广州市与北京市大气能见度与颗粒物质量浓度的关系

为了研究相对湿度(RH)和颗粒物对能见度的影响,于2008年12月11日~2009年8月27日和2008年7月14~2008年9月17日分别在广州和北京对能见度、RH、PM2.5和PM10进行了监测.结果表明,PM2.5和RH是影响能见度的主要因子;在RH￡70%和80%0.05mg/m3时,随着PM2.5降低,能见度变化不明显;当PM2.5<0.05 mg/m3时,随着PM2.5降低,能见度迅速改善.因此,在颗粒物治理的起始阶段,PM2.5下降对能见度的改善效果不很明显;但当PM2.5降低到一定程度后,能见度的改善效果非常显著.     

杭州市区空气中PM2.5细微粒监测及污染状况分析

用自行研制的中流量PM10～PM2.5大气采样仪,在2004～2005年期间,对杭州市区5个代表性采样点的细颗粒PM2.5污染程度进行监测,结果表明,PM2.5颗粒浓度有着季节性特征,冬季的颗粒浓度明显高于夏季;在繁华马路地区PM2.5污染较为严重,超标率达90%,而在城市绿化较好的地区PM2.5污染较小;PM2.5颗粒浓度与空气湿度呈正相关、与空气能见度呈负相关关系;而且室内外PM2.5颗粒浓度之间也存在一定的相关性,PM2.5/PM10的比值表明对人体健康危害更大的PM2.5占PM10的大部分,在0.50￣0.78范围内。     

厦门市PM_(2.5)与分布特征及能见度关系的研究

利用2011-2012年厦门市PM2.5监测资料和气象要素资料,分析PM2.5分布规律,及与海陆风、低能见度天气的关系;尝试分不同季节,在不同主导气象要素场背景下,建立PM2.5与能见度的关系式,试图用能见度推算PM2.5浓度,探索AQI预报中PM2.5浓度预报的技术方法。结果表明:厦门市低能见度天气与PM2.5浓度关系密切,通过相对湿度、降水概率、风向风速以及对应典型的天气形势等差异可清晰表现出来;区分季节性气象要素,计算PM2.5浓度与能见度的相关系数,并建立7个关系式,发现夏季PM2.5浓度与能见度显著负相关,夏季是用能见度推算PM2.5浓度相对最容易、最准确的季节;秋冬春三季PM2.5与能见度关系分别可建立两种关系式,主要为负相关关系,且春季预报PM2.5的难度最大。     

灰霾试点城市PM2.5浓度特征及其影响因素分析

利用2011年PM2.5监测数据分析了灰霾试点城市PM2.5浓度特征,结果表明:灰霾试点城市PM2.5日超标比例范围为3.3%～42.9%,年均浓度超标严重;灰霾日PM2.5浓度和PM2.5/PM10较非灰霾日分别升高80.0%和4.1%。分析了北京总站点位在12月3-13日污染过程中颗粒物浓度变化特征,结果表明:颗粒物浓度升高和气象条件差是导致能见度降低的两大重要因素,OC/EC变化范围是3.6～11.4,存在严重的二次污染;粒子数浓度与能见度呈现负相关,污染日不同粒径段的粒子数浓度均高于清洁日,91.8%的粒子在1μm以下;地面气象条件和天气形势明显影响PM2.5浓度。     

西安市一次严重霾污染天气特征及气象条件分析

为了解西安市气象条件对霾污染天气的影响,利用西安市13个测点PM2.5逐时监测资料和气温(T)、风向(WD)、风速(WS)、相对湿度(RH)、气压(p)以及能见度(VIS)等地面气象观测数据,对西安市2013年12月16—26日发生的一次严重霾污染过程进行分析。结果表明:此次霾污染过程中,西安市PM2.5日均值浓度最高达744μg/m3,超过国家二级标准近10倍,能见度最低降至0.42 km,重霾污染期间PM2.5/PM10在64%~80%。分析认为高相对湿度、低风速和主导风向不明显以及大气层结稳定是造成本次霾污染天气的主要气象因素,其中大气能见度与风速和大气压呈正相关,其相关系数(r)分别为0.3162、0.3479,能见度与温度的相关系数r=0.0825,呈微弱正相关,能见度和相对湿度的相关系数r=-0.7465,呈显著负相关。细颗粒物对能见度的影响非常明显,二者之间的相关系数为-0.7290,细颗粒污的消光系数最高达9.2 km-1。     

杭州市大气能见度与PM_(2.5)浓度的关系

为了研究杭州市大气能见度与PM2.5质量浓度之间的关系,选取杭州市区2013年冬季至2014年春季期间PM2.5浓度、相对湿度以及能见度有效观测数据进行分析。结果表明:能见度与PM2.5的关系并不是直接的线性关系,而是与大气湿度也有着密切关系。随着相对湿度和PM2.5浓度的增长,能见度水平逐渐降低。而进一步量化相对湿度与PM2.5浓度对能见度的影响,将相对湿度分为40%~50%、50%~60%、60%~70%、70%~80%、80%~90%以及>90%共六个区间,对PM2.5与能见度的关系用非线性幂函数来拟合,拟合曲线的R2均大于0.9,表明拟合曲线与真实情况符合程度较好。另外,能见度与PM2.5的拟合曲线均在PM2.5浓度为50μg/m3左右出现拐点,说明在杭州市只有将PM2.5浓度控制在50μg/m3内,能见度才能得到显著提升。     

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.     

能见度与颗粒物质量浓度之间的关系

文章利用江苏省常州市和苏州市PM2.5质量浓度、PM10质量浓度、能见度和相对湿度的观测资料,研究了能见度与PM2.5质量浓度、PM10质量浓度之间的关系以及相对湿度的影响。结果表明,能见度随着PM2.5质量浓度的增大而减小,但减小的速度越来越慢,为了定量描述这种现象,文章定义了一个新的敏感性参数。能见度的减小速度存在一个临界点,该临界点把能见度与PM2.5质量浓度之间的关系分为2部分。这2部分的敏感性参数在常州相差27倍,在苏州则相差16倍。由于颗粒物吸湿增长的作用,临界点所对应的能见度和PM2.5质量浓度随着相对湿度的增大而减小,临界点两侧敏感性参数的差异增大。因此,相对湿度大的地区(如沿海地区)能见度的治理面临着更大的挑战,也拥有更好的机遇。此外,与粗粒子相比,细粒子对能见度的影响更显著。     

北京城郊冬季一次大气重污染过程颗粒物的污染特征

本研究分析了北京冬季一次大气重污染过程的颗粒物污染特征,通过数学统计方法分析了其形成的可能原因.观测于2013年1月24—31日进行,在西三环城区和大兴郊区使用中流量大气颗粒物采样器采集可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5),并采用离子色谱和元素碳/有机碳分析仪分析了PM2.5上的水溶性离子、元素碳和有机碳浓度.结果表明,本次重污染天气的大气日均能见度低于3.0 km.PM10和PM2.5质量浓度日均最大值分别为675.5和453.4μg·m-3,平均质量浓度为349.2和260.8μg·m-3,超过环境空气质量标准(GB3095—2012)所规定的二级浓度限值.通过比较PM2.5上化学成分的浓度发现,在城区和郊区,此次天气形成的共同污染源为冬季燃煤燃烧、汽车尾气排放和二次有机气溶胶污染;而土壤/沙尘对郊区污染天气的形成有部分贡献.大气中PM2.5质量浓度与能见度呈对数负相关关系.     

西安市空气污染现状及气象因子的相关分析

利用西安市城区2010年12月—2011年11月空气中逐日PM10浓度监测值,对西安市PM10时空分布特征进行分析,揭示了西安市PM10的动态分布规律,冬季污染浓度最高,夏季污染浓度最低。与辐射量、相对湿度和能见度呈负相关,与气压和总云量呈正相关。并对PM2.5进行了简要的讨论。     

空气重污染应急措施对北京市PM2.5的削减效果评估

利用嵌套网格空气质量模式系统(NAQPMS)模拟了2013年1月10~14日一次典型的大气严重污染过程,并利用同期气象和污染物浓度的小时观测数据验证了NAQPMS的模拟结果.敏感性试验结果表明,在重污染期间,当仅实施《北京市空气重污染应急预案(试行)》一级预警中机动车单双号限行措施时,可削减北京PM2.5小时平均浓度4%~10%;当仅实施工业限产减排30%的措施时,可削减北京PM2.5小时平均浓度1%~6%;当同时实施机动车单双号限行和工业限产减排30%的措施时,可削减北京平均PM2.5小时平均浓度6%~12%,并且PM2.5小时浓度与削减率的变化趋势呈反相关,即该措施对污染较轻时段PM2.5浓度削减率高于污染峰值时段;若京津冀地区两市一省同时实施机动车单双号限行和工业限产减排30%的措施时,可削减重污染期间北京小时平均PM2.5浓度20%~35%,且污染严重的区域和时段削减效果更加显著,空气质量可提升一个等级.研究结果表明,当北京发生重污染时,仅靠北京本地限排限产并不能有效减轻PM2.5浓度,若要有效控制北京重污染,应根据污染物区域输送特征,京津冀地区实施大气污染联防联控.     

对国内外PM2.5研究及控制对策的回顾与展望

近年来,我国的PM2.5污染形势日趋严峻,其来源和成因复杂,对人体和环境的影响非常显著,在此系统总结了国内外PM2.5的研究进展及其污染控制历程.PM2.5研究主要涉及PM2.5污染特征、排放清单、源解析以及对大气能见度和人体健康的影响等方面.在污染控制方面,美国经过治理,2010年的PM2.5年均质量浓度值相较2000年下降了3.6μg/m3,下降幅度达到27％;1990 ～ 2009年,欧洲经济区(EEA)32个地区的PM10排放总量削减了27％,PM2.5重要前体物SO2,NOx,VOC,NH3分别削减了80％,44％,55％,26％.相较之下,我国的PM2.5污染现状较为严峻,2010年各监测试点城市的PM2.5超标天数占全部监测天数的比例在1.9％～48.9％之间,超标状况较为严重.我国应该在建立排放清单、多污染物协同控制、空气质量分区管理、加强监测能力建设等方面开展PM2.5控制.     

灰霾与PM2.5

经过北京奥运会、上海世博会和广州亚运会,空气质量保障的成果让老百姓亲身体验了"蓝天白云"的益处.进入秋冬转换季节,全国连续发生的雾霾事件,又使原本陌生的PM2.5成为了几乎家喻户晓的热点.以PM2.5为标志,中国大气污染的防治将进入全新的历史阶段.而有效地改善大气能见度,需要认识污染排放与大气PM2.5浓度以及PM2.5与大气能见度之间的关系.从科学上,这两个关系都是十分复杂的非线性关系,这藏意味着大气灰霾的治理将是一个艰辛的历程.     

2013年秋季哈尔滨烟雾事件污染水平分析

2013年10月20~23日在哈尔滨市区发生了一场严重的烟雾事件,空气污染物等级和低能见度的极高水平(市区某些地方能见度甚至只有几米)迫使学校停课和高速公路关闭,机场关闭,水陆交通受到了严重的影响。在这次烟雾事件中监测不同直径的颗粒物和其他污染气体。监测数据显示,空气质量最差的10月21日,恰逢这天哈尔滨市开始公共供暖,当日PM1.0,PM2.5和PM10的最大浓度分别达到446μg/m3,2374μg/m3和10165μg/m3。对PM2.5和PM10的相关性分析表明,二者存在显著的线性关系,其回归方程为:PM2.5=0.6889×PM10的相关系数R2=0.9604。     

贵阳市相对湿度及PM2.5浓度对大气能见度的影响分析

利用2019年1月1日至12月31日贵阳市能见度、相对湿度(RH)和PM2.5浓度逐时观测资料,分析了能见度与相对湿度及PM2.5浓度的关系.结果表明:夏季贵阳市相对湿度与PM2.5浓度较低,能见度较高,冬季则相反;能见度日变化为单峰型分布:06:00时左右最低,16:00时左右最高,与相对湿度呈反向变化.能见度与RH...     

南京城区夏秋季能见度与PM2.5化学成分的关系

为研究南京细颗粒物PM2.5化学成分与能见度的关系,于2011年8月4~17日和2011年10月31日~11月11日在南京城区采集PM2.5样品并分析其化学成分,同时对能见度、PM2.5、相对湿度等进行了同步观测.结果表明:南京城区夏季采样期间的能见度高于秋季,分别约为10.9km、7.5km,低能见度天PM2.5质量浓度较高,能见度与PM2.5的相关系数为-0.75.水溶性离子和总碳分别占PM2.5质量浓度的38%和26%,其中与能见度相关性较显著的是NO3-、SO42-、NH4+、EC.总消光系数的主要贡献者是颗粒物,达98.2%.8月首要消光组分是硫酸铵(NH4)2SO4,占47.0%,有机碳OC和硝酸铵NH4NO3分别占19.2%和14.3%;而11月是NH4NO3、(NH4)2SO4和OC,分别占29.3%、28.7%、26.8%.对不同相对湿度下的能见度和PM2.5化学成分进行拟合.进一步根据WRF/Chem细颗粒物化学成分模拟结果,分别利用拟合关系式和美国IMPROVE关系式,对2011年8月和11月能见度进行计算,与观测对比发现,利用本文拟合关系式计算的能见度结果优于IMPROVE关系式.     

南京冬季重霾天气过程与颗粒物污染特征

2013年12月1-9日利用常规气象观测资料和NCEP再分析资料,结合气态污染物和颗粒物化学组分外场观测,对2013年1月11-16日南京冬季一次持续重霾天气过程与颗粒物污染特征进行分析。结果表明,此次重霾过程,南京地面相对湿度较高且伴随静小风,近地层的水平输送条件较差,污染物不易扩散;天气环流形势稳定,地面受高压控制且处于均压场内,垂直方向存在明显逆温,为霾的形成提供有利的气象条件;大气PM10和PM2.5的小时最大浓度分别高达433μg/m3和325μg/m3,水平能见度低于1 km。PM2.5平均占PM10的72.4%,PM1平均占PM2.5的50.6%,颗粒物以细粒子为主,且PM2.5对能见度的影响随相对湿度的增加而减弱。水溶性离子SO42-、NO3-、NH4+是PM2.5中的主要成分,其占总浓度61%,同时SO2转化率(SOR)和NO2转化率(NOR)分别为0.35和0.31,表明霾天更有利于二次气溶胶转化。此外,PM2.5中无机盐的主要存在形式有(NH4)2SO4、NH4NO3以及少量NH4Cl。水溶性离子浓度与能见度呈现明显负相关性,说明PM2.5中水溶性离子对能见度的降低起主要作用。     

空气细颗粒物PM2.5的来源及研究状况

近几年来,我国由PM2.5引起的大气污染问题频频发生,特别是多次出现灰霾天气、大气能见度降低,引起人们的广泛关注。颗粒物污染不仅对气候有重大的影响,对人体更有明显的毒性作用,可造成机体呼吸系统、免疫系统等较为广泛的损害,困此必须对细颗粒物的污染高度重视。文章分析比较了细颗粒物PM2.5的来源类型、污染状况、监测、分析方法以及其产生的影响等。     

天津市区能见度变化规律及影响因子相关分析

通过分析2010年天津市区的实时观测数据,结果表明:能见度有明显的年际变化、月变化和日变化规律,能见度和PM2.5及相对湿度呈现典型的负相关,不同季节条件下,能见度与PM2.5的相关性明显优于PM10,秋季能见度与颗粒物的相关性明显优于其他季节。     

泉州市灰霾时PM2.5浓度与气象条件、能见度相关分析研究

利用泉州市空气自动监测站的监测资料,研究泉州市灰霾天气时PM2.5浓度与风速、温度、相对湿度等气象因素及能见度的关系.结果表明:泉州市灰霾天气期间往往会伴随气象因素及能见度的变化,灰霾发生前,风速降低,相对湿度减小,逆温层形成,能见度降低;灰霾结束前,风速增大,相对湿度趋于稳定,逆温层消失,能见度增大.灰霾发生时,PM2.5的浓度与风速、能见度基本呈负相关的关系,与相对湿度基本呈正相关关系.气象条件及能见度的变化可以为灰霾天气时污染状况的预判提供重要的参考.