天津城区PM_(2.5)中碳组分污染特征分析

为探讨天津城区碳组分的季节污染特征,于2009年4月—2010年1月采集大气PM2.5样品,测定其碳组分浓度,分析有机碳(OC)和元素碳(EC)的相互关系,并探讨气象条件对碳组分浓度的影响.结果表明,天津城区PM2.5质量浓度为141.47μg·m-3,OC和EC质量浓度年均值分别为18.81μg·m-3和6.86μg·m-3,分别占PM2.5质量浓度的13.3%和4.8%,碳组分系PM2.5的重要组成部分;季节分布特征显示,秋、冬季OC和EC污染较为严重,总碳气溶胶(TCA)分别为45.74μg·m-3和46.75μg·m-3,占PM2.5质量浓度的30.1%和40.1%;采用改进的OC/EC最小比值法计算得到的二次有机碳(SOC)浓度显示,秋季和冬季SOC较高,为7.45μg·m-3和7.28μg·m-3.后向轨迹的聚类分析表明,局地气流或偏南气流控制下的PM2.5中碳组分浓度较高.     

我国四个大气背景点颗粒物浓度及其元素分布特征

选择全国由南至北的4个大气背景站(广东南岭、湖北神农架、山西庞泉沟和吉林长白山),于2013年分4个季度同步采集环境空气颗粒物PM10和PM2.5样品,采用微波消解电感耦合等离子体质谱法测定滤膜样品中60余种元素.结果表明,4个背景点PM2.5日均质量浓度平均值为17μg·m-3,PM10为29μg·m-3,低于《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)规定的一级浓度限值.第一季度的PM10和PM2.5最高,除长白山第三季度高于第四季度之外,其他3个点位均呈现第二季度第四季度第三季度的趋势.PM2.5和PM10二者呈线性正相关,4个季度的PM2.5/PM10比值均小于0.5,第二、第三季度较高,而第一、第四季度较低.PM10和PM2.5中元素随季节变化不大,PM2.5含量在同一水平上低于PM10.Na、Mg、Al、S、K、Ca、Fe、Zn质量浓度在0.1—10μg·m-3之间,P、Ti、Mn、Ni、Cu、Ba、Pb质量浓度在10—100 ng·m-3之间,Cd、Co、Ge、Ga、Zr、Sr、V等质量浓度在0.01—10 ng·m-3之间.K、Al、Ca含量大于10%,S、Mg、Na、Fe、Zn、Pb、Mn含量大于1%,Cu、P、Ba、Ti量介于0.5%—1%,其他痕量元素含量所占比例小于0.5%.     

春季不同天气城市街头绿地内PM_(2.5)质量浓度分布特征研究

于2012年春季,采用水平分布监测法监测了3种天气下距交通污染源不同距离的街头绿地中的PM2.5质量浓度,研究了不同天气下PM2.5的日变化、水平分布规律及绿地对PM2.5的净化效应,为城市街头绿地、城市公园建设及市民合理选择休闲锻炼时间和地点提供理论依据。结果表明:1)晴天和多云时,PM2.5质量浓度上午高于下午,7:00浓度最高,15:00最低;雨后阴天基本保持上升趋势。2)PM2.5日均质量浓度为晴天(61.67μg·m-3)多云(187.98μg·m-3)雨后阴天(291.48μg·m-3)。晴天除5:00和7:00外,其他时刻均达到国家二级标准,且13:00—15:00达到国家一类功能区空气质量要求;多云和雨后阴天PM2.5质量浓度分别超过国家二级浓度限值150.6%和288.6%。3)观测时段内,无论哪种天气,5:00、7:00、11:00和15:00绿地的净化功能较强,19:00净化功能均最差,所有监测点无一例外的表现为负效应。4)3种天气下,PM2.5质量浓度在距离道路10~25 m最高,绿地的净化效应最差,55 m外基本可以形成稳定的森林内环境。5)在南方高湿环境下,空气相对湿度是影响PM2.5质量浓度的主要因素,晴天和多云天气PM2.5浓度与相对湿度呈显著正相关,而雨后阴天二者呈负相关关系。6)在一定阈值内,街头绿地能够缓解PM2.5污染,为居民提供良好的休闲环境。从游憩时间来看,市民可以选择晴天进入街头绿地休闲,多云和雨后阴天尽量减少外出;从活动最佳地段来看,距离污染源55 m以上适宜休闲锻炼;从街头绿地的规划面积来看,半径以不小于55 m为宜。     

春季不同天气城市街头绿地内PM2.5质量浓度分布特征研究

于2012年春季,采用水平分布监测法监测了3种天气下距交通污染源不同距离的街头绿地中的PM2.5质量浓度,研究了不同天气下PM2.5的日变化、水平分布规律及绿地对PM2.5的净化效应,为城市街头绿地、城市公园建设及市民合理选择休闲锻炼时间和地点提供理论依据。结果表明：1）晴天和多云时,PM2.5质量浓度上午高于下午,7：00浓度最高,15：00最低;雨后阴天基本保持上升趋势。2）PM2.5日均质量浓度为晴天（61.67μg·m-3）〈多云（187.98μg·m-3）〈雨后阴天（291.48μg·m-3）。晴天除5：00和7：00外,其他时刻均达到国家二级标准,且13：00—15：00达到国家一类功能区空气质量要求;多云和雨后阴天PM2.5质量浓度分别超过国家二级浓度限值150.6%和288.6%。3）观测时段内,无论哪种天气,5：00、7：00、11：00和15：00绿地的净化功能较强,19：00净化功能均最差,所有监测点无一例外的表现为负效应。4）3种天气下,PM2.5质量浓度在距离道路10~25 m最高,绿地的净化效应最差,55 m外基本可以形成稳定的森林内环境。5）在南方高湿环境下,空气相对湿度是影响PM2.5质量浓度的主要因素,晴天和多云天气PM2.5浓度与相对湿度呈显著正相关,而雨后阴天二者呈负相关关系。6）在一定阈值内,街头绿地能够缓解PM2.5污染,为居民提供良好的休闲环境。从游憩时间来看,市民可以选择晴天进入街头绿地休闲,多云和雨后阴天尽量减少外出;从活动最佳地段来看,距离污染源55 m以上适宜休闲锻炼;从街头绿地的规划面积来看,半径以不小于55 m为宜。     

兰州市不同径粒大气颗粒物污染特征及气象因子的影响分析

空气污染程度与就诊率、呼吸道发病率及死亡率等有着密切的联系。兰州市在上世纪末曾被喻为卫星上看不到的城市,它的大气污染程度一直以来为人们所关注。利用2013年国家环保部公布的兰州市5个监测点（涵盖了4区1县）大气细粒子PM10及PM2.5的监测数据,针对全年的日均PM2.5与PM10质量浓度并结合了同期的气象因子进行分析研究,结果表明：春冬季为兰州大气中两种颗粒物的污染的高峰期（春季峰值为3月份,PM10及PM2.5质量浓度的月均值为309和103μg· m-3,超标倍数为1.062与0.436;冬季峰值为11月份,PM10及PM2.5质量浓度的月均值为203和85μg· m-3,超标倍数为0.353与0.7）,夏秋季为低谷（波谷为9月份,PM10及PM2.5的月均值为96和39μg· m-3,均低于国家标准）。PM2.5与PM10质量浓度比值均在0.4与0.5之间,呈一定的线性关系,大气污染较轻。当温度在-3~0℃之间时,大气中PM2.5与PM10质量浓度变化较剧烈。露点温度高于-3.15时,使得PM10的质量浓度下降明显;当日均露点温度高于1.85时,PM2.5的质量浓度随着露点温度的增大而降低,说明湿沉降对着两种粒子的清除作用明显。降水对大气中的两种颗粒物均呈现清除作用,但是在降水后PM10质量浓度迅速回升,但PM2.5质量浓度却变化不大。风向偏西时,大气中细颗粒污染物浓度增加。风速的增加对PM2.5有一定的清除作用,但由于兰州市的地貌特征,使得大气中PM10的质量浓度增加。上述结果为兰州市大气污染的监测与治理及大气污染预报提供了重要的依据。     

北京市不同主干道绿地群落对大气PM_(2.5)浓度消减作用的影响

为研究城市道路两侧不同绿化带宽度及不同植物群落配置模式对消减大气中PM2.5浓度的作用,选择北京市四环主干道旁3种典型植物群落配置类型作为试验监测点,对0 m、6 m、16 m、26 m、36 m不同绿带宽度下PM2.5浓度分布与变化进行监测,并对其消减能力进行计算,分析PM2.5浓度变化与道路车流量、绿化带宽度及植物群落配置模式之间的关系。结果表明:(1)PM2.5浓度的日变化与车流量的日变化特征一致,道路绿地空气中PM2.5浓度的日变化呈现双峰单谷型特征,即早晚高、白天低,PM2.5浓度在8:00~10:00的交通早高峰期间增加,而后开始下降,到12:00~14:00左右达到最低值,之后呈持续上升状态,直至晚高峰19:00浓度达一天中的最大值。(2)不同植物群落配置模式对大气中PM2.5浓度的消减作用不同,群落内郁闭度高的多复层结构绿地对PM2.5消减作用优于郁闭度低的单层配置绿地模式;(3)分别对3类空气质量条件下,道路绿地对PM2.5消减作用进行评价。无污染或轻度污染(PM2.5100μg·m-3)环境下,绿地对PM2.5消减作用明显,26 m及36 m的绿带处消减作用最强,最高可达12.22%;中度污染(101μg·m-3PM2.5200μg·m-3)的环境下,只有群落配置以乔木林为主且郁闭度较高的蓝靛厂桥南绿地对PM2.5具有消减作用;重度污染(PM2.5201μg·m-3)天气条件下3种绿地对PM2.5的消减作用均不明显。     

降雨过程后北京城区PM_(2.5)日时空变化研究

随着人类环境意识的增强,人们对城市雾霾天气的忧虑与日俱增,PM2.5的时空变化和对人体健康的影响已成为关注的焦点。以往的研究多集中在不同季节或年际的变化,本文通过统计环保局发布的位于北京城区13个逐时浓度监测点降雨前后PM2.5质量浓度,并在城区布设14个采样点昼夜连续监测一次降雨后72 h内PM2.5质量浓度变化情况,研究北京市城区降雨后PM2.5日变化规律及空间分布特征,由此分析降雨对PM2.5日变化规律的影响。同时对比PM2.5与同步气象数据(温度、相对湿度)和交通数据(车辆量、车速)最值频率分布情况,进而对PM2.5日变化特征进行成因分析。随后利用GIS空间分析方法,分析了PM2.5的日空间分布特征。结果表明,降雨对颗粒物的去除作用明显,一次降雨可使PM2.5质量浓度平均下降56.3%。雨后72 h内PM2.5质量浓度均小于60μg·m-3,降雨后1 h内PM2.5质量浓度处于稳定状态,在随后的12 h内PM2.5浓度值都处于下降状态。降雨过程只降低PM2.5的质量浓度值,并不影响其日变化规律。PM2.5的日变化规律以19时为界,表现出明显的昼夜差异。白天的变化规律呈现凹型,夜间的变化规律呈现拱型。PM2.5质量浓度峰值多出现在23时或0时,谷值多出现在下午15时,该特征受气象因素影响较大,受交通源的影响作用不明显。早高峰期间,PM2.5质量浓度变化主要受交通源的影响;晚高峰期间,交通源和气象因素共同影响PM2.5质量浓度。研究区PM2.5日空间分布特征同样存在明显的昼夜差异。白天PM2.5空间分布特征为南部高北部低;PM2.5在夜间的空间分布特征则多表现为四周高、中心低,三环外围区域多为高值区。     

降雨过程后北京城区PM2.5日时空变化研究

随着人类环境意识的增强,人们对城市雾霾天气的忧虑与日俱增,PM2.5的时空变化和对人体健康的影响已成为关注的焦点。以往的研究多集中在不同季节或年际的变化,本文通过统计环保局发布的位于北京城区13个逐时浓度监测点降雨前后PM2.5质量浓度,并在城区布设14个采样点昼夜连续监测一次降雨后72 h内PM2.5质量浓度变化情况,研究北京市城区降雨后PM2.5日变化规律及空间分布特征,由此分析降雨对PM2.5日变化规律的影响。同时对比PM2.5与同步气象数据（温度、相对湿度）和交通数据（车辆量、车速）最值频率分布情况,进而对PM2.5日变化特征进行成因分析。随后利用GIS空间分析方法,分析了PM2.5的日空间分布特征。结果表明,降雨对颗粒物的去除作用明显,一次降雨可使PM2.5质量浓度平均下降56.3%。雨后72 h内PM2.5质量浓度均小于60μg·m-3,降雨后1 h内PM2.5质量浓度处于稳定状态,在随后的12 h内PM2.5浓度值都处于下降状态。降雨过程只降低PM2.5的质量浓度值,并不影响其日变化规律。PM2.5的日变化规律以19时为界,表现出明显的昼夜差异。白天的变化规律呈现凹型,夜间的变化规律呈现拱型。PM2.5质量浓度峰值多出现在23时或0时,谷值多出现在下午15时,该特征受气象因素影响较大,受交通源的影响作用不明显。早高峰期间,PM2.5质量浓度变化主要受交通源的影响;晚高峰期间,交通源和气象因素共同影响PM2.5质量浓度。研究区PM2.5日空间分布特征同样存在明显的昼夜差异。白天PM2.5空间分布特征为南部高北部低;PM2.5在夜间的空间分布特征则多表现为四周高、中心低,三环外围区域多为高值区。     

北京市不同主干道绿地群落对大气PM2.5浓度消减作用的影响

为研究城市道路两侧不同绿化带宽度及不同植物群落配置模式对消减大气中PM2.5浓度的作用,选择北京市四环主干道旁3种典型植物群落配置类型作为试验监测点,对0 m、6 m、16 m、26 m、36 m不同绿带宽度下PM2.5浓度分布与变化进行监测,并对其消减能力进行计算,分析PM2.5浓度变化与道路车流量、绿化带宽度及植物群落配置模式之间的关系。结果表明：（1）PM2.5浓度的日变化与车流量的日变化特征一致,道路绿地空气中PM2.5浓度的日变化呈现双峰单谷型特征,即早晚高、白天低,PM2.5浓度在8：00-10：00的交通早高峰期间增加,而后开始下降,到12：00-14：00左右达到最低值,之后呈持续上升状态,直至晚高峰19：00浓度达一天中的最大值。（2）不同植物群落配置模式对大气中PM2.5浓度的消减作用不同,群落内郁闭度高的多复层结构绿地对PM2.5消减作用优于郁闭度低的单层配置绿地模式;（3）分别对3类空气质量条件下,道路绿地对PM2.5消减作用进行评价。无污染或轻度污染（PM2.5〈100μg·m-3）环境下,绿地对PM2.5消减作用明显,26 m及36 m的绿带处消减作用最强,最高可达12.22%;中度污染（101μg·m-3201μg·m-3）天气条件下3种绿地对PM2.5的消减作用均不明显。     

西安市大气颗粒物中水溶性无机离子的季节变化特征

用离子色谱法对11种无机水溶性离子(Na+,NH4+,K+,Mg2+,Ca2+,F-,Cl-,Br-,NO-2,NO-3和SO2-4)进行分析,探讨大气颗粒物中水溶性无机组分的季节变化与典型污染(灰霾、浮尘、燃烧秸秆和燃放烟花)的理化特性.结果表明,西安市大气中PM2.5和TSP的日均质量浓度分别为167.1和382.0μg·m-3,PM2.5占TSP总质量浓度的44%.PM2.5和TSP中无机水溶性离子组分的年均值分别为75.2μg·m-3和101.7μg·m-3.PM2.5中水溶性离子组分占PM2.5总质量浓度的45%左右,TSP中水溶性离子组分占TSP总质量浓度的30%左右.各种水溶性离子的来源和形成机理不同,其季节变化趋势和粒径分布也不同.典型污染事件期间,颗粒物污染特征与平时相比有很大差异:雾霾时PM2.5和TSP的质量浓度都显著增加,主要污染组分为二次污染离子NH+4,NO-3和SO2-4;浮尘发生时,大气颗粒物中人为污染组分会大大减少,而来自沙尘传输和地面扬尘等的地壳物质显著增加;燃烧秸秆对大气颗粒物中K+和Cl-的影响最大;燃放烟花时K+,Mg2+和Ca2+的质量浓度显著增加.     

北京市大气PM2.5中四种水溶性阴离子的水平变化比较

了解北京市城区和郊区大气细颗粒物中的四种水溶性阴离子F-、Cl-、SO42-、NO3-的浓度水平,并分析影响其水平高低的因素。使用聚四氟乙烯滤膜分别采集北京市城区和郊区大气中的PM2.5,用纯水提取后采用离子色谱法测定水溶性阴离子质量浓度。采样期间北京市大气PM2.5、F-、Cl-、SO42-和NO3-质量浓度几何均数分别为55.36、0.02、0.46、6.72和1.09μg·m-3,四种水溶性阴离子质量浓度总和占PM2.5质量浓度的19.14%;同一季节(春季)郊区监测点大气PM2.5、SO42-和NO3-质量浓度显著高于城区监测点;城区大气PM2.5与四种水溶性阴离子质量浓度秋季高于春季,但差异无统计学意义;大气PM2.5与Cl-、SO42-和NO3-质量浓度均高度相关。Cl-、SO42-、NO3-是北京市大气PM2.5的重要组成成分。     

北京市大气PM_(2.5)中四种水溶性阴离子的水平变化比较

了解北京市城区和郊区大气细颗粒物中的四种水溶性阴离子F-、Cl-、SO42-、NO3-的浓度水平,并分析影响其水平高低的因素。使用聚四氟乙烯滤膜分别采集北京市城区和郊区大气中的PM2.5,用纯水提取后采用离子色谱法测定水溶性阴离子质量浓度。采样期间北京市大气PM2.5、F-、Cl-、SO42-和NO3-质量浓度几何均数分别为55.36、0.02、0.46、6.72和1.09μg·m-3,四种水溶性阴离子质量浓度总和占PM2.5质量浓度的19.14%;同一季节(春季)郊区监测点大气PM2.5、SO42-和NO3-质量浓度显著高于城区监测点;城区大气PM2.5与四种水溶性阴离子质量浓度秋季高于春季,但差异无统计学意义;大气PM2.5与Cl-、SO42-和NO3-质量浓度均高度相关。Cl-、SO42-、NO3-是北京市大气PM2.5的重要组成成分。     

北京市大气PM_（2.5）中四种水溶性阴离子的水平变化比较

了解北京市城区和郊区大气细颗粒物中的四种水溶性阴离子F-、Cl-、SO42-、NO3-的浓度水平,并分析影响其水平高低的因素。使用聚四氟乙烯滤膜分别采集北京市城区和郊区大气中的PM2.5,用纯水提取后采用离子色谱法测定水溶性阴离子质量浓度。采样期间北京市大气PM2.5、F-、Cl-、SO42-和NO3-质量浓度几何均数分别为55.36、0.02、0.46、6.72和1.09μg·m-3,四种水溶性阴离子质量浓度总和占PM2.5质量浓度的19.14%;同一季节（春季）郊区监测点大气PM2.5、SO42-和NO3-质量浓度显著高于城区监测点;城区大气PM2.5与四种水溶性阴离子质量浓度秋季高于春季,但差异无统计学意义;大气PM2.5与Cl-、SO42-和NO3-质量浓度均高度相关。Cl-、SO42-、NO3-是北京市大气PM2.5的重要组成成分。     

青年奥林匹克运动会期间南京市主要大气污染物浓度变化与分析

为了解青年奥林匹克运动会期间南京市主要大气污染物浓度变化趋势,通过南京空气质量发布系统实时监测的数据,对青奥会举办前(2014年8月3日—16日)、举办期间(2014年8月17日—28日)以及举办之后(2014年8月29日—9月9日)南京市主要大气污染物浓度变化特征进行比较分析,结果表明,青奥会前的14 d南京市PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3浓度均值为51.6、72.2、13.5、33.1、41.7μg·m-3,青奥会期间各浓度均值为37.9、49.1、12.4、36.5、38.8μg·m-3,大气污染物浓度下降显著;而在青奥会之后,随着减排措施的取消,南京市大气污染物浓度均呈现反弹上升的趋势,各浓度均值依次为56.1、79.6、15.3、38.5、58.6μg·m-3.不同时段,PM2.5、PM10、SO2和O3浓度变化特征相似,均为青奥会之后青奥会之前青奥会期间,而NO2为青奥会之后青奥会期间青奥会之前.PM2.5、PM10、SO2、NO2日变化呈现双峰型,O3呈现单峰型的特点.     

遂宁市大气细颗粒物污染现状及成因

通过研究遂宁市环境空气质量变化趋势、城区空气颗粒物组成及浓度变化,系统分析了遂宁市雾霾天气的污染状况及成因,并横向比较了四川省内各城市的空气质量.研究结果表明,细颗粒物(PM2.5)是遂宁市环境空气中的主要污染物.2012年遂宁市大气中PM2.5浓度值为35—119μg·m-3,平均值为68μg·m-3.2013年1—4月,PM2.5浓度值为21—120μg·m-3,达标率不到50%.尤其在2013年3月,PM2.5/PM10由62.0%—87.2%降低为45.3%.由此判断遂宁市环境空气质量主要受细颗粒物类型、气象条件以及大气污染物长距离迁移等因素影响,其中细颗粒物的最主要来源为机动车尾气排放,并提出了细颗粒物污染防治的对策措施.     

湖北省主要观测站PM_(2.5)污染特征及气象要素的影响分析

有关湖北省PM2.5污染的时空分布、影响因素及成因的研究较少,分析PM2.5污染特征及气象因素的影响,对科学治理湖北省PM2.5污染具有重要意义。利用2017年和2018年1—3月湖北省7个大气成分观测站逐小时PM2.5质量浓度及平均气温、降水量、相对湿度、10 min平均风速和风向等地面气象观测资料,运用多元逐步线性回归法,探讨PM2.5的变化特征及其与气象因素的关系。结果表明,(1)湖北大气成分监测站PM2.5具有明显的时间变化规律,从日变化上看,除金沙站全天变化平缓外,其他6站PM2.5日变化呈双峰双谷型分布,双峰出现在10:00—11:00和20:00—22:00,双谷出现在06:00—08:00和15:00—17:00。各站PM2.5日均质量浓度变化范围为2.7～269.1μg?m-3,其变化幅度最大值通常出现在1月份。从月份上看,1—3月PM2.5月均质量浓度呈下降趋势;各站PM2.5平均质量浓度介于42.3～90.9μg?m-3,金沙最低而荆州最高;PM2.5质量浓度日均值平均超标率42.3%,其中3月平均超标率22.2%,明显低于1月56.7%和2月50.7%。(2)平均气温、降水量、风速和相对湿度4个近地面气象因素对黄石、金沙和武汉PM2.5质量浓度的影响大而对荆州影响最小,其中平均气温和风速为主要影响因素;具体而言,荆门、宜昌和武汉颗粒物质量浓度主要受气温引起的垂直输送及风速引起的水平扩散影响,襄阳、金沙和黄石则主要受大气中水分变化导致的粒子生成及沉降清除作用影响。(3)各站PM2.5质量浓度水平和变化特征差异在于监测点地理位置和周边环境、城市经济水平和气候气象条件的不同。     

我国城市冬季PM2.5空间特征及其人为影响因子

以我国114个城市冬季(2013年12月-2014年2月)公布的PM25数据为基础,结合其他相关数据,运用空间自相关分析、克里格插值法和逐步回归分析法,研究我国冬季PM2.5浓度空间分布差异及其影响因素.结果显示,研究期间PM2.5在空间分布上具有高值集聚、低值集聚和高值邻域的低值集聚的变化特征,全局自相关系数Moran's I为0.27.PM2.5浓度分布由北到南、从内陆到沿海具有先升高后逐渐降低的变化趋势,高浓度区域主要集中在华北平原、长江中下游平原和陕西关中平原等地区,这些区域的冬季PM2.5平均质量浓度都达到150 μg·m-3以上,最高达250 μg·m-3.多因子逐步回归分析结果表明,人为活动对我国高浓度PM25(＞150μg·m-3)分布影响显著,对低浓度PM2.5(≤75μg·m-3)分布影响不显著.市辖区人口密度和第二产业GDP是显著影响我国高浓度PM2.5分布的主要人为影响因子.市辖区建成区面积、全市年末总人口和市辖区道路面积等是影响我国城市间PM2.5浓度分布差异的主要人为影响因子.     

不同出行方式PM_(2.5)个体暴露及其影响因素

于2014年4月在南充市城区选择一条固定线路,使用数字直读式颗粒物测定仪连续14 d对自行车、公交车、私家车、摩托车、出租车和步行等6种出行方式PM2.5个体暴露浓度进行监测;获取采样期间的气象数据和大气环境PM2.5浓度数据,以了解不同出行方式PM2.5个体暴露水平及其影响因素.结果表明,不同出行方式中PM2.5个体暴露浓度最高和最低的分别为私家车(51.2±29.2)μg·m-3和出租车(40.2±29.8)μg·m-3;在出行高峰期和工作日,PM2.5个体暴露浓度分别高于非出行高峰期和周末.计入个体暴露时间和呼吸率,最高和最低PM2.5个体暴露量分别为步行(20.9±17.9)μg和出租车(2.8±2.1)μg.应用相关性分析和线性回归分析得出,降雨和风速有利于PM2.5个体暴露浓度降低;大气环境PM2.5浓度对个体暴露量有正相关影响.     

不同气团对嘉兴市大气污染物变化特征的影响

利用嘉兴2012年10月—2013年9月污染气体和PM2.5的连续观测资料,结合HYSPLIT_4轨迹模式计算得到的观测期间嘉兴不同季节的主导气团,分析了嘉兴市大气污染物的变化特征及不同季节下不同气团类型对该地污染物的影响.结果表明,嘉兴市CO、SO2、NO2和PM2.5日变化为双峰型分布,峰值位于07∶00—09∶00和16∶00—18∶00;O3呈单峰分布,峰值位于14∶00,这与人为活动和大气边界层变化密切相关.大气污染物具有显著的季节变化特征,SO2、CO和PM2.5冬季高(43.5,950.3,79.8μg·m-3),夏季低(21.5、522.4、38.0μg·m-3);NO2在春季最高(49.9μg·m-3),夏季最低(30.4μg·m-3);O3夏季最高(88.9μg·m-3),冬季最低(17.2μg·m-3).影响嘉兴的主导气团的来源和路径存在显著季节变化,不同气团对大气污染物的分布影响较大,局地气团下SO2的浓度显著降低;大陆气团下污染物浓度普遍偏高,SO2、CO、NO2和PM2.5分别是海洋性气团的1.6—3.0、1.5—1.6、1.6—2.0和1.5—2.3倍;海洋性气团下污染物浓度普遍较低;混合性气团对应的污染物水平介于海洋性气团和大陆气团之间.     

闽南重点城市春季PM2.5中水溶性无机离子特征研究

对闽南地区重点城市春季 PM2.5中水溶性离子的污染状况进行剖析,分析和探讨了闽南地区同城化进程中重点城市PM2.5中水溶性离子污染的共同点和差异点,以期在当前空气污染日益严重的趋势下为闽南地区的大气污染控制提供依据.于2011年春季3月7—16日在福建省闽南地区重点城市厦门城区与郊区、漳州和泉州城区同步用聚丙烯纤维滤膜采集大气PM2.5样品,滤膜经超声萃取后用离子色谱仪分析样品中F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、K+、NH4+、Ca2+和Mg2+等9种离子组分的质量浓度.结果表明,(1)闽南地区重点城市春季PM2.5的质量浓度变化具有较好的一致性,PM2.5的平均质量浓度为94.14μg·m-3,二次离子SO42-、NO3-和NH4+的质量浓度变化范围为14.66~66.68μg·m-3,平均质量浓度为32.43μg·m-3,占总水溶性离子的83.30%,主要以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在;与国内其他主要城市相比,闽南地区PM2.5中二次离子浓度水平偏高,二次污染严重.(2)NO3-/SO42-和SOR、NOR值均表明闽南地区固定源污染对水溶性离子的贡献大于流动源,但厦门流动源的贡献占了更高的比重;与国内其它地区相比,闽南地区由于春季潮湿多雨,硝酸盐化速率较高,也是导致二次离子污染水平较高的原因之一.(3)作为滨海地区,闽南地区 PM2.5中水溶性离子的主要贡献者主要来自人为源,而非海盐离子.