PM_(2.5)的微生物组成采样与分析方法

PM_(2.5)具有广泛的来源,而且微生物组成复杂,现阶段针对不同的PM_(2.5)研究目的,形成了不同的采样和分析方法,例如FRM、FEM等采样方法,随着大气细颗粒污染特征越来越明显,PM_(2.5)的微生物组成采样与分析方法越来越受到关注,本文针对此两方面展开研究,为更加全面的认识PM_(2.5)做出努力。     

PM_(2.5)和PM_(2.5~10)资料同化及在南京青奥会期间的应用试验

建立了面向PM_(2.5)和PM10观测资料的三维变分同化系统,并在南京地区青奥会期间进行了同化和预报试验.同化系统的控制变量为PM_(2.5)和PM_(2.5~10)(PM10中扣除PM_(2.5)后剩余部分),利用南京地区2014年8月的WRF-Chem模拟结果,估计了PM_(2.5)和PM_(2.5~10)的背景误差协方差,发现在水平和垂直方向上PM_(2.5)的相关系数随距离的衰减均小于PM_(2.5~10),这可能与PM_(2.5)粒径小、生命史长,在大气中传播地更远有关.利用南京及周边区域的134个监测站PM_(2.5)和PM_(10)逐时观测资料,对青奥会期间(2014年8月16~28日)进行滚动同化和预报试验,并利用模式最内层观测资料进行检验分析,结果表明同化对初始场有显著改进,PM_(2.5)和PM10的相关系数均提高53%以上,均方根误差降低55%以上,平均偏差则降低了90%左右;同化试验对其后的预报场也有明显改进,正效应可以持续到20h以后,模式对PM10的预报效果好于PM_(2.5).     

江苏省水泥行业PM_(2.5)排放模拟与分析

采用系统动力学方法构建水泥行业PM_(2.5)排放的系统动力学仿真模型,识别和分析水泥行业PM_(2.5)排放的主要驱动力,并设置了基准情景、产业政策调控情景、环境政策强化调控情景进行预测与分析。结果表明,目前水泥消费已达到饱和点,进入平稳增长时期。基准情景下PM_(2.5)的直接排放量与水泥消费具有相同的规律,而产业政策情景及环境政策强化调控情景下水泥行业PM_(2.5)的排放量将出现缓慢下降并逐渐平稳的趋势。除尘设施除尘率提升对PM_(2.5)的直接排放影响最大,在产业政策实施的同时,应尽快更新替代对PM_(2.5)有高去除率的除尘器比例。     

城市街谷内PM_(2.5)浓度时空变化及影响因素分析

通过现场观测研究西安市和平路街谷内的PM_(2.5)浓度时空变化特征及其影响因素.在2015年4月8~10日进行了街谷内PM_(2.5)浓度、车流量、风速、温湿度等参数的日变化规律和PM_(2.5)浓度空间分布规律的观测实验.观测结果显示西安市和平路街谷内PM_(2.5)浓度值较高,日间PM_(2.5)浓度呈"凹"字形变化,早晚PM_(2.5)浓度相对较高,在16:00前后PM_(2.5)浓度到达一天当中的最低值.PM_(2.5)浓度与温度、湿度有良好的相关性,对应R2值分别达到0.75和0.81.静风天气条件下,由温度变化引起的大气边界层伸缩运动被发现是影响街谷内污染物扩散的主要因素.     

青岛地区PM_(2.5)与气象要素相关性分析研究

根据青岛国家基本气象站2014年-2016年的气温资料,青岛大气成分站的2014年-2016年能见度、PM_(2.5)资料,针对PM_(2.5)与能见度、温度进行相关性分析,以及PM_(2.5)随季节分布规律及成因分析。结果表明,PM_(2.5)与能见度成强负相关性关系;温度与PM_(2.5)成强正相关性,并呈现出一定跟随性,这为以后定量计算PM_(2.5)的温度影响因子及预测PM_(2.5)浓度提供了依据;PM_(2.5)浓度分布与季节成规律性分布,冬春季节PM_(2.5)浓度高,能见度低;夏季高温多雨,PM_(2.5)浓度低,能见度高。     

宁波市区秋冬季PM_(2.5)质量浓度特征及影响因素分析

该研究基于2013年11-12月的宁波市空气质量监测数据和气象资料数据,分析了PM_(2.5)质量浓度变化特征,探讨了PM_(2.5)与其它粒径颗粒物、气体污染物以及多个气象因子之间的相关性及影响规律,构建了包含气象和污染气体因子的逐步回归模型,综合分析了2类因子对宁波市PM_(2.5)浓度的影响。研究结果表明:(1)研究时间段内的宁波PM_(2.5)质量浓度范围为(100.66±72.98)μg/m~3,超过粗颗粒PM_(2.5-10)的质量浓度,是可吸入颗粒物的主要组成部分。(2)PM_(2.5)与3种污染气体均表现出显著的相关性,其中与CO的质量浓度相关性最高,R=0.85。风速与PM_(2.5)呈现负相关,受西北-北风向影响下的PM_(2.5)浓度要明显高出其它风向影响下的浓度。降水对PM_(2.5)影响显著,降水日的PM_(2.5)平均质量浓度随降水强度呈现幂函数递减,为非降水日的48.4%。非降水日的PM_(2.5)浓度与相对湿度显著正相关,与日照时数显著负相关。(3)逐步回归结果表明,气象和污染气体两类因子能够解释PM_(2.5)浓度82.4%的变异。其中,CO是影响宁波市秋冬季PM_(2.5)浓度的首要显著因子。本研究对明确城市PM_(2.5)污染特征和影响因素具有参考价值和意义。     

西安市PM_(2.5)的时空分布特征研究

大气污染物PM_(2.5)对空气质量造成严重危害,威胁着人类健康。根据西安市13个监测区2013年1月1日—4月26日的PM_(2.5)质量浓度数据,得出西安市PM_(2.5)的浓度呈冬季高、春季低的特点。结合西安市的海拔数据、气象资料,并引入污染系数,分析得出了西安市13个监测区PM_(2.5)的浓度有以下规律:从西到东递减;分布与海拔高度和风向特点相一致;与平均温度、最高温度、最低温度均呈现负相关关系,但相关性不是很高。这为PM_(2.5)的针对性治理工作提供了理论指导。     

内蒙古自治区2016年PM_(2.5)时空分布

研究了内蒙古自治区2016年PM_(2.5)浓度时空分布规律及PM_(2.5)与其前体物之间的关系。结果表明,内蒙古自治区PM_(2.5)浓度具有一定的时空分布特征,并与气象条件、污染物排放及前体物二次转化均有关联。时间上,PM_(2.5)日浓度变化曲线呈双峰型分布,两个峰值时段分别为10:00—12:00、23:00—翌日01:00,PM_(2.5)月均浓度曲线呈"U"形分布,在8月最低;空间上,内蒙古自治区PM_(2.5)浓度由高到低的区域依次为中部、西部、东部;PM_(2.5)小时浓度与其前体物NO_2、SO_2小时浓度均为显著正相关,说明前体物对PM_(2.5)浓度变化影响显著。研究结论可为内蒙古自治区大气污染环境治理提供参考。     

典型灰霾期间城市大气PM_(2.5)演化的标度行为实证研究

针对成都市2014年1月22-31日的持续重度灰霾过程,运用频度统计分析、功率谱分析和去趋势波动分析方法,对成都市6个国控环境空气质量监测子站(草堂寺、金泉两河、梁家巷、人民公园、三瓦窑、灵岩寺)大气PM_(2.5)小时平均浓度时间序列的标度行为(标度律)进行实证研究。结果显示,此次灰霾期间高浓度PM_(2.5)的波动行为呈现明显的日周期循环规律,这与人类的生产生活具有密切关系。宏观上看,PM_(2.5)浓度波动在统计上服从典型的负幂律分布规律,具有标度不变分形特征。同时,利用功率谱及去趋势波动分析发现,各监测子站PM_(2.5)时间演化的DFA指数均在1左右,PM_(2.5)演化呈现1/f噪声性质,表明灰霾期间高浓度PM_(2.5)的动态演化过程表现出长程关联特性(或长期持续性),其波动关联特性在研究时段内呈现幂律分布的标度律。实证研究表明,此次灰霾期间成都市大气PM_(2.5)时间演化呈现出自组织临界性(SOC)基本特征,高浓度PM_(2.5)时间演化过程涌现出的长期持续性标度律很可能是由城市灰霾污染的SOC行为导致。该研究对深入认识灰霾天气大气PM_(2.5)非线性演化的内在动力学机制具有一定启示意义。     

基于NPP/VIIRS夜间灯光遥感数据估算上海地区PM2.5浓度

随着工业化和城市化的迅速发展,中国面临着越来越严重的大气污染危机,以细颗粒物(PM_(2.5))为标志的区域性大气复合污染问题已经成为我国大气环境污染治理的核心工作.目前,传统的地面监测站监测PM_(2.5)浓度的方法空间分辨率较差且耗费人力物力,而卫星遥感数据监测PM_(2.5)浓度的方法大部分只能应用于白天.由于PM_(2.5)浓度在时间上存在周期性变化,因此利用卫星遥感数据监测的夜间PM_(2.5)浓度可以作为表征PM_(2.5)日变化规律的重要补充.本研究采用Suomi National Polar-orbiting Partnership(Suomi NPP)卫星搭载的可见红外成像辐射计套件(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite, VIIRS)中Day/Night波段(DNB)夜间灯光影像数据,依据大气气溶胶消光原理和站点气象数据,建立PM_(2.5)浓度的预测模型,基于多元线性回归分析对上海地区9个空气质量监测站在2014—2018年冬季无月无云的晴朗夜间的PM_(2.5)浓度值进行估计,并对PM_(2.5)浓度的空间分布进行模拟.结果表明,在研究时段上海地区PM_(2.5)实际浓度与模型估算PM_(2.5)浓度之间R~2=0.767,均方根误差(RMSE)为19.210μg·m~(-3),验证了VIIRS/DNB夜间灯光影像数据在估算PM_(2.5)浓度方面有巨大潜力.     

南充市大气细颗粒物PM_(2.5)的监测及污染控制研究

针对南充市大气细颗粒物PM_(2.5)的监测及其污染控制探讨问题。首先对PM_(2.5)的监测进行了介绍,在这里介绍了南充市污染气象的数据、南充市高坪区环境空气污染气象的数据和南充市三区环境空气的状况,然后探讨了南充市PM_(2.5)监测站网的建设,在这里同时探讨了国外PM_(2.5)监测站网概况和中国对PM_(2.5)监测站网的建设,最后对PM_(2.5)对环境产生的影响进行了总结,对南充市PM_(2.5)对大气层及气候环境产生的影响和PM_(2.5)进行了探讨。     

邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)在线监测研究

对2015年3月—2016年2月邯郸市大气中的PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)进行了在线监测,探讨了其质量浓度的变化特征,并分析了其质量浓度与风速、风向的关系。结果表明:邯郸市颗粒物质量浓度水平较高,β射线吸收法所监测的PM_(10_WET)、PM_(2.5_WET)和PM_(1.0_WET)年均浓度值分别为202.5,114.8,81.1μg/m~3,PM_(2.5_DRY)/PM_(10_WET)和PM_(2.5_WET)/PM_(10_WET)分别为0.58、0.70,PM_(1_DRY)/PM_(2.5_WET)和PM_(1_WET)/PM_(2.5_WET)分别为0.58、0.71,PM_(2.5)为PM_(10)中的主要组成,PM_(1.0)为PM_(2.5)中的主要组成。邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)质量浓度冬季最高;PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)日变化峰值为上午09:00左右,谷值为下午16:00左右,扬沙、降雨,霾和春节不同条件下PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)差异明显。邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)的浓度高值主要分布在风向0°~100°和175°~225°、风速小于1 m/s的情况下。     

基于时空克里格的PM_(2.5)时空预测及分析

PM_(2.5)作为大气污染的一种,正受到社会越来越广泛的关注和研究,但大部分研究仅单独分析各样点PM_(2.5)浓度时间维度或空间维度特征,忽略了PM_(2.5)的时空维度变化。为综合考虑PM_(2.5)时空维度特征,该文以山东省2014年PM_(2.5)浓度监测数据为对象,建立PM_(2.5)时空变异模型,利用时空克里格法对山东省全年PM_(2.5)浓度进行时空预测,得到时空分布立方体数据,最后基于该数据,对山东省PM_(2.5)污染特征作出分析。结果表明,2014年山东省整体PM_(2.5)污染严重。在空间上,中西部地区PM_(2.5)浓度超过75μg/m~3的天数超过290 d,存在持续性高危污染,东部小于37.5μg/m~3的天数超过146 d,存在间歇性轻微污染,且从西至东,PM_(2.5)污染天数和程度逐渐降低,具有明显地域性污染特征;在时间上,PM_(2.5)浓度最高时间段为1、2、11和12月,最低为6-8月,各季节污染程度依次为:冬季秋季春季夏季。研究表明时空地统计方法能够有效地对空气质量进行时空预测,是挖掘更多的时空分布特征和信息,进行环境数据分析的有效手段。     

香烟PM_(2.5)模拟大气PM_(2.5)过滤性能可行性研究

该文分别以香烟和大气尘为PM_(2.5))源,采用4种不同过滤级别的聚丙烯纤维滤料对这2种PM_(2.5))进行过滤性能考察,探讨香烟PM_(2.5))作为大气PM_(2.5))模拟物的可行性。对于选用的4种不同过滤级别的聚丙烯纤维滤料,香烟PM_(2.5)和大气PM_(2.5)的初始浓度对其过滤效率没有显著影响.在1~8 cm/s的工程滤速范围内,4种滤料对香烟PM_(2.5)和大气PM_(2.5)过滤效率都随滤速增加而线性降低。在特定滤速下,4种滤料对香烟PM_(2.5)与大气PM_(2.5)的过滤效率有很好的线性相关性。滤速分别为1、3、5、7 cm/s时,4种滤料对大气PM_(2.5)与香烟PM_(2.5)过滤效率的斜率比值分别为1.02、1.05、1.07、1.09,滤速越大、回归系数k值越大。研究结果表明:在该文实验条件下,香烟PM_(2.5)适宜作为大气PM_(2.5)模拟物,通过测试滤料对香烟PM_(2.5)过滤效率和回归系数k值可以预测该滤料对大气PM_(2.5)的过滤效率,为准确评价空气净化滤材过滤大气PM_(2.5)的性能提供科学理论依据。     

京津冀及周边地区PM_(2.5)传输规律研究

本研究采用WRF-CAMx模型对京津冀及周边7省市PM_(2.5)与SIA组分传输规律进行了研究,定量估算了京津冀地区PM_(2.5)与SIA的空间来源贡献,并得到了各省市之间的传输矩阵.结果表明,PM_(2.5)与SIA组分跨区域传输作用较为显著.京津冀区域PM_(2.5)与SIA组分外来源年均贡献分别为23.4%和45.5%.京津冀及周边各省市年均PM_(2.5)与SIA组分受本地排放影响分别为51.2%~68.8%与36.7%~56.4%.结合后向轨迹模型对北京市2013年1月4次重污染过程的空间来源进行了分析,发现各过程污染气团来向有明显差异,分别由西北方向长距离传输、南部短距离传输以及西南、东南方向局地气团输入.4次重污染过程PM_(2.5)区域传输作用显著,北京PM_(2.5)及SIA本地源贡献分别为35.1%~37.3%与17.1%~28.4%;其中偏南方向气团输入时,北京污染程度更高,且受京津冀排放源贡献较大,PM_(2.5)和SIA贡献率最高可达82.3%和76.4%.     

基于AOD数据反演地面PM_(2.5)浓度研究进展

随着中国城市发展,城镇化进程的不断推进,能源消耗持续增加,空气中的污染物含量越来越高,空气污染事件频发,城市空气质量研究成为一个热点议题。PM_(2.5)作为表征空气质量的重要指标之一,越来越受到人们的关注,目前获取PM_(2.5)数据主要有地面监测和卫星遥感监测2种方式。传统的地面监测手段可以得到高精度的局部PM_(2.5)污染数据,但是由于其覆盖范围的局限性,并没有办法反映出整个区域的PM_(2.5)污染情况。遥感卫星监测恰到好处地弥补了这一缺陷,其中应用最为广泛的是使用卫星遥感数据产品大气气溶胶光学厚度AOD来反演地面的PM_(2.5)浓度。文章从AOD数据的多样性及其应用、反演地面PM_(2.5)浓度模型的选择以及反演模型的优化这3个方面对目前国内外利用遥感卫星AOD数据反演地面PM_(2.5)浓度的研究进行了归纳梳理。其中AOD数据分辨率的不同产生了不同精度的反演结果;而线性回归模型和非线性回归模型的反演精度也存在较为明显的差异;通过在模型中加入气象参数、气溶胶垂直分布特性以及地表信息等因素会显著地改善反演结果。上述研究为流行病学中PM_(2.5)人口暴露研究及健康影响提供方法论基础。     

邯郸市PM_(1.0)、PM_(2.5)污染特征及在线水溶性离子分析

对2014年12月—2015年2月邯郸市大气中PM_(1.0)、PM_(2.5)以及PM_(2.5)中的硝酸根(NO-3)、水溶性有机碳(WSOC)和硫酸根(SO2-4)进行在线监测。结果表明,PM_(1.0)中干性成分(PM_(1.0)_DRY)和包含水分的PM_(1.0)(PM_(1.0)_WET)分别占PM_(2.5)的74.0%和81.4%,PM_(1.0)为PM_(2.5)中的主要组成。利用锯齿型方法估算本地源和区域源对PM_(1.0)、PM_(1.0)~2.5、PM_(2.5)的贡献,得出区域源对PM_(1.0)的贡献为40.6%,明显高于对PM_(1.0)~2.5与PM_(2.5)贡献的32.3%和37.7%,因为PM_(1.0)直径小,在大气中存在时间较长、传输距离远。根据NO-3、WSOC、SO2-4与PM_(1.0)、PM_(1.0)~2.5的相关系数,推断NO-3、WSOC可能在PM_(1.0)生成,而SO2-4可能在PM_(1.0)~2.5中生成。     

包头市2015—2016年PM_(2.5)浓度时空分布特征及与气象因子的关系

根据包头市2015—2016年PM_(2.5)监测数据及气象数据,分析了包头市PM_(2.5)时空分布特征及PM_(2.5)与气象因子之间的关系。结果表明:包头市PM_(2.5)浓度在12月达到最大,日变化曲线为双峰型;在空间上PM_(2.5)浓度由西南向东北方向递减,且浓度梯度变化明显;气温、相对湿度、降雨量、风速等气象因子对PM_(2.5)浓度有显著影响。     

泰山区大气中PM_(10)和PM_(2.5)的污染特征分析

根据2014-2016年泰山区大气污染物PM_(10)和PM_(2.5)的监测数据,对PM_(10)和PM_(2.5)浓度的变化特征和二者的相关性以及PM_(2.5)占PM_(10)的比重进行分析。结果表明:受地形、气象和冬季燃煤取暖的共同影响,近三年的PM_(10)、PM_(2.5)月均浓度都具有明显的季节变化规律,冬季最高,夏季最低,春季、秋季居中。环保部门等采取了一系列措施,三年来空气中PM_(10)和PM_(2.5)的浓度逐年下降。PM_(10)和PM_(2.5)的浓度具备一定的相关性,且PM_(2.5)在PM_(10)中比重很大,可认为两者的变化趋势一致。秋冬季节是泰山区细颗粒物污染较重的季节,环境危害较大。在雾霾天气频发的阶段,PM_(10)和PM_(2.5)的防治更应成为大气污染防治工作的重中之重。     

中国大陆城市PM_(2.5)污染时空分布规律

为分析中国大陆城市PM_(2.5)污染的时空分布规律,运用统计学方法和GIS技术对2014年开展PM_(2.5)常规监测的161个城市进行分析,结果发现:仅8.1%的城市年评价结果达标,日均质量浓度超标天数占26.6%.夏季及春末、秋初PM_(2.5)污染相对较轻,冬季污染较重.PM_(2.5)的日变化曲线呈现不太明显的双峰分布,最低值出现在16:00前后,最高值出现在10:00前后,而凌晨至清晨保持相对较高的污染水平.京津冀及周边地区,中部地区的湖北、湖南、安徽PM_(2.5)污染较重,东南沿海和云南、西藏污染相对较轻.PM_(2.5)的空间分布与风速、相对湿度、土地利用等因素的空间分布具有较强的相关性.PM_(2.5)与PM10质量浓度比值的平均值为0.591,空间上呈由西北向东南逐渐升高、南方高于北方的格局,时间上除1、2月份较高、5月份较低外,其余月份基本稳定在0.55~0.6.研究结果有利于从宏观上认识中国城市PM_(2.5)污染的时空格局,从而针对性地开展环境污染防控.