2013—2014年《大气污染防治行动计划》实施效果及对策建议

2013年9月10日国务院颁布了《大气污染防治行动计划》(下称《行动计划》).为研究《行动计划》颁布前后我国不同地区大气污染状况变化及其防治措施效果,通过分析2013—2014年“中国大气气溶胶研究网络(CARE-China)” 36个监测站点ρ(PM_2.5),结合同期环境保护部公布的74个重点城市大气主要污染物浓度数据和OMI卫星数据,分析了我国不同地区ρ(PM_2.5)变化及其原因;同时,以北京为例,分析了不同粒径段中颗粒物质量浓度变化的原因.结果表明:①京津冀及其周边、长三角、珠三角、西南、成渝、西北、华中、关中和东北9个地区ρ(PM_2.5)年均值下降了1.1～16.3 μg/m3.其中,京津冀及其周边、长三角、珠三角、成渝和关中地区降幅均超过10.0%,分别为10.2%、10.7%、11.6%、16.9%和20.8%.②不同地区ρ(NO₂)和ρ(SO₂)年均值变化基本一致,近地面ρ(NO₂)年均值在京津冀及其周边、珠三角、西南、成渝和华中等地区降幅在3.0%～9.2%之间,但是华北平原地区NO₂柱浓度下降明显,降幅在10.0%～20.0%之间.③北京地区ρ(PM₁)和ρ(PM_2.5)年均值分别下降了5.7和0.2 μg/m3,并且ρ(NO₃-)和ρ(SO₄2-)年均值在PM₁和PM_2.5中均有所下降,但ρ(PM_1~2.5)与其ρ(NH₄+)年均值升幅分别为27.9%和16.2%.因此,京津冀及其周边地区在防治措施实施过程中,在控制高架点源与实施脱硝措施等情况下,应逐步加强近地面面源和线源的控制力度;在实施SO₂和NO_x减排措施的同时,还需要重视机动车三元催化过程和燃煤电厂脱硫脱硝过程中可能导致的NH₃排放问题.      

北京奥运会期间奥运村站空气质量的观测与研究

为了跟踪研究北京2008年奥运会期间奥运村大气污染物浓度的变化,2008年6月1日─9月30日,利用符合国际标准的在线观测仪器,对奥运村站大气中主要污染物进行加强观测. 结果表明:奥运会期间奥运村站大气中φ(NO₂),φ(SO₂),ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀₎分别比奥运会前(7月1日─8月7日)下降了11.2%,46.7%,57.0%和50.0%;比残奥会后时段(9月20─30日)分别下降了41.7%,31.8%,21.6%和28.6%;与2007年同期相比,奥运会时段的φ(NO₂),φ(O₃),ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀₎分别下降了38.8%,37.2%,42.1%和68.0%;残奥会时段分别下降了17.8%,27.5%,44.0%和64.1%. 除对污染源严格的控制措施取得了良好的效果外,有利的天气过程也是奥运会期间北京空气质量全面达标的重要原因.      

南京城区冬季大气污染特征

为探究南京城区冬季主要大气污染物浓度变化规律,运用南京市空气自动监测站的φ(CO)、φ(O₃)、φ(NO₂)、φ(SO₂)、ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)逐时资料,结合同期气象数据,分析了2014年冬季(2014年12月—2015年2月)南京城区大气污染浓度水平和变化特征,探讨2015年春节期间在实施减排措施下气象条件对空气质量的影响.结果表明:① 观测期φ(CO)日均值和φ(O₃)小时均值未超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值;ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)、φ(NO₂)、φ(SO₂)日均值分别超标44%、38%、34%、2%;ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)最大日均值分别为231和283 μg/m3,分别是GB 3095—2012二级标准限值的3.1、1.9倍. ② 日变化分析显示,φ(CO)与φ(NO₂)呈早晚双峰型变化,与早晚交通高峰源排放有关;φ(O₃)呈明显的单峰型,在午后出现峰值;φ(SO₂)呈单峰型且夜间浓度低于白天;ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)为双峰型变化,峰值出现在10:00和22:00左右. ③ 南京地区污染物周末浓度整体高于工作日,其中周末φ(CO)、φ(NO₂)和ρ(PM_2.5)显著高于工作日,“周末效应”显著. ④ 2015年春节期间,南京实施减排措施后,即使在不利的气象条件下,污染物浓度也未出现明显升高,说明减排措施有效削弱了污染源的排放,是保持南京地区良好空气质量的重要因素.      

APEC会议期间石家庄市大气污染特征及空气质量保障措施效果评估

为研究2014年APEC会议期间(11月1—11日)石家庄市大气污染特征并评估空气质量保障措施效果,对处理不同功能区的封龙山站(背景站)、人民会堂站(市区站)、高新区站(开发区站)的ρ(SO₂)、ρ(NO₂)、ρ(CO)、ρ(O₃)、ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)进行分析,对比了各站点APEC会中与会后、APEC会议期间与2013年同期的空气质量等级状况及污染物质量浓度的变化. 结果表明:2014年APEC会议期间石家庄市整体空气质量好于2013年同期,除O₃外,其余各大气污染物的质量浓度均有明显降低,其中封龙山站的ρ(SO₂)、ρ(NO₂)、ρ(CO)、ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)较2013年同期分别下降了55.1%、22.9%、16.7%、36.8%、31.0%,人民会堂站的降幅分别为35.5%、28.0%、32.6%、36.9%、56.2%,高新区站的降幅分别为49.4%、26.6%、16.5%、32.9%、53.5%. 应急减排措施也使各站点的首要污染物发生了明显变化,其中扬尘控制措施有效遏制了PM₁₀对于市区站和高新区站的影响,而对于高架源的控制也有效降低了背景站的SO₂污染水平. 结合后向气流轨迹和气象图分析发现,尽管2014年APEC会议期间石家庄市的气象条件较2013年同期更不利于污染物扩散(污染气象指数等级高、气团滞留时间长),但通过地方政府采取的一系列应急减排措施,其空气质量仍有明显改善.      

京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量特征及其影响因素

京津冀及周边地区“2+26”城市为京津冀大气污染传输通道城市,也是我国空气污染最严重的区域之一.针对京津冀及周边地区“2+26”城市,利用中国环境监测总站公布的PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、O₃和CO数据,对2013—2019年京津冀及周边地区“2+26”城市大气污染特征进行分析,并探讨影响其空气质量变化的因素.研究表明:①2013—2019年京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量总体向好,2019年ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（CO）和ρ（NO₂）比2013年分别下降了50%、41%、79%、49%和20%,ρ（O₃-8 h-90per）（臭氧日最大8 h平均值第90百分位数）比2013年升高了21%.②2013—2019年京津冀及周边地区“2+26”城市重污染天数持续减少,2019年比2013年下降67%,严重污染天数下降尤为明显,降幅达90%.优良天数比例虽然增加,但2016年以后基本稳定在50%左右,没有持续增加的趋势.③ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）的最大值均出现在1月,ρ（O₃-8 h）（臭氧日最大8 h平均值）的最大值出现在6月.ρ（PM_2.5）越高,PM_2.5/PM₁₀和SO₂/NO₂越大,表明二次污染源和燃煤源的贡献越大.④就空间分布而言,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）高值区主要集中在区域中南部太行山脉山前的平原地区,低值区主要集中在区域北部.⑤地理位置、气象条件、产业结构、能耗消耗以及减排政策是影响2013—2019年京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量变化的重要因素.研究显示,随着大气污染防治减排措施实施的力度逐渐加大,政策影响已成为京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量持续改善的最重要手段.      

包头市大气污染特征及其影响因素

为了解包头市大气污染特征,利用包头市2014年ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（CO）和ρ（O₃）环境空气自动监测数据,结合气象参数,分析了包头市大气污染特征及其影响因素.结果表明:① 包头市春季大气污染以PM₁₀为主,夏季以O₃为主,秋冬两季PM₁₀和PM_2.5均有不同程度污染. ② ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）的24 h平均值和ρ（O₃）日最大8 h平均值分别有153、76、10、6和3 d超出GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值,ρ（CO）24 h平均值全年达标. ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（NO₂）年均值分别为GB 3095-2012二级标准限值的2.2、1.6和1.2倍,ρ（SO₂）年均值达标. ③ PM_2.5/PM₁₀（质量浓度比）四季分布为冬季（0.45）>秋季（0.39）>夏季（0.36）>春季（0.27）,年均值为0.37,粗颗粒污染特征明显. ④ SO₂/NO₂（质量浓度比）四季分布为冬季（1.76）>春季（1.15）>秋季（0.82）>夏季（0.75）,年均值为1.12,并且取暖季明显高于非取暖季,说明冬季燃煤取暖对包头市空气质量有重要影响. ⑤ 包头市的严重污染主要有沙尘型和煤烟型2种. ⑥ 系统聚类分析表明,扬尘引起的PM₁₀对包头市环境空气质量有重要的影响,以SO₂和CO为排放特征的燃煤对PM_2.5有较大的贡献.      

常州市冬季大气污染特征及潜在源区分析

为了解常州市冬季大气污染特征,对2013—2015年常州市冬季PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO数据进行分析,并结合HYSPLIT 4.9模式研究不同气团来源对常州市各污染物浓度的影响及潜在污染源区分布特征.结果表明,常州市冬季以PM_2.5污染为主,其占冬季首要污染物的90%以上,冬季PM_2.5小时浓度对应的空气质量级别以良和轻度污染出现频次最多,冬季的ρ（PM_2.5）对ρ（PM_2.5）年均值的贡献率高达37.4%,不完全燃烧是颗粒物的一个重要来源.冬季ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）的日变化均呈双峰分布,两个峰值分别出现在交通的早高峰和晚高峰附近.ρ（NO₂）在晚高峰明显大于早高峰,而ρ（SO₂）和ρ（CO）表现为早高峰大于晚高峰.常州市CO/NO_x和SO₂/NO_x的分析结果表明,常州市交通源的贡献明显,点源对常州市的空气质量的影响也较大.1和6 h的ρ（PM_2.5）梯度变化可判识细颗粒物的爆发性增长.冬季常州市受到西北、西和西南等地区的大陆性气流影响较大,其对应的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）平均值相对较高,且对应的污染轨迹出现概率较大.偏东方向的气流由于移动速度慢,不利于污染物扩散易造成污染累积,导致ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）和ρ（NO₂）相对较高.WPSCF（源区分布概率）高值区（>0.5）集中于从芜湖至上海的长江中下游区域和杭州湾区域.PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO潜在源区存在较大差异性,NO₂、SO₂和CO本地化的潜在贡献较PM_2.5和PM₁₀更明显.此外,受船舶等影响海洋源区对NO₂、SO₂和CO的潜在贡献较大.研究显示,长三角区域的大气污染物以本地污染为主,但远距离污染输送贡献也不容忽视.      

北京交通环境PM10分布特征及重金属形态分析

以北京市西三环航天桥地区为对象,研究了城市交通环境大气可吸入颗粒物浓度及主要化学组成随时间和粒径的分布特征. 结果表明:该地区大气中ρ(PM₁₀)冬季略高于春季,秋季次之,夏季最低;颗粒物中ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀)和ρ(PM_1.0)/ρ(PM₁₀)平均值分别为82.6%和70.3%;ρ(PM₁₀)与ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)与ρ(PM_1.0)之间均有显著的相关性. PM₁₀中金属元素浓度冬春季较高,夏秋季较低;Mg,Ca和Fe等地壳元素浓度随粒径的减小而降低,而Pb,Zn和Ni等重金属元素浓度总体上随粒径的减小而增加. 颗粒物中的Cr和Ni主要以有机物结合态存在,Cu,Zn和Cd主要以酸可提取态存在,Pb主要以酸可提取态和氧化物结合态存在;颗粒物中所含Cd和Zn元素的生物有效性最高. PM₁₀中水溶性ρ(SO₄2-)在夏季和冬季最高,秋季最低,而水溶性ρ(NO₃->/sup>)全年变化不大;［0.43～2.1 μm)粒径段颗粒物中的水溶性ρ(SO₄2-)及ρ(NO₃->/sup>)较高,分别占PM₁₀中水溶性ρ(SO₄2-)及ρ(NO₃->/sup>)总量的68.3%及57.6%;ρ(NO₃->/sup>)/ρ(SO₄2-)平均值为0.659.      

成渝经济区火电发展的大气环境影响

基于CALPUFF模型,以2007年为基准年,根据成渝经济区基准年火电SO₂排放量、2008—2009年国家核定的火电SO₂减排量(20.9×104 t)、“十二五”年地方计划火电SO₂减排量(18.5×104 t)以及地方愿景下的“十二五”期间新增火电SO₂排放量,设计3种不同排放情景,并且对不同情景下的ρ(SO₂)分布特征进行了模拟. 结果表明:2008年和2009年成渝经济区的火电SO₂减排使成渝经济区的ρ(SO₂)年均值比2007年平均降低了18.9%;“十二五”新增火电装机将会使成渝经济区的ρ(SO₂)年均值比2007年平均升高20.7%. 虽然通过工程减排及“上大压小”的方式减缓了新增火电机组带来的影响,但从空间分布来看,ρ(SO₂)增加的局部地区与酸雨严重的地区高度重合,导致该区域酸雨污染风险依然存在.      

2014年北京奥体中心空气质量演变特征

利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,选择北京国家奥林匹克体育中心(下称北京奥体中心)为研究对象,分析了2014年全年北京奥体中心空气质量演变特征. 结果表明:①2014年全年北京奥体中心首要污染污染物为PM_2.5,其次是NO₂,而PM_2.5和PM₁₀出现中度污染以上的污染事件主要集中在冬季和春末秋初;②PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、O₃和CO等主要污染物的年均质量浓度分别为89.75、141.12、21.83、64.26、48.60和1 210 μg/m3. 其中年均ρ(PM_2.5)是GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值(35 μg/m3)的2.6倍,年均ρ(PM₁₀)也是其二级标准限值(70 μg/m3)的2.0倍,年均ρ(SO₂)略高于其一级标准限值(20 μg/m3),而年均ρ(NO₂)则高于其标准限值(40 μg/m3);③北京奥体中心全年逐月ρ(SO₂)/ρ(NO₂)都小于1.00,年均值为0.37,反映出北京目前硝酸型污染特征越来越明显;④针对不同污染等级下各类污染物质量浓度的分析结果显示,严重污染时ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)平均值分别高达324.75和494.98 μg/m3,分别是世界卫生组织(WHO)《空气质量准则》推荐24 h平均浓度准则值的13和10倍,其浓度如此之高会对人体健康造成严重危害;⑤ρ(PM_2.5)年均24 h变化趋势表明,ρ(PM_2.5)具有明显的日变化特征,出现2个峰值,高峰值出现在午夜时分(23:00—翌日01:00),次高峰值出现在上午(09:00—11:00),最低值出现在下午(15:00—17:00),次低谷值则出现在凌晨(05:00—07:00),说明ρ(PM_2.5)除与混合层高度日变化特征密切相关外,还与人们的日常生活有一定联系.      

天津市大气颗粒物污染特征与来源构成变化

对1985年、2001年和2011年天津市颗粒物的粒径、化学组分以及污染来源的变化趋势进行了对比分析. 结果表明:天津市PM₁₀中细粒子所占比重逐渐增加,由1985年的<0.51升至2011年的0.57. PM₁₀中化学组分发生了明显改变,主要组分由单一的地壳元素发展为二次粒子、碳和地壳元素并重,1985年以地壳元素(Si、Al、Mg、Ca等)为主要组分,2001年以TC、Si、SO₄2-、Al、Ca为主要组分,2011年主要组分除TC、Si、SO₄2-、Ca外,还新增了NO₃-. 各主要组分质量浓度及其占ρ(PM₁₀)比例的变化多样,ρ(Si)所占比例先显著下降后保持平稳,其由1985年的28.7%降至2011年7.6%;碳组分所占比例由2001年的24.9%降至2011年17.9%;二次粒子质量浓度〔即ρ(SO₄2-)、ρ(NO₃-)之和〕所占比例由2001年的10.2%升至2011年的18.3%. 煤烟尘对天津市PM₁₀的分担率由1985年的45%降至2011年的22%,而开放源、二次粒子和机动车尾气尘对PM₁₀的分担率有所增加,三者分别由1985年的29%、6%和3%升至2011年的35%、16%和16%. 环境空气中对颗粒物有重要贡献的源类越来越多,颗粒物的污染特征由煤烟型过渡为混合型再过渡到复合型.      

南昌市大气颗粒物污染特征及PM2.5来源解析

为探讨2013年南昌市大气颗粒物的污染特征及分布状况,收集南昌市9个大气监测站点实时发布的PM₁₀和PM_2.5数据,分析了ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）的变化规律及其与气态污染物的相关性,并结合污染严重的秋季时段,采用PCA-MLR（主成分分析-多元线性回归）模型对大气PM_2.5中化学组分来源进行解析.结果表明:①ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）的年均值分别为（115.4±39.1）（69.1±26.8）μg/m3,均超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值,ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）的最高值分别出现在石化、省外办监测站点,最低值出现在林科所监测站点.ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）季节性变化特征明显,呈冬季>春、秋两季>夏季的趋势,全年ρ（PM₁₀）超标天数占比为25.48%,ρ（PM_2.5）超标天数占比为36.71%,各季度ρ（PM_2.5）超标天数占比均高于ρ（PM₁₀）.②受人为活动和边界层高度的影响,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）日变化呈双峰双谷形态,一个波峰出现在08:00-10:00,另一个波峰出现在20:00-22:00,并且晚间小时峰值高于早间,最低值出现在15:00.③ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）年均值为60.3%,在冬季最高达65.1%,相关性分析发现ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）存在较显著的线性关系,表明二者具有同源性.④ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）均与ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（CO）呈显著正相关,并且冬季相关性高于夏、秋两季;而ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）均与ρ（O₃）全年呈显著负相关,并且夏、秋两季相关性高于冬季,说明气态污染物的二次转化对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）有较大影响.⑤南昌市秋季PM_2.5的最大污染源为道路扬尘/机动车尾气混合污染源,其次分别为施工扬尘源、燃煤源、冶炼尘/生物质燃烧混合污染源,各污染源对PM_2.5的贡献率分别为40.9%、35.8%、12.4%、10.9%.研究显示,南昌市PM_2.5的污染程度较PM₁₀严重,PM_2.5已成为南昌市大气颗粒物污染的主要组分,PM_2.5主要来源为城市扬尘和机动车尾气.      

焦作市大气污染时空分布特征及来源分析

焦作市是京津冀地区"2+26"通道城市之一.为研究焦作市大气污染特征,于2016年1月-2018年2月使用3个国控站点（马村区生态环境局、焦作市生态环境局和高新区政府）大气环境监测数据,以及2018年1月焦作市边界站PM_2.5及其化学组分（水溶性离子和碳组分）监测数据进行分析.结果显示:焦作市大气污染以PM_2.5污染为主,2017年ρ（NO₂）、ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（CO）和ρ（SO₂）平均值分别为42.4 μg/m3、79.0 μg/m3、136.5 μg/m3、1.42 mg/m3和38.3 μg/m3,较2016年分别下降了10.5%、10.6%、11.2%、20.7%和37.6%.在时间分布上,大气污染物质量浓度日变化具有明显的季节性特征,春、夏两季ρ（NO₂）日变化较秋、冬两季呈更宽的"U型",ρ（SO₂）峰值出现在12:00左右,推测原因与夜间高架源排放有关;在空间分布上,本地一次污染排放可能主要来自市区工地扬尘、西南地区交通源和东部污染点源.观测期间,ρ（NO₃-）、ρ（NH₄+）和ρ（SO₄2-）较高,平均值分别为39.42、23.66和23.01 μg/m3,分别占水溶性离子质量浓度的41.8%、25.1%和24.4%,占ρ（PM_2.5）的27.4%、16.4%和16.0%.污染天的NOR（氮转化率）（0.35）和SOR（硫转化率）（0.43）明显高于清洁天的NOR（0.25）和SOR（0.18）,表明污染天NO₂和SO₂二次转化程度更高.SOR和NOR随相对湿度的增加而增加,表明相对湿度较高时有利于NO₂和SO₂的二次转化.污染天和清洁天ρ（SOC）（SOC为二次有机碳）估算值分别为19.79和3.51 μg/m3,分别占ρ（OC）的79.4%和54.9%,占ρ（PM_2.5）的9.8%和10.4%,表明焦作市SOC对OC有较大的贡献.PSCF（潜在源贡献因子法）结果表明,本地源是影响焦作市秋、冬两季PM_2.5的主要潜在源,太行山南麓区域输送也对其有一定贡献.研究显示,焦作市大气污染较严重,本地一次排放、二次转化和区域输送是焦作市PM_2.5的主要来源.      

漯河市PM10和PM2.5中水溶性离子浓度特征及其来源解析

为了研究漯河市PM_2.5和PM₁₀及其水溶性离子变化特征,于2017年5月—2018年2月在漯河市3个采样点同步采集PM_2.5和PM₁₀样品,分别获得PM_2.5和PM₁₀有效样品191和190个.用离子色谱法分析样品中F-、Cl-、NO₃-、SO₄2-、Na+、NH₄+、K+、Mg2+、Ca2+等9种水溶性无机离子.结果表明:在采样期间,漯河市ρ（PM_2.5）平均值为72.42 μg/m3,其中ρ（总无机水溶性离子）的年均值为34.76 μg/m3,占ρ（PM_2.5）的46.72%;ρ（PM₁₀）平均值为126.52 μg/m3,其中ρ（总无机水溶性离子）的年均值为46.40 μg/m3,占ρ（PM₁₀）的35.67%.2种颗粒物水溶性离子质量浓度的季节性变化均呈冬季高、夏季低的趋势.PM_2.5/PM₁₀〔ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）〕在四季分别为0.50、0.61、0.56、0.57.采样期间漯河市PM_2.5中NOR（氮氧化率）和SOR（硫氧化率）的年均值分别为0.17和0.30,PM₁₀中NOR和SOR的年均值分别为0.22和0.34,说明颗粒物中SO₄2-的二次转化效率高于NO₃-.PM_2.5和PM₁₀在采样期间均呈弱碱性,且碱性在夏季最强,秋季最弱.利用PMF模型分析PM_2.5和PM₁₀中水溶性离子的主要来源发现,PM_2.5中水溶性离子来源主要包括生物质燃烧源、燃煤源、建筑扬尘源、工业源和二次污染源,PM₁₀中水溶性离子来源主要包括燃煤源、建筑扬尘源、二次污染源、生物质燃烧源和工业源.研究显示,漯河市颗粒物污染中水溶性离子来源复杂,应采取多源控制的污染防治措施.      

本溪市PM2.5中水溶性离子季节性变化特征及来源分析

为研究本溪市大气PM_2.5中水溶性离子污染特征,于2016年1—10月在本溪市开展PM_2.5样品采集,使用离子色谱法分析了其中8种水溶性离子（Cl-、NO₃-、SO₄2-、NH₄+、Ca2+、Na+、Mg2+、K+）,并采用PMF（positive matrix factorization,正矩阵因子分解法）模型对水溶性离子的来源进行分析.结果表明:观测期间,本溪市ρ（PM_2.5）平均值为（57.6±21.9）μg/m3,ρ（PM_2.5）季节性变化特征明显,呈冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季趋势;水溶性离子平均质量浓度为19.3 μg/m3,占ρ（PM_2.5）的33.6%,各离子质量浓度高低顺序为SO₄2- > NO₃- > NH₄+ > Cl- > Ca2+ > K+ > Na+ > Mg2+;SNA（SO₄2-、NO₃-和NH₄+）是PM_2.5中主要的3种离子,在春季、夏季、秋季和冬季分别占水溶性离子的73.2%、88.2%、82.5%和73.6%,表明夏季的二次污染较为严重.阴、阳离子电荷平衡分析结果显示,阴离子相对亏损,本溪市PM_2.5整体呈弱碱性,NO₃-、SO₄2-与NH₄+相关性较高,其在PM_2.5中主要以NH₄NO₃和NH₄HSO₄的形式存在. PMF分析结果表明,本溪市PM_2.5中水溶性离子的来源主要包括二次转化源、燃煤源和扬尘源.研究显示,本溪市PM_2.5中水溶性离子季节性变化特征明显,二次转化源、燃煤源和扬尘源是其主要来源.      

云水和云下冲刷颗粒物与气态污染物对降水中硫酸盐和硝酸盐的贡献

为定量云水和云下冲刷分别对降水中SO₄2-、NO₃-的贡献,并进一步解析云下冲刷颗粒相和气相物质分别对降水样品中SO₄2-、NO₃-的贡献,于2016年4月-2017年2月采用APS-3A型降水自动采样仪对降水进行分段采集.采用离子色谱检测分段降水样品的ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）,分析其变化规律;在降水前、降水中及降水后同步采集并检测大气颗粒相ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）和气相ρ（SO₂）、ρ（NO₂）,分析颗粒相中ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）和气相中ρ（SO₂）、ρ（NO₂）的变化与分布.结果表明:①ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）在同一场降水的分段样品中呈逐渐降低至后期趋于平稳的趋势,说明降水对空气中污染物的冲刷使空气逐渐清洁,后期冲刷作用有限使得降水中离子质量浓度趋稳.②颗粒相中ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）与气相中ρ（SO₂）、ρ（NO₂）在降水前较高,在降水中减小,并在降水后回升,说明降水对颗粒相SO₄2-、NO₃-和气相SO₂、NO₂均有清除作用,降水结束后无云下冲刷作用,污染物质量浓度逐步回升.③云水对降水中ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）的贡献率分别为22%~56%（平均值为35%）、9%~49%（平均值为29%）,云下冲刷颗粒相SO₄2-、NO₃-对降水中ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）的贡献率分别为39%~69%（平均值为55%）、43%~73%（平均值为56%）,云下冲刷气相SO₂、NO₂对降水中ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）的贡献率分别为5%~17%（平均值为10%）、5%~19%（平均值为15%）.研究显示,降水中SO₄2-、NO₃-主要来源于云水和云下冲刷颗粒相SO₄2-、NO₃-,而来源于云下冲刷气相SO₂、NO₂较少.      

临沂市冬季环境空气PM2.5中水溶性离子污染特征及来源分析

为探究临沂市冬季环境空气PM_2.5中水溶性离子污染特征及来源,于2016年12月11日—2017年1月9日在临沂大学、兰山区政府、高新区翠湖嘉园、汤庄办事处、河东区政府、临沂开发区6个采样点开展样品采集.结果表明:①采样期间全市ρ（PM_2.5）日均值的平均值为144.86 μg/m3,ρ（PM_2.5）日均值在2016年12月20日和2017年1月4日出现峰值,分别为304.46和341.65 μg/m3.②水溶性离子日均质量浓度大小顺序依次为ρ（NO₃-）> ρ（SO₄2-）> ρ（NH₄+）> ρ（Cl-）> ρ（K+）> ρ（Ca2+）> ρ（Na+）> ρ（F-）> ρ（Mg2+）> ρ（NO₂-）,其中,在PM_2.5中w（NO₃-）、w（SO₄2-）、w（NH₄+）分别为22.33%、16.57%、13.62%,说明NO₃-、SO₄2-和NH₄+是临沂市PM_2.5的主要组成部分.③临沂市污染天和非污染天ρ（PM_2.5）日均值分别为164.00和56.86 μg/m3.随污染水平增加,PM_2.5中w（NO₃-）明显增高,w（SO₄2-）和w（NH₄+）基本不变,说明w（NO₃-）的增加导致ρ（PM_2.5）的升高.污染天和非污染天的NOR（氮氧化率）分别为0.28和0.11,SOR（硫氧化率）分别为0.34和0.28,说明污染越重,NOR和SOR越高,并且NO_x的气-粒转化速率较SO₂慢.污染天ρ（Cl-）和ρ（K+）分别为7.22和1.77 μg/m3,分别是非污染天的2.5和3.0倍.④采样期间非污染天和污染天的N/S〔ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）〕分别为0.85和1.39,说明非污染天时固定源对PM_2.5的贡献相对较大,而污染天时移动源对PM_2.5的贡献相对较大.⑤通过PMF模型法解析出3个因子.因子1对PM_2.5中水溶性离子的贡献率为56.13%,代表二次源和生物质燃烧源;因子2的贡献率为25.22%,代表工业源和垃圾焚烧源;因子3的贡献率为18.65%,代表扬尘源.研究显示,临沂市冬季PM_2.5污染严重,水溶性离子来源复杂,应采取多源控制的污染防治对策.      

基于2012—2018年内江市PM2.5化学组分变化对《大气污染防治行动计划》实施效果的评估

2013年9月国务院发布了《大气污染防治行动计划》（简称"《气十条》"）.基于《气十条》实施前期（2012年5月-2013年5月）和实施后期（2015年9月-2016年9月）在四川省内江市采集的PM_2.5及其化学组分,以及2013-2018年空气自动监测站在线监测数据,通过比较分析PM_2.5中WSIIs（water-soluble inorganic ions,水溶性离子）和6项常规污染物质量浓度的变化来评估《气十条》实施效果,同时应用PMF（positive matrix factorization,正矩阵因子分析法）模型解析WSIIs源变化以探究空气污染源的改变.结果表明:①2018年内江市ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（O₃）和ρ（CO）年均值分别为9.4 μg/m3、23.9 μg/m3、53.1 μg/m3、34.9 μg/m3、140.0 μg/m3和1.1 mg/m3,6项污染物首次全部达到GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准.②《气十条》实施后期ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别为（74.5±55.1）（63.0±47.0）μg/m3,较实施前期分别下降了36%和20%,说明《气十条》的实施明显改善了空气质量.PM_2.5中ρ（SO₄2-）和ρ（NO₃-）分别下降了47%和25%,表明SO₂和NO_x的排放均得到有效控制;PM_2.5中ρ（K+）和ρ（Mg2+）分别增加了66%和92%,这与春节期间燃放烟花爆竹和生物质燃烧有关,因此应加强对重点时段特殊事件的管控.③相较《气十条》实施前期,实施后期ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）由0.69升至0.84,SOR（sulfate oxidation ratio,硫氧化率）由0.22增至0.25,说明PM_2.5和二次污染占比增加.④PMF模型解析结果发现,与《气十条》实施前期相比,实施后期的燃煤-工业源、二次硫酸盐、二次硝酸盐和扬尘源对ρ（PM_2.5）的贡献量下降,生物质燃烧源对ρ（PM_2.5）的贡献量增加;燃煤-工业源和二次硫酸盐对ρ（PM_2.5）的贡献率之和大幅下降,二次硝酸盐和生物质燃烧的贡献率均升高.研究显示,《气十条》的实施使内江市燃煤和工业排放得到显著控制,但机动车和生物质燃烧尚需严控.      

菏泽市秋冬季PM2.5水溶性离子化学特征分析

为深入研究菏泽市秋冬季PM_2.5中水溶性离子污染特征,于2017年10月15日-2018年1月31日对菏泽市3个监测点同步进行PM_2.5的采集和分析,分析探讨了不同污染程度下ρ（PM_2.5）及水溶性离子化学特征.结果表明:①菏泽市秋冬季PM_2.5呈区域污染特征.②整个观测期间,ρ（PM_2.5）范围为26.72~284.10 μg/m3,平均值为103.27 μg/m3,其中水溶性离子对ρ（PM_2.5）贡献率较大,为44.65%~49.87%;SNA（NO₃-、NH₄+、SO₄2-的统称）的占比较高,SNA占总水溶性离子质量浓度的86.88%,说明二次气溶胶为菏泽市大气PM_2.5中的重要组成部分.③SNA三角图解和水溶性离子相关性结果表明,采样期间大气中NO₃-、SO₄2-可能以NH₄NO₃、（NH₄）₂SO₄形式存在;ρ（Cl-）与ρ（K+）相关性较高（清洁天和污染天的相关系数分别为0.79和0.81）,由此推测Cl-与K+具有同源性,二者主要源于生物质燃烧.④重度及以上污染天的SOR（硫氧化率）和NOR（氮氧化率）分别为0.54和0.37,分别是清洁天的2.08和2.06倍;轻/中污染天的SOR和NOR分别为0.37和0.29,分别是清洁天的1.42和1.61倍.随着污染程度的加重,SO₂和NO₂向SO₄2-和NO₃-的二次转化增强.重污染日SOR、NOR和相对湿度均大于清洁天和轻/中度污染天,而温度则未表现出相似的变化趋势,说明非均相反应是菏泽市秋冬季SO₄2-和NO₃-形成的重要原因.研究显示,菏泽市污染呈区域性污染特征,二次气溶胶是菏泽市大气PM_2.5的重要组成部分,污染天ρ（NO₃-）、ρ（SO₄2-）、ρ（NH₄+）均与相对湿度呈显著正相关（P < 0.05）,均与温度呈负相关,表明在污染天高湿低温对SO₂、NO₂转化为SO₄2-、NO₃-有推动作用.