2010年中国东部PM2.5空间分布及沉降模拟研究

结合我国目前面临的PM2.5污染严重问题,采用CMAQ 4.7.1模式模拟我国东部各省PM2.5浓度分布,并探索了其输送、沉降规律.结果表明:综合空气质量模式CMAQ模拟结果与观测结果较为一致,可以较好地模拟PM2.5质量浓度变化特征;我国东部PM2.5呈现明显的季节分布特征,且PM2.5质量浓度分布与污染源的位置分布有较好的对应,呈现由城市边缘向城市中心推移递增的趋势,区域性PM25高值中心可达120 μg/m3以上;湿沉降是细颗粒物的主要去除方式,且湿沉降量至少为干沉降量5倍以上;PM2.5夏季沉降通量最大,冬季最小,我国东部地区沉降通量高值中心可达30 mg/(m2·d)以上;模拟区域湿沉降量占总沉降量的91％以上,模拟计算区域的总沉降量为4.67×106 t/a,其中京津冀地区细颗粒物总沉降量为1.65 × 106 t/a.     

浅析大气自动监测中PM2.5和PM10倒挂成因

<正>前言PM10是空气动力学当量直径小于或等于10微米的颗粒物,而PM2.5是空气动力学当量直径小于或等于2.5微米的颗粒物。从理论上来说,在PM10和PM2.5监测时PM2.5应小于PM10,但是从实际得出的数据来看,还是会出现PM2.5的1小时平均质量浓度高于的PM10情况,这便是"PM2.5和PM10倒挂"。PM2.5和PM10PM2.5及细颗粒物也称为可入肺颗粒物,是对空气中直径     

西安市环境空气质量状况成因分析

<正>西安市环境质量现状近年来,我国多个城市遭遇连续的雾霾天气,雾霾天不但加重了城市污染,也让越来越多的人们开始关注身边的空气质量。西安市是全国第一批执行环境空气质量新标准的74个重点城市之一,2013年初和岁末多天空气质量位居全国污染最重城市前列,环境空气中二氧化硫、二氧化氮、PM10和PM2.5年均浓度     

基于修正A值法的吉林市城区控制区大气环境容量研究

为了解吉林市城区的大气容量,以2018年吉林市气象数据和污染物质量浓度数据为基础,分别采用单箱模型法和保证达标率法对A值进行修正,同时对吉林市城区控制区内大气环境容量和低架源年允许排放总量进行估算.结果表明:单箱模型法修正A值为6.600,概率公式达标率保证法得到 SO2、NO2、PM10和 PM2.5的A值分别为5.600、5.600、5.665、5.777;单箱模型法修正A值日分布呈单峰分布,月变化无明显规律;两种方法修正A值得到的大气环境容量Qa和低架源年允许排放总量限值Qb有一定差异.研究可为控制吉林市大气污染物排放总量和产业结构优化与调整提供依据.     

危险的PM2.5颗粒

近日,PM2.5这个较为生涩的专业术语成为人们的"口头语"。PM,英文全称为particulatematter(颗粒物)。PM2.5指的是粒径小于2.5微米的颗粒物,也称为可入肺颗粒物。科学家用PM2.5表示每立方米空气中这种颗粒的含量,这个值越高,就代表空气污染越严重。PM2.5的直径还不到人的头发丝粗细的1/20。虽然PM2.5只是地球大气成分中含量很少的组分,但它对空气质量和能见度等有重要的影响。与较粗的大气颗粒物相比,PM2.5粒径小,富含大量的有毒、有害物质,且在大气中的停留时间长、输送距离远,因而对人体健康和大气环境质量的影响更大。2011年11月15日,著名大气环境专家、北京大学环境科学与工程学院院长张远航表示,PM2.5纳入评价后仅二成城市空气质量达标。     

深圳市南山区PM2.5污染时间分布特征研究和治理对策

<正>引言本文利用2012年和2013年华侨城和南油两个国控点PM2.5的监测数据,分析了南山区PM2.5的时间变化特征,得出了一些结论,对区域治理PM2.5的污染有指导意义。PM2.5是指空气动力学直径小于或等于和2.5μm的颗粒物,PM2.5也称为可入肺颗粒物。它对空气质量和能见度有重要影响,易产生灰霾天气。人体的生理结构决定了对PM2.5没有任何过滤、阻拦能力。世界卫生组织在2005年版《空气质量     

郑州环境空气中粉尘浓度的统计分析及预测

对郑州市2005年1月—2009年12月份的可吸入颗粒物(PM10)指数数据进行统计分析,并利用Matlab软件建立了利用气象要素预测PM10的BP神经网络模型。结果表明:2005—2009年郑州市PM10指数的年均值和空气质量超标天数逐步下降,且趋于稳定;年内各月的PM10指数浓度差异很大,冬季PM10指数显著高于夏季,8月最低,而12月最高;采暖期PM10指数显著高于非采暖期,而节假日对于PM10指数的影响不明显;通过平均风速、平均气温、平均气压和平均相对湿度预测PM10浓度可以达到最高精度86.85%。     

长株潭城市环境空气中PM2.5和O3质量浓度的相关性研究

PM2.5与O3均为导致城市环境空气质量恶化的主要污染物,采用自动设备监测湖南省长沙、株洲、湘潭3市商业区和郊区空气中的PM2.5和O3质量浓度,并对数据进行相关性分析.结果表明:PM2.5和O3质量浓度的季节性变化大,其中O3质量浓度夏、秋2季高,春、冬2季低;PM2.5则秋、冬2季高,春、夏2季低;O3质量浓度峰值一般出现在当天午后,PM2.5质量浓度峰值一般出现在上午;空间分布上,O3质量浓度在郊区站点相对较高,而PM2.5质量浓度在商业区站点较高.PM2.5与O3质量浓度变化以负相关为主,即PM2.5质量浓度高时,O3质量浓度则低,反之亦然,二者一般不产生叠加污染.总体上,夏、秋季节应主要防O3污染,春、冬季节则主要防PM25污染.     

西安市PM2.5污染的时空分布

为探索PM2.5的分布规律及其影响因素,对2013年西安市13个监测站点的全年ρ(PM2.5)数据进行了统计与整理.分析了ρ(PM2.5)的时空分布,采用聚类分析、小波变换研究了ρ(PM2.5)的区域分布特征与年际变化及突变特征,并对相关因素进行了探讨.结果表明,西安市ρ(PM2.5)在时间分布上具有冬高夏低的特点,而在空间分布上则以市人民体育场和草滩监测点所在区域为ρ(PM2.5)高值中心;ρ(PM2.5)在空间上可分为3大类,纺织城监测点单独为1类,经开区与草滩监测点为2类,另外10个监测点为3类,聚类效果的相关系数为0.7994,显示聚类效果较好;在ρ(PM2.5)年际变化中,除了6月和7月以外,其他月份ρ(PM2.5)均值为147.29 μg/m3,日照时间短和静风是导致ρ(PM2.5)发生突变的主要气象因素.     

长沙市冬季某商场建筑室内外细颗粒物浓度的实测与分析

对长沙市冬季某商场建筑室内餐饮区、化妆品区、鞋包区、服饰区和室外同步进行了细颗粒物(PM2.5)质量浓度的实测.分析了室内不同功能区、室外PM2.5质量浓度随时间的变化特征,并分析了温度、相对湿度、风速、大气压力对PM2.5质量浓度的影响.结果表明:室外PM2.5质量浓度高于室内;室内餐饮区PM2.5质量浓度最高,其次是化妆品区和服装区,鞋包区最低;室内人为活动和室外污染共同影响着室内颗粒物质量浓度;风速与PM2.5质量浓度相关性较弱,温度、相对湿度、大气压力与PM2.5质量浓度具有较强的相关性.     

研究大气颗粒物PM2.5中重金属的检测策略

<正>前言随着我国环境污染的日益严重,PM2.5也引起了人们的高度重视,尤其是以我国北京为首的北方城市,最近几年饱受PM2.5的"催残",受PM2.5的影响,我国北方很多城市长年累月看不到湛蓝的天空,整天生活在灰暗、阴霾的天空之下,就连部分南方城市,也因为工业化进程的加快,导致PM2.5严重超标。这种形势下,PM2.5这一词也成了人们常常提起的关于空气污染的代名词。PM2.5又被称作细颗粒物,主要是指环境空气中空气动力     

不同地铁环控系统可吸入颗粒物研究及防治

为改善地铁站台环境质量,采用激光粉尘仪,运用比值分析和相关性分析方法,研究西直门(敞开式系统)、五道口(半高安全门系统)、西土城(全高安全门系统)及北土城(屏蔽门系统)等环控系统站台地铁车辆驶入前后的可吸入颗粒物PM2.5和PM10浓度及浓度变化率,分析PM2.5占可吸入颗粒物浓度大小、PM2.5与PM10的相关性及屏蔽门等防护装置的粉尘防治效果。结果表明,地铁驶入后引起颗粒物浓度增加,且以PM2.5等细颗粒物增加为主;在粉尘防护装置中,屏蔽门的防护效果最优。     

北京市区秋季气溶胶粒子浓度与特性参数的观测研究

对2010年10月和11月北京市区粒径小于2.5μm(PM2.5)和2.5~10μm之间(PM2.5-10)的气溶胶粒子质量浓度进行了观测和分析,同时研究了同期的Angstrom指数和散射系数等气溶胶特性参数的变化。结果表明,不同粒径颗粒物的质量浓度与气溶胶特性参数的逐时日变化明显。PM2.5质量浓度在凌晨5时至6时取得最小值,夜间20时至21时取得最大值;PM2.5-10质量浓度则在9时至10时和20时至21时出现双峰。气溶胶Angstrom指数在下午明显高于上午,最大值出现在16时左右;散射系数高峰出现在17时至18时。2010年10月7—9日出现了显著的灰霾天气,灰霾天气下PM2.5和PM2.5-10质量浓度均有明显增加。细粒子增多是导致PM2.5增加和Angstrom指数增大的主要原因。另外,灰霾天气期间散射系数迅速增大,非灰霾天(10月11日)的散射系数只有灰霾天(10月8日)的1.27%。     

我国南方某铀矿井下典型工作场所气溶胶浓度分布特征调查

为了解我国铀矿井下典型工作场所内气溶胶粒子浓度及粒径分布特征,采用APS3321对我国南方某生产地下铀矿井典型场所内气溶胶粒子个数浓度和质量浓度进行了监测,得到了各监测点的PM2.5及PM10质量浓度,并分析了不同监测场所的气溶胶粒子个数浓度和质量浓度分布规律.结果表明:1)在机械通风条件下,风机房的气溶胶粒子个数浓度谱为双峰谱,南风机房与北风机房气溶胶个数浓度谱主峰在0.626μm左右出现(位于积聚模态区),次峰在4.698 μm左右出现(位于粗粒子模态区);其他监测场所的气溶胶粒子个数浓度谱为单峰谱,峰值在0.626 μm左右出现(位于积聚模态区);2)不同监测场所的气溶胶粒子个数浓度中位直径和质量浓度中位直径不同,其中气溶胶粒子个数浓度中位直径的均值主要分布在积聚模态区,质量浓度中位直径的均值分布在粗粒子模态区;3)部分监测场所的PM2.5与PM10质量浓度较大,超过了国家对大气环境的质量浓度限值.PM2.5与PM10的质量浓度比值代表了PM2.5占PM10的比例,在所监测的场所中,采场、风机房、物探站和坑口的PM2.5与PM10的质量浓度均值比小于50％,其中风机房的比值最小,约为4.8％;中段运输巷道、独头巷道和中段信号房的PM2.5与PM10的质量浓度均值比大于50％,其中独头巷道的比值最大,高达78.2％.     

北京市城市街区PM10浓度日变化特征及其影响因子

为了解北京城市街区PM10浓度日变化特征及其影响因素,利用2003年10月BECAPEX(Beijing City Air Pollution Experiment)街道、街区及周边小区4个测点PM10浓度的对比观测试验资料和同期街道机动车流量、采样点附近自动气象站风速及探空资料进行了综合对比分析.通过天气诊断和统计学分析相结合,初步分析了北京市城区街道大气污染物PM10浓度日变化特征及机动车排放污染、气象条件对PM10浓度日变化的影响.结果表明,试验期间北京市城区街道PM10浓度日变化特征存在明显差异,交通源污染物PM10浓度日变化具有单峰与双峰型差异的特殊性.工作日PM10浓度日变化出现双峰,周末PM10浓度日变化仅有单峰出现; 交通污染源和气象条件对城市街区PM10浓度日变化特征的影响程度存在空间差异.离交通污染源较近的街区PM10浓度日变化受机动车排放污染的影响程度较大,而离交通源较远的小区PM10浓度受机动车排放污染的影响相对较小; 不稳定天气条件下交通污染源影响范围较小,在特定天气条件下,气象条件的影响强度可显著超过交通污染源的影响.     

我国能源消耗对人群PM2.5暴露水平的随机影响效应分析

能源燃烧产物是PM2.5暴露水平提高的重要因素,燃烧不同种类的能源对PM2.5形成的影响机理不同,但各类能源消耗量对人群PM2.5暴露水平的影响程度尚不明确.基于2003-2010年的PM2.5质量浓度与煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气和电力消耗数据组成的面板数据,建立了不同种类能源消耗影响我国人群PM25暴露水平的随机效应模型.结果表明,我国2003-2010年多数省(市、自治区)的年均PM2.5质量浓度超过了世界卫生组织的标准.在研究时间段内,不同种类能源消耗量对人群PM2.5暴露水平的影响具有较大差异,煤炭、焦炭、汽油和煤油消耗对人群PM2.5暴露水平具有正影响,其中,正向影响最大的为焦炭消耗量,表明工业消耗焦炭对形成PM2.5的促进作用比较明显;与焦炭消耗量具有相近的影响效果的因素是汽油消耗,表明改进机动车和航空燃油技术同样非常重要;原油、柴油、燃料油、天然气和电力消耗对人群PM2.5暴露水平具有负影响,其中负向影响最大的为电力消耗量,表明电力作为一种清洁能源,有利于降低人群PM2.5暴露水平.     

唐山市PM2.5理化特征及来源解析

为了研究唐山市PM2.5理化特征及来源,分别于2012年7月和2013年1月对唐山市夏、冬季PM2.5样品进行了采集,应用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)、离子色谱仪(IC)和DRI碳质分析仪对PM2.5样品中化学组分元素、水溶性离子及有机碳和元素碳(OC/EC)进行了分析。应用CAMx-PSAT数值模型对采样时段PM2.5进行模拟,分析了夏、冬季PM2.5的主要来源。结果表明,唐山市PM2.5污染严重,夏、冬季质量浓度分别为国家环境II级标准的1.08倍和2.49倍。夏季PM2.5中二次组分质量浓度较高,占PM2.5总质量浓度的53.56%。SO2-4、NO-3和NH+4是PM2.5中重要的二次组分,占PM2.5质量浓度的31.49%~43.79%。一次组分中,矿物尘和POA占PM2.5质量浓度比例最高。唐山夏冬季节PM2.5未知组分比例分别为14.4%和24.86%。工业源是唐山市PM2.5污染的主要来源,夏、冬季节贡献率分别为74.1%和43.8%。由于居民燃煤采暖,冬季居民源对唐山市PM2.5贡献率增大。冬季唐山市主导风向为西北,外来源对PM2.5贡献率为31.2%;夏季主导风向为东南,外来源贡献率为15.0%。气象因素是导致外来源贡献季节变化的重要原因。     

间接蒸发冷却新风机组净化室内PM2.5特性

为有效降低室内PM2.5,指导间接蒸发冷却新风机组的设计选型,推导了新风机组净化效力和净化能效评价指标的数学表达式,并利用自行研制的间接蒸发冷却新风机组,分析了2种过滤器在不同运行工况下净化PM2.5的特性。结果表明,MERV 7+16和MERV 7+13的计数效率均随颗粒物粒径增加而提高,且前者的计数效率高于后者;由于滤材的不同,MERV 7+16的初阻力更小。MERV 7+16的渗透系数更小,其净化效力也要大于MERV 7+13;由于PM10在室内的自然沉降作用更显著,过滤器对PM10的净化效力明显大于PM2.5和PM1。将室内新风负荷作为新风机组能耗的一部分,在对比天津和南宁地区新风机组的净化能效时发现,由于两地区冬季室外温度存在明显差异,导致处于天津地区的新风机组若要在冬季获得同等的洁净空气量,需付出更多的能耗代价。     

北京夏季典型PM2.5与O3相继重污染事件分析

根据北京市环境保护监测中心发布的PM2.5和O3小时质量浓度及气象、卫星遥感数据,分析了2013年7月2日至10日北京典型PM2.5及O3重污染过程的质量浓度特征及在大气边界层过程各个阶段的质量浓度演变.结果表明,北京夏季O3质量浓度先于PM2.5达到峰值,而天气型演变是导致这一现象的主要原因.具体过程为:1)重污染初始阶段,高压天气型利于前体物积累,PM2.5及O3质量浓度升高;2)在反气旋中部,由于各种污染物质量浓度较低,对大气紫外波段辐射的吸收较弱,导致该阶段紫外辐射强,因而加快了O3生成的光化学反应,O3质量浓度最先达到峰值;3)在反气旋后部,随PM2.5质量浓度增加,辐射变弱,因此O3质量浓度增加速度下降,而受高压后部影响,区域内PM2.5经东南风输送通道进入北京,导致北京PM2.5质量浓度相继达到峰值;4)在重污染清除阶段,在北方反气旋前部的冷锋清除作用下,PM2.5及O3质量浓度同时降低至谷值.     

基于MATLAB的BP神经网络在空气质量预报中的应用

选用上海市环境监测中心发布的PM10空气污染指数(PM10API)数据和中国气象局公布的有关气象资料,分别建立了未改进BP网络模型和采用"提前终止法"泛化改进的BP网络模型,用于预报上海市19个区县的PM10API指数.结果表明,改进BP网络模型预测值和实际值的线性回归显著,其预测相对误差为1.76%～29.45%,预测效果优于未改进BP网络模型,预测精度较高,推广能力较强.本研究为空气质量日报和预报提供了一种全新的思路和方法.