成都市春节期间PM_(2.5)中水溶性离子的污染特征分析

采用在线监测仪器对成都市春节期间大气中的PM_(2.5)及PM_(2.5)中的水溶性无机离子浓度进行了连续观测。结果表明:春节期间NO-3、SO2-4、NH+4是PM_(2.5)中水溶性离子的主要组成部分;烟花爆竹的集中燃放使PM_(2.5)的浓度短时间内迅速升高,同时PM_(2.5)中的SO2-4、K~+、Mg2+、Cl-的浓度亦显著升高,最大值分别为28.74μg/m3、33.40μg/m3、3.01μg/m3、23.53μg/m3,是基本无烟花爆竹燃放时段的2.90倍、303.6倍、376.2倍和13.8倍;相关性分析表明,春节期间PM_(2.5)中的K~+、Mg2+、Cl-可能有相同的来源,即烟花爆竹的燃放,部分SO2-4还可能以硫酸钾、硫酸镁的形式存在。     

滁州市2017—2021年春节期间空气质量分析

春节期间处于冬季中后期,气象条件常常不利扩散,大量烟花爆竹集中燃放,各项污染物浓度剧增,极易出现重度污染过程.结合安徽省滁州市2017—2021年春节期间各项大气污染物质量浓度监测数据和气象资料,分析燃放烟花爆竹对城市空气质量的影响.滁州市实施了烟花爆竹限制燃放、禁止燃放的规定,设置了烟花爆竹禁止燃放区,以期为春节期间...     

成都市城区春节期间燃放烟花爆竹对空气质量的影响

利用空气质量自动监测系统分析了2013年春节期间成都市城区的SO2、NO2、CO、O3、PM10及PM2.5的浓度值,发现烟花爆竹的燃放对SO2、NO2、PM10及PM2.5的浓度有较大影响。     

燃放烟花爆竹对自贡市环境空气质量的影响分析

利用2016~2019年春节期间自贡市环境空气自动监测系统主要污染物浓度小时及日监测数据,分析燃放烟花爆竹及采取禁燃措施对自贡市空气质量的影响。结果显示:集中燃放烟花爆竹会造成短时空气严重污染,但随着自贡市实行行政辖区内全面禁止销售、燃放烟花爆竹,污染状况明显改善,2019年污染时段在春节期间占比较2016下降45.6%。颗粒物浓度(PM 2.5、PM 10)大幅度下降,2019年春节期间PM 2.5和PM 10均值分别为73μg/m 3和104μg/m 3,2019年春节期间PM 2.5和PM 10均值分别较2016年同期下降了55.2%和51.6%。烟花爆竹对PM 10和PM 2.5浓度影响明显高于SO 2、CO、O 3、NO 2。春节期间有利的气象因素对自贡市污染物的稀释和扩散具有一定的影响,但禁燃烟花爆竹对颗粒物浓度降低起决定性作用。     

2015～2019年春节期间烟花燃放对长沙空气质量的影响分析

对2015～2019年春节期间长沙空气质量数据进行分析,结果表明:2015年除夕、初一期间空气扩散条件较好,PM2. 5、PM10浓度峰值相对不高,烟花燃放的影响较小; 2016、2017年空气扩散条件稍弱,燃放烟花燃放的影响较为严重; 2018年空气扩散条件虽然最为不利,但得益于政府强有力的控燃措施,烟花燃放的影响得到了较好的控制; 2019年空气扩散条件好转,烟花燃放的影响控制也较好。烟花爆竹的燃放对不同大气污染物的影响存在较明显的差别,其中,对PM2. 5、PM10的影响最为显著,对SO2的浓度也有较明显的影响,而对CO、O3、和NO2的影响则相对较小。近5年烟花燃放对春节期间长沙空气日均浓度的贡献率PM2. 5为31. 7%～73. 7%之间,PM10为1%～69. 7%之间;对小时浓度的贡献率PM2. 5为42. 2%～84. 3%,PM10为34. 9%～81. 3%之间。     

潍坊市大气细颗粒物化学组分特征分析

为探讨潍坊市大气细颗粒物(PM_(2.5))的污染特征,于2015年在潍坊城区开展了不同季节的颗粒物观测试验,分析了PM_(2.5)样品的碳组分(OC和EC)、水溶性无机离子和无机元素等。结果显示,在观测期间PM_(2.5)中水溶性无机离子污染最为突出,其次为有机碳、微量元素和元素碳。受采暖季燃煤消耗量增加影响,该季节PM_(2.5)中碳质组分含量、部分水溶性离子(SO_4~(2-)和NH_4~+)含量、人为微量元素含量显著高于其他季节。风沙季,PM_(2.5)中OC主要来源于二次有机碳。     

大气-气溶胶在线装置和离子色谱联用技术对西安市灰霾天气的监测研究

本文使用美国URG公司生产的大气气溶胶(PM2.5)水溶性组分/大气(气态污染物)在线监测分析系统,对西安市2013年1月持续近一月的灰霾天气空气质量污染的全过程,进行了连续不间断监测、分析研究,结果表明:结合西安市气候状况和地形等因素,汽车尾气、集中采暖等人类活动才是造成这次西安市冬季灰霾天气的主要因素.     

南充冬季大气PM2.5污染特征及来源分析

为探究南充市冬季大气PM_(2.5)污染特征,于2017年1月对南充市大气PM_(2.5)进行采样,分析水溶性离子、无机元素和碳质组分的组成、浓度水平和来源。结果表明,二次无机离子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+是南充市冬季大气PM_(2.5)水溶性离子中的重要组成部分,占总离子的86.7%;NH_4~+与NO_3~-和SO_4~(2-)主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4形式存在,SOR和NOR平均值分别为0.51和0.23,SOR高于NOR,说明南充市冬季硫氧转化速度比氮氧转化速度快且二次离子污染较为严重;NO_3~-/SO_4~(2-)比值为1.11,表明移动源是南充冬季大气污染物的主要来源,并且南充市冬季大气PM_(2.5)偏酸性。OC、EC是大气PM_(2.5)重要组成部分,OC/EC比值大于2,SOC对OC的贡献率较大(65.3%),南充市冬季大气PM_(2.5)中OC主要来源于二次污染。OC、EC之间相关性较好(R=0.84),二者具有共同的来源。主成分分析(PCA)结果表明,南充市冬季PM_(2.5)的主要来源是汽车尾气、燃煤、二次污染、生物质燃烧、土壤及建筑扬尘。     

炼化企业厂区PM2.5无机元素污染特征及来源研究

为研究炼化企业厂区大气PM2.5无机元素污染特征及其来源,于2015年非采暖期和2016年采暖 期采集两处炼化企业厂区环境空气中PM2.5样品,采用电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）分析其中14种无机 元素质量浓度与富集情况,并通过主成分分析法解析其来源。结果表明：Na、Fe、Ca、K、Mg 5种地壳元素的质 量浓度 ρ（Na）、ρ（Fe）、ρ（Ca）、ρ（K）、ρ（Mg）占PM2.5中14种无机元素质量浓度总量ρＴ的93.4％,V、Cr、Mn、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb人为活动排放元素的质量浓度占 ρＴ的6.6％。相较于我国主要城市地区,所述炼化企业厂 区PM2.5中 ρ（Cd）、ρ（Cu）、ρ（Fe）、 ρ（Pb）、ρ（Mn）、 ρ（ Ni）、 ρ（Cr）、 ρ（Zn）均较低,说明厂区各污染源并未对所在地 区环境空气造成严重的无机元素污染。厂区PM2.5中Zn、Cd、Cr元素富集因子分别为43.2,38.4,34.4,说明这 些元素受人为活动的影响较为严重。富集因子分析和主成分分析均表明,所述炼化企业厂区PM2.5来源复杂多 样,包括燃煤、机动车尾气排放、土壤扬尘、生物质燃烧、道路扬尘、建筑扬尘、燃煤及垃圾焚烧等,其中燃煤和机动车尾气排放对厂区PM2.5的贡献大于47.97％;土壤扬尘、生物质燃烧、道路扬尘和建筑扬尘对PM2.5的贡献 大于31.36％。     

北京市区冬季PM_(2.5)污染特征及来源分析

选取北京市区为采样点,于2016年1月进行PM_(2.5)采集,并分析了PM_(2.5)和水溶性组分的污染特征和来源。结果表明,采样期间北京市PM_(2.5)质量浓度平均为67.7μg/m~3,水溶性离子是PM_(2.5)的主要组分,其中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+之和占总离子的79.1%;Ca~(2+)和Mg~(2+)分别占PM_(2.5)质量浓度的2.5%和0.9%,海盐气溶胶和K~+分别占PM_(2.5)的3.6%和1.6%。采样期间NO_3~-/SO_4~(2-)为1.1,表明NO_2和SO_2主要来自移动源的贡献。北京市区冬季PM_(2.5)主要来自二次污染源、扬尘、生物质燃烧和海盐气溶胶,贡献率分别为42.351%、21.164%、16.314%和5.436%。     

云南省蒙自市大气PM2.5污染特征及来源解析

为了解蒙自市PM2.5的主要化学组分季节变化、来源及贡献,于2017~2018年每季典型月连续10天在蒙自市城区采集样品,对PM2.5的质量浓度及主要化学组成成分进行了测量分析。结果显示:经CMB解析后工艺过程源、二次硫酸盐、煤烟尘、机动车尘、道路扬尘、二次硝酸盐、建筑施工尘和其他源对PM2.5的贡献率分别为23.24%、20.65%、14.11%、13.31%、7.34%、6.32%、5.21%和9.82%;水溶性无机离子质量浓度为19.49μg/m^3,占PM2.5年平均质量浓度的53.09%,是PM2.5的重要组成部分,此外SO2-4、NH+4和NO-3分别占离子总量的41.20%、27.51%、12.85%;PM2.5中NO-3/SO2-4比值在0.20~0.38范围内,说明固定污染源对蒙自地区大气中SO2和NOX的贡献仍然大于机动车的贡献;春季SOC值为3.33大于二次反应生成的有机碳的条件,表明春季受到二次污染源的影响最为严重;蒙自市全年PM2.5浓度平均值为29.72μg/m^3,低于国家环境空气质量标准(GB3095—2012)年均35μg/m^3二级限值,而且风向、风速等气象条件是造成蒙自春季PM2.5浓度高于其它季节20μg/m^3的关键因素,而其关键贡献源是工业源、建筑施工工地和道路扬尘源。     

欢庆的背后

元宵节是我国的传统节日,是举国欢庆的节日,是2011年第一个月圆之时,也是春节的最后一天。这元宵节当然也就少不了烟花爆竹的燃放。放烟花爆竹就是为了庆祝,可是在美丽的同时却有着不为人知的一面。     

大气细粒子(PM2.5)监测技术进展

大气细粒子(PM2.5)的污染对人和生态环境等影响巨大,迫切需要进行PM2.5质量浓度的监测;本文介绍了PM2.5国内外监测研究进展、监测网络应用情况以及监测技术;重点介绍了几种先进的技术:β射线法、振荡天平法和光散射法,并详细描述了各种监测设备的原理及结构,提出最好采用PM2.5在线监测仪进行日常监测。     

我国大气细颗粒物污染防治目标和控制措施研究

我国面临着严重的细颗粒物(PM2.5)污染问题,PM2.5对人体健康、能见度、气候变化、生态系统等均产生了不良影响。本文旨在提出我国PM2.5污染防治目标和控制措施,为从根本上改善空气质量提供科学依据。首先,本文提出了2020年和2030年我国PM2.5污染防治目标。其次,采用能源和污染排放技术模型,分情景预测了我国未来一次大气污染物排放量的变化趋势。基于情景预测结果和此前研究建立的一次污染物排放与PM2.5浓度间的非线性关系,确定了2020年—2030年与PM2.5浓度改善相适应的全国和重点区域大气污染物减排目标。最后,利用能源和污染排放技术模型,提出了实现大气污染物减排的技术措施和对策建议。研究表明,2030年全国二氧化硫、氮氧化物、一次PM2.5和挥发性有机物的排放量应分别比2012年至少削减51%、64%、53%和36%,氨排放量也要略有下降。对于污染严重的重点区域,必须采取更严格的控制力度。要实现上述减排,应加快能源结构调整,推进煤炭清洁高效集中可持续利用,建立"车-油-路"一体的移动源控制体系,并强化多源多污染物的末端控制。     

上海市松江区PM2.5与PM10浓度变化特征分析

为了解松江区PM 2.5与PM 10浓度变化特征,选取2014年1月1日~2019年2月28日松江区3个环境空气自动监测市控点质控后的小时平均值,进行日、月、季节和年际变化的讨论分析。结果表明:2014~2018年松江区的PM 2.5与PM 10年均浓度分别为51、61μg/m 3,呈整体下降趋势;冬春季PM 2.5与PM 10浓度较高、秋季次之、夏季低;2014~2018年PM 2.5与PM 10浓度月变化趋势基本相同,整体呈现4~6月逐渐下降,10~12月逐渐上升的规律;PM 2.5与PM 10浓度各季节及全年的日变化均呈双峰型;PM 2.5与PM 10的相关系数为0.87,四季系数为r冬季(0.91)>r夏季(0.90)>r秋季(0.88)>r春季(0.72);PM 2.5/PM 10的平均值为0.83,大气颗粒物PM 2.5的贡献率非常高。     

南京典型站点春节期间大气污染特征

2017年1月27日～2月2日,在南京市江东北路176号站点对各类污染物进行在线观测,研究春节期间污染特征。结果表明:采样期间,ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_(10))最大值分别为142μg/m~3、172μg/m~3。ρ(PM_(2.5))/ρ(PM_(10))平均值为74.5%; OC与EC的平均浓度分别为11.0μg/m~3和1.91μg/m~3,两者的相关系数为0.92,表明两者的污染来源相对稳定、集中。OC/EC比值在3.4～14.0之内,均值为6.8,表明本站点二次有机物污染主要来自于燃煤排放与机动车尾气排放。春节期间,该站点的VOCs关键活性物种主要为丙烯、乙烯、间/对二甲苯、甲苯、正丁烷、异戊烷、异丁烷、反-2-丁烯、丙烷和1-丁烯;春节期间出现明显"假日效应",污染排放强度显著降低,空气质量良。     

禁燃烟花爆竹对萍乡市春节期间空气质量的影响

利用2018年、2019年春节期间萍乡市中心城区空气质量指数和PM_(2.5)、PM_(10)浓度数据,并结合气象条件,分析萍乡中心城区实施全面禁止燃放烟花爆竹前后春节期间空气质量变化特征。研究发现:禁燃烟花爆竹对萍乡市空气质量改善显著,禁燃后与禁燃前同期相比,颗粒物浓度出现峰值次数明显减少,PM_(2.5)日均浓度明显下降,禁燃对PM_(2.5)浓度降低起了决定性作用。建议在充分调查论证的基础上,进一步扩大禁燃区范围。     

气象因素对长沙市PM_(2.5)周期性变化规律的影响分析

以长沙市10个城市环境空气自动监测站点2013年的历史监测数据为基础,分析了PM2.5质量浓度的周期性变化规律,并采用非参数分析(Pearson相关性)法,研究了气象因素对长沙市PM2.5质量浓度周期性变化的影响。结果表明,PM2.5日均质量浓度在不同季节的绝对值和变化周期都相差很大。总体上,PM2.5在冬季的浓度高于夏季;PM2.5质量浓度的变化周期在3~8d。在2013年4个典型月份内,温度和风速与PM2.5质量浓度负相关,而湿度和气压与PM2.5质量浓度正相关,相关系数分别为-0.573、-0.395、0.519和0.440。PM2.5周期性变化与区域内大气环境容量相关,而大风、降雨等强对流天气是终结PM2.5变化周期的主要环境因素。     

气象因素对大连空气中PM_(2.5)的去除效应分析

根据2013年1月1日至2月15日大连市环境监测中心PM2.5监测数据和大连市气象局风向、风速、降水量等资料,研究了降雪、降雨、风等气象因素对大气中PM2.5的去除效应。结果表明,大连市冬季采暖期PM2.5污染较重,PM2.5浓度受气象因素影响较明显。降雪、降雨、风三种气象因素对大气中PM2.5均有明显的去除效果,因去除机理不同,各气象因素对PM2.5的去除能力大小依次为风、降雨、降雪,去除效率分别为61.6%、46.0%、34.5%。     

江苏省沿江钢铁产业转移的大气环境影响评估

利用高时空分辨率的江苏省钢铁行业排放清单以及WRF-CALPUFF评估模型,分析了2017年钢铁企业从沿江地区转移到沿海地区对江苏省大气国控站点的ρ(PM_(2.5))影响程度。结果表明:基准情景下,沿江钢铁企业对全省国控点的ρ(PM_(2.5))贡献平均为3.67μg/m~3;在三种沿江钢铁产能转移的情景下,全省总体ρ(PM_(2.5))有显著的改善,苏南改善程度较大,其余沿江及苏北内陆城市也有不同程度的改善,而沿海的连云港和盐城由于承接了大部分的钢铁产能转移,当地大气污染物排放量增长巨大,ρ(PM_(2.5))贡献率出现较大幅上升。