兰州市供暖期PM_(2.5)浓度监测及其预报模型

利用兰州市2007-2009年供暖期PM2.5实测数据,统计分析观测期间PM2.5的超标率、超标倍数、浓度水平以及典型天气(浮尘、沙尘暴和灰霾)下PM2.5浓度日变化特征,并结合同期气象数据,运用多元逐步回归分析的方法建立兰州市供暖期PM2.5浓度预报模型,最后对模型进行验证。结果表明:兰州市2007-2009年供暖期PM2.5污染十分严重,2007-2009年PM2.5的超标率分别为59.2%、67.9%和68.8%,最大超标倍数分别达到2.88、3.17和3.60;2007-2009年供暖全期PM2.5浓度日变化呈"双峰双谷"型,浮尘、沙尘暴和霾天气下PM2.5浓度均远高于平均值,霾天气下PM2.5日均浓度值最高;兰州市供暖期PM2.5浓度预报模型的预报值与实测值的变化趋势基本一致,但对高浓度PM2.5模拟结果较差,PM2.5预报浓度准确率和等级准确率分别为70.2%和81.8%。     

“看得见”的PM2.5

北京连续数日的阴霾天气,让"PM2.5"这个原本只在学术圈流行的专业术语变得妇孺皆知,而由其引起的恐慌从淘宝商城口罩的销量暴增便可见一斑,那么,PM2.5真的像"传说中的恶魔"那样恐怖吗?为了让公众能够更清晰、理性地认识PM2.5的危害,记者对北京大学医学部公共卫生学院的潘小川教授进行了采访.     

元宵节期间北京PM_(2.5)单颗粒的物理化学特征

采集2014年元宵节期间北京PM2.5样品,使用场发射扫锚电镜-能谱仪观察北京PM2.5单颗粒的显微形貌和元素组成,并利用图像分析系统对PM2.5的粒径进行分析.结果表明:PM2.5的单颗粒类型以烟尘集合体、矿物颗粒和飞灰为主;烟花爆竹燃放产生的PM2.5是造成元宵节期间北京PM2.5浓度升高的主要原因;PM2.5中总颗粒物个数呈现先升高后降低的趋势;元宵节期间北京PM2.5中大部分颗粒物的粒径小于0.7μm;然而,重污染天气PM2.5中粒径大于0.7μm颗粒物的数量明显高于轻污染天气.     

细颗粒物(PM_(2.5))在环境空气自动监测中的方法对比与应用

高浓度的细颗粒物(PM2.5),是造成"灰霾"和"雾霾"天气的主要空气污染物之一。细颗粒物(PM2.5)在环境空气中的监测,是了解和分析空气质量的重要依据。本文旨在分析认识细颗粒物(PM2.5)自动监测方法中常用的β射线法,通过与天平振荡法进行对比,了解细颗粒物(PM2.5)监测仪器的使用情况。     

烟台市区PM10、PM2.5浓度季节性分布规律研究

利用均匀分布于烟台市区的10个空气自动监测点位2013年的数据研究了PM10和PM2.5浓度的季节性变化特征.对PM10 、PM2.5质量浓度分别进行了月均值和季节性均值变化特征分析,研究了不同季节和雾霾天气情况下,PM2.5在PM10中含量的变化情况.结果表明:烟台市区细颗粒物污染较严重,各采样点各月均值中超过二级标准的比例达到88.3％;2013年烟台市区PM 10、PM2.5质量浓度均呈现出春冬季节较高、夏秋季节较低、采暖季明显高于非采暖季,PM10浓度风沙季明显高于其他季节的特点;PM2.5对PM10的贡献呈现明显的季节性变化规律,在雾霾天气情况下明显偏高.     

霾天气南京市大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征

为了讨论南京市大气细颗粒物(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征,2007年6月10日至2008年5月29日对南京市大气细粒子PM2.5进行了采样,用PM2.5在线监测浓度、离子色谱法等分别测得PM2.5的质量浓度、水溶性离子组成,初步研究了南京市大气细粒子(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征。结果表明,南京市大气细颗粒物污染严重,霾天气下PM2.5中总水溶性离子质量浓度为54.28μg/m3,为非霾天气的1.6倍。分析的6种离子中SO42-、NO3-、NH4+是PM2.5的主要组成成分。灰霾期间PM2.5与NO3-、SO42-、NH4+的相关性较高,PM2.5中颗粒物的主要存在形式可能为NH4Cl、NH4NO3,(NH)42SO4或NH4HSO4。对比不同季节不同天气下的SOR(SO2转化率)和NOR(NOx转化率),发现霾天气下SO2和NOX转化率高于正常天气,表明SO2、NO2在霾天气更容易转化为二次粒子。     

太原采暖季霾和良天气下大气污染物的污染特征分析

为了探讨太原市大气污染物在霾天气下的污染特征,2013年12月至2014年3月对太原市大气污染物(PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO和O3)质量浓度进了收集研究。分析结果表明无论是霾还是良天气,PM2.5和PM10的相关性最好,PM2.5与NO2的相关性最差。O3与PM2.5的相关系数均大于0.7,表明O3与PM2.5的形成有着密切的关系。     

北京地区秋季雾霾天PM2.5污染与气溶胶光学特征分析

利用北京城区和郊区2011年9月1日～12月7日PM2.5质量浓度、气溶胶散射系数(σsca)和黑碳浓度观测资料,研究了雾霾天气条件下北京地区PM2.5污染与气溶胶光学参数的变化特征,并讨论了气象条件的作用.结果表明,北京地区PM2.5污染和气溶胶光学特性受雾霾天气的影响非常明显.PM2.5浓度、σsca和气溶胶吸收系数(σabs)在雾霾期均明显高于非雾霾期,雾霾期日均PM2.5浓度在城区和郊区分别达到97.6μg·m-3和64.4μg·m-3,为非雾霾期日均浓度的3.3和4.8倍.城区高PM2.5浓度造成雾霾类天气出现频率明显高于郊区.轻雾天城区PM2.5浓度、σsca和σabs明显高于郊区,区域输送的影响相对较弱,轻雾和霾天城郊差异较小,区域性特征明显,而雾天σsca城郊非常接近且在各雾霾类天气中相对最高,气溶胶散射能力最强,区域性特征较为明显.气象条件的不同造成各雾霾过程PM2.5浓度、σsca和σabs的空间分布、PM2.5污染及气溶胶消光强度上呈现不同的特点.边界层以上偏南风将南部地区污染物向北京输送,在整层下沉气流作用下使得边界层内污染物浓度增加,加之边界层高度持续稳定在600 m左右,边界层内风速很低,污染物水平、垂直扩散均很弱,造成局地污染物的累积,形成了PM2.5污染和气溶胶消光强度最强的一次雾霾过程.     

厦门市PM_(2.5)与分布特征及能见度关系的研究

利用2011-2012年厦门市PM2.5监测资料和气象要素资料,分析PM2.5分布规律,及与海陆风、低能见度天气的关系;尝试分不同季节,在不同主导气象要素场背景下,建立PM2.5与能见度的关系式,试图用能见度推算PM2.5浓度,探索AQI预报中PM2.5浓度预报的技术方法。结果表明:厦门市低能见度天气与PM2.5浓度关系密切,通过相对湿度、降水概率、风向风速以及对应典型的天气形势等差异可清晰表现出来;区分季节性气象要素,计算PM2.5浓度与能见度的相关系数,并建立7个关系式,发现夏季PM2.5浓度与能见度显著负相关,夏季是用能见度推算PM2.5浓度相对最容易、最准确的季节;秋冬春三季PM2.5与能见度关系分别可建立两种关系式,主要为负相关关系,且春季预报PM2.5的难度最大。     

2013年12月初长江三角洲及周边地区重霾污染的数值模拟

运用WRF-CMAQ模型模拟了2013年12月1~9日长江三角洲及周边地区的一次重霾污染过程.初步探究灰霾天气下大气细颗粒物(PM2.5)的时空分布特征和区域输送过程,并定量研究了外部源区域输送和本地源对长江三角洲地区PM2.5的贡献.结果表明:模式能够合理再现灰霾天气下长江三角洲及周边地区PM2.5的时空分布特征和演变规律.静稳天气下大气细颗粒物仍然存在着显著的区域输送.污染期间来自安徽、山东南部、苏北地区的跨界输送对长江三角洲区域PM2.5的贡献率分别为3.5%~24.9%、0.14%~30.0%、0.03%~17.5%.整个污染期间本地贡献占49%左右,本地贡献和外地贡献基本相当.     

杭州市主要工业燃烧设备PM2.5排放监管必要性研究

如何有效改善大气环境质量已成为杭州市“环境立市”发展战略实施中亟待解决的问题.大气细颗粒物(PM2.5)是造成灰霾天气的最主要因素.通过分析PM2.5的产生、组成、来源,论述了对杭州市燃烧设备PM2.5进行监管的必要性;并结合现阶段PM2.5产排污研究现状、检测结果和常用分析检测方法的论述,揭示了加强燃烧设备PM2.5产排污环节监管对于杭州市进行大气环境治理、企业技术改造等方面的重要性和意义.     

北京市2009年8月大气颗粒物污染特征

为研究2008年8月北京奥运会1a之后北京市大气颗粒物的污染特征,于2009年8月对北京市大气颗粒物PM10、PM2.5样品进行采集,测量其质量浓度并对其中的水溶性离子组分进行分析.研究发现2009年8月北京市大气颗粒物PM10、PM2.5质量浓度日均值分别为176.9μg/m3和102.5μg/m3.PM10质量浓度比2008年观测值上升了180%,比2007年降低了10%; PM2.5质量浓度比2008年观测值上升了126%,比2007年上升了31%.水溶性离子是大气颗粒物的重要组分,分别占PM10和PM2.5质量浓度的43%和61%.对比发现,污染天气条件下PM2.5/PM10和NO3-/SO42-比值升高,移动源是北京地区主要的污染物来源.风向风速和降水等天气条件对颗粒物质量浓度有很大影响,其中0.5~1.0m/s的东南风条件下大气颗粒物污染最为严重.     

基于卫星遥感数据(AOD)估算PM2.5的研究进展

雾霾天气的频繁出现,不断向人们警示中国大气环境污染的严重性.细颗粒物PM2.5作为空气质量评价指标之一,由于粒径小、为有毒性物质提供载体的特性,对人们的健康和生活产生很大的负面影响.近年来,PM2.5的相关研究引起了世界各国研究者的广泛关注,通过地基手段获得PM2.5质量浓度受到环境、地理等因素的限制,而利用卫星遥感技术估算地面PM2.5质量浓度,覆盖面广、估算精度可靠,对环境污染监测和治理具有重要意义.在综合了国内外关于气溶胶光学厚度(AOD)估算PM2.5文献的基础上,对AOD和PM2.5的数据源和估算的方法及手段作了简要介绍,分析总结了AOD与PM2.5相关性与PM2.5遥感估算的模型,并展望了未来PM2.5研究的发展方向.     

乌鲁木齐市重污染期间PM_(2.5)污染特征与来源解析

目前有关我国城市大气重污染期间PM2.5污染特征及其来源的研究较少,为深入了解典型城市大气重污染期间PM2.5的污染特征与来源构成,于2013年1月19—30日在乌鲁木齐市采集PM2.5样品,并依据相关划分标准,确定1月19—28日为重污染天气.分析了重污染天气下ρ(PM2.5)及主要化学组成(包括水溶性离子、无机元素和碳组分),运用统计学方法研究了重污染期间PM2.5的污染特征,并且采用富集因子法和CMB受体模型解析了PM2.5的来源构成.结果表明:大气重污染期间ρ(PM2.5)严重超标,其中米东区环境保护局采样点的ρ(PM2.5)最高,其次是铁路局、市监测站;PM2.5化学组分以SO42-、TC、Si和NO3-为主,其中二次离子占ρ(PM2.5)的43.1%;城市扬尘、煤烟尘和二次粒子是环境空气中PM2.5的主要污染源类,三者在乌鲁木齐市以及米东区的分担率分别为24.7%、15.6%、38.0%和20.8%、28.0%、36.2%,其中二次硫酸盐的分担率在两地更分别达到28.6%和27.0%.     

气象因素对大气中PM2.5的去除效应分析

通过对北京地区几次典型降水、降雪、大风等天气事件过程中大气PM2.5质量浓度变化情况分析,研究了降水、降雪、大风等气象因素对大气中PM2.5的去除效应,研究结果表明,上述气象因素对大气中PM2.5均有明显去除效果,因去除机理不同,各气象因素对PM2.5的去除能力依次为风、降雪、降雨.     

北京城郊冬季一次大气重污染过程颗粒物的污染特征

本研究分析了北京冬季一次大气重污染过程的颗粒物污染特征,通过数学统计方法分析了其形成的可能原因.观测于2013年1月24—31日进行,在西三环城区和大兴郊区使用中流量大气颗粒物采样器采集可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5),并采用离子色谱和元素碳/有机碳分析仪分析了PM2.5上的水溶性离子、元素碳和有机碳浓度.结果表明,本次重污染天气的大气日均能见度低于3.0 km.PM10和PM2.5质量浓度日均最大值分别为675.5和453.4μg·m-3,平均质量浓度为349.2和260.8μg·m-3,超过环境空气质量标准(GB3095—2012)所规定的二级浓度限值.通过比较PM2.5上化学成分的浓度发现,在城区和郊区,此次天气形成的共同污染源为冬季燃煤燃烧、汽车尾气排放和二次有机气溶胶污染;而土壤/沙尘对郊区污染天气的形成有部分贡献.大气中PM2.5质量浓度与能见度呈对数负相关关系.     

“我为祖国测空气”——访达尔问自然求知社发起人冯永锋

最近,在雾霾天气引发的PM2.5话题之争中,民间热闹地兴起自测PM2.5活动,其中,影响力较大且备受关注的当属环保NGO组织达尔问自然求知社发起的"我为祖国测空气"活动.那么,这样一项由民间人士开展的检测活动会遇到什么困难,他们的数据可靠吗?这项活动会与国家的政策冲突吗?就这些疑问本刊特对冯永锋先生进行了专访.     

太原市冬季PM2.5水溶性组分污染特征分析

为了探讨太原市大气阴霾天气的主要污染物PM2.5中水溶性组分的污染特征,于2011年12月~2012年1月,采用美国Thermal Anderson公司的大流量PM2.5颗粒物采样器进行了PM2.5样品采集,共获得样品56个.通过采样前后滤膜的重量变化计算PM2.5的质量浓度.并采用微波提取技术,用TOC/TN分析仪研究了水溶性TOC和水溶性TN等的污染特征.研究结果表明,太原市冬季采暖期PM2.5污染严重,并且比北京、天津、广州、南京、西安的污染水平都高.对PM2.5主要影响因素风速、相对湿度、温度和昼夜变化等的分析表明,风速大小与PM2.5的浓度大小呈负相关(r=-0.4693,α=0.05),相对湿度与PM2.5浓度呈正相关(r=0.4092,α=0.05),而温度与其浓度变化关系不明显;采样期间PM2.5浓度的昼夜变化规律不明显.水溶性TOC对PM2.5贡献较高,占PM2.5总量的13.2%~57.7%;NO3-、SO42-也与水溶性TOC有重要的相关关系.     

16届亚运会期间广州城区PM2.5化学组分特征及其对霾天气的影响

于2010年11月4～30日在广州城区每天昼夜各采集一个PM2.5样品.对样品进行有机碳、元素碳和水溶性离子分析,同步收集了在线PM2.5浓度、大气消光系数(bext)以及气象因子,探讨了PM2.5特征及其与大气消光系数的关系,并利用修正后的IMPROVE消光系数方程重建大气消光系数.结果发现:亚运期间PM2.5日均值质量浓度为(77.0±24.4)μg·m-3,比亚运前低27.8%.PM2.5和相对湿度是导致霾天气的重要因素.亚运期间大气消光系数为418 Mm-1,比亚运前低28.3%,(NH4)2SO4、POM(particulate organic material)和LAC(light-absorbing carbon)是主要贡献因子,贡献率达到87.0%.广州及其周边城市采取的减排措施对于缓解亚运期间广州城区的霾天气作用明显.     

沙尘暴细颗粒物对人外周血淋巴细胞微核形成的影响

用胞质阻断微核试验法比较研究了内蒙古包头市和甘肃武威市沙尘暴和正常天气细颗粒物(PM2.5)及其无机与有机提取物对人外周血淋巴细胞微核形成的影响.结果表明本试验条件下,沙尘暴和正常天气PM2.5及其有机提取物均使淋巴细胞微核率(micronuclei frequency,MNF)显著增高,核分裂指数(nuclear division index,NDI)显著下降(p＜0.01),且存在剂量-效应关系,而无机提取物虽有剂量-效应关系,但各处理浓度之间及其与对照相比差异均不显著(p＞0.05);相同处理浓度下,除工业城市包头正常天气的PM2.5及其有机提取物处理的微核率显著高于沙尘(p＜0.01)外,沙尘暴和正常天气样品处理结果无显著差异(p＞0.05);城市之间相比,只有正常天气PM2.5及其有机提取物处理的微核率包头显著高于武威(p＜0.01),而沙尘暴PM2.5及其提取物的所有处理的微核率无城市间差异(p＞0.05).