2021年春节期间陕西省烟花爆竹燃放对PM2.5的影响

通过对比2021年春节烟花爆竹集中燃放时段和前期非集中燃放时段的PM_2.5浓度及特征组分浓度,分析了烟花爆竹集中燃放对陕西省PM_2.5的影响情况。分析结果显示,2021年春节烟花爆竹集中燃放时段,关中和陕南地区PM_2.5浓度增幅大且高值持续时间长,陕北地区PM_2.5浓度增幅小且高值持续时间短。陕北和陕南地区PM_2.5小时浓度峰值出现在2月12日(初一)00:00前后,关中地区略晚。西安市PM_2.5特征组分中,K⁺、Cl^-、SO₄^2-、NO₃^-、Mg²⁺、Al³⁺、Cu²⁺、Si²⁺、Ba²⁺的浓度分别为6.61、7.20、12.83、23.96、1.36、2.91、0.23、0.27、0.86 μg/m³,明显高于非集中燃放时段。烟花爆竹燃放对陕南地区PM_2.5的贡献率和贡献量均高于关中和陕北地区;对郊县PM_2.5的贡献率高于城区,且对郊县的贡献率正值的出现时间早于城区。除榆林市外,陕西省其他城市的城区均受到了相关郊县烟花爆竹燃放的影响。     

一种评估烟花爆竹燃放对大气PM2.5影响的新方法

基于北京市空气质量自动监测系统2013年2月常规污染物监测数据,提出了定量估算烟花爆竹燃放对大气PM2.5影响的污染物相对比值(PM2.5/CO)法。利用该方法研究表明,2013年北京除夕烟花爆竹燃放使PM2.5单站1小时平均浓度最大增加709μg/m3(石景山古城监测点);全市24小时平均浓度增加88μg/m3,达到159μg/m3,空气质量由良好升级为重度污染。元宵节夜间烟花爆竹燃放使PM2.5单站1小时平均浓度最大增加469μg/m3(海淀万柳监测点),全市24小时平均浓度增加54μg/m3。除夕夜、元宵夜全市平均烟花爆竹PM2.5浓度超过75μg/m3的时间分别为5、7 h,达到峰值后半衰期分别为0.9、1.7 h。城区烟花爆竹PM2.5浓度高于郊区,并可导致下风向郊区的PM2.5浓度显著增加。除夕、元宵节北京市区烟花爆竹排放PM2.5总量分别约为1.91×105kg、1.17×105kg。     

苏州市2022年春节期间烟花爆竹燃放对空气质量及PM2.5 组分的影响

利用苏州市2022年春节期间（1月31日—2月6日）逐时气象数据、细颗粒物（PM_2.5 ）及其特征组分监测数据,分析春节烟花爆竹集中燃放对PM_2.5及其特征组分的影响。结果表明：烟花爆竹集中燃放时段,硫酸根离子（SO₄ ^2-）、氯离子（Cl^-）、钾离子（K⁺）、镁离子（Mg²⁺）、有机碳（OC）和元素碳（EC）的质量浓度均显著升高,与非集中燃放时段相比,分别增加了90.6%,783.3%,350.0%,371.4%,137.5%,150.0%;质量浓度增加最显著的金属分别为钡（Ba）、铜（Cu）、铬（Cr）、钾（K）、铅（Pb）、锡（Sn）、锰（Mn）、锑（Sb）、硅（Si）、锌（Zn）、铁（Fe）、砷（As）、镓（Ga）（按增幅由大到小排序）;烟花特征离子钡离子（Ba²⁺）在烟花集中燃放时段的数浓度峰值是非集中燃放时段的34.9倍,其余特征离子数浓度峰值也都为非集中燃放时段的8倍以上。烟花爆竹集中燃放显著提高了空气中各项污染物的质量浓度,并且在除夕和初五2个时段分别形成了2个污染高峰;污染物比值法（M/CO）定量评估结果表明,苏州市区PM_2.5 的贡献率为50.4%,显著低于辖属区县,表明禁燃措施具有一定成效;特征水溶性离子、OC、示踪性重金属的变化特征与PM_2.5 质量浓度变化特征吻合;污染物在线源解析结果表明,春节期间苏州市空气质量受烟花爆竹集中燃放影响显著。     

PM1与PM2.5切割器性能与测试系统研究

切割器是PM_2.5监测设备的关键部件,其切割性能直接影响PM_2.5和PM₁等环境空气颗粒物质量浓度监测数据的真实、准确。该研究采用粒径范围为0.6~4 μm的聚苯乙烯微球(PSL)标准粒子、单分散气溶胶发生器、混匀(分流)装置和颗粒物数量浓度测量仪等仪器设备集成搭建了适用于PM₁和PM_2.5切割器性能测试的通用系统。测试结果表明:该系统发生的PSL粒子能够保持稳定的数量浓度,并在切割气路和非切割气路间具有较好的数量浓度一致性,能在3 h内快速完成一台切割器切割效率的测试。采用该系统测试了1种类型的PM₁切割器和3种类型的PM_2.5切割器的关键切割性能。结果显示:VSCC型PM_2.5切割器D₅₀分别为2.48、2.52、2.48 μm,σ_g1分别为1.20、1.23和1.15,σ_g2分别为1.21、1.21和1.16,各项关键性能指标均符合美国和中国相关环境保护标准规范的要求,且优于SCC型和URG型切割器。推荐使用VSCC型切割器开展环境空气中PM_2.5质量浓度的监测。SCC型PM₁切割器的D₅₀为0.91 μm,σ_g1和 σ_g2为1.20和1.18,结合其他相关研究,建议PM₁切割器D₅₀合格标准应为(1.0±0.1)μm,σ_g合格标准为不超过1.20。     

西安市区大气中PM2.5和PM10质量浓度污染特征

2013年3月—2014年2月期间,设置1个监测点位,采集了西安市区大气环境中PM10和PM2.5样品,采用重量法测定了PM2.5和PM10质量浓度。结果表明,西安市区PM2.5质量浓度为16~558μg/m3,平均值为128μg/m3,超标率69.1%;PM10质量浓度范围为32~887μg/m3,平均值为249μg/m3,超标率71.8%。虽然PM2.5和PM10质量浓度的逐日变化幅度比较大,但是整体变化趋势非常相似,存在显著的正相关关系(r=0.831 9)。PM2.5和PM10质量浓度存在明显的季节变化,均为冬季最高,春季次之,秋季较低,夏季最低。ρ(PM2.5)/ρ(PM10)为0.245~0.822,平均值为0.510,说明PM2.5在PM10中所占比例大于PM2.5~10;此外,该比值呈现一定的季节变化规律,冬季、夏季较高,秋季次之,春季最低。霾天气发生时,该比值和PM2.5质量浓度明显高于无霾天气。     

西安市环境空气PM2.5污染现状及对策初探

文章通过对西安市城市环境空气PM_2.5试点监测数据深入分析,初步摸清了区域PM_2.5污染水平及分布规律,提出了污染防治对策和建议,对现阶段的环境空气PM_2.5污染防治有着重要的参考价值。     

北京城区降水对PM2.5和PM10清除作用分析

基于北京市PM_2.5和PM₁₀质量浓度、组分浓度以及降水数据,利用数理统计、相关性分析等方法分别从降水总量、降水时长和降水前颗粒物浓度3个角度研究降水对PM_2.5、PM₁₀的清除作用,同时以一次典型降水过程为例,具体分析降水对颗粒物的影响。结果表明：降水总量的增加有助于促进PM_2.5、PM₁₀的清除,随着降水总量增加,PM_2.5、PM₁₀的平均清除率提高,有效清除的比例增加;连续降水可增强对大气颗粒物的湿清除作用,连续降水达3d可有效降低PM_2.5、PM₁₀浓度;降水对PM_2.5、PM₁₀浓度的清除率和大气颗粒物前一日的平均浓度有较好的正相关性。降水对大气颗粒物的清除可分为清除、回升和平稳3个阶段,各个阶段大气颗粒物的变化趋势不同。降水对于大气气溶胶化学组分和酸碱性的改变具有明显作用,对于大气颗粒物各种组分的清除效果不完全相同。对于大气中OC、NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺去除率较高,且这4种组分主要以颗粒态形式被冲刷进入降水中,加剧了北京市降水酸化程度。     

天津市PM10和PM2.5中水溶性离子化学特征及来源分析

2011年5月—2012年1月在天津市南开区设立采样点,采集大气中PM10和PM2.5样品。采用离子色谱法测定颗粒物中水溶性无机阴离子、阳离子成分,分析其主要组成、季节变化及污染来源。结果表明,天津市PM10中离子平均浓度为71.2μg/m3,占PM10质量浓度的33.7%。PM2.5中离子平均浓度为54.8μg/m3,占PM2.5质量浓度的39.6%。NH+4、SO2-4、NO-3等二次离子含量较大,且夏季含量均为最高。颗粒物总体呈酸性,PM10中∑阳离子/∑阴离子平均值为0.92,PM2.5中该比值为0.75。来源分析发现,PM10可能主要来源于海盐、工业源、二次反应及土壤和建筑尘等,PM2.5则主要来源于海盐污染源、二次反应及生物质燃烧。     

南充市大气PM10与PM2.5排放清单及特征

以四川省南充市为研究区域,通过实地调研、现场测试及结合统计年鉴等获得数据,采用排放因子法计算南充市2014年大气PM_(10)、PM_(2.5)排放量并建立排放清单。结果表明,南充市2014年扬尘源、移动源、生物质燃烧源、化石燃料固定燃烧源、工艺过程源排放总量PM_(10)分别为85 187、1 777、9 175、2 417、3 519 t,PM_(2.5)分别为16 093、1 619、7 322、914、1 585 t,PM_(10)贡献率分别为83.5%、1.7%、9.0%、2.4%、3.4%,PM_(2.5)贡献率分别为58.4%、5.9%、26.6%、3.3%、5.8%。城市区域扬尘源、生物质燃烧源、移动源、化石燃料固定燃烧源、工艺过程源对PM_(10)贡献分别为60.0%、12.5%、6.3%、8.6%、12.5%,对PM_(2.5)贡献分别为41.8%、21.6%、14.4%、8.1%、14.1%。南充市2014年大气PM_(10)、PM_(2.5)排放源总量和贡献率以及区域空间分布特征均存在差异。     

齐齐哈尔市PM2.5与PM10污染趋势及相关性分析

对2014—2016年齐齐哈尔市PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度的时间变化特征进行简要分析,并探究PM_(2.5)/PM_(10)以及PM_(2.5)与PM_(10)的相关性。结果表明:2014—2016年齐齐哈尔的PM_(2.5)与PM_(10)的年均质量浓度分别为36.7、62.9μg/m~3,且呈逐渐下降趋势;冬季的PM_(2.5)与PM_(10)浓度最高,秋季次之,春季与夏季相对较低;2014—2016年PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度月变化趋势基本相同,整体呈现2—6月逐渐下降,9—11月逐渐上升的规律;PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度的日变化均呈双峰现象;对PM_(2.5)与PM_(10)进行线性拟合,相关系数为0.896 3。同时,残差分析也说明两者拟合情况良好,四季相关系数为r_(秋季)(0.982 2)r_(冬季)(0.964 4)r_(夏季)(0.943 9)r_(春季)(0.829 6);2014—2016年PM_(2.5)/PM_(10)平均值为55.27%,大气颗粒物PM_(2.5)的贡献率高达一半以上。     

杭州城区春节PM2.5中水溶性离子在线观测

利用大气细颗粒物水溶性组分在线连续监测分析系统(AIM-URG9000D),考察了杭州城区春节期间PM2.5中无机水溶性离子的浓度变化范围,探讨了这些离子的日变化特征和影响因素,同时分析了集中燃放烟花爆竹对水溶性离子浓度的影响。结果表明,SO2-4、NO-3、NH+4是PM2.5中水溶性离子的主要成分,分别占全部水溶性组分的33.3%、28.4%、19.4%;强致癌物质NO-2浓度为2.07μg/m3,远大于膜采样结果;NO-3与SO2-4的质量比为0.85,表明机动车尾气排放导致的大气污染正逐步加重;各水溶性离子有着各自不同的日变化规律。相关性分析表明,NH+4与NO-3、SO2-4的相关系数分别为0.92、0.81;K+、Cl-、Mg2+3者之间的相关系数均在0.9以上。烟花爆竹燃放期间,PM2.5浓度急剧上升,Cl-、SO2-4、K+、Mg2+浓度分别达到燃放前的18、6、53、76倍。     

苏州市霾日细颗粒物的化学组分及来源分析

随着社会和经济的快速发展,灰霾现象发生有逐渐上升趋势,严重影响城市形象和群众的身心健康。2012年苏州市的霾日发生频率1—2月最高(45.0%),7—8月最低(4.8%)。通过分析霾日细颗粒物(PM2.5)的化学组分变化,有助于判别不同化学组分在不同季节霾日形成中的作用。采用基于因子分析的主成分提取方法,将9个化学组分监测资料整合为4个主成分,并逐一揭示2012年苏州市霾日条件下4个主成分的支配因子的污染物来源情况。结果表明:2012年苏州市霾日大气PM2.5中的主要化学成分按质量浓度从高到低排序依次为SO42-NO3-NH4+OCNa+EC。霾日PM2.5中的污染物组分受到光化学二次反应、燃煤、机动车尾气、农作物秸秆焚烧以及海盐等来源的综合影响。     

郑州市PM2.5组分季节性特征及来源研究

为了探究郑州市大气PM_2.5组分的季节性特征及来源,于2017年12月至2018年11月对郑州市5个点位进行采样,共采集有效环境受体样本1 166个。通过研究受体样本PM_2.5中的碳组分、水溶性离子和无机元素信息,获取各组分的季节特征,并结合正定矩阵因子分解(PMF)模型进行来源解析。结果表明,采样期间,郑州市PM_2.5平均浓度为69.6μg/m³,占比较高的化学组分为NO₃^-、有机碳(OC)、SO₄^2-和NH₄⁺,占比之和为86.7%。其中,NO₃^-、OC和NH₄⁺呈现冬季高、夏季低的季节性浓度分布规律,SO₄^2-则是秋冬季稍高于春夏季。此外,Al、Si、Fe和Ca的浓度在春秋季略高于冬夏季。PMF模型解析结果显示,二次源为郑州市PM     

春节烟花爆竹燃放期间苏州市区PM2.5中水溶性离子特征分析

使用在线离子色谱分析了苏州市区春节期间PM2.5中水溶性离子.结果表明：春节期间存在2个空气污染高峰时段（初一和初五）,其中初一凌晨PM2.5达到最高峰,小时质量浓度为571μg/m3;烟花爆竹集中燃放时段,PM2.5中K＋、Cl-、Mg2＋质量浓度明显上升,初-凌晨与腊月三十凌晨相比,K＋、Cl-、Mg2＋质量浓度分别增加了117倍、80.7倍、18.0倍;相关性分析表明,PM2.5中K＋、Mg2＋、Na＋、Ca2＋在烟花爆竹燃放时段可能具有相同的来源.     

采暖期大气颗粒物PM1.0和PM2.5中水溶性离子污染特征

为了解采暖期大气PM_(1.0)和PM_(2.5)中水溶性离子污染特征,采集哈尔滨市2014年11月至2015年3月采暖期PM_(1.0)和PM_(2.5)的样品,进而分析其中的水溶性离子(F-、Cl-、NO-3、SO2-4、Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+)的质量浓度。结果表明:PM_(1.0)和PM_(2.5)中的水溶性离子具有相同的变化趋势。采暖期间PM_(1.0)和PM_(2.5)中9种水溶性离子质量浓度总和分别为25.4~60.7μg/m~3和38.8~78.0μg/m~3。在PM_(1.0)和PM_(2.5)中NH+4、NO-3、SO2-4占比较高,而F-、Mg2+占比较低。PM_(1.0)和PM_(2.5)中9种水溶性离子质量浓度均为夜间大于白天。在PM_(1.0)和PM_(2.5)中,Mg2+和NH+4、F-和Cl-呈显著相关,说明它们来自相似的污染源,在PM_(1.0)中的K+和Ca2+显著相关,故它们受相似的污染源的影响。根据酸度与各离子的相关性,得出SO2-4和NH+4是控制大气颗粒物酸碱性的主要离子。另外,气象因素对PM_(1.0)和PM_(2.5)的浓度有影响。     

连云港春季PM2.5中主要水溶性无机离子污染特征及来源解析

于2017年3月1日—5月31日监测分析了连云港市大气PM_(2.5)中主要水溶性无机离子质量浓度的日变化规律,以及与气象因子、PM10、PM_(2.5)相关性。结果表明,水溶性无机离子质量浓度与环境空气中NO_2、CO、PM_(10)、PM_(2. 5)显著相关,与气温、风速、能见度等呈负相关;日变化呈明显单峰型,峰值出现在08:00左右;水溶性无机离子季度均值为27. 2μg/m~3,占ρ(PM_(2.5))平均50%左右,ρ(NO_3~-)、ρ(SO_4~(2-))和ρ(NH_4~+)占ρ(水溶性无机离子)总85%以上;指出,SO_4~(2-)主要受远距离传输的影响,NO_3~-和NH_4~+主要受局地源的影响。     

齐齐哈尔市春季大气中PM2.5的污染特征分析

2013年4—6月分析了齐齐哈尔市大气PM2.5的浓度特征、元素组成、水溶性离子及其来源,并利用单颗粒分析技术获得了单颗粒的形貌、化学组成及粒度分布。结果表明,监测周期PM2.5日均质量浓度为34μg/m3,受气象条件影响显著。PM2.5单颗粒类型主要为烟尘集合体、飞灰和矿物颗粒,分别来源于煤炭燃料的燃烧、机动车尾气排放和扬尘。其中约90%的PM2.5颗粒粒径小于1.0μm,属大气细粒子。全样分析表明,PM2.5主要组成元素是Al、Fe、Ca、K、Mg和Na,而Zn、Cu和Pb因受到人为污染富集度较高。SO42-、NO3-和Cl-为PM2.5主要监测到的水溶性阴离子,NO3-与SO42-的质量浓度比说明了固定排放源对齐齐哈尔市春季大气PM2.5的贡献大于移动排放源。