沙尘天气对我国北方城市大气环境质量的影响

采用2001—2006年沙尘天气的统计数据以及城市空气污染指数(API),分析了沙尘天气对沙尘源区和影响区代表城市的空气质量影响,并分析了2005—2007年兰州和北京春季沙尘天气与非沙尘天气下气溶胶光学厚度与波长指数的变化特征.结果表明:近些年沙尘天气呈先减少后略微增加但总体呈缓慢下降的趋势;春季沙尘天气加重了城市大气污染,对沙尘源区内代表城市的影响超过了区域本底污染指数的50%,使兰州、银川、呼和浩特和包头的春季非沙尘天气API平均值分别增加了64%,53%,86%和90%;使影响区内代表城市,如北京、天津、太原、石家庄、沈阳、济南、西安和郑州的春季非沙尘天气API平均值分别增加了85%,62%,49%,57%,29%,41%,27%和45%;沙尘天气使城市大气气溶胶光学厚度升高,气溶胶波长指数降低.      

沙尘天气对北京大气重污染影响特征分析

利用北京市具有代表性的大气污染物监测站资料,统计出2000─2005年各月重污染的天数,并对4和5级的重污染特征进行分析.结果表明,北京市大气重污染主要源于颗粒物. 分析了北京沙尘型重污染年、季节变化特征和表现形式等. 利用2000—2005年北京及周边地区环境监测、卫星遥感以及气象等数据,对沙尘天气影响北京城区大气中ρ(PM₁₀₎进行分析发现,ρ(沙尘粒子)约占ρ(PM₁₀₎的1%～13%;沙尘天气的影响区域逐渐加重的顺序为前门<古城<车公庄<农展馆<东四<天坛<奥体中心<定陵;沙尘天气下ρ(PM₁₀₎具有双峰型特征,细粒子(PM_2.5)质量浓度的增加对人体健康影响极为不利.      

呼包鄂地区沙尘期间大气污染特征研究

为研究沙尘天气下典型大气污染特征,选择呼和浩特市、包头市、鄂尔多斯市（简称"呼包鄂地区"）为研究对象,分析了呼包鄂地区2016年春季3月1日-5月31日的PM₁₀与PM_2.5数据,利用CMB（化学质量平衡）受体模型、后向轨迹模型研究了呼包鄂地区污染源的特征,通过富集因子法评估了人类活动对沙尘天气的影响,最终通过特征比值法对沙尘天气与非沙尘天气进行了区分.结果表明:①沙尘天气与非沙尘天气时,呼包鄂地区PM₁₀、PM_2.5中主要化学组分均为Si、Ca、Al、Fe、OC、SO₄2-与NO₃-.沙尘天气时,ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）的差值大于非沙尘天气,较高的ρ（Al）、ρ（Si）、ρ（Ca）说明呼包鄂地区受到较大的沙尘天气影响.②CMB受体模型源解析结果表明,沙尘天气时扬尘源对PM₁₀与PM_2.5的贡献率分别为59.3%、48.7%,说明PM₁₀和PM_2.5的主要污染源均为扬尘源.后向轨迹模式模拟表明,呼包鄂地区的沙尘主要来自其西北部地区.③元素Na、K、Mg的EF（富集因子）在PM₁₀与PM_2.5中均大于1.0,Si、Cu的EF在PM_2.5中均大于1.0,但在PM₁₀中小于或等于1.0;依据EF表征级别,自然因素对PM_2.5和PM₁₀的影响程度均较大,并且PM_2.5受人类活动影响的程度大于PM₁₀.通过特征比值发现,ρ（Si）/ρ（Al）大于1.7且ρ（Si）/ρ（Fe）大于2.2可作为呼包鄂地区典型沙尘天气的界定.研究显示,呼包鄂地区春季受到较大程度的沙尘影响,这些沙尘主要来自其西北部地区,通过特征比值法可以对呼包鄂地区沙尘天气进行界定.      

2018年冬季淄博市一次沙尘天气颗粒物污染特征研究

2018年11月底淄博市经历了一次沙尘影响下的大气重污染过程,为研究此次重污染过程形成机制,分析了淄博市ρ(PM₁₀)和ρ(PM_2.5)及PM_2.5化学组分特征,并利用PMF模型和后向轨迹模型对颗粒物的来源进行研究.结果表明:①污染期间,ρ(PM₁₀)和ρ(PM_2.5)小时平均值分别为(259±111)和(133±51)μg/m3,分别是污染后ρ(PM₁₀)〔(88±38)μg/m3〕和ρ(PM_2.5)〔(36±14)μg/m3〕的2.9和3.7倍.②受沙尘的影响,Ca2+、Mg2+、Al、Mg、Ca、Si等代表沙尘源的离子和元素组分的质量浓度在PM_2.5中占比均高于污染后.③ 72 h后向轨迹结果表明,除受西北方向沙尘传输气流影响外,局地盘旋的当地气流也增加了污染物的累积,此次大气污染过程是本地污染物累积及西北沙尘传输共同作用形成的.④ PMF模型解析表明,污染期间扬尘源是PM_2.5的首要贡献源类,贡献率达33.61%,说明沙尘过境对此次污染过程有较大贡献;污染后工业源贡献显著增高,成为主要污染源,贡献率为22.71%,体现了淄博市是重工业城市的特点.研究显示,淄博市此次重污染过程颗粒物来源复杂,除受本地区域污染影响外,外来沙尘过境贡献也较大.      

2002年北京PM10时间序列及其成因分析

以北京2002年的ρ(PM₁₀₎日平均值和气象要素观测资料为例,根据小波分析的原理,利用Matlab小波分析工具,对逐日ρ(PM₁₀₎时间序列进行分解和重构,分析了该地区ρ(PM₁₀₎的年变化规律和突变特征.结果表明:2002年北京PM₁₀污染季节性变化强,春季最严重,冬季次之,夏、秋季节较好;全年共有4个突变点,均出现在沙尘暴或强沙尘暴期间,并指出沙尘天气是北京ρ(PM₁₀₎发生突变的主要影响因素.在此基础上,根据形成原因及气象资料分析,将2002年PM₁₀重污染天气过程分为沙尘型和排放累积型2类,并阐述了形成各类PM₁₀重污染天气的气象原因.      

北京及周边地区夏季PM2.5中含碳组分污染特征与来源解析

为研究《打赢蓝天保卫战三年行动计划》等政策实施后北京及其周边区域夏季环境PM_2.5含碳组分特征及来源,2019年7月分别在北京城区与河北郊区的2个站点同步连续采集大气PM_2.5样品,利用热光碳分析仪分别测定了有机碳(OC)和元素碳(EC)及其组分的质量浓度;通过最小OC/EC比值法、最小相关系数法估算了二次有机碳(SOC)浓度;利用主成分分析、后向轨迹分析等方法探究了含碳气溶胶的来源。结果表明:夏季北京城区PM_2.5中ρ(OC)和ρ(EC)平均分别为(6.34±0.64),(1.96±0.29)μg/m3,分别占ρ(PM_2.5)的18.65%和5.78%;河北郊区PM_2.5中ρ(OC)与ρ(EC)平均分别为(6.29±0.79),(3.54±0.63)μg/m3,分别占ρ(PM_2.5)的17.69%和9.53%。2种方法估算出北京城区的ρ(SOC)分别为(3.35±0.59),3.98μg/m3,分别占ρ(OC)的(51.77±6.97)%和68.48%;河北郊区的ρ(SOC)分别为(3.28±0.69),4.17μg/m3,分别占ρ(OC)的(62.42±9.62)%和68.32%。此外,夏季北京城区与河北郊区均存在较为严重的二次污染;北京城区含碳组分主要污染源是混合机动车排放、道路扬尘及燃烧源;而工业燃煤排放、机动车尾气及扬尘是河北郊区含碳组分的主要污染源。后向轨迹分析发现,夏季气团轨迹主要来自东南、西南及偏南方向,且对北京城区与河北郊区2个区域PM_2.5中碳组分的影响较大。     

基于多源异构数据的沧州市大气环境管理APP平台的构建与应用

大气环境管理平台是目前我国城市大气环境管理的重要手段.利用气象、空气质量、污染源等多源异构数据资料,以模型集成分析的方法,针对沧州市的消峰和污染减排问题,开发了大气环境管理平台（APP）,并对沧州市大气污染过程进行综合分析和验证.以沧州市2019年1月27-30日两次大气污染过程为例进行分析,结果表明:①污染过程1（2019年1月27日14:00-1月28日02:00）中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）平均值为0.59,ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）平均值分别为37.0 μg/m3、66.7 μg/m3和1.5 mg/m3;污染过程2（1月29日10:00-1月30日09:00）中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）平均值为0.61,ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）平均值分别为38.5 μg/m3、67.7 μg/m3和1.8 mg/m3,说明加强对前体物的控制是削弱重污染时段ρ（PM_2.5）的重要途径.②污染过程1的相对湿度在重度污染时段增长显著,污染过程2中相对湿度有10 h在70%以上;同时,在此期间风速较小,近地面逆温层较厚,从而加速了颗粒物吸湿增长和二次转化,说明高湿、低风速等气象条件是形成重污染天气的主要原因之一.③源解析结果表明,外来源的平均贡献率为44.73%,本地源的平均贡献率为55.27%,本地工业源、民用源、交通源和电力源贡献率分别为42.20%、11.97%、1.00%和0.10%,说明重污染期间沧州市受到周边区域传输具有一定的可能性,本地源的贡献主要来自工业源和民用源.      

唐山市大气环境治理措施的效果及分析

为揭示河北省唐山市大气环境治理的措施效果,分析了“十一五”期间唐山市的减排措施、污染物排放量和空气污染物浓度的变化. 结果表明:“十一五”期间(2005—2010年),烟尘、工业粉尘、SO₂排放量分别减少35%、57%、20%,ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)、ρ(NO₂)年均值分别下降12%、33%、33%. 与GB 3095—2012《环境空气质量标准》相比,2005年ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)、ρ(NO₂)分别超标36%、42%、7%,而到2010年ρ(SO₂)、ρ(NO₂)已达标,但ρ(PM₁₀)仍然超标20%. 2008年北京奥运会期间的减排措施使得唐山市ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)、ρ(NO₂)年均值均显著下降,分别比2007年下降13%、20%、28%. 2008—2009年的全球经济危机使得2009年地方生产总值增速较其他年均值降低13%,2009年烟尘和SO₂排放量也呈显著下降趋势,二者比2008年分别下降14%和10%,但工业粉尘排放量反而增加8%. 经济危机使ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)、ρ(NO₂)下降速率分别提升了20%、2%、2%. 研究结果表明,“十一五”总量减排、2008年北京奥运会期间的治理措施和全球经济危机对唐山市的空气质量产生了明显的影响.      

2013—2014年《大气污染防治行动计划》实施效果及对策建议

2013年9月10日国务院颁布了《大气污染防治行动计划》(下称《行动计划》).为研究《行动计划》颁布前后我国不同地区大气污染状况变化及其防治措施效果,通过分析2013—2014年“中国大气气溶胶研究网络(CARE-China)” 36个监测站点ρ(PM_2.5),结合同期环境保护部公布的74个重点城市大气主要污染物浓度数据和OMI卫星数据,分析了我国不同地区ρ(PM_2.5)变化及其原因;同时,以北京为例,分析了不同粒径段中颗粒物质量浓度变化的原因.结果表明:①京津冀及其周边、长三角、珠三角、西南、成渝、西北、华中、关中和东北9个地区ρ(PM_2.5)年均值下降了1.1～16.3 μg/m3.其中,京津冀及其周边、长三角、珠三角、成渝和关中地区降幅均超过10.0%,分别为10.2%、10.7%、11.6%、16.9%和20.8%.②不同地区ρ(NO₂)和ρ(SO₂)年均值变化基本一致,近地面ρ(NO₂)年均值在京津冀及其周边、珠三角、西南、成渝和华中等地区降幅在3.0%～9.2%之间,但是华北平原地区NO₂柱浓度下降明显,降幅在10.0%～20.0%之间.③北京地区ρ(PM₁)和ρ(PM_2.5)年均值分别下降了5.7和0.2 μg/m3,并且ρ(NO₃-)和ρ(SO₄2-)年均值在PM₁和PM_2.5中均有所下降,但ρ(PM_1~2.5)与其ρ(NH₄+)年均值升幅分别为27.9%和16.2%.因此,京津冀及其周边地区在防治措施实施过程中,在控制高架点源与实施脱硝措施等情况下,应逐步加强近地面面源和线源的控制力度;在实施SO₂和NO_x减排措施的同时,还需要重视机动车三元催化过程和燃煤电厂脱硫脱硝过程中可能导致的NH₃排放问题.      

2019年秋冬季京津冀与周边地区污染传输特征分析

本研究结合大气环境观测数据,应用潜在源分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),以及基于WRF-CMAQ模式的传输矩阵和传输通量计算方法,研究分析了2019年秋冬季京津冀典型城市的大气污染特征与成因,量化评估了京津冀地区与周边省份之间的PM_2.5传输贡献.结果表明,京津冀地区冬季较秋季污染严重,且重污染时段PM_2.5浓度均与相对湿度呈显著的正相关,和风速呈显著的负相关;京津冀典型城市北京、天津和石家庄的潜在源区主要分布在京津冀本地、山西、内蒙古中部地区和山东地区,这与CWT结果基本吻合.京津冀各省域的PM_2.5以本地排放贡献为主,北京、天津和河北的本地贡献率范围为54.33%～66.01%,京津冀受区域外传输的贡献率范围为0.11%～26.54%.传输通量结果表明,冬季PM_2.5的传输主要受高空西北气流的作用,尤其清洁天气,高风速驱动清洁气团流入;秋季则主要受低空东南气流作用;传输通量呈现出显著的垂直分布特征,高空区域传输作用更为活跃,传输通量的流入/流出以及垂直分布与污染级别和RH呈现非线...     

基于CMAQ/ISAM空气质量模型的北京市夏季臭氧来源解析研究

为了解北京市夏季臭氧(O₃)污染的特征与来源,采用区域空气质量模型(CMAQ)的综合源解析功能(ISAM)对北京市2019年6月不同区域的近地面O₃浓度及其来源贡献进行了数值模拟计算,量化了北京市、天津市、河北省、京津冀以外省份以及全球背景共14类NO_x和VOCs排放源对北京市不同区域O₃污染的贡献. 结果表明:①北京市不同地区O₃及其前体物来源存在显著差异,城区及近郊区NO_x和VOCs均主要来自于北京市本地排放,本地源排放对城区及近郊区的NO_x贡献(39.7%~46.4%)显著大于对远郊区的贡献(19.9%~38.8%),本地源排放对城区及近郊区的VOCs贡献(51.1%~75.8%)大于对远郊区的贡献(19.5%~39.6%). ②远郊区NO_x和VOCs浓度更易受非本地排放的输送影响. ③O₃主要来源于包括模拟区域外以及全球背景的边界传输贡献,边界传输对北京市不同受体区域的贡献均大于52.6%. ④北京市本地源排放对城区及近郊区O₃的贡献(6.8%~18.3%)大于对远郊区的贡献(2.4%~7.6%),京津冀以外源区的排放对北京市远郊区的贡献(5.2%~6.4%)大于对城区及近郊区的贡献(2.7%~4.4%),说明本地排放对远郊区影响相对较小,远郊区O₃浓度易受北部燕山山脉和太行山的阻隔影响. 因地理位置及地形原因,河北省不同源区对北京市不同区域O₃浓度的贡献存在一定差异. 研究显示,控制北京市夏季O₃污染应综合考虑城区与郊区O₃来源的差异性,做好周边区域的联防联控.      

京津冀及周边民用散煤燃烧控制对北京市PM2.5的影响

为评估京津冀及周边“2+26”城市农村居民面源污染控制成效,揭示其对北京市秋冬季重污染天气PM_2.5污染的改善作用,及其对PM_2.5组分硫酸盐形成机制的影响,采用空气质量模型对北京市2018—2019年秋冬季5次重污染事件进行了模拟. 结果表明:①在“2+26”城市平原地区民用散煤削减90%的控制情景下,区域PM_2.5浓度最大值由324 μg/m3降至251 μg/m3,下降了23%. 北京市城区PM_2.5浓度由139 μg/m3降至124 μg/m3,下降了11%;同时,北京市城区SO₂、硫酸盐浓度分别降至6.2、14.9 μg/m3,分别下降了45%、24%. ②农村居民面源污染控制前北京市硫酸盐浓度的正贡献来源主要受水平平流输送过程影响,控制后水平平流输送过程仍起主导作用,但该过程在水平平流输送、垂直平流输送、水平扩散、垂直扩散这4个物理过程中的绝对重要性上升了2%;此外,农村居民面源污染控制后垂直扩散清除过程对硫酸盐浓度的贡献下降了33%,气溶胶二次转化过程的贡献下降了25%,但SO₂向硫酸盐转化的速率加快,其小时转化率上升了1.44%. ③ISAM源解析方法结果表明,控制情景下区域工业过程是影响北京市SO₂浓度的最主要行业源因素,平均贡献率为65%,硫酸盐工业过程源的平均贡献率为82%. 区域来源分析表明,北京市SO₂来源主要为外地源输送,硫酸盐主要来源与SO₂一致,其中河北省贡献较大,其对SO₂、硫酸盐的平均贡献率分别达43%、40%. 研究显示,控制情景下污染期间北京市PM_2.5污染改善,且污染物浓度、形成过程和来源贡献均发生明显变化.      

沙尘暴对黄石市环境空气质量的影响及应对措施

2001年和2002年,黄石多次受到我国西北沙尘暴天气的袭扰,出现浮尘天气。利用空气自动监测系统对2002年3月21日和31日发生的沙尘暴对黄石环境空气质量的影响进行了分析,并提出应对措施。     

北京一次重污染过程的天气成因及来源分析

采用天气学分析和GRAPES-CUACE气溶胶伴随模式相结合的方式,探讨了北京市2016年2月29日~3月6日一次PM_2.5重污染过程的大气环流特征、污染形成和消散原因,并利用伴随模式追踪了造成此次重污染过程的关键排放源区及敏感排放时段.结果表明：此次重污染过程北京市PM_2.5浓度存在明显日变化,在3月4日20：00达到污染峰值,观测数据显示海淀站PM_2.5浓度达到506.4μg/m³.形成此次重污染过程的主要天气学原因是北京站地面处于低压中心,且无冷空气影响,风速较弱,逆温较强,大气层结稳定,混合层高度较低,500hPa西风急流较弱,污染物水平和垂直扩散条件差,大气污染物易堆积;此次过程中,500hPa短波槽过境、边界层偏南风急流和冷空气不完全渗透导致了本次严重污染PM_2.5浓度的短暂下降.伴随模式模拟结果表明,此次污染过程目标时刻的污染浓度受到来自河北东北部和南部、天津、山西东部、以及山东西北部污染物的共同影响,目标时刻PM_2.5峰值浓度对北京本地源响应最为迅速,山西响应速度最慢;北京、天津、河北及山西排放源对目标时刻前72h内的累积贡献比例分别为31.1%、11.7%、52.6%和4.7%.北京本地排放源占总累积贡献的1/3左右,河北排放源累积贡献占一半以上,天津和山西分别占1/10和1/20,河北源贡献占主导地位,天津和山西贡献较小;目标时刻前3h内,北京本地源贡献占主导地位,贡献比例为49.3%,目标时刻前4~50h内,河北源贡献占主导地位,贡献比例为48.6%,目标时刻前50~80h,山西源贡献占主导地位,贡献比例在50%以上.     

京津冀城市群土地利用变化对热环境的影响研究

基于2000和2015年两期土地利用数据,运用WRF模式（Weather Research and Forecasting Model）模拟与数理统计方法,设计4组城市气温对比方案,定量模拟京津冀城市群土地利用时空格局变化对区域热环境的影响。结果表明： 1）2000—2015年城市群建设用地增加2 840 km²,94.37%由耕地转换而来; 2）北京土地利用变化对廊坊、天津和唐山气温变化的影响最为明显,天津的土地利用变化对廊坊气温变化的影响最为明显; 3）分季节来看,北京与天津的土地利用变化对城市群季均气温的影响排序为：秋季>夏季和春季>冬季; 4）其他地区土地利用变化使北京市年均气温增加0.07 ℃,且夏季降温作用明显,而该变化对天津市年均气温作用不明显,但秋季与冬季的增温区域形成了京津唐热环境连片发展的空间分布格局; 5）城市群土地利用变化对热环境影响表现出明显的“遥响应”特性,因而有必要从大尺度、泛区域的角度认识城市扩展对热环境的影响。     

近周边电厂源对北京市采暖期间SO2的贡献分析

应用中尺度气象模式(MM5)与区域多尺度空气质量模型(CAMx)的耦合模型系统,模拟研究了2005年采暖期间近北京地区电厂源排放对北京市空气质量的影响;采用SO₂贡献来源识别技术筛选了对北京市空气质量影响大的区域电厂源. 结果表明:近北京地区电厂源对北京市ρ(SO₂)的影响从南到北呈递减趋势,其对北京城区、北京全市ρ(SO₂)月均贡献值分别为6.97和6.40 μg/m3;影响北京城区ρ(SO₂)的电厂排放源主要来自张家口、唐山、天津、石家庄、廊坊和衡水等地区,占ρ(SO₂) 总贡献值的83.2%;为缓解北京采暖期间SO₂污染压力,应首先控制和削减张家口、天津、唐山、石家庄地区SO₂排放量大的电厂源.      

Characteristics of air particulate matter and their sources inurban and rural area of Beijing, China

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅｒｅｉｓａｇｒｏｗｉｎｇａｗａｒｅｎｅｓｓｔｏｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｏｆａｉｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎｍａｊｏｒｃｉｔｅｓ.Ａｎｕｍｂｅｒｏｆｓｔｕｄｉｅｓｈａｖｅｓｈｏｗｎｔｈａｔｔｈｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｏｆｃｅｒｔａｉｎｔｒａｃｅｅｌｅｍｅｎｔｓｉｎｔｈｅｕｒｂａｎａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｈａｖｅｂｅｅｎｅｌｅｖａｔｅｄｂｙ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ,ａｎｄｔｈｅｒｅｆｏｒｅ ,ｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｓｅｃｈｅｍｉｃａｌｃｏｎｔ…     

河北与京津地区非采暖期大气中的PAHs污染特征

对河北与京津地区42个样点非采暖期大气中多环芳烃(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons,PAHs)的研究表明,该区域大气中的PAHs浓度水平较高.2～3环PAHs主要分布在气相当中,颗粒相(大气可吸入颗粒物,PM10)中PAHs以4～6环为主.PAHs的高浓度样点在石家庄、唐山和邯郸地区分布最为集中.县城样点与城市样点的PM10和PAHs污染水平相近.临近区域广泛存在的大气污染很可能对北京市的大气环境造成影响.     

2018年春节期间京津冀及周边地区烟花禁放效果评估

为了评估2018年春节期间（2月15—16日）京津冀及周边地区“2+26”城市烟花禁限放措施的效果,采用浓度特征对比、ρ（PM_2.5）/ρ（CO）等方法,对“2+26”城市的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）进行分析,并定量估算了除夕夜烟花燃放对ρ（PM_2.5）和ρ（SO₂）的贡献率.结果表明:“2+26”城市烟花的集中燃放会导致ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）显著增长,出现以PM_2.5为首要污染物的重污染时段,2018年12月16日03:00区域内14个城市ρ（PM_2.5）达到重度及以上污染水平,呈区域性污染特征;与2017年同期（1月27—28日）相比,2018年春节期间（2月15—16日）14个城市烟花燃放对ρ（PM_2.5）平均贡献量呈下降趋势,其中,淄博市、济南市、北京市降幅最大,分别下降了85.2%、74.6%和65.2%,表明烟花禁限放措施起到了显著的污染削峰作用;与城区相比,周边郊县ρ（PM_2.5）显著高于城区,呈“农村包围城市”的现象,说明城区监测点位受到郊县等周边地区烟花燃放的传输影响.研究显示,虽然城区烟花禁限放措施起到了显著的削峰作用,但城区监测点位空气质量仍受到郊县等周边地区烟花燃放的传输影响,导致大气重污染的发生.