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。     

西太平洋台风“苏迪罗”对我国珠三角地区臭氧污染影响研究

通过资料分析和数值模拟开展了2015年8月1日—10日台风“苏迪罗”对珠三角地区臭氧（O₃）污染影响的机理研究。结果表明,2015年8月5—8日,在台风接近登陆点的过程中,台风外围天气导致了高温、高辐射和静小风等气象条件,促进了光化学反应的进行和污染物的局地积累。同时,高温、高辐射等气象条件加剧了植被源区生物源挥发性有机物（BVOCs）的排放。采用化学传输模式模拟发现,植被BVOCs对O₃污染的贡献最高可达24×10^-9。结合拉格朗日粒子扩散模式（LPDM）探索了影响珠三角地区的主导气团,发现珠三角城市地区和高BVOCs源区存在交互传输的现象。污染期间,高BVOCs源区的一次排放产物（BVOCs）和二次产物(O₃)经区域输送加剧了珠三角地区O₃的污染。此外,研究发现台风外围条件下珠三角内陆盛行的偏北风与海陆热力差异引起的海风在沿海地区辐合,造成污染物局地积累,加剧并延长了O₃污染。研究有利于加强对O₃污染机理的认识,进而更好地采取针对性措施,有助于减小O₃污染带来的危害。     

杭州城区大气颗粒物污染特征及PM2.5潜在源区研究

基于2015年9月1日至2016年8月25日杭州城区观测点PM₁、PM_2.5、PM₁₀小时浓度数据进行分析,利用HYSPLIT模型、潜在源贡献因子（PSCF）方法和浓度权重轨迹（CWT）方法,探讨了杭州城区PM₁、PM_2.5、PM₁₀时间分布特征和PM_2.5潜在来源。结果表明：研究期间PM₁季节平均浓度表现为冬季 > 秋季、春季 > 夏季,PM_1~2.5、PM_2.5~10浓度则表现为冬季 > 春季 > 秋季 > 夏季;PM₁浓度日变化呈现明显的双峰现象,而PM_1~2.5和PM_2.5~10在同一时段均无明显浓度峰值;杭州城区PM_2.5受外源输送污染具有明显的季节性变化特征,夏季、秋季杭州城区PM_2.5的潜在源区主要是浙江北部、安徽东南部等,春季PM_2.5的潜在源区主要是浙江中部、江苏南部等,冬季PM_2.5的潜在源区主要是山东南部、江苏西南部、浙江北部、安徽南部、江西中部等地区。     

四川盆地冬季典型污染过程分析及应急减排效果评估

为探讨成都冬季污染过程成因,评估应急减排效果,以2019年12月成都发生的一次长时间污染过程为例,分析污染成因和典型污染物变化特征等,并对四川省启动预警的管控效果进行评估。结果表明:污染期间四川省PM_2.5平均质量浓度为77.9 μg/m³,高出冬季常态浓度1倍左右,成都峰值浓度高达176.0 μg/m³;盆地独特的地形和静稳小风的气象条件,加之高压脊控制影响,污染前期出现连续晴好天气,夜间逆温增强,污染物累积迅速,湿度增大导致污染物二次转化增强,是该次污染过程的重要外因;PM_2.5中硝酸根离子贡献最大(26.7%),NO_x及其二次转化的硝酸根离子是造成该次污染的主要原因;启动黄色预警后,NO₂及其转化后的硝酸根离子浓度以及PM_2.5浓度仍呈上升趋势,各类源贡献显著;升级橙色预警后,NO₂峰值浓度明显下降,硝酸根离子占PM_2.5的比例下降3.7个百分点,PM_2.5浓度上升趋势得到明显遏制;该次区域协同减排效果明显,区域PM_2.5日平均质量浓度下降9.1%~13.1%,区域性污染推迟1d出现,预警城市的重度污染、中度污染、轻度污染天数分别减少13、13、7 d;PM_2.5浓度下降主要来自于工业源、扬尘源和移动源的减排贡献,平均减排贡献比例分别为60.0%、31.3%和8.7%。     

河源市2014-2017年空气污染特征及天气类型分析

利用2014—2017年河源城区环境空气自动监测站数据和气象数据，对期间出现的污染天气过程进行统计，对影响污染的天气类型进行分类。结果表明，2014—2017年，河源城区累计出现污染天气65 d，超标污染物主要为PM_2.5和O₃，O₃超标比例逐年上升成为达标率首要影响因子。PM_2.5易污染天气型中冷高压出海占比最多（38.2%），其次为冷锋前（17.7%）和均压场（14.8%）；O₃易污染天气型中副高控制占比最多（31.0%），其次为副高叠加台风外围（24.1%）和冷高压出海（13.8%）及均压场（13.8%）。河源城区低程度污染（AQI值101～110）占比较大。     

盐都区PM2.5污染特征的城郊差异及成因初探

为探究城郊细颗粒物（PM_2.5）污染特征的差异及其成因,利用2022年盐都区城区和郊区ρ（PM_2.5）数据,分析了城郊站点ρ（PM_2.5）水平和日变化特征的差异,并从污染来源和传输影响两方面进行了成因初探。结果显示：2022年盐都郊区ρ（PM_2.5）年均值较城区高23.1%;郊区站点ρ（PM_2.5）日变化峰值更突出,春、夏、秋三季早晨峰值出现在06：00左右,明显早于城区站点。PM_2.5特征组分质量浓度比值和化学质量平衡（CMB）模型模拟结果表明,城郊站点PM_2.5的主要贡献源为移动源、燃煤源等,城区的餐饮源和郊区的生物质燃烧源也有贡献;此外,郊区站点受二次生成的影响要远大于城区站点。ρ（PM_2.5）与城市热岛效应强度（UHII）间关系研究结果表明：郊区受热岛效应影响的程度相对城区更强;各季节郊区ρ（PM_2.5）与UHII均呈负响应,UHII越强,郊区PM_2.5的水平扩散能力越强,城郊PM_2.5的垂直扩散能力差别越明显。后向气流轨迹分析结果表明：郊区受到来自西南（安徽中部、江苏中部）方向、东部（黄海、东海）方向以及高空下沉污染气团的影响明显强于城区,外来污染气团的输送也是郊区ρ（PM_2.5）高于城区的重要原因。     

中山市2013年污染天气形势和气象要素特征分析

利用2013年中山市空气质量监测资料、气象观测资料、韩国气象厅天气图资料和WRF数值模式模拟分析了中山市全年大气污染的基本特征,总结了易于造成大气污染的典型天气形势和气象要素条件。结果表明:2013年中山市空气污染主要发生在秋季和冬季,首要污染物类型为PM_2.5和O₃,全年共发生12次持续污染事件;当中山市位于我国大陆冷高压底部(冷锋前部)副热带高压脊线北部或台风外围地区时有利于污染发生;中山市的弱(风速1~2 m/s)偏北风或偏东风、合适的相对湿度(40%~60%)和温度(秋季20~25℃,冬季10~15℃)均可能造成秋冬季的大气污染,而高温(大于30℃)是造成夏季大气污染的主要原因。1月PM_2.5重污染期间的WRF数值模拟结果表明:此次PM_2.5污染是小风(风速小于2 m/s)、地面增暖(增温2℃)、增湿(增湿5%以上)综合作用的结果,而大风(风速大于4 m/s)的强扩散作用对PM_2.5的清除效果显著。     

连云港市冬季霾污染成因分析及应急管控效果评估

针对2022年1月5—14日连云港发生的细颗粒物（PM_2.5）连续污染事件（PM_2.5超标共计5 d），基于常规空气质量参数、气象要素、颗粒物组分参数等数据资料，系统分析了污染期间PM_2.5时空变化特征及污染成因，结合大气化学与天气预测模式（WRF Chem）和敏感性试验方法，定量评估了应急减排措施对连云港各区县PM_2.5浓度的影响。结果表明，5 d超标日中有3 d为轻度污染，2 d为中度污染，全市PM_2.5浓度呈现先上升后下降的趋势。不利的气象条件（静稳、小风、高湿）、本地排放（机动车尾气、工业工艺源）和二次生成共同导致了PM_2.5污染的发生。实施黄色预警管控后，ρ（PM_2.5）平均值下降了4.6μg/m³，降幅为5.2%，其中东海县和灌云县ρ（PM_2.5）的降幅最大，分别为6.1%和8.3%，同时污染天ρ（PM_2.5）峰值平均下降了9.4μg/m³（6.0%）。通过PM_2.5过程分析方法发现，应急减排导致人为排放、化学过程和背景浓度对近地面ρ（PM_2.5）正贡献的减少量要显著大于垂直混合、区域输送和对流过程负贡献的增加量。     

三亚市臭氧污染特征、输送路径及潜在源区分析

基于2015-2019年三亚市空气质量自动监测数据和气象观测资料,结合后向轨迹聚类与潜在源区分析等方法,分析了三亚市O₃污染特征。结果表明:2015-2019年三亚市O₃浓度总体优良,优良天数比例为97.9%(标准状态),超标天均为轻度污染,多发生在秋冬季。O₃浓度与平均相对湿度、气温和降水量呈负相关关系,与平均风速呈正相关关系,同时与风向密切相关。6-8月气温较高,主导风向为偏南风,O₃及其前体物以本地排放为主,O₃浓度较低;秋冬季盛行东北风,易受到来自内陆的污染传输影响,O₃浓度相对较高。当日最高气温为20~30℃、日均相对湿度为65%~85%、日均风速为3~8 m/s、主导风向为东北风时,三亚市发生O₃超标的概率较高。台风外围和冷高压南下是导致三亚市O₃超标的2种典型天气形势。经聚类分析得到,2019年2个污染过程气团输送路径均来自东北方向,潜在源区分析WPSCF与WCWT的高值区一致性较好,均表明珠三角地区是三亚市重要的O₃污染潜在源区,需要加强与珠三角地区O₃污染的联防联控。     

武汉市冬季重污染过程中PM2.5组分特征与区域来源解析

随着《大气污染防治行动计划》和《打赢蓝天保卫战三年行动计划》的相继实施,在高强度的污染治理下,中东部地区PM_2.5污染改善效果显著。为探讨在PM_2.5浓度不断降低的背景下,仍时有发生的武汉冬季重污染过程的成因及特征,以2020年12月武汉地区一次长达10 d的重污染过程为例,利用多种观测数据和嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS)分析污染过程中PM_2.5的化学组分特征和区域贡献等。结果表明:污染日二次无机盐SNA (SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺)和碳质组分(EC和OC)在PM_2.5中的占比高(分别为78%和18%),NO₃^-的占比从清洁日的36%上升到污染日的46%,是污染过程中占比最高的化学组分。污染期间,NO₃^-和SO₄^2-的浓度比为2.9~6.1,因此二次无机盐的主要来源可能是移动源;OC和EC的浓度比为3.0~9.8,因此碳质组分的主要来源可能是燃煤源。污染期间主要有河南-孝感-武汉和安徽-黄冈-武汉2条污染传输带,污染物传输以武汉周边城市的近距离输送为主,随着污染程度加重,武汉本地及武汉城市圈的区域贡献增加。重度污染天是静稳天气下持续的偏弱东风和西北风输送的污染气团在不易扩散的天气条件下累积形成的。     

气质联用法测固定污染源中三氟甲烷、四氟甲烷、六氟乙烷和六氟化硫

建立了固定污染源排气中三氟甲烷、四氟甲烷、六氟乙烷和六氟化硫的采样和气质联用分析方法,检出限分别为0.06、0.15、0.21、0.71 mg/m3,精密度在3.2%以下,相关系数大于0.999 6,并对浙江省内2家典型企业排放的温室气体进行了监测,实际样品监测结果表明,该方法能够满足废气中4种温室气体的监测要求。     

内蒙古干草原冬、春季大气气溶胶的若干特征观测研究

内蒙古半干旱草原区大气气溶胶浓度以及散射等特性对生态环境、气候变化与预测研究有重要意义,文利用2009年1～4月在锡林浩特观象台草原站的观测资料,分析了冬、春季背景大气气溶胶质量浓度、黑碳质量浓度、散射系数的分布特征。研究发现,背景天气下,PM10、PM2.5、PM1.0浓度值都较低,平均值分别为22.7、9.5、6.1μg/m3,3种PM浓度值间的相关性不同;黑碳浓度平均值为0.59μg/m3,小粒子中的含量较高,其日分布规律受人类活动影响较大,与各PM浓度分布有较大不同;散射系数平均值为31.2Mm-1,与PM10、PM2.5、PM1.0、黑碳质量浓度都显著相关。三种PM中,PM2.5对散射和吸收的影响最大。风速、相对湿度对不同粒径的PM以及黑碳浓度、散射系数的影响有所不同。     

PM1与PM2.5切割器性能与测试系统研究

切割器是PM_2.5监测设备的关键部件,其切割性能直接影响PM_2.5和PM₁等环境空气颗粒物质量浓度监测数据的真实、准确。该研究采用粒径范围为0.6~4 μm的聚苯乙烯微球(PSL)标准粒子、单分散气溶胶发生器、混匀(分流)装置和颗粒物数量浓度测量仪等仪器设备集成搭建了适用于PM₁和PM_2.5切割器性能测试的通用系统。测试结果表明:该系统发生的PSL粒子能够保持稳定的数量浓度,并在切割气路和非切割气路间具有较好的数量浓度一致性,能在3 h内快速完成一台切割器切割效率的测试。采用该系统测试了1种类型的PM₁切割器和3种类型的PM_2.5切割器的关键切割性能。结果显示:VSCC型PM_2.5切割器D₅₀分别为2.48、2.52、2.48 μm,σ_g1分别为1.20、1.23和1.15,σ_g2分别为1.21、1.21和1.16,各项关键性能指标均符合美国和中国相关环境保护标准规范的要求,且优于SCC型和URG型切割器。推荐使用VSCC型切割器开展环境空气中PM_2.5质量浓度的监测。SCC型PM₁切割器的D₅₀为0.91 μm,σ_g1和 σ_g2为1.20和1.18,结合其他相关研究,建议PM₁切割器D₅₀合格标准应为(1.0±0.1)μm,σ_g合格标准为不超过1.20。     

Study of urban atmospheric pollution in Navarre (Northern Spain)

An ambient air quality study was undertaken in two cities (Pamplona and Alsasua) of the Province of Navarre in northern Spain from July 2001 to June 2004. The data were obtained from two urban monitoring sites. At both monitoring sites, ambient levels of ozone, NO_x, and SO₂ were measured. Simultaneously with levels of PM₁₀ measured at Alsasua (using a laser particle counter), PM₁₀ levels were also determined at Pamplona (using a beta attenuation monitor). Mean annual PM₁₀ concentrations in Pamplona and Alsasua reached 30 and 28 μg m⁻³, respectively. These concentrations are typical for urban background sites in Northern Spain. By using meteorological information and back trajectories, it was found that the number of exceedances of the daily PM₁₀ limit as well as the PM₁₀ temporal variation was highly influenced by air masses from North Africa. Although North African transport was observed on only 9% of the days, it contributed the highest observed PM₁₀ levels. Transport from the Atlantic Ocean was observed on 68% of the days; transport from Europe on 13%; low transport and local influences on 7%; and transport from the Mediterranean region on 3% of the days. The mean O₃ concentrations were 45 and 55 μg m⁻³ in Pamplona and Alsasua, respectively, which were above the values reported for the main Spanish cities. The mean NO and NO₂ levels were very similar in both sites (12 and 26 μg m⁻³, respectively). Mean SO₂ levels were 8 μg m⁻³ in Pamplona and 5 μg m⁻³ in Alsasua. Hourly levels of PM₁₀, NO and NO₂ showed similar variations with the typically two coincident maximums during traffic rush hours demonstrating a major anthropogenic origin of PM₁₀, in spite of the sporadic dust outbreaks.     

2013年苏州春季一次重污染天气的过程分析

研究了2013年3月在江苏范围内的一次重污染天气过程,重点分析苏州在此次污染过程中大气污染的变化特征。污染过程中,苏州市颗粒物浓度上升较为明显, PM10的小时质量浓度最高达548μg／m3, PM2．5质量浓度也达到197μg／m3,污染持续时间为2 d,3月8—9日当地空气质量均达到中度污染水平。根据后向轨迹模型、颗粒物离子浓度的分析,此次污染是由外来浮尘及苏州本地污染物排放所造成的区域霾污染影响所致。根据监测结果与实际污染特征,针对性地提出了对策和措施。     

台州市酸雨污染现状及其对策分析

通过对近十年来的酸雨监测资料的收集分析,结合同期台州市大气环境中二氧化硫和氮氧化物的监测数据,采用秩相关系数法,对酸雨污染趋势和成因进行分析和讨论,并提出针对性措施,以期为台州市以及类似地区的大气污染、酸雨污染等防治工作提供政策参考。     

重庆城区不同粒径颗粒物元素组分研究及来源识别

为研究重庆市大气颗粒物的污染特征及其来源,于2010年3—10月在主城区分别采集PM_1.0、PM_2.5和PM₁₀3种粒径的颗粒物样品,利用XRF分析其中的26种元素浓度。结果表明,重庆市主城区S元素在各粒径中含量都较高,细粒子中K的含量较高,粗粒子中Si、Ca和Fe的浓度较大。富集因子分析表明,主城区Cd、S、Se等污染元素的富集系数较大,且粒径越小,富集现象越明显。利用因子分析得出土壤风沙、扬尘、燃煤的燃烧、机动车燃油产生的尾气排放、生物质燃烧排放是重庆市颗粒物污染的主要来源。     

西安市环境空气PM2.5污染现状及对策初探

文章通过对西安市城市环境空气PM_2.5试点监测数据深入分析,初步摸清了区域PM_2.5污染水平及分布规律,提出了污染防治对策和建议,对现阶段的环境空气PM_2.5污染防治有着重要的参考价值。     

2018年长三角一次持续重污染过程分析

利用常州市6个环境空气质量评价点PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和水溶性离子数据,结合后向轨迹、激光雷达探空资料、气象资料等,分析了2018年1月29日—2月2日长三角区域一次持续重污染过程。结果表明,重度污染时次高达94 h,PM_2.5最高值达235 μg/m³,由外来输送污染物与本地排放的污染物叠加而成,在不利气象条件影响下,污染物在长三角区域长时间滞留;重污染期间,污染物日变化规律显示,PM_2.5受外来源影响更显著,而SO₂、NO₂受本地污染源影响更显著,水溶性粒子组分与常州市本地源存在较大差异,其中NO₃^-、NH₄⁺、K⁺、Mg²⁺和SO₄^2-值增加最为明显,较污染前分别增加了9.1,5.9,4.3,4.2和4.1倍;K⁺值升高较快,说明污染期间也受到了生物质燃烧的影响。此外,NO₃^-和SO₄^2-在空气质量较好时,在水溶性离子中的占比日变化幅度较大,而在重污染期间,NO₃^-和SO₄^2-日变化幅度明显减小。     

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。