南京市冬春PM_(2.5)和PM_(10)污染特征及影响因素分析

南京2013年冬季至2014年春季多次出现灰霾污染天气过程,防治颗粒物污染刻不容缓,其中细颗粒物(PM_(10))和超细颗粒物(PM_(2.5))所占比例较大。利用南京市环保局空气质量发布平台污染物监测数据和中国天气网站气象要素数据,对冬春季PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的变化特征以及它们与气象条件的关系进行分析。结果表明:南京冬季PM_(2.5)、PM10平均浓度分别为0.0982,0.1536 mg/m3,春季平均浓度分别为0.0673,0.1207 mg/m3。市区和郊区污染程度由高到低依次为:市区>江宁>六合>溧水。南京空气中颗粒物小时平均浓度日变化呈"双峰双谷型"特征。颗粒物与相对湿度、降雨量和风力呈一定的负相关性,与温度呈一定的正相关性,它们共同影响颗粒物质量浓度水平和大气污染状况。     

垫江县大气环境中PM_(10)和PM_(2.5)污染状况研究

为准确掌握垫江县城区大气环境中细颗粒的污染状况,选择2016年9月1日—2017年2月28日大气自动观测站的数据研究分析,结果表明:垫江县城区大气环境中PM_(10)和PM_(2.5)的平均质量浓度分别为79mg/m~3和68mg/m~3,PM_(10)的月平均质量浓度均大于PM_(2.5),PM_(2.5)占PM_(10)的比例在84.6%~90.0%。多元分析结果可以看出,大气环境中的PM_(10)和PM_(2.5)具有相类似来源,气象条件对垫江县城区大气颗粒物污染影响较大。HYSPLIT轨迹模型分析表明,秋冬季节大气重污染时段,垫江县城区大气环境中颗粒物来源受到西南和西北气团影响较大。     

北京市PM_(2.5)和反应性气体浓度的变化特征及其与气象条件的关系

利用2012年全年北京市SO_2、NO_y、O_3、CO和PM_(2.5)监测数据,讨论PM_(2.5)和反应性气体的变化特征及其与气象条件的相关关系.结果表明:北京地区2012年PM_(2.5)平均质量浓度为52.0μg/m~3,年波动范围较大,特别是秋冬两季,呈现出慢累积而快清除的变化特征;NO_y、NO、CO、SO_2与PM_(2.5)质量浓度增减呈相同的变化趋势,O_3变化趋势相反;PM_(2.5)质量浓度0~25μg/m~3之间出现的频率最高,为27%;NO_y、NO、CO、SO_2和PM_(2.5)在风速小于3m/s时,随风速增大均呈显著的下降趋势,其中PM_(2.5)的下降率约为25%/m/s,风速大于3m/s后,污染物下降到较低浓度后趋于平缓;清洁天,相对湿度增大对PM_(2.5)质量浓度的影响不显著,而污染天,在较高相对湿度下,PM_(2.5)的质量浓度迅速升高.     

乌鲁木齐市PM_(2.5)和PM_(2.5~10)中碳组分季节性变化特征

2011年1月至12月在乌鲁木齐市区用膜采样法采集了大气PM_(2.5)和PM_(2.5~10)样品,并利用热光/碳分析仪测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度.通过OC与EC的粒径分布特征、比值和相关性的分析,初步分析了乌鲁木齐市大气可吸入颗粒物中碳质气溶胶污染特征,并用OC/EC比值法估算了二次有机碳(SOC)的浓度.结果表明,PM_(2.5)和PM_(2.5~10)的年平均质量浓度分别为92.8μg/m~3和64.7μg/m~3.PM_(2.5)中OC和EC的年平均浓度分别为13.85μg/m~3和2.38μg/m~3,PM_(2.5~10)中OC和EC的年平均浓度分别为2.63μg/m~3和0.57μg/m~3.OC和EC四季变化趋势基本一致,季浓度最高.碳组分主要集中于PM_(2.5)中,OC/EC比值范围为3.62~11.21.夏季和秋季的PM_(2.5)和PM_(2.5~10)中OC和EC的相关性较好(R20.65).估算得出的PM_(2.5)和PM_(2.5~10)中SOC的估算浓度为2.31~11.98μg/m~3和0.38~1.49μg/m~3.     

太原市PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的变化特征

为了了解太原市PM_(2.5)、PM_(10)的污染水平变化情况及其相关关系,本文基于太原市颗粒物自动监测数据,对太原市2015年12月-2016年11月PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度进行分析。分析发现:PM_(2.5)和PM_(10)日均质量浓度变化幅度较大,但其变化趋势非常相似;PM_(2.5)和PM_(10)月均质量浓度均超过年均二级标准,特别是秋季最为严重;PM_(2.5)、PM_(10)小时平均质量浓度呈双峰现象;ρ(PM_(2.5))与ρ(PM_(10))相关系数为0.9371,ρ(PM_(2.5))/ρ(PM_(10))在0.5-0.6之间出现的频率最高达30.33%。     

北京市大气PM_(10)和PM_(2.5)中有机物的时空变化

2005年四季在北京市不同功能区9个采样点采集大气PM10和PM2.5样品,并对其中有机物污染水平、分布特征及不同功能区PM10和PM2.5中有机物的相关性进行了探讨.结果表明,市区PM10和PM2.5中有机物年均值分别为41.39 μg/m3和34.84 μg/m3,是对照区十三陵的1.44倍和1.26倍;冬季有机物污染最严重,分别为春季的1.15、 1.82倍,秋季的2.06、 2.26倍,夏季的4.53、 6.26倍.不同季节PM2.5与PM10中EOM的比值超过0.60, 并呈现一定季节差异.各功能区有机污染表现出工业区(商业区)＞居民区(交通区、对照区)的变化趋势,且不同功能区PM2.5中EOM对PM10中EOM的影响程度各异.有机组分的年均值有非烃＞沥青质＞芳烃＞饱和烃的变化规律,而污染源的季节性排放是造成有机物组分季节变化的主要原因.     

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。     

保定市PM_(10)和PM_(2.5)时间分布特征研究

运用高精度手持式PM_(2.5)速测仪(CW-HAT200)对保定市城区大气颗粒物PM_(10)和PM_(2.5)浓度的日变化、月变化、季变化规律进行了连续1年的测定,结果表明:保定市PM_(10)和PM_(2.5)年平均浓度为213μg/m~3、134μg/m~3,是国家空气质量二级标准的1.4倍和1.8倍;PM_(10)和PM_(2.5)四季变化均表现为冬季最高,春、秋季次之,夏季最低,且变幅较大;PM_(2.5)、PM_(10)各月变化趋势基本相同,1月份浓度最大,污染严重,7月份浓度最小,污染较轻;日变化曲线呈双峰形,早晚高、白天低,低值出现在12:00-16:00;PM_(2.5)/PM_(10)全年平均比值为62.80%,除5、8月外,其余各月均50%,属于严重污染;PM_(10)和PM_(2.5)的确定系数为0.9704,由此可见两者的相关性较高。综上分析可知,人类活动主要影响了PM_(10)、PM_(2.5)的产生,而气象条件是影响大气颗粒物扩散的最主要原因,要想从根本上抑制大气污染的产生,必须采用先进的生产工艺、减少污染物的排放,尤其是在气流稳定的季节应加以严格控制。     

贵州“两控区”城市PM_(2.5)及其阴阳离子污染特征

2015年3月~2016年2月,对贵州主要城市(包括贵阳、安顺、遵义、毕节、都匀)9个采样点和贵州省背景点雷公山的PM_(2.5)按照季节进行采样,分析PM_(2.5)污染特征及其中9种阴阳离子的分布特征.结果表明:PM_(2.5)平均质量浓度范围为13.84~167.17μg/m~3,从季节分布上看,冬春秋夏,从空间分布上看,贵阳市区PM_(2.5)污染较重,平均质量浓度为(80.15±30.18)μg/m~3.PM_(2.5)样品中总阴阳离子浓度范围为7.85~47.02ng/m~3,SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+(SNA)占PM_(2.5)质量浓度比重范围为10.00~68.48%,从季节分布上看,夏冬秋春,从空间分布上看,背景点贵阳高坡、雷公山SNA占PM_(2.5)质量浓度平均比重较大,分别为41.45%、53.45%.AE/CE平均值为1.53,总体呈弱酸性.NH_4~+与SO_4~(2-)的相关性(R=0.67)大于NH_4~+与NO_3~-的相关性(R=0.33),Ca~(2+)与Mg~(2+)的相关性(R=0.57)明显.与其他城市相比,研究区[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]较低,均值为0.29,表明贵州主要城市PM_(2.5)受固定源影响较大,大气污染以煤烟型为主.     

东莞城区环境空气细颗粒物PM_(2.5)特征分析

采集2010—2012年东莞市城区5个采样点环境细粒子PM2.5,根据PM2.5浓度分析其污染特征,并结合气象要素分析其影响因素。研究表明:2010—2012年,东莞市城区各测点PM2.5年均浓度在0.035~0.054 mg/m3,PM2.5污染具有明显的夏季和非夏季2种季节性特征,夏季污染相对较轻,平均值为0.036 mg/m3,非夏季污染较严重,平均值达到0.053 mg/m3;PM2.5超标情况逐年好转,2010,2011,2012年超标率分别为20.3%、9.9%、4.6%。气象因素对PM2.5浓度变化有一定的影响,PM2.5浓度变化与风速呈一定程度的负相关,与相对湿度之间呈负相关关系,与气压之间呈正关系,而非夏季温度与其浓度变化关系不明显。     

泰山区大气中PM_(10)和PM_(2.5)的污染特征分析

根据2014-2016年泰山区大气污染物PM_(10)和PM_(2.5)的监测数据,对PM_(10)和PM_(2.5)浓度的变化特征和二者的相关性以及PM_(2.5)占PM_(10)的比重进行分析。结果表明:受地形、气象和冬季燃煤取暖的共同影响,近三年的PM_(10)、PM_(2.5)月均浓度都具有明显的季节变化规律,冬季最高,夏季最低,春季、秋季居中。环保部门等采取了一系列措施,三年来空气中PM_(10)和PM_(2.5)的浓度逐年下降。PM_(10)和PM_(2.5)的浓度具备一定的相关性,且PM_(2.5)在PM_(10)中比重很大,可认为两者的变化趋势一致。秋冬季节是泰山区细颗粒物污染较重的季节,环境危害较大。在雾霾天气频发的阶段,PM_(10)和PM_(2.5)的防治更应成为大气污染防治工作的重中之重。     

邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)在线监测研究

对2015年3月—2016年2月邯郸市大气中的PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)进行了在线监测,探讨了其质量浓度的变化特征,并分析了其质量浓度与风速、风向的关系。结果表明:邯郸市颗粒物质量浓度水平较高,β射线吸收法所监测的PM_(10_WET)、PM_(2.5_WET)和PM_(1.0_WET)年均浓度值分别为202.5,114.8,81.1μg/m~3,PM_(2.5_DRY)/PM_(10_WET)和PM_(2.5_WET)/PM_(10_WET)分别为0.58、0.70,PM_(1_DRY)/PM_(2.5_WET)和PM_(1_WET)/PM_(2.5_WET)分别为0.58、0.71,PM_(2.5)为PM_(10)中的主要组成,PM_(1.0)为PM_(2.5)中的主要组成。邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)质量浓度冬季最高;PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)日变化峰值为上午09:00左右,谷值为下午16:00左右,扬沙、降雨,霾和春节不同条件下PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)差异明显。邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)的浓度高值主要分布在风向0°~100°和175°~225°、风速小于1 m/s的情况下。     

济南市四季PM_(10)、PM_(2.5)输送来源及其传输过程

利用HYSPLIT模型计算出济南市2012年全年逐日72 h的气流后向轨迹。对四季的气流轨迹做聚类分析得到抵达济南市的5种轨迹类型,结合PM10、PM2.5的日均浓度资料,计算潜在源的贡献作用和浓度权重轨迹,得到影响济南市四季PM10和PM2.5浓度的潜在源区以及不同潜在源区,对济南市四季的PM10和PM2.5浓度的贡献。结果表明:四季PM10的潜在源区和PM2.5的潜在源区分布大体相同。四季的PM10和PM2.5的潜在源区都包括济南市的周边地区,该区域对济南市日均的ρ(PM10)和ρ(PM2.5)的贡献分别在0.1、0.06 mg/m3以上。春季,2种污染物的潜在源区为江苏北部源区。夏季,其污染物潜在源区为山东省南部源区与江苏北部源区。秋季,2种污染物的潜在源区主要分布在河北南部、河南东部、江苏北部等地区;冬季,其污染物潜在源区主要分布在津冀鲁交界地区、河南东部、安徽北部等地区。     

太原城区PM_(2.5)重金属元素季节变化及形态分析

为了研究太原城区PM_(2.5)重金属污染变化特征和存在形态,于2012年不同季节采用大流量PM_(2.5)采样器,对太原市坞城区PM_(2.5)进行采样。运用火焰/石墨炉原子吸收、Fernández连续提取等方法,在对PM_(2.5)中5种重金属含量水平进行分析测试的基础上,对不同重金属的富集因子进行了计算和分析,并研究了其中Cd和Pb的不同化学形态分布特征。研究结果表明,采样期间PM_(2.5)日均浓度高达216.71μg/m3,为PM_(2.5)国家二级标准日均限值的2.89倍。4个季节PM_(2.5)中5种重金属元素的浓度大小,均呈现出相同的变化规律:ZnPbCuCrCd,Pb、Cr、Cu冬季高于其他季节,Zn夏季最高,Cd无明显季节变化,燃煤和超重型工业结构特征是导致PM_(2.5)中Cr和Cu明显高于其它城市的主要原因。重金属的富集因子计算结果表明,Cd和Pb是太原市PM_(2.5)中的典型污染元素。冬季PM_(2.5)中Cd和Pb形态分析结果表明,Cd和Pb 3种形态F1、F2和F3占比之和分别为81%和68%,Cd的活性和潜在活性均大于Pb,因此,太原城区PM_(2.5)中Cd和Pb对人体健康的影响应引起高度重视。     

哈密市环境空气中PM_(10)与PM_(2.5)变化特征

为了解哈密市环境空气中PM_(10)与PM_(2.5)的污染水平,对2016年哈密市环境空气数据进行统计分析,结果表明哈密市PM_(10)与PM_(2.5)存在一定的线性关系;哈密市2016年PM_(10)的年均值为99ug/m3,PM_(2.5)的年均值为36ug/m3。     

太原市PM_(2.5)中碳质组分季节变化与组成特征

2013年10月至2014年7月,在太原市区,分4个月采集大气细颗粒物,共采集120个PM_(2.5)样品,分析了颗粒物及其有机碳(OC)和元素碳(EC)浓度。结果表明,采样期间大气中PM_(2.5)的日均浓度为(300±132)μg/m3,PM_(2.5)超国家二级标准较严重,大致呈现春季冬季秋季夏季的季节变化特征。大气PM_(2.5)样品中OC和EC的含量变化范围分别为3.6~137和0.8~19.3 g/m3,季节变化与颗粒物浓度不一致,呈现为冬季秋季春季夏季的季节变化特征。利用核磁共振仪分析了典型样品中碳质组分的结构组成。结果显示,烷基碳、烷基取代芳香烃碳和氧取代的芳烃或者酚醛树脂类碳是气溶胶中有机质的主要组成成分;秋冬季样品中,羧基碳和氧取代碳相对含量较高,主要来源于生物质燃烧;春季羟基类化合物增加显著,主要来源于地表土壤中的糖类;夏季样品中,来源于生物排放的烃类化合物和机动车排放的芳香烃相对含量较高。     

青岛市PM_(2.5)输送来源研究

基于轨迹聚类,结合全球数据同化系统的气象资料以及青岛市PM_(2.5)的浓度监测资料,对2014年1-12月到达青岛市的气团进行了统计分析。利用潜在源区贡献法(PSCF)和浓度权重法分别分析了青岛市PM_(2.5)的潜在污染来源地区及不同地区对青岛市PM_(2.5)的权重浓度贡献。结果表明:在研究期间内,影响青岛市的气团主要有3类:第1类为来自西北内陆的大陆性气团,第2类为海洋性气团,第3类为区域输送气团;其中来自西北内陆的气团占46%,对应的PM_(2.5)浓度为60.86μg/m3,海洋性气团占39.95%,对应PM_(2.5)浓度为45.53μg/m3;区域传输特征气团占14.05%,对应浓度最高,为62.97μg/m3。PSCF分析结果显示:青岛市PM_(2.5)的潜在污染源地区为河南中部、安徽北部、山东西部、内蒙古中部、京津唐地区及长江三角洲附近黄海区域。CWT分析结果表明:对青岛市PM_(2.5)污染的权重浓度贡献较高的为河南中部地区、山东与河北交界地区,蒙古东部,京津唐地区及黄海南部等。区域传输是青岛市PM_(2.5)污染的重要来源。     

APEC期间北京市PM_(2.5)时空分布与过程分析

运用Models-3/CMAQ模式系统,模拟分析了2014年11月3~11日APEC会议期间北京市PM_(2.5)污染的时空分布特征,并利用过程分析工具IPR研究了会期两次短时间污染过程(4日13:00~5日12:00和10日13:00~11日12:00)中各种大气物理化学过程对城区官园和郊区定陵两个代表性站点近地面PM_(2.5)生成的贡献.结果表明,CMAQ模型合理地再现了北京市PM_(2.5)的浓度水平和时间变化.北京地区4日和10日发生不利于污染物扩散的气象条件,导致PM_(2.5)小时浓度出现高值(分别为188,124μg/m~3),但受减排措施和冷高压的作用,PM_(2.5)高值维持时间较短.4日13:00~5日12:00,水平传输是官园和定陵站点PM_(2.5)的主要贡献者,贡献率分别为49.6%和90.9%.此次污染过程北京地区受南部污染传输影响较强.10日13:00~11日12:00,官园站点PM_(2.5)主要来自源排放在本地的积累(78.8%),定陵站点PM_(2.5)主要来自较弱的水平传输(93.9%).此次过程体现出更加明显的局地性污染特征.两次过程中,PM_(2.5)的主要去除途径均为垂直传输.     

西安地铁环境中PM_(10)、PM_(2.5)、CO_2污染水平分析

针对地铁环境空气污染状况,于2013年6月对西安地铁2号线各监测车站的站厅、站台、车厢及室外的PM10、PM2.5、CO2的污染水平进行了监测分析。结果表明:站厅、站台和车厢的PM10浓度均未超标;PM2.5浓度最大值分别为97.97,131.56,97.1μg/m3,超标率分别为30.6%、75.4%、29.5%,各监测站点细颗粒物污染较严重。车厢内部CO2最高浓度超过2 357 mg/m3,缺乏足够的新鲜空气来满足乘客的呼吸需求。对PM10和PM2.5源的相关性分析表明,站台和车厢环境中的颗粒物有强烈的相关性,二者有共同的来源。对站台和车厢环境中的PM10、PM2.5与室外环境的相关性分析表明,PM10有强烈的相关性(R2=0.83,0.78);PM2.5有较弱的相关性(R2=0.43,0.11)。各监测车站站台PM2.5/PM10为0.64~0.83,平均值为0.72;车厢PM2.5/PM10为0.68~0.85,平均值为0.78。     

武汉城区春节PM_(2.5)中水溶性无机离子污染特征

为了解武汉市春节期间PM_(2.5)的污染水平、化学组成与污染来源,于2012年1月16日-2月10日在武汉市内某居住区和科教区分别设置了采样点,同时采集了PM_(2.5)样品并利用离子色谱分析了样品中主要的水溶性无机阴阳离子。结果表明,采样期间PM_(2.5)呈较高污染水平,2个采样点日均质量浓度范围分别为85.89~186.65μg/m~3和71.78~217.27μg/m~3,且春节期间明显高于春节前后时间段;PM_(2.5)的浓度峰值分别出现在除夕、元宵节等烟花爆竹集中燃放的民俗日。SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+是PM_(2.5)中主要的水溶性无机离子,分别约占总离子比重的47%、24%和10%。相比于春节前后时间段,F~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+、K~+的质量浓度在春节期间均有显著增加,显示烟花爆竹燃放对离子组成有强影响;K~+、Mg~(2+)、Cl~-的浓度在居住区增加显著而在科教区则未有明显变化,表明烟花爆竹的种类也可能是影响离子组成特征的重要因素。离子相关性分析结果表明,烟花爆竹燃放源为春节期间PM_(2.5)中水溶性无机离子的主要来源。