行业观察

<正>春节期间全国城市空气质量同比普通好转生态环境部有关负责人2月5日向媒体通报,2019年除夕至初一期间(4日19时至5日6时)我国城市空气质量总体良好,受不利气象条件和烟花爆竹燃放影响,部分城市出现空气重污染。除夕至初一期间,全国338个地级及以上城市中,有70个城市空气质量达到重度及以上污染级别,其中11个城市达到严重污染级别。与前一日相比,重度污染和严重污染级别城市数量分别增加49个和8个,烟花爆竹燃放对城市空气质量影响明显。但由于今年各地普遍加强烟花爆竹禁放限放措施,今年春节期间全国城市空气质量同比普遍好转。     

哈尔滨市2016年春节期间空气质量时空变化特征

利用2016年2月7-13日春节期间哈尔滨市11个监测站点空气质量监测数据,分析春节期间6种主要污染物时空特征,并与非燃放期间进行对比,进一步分析污染物的时空变化,同时结合气象降雪数据,探讨降雪天气对空气污染物造成的影响。结果表明:哈尔滨市春节期间空气污染物7 d平均浓度,PM_(2.5)、PM_(10)污染最严重的区域为香坊区,NO_2污染最严重的区域为阿城区,SO_2污染最严重的区域为道外区,CO和O_3污染严重的区域为平房区;在除夕夜期间,烟花爆竹燃放对PM_(2.5)、PM_(10)和SO_2浓度的短期影响极大,空气质量在短时间内迅速恶化,甚至成倍增长,在初一凌晨时浓度达到最大值,但对NO_2、CO和O_3的影响较小;烟花爆竹的燃放对空气中不同污染物的影响程度有所区别,对气态污染物SO_2的贡献程度最大,其次,对大气粗颗粒物的贡献程度大于细颗粒物;降雪天气对空气污染物具有去除效应,其中,对大气粗颗粒物去除效应高于大气细颗粒物,而对气态污染物有较小影响。从空间上看,降雪天气对于城市边缘、城郊等区域的大气颗粒物的去除效应高于城市中心区域。     

哈尔滨市2016年春节期间空气质量时空变化特征

利用2016年2月7-13日春节期间哈尔滨市11个监测站点空气质量监测数据,分析春节期间6种主要污染物时空特征,并与非燃放期间进行对比,进一步分析污染物的时空变化,同时结合气象降雪数据,探讨降雪天气对空气污染物造成的影响。结果表明:哈尔滨市春节期间空气污染物7 d平均浓度,PM_(2.5)、PM_(10)污染最严重的区域为香坊区,NO_2污染最严重的区域为阿城区,SO_2污染最严重的区域为道外区,CO和O_3污染严重的区域为平房区;在除夕夜期间,烟花爆竹燃放对PM_(2.5)、PM_(10)和SO_2浓度的短期影响极大,空气质量在短时间内迅速恶化,甚至成倍增长,在初一凌晨时浓度达到最大值,但对NO_2、CO和O_3的影响较小;烟花爆竹的燃放对空气中不同污染物的影响程度有所区别,对气态污染物SO_2的贡献程度最大,其次,对大气粗颗粒物的贡献程度大于细颗粒物;降雪天气对空气污染物具有去除效应,其中,对大气粗颗粒物去除效应高于大气细颗粒物,而对气态污染物有较小影响。从空间上看,降雪天气对于城市边缘、城郊等区域的大气颗粒物的去除效应高于城市中心区域。     

烟花燃放对珠三角地区春节期间空气质量的影响

为研究烟花爆竹燃放对珠三角区域城市空气质量的影响,对2015年春节期间珠三角地区环境空气质量自动监测站的数据进行了分析.结果表明,春节期间珠三角地区PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2和CO_污染最严重的城市均为肇庆市,臭氧污染最严重的为惠州,广州市NO_2污染最严重;与去年同期相比,各地SO_2、NO_2、CO_、PM10和PM_(2.5)的浓度普遍有大幅的降低,但春节期间臭氧浓度有所增加;春节期间烟花燃放行为主要集中在郊区,市区内燃放现象较少;烟花燃放对SO_2、PM10和PM_(2.5)浓度的短期影响极大,造成除夕夜间污染物浓度迅速升高,甚至成倍增加,对CO_、O_3和NO_2没有明显的影响;烟花燃放造成PM_(2.5)/PM_(10)比例迅速下降,在颗粒物浓度达到峰值后,PM_(2.5)/PM_(10)的比例也到达最小值;烟花燃放对各地PM_(2.5)的小时浓度最大贡献值在16~65μg·m~(-3)之间,对各地PM_(10)的小时浓度最大贡献值在28~138μg·m~(-3)之间,对各地SO_2的小时浓度最大贡献值在9~43μg·m~(-3)之间.     

烟花爆竹燃放对福州大气PM_(2.5)成分的影响

文章利用2017年及2018年春节期间福州市大气超级监测站的逐小时监测数据,研究烟花爆竹燃放对城市大气PM_(2.5)成分的影响,运用PM_(2.5)监测仪、在线离子色谱分析仪、黑碳仪对PM_(2.5)中的各成分进行监测分析。结果表明,烟花爆竹燃放期间,气象条件处于静稳状态,更有利于污染物的累积,烟花爆竹燃放对SO_2气体浓度影响较大。PM_(2.5)浓度显著增加,PM_(2.5)/PM_(10)比值与PM_(2.5)浓度峰值处呈负相关,说明烟花爆竹燃放时段主要增加的颗粒物是粒径较粗的粒子,但在整个观测时期主要还是细粒子污染;各水溶性组分(Cl~-、K~+、Mg~(2+)、Na~+、SO_4~(2-))在PM_(2.5)中的占比也有大幅提升,说明烟花爆竹对它们存在影响,对K~+和Cl~-的影响效果最为明显;对比2年的各类组分相关系数结果发现2017年春节期间PM_(2.5)上升的主要影响因素为烟花爆竹燃烧,而2018年PM_(2.5)浓度的增加是烟花爆竹燃烧与二次生成过程共同作用的结果。同时烟花爆竹燃放期间,BC浓度大约是平时的3.5倍,说明烟花爆竹燃放对其也有一定影响,吸收系数、消光系数均大幅上升,导致能见度下降。     

APEC期间北京空气质量改善对比分析

为了评估APEC期间强化减排措施对北京空气质量的改善效果,利用2014年11月1~15日中国环境监测总站发布的奥体中心监测点空气质量监测数据,分析其空气质量演变特征,并与2013年同期监测数据进行对比研究.结果表明:1PM_(2.5)是当前北京最重要的污染物,APEC期间空气质量以优良为主,期间有3次明显的污染过程,与2013年同期相比较有所好转,显示出强化减排措施对北京空气质量的改善有显著的效果;2与世界卫生组织(WHO)的标准值相比,APEC期间PM_(2.5)有5d在WHO标准值(25μg·m~(-3))以下,而SO_2均小于标准值;3APEC期间,在空气质量为优时PM_(2.5)/PM_(10)小于0.5,且随污染浓度的增加比值逐渐增大,在严重污染情况下PM_(2.5)/PM10达到0.9以上;4与2013年同期相比,强化减排措施对PM_(2.5)的减少有一定的贡献,但与SO_2和CO的减少量相比,颗粒物的减少量又相对较少,NO_2减少量相对最小,实施强化减排措施对污染物减排的排序为SO_2COPMNO_2,说明北京空气污染中的PM_(2.5)的来源、影响和减排的复杂性,有待进一步深入研究.     

2016年春节期间张家界市环境空气质量分析

春节是中国传统节日,中国城市空气质量存在春节效应,大量烟花爆竹的集中燃放所带来的空气污染影响较为明显.2016年春节期间张家界市环境空气质量较差,腊月二十八至正月初六的8天时间中,有一半时间处于污染状态.除夕当日空气质量轻度污染,正月初一中度污染,细颗粒物(PM2.5)和可吸入颗粒物(PM10)是影响春节期间该市环境空气质量的主要污染物,这与大量烟花爆竹的集中燃放密切相关.     

2018年春节期间京津冀及周边地区烟花禁放效果评估

为了评估2018年春节期间(2月15—16日)京津冀及周边地区"2+26"城市烟花禁限放措施的效果,采用浓度特征对比、ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)等方法,对"2+26"城市的ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_(10))、ρ(SO_2)、ρ(NO_2)进行分析,并定量估算了除夕夜烟花燃放对ρ(PM_(2.5))和ρ(SO_2)的贡献率.结果表明:"2+26"城市烟花的集中燃放会导致ρ(PM_(2.5))、ρ(SO_2)显著增长,出现以PM_(2.5)为首要污染物的重污染时段,2018年12月16日03:00区域内14个城市ρ(PM_(2.5))达到重度及以上污染水平,呈区域性污染特征;与2017年同期(1月27—28日)相比,2018年春节期间(2月15—16日)14个城市烟花燃放对ρ(PM_(2.5))平均贡献量呈下降趋势,其中,淄博市、济南市、北京市降幅最大,分别下降了85.2%、74.6%和65.2%,表明烟花禁限放措施起到了显著的污染削峰作用;与城区相比,周边郊县ρ(PM_(2.5))显著高于城区,呈"农村包围城市"的现象,说明城区监测点位受到郊县等周边地区烟花燃放的传输影响.研究显示,虽然城区烟花禁限放措施起到了显著的削峰作用,但城区监测点位空气质量仍受到郊县等周边地区烟花燃放的传输影响,导致大气重污染的发生.     

北京市传统春节假期空气质量特征研究

利用2013～2020年北京市传统春节假期期间主要污染物浓度?PM2.5主要离子组分浓度及气象数据,研究近年烟花爆竹集中燃放对北京市空气质量的影响.结果表明,自2018年北京市加强对烟花爆竹燃放的管控后,空气质量显著改善,其中2019年传统春节假期中共7个优良天,占比达87.5％,且未出现中度及以上级别污染天;近3年除...     

春节期间黔江区污染物浓度变化特征及相关影响因素研究

利用2015年春节期间黔江城区主要污染物(PM_(10)、SO_2、NO_2、PM_(2.5))自动监测数据,分析了燃放烟花爆竹对空气质量的影响。结果表明:黔江区城区春节期间集中燃放烟花爆竹造成了环境空气短时间严重污染;对空气中不同污染物浓度的影响存在差异,PM10污染最为严重;气象条件是影响春节期间空气质量的关键因素。     

武汉城区春节PM_(2.5)中水溶性无机离子污染特征

为了解武汉市春节期间PM_(2.5)的污染水平、化学组成与污染来源,于2012年1月16日-2月10日在武汉市内某居住区和科教区分别设置了采样点,同时采集了PM_(2.5)样品并利用离子色谱分析了样品中主要的水溶性无机阴阳离子。结果表明,采样期间PM_(2.5)呈较高污染水平,2个采样点日均质量浓度范围分别为85.89~186.65μg/m~3和71.78~217.27μg/m~3,且春节期间明显高于春节前后时间段;PM_(2.5)的浓度峰值分别出现在除夕、元宵节等烟花爆竹集中燃放的民俗日。SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+是PM_(2.5)中主要的水溶性无机离子,分别约占总离子比重的47%、24%和10%。相比于春节前后时间段,F~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+、K~+的质量浓度在春节期间均有显著增加,显示烟花爆竹燃放对离子组成有强影响;K~+、Mg~(2+)、Cl~-的浓度在居住区增加显著而在科教区则未有明显变化,表明烟花爆竹的种类也可能是影响离子组成特征的重要因素。离子相关性分析结果表明,烟花爆竹燃放源为春节期间PM_(2.5)中水溶性无机离子的主要来源。     

2015年春节期间天津烟花爆竹燃放对空气质量的影响

为了解2015年春节期间烟花爆竹燃放对天津市空气质量的影响,在天津市环境监测中心利用在线监测仪器对环境空气中的气态污染物浓度(SO_2、O_3、NO、NO_2等)、颗粒物浓度(PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10)等)、颗粒物水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)进行连续观测.通过烟花爆竹燃放时段和正常时段的对比,分析并探讨烟花爆竹燃放对各污染物排放特征的影响.结果表明,烟花爆竹集中燃放对PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10)和SO_2的影响最为显著,燃放高峰期(初一0:00),其浓度分别为284.00,428.00,714.00,283.14μg/m~3,且燃放期间,其平均值分别比非燃放期增加了2.99、2.54、2.07和3.27倍;烟花爆竹燃放对PM_(2.5)中水溶性离子K~+、Mg~(2+)、Cl~-、SO_4~(2-)、Na~+和NO_2~-影响最大,燃放高峰期,6种离子在PM_(2.5)中比例达35.28%.另外,PM_(2.5)中OC、EC浓度也在燃放高峰期出现明显的峰值(分别为:15.68、2.96μg/m~3),分别为前一小时平均浓度的2.00和1.37倍.     

2015年春节期间天津烟花爆竹燃放对空气质量的影响

为了解2015年春节期间烟花爆竹燃放对天津市空气质量的影响,在天津市环境监测中心利用在线监测仪器对环境空气中的气态污染物浓度(SO_2、O_3、NO、NO_2等)、颗粒物浓度(PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10)等)、颗粒物水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)进行连续观测.通过烟花爆竹燃放时段和正常时段的对比,分析并探讨烟花爆竹燃放对各污染物排放特征的影响.结果表明,烟花爆竹集中燃放对PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10)和SO_2的影响最为显著,燃放高峰期(初一0:00),其浓度分别为284.00,428.00,714.00,283.14μg/m~3,且燃放期间,其平均值分别比非燃放期增加了2.99、2.54、2.07和3.27倍;烟花爆竹燃放对PM_(2.5)中水溶性离子K~+、Mg~(2+)、Cl~-、SO_4~(2-)、Na~+和NO_2~-影响最大,燃放高峰期,6种离子在PM_(2.5)中比例达35.28%.另外,PM_(2.5)中OC、EC浓度也在燃放高峰期出现明显的峰值(分别为:15.68、2.96μg/m~3),分别为前一小时平均浓度的2.00和1.37倍.     

2018年西安市春节期间重污染过程分析

对2018年西安市春节的污染过程、污染来源、不利气象条件及烟花爆竹对PM_(2.5)的贡献4个方面进行分析。结果显示,在该污染过程的污染快速增长期,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2浓度峰值分别是污染前期浓度的3.56、1.74、2.28和1.81倍;排放源主要为燃放烟花爆竹,对PM_(2.5)的贡献率为50%以上;不利气象条件为小风、静稳、高湿、逆温、边界层低、倒槽等。污染持续期的排放源除了烟花爆竹燃放还有其他污染源;不利气象条件除了均压场外,其它与快速增长期相似。     

东北辽中南基地城市群PM_(2.5)污染特征研究

基于中国环境监测总站"全国城市空气质量实时发布平台"2014年和2015年的PM_(2.5)数据,探讨分析东北辽中南基地城市群PM_(2.5)污染特征。结果表明:研究期间鞍山和沈阳两市的PM_(2.5)污染最为严重,2014年和2015年的超标率分别为31.8%、35.6%和26%、34.5%;城市群PM_(2.5)浓度呈现出显著的冬高夏低、春秋平稳的基本特征,冬季均值高达70.4μg/m3,是一级浓度限值的2倍,而夏季均值低为31.6μg/m3;因人类活动对PM_(2.5)的影响,周末浓度高于工作日;2015年较2014年相比,PM_(2.5)在可吸入颗粒物中比重增加,对大气污染物的贡献显著,但从整体来看辽中南基地城市群的空气质量出现了明显好转。     

恩施州城区空气污染特征及成因分析

该文利用2018-2020年恩施市环境监测站同时段PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3、CO每日质量浓度监测资料,以及每日空气质量指数(AQI)资料,分析了近3年来恩施市的环境空气污染现状与成因。恩施州的主要污染物有PM_(2.5)、PM_(10)、O_3,最高浓度可达到65.03、96.87、109.13μg/m~3;恩施州空气质量指数为优、良、轻度污染、中度污染、重度污染的出现概率分别为50.69%、43.82%、4.57%、0.64%、0.27%,无严重以上污染日出现;气象条件对恩施州的空气质量有较大影响,PM_(2.5)浓度与月降水和月平均气温呈典型负相关,温度和降水量升值最高在7月时,PM_(2.5)的质量浓度降至最低11.61μg/m~3。研究发现,恩施州的空气质量变化程季节性变化,冬季空气质量最差,夏季最好;空气质量变化具有春节效应。结果可为恩施州的空气污染防治提供有效依据。     

哈尔滨采暖季与非采暖季PM_(2.5)质量浓度变化特征研究

针对近几年来哈尔滨市空气污染问题,收集整理了2013年11月至2017年10月的气象数据及空气污染情况数据,分析了采暖季与非采暖季PM_(2.5)质量浓度变化情况以及空气质量级别的差别,并主要研究了采暖季PM_(2.5)质量浓度的变化特征及其与温度的相关性。结果表明,哈尔滨市每年的11月至次年10月的PM_(2.5)质量浓度总体呈U型变化趋势,采暖季与非采暖季空气质量差别明显;每年供暖初期,温度与PM_(2.5)的质量浓度呈显著的正相关性;煤炭燃烧和秸秆焚烧对哈尔滨市空气质量的污染影响较大。     

京津冀及周边区域PM2.5叠加沙尘重污染过程特征及预报效果分析

选取京津冀及周边区域2018年11月23日至12月4日一次大范围、长时间且PM_(2.5)叠加两次沙尘传输的复合型重度污染过程开展特征研究,分析了首要污染物PM_(2.5)和PM_(10)浓度的发展演变,以及污染气象影响因素;结合激光雷达地基和车载走航监测结果,以及HYSPLIT后向轨迹结果,讨论了区域污染传输的情况;并对重污染期间NAQPMS、CMAQ和CAMx这3个空气质量模式的预报效果进行了回顾分析.结果表明,研究时段PM_(2.5)叠加两次沙尘传输导致区域中南部多数城市达到重至严重污染水平,张家口、北京、石家庄、邯郸和郑州PM_(10)小时峰值分别为1 589、864、794、738和766μg·m~(-3),PM_(2.5)小时峰值浓度分别为239、319、387、321和380μg·m~(-3).地面弱气压场、高湿、逆温等静稳条件和沙尘是重要的污染气象和天气因素.激光雷达地基和车载走航监测数据结合HYSPLIT后向轨迹分析表明重污染期间区域西南和东南方向发生了PM_(2.5)传输;区域两次沙尘过程主要受西北路径传输影响.此外,NAQPMS、CMAQ和CAMx这3个模式均可较好地预测到京津冀及周边区域的重污染过程,但对个别城市预报略有偏差.该次重污染过程中模式对PM_(2.5)的预报效果要好于PM_(10),这与气象模式预报、大气化学反应机制、污染源清单的不确定性,以及重污染应急措施导致的污染源排放的改变有一定关系.     

高原省份城市空气质量状况统计分析及PM_(2.5)污染水平时空分布

收集了地处高原的云南省全省8个地级市、8个自治州政府所在地城市共40个监测点2015年全年(2015.01.01—2015.12.31)的大气PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3、CO、O_3-8 h日均浓度数据,计算出年均浓度值、空气质量指数AQI,并根据《HJ633-2012环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》对云南省各州市政府所在地城市空气质量进行评价。PM_(2.5)年均浓度值最高的是文山,为37.89μg/m~3;最低的是丽江,为16.21μg/m~3。空气质量评价结果表明,云南省2015年整体空气质量状况优良,空气质量状况最好的是香格里拉,空气质量指数为35.76;空气质量指数最高的是昭通,为68.26。SO_2、NO_2与PM_(2.5)的关系呈现正相关,PM_(10)的变化趋势与PM_(2.5)的变化趋势较一致。     

红色预警期间北京市PM2.5浓度特征及应急措施效果评估

综合利用监测数据并结合数值模型,分析了2015年北京市第2次空气重污染红色预警期间PM_(2.5)浓度变化特征并初步评估了减排措施对PM_(2.5)浓度的影响.结果表明:污染初期北京市南部地区PM_(2.5)浓度明显偏高,且PM_(2.5)极端高值往往出现在北京南部站点.污染输送阶段,北京市PM_(2.5)小时浓度在短时内呈爆发式增长,浓度积累速率可达5~10μg·m~(-3)·h~(-1).污染缓解阶段,偏北风作用,空气质量转好.预警期间北京市空气质量南北差异较大.应急措施实施后,北京市PM_(2.5)环境浓度下降约20%~25%.PM_(2.5)累积速率呈现出交通站城区站背景站的特征,与重污染日平均值相比交通站下降幅度最大,表明减排措施在交通站更加显著.气象条件对重污染的形成和结束起着决定性作用,为了更好的做好空气质量预警预报工作,应加强对小尺度天气系统的研究,同时关注不同方位PM_(2.5)浓度峰值及重污染持续时间的变化,形成北京市分区预报预警的经验.