广州城区近地面层不同高度空气质量评价

为了阐明大城市中心城区不同高度的空气质量差异及其成因,为大气污染防治工作提供科学支撑,该研究基于广州塔大气污染物垂直梯度观测平台的监测数据,采用环境空气质量综合指数和环境空气质量指数(AQI),分别对广州城区近地面层不同高度的空气质量进行评价。结果表明,2015年广州塔4个高度(地面、118 m、168 m和488 m)的空气质量综合指数分别为4.96、5.01、4.83和3.64,AQI超标率分别为27%、30%、25%和40%。总体上,中、低层(168 m以下)的空气质量差异较小,其中118 m点位的综合指数和AQI超标率相对较高;高层(488 m)因O_3污染尤其显著导致其AQI超标率为各高度最高,但O_3质量浓度上升的贡献被其他污染物质量浓度的大幅下降所抵消,故其综合指数反而最低。随着高度增加,PM_(2.5)和NO_2超标程度下降,O_3超标程度上升,导致高层的PM_(2.5)和NO_2几乎不超标,而O_3超标率达40%且其超标天数占AQI超标天数的比例高达99%。随着污染级别上升,PM_(2.5)和NO_2成为首要污染物的比例减少,O_3比例增加,O_3成为各高度AQI超标时最主要的首要污染物。当低层空气质量处于优或重度污染级别时,各层等级一致性相对较好;但在其他情况下,低层与高层的空气质量最多可相差3个级别。因PM_(2.5)和NO_2以低矮源排放贡献为主,而O_3来源于复杂的二次反应,使PM_(2.5)和NO_2质量浓度随高度上升而递减,而O_3质量浓度随高度上升而递增,最终形成了中、低层以PM_(2.5)、NO2和O_3复合污染为主、高层以O_3单一污染为主的空气质量垂直分布特征。     

基于AQI的深圳大气污染特征及其典型环流形势分析

随着中国城市化加速以及机动车保有量的大幅增加,城市环境问题日益突出。深圳地处珠江三角洲城市群,空气质量恶化引起社会各界广泛关注。利用深圳市11个国控站空气质量时平均、日平均监测资料、欧洲中心中期天气预报(ECMWF)再分析资料以及温度、湿度等自动气象监测数据,采用数理统计和典型环流分型等方法,在分析2013—2015年深圳市大气污染时空分布特征的基础上,探讨了深圳污染日典型环流形势特征,以期为深圳大气污染的预警预报、防治及其影响评估提供科学依据。基于空气污染指数(AQI)的污染分析表明:2013—2015年深圳市空气质量呈转好趋势,污染以轻度污染为主(92.4%);引起污染天气的主要污染因子是PM_(2.5)(75%)、O_3(19%)和NO_2(4.8%),PM_(2.5)和NO_2引起的污染天气呈下降趋势,而O_3引起的污染天气呈上升趋势,这表明光化学污染已成为深圳大气污染的重要形式。深圳的大气污染过程持续时间短,以1~2 d为主,污染天气集中出现在冬季,且易出现长时间持续(≥5 d)的污染过程。主要污染物季节特征明显,冬季为PM_(2.5),夏季O_3,春秋季PM_(2.5)、O_3和NO_2均会出现。深圳污染天气空间差异性较大,总体呈现西多东少的分布,东部沿海地区是深圳空气质量最好的区域。深圳污染日典型天气形势可分为大陆高压型、热带气旋型两类,其中秋冬季为大陆高压型,夏季为热带气旋型,在空气质量预报预警服务中,不同季节应关注不同污染物浓度变化和天气形势演变。     

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。     

基于MODIS数据的山东省秸秆焚烧与空气质量关系探析

秸秆焚烧释放的各类气体污染物和细微颗粒对空气质量影响极大,是大气污染的来源之一。MODIS传感器具有灵敏度高、时效性强和空间覆盖宽等优势,利用其数据对秸秆焚烧进行监测,可以快速获取大范围内秸秆焚烧火点的位置、数量和烈度等信息。采用基于MODIS发展的上下文算法提取火点,并收集研究区空气质量指数(air quality index,AQI),PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2、SO_2、CO和O_3 6个空气质量分指数(individual air quality index,IAQI)数据以及相关气象数据,将山东省17个地市按照"是否沿海岸线分布"划分为沿海地区和内陆地区,对比分析秸秆焚烧对空气质量影响的差异性。将两类地区每日空气质量数据进行空间插值,对得到的区域所有栅格点的空气质量指数总和与该区域火点数进行时间序列上的相关性分析,进而分析秸秆焚烧造成的污染对环境空气质量的影响程度以及内陆、沿海地区空气污染的差异性。结果表明,火点数量与空气质量指数总和呈现正相关关系,且分别与AQI、PM_(2.5)、PM_(10)和O_3这4个指数呈极显著正相关关系(P0.01),火点增多产生的污染物使空气质量指数升高,导致空气质量下降。同时,沿海地区秸秆焚烧火点与空气质量指数的相关性强于内陆地区火点与空气质量指数的相关性,这表明大气扩散条件是研究秸秆焚烧环境效应的重要前提条件之一。     

成都G20会议期间大气污染特征及污染防治分析

为保障2016年7月22—24日G20财长与央行行长会议期间空气质量良好,成都市政府采取了大气污染排放控制应急措施。为评估这些措施的成效,提出未来进一步改善成都空气质量的措施建议,利用成都2016年7月1日—8月18日8个国家级空气质量监测点PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、O_3和CO等污染物浓度数据和地面气象资料,比较了减排前(7月1—15日)、减排中(7月16—26日)和减排后(7月27日—8月18日)空气质量与气象条件变化特征,同时量化了PM2.5来源。结果表明,采取的污染控制措施取得了一定效果。在减排期低压、低风速及无降雨等不利的气象条件情况下,PM_(10)、PM_(2.5)、O_3、SO_2和NO_2浓度在开始减排后出现了明显下降;相反,它们在停止减排后出现了明显上升。虽然整个研究时段内市区PM2.5和PM10浓度均达到了国家空气质量二级标准,但仍超过世界卫生组织准则值,超标天数占总天数50%以上;约80%天数的臭氧日最大8 h浓度超过世界卫生组织准则值;成都已面临雾霾和臭氧的双重污染。虽然雾霾和臭氧污染发生的主要季节不同,但臭氧和二次颗粒物的前体物(如NO_x和VOCs)具有共同主要来源。市区与背景点在PM_(2.5)、PM_(10)和O_3的浓度上接近且具有似的变化趋势,表明市区空气质量与区域污染物排放密切相关,成都SO_2浓度受本地源和污染物远距离传输的共同影响。为进一步改善成都空气质量,建议加强成渝地区区域减排,特别要控制臭氧前体物和二次颗粒物前体物的排放。     

兰州市采暖期空气质量特征及污染源分析

基于2016年兰州市采暖期采集的气溶胶样品的水溶性离子系列分析,对兰州市大气污染特征及其主控因素和来源进行了深入探讨.结果表明,近年来兰州市大气中,NO_3~-、SO_4~(2-)、Ca~(2+)和NH_4~+是兰州市冬季气溶胶样品中主要的离子成分,占到总离子浓度的88.12%,以人为污染源排放污染物的二次转化为主,其中NO_3~-、Ca~(2+)近年来有增加趋势.对兰州市污染物及离子来源分析发现兰州市冬季二次污染比较严重,机动车排放污染物所占比重增大.冬季到达兰州市的气团以武威-兰州为首;腾格里沙漠和黄土高原西南部是冬季PM_(10)污染的主要贡献源区,兰州市自身和白银市是NO_2污染的主要贡献源区.整体来看,兰州市空气质量有了很大的改善,NO_2、PM_(10)是目前最需要解决的两大污染问题.     

邯郸采暖期环境污染特征及空气质量预报方法研究

利用河北邯郸气象和环境监测资料,分析了邯郸采暖期空气质量和环境气象条件特征;同时利用线性回归和BP神经网络统计方法对采暖期空气质量进行了预报研究。结果表明,PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO(95)(CO日均值的第95百分位数)的空气质量指数(AQI)在冬季最高,夏季最低,O_3-8(90)(O_3日最大8 h值的第90百分位数)的AQI则相反。邯郸采暖期首要污染物以PM_(2.5)和PM_(10)为主,除O_3-8(90)外,其他5种污染物采暖期AQI均高于其年均值;同时采暖期降水少,温度低,小风出现频率明显高于非采暖期,而且局地逆温强,静稳天气指数高,是全年环境气象条件最差的时期。邯郸采暖期的环境气象条件1月最差,且夜晚差于白天,尤其是局地5—7时。邯郸采暖期首要污染物浓度与前一日污染物浓度、静稳指数、逆温、相对湿度和露点温度等呈正相关,与气温、风速、能见度和混合层高度等呈负相关。BP神经网络模型对污染物浓度的预报效果优于线性回归模型,可尝试应用于邯郸空气质量预报工作。     

河南省PM_(2.5)时空分布特征及其与植被覆盖度的关系

随着中国城市化和工业化的不断推进,大气污染治理形势严峻,PM_(2.5)作为首要的大气污染物,已经引起了公众和学术界的普遍关注。研究PM_(2.5)的时空分布特征及其质量浓度同植被覆盖度之间的关系,为区域大气污染联防联控提供数据支撑和理论依据。以大气污染严重的河南省为研究对象,利用2017年1月—2019年2月期间75个国控空气质量监测站的逐日PM_(2.5)质量浓度数据,通过空间插值技术,分析了PM_(2.5)质量浓度的时间和空间分布特征。基于MODID NDVI遥感卫星数据,采用像元二分模型反演获取植被覆盖度数据,再计算其与PM_(2.5)质量浓度的秩相关系数。研究发现,(1)总体上,河南省PM_(2.5)年均质量浓度逐年降低,由2015年的79μg·m~(-3)降至2018年的63μg·m~(-3),年均降幅达7.2%,但是依然超过国家二级标准(35μg·m~(-3)),污染防治形势仍然严峻。(2)从时间分布看,PM_(2.5)季节差异明显,月均质量浓度曲线大致呈"U"形,冬季质量浓度最高(113μg·m~(-3)),夏季最低(35μg·m~(-3)),春秋两季居中。(3)从空间分布来看,PM_(2.5)质量浓度在河南省内由南至北污染程度递减,形成了以污染最严重的郑州市、安阳市为中心的PM_(2.5)辐射圈。(4)植被覆盖度和PM_(2.5)质量浓度相关性强,秩相关系数为-0.55。从污染治理来看,提高植被覆盖度,增加植被面积对PM_(2.5)沉降有积极作用,但作用有限。     

煤改气后天津市采暖期大气污染特征的时空分布研究

燃煤供暖被认为是中国北方采暖期大气污染的主要来源之一,因此国家计划以天然气替代燃煤作为取暖燃料以减轻大气污染。基于2016-2017年天津采暖期前后的空气质量监测数据,探究"煤改气"后城市大气污染物的时空分布特征及影响因素,为大气污染治理提供依据。研究表明,煤改气后天津采暖期主要大气污染物有PM_(2.5)、PM10和NO_2 3种,CO日均质量浓度有超标现象发生,SO_2和O_3日均质量浓度均低于二级标准限值。与使用燃煤采暖时期相比,大气中SO_2、PM_(2.5)、PM_(10)和CO的日均质量浓度均有不同程度的降低,尤其是SO2浓度降幅高达70%,但NO_2质量浓度没有有效降低。从日变化特征来看,采暖期PM_(2.5)、PM10和CO的日变化规律受到了采暖活动影响,呈单峰单谷型的变化趋势。NO_2、SO_2和O_3的日变化规律与非采暖期相似,受采暖活动影响较小。由于受供暖和大气逆温层的影响,采暖期晚上至上午时段大气污染物(O3除外)的质量浓度远远高于非采暖期相同时段的质量浓度。天津大气污染物在非采暖期呈现出典型的"周末效应",但是在采暖期没有出现"周末效应"。冬季,周末白天人为活动较工作日更为活跃,与之相对应增加的城镇生活源可能是造成周末白天PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度偏高及"周末效应"消失的主要原因。     

乌鲁木齐市主要大气污染物浓度变化特征研究

随着中国西部城市化进程的加快,乌鲁木齐大气污染日趋加重。为了定量评估"煤改气"工程对大气质量的改善作用,利用2013—2016年乌鲁木齐市城市空气质量监测数据,对"煤改气"工程前后主要大气污染物浓度的变化进行对比,分析了主要大气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2)浓度的年、季节及月变化特征,采用Daniel趋势检验Spearman秩相关系数法,明确了空气中的主要污染物,探讨了乌鲁木齐市空气质量变化趋势。结果表明,乌鲁木齐市2013—2016年PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2及NO_2年平均质量浓度分别为(72.17±10.67)、(136.91±13.08)、(21.79±7.90)、(56.71±7.72)μg·m~(-3),其年变化均呈双峰型,其中PM_(10)变化幅度较平缓。各污染物季节变化特征基本一致,呈冬季春季秋季夏季,供暖期高于非供暖期。其中,PM_(2.5)浓度以12月份最高,为(141.7±2.82)μg·m~(-3),7月份最低,为(29.3±5.04)μg·m~(-3);PM_(10)和SO_2浓度均以1月份最高,分别为(208.1±54.48)、(39.45±10.82)μg·m~(-3),6月份最低,分别为(90.7±21.41)、(9.63±4.12)μg·m~(-3);而NO_2浓度以2月份最高,为(80.6±8.95)μg·m~(-3),6月份最低,为(39.3±3.88)μg·m~(-3),且其浓度在4年内的变化不明显。与2012年前相比,2013—2016年SO_2浓度明显下降,可以推断,"煤改气"能源结构调整对大气中SO_2浓度的下降起到了积极作用。乌鲁木齐市空气污染以可吸入颗粒物为首要污染物,在2013—2016年内PM_(2.5)和PM_(10)呈上升趋势,SO_2和NO_2呈下降趋势,但趋势均不显著。乌鲁木齐市大气污染类型已由煤烟型向复合型污染转化。研究成果可为乌鲁木齐市城市大气环境治理提供理论依据。     

太原市大气颗粒物PM_(10)和PM_(2.5)多时间尺度变化规律研究

选取太原市城区10个监测点2014—2016年PM_(10)和PM_(2.5)日变化数据,分析和探讨了其时空变化特征,及其与人类经济活动的同步性规律;采用小波连续变换的功率谱方法识别颗粒物周期变化特征,采用可视化主成分分析法识别不同时间尺度下颗粒物变化的影响因素。结果表明,太原市大气颗粒污染物PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的变化存在明显的时空差异,新兴经济发展区较传统老工业区污染严重,颗粒物污染程度在冬季较为严重。小波分析结果显示,PM_(10)和PM_(2.5)时间序列的变化周期均以4~8 d的短周期为主(P0.05),污染物的质量浓度变化与城市经济活动的周波动变化相一致;PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度最大值出现在周波动的中间时段,最小值出现在周末。可视化PCA结果揭示,大气颗粒物PM_(10)和PM_(2.5)季节性波动均受冬季影响较强;周波动周期内均受周三影响最大;一天之内PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度分别受夜晚和早晨影响最大,但白天颗粒物质量浓度变化是造成其日变化特征的主要因素。研究结果有利于从不同时间尺度辨析能源城市大气颗粒物污染的多变特征,有针对性地开展大气污染防控,也可为管理部门制定相关标准和规范提供科学依据。     

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。     

福州市太阳总辐射变化特征及与PM、O_3关系分析

太阳辐射是天气气候形成和演变的基本动力,也直接影响着近地层的空气质量,研究太阳辐射变化对空气质量的影响规律具有重要意义。基于2007-2018年福州市太阳总辐射、PM-(10)及2014-2018年PM_(2.5)、O_3观测资料,采用趋势分析、相关分析、对比分析等方法,研究福州市太阳总辐射的时间分布规律、变化特征及与PM、O_3的相关关系。结果表明,(1)近12a福州市太阳年总辐射呈上升趋势,平均上升率为6.7%/10a,ρ(PM_(10))和ρ(PM_(2.5))年平均值呈现明显下降趋势,太阳年总辐射与ρ(PM)呈负相关关系。(2)福州市太阳总辐射7月最强、12月最弱,平均而言夏季(7-9月)太阳总辐射量最丰富,春季次之,冬季最少。(3)太阳日总辐射与ρ(O_3)日均值、ρ(O_3)–max–8h、IAQI(ρ(O_3))呈现明显的正相关关系,相关系数分别为0.452、0.594、0.572,通过0.01显著性检验。(4)随着大气中ρ(PM)逐年降低,太阳总辐射量增加,又引起了O_3污染日趋严重的问题,2017-2018年福州市O_3污染明显加重,这与太阳辐射增强、气温异常偏高,日照时数明显偏多关系密切。(5)利用AQI(空气质量指数)评价空气质量后,太阳总辐射对空气质量从单一的影响ρ(PM)高低到主要影响ρ(PM)和ρ(O_3)高低转变。研究结果揭示了《环境空气质量标准》(GB3095-2012)执行后,太阳总辐射与空气质量的相关关系取决于当天的首要污染物,进而决定并影响空气质量的好坏。     

2018年春节期间烟花爆竹燃放对银川市空气质量的影响

为了解银川市2018年春节期间烟花爆竹燃放对空气质量的影响,分析了2016—2018年春节期间、2018年烟花爆竹禁放区与非禁放区以及2018年春节期间污染时段和非污染时段空气质量变化情况.并利用银川市大气超级监测网络的在线观测数据,对颗粒物中的水溶性离子、黑碳(BC)以及区域污染传输情况进行了分析.分析结果表明,与2016年和2017年春节期间同期比较,2018年优良天数同比分别增加4d、2d.除O_3外,其它5项参数整体均呈下降趋势,空气质量改善幅度较大;银川市城区禁放区空气质量较好于周边非禁放区域;春节期间银川市城区PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO日均浓度在污染时段(除夕至初二)明显高于非污染时段(初三至初六),分别高出65.2%、90.8%、68.4%、58.2%、67.7%,PM_(2.5)/PM_(10)的日均浓度比值在初一最大,为68.6%;污染时段与非污染时段相比,K~+日均浓度增幅最大,达到了361.0%;污染时段PM_(10)中的BC日均浓度较非污染时段上升85.2%,春节期间BC与CO小时浓度呈正相关、相关系数为0.73;气溶胶激光雷达监测图显示,春节期间空气质量主要以本地污染为主.     

广东省大气环境质量的时空分布特征

随着社会经济的迅速发展、城市化进程的不断加快以及能源消费需求的增加,广东省大气污染问题日益成为人们关注的重要环境污染问题之一。为了进一步了解广东省主要大气污染物质量浓度的时空变化情况,以广东省21个地级市为研究对象,选用广东省生态环境厅历年发布的环境状况公报以及《环境空气质量标准》(GB3095-2012)中的SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、O_3~(-8) h,以及CO 24h平均第95%位数的质量浓度作为评价因子,基于ArcGIS 10.2软件分析平台,分析了广东省主要大气污染物的年际变化特征、空间分布特征及其变化原因。结果表明,1998—2017年间,广东省降水pH年均值由1998年的4.71提高到2017年的5.14,且大多年份维持在5.0-5.6之间,酸雨发生频率均属轻酸雨。除少数年份外,全省SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、O_3~(-8)h和CO平均质量浓度均达到国家二级标准。空间分布上,全省大气主要污染物除NO_2上升,O_3~(-8)h波动变化外,SO2、PM10、PM2.5和CO的质量浓度均呈现下降趋势。近年来,珠三角地区的大气环境首要污染物主要为O_3~(-8)h,其次为PM_(2.5)和NO_2,粤东西北地区除O_3~(-8)h和PM2.5污染较重外,PM_(10)的污染也较为严重。总的来看,研究期间,广东大气环境质量逐年得到改善,主要原因在于全省在社会经济快速发展的同时,也加大了大气环境污染防治工作力度,取得了显著成效。     

滇池周边磷矿复垦区土壤重金属污染特征研究

长期开采磷矿所产生的重金属残留将给矿区复垦后的农业或林业生产带来环境风险。选取云南省滇池周边某磷矿区的复垦区作为研究区域,分析了复垦区内不同土地利用类型在不同复垦年限下土壤中铜(Cu)、镉(Cd)、铬(Cr)、铅(Pb)、锌(Zn)、钛(Ti)、锰(Mn)、钒(V)、镍(Ni)、钴(Co)等10种重金属的含量,并利用综合污染指数法、地累积指数法和潜在生态风险指数法对重金属污染程度与生态风险进行了评价。综合指数法和潜在生态风险指数法分析结果均表明,Cd为各复垦区的首要污染物;而地累积指数法分析结果显示,大多数复垦区域的首要污染物为Pb。综合而言,各复垦区的首要污染物为Cd和Pb。其中,停采恢复区土壤中重金属含量最高,生态风险也最高。随复垦年限增加,农田和林地土壤中的重金属含量均有所下降,这表明矿区复垦降低了土壤重金属含量与生态风险,改善了环境质量,但在较短的复垦年限下种植农作物或林木仍存在一定的环境风险。各重元素的相关性分析结果显示:复垦区土壤中Cd、Pb和Cr的污染特征具有较高的相似性,且在复垦区中常会出现其中2~3种元素的复合污染。因此,在对复垦区中土壤重金属污染进行防控时,除需对首要污染物进行污染防控外,应根据复合污染特征考虑多污染物协同防控的效果和效益,降低污染防控的边际成本。     

2018年春节期间烟花爆竹燃放对银川市空气质量的影响

为了解银川市2018年春节期间烟花爆竹燃放对空气质量的影响,分析了2016—2018年春节期间、2018年烟花爆竹禁放区与非禁放区以及2018年春节期间污染时段和非污染时段空气质量变化情况.并利用银川市大气超级监测网络的在线观测数据,对颗粒物中的水溶性离子、黑碳(BC)以及区域污染传输情况进行了分析.分析结果表明,与2016年和2017年春节期间同期比较,2018年优良天数同比分别增加4d、2d.除O_3外,其它5项参数整体均呈下降趋势,空气质量改善幅度较大;银川市城区禁放区空气质量较好于周边非禁放区域;春节期间银川市城区PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO日均浓度在污染时段(除夕至初二)明显高于非污染时段(初三至初六),分别高出65.2%、90.8%、68.4%、58.2%、67.7%,PM_(2.5)/PM_(10)的日均浓度比值在初一最大,为68.6%;污染时段与非污染时段相比,K~+日均浓度增幅最大,达到了361.0%;污染时段PM_(10)中的BC日均浓度较非污染时段上升85.2%,春节期间BC与CO小时浓度呈正相关、相关系数为0.73;气溶胶激光雷达监测图显示,春节期间空气质量主要以本地污染为主.     

舟山市环境空气PM2.5及水溶性离子污染特征分析

为探究舟山市PM_(2.5)及水溶性离子组分的污染特征,于2016年4月、7月、10月和2017年1月在舟山市区3个国控点采集了168个PM_(2.5)样品,利用离子色谱仪测定颗粒物中的9种水溶性离子(Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+、K~+、F~-、Na~+、Mg~(2+)和Ca~(2+)),结合气象数据和数值分析手段对舟山市区PM_(2.5)和水溶性离子质量浓度特征、颗粒物酸碱度及二次离子的影响因素(气象参数、前体物)进行研究.结果表明,采样期内,舟山市PM_(2.5)质量浓度时间变化规律为春季冬季夏季秋季,空间分布较为均匀;二次离子是舟山PM_(2.5)主要水溶性组成,且在PM_(2.5)中具有一致的季节变化特征;阴阳离子平衡分析显示舟山市PM_(2.5)整体呈现酸性,并以夏季酸度最低、秋季酸度最高;温度是影响舟山市二次离子浓度的主要气象因素;以燃煤源为主的固定源是舟山市水溶性污染物的主要污染来源,檀枫和临城采样点的SO_4~(2-)和NO_3~-受电厂和燃煤锅炉的污染排放影响严重,普陀区船舶客货运输量大,是普陀点二次离子前体物的主要污染来源.     

煤矿区PM_(2.5)、PM_(10)中重金属的污染水平及综合风险评价

为了解京津冀典型煤矿区PM_(2.5)和PM_(10)中重金属的污染及其风险,于2017年2月、4月、8月、10月在峰峰矿区采集了PM_(2.5)和PM_(10)样品,运用电感耦合等离子体质谱测定了样品中13种金属元素的含量。结果显示,(1)采样期间,PM_(2.5)和PM_(10)年均质量浓度分别为106.5、140μg·m~(-3);PM_(2.5)和PM_(10)中的13种重金属元素质量浓度总和分别为20 735.40、21 962.91ng·m~(-3)。(2)综合污染指数评价结果显示,Cd是峰峰矿区首要大气污染元素。(3)健康风险评价显示,峰峰矿区Cr的致癌风险较高,其他元素也存在一定的致癌风险,且致癌风险男性大于女性,但是无非致癌风险。重金属元素的致癌风险与人群的年龄呈正相关,年龄越大,致癌风险越大;非致癌风险在不同人群中表现为儿童成年人老年人。(4)峰峰矿区大气颗粒物中元素的来源受机动车尾气排放、燃煤排放、工业活动以及农业活动的影响。该研究可为量化煤矿区颗粒物中重金属元素对生态及人群的危害提供实用信息,并对当地颗粒物污染的防治具有意义。     

呼和浩特市城区大气污染物浓度变化特征分析

本文利用呼和浩特市8个国控监测点中CO、NO_2、SO_2、O_3、PM_(10)和PM_(2.5)逐时地面观测数据资料,采用聚类分析、相关性分析等方法,综合研究呼和浩特市城区大气污染物浓度时空变化特征.结果表明,2017年呼市PM_(10)、PM_(2.5)和O_3的污染较为严重,超标天数分别为49 d、52 d和41 d;CO和SO_2整体污染较轻.CO、NO_2、SO_2以及PM_(2.5)浓度表现出冬高夏低变化,O_3表现出夏高冬低变化,PM_(10)则表现为春冬高而夏秋低.O_3和NO_2均呈现单峰型日变化特征,且变化趋势相反;CO、SO_2和PM_(2.5)都呈现出相似的双峰型日变化.小召和工大金川校区监测点污染整体较为严重,小召监测点主要污染物为PM_(2.5)和PM_(10),工大金川校区主要污染物为SO_2.相关性分析表明,O_3浓度与气温呈显著正相关;PM_(2.5)与湿度呈显著正相关;CO、NO_2和SO_2均与风速呈显著负相关;PM_(10)与各气象要素在不同的季节相关性不同.