沈阳市环境空气PM_(2.5)中有机碳、元素碳的污染特征研究

通过采集沈阳市环境空气不同时期PM_(2.5)样品,测定其中有机碳(OC)和元素碳(EC)含量,研究采暖期、非采暖期环境空气PM_(2.5)中OC,EC的污染特征。结果表明,沈阳市采暖期PM_(2.5)中OC,EC的含量高于非采暖期,而且采暖期OC,EC在PM_(2.5)中所占比重较高;采暖期PM_(2.5)中EC和OC的相关系数R是0.75,非采暖期为0.58;采暖期与非采暖期PM_(2.5)中SOC浓度分别为5.87μg/m3与3.92μg/m3,占OC含量的32.95%与50.05%。沈阳市采暖期OC和EC存在一致或者相似来源,采暖期OC和EC主要来源于柴油和汽油车尾气排放及燃煤排放,而非采暖期主要来自柴油和汽油车尾气排放,非采暖期大气光化学活性较高,二次污染源的贡献增强。     

大连市采暖期和非采暖期PM2.5中碳质组分污染特征

从整体水平、相关性、采暖期和非采暖期特征、采暖期不同污染程度碳质浓度变化以及小时变化等多方面研究了城区碳组分污染特征,为PM_2.5污染防治提供管控依据。研究结果表明：OC和EC的总和采暖期数值明显高于非采暖期;采暖期碳组分受一次源排放的影响更大,二次生成估算的SOC平均浓度为(1.57±1.27)μg/m³,SOC约占OC的38.1%,不同污染程度下的SOC占OC的34.3%～38.9%;非采暖期碳组分受二次生成的影响较大,估算得到的SOC平均浓度为(1.60±0.91)μg/m³,在OC中占比为59.9%;OC和EC有较好的相关性。     

黄河流域城市PM_(2.5)时空异质及空间溢出效应研究北大核心

选择2000—2020年黄河流域69个地级市PM_(2.5)浓度相关监测数据,采用空间自相关模型和空间回归模型对流域PM_(2.5)污染时空特征和空间溢出效应进行分析。结果表明:①2000—2020年黄河流域城市年度PM_(2.5)浓度值呈“先升后降”的趋势,黄河流域PM_(2.5)污染呈“先恶化、后改善”的趋势。②黄河流域PM_(2.5)浓度年度均值为52.99μg/m^(3),其中,上游、中游和下游PM_(2.5)浓度年度均值分别为39.35μg/m^(3)、54.65μg/m^(3)、72.53μg/m^(3),表明黄河流域PM_(2.5)污染水平地理梯度分布呈“上游<中游<下游”的态势。③黄河流域PM_(2.5)污染具有显著的空间自相关性和空间聚集特征,下游已形成较为稳定的大气污染区,但流域PM_(2.5)污染水平空间极化程度不断降低,空气质量朝着空间均衡方向不断改善。④黄河流域城市PM_(2.5)污染空间溢出效应明显,年均气温、人口密度、工业化程度、人均GDP等因素与城市PM_(2.5)污染水平呈正向相关性,降水量、年均风速、植被覆盖度等因素与城市PM_(2.5)污染水平之间呈负向相关性。     

2015-2020年昌吉市PM_(2.5)污染时空分布特征

以新疆"乌—昌—石"重点城市之一的昌吉市作为研究对象,收集2015～2020年昌吉市空气质量自动监测站点的PM_(2.5)浓度数据,分析昌吉市PM_(2.5)浓度的年变化、季节变化、月、日以及小时变化特征及其变化规律。结果表明:近6年来昌吉市PM_(2.5)浓度均超过二级标准限值浓度,且PM_(2.5)平均浓度整体呈上升趋势;不同季节PM_(2.5)浓度呈春夏季低、秋冬季高的特点;受冬季气象条件和采暖期影响,PM_(2.5)浓度在11月至次年3月相对较高,4～10月相对较低;PM_(2.5) 24小时浓度在不同月份呈现不同的日变化规律。PM_(2.5)浓度时空分布与气象条件、采暖季、汽车尾气、工业排放等因素有关,且是影响空气质量等级和优良天数的主要因素。研究结果可为昌吉市PM_(2.5)污染防治提供参考。     

四川省近15年以来PM_(2.5)的时空分布特征及原因分析

近年来,PM_(2.5)成为大家关注的重点,四川省是中国PM_(2.5)高浓度的分布地区之一。利用四川省2000~2014年近15年的PM_(2.5)年均浓度反演数据,按照2005年WHO对PM_(2.5)的划分标准,采用10μg/m3、15μg/m3、25μg/m3、35μg/m3四个断点将其分为5类。以此为基础分析了四川省PM_(2.5)的时空分布特征及影响因素。研究结果表明:(1)东部地区PM_(2.5)浓度明显大于西部,2010~2014年四川省PM_(2.5)年均浓度呈下降趋势;(2)PM_(2.5)类型以污染最严重的第五类为核心呈半环状向西递减,2010~2014年第五类所占比例波动降低;(3)成都市、眉山市等地区PM_(2.5)浓度较高,2014年PM_(2.5)年均浓度降低;(4)自然因子、不透水地表、产业结构变化、大气污染防治政策等是影响PM_(2.5)浓度变化的重要因素。     

雅安市夏季颗粒物水溶性离子组成特征

2010年夏季采集雅安市2个地点(四教和白马泉)的TSP、PM_(2.5)样品,并利用离子色谱和原子吸收等方法测定了颗粒物中主要水溶性离子的浓度。结果显示,四教TSP与PM_(2.5)的日均浓度分别为108.04±43.80μg/m3和85.84±29.65μg/m3,PM_(2.5)和TSP的百分比为0.79;白马泉TSP与PM_(2.5)的日均浓度分别为92.17±41.56μg/m3和72.30±28.55μg/m3,二者百分比为0.78。PM_(2.5)是TSP的主要组分。PM_(2.5)质量浓度昼夜变化明显,白天高于夜晚。阳离子与阴离子电荷总和之比值接近1。四教总离子浓度占TSP和PM_(2.5)的质量分数分别是26.10%和31.04%,而白马泉的分别为21.34%和24.07%。SO2-4、NO-3、NH+4为颗粒物中无机离子的主要组分,其昼夜浓度变化明显。相关性分析显示,两地的离子来源和组成形式均有所差异。NO-3/SO2-4在0.7以下,说明雅安市以固定污染源为主。PM_(2.5)中硫和氮的转化率均值均大于0.1,说明发生了二次转化,并且SO2的转化率远大于NO2。     

宜宾市大气细颗粒水溶性离子污染特征研究

在川南地区的宜宾市开展了大气细颗粒物(PM_(2.5))浓度及组分的季节观测分析,结果表明,采样点的PM_(2.5)年均浓度(51. 7μg/m~3)超过二级浓度限值47. 71%,同时全年有20. 94%的天数PM_(2.5)日均浓度超过二级浓度限值;冬季浓度最高、达81. 1μg/m~3,明显高于其他季节,夏季浓度最低。PM_(2.5)中水溶性无机离子浓度总和冬(42. 42μg/m~3)秋(32. 73μg/m~3)春(24. 57μg/m~3)夏(17. 0μg/m~3),但占PM_(2.5)浓度的百分比的季节规律则刚好与之相反,为夏(54. 19%)春(48. 1%)秋(46. 91%)冬(45. 45%);其中,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+是PM_(2.5)中最主要的3种二次无机离子组分,三者浓度之和占PM_(2.5)的37. 47%。PM_(2.5)中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+的浓度均为冬季高于其他季节,但NO_3~-/PM_(2.5)冬(12. 22%)秋(11. 53%)春(8. 14%)夏(5. 43%)、NH_4~+/PM_(2.5)秋(9. 85%)夏(9. 15%)春(8. 52%)冬(7. 61%)、SO_4~(2-)/PM_(2.5)夏(26. 3%)春(20. 75%)秋(15. 82%)冬(14. 61%)。四个季节SOR值均大于NOR值,SOR值季节变化差异不大,但NOR值冬季明显高于其他季节。PM_(2.5)中的SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+冬季以(NH_4)_2SO_4、NH_4NO_3的形式共存于气溶胶体系中,而夏季则主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4HSO_4存在。     

克拉玛依市PM_(2.5)污染特征分析

对克拉玛依市2014-2015年PM_(2.5)质量浓度进行整理统计,通过Arc GIS空间插值和EXCEL数理统计分析得出PM_(2.5)的质量浓度变化特征。结果表明,PM_(2.5)各小时浓度均低于国家二级标准,整体空气质量为良;PM_(2.5)季节浓度呈现冬季高,春夏低的规律,其中2月份浓度最高,为63.7μg/m3,4月份最低为23.6μg/m3;各监测站PM_(2.5)浓度受盛行风影响自西北向东南方向递增,依次为南林小区、长征新村、白碱滩区、独山子区、乌尔禾区商贸区;PM_(2.5)与PM10全年平均比值为0.53,整体空气污染较重。此外,PM_(2.5)与NO_2和SO_2均呈正相关,与O_3呈负相关性,说明汽车尾气和化石燃料排放是PM_(2.5)的主要来源。     

潍坊城区典型区域PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化特征

利用2016年1月至12月潍坊城区典型区域的PM_(10)、PM_(2.5)浓度的连续观测数据,研究了PM_(10)、PM_(2.5)浓度的变化特征及其与气象因素的关系。结果表明,潍坊城区颗粒物污染较为严重,PM_(10)超标率为7.59%、PM_(2.5)超标率为33.61%。PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度均存在明显的季节变化和月变化规律,表现为夏季月份较低,而冬季月份较高。PM_(2.5)/PM_(10)比值的平均值为0.526,该比值也呈现一定季节变化,冬夏两季较高,春秋两季较低。PM_(10)和PM_(2.5)与气温均呈现一定的负相关性,PM_(10)还与湿度呈现负相关关系。     

乌鲁木齐市空气质量5参数对PM_(2.5)的影响及PM_(2.5)浓度时空变化特征分析

根据新疆环境质量发布平台提供的数据,对乌鲁木齐市2014-2016年3年间7个监测点的PM_(2.5)(粒径小于等于2.5μm)日均质量浓度监测数据进行时空特征分析,其中,空间上运用IDW反距离权重插值法,分别对全年、采暖期和非采暖期数据进行整理分析。运用灰色关联模型对空气质量6参数(PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(10)六项因子)进行计算,结果表明全年、采暖期、非采暖期对PM_(2.5)影响最大的因素都是CO。     

兰州市冬季采暖对空气质量影响的断点分析

基于2015—2018年兰州市空气质量及气象数据,采用断点回归方法估计冬季采暖事件对空气质量污染物浓度的处置效应,借此研究兰州市煤改气、煤改电等政策实施之后,采暖前后空气质量指数及6项污染物的结构性变化。3 a采暖期对比分析结果显示:冬季采暖效应显著增加了空气质量污染程度,在样本平均水平上相当于使AQI增加了约31.35%;PM_(2.5)和PM_(10)在断点两侧提升约52.08%、44.56%;O_3无明显规律,PM_(2.5)、PM_(10)的增加间接导致浓度下降。     

新疆准噶尔盆地南缘一次典型沙尘污染特征分析

沙尘对空气质量特别是空气中TSP,PM_(10)和PM_(2.5)浓度有重要影响。为探讨沙尘对空气质量的影响,在位于准噶尔盆地南缘荒漠-绿洲交错带的准噶尔生态环境观测站开展了近地面空气颗粒物的连续监测实验及气象观测实验;结合HYSPLIT模型对典型沙尘事件中空气颗粒物的运动轨迹进行模拟;分析了沙尘全过程空气颗粒物分布特征及颗粒物的输送特征。结果表明:在2015-09-13日的沙尘事件对空气中颗粒物TSP、PM_(10)和PM_(2.5)的浓度分布产生影响严重,TSP、PM_(10)和PM_(2.5)的质量浓度分别达到了412μg/m~3、354μg/m~3和190μg/m~3,远超过了国家二级空气质量标准;TSP、PM_(10)和PM_(2.5)的质量浓度显著相关,其中PM_(2.5)和PM_(10)的相关系数达0.993,颗粒物轨迹分析显示,沙尘主要来源于北面的古尔班通古特沙漠,为大风输送所致。     

成都市春节期间PM_(2.5)中水溶性离子的污染特征分析

采用在线监测仪器对成都市春节期间大气中的PM_(2.5)及PM_(2.5)中的水溶性无机离子浓度进行了连续观测。结果表明:春节期间NO-3、SO2-4、NH+4是PM_(2.5)中水溶性离子的主要组成部分;烟花爆竹的集中燃放使PM_(2.5)的浓度短时间内迅速升高,同时PM_(2.5)中的SO2-4、K~+、Mg2+、Cl-的浓度亦显著升高,最大值分别为28.74μg/m3、33.40μg/m3、3.01μg/m3、23.53μg/m3,是基本无烟花爆竹燃放时段的2.90倍、303.6倍、376.2倍和13.8倍;相关性分析表明,春节期间PM_(2.5)中的K~+、Mg2+、Cl-可能有相同的来源,即烟花爆竹的燃放,部分SO2-4还可能以硫酸钾、硫酸镁的形式存在。     

南昌市颗粒物污染现状、原因及防治对策

2013—2017年南昌市环境空气PM_(10)、PM_(2.5)浓度总体呈逐年下降趋势,2017年,PM_(10)、PM_(2.5)年均浓度分别为76μg/m~3和41μg/m~3。污染主要来源于机动车尾气、燃煤、工艺过程、扬尘、餐饮油烟等,同时还受区域传输和不利扩散气象条件影响。针对南昌市颗粒物污染现状、原因,提出了加强机动车尾气污染防治;加大工业污染源综合治理力度;严控煤炭消费总量,调整燃煤结构;提高城市精细化管理水平,有效控制扬尘污染;加强科学研究及其能力建设的防治对策和建议。     

新疆“乌-昌-石”区域空气质量变化特征分析

《自治区打赢蓝天保卫战三年行动计划(2018-2020)》将"乌-昌-石"重点区域作为主战场,其空气质量受到广泛关注。通过收集2018～2020年"乌-昌-石"区域空气质量数据,分析区域及所辖城市主要大气污染物浓度的时空分布特征和变化趋势。结果显示:2018～2020年"乌-昌-石"区域空气污染具有明显的时间和空间分布特征。2018～2020年"乌-昌-石"区域污染物PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2和SO_2的年均浓度呈波动下降的趋势,CO和O_3的年均浓度呈小幅度波动上升的趋势;优良天数比例呈波动上升趋势。6种污染物质量浓度年内分布特征为单峰型分布,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO峰值在1～2月,O_3峰值在7月;五个地区的优良天数比例年内变化规律基本一致,均呈现倒"U"型曲线,1～2月污染最重,优良天数比例为22.60%～21.40%,12月次之,为38.70%。PM_(2.5)质量浓度在空间分布上呈现阜康最高、乌鲁木齐市最低,NO_2质量浓度分布为乌鲁木齐市最高、昌吉市和石河子市较高、其余地区较低,O_3质量浓度最大的地区为石河子市、其余地区均较低。     

多时间尺度的秦岭南北城市PM_(10)和PM_(2.5)变化特征分析

基于454d PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度小时数据,分析不同时间尺度下西安市和安康市PM_(10)、PM_(2.5)变化规律。结果表明:(1)西安市和安康市PM_(10)、PM_(2.5)日均浓度均呈宽"U"字型变化趋势,秋冬季污染重于夏秋季,西安市污染重于同期安康市。(2)经小波分析发现,西安市在2017年供暖期内PM_(10)、PM_(2.5)浓度小波周期与同期安康市基本相同,经济结构差异和自然条件差异对PM_(10)、PM_(2.5)时间周期无显著影响。(3)城市自然、经济和供暖条件引起西安市和安康市PM_(10)、PM_(2.5)小时浓度变化趋势差异。     

北京市区冬季PM_(2.5)污染特征及来源分析

选取北京市区为采样点,于2016年1月进行PM_(2.5)采集,并分析了PM_(2.5)和水溶性组分的污染特征和来源。结果表明,采样期间北京市PM_(2.5)质量浓度平均为67.7μg/m~3,水溶性离子是PM_(2.5)的主要组分,其中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+之和占总离子的79.1%;Ca~(2+)和Mg~(2+)分别占PM_(2.5)质量浓度的2.5%和0.9%,海盐气溶胶和K~+分别占PM_(2.5)的3.6%和1.6%。采样期间NO_3~-/SO_4~(2-)为1.1,表明NO_2和SO_2主要来自移动源的贡献。北京市区冬季PM_(2.5)主要来自二次污染源、扬尘、生物质燃烧和海盐气溶胶,贡献率分别为42.351%、21.164%、16.314%和5.436%。     

中国煤炭消费对PM2.5污染的影响研究

国务院颁布的《大气污染防治行动计划》明确提出制定国家煤炭消费总量中长期控制目标,到2017年,煤炭占能源消费总量比重降低到65%以下,然而煤炭消费对PM_(2.5)污染的贡献到底多大,这是当前亟待研究的科学问题。为定量分析煤炭消费对我国PM_(2.5)污染的影响,本研究首先计算了2012年煤炭消费产生的大气污染物排量,然后利用CAMx空气质量模型,分别采用组分分析法和情景模拟法两种方法研究了煤炭消费对全国PM_(2.5)污染的影响。组分分析法研究表明,煤炭消费对全国PM_(2.5)年均浓度的贡献率约为61%,其中煤炭直接燃烧、煤炭相关行业的贡献率分别约为37%、24%;情景模拟法研究表明,煤炭消费对全国PM_(2.5)年均浓度的贡献率约为56%。因此,我国由于煤炭消费对全国PM_(2.5)年均浓度的贡献率为56%~61%。     

昌吉市典型区域PM_(2.5)中有机碳和元素碳污染特征分析

本研究分析PM_(2.5)中有机碳和元素碳的质量浓度变化特征,对昌吉市典型区域昌吉州环保局2016-01月至2017-01月采集的大气细颗粒物(PM_(2.5))样品,利用美国(Sunset Lab Inc)大气气溶胶元素碳与有机碳仪分析了其中的有机碳(OC)和元素碳(EC)浓度水平、污染特征及其可能来源,以期为深入了解昌吉市颗粒物污染现状,制定大气污染防治对策提供依据。结果表明:昌吉市OC和EC的质量浓度范围分别为0.13~46.71μg/m3和0.05~8.25μg/m~3,5月份质量浓度最小,EC的质量浓度月分布无明显变化,OC和EC最大浓度均出现在2月。OC的质量浓度季节变化特征呈现冬季秋季夏季春季;EC的质量浓度季节变化特征呈现冬季秋季夏季春季。在不同的季节,OC的浓度变化比较明显,EC排放相对稳定。对各季节OC、EC相关性分析中可以看出,昌吉市OC、EC相关性表现为夏季最强,春秋次之,表明昌吉市夏、春、秋OC、EC具有相似来源或大气扩散过程,主要来源于交通源机动车尾气的排放;冬季相关性较低,说明OC和EC来源复杂,冬季进入采暖期,采暖期燃煤燃气增加,排放量增大,排放源结构复杂,大气污染可能受多种源共同影响。     

南充交警大气PM_(2.5)个体暴露水平及健康风险评价

为探讨交警工作环境大气PM_(2.5)个体暴露水平,现场监测交警大气PM_(2.5)个体暴露浓度,同时采集个体暴露大气PM_(2.5)样品,分析样品的化学成分并对部分元素进行健康风险评价。结果表明,交警大气PM_(2.5)个体暴露浓度为74.4μg/m~3,明显高于大气环境浓度42.2μg/m~3;交警PM_(2.5)个体暴露浓度与风速、湿度负相关,与温度存在一定程度上的正相关,降雨能降低PM_(2.5)个体暴露浓度。应用健康风险评价模型发现Mn对交警存在非致癌风险,风险指数为2.48;Cr对交警存在致癌风险,风险指数为1.58×10~(-3),应予以重视。