菏泽市夏季PM10和PM25中水溶性离子组分污染特征

为分析菏泽市大气颗粒物及其水溶性离子组分特征,本研究于2015年8月期间在菏泽市6个监测点位采集环境受体PM_(10)和PM_(2.5)样品共120个,利用离子色谱法测定颗粒物中水溶性无机离子(SO■、NO~-_3、NH~+_4、Cl~-、Ca~(2+)、K~+、Na~+、Mg~(2+)、F~-),并同步收集气象参数及气态污染物质量浓度等资料.结果表明,菏泽市夏季环境受体中颗粒物质量浓度ρ(PM_(10))和ρ(PM_(2.5))分别为94.5μg·m~(-3)、55.2μg·m~(-3),稍低于国内其他城市,这与各城市经济发展、产业能源结构、气象条件等因素有关.PM_(2.5)/PM_(10)值在0.5—0.8之间,表明菏泽市夏季细颗粒物(PM_(2.5))污染较为严重.但PM_(10)和PM_(2.5)中水溶性离子质量总浓度ρ(WSIs)分别为30.5μg·m~(-3)、17.0μg·m~(-3);质量分数w(WSIs)分别为32.4%、29.6%.其中SO■、NO~-_3、NH~+_4为PM_(10)和PM_(2.5)中主要水溶性离子,3种离子浓度和分别占PM_(10)和PM_(2.5)中总离子浓度的84.3%、88.3%.SO■、NO~-_3、NH~+_4、K~+主要集中在细颗粒物(PM_(2.5))中,Ca~(2+)、Mg~(2+)则广泛存在于粗颗粒物(PM_(10))中.各采样点的PM_(10)和PM_(2.5)中,SO■、NO~-_3、NH~+_4、Ca~(2+)和Mg~(2+)浓度分布具有空间差异.离子相关性表明,NH~+_4与SO■、NO~-_3相关性均较强,3种离子主要以NH_4HSO_4、NH_4NO_3形式存在.PM_(10)和PM_(2.5)中NO~-_3/SO■值分别在0.41—0.49和0.36—0.47之间,平均值分别为0.46、0.42,表明固定源是菏泽市夏季颗粒物污染的主要污染贡献源.     

唐山市大气气溶胶中正构烷烃污染特征及来源分析

为了解唐山市大气气溶胶中有机物的污染现状,于2010年9月—2011年8月利用安德森8级撞击采样器在河北省唐山市采集了大气颗粒物样品,采用GC/MS法对细粒子(PM_(2.1))和粗粒子(PM_(2.1))中的19种(C14—C32)正构烷烃进行了定量分析.结果表明,PM_(2.1)和PM_(2.1)中正构烷烃年均浓度分别为632.6 ng·m~(-3)和445.6 ng·m~(-3),主要富集在细粒子中,质量浓度季节变化规律为冬春秋夏;细粒子中,春、夏、秋、冬主峰碳(Cmax)分别为C29、C27、C21和C21;粗粒子中,春、夏、秋、冬Cmax分别为C31、C27、C22和C22,粗细粒子中碳优势指数(CPI)在1左右,说明唐山地区正构烷烃的污染主要受人为源影响很大.粗细粒子植物蜡贡献率分别为2.19%—57.62%和0.83%—49.87%,夏季植物蜡分布值最大,冬季最小,表明夏季植物源对正构烷烃的贡献相对较大,冬季正构烷烃的排放主要来源于人为活动(汽车尾气、化石燃料燃烧等),植物源贡献相对较少.     

广州大气PM_(2.5)中含碳组分的污染特征及来源解析

于2015年1月至11月在广州利用大流量大气颗粒物采样器采集细颗粒物(PM_(2.5))样品,并利用热光反射法(TOR)测定大气颗粒物中有机碳(OC)和元素碳(EC)浓度。结果表明,广州ρ(PM_(2.5))年均值为(69.5±35.6)μg·m~(-3),是GB 3095—2012《环境空气质量标准》中PM_(2.5)年均质量浓度二级标准限值(35μg·m~(-3))的2.0倍,表明广州大气细颗粒物污染严重。OC、EC和总碳气溶胶(TCA)的年均质量浓度分别为(8.31±4.53)、(3.56±2.72)和(16.85±9.60)μg·m~(-3),分别占PM_(2.5)质量浓度的13.2%、5.9%和27.0%,表明含碳组分是PM_(2.5)的重要组成部分。OC和EC浓度季节变化规律存在差异性,OC浓度在冬季最高,而EC浓度在秋季最高。OC和EC的相关性弱和比值高的特征结果表明冬季二次有机碳(SOC)污染最严重,其平均质量浓度为6.9μg·m~(-3),占OC质量浓度的62.4%。主成分分析结果表明,冬季和春季广州PM_(2.5)中碳组分来源较复杂,主要包括机动车尾气、燃煤和生物质燃烧,夏季碳组分的主导污染来源是燃煤和机动车尾气,而秋季碳组分主要来源于机动车尾气。     

北京城市森林PM_(2.5)质量浓度特征及影响因素分析

以北京西山森林公园为林内观测点,北京海淀植物园为林外对照点,研究城市森林PM_(2.5)质量浓度变化特征,并对其影响因素进行分析。结果表明,林内外PM_(2.5)质量浓度日变化呈"双峰双谷"型,8:00和21:00左右是一天中的两个峰值,15:00和4:00左右是一天中的两个谷值,PM_(2.5)质量浓度林内(104.02μg·m~(-3))林外(82.52μg·m~(-3))。一年中PM_(2.5)质量浓度在冬季最高,春季次之,夏季最低,PM_(2.5)质量浓度年变化林内为冬季(115.46μg·m~(-3))春季(112.39μg·m~(-3))秋季(106.37μg·m~(-3))夏季(81.87μg·m~(-3)),林外为冬季(97.35μg·m~(-3))春季(94.07μg·m-3)秋季(93.17μg·m~(-3))夏季(61.86μg·m~(-3))。气温、降雨均与PM_(2.5)浓度呈负相关。晴天时,温度高、空气对流旺盛,PM_(2.5)浓度较低;降水对PM_(2.5)有很好的消减作用;风有驱散PM_(2.5)的作用。在高温高湿天气下,PM_(2.5)浓度高于其他天气情况。该研究可以丰富森林净化大气的理论,为环保部门相关政策的制定提供依据。     

兰州市大气相对湿度与PM_(10)浓度和大气能见度的相关性分析

将相对湿度RH与PM_(10)浓度、大气能见度间的关系进行深入分析的研究目前还相对较少。利用兰州2002-2012年的环境气象资料,对相对湿度RH、PM_(10)浓度与能见度之间的对应关系进行统计分析,以揭示RH与PM_(10)浓度和大气能见度之间的直观联系,加深对灰霾形成过程的认识。将RH以5%的间隔进行划分,结果表明:各区间ρ(PM_(10))平均值与RH平均值呈显著线性负相关,R(相关系数)达0.940;高颗粒物浓度更多地出现于低湿天气条件下,但高湿度非降雨天气条件下颗粒物容易积聚。随着RH增大,大气能见度随ρ(PM_(10))变化率的绝对值增大;RH在75%以上时,增加相同的ρ(PM_(10))所导致的大气能见度下降量是RH在40%~45%时的2倍以上;RH 45%~60%,大气能见度可较好地反映ρ(PM_(10))的变化,而RH大于60%时,大气能见度的降低主要反映ρ(PM_(10))含水量的快速增加而并非指示ρ(PM_(10))的增加。在分析无降水天气过程时发现,当RH在80%~90%之间时PM_(10)的平均值明显下降,二者不呈负相关。可能的原因是这种高湿度天气通常出现在夏秋季节,一方面污染物排放强度较低,另一方面大气稳定度低,逆温层厚度比较稀薄,静风频率出现的概率比较低,风速相对于冬春季节较大(平均风速大于1.5 m·s~(-1)),污染物易扩散。大气能见度与同期地面气象条件和主要污染物浓度的相关性比较表明,相对湿度、PM_(10)是影响能见度的主要因子,兰州能见度变化对PM_(10)比较敏感。PM_(10)对能见度的影响以冬季最为明显,秋季次之,夏季最弱。兰州由于特殊的河谷盆地地形,复杂的气象条件使得兰州地区大气相对湿度与PM_(10)浓度和大气能见度的关系与国内其他地区存在较大的差异。     

重庆城郊森林植被调控大气PM_(2.5)和PM_(10)的时空效应

2014年8月—2015年7月,以重庆市空气质量发布系统唐家沱监测点(代表城区)为对照,在重庆铁山坪国家森林公园采用高精度手持式空气测定仪(CW-HAT200)定位监测了森林植被调控下的大气PM_(2.5)和PM_(10)时空变化。结果表明:重庆城区大气PM_(2.5)和PM_(10)日变化均呈"双峰"规律,均分别在12:00、18:00达到峰值,季节变化呈现为冬季秋季春季夏季;城郊森林植被(针叶林、针阔混交林、阔叶林)调控下的大气颗粒物日变化基本呈"单峰"规律,均在9:00达到峰值,且下午大气颗粒物质量浓度低于上午,季节变化则表现为冬季春季秋季夏季;城郊森林公园的大气PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度均随距离增大而呈下降趋势,在5 km范围内削减强度分别达到22.30%和22.66%。总体上,城郊森林植被对大气颗粒物的削减、再分配功能作用明显,并受林分特征影响;在森林植被调控下,城郊森林公园大气颗粒物动态变化更趋平缓,并明显不同于城区。因此,若仅从大气颗粒物考虑,建议市民在夏季和秋季的13:00—17:00时间段前往城郊森林公园开展休闲游憩活动,且应选择处于公园核心区的削减大气颗粒物功能强的林分。     

离子色谱快速测定大气颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))中的三种脱水聚糖

建立了大气颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))中左旋葡聚糖、甘露聚糖、半乳聚糖的高效阴离子交换色谱(HPAEC)与脉冲安培检测器(PAD)联用(HPAEC-PAD)技术的快速检测法.样品采用超纯水30 min振荡提取,经浓度250 mmol·L~(-1),流速0.45 m L·min~(-1)的氢氧化钠淋洗液洗脱,45 min完成检测,该方法线性良好,相关系数达0.9999,实际样品测试加标回收率在89%—104%,精密度在1.2%—7.1%.对北京市2016年1月采暖季的大气颗粒物样品(PM_(2.5)、PM_(10))进行了检测,其中左旋葡聚糖浓度较高分别为113±100 ng·m~(-3),118±124 ng·m~(-3),计算左旋葡聚糖与甘露聚糖浓度比例关系可知,北京冬季大气颗粒物中生物质燃烧来源主要为硬木燃烧.     

贵阳市图云关森林公园主要树种叶面滞尘量与叶形态结构的相关性研究

研究城市森林主要造林及乡土树种单位叶面积颗粒物吸滞量及其动态变化过程,比较不同树种的颗粒物吸滞能力,定量分析叶形态结构特征因子对吸滞能力的影响程度,可为选择适宜的树种构建森林生态系统,降低空气颗粒物(PM)浓度提供科学依据。以柏木、马尾松、华山松、杉木、柳杉5个针叶树种和香樟、光皮桦、喜树、枫香、朴树、银杏和女贞7个阔叶树种为研究对象,于2017年春、夏、秋及冬季分别选择雨后3 d采集样树叶样,计算单位叶面积的颗粒物总量(PM)及大颗粒(PM_(10～100))、粗颗粒(PM_(2.5～10))、细颗粒(PM_(1～2.5))、超细颗粒(PM_(≤1))组分吸滞量,比较针叶树、阔叶树2种类型间及不同树种间的叶面PM吸滞能力差异。选择夏季雨后1、2、3、5、6、7 d采集样树叶样,测定分析叶面滞尘量与滞尘日数的关系,叶面滞尘过程表现为PM日吸滞量(M_d)随滞尘日数增加呈幂函数下降趋势。回归拟合曲线反映叶面初始日滞尘量(M_0)和下降速度存在种间差异。柏木、华山松、香樟M_0较高,下降速度较快;马尾松M_0较高,下降速度最慢;杉木及其余阔叶树种的M_0和下降速度均较低。针叶树和阔叶树2种类型间叶面颗粒物吸滞能力表明出显著差异,针叶树种颗粒物(TSP、PM_(10)、PM_(2.5)和PM_1)平均M_d显著高于阔叶树种。叶面颗粒物吸滞能力还表现出显著的种间差异,不同树种M_d表现为柏木马尾松杉木华山松光皮桦柳杉枫香喜树香樟朴树女贞银杏。不同树种的叶面吸滞颗粒物径级分布相似,所有种平均叶面大颗粒、粗颗粒、细颗粒、超细颗粒的质量分数分别为58.75%、38.98%、2.16%和0.11%。叶形态结构因子(MF)与单位叶面颗粒物日吸滞量(M_d)的通径分析结果表明,对叶面PM吸滞量解释和贡献最大的因子是叶周长面积比;影响大颗粒和粗颗粒吸滞能力的因子为叶表面细沟槽宽度(W_g);气孔开度(O_s)和气孔开口面积(A_(so))为解释细颗粒吸滞能力的主要因子;影响超细颗粒吸滞能力的主要因子为W_g和单位叶表面气孔开口面积(S_(so))。更小更复杂的叶片(表现为更大的叶周长面积比)、较大的沟槽宽度和更大的气孔开口尺寸等特征有利于植物叶面滞尘。城市森林生态系统构建树种选择和森林管理需综合考虑树种叶面滞尘能力及其时间动态变化。     

林地和湿地大气颗粒物阻滞效果研究

为了研究林地和湿地以及气象因素等对于大气颗粒物浓度的影响,于2016年5—12月在北京市奥林匹克森林公园内林地、湿地内对PM10和PM_(2.5)质量浓度以及气象数据(温度和相对湿度)进行采集。使用定量分析的方法,运用阻滞-吸附效率公式对林地和湿地阻滞率进行了比较;分析了大气不同污染背景下林地和湿地对大气颗粒物阻滞率的差异以及气象因子对大气颗粒物质量浓度的影响。研究结果表明,林地内颗粒物日变化呈现先下降后上升的趋势,13:00左右为一天之中质量浓度最低(34.6μg?m~(-3))之时,而湿地周围颗粒物日变化则在采样期间呈现下降趋势,至18:00左右质量浓度为最低(35.8μg?m~(-3))。不同空气质量等级下,林地和湿地对颗粒物的阻滞率效果不同,林地在空气质量为优时对PM_(10)和PM_(2.5)的阻滞率均最高,分别为522.7%和289.7%;湿地在空气质量等级为良时对PM_(10)的阻滞率最高(56.56%),在空气质量为重度污染时对PM_(2.5)的阻滞率为最高(74.35%)。在相同空气质量等级下,林地与湿地之间的阻滞率也存在差异:除严重污染时没有显著差异外,其余空气质量等级下林地的阻滞率显著高于湿地对大气颗粒物的阻滞率(P0.05)。此外,大气颗粒物质量浓度与气象因子之间存在显著相关性,其质量浓度与温度呈负相关,与相对湿度呈正相关。然而,阻滞率与气象因子之间没有显著相关性。研究林地与湿地的阻滞率有利于更好地配置城市中林地和湿地比率,以更加有效地改善大气环境。     

基于GIS的北京市林地覆被与PM_(2.5)分布关联性分析

土地利用方式直接和间接地影响着城市的颗粒物污染程度,了解土地利用与颗粒物污染的关联规律,对改善环境空气质量具有重要的意义。选择颗粒物污染问题突出的北京市为研究对象,以空气质量地面监测站的PM_(2.5)质量浓度数据和卫星遥感解译数据为基础,借助地理信息系统和数理统计方法,对不同土地利用方式特别是林地覆被与细颗粒物分布的关联性进行分析。研究结果表明,(1)北京市的PM_(2.5)质量浓度分布在空间上呈由西北至东南逐级递增的趋势,东南部(107.0μg·m~(-3))西南部(96.2μg·m~(-3))城六区(95.3μg·m~(-3))东北部(79.6μg·m~(-3))西北部(79.0μg·m~(-3)),季节分布表现为冬季(122.0μg·m~(-3))春季(81.2μg·m~(-3))秋季(76.8μg·m~(-3))夏季(72.9μg·m~(-3)),不同土地利用方式PM_(2.5)质量浓度表现为耕地(96.9μg·m~(-3))建成区(95.7μg·m~(-3))未利用土地(91.5μg·m~(-3))水域(82.8μg·m~(-3))草地(80.9μg·m~(-3))林地(79.1μg·m~(-3))。(2)以各监测站点为中心建立不同半径缓冲区,随着缓冲区半径的不断增加林地覆被率与PM_(2.5)质量浓度的负相关性不断增强。当缓冲区半径达到1 000 m时,各个月份林地覆被率与PM_(2.5)质量浓度均在α=0.05水平上呈显著负相关。(3)以各监测站点为中心的3 000 m半径缓冲区内落叶阔叶林、常绿针叶林、落叶阔叶灌木林、常绿阔叶灌木林、乔木园地面积与PM_(2.5)质量浓度均呈负相关关系。研究结果表明,实行未利用土地、耕地以及部分建成区的土地利用方式向林地、草地转化是北京市防控颗粒物污染的可行方略。     

广州市城郊森林公园雨季空气颗粒物浓度特征

城市森林公园作为人们游憩、运动的重要场所,其空气质量倍受市民关注。选择广州市城郊梯度上4个森林公园,采用定位对比观测方法,分析了雨季典型晴天森林公园林内空气颗粒物(TSP、PM_(10)、PM_(2.5)、PM_(1.0))质量浓度日变化特征及其在城郊梯度上的规律,结果表明,(1)雨季典型晴天,4个森林公园林内的TSP、PM_(10)与PM_(2.5)质量浓度日均值均达到国家环境空气质量一级标准,且PM_(2.5)浓度低于夏季晴天广州城区浓度。4个公园林内PM_(2.5)/PM_(10)的均值范围为0.31~0.45,也表明公园受污染程度均较轻。(2)公园林内各粒径颗粒物质量浓度均值在城郊梯度上均表现出显著差异(P0.05)。市区及市北缘的森林公园林内TSP、PM_(10)质量浓度显著大于郊区森林公园,而PM_(2.5)与PM_(1.0)质量浓度为游客人数最多的市北缘森林公园显著大于市区和郊区森林公园。(3)森林公园林内TSP、PM_(10)、PM_(2.5)、PM_(1.0)质量浓度的日变化趋势均呈先下降后上升,在14:00—16:00达到最小值,4个公园各粒径颗粒物质量浓度日变幅皆以白云山最大。(4)在监测时间范围内,大夫山森林公园空气颗粒物质量浓度受多气象因子共同影响,温度、湿度、气压等对其影响均达到极显著或显著水平。基于上述分析认为,雨季晴天城郊梯度4个森林公园皆适宜休闲游憩,远离市中心、游客人数适中以及有湖泊等水源多的公园为更好的选择。     

雾霾天气下室内外颗粒物粒径分布特征

采用Andersen八级采样器于2016年10月—2017年1月对保定市某居民小区室内外颗粒物进行分级采样测定,利用扫描电子显微镜(SEM)与能谱分析仪(EDS)对颗粒物的形貌与元素相对含量进行了研究.结果表明,PM_(1.1-4.7)是室内外可吸入颗粒物的主要组成部分.室外PM_(4.7—10)与PM_(1.1)占比受大气污染水平影响较小,粒径小于2.1μm颗粒物(PM_(2.1))主要由1.1μm以下颗粒物(PM_(1.1))构成.在相同污染条件下室内可吸入颗粒物的总浓度仅为室外的44%.室外C元素占比高于室内,颗粒物主要为烟尘集合体,有小部分球形飞灰;室内Al、Ca、Fe元素所占比例高于室外,颗粒物呈现烟尘集合体、飞灰、矿物共存现象.     

保定市餐饮源排放PM_(2.5)中有机污染物特征及来源分析

餐饮源是城市大气细颗粒物PM_(2.5)的一个重要来源,为了解餐饮源PM_(2.5)排放特征及来源,测定了室外烧烤和食堂两种不同类型餐饮源排放的PM_(2.5)浓度以及PM_(2.5)中的有机污染物;利用气相色谱-质谱仪(GC/MS)检测出主要污染物为正构烷烃、酸类、醛类、酮类、酯类、烯烃、多环芳烃等有机污染物,通过与大气对照样品的对比分析,对污染物的来源做了简要解析.比对结果显示,室外烧烤样品PM_(2.5)浓度为905.6±160.9μg·m~(-3)、食堂样品PM_(2.5)浓度为343.9±30.6μg·m~(-3)、大气对照样品PM_(2.5)浓度为76.7±1.7μg·m~(-3).室外烧烤是食堂排放PM_(2.5)质量浓度的2—3.4倍,是环境大气PM_(2.5)质量浓度的9.5—13.6倍.烧烤油烟排放的PM_(2.5)中有机物主要为有机酸(47.29%),其次是醛酮类(12.97%);校园食堂油烟样品中除了烷烃类(45.2%),脂肪酸类(11.76%)和醛酮类(8.84%)排放也较明显;脂肪酸类可能由动物脂肪灼烧产生,而醛、酮类物质可能来源于香精等食品添加剂的高温分解.大气对照样品中检测到少量醛酮类有机物,未检测到酸类有机物,由此推测醛、酮、酸可能是餐饮油烟中典型排放的污染物.     

气象条件对西安市夏季和冬季近地面大气环境污染特征影响

利用2018年1—12月西安市13个环境空气质量监测点的六项大气污染常规分析指标(PM_(10)、PM_(2.5)、O_3、SO_2、NO_2和CO)逐小时监测数据,结合气象条件(温度、相对湿度、风向、风速、大气压、光照、紫外辐射、混合层高度及大气能见度)和颗粒物样品采集,对西安市近地面大气污染物浓度特征进行分析,结果表明,西安市近地面大气污染物浓度呈现明显的季节变化特征,冬季空气污染物主要为颗粒物(PM_(10)、PM_(2.5))对应质量浓度分别为:(154.04±92.88)、(101.84±60.11)μg·m~(-3),PM_(2.5)/PM_(10)的值为0.66,夏季空气污染物主要为O_3,质量浓度为(89.07±20.62)μg·m~(-3);西安市冬季PM_(2.5)数浓度、表面积浓度、质量浓度分别为(51 890±14 619)cm~(-3)、(2 882.21±939.83)μm~2·cm~(-3)、(0.32±0.13)mg·m~(-3),PM_(10)数浓度、质量浓度、表面积浓度分别为(51 897±14 618)cm~(-3)、(3 410.50±1 060.31)μm~2·cm~(-3)、(0.86±0.29)mg·m~(-3),数浓度粒径分布集中在0.010≤d_p≤0.484μm,占总数浓度的99.13%,表面积浓度粒径分布集中在0.072≤d_p≤8.136μm,占总表面积浓度的98.32%,质量浓度粒径分布集中在0.316≤dp≤8.136μm,占总质量浓度的98.75%。颗粒物数浓度对大气能见度影响最大的3个粒径段分别为d_p=0.762μm、d_p=1.956μm、d_p=1.232μm,3个粒径段与能见度的R~2(拟合优度)分别为:0.840、0.789、0.775;西安市夏季,在近地面环境温度大于30.23℃,相对湿度小于58.09%,光照强度大于107.83 W·m~(-2),紫外辐射强度大于324.10μW·cm~(-2)时,有利于近地大气层中高质量浓度O_3((112.16±53.01)μg·m~(-3))的生成与累积。研究结果可为西安市及汾渭平原其他城市大气污染物减排、大气污染防治策略的制定提供数据支持。     

新冠肺炎疫情期间南京市PM2.5中碳质组分污染特征分析

为掌握新冠肺炎疫情爆发前后南京市城区细大气细颗粒物(PM_(2.5))中有机碳(OC)和元素碳(EC)的浓度变化特征,于2020年1—2月期间在南京市主城区在线监测了PM_(2.5)、OC、EC浓度及气象要素。与应急响应前相比,应急响应启动后PM_(2.5)浓度下降了41.2%,EC浓度下降了57.9%,而OC浓度不降反增,表明停工停产显著降低了PM_(2.5)和EC浓度,但对OC浓度变化影响较小。在应急响应前,OC和EC浓度均呈现白天浓度低、清晨及傍晚浓度高的日变化规律;在应急响应后,EC浓度日变化不大且维持在较低水平,OC浓度呈现午后浓度低、午前和傍晚浓度高的变化规律。PM_(2.5)浓度在应急响应后的大幅减少导致光照辐射强度提升,有利于光化学反应生成二次有机碳(SOC)。在PM_(2.5)和EC浓度下降的形势下SOC浓度不降反增,同时OC与EC的相关性显著降低。     

西安市PM_(2.5)时空分布特征及气象成因

PM_(2.5)是危害环境及人体健康的重要空气污染物之一,但目前对PM_(2.5)的时空分布及气象成因的研究还相对缺乏。为了更好地控制ρ(PM_(2.5)),利用西安市2013年9月1日至2014年8月31日的PM_(2.5)逐日质量浓度、首要污染物数据及气象数据,分析PM_(2.5)逐日质量浓度对空气质量的影响,ρ(PM_(2.5))的分布特征及其气象成因。结果表明,PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。ρ(PM_(2.5))年超标率高达42.1%,在季节上具有冬秋季高、春夏季低的特征,月变化呈现"V"字形变化。各类型站点的ρ(PM_(2.5))总体空间分布状况为:道路参照点污染最严重;居民参照点、工业参照点次之;商贸参照点及文化、生态参照点的PM_(2.5)污染较轻,基本处于良好状态;PM_(2.5)的空间分布状况及站点间的变动幅度会随季节而有所不同。采用逐步回归模型建立的ρ(PM_(2.5))的预测模型具有较好的预测效果,ρ(PM_(2.5))拟合值均能较好的反映ρ(PM_(2.5))的变化规律,ρ(PM_(2.5))与气象条件有一定的关系。     

乌鲁木齐大气细颗粒物PM_(2.5)水溶性离子浓度特征及其来源分析

大气细颗粒物PM_(2.5)是危害人体健康和环境最主要的空气污染物之一,对其水溶性离子的研究是一项非常必要而迫切的工作。文章对乌鲁木齐市中心区域树木年轮实验室和黑山头2013年1月-2014年2月期间采集的大气细颗粒物样品,利用离子色谱仪分析了其中的水溶性离子分布特征,采用硫转化率(SOR)、离子相关性分析等分析其可能来源,结果表明:年轮室和黑山头PM_(2.5)中总离子浓度平均值分别为88.03和65.11μg·m~(-3),分别占PM_(2.5)质量浓度的51.21%和33.8%。年轮室各种离子的季节变化明显:SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl~-和NH_4~+表现为冬季秋季春季夏季,Na~+表现为冬季秋季夏季春季,Ca~(2+)表现为秋季夏季春季冬季。SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+是PM_(2.5)中主要的离子,(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4和NH_4NO_3是乌鲁木齐PM_(2.5)中水溶性组分的可能结合方式。Cl~-和K~+主要来源于化石燃料和生物质的燃烧排放,Ca~(2+)和Mg~(2+)主要来自土壤、二次扬尘和燃煤。乌鲁木齐大气PM_(2.5)中ρ(NO_3~-)/ρ(SO_4~(2-))为0.40,说明目前固定排放源仍然是乌鲁木齐大气污染物的主要来源。本研究为更深入了解乌鲁木齐市颗粒物污染现状提供参考,同时为确定乌鲁木齐市大气污染治理重点、制定大气污染防治规划提供依据。     

合肥市主城区PM_(2.5)时空分布特征研究

城市PM_(2.5)时空分布特征研究对改善空气质量具有重要意义。利用2016年1月1日—2016年12月31日合肥市主城区10个国控空气质量监测站PM_(2.5)浓度、土地开发强度、道路交通等数据,基于Arcgis空间分析平台,探讨合肥市主城区PM_(2.5)时空分布特征及其与土地开发强度、道路交通的关系,可为地方政府改善空气质量提供科学依据。结果表明:(1)合肥市主城区PM_(2.5)浓度季节差异显著,由高到低依次为冬季、春季、秋季和夏季,秋、冬季PM_(2.5)浓度波动较大,而春、夏季PM_(2.5)浓度比较稳定;(2)污染天数呈现春冬多、夏秋少的规律,1月、2月、3月、11月和12月的污染天数比例均超过50%,重度以上污染天气主要出现在春冬季节,严重污染天气暂未出现;(3)1月PM_(2.5)浓度空间分布呈现"双峰多谷"的规律,庐阳区和滨湖新区是PM_(2.5)浓度高峰区,属于轻度污染;7月PM_(2.5)浓度空间分布呈现"双峰双谷"的规律,庐阳区和包河区是PM_(2.5)浓度高峰区,属于良好;(4)合肥市主城区PM_(2.5)浓度与绿地率、主干路长度和容积率有较强关联性;绿地率与PM_(2.5)浓度呈显著负相关,容积率与PM_(2.5)浓度有一定正相关关系,土地利用性质和其他因素综合影响PM_(2.5)浓度;交通流量大的主干路与PM_(2.5)浓度存在正向关系。中心城区通过增加公共绿地空间、合理控制容积率,加强公共交通和电动汽车的使用,可达到改善空气质量的目的。     

不同植被结构对空气质量的调控功能

随着城市化进程的加快,生态环境恶化,改善空气质量已成为社会所关注的重要环境问题。不同的植被结构可以有效调控大气颗粒物浓度,提高负离子的浓度,是改善空气质量的重要组成部分。为探究不同植被结构对空气质量的调控能力以及影响空气质量的因素,以沈阳市东陵公园为研究对象,采用定点观测法,监测8块不同植被结构内大气颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))和空气负离子浓度,并同步观测气象因子。研究结果表明,(1)不同植被结构调控大气颗粒物的能力存在差异,但是不显著。PM_(2.5)和PM_(10)日平均质量浓度在S1(稠李Padus avium+萱草Hemerocallis fulva)均为最高,分别是(48.63±18.05)μg·m~(-3)和(68.55±20.64)μg·m~(-3);S3(云杉Picea asperata+榆叶梅Amygdalus triloba+牛筋草Eleusine indica)最低,分别是(28.95±8.91)μg·m~(-3)和(45.21±10.38)μg·m~(-3)。PM_(2.5)和PM_(10)日平均质量浓度变化范围分别为(28.95—48.63)μg·m~(-3)和(45.21—68.55)μg·m~(-3)。(2)不同植被结构内空气负离子浓度存在显著性差异。空气负离子日平均浓度在S7(油松Pinus tabuliformis+桃叶卫矛Euonymus bungeanus+玉簪Hosta plantaginea)最高,为(1 007.50±53.10)ion·cm~(-3);S1(稠李+萱草)最低,为(446.21±34.9) ion·cm~(-3)。空气负离子日平均浓度范围(446.21—1 007.50) ion·cm~(-3)。(3)大气颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))和空气负离子浓度与乔木层郁闭度和相对湿度呈正显著相关,而与温度呈负显著相关;大气颗粒物浓度与空气负离子浓度呈负显著相关。以上研究结果可为优化城市绿地植被结构和改善空气质量提供一定的借鉴。     

北京冬季重污染过程大气细颗粒物化学组成特征及来源分析

为研究北京冬季重污染过程细颗粒物(PM_(2.5))的化学组成特征和来源贡献,利用大流量颗粒物采样器于2014年1月8日—19日对PM_(2.5)样品进行了为期12 d的采集,每4 h更换1次滤膜.采集的样品分别利用GC-MS、IC、ICP-MS、EC/OC仪测定了其中的有机组分、水溶性离子、金属元素和EC、OC等成分.结果表明,北京冬季PM_(2.5)维持在较高的水平,清洁天和霾天PM_(2.5)的平均浓度分别为86.0μg·m~(-3)和200.4μg·m~(-3),其中水溶性离子和有机物是主要组成,随着污染的发生,水溶性离子的占比由清洁天的35.6%快速上升至霾天的52%,而有机物的占比由清洁天的34.0%下降至霾天的17.4%.在所测定的有机组成中,糖类和一元脂肪酸是浓度最高的组成,其次为正构烷烃和多环芳烃,二元脂肪酸浓度最低,除二元脂肪酸外,其他检测的有机物均为霾天高于清洁天,表明霾天有更多的一次有机物的排放,根据PMF受体模型分析结果表明,霾天中二次来源是北京冬季PM_(2.5)的主要来源.