基于OMI数据的中国中东部臭氧及前体物的时空分布

基于OMI卫星资料,分析了2005—2014年中国中东部地区对流层低层ρ(O₃)、对流层NO₂柱浓度及甲醛总柱浓度的时空演变趋势及相互关系. 结果表明:近10年来,中国中东部地区对流层低层ρ(O₃)呈上升趋势,2005年及2014年分别为60.64、69.43 μg/m3,年均增长率为1.6%;对流层低层ρ(O₃)增长的区域面积不断扩大,部分地区增长超23 μg/m3;呈春夏季高,冬季最低的分布趋势. 2005—2012年,对流层NO₂柱浓度呈上升趋势,2005年及2012年分别为4.41×1015、5.90×1015 mol/cm2,年均增长率为4.8%;2012年后呈下降趋势,下降的区域面积逐步扩大,部分地区降低约 15×1014 mol/cm2;呈冬季最高、夏季最低的分布特征;2005—2010年甲醛总柱浓度呈上升趋势,2005年及2010年分别为9.74×1015、1.59×1016 mol/cm2,年均增长率为12.6%,2010年后呈下降趋势;呈夏季最高、冬季最低的分布特征;甲醛总柱浓度增长的区域面积逐渐扩大. 利用甲醛与NO₂柱浓度比值探讨臭氧控制区的空间分布特征,表明鲁豫晋、京津冀、长三角及珠三角地区中心城市属于VOCs控制区,周围城市属于VOCs-NO_x协同控制区,其他地区属于NO_x控制区.      

基于OMI数据的长三角地区NOx排放清单校验

近年来伴随着我国经济的持续增长,人为源氮氧化物排放居高不下,导致我国区域大气复合污染日趋严重. NO_x排放清单对于大气复合污染研究具有极为重要的意义.为了降低NO_x排放清单的不确定性,基于OMI卫星观测的对流层NO₂柱浓度资料,结合WRF-CMAQ模型系统,对2014年长三角区域NO_x排放清单进行了校验,对于该清单的不确定性进行了初步评估.结果表明,基于长三角地区2014年大气污染物排放清单,利用WRF-CMAQ系统模拟所获得的区域NO₂柱浓度平均值（4.66×1015~10.58×1015 mole/cm2）与OMI卫星数据（3.49×1015~11.47×1015 mole/cm2）较为接近,并且相关性较好（平均R=0.65）,归一化平均偏差（NMB）在-7.71%~33.52%之间,平均偏差（Bias）在0.06~0.28之间,可以在一定程度上说明2014年长三角区域NO_x排放总量基本能够反映区域NO₂污染状况.对比分析了OMI卫星遥感资料与CMAQ模型模拟结果,二者NO₂柱浓度空间分布情况总体一致,然而,苏南、上海和浙北等工业较发达地区OMI卫星NO₂柱浓度低于CMAQ模型模拟值,周边经济欠发达地区OMI卫星数据高于CMAQ模型模拟值,表明空间分布仍有进一步优化的空间.利用近地面卫星观测数据与CMAQ模型模拟结果对比,可得近地层观测ρ（NO₂）高于模拟结果,说明仅仅利用地面观测数据验证模型模拟结果存在一定偏差.研究显示,NO_x排放清单模型模拟结果在总量和时间变化方面与OMI卫星资料一致,在空间分配方面存在一定偏差.      

粤港澳大湾区NO2污染的时空特征及影响因素分析

利用Aura卫星搭载的臭氧观测仪（OMI）反演的对流层NO₂柱密度数据,分析了自2005年以来粤港澳大湾区（GBA）对流层NO₂柱密度的空间分布特征、时间变化趋势及其影响因素.研究结果表明GBA对流层NO₂柱密度从2005~2018年呈减少的趋势,每年递减约为2.8%.小波系数显示时间演化过程中存在9个月的主振荡周期,冬季浓度较高,夏季较低.人为排放和各种自然因素,导致了GBA对流层NO₂柱浓度月变化在时间和空间上存在明显差异,最小值和最大值分别出现在6和12月,多年平均值分别为3.9665×10¹⁵和12.3423×10¹⁵molec/cm².NO₂在空间分布上呈现明显的空间分异特征,冬季12月最明显.NO₂污染严重的高值区主要出现在中部地区,如广州市、佛山市和中山市,最大的对流层NO₂柱密度可达18.8306×10¹⁵molec/cm²,大约是周边地区的3 倍,且高污染区域向四周逐渐扩散,连成一片.低值区主要在北部的肇庆市和东部的惠州市,多年平均的对流层NO₂柱密度约为7.1400×10¹⁵molec/cm².对流层NO₂柱密度的增长率在不同区域的变化趋势呈现明显的差异,变化范围为-15×10¹⁵~6×10¹⁵molec/cm²,增长率百分比范围为-65%~65%.出现增长的地区主要是肇庆市北部和惠州市东部的低值区;对流层NO₂出现明显减少的区域集中在中部的高值区,减少量最大的地区为广州市、佛山市和中山市交界处.     

基于卫星观测的2005—2015年京津冀地区NO2柱浓度分布及变化趋势

为更好地了解京津冀地区NO₂浓度的长期时空分布变化特征,对2005—2015年京津冀地区对流层NO₂柱浓度数据进行了统计分析.结果表明,京津冀地区对流层NO₂柱浓度在2005—2010年增加明显,年均复合增长率为6.8%,并在2010年达到峰值,为1 329.07×1013 mol/cm2;2010—2013年保持相对稳定;2013—2015年显著下降,降幅达26.2%.2015年NO₂柱浓度为964.43×1013 mol/cm2,基本与2005年的浓度水平持平.北京地区NO₂柱浓度最先开始下降并保持降低趋势,其中北京市城区降幅远大于郊区,并在2015年达到最低值,为1 647.38×1013 mol/cm2;天津市城、郊区NO₂柱浓度变化相近,总体上均呈先增后减的趋势,并且均在2010年达到峰值,分别为2 686.96×1013、2 019.36×1013 mol/cm2;而河北省西南部(石家庄、邢台、邯郸市)在近两年降幅最为明显,均在35.0%以上.京津冀对流层NO₂柱浓度呈由南向北递减的空间分布趋势,高值区主要分布于京津唐一带以及河北省南部沿太行山一带.研究显示,虽然近年来京津冀地区NO₂柱浓度降幅明显,但相比于周边地区仍面临较大的减排压力.      

甘肃省植被与对流层甲醛关系及影响因素分析

植被可以截获和吸收大气中的颗粒物、SO₂和NO_x等,对大气污染物具有一定净化作用,但也释放大量挥发性有机物,对光化学烟雾污染的形成具有促进作用.以甘肃省为例,利用卫星资料反演手段,解译了2008-2016年NDVI（植被覆盖指数）和对流层HCHO（甲醛）柱浓度,并探讨了二者之间的关系及影响因素.结果表明:①甘肃省2008-2016年NDVI空间分布梯度呈东南向西北递减的趋势,其年际动态不显著,季节性动态显著,与对流层HCHO柱浓度时空分布及动态有一定的相似性.②甘肃省对流层HCHO柱浓度和NDVI的年变化范围分别为7×1015~11×1015 molec/cm2和0.22~0.25,并且二者之间呈显著正相关,相关系数为0.63.③甘肃省NDVI和对流层HCHO柱浓度的分布与气象因素（如辐射、气温和降水量）有关,并且甘肃省中部对流层HCHO柱浓度分布还与甘肃省人类足迹分布特征相似.研究显示:甘肃省中部人类足迹指数高,HCHO主要来源于人类活动;而甘肃省西部和南部人类足迹指数低,HCHO主要来源于自然排放.      

基于甘肃省卫星遥感的对流层NO2时空变化

基于OMI卫星遥感反演的NO₂柱浓度数据,分析了近11a甘肃省对流层NO₂柱浓度的时空变化及相关影响因素,同时利用HYSPLIT模型探究了大气污染物的来源.结果表明：从空间上,NO₂柱浓度呈现出由甘肃东北区向西南区递减趋势,最高值主要分布于庆阳市全境和平凉市少部分地区.从2008~2014年NO₂柱浓度值不断增长至最高值,高值区逐步扩大;2015~2018年NO₂柱浓度值波动变化,呈现出向周围区域递减的趋势,高值区范围缩小;从时间上,2008~2018年对流层NO₂柱浓度整体呈上升趋势,对流层NO₂柱浓度四季均值分布为：夏季>春季>秋季>冬季;NO₂柱浓度每年在6~8月达峰值,9月后开始下降,年内谷值出现在12月份~次年2月份;对研究区NO₂柱浓度的贡献最大的是自然要素.高温、降水有利于土壤排放NO₂,植被覆盖率对NO₂起到一定的消减作用.利用HYSPLIT得出2009~2018年每年7月庆阳市NO₂的外部输送路径,其中主要路径以陕西地区为主.     

天山南坡库尔勒市大气对流层NO_2垂直柱浓度特征

基于地基多轴差分吸收光谱技术(Multi-axis different optical absorption spectroscopy,简称MAX-DOAS),分析位于天山南坡典型干旱区城市,库尔勒市大气对流层NO2垂直柱浓度(Vertical column densities简称VCD)分布、变化,以了解其变化规律和分布特点。研究表明:(1)库尔勒不同观测点对流层NO2VCD高低表现为,农田区新市区老城区,农田区NO2浓度最大达到3.40×1015molec/cm2。(2)市区观测点,新城区和老城区对流层NO2浓度变化趋势基本一致,呈现V和U字形变化趋势,早上和晚间浓度较高,中午浓度较低,市区浓度变化范围分别为1.91×1015~4.02×1015、0.22×1015~4.59×1015molec/cm2。(3)农田呈现出与市区不同的变化趋势,农田观测区中午之前浓度较低,中午之后NO2浓度呈现升高的趋势     

中国重点城市NO2排放规律与驱动分析

大气成分遥感是监测临近空间全球变化、保障生存空间永续发展的重要手段。NO₂被视为描述人类活动强度的直接指标。掌握中国NO₂的分布及其变化规律,对区域大气污染精细管控和空气质量精准预报有重要意义。该文基于S-5P卫星TROPOMI传感器的对流层NO₂柱浓度的校正数据,并结合地面站点NO₂数据,采用相关性分析、系统聚类分析和K均值聚类分析等方法,划分了中国重点城市NO₂排放类型,分析了城市对流层NO₂柱浓度的年变规律及驱动因素。结果表明：(1)TROPOMI NO₂对流层柱浓度数据与地面站点实测NO₂浓度显著相关,利用TROPOMI NO₂柱浓度数据进行城市排放研究可行;(2)基于聚类分析及机关性分析,结合中国气候带分布将重点城市划分为12个NO₂排放类型;(3)31个重点城市中有25个季节排序规律为冬季>秋季>春季>夏季,NO₂柱浓...     

基于Sentinel-5P的粤港澳大湾区NO2污染物时空变化分析

基于最新的TROPOMI反演的对流层NO₂垂直柱浓度数据,利用Google Earth Engine平台分析了粤港澳大湾区近2a对流层NO₂垂直柱浓度的分布及变化特征.结果表明, TROPOMI传感器反演的对流层NO₂垂直柱浓度与地表NO₂浓度监测值具有较好的相关性,反演产品能够反映地面真实的NO₂污染状况;粤港澳大湾区NO₂柱浓度分布呈现出较为显著的圈层结构,高NO₂柱浓度区域面积约为4468km²,占大湾区总面积的8%,低NO₂柱浓度地区的面积约为25331km²,占比超过了45%;大湾区上空的对流层NO₂垂直柱浓度存在明显的“冬高夏低,春秋过度”的季节性差异和周期性波动特征;影响因子回归模型结果表明人类活动强度(DNB,夜间灯光)、植被状况(NDVI,植被指数)和地形因子(DEM,数字高程)与地区对流层NO₂垂直柱浓度的分布有明显的相关性.本研究成果可为政府和决策者制定相关政策和措施提供借鉴.     

基于OMI的汾渭平原对流层NO2长期变化趋势

利用2007~2020年臭氧检测仪（OMI） OMNO2d对流层NO₂垂直柱浓度（TVCD）数据、欧盟基本气候变量质量保证计划（QA4ECV）基于卫星观测约束下的NO_x日排放估算数据（DECSO）、大气红外探测仪（AIRS）臭氧（O₃）垂直廓线AIRS2SUP数据,研究了汾渭平原NO₂TVCD长期变化趋势及其对NO_x排放变化的响应,以及二者变化对于对流层中下层O₃的影响.结果表明,汾渭平原NO₂TVCD于2012年达峰,峰值为（9.8±4.6） x10¹⁵molec/cm²,2013年后基本呈现逐年下降趋势;NO₂TVCD冬季最高,夏季最低,冬季均值约为夏季3.6倍;NO₂TVCD并非随NO_x人为源减排单调下降,夏季NO₂TVCD低百分位上升;NO₂TVCD变率为（-1.5±0.6）%/a,低于NO_x排放降幅的1/3,可能与人为NO_x大量减排的背景下,对流层NO_x自然源的贡献大且相对贡献不断上升有关;对流层中下层O₃变率仅为（-0.2±0.2）%/a,近地层O₃变率为（0.8±0.1）%/a,汾渭平原对流层O₃生成基本处于VOCs控制区或者VOCs-NO_x过渡区,减排NO_x无法降低对流层O₃;汾渭平原NO_x减排可有效降低城市高排放区NO₂,乡村地区受NO_x自然源影响较大,人为减排收效不明显.     

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.      

云浮市2018—2020年颗粒物和臭氧污染特征及污染案例研究

为探究云浮市颗粒物和臭氧(O₃)污染特征,利用多元统计分析方法分析了云浮市2018—2020年6项环境空气污染物浓度、气象因子等监测数据,并对2020年12月25—29日冬季PM_2.5和O₃污染过程进行了研究. 结果表明:①PM_2.5、PM₁₀、NO₂、CO月均浓度呈夏季低、冬季高的变化特征;O₃-8 h第90百分位数呈夏秋季高、冬春季低的变化特征. ②PM₁₀、PM_2.5和CO小时浓度日变化呈波浪型变化特征,PM_2.5、CO小时浓度最大值均出现在09:00,PM₁₀小时浓度最大值出现在02:00. O₃、SO₂小时浓度日变化呈单峰型变化特征,O₃、SO₂小时浓度最大值分别出现在16:00、10:00. NO₂小时浓度日变化呈单谷型变化特征,最小值出现在14:00. ③PM_2.5-10、SO₂、NO₂、O₃小时浓度与PM_2.5小时浓度均呈正相关,说明PM_2.5-10、SO₂、NO₂、O₃与PM_2.5具有一定程度的同源性. O₃小时浓度与NO₂、CO小时浓度呈负相关,且O₃小时浓度与NO₂小时浓度相关性更强. 夏秋季NO₂、CO、O₃、PM_2.5小时浓度与气温的相关性比冬春季的更强. SO₂、PM₁₀、PM_2.5、O₃小时浓度均与湿度呈负相关,其中O₃小时浓度与湿度的相关性最强,相关系数为?0.586. ④2020年12月25—29日云浮市城区PM_2.5污染受到静稳天气影响,O₃污染与28日午后太阳高温辐射以及来自珠三角地区O₃污染气团的输入影响有关. 利用ART-2a对该时段采集的颗粒物进行成分分析,得到K、EC、OC、ECOC、HM、LEV、Na、SiO₃这8种单颗粒物. 整个时段EC、OC、ECOC谱图中都存在明显的硫酸盐峰和硝酸盐峰. PM_2.5小时浓度与硫酸盐离子、硝酸盐离子、硅酸盐离子、铵离子、氯离子的数量均呈显著正相关,二次反应和老化过程对PM_2.5污染有显著影响. 研究显示,云浮市PM_2.5和O₃复合污染防控需要关注本地污染物变化特征和排放源影响,也需关注外来污染气团特别是来自珠三角地区污染气团输入的影响.      

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.      

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.      

天津春节期间烟花爆竹燃放对空气质量的影响

为明晰春节期间烟花爆竹燃放对大气环境的影响,利用天津地区2016年和2017年春节期间（除夕至农历十五,公历2016年2月7-22日、2017年1月27日-2月11日）大气污染物质量浓度的监测数据和气象观测资料,对这一时期大气污染物质量浓度的变化规律进行分析.结果表明:天津春节期间大气颗粒物质量浓度峰值均出现在初一的00:00-01:00.烟花爆竹燃放对ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（SO₂）影响较大,尤其是对地面污染物质量浓度影响最大,并且对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的影响高度相对增高,但对ρ（NO₂）的实时影响最小.初一00:00-00:01,ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）和ρ（NO₂）分别增加了305、178、80和7 μg/m3.烟花爆竹燃放使ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的日变化曲线较非春节期间波动性增强,主峰值区（20:00-翌日01:00）污染物质量浓度升高和出现的时间延后;ρ（SO₂）主峰值出现时段由09:00-10:00变为00:00左右,并且其峰值剧增.烟花爆竹燃放使夜间空气中ρ（PM_2.5）上升,导致ρ（PM_2.5）在ρ（PM₁₀）的占比显著升高.2016年和2017年春节期间,PM_2.5、PM₁₀和SO₂的最大小时质量浓度及其变化率均高于春节前后（除夕前15 d和农历十五后15 d）,而NO₂和CO的最大小时质量浓度及其变化率则低于春节前后.2016年和2017年除夕ρ（PM_2.5）的半衰期分别为4.7和3.6 h.研究显示,即使在有利于扩散的气象条件下,烟花爆竹燃放仍可使天津地区ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（SO₂）短时迅速增大,污染物质量浓度主峰值均出现在夜间,ρ（PM_2.5）的半衰期介于3~5 h.      

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.      

新疆奎独乌区域冬季大气重污染过程PM2.5组成特征及来源解析

为研究新疆奎独乌（奎屯、独山子、乌苏）区域冬季大气重污染过程的PM_2.5污染特征及其成因,于2015年2月4-10日在奎屯、独山子和乌苏三地开展PM_2.5样品采集,并对其中的元素、水溶性离子及碳组分进行测试,分析不同污染水平下PM_2.5中化学组分的变化规律.结果表明,采样期间奎独乌区域ρ（PM_2.5）日均值均超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准（75 μg/m3）,2月9日ρ（PM_2.5）最高（298.58 μg/m3）,超标2.98倍.通过比较PM_2.5载带化学组分质量百分比发现,随着污染等级加剧,SO₄2-、NO₃-质量百分比呈逐渐增加的趋势,严重污染时SO₄2-、NO₃-质量百分比分别较轻度污染时增长11.7%、5.5%;NH₄+、碳组分及元素组分质量百分比则呈下降趋势,严重污染较轻度污染时分别下降0.7%、9.5%、2.4%;结合采样期间静稳及高湿的气象条件,说明此次重污染由本地污染物累积及二次颗粒物生成所致.随着污染水平的加重,SOR（硫氧化率）及NOR（氮氧化率）的值也在随之增大,说明污染越重大气二次转化程度越高,进一步验证了二次颗粒物是导致此次重污染的原因之一.对不同污染等级PM_2.5进行质量重构发现,PM_2.5中主要组分均为硫酸盐和OM（有机物）,硫酸盐和OM的质量百分比分别在23.0%~34.7%、16.4%~28.7%之间,说明此次重污染过程的主要污染源为燃煤及机动车尾气.