COVID-19管控期间海口市PM2.5和O3污染特征

以海口市为研究区域,收集了新冠疫情期间(2020年1—4月)环境空气中6项常规污染物、PM_2.5水溶性离子和VOCs在线观测数据,结合同期气象参数,分析了特殊排放情境下低浓度地区PM_2.5组分、臭氧及其前体物的变化特征.结果表明：(1)2020年疫情期间,海口市空气质量改善情况较好,6项污染物浓度均不同程度地降低,改善率介于9.5%～27.6%之间;(2)海口市PM_2.5水溶性离子中,硝酸根离子和铵根离子的下降幅度最大,分别下降了38.9%和34.8%,其余离子小幅降低;(3)疫情期间,工业企业生产和交通活动的降低明显有助于乙烷、丙烷、正丁烷和异丁烷的体积分数及贡献率的降低,而对芳香烃的降低效果不如内地明显;(4)虽然管控减排对体积分数较大的低碳烷烃改善较明显,但体积分数较小的烯烃尤其是乙烯的臭氧生成潜势(Ozone formation potentials,OFP)贡献率反而出现上升,是未来研究区域内控制臭氧的关键;(5)管控期间O₃浓度日变化明显减弱,与NO₂和主要VOCs...     

上海市PM2.5和臭氧复合污染期多路径减排效果评估

为探究大气PM_2.5和臭氧(O₃)复合污染期间的污染物浓度削峰方案,以上海市2018年4月27—30日PM_2.5和O₃复合污染时段为研究对象,结合区域多尺度空气质量模型(CMAQ模型),建立上海市O₃日最大8小时滑动平均值(MDA8 O₃)以及PM_2.5浓度与人为源排放的NO_x和VOCs之间的响应关系,获得了EKMA (empirical kinetics modeling approach,经验动力学建模方法)曲线.在此基础上,探讨上海市MDA8 O₃和PM_2.5对前体物排放的敏感性,并进一步量化了本地减排、提前减排和区域减排等不同情景下PM_2.5和MDA8 O₃的浓度变化.结果表明：(1)上海市PM_2.5和O₃复合污染期间MDA8 O₃的峰值率(PR)为0....     

2021年夏季新乡市城区臭氧超标日污染特征及敏感性

基于2021年6～8月新乡市市委党校站点观测的挥发性有机物(VOCs)、常规空气污染物和气象参数,采用基于观测的模型(OBM)对臭氧(O₃)超标日的O₃敏感性和前体物的管控策略进行了研究.结果发现,O₃超标日呈现高温、低湿和低压的气象特征.在臭氧超标日,O₃及其前体物的浓度均有上升.臭氧超标日的VOCs最高浓度组分为含氧挥发性有机物(OVOCs)和烷烃,臭氧生成潜势(OFP)和·OH反应性最大的VOCs组分为OVOCs.通过相对增量反应性(RIR)分析,新乡6月O₃超标日臭氧生成处于VOCs控制区,7月和8月处于VOCs和氮氧化物(NO_x)协同控制区,臭氧生成对烯烃和OVOCs最为敏感.6月各前体物的RIR值在一天中会发生变化,但始终保持为VOCs控制区;7月和8月在上午为VOCs控制区,中午为协同控制区,下午分别为协同控制区和NO_x控制区.通过模拟不同前体物削减情景,结果表明削减VOCs始终有利于管控臭氧,而削减NO_x     

基于随机森林的南京市PM2.5和O3对减排的响应

自2013年《大气污染防治行动计划》实施后,南京市大气污染有所改善,但仍面临着细颗粒物(PM_2.5)和臭氧(O₃)污染问题.为探究污染物浓度对其前体物减排的响应,获得有效的减排策略,常利用大气化学模式进行多组基于排放扰动的敏感性试验,而这需要消耗大量计算时间和计算资源.应用随机森林算法对2015年大气化学传输模式(GEOS-Chem)模拟结果进行机器学习,高效地预测了南京2019年PM_2.5浓度日均值和日最大8 h臭氧(MDA8 O₃)浓度对不同人为源排放控制情景的响应.随机森林结果表明2019年中国人为排放每减少10%,南京ρ(PM_2.5)季节平均值下降2～4μg·m^-3.当2019年中国人为源减排比例高于20%时,南京ρ(PM_2.5)年均值将低于国家二级限值(35μg·m^-3).若仅对中国地区O₃前体物氮氧化物(NO_x)和挥发性有机污染物(VOCs)同比例减排,反而...     

疫情管控期西安PM2.5和O3污染特征及成因分析

基于西安疫情管控期空气监测数据,分析PM_2.5和O₃的时空序列特征,从PM_2.5源解析、O₃前体物VOCs溯源、气象要素和区域传输方向探讨污染成因.结果表明：(1)管控期PM_2.5和O₃分别同比上升20.39%和23.72%,其他参数均下降;与管控前后时期相比,管控期PM_2.5和PM₁₀日均值协同变化趋势减弱,O₃和NO₂此消彼长趋势增强;相比去年同期,PM_2.5小时值升高11～19μg·m^-3,O₃小时值夜间18:00～23:00升幅增大,为10～19μg·m^-3.(2)污染物浓度变化呈现一定的空间聚集协同性;受地形及植被阻滞吸附影响,PM_2.5污染集中在北部,由于城郊NO₂滴定效果弱于城区,表现为南部郊区O₃污染较...     

工业城市人为源VOCs排放特征及典型行业控制对策:以聊城市为例

近年来以PM_2.5和臭氧(O₃)为特征污染物的大气复合污染问题频发,VOCs是工业城市O₃和PM_2.5产生的重要前体物之一,明确VOCs排放来源及特征有利于精准减排以及PM_2.5和O₃协同控制措施的制定. 聊城市是山东省典型工业城市,PM_2.5和O₃分别是秋冬季、夏季的首要污染物. 本研究以聊城市为例,运用排放因子法构建2020年聊城市人为源VOCs排放清单,分析VOCs排放来源及特征并提出控制对策. 结果表明:①2020年聊城市VOCs排放总量为28 434.5 t,溶剂使用源(10 551.5 t)、工艺过程源(6 504.9 t)和移动源(6 311.1 t)为主要排放来源,总占比为82%,与其他工业城市情况相似. ②从空间分布来看,VOCs排放明显集中于城区,与工业企业及人口分布等具有密切联系. 茌平区及东昌府区VOCs排放量较大,分别为6 800.1、6 333.4 t. ③从三级排放源看,机动车(5 748.4 t)、木材生产及胶粘剂使用(4 586.7 t)、橡胶和塑料制品业(2 849.2 t)等VOCs排放量较大,且排放的特征组分对大气中O₃及二次有机气溶胶的生成影响较显著. ④通过对典型行业原辅材料和末端设施使用情况进行分析,发现建筑涂料使用、工业涂装和印刷印染行业溶剂型涂料使用量占比分别为49%、91%和56%,同时工业涂装、印刷印染以及石化与化工行业的高效末端设施使用数量占比总体不足20%,具有较大的减排潜力. 研究显示,聊城市工业VOCs排放源减排潜力较大,应尽快推进典型行业低挥发性溶剂和高效末端设施的替代升级.      

泰安市大气臭氧污染特征及敏感性分析

2018年5～7月对泰安市城区站点的臭氧及前体物进行在线监测,并基于特征比值法和光化学模型分析了臭氧及前体物的污染特征及臭氧生成对前体物的敏感性.结果表明,观测期间泰安市正遭受较为严重的臭氧(O₃)污染,臭氧浓度的日变化呈典型的单峰型变化,15:00左右出现最高值,氮氧化物(NO_x)和VOCs的日变化趋势整体呈现夜间高白天低的变化特征.由O₃生成效率(OPE)、VOCs/NO_x和H₂O₂/NO_z特征比值法及基于EKMA曲线的方法均得出观测期间泰安市大气O₃光化学生成偏向于NO_x敏感区及过渡区,削减NO_x和VOCs均对O₃生成具有控制作用.同时基于EKMA曲线的方法还得出在O₃前体物浓度减排时按照丙烯等效浓度(PE)与NO_x浓度比值为8∶3进行VOCs(PE)和NO_x削减可以达到O     

美国人为源VOCs管控经验及其对我国的启示

“十四五”期间加强对PM_2.5和臭氧(O₃)共同前体物VOCs的有效管控,对于我国持续改善环境空气质量非常关键,但目前人为源VOCs管控仍然是我国大气环境管理中的短板,我国亟待构建有效的人为源VOCs管控机制. 美国自20世纪50年代开始关注人为源VOCs管控,历经70多年取得了较为明显的成效. 学习借鉴美国人为源VOCs管控经验将有利于推动我国人为源VOCs的管控. 本文全面梳理了美国人为源VOCs的管控历程,总结其成效与经验,结合对我国自2000年以来人为源VOCs的管控状况与所存在不足的分析,提出“十四五”期间我国人为源VOCs管控建议. 研究发现,美国在人为源VOCs管控中,通过逐渐厘清VOCs的定义、认清VOCs与O₃、PM_2.5污染间的联系,逐步推进VOCs管控工作,逐渐形成了集科学认识、技术支撑、政策支持与公众参与为一体的有效的VOCs管控体系,因而在人为源VOCs排放量降低及有毒有害污染物、O₃、PM_2.5浓度降低方面取得了较为显著的成效. 目前我国人为源VOCs管控在管控框架、基础支撑、制度保障等方面均存在不足,为有效推进我国“十四五”期间人为源VOCs的管控,建议加强以下工作:①优化管控体系;②提升基础能力;③完善制度保障;④促进创新发展;⑤调动公众参与.      

杭州市大气VOCs组成特征及二次污染生成贡献

利用2021年1～12月杭州市城区大气VOCs的观测数据,分析了VOCs化学组成及其污染特征,运用正交矩阵因子分解法(PMF)进行VOCs来源解析,并利用最大增量反应活性(MIR)和气溶胶生成系数(FAC)估算VOCs的臭氧生成潜势(OFP)和二次有机气溶胶生成潜势(AFP),量化评估其二次污染生成贡献.结果显示,观测期间杭州市大气VOCs体积分数均值为30.65×10^-9,烷烃和卤代烃是其主要组分,分别占49.23%和24.47%,浓度排名前10的VOCs物种主要为C₂～C₄的烷烃、C₇～C₈的芳香烃和乙烯.源解析结果显示杭州市VOCs主要来源为燃烧源、溶剂使用源、工业排放源、油气挥发源和机动车尾气排放源.杭州市大气VOCs的总OFP为50.56×10^-9,其中乙烯、1-乙基-3-甲基苯和甲苯是其主要贡献组分.芳香烃对AFP的贡献达到91.52%,是最重要的SOA前体物.因此,控制机动车尾气排放和溶剂使用过程中产生的VOCs对防控O₃     

复合污染条件下人为源VOCs的SOA生成研究进展

大气细颗粒物(PM_2.5)仍是我国空气质量持续改善的重大挑战.近年来,二次有机气溶胶(SOA)对PM_2.5的贡献日益凸显.因此,深入认识复合污染条件下SOA生成机制和影响因素可以为进一步降低PM_2.5提供重要理论依据.实验室模拟是深入认识SOA生成机制的关键途径,也是模式模拟参数化方案的可靠来源之一.主要综述了我国多污染物共存条件下典型人为源挥发性有机物(VOCs)的SOA生成研究进展,包括汽油蒸气VOCs、生物质燃烧VOCs和含氧VOCs形成SOA过程中,前体物浓度、芳香烃含量、无机气体、种子气溶胶和相对湿度(RH)等不同因素对SOA生成的影响;阐述了实际大气VOCs的SOA生成潜势及其影响因素,最后提出了目前在SOA机制研究方面存在的关键科学问题,并对未来的研究方向进行了展望.     

2020年成都市典型臭氧污染过程特征及敏感性

2020年4月24日至5月6日成都市臭氧(O3)和细颗粒物(PM2.5)复合污染过程期间,在成都市城区开展大气臭氧及其前体物(NO,、VOCs)和气象参数观测实验,基于观测数据采用OBM模型对市区臭氧敏感性和主控因子进行识别,并采用PMF模型对关键VOCs物种进行来源解析.结果表明,臭氧超标日各污染物浓度均有所上升,VOCs物种中芳香烃和含氧(氮)化合物上升幅度较大;成都市城区O3超标天对应的臭氧处于显著VOCs控制区,芳香烃和烯烃对O3生成最为敏感,且存在削减NOx的不利效应;结合VOCs来源解析,城区VOCs主要来源:移动源(22.4％)、餐饮及生物质燃烧源(21.8％)、工业源(15.1％)和溶剂使用源(9.3％),臭氧超标天溶剂使用源、餐饮及生物质类燃烧源贡献率明显上升.成都市城区春季应以VOCs减排为重点,并加大芳香烃和烯烃相关源控制力度.     

黄冈市大气挥发性有机物污染特征、来源及对臭氧生成的影响

基于黄冈市城区大气挥发性有机物（VOCs）离线采样数据和常规空气污染物、气象在线监测数据,分析了黄冈市大气VOC组分和体积分数特征,并利用正交矩阵因子分解（PMF）模型和耦合MCM机制的光化学反应箱式模型（PBM-MCM）分别分析了臭氧（O₃）污染高发期VOCs的来源及臭氧生成敏感性.结果表明,φ（TVOCs）平均值为（21.57±3.13）×10^-9,且呈现出冬春高、夏秋低的季节性特征,其中烷烃（49.9%）和烯烃（16.4%）的占比最大.PMF解析结果显示黄冈市大气VOCs主要来源为：燃料燃烧源（27.8%）、机动车排放源（19.9%）、溶剂使用源（15.7%）、工业卤代烃排放源（12.1%）、化工企业排放源（10.5%）、自然源（7.8%）和柴油车排放源（6.2%）.在人为源中,溶剂使用、燃料燃烧和化工企业排放的VOCs对大气环境中O₃生成的贡献较大,贡献了O₃生成的60.9%,故对O₃污染防控应优先管控这3种人为源.通过相对增量反应性（RIR）和经验动力学方法（EKMA）曲线分析,观测期间黄冈市O₃生成处于VOCs控制区,且间/对-二甲苯、乙烯、1-丁烯和甲苯等VOCs对O₃生成比较敏感,应重点削减以上VOCs的排放.     

郑州市某城区冬季不同污染水平大气VOCs特征及源解析

于2019年1月3～23日,在郑州市某城市站点对挥发性有机物(VOCs)进行观测,研究不同污染水平下VOCs组成、变化特征、来源及其对二次有机气溶胶(SOA)生成的影响.结果表明,观测期间含氧VOCs和烷烃为VOCs的主要组分,乙酸乙酯和丙酮为最丰富的物种.清洁天演变至重度污染过程中,VOCs体积分数增高约1倍,大部分物种体积分数随污染程度加重而增高.基于正交矩阵因子模型(PMF),观测期间VOCs主要来源于机动车排放、工业排放、燃烧源、溶剂使用和液化石油气(LPG)使用,且不同污染水平下来源贡献差异明显,重污染期间工业排放和溶剂使用的源贡献分别增高至约清洁天的9倍和3倍.芳香烃为SOA生成潜势(SOA_p)贡献最大的组分,甲苯和间/对-二甲苯为贡献最大的物种,溶剂使用源为贡献最大的来源,重度污染期间总SOA_p增大至约清洁天的2.6倍.加强管控芳香烃类化合物及溶剂使用等相关源的排放对改善郑州市冬季霾污染具有重要意义.     

中原城市冬季两次重污染形成机制及来源

为揭示郑州市冬季空气污染过程及形成原因,选取郑纺机国控站点为采样点,探讨2019年12月郑州大气污染物浓度和主要气象参数特征,对比不同污染阶段PM_2.5水溶性离子、元素和碳质组分浓度变化,并利用空气质量模型模拟结果,分析采样期间污染源排放与区域传输对采样点PM_2.5质量浓度的贡献.结果表明,采样期间第一次和第二次重污染形成和消散过程略有差异,分别呈现出"缓慢累积、缓慢清除"和"缓慢积累、快速清除"的特征.第一次和第二次重污染时段NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺质量浓度占PM_2.5比值达到41.5%和46.2%,OC/EC比值分别为4.0和4.5,二次气溶胶颗粒的大量生成是两次重污染形成的主要原因.采样期间本地、东部、南部、西部和北部区域对采样点PM_2.5浓度贡献占比均值分别为58.0%、2.4%、6.7%、6.9%和12.7%,第一次重污染是本地污染物排放和外来源区域传输...     

大连市夏季VOCs化学反应活性及来源

为了解大连市环境空气挥发性有机物（VOCs）污染特征及来源,基于2020年6~8月高时间分辨率VOCs在线观测数据,对大连市大气VOCs的浓度水平、组成特征、反应活性及来源情况进行了分析.结果表明φ（VOCs）的平均值为（10.21±5.71）×10^-9,其中烷烃占比为66.35%,烯烃为11.89%,炔烃为7.75%,芳香烃为14.01%.VOCs和NO_x呈现夜间高,白天低的特征,而O₃变化趋势相反.综合考虑物种活性,确定甲苯、乙烯、间/对-二甲苯、1-己烯、正丁烷、异戊烷、正戊烷和异戊二烯是影响大连市大气VOCs的关键物种,优先控制烯烃和芳香烃类化合物的排放是改善大连市夏季O₃污染的关键.PMF源解析结果显示交通源（26.38%）、燃烧源（22.75%）、工业排放源（17.09%）、溶剂使用源（14.59%）、天然源（11.72%）和其他（7.47%）为监测期间VOCs的主要来源,交通源和燃烧源排放是大连市夏季O₃防控的重点污染源.     

Vehicle emissions of primary air pollutants from 2009 to 2019 and projection for the 14th Five-Year Plan period in Beijing, China

Over the past decade, the emission standards and fuel standards in Beijing have been upgraded twice, and the vehicle structure has been improved by accelerating the elimination of 2.95 million old vehicles. Through the formulation and implementation of these policies, the emissions of carbon monoxide (CO), volatile organic compounds (VOCs), nitrogen oxides (NO_x), and fine particulate matter (PM_2.5) in 2019 were 147.9, 25.3, 43.4, and 0.91 kton in Beijing, respectively. The emission factor method was adopted to better understand the emissions characteristics of primary air pollutants from combustion engine vehicles and to improve pollution control. In combination with the air quality improvement goals and the status of social and economic development during the 14th Five-Year Plan period in Beijing, different vehicle pollution control scenarios were established, and emissions reductions were projected. The results show that the emissions of four air pollutants (CO, VOCs, NO_x, and PM_2.5) from vehicles in Beijing decreased by an average of 68% in 2019, compared to their levels in 2009. The contribution of NO_x emissions from diesel vehicles increased from 35% in 2009 to 56% in 2019, which indicated that clean and energy-saving diesel vehicle fleets should be further improved. Electric vehicle adoption could be an important measure to reduce pollutant emissions. With the further upgrading of vehicle structure and the adoption of electric vehicles, it is expected that the total emissions of the four vehicle pollutants can be reduced by 20%-41% by the end of the 14th Five-Year Plan period.     

山地型城市冬季大气重污染过程特征及成因分析

以阳泉市2018年12月26日~2019年1月20日发生的典型大气重污染过程为例,研究了山地型城市冬季大气重污染过程特征及成因.结果表明,重污染发生时段首要污染物为PM_2.5,水溶性离子和碳质组分是PM_2.5主要组分,其中二次离子SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺是主要水溶性离子成分（共占离子组分的87.7%）,二次有机碳（SOC）是碳质组分的主要成分（71.6%）.二次离子在重污染发生时的浓度较发生前增加5.3倍,是导致PM_2.5快速增长的重要组分.气象条件分析显示,PM_2.5及其主要组分皆与相对湿度呈显著正相关关系而与风速呈显著负相关,随相对湿度增加以及平均风速降低,污染程度逐渐加重.山地型城市相对湿度较高、温度变化幅度大等气象特征使二次污染物的生成加快,是导致PM_2.5污染程度快速加重的主要原因.另外,山地型城市相对封闭的地形导致的平均风速降低使得大气污染物扩散条件相对较差是污染物累积的原因之一.PMF模型解析结果为：二次源（46.0%）对PM_2.5贡献显著,其次为燃煤源（32.6%）、机动车源（19.8%）和扬尘源（1.6%）.因此,山地型城市更应该重视对二次组分,特别是二次离子形成的前体物的管控.     

基于LHS-MC青岛市工业源VOCs排放清单及不确定性

采用自下而上法,逐一采集企业活动水平,抽样调查企业获取治理措施变量,使用优化后的排放系数法建立青岛市工业源VOCs排放清单,同时将MC和LHS方法联合,模拟单变量和多变量对VOCs清单不确定性影响.结果表明,2019年青岛市工业源VOCs排放总量为4.47万t(未优化排放系数法:3.11万t),排放贡献较大行业依次为橡胶与塑料制品业、金属制品业、石油/煤炭及其他燃料加工业,占总量40.26%.多变量模拟的不确定性高于单变量,工艺过程源(-9.72%～230.51%)和溶剂使用源(-14.14%～122.77%) VOCs清单的不确定性明显高于燃烧源(-15.62%～36.41%).影响VOCs清单不确定性的行业和主要因素为:化工、造纸和纺织(排放因子);金属制品、汽车制造和化工(去除率和设施运行率);石油加工和黑色金属冶炼(样本数少).VOCs排放主要集中在:西海岸新区东部、大珠山北部、即墨区南部、城阳区北部、胶州市东北部、平度市建成区和莱西市东南部.     

2019年元旦前后石家庄市重污染过程PM2.5污染特征及来源解析

2018年12月30日至2019年1月15日石家庄市发生了连续的灰霾天气,出现12个重污染天,首要污染物均为PM_2.5.本文从污染演变、时空分布、组分分析、污染来源和气象因素等多方面展开分析探讨污染成因.结果表明,PM_2.5主要成分为二次无机离子(65. 4%),主要来源为燃煤(24. 4%)和工业工艺源(23. 7%).随污染加剧SO₄^2-占比和二次无机源贡献均大幅增加.先后受来自偏南-东南和偏西-西南方向低空气团及特殊地形、静稳高湿、近地逆温等不利气象条件影响,燃煤、工业和机动车尾气等一次源产生的污染物在太行山前快速积累,气态污染物二次转化和颗粒物吸湿增长推高PM_2.5,硫酸盐暴发式增长加剧污染发生.建议重污染应急响应期间在确保各项减排措施落实到位情况下,加强二次无机组分前体物SO₂、NO_x及NH₃排放源的管控,并重点关注SO₂排放源(散煤等),同时加强市区东北方向新乐、无极、深泽、晋州...     

基于无人机的大气细颗粒物与臭氧污染探测与溯源研究进展

近年来,中国大气细颗粒物(PM_2.5)污染的治理已取得阶段性成效,但臭氧(O₃)污染快速上升,实现PM_2.5和O₃协同控制的基础与关键是针对大气污染物的精细化探测和污染溯源.随着无人机技术和传感器技术的迅速发展,基于无人机平台的大气污染探测可以有效获得近地层的PM_2.5和O₃结构特征,并结合计算机算法对大气污染事件进行精准溯源,具有高时效性、高灵活性和高时空分辨率的特征,有助于研究人员了解区域污染物的分布、变化以及来源,为大气复合污染的协同控制提供科学依据.通过回顾传统的大气污染探测方法,总结了污染探测领域常用的无人机飞行平台类型和探测仪器,归纳了基于无人机的PM_2.5和O₃污染探测应用与相关溯源算法,并展望了无人机大气探测的未来研究方向.