鞍山大气颗粒物浓度的变化特征

利用鞍山大气成分监测站Grimm180观测的2007年颗粒物数浓度,ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM_1.0)以及台站的常规气象观测资料,分析了该地区颗粒物数浓度的谱分布、质量浓度的变化特征及与气象条件的相关性. 结果表明:颗粒物数浓度谱分布符合Junge分布;参数υ与能见度呈负相关,υ值越大且PM0.45占PM₁₀的数浓度比例小于90%,能见度较差;颗粒物质量浓度日变化呈双峰特征,ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM_1.0)之间有很好的相关性,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎平均值为0.654,ρ(PM_1.0)/ρ(PM_2.5)的平均值为0.832,ρ(PM_1.0)/ρ(PM₁₀₎平均值为0.545;鞍山地区年主导风向为SE,颗粒物质量浓度变化受辽宁沙尘移动路径的影响较小,主要受排放累积型污染影响,其中大雾天气条件下颗粒物质量浓度较高,大雾期间的回归方程截距较年平均回归方程的大,这对研究颗粒物质量浓度的突变特性具有指示作用.      

基于卫星遥感的甘肃省吸收性气溶胶的研究

基于OMAERUV数据日产品，对甘肃省2008~2017年吸收性气溶胶指数（UVAI）的时空分布进行了分析，并对其相关因素进行了探讨，结果表明：该省近10a UVAI空间格局为由西北向东南区域逐步递减，UVAI的高值区域一直分布在酒泉市及邻近区域，为吸收性气溶胶污染源中心；甘肃省UVAI的稳定性呈现从东北向西南区域逐渐降低的规律；UVAI月均值呈现出明显的规律性，每年的月变化均呈现"V"型；四季UVAI水平为：冬季 > 春季 > 秋季 > 夏季，四季变化规律基本同步，十年来四季的UVAI呈逐渐上升趋势，且四季中主导的吸收性气溶胶来源不同.基于PM_2.5的UVAI指示的空气质量等级分析，甘肃省空气质量以良为主；从气象因素与UVAI相关性分析来看，降水量、气温均与UVAI之间呈现显著正相关，风向也对其空间分布有重要影响；植被覆盖度与UVAI呈现正相关的区域主要分布在甘肃省西北部、武威市中部区域，呈现负相关的甘肃南部天水、陇南等区域为较高的植被覆盖区域.从人类活动因子与UVAI相关性来看，地区生产总值、各产业产值与UVAI有着明显的正相关性，尤其以第二产业与UVAI相关性最高；UVAI与汽车保有量、能源消耗总量及人口密度均存在较强的正相关，说明汽车尾气和工业排放及建筑粉尘也是吸收性气溶胶的重要来源.针对甘肃省UVAI时空分布特点、自然及人类活动因素分析情况，提出了减少人类活动强度等建议.     

基于OMI数据的兰州地区吸收性气溶胶指数时空分布特征研究

基于OMAERUV遥感数据产品,对兰州地区2008—2017年紫外吸收性气溶胶指数(ultraviolet aerosol index,UVAI)的时空分布进行了分析,并对其变化相关因素进行了探讨,结果表明:兰州地区2008—2017年UVAI整体呈上升趋势,年均值增幅为7.0%,2008—2010年UVAI出现了最大增长率53.1%,2011—2015年UVAI出现了最大降低速率18.5%,2016—2017年UVAI在2015年的基础上继续下降,2017年有所上升.2008—2017年兰州地区UVAI的空间分布特征为中间高、东西两侧低.10年来研究区UVAI最高值一直为永登县和皋兰县结合部及相邻区域,也是吸收性气溶胶的污染源中心.每年的最高值出现在1—2、11—12月,10年中最大的UVAI值出现在2017年的12月,每年的最低值出现在6—7月,10年中最低的UVAI值出现在2017年6月,四季UVAI值水平为:冬季春季秋季夏季.影响因素中UVAI与自然要素中的风向、温度和降水关系密切,兰州各地区的人口密度也与UVAI的变化具有相关性;基于PM_(2.5)的UVAI指示的空气质量等级分析,兰州地区空气质量以良为主.针对兰州地区UVAI的时空分布特点、吸收性气溶胶外源和内源污染源情况,提出了在永登县北部区域建设防护林带、减少人为活动强度等建议.     

西北四省吸收性气溶胶时空动态分布及其影响因素

利用OMAERUV数据日产品,对西北四省（陕西省、甘肃省、青海省和宁夏回族自治区）2005—2019年紫外吸收性气溶胶指数（Ultraviolet Aerosol Index,UVAI）数据进行提取及分析,探讨其时空变化特征及影响因素.结果表明：在时间变化上,西北四省UVAI值呈波动上升的变化趋势;季节方面,UVAI均值大小为：冬季>春季>秋季>夏季,四季变化规律基本同步;从空间上看,UVAI值呈由西北向东南逐步递减的空间分布,UVAI的高值区分布在格尔木市、酒泉市、张掖市及临近区域;UVAI值稳定性存在显著的空间差异,整体呈现东西两端集聚、中部分散、高低差异显著的分布格局.自然因素中,UVAI值与气温、降水均呈显著负相关,但受地形、风向的影响显著,西部与西北部气流是吸收性气溶胶输送的主要路径.人为因素中,不同产业间与UVAI存在显著的正相关性,另外,UVAI值与机动车保有量、工业废气排放量也呈显著正相关,表明机动车尾气排放量与工业废气排放量也对吸收性气溶胶具有重要贡献.通过后向轨迹追踪发现,该区域西北和西部气流是UVAI外来输送的最主要路径.     

焦作市PM2.5和PM10时空变化特征及其与气象因子的关系

为了研究焦作市大气中PM_2.5和PM₁₀污染状况,基于2018—2020年焦作市50个环境空气质量监测站点的PM_2.5和PM₁₀浓度逐时观测资料,结合气象资料,分析了焦作市PM_2.5和PM₁₀浓度的时空分布特征及气象因素影响。结果表明:1)焦作市PM_2.5和PM₁₀呈双峰型日变化,且具有显著的U形逐月变化规律及冬高夏低、春秋居中的季节性特征。2)2018—2020年PM_2.5和PM₁₀浓度年均值呈西南高东北低的空间差异性特征。与2018年相比,2020年修武县PM_2.5和PM₁₀浓度的下降幅度最大,分别为30.25%、22.72%。3) Spearman相关性分析表明,PM_2.5和PM₁₀浓度与气温、风速呈显著负相关;与气压呈显著正相关;相对湿度与PM_2.5浓度呈显著正相关,与PM₁₀浓度呈显著负相关。焦作市环保局监测站在东北风、西南风风向PM_2.5和PM₁₀浓度污染较重,博爱县清化镇、沁阳市西万镇和武陟县乔庙乡监测站在西南风风向易出现高浓度颗粒物。该研究结果可为日后工业地区大气污染防治,生产生活的合理规划与布局提供重要参考。     

北京大气PM2.5遥感监测业务化方法探讨

为探索卫星遥感监测大气ρ(PM_2.5)业务化方法,以北京为例,利用2013年MODIS卫星资料和北京35个地面自动监测站(下称自动站)的实时观测数据,以目前国内外应用最广泛的3种卫星反演大气气溶胶的方法——AOD(气溶胶光学厚度)、K_drya,0(气溶胶干消光系数)和R_a(气溶胶表观反照率)反演地面ρ(PM_2.5)的方法(分别称为AOD法、K_drya,0法和R_a法)为基础,结合地面ρ(PM_2.5)实测数据,建立了气溶胶反演参数与ρ(PM_2.5)统计关系,进一步测算了全市区域ρ(PM_2.5)的分布情况.结果表明:3种方法都具有较高的反演精度,其获取的全年ρ(PM_2.5)与地面实测数据的相关系数分别达到0.80、0.81和0.85,其中R_a法结果精度最高.从季节来看,R_a法在除夏季外的其他季节与地面监测数据相关系数都在0.70以上,优于其他2种方法.建议在春、秋、冬三季以R_a法,夏季以AOD法或K_drya,0法为基础进行北京PM_2.5业务化遥感监测.基于R_a法探讨了在2013年11月20—23日区域性大气重污染过程中北京PM_2.5区域分布特征和变化过程,卫星反演结果相对误差低于20%,直观地反映了区域大气颗粒物污染的时空分布规律.研究显示,三者都可以用来反演北京地区ρ(PM_2.5),其中R_a法最简便易行,尤其适用于业务化遥感监测.      

MODIS气溶胶光学厚度在临安大气颗粒物监测中的应用

基于大气辐射传输理论的研究表明,AOD(气溶胶光学厚度)与地面PM(颗粒物)浓度(以ρ计)呈正相关. 利用2006—2010年MODIS晴空AOD数据产品与临安区域大气本底站监测的ρ(PM₁₀)进行相关分析发现,二者的R(相关系数)为0.431,直接相关程度较低. 根据AOD和气象能见度间的关系,获得了不同季节临安地区的气溶胶平均垂直标高,利用该垂直标高和RH(相对湿度)分别订正AOD和ρ(PM₁₀)后,二者的相关性(R为0.576) 明显提高.冬季AOD和ρ(PM₁₀)的相关性最好,R为0.765;夏、春季次之,R分别为0.643和0.608;秋季最低,为0.442. 经过对5年资料的对比分析,证实了MODIS气溶胶光学厚度经垂直标高和RH订正后,可用于临安地区地面空气污染的监测.      

地基遥感监测杭州地区气溶胶光学特性及大气环境变化

利用2006年4月—2007年4月杭州地区4个监测点 CE-318太阳分光光度计的实测数据, 精确反演了杭州地区实测日期气溶胶的光学特性,并分析了其时空分布特征.结果表明:随着大气气溶胶混浊度系数(β)的增加,波长指数(α)减小.大气气溶胶光学厚度(AOD)与β存在较好的线性相关(相关系数达0.90),且较为一致地反映了该地区春季大气污染严重,夏季相对清洁,晚秋初冬为过渡反弹期的季节变化特点;但在空间上二者又表现出不同的细节特征,主要是与气象参数和下垫面特征紧密相关.分析近地面ρ(PM₁₀)的实测数据可知, AOD与ρ(PM₁₀₎的日均值具有很好的相关性,相关系数为 0.74,明显高于二者小时均值的相关系数.      

2015—2021年南京市大气污染特征及污染个例研究

探究细颗粒物(PM_2.5)和臭氧(O₃)污染的时间变化特征,阐明PM_2.5和O₃复合污染过程中不同阶段环境空气污染物及气溶胶粒径分布的详细演变过程,对南京及长三角地区的大气污染防治具有重要指导意义.本文使用2015—2021年南京市环境空气污染物小时浓度数据,分析了该地区多年大气污染演变过程,并选取2015年10月12—17日时间段作为复合污染典型个例,对其生消过程和内在机理进行了详细分析.结果表明：(1)2015—2021年南京市各种大气污染物的变化特征具有明显差异. PM_2.5、PM₁₀和SO₂浓度的年下降率分别为8.9%、6.2%和15.4%,O₃浓度变化较小. CO浓度在2016年达峰后以每年7.6%的速率下降.NO₂浓度在2015—2019年呈增加趋势.(2)2015—2021年污染特征发生较大变化,由PM_2.5为主导变为由O₃为主导的大...     

随州市2015—2020年冬季二次气溶胶对PM2.5贡献分析

二次气溶胶是大气气溶胶的重要组成，量化二次气溶胶贡献是认识PM_2.5污染成因的关键.本研究通过近似包络法(AEM)估算了随州2015—2020年冬季的一次气溶胶和二次气溶胶浓度，分析了二次气溶胶对PM_2.5贡献的变化特征及其可能的影响因素，得到以下主要结论：(1)随州冬季PM_2.5及其一次和二次组分均呈逐年下降趋势，分别为5.8、3.8和1.7μg·m-3·a-1，而二次气溶胶对PM_2.5贡献呈逐年上升趋势(2.1%a-1)，反映了减排进程中二次气溶胶对空气质量变化的重要贡献.(2)人为活动和化学转化分别影响了一次和二次PM_2.5日变化分布.一次PM_2.5双峰结构(09:00和21:00)对应了早晚人为活动高峰，二次气溶胶在午后(13:00—15:00)和凌晨(03:00—06:00)对PM_2.5贡献最大；PM_2.5正午峰值可能与当地二次污染生成密切相关.(3)二次气溶胶对随州冬季PM_2.5...     

2011年春季辽宁一次沙尘天气过程及其对不同粒径颗粒物和空气质量的影响

利用2011年5月11—12日辽宁沙尘天气过程的相关资料,分析了沙尘天气对不同粒径颗粒物及空气质量的影响及此次沙尘过程的天气成因.结果表明:沙尘天气发生前后可吸入颗粒物PM₁₀、PM_2.5和PM₁的浓度变化很大,沈阳、鞍山、本溪和丹东4城市PM₁₀、PM_2.5的小时浓度最大值都增大了1.5~20倍;粗粒子PM_(2.5~10)的数量浓度分别增加了30~41倍,质量浓度分别增加了27~30倍;细粒子PM_(1~2.5)的质量浓度分别增加了30~35倍,数量浓度分别增加了15~30倍;微粒子的数量浓度和质量浓度各城市表现不同,沈阳微粒子的数量浓度和质量浓度最大值增大了3倍和5倍,而鞍山PM₁的数量浓度和质量浓度分别减少了50%和10%.受蒙古气旋的影响内蒙古地区产生大风降温天气,大风将内蒙古地区的沙尘带到高空并随西风带向东移动进入辽宁,由于辽宁地区风速比较小,造成了辽宁大部分地区的浮尘天气,并对辽宁各地空气质量造成了严重影响,除丹东外辽宁其他13个城市空气质量都达到了轻微污染到重度污染的级别,铁岭、阜新、沈阳和抚顺的污染指数分别超过了300,达到了重度污染的级别.     

邯郸市大气颗粒物污染特征的监测研究

使用振荡天平颗粒物在线监测仪连续监测了邯郸市PM₁₀和PM_2.5浓度,分析了2012年7月31日—12月2日4个月内PM₁₀、PM_2.5的浓度水平、时变规律和PM_2.5/PM₁₀的变化情况.结果表明,监测时段内PM₁₀和PM_2.5的日均浓度平均值分别为208.4 μg·m^-3和99.1 μg·m^-3,是国家二级标准的1.4倍和1.3倍;浓度超标的天数占总观测天数的61.6%和60.0%,其污染程度与北京、天津相当,属污染较严重的地区.PM_2.5/PM₁₀在19.3%~89.8%之间周期性波动,平均值为49.4%,接近北方城市的平均水平.PM₁₀和PM_2.5的浓度变化具有很好的正相关性;日均值在4个月中呈现明显的周期性变化和月际波动,10、11月的PM₁₀和PM_2.5浓度变化剧烈且大大高于8、9月份.PM₁₀和PM_2.5浓度一天中小时均值的变化呈同步的双峰型分布,最高值出现在9:00和20:00左右,最低值出现在15:00~17:00之间.本研究系统分析了夏秋季节邯郸市大气颗粒物污染状况,以期为当地颗粒物污染的控制提供科学依据.     

石家庄市采暖前后大气颗粒物及其碳组分特征

为研究石家庄市大气颗粒物、碳组分特征和污染来源,采集2016年11月1日—12月31日石家庄市大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）样品,分析采暖前后PM₁₀、PM_2.5和PM₁及其中OC（有机碳）、EC（元素碳）和WSOC（水溶性有机碳）浓度水平,计算颗粒物与碳组分间相关性,进行OC/EC（质量浓度之比,下同）特征比值法和8个碳组分（OC1、OC2、OC3、OC4、OPC、EC1、EC2和EC3）研究.结果表明:①采暖后ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）比采暖前分别增加了26.4%和32.1%,而采暖后ρ（PM₁）比采暖前降低了12.2%.采样期间ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）显著相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）相关性差.采暖后散煤燃烧造成ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）增加,区域机动车限行和工业限产/停产导致ρ（PM₁）降低.②Pearson相关系数计算可知,ρ（OC）与ρ（EC）强相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）强相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）中等相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（EC）弱相关,ρ（PM₁）与ρ（EC）中等相关.③采暖后PM₁₀、PM_2.5和PM₁中ρ（OC）比采暖前分别增加了215.1%、97.2%和18.5%;采暖后PM₁₀和PM_2.5中ρ（EC）比采暖前分别增加了65.2%和5.3%,而采暖后PM₁中ρ（EC）比采暖前降低了10.9%.集中供热和散煤燃烧排放了大量OC;PM₁₀和PM_2.5中EC主要来源于散煤燃烧,PM₁中EC主要来源于工业排放和机动车尾气.④采暖前PM₁₀、PM_2.5和PM₁中OC/EC平均值分别为4.5、4.5和4.3;采暖后PM₁₀和PM_2.5中OC/EC平均值分别为9.8和9.7,而PM₁中OC/EC平均值为7.4.采暖前后SOC/OC（质量浓度之比,下同）平均值的范围为0.36~0.65,石家庄市冬季大气中SOC污染严重;⑤8个碳组分分析发现,石家庄市机动车限行导致PM₁中ρ（EC1）降低,而采暖后集中供暖和散煤燃烧的增加,导致ρ（OC2）明显增加.研究显示,大气颗粒物中碳组分采暖前主要来源于机动车尾气,而采暖后主要来源于燃煤燃烧,尤其是散煤燃烧.      

2013年1月邯郸市严重霾天气的污染特征分析

利用河北工程大学大气环境监测站点的PM₁₀、PM_2.5、SO₂和NO_x在线监测数据,并结合能见度、湿度数据,对邯郸市2012年12月1日到2013年1月31日的大气污染状况进行分析,特别是2013年1月持续发生的霾天气,以探讨严重霾污染的过程特征.结果表明,2013年1月,SO₂与NO_x的平均浓度分别为225.3 μg·m^-3和217.8 μg·m^-3,PM₁₀和PM_2.5的平均浓度分别为328.5 μg·m^-3和229.4 μg·m^-3,均超过新颁布的环境空气质量标准,是2012年12月平均浓度的1.4~3.5倍.重污染过程分析结果显示,污染峰值附近几天内PM₁₀、PM_2.5的时均浓度变化无明显规律.累积阶段的PM_2.5/PM₁₀在0.42~0.52之间,峰值前后上升并超过0.70,扩散阶段PM_2.5/PM₁₀降到0.70以下,且呈波动式变化.当PM_2.5/PM₁₀小于0.40时,能见度基本位于2~18 km之间;当PM_2.5/PM₁₀在0.40~0.60之间时,能见度在0.7~8 km之间;当PM_2.5/PM₁₀大于0.60时,能见度分布于2 km以下.     

邯郸市大气复合污染特征的监测研究

利用邯郸市4个大气环境监测站点的PM2.5、PM10、O3等在线连续观测数据,对2013年全年的PM2.5、PM10、O3的浓度水平、变化规律和PM2.5/PM10的变化情况进行了分析,并从地形、气象、污染物排放及冬、夏季逐时PM2.5、O3和各类气体污染物浓度之间的关系等方面进行了研究.结果表明:12013年PM2.5、PM10的年均浓度分别为139和238μg·m-3,分别是国家二级标准的4.0倍和3.4倍.PM2.5、PM10日均浓度超过标准的天数均在280 d左右,全年3/4以上天数均超标.其颗粒物污染程度甚至超过北京、天津、长三角和珠三角等超大城市或城市群,属于严重超载的红色预警地区.整个采暖期PM2.5、PM10平均浓度分别为209和322.1μg·m-3,为非采暖期平均浓度的2倍和1.6倍;同时,采暖期PM2.5/PM10平均值为63%,高出非采暖期10%,采暖期细颗粒物污染问题特征明显.22013年O3日最大8小时平均浓度的最大值为238μg·m-3,是国家二级标准的1.5倍,超标天数为53 d,超标率为14.5%;最大时均浓度为288μg·m-3,是国家二级标准的1.4倍,超标小时数为148h,占全年有效数据的1.7%;与北方城市相比,其污染程度超过北京、天津等,略低于洛阳污染水平.3邯郸市大气复合污染的形成,除了区域大气环流与特殊地形叠加影响外,还主要归因于相对较高的人为源大气污染物排放,因此,要想走出复合污染的困局,减排是硬道理,解决灰霾污染需开展颗粒物、NOx、SO2等污染物的协同控制.     

临沂市PM2.5和PM10中元素分布特征及来源解析

为探究临沂市PM_(2.5)和PM_(10)中元素的污染特征及来源,于2016年12月至2017年10月对临沂市环境空气中PM_(2.5)和PM_(10)进行了同步采样.利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)和电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES)测定了其中的23种元素,并采用富集因子法和PMF法分析其来源.结果表明,采样期间临沂市PM_(2.5)和PM_(10)中主要元素为Si、Ca、Al、Fe、K、Na和Mg,分别占所测元素的质量分数为92.93%和94.61%. 18种元素(除Ti、Ni、Mo、Cd和Mg)的浓度水平在冬春季最高,夏秋季最低.其中Si、Al、Ca、K和Na表现为春季浓度最高,主要分布在粗颗粒中;Cu、Zn、Pb和Sb表现为冬季浓度最高,主要分布在细颗粒中.富集因子结果表明Cd、Sb和Bi元素富集程度显著,主要受燃煤、工业生产、垃圾焚烧等人为源共同影响.PMF源解析结果表明,临沂市PM_(2.5)中元素来源主要有燃煤和铜冶炼的混合源、市政垃圾焚烧源、扬尘源、机动车排放和工业源,贡献率分别为22.64%、 7.49%、 41.22%、 14.71%和13.94%.PM_(10)中元素来源主要有扬尘源、燃煤和铜冶炼的混合源、机动车排放和工业源,贡献率分别为55.47%、 19.80%、 7.48%和12.83%.由此可见,扬尘源和燃煤与铜冶炼的混合源是临沂市颗粒物污染形成过程中的重要源类.     

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.     

2014—2016年海口市空气质量概况及预报效果检验

本文主要基于CUACE模式在海口市的预报产品,结合2014年3月—2017年2月海口市AQI、PM_2.5、PM₁₀和O₃的实况资料进行预报效果检验.结果表明,①近3年海口市空气质量等级主要以优和良为主,但仍有少部分天数以PM₁₀、PM_2.5和O₃为首要污染物,分别占所有首要污染物天数的27.6%、29.5%和42.9%,其中O₃上升幅度较快.②CUACE模式能较好的模拟出AQI和3类污染物浓度的变化特征,其中PM_2.5的预报值与实测值最为接近,而PM₁₀和O₃普遍偏低.③日平均浓度的预报效果检验表明,PM_2.5的标准误差（RMSE）最小,AQI和PM₁₀次之,O₃最大.3个时次预报平均偏差（MB）和归一化偏差（MNB）均为负值,表明CUACE模式预报的污染要素浓度均偏低于实测值.④海口市空气质量为优等级时,TS评分最高;无首要污染物时,首要污染物预报的TS评分最高,但首要污染物为PM_2.5、PM₁₀或O₃时,TS评分均偏低.     

南昌市大气颗粒物污染特征及PM2.5来源解析

为探讨2013年南昌市大气颗粒物的污染特征及分布状况,收集南昌市9个大气监测站点实时发布的PM₁₀和PM_2.5数据,分析了ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）的变化规律及其与气态污染物的相关性,并结合污染严重的秋季时段,采用PCA-MLR（主成分分析-多元线性回归）模型对大气PM_2.5中化学组分来源进行解析.结果表明:①ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）的年均值分别为（115.4±39.1）（69.1±26.8）μg/m3,均超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值,ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）的最高值分别出现在石化、省外办监测站点,最低值出现在林科所监测站点.ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）季节性变化特征明显,呈冬季>春、秋两季>夏季的趋势,全年ρ（PM₁₀）超标天数占比为25.48%,ρ（PM_2.5）超标天数占比为36.71%,各季度ρ（PM_2.5）超标天数占比均高于ρ（PM₁₀）.②受人为活动和边界层高度的影响,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）日变化呈双峰双谷形态,一个波峰出现在08:00-10:00,另一个波峰出现在20:00-22:00,并且晚间小时峰值高于早间,最低值出现在15:00.③ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）年均值为60.3%,在冬季最高达65.1%,相关性分析发现ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）存在较显著的线性关系,表明二者具有同源性.④ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）均与ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（CO）呈显著正相关,并且冬季相关性高于夏、秋两季;而ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）均与ρ（O₃）全年呈显著负相关,并且夏、秋两季相关性高于冬季,说明气态污染物的二次转化对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）有较大影响.⑤南昌市秋季PM_2.5的最大污染源为道路扬尘/机动车尾气混合污染源,其次分别为施工扬尘源、燃煤源、冶炼尘/生物质燃烧混合污染源,各污染源对PM_2.5的贡献率分别为40.9%、35.8%、12.4%、10.9%.研究显示,南昌市PM_2.5的污染程度较PM₁₀严重,PM_2.5已成为南昌市大气颗粒物污染的主要组分,PM_2.5主要来源为城市扬尘和机动车尾气.      

2013年夏季嘉兴市一次光化学事件的观测分析

为研究2013年8月5~11日嘉兴地区一次光化学事件形成的高浓度O3污染的变化特征及成因,对8月2~14日的主要污染气体(O3、NO2、NO、CO、SO2)、颗粒物(PM10、PM2.5)以及气象要素进行了观测分析.结果表明,嘉兴污染日的O3平均浓度是正常日的2.4倍,超标率多在29.0%以上,9日超标率高达45.8%,此次污染事件是高温下剧烈的光化学反应以及低湿低风速的稳定天气形势共同作用造成的.污染日和正常日的O3日变化均呈单峰分布,峰值出现在14:00左右,O3在污染日和正常日生成期的增长速率分别为50.3μg·(m3·h)-1和21.6μg·(m3·h)-1,在消耗期的下降速率分别为16.8μg·(m3·h)-1和23.4μg·(m3·h)-1,NO、NO2和CO在污染日的浓度分别是正常日的1.1、1.5和1.5倍,为光化学反应提供了有利的反应条件.污染日PM2.5浓度、PM10浓度、PM2.5/PM10的比值分别是正常日的2.5、2.3、1.1倍,污染日大气光化学反应异常活跃,更有利于细颗粒物的生成.