北京几种典型景观夏季霾天气的PM_(2.5)监测分析

近年来,北京等特大城市在夏季也频发霾天气,在2013年7月的10 d 240 h中发生了3次完整的灰霾过程。基于逐时完整的131组3 023个PM_(2.5)浓度数据,与相关的气象资料进行关联分析,提出北京在夏季霾天气中PM_(2.5)浓度分布存在以下特征:(1)PM_(2.5)的浓度值分布不均匀;(2)在灰霾发生、持续及消散阶段,均存在着若干监测点,这些监测点的PM_(2.5)浓度值显著高于(或低于)其他监测点;(3)降雨对PM_(2.5)浓度值的降低具有明显作用;(4)微风、静风条件下,PM_(2.5)浓度较高。     

南京市冬春PM_(2.5)和PM_(10)污染特征及影响因素分析

南京2013年冬季至2014年春季多次出现灰霾污染天气过程,防治颗粒物污染刻不容缓,其中细颗粒物(PM_(10))和超细颗粒物(PM_(2.5))所占比例较大。利用南京市环保局空气质量发布平台污染物监测数据和中国天气网站气象要素数据,对冬春季PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的变化特征以及它们与气象条件的关系进行分析。结果表明:南京冬季PM_(2.5)、PM10平均浓度分别为0.0982,0.1536 mg/m3,春季平均浓度分别为0.0673,0.1207 mg/m3。市区和郊区污染程度由高到低依次为:市区>江宁>六合>溧水。南京空气中颗粒物小时平均浓度日变化呈"双峰双谷型"特征。颗粒物与相对湿度、降雨量和风力呈一定的负相关性,与温度呈一定的正相关性,它们共同影响颗粒物质量浓度水平和大气污染状况。     

镇江市灰霾天气与非灰霾天气下细颗粒物(PM_(2.5))中无机元素分布特征分析

分析了灰霾天气与非灰霾天气下的PM_(2.5)中的无机元素浓度特征,结果表明PM_(2.5)中无机元素的质量浓度在灰霾期间高于非灰霾期,同时灰霾与非灰霾间所测元素的分布特征基本一致,SO_4~(2ˉ)、NO_3~ˉ浓度所占比例较大,NH_4~+、Ca~(2+)、Cl~ˉ、K~+浓度次之,其他元素含量很低。主要来源为机动车尾气、秸秆焚烧、工业企业排放、施工扬尘。     

银川市颗粒物污染特征分析

通过银川市2015年空气污染物质量浓度值分析,结果表明,PM_(10)和PM_(2.5)的浓度变化具有明显的季节特征和区域特征。PM_(10)质量浓度春季高于夏季,秋季最低,且PM_(2.5)质量浓度夏季略低于秋季,春季最低;PM_(10)和PM_(2.5)月均质量浓度变化均为1月份最大,9月份最小;PM_(10)和PM_(2.5)分指数等级冬季最差,PM_(10)分指数等级秋季好于夏季,PM_(2.5)分指数等级春季好于秋季;4#监测点各个季节PM_(10)浓度均表现为最高,5#监测点PM_(2.5)浓度有3个季节均为最高。     

北京灰霾天PM_(2.5)中有机官能团和无机离子的ATR-FTIR研究

采用傅里叶变换衰减全反射红外光谱法(ATR-FTIR)研究北京西北城区灰霾天气下PM_(2.5)中有机官能团(R-OH羟基、R-CH脂肪族碳氢基、R-CO-羰基、R-NO2硝基官能团)和无机离子(NH_4~+、SO_4~(2-)、NO_3~-)的变化规律.结果表明,PM_(2.5)中无机离子(NH_4~+、SO_4~(2-)、NO_3~-)的ATR-FTIR吸收峰值高于有机官能团(R-CH,R-CO-,R-NO_2,R-OH)的峰值;有机官能团R-CH的吸收峰峰值高于R-CO-和R-NO_2官能团的吸收峰,R-OH官能团的吸收峰峰值最低.灰霾天PM_(2.5)中各有机官能团和无机离子的ATR-FTIR吸收峰值明显高于非灰霾天.说明灰霾天气下PM_(2.5)中这些官能团及无机离子的质量浓度均高于非灰霾天.灰霾天PM_(2.5)中无机离子(NH_4~+、SO_4~(2-)、NO_3~-)质量浓度高于有机官能团(R-CH,R-CO-,R-NO_2,R-OH)的质量浓度,且有机官能团以R-CH为主,R-CO-,R-NO_2次之,R-OH最少.     

西安供暖前后细颗粒物化学特征及棕碳吸光特性

2015年11月1—30日在西安用大流量采样器每12 h进行1次细颗粒物(PM_(2.5))样品采集,分析供暖前后PM_(2.5)中有机碳(OC),元素碳(EC),水溶性有机碳(WSOC)与无机离子的浓度和棕碳吸光度的变化特征,探讨供暖对城市大气气溶胶理化特性的影响。结果显示:供暖前(11月1—15日)与供暖后(11月16—30日)PM_(2.5)浓度分别为127±59μg?m~(-3)和164±126μg?m~(-3),供暖后比供暖前增加了30%,其中K~+、Cl~-、和分别增加了30%、70%、40%和38%。洁净期(PM_(2.5)75μg?m~(-3))与灰霾期(PM_(2.5)150μg?m~(-3))对比显示:洁净期Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)的相对含量均大于灰霾期,这是由于灰霾发生时不利的静稳天气条件(风速1 m?s~(-1))使得粉尘粒子干沉降效应增加所致。洁净期[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]质量比均大于1而灰霾期均小于1,这是因为灰霾期高湿条件有利于二氧化硫液相转化为硫酸盐所致。供暖前灰霾期[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]比值要高于供暖后的灰霾期,这与西安及其周边地区燃煤取暖排放二氧化硫增加有关。供暖前后棕碳的质量吸收效率(MAE)值均是洁净期大于灰霾期,表明:与非灰霾天相比,当灰霾发生时不利的静稳天气条件使得细粒子在大气中长时间存留,延长其二次氧化反应时间,使得棕碳中含C=C不饱和键的吸光性物质被深度氧化,从而降低其吸光性能。     

北京市室内外PM_(2.5)中有机碳和元素碳的分布特征

为了分析北京市室内外PM_(2.5)中有机碳和元素碳的分布特征,于2015年11月-2016年4月在北京市西城区室内、室外采样点同步采集PM_(2.5)样品,采用美国Sunset Lab Inc.碳分析仪分析PM_(2.5)中有机碳(Organic carbon,OC)、元素碳(Elemental carbon,EC)的质量浓度,讨论了灰霾和非霾天气下,PM_(2.5)、OC、EC以及二次有机碳的浓度水平、室内外相互关系以及季节分布特征。结果表明:非霾天气下,受室内源影响,室内OC质量浓度高于室外;冬、春季室内的OC在PM_(2.5)中占比均大于室外,室内源作用明显;北京市冬、春季二次有机碳占总有机碳的50%以上,冬季高于春季,室内高于室外,二次有机碳是北京市PM_(2.5)中碳质颗粒物的主要组成,污染严重,应受到重视。     

中山市一次灰霾天气过程污染物来源数值模拟分析

利用WRF-CMAQ模式对中山市2015年2月一次典型灰霾天气过程进行了数值模拟,并对2月11~12日这一主要污染时段本地和外地污染源的贡献进行了分析和减排评估.WRF-CMAQ模式能很好地模拟出该时段的气象条件、PM_(2.5)浓度以及能见度的变化过程.这次霾污染主要是受弱冷空气影响引起的,广州佛山、中山本地以及广东省外排放源对中山PM_(2.5)浓度的贡献率分别为33%、30%和27%,外地源的贡献相当大.中山本地工业源和农业源对中山PM_(2.5)的贡献分别为13%和8%,而广佛排放源中,工业源和农业源对中山PM_(2.5)的贡献率分别为20%和7%.对中山和广佛地区农业源减排30%、50%和70%后,中山的PM_(2.5)浓度分别下降6%、10%和15%,而对工业排放实施相同幅度的减排后,PM_(2.5)浓度分别下降11%、18%和23%.随着减排力度的增加,减排效率的变化并不明显.减排应在灰霾天气开始加重前实施,在PM_(2.5)浓度达到峰值前后减排的效果最为明显,而当灰霾天气趋于缓解时减排的效果会迅速下降.     

典型灰霾期间城市大气PM_(2.5)演化的标度行为实证研究

针对成都市2014年1月22-31日的持续重度灰霾过程,运用频度统计分析、功率谱分析和去趋势波动分析方法,对成都市6个国控环境空气质量监测子站(草堂寺、金泉两河、梁家巷、人民公园、三瓦窑、灵岩寺)大气PM_(2.5)小时平均浓度时间序列的标度行为(标度律)进行实证研究。结果显示,此次灰霾期间高浓度PM_(2.5)的波动行为呈现明显的日周期循环规律,这与人类的生产生活具有密切关系。宏观上看,PM_(2.5)浓度波动在统计上服从典型的负幂律分布规律,具有标度不变分形特征。同时,利用功率谱及去趋势波动分析发现,各监测子站PM_(2.5)时间演化的DFA指数均在1左右,PM_(2.5)演化呈现1/f噪声性质,表明灰霾期间高浓度PM_(2.5)的动态演化过程表现出长程关联特性(或长期持续性),其波动关联特性在研究时段内呈现幂律分布的标度律。实证研究表明,此次灰霾期间成都市大气PM_(2.5)时间演化呈现出自组织临界性(SOC)基本特征,高浓度PM_(2.5)时间演化过程涌现出的长期持续性标度律很可能是由城市灰霾污染的SOC行为导致。该研究对深入认识灰霾天气大气PM_(2.5)非线性演化的内在动力学机制具有一定启示意义。     

重庆市主城区PM2.5时空分布特征

利用2014年6月1日至2015年5月31日重庆市主城区17个国控空气质量监测站24 h自动连续采样的PM_(2.5)浓度数据,探讨了重庆市主城区PM_(2.5)时空分布特征.结果表明:1重庆市主城区PM_(2.5)季节浓度由高到低依次为冬季(100.2μg·m~(-3))、秋季(66.1μg·m~(-3))、春季(45.9μg·m~(-3))和夏季(33.4μg·m~(-3))(P0.05).2重庆市主城区PM_(2.5)月均浓度变化呈单峰单谷型,1月PM_(2.5)月均浓度最高(P0.05),达到120.8μg·m-3.3逐日变化,国控17个空气质量监测站PM_(2.5)日均浓度曲线都呈现出尖峰和深谷交替变化的锯齿状.4重庆市主城区16个国控监测点(除缙云山对照点)PM_(2.5)浓度日变化在全年、春季、秋季和冬季都呈现明显的双峰双谷型.5PM_(2.5)与SO_2、NO_2和CO都呈显著正相关(P0.01),表明SO_2、NO_2和CO的二次转化对PM_(2.5)浓度具有显著影响.     

北京几种景观在2次灰霾过程中的PM_(2.5)监测分析

对北京几种景观格局在2013年2月18日-2月28日间发生的2次完整的灰霾过程进行了监测,收集了北京环境监测中心、北京市气象台的相关数据并进行了分析,从灰霾的形成、持续与消散阶段进行了数据的整理与分析。提出PM2.5浓度分布的不均匀现象,以及城市景观格局对PM2.5分布与扩散的影响规律,包括:(1)不同城市景观在相同风速、风向等天气条件下其PM2.5浓度值之间存在明显差异;(2)同一城市景观在不同风速、风向等天气条件下其PM2.5浓度值也存在明显差异;(3)城市景观中PM2.5浓度值不均匀现象普遍存在于多种尺度中,包括较小的km及以下级尺度。     

典型灰霾期间PM2.5演化的多重分形特征分析

为探索成都市PM_(2.5)污染物的空间来源及其演化机制,该文首先应用后向轨迹模型对灰霾期间抵达成都市的大气气团进行模拟,结果显示灰霾期间本地气团对成都市PM_(2.5)污染物的贡献远超过中远距离的外来气团,占比高达90%以上,局地空间内处于一种静稳状态。其次应用多重分形消除趋势波动分析法对灰霾期间PM_(2.5)的浓度序列进行多重分形分析,研究表明成都市灰霾期间PM_(2.5)浓度具有多重分形特征。最后运用相位随机替代法与随机重构法,对静稳条件下导致PM_(2.5)浓度多重分形特征的原因进行分析。结果表明灰霾期间,长期持续性在PM_(2.5)演化过程中占据主导地位,进而认为此次灰霾期间PM_(2.5)演化的长期持续性是其主要的内在动力机制,此时成都市大气空间内各局部空间PM_(2.5)浓度在多种要素的相互作用下逐步发展为一种相互同步的、均衡的平衡态。     

福州市区冬春季PM2.5污染特征与来源差异性分析

基于福州市区2015年2月—2016年1月间的大气PM_(2.5)监测数据,综合运用HYSPLIT后向轨迹模式、潜在源贡献因子法(WPSCF)与浓度权重轨迹分析(WCWT)等方法,探讨了福州市区冬、春季PM_(2.5)污染特征和典型污染过程成因,总结了气象因子和污染来源的季节性差异.研究期间,冬、春季是福州市区PM_(2.5)污染的主要季节,福州市区不同类型站点的PM_(2.5)浓度在冬、春季污染发生时均呈现出整体升高的特点,但浓度日变化却存在季节性差异,冬季无显著日变化,春季则表现为单峰单谷特征.福州市区春季主要受锋前暖区和高压后部等天气系统影响,大气扩散条件差,PM_(2.5)极易在不利的气象条件下累积,福建沿海地区是其PM_(2.5)污染的主要潜在源区;冬季污染易受高压天气系统作用,盛行偏北风,长江三角洲地区的污染物输入会对福州市区空气质量产生较大影响,长江三角洲、浙江东南沿海、福建北部是其PM_(2.5)污染的主要潜在源区.     

江苏省PM_(2.5)时空变化及土地利用影响研究

基于江苏省2013年12月-2014年11月期间71个监测点PM_(2.5)日数据以及2014年土地利用数据,以年、季为时间尺度,利用泰森多边形划分研究区域,在系统分析PM_(2.5)时空分异规律基础上,揭示PM_(2.5)浓度变化及其与土地利用的关系。结果表明:(1)PM_(2.5)浓度分布存在明显的时空变化趋势。时间上,冬季浓度最高,达109.72μg/m~3,春季次之,为70.13μg/m~3,秋季最低,仅53.20μg/m~3;空间上,从各监测点一年PM_(2.5)浓度看,南京、泰州和宿迁数个监测点是PM_(2.5)高浓度区域,浓度范围81~85μg/m~3。盐城开发区管委会浓度最低,仅49.75μg/m~3,全省呈现"内陆高,沿海低;内陆南高北低"的趋势。(2)土地利用类型及景观格局对PM_(2.5)浓度分布有一定影响。耕地、草地、水域和未利用地与PM_(2.5)呈负相关,林地和建设用地则呈正相关。景观面积、密度、破碎度和聚散性是影响PM_(2.5)的主要因素,冬夏季较为敏感。     

2014年宝鸡市大气颗粒物时空分布特征分析

基于2013年12月和2014年全年宝鸡市8个自动空气质量监测子站的PM_(10)和PM_(2.5)的监测数据,探讨PM_(10)和PM_(2.5)的时间分布特征和空间分布特征。结果表明:PM_(10)的日平均浓度为118.23μg/m~3,全年中PM_(10)超过二级标准的天数为80 d,超标率为22%;PM_(2.5)的日平均浓度为68.93μg/m~3,全年中PM_(2.5)超过二级标准的天数为92 d,超标率为25%;PM_(10)和PM_(2.5)的浓度有明显的季节差异。PM_(2.5)和PM_(10)浓度由高到低的季节依次是冬季、春季、秋季和夏季;不同的监测点位中,解放军第三陆军医院监测点位的PM_(10)和PM_(2.5)浓度对于宝鸡市大气颗粒物的污染贡献率相对其他点位较高,主要是其地理位置导致的。     

北京市PM_(2.5)分布的不均匀现象

对北京若干居住区进行了持续监测,并收集了北京环境监测中心、北京市气象台的相关数据并进行了分析,指出北京这一特大城市在PM2.5分布中存在着多维度上的不均匀现象。这一不均匀现象表现为:(1)在多种尺度下其质量浓度分布不均匀;(2)全年时段内PM2.5已成为首要污染物;(3)霾主要发生在微静风天气中;(4)不同风向条件下,均存在着明显的最高值、最低值的监测点。据此得出,北京这一特大城市的PM2.5分布具有以下特征:(1)PM2.5主要来源于城市内部;(2)风环境等对PM2.5分布具有重要作用;(3)城市格局对PM2.5分布具有重要影响。     

南京北郊大气气溶胶中水溶性有机碳(WSOC)的污染特征

对南京北郊2014年1~11月的大气气溶胶进行采样分析,研究了其中水溶性有机碳(WSOC)的污染特征.WSOC在PM_(2.5),PM_10和TSP中的年平均浓度分别为5.90±3.38、6.93±3.79、7.34±3.91μg/m~3,80%以上的WSOC集中在PM_(2.5)中.PM_(2.5)中WSOC冬季浓度最高,夏季浓度次之,与冬夏季较强的二次转化过程有关;春季粗粒径段浓度较高,受到土壤来源颗粒物的影响;秋季浓度最低.春秋季PM_(2.5)中WSOC浓度夜晚高于白天,受夜间不利扩散条件的影响较大;但冬夏季却是白天高于夜晚,与白天较强的光化学反应有关.降水对各个粒径的WSOC都有清除作用,对PM_(2.5)的清除效率最高;四个季节比较,夏季清除效率最高,达到54.9%.霾发生时,随着霾污染等级的加重,PM_(2.5)中WSOC浓度逐渐增加,从非霾天的3.84μg/m~3升高到重度霾天的11.23μg/m~3,增加了近4倍,在细粒子中的比例也增大,霾天稳定的天气条件有利于二次有机污染物的生成.     

宝鸡市春季PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2污染现状分析

收集PM_(2.5)实时监控网提供的2015年春季宝鸡市大气污染物浓度的实时数据,分析宝鸡市各监测点大气污染物PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2的日均值和月均值浓度变化特征以及各污染物的负荷系数。结果表明:各监测点大气污染物月平均浓度3—5月呈下降趋势,但整体的空气质量状况有待进一步提高;宝鸡市大气颗粒物呈区域性污染,各监测点之间的差距较小,而污染气体SO_2和NO_2具有点状污染特征;4种主要的大气污染物中,PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率超过一半以上,但SO_2和NO_2同样不可忽视。     

泰山区大气中PM_(10)和PM_(2.5)的污染特征分析

根据2014-2016年泰山区大气污染物PM_(10)和PM_(2.5)的监测数据,对PM_(10)和PM_(2.5)浓度的变化特征和二者的相关性以及PM_(2.5)占PM_(10)的比重进行分析。结果表明:受地形、气象和冬季燃煤取暖的共同影响,近三年的PM_(10)、PM_(2.5)月均浓度都具有明显的季节变化规律,冬季最高,夏季最低,春季、秋季居中。环保部门等采取了一系列措施,三年来空气中PM_(10)和PM_(2.5)的浓度逐年下降。PM_(10)和PM_(2.5)的浓度具备一定的相关性,且PM_(2.5)在PM_(10)中比重很大,可认为两者的变化趋势一致。秋冬季节是泰山区细颗粒物污染较重的季节,环境危害较大。在雾霾天气频发的阶段,PM_(10)和PM_(2.5)的防治更应成为大气污染防治工作的重中之重。     

苏南地区一次灰霾天气程中颗粒物的空间特征分析

针对2014年5月24-31日期间江苏省南部的一次典型的灰霾天气过程,结合地面环境空气自动监测站数据(AQI、PM_(10)和PM_(2.5))、近地面能见度数据、激光雷达垂直探空结果、气象条件数据,对此次区域灰霾污染的近地面特征和空间特征进行了分析。发现此次灰霾污染过程可以分为2个阶段:第一个阶段,5月24-25日,空气质量由良逐渐增重为中度污染,其中25日11时AQI峰值达到200,近地面能见度2.2 km。近地面PM_(10)和PM_(2.5)的峰值浓度分别为215μg/m~3和150μg/m~3,该阶段PM_(2.5)/PM_(10)的比值均值达到0.6;无锡地区2.5 km高度范围内分布大量的强消光性粒子,导致消光系数超过0.8 km~(-1),退偏振度不足0.1,以局地球形细粒子为主;第二个阶段,26-31日空气质量再次恶化,污染程度累积,27日23时、29日21时、31日3时达到484、239和231。26-31日,近地面首要污染物是PM_(10),PM_(10)的均值210μg/m3,PM_(2.5)的均值97.7μg/m~3,PM_(2.5)/PM_(10)的比值均值低于0.5;大气中分布的颗粒态污染物粒子的不规则程度增大,大气消光系数略有减弱,约0.6 km~(-1),退偏振度系数大于0.3,说明此阶段大气中含有较多的浮尘粒子。其中,27日消光系数有突然增大的过程,这与江苏地区的秸杆燃烧过程密切。通过后向轨迹与卫星监测的火点分布,表明27、28日的气流轨迹将大量的不完全燃烧的生物质粒子带到观测站点附近。近地面的气象条件分析发现,26-29日,随近地面的大气压力从1 000 h Pa降至993 h Pa,相对温度从80%以上降至不足45%,峰值超过6 m/s,直接使得空气中颗粒物增多。