萧山区环境空气质量变化及其影响因素分析

利用杭州市萧山区环境空气的监测资料,采用空气综合污染指数、空气污染指数(API)、Daniel趋势检验等评价和分析方法,研究了萧山区"十一五"期间(2005—2010年)环境空气质量的变化趋势及其影响因素。结果显示:(1)PM10是萧山区环境空气中的首要污染物。SO2、PM10浓度以及空气综合污染指数先升高后降低,总体呈现不显著下降趋势,整体环境空气质量在2007年后逐年改善。(2)空气中NO2污染负荷系数逐年上升,NO2/SO2和污染物相关性分析结果表明,萧山区空气污染特征正处于由煤烟型向汽车尾气型转变的初期阶段。(3)萧山区月均API呈现出7-9月4-6月1-3月10-12月的变化特征。(4)在持续快速增长、能源消耗逐年增加的情况下,萧山区环境空气质量的改善说明节能减排、产业升级、污染源综合治理、能源清洁使用等措施对改善环境空气质量起到了关键作用。     

重庆市核心区黑碳气溶胶浓度特征以及影响因素分析

2013年4月至2014年2月期间利用重庆市大气超级站的黑碳气溶胶(black carbon,BC)、气态污染物(SO2、NOx和O3)和颗粒物观测数据,分析了重庆市BC浓度的变化特征及与能见度、颗粒物以及SO2、NOx和O3气态污染物的相关性。观测期间BC年日均值为(4.86±2.37)μg/m3,浓度范围为1.32~11.54μg/m3。秋冬季BC日均浓度及相对偏差比春夏季高。BC和能见度呈负相关性。4个季度的BC与PM10、PM2.5和PM1日均值显著正相关,相关系数最小在夏季,最大在秋季。BC与O3日均值呈负相关性。BC与SO2,NOx日均值显著正相关,表明重庆市BC与SO2,NOx来源相近,即为燃煤和机动车尾气排放。     

西安市2013年PM_(2.5)浓度变化分析研究

全面分析2013年西安市13个国控环境空气质量自动监测子站PM2.5监测数据。结果表明:2013年西安市环境空气中PM2.5年均值为105μg/m3,超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级要求(35μg/m3)200.0%,污染较严重;西安市各子站PM2.5月均值总体呈两边高、中间低的"V"型趋势,全市及各子站PM2.5月均值分别为44~206、32~275μg/m3;采暖期(上半年采暖期为1—3月,下半年采暖期为11—12月)、非采暖期(4—10月)PM2.5平均值分别为156、70μg/m3;上、下半年采暖期PM2.5平均值分别为178、124μg/m3;西安市气象风力以微风为主,雨天集中在5—9月,期间PM2.5月均值小于80μg/m3。     

近10年浙江省城市环境空气质量变化趋势及影响因素分析

利用浙江省环境空气中SO_2、NO_2和PM_(10)监测数据,采用Daniel趋势检验法,研究了近10年(2005—2014年)浙江省城市环境空气质量变化趋势及影响因素。结果表明:(1)2005—2014年,浙江省县级以上城市综合污染指数平均值呈显著下降趋势,总体环境空气质量呈好转趋势。(2)SO_2年均值呈不显著下降趋势,NO_2年均值基本保持稳定,PM_(10)年均值呈显著下降趋势。浙江省SO_2、NO_2和PM_(10)浓度高值区域主要分布在浙中北部地区,与2005年相比,2014年浓度高值区域面积减少,污染程度降低。(3)SO_2、NO_2和PM_(10)月均值变化趋势基本一致,浓度高值主要出现在1、11、12月,低值集中出现在6—9月。(4)PM_(10)为城市大气中首要污染物,NO_2污染负荷呈显著上升趋势,表明浙江省城市空气污染特征逐渐从煤烟型污染过渡到机动车尾气型污染。(5)产业结构升级、能源结构优化、大气污染物总量减排和污染源综合整治等人为控制措施对城市空气质量改善起到重要作用。地形、气象、沙尘等自然因素是大气污染物浓度时空变化的外因。     

杭州市区大气能见度变化趋势及其与主要污染物相关性分析

利用2004-2006年地面气象观测资料和同期环境空气质量自动监测数据,分析了杭州市区大气能见度变化趋势及其与主要污染物的相关性.结果表明,杭州市区能见度的日分布特征为14时最好,8时最差;季节变化特征为夏季>春季>秋季>冬季,全年仅7月能见度超过10 km;SO2、NO2、PM10浓度均随能见度增高而逐渐降低;影响能见度的首要因子为相对湿度和PM2.5,能见度与PM2.5浓度具有较好的相关性.     

天津大气PM_(2.5)中碳组分特征和来源分析

于2014年1—4月在天津城区采集PM2.5样品,采用热光反射法测定样品中有机碳(OC)、元素碳(EC)及8个碳组分(OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3、裂解碳(OP))的含量。结果表明,天津城区空气PM2.5中OC、EC质量浓度分别为(18.7±9.9)、(3.9±2.6)μg/m3,两者之和占PM2.5质量浓度的18.0%。采样期间OC与EC变化趋势一致,均呈现春节期间、普通采暖季浓度较高,非采暖季浓度较低的特点。对8个碳组分进行相关性分析,发现OC1~OC4及EC1~EC3分别来自相似的来源或受大气中类似的二次过程影响,主成分分析结果表明,燃煤、生物质燃烧和机动车排放对天津城区PM2.5中碳组分贡献显著。     

杭州市空气颗粒物污染特征及变化规律研究

根据2006—2010年杭州市空气颗粒物的监测数据及2002、2006、2008年空气颗粒物来源解析结果,对杭州市空气颗粒物浓度、化学组分与污染来源等特征的变化规律进行分析,以期为空气颗粒物污染控制提供决策依据。结果表明,近年来杭州市PM10浓度有所下降,但一类功能区PM10仍超出《环境空气质量标准》(GB 3095—1996)的要求(≤0.04mg/m3),杭州市空气颗粒物污染以细颗粒物为主,空气颗粒物的二次转化、机动车尾气尘等产生的二次粒子污染相对严重;煤烟尘对杭州市PM10的贡献率下降明显,城市扬尘、二次粒子和机动车尾气尘对PM10的贡献率有所增加,是杭州市PM10的主要来源。     

南昌市秋季大气PM_(2.5)浓度及化学组分特征分析

2013年秋季在南昌市6个空气自动站点连续采集了10d的大气PM2.5样品,对采集的样品进行无机元素、有机碳、元素碳和水溶性离子等组分的分析。结果表明,监测期间南昌市PM2.5均值都低于《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准限值(75μg/m3)。南昌市大气PM2.5主要组成元素为S、Si、Ca、Al、Fe、Na和Mg,说明城市扬尘、建筑水泥尘和燃煤尘等源类贡献率高;SO2-4、NO-3和NH+4是最主要的水溶性离子,NO-3与SO2-4浓度比为0.63,说明相比于固定源,以机动车排放为代表的流动源对南昌市大气PM2.5浓度影响更大;有机碳/元素碳(质量比)为2.9,说明南昌市有显著的二次有机碳生成。     

唐山新冠肺炎防疫期间空气质量变化特征及污染成因分析

为研究唐山市新冠肺炎防疫期间环境空气质量变化特征以及形成重污染的成因,分析了2020年1月1日至2月29日的PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO、NO_2、CO、PM_(2.5)组分(有机碳(OC)、元素碳(EC)、重金属等)和气象数据。结果表明,防疫期间空气质量整体改善,相比正常生产期间除CO浓度均值未变化,其他参数均呈下降趋势,其中NO、NO_2浓度降幅最大,分别降低73%和41%,受车流量减少影响显著。防疫期间的2月9—13日出现1次连续5天的重污染过程,相比正常生产期间PM_(10)、PM_(2.5)和CO浓度分别增长了69%、104%和95%,Fe浓度增加57%,呈钢铁型污染特征;该时段相对湿度和风速分别为80.2%、0.7m/s,为高湿低风速气象条件,二次无机盐(SNA,包括NH_4~+、NO_3~-、SO_4~(2-))在PM_(2.5)中占比为64%,比正常生产期间高31%,此次污染过程受本地工业大气污染物排放累积以及二次生成共同影响。     

西安市灰霾天气下PM_(2.5)浓度与气象条件分析

分析了2013年1—3月西安市12个空气监测子站监测的PM10、PM2.5以及相关气象参数;绘制了不同月的主城区浓度分布等值线图。运用单样本K-S非参数检验法检验表明,PM2.5浓度符合对数正态分布;各站点间的PM2.5浓度相关性非常高,变化趋势一致;PM10和PM2.5的变化规律呈现"W"型三峰分布;PM2.5日均值与能见度、净辐射量、平均气温、最高气温、最低气温均呈现显著负相关,且相关性较强;与平均湿度、最大湿度、最小湿度呈现显著正相关;与总辐射量、日照时数、气压、露点温度的相关性较弱;节日烟花燃放、沙尘天气容易造成严重大气污染,其中节日烟花燃放、沙尘天气对PM10的贡献量大于对PM2.5的贡献。     

西安采暖期PM2.5及其水溶性无机离子的时段分布特征

为了探讨西安市采暖期大气颗粒物PM2.5及其水溶性无机成分的污染水平,于2010年1月4日—2月1日按一天8个时段(每个时段3 h)连续采集PM2.5样品四周,每周更换一次滤膜。结果显示,西安市采暖期PM2.5的质量浓度时段差异较大,呈现明显的双峰分布特征:21:00—24:00时段(147.516μg/m3)和09:00—12:00时段(141.678μg/m3)。4种被测水溶性无机组分总浓度为39.801μg/m3,占PM2.5总浓度的30.5%。SO24-和NO3-是最主要组分,占到4种无机组分的86.2%。各离子间相关分析显示,Cl-只与NO3-有较强的相关性,表明机动车尾气对Cl-有较大的贡献。SO24-和NO3-时段分布规律较为相似,与PM2.5浓度的时段分布特征相反:在PM2.5污染最轻的15:00—18:00时段,SO24-和NO3-的相对含量达到一天中的最高浓度时段,而在PM2.5双峰时段,它们的含量有所降低。     

嘉兴市大气污染特征及区域传输影响研究

对嘉兴市2013—2017年的大气污染特征进行了分析,同时研究了区域传输对其PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和SO_2的影响和嘉兴市O_3生成的主要原因。结果表明,自2013年以来嘉兴市PM2.5逐年下降,重度污染及以上天数逐年减少,环境空气质量总体呈逐年好转趋势。截至2017年,PM_(10)、NO_2、SO_2和CO均已达到《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准,但PM_(2.5)和O_3仍未达标。2017年,周边地区(苏州市、湖州市、上海市、杭州市、绍兴市和宁波市)对嘉兴市PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和SO_2的传输贡献分别为36.2%、31.9%、25.6%、26.7%,季节差异较大,建议根据区域传输的季节性变化,制定针对性的联防联控措施。嘉兴市O3污染主要受挥发性有机物(VOCs)控制,应重点控制VOCs排放,辅以控制NO_x排放。     

西安市全年中PM_(2.5)水溶性无机离子变化特征

采用ICS-1100型离子色谱仪在2014年6月到2015年6月期间对西安市大气中PM_(2.5)水溶性离子(NO_3~-、NH_4~+、SO_4~(2-)、NO_2~-、Cl~-、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、K+)进行的实时监测,分析了全年PM_(2.5)中水溶性无机离子变化特征。结果显示:采样期间,西安市PM_(2.5)中NO_3~-、NH_4~+、SO_4~(2-)和Cl~-年均值占总离子的89.49%,且有明显月变化趋势,峰值出现在11和12月份,月浓度均值较往年同期降低,最高达到30.26、15.19、11.43和16.60μg·m~(-3)。Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)和K~+浓度变化趋势与主离子不完全一致。NO_3~-均值大于SO_4~(2-)均值,表明PM_(2.5)中水溶性离子的主要贡献者为移动源。NO_3~-小时均值高于SO_4~(2-)小时均值,且在10:00和20:00处形成2个峰值。PM_(2.5)中NO_3~-与NO_2~-在0.05水平上显著相关,SO_4~(2-)与Cl~-的在0.01水平上极显著相关。     

兰州市冬季机动车限行对环境空气质量影响的效果评价

通过观察2014—2016年兰州市环境空气质量变化,特别分析了2016年冬季机动车单双号限行政策对兰州市环境空气质量的影响,初步评价兰州市机动车限行政策效果。结果表明:2014—2016年冬季限行期(11月20日至12月26日)PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO年均值均呈现逐年上升现象;2016年冬季限行期PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2日均值和O_38h均值没有明显改善,分时段单双号限行期PM_(2.5)、NO_2日均值较全天单双号限行期有所升高,冬季单双号限行政策效果有限;气象条件、地理类型、人为活动对兰州市空气质量影响较大。     

汾渭平原采暖期与非采暖期大气环境质量时空变化特征研究

采暖期重污染天气频发,成为大气环境质量改善的难点。汾渭平原刚被划为中国环境治理的重点区域,大气污染形势十分严峻。基于2014—2018年PM2.5、SO_2、NO_2、O_3和CO等污染物监测数据及空气质量指数,分析了汾渭平原采暖期和非采暖期大气环境质量的时空变化特征。结果表明:(1)采暖期PM_(2.5)、SO_2、NO_2和CO浓度均高于非采暖期,非采暖期PM_(2.5)相比采暖期低42%～54%,采暖期SO_2、NO_2和CO的平均浓度分别是非采暖期的2.7、1.5、1.6倍,而非采暖期O_3平均浓度是采暖期的2.2倍;(2)PM_(2.5)和SO_2为采暖期首要污染物,O_3为非采暖期首要污染物;(3)采暖期和非采暖期三省交界处和临汾的PM2.5浓度均较高,采暖期气态污染物的空间分布与非采暖期基本相似,其中SO_2浓度的空间分布为山西境内河南境内陕西境内;(4)采暖期PM_(2.5)与SO_2、NO_2、CO浓度均呈正相关,与O_3呈负相关,非采暖期SO_2、NO_2和CO随PM_(2.5)浓度呈一致变化趋势,均先上升后下降,与采暖期的变化趋势并不相同;(5)采暖对PM_(2.5)和SO_2的年平均贡献率分别为34.9%和42.1%。     

一次长三角大气重污染期间浙江典型城市大气PM2.5污染成因分析

浙江大气PM2.5污染问题突出。利用国家环境空气质量监测站的实时在线监测数据分析了2013年12月上旬长三角地区一次大气PM2.5严重污染前后浙江典型城市(杭州、湖州、金华、宁波和舟山)的PM2.5污染成因。结果表明,严重污染天(SPD)风速和大气边界层高度均较非污染天低,不利于污染物扩散,而气温和相对湿度高,易于二次颗粒物生成。PM2.5/CO(质量比)的变化结果显示,SPD二次颗粒物对杭州、宁波、舟山PM2.5浓度的贡献高于60%,对湖州和金华PM2.5浓度的贡献略低(42%～54%)。杭州SPD时二次NO3-、SO24-、NH4+的增长幅度远高于PM2.5,且氮转化率和硫转化率随相对湿度的升高而上升,表明硫酸盐和硝酸盐的生成是PM2.5污染的重要来源。气团后向轨迹显示,SPD时杭州和湖州主要受江苏、安徽及浙江省内其他城市气团传输的影响,宁波和舟山主要受上海、江苏、安徽及东海上空气团传输的影响,而金华主要受本地及邻近的杭州、绍兴的影响。     

孔结构和表面化学性质对活性炭吸附性能的影响

测定了室温下3种活性炭(GAC-C、GAC-P和GAC-T)对CO2、CH4和N2的吸附性能,并对颗粒活性炭孔结构和表面化学性质进行了表征,探讨了孔结构和表面化学性质对活性炭吸附性能的影响。结果表明:由于吸附机理、孔结构、表面含氧官能团和分子极性的差异,CO2、CH4和N2在活性炭上的饱和吸附量和吸附常数的关系为CO2>CH4>N2;CH4和N2的饱和吸附量主要受活性炭微孔孔容的影响,N2和CO2饱和吸附量的差异分别是由0.572～2.0 nm的微孔和0.4～6 nm的孔引起的;CH4吸附常数主要受较大中孔和大孔影响,N2吸附常数与微孔密切相关,大孔对CO2的吸附常数影响最大。     

杭州城市可吸入颗粒物污染与气象条件关系的分级评价和BP神经网络评估

为了解杭州城市环境空气质量与气象条件之间的关系,利用杭州市区2003-2007年的可吸入颗粒物(PM10)浓度数据和气象资料,通过分级评价的方法和基于BP神经网络的污染物浓度评估模型,得到PM10浓度与气象条件的对应关系.结果表明,随着日降水量的增大,PM10浓度减小;风速与PM10浓度呈明显的负相关,随着风速的增大,PM10浓度明显减小;气象因素与PM10浓度之间呈非线性关系,大气能见度对PM10和相对湿度的变化极为敏感.随着PM10浓度的增大,大气能见度迅速降低,相对湿度越高,大气能见度则越低;近几年杭州市气象条件不利于大气污染物的扩散和清洗,是杭州城市环境空气质量上升缓慢的主要原因之一.     

杭州市区空气污染特征及灰霾成因分析

利用2013年3月1日至2014年2月28日杭州市区4种常见污染物(NO_2、CO、PM_(2.5)和PM_(10))的小时浓度监测数据对杭州市区全年空气污染特征进行分析,并针对2014年1月17至19日的一次灰霾过程进行了污染特征与成因分析。结果表明,杭州市区NO_2质量浓度年均值为51.55μg/m~3,CO为0.87mg/m~3,PM_(2.5)为67.02μg/m~3,PM_(10)为102.06μg/m~3,均表现为冬季浓度高夏季浓度低的特征。4种污染物基本都在每天的9:00—10:00和19:00—20:00出现两个峰值。杭州市区PM_(2.5)主要来自于二次污染物转化,灰霾过程中PM_(2.5)质量浓度最高值接近300μg/m~3。这次灰霾过程的主要潜在源区包括京津地区、山东中部和江苏南部等地区,杭州市区本身气象条件加剧了这次污染的严重程度。     

杭州市G20峰会保障期间PM2.5和O3污染特征与区域传输影响研究

分析了2016年杭州市G20峰会保障期间(8月24日至9月6日)的环境空气质量,利用WRF-CMAQ模型研究了区域传输对杭州市G20峰会保障期间PM_(2.5)和O_3污染的影响。结果表明,G20峰会保障期间,杭州市PM_(2.5)日均质量浓度平均值为31.3μg/m~3,逐日浓度均达到《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准(75μg/m~3)的要求,8月31日出现PM_(2.5)浓度上升趋势,9月1日达到最高47.0μg/m~3;O_3最大8h质量浓度平均值为159.9μg/m~3,8月24日至25日和8月28日至31日两个时段O_3浓度出现了超过GB 3095—2012二级标准(160μg/m~3)的情况。杭州市本地减排对PM_(2.5)浓度下降贡献70%,浙江省其他地市贡献16%,江苏省、上海市以及安徽省与江西省分别贡献了8%、4%、2%,区域联防联控对杭州市PM_(2.5)浓度的改善具一定的作用。精准控制上风向O_3前体物排放可在一定程度上缓解杭州市的O_3污染。