沙尘天气对北京大气重污染影响特征分析

利用北京市具有代表性的大气污染物监测站资料,统计出2000─2005年各月重污染的天数,并对4和5级的重污染特征进行分析.结果表明,北京市大气重污染主要源于颗粒物. 分析了北京沙尘型重污染年、季节变化特征和表现形式等. 利用2000—2005年北京及周边地区环境监测、卫星遥感以及气象等数据,对沙尘天气影响北京城区大气中ρ(PM₁₀₎进行分析发现,ρ(沙尘粒子)约占ρ(PM₁₀₎的1%～13%;沙尘天气的影响区域逐渐加重的顺序为前门<古城<车公庄<农展馆<东四<天坛<奥体中心<定陵;沙尘天气下ρ(PM₁₀₎具有双峰型特征,细粒子(PM_2.5)质量浓度的增加对人体健康影响极为不利.      

哈尔滨冬季积雪中多环芳烃同大气污染物的关系及其潜在源区分析

源于燃烧释放的多环芳烃(PAHs)易于吸附在大气颗粒物上,通过降雪清除效应累积于积雪中,是区域大气污染的良好指示器.于2020年底采集哈尔滨市积雪样本,结合前期逐日大气污染物监测数据(AQI、PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、CO),明确哈尔滨市冬季大气污染类型与污染特征和积雪PAHs空间分布特征与来源,定量解析积雪PAHs同大气污染物的关系,揭示其对大气污染的指示意义,识别哈尔滨市冬季大气污染物的潜在源区.结果表明：研究期内存在3次以PM_2.5为主要污染物的中度污染天气,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀)比值表明区域受细颗粒物影响显著,为偏二次污染类型,ρ(NO₂)/ρ(SO₂)和ρ(CO)/ρ(SO₂)比值表明本地固定污染源和外来传输源贡献均呈加强趋势.积雪中Σ16PAHs浓度为1705～7243 ng·L^-1,中高环PAHs浓度属强变异,区...     

2013~2014年北京大气重污染特征研究

从污染物浓度的时间变化、空间分布以及大气污染类型等方面,对2013~2014年北京大气重污染过程进行了分析,并初步探讨其影响因素.结果表明:2013~2014年北京共出现大气重污染105d,重污染频率为14.4%.其中,首要污染物为PM_2.5的天数为103d,首要污染物为PM₁₀和O₃各有1d;冬半年重污染天数占全年的76.2%.重污染气象要素特征主要表现为风速小、湿度高、能见度低.重污染日PM_2.5/PM₁₀浓度比值为91.3%,明显高于全年平均水平,表明重污染时颗粒物以细颗粒物为主.北京大气重污染区域分布表现为南高北低,平原高、山区低的总体特征,交通站重污染天数普遍高于市区其它站点.北京大气重污染主要表现为积累型、光化学型、沙尘型以及复合型等类别;其中积累型大气重污染往往伴有区域污染水平的整体升高,PM_2.5组分中NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺等水溶性二次离子的浓度增幅最为明显;O₃污染在近两年有加重的趋势.     

2018年冬季淄博市一次沙尘天气颗粒物污染特征研究

2018年11月底淄博市经历了一次沙尘影响下的大气重污染过程,为研究此次重污染过程形成机制,分析了淄博市ρ(PM₁₀)和ρ(PM_2.5)及PM_2.5化学组分特征,并利用PMF模型和后向轨迹模型对颗粒物的来源进行研究.结果表明:①污染期间,ρ(PM₁₀)和ρ(PM_2.5)小时平均值分别为(259±111)和(133±51)μg/m3,分别是污染后ρ(PM₁₀)〔(88±38)μg/m3〕和ρ(PM_2.5)〔(36±14)μg/m3〕的2.9和3.7倍.②受沙尘的影响,Ca2+、Mg2+、Al、Mg、Ca、Si等代表沙尘源的离子和元素组分的质量浓度在PM_2.5中占比均高于污染后.③ 72 h后向轨迹结果表明,除受西北方向沙尘传输气流影响外,局地盘旋的当地气流也增加了污染物的累积,此次大气污染过程是本地污染物累积及西北沙尘传输共同作用形成的.④ PMF模型解析表明,污染期间扬尘源是PM_2.5的首要贡献源类,贡献率达33.61%,说明沙尘过境对此次污染过程有较大贡献;污染后工业源贡献显著增高,成为主要污染源,贡献率为22.71%,体现了淄博市是重工业城市的特点.研究显示,淄博市此次重污染过程颗粒物来源复杂,除受本地区域污染影响外,外来沙尘过境贡献也较大.      

甘肃省区域颗粒物时空分布特征及传输路径

基于甘肃省2018~2019年颗粒物质量浓度监测数据,分析了全省大气颗粒物浓度的时空变化及排放特征,并利用HYSPLIT后向轨迹模式研究了颗粒物传输路径.结果表明：颗粒物（PM₁₀和PM_2.5）空间分布呈现区域特征：PM₁₀浓度高值位于河西走廊地区,由北向南呈阶梯式递减;PM_2.5以陇中地区为高值中心,向南北两侧递减,陇南地区为全省颗粒物清洁区.不同地区PM₁₀与PM_2.5地面浓度季节变化特征存在差异,陇中、陇东和陇南地区PM₁₀和PM_2.5浓度变化特征一致,陇中和陇东地区颗粒物（PM₁₀与PM_2.5）浓度冬高夏低,陇南地区则为冬高秋低;河西走廊PM₁₀和PM_2.5浓度季节变化不同,PM_2.5冬高夏低,PM₁₀春高夏低.后向轨迹聚类结果表明全省春季、冬季均受到来自中亚及新疆的偏西气流影响,该路径输送下可吸入颗粒物（PM₁₀）浓度明显高于其他路径,是典型的沙尘输送路径,4大分区受沙尘传输影响程度依次为河西 > 陇中 > 陇东 > 陇南,来自陕西、川渝的偏东路径是陇南地区颗粒物的主要输送路径,该路径下PM_2.5/PM₁₀比值大于0.5,明显高于偏西路径,说明偏东路径人为源污染贡献显著.研究结果有助于全面认识全省颗粒物污染特点、为分区制定颗粒物污染防治政策、以及区域污染协同治理提供科学的参考依据.     

宁夏典型工业城市2020年1月重污染过程特征及成因

2020年1月宁夏回族自治区典型工业城市石嘴山市出现了长时间、高强度PM_2.5污染天气.为揭示多因素综合作用对重污染天气的影响,在分析逐日空气质量指数（AQI）和常规污染物浓度变化特征的基础上,选取重点污染时段（2020年1月1—17日）为研究对象,基于环境空气质量数据、加密自动气象观测数据及NCEP再分析资料,采用统计分析、污染特征雷达图、气流后向轨迹聚类及天气诊断相结合的方法对重污染过程特征和成因进行分析.结果表明:①2020年1月1日、3日石嘴山市重污染天气主要受燃煤、工业（钢铁、焦化）和机动车等高强度污染排放影响,PM_2.5主要来自一次源;9日重污染天气PM_2.5受二次颗粒物生成影响显著,本地扬尘也有贡献,ρ（PM_2.5）和AQI均达峰值,分别为216 μg/m3和266;其他时段重污染天气由污染物累积和混合造成.②乌海市及其周边污染气团跨区域传输是促使石嘴山市出现高强度PM_2.5污染天气的另一重要因素,当巴彦淖尔市—乌海市—石嘴山市为一致偏北气流、风速小于2 m/s时,易使乌海市及其周边污染气团向南扩散,石嘴山市ρ（PM_2.5）出现短时间爆发增长.③持续高湿静稳气象条件使污染天气长时间维持并加重,当欧亚大陆中高纬度500 hPa盛行纬向弱西风气流、近地面石嘴山市处在蒙古弱高压底部均压场、风向为弱偏北风或偏东风时,易形成持续性PM_2.5污染天气;当风速减至0.7 m/s、相对湿度增至78%时,污染加重.研究显示,此次持续PM_2.5重污染过程是本地高强度污染排放、二次颗粒物生成、区域传输与不利气象条件等因素综合影响和相互叠加的结果;当出现静稳、高湿等不利气象条件时,应加强对各类污染物排放的管控力度,同时充分利用石嘴山市及其周边加密自动气象观测资料,研判污染发展趋势和传输特征,及时开展与乌海市及其周边地区的大气污染联防联控.      

一次典型沙尘过程对我国热带地区空气质量影响分析

2023年3月中上旬,受北方地区沙尘天气的影响,位处我国热带地区的海南省大部分市县均出现颗粒物浓度骤然升高的现象.为进一步探究我国环境空气质量变化受沙尘天气的影响以及进行颗粒物远距离传输来源解析,本文利用常规大气污染物及气象数据,结合海南边界点位颗粒物组分数据,运用后向轨迹分析、相关性分析等方法研究了此次沙尘过程对海南省环境空气质量的影响及来源分析.结果表明:(1)海南省全省范围内均受到此次沙尘天气不同程度的影响,浮尘由北向南扩散,PM₁₀浓度显著升高.(2)以海口市为例,受沙尘过程影响后,PM₁₀浓度出现明显上升,PM_2.5/PM₁₀比值迅速下降,O₃、CO、NO₂及SO₂浓度出现同步上升趋势.(3)沙尘过程造成PM₁₀中化学组分浓度整体升高,其中,硅、铝、硫、钙等地壳元素上升显著,硫元素受本地源及沙尘天气共同影响虽浓度增加但占比降低,氯元素等海盐粒子则与此次过程关系较小;相关性分析得出,铝、硅、钾、钙、锰、铁...     

北京市2018年春季一次沙尘回流过程的污染特征

通过监测数据分析,结合轨迹模拟和特征雷达图的分析结果,对2018年4月14~19日北京出现的一次沙尘天气过程进行分析.结果显示：依据ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）及其比值PM_2.5/PM₁₀[ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）,下同]的变化情况,此次沙尘过程可分为沙尘期、中间期、回流期和回流后期4个典型时期.沙尘期ρ（PM₁₀）平均值达到（278.5±83.7）μg/m³,明显高于回流期和回流后期,回流后期ρ（PM_2.5）平均值达到（135.5±16.9）μg/m³,明显高于回流期和沙尘期.沙尘期逐小时PM_2.5/PM₁₀<0.2,回流期和回流后期PM_2.5/PM₁₀比值分别介于0.3~0.6和0.5~0.8范围内.SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺等（SNA）水溶性离子沙尘期浓度占比仅为7.3%±2.5%,沙尘回流期和回流后期SNA占比分别增长至47.0%±6.3%和51.3%±5.7%.研究表明,受天气系统影响,回流沙尘可裹挟南部的细颗粒和气态污染物输送到北京后发生累积和二次转化,从而推高PM_2.5浓度,因此发生沙尘回流时,区域内应加强一次污染物排放的管控力度,同时北京市需进一步加强机动车氮氧化物的排放监管.     

郑州市金水区冬季大气PM2.5污染特征及来源解析

为探究郑州市金水区冬季PM_2.5污染特征及来源贡献,采用离线采样法对金水区大气中银行学校和郑纺机两站点的PM_2.5进行了采集,通过颗粒物分析仪解析PM_2.5的组分构成,并重点采用正交矩阵因子(PMF)模型和多尺度空气质量(CMAQ)模型分析评估了PM_2.5的来源及输送贡献。结果表明,银行学校和郑纺机站点中水溶性离子(WSIIs)浓度分别占PM_2.5浓度的46.4%和44.8%,金属元素组分浓度分别占17.2%和14.3%。富集因子(EF)及比值分析显示,两站点需重点关注燃煤源和机动车源的影响。PMF源解析显示,金水区两站点中对PM_2.5的浓度贡献污染源主要是机动车源、扬尘源及燃煤源。CMAQ模型模拟结果显示,金水区两站点中PM_2.5的主要来自金水区自身的排放,贡献占比高达43%以上,其次为金水区的北部、西部和南部区域。研究显示,在加强本地PM_2.5污染管控的同时,需要考虑北部、西部及南部区域以及郑州市周边地区的区...     

2015年福州市大气颗粒物污染特征

为了解福州市大气颗粒物污染状况,利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,结合气象资料和HYSPLIT4轨迹模式,分析了2015年福州市大气颗粒物污染特征和典型污染过程.结果表明:2015年福州市ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）年均值分别为55.8和29.2μg/m3,均低于GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值.颗粒物浓度季节性变化特征明显,表现为冬春季高、夏秋季低的变化特征. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）为52%,普遍低于我国东部其他大中城市;日际变化明显,受混合层高度日变化和机动车排放的影响,呈双峰形态. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）日变化趋势与ρ（PM₁₀）日变化特征相反,即ρ（PM₁₀）高时ρ（PM_2.5）所占比例低,ρ（PM₁₀）低时ρ（PM_2.5）所占比例高,表明早晚高峰机动车排放所造成的颗粒物污染以粗颗粒物贡献为主.福州市颗粒物污染天气成因主要有"积累型"和"输送型"污染. 2015年1月5-6日发生的污染过程,是在一次静稳、高湿天气形势下,本地排放的污染物在不利于扩散的气象条件下聚集、二次转化,导致颗粒物浓度升高、能见度降低. 2015年1月17-19日的污染过程主要是北方污染物随冷空气输送南下,导致本地颗粒物浓度迅速升高、能见度迅速降低.研究显示,福州市PM₁₀和PM_2.5优良率较高,颗粒物污染主要发生于冬季,污染成因包括局地累积和区域输送.      

兰州市沙尘天气与痤疮门诊量的时间序列

研究沙尘天气、非沙尘天气下颗粒物（PM_2.5、PM_C、PM₁₀）对痤疮门诊量的影响,并进行性别、年龄分层研究,筛选敏感人群.收集了2013~2017年兰州市沙尘期与非沙尘期3家三甲医院痤疮门诊量资料、大气颗粒物及气象数据,采用基于泊松分布的分布滞后非线性模型（DLNM）,控制气象因素、季节性和长期趋势、星期几效应等混杂因素,分析沙尘期与非沙尘期颗粒物对痤疮门诊量的影响及滞后效应.结果表明：沙尘期时,兰州市3家三甲医院痤疮日均门诊量为26人次,范围3~54人次.非沙尘期时痤疮日均门诊量为37人次,范围1~89人次;单污染物模型显示,PM_2.5、PM_C、PM₁₀均在滞后第6d （lag6）时效应量达到最大值,其浓度每增加10μg/m³,痤疮门诊量的超额危险度（ER）及95%可信区间（95% CI）分别为1.065（95% CI：0.260~1.877）、0.355（95% CI：0.018~0.693）、0.310（95% CI：0.054~0.567）,PM_2.5对痤疮门诊量的影响最为显著;性别及年龄分层发现,性别分层中PM_2.5对女性的影响有统计学意义,其浓度每增加10μg/m³,痤疮门诊量增加1.077（95% CI：0.124~2.039）;年龄分层中,0~18岁组受PM_C、PM₁₀影响显著,19~24岁组受PM_2.5、PM₁₀影响显著,各颗粒物对25~34岁组及≥35岁组效应无统计学意义.在非沙尘期时,PM_2.5、PM_C、PM₁₀不引起痤疮门诊量增加.双/多污染物模型显示,分别调整其他污染物后,PM_2.5、PM_C、PM₁₀对痤疮门诊量的影响与单污染物模型类似,仍具有统计学意义.兰州市沙尘天气下大气颗粒物（PM_2.5、PM_C、PM₁₀）可使痤疮门诊量增加,对女性及青少年影响显著.     

兰州市沙尘天气与痤疮门诊量的时间序列

研究沙尘天气、非沙尘天气下颗粒物（PM_2.5、PM_C、PM₁₀）对痤疮门诊量的影响,并进行性别、年龄分层研究,筛选敏感人群.收集了2013~2017年兰州市沙尘期与非沙尘期3家三甲医院痤疮门诊量资料、大气颗粒物及气象数据,采用基于泊松分布的分布滞后非线性模型（DLNM）,控制气象因素、季节性和长期趋势、星期几效应等混杂因素,分析沙尘期与非沙尘期颗粒物对痤疮门诊量的影响及滞后效应.结果表明：沙尘期时,兰州市3家三甲医院痤疮日均门诊量为26人次,范围3~54人次.非沙尘期时痤疮日均门诊量为37人次,范围1~89人次;单污染物模型显示,PM_2.5、PM_C、PM₁₀均在滞后第6d （lag6）时效应量达到最大值,其浓度每增加10μg/m³,痤疮门诊量的超额危险度（ER）及95%可信区间（95% CI）分别为1.065（95% CI：0.260~1.877）、0.355（95% CI：0.018~0.693）、0.310（95% CI：0.054~0.567）,PM_2.5对痤疮门诊量的影响最为显著;性别及年龄分层发现,性别分层中PM_2.5对女性的影响有统计学意义,其浓度每增加10μg/m³,痤疮门诊量增加1.077（95% CI：0.124~2.039）;年龄分层中,0~18岁组受PM_C、PM₁₀影响显著,19~24岁组受PM_2.5、PM₁₀影响显著,各颗粒物对25~34岁组及≥35岁组效应无统计学意义.在非沙尘期时,PM_2.5、PM_C、PM₁₀不引起痤疮门诊量增加.双/多污染物模型显示,分别调整其他污染物后,PM_2.5、PM_C、PM₁₀对痤疮门诊量的影响与单污染物模型类似,仍具有统计学意义.兰州市沙尘天气下大气颗粒物（PM_2.5、PM_C、PM₁₀）可使痤疮门诊量增加,对女性及青少年影响显著.     

“2+26”城市一次多因素叠加重污染过程的特征分析

2018年11月23日-12月4日,京津冀及周边地区"2+26"城市出现了一次长时间、大范围、高强度的复合型大气重污染过程,为揭示区域性重污染过程中多因素的综合作用,利用气象资料、空气质量监测等多源数据以及区域污染特征雷达图,对京津冀及周边地区"2+26"城市此次重污染特征和成因进行分析.结果表明:根据PM_2.5/PM₁₀[ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）,下同]可将此次重污染过程划分为4个阶段.第一阶段（2018年11月23-26日）PM_2.5/PM₁₀在0.5~1.0内波动,"2+26"城市大气扩散条件转差,一次污染物局地积累及SO₂、NO_x、NH₃等气态污染物在高湿条件下二次转化是污染形成并发展的主要原因;第二阶段（11月27日）PM_2.5/PM₁₀突降至0.2左右,"2+26"城市北部受形成于蒙古国的沙尘影响,短时ρ（PM₁₀）快速升高（峰值为818 μg/m3）,中南部受形成于内蒙古自治区阿拉善盟的沙尘及上风向PM_2.5污染的传输影响,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）均较高,维持日均重度污染水平（参照GB 3095-2012《环境空气质量标准》和HJ 633-2012《环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）》）;第三阶段（11月28日-12月2日）PM_2.5/PM₁₀由0.3逐渐升至0.8,在静稳、高湿的不利气象条件下,一次污染物积累并二次转化,第二阶段残留沙尘中的矿物质对硫酸盐起到催化作用,导致ρ（PM_2.5）快速上升,"2+26"城市大部分达日均重度及以上污染;第四阶段（12月3-4日）与第二阶段类似,PM_2.5/PM₁₀突降至0.2,"2+26"城市再次受到沙尘天气和区域传输的共同影响,因冷空气持续时间较长,污染被有效清除.研究显示,此次污染过程是气象条件、污染物一次排放和二次转化、区域传输、沙尘天气等多因素综合作用的结果.当静稳、高湿等不利气象条件或沙尘天气出现时,区域应加强对各类污染物排放的管控力度,以降低污染物的一次排放、二次转化以及沙尘和区域传输的共同影响,进而削弱污染严重程度.      

基于空气质量监测数据的钢铁行业污染源识别方法

京津冀及周边地区等重点区域已经建立具有高时空分辨率特点的空气质量监测网,但监测数据主要用于环境空气质量评价,在大气污染来源识别中应用较少.采用特征雷达图中的双重归一化算法对区域上2018～2019年秋冬季空气质量监测数据中的SO₂、 NO₂、 CO、 PM_2.5和粗颗粒物(PM₁₀与PM_2.5的浓度差值)这5种因子进行分析,识别出偏SO₂、偏NO₂、偏CO、偏PM_2.5、偏粗颗粒物、偏SO₂-CO、偏NO₂-CO和偏PM_2.5-CO这8种典型污染特征.以偏SO₂-CO特征为例,结合污染特征时空分布、主要污染源排放特征和PM_2.5源解析,判断该特征下对空气质量影响最突出的污染源,并将该方法用于一次典型污染过程的分析.结果表明,研究时段内偏SO₂-CO特征的平均占比为7.6%.（1）偏S...     

基于地基雷达探究和田市一次沙尘污染过程

2022年5月新疆和田市遭遇了近5a来最强的一次沙尘暴天气侵袭,沙尘污染过程持续了一周.利用大气气溶胶激光雷达、环境监测站污染物浓度和近地面气象观测资料,分析了此次沙尘污染过程中颗粒物浓度变化、气溶胶光学信息垂直分布特征,并使用全球再分析资料得出本次污染天气的气象匹配形态,最后结合HYSPLIT后向轨迹模型解析过境期间气团的输送及潜在来源.结果表明:沙尘污染期间,PM_2.5和PM₁₀变化趋势较为一致且在垂直高度上存在非均一性,PM_2.5/PM₁₀均值为0.25,表明主要以粗颗粒物为主,风速与温度的增加、湿度的降低有利于促成污染天气的发生;沙尘污染期间出现了明显的气溶胶层,在垂直方向上有显著的波动性变化,沙尘发生当日消光系数、后向散射系数和退偏振比达到了本次过程最大值,分别为3.5km^-1、0.07km^-1·sr^-1和0.17;和田市在春季处于热低压场中,在西风背景环境与塔里木盆地周边地形阻挡下污染物难以稀释与扩散,沙尘气团长时间在此盘...     

大气颗粒物中多环芳烃的污染特征及来源识别

研究了北京市2000年采暖期和非采暖期2个典型代表月(6月和12月)不同粒径颗粒物的质量浓度特征以及不同粒径颗粒物中ρ(PAHs)分布特征,并同时利用比值法和化学质量平衡(CMB)受体模型对可吸入颗粒物(PM₁₀)中PAHs的来源进行识别和解析.研究结果表明:北京市采暖期ρ(颗粒物)明显高于非采暖期;采暖期和非采暖期不同粒径颗粒物的比例有差别,采暖期、非采暖期ρ(PM₁₀)分别约占ρ(TSP)的0.662和0.734;PAHs具有更明显富集于细颗粒物中的特征;源解析结果表明燃煤污染和机动车污染是PM₁₀中PAHs的最主要来源.      

深圳市罗湖区2019年环境空气质量变化特征分析

统计分析了深圳市罗湖区2019年主要空气污染物的浓度,探究了罗湖区常规大气污染物浓度的变化趋势,及其与气象因素间的相关性,对2019年罗湖区2次污染事件进行了潜在源分析,并对臭氧(O₃)进行了主成分分析。结果表明,2019年罗湖区各大气污染物浓度受季节影响较大,且出现“周末效应”,全年348 d有效数据中,主要污染物为O₃的天数为225 d,占比64.66%,2019年罗湖区的主要污染物为O₃。罗湖区颗粒物浓度与其他污染物之间相关性较为显著,大气环境中各污染物浓度与气温、风力和相对湿度呈较显著相关。2次大气污染事件的潜在源分析结果表明,东北方向(如东莞市等)为罗湖区O₃和PM_2.5的潜在输入源。通过对O₃浓度的主成分分析解析出了4个主成分,影响罗湖区大气O₃浓度的主要因素为风力、湿度、PM_2.5、PM₁₀和SO₂。研究结果为罗湖区大气污染污染控制与治理提供了参考。     

和田市大气颗粒物细菌群落结构及影响因素

文章采集极干旱区域和田市城区2020年1月(非沙尘)和2020年7月(沙尘)2个不同时期的可吸入颗粒物(PM_2.5和PM₁₀),并采用离子色谱法和高通量测序法分别分析可吸入颗粒物中水溶性离子和细菌群落组成。结果表明,和田市城区PM_2.5质量浓度越高,可吸入颗粒物中细菌丰富度和多样性越低,而PM₁₀质量浓度越高,可吸入颗粒物中细菌丰富度和多样性越高;变形菌门(PM_2.5：沙尘43.5%和非沙尘32.6%,PM₁₀：沙尘33.9%和非沙尘45.4%)和厚壁菌门(PM_2.5：沙尘22.7%和非沙尘28.5%,PM₁₀：沙尘23.8%和非沙尘17.3%)是大气颗粒物中最丰富的细菌,不动杆菌属(PM_2.5：沙尘16.2%和非沙尘7.2%,PM₁₀：沙尘9.2%和非沙尘13.9%)是大气颗粒物中优势细菌属。冗余分析结果显示,温度和Ca²⁺对细菌群落结构分布有较...     

衡水市大气污染成因研究及治理经验

衡水市作为"2+26"城市中典型的低GDP、高污染城市,其空气质量排名常年处于74个重点城市的后10位.自大气重污染成因与治理攻关项目工作开展以来,衡水市开展了大量污染成因研究及污染治理工作,已取得了较为明显的大气污染治理成效.从空气质量变化、排放源、污染物来源解析及气象条件与排放贡献等方面,梳理了衡水市大气污染成因研究及治理经验.结果表明:①衡水市的空气质量得到较大改善,PM₁₀和PM_2.5治理成效明显.2018年衡水市ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）年均值比2017年分别下降了25.12%和19.73%,比2013年分别下降了54.84%和51.22%,但O₃污染形势逐渐严峻,以O₃为首要污染物的天数由55 d（2013年）增至125 d（2018年）.②相比于2016年,衡水市2017年SO₂、NO_x、CO、PM₁₀、PM_2.5、BC、OC、VOC的排放总量均大幅下降.③2013-2018年导致衡水市PM_2.5下降的因素中,气象因素占8.0%,排放源因素占92.0%,说明衡水市通过减排措施改善空气质量的效果较为显著.④硝酸盐已经取代硫酸盐成为秋冬季颗粒物二次转化中最重要、占比最高的成分.研究显示,衡水市高ρ（PM_2.5）主要以本地排放和临近地区输送为主,为有效控制衡水市PM_2.5污染的发生与发展,应采取本地排放控制与"2+26"城市联防联控相结合的方案.      

呼包鄂地区沙尘期间大气污染特征研究

为研究沙尘天气下典型大气污染特征,选择呼和浩特市、包头市、鄂尔多斯市（简称"呼包鄂地区"）为研究对象,分析了呼包鄂地区2016年春季3月1日-5月31日的PM₁₀与PM_2.5数据,利用CMB（化学质量平衡）受体模型、后向轨迹模型研究了呼包鄂地区污染源的特征,通过富集因子法评估了人类活动对沙尘天气的影响,最终通过特征比值法对沙尘天气与非沙尘天气进行了区分.结果表明:①沙尘天气与非沙尘天气时,呼包鄂地区PM₁₀、PM_2.5中主要化学组分均为Si、Ca、Al、Fe、OC、SO₄2-与NO₃-.沙尘天气时,ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）的差值大于非沙尘天气,较高的ρ（Al）、ρ（Si）、ρ（Ca）说明呼包鄂地区受到较大的沙尘天气影响.②CMB受体模型源解析结果表明,沙尘天气时扬尘源对PM₁₀与PM_2.5的贡献率分别为59.3%、48.7%,说明PM₁₀和PM_2.5的主要污染源均为扬尘源.后向轨迹模式模拟表明,呼包鄂地区的沙尘主要来自其西北部地区.③元素Na、K、Mg的EF（富集因子）在PM₁₀与PM_2.5中均大于1.0,Si、Cu的EF在PM_2.5中均大于1.0,但在PM₁₀中小于或等于1.0;依据EF表征级别,自然因素对PM_2.5和PM₁₀的影响程度均较大,并且PM_2.5受人类活动影响的程度大于PM₁₀.通过特征比值发现,ρ（Si）/ρ（Al）大于1.7且ρ（Si）/ρ（Fe）大于2.2可作为呼包鄂地区典型沙尘天气的界定.研究显示,呼包鄂地区春季受到较大程度的沙尘影响,这些沙尘主要来自其西北部地区,通过特征比值法可以对呼包鄂地区沙尘天气进行界定.