利用快速检测法研究石家庄道路交通扬尘排放特征

利用快速检测法(TRAKER)实时监测石家庄夏季铺装道路机动车道PM_(2.5)、PM_(10)的背景浓度和在机动车行驶过程中车轮扬起的PM_(2.5)、PM_(10)浓度,分析车速对PM_(2.5)、PM_(10)排放特征的影响,并得到不同类型道路积尘负荷、排放因子和排放强度。结果表明:车轮扬起的PM_(2.5)浓度随车速变化不大,而PM_(10)起伏较大;车速相同时,快速路、主干道、次干道、支路的PM_(2.5)质量浓度分别为0.046、0.110、0.160、0.097mg/m~3,表现为次干道主干道支路快速路,与积尘负荷的强弱顺序一致;不同类型道路排放因子表现为次干道快速路支路主干道,排放强度表现为快速路次干道主干道支路。研究结果可为石家庄道路交通扬尘排放清单的构建以及扬尘的治理提供数据支撑和参考。     

承德市降水对细颗粒物和可吸入颗粒物的清除作用分析

利用承德市2018—2020年逐小时细颗粒物(PM_2.5)和可吸入颗粒物(PM₁₀)监测数据和气象观测资料,分析PM_2.5和PM₁₀基础浓度时间变化特征及不同风速影响下浓度变化规律,探讨基础浓度和风速订正后降水对污染物的湿清除作用。结果表明：(1)PM_2.5和PM₁₀基础浓度均值均为11月至次年3月较大,4、10月次之,5—9月较小。(2)秋、冬季风对PM_2.5清除效果较明显;风对PM₁₀全年总体有清除作用,但风速大于8 m/s,会导致春季PM₁₀浓度暴增。(3)降水过程对PM_2.5和PM₁₀均有很好的清除作用,清除率大多随着降水等级的增大而增大,降水对PM₁₀的清除率高于PM_2.5。(4)中雨及以上等级降水过程结束后,PM_2.5和PM₁₀空气质量指数均为良好及...     

北京地铁车厢内PM_(2.5)和PM_(10)污染特征研究

地铁是人们出行的重要交通方式,车厢内颗粒物污染可影响人体健康。2016年春、秋、冬季对北京地铁1号、2号、4号、10号线进行现场监测,探讨北京地铁车厢内颗粒物污染特征。研究结果表明,北京地铁车厢内PM_(2.5)平均浓度超标率为83.8%~98.7%,地铁1号线PM_(10)平均浓度超标率为59.6%。地铁车厢内PM_(2.5)和PM_(10)浓度存在工作日和周末组间显著性差异,表明客运量对车厢内颗粒物浓度有较大影响。地铁车厢内PM_(2.5)和PM_(10)浓度存在季节性差异,冬季车厢内颗粒物平均浓度最高。不同线路车厢内PM_(2.5)和PM_(10)浓度存在组间差异,地铁通风空调系统、门系统和客运量是造成其差异的主要原因。     

珠江三角洲夜间降雨对大气颗粒物清除作用的研究

因独特的发生时段与气象边界条件,夜间降雨(以下简称夜雨)对大气污染物的迁移转化过程影响较大。利用珠江三角洲56个环境监测站于2014年5月至2019年3月记录的逐时大气颗粒物(PM2.5、PM10)浓度数据及同期18个气象监测站记录的逐时降雨观测资料,统计分析夜雨和日间降雨(以下简称日雨)影响下的大气颗粒物浓度变化特征,比较了不同降雨强度、降雨持续时间的夜雨和日雨对大气颗粒物的清除作用,并通过相关分析证明了降雨清除作用的滞后效应。结果表明:降雨通过湿沉降作用可以有效清除大气颗粒物,对PM10的清除效率高于PM2.5,其中夜雨对大气颗粒物的清除效率相对日雨更高;降雨强度越大,降雨持续时间越长,夜雨清除效果的优越性越明显;在降雨后6d内,夜雨和日雨对大气颗粒物仍存在清除作用。     

广州PM2.5污染特征及与气象因子的关系分析

基于2014—2016年广州PM_(2.5)浓度逐时观测数据,研究了广州PM_(2.5)污染变化特征及其与气象因子的关系,确定了影响广州大气能见度的PM_(2.5)浓度阈值。结果表明:(1)2014—2016年广州PM_(2.5)质量浓度平均为32.7μg/m3,广州1月PM_(2.5)污染最重,轻度、中度、重度污染频率合计达20.16%;(2)PM_(2.5)浓度与风速、降水、气温、能见度呈负相关,与相对湿度、气压呈正相关;(3)广州地区在南风的条件下PM_(2.5)浓度最低,风速小于2m/s的偏北风下易出现污染;(4)PM_(2.5)浓度与相对湿度共同影响广州能见度的变化,随着相对湿度的增加,PM_(2.5)浓度的敏感阈值不断减小,通常当PM_(2.5)高于37.3μg/m3时,控制PM_(2.5)对改善城市能见度成效相对缓慢,而当PM_(2.5)浓度低于此阈值时,降低PM_(2.5)将显著提高大气能见度。     

万州城区空气污染过程中含碳气溶胶的变化特征

于2016年9月28日至10月15日在万州城区对气态污染物、颗粒物及其含碳气溶胶进行了在线连续观测,结合气象参数,分析了含碳气溶胶的污染特征。结果表明,此次持续污染过程主要由颗粒物污染造成,污染天PM_(10)和PM_(2.5)平均质量浓度分别为170.8、123.7μg/m~3,显著高于非污染天。污染天和非污染天PM_(2.5)、NO_x、有机碳(OC)及元素碳(EC)浓度的日变化都呈双峰,但污染天PM_(2.5)、NO_x和OC出现早峰值时间比非污染天推迟1～3h。污染天OC、EC的平均质量浓度分别为28.0、5.4μg/m~3,分别为非污染天的2.2、1.6倍。以非污染天的起始点作为参照点,得到污染天OC、EC的平均增长率分别为159.3%和73.0%,OC污染累积和二次转化贡献率分别为45.8%和54.2%,说明污染过程OC以二次转化为主。并用最小比值法估算了二次有机碳(SOC)含量,得到污染天和非污染天PM_(2.5)中SOC平均质量浓度分别为16.3、5.3μg/m~3,SOC在OC中的占比(以质量分数计)分别为56.1%和39.9%,污染天SOC占比增加,也证明污染过程OC以二次转化为主。污染天静风出现频率比非污染天高,在东南风的影响下,OC、EC易出现高浓度。     

夏季降雨对大气污染物的清除影响

从南昌市环境监测站获取大气中主要污染物浓度,降雨量由APS-3A型降雨降尘自动采样器实际监测得到,分析了南昌市新城区2014年夏季降雨对大气污染物浓度的影响。结果表明:(1)中强降雨(日降雨量≥10 mm)对大气中的SO_2、PM_(10)和PM_(2.5)都有明显的清除效果,对SO_2、PM_(10)和PM_(2.5)的清除效率分别为14.3%~50.0%、20.2%~68.8%、20.0%~74.0%;1~10mm的降雨对SO_2、PM_(10)和PM_(2.5)也有一定的清除效果;≤1mm的降雨,对PM_(10)具有清除作用,但清除效率较低(2.3%~23.2%),而对SO_2和PM_(2.5)清除效果不明显。降雨量对NO_2的浓度变化影响不大。(2)降雨对大气污染物的清除效率受降雨前污染物本底浓度的影响,污染物本底浓度很低时甚至会出现反弹现象。(3)降雨对污染物的清除效率除了受降雨量的影响外,其降雨场数和降雨累积时间对其也有一定的影响。     

长春供暖季室内外PM2.5浓度垂直分布与分析

为研究严寒地区供暖季室内外PM_(2.5)浓度的垂直分布,在供暖季分别对长春某高层居住建筑1、8、15、24、33楼层的室内外PM_(2.5)浓度进行监测,研究不同楼层室内外PM_(2.5)的浓度与变化特征。采用随机组分重叠模型(RCS)方法研究各楼层PM_(2.5)渗透因子,采用逐步回归分析方法研究室内PM_(2.5)浓度的各影响因素。结果表明:在供暖季,长春市高层建筑的不同楼层均存在一定的PM_(2.5)污染,室内外PM_(2.5)浓度随楼层升高大体呈现减小的趋势,但差异不显著。室内外PM_(2.5)浓度存在显著的相关性(P 0.05),在没有室内污染源时,室外颗粒物渗透是室内污染的主要来源。室内PM_(2.5)浓度与房间面积等没有显著相关性。     

贵阳市冬季大气PM 2.5和PM 10浓度空间插值及分布研究

为了解贵阳市冬季大气污染现状,以贵阳市污染相对严重的白云区为研究对象,连续采集PM_(2.5)、PM_(10)浓度数据,利用普通克里金法进行空间插值获取PM_(2.5)、PM_(10)分布特征。通过留一法交叉验证,比较6种半变异函数模型(三角函数、高斯函数、球面函数、指数函数、J-Bessel函数和K-Bessel函数)的空间插值精度,选出最适的函数模型;采用分区统计和格网统计的方法,对不同土地利用类型、植被覆盖度下的PM_(2.5)、PM_(10)平均浓度进行比较分析。结果表明,三角函数是PM_(2.5)空间插值的最适模型,指数函数是PM_(10)空间插值的最适模型;贵阳市白云区冬季大气PM_(2.5)、PM_(10)浓度总体表现出城区浓度高,郊区浓度低的分布特征;土地利用类型和植被覆盖度对PM_(2.5)和PM_(10)浓度有着较强的影响。     

机动车车速对道路交通扬尘排放特征的影响

机动车行驶过程中车轮转动引起的道路交通扬尘对城市颗粒物具有较大影响。利用DustTrak 8530型颗粒物检测仪结合全球定位系统(GPS),研究了机动车车速对道路交通扬尘排放特征的影响。结果表明:随着车速的加快,由机动车车轮转动引起的PM_(10)、PM_(2.5)浓度以及PM_(2.5)/PM_(10)(质量浓度比,下同)逐渐增大;通过对数据进行拟合,分别得出PM_(10)、PM_(2.5)浓度及PM_(2.5)/PM_(10)与机动车车速之间的函数关系。研究结果为准确构建道路交通扬尘排放清单以及测试道路交通扬尘排放因子和排放量奠定了实验基础。