基于监测统计的昆明PM2.5主要来源与污染气象因素分析

统计了昆明市2013年全年每日PM2.5浓度和气象参数。分析表明昆明城区PM2.5的污染主要与气象条件和建筑施工扬尘两个重要因素有关,影响PM2.5的污染气象因素为气温、风速、雨量、湿度、气压等;大拆大建的施工扬尘,是昆明市PM2.5和空气污染的主要来源,其他则来源于工业排放、交通扬尘、汽车尾气排放。昆明市PM2.5的污染防治,应以建筑施工扬尘的污染防治为重点。     

滇中城市PM2.5污染防治对策研究

以昆明市为重点,调查了昆明、玉溪、曲靖等滇中3个主要城市的PM2.5监测与污染现状,初步分析认为:滇中城市PM2.5污染主要来源于建筑施工扬尘、汽车尾气排放和工业排放,且在不同的城市,上述3项PM2.5污染主要来源所占的比重有所不同。据此提出了滇中城市PM2.5污染综合防治对策措施。     

滇中城市PM_(2.5)污染防治对策研究

以昆明市为重点,调查了昆明、玉溪、曲靖等滇中3个主要城市的PM2.5监测与污染现状,初步分析认为:滇中城市PM2.5污染主要来源于建筑施工扬尘、汽车尾气排放和工业排放,且在不同的城市,上述3项PM2.5污染主要来源所占的比重有所不同。据此提出了滇中城市PM2.5污染综合防治对策措施。     

建筑施工扬尘排放因子定量模型研究及应用

选择天津某建筑施工工地,现场采集大气中PM10、气象、路面积尘及机动车数等数据,并确定施工扬尘排放的主要影响因素.利用FDM模型,计算施工扬尘排放因子,将计算得到的扬尘排放因子和各影响因素进行非线性拟合,建立施工扬尘PM10排放因子定量模型,并结合ISC3模型,模拟计算2003年11~12月间,天津市建筑施工过程中的PM10排放浓度.结果表明,施工产生的PM10平均浓度为20.3μg/m3,占大气PM10浓度的13.3%.     

北京建筑施工裸地时空变化及扬尘污染排放

近年来北京城市格局逐步调整,伴随城市扩张与功能疏解,大规模建设工程使建筑施工裸地广泛分布于城市内部,施工扬尘带来的颗粒物污染已经成为影响空气质量的重要因素。选取北京平原区为研究区域,遥感反演了2013~2017年的建筑施工裸地,并分析了其时空分布特征。结合地面颗粒物浓度进行相关性分析,探讨城市建筑施工裸地对空气质量的影响。在此基础上,估算北京平原区2013~2017年建筑施工裸地的扬尘排放量。结果表明,北京建筑施工裸地沿中心城区向四周辐射,呈现出环形的带状分布,以城乡结合部最为集中。2013~2017年建筑施工裸地面积呈现先减后增的变化趋势,2015年后重心向东南偏移,逐步呈现出不均衡的分布特征。建筑施工裸地面积与PM10呈正相关,23个地面自动监测站点的相关系数均在0.80以上。2017年北京平原区建筑施工裸地颗粒物排放量核算结果如下,TSP排放量为39.5?104 t,PM10排放量为19.4?104t,PM2.5排放量为4.0?104 t。单元网格的建筑施工裸地颗粒物排放强度向两级化发展,建筑施工裸地的局部集中导致高污染单元网格排放强度进一步增大。以标准化的PM10网格排放量为依据,将北京平原区分为低污染排放区、较低污染排放区、中污染排放区、较高污染排放区及高污染排放区5个级别,分级管控可以更有效地减轻扬尘污染影响。     

龙华新区灰霾污染特征研究

根据龙华新区2个空气监测站2012年监测数据、气象数据以及不同污染源的排放数据,分析龙华新区空气质量现状,灰霾日数与PM2.5和PM10的相关性,并通过AERMOD模型着重探讨PM2.5和PM10的污染特征,计算不同污染源对PM2.5和PM10浓度的贡献率。结果表明,灰霾日数和PM2.5、PM10浓度均表现为明显的季节性变化,变化趋势较为一致,且灰霾日数与PM2.5的相关性较PM10更显著。龙华新区PM2.5和PM10主要来自本地源,其中PM2.5的主要来源为机动车尾气和道路扬尘,而PM10的主要来源为施工项目和裸地。     

铜仁市中心城区PM_(2.5)污染状况及影响因素分析

利用铜仁市中心城区2015年1~2月PM2.5空气质量监测资料,分析铜仁市中心城区PM2.5浓度污染状况及影响因素,为制定相应的污染控制措施提供参考数据。结果表明:中心城区监测站点PM2.5与PM10比值为0.514,可吸入颗粒物是PM2.5的主要来源。造成PM2.5污染还有人为产生的机动车尾气、工业扬尘、道路扬尘、饮食油烟及建筑工地等因素。     

北京建筑施工裸地时空变化及扬尘污染排放

近年来北京城市格局逐步调整,伴随城市扩张与功能疏解,大规模建设工程使建筑施工裸地广泛分布于城市内部,施工扬尘带来的颗粒物污染已经成为影响空气质量的重要因素.选取北京平原区为研究区域,遥感反演了2013~2017年的建筑施工裸地,并分析了其时空分布特征.结合地面颗粒物浓度进行相关性分析,探讨城市建筑施工裸地对空气质量的影响.在此基础上,估算北京平原区2013~2017年建筑施工裸地的扬尘排放量.结果表明,北京建筑施工裸地沿中心城区向四周辐射,呈现出环形的带状分布,以城乡结合部最为集中.2013~2017年建筑施工裸地面积呈现先减后增的变化趋势,2015年后重心向东南偏移,逐步呈现出不均衡的分布特征.建筑施工裸地面积与PM10呈正相关,23个地面自动监测站点的相关系数均在0.80以上.2017年北京平原区建筑施工裸地颗粒物排放量核算结果如下:TSP排放量为39.5×10~4t、PM10排放量为19.4×10~4t、PM_(2.5)排放量为4.0×10~4t.单元网格的建筑施工裸地颗粒物排放强度向两级化发展,建筑施工裸地的局部集中导致高污染单元网格排放强度进一步增大.以标准化的PM10网格排放量为依据,将北京平原区分为低污染排放区、较低污染排放区、中污染排放区、较高污染排放区及高污染排放区5个级别,分级管控可以更有效地减轻扬尘污染影响.     

广东佛山交通扬尘排放特征研究

交通扬尘中部分细颗粒可经呼吸道危害人体健康。通过对佛山市10条典型道路尘负荷采样分析,采用AP-42模型计算不同类型道路的交通扬尘排放因子,结合道路信息计算交通扬尘排放量,并用ArcMap软件生成排放空间分布图。结果表明,佛山市区道路尘负荷为支路最大,为4.30 g/m2。高速路PM2.5的排放因子最大,为0.58 g/VKT。国道PM2.5的排放强度最大,为20.0 kg/(km·d)。市区交通扬尘PM30年排放量为36 582 t。采用COPERT模型计算机动车直接排放的PM2.5和PM10,得出佛山市机动车排放的PM2.5与交通扬尘PM2.5的比值为16%,机动车直接排放的PM10与交通扬尘PM10的比值为8%。佛山市区东部由于道路密集致其交通扬尘排放量较高。经对比知,中国南北方城市呈现交通扬尘排放因子范围相似性,且中国城市交通扬尘排放水平与美国相近。     

北京市建筑施工扬尘排放特征

颗粒物是北京市首要空气污染物,其排放控制是大气污染防治的重要内容,施工扬尘是北京市大气颗粒物的重要来源.由于人口增长及经济的发展,住宅及办公场地的需求不断增加,使得北京市房屋建筑施工面积居高不下,建筑施工扬尘污染受到越来越多的关注,但有关量化施工扬尘排放量及其对北京市空气污染贡献的研究相对较少.本文建立一套建筑施工扬尘排放量的估算方法,采用本地化排放因子估算了北京市2000~2015年建筑施工扬尘排放量,识别施工扬尘的排放特征和规律,并定量了排放量的不确定性范围.采用WRF/CMAQ模式系统模拟量化建筑施工扬尘对空气质量的影响,提出施工扬尘污染控制对策和建议,为环境决策提供参考.结果表明,多年来北京市建筑施工扬尘排放量呈波浪式上升,近年来施工面积有所回落,但仍处于高位,颗粒物排放量仍然较大,需要引起足够的重视;在时间分布上,夏季和秋季的施工扬尘排放量较大,在空间分布上,施工扬尘主要集中在城市功能拓展区和近郊区,与人类活动的外延和城镇化的逐步向外发展有关.建筑施工扬尘对全市环境空气中PM_(10)和PM2.5浓度贡献可达31.3μg·m~(-3)和9.6μg·m~(-3).通过污染控制情景设置和分析,本研究认为要使2030年施工扬尘排放得到较好地削减,应执行更加严格的绿色施工管理规程和加强施工环境监管.     

富集因子法分析贵阳市PM_(2.5)主要排放源污染元素

应用富集因子分析法对贵阳市7种PM2.5主要排放源(土壤风沙尘、城市扬尘、道路尘、建筑水泥尘、钢铁尘、燃煤尘、机动车尾气尘)中的污染元素进行了分析。分析结果表明,贵阳市各PM2.5排放源中的污染元素均存在着不同程度的富集污染现象,这些元素的富集污染程度易受人类活动的影响,并经过长时间的积累在城区内富集,使得城区内PM2.5的污染现象突出。     

昆明市大气PM_(10)污染分析与防治对策研究

通过分析昆明市建成区PM10污染水平、时空变化、气象影响、与PM2.5的关联性,提出相应的防治对策和措施。     

成都市铺装道路扬尘排放清单及空间分布特征研究

对成都市城区和郊区不同等级铺装道路共采集了96个道路扬尘样品,通过调研得到了不同等级道路车流量、平均车重和道路长度等有关活动水平数据,采用AP-42法估算该地区不同等级道路扬尘排放因子和排放量,并利用Arc GIS软件得到了道路扬尘PM10和PM2.5排放量的空间分布图。结果表明:成都市城区道路和郊区公路积尘负荷平均值分别为0.50,0.94 g/m2;郊区等外级公路的PM10和PM2.5的排放因子最大,分别为2.59,0.63 g/VKT,城区支路的PM10和PM2.5的排放因子最大,分别为1.15,0.28 g/VKT;基准年2012年道路扬尘PM10和PM2.5的排放总量分别为48 745.46,11 793.26 t。从空间分布看,中心城区每一网格道路扬尘PM10和PM2.5排放量最大,分别达到300,70 t以上。     

大连市PM_(2.5)污染成因探究

通过采集城市空气质量实时发布平台数据进行整理,建立多元线性回归模型,研究了大连市大气常规污染因子PM10、SO2和NO2与PM2.5的关系。结果表明,PM10,NO2对PM2.5均具有显著的正向效应,并据此分析道路二次扬尘、建筑工地排放的扬尘以及汽车尾气等线源、面源污染物对PM2.5的形成具有显著影响。     

乌鲁木齐市扬尘污染防治对策探讨

扬尘作为乌鲁木齐市大气污染的主要成分,主要来源于施工扬尘和道路扬尘。扬尘是PM10和PM2.5的主要来源,是乌鲁木齐市环境空气的主要污染物。在分析乌鲁木齐市扬尘污染现状的基础上,从政策法规、施工工地监管和检测、道路清洁等方面提出乌鲁木齐市扬尘污染防治对策。     

呼和浩特市工业料堆扬尘排放清单研究

颗粒物污染是影响中国城市空气质量的首要因素。工业料堆扬尘是城市大气颗粒物污染的主要来源之一。本文通过对呼和浩特市建成区内典型行业风蚀、作业及交通运输扬尘进行采样分析,应用美国AP-42提供的模型,以2006年作为基准年,建立了呼和浩特市工业料堆排放清单。研究结果表明:呼和浩特市建成区内工业料堆扬尘排放量为TSP:5 305 t/a,PM10:1 012 t/a,PM2.5:267 t/a。从空间分布看玉泉区工业料堆扬尘排放量最大,其次是赛罕区。行业分布上排放最大的行业是建材工业,其次是电力热力工业,最少的是化工工业。在各行业类别的工业料堆排放量中,交通运输扬尘排放量是最大的。     

基于COPERT Ⅳ模型的机动车PM_(2.5)排放来源特征分析

以广东省佛山市为研究范围,主要采用COPERTⅣ模型研究了重点车型排气管与非排气管排放的PM2.5特征及其影响因素,并分析了佛山2012年机动车排放PM2.5的排放来源。分析表明:非排气管排放PM2.5随车重增加而增加,随车速提升而降低;排气管排放PM2.5随车速和排放标准的提升而降低;随着排放标准的提升,排气管和非排气管排放差异越来越小;2012年佛山市机动车非排气管排放的PM2.5占机动车PM2.5总排放的28.9%,且随着未来黄标车淘汰等机动车污染控制措施的执行,非排气管PM2.5排放将成为大气环境控制污染治理的内容之一。     

新乡冬季PM_(2.5)中金属元素与水溶性离子年际变化及其来源解析

为了探究新乡地区年际间冬季PM2.5组分的变化特征和污染来源,于2015年冬季和2016年冬季分别在新乡市区进行连续1个月的膜采样,测定PM2.5质量浓度、金属元素含量及其水溶性离子成分含量,并结合气象因素进行分析。结果表明,新乡地区2015年和2016年冬季采样期间PM2.5的质量浓度日均值分别为226μg·m-3和224μg·m-3,污染水平较高。观测期间,新乡冬季PM2.5中Cd和Pb金属元素富集明显,富集因子超过1000。且与2015年相比,2016年金属元素(除Ag和Ni)中浓度下降约7.83%~73.33%,富集程度均趋于降低。水溶性离子以SO42-、NO3-和NH4+这3种为主,2016年在PM2.5中占比上升25.1%。综合两种成分分析,新乡地区的PM2.5污染呈现出金属污染向二次水溶性离子污染转移的趋势。综合PCA和PMF源解析结果显示,新乡市冬季有4种主要排放源,即尘土、二次源、工业源和化石燃料燃烧源,2015年冬季主要来源是土壤和建筑扬尘混合源,贡献率37.46%,2016年主要来源是交通及工业生产中的二次气溶胶污染源,贡献率为34.94%。     

徐州市春季PM_(10)及PM_(2.5)污染来源分析

采集了徐州市具有代表性的9个点位的春季环境空气样品,对不同功能区的监测点PM10及PM2.5污染水平及其来源进行了分析。结果表明,徐州市区代表不同功能的监测点污染特征明显,PM10与PM2.5污染主要来源于燃煤(包括电厂、其他工业)等固定源、机动车移动源,并受到工业废气、建筑施工扬尘等的影响。其水溶性离子、金属成分污染水平与其他城市相当,但由于受燃煤电厂的影响,Pb,Mn,As,Cr含量明显高于其它城市。     

影响PM2.5因素的多元统计分析与预测

基于1990年到2011年欧洲27国空气成分数据,运用统计学方法,得到PM2.5与主要空气悬浮物的线性回归方程,发现As、Co、Cr、Cu、NH3、NMVOC（非甲烷挥发性有机物）、NOx、PM10、Se、SOx、Zn为主要影响因素.之后,用时间序列分析预测出这些主要影响因素下一年的含量,并将其代入线性回归方程求出PM2.5的预测值.数据处理结果表明PM2.5的主要来源为燃煤、机动车排放、施工扬尘,控制好这几个因素就能有效控制PM2.5.