新冠疫情管控期间西安细颗粒物中碳组分浓度变化特征

于2019年1月27日—3月18日及2020年1月27日—3月18日对西安市细颗粒物(PM_2.5)的碳组分浓度进行了在线观测,对比分析了非疫情与疫情期间各常规污染因子、气象要素、PM_2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)的污染特征。结果表明：非疫情与疫情期间西安市的气象条件总体水平较为相近。疫情期间的二氧化硫(SO₂)、臭氧(O₃)浓度相对升高。重污染天气下,除PM_2.5外,其他污染物浓度均降低,说明疫情管制对重污染天气污染物浓度的削弱作用明显。疫情期间,PM_2.5中的OC组分浓度及占比有显著升高,与疫情期间的各类交通管制导致的机动车尾气排放量显著降低有关。另外,OC与EC的相关性较强,说明污染来源与人类日常生活有关。疫情期间西安市颗粒物中碳组分主要来自各类生物质燃烧,并且存在SOC污染,SOC在OC中的占比达到37.8%。疫情期间重污染天气下,SOC在OC中的占比达到87.5%,说明SOC对重污染天气OC的贡献较大。     

中国中东部一次大范围重污染过程特征分析

采用嵌套网格空气质量预报模式(NAQPMS)模拟与气象、污染物观测资料相结合的方式,分析了2016年12月影响中国中东部地区的一次重污染过程中PM_(2.5)时空分布特征及来源成因。结果表明,重污染过程中PM_(2.5)具有较明显的时空变化规律,污染呈现一定程度的区域性分布特点,不同地理位置条件下,污染物浓度的累积和传输方式表现出不同的特征,细颗粒物快速二次生成及不利扩散条件下的持续积累可能是此次污染过程的主要原因,不利于污染物扩散的高低空天气形势的配合抑制了污染物的快速消散,为大气污染的形成及维持提供了稳定的大气环境背景,形成了此次污染过程污染浓度高、影响范围大的态势。     

采暖期北京大气PM2.5中碳组分的分布特征及来源解析

在冬季采暖期采集北京大气中的PM_(2.5)样品,利用自动称重系统AWS-1和热/光碳分析仪测定样品中PM_(2.5)和OC/EC,研究碳组分的变化特征,并通过OC/EC的值和单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS 0515)分析大气颗粒物中碳气溶胶的可能来源。结果表明:PM_(2.5)污染天气的OC、EC在PM_(2.5)中的占比要比清洁天气时低,其中SOC在PM_(2.5)中的占比由清洁天气时的22.9%减少到了重污染天气的15.4%,这是因为大气中的PM_(2.5)有较强的消光作用,导致气溶胶的氧化能力降低,造成了SOC的生成量减少;通过分析OC/EC值表明,冬季采暖期北京大气碳气溶胶的主要来源为机动车尾气和燃煤,这与SPAMS 0515在线解析的结果一致。采用SPAMS 0515进行在线OC、EC分析,在PM_(2.5)质量浓度≤250μg/m3时同手工方法有较好的相关性。解析结果表明,燃煤和机动车尾气是北京冬季采暖期的首要污染物来源,占比分别为34.0%和26.4%。     

沈阳市冬季重污染过程PM2.5浓度变化及成因分析

利用多种污染物浓度数据、气象观测数据,结合HYSPLIT后向轨迹模式,对2015年11月6—10日发生在沈阳的一次较长时间重污染天气过程,从大气浓度变化、天气形势特征及成因机制等方面进行综合分析。结果表明,重污染期间日空气质量指数均超过重度污染限值200,首要污染物PM_(2.5)最高小时质量浓度达到1 326μg/m3,为沈阳市监测PM_(2.5)以来的历史峰值。此次空气污染是气象及人为因素共同作用的结果,重污染过程时段内高空场不利于气流上升运动的发展,地面倒槽、稳定的大气层结不利于污染物的扩散。此次重污染过程与大范围秸秆集中燃烧、大量污染物排放有一定关系。通过后向轨迹计算分析,发现颗粒物长距离输送对区域污染产生一定影响。     

合肥市冬季灰霾天气PM_(2.5)源解析

于2016年12月30日—2017年2月4日,利用单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪(SPAMS),对合肥市PM_(2.5)开展来源解析连续监测,共捕捉到4次较为明显的灰霾过程,对颗粒物种类及质谱特征进行了分析。结果显示,监测期间合肥市主要颗粒物成分为元素碳(EC)(31. 9%)、富钾(K)(16. 6%)、有机碳(OC)(16. 0%)及混合碳颗粒(ECOC)(15. 0%)等。主要污染源为机动车尾气源(24. 5%)、工业工艺源(22. 7%)、燃煤源(14. 1%)、二次无机源(13. 5%)等。污染天气发生时,工业工艺源占比上升2. 2个百分点,生物质燃烧和燃煤源占比分别下降1. 7和2. 7个百分点,机动车尾气和扬尘源基本持平,表明此次污染过程主要受到工业工艺源的累积影响。     

合肥市冬季细颗粒物中碳组分特征分析

利用2020年12月1日至2021年2月28日合肥市细颗粒物(PM_2.5)、有机碳(OC)和元素碳(EC)等环境空气质量监测数据和气象观测数据,分析了合肥市大气PM_2.5中OC和EC的污染特征,并探讨了其来源以及气象因素影响。结果表明：合肥市冬季碳质气溶胶是PM_2.5中主要组分,随着污染程度的加重,碳质气溶胶的质量浓度逐步增加,但其在PM_2.5中的占比先减小后增加。在以PM_2.5为首要污染物的不同污染级别天气条件下,OC和EC的相关性说明不同程度下碳质气溶胶来源复杂。OC/EC表明机动车尾气和燃煤源排放是碳质气溶胶的主要来源。二次有机碳(SOC)会随着污染程度的加重而呈现升高趋势。OC和EC在冬季受温度影响较小;较大的相对湿度对OC和EC具有一定的清除作用,明显降水或连续降水的清除作用更加显著;而风速对含碳气溶胶的影响主要出现在污染天气背景下。     

春节期间烟花爆竹燃放对哈尔滨市区空气质量的影响

为研究烟花爆竹燃放对哈尔滨市区空气质量的影响,及时捕捉污染过程的变化趋势并分析污染的成因,2016年2月7—9日对哈尔滨市区内4个监测点位(省监测站、松北商大、动力和平路和省农科院)颗粒物浓度变化趋势进行解析,同时结合单颗粒气溶胶飞行质谱仪、3D可视激光雷达等相关仪器分析结果进一步确定污染成因。结果表明,连续监测期间4个监测点位均出现重度污染时段,且与除夕夜烟花爆竹集中燃放时间高度吻合,说明烟花爆竹的集中燃放会在短时间内造成严重的大气污染;同时烟花爆竹的燃放会对颗粒物化学组分造成明显的影响,受影响最大的是Mg~(2+)和Cl~-,且在燃放期有机碳、元素碳、混合碳占比升高。     

南京大气细颗粒中有机碳与元素碳污染特征

为了解南京城区大气细颗粒物中有机碳与元素碳的污染特征,在国控点草场门进行了连续一年的PM2.5采样,分析了有机碳(OC)、元素碳(EC)、ρ(OC)/ρ(EC)污染特征和变化规律。结果表明,采样期间有些PM2.5的日均值超过了《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准,ρ(OC)/ρ(EC)为0.77～4.98,平均值为1.92。PM2.5样品中OC约占18%、EC约占9%。     

2015年10月南宁市区典型大气污染过程成因分析

2015年10月15日—24日南宁市出现了一次典型的大气细颗粒物（PM2.5）污染过程,利用单颗粒气溶胶质谱仪和大气颗粒物激光雷达仪器进行监测,结合气象、后向轨迹及卫星遥感影像等资料分析大气污染成因及远距离传输对该次污染过程的影响。研究表明：此次南宁市大气污染以PM2.5超标为主,PM2.5日均质量浓度最高为85.2 μg/m3,超过标准值13.6%,其中PM1占PM2.5的66.3%。此次污染过程是由本地污染源与外来源影响互相叠加,在静稳、高温、强光等天气情况下发生协同作用引起的,污染物主要来源为燃煤源、机动车尾气源和生物质燃烧源,占全部来源的75.0%～80.0%。     

张家口市沙尘天气过程气溶胶单颗粒特征研究

利用单颗粒气溶胶质谱仪对张家口市2015年春季的一次典型沙尘过程进行了监测,分析了沙尘过程对当地大气颗粒物成分的影响。结果表明,监测期间的颗粒物类型主要分为8种:矿物质(MD)、左旋葡聚糖(LEV)、元素碳(EC)、有机碳(OC)、混合碳(ECOC)、重金属(HM)、富钾(K)、其他(Other)。对比沙尘天气来临前、中、后3个时段,随着沙尘天气的来临,本地大气颗粒物成分发生较大变化,矿物质、左旋葡聚糖等成分含量升高,而有机碳、重金属等成分含量下降,其中矿物质在PM10峰值时段小时比例高达27.8%;沙尘天气期间,由于矿物质颗粒占比增加,使得总颗粒物的粒径分布向0.9μm以上的粗粒径段偏移;此外,沙尘天气期间的颗粒物各成分与二次组分的混合程度相较非沙尘天气时段的低,说明其老化程度相对较低。     

高效率颗粒物微物理模型简介与重污染过程应用分析

中国细颗粒物(PM2.5)导致的空气污染和雾霾天气问题越来越突出,在低层对流层中很多地方都有显著的二次颗粒物生成过程,因此对颗粒物物理化学转化过程的研究具有重要意义,其转化过程对空气质量模式模拟和预报的准确性有重要影响。高效率颗粒物微物理(APM)模型经过近20多年的研究和发展,在全球化学传输模型(GEOS-Chem)、区域性气象和化学预报模型(WRF-Chem)通用地球系统模型(CESM-CAM5)等气象及环境空气质量预报模型中取得了很好的应用验证,能够在全球/区域等不同尺度对粒子生成、长大、凝聚、消除等微物理过程以及气溶胶光学厚度(AOD)、直接/间接辐射强迫等进行模拟。应用GEOS-Chem-APM模式模拟了2014年2月京津冀区域的重污染过程。结果显示,湿度模拟的准确性对其他物理和污染物浓度等模拟结果有重要作用;2月20—26日的重污染过程模拟结果与实际观测较为吻合,主要污染特点是较高的湿度(90%以上),同时,二次颗粒物和包裹了二次物种的一次颗粒物(黑碳/有机碳)是低能见度的最大贡献者。     

2015—2020年全国重污染天变化趋势及时空分布特征分析

2015—2020年,全国重污染发生天数、比例及城市数量整体呈逐年下降趋势。与2015年相比,2020年全国337个地级及以上城市重污染天数减少1 847 d,降幅达55.2%;重污染天数比例下降1.6个百分点;发生过重污染天气的城市数量减少60个。其中,全国细颗粒物重污染天数整体呈下降趋势,沙尘重污染天数随气象条件的差异波动变化,臭氧重污染天数呈波动上升趋势。"十四五"期间,消除重污染天气的主要对象仍是细颗粒物重污染。应将天山北坡城市群、"2+26"城市、汾渭平原及苏皖鲁豫交界地区作为"十四五"期间污染减排的重点关注区域。此外,需遏制"2+26"城市臭氧重污染上升势头。     

灰霾期间气溶胶的污染特征

从颗粒物的时空分布和浓度水平方面综述了灰霾期间气溶胶的污染特征,介绍了灰霾期间气溶胶中金属元素、水溶性离子、有机碳和元素碳的浓度特征,以及颗粒物与能见度的相关性研究进展。指出:灰霾天气多发生在冬季,且气溶胶中PM2.5占的比重大;气溶胶污染与地理环境、气候条件、经济发展水平等有密切关系;水溶性离子多集中在PM2.5中;能见度的下降与气溶胶特别是细颗粒物有很大关系。提出目前灰霾研究中主要存在3大问题:一是对灰霾期间气溶胶中含有的有机物类别及其对不同季节发生灰霾的贡献率仍需进一步研究;二是灰霾期间气溶胶中有机物的形成机理尚不明确;三是不同源排放的气溶胶对灰霾形成的贡献率有待探讨。建议系统地开展大气细颗粒物有害成分的鉴定、源排放颗粒物的物理化学特性、扩散过程中各种物质间的反应和转化等方面的研究,为大气污染防治法规的制定提供依据。     

2013年6月江苏一次大气污染过程分析

研究了2013年6月在江苏范围内的一次污染天气过程。6月10—22日期间,江苏省13个省辖城市均出现不同程度的轻度污染以上天气,个别城市甚至达到重度或严重污染,根据后向轨迹模型、颗粒物离子浓度的分析可见,这是一次局地秸秆焚烧所引起,加之不利的气象条件所形成的区域污染过程,根据监测结果详细阐述此次污染的变化特征及成因机制,并分析提出相应的对策及建议。     

秸秆焚烧对哈尔滨市灰霾天气的影响

2015年11月1—4日,哈尔滨市及周边地区发生了连续的灰霾天气,颗粒物浓度急剧升高。污染发生时,监测仪器均布设在哈尔滨市区上风向30 km处(哈尔滨市双城区)并开展了连续96 h的监测分析。综合利用气象观测资料,3D可视激光雷达监测资料及地面空气污染监测资料分析了灰霾天气发生的气象条件和污染边界层特征,根据哈尔滨市双城区大气污染物排放源谱库对主要成分进行来源解析,结合颗粒物质量浓度和气象条件研究了秸秆焚烧对灰霾天气的影响。结果表明,灰霾天气持续期间,夜间生物质燃烧源成为该地区颗粒物的第二大源;秸秆焚烧产生的大气污染物,由于地面长时间静风,污染边界层降低等原因,致使本地污染物累积、不易扩散,加剧了本次污染。     

2013年苏州春季一次重污染天气的过程分析

研究了2013年3月在江苏范围内的一次重污染天气过程,重点分析苏州在此次污染过程中大气污染的变化特征。污染过程中,苏州市颗粒物浓度上升较为明显, PM10的小时质量浓度最高达548μg／m3, PM2．5质量浓度也达到197μg／m3,污染持续时间为2 d,3月8—9日当地空气质量均达到中度污染水平。根据后向轨迹模型、颗粒物离子浓度的分析,此次污染是由外来浮尘及苏州本地污染物排放所造成的区域霾污染影响所致。根据监测结果与实际污染特征,针对性地提出了对策和措施。     

空气细颗粒物(PM2.5)污染特征及其毒性机制的研究进展

细颗粒物(PM2.5)是指空气动力学直径≤2.5μm的颗粒物,其表面吸附大量的有毒有害物质,并可通过呼吸沉积在肺泡,甚至可通过肺换气到达其他器官.由于细颗粒物的重要性,美国EPA已经于1997年颁布了细颗粒物的空气质量标准,年均值为0.015mg/m3,日均值为0.065mg/m3,然而我国至今仍未制定细颗粒物空气质量标准.颗粒物上吸附的化学组分主要可分成自然来源及燃煤或燃油等人为污染来源两大类,特别是来自工业性和居住区燃煤及汽车燃油尾气.空气细颗粒物污染表现为形态各异、成分复杂等特征.细颗粒物有明显的毒性作用,可引起机体呼吸系统、免疫系统等较为广泛的损害.细颗粒物与心肺疾病密切相关,如增加入院率、急诊次数、呼吸疾病及症状增加、肺功能下降,甚至于过早死亡.简要概述了细颗粒物的污染特征及其毒性机制研究进展.     

京津冀区域大气重污染过程特征初步分析

基于为京津冀区域和城市环境空气质量预报和空气重污染预警业务提供必要基础参考资料和区域重污染发生发展规律认识的需求,应用现有空气监测网2013—2014年度京津冀区域13个城市空气质量监测数据,分析了该区域2013—2014年空气质量整体情况和污染过程的季节变化规律、污染范围,统计了两年间31次区域范围大气重污染过程,并根据污染过程的空气质量变化特点和大气环流形势,着重对31次重污染过程中均压场天气型污染开展分析。结果表明,2013—2014年京津冀区域空气污染形势严峻,全年约有六成日数受颗粒物污染影响;京津冀区域空气污染南北差异显著,有自北向南逐步加重的特点,南部污染严重城市对区域污染贡献巨大,石家庄、保定、邢台、邯郸4城市将PM_(10)、PM_(2.5)年均浓度分别拉升31、16μg/m~3;2013—2014年京津冀区域大范围重污染过程集中发生在秋冬季,两季的污染过程对区域两年PM_(10)、PM_(2.5)平均浓度分别拉升27、21μg/m~3;京津冀区域均压场天气型污染可细分为臭氧型均压场和颗粒物型均压场。当秋冬季出现较小气压梯度、西南小风、逆温层等均压场天气型时,容易造成区域颗粒物污染过程;而春末、夏季出现均压场天气型时,容易造成O_3污染。     

青海高原一次沙尘重污染天气成因分析

利用常规观测的卫星云图资料、地面资料、探空资料、地面污染物监测数据,结合拉格朗日粒子扩散模型(LPDM)污染源溯源方法,对2018年2月青海高原一次沙尘重污染天气的主要成因以及沙尘传输特征进行了分析。结果表明:此次重污染天气受高空低槽东移影响,在300~700 hPa形成了强烈的辐散下沉,槽后的高空急流随之东移。在其东移过程中,受高空急流动量下传及偏北气流中的冷空气共同作用,青海东部出现了大风沙尘天气。边界层中逆温层的存在是此次污染天气持续的重要原因之一,加之未出现明显降水,不利于大气污染物的扩散。通过运用LPDM对此次污染天气的运动轨迹进行分析来看,气团影响的模拟高度层距离地面100 m,气团层趋势一致。研究区地处青藏高原,海拔较高,0~100 m高度的气团足迹可以反映出PM 10污染气团的输送路径。同时,0~100 m是主要的人为源排放空间,也是对人类活动影响较大的区域。气团足迹与PM 10浓度的变化趋势一致,即青海东部沙尘污染主要是由河西走廊沙尘倒灌进入青海东部导致,这与天气学分析结果一致。     

武汉市冬季重污染过程中PM2.5组分特征与区域来源解析

随着《大气污染防治行动计划》和《打赢蓝天保卫战三年行动计划》的相继实施,在高强度的污染治理下,中东部地区PM_2.5污染改善效果显著。为探讨在PM_2.5浓度不断降低的背景下,仍时有发生的武汉冬季重污染过程的成因及特征,以2020年12月武汉地区一次长达10 d的重污染过程为例,利用多种观测数据和嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS)分析污染过程中PM_2.5的化学组分特征和区域贡献等。结果表明:污染日二次无机盐SNA (SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺)和碳质组分(EC和OC)在PM_2.5中的占比高(分别为78%和18%),NO₃^-的占比从清洁日的36%上升到污染日的46%,是污染过程中占比最高的化学组分。污染期间,NO₃^-和SO₄^2-的浓度比为2.9~6.1,因此二次无机盐的主要来源可能是移动源;OC和EC的浓度比为3.0~9.8,因此碳质组分的主要来源可能是燃煤源。污染期间主要有河南-孝感-武汉和安徽-黄冈-武汉2条污染传输带,污染物传输以武汉周边城市的近距离输送为主,随着污染程度加重,武汉本地及武汉城市圈的区域贡献增加。重度污染天是静稳天气下持续的偏弱东风和西北风输送的污染气团在不易扩散的天气条件下累积形成的。