2015～2020年中国城市PM2.5-O3复合污染时空演变特征

基于2015～2020年中国333个城市PM_2.5和O₃浓度监测数据,利用空间聚类、趋势分析和地理重力模型等方法,定量分析我国主要城市的PM_2.5-O₃复合污染特征和时空演变格局.结果表明：(1) PM_2.5和O₃浓度存在协同变化规律,当ρ(PM_2.5＿mean)≤85μg·m^-3时,ρ(PM_2.5＿mean)和ρ(O₃＿perc90)存在同步增长的现象;当ρ(PM_2.5＿mean)处于国家Ⅱ级限值(35±10)μg·m^-3时,ρ(O₃＿perc90)平均值的峰值增速最快;当ρ(PM_2.5＿mean)>85μg·m^-3时,ρ(O₃＿perc90)平均值出现显著下降趋势.(2)我国城市PM_2.5和O₃     

沙尘天气对兰州市大气污染物置换和叠加作用

本文分析了2014~2015年兰州市春季沙尘天气期间颗粒污染物PM₁₀、PM_2.5及气态污染物SO₂、NO₂、CO和O₃质量浓度的演变规律.结果表明,沙尘天气造成PM₁₀和PM_2.5浓度上升,而SO₂、NO₂和CO浓度表现为降低（置换型）或升高（叠加型）,O₃浓度受沙尘天气影响不明显.置换型的PM₁₀和PM_2.5平均质量浓度分别为1086.9和286μg/m³,SO₂、NO₂和CO平均质量浓度分别为16.7、41.0和1.02×103μg/m³.叠加型的PM₁₀和PM_2.5平均质量浓度分别为383.2和116.2μg/m³,SO₂、NO₂和CO平均质量浓度分别为24.5、49.1和1.19×103μg/m³.置换型的PM₁₀和PM_2.5平均质量浓度分别为叠加型的2.8和2.4倍,叠加型的SO₂、NO₂和CO平均质量浓度分别为置换型的1.47、1.2和1.17倍.置换型对应的气象条件为近地面东北方向大风、显著降温和高压,即强冷空气活动时,PM₁₀和PM_2.5浓度上升,而SO₂、NO₂和CO浓度显著减小,沙尘源地主要为塔克拉玛干沙漠和青藏高原北部地区,影响气流多为1500~6000m高空西北气流.叠加型则为近地面东北风向弱风,气温和气压无明显波动,即弱冷空气活动时,初期PM₁₀和PM_2.5浓度上升,同时SO₂、NO₂和CO浓度略下降,而后PM₁₀和PM_2.5维持高值时SO₂、NO₂和CO浓度亦上升,沙尘源地主要为巴丹吉林沙漠,影响气流多为1500m以下低空西北气流.     

郑州市夏季PM2.5中二次无机组分污染特征及其影响因素

硝酸根(NO₃^-)、硫酸根(SO₄^2-)和铵根离子(NH₄⁺)是PM_2.5中重要组分,研究三者的污染特征及其影响因素对空气质量的持续改善至关重要.于郑州市2020年夏季利用一系列在线PM_2.5化学组分仪器开展连续观测.结果表明,郑州市2020年夏季ρ(PM_2.5)平均值为(28±13)μg·m-3,呈现夜间高白天低的日变化特征.ρ(NO₃^-)、ρ(SO₄^2-)和ρ(NH₄⁺)的平均值分别为(7.8±6.7)、(7.2±3.7)和(5.5±3.1)μg·m-3,在PM_2.5中的占比分别达到22%、 21%和16%.分析不同情景下组分变化规律发现,随着PM_2.5浓度的上升,NO₃^-     

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...     

西藏自治区大气环境质量现状及其未来展望

通过采集2015—2021年西藏自治区共7个城市和地区的SO₂、NO₂、CO、O₃、PM₁₀、PM_2.5等浓度实时监测数据,对污染物的污染特征与现状进行了分析。结果表明：PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO年均浓度的变化情况较为稳定,O₃和NO_X浓度呈上升趋势,O₃-8h平均浓度由2015年的105μg/m³上升到2021年的124μg/m³,O₃超标污染天数主要出现在5—8月份;PM_2.5月均浓度变化呈现显著的季节差异,每年夏季(7—9月)PM_2.5的含量较低,11月—次年3月含量较高;大气综合污染指数都<5,优良天数比率98.5%～99.7%。统计年份中,各年度O₃和2015年、2...     

西安市采暖季过渡期高时间分辨率细颗粒物组分特征及来源解析

受到供暖影响,北方城市秋冬季的大气细颗粒物(PM_2.5)浓度升高,空气污染加剧.利用气溶胶化学组分监测仪、七波段黑碳仪以及大气多金属元素在线监测仪于2019年10月25日至11月17日在西安市开展高时间分辨率PM_2.5化学组分在线监测,分析采暖季过渡期PM_2.5污染特征,同时结合正定矩阵因子分解模型解析PM_2.5来源.结果表明,观测期间ρ(PM_2.5)平均值为(78.3±38.5)μg·m^-3,主要化学组分为有机物(OA)、二次无机离子(SIA)和粉尘,其占比分别为38.7%、31.6%和21.2%,其中ρ(SO₄^2-)、ρ(NO₃^-)和ρ(NH₄⁺)平均值分别为(4.0±3.1)、(14.9±13.7)和(5.8±4.8)μg·m^-3,主要金属ρ(K)、ρ(Ca)和ρ(Fe)平均值分别为(1.0±0.4...     

镇江市商业综合体地下停车场内污染物排放特征及臭氧生成潜势分析

基于对镇江市某商业综合体地下停车场内定点在线监测,分析不同监测时段VOCs浓度水平、组分特征、臭氧生成潜势、臭氧生成潜势的主要VOCs贡献物种以及六项污染物(CO,PM₁₀,PM_2.5,NO₂,O₃,SO₂)排放特征。结果表明：综合体地下停车场整体TVOC浓度较高,均值为768.65 ppbv; 5个监测时段的VOCs组分占比表现为醇酸酯、芳香烃、醛酮类和烷烯烃类占比较高,VOCs优势物种为乙醇、乙醛和二甲苯。VOCs物种的臭氧生成潜势计算结果主要表现为二甲苯、丙烯、乙醛、丁烯等物种的臭氧生成潜势较高。综合体地下停车场5个时段CO, PM₁₀, PM_2.5, NO₂,O₃,SO₂六项污染物平均浓度分别为5766.46,159.73, 81.47, 41.50, 70.56μg/m³和3.97μg/m³,其中CO平均浓度最高,在...     

基于CMAQ空气质量模型研究机动车对济南市空气质量的影响

为研究济南市机动车排气对城市区域空气质量的影响,利用环境空气质量监测站点（简称"1号站点"）和路边机动车尾气监测站点（简称"2号站点"）的在线数据,以及基于4种模拟情景的CMAQ空气质量模型预测数据,研究了济南市城市区域大气污染物质量浓度变化规律及不同机动车车型对6种常规大气污染物的贡献.结果表明:①在采暖季,1号站点ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（NO₂）、ρ（CO）、ρ（O₃）和ρ（SO₂）月均值分别为435 μg/m3、702 μg/m3、84.2 μg/m3、6.8 mg/m3、4.5 μg/m3和92 μg/m3.②2015年12月24日（灰霾天）,1号站点ρ（CO）、ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）均明显升高,ρ（SO₂）、ρ（O₃）和ρ（NO₂）均变化不明显.2个监测站点中ρ（NO₂）和ρ（PM₁₀）均呈双峰趋势,2个峰值出现的时间与上、下班高峰期基本一致.除ρ（O₃）和ρ（SO₂）达GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准外,其他污染物均超过GB 3095-2012二级标准限值,采暖季大气污染特征为颗粒物型污染.③机动车对研究区域NO₂和PM₁₀贡献率较大,其中,小型车对CO、NO₂、PM₁₀和PM_2.5贡献率最大,其贡献率分别为85.7%、50.1%、53.4%和52.8%.机动车排放源能降低空气中ρ（O₃）,其总贡献率为-25.5%,其中大型车、中型车、小型车对O₃的贡献率分别为-8.8%、-2.7%和-8.9%.灰霾天下不同机动车车型对空气中污染物质量浓度的总贡献率均比采暖季大.研究显示,济南市采暖季大气污染特征为颗粒物型污染,机动车排放源对空气中NO₂和PM_2.5有较大贡献.      

后奥运时期京津冀区域大气本底夏季污染变化

为探索后奥运时期京津冀区域大气本底污染状况及变化趋势,在中国科学院华北兴隆大气本底观测站,对夏季大气主要污染物(NO_x、SO₂、O₃和PM_2.5)进行了连续3年的在线观测,结合气流轨迹模式对大气污染物的传输路径及贡献率进行了分析. 结果表明:兴隆站大气本底夏季ρ(NO_x)、 ρ(SO₂)、 ρ(O₃)和ρ(PM_2.5)的平均值分别为(11.5±5.9)、(8.3±7.0)、(137.6±38.4)和(50.9±33.0)μg/m3;首要污染物为O₃和PM_2.5,ρ(O₃)和ρ(PM_2.5)日均值超过GB 3095─2012《环境空气质量标准》二级标准〔ρ(O₃)为200 μg/m3,ρ(PM_2.5)为75 μg/m3〕的天数分别为102和60 d,占观测期间有效天数的39%和23%,表现为大气氧化性增强、二次污染逐年上升;受偏南气流影响,太行山沿线区域和山东半岛—渤海湾地区是兴隆夏季大气本底污染的主要贡献区域,特别是京津冀城市区域夏季高浓度O₃和PM_2.5,对华北区域大气本底污染物浓度的整体上升具有重要影响.      

运城市PM2.5时空分布特征和潜在源区季节分析

基于2019年3月～2020年2月环境空气质量监测数据,分析了运城市PM_2.5污染的时空分布特征,并利用HYSPLIT后向轨迹模型和聚类分析等方法探讨不同季节运城市PM_2.5污染的输送路径和潜在源区.结果表明,运城市ρ(PM_2.5)冬季最高(111.24μg·m^-3),夏季最低(30.02μg·m^-3),PM_2.5/PM₁₀秋冬季均大于0.6,表明运城市秋冬两季颗粒物污染以细颗粒物为主;空间上ρ(PM_2.5)年均值呈现北部和中部高、东部和西部低的分布特征,高值区PM_2.5与SO₂、 NO₂和CO呈显著强相关,表明本地排放对高值区ρ(PM_2.5)影响较大,春季和冬季最高值分别位于河津市(58.50μg·m^-3)和稷山县(142.33μg·m^-3),夏季最高值位于南部的平陆县(36.92...     

中国臭氧时空分异及热点城市群气象关联特征

基于2018～2020年臭氧的日最大8h滑动平均值(O₃-8h),采用空间自相关分析、暴露风险评估和多元线性回归等方法,研究了全国337个城市O₃的时空分异及其人口加权的暴露风险特征,识别了热点城市群并解析了热点城市群O₃的气象关联特征.结果表明:O₃具有显著的空间聚集特征,其中浓度高于160μg/m³(国家二级浓度限值,GB3095-2012)、超标率高于20%和人口加权暴露风险等级为高的区域主要集中在京津冀城市群(BTH-UA)、中原城市群(CP-UA)和长江三角州城市群(YRD-UA).其次,2018～2020年月均O₃-8h变化呈“M型”分布,各年最高值分别出现在6月、9月和5月,月均ρ(PM_2.5),ρ(NO₂),ρ(SO₂)和ρ(CO-95)均呈现“W型”分布,并且在12月和1月达到最高值,与O₃均呈现明显的负相关关系;月均ρ(PM_2.5     

上海市典型交通环境空气污染特征

基于2018年上海市3种类型的交通环境空气监测站（路边站,港口站和机场站）的在线监测数据,探讨了3种交通站污染物的浓度水平和昼夜分布特征,比较分析了同期上海市环境空气污染物浓度,并揭示了工作日和非工作日对交通环境空气的影响.结果显示,上海市交通环境空气,尤其是港口环境空气中NO_x,NO₂和NO年小时平均浓度显著高于上海市年小时平均浓度;其中NO高出上海市年小时平均浓度比例最高,港口,路边和机场环境空气NO浓度分别为68,36和17μg/m³,分别高出上海市年小时平均浓度871%,414%和143%;交通环境空气中的O₃平均浓度范围为42~65μg/m³,均低于上海市平均浓度.NO_x,NO₂,NO,PM₁₀,PM_2.5,CO和BC（黑炭）昼夜浓度主要呈现双峰分布特征,且峰值出现时间与交通活动高峰时间较为吻合;O₃的峰值大多出现在13：00,且机场环境空气浓度中O₃浓度最高,峰值浓度为108μg/m³.非参数检验结果显示,上海市路边环境空气中SO₂,NO_x,NO₂,NO,PM₁₀,PM_2.5,O₃,CO和BC在周一~周日无明显差异（P>0.05）.     

广州不同站点类型PM2.5与O3污染特征及相互作用

基于2015~2019年广州4个不同国控站点类型的大气污染物监测数据,研究了广州各站点类型颗粒物（PM_2.5）和臭氧（O₃）的污染特征,并分析了O₃污染季节和PM_2.5污染季节PM_2.5和O₃的相关性及相互作用.结果表明：2015~2019年广州各站点类型PM_2.5浓度总体呈下降趋势,O₃浓度呈上升趋势.不同污染季节PM_2.5与O₃浓度均呈正相关.O₃污染季节二次PM_2.5的生成对颗粒物的影响显著大于一次PM_2.5,随着光化学水平的升高,一次PM_2.5的贡献浓度基本不变（均在21.03~31.37μg/m³范围内）,贡献率逐渐下降;而二次PM_2.5的贡献浓度逐渐升高（3.51~7.72 μg/m³升高到16.04~18.45μg/m³）,贡献率也逐渐升高（11%~27%升高到34%~44%）,且呈倍数增加.不同站点类型贡献差异明显,背景站点二次PM_2.5的贡献最大,城区站点在中和高光化学水平下二次PM_2.5的贡献最小;PM_2.5污染季节各站点类型在不同PM_2.5污染水平下O₃浓度均具有差异性,总体上均呈现背景站点>郊区站点>城区站点的特点.气溶胶的消光作用和非均相反应均显著促进O₃生成,随着PM_2.5浓度升高,各站点类型的O₃浓度峰值逐渐升高,由62.12~83.82μg/m³升高到92.49~135.4μg/m³;O₃变化率峰值也逐渐升高,由8.42~10.02μg/（m³·h）升高到21.33~27.04μg/（m³·h）.进一步促进了广州PM_2.5和O₃浓度的协同增长.     

北京城区和路边秋冬季PM2.5中碳质组分特征及来源分析

为探究北京市不同点位秋冬季碳质组分污染特征及其来源,该文于2020年9月和12月在城区和路边站点同时开展了有机碳(OC)、元素碳(EC)、PM_2.5、O₃、CO、NO_x(NO+NO₂)和气象因子连续在线监测。结果表明,研究期间空气质量较好,路边站ρ(OC)、ρ(EC)和ρ(PM_2.5)分别为(5.66±3.54)、(1.59±1.31)和(32.9±25.1)μg/m³,较城区分别高出32%、70%和33%,表明路边PM_2.5污染较重,移动源对碳质组分尤其是EC贡献显著;秋季两站点OC浓度无显著空间差异,路边站EC较城区站高47%,PM_2.5中ω(碳质颗粒(TCM=1.4×OC+EC))在城区和路边分别为29%和25%,冬季路边站OC和EC较城区高54%和83%,城区和路边ω(TCM)为27%和31%;除O₃以外,其他气态污染物和PM_2.5均呈冬季高于秋季、路边高于城区...     

广州城区近地面层大气污染物垂直分布特征

为更好地了解广州城区近地面层大气污染物的扩散与输送过程,利用广州塔4层大气污染物垂直梯度观测平台(高度分别为地面、118、168和488 m)于2014年1月—2015年12月对多种大气污染物进行连续观测,分析了广州城区近地面层大气污染物的垂直分布特征.结果表明:①ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁)、ρ(NO₂)和ρ(NO)随高度的上升而降低,其中ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)在低层(地面点位)—高层(488 m点位)的递减率分别为35%、30%和26%,ρ(NO₂)和ρ(NO)分别为75%和84%;ρ(O₃)随高度上升而增加,其低层—高层的增长率为135%;ρ(SO₂)和ρ(CO)则随高度上升先增后减.②除ρ(O₃)外,其余污染物浓度均符合“冬强夏弱”的季节特征,ρ(O₃)则在夏秋季较高,春冬季较低.冬季ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)、ρ(NO₂)和ρ(NO)高、低层间差异为全年各季最大,分别为38.6、18.5、49.4和31.9 μg/m3.③各污染物小时浓度日变化特征均不同程度地受混合层发展过程的影响,各高度污染物浓度在一天中混合层高度最高的时段(12:00—17:00)最接近,而在其余时段分层较明显.除O₃外,其余污染物质量浓度在中、低层大致呈早晚双峰分布,而在高层大致呈单峰分布.ρ(O₃)则在各层均保持单峰分布,峰值一致出现在14:00.④对一次典型污染过程分析发现,不同高度的ρ(PM_2.5)和ρ(NO₂)最大差值分别可达183.0和148.0 μg/m3,ρ(PM_2.5)显著地受到本地近地面污染源的影响,污染物高浓度区域主要集中在488 m以下.      

北方沿海城市大气PM2.5组分特征及来源分析：以青岛市为例

为探究北方沿海城市大气PM_2.5的化学组分特征及其关键来源,本文选择典型代表城市青岛市作为研究对象,在2021年3月-2022年2月采集大气PM_2.5样品,测定水溶性无机离子、碳组分及化学元素等组分,深入分析大气PM_2.5化学组分特征,采用正定矩阵因子分解(PMF)和潜在源贡献函数(PSCF)对青岛市PM_2.5的主要贡献源类和潜在源区进行分析研究.结果表明：(1)采样期间青岛市PM_2.5浓度平均值为42.2μg/m³,NO₃-、NH₄⁺、SO₄^2-、OC是PM_2.5的主导成分,浓度分别为11.77、5.76、5.20和6.67μg/m³,占比分别为27.88%、13.65%、12.32%和15.80%.(2)各组分浓度季节性变化与PM_2.5浓度变化基本一致,呈现冬季最高、夏季最低,春...     

云贵高原城市PM2.5中水溶性离子的污染特征

为探究云贵高原区域城市PM_2.5中水溶性离子的污染特征及来源,该文选取贵阳市和遵义市作为典型城市进行PM_2.5样品采集,分析样品中8种水溶性无机离子(WSIIs)的污染特征,并采用主成分-多元线性回归法(PCA-MLR)解析其来源。结果表明,研究期间贵阳市和遵义市WSIIs浓度均值分别为22.64、14.44μg/m³,呈夏季最低、冬季最高的季节变化特征。2个站点氮氧化率(NOR)平均值分别为0.15、0.12,说明NO₃^-二次转化不明显,且夏季NOR的值远小于0.1,表明研究区域夏季NO₃^-来自于一次源。硫氧化率(SOR)平均值分别为0.44、0.35,表明SO₄^2-主要由二次反应形成。阴阳离子平衡分析表明,贵阳市春、夏、秋3个季节的PM_2.5呈碱性,冬季PM_2.5呈弱酸性,而遵义市全年PM_2.5呈碱性,主要由SO_...     

敦煌莫高窟PM10浓度年变化及影响因素

为明确敦煌莫高窟窟区环境和旅游旺季应急开放洞窟内微环境可吸入颗粒物分布特征及影响因素,文章采用Metone ES-642移动式粉尘颗粒物监测仪对窟区和第100窟内PM₁₀浓度进行实时监测。结果表明,窟区与第100窟内实时PM₁₀的浓度范围分别为0～994.0μg/m³、0～997.6μg/m³,年平均值分别为24.0μg/m³和24.6μg/m³,最高值均出现在夏季(8月)的一次沙尘暴期间,PM₁₀浓度日均值范围分别为1.64～547.19μg/m³、4.49～537.86μg/m³;窟区和第100窟内PM₁₀浓度的年超标率分别为8.77%和9.32%,超标率较高的月份都集中在沙尘暴频发的春、夏两季;ρ_I/ρ_O值的年变化表现为监测期2016年6-10月以及次年的5月(即旅游旺季)比值大于1,游客参观活动对窟内颗粒物浓度影响较大...     

西安市道路PM2.5 NO2 CO水平浓度分布特征

为获得西安市道路PM_2.5、NO₂和CO的水平浓度分布特征,选取小寨和秦岭环山路作为西安市城区道路和郊区道路的代表,采用水平分布的监测方法获得了每条道路距离道路边缘0、15和50 m处的ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）和ρ（CO）.结果表明:与秦岭环山路（下称秦岭）相比,城区观测点小寨的ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）和ρ（CO）分别为（88±50）（78.6±29.8）μg/m3和（1.5±0.3）mg/m3,均高于秦岭三者的质量浓度[分别为（55±23）（47.9±19.8）μg/m3和（1.4±0.1）mg/m3].在空间分布上,ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）、ρ（CO）水平梯度分布明显.与距离道路边缘0 m处相比,小寨ρ（PM_2.5）在距离道路边缘15和50 m处分别减少了6.48%、7.96%,秦岭减少了5.45%、9.09%;小寨ρ（NO₂）在15和50 m处分别减少了8.57%、14.29%,秦岭减少了15.45%、24.89%;在距离道路边缘50 m处小寨ρ（CO）减少了25.00%,而秦岭在距离道路边缘15和50 m处分别减少了25.00%、41.67%.研究显示,来自于机动车排放的PM_2.5、NO₂和CO在道路两侧有明显的距离效应,并且郊区观测点水平递减更明显.      

北京市2018年春季一次沙尘回流过程的污染特征

通过监测数据分析,结合轨迹模拟和特征雷达图的分析结果,对2018年4月14~19日北京出现的一次沙尘天气过程进行分析.结果显示：依据ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）及其比值PM_2.5/PM₁₀[ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）,下同]的变化情况,此次沙尘过程可分为沙尘期、中间期、回流期和回流后期4个典型时期.沙尘期ρ（PM₁₀）平均值达到（278.5±83.7）μg/m³,明显高于回流期和回流后期,回流后期ρ（PM_2.5）平均值达到（135.5±16.9）μg/m³,明显高于回流期和沙尘期.沙尘期逐小时PM_2.5/PM₁₀<0.2,回流期和回流后期PM_2.5/PM₁₀比值分别介于0.3~0.6和0.5~0.8范围内.SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺等（SNA）水溶性离子沙尘期浓度占比仅为7.3%±2.5%,沙尘回流期和回流后期SNA占比分别增长至47.0%±6.3%和51.3%±5.7%.研究表明,受天气系统影响,回流沙尘可裹挟南部的细颗粒和气态污染物输送到北京后发生累积和二次转化,从而推高PM_2.5浓度,因此发生沙尘回流时,区域内应加强一次污染物排放的管控力度,同时北京市需进一步加强机动车氮氧化物的排放监管.