2015年“十一”期间北京市大气重污染过程分析

采用垂直观测、地面观测、PM_(2.5)化学组分观测和气团轨迹分析等手段,对2015年10月份北京市一次大气重污染过程进行了分析.结果表明,重污染时近地面层气溶胶消光系数升高,污染物主要积聚在600m以下.重污染期间气象要素特征为:风场弱,湿度大,地面受弱气压场控制,边界层高度极低.重污染期间不同站点PM_(2.5)浓度变化趋势和峰值出现时间较为一致;大部分时段PM_(2.5)中NO_3~-浓度明显高于其他组分;周边区域受重污染的影响面积相对较小,高浓度区主要集中在北京市及近周边地区.多手段的观测结果以及PM_(2.5)浓度与气象要素和各化学组分的相关性分析的结果均表明:区域传输,包括秸秆焚烧,对本次北京市重污染天气过程具有一定的影响,但本地机动车排放在不利气象条件下的积累、二次转化以及垂直方向空间的极端压缩是导致重污染的主要原因.     

杭州市PM2.5中水溶性离子的污染特征及其消光贡献

对杭州市2013年大气PM_(2.5)进行采样分析,探讨了其中水溶性离子的污染特征和消光贡献.杭州市PM_(2.5)中总水溶性离子的质量浓度为37.5μg·m~(-3),占PM_(2.5)质量浓度的44.4%,二次离子SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)是水溶性离子的主要成分,共占到水溶性离子的83.4%.PM_(2.5)和主要水溶性离子的质量浓度都在冬季最大,夏季最低,夏秋季水溶性离子占PM_(2.5)的比值明显高于冬春季,而SNA在总水溶性离子中的比例4个季节非常接近.燃料燃烧和汽车尾气排放导致的二次离子生成,对杭州市PM_(2.5)贡献最大.SOR和NOR的年平均值分别为0.27和0.15,SO_2在大气中的转化率大于NO_x,SOR和NOR与相对湿度都呈现出明显正相关,非均相氧化过程对SO_4~(2-)和NO_3~-的生成具有重要贡献.气溶胶中[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]的年平均值为0.63,主要受到燃煤排放的影响.霾天随着霾污染等级的逐渐加重,PM_(2.5)、水溶性离子和SNA的浓度都逐渐增大,SOR和NOR值也不断升高,霾天稳定的天气条件,能有效促进污染物的积累和二次转化.PM_(2.5)和SNA的质量浓度与大气消光系数都呈现出明显正相关,使用IMPROVE公式对不同化学组分消光系数的计算结果能够基本反映出气溶胶对大气散射的变化趋势,其结果显示SNA对大气总消光系数的贡献达60.8%.SNA的消光系数冬季最高,夏季最低,随着霾污染等级的加重,SNA的消光系数和对总消光的贡献比例也逐步增加.     

全运会期间天津市大气污染物时空变化特征

为了解全运会期间天津市空气污染时空特征以及减排措施对空气质量的改善效果,分别利用时间序列分析法与最优空间插值法对大气污染物进行时空分析。结果表明:(1)全运会期间天津市出现一次明显的污染过程,首要污染物为PM_(2.5);(2)不同功能区污染物浓度差异明显,市区污染物浓度均大于2016年同期平均浓度,汽车尾气特征污染物NO_2浓度增幅明显,区域抑煤控硫等措施效果明显;(3)全运会前与全运会期间,市郊SO_2排放源浓度显著降低,NO_2、PM_(2.5)与PM_(10)的净土区呈现从2016年同期、全运会前期、全运会期间到后期逐渐减小的现象,污染高密度逐渐向市郊及西南等热点地区聚集。     

基于AOD数据反演地面PM_(2.5)浓度研究进展

随着中国城市发展,城镇化进程的不断推进,能源消耗持续增加,空气中的污染物含量越来越高,空气污染事件频发,城市空气质量研究成为一个热点议题。PM_(2.5)作为表征空气质量的重要指标之一,越来越受到人们的关注,目前获取PM_(2.5)数据主要有地面监测和卫星遥感监测2种方式。传统的地面监测手段可以得到高精度的局部PM_(2.5)污染数据,但是由于其覆盖范围的局限性,并没有办法反映出整个区域的PM_(2.5)污染情况。遥感卫星监测恰到好处地弥补了这一缺陷,其中应用最为广泛的是使用卫星遥感数据产品大气气溶胶光学厚度AOD来反演地面的PM_(2.5)浓度。文章从AOD数据的多样性及其应用、反演地面PM_(2.5)浓度模型的选择以及反演模型的优化这3个方面对目前国内外利用遥感卫星AOD数据反演地面PM_(2.5)浓度的研究进行了归纳梳理。其中AOD数据分辨率的不同产生了不同精度的反演结果;而线性回归模型和非线性回归模型的反演精度也存在较为明显的差异;通过在模型中加入气象参数、气溶胶垂直分布特性以及地表信息等因素会显著地改善反演结果。上述研究为流行病学中PM_(2.5)人口暴露研究及健康影响提供方法论基础。     

空气污染气象指数在成都地区的适用性分析

文章利用2014-2018年常规气象观测资料、多种再分析资料以及空气污染资料,对成都市空气质量和气象条件进行了初步分析,对描述水平和垂直方向上扩散条件的滞留指数、通风系数、综合二者构建的空气污染扩散指数以及基于后向轨迹模拟PSCF贡献因子构建的描述污染物输送的空气污染输送指数进行了计算分析,结论如下:成都冬半年的污染物浓度较高,尤其在冬季的1月、2月和12月,冬半年气象条件不利于污染物的扩散。滞留指数、通风系数以及空气污染扩散指数与PM_(2.5)浓度均有一定的相关关系,空气污染扩散指数与PM_(2.5)浓度相关系数为0.303 1,高于滞留指数和通风系数的相关系数。四川盆地内部的气团对成都空气污染物的贡献较大,输送指数与成都PM_(2.5)浓度存在极强的正相关关系,对成都地区的污染预报预警业务存在一定的指导意义。     

宝鸡市春季PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2污染现状分析

收集PM_(2.5)实时监控网提供的2015年春季宝鸡市大气污染物浓度的实时数据,分析宝鸡市各监测点大气污染物PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2的日均值和月均值浓度变化特征以及各污染物的负荷系数。结果表明:各监测点大气污染物月平均浓度3—5月呈下降趋势,但整体的空气质量状况有待进一步提高;宝鸡市大气颗粒物呈区域性污染,各监测点之间的差距较小,而污染气体SO_2和NO_2具有点状污染特征;4种主要的大气污染物中,PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率超过一半以上,但SO_2和NO_2同样不可忽视。     

APEC期间北京市PM_(2.5)特征模拟分析及污染控制措施评估

为分析APEC会议前后PM_(2.5)浓度特征,评估应急控制措施效果,通过对比分析APEC会前、会期、会后北京PM_(2.5)浓度和组分的变化特征,探讨气象条件和污染调控对环境空气质量的改善作用,采用CAMx-PSAT模型定量分析北京周边不同区域、不同污染源的控制措施对空气质量的改善效果,并设置情景对比研究控制措施实施与否呈现出的不同污染状况.结果表明:会期北京市区PM_(2.5)日均监测浓度低于国家空气质量二级标准(75μg/m3),污染物主要来自于本地源的排放,机动车尾气排放是北京市区PM_(2.5)的最主要污染源,贡献占比达到36.1%.由于污染控制措施的实施,会期北京市区PM_(2.5)浓度降低了43.0%,北京及周边区域严苛的污染控制措施是形成"APEC蓝"的主导因素.     

哈尔滨市PM_(2.5)质量浓度变化特征及影响因素分析

针对哈尔滨市的PM_(2.5)空气污染问题,收集整理了哈尔滨市2014年全年的空气污染物数据和气象数据,分析研究了当地PM_(2.5)质量浓度变化特征,找出其影响因素。结果表明,哈尔滨市PM_(2.5)日均质量浓度为72.64μg/m~3,初步达到国家标准。PM_(2.5)月均质量浓度11月最高,约为148.27μg/m~3,9月最低,约为21.07μg/m~3。秋冬两季PM_(2.5)平均质量浓度较高。PM_(2.5)/PM10比例春季最低,约为0.5,PM_(2.5)已成为哈尔滨市可吸入颗粒物中的首要污染物。从PM_(2.5)与SO~2、NO~2、CO的相关性来看,哈尔滨市PM_(2.5)与CO的相关性最高,四季均在0.9左右。各类空气污染物的平均浓度降水日低于非降水日。PM_(2.5)与气象因子的相关性较小,与风速呈负相关。     

基于样方法的天津市春季道路扬尘PM2.5中水溶性离子特征及来源解析

为研究天津市道路扬尘PM_(2.5)中水溶性无机离子组分特征及其来源,于2015年4月采集天津市道路扬尘样品,利用再悬浮采样器将采集的样品悬浮到滤膜上,用离子色谱仪分析其水溶性无机离子组分,利用相关分析和比值分析及主成分法对其污染特征和来源进行探讨.结果表明,天津市8种水溶性无机离子占道路扬尘PM_(2.5)的6.13%±2.32%;不同道路类型道路扬尘PM_(2.5)中水溶性无机离子总量差异较大.相关性分析表明Na~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+)这4种离子同源性较高.NO_3~-/SO_4~(2-)比值显示固定源对天津市春季道路扬尘PM_(2.5)的影响更为显著.通过主成分分析法可知,天津市春季道路扬尘PM_(2.5)主要来源于燃煤源、移动源、生物质燃烧源和建筑施工扬尘.     

汉中市秋季PM_(2.5)昼夜变化特征

为探讨汉中市秋季PM_(2.5)昼夜变化特征。于2015年9月7日至9月17日利用中流量大气颗粒物采样仪在汉中市三个不同站点分昼夜采集PM_(2.5)滤膜样品,并分别利用热光碳分析仪(DRI—2011)和离子色谱(Dionex—600)分析PM_(2.5)中碳组分和水溶性离子组分,主要探讨PM_(2.5)及其碳组分和水溶性离子昼夜变化特征。结果显示:汉中秋季PM_(2.5)浓度低于国家空气质量一级标准;PM_(2.5)中主要化学组分包括SNA (硫酸盐、硝酸盐、铵盐)和有机类物质,白天和夜间占比分别达到32.3%、39.6%和28.9%、39.6%; PM_(2.5)颗粒物呈酸性。除SO_4~(2-)、Mg~(2+)和Ca~(2+)之外,PM_(2.5)及其化学组分均呈现夜间浓度高于白天的特征。离子的赋存形态分析表明:SO_4~(2-)更多以(NH_4~+)_2SO_4~(2-)的形式存在于PM_(2.5)中。本文相关结果可为地方环保政策的制定提供参考和基础数据。