利用轨迹模式研究重庆主城区冬季PM_(2.5)污染特征

利用轨迹聚类法,对2014年12月至2015年1月重庆主城区上方的后向轨迹气团进行聚类分组,分析重庆主城区气团来源。结合重庆主城区PM_(2.5)小时浓度资料,分析污染较重时重庆主城区后向轨迹特征。最后结合潜在源贡献因子分析(PSCF)法和浓度权重轨迹分析(CWT)法定性与定量分析了重庆主城区PM_(2.5)的潜在源区。结果表明,重庆本地气团占60.9%,不利于本地污染物的扩散;超过60%的污染事件是由本地颗粒物聚集造成的;重庆主城区颗粒物其潜在污染源区,以西藏与四川交界处、四川东部、贵州北部以及重庆本地为主。     

焦作市冬季PM2.5中水溶性离子组成特征及来源解析

为探讨焦作市冬季PM_(2.5)中水溶性离子特征及其来源,于2017年12月至2018年2月在焦作市区连续采集大气颗粒物PM_(2.5)样品,测定其中9种水溶性离子浓度。结果表明,焦作市冬季PM_(2.5)质量浓度为(99.11±73.26)μg/m~3,总水溶性离子质量浓度为(66.88±48.68)μg/m~3,其中NO_3~-、SO_4~(2-)、NH4_+是水溶性离子的主要成分,3者合计占总水溶性离子的81.5%(质量分数)。与清洁天相比,污染天NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+在PM_(2.5)中的占比显著增加,表明人为活动排放的二次污染物是焦作市冬季污染天PM_(2.5)的主要贡献成分;随着相对湿度的增加,大气中存在明显的气溶胶二次转化过程;焦作市大气PM_(2.5)移动源贡献大于固定源。焦作市PM_(2.5)中水溶性离子在清洁天主要受工业和生物质燃烧影响,而在污染天主要受气态污染物二次转化影响;后向轨迹聚类显示,采样期间焦作市主要受京津冀地区、西北地区气团影响。     

基于后向轨迹的平潭大气污染输送来源研究

利用全球资料同化系统(GDAS)数据和拉格朗日混合单粒子轨道(HYSPLIT)模式,分析了2016年12月至2017年11月平潭不同季节和O_3超标日的气流后向轨迹。结合聚类分析和平潭空气监测数据,分析各季节不同气流类型对污染物浓度的影响,利用潜在源贡献因子(PSCF)法和浓度权重轨迹(CWT)法分析O_3污染潜在源区。并以2017年4月28—30日平潭O3_污染为例研究O_3污染过程。结果表明:影响平潭的气团来源季节差异性较大,受内陆地区气流影响时O_3浓度明显高于受海洋型气流影响。平潭O_3潜在源区主要集中在江苏、上海,其次为江西及福建内陆。江西中部、福建中北部及沿海地区的污染物外来输送对2017年4月28—30日期间平潭O_3污染具有一定的贡献。可见,加强大气污染区域联防联控对O_3污染防治具有重要的意义。     

兰州市PM_(10)输送途径与源区贡献的四季差异分析

利用混合单粒子拉格朗日综合轨迹(HYSPLIT)模式对兰州市近16年逐日72h后向气流按季节聚类,结合PM_(10)浓度数据,分析气流来源与该市PM_(10)的关系,使用潜在源贡献因子(PSCF)法和浓度权重轨迹(CWT)法,探讨该市PM_(10)的潜在源区季节分布及其贡献特征。结果表明:总体而言,兰州市气流来源四季变化明显,不同来源气流对该市PM_(10)的贡献具有一定差异。潜在源区有明显的季节和空间变化。春季潜在源区主要分布在内蒙古西部、甘肃河西走廊、新疆东南部等地区,其中内蒙古西部、甘肃河西走廊地区对兰州市PM_(10)质量浓度贡献在125μg/m~3以上,新疆东南部地区贡献达到150μg/m~3。夏季四川北部、陕西中西部地区对PM_(10)质量浓度贡献在75μg/m~3以上。秋季潜在源区主要分布在青海北部、新疆东南部等地区,其中青海北部对兰州市PM_(10)质量浓度贡献在125μg/m~3以上,新疆东南部地区贡献在150μg/m~3以上。冬季潜在源区主要分布在青海北部、新疆东南部地区;其中青海北部地区贡献在150μg/m~3以上,新疆东南部地区贡献在175μg/m~3以上。     

福州市东郊大气气溶胶物理特性及其来源分析

利用GRIMM180环境颗粒物监测仪观测了2012年12月至2013年11月福州市东郊气溶胶数浓度和质量浓度,分析了该地区气溶胶粒子的主要物理特征。结果表明,福州市东郊气溶胶数浓度和质量浓度都有着明显的季节变化特征,冬季最高,夏季最低;与京津冀、长三角和西部大城市相比,福州市东郊气溶胶质量浓度较低,空气质量较好。从PM_(2.5)在PM10中所占比例来看,PM_(2.5)是影响福州市东郊空气质量最主要的因子。在冬季气溶胶数浓度日变化基本呈双峰分布,早晨和傍晚分别出现峰值;夏季呈单峰分布,峰值出现在午后。利用后向轨迹HYSPLIT-4模式,经过聚类分析得到,在春季、秋季和冬季福州市气团输送来源主要是北方内陆和福州本地及邻近地区;而在夏季海洋是气团的主要输送来源。     

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。     

武汉市典型地区PM_(2.5)化学组成及来源解析

采集了武汉市工业区和植物园2011年10月—2012年7月不同季节的PM_(2.5)样品,测定其化学组成并解析来源。结果表明,工业区和植物园PM_(2.5)年均质量浓度分别为179.7、92.8μg/m3,其中SO2-4、NO-3和NH+4是最主要的水溶性离子。通过气团的后向轨迹模型分析,本地源与远距离区域传输共同影响武汉市空气质量。采用正定矩阵因子分析(PMF)模型对PM_(2.5)来源进行了解析,工业区PM_(2.5)来源为二次气溶胶、生物质燃烧、扬尘、冶金、燃煤和残油燃烧,春、夏、秋、冬4季贡献率最高的因子分别为生物质燃烧(45.1%)、残油燃烧(23.1%)、扬尘(56.1%)和二次气溶胶(53.4%);植物园PM_(2.5)来源为二次气溶胶、机动车排放、扬尘、冶金、燃煤和残油燃烧,春、秋两季机动车排放贡献率最高,分别为42.7%、41.3%;夏季和冬季分别为扬尘和二次气溶胶贡献最高,贡献率分别为27.3%、57.4%。     

西宁取暖季PM2.5水溶性离子的污染特征研究

于2017年1—5月(取暖季)在西宁市区、郊区、农村设置采样点采集PM_(2.5)样品,利用离子色谱法测定PM_(2.5)中水溶性无机离子浓度。结果表明:取暖季西宁大气PM_(2.5)日均质量浓度为(55.98±52.66)μg/m~3,呈现明显的市区郊区农村的浓度变化特征。PM_(2.5)中水溶性离子质量浓度之和占PM_(2.5)质量浓度的36.3%,水溶性离子平均浓度大小为SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Na~+Cl~-C_2O_4~(2-)Ca~(2+)F~-K~+Mg~(2+);取暖季西宁大气硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)平均值分别为0.21、0.13,表明SO_4~(2-)、NO_3~-主要由二次转化形成,PM_(2.5)中NO_3~-/SO_4~(2-)(质量浓度比)为0.75,阳离子与阴离子电荷摩尔数比值为0.89,表明燃煤是PM_(2.5)主要贡献源,颗粒物总体呈酸性。后向轨迹分析表明,重污染期间西宁PM_(2.5)及其中水溶性离子的浓度变化不仅受本地污染源的影响,也受外来气团输送的影响。     

武汉市PM2.5中二元羧酸的污染特征及来源解析

在武汉市工业区和交通区展开了PM_(2.5)样品采集,研究了PM_(2.5)中二元羧酸的化学组成、污染水平及来源。二元羧酸在工业区为103.1～2 219.2ng/m~3,年平均值为958.4ng/m~3;在交通区为66.9～2 176.8ng/m~3,年平均值为749.7ng/m~3。丙二酸/丁二酸(C_3/C_4,质量比,下同)表明,武汉市二元羧酸主要来自机动车尾气排放;己二酸/壬二酸(C_6/C_9)表明,二元羧酸的人为源贡献大于自然源。正定矩阵因子分解(PMF)模型解析结果显示,工业区中二次源占13.7%,建筑扬尘占23.1%,机动车尾气排放占37.0%,生物质燃烧占26.2%;交通区中二次源占8.9%,建筑扬尘占24.9%,机动车尾气排放占51.8%,生物质燃烧占14.4%。潜在源区贡献因子(PSCF)分析得出,武汉市夏季二元羧酸主要受到南部季风的影响,冬季主要受到西部冷空气的影响。     

上海市大气PM_(2.5)时空分布特征

对2014年上海市大气监测国控点的PM_(2.5)浓度数据进行统计分析和聚类分析。统计分析结果表明,上海市PM_(2.5)浓度冬春季高,夏秋季低,按月呈U形分布,且上海市大气PM_(2.5)浓度在空间上总体趋势呈西高东低。利用MATLAB的聚类分析结果表明上海市的10个监测站可分为4类:1)跨省传输影响显著的青浦淀山湖站;2)受海洋大气影响显著的浦东川沙站;3)不稳定的过渡类,其包括杨浦四漂和浦东张江监测站;4)受本地排放影响显著的中心城区类,其包括普陀、十五厂(卢湾师专附小)、徐汇上师大、虹口凉城、静安和浦东新区监测站。本文聚类分析结果揭示了上海不同地理位置的大气PM_(2.5)浓度的相互关系。     

杭州市不同高度大气PM_(2.5)的污染特征研究

为研究杭州市大气PM_(2.5)的污染特征,评估本地污染源和外来污染源对PM_(2.5)的影响,于2013年10月10日至11月2日对杭州市主城区两个不同高度的采样点进行采样,并定量分析大气PM_(2.5)中的化学成分。结果表明,采样期间20、84m高度的大气PM_(2.5)日均质量浓度分别为(80.5±28.9)、(80.3±29.3)μg/m3,不同高度的PM_(2.5)浓度及其化学成分无明显差异;PM_(2.5)主要成分质量分数按如下排序:SO_4~(2-)有机碳(OC)NO_3~-NH_4~+元素碳(EC);大气PM_(2.5)中二次粒子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+平均质量浓度总和约为39.0μg/m3,二次转化是杭州市大气PM_(2.5)的主要来源,SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+贡献率为48%左右;20、84 m高度的大气PM_(2.5)中OC分别为(15.6±5.1)、(14.8±4.7)μg/m3,EC分别为(4.6±1.8)、(4.6±1.6)μg/m3,OC/EC(质量比)约为3.3。采样期间,杭州市大气PM_(2.5)在近地面垂直方向上分布较为均匀,表明杭州市大气PM_(2.5)受外来污染源的影响较小。而在本地污染源中,杭州市大气PM_(2.5)主要受到生物质燃烧、机动车尾气、燃煤和餐饮油烟等来源的影响,地面扬尘的作用不明显。     

长春春季PM_(2.5)及其水溶性离子特征分析

于2014年春季在长春采集大气PM_(2.5)样品,对PM_(2.5)及其水溶性离子特征进行了分析。结果表明,2014年长春春季PM_(2.5)质量浓度为34.9~237.5μg/m3,平均质量浓度为125.6μg/m3。9种水溶性离子的总质量浓度为24.3~71.2μg/m~3,平均质量浓度为39.8μg/m~3,平均浓度大小表现为SO_4~(2-)Ca~(2+)Cl~-NH_4~+NO_3~-Na~+K~+Mg~(2+)F~-。后向轨迹表明,长春春季PM_(2.5)污染主要来源于内蒙古西北方向和长春东南部渤海、黄海地区。     

山西省空气污染物PM_(2.5)时空分布特征研究

基于山西省11个地级市2015年7月至2016年5月的PM_(2.5)月均浓度数据,运用地理信息系统(GIS)和分级统计法分析了山西省PM_(2.5)的时空变化特征。结果表明:山西省PM_(2.5)月平均浓度变化具有季节性,2015年8—9月和2016年4—5月污染较轻,2015年12月至2016年1月污染较严重;晋南各城市污染均比较严重,而位于晋北的大同市和晋西的吕梁市PM_(2.5)月均浓度一直处于达标状态。主成分分析发现,除吕梁市外,其他地级市对山西省PM_(2.5)污染的贡献接近,表明不同地级市的PM_(2.5)月均浓度变化主要受大尺度的天气变化影响。研究结果有利于了解山西省PM_(2.5)污染的时空分布格局,进而有助于针对性地开展污染防控工作。     

嘉兴秋冬季中度及中度以上霾天气的潜在污染来源及污染传输特征分析

秋冬季是嘉兴中度及中度以上霾天气多发季节,使用HYSPLIT4模型和潜在源贡献因子法及浓度权重轨迹分析法对嘉兴的潜在污染来源及传输特征进行分析。结果表明,嘉兴中度及中度以上霾天气的后向轨迹可以聚成3类。第1类为来自偏西方向的近距离传输轨迹,轨迹数量占比最大,约46%。第2类为西偏北约45°方向的中距离传输轨迹,轨迹数量约占总数的42%。第3类为西偏北约60°方向的远距离传输轨迹,轨迹数量仅占总数的12%。远距离传输的污染物主要是PM2.5、PM10、SO_2和CO,而近距离传输的主要是NO_2和O_3。对嘉兴秋冬季中度及中度以上霾天气影响较大的主要还是近距离的浙北和苏南地区,尤其是静稳天气时苏南长江沿岸的PM2.5浓度快速增长可能是最主要原因。     

北京9.3阅兵前后天津市大气污染变化特征分析

2015年8月23日—9月4日京津冀地区对部分污染源实行了临时性的减排管控措施,为保障9月3日北京大阅兵的空气质量起到了重要作用。天津作为协同减排的重要城市,阅兵期间空气质量变化一直备受关注。为评估这次减排管控措施对空气质量的改善效果,于2015年8月10日—9月15日,选择天津市气象局院内观测场,利用自动在线观测仪器对大气污染物NO_x、SO_2、CO、O_3及PM_(2.5)进行了连续观测,以天津所采取的临时减排措施为时间节点,对人为管控前后污染物的浓度水平、源贡献及日变化特征进行了比对分析,并结合气团输送特征讨论了气象条件在各时段的贡献。结果显示:在减排期间(2015年8月23日—9月4日),NO、NO_2、SO_2、CO、O_3及PM_(2.5)浓度较减排前(2015年8月10日—22日)分别降低了12.3%、34.1%、41.8%、21.1%、39.0%及63.1%,燃煤、工业及扬尘源控制效果显著;减排后(2015年9月5日—15日)较减排期,NO、NO_2、SO_2、CO及PM_(2.5)浓度分别升高了77.2%、46.1%、13.3%、12.5%和11.5%,空气质量主要受机动车源的影响。NO_2、SO_2、CO及PM_(2.5)在各时段的日变化基本呈早晚双峰型,NO呈早单峰型,O_3呈午后单峰型,减排措施有效降低了峰值和浓度水平,污染物排放至大气后,近地面气象要素也会有所影响。由气团的输送特征可知,有利的气象条件也是减排期间良好空气质量的重要因素,减排后CO、SO_2和PM_(2.5)无显著回升主要得益于清洁气团的频繁出现。     

泰山景区冬季和春季PM_(2.5)的化学组分特征研究

为探究泰山景区PM_(2.5)的化学组分特征,于2015年2月(冬季)和4月(春季)在位于泰山景区中的南天门和位于泰山景区与泰安城区交界处的某学校2个点位采集PM_(2.5)样品,并分析其化学组分。结果表明,泰山景区冬季和春季的PM_(2.5)质量浓度分别为(65.14±42.21)、(54.32±25.96)μg/m~3,冬季高于春季,某学校高于南天门。SO_4~(2-)是泰山景区PM_(2.5)中浓度最高的水溶性离子,冬、春季的水溶性离子污染来源比较稳定。泰山景区存在一次有机碳向二次有机碳转化的反应。冬季,Ti、Na、K、Mg的富集因子(EF)介于1~10之间,为人为来源和自然来源的混合来源;Ca、Cr、Mn、Fe、Ni、Cu、Zn、Pb的EF10,主要来自于人为来源。春季,Na、K、Mg、Cr、Mn、Fe、Ni的EF介于1~10之间,为人为来源和自然来源的混合来源;Ca、V、Cu、Zn、Pb主要来自于人为来源(EF10);Ti主要来自于自然来源。     

三明市大气污染物排放特征研究

通过实地调查和统计获得区县尺度排放源活动水平数据,采用物料衡算法和排放因子法,估算三明市2015年大气污染物排放清单,选取经纬度坐标、路网、土地类型和人口等数据作为权重因子,利用地理信息系统(GIS)技术建立1km×1km高精度网格,分析各类排放源污染排放的数值和空间特征。结果显示,2015年三明市SO_2、NO_x、挥发性有机物(VOCs)、PM_(10)、PM_(2.5)和NH_3的排放总量分别为5.22×10~4、5.80×10~4、1.88×10~5、7.92×10~4、3.23×10~4、2.26×10~4 t。污染贡献方面:工业源是SO_2的排放主要来源;NO_x的主要排放源为工业源和移动源;天然源对VOCs排放有显著贡献;工业源和扬尘源是PM_(10)和PM_(2.5)的主要贡献源;NH_3排放主要来自农业源。空间分布方面:SO_2、NO_x、PM_(2.5)和PM_(10)的排放主要集中在城镇化程度高的永安市和梅列区,VOCs与NH_3排放则与植被分布和农业生产水平密切相关。与2007年和2009年三明市的排放清单对比,发现工业排放控制政策及秸秆禁烧令的实施对PM_(2.5)、PM_(10)和VOCs的减排有明显效果。     

邯郸市PM_(2.5)及其化学组分的季节性变化

利用2013年邯郸市4个大气环境监测站连续1年的在线监测数据,并结合离线采样成分数据,对比分析了不同季节大气中PM_(2.5)及其主要成分的浓度水平和污染特征。结果表明,PM_(2.5)和PM10四季均存在不同程度的超标现象;污染物在4个站点之间的空间差异不太显著,邯郸市的污染为区域性污染。PM_(2.5)中水溶性无机离子和碳组分的季节变化均较为明显。SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者浓度之和占PM_(2.5)浓度的39.8%,占PM_(2.5)中总水溶性无机离子浓度的86.2%;四季均存在较强的光化学反应,但硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)呈现出不同的季节变化规律,与SO2-4和NO_3~-的来源和去除机制明显不同有关。秋、冬季有机碳(OC)和元素碳(EC)污染较为严重,总碳气溶胶(TCA)浓度分别占PM_(2.5)质量浓度的24.0%和32.9%;研究显示高浓度的OC较多来源于二次有机碳(SOC),高浓度碳易发生二次污染。进一步对PM_(2.5)中各组分进行来源分析得出燃煤、汽油车尾气、生物质燃烧、二次气溶胶和扬尘源对邯郸市PM_(2.5)贡献显著。     

长春供暖季室内外PM2.5浓度垂直分布与分析

为研究严寒地区供暖季室内外PM_(2.5)浓度的垂直分布,在供暖季分别对长春某高层居住建筑1、8、15、24、33楼层的室内外PM_(2.5)浓度进行监测,研究不同楼层室内外PM_(2.5)的浓度与变化特征。采用随机组分重叠模型(RCS)方法研究各楼层PM_(2.5)渗透因子,采用逐步回归分析方法研究室内PM_(2.5)浓度的各影响因素。结果表明:在供暖季,长春市高层建筑的不同楼层均存在一定的PM_(2.5)污染,室内外PM_(2.5)浓度随楼层升高大体呈现减小的趋势,但差异不显著。室内外PM_(2.5)浓度存在显著的相关性(P 0.05),在没有室内污染源时,室外颗粒物渗透是室内污染的主要来源。室内PM_(2.5)浓度与房间面积等没有显著相关性。     

鞍山市城区夏季PM_(2.5)中多环芳烃组成特征及来源解析

通过采集鞍山市城市PM_(2.5)样品,使用气相色谱—质谱联用仪分析PM_(2.5)样品中的多环芳烃(PAHs)含量,并进行PAHs组成特征及来源研究。结果表明,鞍山市6个采样点13种PAHs质量浓度总和为10.54~14.26ng/m3,平均为12.08ng/m3,苯并[a]芘日均浓度均未超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)日均浓度限值;低分子量PAHs比例较低,5、6环PAHs呈相对优势分布,表明交通污染源对鞍山市PM_(2.5)中的PAHs贡献较大;利用比值法和主成分分析(PCA)法对PAHs来源进行解析,两种方法均表明,PAHs污染主要来自柴油、煤炭燃烧源和焦炉源,污染类型为煤烟和交通复合型。