东莞市环境空气PM2.5污染现状及防治对策浅析

细颗粒物PM2.5如今已成为国内大气污染研究领域的热点和前沿,其污染现状也引起了国家和公众的重视。本文主要阐述了PM2.5的意义及其危害,并结合国家新颁布的环境空气相关标准,分析了东莞市环境空气中PM2.5的污染现状及污染成因。针对广东省及东莞市的现状,提出了东莞市环境空气PM2.5污染的防治对策。     

大气细颗粒物PM2.5污染来源及防治措施

本文对大气细颗粒物PM2.5的污染状况和污染特征进行了综述和分析,阐述了大气中PM 2.5对对环境和人体健康影响。为改善空气环境质量和提高居民的生活质量,本文提出减少PM2.5污染相应的防治措施。     

浅述环境中PM2.5的分析研究及其展望

综述了环境中PM_2.5的研究现状,重点围绕其来源、化学组成及组分分析方法进行介绍,并对工业园区PM_2.5的监控进行展望。     

我国中长期PM2.5污染控制战略及对策

本文在深入开展我国PM2.5污染现状以及关键问题分析的基础上,提出作为区域复合型大气污染的典型代表污染物PM2.5污染具有较强的区域性,因此我国未来PM2.5污染控制战略:从区域着眼,从区域与城市着手,以标准为尺度,以企业排污控制为落脚点。同时切实采取以下保障措施:一是完善大气环境保护法规体系;二是健全管理体制;三是强化污染监测预警评估体系;四是完善颗粒物减排的价格政策及地区补偿机制;五是加强相关的科学技术支撑储备。     

室内外PM2.5中金属元素的污染特征及来源

在南京市仙林地区住宅楼内和室外采集PM_2.5样品,分析PM_2.5中金属的污染特征及主要来源.结果显示,室内外PM_2.5平均浓度分别为80.56μg/m³和96.77μg/m³,室内外PM_2.5浓度比（I/O）平均值为0.87.除Mg外,室外其他金属平均值均高于室内.元素Pb室内外浓度相关性最高,R值为0.807.室内外PM_2.5中金属元素Cd、Cu、Pb、Zn、As、Co、Cr和Ni富集程度较高.主成分分析结果显示,室外PM_2.5中金属的主要来源为土壤尘、交通排放、金属冶炼、垃圾焚烧等;室内PM_2.5中金属可能的来源为室外颗粒物的渗透及室内烹饪和家具材料等.     

北京市冬季PM2.5重污染环流形式分析及防治

本文以2022年1月28与29日北京地区典型细颗粒物(即PM_2.5)重污染过程为例,依据大气颗粒物水平和垂直监测数据,常规及加密自动气象站数据和高时间分辨率风廓线数据,分析重污染过程中不同尺度环流形式,并制定精细化管理机动车与创建扬尘治理小组的防治措施。结果表明：弱高压场控制下,受低风速、强辐射逆温和下沉逆温影响,北京市冬季PM_2.5细颗粒物数量增长迅速;通过制定有效的防治措施,可有效降低北京市冬季PM_2.5浓度。     

西安市PM2.5中环境持久性自由基污染特征

环境持久性自由基（EPFRs）是相对传统短寿命自由基提出的一种半衰期较长的新型环境风险物质,可将O₂分子转化为活性氧物质,从而危害人体健康.为研究2018年西安市大气PM_2.5中EPFRs的种类、浓度及其来源,本文利用电子顺磁共振波谱方法对2018全年的大气PM_2.5样品进行EPFRs分析.结果表明：2018年西安市PM_2.5中EPFRs年平均大气浓度为2.16×10¹⁴spins/m³,范围为6.27×10¹²~1.07×10¹⁵spins/m³,呈现冬季>秋季>夏季>春季的季节变化特征.按照EPFRs年平均浓度计算出西安市民每人每天吸入体内EPFRs的量相当于7支香烟,而在冬季雾霾天气高达35支香烟.西安市PM_2.5中EPFRs的年平均g因子为（2.0034±0.0002）,说明其可能主要是以碳为中心的自由基.相关性结果发现EPFRs与SO₂和NO₂显著相关,说明煤炭燃烧源和交通源可能是西安市PM_2.5中EPFRs的重要来源.     

邯郸市区PM2.5污染特征及来源解析

对邯郸市区内邯郸钢铁集团（邯钢）、邯郸市环境监测中心（环保局）、河北工程大学（矿院）3个点位4个季节代表月大气PM_2.5样品进行采集,并对其离子、元素、碳质组分进行测试分析;利用基于排放清单、受体模型与空气质量模型相结合的综合来源解析方法,对邯郸市区大气PM_2.5贡献来源进行分析.结果表明：邯郸市区PM_2.5年均浓度为85.5μg/m³,秋冬季浓度明显高于春夏季,邯钢点位浓度略高于矿院和环保局;PM_2.5中占比较高的组分为NO₃^-、SO₄^2-、POA、SOA和NH₄⁺,分别占15.7%、14.5%、13.2%、12.2%和12.4%,具有明显的二次污染和有机污染特征,冬季二次组分和有机组分占比略高于其他季节,环保局点位一次有机气溶胶（POA）和二次有机气溶胶（SOA）占比略高于矿院和邯钢;冶金和扬尘是PM_2.5最主要的贡献来源,贡献率分别为27.0%和18.7%,冶金源在春夏季的贡献比例高于秋冬季,在邯钢点位的贡献率明显高于环保局和矿院.     

中国PM2.5管理策略研究

文章通过对PM2.5的基本组成、来源与影响因素的分析,构建中国PM2.5全过程管理体系,建立、完善PM2.5削减和控制长效机制,进而实现中国PM2.5管理。     

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。     

城市环境PM2.5空间分布监测方法研究进展

随着城市化和工业化的发展,城市环境中日益增多的PM_(2.5)对人类健康造成了严重威胁。本文旨在分析总结目前PM_(2.5)空间分布的相关监测方法以及空气质量预测模型。当下,PM_(2.5)浓度的监测不仅涉及大气化学、污染物的源解析、大气化学运输模型、线性及非线性空气质量模拟等方面,还涉及地理信息系统与卫星遥感等新技术的运用。本文在比较传统PM_(2.5)监测与新型监测方法不同的基础上,分析了各自的优劣,为空气质量监测提供建议和指导。     

银川市冬季PM2.5重污染特征、来源与成因分析

近年来银川市冬季重污染过程频发,为明确银川市冬季PM_2.5重污染的特征,分析其主要来源及成因,于2016年12月-2017年1月在银川市选取3个采样点开展PM_2.5的样品采集与化学组分分析,利用CMB（化学质量平衡）模型对银川市冬季PM_2.5进行来源解析,对比分析了重污染日与非重污染日污染特征的差异.结果表明:①银川市冬季重污染日ρ（PM_2.5）[（181±33.6）μg/m3]是非重污染日的2.1倍;重污染日和非重污染日的ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）均小于1,表明燃煤仍是银川市冬季PM_2.5的重要来源.银川市冬季PM_2.5中ρ（SOC）为（14.4±7.34）μg/m3,约占ρ（OC）的65.2%.②与非重污染日相比,重污染日人为源无机元素As、Pb、Cd和Zn质量浓度在ρ（PM_2.5）中的占比分别升高33.2%、18.4%、9.8%和2.9%,表明银川市冬季重污染主要受人为源贡献影响.③源解析结果表明,燃煤源、机动车尾气源、二次离子源和扬尘源是银川市PM_2.5的主要污染源,与非重污染日相比,重污染日机动车尾气源的贡献率明显降低.研究显示,银川市冬季重污染受人为源污染物排放的影响较大,燃煤源是银川市冬季PM_2.5的重要来源.      

天津市春季道路降尘PM2.5和PM10中碳组分特征

为研究天津市春季道路降尘PM_2.5和PM₁₀中碳组分特征,丰富道路降尘的成分谱库,于2015年3月22日-5月23日在天津市主干道、次干道、支路、快速路和环线5种道路类型道路两侧采集道路降尘样品,通过再悬浮装置得到PM_2.5和PM₁₀的滤膜样品,并用热光碳分析仪测定PM_2.5和PM₁₀中OC（有机碳）和EC（元素碳）的百分含量,利用两相关样本非参数检验、OC/EC比值法以及相关分析法,定性分析天津市春季道路降尘PM_2.5和PM₁₀的碳组分的特征及其主要来源;利用因子分析法,进一步分析道路降尘PM_2.5和PM₁₀的主要来源.结果表明:道路降尘PM_2.5中w（OC）为10.27%（主干道）~13.94%（快速路）、w（EC）为1.24%（支路）~1.77%（环线）,PM₁₀中w（OC）为8.48%（主干道）~12.56%（快速路）、w（EC）为1.01%（次干道）~1.59%（快速路）,可见快速路中碳组分含量相对较高,这可能与其车流量较大,导致道路扬尘和机动车尾气排放量较大有关,也可能与其路面保养及保洁状况有关.对于大部分碳组分而言,其在PM_2.5中的百分含量均高于PM₁₀;除EC2,其他碳组分在PM_2.5和PM₁₀间均无显著性差异.不同道路类型PM_2.5和PM₁₀中OC/EC的大小顺序基本相同,与其车质量变化趋势相反.道路降尘中PM_2.5中碳组分主要来源于道路扬尘、机动车尾气、生物质燃烧以及燃煤源的混合源,PM₁₀主要受道路扬尘、燃煤和柴油车尾气等污染源的影响.      

西北工业城市冬季PM2.5污染特征及理化性质

为研究西北工业城市冬季PM_2.5污染特征及理化性质,以甘肃省白银市为例,采用单颗粒气溶胶质谱等相关仪器,开展实时在线PM_2.5化学组分观测,与兰州市同期进行对比分析.结果表明,观测期间白银市PM_2.5浓度(44.89μg·m^-3)显著低于同期兰州市(70.69μg·m^-3),但含重金属颗粒物占比(7.84%)明显高于兰州市(2.92%),化学组分复杂,PM_2.5以较大粒径颗粒物贡献为主;白银含Cu、Pb和Zn颗粒物粒径分布范围较宽,其中含Cu和Zn颗粒物数量、颗粒物混合比多大于兰州市;主要污染源为汽车尾气30.91%和二次无机源13.00%,机动车尾气贡献均高于其他对比城市; 2020年1月4日发生的污染过程主要由汽车尾气和二次无机源贡献增加引起,加之前期气象扩散条件较差.白银冬季PM_2.5污染治理应以汽车尾气和二次无机源减排为主,同时加强大气重金属污染管控.     

邢台市秋季PM2.5及水溶性离子污染特征

为研究邢台市秋季PM_2.5污染特征,于2017年10月15日～11月14日在邢台市区对PM_2.5样品进行了采集,并对其中水溶性离子(包括Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺、Ca²⁺、Na⁺、Mg²⁺、K⁺)进行了分析.结果显示,观测期间邢台市ρ(PM_2.5)平均值为(130.0±74.9)μg/m³,其中水溶性离子质量浓度为(69.8±11.4)μg/m³,占ρ(PM_2.5)的53.3%,NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺为主要离子,占水溶性离子比例达到了89.7%.当污染加重,水溶性离子...     

城市空间结构对PM2.5浓度分布的影响

城市空间结构影响空气流通等微环境,必然对PM_2.5分布和扩散产生影响,研究两者关系对城市规划和建设具有积极意义。基于建筑构建城市空间结构指标体系,采用克里金插值等方法研究济南市中心城区PM_2.5浓度的空间格局,运用相关分析方法基于全域和不同高程视角探究城市空间结构对PM_2.5分布的影响。结果表明:1）DEM平均值、建筑绝对高度平均值、户外活动面积与PM_2.5浓度呈负相关,建筑绝对高度最大值、建筑基底面积总和、建筑密度、占空比、建筑体积总和与PM_2.5浓度呈正相关。这些指标是影响PM_2.5分布的重要因素,城市规划布局时应重点考虑。2）不同高程和时间范围,PM_2.5分布存在时空差异。PM_2.5浓度越高,城市空间结构指标对其浓度分布的影响越明显。PM_2.5浓度空间分布的变异系数越大,PM_2.5浓度与各城市结构指标相关性越弱。3）地形高程是影响PM_2.5分布的重要因素,随着平均高程增加,城市空间结构指标与PM_2.5浓度呈显著相关的月份数量增加,且规律性更强。     

广州市区PM2.5的时间变化

PM2.5是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物,不仅能够造成灰霾天气,而且会对人体健康造成重大危害。本文以广州市环境监测中心站2009年的监测数据为基础,对广州市区PM2.5的时间变化和原因进行了分析,结果表明广州市区的PM2.5冬季较高,夏季较低,最高浓度出现在10月,最低浓度出现在7月。PM2.5浓度日变化呈现出明显的双峰形;PM2.5浓度的时间变化特征与气象因素和污染源排放密切相关。     

中国典型城市群PM2.5污染特征研究进展

为进一步梳理近年来我国城市区域大气PM_2.5污染防治方面的研究成果,基于我国31个城市PM_2.5污染现状,以城市群为视角,总结了京津冀城市群、长三角城市群与川渝城市群PM_2.5组成与污染特征,分析了PM_2.5及其含碳气溶胶、水溶性无机离子、地壳元素等的整体特征,并在城市群间进行对比分析.结果表明:①3个城市群的ρ(PM_2.5)高低顺序依次为京津冀城市群>川渝城市群>长三角城市群,长距离传输使PM_2.5污染成为京津冀城市群、长三角城市群与川渝城市群面临的共同问题.②3个城市群的PM_2.5中均以SNA和OC为主,尽管ρ(PM_2.5)水平有下降趋势,但个别污染物(如SNA)略呈上升趋势.③京津冀城市群与川渝城市群的ρ(OC)接近,并且均高于长三角城市群的80%,较高的ρ(OC)/ρ(EC)反映我国城市群普遍存在SOC污染.④各城市群PM_2.5监测网(如监测时间和采样方法)发展水平迥异,...     

2018年秋冬季长江三角洲区域PM2.5污染来源数值研究

使用WRF-Chem和WRF-FLEXPART模式定量研究了2018年秋冬季,尤其是在明显冷空气影响时的长江三角洲PM_2.5来源贡献.结果表明：2018年秋冬季长江三角洲以外的跨区域输送对长江三角洲PM_2.5的贡献占15.9%,长江三角洲内部排放贡献占84.1%,长江三角洲区域内部排放及污染相互传输的影响比长江三角洲外跨区域输送的影响更为显著.而在冷空气影响时段中,跨区域输送对长江三角洲PM_2.5的贡献率为33.1%,约为整个秋冬季长江三角洲外部跨区域平均输送贡献率的2倍,输送影响更为明显;输送对长江三角洲三省一市的贡献为46.2%~56.2%,其中跨区域输送的贡献10.2%~38.6%,也明显大于各自秋冬季的平均水平.在冷空气影响时段,长江三角洲四座重点城市（上海、合肥、南京、杭州）的污染潜在输送路径主要以中东路为主;上海、南京受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较多,超过30%;杭州受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较少,为16.1%.     

秦皇岛市大气PM2.5中一元羧酸的污染特征及来源分析

大气细颗粒物中有机物含量占20%~80%,部分有机物除具有较强的毒性外,还具有较强吸湿性,影响大气环境质量.因此,为充分研究细颗粒物中一元羧酸的来源及其对大气环境的影响,于2020年在秦皇岛市区（海港区站点）和工业园区（昌黎站点）采集细颗粒物,经预处理的样品用三氟化硼-甲醇（BF₃-CH₃OH）衍生化试剂衍生后,采用气相色谱质谱联用（GC-MS）的方法对PM_2.5中的一元羧酸进行测定,一共检测到17种一元羧酸（碳数分布在10~24之间）.结果表明:①PM_2.5浓度的季节性变化呈冬季>秋季>春季>夏季的特征,且工业园区（昌黎站点）PM_2.5浓度为21.40~112.41 μg/m3,高于市区（海港区站点为9.01~104.88 μg/m3）.②两个采样点一元羧酸浓度的季节性变化特征并不明显,海港区站点、昌黎站点一元羧酸的年均浓度分别为873.91、895.22 ng/m3.③两个站点碳数小于22的一元羧酸浓度均表现出明显的偶数碳优势,海港区站点、昌黎站点浓度最高的一元羧酸均为棕榈酸（C₁₆）,年均浓度分别为512.86、514.34 ng/m3;其次是硬脂酸（C₁₈）,年均浓度分别为270.06、268.17 ng/m3.两站点各季节C₁₆和C₁₈分别占一元羧酸总浓度的48.83%~66.40%和22.81%~36.96%.一元羧酸的碳优势指数（CPI）与植物贡献的一元羧酸（碳数≥ 22）总浓度呈负相关.④根据碳数分布规律、∑C _{≥ 22}/∑C _{< 22}（碳数大于等于22的一元羧酸与碳数小于22的一元羧酸浓度的比值）、C₁₈/C₁₆（硬脂酸和棕榈酸浓度的比值）、CPI值以及C_18:1/C₁₈（油酸与硬脂酸浓度的比值）来初步判断一元羧酸的来源及其对大气环境的影响,发现秦皇岛市两个站点夏季大气氧化性最强（市区大气氧化性较工业园区强）,春、秋两季大气氧化性较弱,尤其是工业园区春季大气氧化性最弱,其一元羧酸主要来自本地源;燃煤、机动车尾气排放、道路扬尘以及肉类烹饪是大气PM_2.5中一元羧酸的主要来源;植物源对一元羧酸浓度的贡献较小.研究显示,秦皇岛市两个站点一元羧酸浓度的季节性变化并不显著,燃煤、机动车排放、道路扬尘及肉类烹饪对一元羧酸贡献较大.