浅析广州市PM2.5污染防控技术路线

广东工业大学环境科学与工程学院PM2.5调研团队研究了州市PM2.5污染成因并提出了污染防控的技术措施.合理降低汽车保有量,提高成品油品质改革产油技术,优化城市交通系统和严控工地扬尘能对PM2.5的减排产生积极的作用,有效提升城市空气质量,对当前的防控技术改革起到极具意义的借鉴作用.     

广东21地市PM2.5首次全部达标

正空气质量连续5年实现整体达标,PM_(2.5)平均浓度下降到27微克/立方米,创历史新低。21个地级以上市PM_(2.5)首次实现全部达标,其中深圳、珠海、汕头、河源、惠州、汕尾、茂名等7市PM_(2.5)降至25微克/立方米,达到世界卫生组织二级标准。这是2019年广东大气污染防治攻坚战交出的成绩单。作为中国经济第一大省,拥有超10万亿的庞大经济体量,环境本身的压力不言而喻,而空气质量能常年在全国保持领鲜,实属不易。     

广州市学龄儿童在校期间PM2.5暴露水平评价

采用便携式大气颗粒物采样器(MiniVol)和便携式颗粒物检测仪(pDR-1500)在2010年3月底至4月初对广州市某小学的室内外细颗粒物(PM2.5)浓度进行了监测,并对学龄儿童在校期间活动模式进行了跟踪调查,评价了学龄儿童在校期间PM2.5暴露水平.结果显示该小学室内外日均PM2.5浓度范围为25.1~145.9μg/m3,室内PM2.5浓度略低于室外,两者呈明显的正相关关系(R2=0.65);室内实时PM2.5浓度结果表明非假期与假期存在差异.使用离子色谱分析了PM2.5的阴离子成分,其中NO3-和SO42-占阴离子成分总量的73%~95%.研究显示道路交通源是采样地点PM2.5主要来源之一.学龄儿童在校期间单位体重PM2.5日均潜在暴露水平为7.6μg/(kg×d),个体日均潜在暴露水平为246.8μg/d.     

广东三大城市,PM2.5全部实现达标!

<正>31微克/立方米!2018年广东省PM_(2.5)年均浓度再创新低!在经济保持快速增长的同时,从2015年起广东全省大气六项污染物评价浓度连续四年达标。2018年深圳市PM_(2.5)年均浓度仅为26微克/立方米,创15年来历史新低;广州连续两年达标,佛山也实现首次达标。至此,广东经济体量最大的三个市,全部实现PM_(2.5)达标。     

基于全国城市PM2.5达标约束的大气环境容量模拟

基于第3代空气质量模型WRF-CAMx 和全国大气污染物排放清单,开发了以环境质量为约束的大气环境容量迭代算法,并以我国333个地级城市PM2.5年均浓度达到环境空气质量标准(GB3095-2012)为目标,模拟计算了全国31个省市区SO2、NOx、一次PM2.5及NH3的最大允许排放量.分析结果表明,以城市PM2.5年均浓度达标为约束,全国SO2、NOx、一次PM2.5和NH3的环境容量分别为1363.26×104,1258.48×104,619.04×104,627.71×104t.2010年全国实际SO2、NOx、一次PM2.5和NH3排放量分别超过环境容量的66%、81%、96%、52%.空气污染较严重的河南、河北、天津、安徽、山东及北京6省市4项污染物排放量均超过环境容量1倍以上,环境容量严重超载区域与PM2.5高污染地区具有显著的空间一致性.     

广州市PM2.5污染特征及潜在贡献源区分析

基于NCEP/NCAR全球再分析气象资料和2015-2017年PM_(2.5)浓度,利用HYSPLIT模型研究不同气流轨迹对广州PM_(2.5)浓度的影响,以及污染输送路径和潜在源区空间分布特征。结果表明:(1)广州2015-2017年PM_(2.5)平均浓度为36.5μg/m~3,逐月平均PM_(2.5)浓度1月份最高,为49.3μg/m~3,轻度污染及以上时次比例达15.66%,6月份最低,为20.8μg/m~3,无轻度及以上污染时次。(2)PM_(2.5)平均浓度在不同情景类型下的浓度高低顺序依次为:污染日干季清洁日湿季,其中污染日的PM_(2.5)平均浓度是清洁日的近3倍,干季的PM_(2.5)平均浓度是湿季的1.4倍;不同情景类型下的PM_(2.5)浓度日变化特征基本都在白天时段低(16时最低),晚上时段高(21-22时最高),日变化幅度为污染日干季清洁日湿季。(3)在干季,影响广州的气流轨迹路径主要有5类:东北路径、东南路径、西北路径、西南路径及偏西路径,其中第2类东南路径对广州PM_(2.5)平均浓度的贡献最高;而在湿季,影响广州的气流轨迹路径主要有4类:偏南路径、东南路径、偏北路径及西南路径,其中第3类偏北路径对广州PM_(2.5)浓度的贡献最高。(4)基于潜在源贡献因子和浓度权重轨迹分析法分析表明,广州PM_(2.5)浓度潜在源贡献较大的区域主要集中在广州东部的东莞、惠州、深圳、肇庆、中山等周边地区,该研究可为确定广州污染潜在源贡献区以及区域联防联控提供参考。     

浅析2011年唐山市中心区PM2.5和PM10的变化

通过对2011年唐山市中心区大气中PM2.5和PM10浓度分析可知,冬春季节,由于气候干燥多风,加上采暖影响,PM2.5和PM10浓度明显比夏秋季节要高;且12个月当中PM2.5占PM10浓度的比例绝大部分都在65%以上,可见,PM2.5已经成为影响唐山人民健康不容忽视的因素。     

广州市秋季PM2.5中重金属的污染水平与化学形态分析

采用消解法和连续提取法分析了广州市秋季PM2.5样品中10种重金属元素的总量和化学形态,对广州市PM2.5中重金属的污染水平和生物有效性进行了评价.结果表明,广州市PM2.5和重金属污染非常严重,其中PM2.5日浓度高达0.083 3～0.190 0mg·m-3,为1997年美国EPA相应标准的1.3～2.9倍.PM2.5中cd、Pb、Zn、Cu和Mo的富集因子K＞10,是典型的污染元素;而Ni、Mn、Co和Fe的K值为1-10,除部分来自人为活动外,主要还是自然作用来源.化学形态分析结果显示,超过80%的Al和Fe分布在有机质、氧化物与硫化物结合态和残渣态,而大部分zn、Pb、Cd和Cu分布在可溶态、可交换态、碳酸盐态、可氧化态和可还原态.生物有效性系数(k)分析结果说明,P2.5中重金属的生物有效性相对强弱顺序为:Cd＞Zn＞Pb＞Cu＞Mn＞Mo＞Co＞Ni＞Fe＞Al.其中Cd、Zn和Pb的k＞0.8,为生物可利用性元素;Cu、Mn、Mo、Co和Ni的k值在0.5左右,为潜在生物可利用性元素;Fe和Al的K＜0.2,为生物不可利用性元素.     

江苏省2014年上半年颗粒物PM2.5、PM10污染特征分析研究

根据2014年1月1日～6月30日江苏省13地级市监测PM2.5,PM10的数据,分析其污染特征.结果表明:全省PM2.5和PM10污染较严重,全省PM2.5,PM10超标率都分别达到78.33％,66.11％以上,尤其是细颗粒物的污染占主导地位;PM2.5/PM10的比值范围达到0.461 9～0.687 2,全省PM2.5和PM10之间存在显著的线性关系;PM2.5,PM10浓度时空分布特征为PM2.5:1月＞3月＞2月＞5月＞6月＞4月,PM10:1月＞5月＞3月＞6月＞2月＞4月;苏北＞苏中＞苏南.     

J市2016年PM2.5浓度不降反升原因探析

根据2015、2016年J市5个空气质量自动监测点位PM_(2.5)相关浓度数据,对J市2016年PM_(2.5)浓度升高原因进行了探析。结果表明,3、5、6、11、12月作为重点月份对2016年PM_(2.5)浓度升高影响最大,在重点月份中,佳纺、环保局、发电厂、四丰4个点位PM_(2.5)月均值浓度升高较为明显。     

日照2016-2017年PM2.5时空分布特征

根据2016-2017年日照国家基本气象站和日照市环保局所辖环境监测点气溶胶PM2.5观测数据,统计分析了2016-2017年日照市PM2.5的最小值、最大值、各月平均值、各时平均值等变化特征。结果表明,日照市2016-2017年PM2.5最小值为1μg/m3,共出现371次,各时均有出现,规律性不强;最高值为453.4μg/m3,出现在2016年12月20日凌晨3时,超过300μg/m3共出现过46次,每个时间段都出现过最高值,夜间凌晨居多;各月平均值1月最高,8月最低,冬季平均值明显高于夏季,和市环保局监测点数据分析分布规律相同,也呈双峰单谷;各时平均值9时最高,17时最低。     

2020年泰州市典型PM2.5重度污染过程分析

2020年,泰州市大气PM2.5中度、重度污染日主要集中在1月和12月,共计8次污染过程19个污染日,3次PM2.5重污染过程天气背景总体相似.对泰州市2020年1月12-14日大气PM2.5重度污染过程展开分析,结果表明,该次污染是典型的区域污染,污染过程中都伴随着冷高压南下带来的污染物区域输送过程,前期的区域输送、...     

2012年-2013年常州市PM2.5空气污染气象条件及天气形势特征分析研究

利用2012年-2013年常州市大气监测资料、2009年-2013年NECP再分析气象资料和日降水资料,对近两年常州市空气污染特征及其与气象条件的关系进行分析.结果表明2013年常州市污染事件相比2012年具有发生频率高、持续时间长和程度重等特点.造成污染天气异常偏多的气象条件是有效降水日异常减少,反映区域混合型PM2.5污染的地面系统不利扩散特征在2013年表现突出,污染高发期地面均压场范围扩大,对流层整层有异常抑制上升作用.典型PM2.5污染个例分析表明重污染天气尺度形势特征主要体现在高压型和冷空气外部输送型,其次为低压和均压场型.     

2014年泉州市区PM2.5浓度的时空变化特征分析研究

基于2014年泉州市区环境空气自动监测站的PM2.5、PM10等监测数据,讨论市区PM2.5的时空分布特征.结果表明,泉州市区PM2.5浓度存在较为明显的时空分布特征.(1)时间分布特征:PM2.5的年均值为34μg/m3,月均值最大值出现在1月,最小值出现在7月;PM2.5浓度冬季最高,夏季最低,春冬两季明显高于夏秋;PM2.5/PM10最高值出现在2月,最低值出现在7月;PM2.5/PM10冬季最高,夏季最低.(2)空间分布特征:3个监测点位中,PM2.5浓度涂山街最高,津头埔略低,万安最低;PM2.5/PM10万安最高,涂山街略低,津头埔最低.时间分布特征与气象条件有一定关系,而空间分布特征与建成区的建成时间先后、地理位置差异等有一定关系.     

2014年京津冀地区PM2.5浓度时空分布及来源模拟

采用模式(CAMx)模拟与污染物、气象观测资料相结合的方式,分析了2014年京津冀地区PM2.5时空分布及来源特征.结果表明:PM2.5具有较为明显的时间变化规律,呈秋冬高、春夏低的规律和双峰型分布的日变化特征;重污染日PM2.5高浓度(PM2.5>150μg/m3)主要分布在太行山前的华北平原区,特别是北京、保定、石家庄一线,而太行山、燕山等西部及北部山区PM2.5浓度明显低于平原区;重污染日京津冀地区PM2.5平均浓度在150μg/m3以上的面积约占总面积的73%;重污染日北京、天津、石家庄市的PM2.5外来输送率分别为58%、54%、39%;2014年10月6~12日京津冀地区发生的一次重污染过程中污染物由南向北输送,区域输送对于各地区PM2.5浓度有着十分重要的影响.     

2015和2018年承德市区PM2.5排放与来源对比分析

于2015和2018年夏、冬季在承德市区采集PM_(2.5)样品,对比分析了PM_(2.5)中水溶性离子和元素的污染特征及来源。结果显示:2018年夏、冬季ρ(PM_(2.5))分别为(30. 6±15. 0),(33. 5±14. 6)μg/m3,与2015年相比,ρ(PM_(2.5))分别下降33. 8%和44. 2%,总水溶性离子浓度分别下降31. 0%和42. 8%。夏、冬季均呈现出SO2-4>NO-3>NH+4的浓度变化趋势,硫氧化率和氮氧化率分析结果显示:夏季SO2和NOx等气态前体物更易发生二次转化,高浓度前体物排放是冬季二次组分产生的主要原因;与2015年相比,2018年气态前体物的二次转化更为明显。2018年承德市区PM_(2.5)主要来自二次源(23. 382%～26. 013%)、扬尘源(19. 826%～22. 412%)和工业源(16. 329%～18. 729%)的贡献;与2015年相比,由于承德市积极推进绿色施工、煤电行业超低排放等措施,2018年扬尘源、燃煤源对市区PM_(2.5)的贡献降低,但移动源对市区PM_(2.5)的贡献有所增加。因此,建议承德市继续加强对移动源和扬尘等排放源的治理。     

徐州市气溶胶光学厚度与PM2.5相关性及年周期特征

基于徐州市2014～2017年气溶胶光学厚度(AOD)、地面监测站PM_(2.5)浓度及气象数据,构建经标高订正的AOD(AOD/H)与经湿度订正的PM_(2.5)(PM_(2.5)×f_((RH)))之间的5种不同类型的拟合模型,分析两者在不同季节的相关性;同时利用经验模态分解对AOD/H与PM_(2.5)×f_((RH))进行周期变化分析。结果表明:AOD与PM_(2.5)浓度直接相关程度较低,经过订正后两者的相关程度显著提高;选取乘幂模型为最优拟合模型,利用乘幂模型估计得到的PM_(2.5)浓度与地面监测的经湿度订正的PM_(2.5)浓度呈显著正相关,相关系数在四季分别达到0.752、0.650、0.808和0.942;利用经验模态分解分析得到AOD/H与PM_(2.5)×f_((RH))具有显著的年周期变化特征,均在冬季出现高值,后逐渐降低,在6月前后出现极小值,到秋季又逐渐增大;AOD/H与PM_(2.5)×f_((RH))年变化特征表现出很高的一致性(r=0.888),表明在徐州地区AOD/H对PM_(2.5)×f_((RH))在年周期尺度变化特征研究中能起到良好的指示作用。     

2011年秋季广州城区大气PM2.5微观形貌和粒度分布

利用高分辨率扫描电镜加能谱仪(SEM-EDX)和图像数据分析技术对2011年秋季广州市中心大气PM2.5的微观形貌和粒度分布特征进行研究,系统获得3种典型颗粒(矿物、烟尘集合体和燃煤飞灰)和其它未知颗粒的数量-粒度分布和体积-粒度分布数据.结果表明,PM2.5颗粒数量-粒度分布峰值落在0.1~0.2μm之间,属于积聚模态中含有气相反应产物的凝结亚模态.3种典型颗粒对PM2.5的数量和体积贡献均为矿物>>烟尘集合体>飞灰.矿物主要分布在0.1~0.3μm范围内,所占数量百分比为41.97%,其中0.1~0.2μm范围内矿物占比高达26.42%,是影响PM2.5颗粒整体分布的主要因素.不同采样时段(上午、下午、晚上)和下雨前后PM2.5颗粒的粒度分布特征基本一致,但晚上和下雨后小于0.1μm的颗粒比例有明显减少趋势.     

2016—2020年广州市PM2.5时空分布特征

对大气污染物进行时空分布特征研究是开展大气污染防治的关键技术支撑.本研究基于广州市52个城市环境空气质量监测站点数据,采用系统聚类法、经验正交函数 （EOF）等方法分析了2016—2020年广州市PM_2.5浓度的时空分布特征.结果表明：①2016—2020年广州市PM_2.5污染改善显著,PM_2.5年均浓度从35.9 μg·m^-3下降至23.0 μg·m^-3,达标比例由96.2%上升至100%;PM_2.5干季平均浓度为湿季的1.54倍, 国控点超标天数为湿季的10.5倍;PM_2.5浓度日变化曲线峰谷值浓度差由7.5 μg·m^-3下降至3.9 μg·m^-3,日变化幅度趋于平缓.②广州市PM_2.5浓度最高值区主要分布在东西两侧,高值区域范围逐年减小,全市PM_2.5浓度分布趋于均匀;采用系统聚类法可将广州市PM_2.5分成北部、中北部、 南部、中南部4个污染区,其中,北部区PM_2.5浓度下降率仅为其他污染区的1/2,推测其PM_2.5浓度下降可能更多地由区域背景浓度的下降贡献;EOF分解前3模态累积方差贡献率达93%,分别可表征PM_2.5总体污染程度、在南北方向上的区域输送特征及由外围区域向中心城区聚集的 污染特征.     

2008年奥运前后北京城、郊PM2.5及其水溶性离子变化特征

2008年6月至9月,在北京城区清华大学和郊区密云水库开展大气颗粒物观测,采集了PM2.5样品共180个,并获得了PM2.5及12种水溶性离子的质量浓度.观测期间城区和郊区PM2.5浓度接近,分别为68.9 μg·m-3和52.9μg·m-3;二次无机离子SO42-、NO3-和NH4+是PM2.5中含量最高的水溶性离子...