齐齐哈尔市PM2.5与PM10污染趋势及相关性分析

对2014—2016年齐齐哈尔市PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度的时间变化特征进行简要分析,并探究PM_(2.5)/PM_(10)以及PM_(2.5)与PM_(10)的相关性。结果表明:2014—2016年齐齐哈尔的PM_(2.5)与PM_(10)的年均质量浓度分别为36.7、62.9μg/m~3,且呈逐渐下降趋势;冬季的PM_(2.5)与PM_(10)浓度最高,秋季次之,春季与夏季相对较低;2014—2016年PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度月变化趋势基本相同,整体呈现2—6月逐渐下降,9—11月逐渐上升的规律;PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度的日变化均呈双峰现象;对PM_(2.5)与PM_(10)进行线性拟合,相关系数为0.896 3。同时,残差分析也说明两者拟合情况良好,四季相关系数为r_(秋季)(0.982 2)r_(冬季)(0.964 4)r_(夏季)(0.943 9)r_(春季)(0.829 6);2014—2016年PM_(2.5)/PM_(10)平均值为55.27%,大气颗粒物PM_(2.5)的贡献率高达一半以上。     

西宁市城区冬季PM2.5和PM10中有机碳、元素碳污染特征

2014年11月—2015年1月对西宁市冬季开展PM_(2.5)和PM_(10)的连续监测。利用DRI 2001A型热光碳分析仪(美国)对有机碳和元素碳进行分析,结果表明:西宁市冬季PM_(2.5)和PM_(10)中碳气溶胶所占比例分别为33.13%±6.83%、24.21%±6.27%,说明碳气溶胶主要集中在PM_(2.5)中;OC/EC值均大于2,说明西宁市大气中存在二次污染;SOC占PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度比例分别为46.50%和57.40%,PM_(2.5)中SOC浓度占PM_(10)中SOC浓度的61.88%,说明SOC主要存在于PM_(2.5)中,且SOC形成的二次污染和直接排放的一次污染都是西宁市碳气溶胶的主要来源;与其他城市比较发现,西宁市冬季PM_(2.5)中的碳气溶胶含量普遍高于其他城市,PM_(10)中OC质量浓度相对其他城市较高,EC质量浓度偏低;OC和EC的相关性不显著,说明来源不统一;进一步对OC和EC各组分质量浓度进行分析知,西宁市冬季碳气溶胶主要来源于机动车汽油排放、燃煤和生物质燃烧。     

采暖期大气颗粒物PM1.0和PM2.5中水溶性离子污染特征

为了解采暖期大气PM_(1.0)和PM_(2.5)中水溶性离子污染特征,采集哈尔滨市2014年11月至2015年3月采暖期PM_(1.0)和PM_(2.5)的样品,进而分析其中的水溶性离子(F-、Cl-、NO-3、SO2-4、Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+)的质量浓度。结果表明:PM_(1.0)和PM_(2.5)中的水溶性离子具有相同的变化趋势。采暖期间PM_(1.0)和PM_(2.5)中9种水溶性离子质量浓度总和分别为25.4~60.7μg/m~3和38.8~78.0μg/m~3。在PM_(1.0)和PM_(2.5)中NH+4、NO-3、SO2-4占比较高,而F-、Mg2+占比较低。PM_(1.0)和PM_(2.5)中9种水溶性离子质量浓度均为夜间大于白天。在PM_(1.0)和PM_(2.5)中,Mg2+和NH+4、F-和Cl-呈显著相关,说明它们来自相似的污染源,在PM_(1.0)中的K+和Ca2+显著相关,故它们受相似的污染源的影响。根据酸度与各离子的相关性,得出SO2-4和NH+4是控制大气颗粒物酸碱性的主要离子。另外,气象因素对PM_(1.0)和PM_(2.5)的浓度有影响。     

杭州城区PM2.5和PM10污染特征及其影响因子分析

利用2013年12月—2014年11月杭州城区空气质量监测站PM_(2.5)、PM_(10)浓度值结合气象、道路、人口数据以及站点周边绿地信息分析PM_(2.5)、PM_(10)浓度时空特征及其影响因子。结果表明,杭州城区各监测站PM_(2.5)和PM_(10)晴天日浓度变化趋势基本一致,PM_(2.5)比PM_(10)污染严重;晴天日PM_(2.5)、PM_(10)浓度值与对应的温度(-0.463,-0.281)、风速(-0.305,-0.332)呈负相关,与湿度(0.257,0.239)呈正相关;晴天有风时,杭州市区PM_(2.5)、PM_(10)污染北部重于南部,东部重于西部,浓度极高值集中在风速小于5 m/s时段,且风速越小浓度值越高;温度为12℃左右,湿度在60%~80%时,颗粒物污染最严重;交通高峰时各监测站PM_(2.5)、PM_(10)污染程度存在明显差异。相关性分析表明,PM_(2.5)、PM_(10)污染程度与道路密度成正比,与缓冲区内绿地覆盖面积成反比。PM_(2.5)污染程度与人口密度成正比,PM_(10)污染与人口密度成反比。     

北京城区降水对PM2.5和PM10清除作用分析

基于北京市PM_2.5和PM₁₀质量浓度、组分浓度以及降水数据,利用数理统计、相关性分析等方法分别从降水总量、降水时长和降水前颗粒物浓度3个角度研究降水对PM_2.5、PM₁₀的清除作用,同时以一次典型降水过程为例,具体分析降水对颗粒物的影响。结果表明：降水总量的增加有助于促进PM_2.5、PM₁₀的清除,随着降水总量增加,PM_2.5、PM₁₀的平均清除率提高,有效清除的比例增加;连续降水可增强对大气颗粒物的湿清除作用,连续降水达3d可有效降低PM_2.5、PM₁₀浓度;降水对PM_2.5、PM₁₀浓度的清除率和大气颗粒物前一日的平均浓度有较好的正相关性。降水对大气颗粒物的清除可分为清除、回升和平稳3个阶段,各个阶段大气颗粒物的变化趋势不同。降水对于大气气溶胶化学组分和酸碱性的改变具有明显作用,对于大气颗粒物各种组分的清除效果不完全相同。对于大气中OC、NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺去除率较高,且这4种组分主要以颗粒态形式被冲刷进入降水中,加剧了北京市降水酸化程度。     

南充市大气PM10与PM2.5排放清单及特征

以四川省南充市为研究区域,通过实地调研、现场测试及结合统计年鉴等获得数据,采用排放因子法计算南充市2014年大气PM_(10)、PM_(2.5)排放量并建立排放清单。结果表明,南充市2014年扬尘源、移动源、生物质燃烧源、化石燃料固定燃烧源、工艺过程源排放总量PM_(10)分别为85 187、1 777、9 175、2 417、3 519 t,PM_(2.5)分别为16 093、1 619、7 322、914、1 585 t,PM_(10)贡献率分别为83.5%、1.7%、9.0%、2.4%、3.4%,PM_(2.5)贡献率分别为58.4%、5.9%、26.6%、3.3%、5.8%。城市区域扬尘源、生物质燃烧源、移动源、化石燃料固定燃烧源、工艺过程源对PM_(10)贡献分别为60.0%、12.5%、6.3%、8.6%、12.5%,对PM_(2.5)贡献分别为41.8%、21.6%、14.4%、8.1%、14.1%。南充市2014年大气PM_(10)、PM_(2.5)排放源总量和贡献率以及区域空间分布特征均存在差异。     

邢台市颗粒污染物变化特征和后向轨迹分析

为深入了解邢台市PM_(10)、PM_(2.5)浓度变化情况和气流后向轨迹,对邢台市2013—2016年环境大气颗粒污染物监测数据进行了分析,同时利用HYSPLIT模型计算出逐日72 h后向气流轨迹。结果表明:邢台市的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度在2013—2016年间呈逐年下降趋势,PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度高值出现在冬季(296μg/m~3和192μg/m~3),最低值出现在夏季(140μg/m~3和80μg/m~3),PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度在日变化上均呈"双峰双谷"型分布;后向轨迹的季节聚类分析表明,春季大气颗粒物污染以粒径2.5～10μm的颗粒污染物为主,夏季、秋季和冬季的大气颗粒物污染以PM_(2.5)为主;逐日聚类分析表明,在路径为西北偏西向的、途经多个沙源地的气流影响下,邢台市的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度处于一个相对高值;来源于偏南向的气流由于化合反应,污染物积聚导致PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度也处于相对高值;在来源于西北向和偏北向的、水汽含量相对较低的气流影响下,邢台市的PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度出现一个明显的下降。     

衡阳城区冬季PM2.5中水溶性离子污染特征

为探究衡阳冬季PM_(2.5)和水溶性离子污染特征及其来源,于2019年1月在衡阳市城区采集大气PM_(2.5)样品,使用重量法和离子色谱法测得PM_(2.5)和水溶性离子组分质量浓度,并分析其浓度特征、酸碱度和来源等问题。结果表明:采样期间衡阳大气PM_(2.5)平均质量浓度为94.25μg/m~3,总水溶性离子质量浓度为52.94μg/m~3,占PM_(2.5)总质量浓度的56.43%;阴阳离子当量之比为1.12,PM_(2.5)呈酸性,其中SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)占总水溶性离子质量浓度的95.06%。污染期间二次转化明显,SNA主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3形式存在。源解析发现大气PM_(2.5)受化石燃料和生物质燃烧、垃圾焚烧、建筑扬尘、气态前体物二次转化、外来输送等多重因素影响,其中机动车尾气排放的NO_x在大气中二次转化形成的硝酸盐是衡阳重污染的最主要原因。     

天津市PM10和PM2.5中水溶性离子化学特征及来源分析

2011年5月—2012年1月在天津市南开区设立采样点,采集大气中PM10和PM2.5样品。采用离子色谱法测定颗粒物中水溶性无机阴离子、阳离子成分,分析其主要组成、季节变化及污染来源。结果表明,天津市PM10中离子平均浓度为71.2μg/m3,占PM10质量浓度的33.7%。PM2.5中离子平均浓度为54.8μg/m3,占PM2.5质量浓度的39.6%。NH+4、SO2-4、NO-3等二次离子含量较大,且夏季含量均为最高。颗粒物总体呈酸性,PM10中∑阳离子/∑阴离子平均值为0.92,PM2.5中该比值为0.75。来源分析发现,PM10可能主要来源于海盐、工业源、二次反应及土壤和建筑尘等,PM2.5则主要来源于海盐污染源、二次反应及生物质燃烧。     

西安市区大气中PM2.5和PM10质量浓度污染特征

2013年3月—2014年2月期间,设置1个监测点位,采集了西安市区大气环境中PM10和PM2.5样品,采用重量法测定了PM2.5和PM10质量浓度。结果表明,西安市区PM2.5质量浓度为16~558μg/m3,平均值为128μg/m3,超标率69.1%;PM10质量浓度范围为32~887μg/m3,平均值为249μg/m3,超标率71.8%。虽然PM2.5和PM10质量浓度的逐日变化幅度比较大,但是整体变化趋势非常相似,存在显著的正相关关系(r=0.831 9)。PM2.5和PM10质量浓度存在明显的季节变化,均为冬季最高,春季次之,秋季较低,夏季最低。ρ(PM2.5)/ρ(PM10)为0.245~0.822,平均值为0.510,说明PM2.5在PM10中所占比例大于PM2.5~10;此外,该比值呈现一定的季节变化规律,冬季、夏季较高,秋季次之,春季最低。霾天气发生时,该比值和PM2.5质量浓度明显高于无霾天气。     

台州市区PM2.5和O3污染特征及相互作用关系

基于2016—2020年台州市区大气污染物监测数据及气象观测资料,分析了台州市区PM_2.5和O₃的污染特征及受气象因素影响情况,并探究了不同季节下的PM_2.5浓度和O₃浓度的相关性及相互作用关系。2016—2020年,台州市区PM_2.5年均浓度和超标天数呈显著下降趋势,O₃-8 h年均浓度和超标天数总体呈上升趋势。PM_2.5浓度在冬季最高,且易发生超标;O₃浓度在春、夏、秋季均较高,且均会发生超标。通过相关性分析可知：PM_2.5浓度与气温、相对湿度、风速、降水量呈负相关,与大气压呈正相关;O₃浓度与气温、风速呈正相关,与相对湿度、降水量呈负相关。不同季节下的PM_2.5浓度与O₃浓度均呈正相关,两者存在协同增长。在春、夏、秋季,二次PM_2.5在总PM_2.5中的占比随着O₃     

空气自动监测中PM2.5与PM10 “倒挂”现象特征及原因

采用不同原理的自动监测仪器在不同季节同时测定PM2.5与PM10,对所得数据中的PM2.5与PM10"倒挂"现象进行分析。结果表明,当PM10采用振荡天平法时,PM2.5与PM10的"倒挂"率较高;冬季和夏季"倒挂"现象发生率明显高于其他季节;造成PM2.5与PM10"倒挂"的原因主要有监测过程中的随机误差,PM2.5与PM10的监测方法原理不同,监测方法之间存在显著差异等。     

宜都市PM2.5与O3季节性分布特征及潜在源区分析

为了解宜都市PM_2.5与O₃的污染特征及潜在来源,利用宜都市2020年3月至2022年2月在线监测数据及气象数据,对宜都市PM_2.5与O₃质量浓度变化特征、气象影响因素及潜在源区进行了分析,结果表明:宜都市PM_2.5质量浓度冬高夏低,日变化呈双峰特征,O₃质量浓度夏高冬低,日变化呈单峰特征。高湿、静稳的气象条件以及较强偏北风作用下的区域污染传输对PM_2.5污染有重要影响,高温以及中湿度对O₃污染过程有重要作用。春、夏、秋季偏南方向气流轨迹占主导,且携带较高的污染物浓度,冬季来自湖北东北及西南方向的气流占比较高且携带的PM_2.5浓度较高;宜都市PM_2.5、O₃的潜在源区具有季节性差异,总体来看,主要分布在河南南部、湖北东部及湖南的北部区域。     

襄阳市秋冬季PM2.5污染特征及潜在源区分析

为了解襄阳市秋冬季PM_2.5的污染特征及来源,基于2020年11月至2021年1月在线监测数据,对PM_2.5质量浓度、气象因素、化学组分、来源及潜在源区进行了分析。结果表明,襄阳市秋冬季污染天首要污染物均为PM_2.5,且随污染程度加重,PM_2.5与PM₁₀质量浓度比呈上升趋势,二次颗粒物的形成对PM_2.5的贡献更高。在PM_2.5化学组分中,水溶性离子占比最大,随着污染程度加重,二次离子(SNA)快速增长,二次离子的生成转化是污染的重要成因。轻度、中度污染时,湿度高、风速小、气温低,有利于污染的积累,重度污染时湿度大、风速回升,有利于上游污染的输送与二次转化。PMF模型解析出襄阳市PM_2.5主要来源及贡献率为二次源58.0%、工业企业源22.6%、机动车源10.7%、扬尘源8.7%。襄阳市潜在源区主要分布在河南省中北部、河北省南部、山东省西部、安徽省北部、江汉平原东部及南部区域,极少量分布在襄阳区域,长距离区域传输...     

杭州市大气PM2.5和PM10污染特征及来源解析

2006年在杭州市两个环境受体点位采集不同季节大气中PM_2.5和PM₁₀样品,同时采集了多种颗粒物源类样品,分析了其质量浓度和多种化学成分,包括21种无机元素、5种无机水溶性离子以及有机碳和元素碳等,并据此构建了杭州市PM_2.5和PM₁₀的源与受体化学成分谱;用化学质量平衡(CMB)受体模型解析其来源。结果表明,杭州市PM_2.5和PM₁₀污染较严重,其年均浓度分别为77.5μg/m³和111.0μg/m³;各主要源类对PM_2.5的贡献率依次为机动车尾气尘21.6%、硫酸盐18.8%、煤烟尘16.7%、燃油尘10.2%、硝酸盐9.9%、土壤尘8.2%、建筑水泥尘4.0%、海盐粒子1.5%。各主要源类对PM₁₀贡献率依次为土壤尘17.0%、机动车尾气尘16.9%、硫酸盐14.3%、煤烟尘13.9%、硝酸盐粒8.2%、建筑水泥尘8.0%、燃油尘5.5%、海盐粒子3.4%、冶金尘3.2%。     

苏州大气颗粒物PM2.5和PM10质量浓度异常“倒挂”现象的成因及影响分析

为深入研究PM_2.5和PM₁₀质量浓度异常“倒挂”现象的成因及影响,在苏州市相城区国控点开展比对监测分析,回顾性分析了2016—2020年苏州全部国控点颗粒物浓度数据。苏州市相城区国控点PM_2.5浓度的比对分析结果表明：该国控点频繁出现PM_2.5浓度高于其他国控点PM_2.5浓度和高于该站点PM₁₀浓度(“倒挂”率高达34%)的“双高”现象,PM_2.5平均浓度比其他9个国控点高12.5%～37.2%,比位于同一站点的备用监测仪器(“倒挂”率为0)高38.1%。2016—2020年,苏州全部国控点“倒挂”时间的总体趋势都是逐年递增,且集中发生在相对湿度较高的20:00至次日07:00。这5年间各国控点PM_2.5浓度异常偏高导致的异常“倒挂”现象对全市年均浓度产生的正误差分别为1.6%、2.8%、6.0%、6.2%和4.1%,基本呈现出逐年递增的趋势。上述结果表明：苏州PM_2.5浓度偏高是由动态加...     

大气中PM2.5污染现状、健康效应及其致炎症机制研究进展

空气细颗粒物(PM_(2.5))污染已成为影响人体健康的重要因素,其健康效应及致炎症机制已经受到人们的广泛关注。简述了PM_(2.5)国内外污染现状,从PM_(2.5)的质量浓度和组成成分2个方面系统地阐述了其对人体健康的危害,并重点从介导信号通路和介导细胞自噬2个方面对PM_(2.5)导致机体炎症反应的毒性机制进行了总结和讨论,为后续研究和控制PM_(2.5)对机体健康的危害提供科学参考。     

奎屯-独山子石化区夏季和秋季PM2.5形貌及矿物组成

PM2.5是城市大气的主要污染物,对人体健康危害巨大。研究PM2.5的形貌特征及矿物组成有助于解析PM2.5的来源和贡献及评估PM2.5对人体健康的风险。利用高分辨率场发射扫描电镜(FESEM)和能谱(SEM-EDX)对以石化为支柱产业的奎屯-独山子石化区域生活区和工业区的夏季、秋季PM2.5的形貌和矿物类型进行了分析。结果表明,奎屯-独山子的PM2.5主要包括矿物颗粒(规则矿物、不规则矿物)、烟尘集合体、球形颗粒(燃煤飞灰和二次粒子)、其他颗粒(生物质、未知颗粒)等4种类型,其中矿物颗粒在数量上和体积上均占优势。夏季规则矿物颗粒较多。从元素组成分析看,夏季PM2.5有"富Si"、"富Al"、"富Fe"、"富Ca"、"富Cu"、"富Zn"等类型,秋季PM2.5有"富Si"、"富Ca"、"富Fe"、"富Zn"、"富Cu"、"富Ti"、"富Ba"等类型,2个季节均以"富Si"颗粒占优势,表明道路扬尘、燃油飞灰、燃煤飞灰、工业粉尘、机动车尾气尘、城市扬尘等污染源是奎屯-独山子石化区夏季和秋季大气污染的主要来源。