滇中城市PM_(2.5)污染防治对策研究

以昆明市为重点,调查了昆明、玉溪、曲靖等滇中3个主要城市的PM2.5监测与污染现状,初步分析认为:滇中城市PM2.5污染主要来源于建筑施工扬尘、汽车尾气排放和工业排放,且在不同的城市,上述3项PM2.5污染主要来源所占的比重有所不同。据此提出了滇中城市PM2.5污染综合防治对策措施。     

富集因子法分析贵阳市PM_(2.5)主要排放源污染元素

应用富集因子分析法对贵阳市7种PM2.5主要排放源(土壤风沙尘、城市扬尘、道路尘、建筑水泥尘、钢铁尘、燃煤尘、机动车尾气尘)中的污染元素进行了分析。分析结果表明,贵阳市各PM2.5排放源中的污染元素均存在着不同程度的富集污染现象,这些元素的富集污染程度易受人类活动的影响,并经过长时间的积累在城区内富集,使得城区内PM2.5的污染现象突出。     

对国内外PM2.5研究及控制对策的回顾与展望

近年来,我国的PM2.5污染形势日趋严峻,其来源和成因复杂,对人体和环境的影响非常显著,在此系统总结了国内外PM2.5的研究进展及其污染控制历程.PM2.5研究主要涉及PM2.5污染特征、排放清单、源解析以及对大气能见度和人体健康的影响等方面.在污染控制方面,美国经过治理,2010年的PM2.5年均质量浓度值相较2000年下降了3.6μg/m3,下降幅度达到27％;1990 ～ 2009年,欧洲经济区(EEA)32个地区的PM10排放总量削减了27％,PM2.5重要前体物SO2,NOx,VOC,NH3分别削减了80％,44％,55％,26％.相较之下,我国的PM2.5污染现状较为严峻,2010年各监测试点城市的PM2.5超标天数占全部监测天数的比例在1.9％～48.9％之间,超标状况较为严重.我国应该在建立排放清单、多污染物协同控制、空气质量分区管理、加强监测能力建设等方面开展PM2.5控制.     

基于监测统计的昆明PM2.5主要来源与污染气象因素分析

统计了昆明市2013年全年每日PM2.5浓度和气象参数。分析表明昆明城区PM2.5的污染主要与气象条件和建筑施工扬尘两个重要因素有关,影响PM2.5的污染气象因素为气温、风速、雨量、湿度、气压等;大拆大建的施工扬尘,是昆明市PM2.5和空气污染的主要来源,其他则来源于工业排放、交通扬尘、汽车尾气排放。昆明市PM2.5的污染防治,应以建筑施工扬尘的污染防治为重点。     

京津冀重霾期间PM_(2.5)来源数值模拟研究

厘清PM2.5的来源是开展重霾污染防治的前提条件.本研究利用嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS)及其耦合的污染来源追踪技术,针对2013年1月我国中东部的重霾污染过程,定量模拟分析京津冀各城市PM2.5浓度的来源和相互贡献.研究结果表明,NAQPMS模式能够合理反映京津冀不同城市PM2.5浓度的变化特征.京津冀各城市近地面PM2.5浓度主要受本地排放影响,本地贡献率介于29.8%~63.7%.而800 m高空层各城市PM2.5浓度以外来贡献为主(69.3%~86.3%).在污染最严重的东南部地区(包括邢台、邯郸、沧州和衡水),PM2.5浓度受区域外的山东和河南的显著影响,贡献率可达25.2%~31.5%.因此,在京津冀区域内进行协同减排控制的同时,需进一步将山东、河南等省份纳入联防联控范围,才能有效防控重霾污染.     

基于COPERT Ⅳ模型的机动车PM_(2.5)排放来源特征分析

以广东省佛山市为研究范围,主要采用COPERTⅣ模型研究了重点车型排气管与非排气管排放的PM2.5特征及其影响因素,并分析了佛山2012年机动车排放PM2.5的排放来源。分析表明:非排气管排放PM2.5随车重增加而增加,随车速提升而降低;排气管排放PM2.5随车速和排放标准的提升而降低;随着排放标准的提升,排气管和非排气管排放差异越来越小;2012年佛山市机动车非排气管排放的PM2.5占机动车PM2.5总排放的28.9%,且随着未来黄标车淘汰等机动车污染控制措施的执行,非排气管PM2.5排放将成为大气环境控制污染治理的内容之一。     

重庆黔江地区2014年PM_(2.5)浓度变化分析

本文整理分析了2014年重庆黔江区的PM2.5变化规律。从每个月来看,重庆黔江区2014年PM2.5污染逐渐加剧,造成这种现象的原因与天气、城市基础设施建设和工业废气的排放有关,因此应主要从控制人为污染源的出发,降低重庆黔江地区PM2.5的浓度。     

基于监测统计的昆明PM_(2.5)主要来源与污染气象因素分析

统计了昆明市2013年全年每日PM2.5浓度和气象参数。分析表明昆明城区PM2.5的污染主要与气象条件和建筑施工扬尘两个重要因素有关,影响PM2.5的污染气象因素为气温、风速、雨量、湿度、气压等;大拆大建的施工扬尘,是昆明市PM2.5和空气污染的主要来源,其他则来源于工业排放、交通扬尘、汽车尾气排放。昆明市PM2.5的污染防治,应以建筑施工扬尘的污染防治为重点。     

基于遥感资料的北京大气污染治理投资对降低PM_(2.5)的效能分析

采用北京市环境监测中心35个站点的PM2.5监测数据及MODIS Terra的大气气溶胶光学厚度L3 C051产品数据,分季度建立北京市PM2.5历史浓度遥感估算模型.结合北京大气污染物(PM10、PM2.5、SO2、NO2)年均浓度数据,对北京市2001—2012年间用于工业废气污染治理投资累计额进行了效能分析.研究表明,北京市工业废气污染治理投资对于改善大气PM10、SO2、NO2均有显著贡献,但其对于大气PM2.5污染的治理效果并不明显.可能原因包括PM2.5排放源的复杂性、相关治理措施对PM2.5的针对性、经济增长导致的区域PM2.5源排放持续增长及区域外排放的持续影响等.因此,需要采取专门的有针对性的治理措施,建立健全大气污染治理技术和激励机制,控制工业燃煤及城市交通排放,削减本地及周边源排放,以有效改善北京地区大气PM2.5污染状况.     

贵阳市城区大气颗粒物PM_(2.5)的污染特征与季节变化规律

于2013年6月至2014年5月在贵阳市城区设置采样点,利用国产武汉天虹智能采样器连续一年采集大气颗粒物(PM2.5)样品共357个,采用HOBO U30气象仪同步记录气象数据。气象数据分析表明贵阳市春、秋和冬季均为东北风,夏季多南风且风速较大,全年以东北风为主。结合气象数据分析了贵阳市市区PM2.5污染特征并初步讨论其来源。结果表明:PM2.5日浓度范围为4~193μg/m3,平均值为70±33μg/m3,日超标率为46%。以季节来看,夏季PM2.5浓度最低,冬季最高,秋、春季次之。PM2.5主要来源于工业排放与燃煤污染。与国内其它城市研究相比,处于轻度污染水平。     

南京地区典型霾天气个例特征的比较分析

利用2011年南京大学城市大气环境观测站气象因子及污染物浓度资料、58238站点气象探空资料及NCEP再分析资料、CALIPSO卫星资料,比较分析了南京地区4类典型霾天气(烟花爆竹、沙尘、秸秆燃烧及不利气象条件污染)的污染特征.结果表明:烟花爆竹个例污染物排放集中,以细颗粒物为主,除夕和初五的PM2.5小时浓度分别达到0.46 mg·m-3和0.34 mg·m-3,受逆温层影响,能见度持续降低,最低达到1.16 km;受北方沙尘暴南下影响,沙尘个例以粗颗粒为主要污染物,PM10小时最高浓度为0.78 mg·m-3,PM2.5/PM10平均值为0.39,粒子形状不规则,体积偏退比为0.17;秸秆燃烧个例为重霾污染,能见度最低值为0.97 km,后向散射系数为0.0039 km-1獉sr-1,PM10和PM2.5最高小时浓度达到0.80 mg·m-3和0.49 mg·m-3,颗粒物主要来自南京东南地区秸秆的集中燃烧;不利气象条件导致的污染过程在冬季比较常见,下沉气流活跃,出现双层逆温,近地面静小风造成污染物积累,PM2.5与能见度的相关系数达到0.86,细颗粒物为主要污染物.可见,南京市霾天气可分为两类,分别是由不利气象条件导致的累积性污染和由高强度排放源造成的暴发性污染,具有不同的气象和污染特征.     

济南市秋末冬初大气颗粒物和气体污染物污染水平及来源

2009年11月23日─12月7日在济南市区对PM2.5、BC(黑碳)和污染物(SO2、NOx、NO、NO2和CO)进行实时监测与分析.观测期间ρ(PM2.5)、φ(SO2)和φ(NOx)分别为171μg/m3、54.3×10-9和107×10-9.其中,φ(SO2)与GB 3095─1996《环境空气质量标准》日标准值相当,φ(NOx)是标准的2.2倍,ρ(PM2.5)是美国环境空气质量标准(35μg/m3)的4.89倍.污染事件期间ρ(PM2.5)、φ(SO2)和φ(NOx)分别达到222μg/m3、74.4×10-9和158×10-9,是非污染期间的1.78、1.67和1.77倍.观测期间SO2主要来源于燃煤排放.在11月25─26日的污染事件中,NOx、BC和PM2.5主要来源于机动车尾气排放,除局地源外,东北风经过济南东北部工业区时也将污染物传输到采样点;而在12月1─2日的污染事件中,以静风为主,污染物积聚,NOx和BC主要来源于机动车尾气排放,PM2.5除了一次污染物,很可能包含一定比例的二次污染物.在非污染事件中,NOx和BC主要来源于机动车尾气排放,部分NOx很可能来源于燃煤排放,而PM2.5主要来源于一次源排放.     

我国大气颗粒物来源及特征分析

我国大气颗粒物来源复杂,呈现大气复合型污染特征,对主要污染源进行识别和定量,是制定城市空气质量改善措施的基础。本研究总结了2000年以来我国近30个城市大气可吸入颗粒物PM10源解析研究,结果表明我国大气颗粒物PM10主要来自六类源:扬尘(土壤尘、道路尘、建筑尘);燃煤;工业排放;机动车排放;生物质燃烧;SO2、NOx、VOCs氧化产生的二次颗粒物。研究还表明,不同地区不同季节大气颗粒物主要来源和相对贡献存在差异。近年来随着大气颗粒物控制措施的实施,城市PM10污染状况已明显改善,大气细颗粒物PM2.5越来越受关注,在制定空气质量达标方案时,各类燃烧源和二次颗粒物的重要性将进一步上升。     

大连市PM2.5中有机碳和元素碳的季节变化特征和来源分析研究

2014年1月-2014年12月期间,在大连市对PM2.5的质量浓度和含碳气溶胶进行了在线连续观测,获得了不同季节的含碳气溶胶的变化特征.观测结果显示:大连市PM2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)的年平均质量浓度分别为6.9 μg/m3和2.9 μg/m3,OC和EC浓度之和占PM2.5的18%,表明碳质气溶胶是大连市大气细粒子中的重要组分.OC和EC的比值表明机动车尾气、燃煤排放和船舶排放是大连市PM2.5中OC和EC的主要来源.重污染过程期间OC/EC的比值和PM2.5的变化趋势呈负相关关系可以作为判定外来污染输送的一个重要指标.     

广东省人为源大气污染物排放清单及特征研究

本研究根据收集的广东省人为源活动水平数据,采用合理的估算方法、排放因子和GIS技术,建立了该地区2010年3 km×3 km人为源大气污染物排放清单.结果显示,2010年广东省SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5、BC、OC、VOCs和NH3排放总量分别为867.8×103、1607.0×103、7476.0×103、1397.6×103、633.2×103、50.5×103、98.3×103、1436.5×103和578.3×103t.固定燃烧源是SO2和NOx的最大排放贡献源,CO排放主要来自道路移动源、固定燃烧源和生物质燃烧源,扬尘源和工业过程源是主要的PM10和PM2.5排放源,生物质燃烧源是最大的BC和OC贡献源,VOCs排放主要来自有机溶剂使用源、道路移动源和工业过程源,NH3排放主要来源于畜禽养殖和氮肥施用.东莞、佛山和广州是主要的SO2、NOx、CO和VOCs排放城市,广州、清远和梅州是最主要的PM10和PM2.5排放城市,BC排放集中在广州、深圳、东莞、佛山等珠三角城市,OC的重要排放城市为湛江和茂名,NH3排放主要分布在茂名、湛江和肇庆.空间分布结果显示,广东省NH3排放高值区分布在粤西和粤东地区,其他污染物排放高值区则主要分布在珠三角城市群.本研究建立的排放源清单仍具有一定的不确定性,建议后续研究加强大气污染源排放的基础研究,进一步完善该地区的排放源清单,以期为区域大气污染预报预警和污染控制措施的制定提供重要基础数据.     

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%.     

北京市大气PM_(10)和PM_(2.5)中有机物的时空变化

2005年四季在北京市不同功能区9个采样点采集大气PM10和PM2.5样品,并对其中有机物污染水平、分布特征及不同功能区PM10和PM2.5中有机物的相关性进行了探讨.结果表明,市区PM10和PM2.5中有机物年均值分别为41.39 μg/m3和34.84 μg/m3,是对照区十三陵的1.44倍和1.26倍;冬季有机物污染最严重,分别为春季的1.15、 1.82倍,秋季的2.06、 2.26倍,夏季的4.53、 6.26倍.不同季节PM2.5与PM10中EOM的比值超过0.60, 并呈现一定季节差异.各功能区有机污染表现出工业区(商业区)＞居民区(交通区、对照区)的变化趋势,且不同功能区PM2.5中EOM对PM10中EOM的影响程度各异.有机组分的年均值有非烃＞沥青质＞芳烃＞饱和烃的变化规律,而污染源的季节性排放是造成有机物组分季节变化的主要原因.     

龙华新区灰霾污染特征研究

根据龙华新区2个空气监测站2012年监测数据、气象数据以及不同污染源的排放数据,分析龙华新区空气质量现状,灰霾日数与PM2.5和PM10的相关性,并通过AERMOD模型着重探讨PM2.5和PM10的污染特征,计算不同污染源对PM2.5和PM10浓度的贡献率。结果表明,灰霾日数和PM2.5、PM10浓度均表现为明显的季节性变化,变化趋势较为一致,且灰霾日数与PM2.5的相关性较PM10更显著。龙华新区PM2.5和PM10主要来自本地源,其中PM2.5的主要来源为机动车尾气和道路扬尘,而PM10的主要来源为施工项目和裸地。     

京津冀地区城市地表因素对灰霾污染的影响

城市灰霾污染的形成不仅与城市大气污染物排放有关,还有可能与城市地表起伏度、城市建筑形态乃至城市规模等有关,因而判断城市地表各要素对灰霾污染的影响对于城市灰霾污染治理具有重要意义.采集2014—2017年京津冀地区13个城市的PM2.5日均浓度,从地形坡度、城市地表形态、城市规模对PM2.5日均浓度进行回归分析.结果表明...     

邯郸市大气复合污染特征的监测研究

利用邯郸市4个大气环境监测站点的PM2.5、PM10、O3等在线连续观测数据,对2013年全年的PM2.5、PM10、O3的浓度水平、变化规律和PM2.5/PM10的变化情况进行了分析,并从地形、气象、污染物排放及冬、夏季逐时PM2.5、O3和各类气体污染物浓度之间的关系等方面进行了研究.结果表明:12013年PM2.5、PM10的年均浓度分别为139和238μg·m-3,分别是国家二级标准的4.0倍和3.4倍.PM2.5、PM10日均浓度超过标准的天数均在280 d左右,全年3/4以上天数均超标.其颗粒物污染程度甚至超过北京、天津、长三角和珠三角等超大城市或城市群,属于严重超载的红色预警地区.整个采暖期PM2.5、PM10平均浓度分别为209和322.1μg·m-3,为非采暖期平均浓度的2倍和1.6倍;同时,采暖期PM2.5/PM10平均值为63%,高出非采暖期10%,采暖期细颗粒物污染问题特征明显.22013年O3日最大8小时平均浓度的最大值为238μg·m-3,是国家二级标准的1.5倍,超标天数为53 d,超标率为14.5%;最大时均浓度为288μg·m-3,是国家二级标准的1.4倍,超标小时数为148h,占全年有效数据的1.7%;与北方城市相比,其污染程度超过北京、天津等,略低于洛阳污染水平.3邯郸市大气复合污染的形成,除了区域大气环流与特殊地形叠加影响外,还主要归因于相对较高的人为源大气污染物排放,因此,要想走出复合污染的困局,减排是硬道理,解决灰霾污染需开展颗粒物、NOx、SO2等污染物的协同控制.