2013~2014年北京大气重污染特征研究

从污染物浓度的时间变化、空间分布以及大气污染类型等方面,对2013~2014年北京大气重污染过程进行了分析,并初步探讨其影响因素.结果表明:2013~2014年北京共出现大气重污染105d,重污染频率为14.4%.其中,首要污染物为PM_2.5的天数为103d,首要污染物为PM₁₀和O₃各有1d;冬半年重污染天数占全年的76.2%.重污染气象要素特征主要表现为风速小、湿度高、能见度低.重污染日PM_2.5/PM₁₀浓度比值为91.3%,明显高于全年平均水平,表明重污染时颗粒物以细颗粒物为主.北京大气重污染区域分布表现为南高北低,平原高、山区低的总体特征,交通站重污染天数普遍高于市区其它站点.北京大气重污染主要表现为积累型、光化学型、沙尘型以及复合型等类别;其中积累型大气重污染往往伴有区域污染水平的整体升高,PM_2.5组分中NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺等水溶性二次离子的浓度增幅最为明显;O₃污染在近两年有加重的趋势.     

南通市重污染过程PM_(2.5)中OC/EC浓度水平及污染特征分析

采用EC/OC在线分析仪连续监测数据,结合空气自动监测站监测的PM_(2.5)浓度数据和气象参数,对南通市几次重污染过程进行了分析。结果表明,OC/EC浓度随PM_(2.5)浓度变化趋势基本一致,重污染过程中明显升高,是导致南通市重污染天气的重要元素之一。重污染过程中存在明显的二次有机碳污染,且重污染程度越高,二次有机污染越严重。单次重污染过程OC/EC来源基本相同,仅凭OC/EC的比值判断污染物来源是不充分的。污染过程中TC(OC+EC)的上升幅度较PM_(2.5)中其他组分低,污染后其下降幅度也相对较低。     

沈阳地区一次颗粒物重污染天气过程的气象成因分析

为探究沈阳地区重污染天气成因,文章利用地面、高空气象观测资料、风廓线雷达资料、NECP再分析资料以及大气污染物监测资料,对2019年3月1～6日沈阳地区出现的一次持续性重污染天气过程,探讨了大气污染物质量浓度、地面气象要素变化特征、大气环流配置与外来输送等特征.结果表明,均压场、地面风场弱及辐合、高温高湿是本次重污染天...     

北京大气颗粒物污染的区域性本质

颗粒物是北京的首要大气污染物,2006年PM10年均浓度超标60%以上.本研究基于颗粒物质量浓度在线监测和逐日TSP的采样分析,结合地面天气形势,论述了北京大气颗粒物污染的区域性特征.首先,北京大气颗粒物污染过程的形成由以冷锋过境为明显标志的周期性的天气系统决定,天气系统的活动尺度决定了颗粒物污染的区域性.其次,从PM2.5/PM10和Pb/Al比值的变化判别出颗粒物污染过程中随着颗粒物浓度的升高,细颗粒物呈现富集趋势;细颗粒物的富集由粗颗粒物的去除和超细颗粒物的生成(核化过程)、以及二次颗粒物的生成所致;污染过程中颗粒物的老化以及化学组成(Pb/Al)的大幅度变化共同表明了北京大气颗粒物来源的区域性本质.     

宜宾市一次持续空气污染过程特征分析

文章对2019年1月6日至2月8日宜宾市主城区出现的连续空气污染过程特征进行分析.结果表明:本次空气污染过程具有污染程度重、持续时间长、细颗粒物浓度高及阶段性污染强度大等特点,污染物的时间和空间变化特征明显,前期污染物缓慢累积,中期污染加剧,且北面站点污染较为突出.大气污染防治需要考虑在污染物排放源头控制的基础上强化外...     

基于CAMx的徐州市2016年冬季PM2.5污染过程及来源分析

徐州地处江苏西北部、华北平原的东南部,为内陆资源型工业城市,近几年来环境监测数据显示,徐州地区大气复合污染问题日益突出,准确模拟大气污染物状况及来源对于空气污染的防治十分关键.2016年1月,徐州市出现了多次持续的重污染天气,研究中以此次污染事件为例,首先基于WRF-CAMx空气质量模型系统对这次细颗粒物污染过程进行全面的模拟与分析,其次利用CAMx-PSAT系统模拟和分析本次污染的区域传输过程.研究结果显示：此次细颗粒物污染中,PM_2.5组成成分以硫酸盐、元素碳、硝酸盐和铵盐为主,分别占月平均浓度的29%、15%、14%、14%;PM_2.5的区域传输贡献中,长距离传输所占比重最大,月平均贡献率达46%,其次为本地源排放,平均贡献率为39%;重污染天气期间,PM_2.5污染主要从西北方向输入,此时长距离传输的影响明显增大.     

基于质谱技术的在线大气颗粒物来源与污染过程解析研究——以江苏省淮安市为例

通过大气细颗粒物实时在线源解析技术(质谱直接测量法)采集录入淮安市市区部分特征污染源排放成分谱,对淮安市大气细颗粒物进行在线源解析,获取高时间分辨的颗粒物源解析结果,分析颗粒物来源、季度变化和重污染天气的污染过程,评估形成重污染过程的污染影响因子和影响程度,为区域大气污染综合整治提供重要目标指向,同时也为淮安环境空气PM2.5重度污染实时预警与监控、大气污染源减排方案评估、污染事件监控等提供有效的在线监测技术平台.     

2014年10月上旬北京市大气重污染分析

使用垂直观测、地面观测和PM2.5化学组分观测等手段,对2014年10月上旬北京市一次重污染过程进行分析.结果表明,本次大气重污染发生时北京市近地面后散射激光强度变强,气溶胶消光系数升高,说明污染物在近地面层积累.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.从PM2.5浓度变化趋势来看,这次重污染过程大体分为四个阶段:“两个台阶”型的浓度爬升阶段(P1和P2)、高浓度维持阶段(P3)和迅速清除阶段(P4).结合地面观测、遥感反演和PM2.5组分分析可发现,区域传输是导致本次重污染的诱因,其中秸秆焚烧是影响因素之一,随后区域传输和本地污染物排放共同维持并加重了重污染过程.大气氧化剂OX与PM2.5浓度、二次离子浓度均表现出显著正相关性,表明较强的大气氧化性能促进PM2.5浓度增长.     

2016年冬季北京地区一次重污染天气过程边界层特征

利用中国气象局地面常规观测资料、微脉冲激光雷达（MINI-MPL）、风廓线雷达资料、生态环境部大气成分等资料,对2016年12月16~21日京津冀多地污染过程的生消特征、与气象条件的关系以及边界层的结构特点进行了分析.结果表明：大气处于静稳状态,低层大气盛行偏南气流,大气湿度持续增加,加之北京三面环山不利于污染物扩散的特殊地形是造成北京此次严重空气污染的重要因素.重污染期间,污染物主要聚集在800m高度以下,严重污染时,污染物高度甚至仅有400m左右.风廓线雷达反演风场显示：2次PM_2.5浓度快速上升阶段低层伴随持续偏南风或偏东风.污染过程期间,逆温结构明显,两次污染快速发展阶段恰好出现在两次逆温最强时段.此次污染天气过程,激光雷达退偏振比总体小于0.25,反映污染主要是人类活动产生气溶胶,前期以一次排放颗粒物为主,后期以二次转化颗粒物为主.退偏振比污染过程前期呈明显日变化特征,且白天退偏比比夜间高.     

南通市酸雨污染与成因分析

采用大量酸雨实测数据,全面系统地研究分析南通市酸雨污染状况,从区域性影响、局地污染影响和大气颗粒物缓冲能力等方面研究南通市酸雨污染的成因,为南通市环境综合决策和酸雨污染控制提供科学依据。     

2014—2016年四川盆地重污染大气环流形势特征分析

利用2014—2016年四川盆地7个主要城市国家环境空气监测子站资料,结合2015—2016年MICAPS常规气象数据、NECP和ERA Interim再分析资料,统计分析四川盆地细颗粒物（PM_2.5）浓度时间分布特征及重污染期间的气象要素和环流背景.结果发现,2014—2016年四川盆地大气重污染主要发生在冬季,重污染日数分别为41、30和16 d,呈逐年降低的趋势.大气重污染期间,温度廓线出现多层逆温,逆温层大多出现在近地面925 hPa以下和700~600 hPa之间.四川盆地大气重污染主要对应两种环流形势,一种为500 hPa高空盛行西风气流,850 hPa高空等值线稀疏,另一种为四川盆地受到500 hPa高空槽后西北气流控制,地面为弱高压.以上两种环流形势下,四川盆地850 hPa高空附近气压梯度小,污染物不易扩散,导致重污染天气发生.本研究结论可为四川盆地大气重污染预报预警提供科学依据.     

秋季秸秆焚烧对京津冀地区霾污染过程的影响分析

以2016年10月份京津冀地区一次持续5d(10月12~16日)的严重污染过程为例,综合卫星数据、污染物地面监测站点数据、气溶胶地基观测数据以及气象数据,分析山东、河南、山西等周边地区的秸秆焚烧对京津冀霾天气的影响.研究表明,京津冀地区污染时期的CALIPSO(Cloud-Aerosols Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations,云-气溶胶激光雷达和红外探测卫星)气溶胶组分含有大量煤烟型气溶胶,AERONET(AEROsol robotic NETwork)Beijing站观测数据显示13日气溶胶体积数浓度谱呈现双峰分布,细粒子峰值半径为0.33μm,峰值体积浓度为0.145μm~3/μm~2.14日气溶胶谱基本呈现单峰分布,细粒子占主导地位,体积浓度达到0.34μm~3/μm2.污染物地面监测站点数据显示PM2.5、CO和SO_2浓度均显著增加,峰值浓度分别为339μg/m~3、2mg/m~3、20μg/m~3;CO、PM_(10)、PM_(2.5)与秸秆焚烧火点数量之间的相关系数分别为0.65、0.79和0.68,说明本次污染与周边地区的秸秆焚烧的污染物传输有关.HYPLIST(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model,拉格朗日混合单粒子轨道模型)后向轨迹分析表明,14日到达京津冀地区的气团均经过秸秆焚烧地区,气团中会携带大量秸秆焚烧产生的污染气体和颗粒物,加重京津冀地区地区霾污染过程.此外,污染过程中地面风场较弱,以静小风为主,平均风速1m/s,不利于污染物扩散和稀释;底层大气湿度较大,平均相对湿度77.8%,高湿的大气环境促进了气溶胶吸湿增长和污染物聚集,导致污染加剧;大气稳定度高,对流运动较弱,稳定的大气条件不利于污染物扩散,使得污染过程延长.因此,本次重污染天气归因于自然和人为因素共同作用的结果,即人为秸秆焚烧导致的本地污染源排放和传输、机动车尾气等本地污染物、京津冀地区的静稳大气和近地面丰富的大气水汽共同作用的结果.     

成都及周边城市一次区域性空气污染过程特征分析

2013年12月1-9日成都及周边城市出现了一次较为严重的区域大气污染过程,重污染区域集中在成都市,其API值最高达到225,首要污染物为PM2.5。对成都地区PM2.5源解析可得出本次污染过程是以机动车尾气和煤烟污染的混合型污染过程,贡献比重之和为42.8%。同时探讨了研究期间造成污染持续累积的相关因素:高空500hPa的大气环流形势处于弱高压前部以下层气流为主;主导风向西南风和东南风,平均风速分别为1.46m/s和0.99m/s,无降水,气温日较差较往年偏高7.1℃的气象条件;高湿及"双逆温"效应的大气结构均不利于污染物扩散。研究表明逆温强度变化与颗粒物浓度的消长具有显著的滞后一致性。研究结果可为成都平原地区发生重污染过程的预警预报及污染防治提供理论依据和研究参考。     

西安一次霾重污染过程大气环境特征及气象条件影响分析

利用西安区域8个气象站点的气象观测资料及西安市13个环境质量监测站点的空气污染物浓度监测资料,对2013年12月16—25日西安地区一次长时间重污染霾天气过程的污染特征及成因进行了分析.结果表明此次霾重污染天气过程主要是一次在不利气象条件下形成的高浓度颗粒物污染事件,其中有54.6%的霾属于干霾,其余属于湿霾.气压场偏弱,气压梯度力小,风速小,弱冷空气形成的下冷上暖的稳定性层结等天气形势有利于霾重污染的形成与维持;弱的降温与相对湿度增大叠加,有利于气溶胶吸湿增长而加重霾的强度.关中盆地特有的喇叭口地形通风不畅,造成外来输送与当地排放的大量污染物堆积,为此次长时间霾发生提供了增强条件.低的混合层厚度抑制了垂直方向上的对流输送,严重削弱了大气垂直扩散能力,造成了大气中各类污染物浓度的大量积聚,是造成此次霾重污染过程的重要原因之一.城市污染加重热岛效应、热岛效应反过来通过热岛环流改变城市污染物传播扩散规律并加重污染,二者相互作用、互为增强条件.     

2015年石家庄市采暖期一次重污染过程细颗粒物在线来源解析

近年来,我国北方采暖期的大气污染问题备受关注.以2015年11月24日至12月4日石家庄地区一次重污染过程为例,采用大气细颗粒物实时在线源解析技术,对不同时段细颗粒物来源解析结果和各类源粒径分布、重污染期间各类源的质谱特征,结合气象条件进行综合分析.结果表明：重污染期间主要污染物来源为燃煤、工业工艺、机动车尾气和二次无机源;低压、静稳条件和低空传输共同作用下,以燃煤及工业工艺源排放颗粒物为主的细颗粒物严重累积,二次转化加剧,导致此次重污染的发生;来自燃煤源的颗粒物以混合碳为主,工业工艺源以金属为主,机动车尾气源以元素碳和金属锰为主,纯二次无机源以二次无机离子为主,来自扬尘源的颗粒物以铝、钙、铁和硅酸盐为主,生物质燃烧源以左旋葡聚糖LEV为主,餐饮源以有机酸为特征信号;与重污染前后不同,八类源于重污染发生期间在整个粒径段呈现均匀分布状态.     

气象因子与春季重污染天气的区域性关联研究

2017年5月4日至8日京津冀及周围地区出现了一次短时间的大气重污染现象。利用污染指标AQI、各污染物浓度和主要气象要素数据,借助Excel软件、SPSS软件,运用线性回归、相关性分析法,探究了本次重污染天气形成、输送与消散过程。结果表明:重度污染天气的主要污染物为PM10、PM2.5,为沙尘型重度污染天气;大气重度污染过程历时52个小时。特点为:形成、扩散及消散迅速且影响范围广;气象因子对重污染事件过程影响显著。稳定的大气环境为大气污染物输入提供条件,风向风速等气象因子为污染物扩散提供动力;污染事件在区域上呈现出明显的时空关联性:空间方面表现为,污染地的纬度值和风力风向决定了城市发生污染时间的先后顺序且污染过程具有一致性;时间方面表现为处于风向导向地的地区发生污染的时间较早、较长,即污染过程具有延后性。     

“十二五”我国大气颗粒物污染防治对策

颗粒物是影响我国环境空气质量的首要污染物。本文深入分析了当前我国大气颗粒物的污染现状和排放控制现状,总结分析污染分布特征,评估重点行业和主要领域大气颗粒物污染控制情况及存在的不足。以此为基础,从管理体系、控制手段和科学研究等方面,提出"十二五"期间大气颗粒物污染防治的对策、措施和建议。     

公路隧道实验调查交通来源空气污染方法

采用公路隧道实验方法来调查交通来源空气的污染,笔者在中国北方和南方公路隧道内进行了气态污染物和大气颗粒物的监测,气态污染物和大气颗粒物为多点位同步监测,气态污染物包括CO,SO₂,NO_x和VOCs等,大气颗粒物包括TSP,PM₁₀,PM_2.5和粒径浓度谱分布等.同时,还调查和分析了隧道内机动车流量、能见度和气象因子.利用上述分析和测定结果,可以综合地研究交通来源污染及其对环境的影响.      

太原市城区重污染天特征及大气污染防治建议

对太原市2014年重污染天大气污染物浓度变化和时间、空间分布特征进行了分析,全年太原市城区有28个重度以上污染天,首要污染物为细颗粒物,集中出现于采暖期和10月。重污染期间,冬季PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO浓度之间显著正相关,但均与O3显著负相关;主要超标因子PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2浓度与风速(2.0 m/s以上时)显著负相关,与气压(P)总体负相关,与相对湿度(RH)总体正相关。重污染天城区大气污染物浓度空间分布南北差异明显、南部高于北部,聚类分析结果显示,城区北部远郊的南寨和上兰有类似污染特征,城区中部尖草坪、桃园、小店、金胜等点具有类似颗粒物污染特征,污染物分布主要与区域地形、风向、污染源分布特征有关。基于重污染天特征,该项研究提出了减缓太原市大气污染的建议。     

北京城郊冬季一次大气重污染过程颗粒物的污染特征

本研究分析了北京冬季一次大气重污染过程的颗粒物污染特征,通过数学统计方法分析了其形成的可能原因.观测于2013年1月24—31日进行,在西三环城区和大兴郊区使用中流量大气颗粒物采样器采集可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5),并采用离子色谱和元素碳/有机碳分析仪分析了PM2.5上的水溶性离子、元素碳和有机碳浓度.结果表明,本次重污染天气的大气日均能见度低于3.0 km.PM10和PM2.5质量浓度日均最大值分别为675.5和453.4μg·m-3,平均质量浓度为349.2和260.8μg·m-3,超过环境空气质量标准(GB3095—2012)所规定的二级浓度限值.通过比较PM2.5上化学成分的浓度发现,在城区和郊区,此次天气形成的共同污染源为冬季燃煤燃烧、汽车尾气排放和二次有机气溶胶污染;而土壤/沙尘对郊区污染天气的形成有部分贡献.大气中PM2.5质量浓度与能见度呈对数负相关关系.