上海市静安区PM2.5浓度变化特征及其与PM10的关系

根据2006-2011年静安区PM2.5连续自动监测数据,通过对其浓度变化特征进行趋势性分析发现,2006-2011年静安区环境空气中PM2.5浓度呈逐步下降趋势,但浓度年均值仍超过国家环境空气质量二级标准限值.PM2.5污染季节变化特征明显,冬春较高、夏秋较低.PM10与PM2.5的回归方程为y=1.5585x+0.0108,相关系数为0.78,显著性水平为0.01.PM2.5与PM 10浓度的比值(p)主要集中在0.5-0.7之间.     

湖北省PM2.5与PM10比值分析及PM2.5时空分布特征研究

基于2012年-2014年湖北省大气污染物监测数据,通过数据反演方法,得到湖北省17个城市的PM2.5年均浓度.利用ArcGIS绘制出各城市不同年份的颗粒物浓度空间分布图,并对其进行分析.结果表明,2012年-2014年间,湖北省17个城市PM2.5与PM10年均浓度比值为0.66,PM2.5年均浓度超出国家二级标准,整体呈现上升趋势.城市方面,在多数城市PM2.5与PM10浓度上升的同时,仅武汉、黄冈和天门3个城市颗粒物浓度2014年较2013年有所下降,且武汉市PM2.5浓度下降率达12.8%,表明武汉市近两年来采取的政策措施具有较好的可行性和有效性.     

2008年奥运前后北京城、郊PM2.5及其水溶性离子变化特征

2008年6月至9月,在北京城区清华大学和郊区密云水库开展大气颗粒物观测,采集了PM2.5样品共180个,并获得了PM2.5及12种水溶性离子的质量浓度.观测期间城区和郊区PM2.5浓度接近,分别为68.9 μg·m-3和52.9μg·m-3;二次无机离子SO42-、NO3-和NH4+是PM2.5中含量最高的水溶性离子...     

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.     

北京大气PM2.5中微量元素的浓度变化特征与来源

为了解北京大气细粒子中微量元素的污染水平和来源,在车公庄和清华园进行了连续1年、每周1次的PM2.5采样和全样品分析.微量元素浓度的周变化大,尤以冬季为甚,相邻2周最大相差达1.6倍;但除冬季的平均浓度较高之外,其季节变化并不显著.微量元素的富集因子在春季最低,反映了频繁发生的沙尘天气的影响.Se、Br和Pb的浓度比来自于北京A层土壤中的含量要高出约1000～8000倍,表明它们主要来自于人为污染.其中Se的富集度最高,反映了北京细粒子来自于燃煤污染的特征.Pb的年均浓度(0.31μg@m-3)虽然未超过WHO的年均标准,但与洛杉矶和布里斯班相比处于较高的水平;与Br、Se的比较分析表明,燃煤可能是Pb除机动车排放之外的另一个重要来源.     

北京PM2.5浓度的变化特征及其与PM10、TSP的关系

在连续2年进行累积1周同步采样的基础上,对北京市城区和居住区2个采样点环境空气中PM2.5的浓度及其时间变化特征进行了分析.PM2.5周平均浓度的变化范围为37~346靏/m3,年均浓度接近或超过PM10的二级年均标准.PM2.5浓度具有明显的季节变化特征,即冬季最高,夏季最低.2个采样点PM2.5浓度的周变化与季节变化均相似.PM2.5与PM10、TSP的比值均在冬季最高,春季最低,反映采暖燃烧源对细颗粒物的贡献较大,而沙尘天气对粗颗粒物的贡献较大;其年均值分别为55%和29%.     

城市大气环境PM2.5浓度变化特征及治理研究

文章分析了城市空气PM2.5污染的时间、空间和区域变化特征和规律,从机动车、工业、扬尘、秸秆焚烧和燃煤等探讨了城市大气环境中PM2.5的主要来源,以及城市大气环境中PM2.5污染物危害,提出相应的防治措施。通过城市大气环境中的PM2.5浓度变化特征分析,对改善城市大气环境质量等具有积极的现实意义。     

重庆市主城区PM2.5时空变化特征研究

基于2013～2018年监测数据,采用GIS空间重心转移等方法分析了重庆市主城区PM2.5区域空间分布特征。结果表明:重庆主城区PM2.5年均值呈逐年下降趋势,各区PM2.5下降趋势逐渐趋同,平均变化率为-11.29%,下降速率优于全国平均水平;冬季日均值超标率为20.14%,阶段性上升趋势明显;周循环变化特征呈U型,日循环小时变化特征呈W型;主城区PM2.5重心一直在江北区移动,冬季空间整体特征为西北高、东南低、核心区高、郊区低。     

上海市PM2.5的物理化学特征及其生物活性研究

采集了上海市区和郊区春季和夏季的大气PM2.5样品,分析了市区和郊区春夏2季PM2.5质量浓度变化的规律,使用PIXE(Proton Induced X-ray Emission)分析技术获得S、K、Ca、Ti、Cr、Mn、Fe、Ni、Cu、Zn、As、Se、Br、Sr、Pb等15种元素的质量浓度.结果表明,上海PM2.5中化学元素的质量浓度在春季(5038.6ng·m-3)比在夏季(3810.6ng·m-3)高,春季郊区(2528.9ng·m-3)和市区(2509.7ng·m-3)PM2.5中化学元素的质量浓度相当,夏季市区样品(1674.2ng·m-3)中化学元素质量浓度的总量比郊区(2136.3 ng·m-3)的低,但来自人为污染的化学元素(Cr、Mn、Ti、Ni、Cu、Zn、As、Br、Sr、Pb)在市区PM2.5中的含量较高;场发射扫描电镜(FESEM)分析显示,上海PM2.5主要由烟尘集合体、燃煤飞灰、矿物颗粒、生物质颗粒和不明物质组成,质粒DNA评价揭示上海市区PM2.5比郊区的具有更强的生物活性,主要原因可能在于市区样品中含有较高的重金属元素和较多的烟尘集合体.     

北京市PM2.5对DNA的氧化性损伤规律分析

运用质粒DNA损伤评价法,在北京市2010年6月至2011年6月全年的大气PM2.5样品中,选取每月的2个样品(包括正常和雾霾天气),共24个样品进行实验,分析其氧化性损伤能力的变化规律及其与采样条件的相互关系.结果表明,北京市大气颗粒物全样的氧化性损伤能力等于或略大于相应的水溶组分,说明颗粒物氧化性损伤能力多来自于水溶组分,大气颗粒物对DNA损伤率呈现在50,100,150, 200mg/mL剂量水平下依次递增的规律,即随剂量的增加而增加;雾霾天气下DNA损伤率出现高值;4月和6月的DNA损伤率在全年中较高.其他月份正常天气条件下损伤率均较低,在200mg/mL剂量下损伤率基本低于50%;损伤率与环境平均温度和湿度呈正相关,与平均大气压强和日平均风速呈负相关,相关性大小顺序为:环境平均温度>平均大气压强>平均湿度>日平均风速.     

北京市区春夏PM2.5和PM10浓度变化特征研究

通过对北京市2012年3月～6月PM2.5和PM10实时数据的整理和分析,结果表明,北京市区大气中细颗粒物PM2.5和可吸入颗粒物PM10浓度日变化趋势基本相同,PM2.5和PM10存在显著或极显著的正相关关系;3月～6月,PM2.5浓度随季节变化逐渐升高,PM10的浓度随季节变化先升高后减小;3月～6月PM2.5与PM10日平均浓度分别为62.77μg/m3和133.88μg/m3,分别为国家二级标准的83.69%和89.25%。     

北京大气颗粒物中一元羧酸的季节变化和来源分析

通过膜采样溶剂提取、衍生化GC/MS分析,对2006年9月~2007年8月间北京大气PM10和PM2.5中的一元羧酸进行了观测研究.结果表明,可检出C10~C30的烷酸以及油酸、亚油酸和桐油酸3种烯酸,其中含量最高的是C16和C18 2种烷酸.PM10中,一元羧酸总浓度为61.7~1652.3ng/m3,年平均为426.2ng/m3;PM2.5中,一元羧酸总浓度为34.5~992.1ng/m3,年平均为319.6ng/m3.75%的一元羧酸分布在细粒子中,且冬、春季浓度明显高于夏、秋季.春、夏、秋、冬4个季节PM10中一元羧酸浓度分别为(625.1±403.8), (200.0±95.3), (263.0±201.1), (659.9±433.5)ng/m3; PM2.5中一元羧酸浓度为(431.7±211.0), (194.4±95.8), (207.9±160.8), (463.6±262.1)ng/m3.源解析显示,燃煤排放是冬季最主要的人为污染源;机动车排放则在其他季节贡献最大.     

Quantitative relationship between visibility and mass concentration of PM2.5 in Beijing

The pollution of particulate matter less than 2.5μm （PM2.5） is a serious environmental problem in Beijing. The annual average concentration of PM2.5 in 2001 from seasonal monitor results was more than 6 times that of the U,S, national ambient air quality standards proposed by U.S. EPA. The major contributors to mass of PM2.5 were organics, crustal elements and sulfate. The chemical composition of PM2.5 varied largely with season, but was similar at different monitor stations in the same season. The fine particles （PM2.5） cause atmospheric visibility deterioration through light extinction, The mass concentrations of PM2.5 were anti-correlated to the visibility, the best fits between atmospheric visibility and the mass concentrations of PM2.5 were somehow different： power in spring, exponential in summer, logarithmic in autumn, power or exponential in winter. As in each season the meteorological parameters such as air temperature and relative humidity change from day to day, probably the reason of above correlations between PM2.5 and visibility obtained at different seasons come from the differences in chemical compositions of PM2.5.     

室内点蚊香和香烟PM2．5浓度监测分析

为了比较点燃一圈蚊香和一包香烟所产生的PM2．5的浓度大小,选择两间面积约为16平米且可密闭的房间作为试验场地,按照《HJ／T194－2005环境空气质量手工监测技术规范》连续12小时采样分析,结果发现点一圈蚊香的房间里PM2．5的浓度约是点一包香烟的房间PM2．5的浓度的2倍。     

APEC期间北京市PM_(2.5)时空分布与过程分析

运用Models-3/CMAQ模式系统,模拟分析了2014年11月3~11日APEC会议期间北京市PM_(2.5)污染的时空分布特征,并利用过程分析工具IPR研究了会期两次短时间污染过程(4日13:00~5日12:00和10日13:00~11日12:00)中各种大气物理化学过程对城区官园和郊区定陵两个代表性站点近地面PM_(2.5)生成的贡献.结果表明,CMAQ模型合理地再现了北京市PM_(2.5)的浓度水平和时间变化.北京地区4日和10日发生不利于污染物扩散的气象条件,导致PM_(2.5)小时浓度出现高值(分别为188,124μg/m~3),但受减排措施和冷高压的作用,PM_(2.5)高值维持时间较短.4日13:00~5日12:00,水平传输是官园和定陵站点PM_(2.5)的主要贡献者,贡献率分别为49.6%和90.9%.此次污染过程北京地区受南部污染传输影响较强.10日13:00~11日12:00,官园站点PM_(2.5)主要来自源排放在本地的积累(78.8%),定陵站点PM_(2.5)主要来自较弱的水平传输(93.9%).此次过程体现出更加明显的局地性污染特征.两次过程中,PM_(2.5)的主要去除途径均为垂直传输.     

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。     

北京市冬季PM2.5浓度变化特征及估算模型研究

基于北京市2017年1月的每小时空气质量监测数据,探讨了北京市PM2.5的小时浓度与区域浓度变化特征,利用多元逐步回归构建了12个监测点的PM2.5与PM10及主要气态污染物浓度的估算模型。结果表明:北京市PM2.5浓度的小时变化趋势为晚间高(18:00—次日07:00),白天低(08:00—17:00)。怀柔镇、定陵及昌平镇3个监测点的PM2.5月平均浓度较低,为78~94 μg∕m 3,其余监测点为106~128 μg∕m 3。PM10及主要气态污染物与PM2.5浓度的相关性为PM10>CO>NO2>O3>SO2,12个监测点的PM2.5浓度估算模型调整系数( R adj 2 )均达到0.96以上,标准误差(SE)为13.6~24.5,利用各监测点估算模型预测该监测点的PM2.5浓度效果较好,而估算其他监测点的PM2.5浓度效果一般。     

北京市道路绿地消减PM2.5总量及其健康效益评估

以交通污染严重的北京市建成区为研究区,在前人实地观测的基础上,利用泊松回归相对风险度模型与环境健康价值评估方法,定量评估了北京市道路绿地消减PM2.5总量及其健康效益.结果表明:北京市建成区道路绿地年消减PM2.5总量为1.09t;对降低人群健康风险作用较为显著,可减少受危害总数约3024例,其中早逝18例、呼吸系统疾病住院53例、心血管疾病住院25例、儿科门诊324例、内科门诊761例、急性支气管炎1134例、慢性支气管炎264例、哮喘445例;带来的健康经济效益为1.98亿元.建议加强道路绿地建设,丰富植被层次结构,以积极应对城市交通空气污染.