2013—2015年中国PM2.5污染状况时空变化

自2013年我国首次开展全国范围PM_2.5近地面监测以来,少有研究从全国空间尺度分析近3年全国PM_2.5污染状况时空变化的总体特征,识别PM_2.5污染加剧或缓解的空间范围,更缺乏直接对比评估国家大气污染重点防控区内外PM_2.5污染特征变化的差异.基于2013—2015年PM_2.5监测数据,综合运用时空统计分析与空间插值制图手段,揭示近3年ρ(PM_2.5)及不同等级污染天数的时空变化格局,并着重对比分析“三区十群”区域内外ρ(PM_2.5)的变化差异.结果表明,2013—2015年,全国持续监测的413个站点中有335个监测站点ρ(PM_2.5)年均值下降,其中218个站点实现连续两年年均浓度降低,74个站点ρ(PM_2.5)年均值降至符合国家二级标准;全国大部分地区ρ(PM_2.5)年超标率由50%以上降至30%以下,重度污染站点占比由88.38%降至73.77%,严重污染站点占比由65.86%降至36.35%;长三角城市群、长株潭城市群、武汉及周边城市群、陕西关中城市群PM_2.5污染呈现明显好转趋势;西藏、云贵高原以及海峡西岸城市群、珠三角城市群等沿海地区ρ(PM_2.5)一直较低,空气质量相对优良;但与此同时,京津冀城市群、山东半岛城市群及河南中部和北部地区仍是中国PM_2.5重污染区域,新疆西南部、合肥、南昌等地区逐渐形成新的PM_2.5重污染格局.      

北京地区冬春PM2.5和PM10污染水平时空分布及其与气象条件的关系

北京2012~2013年的冬春多次出现雾霾天气,可吸入颗粒物(PM10)污染严重.而PM2.5作为PM10中粒径较小的部分,在PM10中所占比重越高,污染越严重.因此,本研究选取了能够覆盖北京所有区县的30个PM2.5和PM10的质量浓度监测点,对该地区的PM2.5和PM10污染特征进行分析,确定其空间差异特征和时间性变化特征.普通克里格插值(Original Kriging)法得到的北京地区冬、春季颗粒物浓度分布图显示,颗粒物浓度从北部山区到南部地区逐渐递增,在中心城区处,西部高于东部,且局部地区存在一定的城乡差异.颗粒物浓度月变化曲线呈单峰单谷型,1月最高,4月最低;逐日变化反映了PM2.5和PM10浓度具有较好的相关性,且受气象条件影响显著;日变化呈双峰趋势.本文选取日平均气温(℃)、相对湿度(%)、风速(风级)、降水量(mm)等气象因子,利用Spearman秩相关分析研究各个气象因子对大气PM2.5和PM10浓度的影响.北京冬季PM2.5和PM10的质量浓度分别与气温、相对湿度正相关,与风速负相关,风速和相对湿度是影响污染物质量浓度分布的主要因素.     

2015—2018年乌鲁木齐市PM2.5及PM10时空分布特征

乌鲁木齐市是“丝绸之路经济带”关键节点城市,为了解乌鲁木齐市2015—2018年空气污染状况,利用2015年1月1日—2018年12月23日乌鲁木齐市7个国控空气质量监测站的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）监测数据,基于ArcGIS空间分析平台,分析乌鲁木齐市PM_2.5、PM₁₀的时空分布特征.结果表明:ρ（PM_2.5）从2015年（66.60 μg/m3）到2016年（76.93 μg/m3）呈上升趋势,在2016—2018年呈单一下降趋势;ρ（PM₁₀）从2015年（132.74 μg/m3）到2016年（125.93 μg/m3）呈下降趋势,在2016—2018年呈单一上升趋势.2015—2018年工业活动集中的乌鲁木齐市边缘各区的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）平均值比城市中心（商业区、居民区）分别高11.28、7.17 μg/m3,说明工业集中地区的大气环境质量受污染影响明显.此外,2015—2018年乌鲁木齐市大气污染呈季节性和北高南低的区域性分布特征.气象因子分析表明,ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）均与相对湿度呈正相关,与降雨量、风速等气象因素呈负相关.2015—2018年,乌鲁木齐市大气中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）呈先增后降的趋势,冬季以PM_2.5污染为主,其他季节以PM₁₀污染为主.研究显示,2015—2018年乌鲁木齐市空气污染状况变化与地形、气象条件、城市化建设均有一定的关系.      

天津市PM2.5浓度时空分布特征及重污染过程来源模拟分析

天津市多发生以PM_2.5为首要污染物的重污染事件,明确ρ（PM_2.5）时空分布特征及重污染过程来源对PM_2.5的综合治理意义深远.利用天津市2014-2017年环境资料和2016年气象资料,结合WRF-Chem模式研究了天津市ρ（PM_2.5）时空分布特征及重污染过程来源.结果表明:①自2014年以来,天津市ρ（PM_2.5）呈逐年下降趋势.②ρ（PM_2.5）月变化曲线呈"U"型分布,呈冬春季高、夏秋季低的季节性特征;ρ（PM_2.5）日变化呈双峰型分布,主峰值出现在08:00-09:00,次峰值出现在21:00-翌日00:00.③各季节天津市ρ（PM_2.5）空间分布不同,春季、夏季、秋季和冬季高值中心分别位于天津市西南部的静海区、中心城区北部的北辰区、西部的武清区及北部的蓟州区.④WRF-Chem模式模拟的天津市秋冬季污染物来源结果表明,本地源贡献率为56%,外来源输送贡献率为44%,其中以河北省和山东省的输送为主.2016年12月16-22日天津市一次重污染过程的模拟结果表明,天津市本地源贡献率为49.6%,河北省、北京市和山东省的外来源输送贡献率分别为32.2%、7.0%和2.2%.污染前期,不利气象条件和外来源输送造成天津市ρ（PM_2.5）聚集并形成重度污染;污染持续过程中,本地源贡献率逐渐增大并占主导地位.研究显示,近年来天津市ρ（PM_2.5）呈下降趋势,并有明显的空间分布特征.      

中国典型城市群PM2.5污染特征研究进展

为进一步梳理近年来我国城市区域大气PM_2.5污染防治方面的研究成果,基于我国31个城市PM_2.5污染现状,以城市群为视角,总结了京津冀城市群、长三角城市群与川渝城市群PM_2.5组成与污染特征,分析了PM_2.5及其含碳气溶胶、水溶性无机离子、地壳元素等的整体特征,并在城市群间进行对比分析.结果表明:①3个城市群的ρ(PM_2.5)高低顺序依次为京津冀城市群>川渝城市群>长三角城市群,长距离传输使PM_2.5污染成为京津冀城市群、长三角城市群与川渝城市群面临的共同问题.②3个城市群的PM_2.5中均以SNA和OC为主,尽管ρ(PM_2.5)水平有下降趋势,但个别污染物(如SNA)略呈上升趋势.③京津冀城市群与川渝城市群的ρ(OC)接近,并且均高于长三角城市群的80%,较高的ρ(OC)/ρ(EC)反映我国城市群普遍存在SOC污染.④各城市群PM_2.5监测网(如监测时间和采样方法)发展水平迥异,...     

焦作市PM2.5和PM10时空变化特征及其与气象因子的关系

为了研究焦作市大气中PM_2.5和PM₁₀污染状况,基于2018—2020年焦作市50个环境空气质量监测站点的PM_2.5和PM₁₀浓度逐时观测资料,结合气象资料,分析了焦作市PM_2.5和PM₁₀浓度的时空分布特征及气象因素影响。结果表明:1)焦作市PM_2.5和PM₁₀呈双峰型日变化,且具有显著的U形逐月变化规律及冬高夏低、春秋居中的季节性特征。2)2018—2020年PM_2.5和PM₁₀浓度年均值呈西南高东北低的空间差异性特征。与2018年相比,2020年修武县PM_2.5和PM₁₀浓度的下降幅度最大,分别为30.25%、22.72%。3) Spearman相关性分析表明,PM_2.5和PM₁₀浓度与气温、风速呈显著负相关;与气压呈显著正相关;相对湿度与PM_2.5浓度呈显著正相关,与PM₁₀浓度呈显著负相关。焦作市环保局监测站在东北风、西南风风向PM_2.5和PM₁₀浓度污染较重,博爱县清化镇、沁阳市西万镇和武陟县乔庙乡监测站在西南风风向易出现高浓度颗粒物。该研究结果可为日后工业地区大气污染防治,生产生活的合理规划与布局提供重要参考。     

中国PM2.5人口暴露风险时空格局

采用PM_2.5和人口格网数据,计算了2000~2016年中国PM_2.5人口暴露风险值,并利用Theil-Sen Median趋势分析、标准偏差和Hurst指数等,分析了17a间中国PM_2.5人口暴露风险的时空变化特征.结果表明：①17a间PM_2.5人口暴露风险在胡焕庸线两侧差异巨大,东部高、西部低,东部多年风险均值为2.787,西部为0.065;②17a间PM_2.5人口暴露风险在胡焕庸线两侧的变化幅度具有较显著差异,西部整体呈下降趋势,而在2011年和2015年有明显回升,东部自2001年迅速增加且保持平稳状态,直至2015年出现大幅度回落.③PM_2.5人口暴露风险的稳定性与持续性差异显著,东部以不稳定与弱反持续性为主,西部则以稳定与强反持续性为主要特征.④暴露等级为危险与极危险水平下的人口总量与人口密度在空间上呈现出东部高西部低的分布状态.     

呼包鄂地区冬季、夏季PM2.5污染特征

基于PMF模型源解析结果分析了呼包鄂地区冬季、夏季主要污染源及污染特征.物质重构结果表明,有机物(19. 9%～44. 6%)、地壳物质(9. 7%～46. 2%)在呼包鄂地区受体PM_2.5中占有较大比重.源解析结果表明,冬季各类源对PM_2.5的分担率大小依次为:二次源(26. 7%)>燃煤源(26. 1%)>机动车源(19. 1%)>扬尘源(18. 1%),夏季则为二次源(26. 7%)>扬尘源(22. 3%)>燃煤源(16. 6%)>机动车源(15. 1%)> SOC(8. 7%),可以看出二次源在呼包鄂地区冬季和夏季均为首要贡献源类,冬季燃煤源、夏季扬尘源对呼包鄂地区的影响较大.分析冬季、夏季典型污染过程,对应于源解析结果,冬季主要污染源为二次源、燃煤源,夏季为二次源.     

全球PM2.5人口暴露风险时空格局

基于PM_2.5遥感数据和人口格网数据,利用污染物人口暴露风险模型、Theil-Sen Media和Mann-Kendall等方法,分析了2000~2016年全球PM_2.5人口暴露风险时空分布特征,并识别出暴露高风险区域.结果表明,PM_2.5遥感数据和人口格网数据可以客观地评价暴露风险程度.全球PM_2.5平均浓度在各大洲差异显著,PM_2.5污染的高值区域主要分布在东亚、南亚和东南亚.PM_2.5质量浓度的多年平均值从高到低分别是亚洲14.7μg/m³、非洲8.1μg/m³、欧洲8.03μg/m³、南美洲5.69μg/m³、北美洲4.41μg/m³和大洋洲1.27μg/m³.2000~2016年,全球PM_2.5人口暴露风险在宏观尺度上呈逐渐减少的趋势,而在区域内则呈现出差异性.空间上,全球PM_2.5人口暴露风险各大洲从高到低依次为亚洲5.94、非洲0.62、欧洲0.45、南美洲0.32、北美洲0.27和大洋洲0.01.时间上,2000~2016年,亚洲和非洲PM_2.5人口暴露风险呈增长趋势,欧洲和北美洲呈减少趋势,大洋洲和南美洲变化幅度较小.     

珠三角区域PM2.5时空变异特征

珠三角区域PM_2.5污染严重,以 2012年9月─2013年8月62个大气监测站的PM_2.5联网数据为基础,采用地统计学方法定性、定量分析了该区域ρ(PM_2.5)的时空变异特征. 定性分析结果表明,基底效应在0.12~0.30之间,相应ρ(PM_2.5)变异属于以结构性变异为主的Ⅰ、Ⅱ类,对应的空间自相关程度为强、较强,说明珠三角区域的ρ(PM_2.5)分布差异主要由区域结构所致. 定量分析结果表明:①空间自相关距离受气象因素影响,随方向和时间在51~85 km之间变化,东西方向的影响距离(75~85 km)最大. ②ρ(PM_2.5)在南北方向的变异幅度指数(0.34~0.70)和变异速度指数〔0.14~0.38 μg/(m3·km)〕在各方向中均为最大;而东北─西南方向的2个指标则均为最小,其中变异幅度指数为0.25~0.42,变异速度指数在0.13~0.34 μg/(m3·km)之间,即南北方向的ρ(PM_2.5)变化大于其他方向.③综合异质指数介于0.14~0.54之间,说明ρ(PM_2.5)总体保持在中等异质水平. 鉴于珠三角区域ρ(PM_2.5)的空间变异特征,在进行监测站布设时,矩形网格相较于方形网格更适合于对该区域地理空间进行划分,其中网格的长为东西方向平均空间自相关距离(78 km)的2倍,宽为南北方向平均空间自相关距离(56 km)的2倍.      

长江三角洲地区大气O3和PM10的区域污染特征模拟

以TRACE-P污染源资料及上海市地方排放清单为基础,采用Models-3/CMAQ环境空气质量模型和中尺度气象模式MM5,模拟研究了2001-01和2001-07长三角近地面二次污染物O3及PM 10的浓度分布及输送状况,并以上海市国控点2001年冬、夏季各10 d的小时监测数据对模型进行了验证.验证结果显示,Models-3/CMAQ对O3和PM10的模拟结果与监测值的相关系数分别为0.77和0.52;一致性指数分别达到0.81和0.99.模型对O3小时最高浓度的估算偏低27%,标准偏差为-3.1%;对PM10小时平均浓度的估算偏低10%,标准偏差为46%.模型已具备再现和模拟长三角大气污染输送过程的能力,且误差落在可接受的范围之内.模拟结果显示,2001-07长三角区域16个主要城市中,有14个城市O3小时最大浓度超过国家二级标准,高浓度O3可覆盖苏南和浙北广大区域.2001-01泰州、扬州、南京、镇江、常州等城市受本地排放源和北部大气污染输送的影响显著,大气PM10日均浓度超过PM10国家二级标准.长三角地区环境空气质量与污染类型受大气污染传输与化学转化的影响十分明显.夏季太阳辐射较强时,南部城市排放的污染物常以二次污染物的形式影响下风向城市;太阳辐射较弱的情况下,则以一次污染物输送为主的形式影响周边地区.冬季长三角区域颗粒物污染总体水平较高,这与我国北方地区排放的颗粒物在西北风作用下向长三角输送造成的影响密切相关.长三角地区的大气污染已逐渐从局地转为区域问题.     

长三角地区秸秆焚烧PM2.5排放量估算与分析研究

根据长三角地区的实际情况,对该地区两省一市的秸秆焚烧PM2.5排放量状况进行估算.通过长三角地区2002年-2012年主要农作物产量、草谷比、焚烧比例和PM2.5排放因子,估算了该地区内秸秆焚烧量,同时对由秸秆焚烧引起的PM2.5排放量进行了估算,并进行了分析.结果表明：长三角地区2002年-2012年秸秆焚烧量最高的为农业发达的江苏省,高峰都集中在每年的10月份前后,由秸秆焚烧引起的PM2.5排放量呈逐年上升趋势,2012年达到55 218.96 t,其中江苏省每年的PM2.5排放量占到该地区的75％以上,2012年占到80％.研究结果将为制定该地区污染控制政策,改善区域环境空气质量提供科学理论依据.     

长三角地区吸收性气溶胶时空分布特征

利用2008～2017年OMI/Aura OMAERUV L2气溶胶数据集,研究了近10年长三角地区吸收性气溶胶的时空分布特征.结果表明:①在时间分布上,长三角地区气溶胶光学厚度(AOD)与吸收性气溶胶光学厚度(AAOD)的年际变化趋势一致,均为先升后降,于2011年达最高值,分别为0. 702和0. 056.月际变化显示AAOD高值多发生在1、3和6月,11月到次年1月明显增加.②在空间分布上,长三角地区AAOD呈北高南低分布,AOD与AAOD分布相似,AAOD 0. 05的高值区主要集中在安徽北部、江苏北部以及南京、杭州和金华等地区. AAOD与AOD季节空间分布均为春冬高,秋季较低,但二者不同的是,夏季AOD很大,AAOD却很小.长三角地区AAOD和AOD的年均空间分布与黑碳贡献量一致.     

长江三角洲地区大气O3和PM10的区域污染特征模拟

以TRACE-P污染源资料及上海市地方排放清单为基础,采用Models-3/CMAQ环境空气质量模型和中尺度气象模式MM5,模拟研究了2001-01和2001-07长三角近地面二次污染物O₃及PM₁₀的浓度分布及输送状况,并以上海市国控点2001年冬、夏季各10 d的小时监测数据对模型进行了验证.验证结果显示,Models-3/CMAQ对O₃和PM₁₀的模拟结果与监测值的相关系数分别为0.77和0.52;一致性指数分别达到0.81和0.99.模型对O₃小时最高浓度的估算偏低27%,标准偏差为-3.1%;对PM₁₀小时平均浓度的估算偏低10%,标准偏差为46%.模型已具备再现和模拟长三角大气污染输送过程的能力,且误差落在可接受的范围之内.模拟结果显示,2001-07长三角区域16个主要城市中,有14个城市O₃小时最大浓度超过国家二级标准,高浓度O₃可覆盖苏南和浙北广大区域.2001-01泰州、扬州、南京、镇江、常州等城市受本地排放源和北部大气污染输送的影响显著,大气PM₁₀日均浓度超过PM₁₀国家二级标准.长三角地区环境空气质量与污染类型受大气污染传输与化学转化的影响十分明显.夏季太阳辐射较强时,南部城市排放的污染物常以二次污染物的形式影响下风向城市;太阳辐射较弱的情况下,则以一次污染物输送为主的形式影响周边地区.冬季长三角区域颗粒物污染总体水平较高,这与我国北方地区排放的颗粒物在西北风作用下向长三角输送造成的影响密切相关.长三角地区的大气污染已逐渐从局地转为区域问题.     

Synergetic PM2.5 and O3 control strategy for the Yangtze River Delta, China

PM_2.5 concentrations have dramatically reduced in key regions of China during the period 2013–2017, while O₃ has increased. Hence there is an urgent demand to develop a synergetic regional PM_2.5 and O₃ control strategy. This study develops an emission-to-concentration response surface model and proposes a synergetic pathway for PM_2.5 and O₃ control in the Yangtze River Delta (YRD) based on the framework of the Air Benefit and Cost and Attainment Assessment System (ABaCAS). Results suggest that the regional emissions of NOx, SO₂, NH₃, VOCs (volatile organic compounds) and primary PM_2.5 should be reduced by 18%, 23%, 14%, 17% and 33% compared with 2017 to achieve 25% and 5% decreases of PM_2.5 and O₃ in 2025, and that the emission reduction ratios will need to be 50%, 26%, 28%, 28% and 55% to attain the National Ambient Air Quality Standard. To effectively reduce the O₃ pollution in the central and eastern YRD, VOCs controls need to be strengthened to reduce O₃ by 5%, and then NOx reduction should be accelerated for air quality attainment. Meanwhile, control of primary PM_2.5 emissions shall be prioritized to address the severe PM_2.5 pollution in the northern YRD. For most cities in the YRD, the VOCs emission reduction ratio should be higher than that for NOx in Spring and Autumn. NOx control should be increased in summer rather than winter when a strong VOC-limited regime occurs. Besides, regarding the emission control of industrial processes, on-road vehicle and residential sources shall be prioritized and the joint control area should be enlarged to include Shandong, Jiangxi and Hubei Province for effective O₃ control.     

珠江三角洲地区2006年颗粒物污染过程识别与分析

利用Matlab小波分析工具,分析了珠三角(珠江三角洲)地区2006年PM₁₀的突变特征,并对典型区域性颗粒物空气污染过程进行了识别.结合全球资料同化系统(GDAS)气象数据,运用HYSPLIT v4.9模式,以4个典型空气观测站点的数据为基础,分析了高污染过程期间后向气流轨迹的特征和区域ρ(PM₁₀)的变化与输送过程,并对比分析了污染超标日和非超标日的ρ(PM₁₀)与风速、相对湿度、平均温度及地面平均气压等常规气象要素之间的关系.结果表明:影响珠三角地区颗粒物高污染时段输送的气流主要来源于内陆东北气流和沿海气流.本地排放和区域城市间传输是造成珠三角地区颗粒污染过程的主要原因.静风或极小风,以及较高地面平均气压是影响珠三角地区PM₁₀污染的主要气象要素.      

我国PM2.5的污染状况和污染特征

对中国大气中PM2.5的污染状况和污染特征进行了综述和分析,其中包括我国PM2.5质量浓度的时间、空间污染特征、来源解析以及与PM10的关系.     

北京市大气中PM10和PM2.5的污染水平特征研究

2004-2005年在北京市区和背景点进行了PM10和PM2.5质量浓度监测,结果表明,市区和背景点的PM质量浓度有季节特性,采样点的PM2.5/PM10的季节平均变化值相差不大,市区采样点的PM质量浓度普遍要比背景采样点高,和洛杉矶、悉尼等奥运城市相比,北京市PM10 比这些奥运城市高3～5倍,PM2.5高2倍左右,说明北京市的大气污染水平还相当严重.     

PM2．5的污染特征及综合防治分析

大气污染严重,空气中尤以PM2.5对人健康损害最大。本文对PM2.5的来源、污染表征、国内外控制标准及综合防治措施作了基本概述,以期对读者有参考。