天津滨海新区秋冬季大气污染特征分析

为了解天津滨海新区大气污染物浓度水平和污染来源,2009年9月1日~2010年2月28日对NOx、CO、SO2、O3、PM2.5、PM10进行了连续在线观测,并同步观测了气象要素.结果表明,秋冬季上述污染物最高日均值(秋冬平均值±标准差,O3为日小时均值最大值)分别达到300.7(65.4±52.9)×10-9、7.278(1.324±1.169)×10-6、53(13±12)×10-9、95(28±21)×10-9(体积分数)和287.4(62.3±53.6)μg/m3、1421.4(161.9±136) μg/m3. NOx和SO2秋季低于冬季,O3和PM10反之. CO和PM10相对国家二级标准超标率为2%和38%,PM2.5相对WHO标准(75μg/m3)超标率为31%.季节统计日变化显示CO和NOx为早晚双峰型,SO2为中午的单峰型,O3为午后单峰型,且秋季日变化振幅远大于冬季, PM10为早晚双峰型,但冬季比秋季晚出峰2~3h.除冬季PM10,大气污染物浓度49%~74%的逐日变化由气象要素影响.滨海新区大气污染受局地排放和外源输送共同影响,西南方向气流易造成污染物积累,其次是东北方向,而东和东南气流最有利于污染物扩散;各污染物具体表现为NOx主要受局地源控制;SO2主要受外来输送影响;CO和PM2.5同时受本地源和外来源的共同影响;PM10秋季表现为本地源污染,而冬季为本地源和外来源的共同影响.     

北京地区SO2、NOx、O3和PM2.5变化特征的城郊对比分析

2006-01-01～2006-12-31在北京上甸子区域大气本底站和城区宝联环境观测站连续观测了SO2、NOx、O3和PM2.5的浓度,分析了北京城区和郊区的季节变化及日变化的差异,并结合风向讨论了城区污染对于大气本底的影响.结果表明,①NOx、SO2浓度在采暖季城郊差异最大,城区是本底的4～6倍,城郊O3有一致的浓度变化.本底站PM2.5在4、5月达到100μg/m3以上,是年平均的2～3倍;②NOx和SO2的日变化在城区表现为双峰型,在09:00前后和22:00前后形成高值,郊区表现为单峰型,在22:00前后出现高值.郊区O3的日变化峰值滞后于城区大约2 h.PM2.5日变化规律表现得较不规则;③西南风条件下本底各污染物浓度明显受城区输送影响而升高,东北风条件下干洁气团的影响比较明显.     

黑龙江海伦农业区冬春PM2.5和气态污染物污染特征

2011~2012年冬春期间(11月到翌年4月),通过设置在海伦农田生态系统国家野外科学观测研究站内的在线监测仪器获取了PM2.5和气态污染物(NOx、O3和SO2)质量浓度的时间变化,同时结合地面气象资料和HYSPLIT后向气团轨迹模型分析了该地大气污染物的污染水平、可能来源及传输过程.结果表明:观测期间PM2.5、NOx和SO2的24h均值(范围)分别为(54.7±45.7)(8.0~217.8),(23.0±11.5)(4.5~59.6), (10.0±10.3)(0.3~56.0)μg/m3, O3的日最大8h平均值(范围)为(62.4±18.7)(24.1~173.5)μg/m3,其中除O3在4月份超过国家一级标准8d外,其它气态污染物均未超过国家一级标准;PM2.5超过国家二级标准的天数为40d,占整个观测期间的22.5%.PM2.5和SO2各月质量浓度变化较大,最高值出现在12月份,是冬季采暖的高峰期.NOx、PM2.5和SO2日变化呈双峰型,峰值出现在07:00和17:00左右;O3为单峰型,峰值出现13:00~15:00.通过对海伦地区72h内HYSPLIT后向气团轨迹模拟结果和该站点的气象数据进行分析,表明该农业区大气污染受本地源和区域输送共同影响,偏南气流易造成污染物积累,而偏北气流有利于污染物扩散.     

西安城区夏季地面臭氧浓度变化特征分析

于2013年夏季,对西安城区10个大气监测点进行了地面大气中O3及其前体物(NOx、CO)连续在线观测,观测结果分析表明:夏季O3小时浓度平均值范围为39.03~93.06μg/m3,且其浓度呈现由东北至西南方向逐渐升高的空间分布特征。O3小时浓度分布呈明显的单峰形式,15:00左右达到峰值;NOx、CO浓度呈较明显的双峰分布,CO较NOx的浓度波动较为平缓。O3日均浓度与温度、太阳辐射呈正相关,而与相对湿度呈负相关关系,且受温度、太阳辐射的影响更加显著。     

北京东灵山地区主要大气污染物浓度变化特征

2009年8月～2011年6月在北京东灵山森林站连续观测了SO2、NOx、O3和PM2.5的浓度,利用观测数据分析了大气污染物的月变化、季节变化和统计日变化特征,结合气流轨迹探讨了传输对污染物的影响.结果表明,观测期间NO、NO2、NOx、O3、SO2和PM2.5浓度的平均值分别为(2.0±1.6)、(13.2±7.2)、(15.3±8.2)、(61.0±19.6)、(3.6±3.6)、(35.6±32.0)μg.m-3,均低于北京城区的观测值.NOx浓度秋季最高,夏季最低,分别为(17.0±8.0)μg.m-3和(13.8±4.1)μg.m-3.O3浓度春、夏季高于秋、冬季,最高值出现在6月份.SO2冬季浓度最高,夏季浓度最低,冬季与夏季的比值约为2.7.PM2.5夏季的浓度要远高于其他3个季节,达到56.4μg.m-3.NOx、O3和SO2浓度日变化显著,其中NOx日变化为双峰型,O3和SO2日变化为单峰型,PM2.5日变化幅度较小.     

北京市夏季O3、 NOx等污染物“周末效应”研究

采用了2000-06-25~2000-07-07以及2000-07-26~2000-08-22在北京325 m气象塔观测平台观测到的O3、NOx(NO和NO2)、CO和SO2数据,分析了周末与工作日O3、NOx、NO、NO2、CO和SO2浓度变化的差异及成因.结果表明,除SO2之外,O3、NOx、NO、NO2和CO的周末浓度与对应工作日浓度相关性显著,均通过了显著性水平α=0.05的t检验,相关系数(R)依次为0.99、0.61、0.56、0.80和0.61.交通高峰时段(06:00~08:00)NOx和CO的周末浓度明显低于工作日浓度,该时段NOx和CO的周末浓度与工作日浓度的平均偏差分别为-28%和-9%.O3周末浓度与工作日浓度的回归系数为1.25±0.02.此外,周末O3的最大小时浓度值与最大8 h平均浓度值分别比工作日高23%和26%,表现出十分明显的"周末效应".     

北京城区臭氧日变化特征及与前体物的相关性分析

对2012年12月至2013年11月北京城区12个自动空气监测子站的臭氧及其前体物的浓度进行了分析,探讨北京城区臭氧浓度的日变化特征以及与前体物的关系.研究发现,北京市城区臭氧在5~8月份维持相对较高浓度,其他月份则较低.臭氧浓度呈现单峰型分布,基本在15:00、16:00达到峰值;同时臭氧呈现较明显的“周末效应”,即周末臭氧浓度高于工作日浓度. CO、NO、NO2和NOx等前体物多呈现双峰型分布,与O3均呈显著的负相关性,相关性在夏季较低.通过大气氧化剂OX和NOx的拟合方程发现,冬季北京市城区OX在白天受区域O3影响相对较大,在夜间受局地NOx污染影响相对较大.计算了在理想情况下的城区NO2光解速率,春季、夏季、秋季和冬季的平均值分别为0.180,0.209,0.169,0.149min-1.在白天臭氧的高浓度时段城区O3、NO和NO2体现出近似光化学平衡态的特征.     

北京及周边地区典型站点近地面O3的变化特征

利用2008年6月1日~2009年5月31日在北京城区中国气象局(CMA),及其西南方向固城站(GCH)和东北方向上甸子本底站(SDZ)的近地面O3等观测数据,分析了O3的变化特征及其与其他污染物和气象要素的关系.结果表明,上甸子本底站近地面O3的季节变化和日变化规律与固城和北京城区站存在一定的差异,而固城站和北京城区站的O3变化特征差异较小.相关性分析显示,O3与NO、NO2、NOx、RH多呈负相关,且相关性冬季好于夏季,此外,O3与气温和风速呈正相关,其中北京城区站冬季和夏季O3与风速的相关性差异最明显.O3浓度与地面风向有一定关系,当风向为偏南时,O3浓度较高,当风向为东北时,O3浓度偏低.     

沧州市大气污染特征观测研究

利用沧州2009年7月～2011年7月的NOx(NOx=NO+NO2)、O3、SO2以及PM10的观测数据,分析了沧州市大气污染物的日变化、月平均变化、年变化以及季节平均变化特征.结果表明,NOx、PM10日变化为双峰型,O3为单峰.SO2日变化也呈现为双峰型,但是其变化幅度较平缓.NO、NO2、NOx、SO2有较相同的季节变化趋势.NO、NO2、NOx、SO2及PM10冬季值最大,分别为(30.0±18.9)μg·m-3、(50.5±19.8)μg·m-3、(80.5±38.7)μg·m-3、(62.1±34.7)μg·m-3、(201.6±98.5)μg·m-3.臭氧夏季浓度最高,其月均值为(88.0±22.3)μg·m-3.NO、NO2、NOx、O3、SO2及PM10年均值分别为(18.9±14.5)μg·m-3、(37.6±13.0)μg·m-3、(56.5±27.5)μg·m-3、(49.9±16.3)μg·m-3、(31.6±19.5)μg·m-3、(156.7±79.1)μg·m-3.秋冬季污染物主要为NOx(NOx=NO+NO2)、SO2以及PM10,夏季污染物主要为O3.     

兰州市城区大气污染现状及防治对策分析

根据兰州市2002~2009年的城区大气污染物监测结果,分别对可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)和二氧化氮(NO2)3种主要大气污染物进行综合分析,研究其现状特征和变化规律,揭示了兰州市城区大气污染的现状及时间分布特征,并对兰州市城区大气污染的成因及防治措施进行了初步探讨.     

济南市秋末冬初大气颗粒物和气体污染物污染水平及来源

2009年11月23日─12月7日在济南市区对PM2.5、BC(黑碳)和污染物(SO2、NOx、NO、NO2和CO)进行实时监测与分析.观测期间ρ(PM2.5)、φ(SO2)和φ(NOx)分别为171μg/m3、54.3×10-9和107×10-9.其中,φ(SO2)与GB 3095─1996《环境空气质量标准》日标准值相当,φ(NOx)是标准的2.2倍,ρ(PM2.5)是美国环境空气质量标准(35μg/m3)的4.89倍.污染事件期间ρ(PM2.5)、φ(SO2)和φ(NOx)分别达到222μg/m3、74.4×10-9和158×10-9,是非污染期间的1.78、1.67和1.77倍.观测期间SO2主要来源于燃煤排放.在11月25─26日的污染事件中,NOx、BC和PM2.5主要来源于机动车尾气排放,除局地源外,东北风经过济南东北部工业区时也将污染物传输到采样点;而在12月1─2日的污染事件中,以静风为主,污染物积聚,NOx和BC主要来源于机动车尾气排放,PM2.5除了一次污染物,很可能包含一定比例的二次污染物.在非污染事件中,NOx和BC主要来源于机动车尾气排放,部分NOx很可能来源于燃煤排放,而PM2.5主要来源于一次源排放.     

Evaluation of ambient air quality in Guangzhou, China

On the basis of the reported air quality index （API） and air pollutant monitoring data provided by the Guangzhou Environment Monitoring Stations over the last twenty-five years, the characteristics of air quality, prominent pollutants, and variation of the average annual concentrations of SOE, NOE, total suspended particulate （TSP）, fine particulates （PM10）, CO and dustfall in Guangzhou City were analyzed. Results showed that TSP was the prominent pollutant in the ambient air environment of Guangzhou City. Of the prominent pollutants, TSP accounted for nearly 62%, SOE 12.3%, and NOx 6.4%, respectively. The average API of Guangzhou over 6 years was higher than that of Beijing, Tianjin, Nanjing, Hangzhou, Suzhou and Shanghai, and lower than that of Shenzhen, Zhuhai and Shantou. Concentrations of air pollutants have shown a downward trend in recent years, but they are generally worse than ambient air quality standards for USA, Hong Kong and EU. SOE and NOx pollution were still serious, impling that waste gas pollution from all kinds of vehicles had become a significant problem for environmental protection in Guangzhou. The possible causes of worsening air quality were also discussed in this paper.     

Comprehensive characterization of ambient nanoparticles collected near an industrial science park: Particle size distributions and relationships with environmental factors

We investigated the characteristics of ambient particles and their relationships with various environmental factors, including gaseous pollutants (CH4, non-methane hydrocarbons (NMHC), total hydrocarbons (THC), NOx, CO, SO2), meteorological parameters (humidity, temperature), and time (day/night, workday/weekend). We used an electrical low-pressure cascade impactor to measure the number and size distributions of ambient particles (0.007–10 m) that were collected approximately 1 km northwest of Hsinchu Science Park in Taiwan between February and May 2007. The number concentrations of particles were enhanced through photochemical reactions during the day. In addition, high traffic flow during workdays increased the formation of particulates. Except for SO2, all of the gaseous pollutants we studied (CH4, NMHC, THC, NOx, CO) correlated positively with the total number concentrations of ambient particles during daytime, indicating that they might contribute to the particulate burden. The poorer relationship between the SO2 level and the total number concentration of particles suggests that SO2 might participate indirectly in the nucleation process during particle formation, The high enrichment factors for Zn, Pb, Cu, and Mn, which mostly comprised the ultrafine particles (diameter: < 0.1 m) and fine particles (diameter: 0.1–1 m), presumably arose from emissions from traffic and high technology factories. Heterogeneous reactions on solid particles might play a role in the removal of SOx and NOx from the atmosphere. Sulfides and nitrides can further react with these local pollutants, forming specific Cu-containing compounds: CuO (39%), CuSO4 (34%), and Cu(NO3)2 (27%), within the ambient particles in this industrial area.     

北京夏末秋初不同天气形势对大气污染物浓度的影响

根据2007~2008年地面、850hPa和500hPa天气图,结合主要气象要素将夏末秋初(8月和9月)影响北京地区的主要天气系统分为高污染的积累天气型(包括槽前无降水、槽后脊前、脊、副高4种基本型)和清洁的清除天气型(包括槽或槽前有降水、槽后有降水或偏北风2种基本型).北京地区4站2007年在积累天气型控制时NOx、O3(日小时均值最大值)、PM2.5和PM10浓度分别为38.1×10-9(体积分数),115.2×10-9(体积分数),90.6μg/m3,212.5μg/m3,清除天气型控制时4种污染物浓度分别为36.3×10-9(体积分数),68.9×10-9(体积分数),39.3μg/m3,125.4μg/m3;2008年施行北京奥运空气质量保障措施期间,上述4种污染物在积累天气型控制时分别为19.3×10-9(体积分数),87.1×10-9(体积分数),66.3μg/m3,99.6μg/m3,清除天气型控制时分别为19.0×10-9(体积分数),62.5×10-9(体积分数),41.0μg/m3,65.2μg/m3;尽管施行了源减排措施,积累天气型控制时北京地区污染物浓度仍相对较高,因此需关注此天气形势下污染物的变化.     

被动采样监测珠江三角洲NOx、SO2和O3的空间分布特征

为获得珠江三角洲区域污染特征,采用被动扩散采样技术,在珠江三角洲200 km×200 km网格区域内测量11月两周暴露的NO2、SO2和O3浓度水平,采用克里格空间插值法(Kriging)获取NOx、SO2和O3的空间分布特征,并与源清单和已有模型结果比对.采用反向轨迹方法模拟了O3的输送途径.结果表明,采样期间珠江三...     

天津重污染期间大气污染物浓度垂直分布特征

利用天津气象局255 m铁塔垂直4层观测平台(高度分别为3、40、120和220 m),对各层大气中的NO_x、O₃、SO₂浓度(均以φ计)和PM_2.5浓度(以ρ计)进行了连续观测,结合同步气象要素分析了2010年10月3—11日天津发生的一次重污染事件.结果表明:在此次重污染事件期间,一次及二次污染物浓度的垂直梯度变化差异显著,φ(NO)、φ(NO₂)和ρ(PM_2.5)随高度上升而降低,φ(NO)在3～120和120～220 m的递减率分别为58.0%和8.5%,ρ(PM_2.5)在3～220 m递减率为13.0%;而φ(O₃)和φ(SO₂)平均值却随高度的上升而增加,其中φ(O₃)在3～40、40～120和120～220 m的增长率分别为108.0%、19.1%和56.4%,φ(SO₂)在3～220 m的增长率为25.0%. NO_x主要来源于局地近地面污染源的排放;SO₂主要来源于高架点源的排放,O₃则来源于局地光化学过程积累;PM_2.5受局地排放源和光化学过程的双重影响,垂直梯度变化最不显著. 不利于扩散的气象条件使以局地排放为主的污染物积累升高及其伴随的光化学反应造成了天津此次重污染事件.      

后奥运时期京津冀区域大气本底夏季污染变化

为探索后奥运时期京津冀区域大气本底污染状况及变化趋势,在中国科学院华北兴隆大气本底观测站,对夏季大气主要污染物(NO_x、SO₂、O₃和PM_2.5)进行了连续3年的在线观测,结合气流轨迹模式对大气污染物的传输路径及贡献率进行了分析. 结果表明:兴隆站大气本底夏季ρ(NO_x)、 ρ(SO₂)、 ρ(O₃)和ρ(PM_2.5)的平均值分别为(11.5±5.9)、(8.3±7.0)、(137.6±38.4)和(50.9±33.0)μg/m3;首要污染物为O₃和PM_2.5,ρ(O₃)和ρ(PM_2.5)日均值超过GB 3095─2012《环境空气质量标准》二级标准〔ρ(O₃)为200 μg/m3,ρ(PM_2.5)为75 μg/m3〕的天数分别为102和60 d,占观测期间有效天数的39%和23%,表现为大气氧化性增强、二次污染逐年上升;受偏南气流影响,太行山沿线区域和山东半岛—渤海湾地区是兴隆夏季大气本底污染的主要贡献区域,特别是京津冀城市区域夏季高浓度O₃和PM_2.5,对华北区域大气本底污染物浓度的整体上升具有重要影响.      

夏末秋初北京市区与背景区大气污染物的对比分析

在北京市区和背景区——河北兴隆县选点,对比两地大气污染物浓度变化及污染状况.结果表明:除O₃外,北京市区主要大气污染物浓度均高于背景区,其ρ(PM_10),φ(NO_x)和φ(SO₂)的平均值分别是背景区的1.6,3.1和4.0倍,而背景区φ(O₃)平均值则是北京市区的2.2倍;与国家二级标准限值比较,夏末秋初基本上不存在SO₂和NO_x污染,大气污染物中超标最严重的是O₃,北京市区与背景区的超标天数分别是46.9%和65.5%,其次是PM₁₀,北京市区超标天数达到25%,背景区则全部达标;北京市区与背景区的大气污染物日变化特征明显不同,其中北京市区的日变化主要受人为活动影响,表现出典型的城市特征,而背景区日变化受人为活动影响小.