APEC会议期间石家庄市大气污染特征及空气质量保障措施效果评估

为研究2014年APEC会议期间(11月1—11日)石家庄市大气污染特征并评估空气质量保障措施效果,对处理不同功能区的封龙山站(背景站)、人民会堂站(市区站)、高新区站(开发区站)的ρ(SO₂)、ρ(NO₂)、ρ(CO)、ρ(O₃)、ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)进行分析,对比了各站点APEC会中与会后、APEC会议期间与2013年同期的空气质量等级状况及污染物质量浓度的变化. 结果表明:2014年APEC会议期间石家庄市整体空气质量好于2013年同期,除O₃外,其余各大气污染物的质量浓度均有明显降低,其中封龙山站的ρ(SO₂)、ρ(NO₂)、ρ(CO)、ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)较2013年同期分别下降了55.1%、22.9%、16.7%、36.8%、31.0%,人民会堂站的降幅分别为35.5%、28.0%、32.6%、36.9%、56.2%,高新区站的降幅分别为49.4%、26.6%、16.5%、32.9%、53.5%. 应急减排措施也使各站点的首要污染物发生了明显变化,其中扬尘控制措施有效遏制了PM₁₀对于市区站和高新区站的影响,而对于高架源的控制也有效降低了背景站的SO₂污染水平. 结合后向气流轨迹和气象图分析发现,尽管2014年APEC会议期间石家庄市的气象条件较2013年同期更不利于污染物扩散(污染气象指数等级高、气团滞留时间长),但通过地方政府采取的一系列应急减排措施,其空气质量仍有明显改善.      

2015年北京“阅兵蓝”特征及成因探讨

利用大气成分和气象要素观测数据,对2015年8~9月北京田径世锦赛和抗战胜利70周年纪念活动期间的北京PM_2.5浓度变化特征及其相关的大气污染气象条件进行了研究,并采用大气化学数值模式模拟了气象条件、减排措施和区域减排联合行动对北京PM_2.5浓度下降的作用和贡献.结果表明：纪念活动期间北京地区空气质量显著改善,PM_2.5平均浓度仅为18.7μg/m³,比前期8月1~19日下降70%,比2014年同期降低74.0%;东北冷涡长时间稳定少动为空气质量改善提供了良好的大气环流条件,北京地区混合层高度相比前期升高20%,相对湿度降低17%,风速增大7%,气象要素变化为庆祝活动期间PM_2.5浓度下降提供了良好的气象条件,尤其是地面主导风向转为偏北风后,阻止了北京城南及华北中南部地区的污染物输入北京城区;CAMx模式的模拟结果表明,与2014年同期相比,气象条件变化在北京PM_2.5浓度降幅中的贡献率达73%;纪念活动期间有无减排的模拟分析显示,在相同的气象条件下,减排措施使北京PM_2.5浓度下降约33%;期间北京PM_2.5来源以本地排放为主,本地的减排措施对改善空气质量的贡献率约为72%,周边地区减排的贡献率约为28%.     

进博会期间吴江地区污染特征分析

为分析2019年11月5-10日在上海召开中国国际进口博览会(简称"进博会")前后吴江地区的污染物变化特征与污染来源,该文采用吴江气象局的气象数据和环境监测数据对进博会前后污染物的变化趋势、气象条件影响和各种气团传输路径进行分析。结果表明,进博会期间,吴江地区实施的管控措施有效地降低了本地污染物的生成,PM_2.5和PM₁₀浓度分别下降了31.0%和47.3%,最大程度排除本地污染对外来传输分析的干扰。气象条件分析显示,在风速<3 m/s时,南风容易导致SO₂传输,当风速>4 m/s,西风容易导致颗粒物和SO₂浓度升高。HYSPLIT4.9模型显示,来自江苏和安徽中部地区(高度500 m左右)的污染气团,出现频率虽较低,却是导致吴江地区污染物浓度短时上升的重要原因;激光雷达监测结果显示,会议期间吴江地区出现2次污染传输过程,与气象条件分析以及轨迹聚合分析结果相一致。研究结果排除了本地污染对传输分析的干扰,客观评价了外来传输的影响,对于加强长三角区域联防联控具有重要的指导意义。     

厦门市冬季PM2.5污染情境识别及其与气象条件的关系

为研究厦门市冬季不同PM_2.5污染情境与气象条件和气团轨迹路径特征的关系,结合PM_2.5观测数据,使用AGAGE（Advanced Global Atmospheric Gases Experiment）统计方法识别2014—2018年冬季厦门市PM_2.5观测值、基线值和污染值情境,通过气象数据统计和气团后向轨迹聚类对不同PM_2.5污染情境下气象条件和气团轨迹路径特征进行探究.结果表明:①厦门市冬季不同PM_2.5污染情境下,ρ（PM_2.5）及PM_2.5污染值情境时长占比均呈波动中下降的趋势,具体表现为冬季PM_2.5观测值、污染值和基线值情境下,ρ（PM_2.5）平均值分别从2014年的42.2、90.7、16.4 μg/m3降至2018年的26.3、56.9、8.8 μg/m3,冬季PM_2.5污染值情境时长占比从2014年的10.2%降至2018年的3.0%.②冬季PM_2.5污染值情境下气象要素呈低风速、低气压、高温度、高相对湿度的特征.③冬季到达厦门市的气团轨迹路径中,局地路径由于大气条件稳定易累积形成PM_2.5污染;偏北路径和西北路径易从临近省份携带污染物输入导致PM_2.5污染,属于重要的外源污染输入路径;沿海路径和偏西路径均属于清洁路径,但沿海路径易在福建省北部与偏北路径重合形成污染输入,加强了偏北路径的污染物输送能力.研究显示,近年来厦门市冬季PM_2.5污染有明显减弱趋势,但不利的气象条件和外来污染输入仍会造成PM_2.5污染的发生.      

疫情防控期间上海市城郊空气污染特征比较

为比较COVID-19疫情防控期间上海市城郊地区环境空气污染特征,文章对闵行区与奉贤区2个观测点的主要空气污染物进行了研究。基于2019-2021年疫情防控同期,分析4种主要污染物以及气象条件的变化特征,分析结果显示,NO₂受防控措施影响最显著,城郊差异最小。O₃平均浓度比防控前分别上升65%(城区)、21.26%(郊区),城郊差异最明显。2020年防控期相较2019、2021年同期NO_x、PM_2.5、O₃显著下降。气象条件分析结果表明,城区相较于郊区有更多的静稳天气,从而不利于污染物扩散。Spearman相关性分析结果显示,O₃在城区与郊区都属于VOCs控制区,且在城区关系更加显著。采用潜在源贡献因子分析法和浓度权重轨迹分析法对比分析O₃污染区域输送的差异,上海城区O₃污染受上海本地生成贡献、杭州湾地区的气团中距离输送以及浙江沿海城市气团长距离输送综合作用。疫情防控措施导致上海市城郊两地污染物不同程度的减排,有...     

2007—2014年北京地区PM2.5质量浓度变化特征

为更好地解析北京地区ρ(PM_2.5)的长期变化特征及气流轨迹聚类分析结果,对2007年8月—2014年7月在中国环境科学研究院实测的ρ(PM_2.5)数据进行了统计分析,分析其年际、季节和月际变化特征;通过计算PM_2.5的AQI分指数,分析了污染等级的时间变化特征;结合后向气流轨迹,对ρ(PM_2.5)年际、季节变化与气团来源的关系进行了分析.结果表明:北京地区2008—2013年ρ(PM_2.5)年均值分别为111.5、95.8、94.8、80.5、75.2、81.3 μg/m3,整体呈逐年下降趋势,但污染水平依然较高;ρ(PM_2.5)由高到低的季节次序为秋季、冬季、春季、夏季,平均值分别为111.6、94.8、77.2、70.5 μg/m3,PM_2.5重污染时段主要出现在秋冬季节,并且冬季ρ(PM_2.5)近年来逐渐呈上升趋势;ρ(PM_2.5)月均值呈单峰型变化,11月最高(为125.3 μg/m3),7月最低(为76.4 μg/m3);轨迹聚类分析发现,途经山西省北部和河北省南部的气流轨迹中ρ(PM_2.5)较高,而来自北方及西北方向的气团相对较清洁,ρ(PM_2.5)较低.北京地区近些年实施的大气污染减排措施对于控制PM_2.5污染取得了一定效果,但针对秋冬季节重污染过程的控制力度仍需要加强,同时也要注意区域污染传输对北京地区ρ(PM_2.5)的影响.      

珠三角典型地区大气污染时段VOCs特征及化学反应活性

于2016年在广东大气超级监测站,开展4个季节的VOCs、O₃和PM_2.5长时间、高分辨率的连续观测,共获得2142组有效数据,并利用OH消耗速率(LOH)、臭氧生成潜势(OFP)和二次有机气溶胶生成潜势(SOAFP)3种评价方法以及HYSPLIT模型,分析珠三角典型地区大气污染时段VOCs特征及化学反应活性.结果表明,PM_2.5高值时段,除异戊二烯外,其余各种VOCs的平均浓度水平高于O₃高值时段.3种情境中,VOCs化学反应活性由强到弱依次为PM_2.5高值时段、观测期间、O₃高值时段.在O₃高值时段,来自珠三角东部地区气团中VOCs的浓度水平最高,而来自珠江西岸气团中VOCs的LOH和OFP最高,其次为来自珠三角东部的气团,这说明在珠江西岸和珠三角东部地区有大量的强化学反应活性污染物排放.来自北方内陆地区气团中苯系物占比较高,其SOAFP最高.在PM_2.5高值时段,来自南部海洋气团中VOCs的混合比、LOH、...     

保定市大气污染特征和潜在输送源分析

保定市是京津冀地区重要城市之一.为了解保定市大气污染物质量浓度特征和潜在输送源,对保定市国控点2017年1月1日-12月31日PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、O₃、CO等常规大气污染物数据进行分析,并利用TrajStat后向轨迹模型进行区域传输研究.结果表明:①ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）分别为（138±96）（84±66）（29±23）和（50±24）μg/m3,与2016年相比分别下降5.9%、9.1%、25.5%和13.1%;ρ（CO）较2016年下降了14.0%;ρ（O₃）较2016年增长了25.2%.ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）和ρ（O₃）分别超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值的0.97、1.40、0.25和0.34倍,ρ（SO₂）和ρ（CO）未超标.②除ρ（O₃）外,其他污染物质量浓度均呈冬季最高、夏季最低的季节性特征,其中,冬季PM_2.5污染最为严重,春季PM_2.5~10（粗颗粒物）污染严重.③空气质量模型源解析结果显示,保定市ρ（PM_2.5）约60.0%~70.0%来自本地污染源排放.后向轨迹结果表明,在外来区域传输影响中,保定市主要受到西北方向气团（占比为21.7%~60.0%）远距离传输和正南方向气团（占比为34.8%~50.5%）近距离传输的影响.④PSCF（潜在源贡献因子分析法）和CWT（浓度权重轨迹分析法）分析表明,除保定市及周边区县本地污染贡献外,位于太行山东麓沿线西南传输通道的邯郸市、邢台市、石家庄市是影响保定市PM_2.5的主要潜在源区.研究显示,PM_2.5为保定市大气中的主要污染物,并呈冬季高、夏季低的变化特征,其主要来自西北远距离输送和南部近距离传输.      

2018年春节期间京津冀地区污染过程分析

为了解2018年春节期间京津冀地区空气污染情况,利用近地面污染物浓度数据、激光雷达组网观测数据,结合WRF气象要素、颗粒物输送通量和HYSPLIT气团轨迹综合分析污染过程.结果表明,春节期间出现3次污染过程.春节前一次污染过程,各站点PM_2.5浓度均未超过200μg/m³;除夕夜,廊坊站点PM_2.5峰值浓度达到504μg/m³,是清洁天气的26倍;年初二^初五,各站点PM_2.5始终高于120μg/m³,且污染主要聚集在500m高度以下,北京地区存在高空传输,800m处最大输送通量达939μg/(m³?s),此次重污染过程为一次典型的区域累积和传输过程.京津冀地区处于严格管控状态时,燃放烟花爆竹期间PM_2.5峰值浓度可达无燃放时PM_2.5峰值的3.2倍.为防止春节期间重污染现象的发生,需对静稳天气下燃放烟花炮竹采取预防对策.     

乐山市2016年冬季颗粒物重污染过程与输送路径及潜在源区

对乐山市2016年12月—2017年2月的大气污染特征及气象条件进行研究分析,并结合HYSPLIT（后向轨迹模式）,用聚类方法、PSCF（潜在源贡献因子法）、CWT（浓度权重轨迹分析法）分别模拟了研究期间PM_2.5的主要潜在源区.结果表明:研究期间,乐山市以PM_2.5污染为主.因风速低、无降水、相对湿度高、边界层高度降低等原因,使乐山市发生了一次持续时间较长的重污染过程（2017年1月1—7日）,该过程二次污染物累积特征较为明显;春节期间,因烟花爆竹集中燃放产生的大量污染物使乐山市出现了一次严重污染（2017年1月28日）,ρ（PM_2.5）日均值达358 μg/m3.乐山市复杂的地形引起的热力差异有利于局地环流的生成与发展,山谷风的存在可能是造成夜间乐山市郊区站点ρ（PM_2.5）高于城区站点的主要原因.结合后向轨迹与ρ（PM_2.5）日均值分析发现,来自盆地内部的气流（占比为28.57%）对乐山市空气质量产生的影响最大.乐山市东部边界附近、宜宾市西北部、自贡市南部等地对乐山市PM_2.5的潜在源贡献（WPSCF）在0.96以上,说明这些地区是研究期间影响乐山市ρ（PM_2.5）的重要潜在源区,模型的模拟结果与风向、风速、ρ（PM_2.5）监测值插值结果相符.研究显示,乐山市大气污染过程除了与在不利气象条件下污染物的累积有关外,区域污染物的输送贡献也不容忽视.      

北京地区偏南风和偏东风条件下污染特征差异

为探究污染的控制风向特征差异及其长期演变趋势,对2014～2019年北京地区逐小时气象要素和PM_2.5浓度统计分析.结果表明,研究时段内北京地区67%的污染发生在偏南风和偏东风的控制下,且冬季最易出现污染,其次为春季和秋季,各自对应的冬、春、秋和夏季平均污染概率为45.2%、 34.1%、 32.1%和26.1%及47.0%、 45.8%、 39.7%和29.6%.北京偏南风频率更高,但偏东风下污染概率更大,污染差异在春季最明显11.7%(2.8%～18.6%),冬季最小1.8%(-7.6%～13.9%).过去6 a,偏南风和偏东风下的污染概率分别以每年4.6%～8.0%和5.5%～7.9%的速度降低,很大程度体现在中度及以上程度污染占比的减少.偏南风下污染发生时,能见度和混合层高度偏高、风速偏大、小时风速≥3 m·s^-1的时次偏多、相对湿度和露点温度偏低,春季、夏季和秋季的PM_2.5平均、峰值和75%百分位浓度显著低于偏东风控制下的污染,而冬季PM_2.5浓度则偏高.这表明,污染发生时,偏南风下大气...     

2014年北京APEC期间大气醛酮污染物的污染特征与来源分析

于2014年11月北京APEC会议前后,调查了大气醛酮污染物的变化规律及污染特征. 结果表明甲醛、乙醛和丙酮是主要污染物,占总醛酮污染物的82.66%,特别是甲醛,约占40.12%. APEC会议期间北京采取相关措施后,总醛酮污染物浓度下降了64.10%,醛酮污染物在会议前后的变化趋势与PM_2.5等污染物相似. 会议期间和会议后甲醛、乙醛、丙酮和总醛酮污染物之间(R²为0.67~0.98)的相关性较好,说明其有相同来源; 但会议前的相关性较弱,(R²-0.11~0.42和R² 0.16~0.94),说明其来源不同. 计算所得的诊断参数如C1/C2、C2/C3和OC/EC比值显示,会议前来自汽车尾气与燃煤的复合源,而会议期间和会议后燃煤排放比例增加,特别是在会议后.     

利用多元线性回归方法评估气象条件和控制措施对APEC期间北京空气质量的影响

气象条件对大气污染物的扩散和传输有重要影响,准确分离和定量气象因素对空气质量的影响是评估大气污染控制政策有效性的前提.本研究利用APEC会议期间及前后(2014-10-15～2014-11-30)北京城区朝阳观测站点SO_2、NO、NO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM_1和PM_(10)以及气象因素的观测数据,采用多元线性回归分析方法,定量评估了气象条件和空气污染控制措施对APEC期间北京空气质量的影响.在假定排放条件不变的情况下,基于气象因素参数建立的预测污染物浓度的多元线性回归模型模拟效果较为理想,决定系数R~2在0. 494～0. 783之间.控制措施使得APEC控制期SO_2、NO、NO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM_1和PM_(10)浓度分别降低48. 3%、53. 5%、18. 7%、40. 6%、3. 6%、34. 8%、28. 8%和40. 6%,气象因素使得APEC控制期SO_2、NO、NO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM_1和PM_(10)浓度分别降低1. 7%、-2. 8%、18. 7%、4. 5%、18. 6%、27. 5%、30. 6%和35. 6%.气象因素和控制措施共同作用使得APEC控制期北京空气质量得到了明显改善.控制措施对SO_2和氮氧化物浓度的下降起主导作用,气象因素对CO浓度的下降起主导作用,气象因素和控制措施对颗粒物浓度降低的贡献相当.本研究还利用相对权重方法研究了气象因素对污染物浓度影响的贡献,结果表明影响不同污染物浓度的决定性气象因素不同.     

Multi-dimension apportionment of clean air “parade blue”phenomenon in Beijing

The mass concentration and major chemical components of fine particulate matter were measured before, during and after Beijing''s massive parade commemorating 70th anniversary of the Chinese Victory in World War II on September 3, 2015. Regional emission inventory, positive matrix factorization (PMF), observations from space and backward air mass trajectories were jointly applied to identify the major pollution sources and their temporal and spatial variations. The contributions of emissions, their variations and the meteorological conditions related to the “parade blue” phenomenon in Beijing and its surrounding areas were investigated in detail. The main cause of the decreased PM_2.5 mass concentration was attributed to the absolute reduction in emissions of primary air pollutants. The chemical composition of PM_2.5 varied significantly before, during and after the parade. Fugitive dust particles were well controlled, the secondary formation of PM_2.5 was reduced along with the controlled gaseous precursors'' emissions from vehicles and industrial sources during the temporary intensified control period. During the parade period, the SO₂ and NO₂ column concentrations in Beijing and the surrounding areas decreased sharply, indicating that the coordinated reduction in primary emissions from the surrounding areas of Beijing played an important role in lowering the ambient concentration of SO₂ and NO₂ and accordingly lowered PM_2.5 and improved the regional air quality. A comparison of the temperature, humidity, and wind speed and direction during the same periods in 2014 and 2015 showed that the meteorological conditions positively influenced the achievement of “parade blue”.     

山地型城市冬季大气重污染过程特征及成因分析

以阳泉市2018年12月26日~2019年1月20日发生的典型大气重污染过程为例,研究了山地型城市冬季大气重污染过程特征及成因.结果表明,重污染发生时段首要污染物为PM_2.5,水溶性离子和碳质组分是PM_2.5主要组分,其中二次离子SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺是主要水溶性离子成分（共占离子组分的87.7%）,二次有机碳（SOC）是碳质组分的主要成分（71.6%）.二次离子在重污染发生时的浓度较发生前增加5.3倍,是导致PM_2.5快速增长的重要组分.气象条件分析显示,PM_2.5及其主要组分皆与相对湿度呈显著正相关关系而与风速呈显著负相关,随相对湿度增加以及平均风速降低,污染程度逐渐加重.山地型城市相对湿度较高、温度变化幅度大等气象特征使二次污染物的生成加快,是导致PM_2.5污染程度快速加重的主要原因.另外,山地型城市相对封闭的地形导致的平均风速降低使得大气污染物扩散条件相对较差是污染物累积的原因之一.PMF模型解析结果为：二次源（46.0%）对PM_2.5贡献显著,其次为燃煤源（32.6%）、机动车源（19.8%）和扬尘源（1.6%）.因此,山地型城市更应该重视对二次组分,特别是二次离子形成的前体物的管控.     

气象条件对河北廊坊城市空气质量的影响

气象条件是影响大气污染的重要因子.利用2013年3月—2014年2月廊坊颗粒物质量浓度监测资料、自动气象站观测资料和欧洲中期天气预报中心再分析资料,采用多种统计方法分析气象与污染的关系,量化天气形势和局地气象条件对城市颗粒物质量浓度变化的贡献.结果表明:天气形势是决定局地气象要素和城市空气质量的重要因子.当廊坊位于高压中心或高压后部时,大气层结稳定,易造成重污染;当廊坊位于高压前部(气压梯度较大)时,大气层结不稳定,易于污染物输送和扩散.利用客观天气分型结合污染物质量浓度统计分析方法,可以量化天气形势对城市空气质量的影响.在局地气象要素中,能见度与ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)相关性最高(相关系数分别为-0.75和-0.53,下同),其次依次为风速(-0.45和-0.31)、相对湿度(0.41和0.25)和温度(-0.15和-0.06).通过污染物浓度与局地风场关系分析发现,廊坊颗粒物质量浓度受天津市、河北省南部区域输送的影响明显,受北京区域输送的影响相对较弱.研究显示,气象条件可以解释廊坊ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)日均值变化的56%和49%,其在冬季对颗粒物质量浓度影响最为显著,春秋季次之,夏季影响最小.      

2015年12月北京市空气重污染过程分析及污染源排放变化

2015年12月,北京市及周边地区连续多次出现重污染天气.在此期间,北京市空气重污染应急指挥部两次发布红色预警.为厘清该月重污染的发生过程、生消变化,测算了应急措施下的污染源排放变化情况,并采用数值模拟和地面观测相结合的分析方法,对重污染的形成原因进行初步分析,同时对应急措施的环境效果进行评估.结果表明:1虽然2015年12月北京市主要大气污染物排放量较去年同期有所下降,但排放强度仍然较大,是重污染过程的内因;气象扩散条件不利是重要的外因,地面风速弱,大气稳定度高,相对湿度高,边界层高度降低,源排放及气象因素共同导致了此轮重污染过程.2红色预警应急措施可实现污染物日排放强度减少36%左右,PM_2.5浓度下降11%~21%,预警的应急措施不能扭转重污染的态势,但对于缓解PM_2.5污染加重趋势有明显的效果.3在重污染天气下,污染物仍在大气中累积,应急措施最明显的效果发生在实施后的48~72 h后,因此建议在PM_2.5浓度快速上升前36~48 h实施减排措施,从而对空气质量预报准确性提出更高的要求.     

新冠肺炎疫情期间气象条件和排放变化对PM2.5的影响

本文基于WRF-CMAQ定量分析了2020年1~3月全国337城市气象条件和排放变化对PM_2.5浓度的影响.全国气象条件整体转好1.7%,1月转差1.6%,2~3月分别偏有利1.3%和7.9%;全国污染物排放下降使得PM_2.5浓度同比下降14.1%,1~3月分别下降4.0%、25.7%和15.0%.武汉第一季度实测PM_2.5浓度同比降幅高于全国水平,与其气象条件大幅转好且污染排放降幅较大有关.北京在疫情发生前和严控期PM_2.5浓度同比升高,主要为气象转差所致;复工复产期同比下降,主要为污染排放大幅下降所致."2+26"城市、汾渭平原和长三角在第一季度PM_2.5浓度同比均下降,长三角降幅最大,与其污染排放大幅下降有关;"2+26"城市和汾渭平原在疫情发生前气象条件大幅转差,严控期大幅转好,长三角在复工复产期气象条件最有利;重点区域均为疫情严控期污染排放降幅最高,复工复产期降幅趋缓.     

中原城市冬季两次重污染形成机制及来源

为揭示郑州市冬季空气污染过程及形成原因,选取郑纺机国控站点为采样点,探讨2019年12月郑州大气污染物浓度和主要气象参数特征,对比不同污染阶段PM_2.5水溶性离子、元素和碳质组分浓度变化,并利用空气质量模型模拟结果,分析采样期间污染源排放与区域传输对采样点PM_2.5质量浓度的贡献.结果表明,采样期间第一次和第二次重污染形成和消散过程略有差异,分别呈现出"缓慢累积、缓慢清除"和"缓慢积累、快速清除"的特征.第一次和第二次重污染时段NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺质量浓度占PM_2.5比值达到41.5%和46.2%,OC/EC比值分别为4.0和4.5,二次气溶胶颗粒的大量生成是两次重污染形成的主要原因.采样期间本地、东部、南部、西部和北部区域对采样点PM_2.5浓度贡献占比均值分别为58.0%、2.4%、6.7%、6.9%和12.7%,第一次重污染是本地污染物排放和外来源区域传输...     

唐山市2017年采暖期不同污染等级PM2.5化学组分特征对比与来源分析

为深入了解唐山市采暖期PM_2.5污染成因与来源,采用在线监测设备于2017年12月1日-2018年1月28日连续监测了唐山市PM_2.5及其水溶性离子和碳质组分（OC、EC）的质量浓度变化,并结合部分常规气体污染物及气象数据进行对比分析.结果表明:①相对湿度的增加和风速的降低促进了污染的发展.②清洁、轻中度污染和重污染时,SOR（硫氧化率）分别为0.05、0.08、0.20,NOR（氮氧化率）分别为0.05、0.12、0.26,随着污染的加重,SO₂、NO_x向PM_2.5中SO₄2-、NO₃-的二次转化现象更加明显.③清洁时,ρ（OC）、ρ（EC）、ρ（SO₄2-）和ρ（Cl-）占PM_2.5化学组分（水溶性离子、碳质组分）质量浓度总和的68%,主要污染源为燃煤;清洁、轻中度污染和重污染时,ρ（NO₂）/ρ（SO₂）分别为0.96、1.14、1.44,ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）分别为0.94、1.57和1.75;重污染时,ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）、ρ（NH₄+）三者之和占PM_2.5化学组分质量浓度总和的61%,二次污染物成为主要污染源.④观测期,唐山市轻中度污染和重污染时,受经北京市、天津市等唐山市西部地区方向气团影响频率分别为61%、63%,受该方向气团影响时,ρ（NO₂）/ρ（SO₂）、ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）明显增大.研究显示,相较于燃煤排放物在大气污染物中的占比变化,随着污染的加重,工业工艺和机动车尾气排放产生的污染物占比明显增大,区域传输对大气污染影响不可忽略,政府有必要开展区域联防联控、停产限产和限行限号的措施.