北京市城市街区PM10浓度日变化特征及其影响因子

为了解北京城市街区PM10浓度日变化特征及其影响因素,利用2003年10月BECAPEX(Beijing City Air Pollution Experiment)街道、街区及周边小区4个测点PM10浓度的对比观测试验资料和同期街道机动车流量、采样点附近自动气象站风速及探空资料进行了综合对比分析.通过天气诊断和统计学分析相结合,初步分析了北京市城区街道大气污染物PM10浓度日变化特征及机动车排放污染、气象条件对PM10浓度日变化的影响.结果表明,试验期间北京市城区街道PM10浓度日变化特征存在明显差异,交通源污染物PM10浓度日变化具有单峰与双峰型差异的特殊性.工作日PM10浓度日变化出现双峰,周末PM10浓度日变化仅有单峰出现; 交通污染源和气象条件对城市街区PM10浓度日变化特征的影响程度存在空间差异.离交通污染源较近的街区PM10浓度日变化受机动车排放污染的影响程度较大,而离交通源较远的小区PM10浓度受机动车排放污染的影响相对较小; 不稳定天气条件下交通污染源影响范围较小,在特定天气条件下,气象条件的影响强度可显著超过交通污染源的影响.     

2012-2014年广州能见度变化特征及与PM2.5关系研究

根据广州市2012年1月-2014年4月的大气能见度,PM2.5、O3、SO2、NO2、NOx、CO等大气污染物,以及气象要素的实时监测资料,分析了近年来广州市大气能见度变化特征,探究了能见度与大气污染物、气象要素之间的关系,并对PM2.5、相对湿度等主要因素对能见度的综合影响进行定量分析,并基于以上综合分析建立了高精度的能见度统计模型.结果表明:2012年1月-2013年12月广州市大气能见度呈好转趋势,到2013年能见度年均值约为13.01 km,为1973-2007年平均水平的约1.2倍;广州市大气能见度及灰霾日频率季节特征明显,其中春、冬季节是低能见度时期,也是灰霾多发季节,灰霾日频率达到50％左右;PM2.5、相对湿度为近年影响广州市能见度的主要因子,相关系数分别达-0.556、-0.335 (p ＜0.01).研究表明,最终所建立的多函数拟合统计模型对能见度模拟效果较好,相关系数达到0.90(p＜0.01),平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差分别为1.281 km、13.3％、1.767 km.     

环境空气 PM2．5、PM10相关性及污染水平研究

PM2．5能够透过人体组织,对健康产生重要影响,研究环境空气中PM2．5的污染特征具有实际意义。以遂宁市大气连续采样监测数据为基础,利用SPSS软件对可吸入颗粒物PM10和细颗粒物PM2．5进行相关性分析,建立回归方程并预测2012年PM2．5日均浓度值。结果表明,PM2．5和PM10呈显著相关,回归模型 R2为0．618,标准估计误差为0．023630。PM2．5预测值为60μg／m3,超过国家一级标准限值,且PM2．5污染水平高于PM10,细颗粒物是城市大气污染控制的重要污染物。     

基于修正A值法的吉林市城区控制区大气环境容量研究

为了解吉林市城区的大气容量,以2018年吉林市气象数据和污染物质量浓度数据为基础,分别采用单箱模型法和保证达标率法对A值进行修正,同时对吉林市城区控制区内大气环境容量和低架源年允许排放总量进行估算.结果表明:单箱模型法修正A值为6.600,概率公式达标率保证法得到 SO2、NO2、PM10和 PM2.5的A值分别为5.600、5.600、5.665、5.777;单箱模型法修正A值日分布呈单峰分布,月变化无明显规律;两种方法修正A值得到的大气环境容量Qa和低架源年允许排放总量限值Qb有一定差异.研究可为控制吉林市大气污染物排放总量和产业结构优化与调整提供依据.     

基于后向轨迹模型的成都市典型灰霾期间PM2.5演化的自组织分析

研究了成都市2013年11月29日—12月8日一次重度灰霾期间,草堂寺、金泉两河、梁家巷、十里店4个监测站点PM2.5小时平均质量浓度序列的时间演化规律。首先应用后向轨迹模型对抵达成都市的大气气团进行模拟,结果表明,灰霾期间本地气团(100 km)对成都市PM2.5污染物的贡献率远超过中远距离的外来气团(100km)。进一步应用频度统计分析方法和消除趋势波动分析法对灰霾期间PM2.5的质量浓度序列进行了统计分析,发现PM2.5的质量浓度波动在时空上具有标度不变的幂律统计分布和长期持续性特征。最后基于自组织临界理论,探讨了成都市大气在本地气团控制下PM2.5演化的内在动力机制。结果表明,成都市大气PM2.5演化系统的自组织临界性是此次灰霾期间PM2.5浓度演化的内在动力机制。     

“三线一单”大气管控单元划分法在上海的应用

本研究基于“三线一单”编制技术要求计算了上海市2017年大气污染物排放量,其中SO2排放量为6. 28万吨、NOX排放量为31. 50万吨、VOCs排放量为33. 38万吨、一次PM2. 5排放量为5. 09万吨、NH3的排放量为8. 17万吨。根据上海市污染源排放特征,划分了大气环境管控单元,其中包括6个大气优先保护区、115个大气重点管控区以及1个大气环境一般管控区,其中大气重点管控区分为高排放区和受体敏感区。     

大型碳化硅生产园区面源源强及减排指标核算

以某年产25万吨大型碳化硅园区无组织排放面源为例,提出基于多个地面站气象数据的CALPUFF模型地面浓度反推方法,优化流场模拟,使得无组织面源源强核算结果更加准确,并以环境保护目标空气质量达标为原则,核算其大气污染物减排指标,得出具体结论:园区大气污染物SO2、NOX、CO、PM10年排放量分别为449.06t、86.98t、5158.58t、115.06t;无组织排放SO2、CO及PM10的减排比例分别为63.5%、19.2%、42.44%,对应减排量分别为285.16 t/a、990.45 t/a、48.83 t/a。     

北京夏季典型PM2.5与O3相继重污染事件分析

根据北京市环境保护监测中心发布的PM2.5和O3小时质量浓度及气象、卫星遥感数据,分析了2013年7月2日至10日北京典型PM2.5及O3重污染过程的质量浓度特征及在大气边界层过程各个阶段的质量浓度演变.结果表明,北京夏季O3质量浓度先于PM2.5达到峰值,而天气型演变是导致这一现象的主要原因.具体过程为:1)重污染初始阶段,高压天气型利于前体物积累,PM2.5及O3质量浓度升高;2)在反气旋中部,由于各种污染物质量浓度较低,对大气紫外波段辐射的吸收较弱,导致该阶段紫外辐射强,因而加快了O3生成的光化学反应,O3质量浓度最先达到峰值;3)在反气旋后部,随PM2.5质量浓度增加,辐射变弱,因此O3质量浓度增加速度下降,而受高压后部影响,区域内PM2.5经东南风输送通道进入北京,导致北京PM2.5质量浓度相继达到峰值;4)在重污染清除阶段,在北方反气旋前部的冷锋清除作用下,PM2.5及O3质量浓度同时降低至谷值.     

春节期间燃放烟花爆竹对西安市大气主要污染物质量浓度的影响

使用2002-2007年西安市环境监测站监测的5个功能区PM10、SO2和NO2污染物日平均质量浓度和2006年、2007年时平均质量浓度资料,分析了春节期间西安城区及郊区主要污染物近地面质量浓度的时空变化特征.结果显示: 6年的PM10、SO2和NO2的春节期全市日平均质量浓度的平均值分别为0.217 2 mg/m3、0.067 8 mg/m3和0.041 7 mg/m3,比春节前偏高54.3%、35.8%和14.5%,比春节后偏高73.6%、21.6%和37.8%; 城区小寨PM10和SO2日平均质量浓度最大值分别达0.375 mg/m3和0.303 mg/m3; PM10时平均质量浓度最大值出现在郊区的草滩,高达0.759 mg/m3,SO2时平均质量浓度最大值出现在城区人口稠密的聚居区小寨,高达0.343 mg/m3.表明烟花爆竹燃放可导致近地面空气中PM10、SO2和NO2质量浓度上升,郊区的PM10上升最为显著,而城区PM10和SO2质量浓度上升均较为明显; 且烟花爆竹燃放对近地面污染物质量浓度的短时贡献可大大超出现有污染源的贡献,造成严重的大气污染.因此,春节期间有必要限制西安市烟花爆竹的燃放.     

基于统计回归的高分辨率工业源排放大气常规污染物排放清单建立与校核方法

采用多元线性逐步回归数学统计方法,在调查分析案例城市工业企业排放信息数据的基础上,建立了大气常规污染物(SO2、NOx、CO、VOCs(挥发性有机化合物)、PM10)排放量与相关影响因素(综合能源能耗、电消耗量、工业生产产值)的数学关系模型,并分析此模型对核算区县分辨率工业源排放大气常规污染物排放清单的适用性。结果表明,所建立的回归模型对核算区县分辨率工业源排放大气常规污染物排放清单具有较好的适用性与推广性。将该模型应用于唐山市,得到工业源SO2、NOx、CO、VOCs、PM10排放量拟合值的市级误差和区县级误差分别为17%、0.18%、-40%、-15%、47%和33%、16%、29%、27%、70%。建立的回归模型不但具有收集数据统计量种类简单的便利性,而且其区县级工业排放量拟合值与REAS(Region Emission Inventory in Asia)排放清单相比更接近调查值。     

北京市工业污染源大气污染物排放特征

北京市工业污染源大气污染物排放比较严重，其TSP，PM10，PM2．5，SO2，NOx和CO的排放量均占北京市固定污染源排放量的54％以上，煤烟型污染是工业污染的主要部分，占源污染物排放量比面源大，污染物排放主要集中在电力行业和冶金行业，污染源主要分布在城八区中的外四区，特别是工业比较集中的石景山地区和朝阳区，工业污染源排放的颗粒物中细颗粒物比例较高。     

春节期间燃放烟花爆竹对西安市大气主要污染物质量浓度的影响

使用2002-2007年西安市环境监测站监测的5个功能区PM90、SO2和NO2污染物日平均质量浓度和2006年、2007年时平均质量浓度资料,分析了春节期间西安城区及郊区主要污染物近地面质量浓度的时空变化特征。结果显示：6年的PM10、SO2和NO2的春节期全市日平均质量浓度的平均值分别为0．2172mg/m^3、00678mg／m^3和0．0417mg/m^3,比春节前偏高54．3％、35.8％和14．5％,比春节后偏高73．6％、21．6％和37.8％;城区小寨PM10和SO2日平均质量浓度最大值分别达0．375mg/m^3和0．303mg/m^3;PM10时平均质量浓度最大值出现在郊区的草滩,高达0．759mg／m^3,SO2时平均质量浓度最大值出现在城区人口稠密的聚居区小寨,高达0．343mg／m^3。表明烟花爆竹燃放可导致近地面空气中PM10、SO2和NO2质量浓度上升,郊区的PM10上升最为显著,而城区PM10和SO2质量浓度上升均较为明碌;且烟花爆竹燃放对近地面污染物质量浓度的短时贡献可大大超出现有污染源的贡献,造成严重的大气污染。因此,春节期间有必要限制西安市烟花爆竹的燃放。     

北京城6区大气颗粒物质量浓度变化规律研究

为较好地了解当前北京城6区大气颗粒物PM2.5和PM10质量浓度的污染水平及变化规律,根据2013年3月11日至2014年2月28日城6区12个空气质量实时监测点连续、实时的监测结果,构建多点位、完整时间序列的颗粒物质量浓度数据资料.应用数理统计分析手段,对当前北京城6区大气颗粒物质量浓度的频数分布、相关性和逐时变化特征进行分析,并结合全年实际气象特征,对引起大气颗粒物质量浓度变化的因素进行了初步探讨.结果表明,2013年3月至2014年2月北京城6区大气颗粒物污染较为严重,且PM2.5和PM10质量浓度具有特别显著的线性相关关系,全年相关系数达0.9,10年间无显著变化;二者年均值达91.7 μg/m3和116.9 μg/m3,分别超标162％和67％;二者质量浓度比达78.4％,10年间同比增长约20％.颗粒物质量浓度逐时变化受季节变化影响明显,总体呈现夜间最高、白天最低的趋势,变化周期为7～9h.研究表明,影响颗粒物质量浓度变化的因素包括春季的大风和生物粒子、夏季的湿热和降雨、秋季和冬季的逆温现象和降雪等气象因素及规律性的人为源因素.     

PM_(2.5)防治对策研究进展

PM2.5作为对人体健康危害最严重的大气污染物之一,其科学研究备受关注。介绍了国外在PM2.5防治上的有效经验以及国内目前防治PM2.5所开展的工作,提出了两种治理PM2.5的新技术,为研究制定符合我国国情的防治PM2.5污染和改善空气质量的措施提供理论依据。     

防PM2.5口罩现状及发展方向

为了提高全民防雾霾能力,保障人民群众的身体健康,分析了城市大气污染物中损害人体健康的最重要元凶PM2.5的防护需求,当前市场上各种材质和结构防PM2.5口罩的防护水平。在分析结果的基础上,结合颗粒物过滤机理,提出了雾霾天气时普通民众如何正确选择防PM2.5口罩的建议。讨论了目前防PM2.5口罩的过滤效率和泄漏性可参照的检测方法,在此基础上对今后防PM2.5口罩的发展方向进行了展望。     

武汉市下垫面变化对大气污染物扩散和气象要素影响的数值模拟

大规模的土地覆被变化改变了地区地表环境的能量收支平衡,造成大气边界层内流场特征和湍流特征的改变,使得区域内污染物的扩散、转化和积累等规律也发生变化。根据CALPUFF的格式要求,将武汉市SO_2排放量较大的源设置为点源,耦合中尺度气象预测模型(MM5)和气象诊断模型(CALMET)模拟边界层气象要素场。在边界层气象背景下,采用中尺度气象模型(MM5)和空气质量预测模型(CALPUFF)对武汉市空气中污染物SO_2的扩散进行数值模拟分析。重点分析了武汉市主城区下垫面城镇建设面积由70年代的65km2增加到目前的106 km2情景下,大气污染物扩散和气象要素的特征变化。研究区域下垫面城市面积增加后,大气污染物扩散特征为主导风下(上)风向影响范围较远(近),等值线变化梯度较小(大)。两种下垫面情况下,区域SO_2最大日质量浓度的季平均值夏季最大、冬季最小,是由于地气能量的交换在夏季最强、冬季最弱;区域内小时最大质量浓度的逐时变化无明显差异。下垫面面积增加对近地面水平风场、稳定度的影响不显著;对混合层高度的影响较为显著,典型日小时混合层高度均有所增加,表明由于城镇面积扩大,市中心、工业区随之扩大,增大了地表受热面积,混合层高度变高。     

桂林市区大气气溶胶离子组成分布及酸化缓冲能力

针对桂林市区3个测点不同季节的大气颗粒物样品的离子组成分布酸化缓冲能力进行研究,探讨了该地区TSP和PM10的质量浓度、酸度和酸化缓冲能力。研究显示,Ca2+在小颗粒中起主导作用,PM10缓冲能力强于TSP并且夏季气候酸缓冲能力强于秋季气候,同时以Ca2+为主要阳离子的喀斯特地区在大气颗粒物中能起缓冲酸雨作用的碱性成分不多,最后分析了不同的粒径分布以及无机离子组分特征。     

上海港船舶大气污染物排放清单研究

建立可靠的船舶排放清单不仅是大气环境科学领域对船舶排放影响进行定量研究的重要基础,也是管理部门制定污染减排措施和政策的重要依据.以常规大气污染物和温室气体为研究对象,采用由下而上的动力法对进出上海港船舶排放进行了研究.通过对上海港船舶进出签证数、船舶种类、吨位分布、运行工况、排放因子和燃油校正因子等多要素开展调查和分析,获得了上海港外港和内河9种船种和4种运行工况条件下大气污染物和温室气体排放总量,并结合船舶自动识别系统(AIS)确定了1 km×1 km网格精度的大气污染物和温室气体的排放空间分布.结果表明:2010年,上海港船舶排放PM100.46万t,PM2.5 0.37万t,柴油颗粒物(DPM)0.44万t,NOx5.73万t,SOx3.54万t,CO 0.49万t,碳氧化合物(HC)0.21万t;排放温室气体CO2 288.55万t,N2O 0.01万t,Cn4 0.004万t.与全市排放清单总量相比,上海港船舶排放对SO2、NOx和PM2.5的排放影响最为显著,分担率分别达到12.0％、9.0％和5.3％.其中,以远洋船为首要来源,其排放量对全市排放清单的分担率分别为12.0％、8.4％和5.1％.     

基于机载数据的飞行过程大气污染排放研究

民航飞机飞行过程中发动机会排放NO_x、SO₂、CO、未燃碳氢化合物(HC)及颗粒物(PM)等多种大气污染物,随着民航运输业的发展,机队规模的迅速扩大对环境影响日益严重。为精确评估飞行对于大气环境的影响,可利用飞机QAR(快速存取记录仪)获取精细化的飞机实际运行参数及实时大气环境参数,实现飞行过程中大气污染物排放量的计算。选取中国当前占比最高的A320飞机为典型机型,提取一段航程中的机载数据,基于波音修正模型和一次逼近方法,计算获得了飞行中NO_x、HC、SO₂、CO及PM实时排放因子及航程排放总量。结果表明,CO及HC排放因子变化趋势与推力相反,飞行中数值分别在0.48～1 701.12 g/kg和0.03～0.56 g/kg;而NO_x排放因子的变化规律随发动机推力的升高而上升,数值在0.74～99.60 g/kg; PM排放因子变化幅度较小,在0.19～0.36 g/kg波动。在237.4 min的航程中,NO_x排放量最高,约为590.96 kg; SO<...     

百色市大气可吸入颗粒物PM2.5中多环芳烃污染特征及健康风险评价

为调查百色市大气颗粒物PM2.5中16种多环芳烃(PAHs)的污染特征,于2013年冬、夏两季采集了百色市城、郊2个不同采样点的大气样品,采用HPLC分析了16种US EPA优控PAHs的质量浓度、组分特征,运用同分异构体比率法揭示其污染来源.结果表明:百色市大气PM25中∑PAHs质量浓度为4.7～ 142.3 ng/m3,低于我国制定的PM2.5中PAHs的年均值(35 μg/m3);百色市城区、郊区2个采样点大气PM2.5中PAHs的质量浓度分别为6.9～ 142.3 ng/m3和4.7～ 109.6ng/m3,平均值为37.2 ng/m3和24.7 ng/m3,不同环数PAHs质量浓度从大到小为4环、5环、3环、6环、2环,4环、5环PAHs分别占∑PAHs的42.9％～ 50.7％和18.4％～22.4％;主要的单种PAHs为茚并[1,2,3-cd]芘、苯并[g,h,i]苝、(苊)、苯并[b]荧蒽和苯并[k]荧蒽.冬季∑PAHs质量浓度高于夏季.PM2.5中苯并[a]芘等效毒性(BEQ)为2.3～7.4,与其他城市相比,BEQ属于中下等水平.PM2.5中的PAHs源自煤及机动车辆燃油的燃烧.