广州市区PM_(2.5)的污染特征

对广州市区PM2.5的污染状况进行了分析,结果表明广州市区的PM2.5呈现冬季浓度较高,夏季较低的季节性特征;PM2.5的日变化呈现出明显的双峰形;与PM10的相关性分析表明,PM2.5与PM10具有良好的线性关系。PM2.5/PM10的值约为0.59,表明广州市区空气中细颗粒物在PM10中的比重大于粗颗粒物,鉴于PM2.5的危害性及所占比例,应重视对其的监测。     

台州市大气PM_(2.5)中PAHs的污染特征与毒性评价

使用中流量颗粒物采样器采集台州市2015—2016年大气PM_(2.5)样品,利用气相色谱-质谱仪对样品中16种多环芳烃(PAHs)进行分析,研究PAHs的污染特征及可能来源。结果显示:PAHs总浓度为(20.69±4.84)ng/m3,浓度季节变化大小顺序依次为冬季>春季>秋季>夏季,空间变化为商住区>工业区>背景点。PM_(2.5)中PAHs以高环为主(≥4环),占86%。不同季节商住区和工业区PAHs(4环)含量均略高于背景点,PAHs(5~6环)的含量商住区略高于工业区和背景点。PAHs环数分布和比值法结果表明台州市大气PM_(2.5)中PAHs的主要来源是机动车尾气和燃煤。成年人和儿童的终生超额致癌风险(ILCR)分别为8.02×10-7和5.61×10-7,表明台州市PM_(2.5)中PAHs对人体健康影响在可接受范围内。     

吉林市大气PM_(2.5)污染特征及来源分析

2014年在吉林市设立7个大气PM_(2.5)采样点,分采暖季和非采暖季分别采样分析了吉林市城区大气颗粒物污染特征和可能来源。结果表明:吉林市大气颗粒物以PM_(2.5)为主,PM_(2.5)年均值65μg/m3,超过国家二级标准限值86%,PM_(2.5)/PM10的年平均值为61%;PM_(2.5)中,休闲生活区各个时间段金属元素浓度相对较低,工业混合区浓度较高;非金属离子SO2-4、NH+4、NO-3、Cl-是PM_(2.5)水溶性离子的主要成份,其和占PM_(2.5)质量的13.31%,在采暖期浓度质量全部高于非采暖期;采暖期OC和EC来源基本相同,来源于机动车尾气、燃煤和生物质燃烧等,在非采暖期OC和EC来源差异性较大,主要来源于机动车尾气和工业燃煤等。     

包头城区大气PM_(2.5)污染特征及来源解析

为探讨包头城区大气PM_(2.5)污染特征及主要来源,在包头城区设立4个采样点,于2015年12月-2016年9月采集大气PM_(2.5)样品,共获得160个有效样品,分析了PM_(2.5)及其无机元素、水溶性离子、元素碳(EC)和有机碳(OC)的质量浓度和污染特征。同时采集了包头城区土壤风沙尘、建筑施工尘、道路扬尘、煤炭燃烧尘、装备制造尘和金属冶炼尘等6类污染源,建立了包头市大气PM_(2.5)排放源成分谱。应用非负主成分回归化学质量平衡(NCPCRCMB)模型分析了PM_(2.5)来源。结果表明:观测期间包头市PM_(2.5)的年均浓度为80.58μg/m3,是中国《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)年均PM_(2.5)二级标准限值的2.3倍;大气PM_(2.5)的季节变化特征为春、夏、秋三季低冬季高,且冬季显著高于其他三季;大气PM_(2.5)主要来源于二次离子和道路扬尘(贡献率分别为34.37%和15.98%),其他污染源贡献率相对较小。     

部分中原城市PM_(2.5)中水溶性离子污染特征

对中原地区的郑州、洛阳、平顶山三市采暖季和非采暖季大气PM2.5中水溶性离子进行了研究,并对比分析了三地区水溶性离子不同季节的变化幅度。结果显示,三地区PM2.5中NH4+、NO3-和SO42-等二次离子为水溶性离子的主要成分,占80%以上;非采暖季质量浓度SO42>NO3->NH4+,采暖季尤其是严重灰霾期则为NO3->SO42->NH4+;除SO42-外,其它7种水溶性离子质量浓度均为采暖季大于非采暖季;郑州、平顶山两地采暖季水溶性离子总质量大于非采暖季,洛阳则相反;三地区主要是以燃煤为主的固定污染源污染,但是NOx的浓度已经显著增加,尤其是采暖季NO3-/SO42-比值均大于1.0,机动车尾气对环境质量影响明显增大,郑州、平顶山两地的机动车尾气污染对空气质量的影响较洛阳大;洛阳受季风影响较另外两地严重。总水溶性离子质量浓度采暖季低于西安地区,从采暖季到非采暖季变化趋势不如西安地区显著;非采暖季与西安、北京地区基本相当。     

成都市无车日期间PM_(2.5)污染特征研究

2013年9月20-24日,通过采集成都市无车日前后禁行区域内PM2.5样品,分析样品中主要的可溶性无机离子、碳组分和金属元素,研究无车日期间PM2.5污染特征变化并评估机动车尾气排放对成都市大气污染的影响。结果表明:在无车日期间,可溶性无机离子中二次离子NO3-、SO42-、NH4+的含量分别下降了29.2%、21.6%、20.5%;有车日期间,OC/EC的平均比值为2.64,而无车日OC/EC比值为1.95,表明减少机动车尾气排放有助于减少二次有机碳的转化;PM2.5中Pb、Cs、Ni、Cu、Zn、Cr、As富集因子大,主要来源于人为污染;Pb、Cu和Zn主要来源于机动车,无车日质量浓度分别下降3.7%、16.3%和19.4%。机动车对PM2.5中的二次离子(NO3-、SO42-、NH4+)、碳组分和重金属(Pb、Cu、Zn)均有较大贡献。因子分析表明,机动车排放源对成都市大气污染物细颗粒物PM2.5贡献量达25.8%。     

重庆市北碚区PM_(2.5)污染特征分析

利用2013年1-12月重庆市北碚区国控点实时发布的颗粒物污染监测数据,对PM2.5和PM10的达标情况、变化趋势及其两者之间相关性进行了分析。研究表明:2013年北碚区PM10年均值为100.2μg·m-3,超过了新国标Ⅱ级标准,PM10日均值超标天数为57天,全年达标天数比例为84.4%;北碚区PM2.5年均值为67.9μg·m-3,超过了新国标Ⅱ级标准,PM2.5日均值超标天数为94天,全年达标天数比例为74.2%;PM10和PM2.5有明显的季变性特征,其中春季PM2.5与PM10的污染最重,污染日分别占全年的58.5%和56.1%。PM2.5占PM10比例较高,PM2.5/PM10平均值为66.6%。PM2.5与PM10回归线性较好,y=0.7900x-11.280,R2=0.930;PM2.5和PM10的Pearson相关系数为0.964;PM2.5与PM10日均值呈显著线性相关。     

河北省边界层气象要素与PM2.5关系的统计特征

为了研究河北省边界层气象要素与PM_2.5的关系,综合利用常规气象探测资料、逐小时地面自动站气象观测资料、环境监测站逐小时AQI及ρ(PM_2.5)资料等进行了统计分析.结果表明:①冬季海平面气压低于1 030 hPa、24 h变压为-3.0~-2.0 hPa、地面相对湿度高于60%、露点温度高于-10 ℃时发生全省性重污染天气的可能性较大;而海平面气压高于1 040 hPa、24 h变压在4.0 hPa以上、地面相对湿度低于40%、露点温度低于-10 ℃时,有利于清洁天气的出现.清洁天气下边界层的盛行风向多与冷空气活动有关;污染天气下盛行风向有区域性差别,边界层小风(<3.0 m/s)的风速频率高于90%. ②过程雨量达到中雨及以上量级的降水对PM_2.5具有较明显的清除作用,中雨量级降水对PM_2.5清除速率约为2 h,但优良空气质量持续时间短,平均为15 h;大雨及以上量级的降水对PM_2.5清除率达67.8%,并且优良空气质量可以持续27 h. ③与降水相比,风对PM_2.5的清除作用更为显著.较强偏南风对空气质量有一定改善,但优良空气质量仅持续16 h;大于3.0 m/s的系统性偏北风对PM_2.5清除率高达85.1%,优良空气质量持续长达32 h,空气质量的改善最为彻底.研究显示,PM_2.5与边界层气象要素关系紧密,不同级别的风和降水对PM_2.5的清除程度存在显著差异.      

沈阳市大气颗粒物PM_(2.5)污染现状分析

利用2011年1～4月沈阳市环境空气中PM2.5自动监测资料进行分析,结果表明,冬季1月和2月污染严重,日均值超标率达到50.0%～64.5%。1天中PM2.5有2个峰值,最大值出现在上午8～9时,次之出现在22时,15时浓度最低。冬季PM2.5污染严重的原因是冬季采暖燃煤量大,污染物排放量大,加之气象扩散条件差导致污染严重。     

太原市采暖期大气PM_(2.5)中多环芳烃的污染特征

本研究对太原市采暖期PM2.5中多环芳烃(PAHs)的污染水平、组成特征、健康风险以及来源进行了分析。结果表明,太原市采暖期PM2.5的日均浓度水平为70.7~274.2μg/m3,90%的样品超过了我国《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)中PM2.5的二级标准限值(75μg/m3)。PM2.5中16种PAHs的浓度水平为282.7~1 398.6ng/m3,平均值为915.7ng/m3。荧蒽(Fla)是浓度最高的单体,占PAHs总浓度的20.4%,其次是芘(Pry)和菲(Phe),分别占14.5%和13.2%。不同环数的PAHs质量浓度为4环5~6环2~3环。以苯并(a)芘(Bap)为参照对象的昼夜毒性当量浓度Bapeq分别为75.5和100.0ng/m3,高于我国和WHO对Bap的规定值(分别为2.5和1ng/m3),对人体健康存在潜在危害。根据PAHs环数分布及特征比值法判断PAHs的主要来源是煤燃烧,同时也存在一定的生物质燃烧和少部分石油燃烧。     

自贡市PM_(2.5)浓度日变化规律及其与气象参数的关系

在连续30天实时采样监测基础上,对自贡市城区PM2.5浓度日变化规律及其与气象参数的关系进行了分析。结果表明,PM2.5浓度日变化规律显著,且与温度、湿度密切相关。     

典型时段西南地区PM_(2.5)及组分污染特征

选取西南地区为采样点,于2015年非重污染和重污染时期对环境PM_(2.5)进行采样,并对PM_(2.5)、水溶性离子和碳质组分的污染特征进行分析。结果显示:重污染与非重污染天PM_(2.5)质量浓度分别为(204.8±47.0)μg/m~3和(66.8±23.1)μg/m~3。重污染天气下SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+浓度分别是非重污染天气下的3.5,4.2,3.4倍,SIA浓度占PM_(2.5)的比例可高达42.2%。重污染期间OC和EC浓度分别是非重污染期间的4.8,2.7倍,SOC浓度在非重污染和重污染期间分别为(3.2±1.6),(25.6±15.2)μg/m~3,OC、EC较低的相关性也反映出重污染期间碳质组分来源的复杂性。     

成都市黑碳气溶胶污染特征及与气象因子的关系

为系统了解成都市黑碳气溶胶(BC)的污染特征,利用四川省环境监测站提供的成都市人民南路四段2013年9月至2014年7月逐时BC监测数据,对其浓度进行了统计分析。结果表明:1)BC小时平均浓度变化范围较大,介于0.01~57.83μg/m3,浓度中值(5.17μg/m3)小于平均值(7.32μg/m3),即BC小时浓度具有偏态分布特征。2)BC日均浓度变化范围为2~28.2μg/m3,其浓度日变化在四季均呈明显的单谷型,谷值出现在16:00时附近,表现为从凌晨到10:00时变化较平稳,10:00—16:00时浓度急剧下降,16:00到夜间浓度急剧上升;浓度季变化呈现出冬高夏低,春秋平稳的基本特征。3)秋、冬、春、夏四季BC本底浓度值分别为2.49,5.05,2.89,2.43μg/m3。4)BC质量浓度与PM2.5和PM10变化趋势一致,BC浓度相对颗粒物浓度变化较快,在0.01水平上与PM2.5和PM10均呈显著正相关,相关系数分别为0.657、0.638,与温度、降水和风速均呈负相关,相关系数分别为-0.334,-0.338,-0.202。     

天津市PM2.5污染特征与来源解析

使用2013—2018年大范围长期连续PM_(2.5)观测数据分析了天津市PM_(2.5)污染特征,并使用SMOKE/WRF/NAQPMS模型研究了天津市不同季节PM_(2.5)来源情况。天津市近年PM_(2.5)浓度逐年下降,2013—2018年的年均浓度从96μg/m3下降到52μg/m3,均呈现冬季浓度最高,春、秋季较高,夏季最低的趋势;空间分布上呈西高东低、南高北低的分布特征。本地排放是天津市PM_(2.5)主要来源,不同季节占比为30%～40%,周边城市的跨省输送特征明显,沧州市的贡献约为10%,廊坊市的贡献在、秋冬季较大,为10%～14%,山东省在冬季以外的季节也有10%左右的PM_(2.5)贡献,国外及海洋的贡献在夏季较大(23%),但在其他季节的贡献较小。多数时期二次生成的PM_(2.5)贡献比例最大,贡献为30%～40%,说明天津所在的华北地区二次反应较强烈。另外,居民源与工业源的排放占比也较大,特别是冬季的居民源,占比高达42%。制定防治措施时可考虑不同季节的地区联防联控,但由于本地的排放占比均较大,在任何季节都应该强化本地排放的控制,控制重点是居民源与工业源。     

东莞市春冬季灰霾期间PM_1、PM_(1-2.5)中水溶性无机离子的污染特征

利用中流量大气采样器对东莞市A和B两点(A:生活区,B:工业区)进行PM1、PM1-2.5采样,并分析其中F-、Cl-、NO-3、SO2-4、NH+4、Na+、K+、Ca2+、Mg2+等9种水溶性无机离子。结果显示,霾日工业区本地源对这些离子的贡献较非霾日大。二次离子SO2-4和NH+4的形成主要发生在PM1中,且其春冬季形成机制存在一定差异,其机制可能更主要受春冬季气象条件差异的影响,而不是霾日与非霾日的影响。对于颗粒物PM1,其霾日AE/CE值(0.974~1.168)要大于非霾日(0.877~1.039),霾日SO2-4和NH+4结合形态主要为NH4HSO4,而非霾日则为(NH4)2SO4;而对于PM1-2.5则相反。     

成都市中心城区春季大气颗粒物PM_(2.5)的污染特征研究

于2012年5月11日至5月15日同时对成都中心城区及其大气环境监测对照点都江堰灵岩寺大气PM2.5进行采集,并分析其中的化学组分。研究结果表明:成都市中心城区PM2.5的总体质量浓度大于灵岩寺,且各化学组分的质量浓度也均大于灵岩寺。两站点PM2.5中OC/EC均大于2,有2次有机碳的存在;中心城区WSOC和TN日均浓度大于灵岩寺,同时发现中心城区TN日变化趋势与灵岩寺一致,WSOC变化不明显;水溶性二次离子(SO2-4、NO-3和NH+4)浓度相对较高,中心城区SO2-4/NO-3值比灵岩寺小,说明成都市机动车尾气是主要排放源。     

燃烧源PM_(2.5)控制技术研究现状及展望

随着PM2.5对我国大气环境所造成的严重污染,PM2.5的排放和控制引起了社会广泛关注。燃料燃烧是PM2.5排放的重要来源,在简要介绍燃烧源PM2.5来源分布的基础上,主要对典型燃烧源PM2.5控制技术如炉内控制技术、烟气预团聚技术、ESP/BF联合除尘技术和先进布袋除尘技术等的技术原理、特点、研究现状和发展趋势进行了详细综述。     

昆明市主城区PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度分布特征研究

新修订的《环境空气质量标准》的发布,标志着环境保护工作开始从污染物排放控制管理阶段,转向环境质量管理阶段,昆明也被列入全国首批PM2.5监测公布区域。基于我国加大治理环境污染的力度和相关法律法规的颁布的大背景下,结合日益严重的城市环境污染问题,根据昆明市主城区2014年1—12月空气质量实时监测数据,按照GB3095—2012《环境空气质量标准》中的浓度限值标准,采用实地调查法与相关性分析等方法,对昆明市主城区大气颗粒物污染现状、变化趋势进行分析,利用插值法对PM2.5和PM10的空间分布进行描述。为昆明市继续打造旅游城市、园林城市和创建森林城市、低碳城市和生态城市提供决策支持。同时也将为后续城市发展驱动力分析、城市生态效益、碳循环和生物多样性等相关研究提供基础数据。     

衡阳市冬季PM2.5外来输送特征及潜在源分析

利用HYSPLIT模型的后向轨迹模式,结合GDAS气象数据、衡阳市PM_(2.5)质量浓度数据,分析了衡阳市2015—2017年冬季外来气团后向轨迹分布特征,并运用后向轨迹模式中的聚类分析法、潜在源分析法(PSCF)、浓度权重分析法(CWT),分析了衡阳市冬季PM_(2.5)外来输送通道及潜在源分布情况。结果表明:衡阳市冬季外来气团后向轨迹主要来自偏北方向,移动速度较慢,100 m高度的PM_(2.5)外来输送路径较集中,以近距离输送为主; 500 m高度的输送路径较分散且更长,长距离输送的影响增大。聚类分析显示,来自东北方向的聚类轨迹出现频率最高,该类轨迹移动方向是PM_(2.5)外来输送的主要通道方向。潜在源分析显示,衡阳市冬季PM_(2.5)外来输送以区域输送为主,对浓度影响较大,湘东、湘南、赣西、湘赣交界处、桂东北、豫南地区为PM_(2.5)外来输送的主要潜在源区,湘南、湘东北、赣西地区是高浓度外来输送潜在源区。     

雾霾频发区域典型城市大气PM2.5中金属污染特征及来源分析

吸附在大气细颗粒物PM_2.5中的金属元素具有强稳定性和富集性,随着城市大气PM_2.5污染加剧,对公众健康构成极大的威胁。为了解大气PM_2.5中金属污染的地区特征,选取中国雾霾发生频次较高区域中典型城市作为研究对象,概述了2013—2017年城市大气PM_2.5中金属污染水平、时空分布特征及其主要来源。经分析,地区气象条件、工业布局和污染源的差别是各城市大气PM_2.5中金属元素污染水平及时空分布存在较大差异的主要原因。二次气溶胶、燃煤和生物质燃烧在研究城市大气PM_2.5金属元素来源中占据主要贡献,其他源类在各个地区贡献率有所不同。未来的工作应进一步探讨工业布局的改变对大气PM_2.5及其中金属元素污染及来源的影响,以期为环保部门制定有效的大气污染防治措施提供参考。