不同保洁工艺对道路尘负荷与扬尘控制效率差异的影响研究

为评估城市道路扬尘治理效果及精准治理道路扬尘,于2020年10月—2021年2月对河南省郑州市城区典型道路的积尘负荷和道路扬尘浓度进行测定,计算了不同类型保洁工艺的扬尘控制效率,分析了典型的湿式保洁工艺实施后的道路扬尘浓度变化. 结果表明:①各种保洁工艺的平均扬尘控制效率受保洁时间、环境温度和相对湿度等因素影响. 实施保洁工艺后1 h内扬尘控制效率平均值为23%～47%,在1～2 h内扬尘控制效率为20%～40%,在2～2.5 h内扬尘控制效率为5%～27%,3 h后路面积尘基本恢复原有水平. 扬尘控制效率与环境温度、相对湿度均呈弱相关. 日气温较高时,会加速路面水分蒸发,进而导致湿式作业的扬尘控制效率较低. ②不同类型保洁工艺控制效率存在差异. 在1 h内混合作业的扬尘控制效率(37%～51%)最高,湿式作业的扬尘控制效率(11%～48%)次之,干式作业的扬尘控制效率(5%～19%)最低,原因在于各类保洁工艺的除尘和抑尘能力不同. ③湿式作业干燥后可有效控制路面积尘和道路扬尘约1 h. 洒水量会影响控尘效果,冬季降低洒水量(防止道路结冰)作业的控制道路扬尘效果较差. 研究显示,道路积尘负荷及扬尘控制效率受保洁工艺、保洁作业时间、环境温度、相对湿度和季节变化等多因素影响,在控制和治理城市道路扬尘时应综合考虑这些因素.      

北京市大兴区道路积尘年际变化特征及管控研究

为探究长时间跨度的道路积尘变化特征,于2019~2020年对北京市大兴区内主要道路进行尘负荷检测,并于2020年四季收集道路PM₁₀和PM_2.5积尘样品,分析化学组分,建立成分谱.结果表明,2019年和2020年大兴区道路尘负荷年均值分别为1.05g/m²和0.74g/m²,2020年大兴区道路尘负荷较2019年下降29.5%.2019年道路尘负荷热点聚集区分散,大兴区内道路尘负荷高值区较多,2020年热点区集中出现在西北部,冷点区集中在东部区域.2020年大兴区道路扬尘排放因子低于2019年,大部分乡镇/街道中,2020年的扬尘排放因子和排放量低于2019年,呈现出东南部 > 中部 > 西北部的趋势.2020年大兴区道路扬尘排放量低于2019年,大兴区南部和西北部乡镇/街道内的扬尘排放量大于中部.受建筑施工活动影响.2020年大兴区道路PM₁₀和PM_2.5积尘化学组分中以土壤风沙和建筑施工活动相关的元素为主,Ca、Mg、Si、Al元素分别共占比39.39%和41.71%.对大兴区道路尘负荷进行针对性管控,首先需要对运输车辆进行及时冲洗,降低轮胎的尘土夹带量.其次应加强工地出口至附近1km的道路清扫保洁频次,将工地出口处道路尘负荷对周边道路的辐射影响降低.     

西安市典型道路扬尘排放清单及化学组分

道路扬尘是城市大气颗粒的主要来源之一,扬尘中含有的重金属、碳质组分和水溶性离子会危害人体健康 . 为研究西安市道路扬尘的排放量及颗粒物的化学组分,在西安市环路、主干路、次干路和支路设监测点,采集了 141个道路积尘样品,估算了不同类型道路的积尘负荷 . 采用 AP-42 模型估算了不同类型道路的扬尘排放因子,建立了 2018 年西安市道路扬尘 PM_2.5和 PM₁₀的排放清单,分析了道路扬尘颗粒物的化学组分 . 基于西安市路网分布、GIS信息和车流量对道路扬尘 PM_2.5和 PM₁₀的排放量进行了空间分配 . 结果表明,西安市机动车道、非机动车道和人行道的积尘负荷分别为（0.88±0.83）、（2.62±2.23）和（1.41±1.42）g·m^-2. 按道路长度加权平均的扬尘中 PM_2.5和 PM₁₀的排放因子分别为 0.22和0.93 g·km^-1·veh^-1. 2018 年西安市道路扬尘...     

北京市交通扬尘PM2.5排放清单及空间分布特征

为建立一种自下而上的交通扬尘PM_2.5排放清单方法,对北京市不同区域、不同类型道路的路面积尘负荷进行了采样和实验室分析,对各类路网的道路车流量和车辆类型进行了调查和统计,建立了北京市道路交通扬尘PM_2.5排放清单,并对其空间分布进行了分析. 结果表明:北京市城区快速路、主干道、次干道、支路和胡同的交通扬尘PM_2.5排放因子分别为(0.05±0.03)(0.09±0.05)(0.11±0.05)(0.16±0.14)和(0.27±0.20)g/(km·辆),相应各类型道路的交通扬尘PM_2.5排放强度分别为(7.21±4.66)(5.27±3.03)(3.34±1.49)(2.84±2.49)和(0.54±0.40)kg/(km·d);郊区高速路、国道、省道、县道、乡道和城市道路的交通扬尘PM_2.5排放因子分别为(0.10±0.03)(0.50±0.33)(0.39±0.37)(0.41±0.41)和(0.65±0.31)(0.19±0.08)g/(km·辆),各类型道路交通扬尘的PM_2.5排放强度分别为(3.82±1.31)(10.00±6.58)(3.93±3.74)(1.64±1.63)(0.65±0.31)和(0.74±0.32)kg/(km·d). 北京市道路交通扬尘PM_2.5的年排放量为13 565 t,从空间分布上看,郊区交通扬尘PM_2.5年排放量、单位道路长度排放量以及排放因子均高于市区,而城区单位行政区面积的交通扬尘PM_2.5排放量高于远郊区县. 从交通扬尘PM_2.5排放的空间分布特征看,在继续加强城区交通扬尘控制的同时,应采取措施控制远郊区县公路的扬尘排放. 自下而上的交通扬尘PM_2.5排放清单提高了排放的时空分辨率,能够识别路网中高排放的区域和路段,为交通扬尘总量管理和减排目标考核提供了一种技术手段.      

重庆主城区大气PM10及PM2.5来源解析

为探讨重庆主城区4个季节大气PM₁₀和PM_2.5的主要来源,于2012年2—12月在重庆主城区的工业区、文教区和居住区5个环境监测点同步采集PM₁₀及PM_2.5样品,分析了无机元素、水溶性离子、有机碳和元素碳含量及其分布特征. 采集了重庆主城区土壤尘、建筑水泥尘、扬尘、移动源(包括机动车、施工机械及船舶)、工业源(包括固定燃烧源及工业工艺过程源)、生物质燃烧源及餐饮源等7类污染源,建立了重庆市本地化的污染源成分谱库. 利用CMB(化学质量平衡)受体模型及二重源解析技术分析了PM₁₀及PM_2.5的来源. 结果表明:重庆主城区大气中ρ(PM₁₀)及ρ(PM_2.5)的年均值分别为153.2和113.1 μg/m3,超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值2倍以上. 大气PM₁₀的主要来源为扬尘、二次粒子和移动源(贡献率分别为23.9%、23.5%和23.4%),大气PM_2.5主要来源于二次粒子和移动源(贡献率分别为30.1%和27.9%).PM₁₀和PM_2.5的主要源类贡献率差别不大,表明研究区域内大气颗粒物污染控制应采取多源控制原则. 大气PM₁₀来源的季节性变化特征表现为春季和秋季主要以扬尘为主、夏季和冬季主要以二次粒子为主.      

济南市环境空气中TSP和PM10来源解析研究

于1999—2000年在济南市5个采样点分别采集了环境空气中的总悬浮颗粒物(TSP)和可吸入颗粒物(PM₁₀),用化学质量平衡(CMB)受体模型和二重源解析技术解析了TSP和PM₁₀的来源。结果表明,各主要源类对TSP的贡献率依次为:扬尘34%,煤烟尘25%,土壤风沙尘18%,机动车尾气尘6%,建筑水泥尘2%,其他15%;对PM₁₀的贡献率依次为:扬尘30%,煤烟尘27%,土壤风沙尘15%,机动车尾气尘9%,建筑水泥尘3%,其他16%。      

武汉市开放源PM2.5成分谱的建立与特征分析

采用再悬浮采样方法获得武汉4类开放源（土壤风沙尘、施工扬尘、道路扬尘和城市扬尘）细颗粒物（PM_2.5）样品,分析了无机元素、水溶性离子和碳质组分含量,构建了武汉市开放源PM_2.5成分谱。结果表明:开放源PM_2.5的组成以地壳类元素为主,地壳类元素占化学成分总量的62.69%~80.14%,自然背景特征明显。土壤风沙尘PM_2.5中Si和Al的含量较高,施工扬尘PM_2.5中Ca和有机碳（OC）的含量显著高于其他3类尘源,道路扬尘PM_2.5中的主要组分为Ca、Si和OC,城市扬尘PM_2.5中的主要组分为Si和Ca。Ca、Cu、Zn分别在施工扬尘、道路扬尘和城市扬尘中强烈富集,富集因子（EF）均>20,表明受人为源的影响大。源谱中的碳组分以OC为主,OC/EC值均>2,表明开放源对二次气溶胶形成有一定影响。4类源谱相互之间的分歧系数为0.29~0.47,相关系数为0.19~0.97,其中土壤风沙尘与其他3类扬尘之间的相似度不高;城市扬尘、施工扬尘、道路扬尘互相之间存在较高的相似度,具有很强的共线性。构建武汉开放源PM_2.5精细化成分谱,可为武汉开展PM_2.5源解析及开放源污染防治提供参考。     

云南5城市道路扬尘PM2.5中重金属含量表征及健康风险

为研究云南城市道路扬尘PM_2.5中重金属含量、来源和其健康风险,分别在昆明、保山、文山、昭通和玉溪这5个典型城市区域采集道路扬尘样品,使用颗粒物再悬浮技术将尘样悬浮并采集PM_2.5,利用ICP-MS检测PM_2.5中铬(Cr)、锰(Mn)、镍(Ni)、铜(Cu)、锌(Zn)、砷(As)、镉(Cd)和铅(Pb)等8种重金属.结果表明,5城市道路扬尘Cr、 Ni、 Cu、 Zn和Pb含量均严重超过云南土壤背景值;富集因子表明,云南5城市道路扬尘PM_2.5中重金属多数表现为中度富集和强烈富集,受人为活动影响较大.相关性分析和主成分分析结果表明,云南省不同类型城市道路扬尘PM_2.5中重金属均受土壤源和交通源影响;其余来源差异性较大：昆明受钢铁冶炼源影响、保山和玉溪受有色金属冶炼源影响、昭通受燃煤源影响.健康风险分析表明：昆明、玉溪和昭通的道路扬尘PM_2.5中Cr、 Pb和As存在儿童非致癌风险,昆明市的Cr还存在终身致癌风险.     

菏泽市PM2.5源方向解析研究

为了定量解析环境受体中不同方向PM_2.5的源贡献水平,利用“源方向解析”（source directional apportionment,SDA）法〔综合PMF（positive matrix factorization,正定矩阵因子）方法和后向轨迹模型〕对京津冀大气污染传输通道上某典型城市——菏泽市环境受体中PM_2.5进行来源解析,并分析不同方向的源贡献.结果表明,菏泽市环境受体中ρ（PM_2.5）变化范围为42.73~191.72 μg/m3,平均值为92.54 μg/m3.SO₄2-、NO₃-和NH₄+是菏泽市环境受体中PM_2.5的主要化学组分;ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）和ρ（NH₄+）的平均值分别为29.78、22.11和7.91 μg/m3,三者之和占ρ（PM_2.5）的63.54%.PMF的计算结果显示,二次无机盐、机动车排放、扬尘、煤烟尘和建筑水泥尘是菏泽市环境受体中PM_2.5的贡献源类,分担率分别为32.61%、22.60%、19.54%、16.25%和9.00%.利用后向轨迹模型识别出PM_2.5贡献源类的4个潜在方向,分别为东南、正西、西北和正东.二次无机盐在4个方向的贡献分别为8.49%、5.01%、6.65%和12.88%;机动车排放分别为1.39%、4.44%、7.47%和8.22%;扬尘分别为4.95%、3.65%、4.12%和6.92%;煤烟尘分别为4.56%、1.93%、2.16%和7.28%;建筑水泥尘分别为2.22%、1.88%、1.27%和3.56%.研究显示,菏泽市PM_2.5污染较为严重,其中二次源、机动车和扬尘源是其主要贡献源类,并且来自菏泽市东部的各源类贡献均较高.      

大气污染防治综合决策支持技术平台典型城市应用研究

以典型城市济南市为研究对象,利用大气污染防治综合决策支持技术平台(简称“技术平台”)综合评估了济南市《2018年大气污染治理“十大措施”实施方案》(简称“‘十大措施’”)的实施效果,并进一步基于特定空气质量目标〔济南市2018年ρ(PM_2.5)、ρ(O₃)同比2017年分别下降20%、8%〕开展大气污染防治策略寻优及费效评估.结果表明:①“十大措施”实施后,SO₂、NO_x、VOCs、一次PM_2.5减排率分别为39%、24%、42%、41%,该情景在2017基准年气象条件下可使济南市2018年ρ(PM_2.5)同比下降19%,新增治污成本约4.70×108元,效益-成本比约1.40;单位减排成本最低的本地扬尘源减排对ρ(PM_2.5)下降的贡献率最大,建议济南市下一阶段应进一步强化扬尘源减排.②经过策略寻优,反算得到了SO₂、NO_x、VOCs、一次PM_2.5的减排率分别为46%、20%、42%、60%的优化策略,该策略下的新增治污成本约4.69×108元;对比“十大措施”,优化策略提高了SO₂和一次PM_2.5的减排率,降低对O₃具有负贡献的NO_x减排率,满足空气质量目标的同时又尽可能地降低了治污成本,将效益-成本比提升至1.88.技术平台在济南市的初步成功应用,为济南市下一阶段的大气污染防治提供基于实证的科学依据;同时对其在我国城市逐步推广具有重要示范意义,可有效支撑大气污染防治综合科学决策制定.      

成都市冬季大气颗粒物组成特征及来源变化趋势

年冬季分别在成都市8个环境受体采样点采集PM₁₀、PM_2.5样品,同时采集颗粒物源类样品,分析上述样品质量浓度及多种无机元素、水溶性离子和碳组分的含量,以对这3 a冬季大气颗粒物浓度、特征组分、来源及变化趋势进行分析. 使用CMB-iteration模型对成都市中心城区的PM₁₀、PM_2.5进行来源解析. 结果表明: 成都市冬季ρ(PM₁₀)在工业区最高,PM_2.5污染呈现区域性特征;冬季PM₁₀的主要来源有扬尘、二次硫酸盐、煤烟尘、二次硝酸盐和机动车尾气尘,上述5类源在2010─2012年的分担率分别为24%～29%、17%～22%、13%～16%、6%～12%、6%～11%;对PM_2.5有重要贡献的源类有二次硫酸盐、扬尘、煤烟尘、二次硝酸盐和机动车尾气尘,这5类源在2010─2012年的分担率范围分别为25%～27%、19%～22%、12%～15%、11%～13%、8%～11%. 二次粒子、扬尘等是成都市大气颗粒物的主要污染源,其中扬尘、建筑水泥尘等以粗粒子为主的源类浓度贡献呈逐年下降趋势,而二次粒子等以细粒子为主的源类浓度贡献则逐年上升,成都市冬季大气细颗粒物污染加重.      

天津市春季道路降尘PM2.5和PM10中碳组分特征

为研究天津市春季道路降尘PM_2.5和PM₁₀中碳组分特征,丰富道路降尘的成分谱库,于2015年3月22日-5月23日在天津市主干道、次干道、支路、快速路和环线5种道路类型道路两侧采集道路降尘样品,通过再悬浮装置得到PM_2.5和PM₁₀的滤膜样品,并用热光碳分析仪测定PM_2.5和PM₁₀中OC（有机碳）和EC（元素碳）的百分含量,利用两相关样本非参数检验、OC/EC比值法以及相关分析法,定性分析天津市春季道路降尘PM_2.5和PM₁₀的碳组分的特征及其主要来源;利用因子分析法,进一步分析道路降尘PM_2.5和PM₁₀的主要来源.结果表明:道路降尘PM_2.5中w（OC）为10.27%（主干道）~13.94%（快速路）、w（EC）为1.24%（支路）~1.77%（环线）,PM₁₀中w（OC）为8.48%（主干道）~12.56%（快速路）、w（EC）为1.01%（次干道）~1.59%（快速路）,可见快速路中碳组分含量相对较高,这可能与其车流量较大,导致道路扬尘和机动车尾气排放量较大有关,也可能与其路面保养及保洁状况有关.对于大部分碳组分而言,其在PM_2.5中的百分含量均高于PM₁₀;除EC2,其他碳组分在PM_2.5和PM₁₀间均无显著性差异.不同道路类型PM_2.5和PM₁₀中OC/EC的大小顺序基本相同,与其车质量变化趋势相反.道路降尘中PM_2.5中碳组分主要来源于道路扬尘、机动车尾气、生物质燃烧以及燃煤源的混合源,PM₁₀主要受道路扬尘、燃煤和柴油车尾气等污染源的影响.      

重庆主城区春季大气PM10及PM2.5中多环芳烃来源解析

于2012年春季采集了重庆主城区和缙云山共6个环境采样点的大气PM₁₀、PM_2.5样品,同步采集了燃煤尘、机动车尾气尘、施工机械尾气尘、船舶尾气尘、餐饮油烟尘、生物质燃烧尘及土壤尘等7类污染源,采集到有效受体样品139个、有效源样品233个,使用GC-MS分析样品中18种PAHs的质量浓度(ρ),分析了PM₁₀、PM_2.5上载带PAHs的污染特征,并分别运用比值法、主成分分析法及CMB(化学质量平衡)受体模型法对PM₁₀、PM_2.5中的PAHs进行来源解析,所得源解析结果较为一致. 结果表明:重庆主城区大气PM₁₀、PM_2.5中ρ(PAHs)较低,ρ(PAHs)分别为22.03~31.71、19.02~29.92 ng/m3,其中位于工业区新山村采样点的ρ(PAHs)最高. PM₁₀载带的PAHs有86%~99%集中在PM_2.5中,说明PAHs主要富集在PM_2.5中. 重庆主城区大气PM₁₀、PM_2.5载带的PAHs主要来自机动车尾气尘和燃煤尘的贡献,这2类源对PM₁₀的贡献率分别为25.89%、32.80%;而在PM_2.5中,机动车尾气尘的贡献率较高,可达62%左右.      

无锡市区环境空气中PM10来源解析

于2005年采集了无锡市区PM₁₀源和受体样品,并测定了无机元素、水溶性离子和碳等组分的含量. 采用OC/EC〔即ρ(OC)/ρ(EC)〕最小比值法确定了二次有机碳(Secondary Organic Carbon)对PM₁₀的贡献,并据此重新构建了受体化学成分谱,使用化学质量平衡受体模型(CMB)和二重源解析技术对无锡市区的PM₁₀来源进行了解析. 结果表明:城市扬尘是无锡市环境空气中PM₁₀的主要来源,其分担率达50.49%;煤烟尘和机动车尾气尘的分担率也分别为13.97%和7.80%;其他重要源类按分担率依次为二次有机碳,SO₄2-,建筑水泥尘,NO₃-,土壤尘和钢铁尘等,其中二次有机碳年贡献值为6.94 μg/m3,年分担率为6.18%.      

基于配方优化下水凝胶生物抑尘剂的研制

施工场地内作业过程扬尘控制一直是城市大气环境治理的研究热点。为控制扬尘排放,提高大气环境质量,该文针对建筑施工扬尘,对传统水凝胶抑尘剂聚乙二醇(PEG)和表面活性剂烷基糖苷(APG)进行优化改良,采用双因素实验确定γ-聚谷氨酸(γ-PGA)和黄原胶(XG)最佳配比,利用二者分子间静电斥力在保证抑尘剂粘度的前提下达到喷洒时良好的分散效果;通过正交实验确定抑尘剂最佳配方。研究了产品喷洒后样本表面微观形态;通过实验考察了产品抗风蚀性、抵抗外力干扰和降解性。结果显示,该产品喷洒后能较好地填充粉尘颗粒间隙,能够与粉尘颗粒紧密结合,表层含有不完全封闭的多孔结构对外界刺激具有一定的缓冲作用;在风速为9 m/s的实验条件下,质量损失率保持在6.36%的较低水平。在扩大实验中,室内PM_2.5、PM₁₀浓度分别为33、48μg/m³,仍然维持在标准范围内;固结层硬度值达到36 HA;在第5个周期,降解率达到51.46%,超过一半固结层已被降解。与传统水凝胶抑尘剂聚乙烯醇(PVA)、表面活性抑尘剂十二烷基苯磺酸钠SDBS相比,所制备的PEG,...     

衡水市大气污染成因研究及治理经验

衡水市作为"2+26"城市中典型的低GDP、高污染城市,其空气质量排名常年处于74个重点城市的后10位.自大气重污染成因与治理攻关项目工作开展以来,衡水市开展了大量污染成因研究及污染治理工作,已取得了较为明显的大气污染治理成效.从空气质量变化、排放源、污染物来源解析及气象条件与排放贡献等方面,梳理了衡水市大气污染成因研究及治理经验.结果表明:①衡水市的空气质量得到较大改善,PM₁₀和PM_2.5治理成效明显.2018年衡水市ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）年均值比2017年分别下降了25.12%和19.73%,比2013年分别下降了54.84%和51.22%,但O₃污染形势逐渐严峻,以O₃为首要污染物的天数由55 d（2013年）增至125 d（2018年）.②相比于2016年,衡水市2017年SO₂、NO_x、CO、PM₁₀、PM_2.5、BC、OC、VOC的排放总量均大幅下降.③2013-2018年导致衡水市PM_2.5下降的因素中,气象因素占8.0%,排放源因素占92.0%,说明衡水市通过减排措施改善空气质量的效果较为显著.④硝酸盐已经取代硫酸盐成为秋冬季颗粒物二次转化中最重要、占比最高的成分.研究显示,衡水市高ρ（PM_2.5）主要以本地排放和临近地区输送为主,为有效控制衡水市PM_2.5污染的发生与发展,应采取本地排放控制与"2+26"城市联防联控相结合的方案.      

苏南五市秋冬季PM2.5化学组成特征和空间差异

于2020年9月至2021年2月在苏南五市(南京、苏州、无锡、常州和镇江)收集PM_2.5滤膜样品,分析了各样品中的水溶性无机离子和碳质组分.结果表明,苏南五市PM_2.5各组分中ρ(NO₃^-)均为最高[(9.54±10.1)～(12.1±11.3)μg·m^-3],比其它目标组分高约2倍以上.由于受更多道路扬尘和燃煤源的影响,常州市PM_2.5中Ca²⁺、Cl^-、OC和EC的浓度平均值高于其它4个城市.将所有目标组分浓度相加得到重构PM_2.5(r PM_2.5)浓度,发现各城市r PM_2.5浓度均由二次无机离子(NH₄⁺、NO₃^-和SO₄^2-,SNA)主导,占比高达(59.2%±11.1%)～(70.8%±9.72%),且r ...     

青岛环境空气PM10和PM2.5污染特征与来源比较

年分别在青岛设6个和2个采样点采集PM₁₀和PM_2.5样品,分析二者质量浓度及颗粒物中多种无机元素、水溶性离子和碳等组分的质量浓度,以研究PM₁₀及PM_2.5的污染特征. 采用CMB-iteration模型估算法,确定一次源类及二次源类对PM₁₀和PM_2.5的贡献,利用统计学方法比较PM₁₀和PM_2.5的污染源. 结果表明:青岛大气颗粒物质量浓度季节变化显著,表现为春、冬季高,夏、秋季低;Na、Mg、Al、Si、Ca和Fe元素主要富集在PM₁₀中,SO₄2-、NO₃-、EC和OC主要富集在PM_2.5中;城市扬尘、煤烟尘、建筑水泥尘及海盐粒子等粗粒子在PM₁₀中的分担率较PM_2.5中的高,分担率分别为28.7%、17.2%、7.16%及4.47%;二次硫酸盐、二次硝酸盐、机动车尾气尘及SOC(二次有机碳)等在PM_2.5中的分担率较PM₁₀中的高,分担率分别为19.3%、8.97%、13.7%及6.07%;由PM₁₀与PM_2.5化学组分的分歧系数可见,春、秋季PM₁₀和PM_2.5化学构成存在一定差异,而冬、夏季二者的化学构成相似.      

营口市大气污染物来源解析数值模拟研究

该研究基于WRF-CMAQ搭建本地化模型对营口市2018年1、4、7和10月的大气污染状况进行模拟,并采用零置法定量解析SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5的来源。研究发现：营口市大气污染总体呈现出“西北部沿海地区污染重、东南山区污染轻”的态势,污染高值区主要集中在西南沿海人口较为稠密地区。4个季节中,钢铁源对PM₁₀的贡献率在16%～24%,全年平均为20%;对PM_2.5的贡献率在16%～20%,全年平均为18%,对SO₂的贡献率在27%～37%,全年平均为30%;扬尘源对PM₁₀与PM_2.5年均贡献率分别为25%与28%;移动源对NO₂的贡献率为34%。     

台州市市区环境空气中PM2.5的多模型联用来源解析

为对台州市市区环境空气中PM_2.5的主要来源进行全面分析,运用CMAQ(空气质量模型)模型中的ISAM源追踪算法,计算了台州市本地各类污染源及外来源对PM_2.5的贡献,同时基于CMB模型的初步源解析结果,利用CMAQ模型解析二次前体物排放源的贡献,得到CMB-CMAQ联用模型的源解析结果,综合分析CMAQ模型和CMB-CMAQ联用模型解析结果最终获得台州市市区空气中PM_2.5的贡献源数据.结果表明:①CMAQ模型和CMB-CMAQ联用模型解析结果均表明,台州市市区PM_2.5本地源中首要贡献源为工业源,两个模型中工业源贡献率分别为20.13%和26.94%,其次为扬尘源(贡献率分别为16.98%、19.37%)和道路移动源(贡献率分别为16.44%、18.14%).②CMB-CMAQ联用模型解析结果中工业源、扬尘源和道路移动源的贡献率均高于CMAQ模型解析结果,而外来源和电力源的贡献率均低于CMAQ模型解析结果.③CMAQ模型和CMB-CMAQ联用模型综合分析分配结果表明,外来源、工业源、扬尘源、道路移动源是对区域中PM_2.5贡献较大的4个污染源,贡献率分别为26.10%、22.38%、16.09%、15.07%.研究显示,台州市市区环境空气中PM_2.5污染呈以工业源、扬尘源为主,道路移动源污染突出的复合型污染特征,加强这三类源的排放管理对于台州市市区PM_2.5污染防治具有重要意义.