2015—2017年江苏省秋、冬季空气质量状况

采用2015—2017年秋、冬季江苏省环境空气质量监测数据,从空气质量优良(达标)率、首要污染物、主要污染物浓度分析空气质量现状及特点。结果表明,江苏省秋、冬季空气质量优良(达标)率在60%左右,其中沿海地区空气质量达标率最高(71.1%),西北地区达标率最差(52.2%)。污染日的首要污染物主要为PM 2.5,占比高达91.5%。ρ(PM2.5)/ρ(PM 10)存在地区差异,江苏西北地区扬尘源贡献较大,江苏南部地区的二次颗粒物贡献更明显。ρ(NO2)/ρ(SO2)逐年持续升高,表明大气污染类型从燃煤性污染转变为复合型污染。     

2017年江苏省PM2.5数值模拟及内外源解析

根据江苏省72个国控点监测数据,采用了区域大气模式和多尺度空气质量模式系统(RAMS-CMAQ)模拟了2017年江苏省ρ(PM_2.5)的时空分布,耦合综合源追踪算法(ISAM)分析了不同地区排放源对ρ(PM_2.5)的贡献特征。结果表明,PM_2.5模拟与观测值的相关系数(r)=0.76,标准平均偏差(NMB)=5.2%,均方根误差(RMSE)=23.4μg/m₃,模拟结果落于观测结果0.5~2倍的比例(FAC2)=84.2%。源追踪模块结果显示,夏季主要受东南风控制,本地排放的贡献更大(省内贡献为52.34%),其他季节受偏北风输送影响,外源输送的影响较大(省外贡献为53.48%~56.84%);冬季苏北5市的排放贡献比沿江8市的更大,而春、夏季沿江8市排放贡献较大。     

上海浦东新区城区大气PM2.5中水溶性离子污染特征研究

为研究大气中细颗粒物(PM2.5)在中低浓度水平下的污染特征及来源,于2018-2020年在上海市浦东新区采用在线气体组分及气溶胶监测系统对大气ρ(PM2.5)及其水溶性离子的质量浓度进行了在线连续观测.结果表明,2018-2020年ρ(PM2 5)变化总体均呈现冬季较高,春、秋季其次,夏季较低的特征.PM2.5中水溶...     

2013-2018年北京市PM2.5污染波动特征研究

利用2013—2018年北京市大气污染物监测数据及气象条件等资料,分析了北京市PM_(2.5)污染波动变化趋势及其影响因素。结果表明,2013—2018年北京市空气质量呈现整体改善趋势,优良天数由2013年的176 d增加至2018年的227d;重污染天数显著减少,由2013年的58 d逐年递减至2018年的14 d。受污染源排放、特殊气候现象、气象条件等多因素影响,近6年北京市ρ(PM_(2.5))月均值呈现波动下降趋势,其中秋、冬季波动性更加突显。2014—2016年北京市秋冬季PM_(2.5)污染突出,其中2014年10月、2015年11—12月、2016年12月ρ(PM_(2.5))月均值均达到中度污染级别;而2017—2018年北京市秋、冬季ρ(PM_(2.5))月均值均处于优良水平。相关性分析结果显示,地面相对湿度、中层温度与大气污染物呈现较强的正相关性,中层北风频率、地面风速则呈现负相关性。基于上述气象条件及CO、SO_2和NO_2等气态污染物共同构建的拟合方程对ρ(PM_(2.5))估算结果较好,多站点的拟合值与实际值的相关系数为0.900～0.947,进一步说明气象条件及相关污染源排放对PM_(2.5)污染具有显著影响。     

2017年佛山市大气复合污染特征及来源分析

利用2017年佛山市8个国控监测点位的6项常规大气污染物自动监测数据,研究细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM 10)、臭氧(O_(3))的时空变化和复合污染特征,并采用单颗粒气溶胶质谱仪对佛山市大气PM_(2.5)进行来源解析,分析O_(3)与二次气溶胶的协同增长关系。结果表明,2017年佛山市空气质量综合指数(AQI)为4.75,主要的空气质量污染物为PM_(2.5)、二氧化氮(NO_(2))和O_(3),除O_(3)呈现第2,3季度较高外,其他5项污染物均呈现第1,4季度较高的趋势。ρ(PM_(2.5))和ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)在1—4月和11,12月较高,二次生成强度较大。机动车尾气源、燃煤源和工业工艺源是大气PM_(2.5)的主要来源。佛山市中心城区等道路密集以及交通枢纽地区的ρ(NO_(2))较高,机动车尾气排放是大气NO_(2)的主要来源。O_(3)污染主要发生在4,5,7—10月。ρ(O_(3))和ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)的日变化均在12:00—17:00达到峰值。ρ(PM_(2.5))随光化学活性水平增强而提高,高度和中度光化学活性水平下ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)明显大于轻度和低光化学活性水平。在统计时段,PM_(2.5)和O_(3)协同增长的时间占37.3%,O_(3)污染对二次气溶胶的氧化生成有明显的促进作用。     

成都市空气质量状况与气象条件的关系分析

利用2010年成都市城区环境监测资料及同期气象资料,分析了成都市城区空气污染物的变化特征及各污染物浓度与气象条件的关系。结果表明:(1)成都市大气环境中PM10为首要污染物,城区空气质量具有明显的季节特征,最优在夏季,冬季最差;(2)成都市大气稳定度稳定类频率的变化幅度与污染物月均值变化幅度较为一致;(3)成都市城区污染物除本地污染源外,还受到外地源的影响。     

崇明岛PM2.5中硫酸根、硝酸根及其前体物变化特征及来源

2016年8月1日—2017年7月31日在上海市崇明岛森林公园空气质量观测站进行了为期1年的大气气体污染物、PM_(2.5)水溶性成分在线监测。各项常规大气污染物在该站浓度均较低,但污染物极值较高,说明崇明地区仍有显著的区域污染现象。PM_(2.5)中硝酸根平均浓度(10. 0μg/m~3)高于硫酸根(6. 8μg/m~3),2种成分均在冬季出现最高值。崇明地区PM_(2.5)污染中污染物区域传输是主要贡献因子,但夏季硫酸根二次生成较为明显。风速风向及后向气流轨迹分析表明,南通工业区及城区是崇明地区PM_(2.5)二次无机成分气态前体物的重要贡献来源,而来自山东中部、江苏北部及长三角苏锡常地区的污染传输过程亦对硫酸根、硝酸根浓度有显著贡献。     

川东北中心城市南充大气污染态势及其主要成因

基于南充市主城区6项大气污染物浓度数据,研究了2014-2020年南充市的空气质量指数、空气质量指数等级和首要污染物的时序分布。结果表明:随着大气污染防治的开展,南充市大气污染物浓度逐渐下降,出现首要污染物的天数逐年减少,空气质量逐步提高。受污染物节律性影响,空气质量呈现明显的季节差异,冬季空气质量最差,春季次之,夏季污染相对较轻,秋季最轻。首要污染物类型的季节分布特征表现为冬季出现首要污染物天数最多,春季和夏季次之,秋季最少。春、秋、冬季以PM_2.5污染为主,夏季以O₃污染为主。从全年来看,与O₃相比,PM_2.5对空气质量的影响更为突出。在持续控制大气污染物排放总量的同时,精细化协同管控细颗粒物、氮氧化物、挥发性有机物和二氧化硫排放将有助于现阶段的大气污染防治。     

主分量分析法在环境空气监测数据分析中的应用

根据西宁市13个环境空气监测站点2013—2017年大气污染物细颗粒物(PM2. 5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)、臭氧最大8 h平均(O_3-8h)和一氧化碳(CO)的监测数据,采用主分量分析法对西宁市环境空气质量进行了综合评估。结果表明,2013—2017年西宁市大部分环境空气监测站点周边环境空气质量逐渐提升,4个国控站综合得分(F)趋势变化幅度较大,其周边环境空气质量状况改善较为明显;城南新区、湟源县气象局和西钢监测站点周边环境空气质量呈逐年下降趋势,与其附近工业生产有关。     

唐山市钢铁行业大气污染物排放清单建立

以唐山市钢铁企业为研究对象,在收集已有排放源数据的基础上,基于排放因子和活动水平数据采用排放因子法估算了唐山市钢铁企业多个大气污染物的排放量,得到了符合空气质量模型要求的污染源输入数据,建立钢铁行业和主要防控因子污染源数据库。结合唐山市各县区的环境空气质量状况,利用GIS技术,将不同污染因子的排放进行空间分布,最终形成准确完善的多尺度、高时空分辨率大气污染源排放清单。研究介绍了符合中国特色的区域高分辨率大气排放源清单建立的方法体系,为京津冀地区区域大气污染联防联控及2020年大气污染物区域削减计划工作提供数据支撑。