性有机物(VOCs)污染特征及其来源.结果表明,江淮地区城市(合肥、宿州、阜阳、滁州和淮南)O3浓度的日 变化均呈现出非典型的"双峰"特征(日间和夜间均有污染峰值...     

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.      

模拟大气 CO2水平升高对春季太湖浮游植物生理特性的影响

基于2012年春季在太湖梅梁湾进行为期27 d的不同CO2水平(大气CO2体积分数([CO2,g])梯度为270×10-6、380×10-6、750×10-6)的野外培养实验,揭示了大气CO2水平升高对太湖浮游植物的碳源选择、生长速率、光合作用、净初级生产力和细胞化学元素组成等生理过程的影响,结果表明,大气CO2浓度的升高首先会显著改变太湖水体的pH值和碳化学环境,减弱浮游植物碳浓缩机制(CCM)的必要性.大气CO2浓度加倍后,浮游植物的最大生长速率(Umax)、净初级生产力(NPP)、单位叶绿素a(Chl-a)含量的NPP会分别增加63.1%、69.6%、33.8%.大气CO2浓度的升高会促进太湖绿藻和硅藻的最大光合作用效率并且其对硅藻的促进作用比绿藻更显著,但并没有改变春季蓝藻光合作用活性极低的现状.大气CO2浓度的升高在提高浮游植物细胞中C、N含量的同时,却减少了P的吸收.本研究结果将为预测和揭示太湖浮游植物对未来气候变化的响应提供理论基础.     

安徽省臭氧污染特征及气象影响因素分析

基于2016—2018年安徽省68个国控环境空气质量自动监测站点的臭氧(O_3)监测数据,研究分析了安徽省O_3污染特征及其与气象因子的相关性。结果表明:安徽省O_3污染程度呈现逐年加重趋势,并有显著的季节和月度变化特征。2016—2018年,各年度单月O_3日最大8小时滑动平均质量浓度第90百分位数的最大值分别出现在9月、5月、6月。O_3日变化趋势为典型的单峰形,各年度最低值出现在晨间07:00左右,最高值则是在15:00—16:00。全省O_3浓度总体上呈现出北高南低的空间特征。温度、相对湿度与O_3浓度分别呈现显著正相关、负相关,但在不同季节存在一定差异,其中,春秋季温度与O_3浓度的相关性好于夏冬季,夏季相对湿度与O_3浓度的相关性最为显著。O_3浓度在平均风速为2.1～2.2 m/s时更易出现超标。中部和北部城市在东南风的作用下易出现O_3超标并达到O_3浓度高值,而南部地区在风向为西风时更容易出现O_3超标。     

合肥市颗粒物和气象条件对大气能见度的影响研究

利用2019—2021年合肥市气象参数、颗粒物浓度、颗粒物化学组分、颗粒物散射系数、颗粒物粒径谱等的逐小时观测数据,分析了合肥市大气能见度变化趋势及其影响因素。结果表明,2019—2021年,合肥市能见度呈逐年上升的总体特征,并且在季节变化上呈现为夏高冬低,在日变化上呈现为午后最高、夜间最低。相关性分析结果显示,合肥市能见度与颗粒物浓度、相对湿度均呈显著负相关关系,且能见度与相对湿度的相关程度比与颗粒物浓度的相关程度高15.5%~219.2%。相对湿度是直接影响合肥市能见度的主要因素之一,而温度、风速对能见度的间接影响作用相对较小。能见度与颗粒物特性关系研究结果表明:能见度与水溶性离子的相关程度高于与碳质组分的相关程度;当能见度处于较低水平时,能见度与PM_2.5主要组分浓度的相关性明显减弱,相对湿度、超细颗粒物占比、水溶性离子含量和碳质组分含量等因素对能见度的影响逐渐凸显;在较高PM_2.5浓度环境条件下,颗粒物散射系数的显著变化是导致能见度降低的主要原因;小粒径颗粒物对合肥市大气能见度的影响程度相对较高,应优先大幅度降低PM_1.0浓度。