武汉市与西安市颗粒物PM_(10)、PM_(2.5)的污染水平分析

利用武汉、西安两市2013年PM10与PM2.5的监测数据,统计分析了武汉市和西安市PM10与PM2.5的污染水平,并比较了两城市的污染水平。根据GB 3095—2012《中华人民共和国环境空气质量标准》规定的二级浓度限值,可知武汉市和西安市PM2.5的污染都非常严重,PM10的污染相对较轻。从整体上说,西安市的污染水平要比武汉市严重,其中西安市PM10中PM2.5约占79%。武汉市和西安市的相关部门都应重视PM10和PM2.5的污染问题。     

重庆市北碚区PM_(2.5)污染特征分析

利用2013年1-12月重庆市北碚区国控点实时发布的颗粒物污染监测数据,对PM2.5和PM10的达标情况、变化趋势及其两者之间相关性进行了分析。研究表明:2013年北碚区PM10年均值为100.2μg·m-3,超过了新国标Ⅱ级标准,PM10日均值超标天数为57天,全年达标天数比例为84.4%;北碚区PM2.5年均值为67.9μg·m-3,超过了新国标Ⅱ级标准,PM2.5日均值超标天数为94天,全年达标天数比例为74.2%;PM10和PM2.5有明显的季变性特征,其中春季PM2.5与PM10的污染最重,污染日分别占全年的58.5%和56.1%。PM2.5占PM10比例较高,PM2.5/PM10平均值为66.6%。PM2.5与PM10回归线性较好,y=0.7900x-11.280,R2=0.930;PM2.5和PM10的Pearson相关系数为0.964;PM2.5与PM10日均值呈显著线性相关。     

西安地铁环境中PM_(10)、PM_(2.5)、CO_2污染水平分析

针对地铁环境空气污染状况,于2013年6月对西安地铁2号线各监测车站的站厅、站台、车厢及室外的PM10、PM2.5、CO2的污染水平进行了监测分析。结果表明:站厅、站台和车厢的PM10浓度均未超标;PM2.5浓度最大值分别为97.97,131.56,97.1μg/m3,超标率分别为30.6%、75.4%、29.5%,各监测站点细颗粒物污染较严重。车厢内部CO2最高浓度超过2 357 mg/m3,缺乏足够的新鲜空气来满足乘客的呼吸需求。对PM10和PM2.5源的相关性分析表明,站台和车厢环境中的颗粒物有强烈的相关性,二者有共同的来源。对站台和车厢环境中的PM10、PM2.5与室外环境的相关性分析表明,PM10有强烈的相关性(R2=0.83,0.78);PM2.5有较弱的相关性(R2=0.43,0.11)。各监测车站站台PM2.5/PM10为0.64~0.83,平均值为0.72;车厢PM2.5/PM10为0.68~0.85,平均值为0.78。     

绵阳市城区空气PM_(10)、PM_(2.5)污染特征及相关性研究

采用连续自动监测方法于2013年9月至2014年4月对处于四川盆地内的中等城市绵阳市主城区富乐山、市人大、三水厂、高新区4个点进行空气质量监测。监测结果表明:空间分布上PM10和PM2.5污染程度城西工业区最高,市中心其次,森林公园最低。季节变化PM10和PM2.5污染程度为:春季<秋季<冬季。1天内PM10和PM2.5小时均值呈双峰分布。PM10和PM2.5一元线性回归方程为:y=0.7273x-2.9869,回归分析相关性系数为0.94。ρ(PM2.5)/ρ(PM10)平均值为0.7,变化范围为0.27~0.93。     

广州市区PM_(2.5)的污染特征

对广州市区PM2.5的污染状况进行了分析,结果表明广州市区的PM2.5呈现冬季浓度较高,夏季较低的季节性特征;PM2.5的日变化呈现出明显的双峰形;与PM10的相关性分析表明,PM2.5与PM10具有良好的线性关系。PM2.5/PM10的值约为0.59,表明广州市区空气中细颗粒物在PM10中的比重大于粗颗粒物,鉴于PM2.5的危害性及所占比例,应重视对其的监测。     

东北某市严重雾霾期PM_(2.5)、PM_(10)中元素特征和富集因子分析

为了掌握雾霾期大气PM 2.5和PM 10中无机元素污染特征,于2013年10月20~31日期间采集了东北某市发生严重雾霾时大气PM 2.5和PM 10样品,分析了颗粒物样品中21种无机元素(K、Ca、Na、Mg、Mn、Pb、Cd等)的浓度。结果表明:大气PM 2.5和PM 10浓度普遍超标,超标率分别达88.89%、66.67%;大气PM 2.5和PM 10中元素质量浓度主要是由Na、S、Ca、K、Fe、Al、Si、As、Mg 9种元素贡献;元素的富集状况分析表明,Na、Zn、Ca、Cr、Ni、Cu、Mn、Cd、Pb和As在非雾霾期和雾霾期期富集程度较高,污染较严重,受人为污染源影响较大;以不同元素做参比,所得各元素富集系数不同。     

徐州市春季PM_(10)及PM_(2.5)污染来源分析

采集了徐州市具有代表性的9个点位的春季环境空气样品,对不同功能区的监测点PM10及PM2.5污染水平及其来源进行了分析。结果表明,徐州市区代表不同功能的监测点污染特征明显,PM10与PM2.5污染主要来源于燃煤(包括电厂、其他工业)等固定源、机动车移动源,并受到工业废气、建筑施工扬尘等的影响。其水溶性离子、金属成分污染水平与其他城市相当,但由于受燃煤电厂的影响,Pb,Mn,As,Cr含量明显高于其它城市。     

浅析沈阳市高层建筑周边PM_(10)与PM_(2.5)质量浓度对应性

以空气中可吸入颗粒物(PM2.5和PM10)为研究对象,分析了采暖期和非采暖期不同监测点位PM10与PM2.5的相关性。结果表明,采暖期和非采暖期不同高度PM10与PM2.5的相关性均相当明显,可吸入颗粒物中PM2.5占绝大比重;采暖期不同高度PM10与PM2.5的相关系数大于非采暖期,季节变化规律明显。     

太原市冬季SO_2、PM_(10)和PM_(2.5)浓度城郊变化特征研究

通过对太原市2013年冬季SO2、PM10和PM2.524小时浓度均值实时数据的整理和分析,结果表明,各项污染物浓度在城区和郊区差异显著。由于城郊地形条件、气象条件基本一致,各项污染物24小时浓度月变化曲线趋势基本相同。城郊PM2.5和PM10浓度比值范围与均值差别较小,比值月变化曲线趋势基本相同,城郊颗粒物污染物来源相同或相近。相关性分析表明PM2.5分别与PM10和SO2浓度均为高度正相关关系,三者污染源存在较大一致性,冬季区域污染主要以燃煤排放大气污染物为主要特征。     

我国PM_(2.5)污染控制策略及环境影响评价的应对建议

分析了PM2.5对人体健康的危害以及我国PM2.5的污染现状,随后对我国和部分其它国家PM2.5的标准值进行了对比,最后从环境管理的角度出发,提出了PM2.5的控制策略,包括建立灰霾预警机制、强化源头控制、进行区域联防联控等。为了从源头控制PM2.5污染,在环境影响评价工作中,导则体系应增加PM2.5指标,环评中应加强PM2.5现状监测,重视战略环评的区域控制作用,并在项目环评中开展PM2.5影响评价。     

邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)在线监测研究

对2015年3月—2016年2月邯郸市大气中的PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)进行了在线监测,探讨了其质量浓度的变化特征,并分析了其质量浓度与风速、风向的关系。结果表明:邯郸市颗粒物质量浓度水平较高,β射线吸收法所监测的PM_(10_WET)、PM_(2.5_WET)和PM_(1.0_WET)年均浓度值分别为202.5,114.8,81.1μg/m~3,PM_(2.5_DRY)/PM_(10_WET)和PM_(2.5_WET)/PM_(10_WET)分别为0.58、0.70,PM_(1_DRY)/PM_(2.5_WET)和PM_(1_WET)/PM_(2.5_WET)分别为0.58、0.71,PM_(2.5)为PM_(10)中的主要组成,PM_(1.0)为PM_(2.5)中的主要组成。邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)质量浓度冬季最高;PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)日变化峰值为上午09:00左右,谷值为下午16:00左右,扬沙、降雨,霾和春节不同条件下PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)差异明显。邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)的浓度高值主要分布在风向0°~100°和175°~225°、风速小于1 m/s的情况下。     

南京市大气中PM10、PM2.5日污染特征

于2001年秋季(11月)、夏季(8月)对南京市五大典型功能区的大气颗粒物(PMl0、PM2.5)进行了监测研究。结果发现，南京市颗粒物污染严重，PMl0、PM2．5的超标率分别达到了65％、85％；颗粒物浓度季节变化大，11月污染物浓度明显大于8月，PMl0、PM2．5分别相差l68.44μg／m^3、190．1μg／m^3；PMl0中PM2．5比重较大，大约为75．9％，对人体健康潜在危害大。     

崇明岛地区PM10和PM2.5浓度分析研究

2010年1月上海市政府颁布了《崇明生态岛建设纲要(2010-2020)》,本文从2013年9月1日至2014年8月31日运用颗粒物采集仪器于森林公园、绿华、现代农业园区、城桥四个空气自动监测点位监测PM10和PM2.5,分析PM10和PM2.5的浓度与风向的关系得出PM10和PM2.5污染与江对面的吴淞工业区、宝钢、石洞口电厂、罗店工业区乃至江苏太仓沿江工业区的污染物排放密切相关,在相当大的程度上主要是来自于他们的贡献.     

邯郸市PM_(1.0)、PM_(2.5)污染特征及在线水溶性离子分析

对2014年12月—2015年2月邯郸市大气中PM_(1.0)、PM_(2.5)以及PM_(2.5)中的硝酸根(NO-3)、水溶性有机碳(WSOC)和硫酸根(SO2-4)进行在线监测。结果表明,PM_(1.0)中干性成分(PM_(1.0)_DRY)和包含水分的PM_(1.0)(PM_(1.0)_WET)分别占PM_(2.5)的74.0%和81.4%,PM_(1.0)为PM_(2.5)中的主要组成。利用锯齿型方法估算本地源和区域源对PM_(1.0)、PM_(1.0)~2.5、PM_(2.5)的贡献,得出区域源对PM_(1.0)的贡献为40.6%,明显高于对PM_(1.0)~2.5与PM_(2.5)贡献的32.3%和37.7%,因为PM_(1.0)直径小,在大气中存在时间较长、传输距离远。根据NO-3、WSOC、SO2-4与PM_(1.0)、PM_(1.0)~2.5的相关系数,推断NO-3、WSOC可能在PM_(1.0)生成,而SO2-4可能在PM_(1.0)~2.5中生成。     

呼和浩特市PM10和PM2.5污染水平分析

分析呼和浩特市2011年8月到2012年7月逐日的PM10,PM2.5的质量浓度监测值,结果表明,呼和浩特市PM10和PM2.5污染在春季和冬季较夏季、秋季严重;PM10和PM2.5有良好的线性关系;PM2.5/PM10(β)平均值为0.55.     

石家庄市环境空气PM_(2.5)和PM_(10)污染变化特征研究

通过对石家庄市2013年1~12月PM2.5和PM10实时数据的整理和分析,结果表明,石家庄市区大气中细颗粒物PM2.5和可吸入颗粒物PM10月均浓度变化呈明显的季节性,二者变化趋势基本一致,采暖期12-2月份浓度普遍高于其他月份,PM2.5和PM10浓度最高值均出现在1月份;春夏PM2.5和PM10浓度有所降低,7月份浓度最低。PM2.5和PM10存在显著的正相关关系。     

北京市大气中PM10和PM2.5的污染水平特征研究

2004-2005年在北京市区和背景点进行了PM10和PM2.5质量浓度监测,结果表明,市区和背景点的PM质量浓度有季节特性,采样点的PM2.5/PM10的季节平均变化值相差不大,市区采样点的PM质量浓度普遍要比背景采样点高,和洛杉矶、悉尼等奥运城市相比,北京市PM10 比这些奥运城市高3～5倍,PM2.5高2倍左右,说明北京市的大气污染水平还相当严重.     

灰霾与PM2.5

经过北京奥运会、上海世博会和广州亚运会,空气质量保障的成果让老百姓亲身体验了"蓝天白云"的益处.进入秋冬转换季节,全国连续发生的雾霾事件,又使原本陌生的PM2.5成为了几乎家喻户晓的热点.以PM2.5为标志,中国大气污染的防治将进入全新的历史阶段.而有效地改善大气能见度,需要认识污染排放与大气PM2.5浓度以及PM2.5与大气能见度之间的关系.从科学上,这两个关系都是十分复杂的非线性关系,这藏意味着大气灰霾的治理将是一个艰辛的历程.     

乌鲁木齐PM_(10)和PM_(2.5)的形貌特征与来源解析

PM_(10)和PM_(2.5)是近年来乌鲁木齐市空气质量的首要污染物,其成分复杂,来源不清。采用扫描电镜和离子色谱研究了乌鲁木齐市2015年采暖期和非采暖期大气颗粒物PM_(10)和PM_(2.5)的显微形貌,元素组成及其水溶性离子特征,并采用主成分分析法(PCA)对其来源进行解析。结果表明:PM_(10)和PM_(2.5)的颗粒形态各异,以球状、团絮状形状居多。主要物质有硅铝酸盐颗粒、铁氧化物颗粒,硫酸/碳酸盐晶体,碳质气溶胶以及不明物质等。采暖期和非采暖期主要的无机水溶性离子分别是SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_3~-、Cl~-和SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_3~-、Ca~(2+)。推测乌鲁木齐市颗粒物污染主要来源于固定污染源。     

广州市街道环境PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的变化特征

采用直读式DustTrak8520型颗粒物浓度测定仪在2003年7月至2004年6月期间对广州市街道PM10、PM2.5进行了初步测定,结果表明PM10、PM2.5质量浓度季节变化幅度较大,并且它们的变化趋势相似。与国内很多城市不同,PM10、PM2.5质量浓度日变化都呈上午低、下午高、夜间21点左右出现峰值的特征。PM10、PM2.5两者之间存在显著的相关性,相关系数r=0.98。PM2.5/PM10平均值为0.85,表明广州市街道空气中细颗子(PM2.5)在可吸入颗粒物中占很大比重。