秋季典型光化学污染过程的分析

通过一个月的Ｏ３－ＮＯｘ同步观测和有关气象资料的分析,研究了光化学污染特点和及其和气象的关系,发现秋季的光化学污染过程,既有冬夏两季局地源产生和积累的机制,也有春季外来源造成的高浓度Ｏ３污染特点。Ｏ３的最大浓度和日最大值平均浓度分别为１６８．７μｇ／ｍ＾３和１１４．８μｇ／ｍ＾３。     

2013年1月北京市一次空气重污染成因分析

采用数值模式与观测资料相结合的方式,对北京市2013年1月9日至15日一次空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行了初步分析.结果表明,重污染过程期间10日至14日PM2.5平均值为323μg·m-3;重污染过程与当地气象条件密切相关,稳定的大气环流形势为污染的持续提供了大气环流背景,风速较小、湿度较大、边界层较低、持续逆温是造成重污染的主要原因;重污染过程中区域输送对北京PM2.5贡献率在53%~69%之间且存在明显的二次转化,区域输送起着更为重要的作用;气象条件对持续性重污染的形成和破坏起到了关键性的作用,因此需要加强对重污染预警预报研究,以有效预防和控制空气重污染.     

中国典型城市臭氧与二次气溶胶的协同增长作用分析

大气PM_2.5和O₃是中国城市大气中最受关注的大气污染物,它们之间存在着复杂的影响关系.本文将O_3,max作为光化学活性指标,把CO作为一次排放源的示踪剂,对2017年4—10月期间北京、上海和广州的臭氧与二次气溶胶的协同增长关系进行深入分析.研究结果表明,不同光化学活性条件下,3个城市在协同增长时段PM_2.5质量浓度增长量的均值与估算二次气溶胶质量浓度的变化趋势基本一致;北京和广州在春季、秋季出现协同增长的小时数较多,且北京在各光化学活性水平下的协同增长时段中PM_2.5浓度增长量均最大;出现PM_2.5和O₃协同增长现象时段中上海市风速最大,广州市气温最高,北京市相对湿度范围最大;随着光化学活性的增强,上海和广州两市二次气溶胶的生成量呈倍数增加,其生成量范围分别为13.6~29.2 μg·m^-3和9.1~28.7 μg·m^-3,北京市二次气溶胶的生成量则变化不大（25.0~34.0 μg·m^-3）,但各光化学活性水平下的北京二次气溶胶生成量均高于上海和广州.这些研究结果表明北京、上海和广州3个城市的O₃污染对二次气溶胶生成协同增长作用明显,而且北京尤其值得关注.     

上海地区一次典型连续浮尘天气过程分析

研究分析了2011年5月1~4日上海地区一次典型的连续浮尘天气过程.利用微脉冲激光雷达数据资料反演得到的气溶胶消光系数和垂直廓线,结合地面气象数据和气溶胶观测资料以及卫星遥感资料,初步研究了此次连续浮尘过程的传输特征和形成的主要原因.结果表明,5月1日的浮尘过程以PM2.5的影响为主,而5月2~4日为回流浮尘过程,PM2.5比重较5月1日下降.外源性输入、垂直风场分布和大气层结变化为浮尘天气的发生和维持创造了有利条件.研究还发现,在此次浮尘的气溶胶大气消光作用中,其散射贡献大于吸收作用.     

上海地区光化学污染中气溶胶特征研究

利用上海地区2011~2013年9个大气成分及气象观测站点臭氧(O3)、颗粒物(PM1、PM2.5、PM10)、气溶胶粒子谱观测资料以及气象数据,分析了上海不同功能区臭氧超标时的频率分布及各类污染物浓度特征.结果表明,上海地区夏季光化学污染严重,周边城区臭氧污染要明显高于中心城区,不同功能区污染情况差异较大,金山化工区和崇明生态岛光化学污染较为严重.通过分析光化学污染前后气溶胶变化特征可知,当出现光化学污染时,各站气溶胶浓度明显升高,特别是PM1浓度增加显著,且PM1/PM2.5比未出现臭氧污染时的比例明显升高.表明随着光化学反应的增强,二次气溶胶生成明显增多.因此可将PM1作为光化学污染的判定指标之一.     

2013年冬季海口市一次气溶胶粒子污染事件特征及成因解析

海口市在2013年12月份发生了一次气溶胶粒子污染事件.本文利用相关资料对此进行诊断,发现海口市PM2.5在12月9日超过了国家环境空气质量二级标准限值,在11日达到该污染时段的最高值(日平均为87.96μg·m-3),同时与能见度有一定的负向关系.分析表明,前期(7—9日上午),污染物主要以本地排放为主,而后期(9日中午到11日)与珠江三角洲地区的输送作用有密切关系,后向轨迹分析也表明后期海口市大气污染物可能来自珠三角地区.分析发现,气象背景场为这次气溶胶污染事件提供了有利的气象条件,500 h Pa高度场冷空气活动偏北,925 h Pa高度场的暖中心控制,形势稳定,逆温层的存在使得大气近地层更加稳定,低层风速偏小不利于近地面附近的污染物向外输送,水平风垂直切变偏弱有利于污染物在近地层堆积,其变化趋势与PM2.5浓度有一定的相关性.     

2015年福州市大气颗粒物污染特征

为了解福州市大气颗粒物污染状况,利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,结合气象资料和HYSPLIT4轨迹模式,分析了2015年福州市大气颗粒物污染特征和典型污染过程.结果表明:2015年福州市ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）年均值分别为55.8和29.2μg/m3,均低于GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值.颗粒物浓度季节性变化特征明显,表现为冬春季高、夏秋季低的变化特征. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）为52%,普遍低于我国东部其他大中城市;日际变化明显,受混合层高度日变化和机动车排放的影响,呈双峰形态. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）日变化趋势与ρ（PM₁₀）日变化特征相反,即ρ（PM₁₀）高时ρ（PM_2.5）所占比例低,ρ（PM₁₀）低时ρ（PM_2.5）所占比例高,表明早晚高峰机动车排放所造成的颗粒物污染以粗颗粒物贡献为主.福州市颗粒物污染天气成因主要有"积累型"和"输送型"污染. 2015年1月5-6日发生的污染过程,是在一次静稳、高湿天气形势下,本地排放的污染物在不利于扩散的气象条件下聚集、二次转化,导致颗粒物浓度升高、能见度降低. 2015年1月17-19日的污染过程主要是北方污染物随冷空气输送南下,导致本地颗粒物浓度迅速升高、能见度迅速降低.研究显示,福州市PM₁₀和PM_2.5优良率较高,颗粒物污染主要发生于冬季,污染成因包括局地累积和区域输送.      

深圳市一次典型春季臭氧污染事件成因研究

以往珠三角地区臭氧污染普遍发生在秋季,但近年来春季臭氧污染事件不断发生,并且污染出现时间愈发提前.本研究聚焦于深圳市2022年春季（2月26日）一次臭氧污染过程,系统性地分析了此次臭氧污染过程的主要成因与关键驱动因素.结果表明,在春季臭氧污染的形成过程中,气象条件扮演着重要角色,在高压天气系统影响下的强太阳辐射、高温、低湿和低风速是导致此次臭氧污染的重要因素.通过臭氧的垂直观测数据分析发现,夜间残留层中的高浓度臭氧能够在上午时段混入边界层内,加速地面臭氧浓度累积.此外,通过臭氧前体物浓度的变化特征分析发现,在污染日的下午时段出现臭氧及其前体物浓度的快速升高,推测为上风向区域的外部输送贡献加强,这也是导致此次春季臭氧污染发生的重要原因.敏感性分析表明,污染日的臭氧生成主要受VOCs控制,但在污染加剧时受到NO_x控制,因此,对春季臭氧污染的 防控需要从区域角度开展VOCs和NO_x的协同减排与治理.     

古田县大气污染物变化特征与气象条件的关系

利用2017年古田县空气质量和气象观测数据,分析PM10、PM2.5的日变化、月变化和季节变化特征、通过进一步分析PM10、PM2.5与各气象要素的关系,得出结论:日平均气温与污染物浓度呈现明显的负相关,气温越高,污染物浓度越低,反之亦然;日降水量大小与PM10、PM2.5呈负相关的关系,降水对PM10、PM2.5有很...     

2022年江苏省PM2.5与臭氧污染特征及其与气象要素关系

基于2022年江苏省PM_2.5、臭氧环境监测站数据和地面气象站数据,分析污染时空分布特征及其与污染源排放、气象要素的关系,从而为排放管控、污染治理提供科学依据。PM_2.5整体呈北高南低、西高东低的空间特征,冬季浓度最高（30—75 μg∙m⁻³）,西北部城市的PM_2.5全年污染天数为全省最多（25—40 d）。臭氧呈南高北低的空间特征,夏季浓度最高（120—160 μg∙m⁻³）,苏南城市的臭氧全年污染天数最多可达60—70 d。二者浓度在夏季具有较强的正相关性,在冬季相关性很弱。各季节PM_2.5与温度、相对湿度、风向呈弱相关性,与风速关系稍强。PM_2.5污染事件多发于温度为2—6 ℃、相对湿度为60%—85%、风速＜3 m∙s⁻¹的条件。各季节臭氧均与温度呈强正相关性,与相对湿度为负相关。风向为偏西风时容易出现高浓度,为第四象限风（东风到南风）时浓度通常较低。臭氧污染集中于日最高气温＞28 ℃、相对湿度为60%—75%、风向为偏西风的条件,以此作为预报指标,正确率约为50%。     

北京地区冬春PM2.5和PM10污染水平时空分布及其与气象条件的关系

北京2012~2013年的冬春多次出现雾霾天气,可吸入颗粒物(PM10)污染严重.而PM2.5作为PM10中粒径较小的部分,在PM10中所占比重越高,污染越严重.因此,本研究选取了能够覆盖北京所有区县的30个PM2.5和PM10的质量浓度监测点,对该地区的PM2.5和PM10污染特征进行分析,确定其空间差异特征和时间性变化特征.普通克里格插值(Original Kriging)法得到的北京地区冬、春季颗粒物浓度分布图显示,颗粒物浓度从北部山区到南部地区逐渐递增,在中心城区处,西部高于东部,且局部地区存在一定的城乡差异.颗粒物浓度月变化曲线呈单峰单谷型,1月最高,4月最低;逐日变化反映了PM2.5和PM10浓度具有较好的相关性,且受气象条件影响显著;日变化呈双峰趋势.本文选取日平均气温(℃)、相对湿度(%)、风速(风级)、降水量(mm)等气象因子,利用Spearman秩相关分析研究各个气象因子对大气PM2.5和PM10浓度的影响.北京冬季PM2.5和PM10的质量浓度分别与气温、相对湿度正相关,与风速负相关,风速和相对湿度是影响污染物质量浓度分布的主要因素.     

嘉兴市春季一次持续雾霾过程中气象条件与污染物变化特征分析

2015年5月17~20日嘉兴市发生了一次持续性雾霾过程,本研究根据5月17~22日污染气体(O_3、SO_2、NO_2和CO)、PM_(10)、PM_(2.5)、10 nm~10μm气溶胶数浓度、气象要素及边界层探空数据,分析了这次过程的成因及其不同污染物的变化特征.结果表明,副高位置北抬、均压场结构、地面静小风和边界层中逆温层为这次雾霾过程的发生和维持提供了水汽、动力和热力条件.这次雾霾过程包含1次降雨和2次雾过程(雨雾和辐射-平流雾).雾霾过程中NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)的浓度较高,SO_2和O_3的浓度较低.强降雨对PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2清除作用较大,弱降雨会加重污染过程.雨雾的发展过程中,PM的浓度持续积聚;辐射-平流雾过程中,PM浓度先快速下降然后再增加.不同过程中气溶胶数浓度谱均为单峰型分布,但是谱型差异较大,干净天、降雨、雾霾过程、雨雾和辐射-平流雾过程中气溶胶数浓度谱峰值分别位于20~30 nm、100 nm、30~60nm、120 nm和90 nm.表面积浓度谱在干净天、降雨、雾霾和雨雾过程中均为三峰型分布,辐射-平流雾为四峰型分布.     

2013年1月邯郸市严重霾天气的污染特征分析

利用河北工程大学大气环境监测站点的PM₁₀、PM_2.5、SO₂和NO_x在线监测数据,并结合能见度、湿度数据,对邯郸市2012年12月1日到2013年1月31日的大气污染状况进行分析,特别是2013年1月持续发生的霾天气,以探讨严重霾污染的过程特征.结果表明,2013年1月,SO₂与NO_x的平均浓度分别为225.3 μg·m^-3和217.8 μg·m^-3,PM₁₀和PM_2.5的平均浓度分别为328.5 μg·m^-3和229.4 μg·m^-3,均超过新颁布的环境空气质量标准,是2012年12月平均浓度的1.4~3.5倍.重污染过程分析结果显示,污染峰值附近几天内PM₁₀、PM_2.5的时均浓度变化无明显规律.累积阶段的PM_2.5/PM₁₀在0.42~0.52之间,峰值前后上升并超过0.70,扩散阶段PM_2.5/PM₁₀降到0.70以下,且呈波动式变化.当PM_2.5/PM₁₀小于0.40时,能见度基本位于2~18 km之间;当PM_2.5/PM₁₀在0.40~0.60之间时,能见度在0.7~8 km之间;当PM_2.5/PM₁₀大于0.60时,能见度分布于2 km以下.     

夏季大气PM2.5中元素特征及源解析:以华中地区平顶山-随州-武汉为例

为研究我国中部地区不同类型城市夏季大气细颗粒物PM_2.5中元素组成特征及来源,于2017年6月对平顶山、随州和武汉这3个站点空气中的PM_2.5进行观测,采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)对样品中Ti、Zn、Cu、Cr、As、Pb、Fe、Ni、Se、V、Sb、Cd和Co等13种元素进行分析,并结合富集因子法、主成分-多元线性回归分析方法(PCA-MLR)和后向气团轨迹聚类分析模型对3个站点的污染类型及污染来源进行分析.结果表明,平顶山、随州和武汉三地PM_2.5的痕量元素中均以Zn元素浓度最高,As元素的浓度均超过环境空气质量标准(GB 3096-2012)年均浓度限值,3个站点的Pb和Cd浓度均较低.富集因子分析结果表明:Se、Sb、Cd、As、Cu和Zn元素富集因子系数均超过10,受人为污染严重,其中3个站点Se元素的富集因子系数均高于600. PCA-MLR和后向气团轨迹聚类分析结果表明:平顶山站点主要受工业污染/燃油(57. 90%)、交通污染源(24. 40%)、燃煤源(6. 10%)和矿区土壤源(11. ...     

京津冀地区城市臭氧污染趋势及原因探讨

采用Kolmogorov-Zurbenko(KZ)滤波分析了2013～2018年京津冀地区13个城市的臭氧最大日8h滑动平均(O₃-8h)序列,评估污染趋势并探讨原因.KZ滤波分离出的O₃-8h短期、季节和长期等3个分量分别占原始序列总方差的32.7%、63.9%和3.4%,各分量之间相互独立;以滤除了中短期过程影响的长期分量进行比较,京津冀地区远高于柏林、巴黎和伦敦等欧洲城市与美国洛杉矶20世纪90年代初和最近4年状况相当,普遍低于上海和南京等长三角主要城市.但是,2013～2018年京津冀地区各城市臭氧污染加剧显著,长期分量升高速率达2.31～7.12μg·(m³·a)^-1,均值为4.97μg·(m³·a)^-1,快于长三角地区.拟合结果提示臭氧浓度升高受气象条件影响不大(贡献比均值约为9.6%),主要由大气污染排放变化造成(90.4%),将该排放变化拆分为PM_2.5下降和臭氧前体物排放变化两项,其贡献比均值分别是27.3%和63....     

典型“组群式”城市夏季大气颗粒物中水溶性离子化学特征及来源

为探究典型“组群式”城市——淄博市夏季大气颗粒物中水溶性离子化学特征及来源,于2016年8月对淄博市6个城市点（桓台、张店、临淄、淄川、博山、周村）、2个郊区点（沂源、高青）及1个清洁对照点（鲁山）同步进行PM_2.5和PM₁₀采样,分析了大气颗粒物质量浓度及9种水溶性离子的空间分布特征,并利用主成分分析方法探讨了PM_2.5和PM₁₀中水溶性离子的主要来源.结果表明:①淄博夏季各点位（清洁对照点除外）PM_2.5和PM₁₀质量浓度日均值范围分别为57.2~112和77.4~163 μg/m3,空间分布特征表现为城市点>郊区点>清洁对照点;各点位PM_2.5/PM₁₀（质量浓度之比）在0.61~0.80之间,表明淄博夏季大气颗粒物污染以PM_2.5为主.②水溶性离子在PM_2.5和PM₁₀中占比分别为53.3%和48.5%,其中二次无机离子分别占总离子浓度的91.4%和83.7%,表明大气颗粒物主要以二次离子为主,并且主要富集在PM_2.5中;PM_2.5中∑阴离子/∑阳离子（摩尔浓度之比）为1.07,PM₁₀中该比值为0.87,说明PM_2.5接近中性,而PM₁₀呈弱碱性.③淄博夏季各点位离子来源具有一定的空间差异性,城市点、郊区点与清洁对照点间的CD（分歧系数）均高于0.2,而城市点间CD值低于0.2,说明城市点位间的水溶性离子的化学性质较为相似.④主成分分析表明,淄博夏季大气PM_2.5中的水溶性离子可能主要来源于工业源、生物质锅炉、燃煤、二次源、道路尘及建筑尘,而PM₁₀中的离子主要来源于道路尘、建筑尘、海盐及二次源.研究显示,淄博市颗粒物污染严重,具有明显的空间分布特征,水溶性离子来源复杂,应采取分区、多源控制的污染防治对策.      

济南市春季大气颗粒物污染研究

对济南市2005年春季大气颗粒物中PM10、PM2.5和细颗粒物中的黑碳气溶胶的浓度水平、时间分布和日变化进行了观测,并结合气象资料对变化特征进行综合分析,探讨了PM10,PM2.5和黑碳的相对含量以及对能见度的影响等.研究结果表明,PM10和PM2.5平均浓度分别为242.5μg·m-3和109.4μg·m-3.与我国空气质量二级标准PM10日均值150μg·m-3和美国国家空气质量PM2.5日均标准65μg·m-3相比,超标率分别达到80.77%和84.61%,污染较严重;监测期间PM2.5/PM10的平均值为0.456.在PM2.5中,黑碳气溶胶平均质量浓度为5.39μg·m-3,占PM2.5的5.06%,日浓度变化呈双峰型.在监测时间内,污染物浓度与温度无明显的相关性;与相对湿度呈弱正相关;与风速呈明显的负相关关系.降水对PM10、PM2.5和黑碳的清除作用较为显著.PM10、PM2.5和黑碳浓度与能见度均呈负相关,相关系数(r)分别为-0.633、-0.695和-0.704,细颗粒物是影响能见度的主要因素.     

汾渭平原临汾市2019年春节期间大气污染特征与来源解析

近年来汾渭平原冬季雾-霾事件频发,节假日期间尤为明显,除燃煤和工业排放外,区域的地形和气候特征也是导致雾-霾的主要因素.2019年2月春节期间对汾渭平原临汾站点的空气质量进行观测.运用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)对PM_2.5中的13种元素(Li、Be、Ti、Rb、Sc、Y、La、Ce、Zr、V、Tl、U和Sn)进行分析测定,并结合站点的气象数据,运用聚类分析和后向轨迹等方法,分析了污染物的时空分布与潜在源区贡献.结果表明,观测期间SO₂的平均浓度为58.39μg·m^-3,超过了国家环境空气质量标准(GB 3095-2012) 24 h一级平均质量浓度限值(50μg·m-3),O₃、NO₂和CO的均值浓度分别为52.15μg·m^-3、29.02μg·m^-3和2.29 mg·m^-3.聚类分析结果表明,La、Ce、Ti、V、Li、Be、Rb、Y、U、Sc和Zr主要受地壳土壤源影响.气态污染物的空间分析结果表明...