应用WRF/Chem模拟河南冬季大气颗粒物的区域输送特征

基于WRF/Chem模式,设置多组区域排放源的情景实验定量估算河南、京津冀、山东、山西、安徽和江苏、湖北6个区域人为源排放对河南省2015年12月PM_(2.5)和PM_(10)浓度贡献率,并结合气象资料研究3个代表性城市的污染输送特征.结果表明:河南省冬季PM_(2.5)和PM_(10)主要来源为本省排放,平均贡献率分别为54.83%、61.32%.区域污染输送对河南颗粒物的贡献也占有很大比例,京津冀、安徽和江苏、山东、山西以及湖北对PM_(2.5)平均贡献率分别为11.95%、11.69%、7.95%、7.40%、4.30%,对PM_(10)平均贡献率分别为10.42%、10.03%、7.00%、6.89%、3.80%.PM_(2.5)外来输送率比PM_(10)要高,表明细颗粒物比粗颗粒物更易跨区域长距离输送.冬季长持续时间的污染过程大多受静风或小风控制,省内污染贡献最大,过程结束时伴随着大风,周边区域的污染贡献有所增加.不同城市的颗粒物来源与其地理位置、风速、风向等气象条件密切相关.区域污染来源具有复杂性,改善河南省空气质量是需要整个区域共同面对和解决的问题.     

北京市PM_(2.5)和气态前体物相关关系分析

利用2012年全年北京市SO_2、NO_x、O_3、CO和PM_(2.5)监测数据,分析了其季节变化及日变化的差异,讨论PM_(2.5)与气态前体物的相关性及其来源。结果表明:PM_(2.5)质量浓度的频率分布在不同季节有显著差异,但总体趋势均为PM_(2.5)出现频率随着污染的加剧而逐渐降低;除春季CO与PM_(2.5)的相关性略低于夏季外,各气态前体物与PM_(2.5)的相关性均为冬季最为显著,其次为秋季,春季次之,夏季基本未表现出明显相关关系;冬季,PM_(2.5)和SO_2的相关性受相对湿度影响显著;北京本地的污染受局地源排放和污染远距离输送的共同作用,污染性的气团主要来自偏南方向,秋季污染远距离输送对北京本地污染的贡献最为显著,冬季本地排放是PM_(2.5)的主要来源;春、秋、冬季均表现出一定的周末效应。     

天津市滨海新区PM_(2.5)污染时空分布及影响因素研究

为了降低天津市滨海新区中PM_(2.5)的污染,需要对天津市滨海新区PM_(2.5)污染的时空分布和影响因素进行研究。研究天津市滨海新区近年来PM_(2.5)的时空分布特征,并选取PM_(2.5)的相关指标,对天津市滨海新区PM_(2.5)污染影响因素进行分析。结果表明,在天津市滨海新区的冬季时,PM_(2.5)的质量浓度值最高,在滨海新区的夏季时,PM_(2.5)的质量浓度值最低。PM_(2.5)在天津市滨海新区昼间大气中的质量浓度低于夜间大气中的质量浓度。     

上海地区降雨清除PM2.5的观测研究

分析2012—2016年上海徐家汇站的雨量和颗粒物(PM_1、PM_(2.5)、PM_(10))观测数据发现,降雨对PM_(2.5)的湿清除作用明显,降雨日的PM_(2.5)质量浓度较非降雨日平均降低约30%,在污染季节降低更加显著约50%.降雨时PM_1在PM_(2.5)中的占比明显下降,PM_1质量浓度下降幅度占PM_(2.5)下降幅度的84%,表明降雨对PM_1的有效清除是PM_(2.5)质量浓度下降的主要原因.降雨过程结束后PM_(2.5)质量浓度是否下降和降雨前PM_(2.5)的初始质量浓度关系密切,当初始浓度在冬季大于70μg·m~(-3)、在其他季节大于45μg·m~(-3)时,80%以上的降雨过程结束后PM_(2.5)质量浓度较降雨前下降,因此可作为研判降雨过程对PM_(2.5)湿清除影响的预报因子.     

不同空气质量等级下环境空气颗粒物及其碳组分变化特征

为研究不同空气质量等级下环境空气颗粒物及其碳组分变化特征,于2016年3月在廊坊市对环境空气中PM_(10)、PM_(2.5)和PM1质量浓度及PM_(2.5)中碳组分质量浓度进行了在线监测.结果表明,监测期间廊坊市PM_(10)、PM_(2.5)和PM1质量浓度较高,其分别为204.1、107.9和87.8μg·m~(-3),日变化趋势呈双峰型分布.总体来说,当空气质量越好,PM_(10)、PM_(2.5)、PM1及其碳组分(OC、EC、SOC和POC)质量浓度越低,PM1/PM_(2.5)、PM1/PM_(10)和PM_(2.5)/PM_(10)比值越小.但"中度污染"时,PM_(10)质量浓度最高,且PM1/PM_(10)和PM_(2.5)/PM_(10)达到谷底值;同时OC质量浓度比"轻度污染"略低,而明显低于"重度污染",且主要出现在13:00~23:00,表明"中度污染"时细颗粒物和超细颗粒物占比下降,与其对应的首要污染物相一致.此外,OC/EC比值大于2.0,通过最小OC/EC比值法估算PM_(2.5)中SOC和POC,其浓度均值分别为12.2μg·m~(-3)和5.0μg·m~(-3).     

中山市一次灰霾天气过程污染物来源数值模拟分析

利用WRF-CMAQ模式对中山市2015年2月一次典型灰霾天气过程进行了数值模拟,并对2月11~12日这一主要污染时段本地和外地污染源的贡献进行了分析和减排评估.WRF-CMAQ模式能很好地模拟出该时段的气象条件、PM_(2.5)浓度以及能见度的变化过程.这次霾污染主要是受弱冷空气影响引起的,广州佛山、中山本地以及广东省外排放源对中山PM_(2.5)浓度的贡献率分别为33%、30%和27%,外地源的贡献相当大.中山本地工业源和农业源对中山PM_(2.5)的贡献分别为13%和8%,而广佛排放源中,工业源和农业源对中山PM_(2.5)的贡献率分别为20%和7%.对中山和广佛地区农业源减排30%、50%和70%后,中山的PM_(2.5)浓度分别下降6%、10%和15%,而对工业排放实施相同幅度的减排后,PM_(2.5)浓度分别下降11%、18%和23%.随着减排力度的增加,减排效率的变化并不明显.减排应在灰霾天气开始加重前实施,在PM_(2.5)浓度达到峰值前后减排的效果最为明显,而当灰霾天气趋于缓解时减排的效果会迅速下降.     

北京市PM_(2.5)污染健康经济效应的CGE分析

为了研究细颗粒物(PM_(2.5))污染对公众健康和经济系统造成的影响,以北京市为例,首先通过暴露-反应关系量化分析PM_(2.5)污染的负面健康效应,从而得到劳动力损失和额外医疗费用,进一步在封闭经济下建立可计算一般均衡(CGE)模型,将劳动力供给变化和额外医疗费用作为传导变量反馈到模型中,模拟PM_(2.5)污染对国民经济系统的外生冲击.结果表明,2013年北京市PM_(2.5)污染造成22247人[95%置信区间(CI):6286~34705]死亡,超过一百万人患病,额外医疗费用约为11.13(95%CI:2.91~18.82)亿元.进一步,负面健康效应导致产业部门总产出损失约239.69(95%CI:85.93~372.05)亿元,地区生产总值(GDP)损失约9.01(95%CI:3.53~13.57)亿元.     

粤东北地区秋季PM_(2.5)组分模拟与来源分析

珠三角是广东省传统的空气污染区,但随着全省实施空气质量新标准,发现粤东北地区空气污染也比较严重。通过对梅州PM_(2.5)浓度及组分的模拟与分析,发现秋季粤东北部PM_(2.5)中硫酸盐占比达17%,而铵盐与硝酸盐分别占7%和4%。元素碳(EC)占PM_(2.5)质量浓度的4%,一次有机气溶胶(POA)占13%,二次有机气溶胶(SOA)占比仅为2%,而其他物种则占了53%。梅州的二次污染并不严重,各组分占PM_(2.5)质量分数日际波动不明显。秋季粤东北PM_(2.5)主要由本地排放贡献,大部分时候本地排放贡献大于80%,广东省其他城市的贡献接近0,而外省的贡献一般低于20%,个别时候可接近30%,要减轻粤东北部的污染应主要以控制本地一次细颗粒物的排放为主。     

恩施州城区空气污染特征及成因分析

该文利用2018-2020年恩施市环境监测站同时段PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3、CO每日质量浓度监测资料,以及每日空气质量指数(AQI)资料,分析了近3年来恩施市的环境空气污染现状与成因。恩施州的主要污染物有PM_(2.5)、PM_(10)、O_3,最高浓度可达到65.03、96.87、109.13μg/m~3;恩施州空气质量指数为优、良、轻度污染、中度污染、重度污染的出现概率分别为50.69%、43.82%、4.57%、0.64%、0.27%,无严重以上污染日出现;气象条件对恩施州的空气质量有较大影响,PM_(2.5)浓度与月降水和月平均气温呈典型负相关,温度和降水量升值最高在7月时,PM_(2.5)的质量浓度降至最低11.61μg/m~3。研究发现,恩施州的空气质量变化程季节性变化,冬季空气质量最差,夏季最好;空气质量变化具有春节效应。结果可为恩施州的空气污染防治提供有效依据。     

APEC期间北京市PM_(2.5)时空分布与过程分析

运用Models-3/CMAQ模式系统,模拟分析了2014年11月3~11日APEC会议期间北京市PM_(2.5)污染的时空分布特征,并利用过程分析工具IPR研究了会期两次短时间污染过程(4日13:00~5日12:00和10日13:00~11日12:00)中各种大气物理化学过程对城区官园和郊区定陵两个代表性站点近地面PM_(2.5)生成的贡献.结果表明,CMAQ模型合理地再现了北京市PM_(2.5)的浓度水平和时间变化.北京地区4日和10日发生不利于污染物扩散的气象条件,导致PM_(2.5)小时浓度出现高值(分别为188,124μg/m~3),但受减排措施和冷高压的作用,PM_(2.5)高值维持时间较短.4日13:00~5日12:00,水平传输是官园和定陵站点PM_(2.5)的主要贡献者,贡献率分别为49.6%和90.9%.此次污染过程北京地区受南部污染传输影响较强.10日13:00~11日12:00,官园站点PM_(2.5)主要来自源排放在本地的积累(78.8%),定陵站点PM_(2.5)主要来自较弱的水平传输(93.9%).此次过程体现出更加明显的局地性污染特征.两次过程中,PM_(2.5)的主要去除途径均为垂直传输.