武夷山市臭氧分布特征及其与气象要素关系分析

武夷山是著名的旅游胜地,同时地理环境复杂,气候资源丰富,也是东亚季风影响敏感区。为科学认识清洁区域的臭氧分布特征及污染的天气学成因,也为进一步开展臭氧污染预警预报和科学治理提供技术支撑,利用2015—2019年武夷山市逐小时污染物浓度监测数据和地面常规气象观测资料,采用统计分析和SPSS相关性分析等方法,对近年来武夷山市臭氧分布特征及其与气象要素的关系进行研究。结果表明,2015—2019年武夷山市臭氧的年评价值(MDA8-90)由110μg·m~(-3)增长至133μg·m~(-3),ρ(O_3–8 h)超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准限值的天数从0 d上升到9 d,O_3作为首要污染物占比从48.5%上升为85.1%;同时,首要污染物为PM_(2.5)的天数呈逐年递减趋势,PM_(2.5)的首要污染物天数从2015年的36 d下降到2019年的8 d。春末(4—5月)和初秋(9—10月)是臭氧污染最为严重的季节,80.0%的臭氧超标日集中在这4个月。武夷山市ρ(O_3)小时均值分布均呈现单峰型分布,最高值出现在14:00,而后开始下降,最低值出现在07:00。ρ_((O_3–8 h))与日最高气温、平均风速、太阳日总辐射和日照时数呈显著正相关,相关系数分别为0.370**,0.402**,0.564**,0.565**;与相对湿度呈显著负相关(相关系数为-0.646**),并呈现先升后降的趋势。一些气象要素如高温度和低相对湿度等有助于该区域臭氧浓度的升高,当环境温度25℃、相对湿度70%时,都有利于对流层空气中臭氧的生成,更容易造成O_3浓度超标。此外当风速≤2.0 m·s-1时,随着风速的增加,ρ_((O_3–8 h))增大,而当风速2.0 m·s-1时,ρ_((O_3–8 h))随风速的增加呈显著下降趋势。     

云南高原清洁大气环境背景下蒙自市PM_(2.5)和O_3相关性分析

近年来蒙自市PM_(2.5)和O_3质量浓度均有所增加,分析两者的变化特征及其影响因素,对蒙自市大气环境治理具重要应用意义。应用蒙自市2015—2019年大气环境监测资料,分析云南高原清洁大气环境中PM_(2.5)和O_3之间的相互作用。结果表明:与云南高原夏季风盛行的雨季(5—10月)相比,东亚冬季风控制的云南高原干季(11月至次年4月)是蒙自市PM_(2.5)污染和O_3污染多发季节,但与中国中东部地区相比大气污染水平均较低。干季和雨季的PM_(2.5)和O_3变化均呈显著正相关,且干季相关性(r=0.62)大于雨季(r=0.43),两个相关性均通过了99%的置信检验,表明大气环境清洁的云南高原具有特殊的PM_(2.5)和O_3相互作用关系。基于气象和环境观测资料,进一步分析PM_(2.5)和O_3的相互作用潜在机理。云南高原低纬度的蒙自市总辐射曝辐量无明显干雨季节差异,这与云和降水对太阳辐射影响的干雨季节变化密切相关。雨季高温多云、降水集中,降水的湿沉降降低PM_(2.5)质量浓度,同时削弱到达地面的太阳直接辐射,减弱大气光化学反应的O_3产生;在云和降水缺少的干季,云对太阳辐射的减弱影响偏弱,大气光化学作用较为显著,O_3质量浓度较高,大气氧化作用较强,但无明显干雨季节差异。高原清洁大气中低浓度水平的PM_(2.5)季节性增加也难以有效地削弱到达地面的太阳直接辐射,对O_3的生成无明显的抑制作用。因此,清洁大气环境背景下云南高原低纬度城市大气复合污染主要表现为O_3主导的大气氧化性变化影响二次PM_(2.5)生成。     

西安市PM_(2.5)时空分布特征及气象成因

PM_(2.5)是危害环境及人体健康的重要空气污染物之一,但目前对PM_(2.5)的时空分布及气象成因的研究还相对缺乏。为了更好地控制ρ(PM_(2.5)),利用西安市2013年9月1日至2014年8月31日的PM_(2.5)逐日质量浓度、首要污染物数据及气象数据,分析PM_(2.5)逐日质量浓度对空气质量的影响,ρ(PM_(2.5))的分布特征及其气象成因。结果表明,PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。ρ(PM_(2.5))年超标率高达42.1%,在季节上具有冬秋季高、春夏季低的特征,月变化呈现"V"字形变化。各类型站点的ρ(PM_(2.5))总体空间分布状况为:道路参照点污染最严重;居民参照点、工业参照点次之;商贸参照点及文化、生态参照点的PM_(2.5)污染较轻,基本处于良好状态;PM_(2.5)的空间分布状况及站点间的变动幅度会随季节而有所不同。采用逐步回归模型建立的ρ(PM_(2.5))的预测模型具有较好的预测效果,ρ(PM_(2.5))拟合值均能较好的反映ρ(PM_(2.5))的变化规律,ρ(PM_(2.5))与气象条件有一定的关系。     

2018年春节期间烟花爆竹燃放对银川市空气质量的影响

为了解银川市2018年春节期间烟花爆竹燃放对空气质量的影响,分析了2016—2018年春节期间、2018年烟花爆竹禁放区与非禁放区以及2018年春节期间污染时段和非污染时段空气质量变化情况.并利用银川市大气超级监测网络的在线观测数据,对颗粒物中的水溶性离子、黑碳(BC)以及区域污染传输情况进行了分析.分析结果表明,与2016年和2017年春节期间同期比较,2018年优良天数同比分别增加4d、2d.除O_3外,其它5项参数整体均呈下降趋势,空气质量改善幅度较大;银川市城区禁放区空气质量较好于周边非禁放区域;春节期间银川市城区PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO日均浓度在污染时段(除夕至初二)明显高于非污染时段(初三至初六),分别高出65.2%、90.8%、68.4%、58.2%、67.7%,PM_(2.5)/PM_(10)的日均浓度比值在初一最大,为68.6%;污染时段与非污染时段相比,K~+日均浓度增幅最大,达到了361.0%;污染时段PM_(10)中的BC日均浓度较非污染时段上升85.2%,春节期间BC与CO小时浓度呈正相关、相关系数为0.73;气溶胶激光雷达监测图显示,春节期间空气质量主要以本地污染为主.     

长三角地区秋冬季大气PM_(2.5)含量空间变异特征

利用长三角地区的128个国控大气监测站2014年11月到2015年1月的PM_(2.5)浓度逐时数据,采用地统计学方法进行了ρ(PM_(2.5))的空间异质性分析,并讨论了其动态变化的影响因素.结果表明,研究时段内ρ(PM_(2.5))的基底效应值在0.07—0.26之间,空间自相关性较强.块金值呈逐步变大趋势,表明PM_(2.5)人为源对其空间异质性的影响逐渐加强.ρ(PM_(2.5))变程值在217.1—336.2 km之间,东-西方向大于南-北方向.可依据各季节空气PM_(2.5)含量空间自相关距离的1/4—1/2进一步优化环境空气质量监测网点.根据普通克里格法空间插值结果得出,研究区PM_(2.5)污染呈片状分布,且PM_(2.5)污染程度持续加重,污染重心在苏锡常都市圈、南京都市圈和徐州都市圈,是空气PM_(2.5)污染防治的关键区域.南京都市圈和徐州都市圈可能受到WSW上风向外源输送的强烈影响,苏锡常都市圈则对SSE下风向的城市群构成较大的潜在影响.PM_(2.5)还与SO2、CO、NO2均呈显著正相关,表明研究区空气PM_(2.5)污染与化石能源燃烧和机动车尾气均有较大关系,也可能与SO2或NO2在不利气象条件下形成的二次气溶胶有关.     

成都G20会议期间大气污染特征及污染防治分析

为保障2016年7月22—24日G20财长与央行行长会议期间空气质量良好,成都市政府采取了大气污染排放控制应急措施。为评估这些措施的成效,提出未来进一步改善成都空气质量的措施建议,利用成都2016年7月1日—8月18日8个国家级空气质量监测点PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、O_3和CO等污染物浓度数据和地面气象资料,比较了减排前(7月1—15日)、减排中(7月16—26日)和减排后(7月27日—8月18日)空气质量与气象条件变化特征,同时量化了PM2.5来源。结果表明,采取的污染控制措施取得了一定效果。在减排期低压、低风速及无降雨等不利的气象条件情况下,PM_(10)、PM_(2.5)、O_3、SO_2和NO_2浓度在开始减排后出现了明显下降;相反,它们在停止减排后出现了明显上升。虽然整个研究时段内市区PM2.5和PM10浓度均达到了国家空气质量二级标准,但仍超过世界卫生组织准则值,超标天数占总天数50%以上;约80%天数的臭氧日最大8 h浓度超过世界卫生组织准则值;成都已面临雾霾和臭氧的双重污染。虽然雾霾和臭氧污染发生的主要季节不同,但臭氧和二次颗粒物的前体物(如NO_x和VOCs)具有共同主要来源。市区与背景点在PM_(2.5)、PM_(10)和O_3的浓度上接近且具有似的变化趋势,表明市区空气质量与区域污染物排放密切相关,成都SO_2浓度受本地源和污染物远距离传输的共同影响。为进一步改善成都空气质量,建议加强成渝地区区域减排,特别要控制臭氧前体物和二次颗粒物前体物的排放。     

广州城区近地面层不同高度空气质量评价

为了阐明大城市中心城区不同高度的空气质量差异及其成因,为大气污染防治工作提供科学支撑,该研究基于广州塔大气污染物垂直梯度观测平台的监测数据,采用环境空气质量综合指数和环境空气质量指数(AQI),分别对广州城区近地面层不同高度的空气质量进行评价。结果表明,2015年广州塔4个高度(地面、118 m、168 m和488 m)的空气质量综合指数分别为4.96、5.01、4.83和3.64,AQI超标率分别为27%、30%、25%和40%。总体上,中、低层(168 m以下)的空气质量差异较小,其中118 m点位的综合指数和AQI超标率相对较高;高层(488 m)因O_3污染尤其显著导致其AQI超标率为各高度最高,但O_3质量浓度上升的贡献被其他污染物质量浓度的大幅下降所抵消,故其综合指数反而最低。随着高度增加,PM_(2.5)和NO_2超标程度下降,O_3超标程度上升,导致高层的PM_(2.5)和NO_2几乎不超标,而O_3超标率达40%且其超标天数占AQI超标天数的比例高达99%。随着污染级别上升,PM_(2.5)和NO_2成为首要污染物的比例减少,O_3比例增加,O_3成为各高度AQI超标时最主要的首要污染物。当低层空气质量处于优或重度污染级别时,各层等级一致性相对较好;但在其他情况下,低层与高层的空气质量最多可相差3个级别。因PM_(2.5)和NO_2以低矮源排放贡献为主,而O_3来源于复杂的二次反应,使PM_(2.5)和NO_2质量浓度随高度上升而递减,而O_3质量浓度随高度上升而递增,最终形成了中、低层以PM_(2.5)、NO2和O_3复合污染为主、高层以O_3单一污染为主的空气质量垂直分布特征。     

河南省PM_(2.5)时空分布特征及其与植被覆盖度的关系

随着中国城市化和工业化的不断推进,大气污染治理形势严峻,PM_(2.5)作为首要的大气污染物,已经引起了公众和学术界的普遍关注。研究PM_(2.5)的时空分布特征及其质量浓度同植被覆盖度之间的关系,为区域大气污染联防联控提供数据支撑和理论依据。以大气污染严重的河南省为研究对象,利用2017年1月—2019年2月期间75个国控空气质量监测站的逐日PM_(2.5)质量浓度数据,通过空间插值技术,分析了PM_(2.5)质量浓度的时间和空间分布特征。基于MODID NDVI遥感卫星数据,采用像元二分模型反演获取植被覆盖度数据,再计算其与PM_(2.5)质量浓度的秩相关系数。研究发现,(1)总体上,河南省PM_(2.5)年均质量浓度逐年降低,由2015年的79μg·m~(-3)降至2018年的63μg·m~(-3),年均降幅达7.2%,但是依然超过国家二级标准(35μg·m~(-3)),污染防治形势仍然严峻。(2)从时间分布看,PM_(2.5)季节差异明显,月均质量浓度曲线大致呈"U"形,冬季质量浓度最高(113μg·m~(-3)),夏季最低(35μg·m~(-3)),春秋两季居中。(3)从空间分布来看,PM_(2.5)质量浓度在河南省内由南至北污染程度递减,形成了以污染最严重的郑州市、安阳市为中心的PM_(2.5)辐射圈。(4)植被覆盖度和PM_(2.5)质量浓度相关性强,秩相关系数为-0.55。从污染治理来看,提高植被覆盖度,增加植被面积对PM_(2.5)沉降有积极作用,但作用有限。     

北京城市森林PM_(2.5)质量浓度特征及影响因素分析

以北京西山森林公园为林内观测点,北京海淀植物园为林外对照点,研究城市森林PM_(2.5)质量浓度变化特征,并对其影响因素进行分析。结果表明,林内外PM_(2.5)质量浓度日变化呈"双峰双谷"型,8:00和21:00左右是一天中的两个峰值,15:00和4:00左右是一天中的两个谷值,PM_(2.5)质量浓度林内(104.02μg·m~(-3))林外(82.52μg·m~(-3))。一年中PM_(2.5)质量浓度在冬季最高,春季次之,夏季最低,PM_(2.5)质量浓度年变化林内为冬季(115.46μg·m~(-3))春季(112.39μg·m~(-3))秋季(106.37μg·m~(-3))夏季(81.87μg·m~(-3)),林外为冬季(97.35μg·m~(-3))春季(94.07μg·m-3)秋季(93.17μg·m~(-3))夏季(61.86μg·m~(-3))。气温、降雨均与PM_(2.5)浓度呈负相关。晴天时,温度高、空气对流旺盛,PM_(2.5)浓度较低;降水对PM_(2.5)有很好的消减作用;风有驱散PM_(2.5)的作用。在高温高湿天气下,PM_(2.5)浓度高于其他天气情况。该研究可以丰富森林净化大气的理论,为环保部门相关政策的制定提供依据。     

云贵高原城市冬夏季PM_(2.5)与O_3相互作用机理——以贵阳市为例

在对环境细颗粒物进行治理的过程中,一些地区随着PM_(2.5)下降而出现O_3浓度增加的现象。分析两者的变化规律和影响因素,对云贵高原大气PM_(2.5)和O_3治理具有参考意义。利用贵阳2013—2017年PM_(2.5)与O_3监测数据及太阳辐射、温度等气象观测资料,采用对比观测方法分析大气复合污染中PM_(2.5)和O_3在不同季节相互作用的机理和变化特征。结果表明:不同气象条件下,PM_(2.5)和O_3的相互作用表现为:夏季,高浓度的O_3在较强的大气氧化条件下可促进二次颗粒物形成,增加环境中PM_(2.5)的浓度水平,两者表现为正相关(r=0.609,P0.01);冬季,较高浓度的PM_(2.5)削弱了太阳辐射,同时抑制O_3的产生,两者表现为负相关(r=-0.373,P0.01)。PM_(2.5)与O_3在不同季节的相互作用机理受温度和太阳辐射等气象因素影响,夏季光化学反应速率较高,O_3二次生成浓度相对较高,且多种污染物共存;冬季,采暖期细粒子排放增加,大气层结稳定促使PM_(2.5)在大气中累积,导致气溶胶光学厚度增大,削弱了到达地面的太阳辐射,加之贵阳冬季太阳辐射只相当于夏季的2/5,抑制了生成O_3的光化学反应,空气污染以PM_(2.5)为主。综上,贵阳大气复合污染的季节变化可由大气环境中PM_(2.5)和O_3的季节性相互作用决定。     

珠三角北部背景站臭氧浓度变化特征

O_3已取代PM_(2.5)成为珠三角空气污染的首要污染物,深入研究珠三角背景地区O_3浓度变化特征对全面掌握珠三角空气质量概况具有非常重要的意义。以珠三角北部郊区背景监测点位广州市从化区天湖站点2006—2018年的监测数据为基础,结合空气质量模型与过程分析等工具,对珠三角背景地区的O_3浓度进行分析。结果表明,2006年以来,珠三角背景地区的O_3年平均质量浓度均在80μg·m~(-3)左右波动,年均值在2014年达到自动监测以来的历史峰值91μg·m~(-3),2014年以来有逐年下降的趋势。2006—2018年O_3小时质量浓度的频数分布表明30—100μg·m~(-3)是主要的小时质量浓度水平,占比约为59%,100μg·m~(-3)以下质量浓度的占比约为70%,160μg·m~(-3)以下质量浓度的占比约为94%,天湖站小时质量浓度超标(大于200μg·m~(-3))概率为1.8%。平均而言,天湖站6—7月的O_3质量浓度最低,分别为71μg·m~(-3)与73μg·m~(-3)。冷暖交替的月份质量浓度相对较高,10月与4月分别达到102μg·m~(-3)与84μg·m~(-3),过程分析结果显示,在下沉气流等影响下,近地面层上层边界O_3垂直输送是4月与10月高质量浓度O_3的主要来源。天湖站的日均与月均O_3质量浓度与日照时数均存在正相关关系,O_3昼高夜低且与NO_2呈反相关关系,O_3质量浓度远高于NO_2,说明天湖受人为源排放影响少。天湖站化学过程对O_3的影响因季节而异,夏季光化学过程对O_3的影响明显,白天平均O_3净化学生成速率为18.5μg·m~(-3)·h~(-1);其他季节珠三角背景地区的O_3质量浓度主要受物理过程影响。     

宝鸡高新区春节前后大气中黑碳浓度特征及来源解析

基于春节前后(2018年1月1日—2018年3月31日)宝鸡市高新区宝鸡文理学院站点的黑碳气溶胶(BC)、浊度仪、颗粒态污染物(PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0))、气态污染物(CO、NO_2、SO_2和O_3)的逐时数据及常规气象数据,对宝鸡市高新区BC气溶胶的时间变化特征、来源及影响因素进行分析.结果表明,观测期间BC质量浓度的变化范围为0.01—5.62μg·m~(-3),平均浓度为0.63μg·m~(-3).BC与风速和能见度均呈负相关.观测期间BC浓度日变化呈"双峰双谷"型,峰值出现在09:00和19:00,谷值出现在05:00和16:00;寒假前BC浓度昼夜变化整体高于寒假期间和春季开学,可能与寒假前频繁的人为活动,不易扩散的气象条件有关.BC占PM_(2.5)的0.84%,其吸收作用占大气消光的2.14%.除O_3外,BC日平均浓度与PM_(2.5)、CO和NO_2呈显著相关,相关系数分别为0.626、0.623和0.473,说明BC气溶胶与之均有部分共同源.     

2018年春节期间烟花爆竹燃放对银川市空气质量的影响

为了解银川市2018年春节期间烟花爆竹燃放对空气质量的影响,分析了2016—2018年春节期间、2018年烟花爆竹禁放区与非禁放区以及2018年春节期间污染时段和非污染时段空气质量变化情况.并利用银川市大气超级监测网络的在线观测数据,对颗粒物中的水溶性离子、黑碳(BC)以及区域污染传输情况进行了分析.分析结果表明,与2016年和2017年春节期间同期比较,2018年优良天数同比分别增加4d、2d.除O_3外,其它5项参数整体均呈下降趋势,空气质量改善幅度较大;银川市城区禁放区空气质量较好于周边非禁放区域;春节期间银川市城区PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO日均浓度在污染时段(除夕至初二)明显高于非污染时段(初三至初六),分别高出65.2%、90.8%、68.4%、58.2%、67.7%,PM_(2.5)/PM_(10)的日均浓度比值在初一最大,为68.6%;污染时段与非污染时段相比,K~+日均浓度增幅最大,达到了361.0%;污染时段PM_(10)中的BC日均浓度较非污染时段上升85.2%,春节期间BC与CO小时浓度呈正相关、相关系数为0.73;气溶胶激光雷达监测图显示,春节期间空气质量主要以本地污染为主.     

兰州市大气相对湿度与PM_(10)浓度和大气能见度的相关性分析

将相对湿度RH与PM_(10)浓度、大气能见度间的关系进行深入分析的研究目前还相对较少。利用兰州2002-2012年的环境气象资料,对相对湿度RH、PM_(10)浓度与能见度之间的对应关系进行统计分析,以揭示RH与PM_(10)浓度和大气能见度之间的直观联系,加深对灰霾形成过程的认识。将RH以5%的间隔进行划分,结果表明:各区间ρ(PM_(10))平均值与RH平均值呈显著线性负相关,R(相关系数)达0.940;高颗粒物浓度更多地出现于低湿天气条件下,但高湿度非降雨天气条件下颗粒物容易积聚。随着RH增大,大气能见度随ρ(PM_(10))变化率的绝对值增大;RH在75%以上时,增加相同的ρ(PM_(10))所导致的大气能见度下降量是RH在40%~45%时的2倍以上;RH 45%~60%,大气能见度可较好地反映ρ(PM_(10))的变化,而RH大于60%时,大气能见度的降低主要反映ρ(PM_(10))含水量的快速增加而并非指示ρ(PM_(10))的增加。在分析无降水天气过程时发现,当RH在80%~90%之间时PM_(10)的平均值明显下降,二者不呈负相关。可能的原因是这种高湿度天气通常出现在夏秋季节,一方面污染物排放强度较低,另一方面大气稳定度低,逆温层厚度比较稀薄,静风频率出现的概率比较低,风速相对于冬春季节较大(平均风速大于1.5 m·s~(-1)),污染物易扩散。大气能见度与同期地面气象条件和主要污染物浓度的相关性比较表明,相对湿度、PM_(10)是影响能见度的主要因子,兰州能见度变化对PM_(10)比较敏感。PM_(10)对能见度的影响以冬季最为明显,秋季次之,夏季最弱。兰州由于特殊的河谷盆地地形,复杂的气象条件使得兰州地区大气相对湿度与PM_(10)浓度和大气能见度的关系与国内其他地区存在较大的差异。     

菏泽市夏季PM10和PM25中水溶性离子组分污染特征

为分析菏泽市大气颗粒物及其水溶性离子组分特征,本研究于2015年8月期间在菏泽市6个监测点位采集环境受体PM_(10)和PM_(2.5)样品共120个,利用离子色谱法测定颗粒物中水溶性无机离子(SO■、NO~-_3、NH~+_4、Cl~-、Ca~(2+)、K~+、Na~+、Mg~(2+)、F~-),并同步收集气象参数及气态污染物质量浓度等资料.结果表明,菏泽市夏季环境受体中颗粒物质量浓度ρ(PM_(10))和ρ(PM_(2.5))分别为94.5μg·m~(-3)、55.2μg·m~(-3),稍低于国内其他城市,这与各城市经济发展、产业能源结构、气象条件等因素有关.PM_(2.5)/PM_(10)值在0.5—0.8之间,表明菏泽市夏季细颗粒物(PM_(2.5))污染较为严重.但PM_(10)和PM_(2.5)中水溶性离子质量总浓度ρ(WSIs)分别为30.5μg·m~(-3)、17.0μg·m~(-3);质量分数w(WSIs)分别为32.4%、29.6%.其中SO■、NO~-_3、NH~+_4为PM_(10)和PM_(2.5)中主要水溶性离子,3种离子浓度和分别占PM_(10)和PM_(2.5)中总离子浓度的84.3%、88.3%.SO■、NO~-_3、NH~+_4、K~+主要集中在细颗粒物(PM_(2.5))中,Ca~(2+)、Mg~(2+)则广泛存在于粗颗粒物(PM_(10))中.各采样点的PM_(10)和PM_(2.5)中,SO■、NO~-_3、NH~+_4、Ca~(2+)和Mg~(2+)浓度分布具有空间差异.离子相关性表明,NH~+_4与SO■、NO~-_3相关性均较强,3种离子主要以NH_4HSO_4、NH_4NO_3形式存在.PM_(10)和PM_(2.5)中NO~-_3/SO■值分别在0.41—0.49和0.36—0.47之间,平均值分别为0.46、0.42,表明固定源是菏泽市夏季颗粒物污染的主要污染贡献源.     

合肥市主城区PM_(2.5)时空分布特征研究

城市PM_(2.5)时空分布特征研究对改善空气质量具有重要意义。利用2016年1月1日—2016年12月31日合肥市主城区10个国控空气质量监测站PM_(2.5)浓度、土地开发强度、道路交通等数据,基于Arcgis空间分析平台,探讨合肥市主城区PM_(2.5)时空分布特征及其与土地开发强度、道路交通的关系,可为地方政府改善空气质量提供科学依据。结果表明:(1)合肥市主城区PM_(2.5)浓度季节差异显著,由高到低依次为冬季、春季、秋季和夏季,秋、冬季PM_(2.5)浓度波动较大,而春、夏季PM_(2.5)浓度比较稳定;(2)污染天数呈现春冬多、夏秋少的规律,1月、2月、3月、11月和12月的污染天数比例均超过50%,重度以上污染天气主要出现在春冬季节,严重污染天气暂未出现;(3)1月PM_(2.5)浓度空间分布呈现"双峰多谷"的规律,庐阳区和滨湖新区是PM_(2.5)浓度高峰区,属于轻度污染;7月PM_(2.5)浓度空间分布呈现"双峰双谷"的规律,庐阳区和包河区是PM_(2.5)浓度高峰区,属于良好;(4)合肥市主城区PM_(2.5)浓度与绿地率、主干路长度和容积率有较强关联性;绿地率与PM_(2.5)浓度呈显著负相关,容积率与PM_(2.5)浓度有一定正相关关系,土地利用性质和其他因素综合影响PM_(2.5)浓度;交通流量大的主干路与PM_(2.5)浓度存在正向关系。中心城区通过增加公共绿地空间、合理控制容积率,加强公共交通和电动汽车的使用,可达到改善空气质量的目的。     

北京采暖期典型区域环境空气污染特征分析

北京采暖期空气污染较非采暖期严重得多,但目前针对采暖期北京城市上风向、下风向、中心区和主干道路等典型人类活动区域的主要污染物浓度特征及其受气象条件变化影响的研究还比较缺乏,为了摸清北京市采暖期不同典型区域大气污染特征,更有针对性地制定环境空气污染防治对策,利用2014年采暖期首月(11月15日—12月14日)北京市北郊(八达岭)、南郊(永乐店)、城市中心区(天坛)、城市交通干道(永定门内大街)等典型区域的PM_(2.5)、SO_2、NO_x、O_3质量浓度监测数据和气象数据,分析4类代表性区域的环境空气污染特征和时空变化情况。结果表明,PM_(2.5)是各区域冬季主要污染物,日均质量浓度在61.75~143.81μg?m-3,总体空间分布状况为南郊最严重、城市交通干道和城市中心区次之、北郊的PM_(2.5)污染最轻,除北郊外其余监测点ρ(PM_(2.5))均超过二级标准限值。各区域的主要污染物略有不同,其中北郊ρ(SO_2)较其他区域高,白天12:00时最低(29.09μg?m-3),夜晚18:00—次日01:00持续居高(58.8~63.19μg?m-3),这与燃煤采暖等人类活动规律一致;南郊以PM_(2.5)、NO_x混合型污染为主;城市交通干道附近ρ(NO_x)和ρ(O_3)较高,表明局地光化学反应NO_x-O_3生消机制作用明显,污染物浓度变化与人类出行时间一致。气象条件对不同污染物浓度的影响存在差异,微风无持续风向、大气扩散条件较差时,PM_(2.5)呈现不断累积状态,SO_2、NO_x和O_3累积效应不明显,但其单日质量浓度峰值显著增加;北风和微风反复交替、大气扩散条件总体较好时,各监测点的SO_2、NO_x受地区性污染源排放影响波动不大,随扩散条件转差南郊ρ(PM_(2.5))会迅速增加。城市交通干道机动车排放典型污染物ρ(NO_x)及其二次污染物ρ(O_3)随着气象条件变化其峰值在日内变化显著。     

煤改气后天津市采暖期大气污染特征的时空分布研究

燃煤供暖被认为是中国北方采暖期大气污染的主要来源之一,因此国家计划以天然气替代燃煤作为取暖燃料以减轻大气污染。基于2016-2017年天津采暖期前后的空气质量监测数据,探究"煤改气"后城市大气污染物的时空分布特征及影响因素,为大气污染治理提供依据。研究表明,煤改气后天津采暖期主要大气污染物有PM_(2.5)、PM10和NO_2 3种,CO日均质量浓度有超标现象发生,SO_2和O_3日均质量浓度均低于二级标准限值。与使用燃煤采暖时期相比,大气中SO_2、PM_(2.5)、PM_(10)和CO的日均质量浓度均有不同程度的降低,尤其是SO2浓度降幅高达70%,但NO_2质量浓度没有有效降低。从日变化特征来看,采暖期PM_(2.5)、PM10和CO的日变化规律受到了采暖活动影响,呈单峰单谷型的变化趋势。NO_2、SO_2和O_3的日变化规律与非采暖期相似,受采暖活动影响较小。由于受供暖和大气逆温层的影响,采暖期晚上至上午时段大气污染物(O3除外)的质量浓度远远高于非采暖期相同时段的质量浓度。天津大气污染物在非采暖期呈现出典型的"周末效应",但是在采暖期没有出现"周末效应"。冬季,周末白天人为活动较工作日更为活跃,与之相对应增加的城镇生活源可能是造成周末白天PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度偏高及"周末效应"消失的主要原因。     

广东省大气环境质量的时空分布特征

随着社会经济的迅速发展、城市化进程的不断加快以及能源消费需求的增加,广东省大气污染问题日益成为人们关注的重要环境污染问题之一。为了进一步了解广东省主要大气污染物质量浓度的时空变化情况,以广东省21个地级市为研究对象,选用广东省生态环境厅历年发布的环境状况公报以及《环境空气质量标准》(GB3095-2012)中的SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、O_3~(-8) h,以及CO 24h平均第95%位数的质量浓度作为评价因子,基于ArcGIS 10.2软件分析平台,分析了广东省主要大气污染物的年际变化特征、空间分布特征及其变化原因。结果表明,1998—2017年间,广东省降水pH年均值由1998年的4.71提高到2017年的5.14,且大多年份维持在5.0-5.6之间,酸雨发生频率均属轻酸雨。除少数年份外,全省SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、O_3~(-8)h和CO平均质量浓度均达到国家二级标准。空间分布上,全省大气主要污染物除NO_2上升,O_3~(-8)h波动变化外,SO2、PM10、PM2.5和CO的质量浓度均呈现下降趋势。近年来,珠三角地区的大气环境首要污染物主要为O_3~(-8)h,其次为PM_(2.5)和NO_2,粤东西北地区除O_3~(-8)h和PM2.5污染较重外,PM_(10)的污染也较为严重。总的来看,研究期间,广东大气环境质量逐年得到改善,主要原因在于全省在社会经济快速发展的同时,也加大了大气环境污染防治工作力度,取得了显著成效。     

气团来源对沿海城市PM_(2.5)中二次水溶性无机离子形成特征的影响研究

大气细颗粒物(PM_(2.5))与雾霾天气密切相关,PM_(2.5)吸附的有毒有害物质,可能给人体健康带来危害。二次水溶性无机离子(SNA,包括SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)是PM_(2.5)的重要组分,研究PM_(2.5)中SNA污染特征及形成和演化的影响因素,对认识雾霾污染的生消机制,提升人们的生活质量具有重要意义。利用在线气体及气溶胶成分监测系统(MARGA)观测了宁波市滨海地区春季、夏季和秋季大气PM_(2.5)中的SNA和气态污染物的变化趋势,并利用后向轨迹分析研究了不同气团影响下污染物的日变化规律。结果表明,观测期间,SNA在PM_(2.5)中的平均占比约为70.7%,NO_3~-是导致PM_(2.5)污染加重的主导离子。NO_3~-和SO_4~(2-)受气团传输影响较大,来自陆地气团的质量浓度普遍高于海洋气团,来自西北内陆方向的污染物输送是导致宁波空气质量下降的主要原因。宁波大气中的硫氧化率(SOR)较高,SO_4~(2-)主要由SO_2发生二次氧化反应生成;SO_4~(2-)的形成与相对湿度(RH)密切相关,SOR随着RH的增加而显著增大,当RH85%时,大气中的硫氧化物绝大部分以SO_4~(2-)形式存在,SOR接近1;而温度变化对SOR无明显影响;来自西南与东部受海洋显著影响的气团SOR高于来自陆地气团的相应值。夏季RH普遍较高,西南方向气团影响下高浓度的气态污染物(NO_2、O_3、NH_3)可明显促进SO_4~(2-)的生成,一定程度上控制人为气态污染物的排放能有效减少SO_4~(2-)生成。与SOR比较而言,氮氧化率(NOR)和NO_3~-与温度、RH、气态污染物浓度等环境因素的关系比较复杂,暗示多种反应机理共同作用影响氮氧化物的转化。