邢台市冬季一次重污染过程PM2.5污染特征分析

为了解邢台市秋冬季重污染过程的污染特征,于2018年11月10-16日,在邢台市一中、内丘以及沙河3个点位采集PM2.5样品,分析PM2.5浓度及其化学组分.结果表明:重污染过程期间邢台市PM2.5平均浓度为176.2 μg/m3,超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值1.4倍;水溶性离子以NO3...     

唐山一次冬季重污染过程污染特征及成因分析

选取河北省唐山市2017年12月27~31日一次典型重污染过程,开展其污染特征及成因分析,对污染期间气象要素、大气颗粒物组分特征进行综合研究.结果表明,此次大气重污染过程中PM_2.5平均质量浓度为154μg/m³,重度污染及以上时PM_2.5/PM₁₀为0.7;PM_2.5中SNA质量浓度占比达58.0%,OC/EC的比值为4.1,说明颗粒物二次反应和有机物在此次污染过程有较大贡献;长期均压场以及近地面高湿、小风、逆温的出现导致唐山地区大气层结稳定,加之周边地区区域传输的贡献,是导致此次大气重污染过程的重要影响因素.     

2013年1月北京市一次空气重污染成因分析

采用数值模式与观测资料相结合的方式,对北京市2013年1月9日至15日一次空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行了初步分析.结果表明,重污染过程期间10日至14日PM2.5平均值为323μg·m-3;重污染过程与当地气象条件密切相关,稳定的大气环流形势为污染的持续提供了大气环流背景,风速较小、湿度较大、边界层较低、持续逆温是造成重污染的主要原因;重污染过程中区域输送对北京PM2.5贡献率在53%~69%之间且存在明显的二次转化,区域输送起着更为重要的作用;气象条件对持续性重污染的形成和破坏起到了关键性的作用,因此需要加强对重污染预警预报研究,以有效预防和控制空气重污染.     

南通市一次典型重污染过程成因及特征探究

结合南通市空气自动站、大气超级站、气象台的多种在线仪器设备逐时监测数据,对南通市冬季一次典型重污染过程成因及特征进行了分析.结果 表明,外来输入和本地聚集的污染物,在高压控制、大气静稳的天气形势下,难以扩散,导致了本次重污染过程.本次污染以细小颗粒物为主,粒径小于2.5μm的颗粒物占总和的99.99％.首要污染物PM2...     

山地型城市冬季大气重污染过程特征及成因分析

以阳泉市2018年12月26日～2019年1月20日发生的典型大气重污染过程为例,研究了山地型城市冬季大气重污染过程特征及成因.结果表明,重污染发生时段首要污染物为PM2.5,水溶性离子和碳质组分是PM2.5主要组分,其中二次离子SO42-、NO3-和NH4+是主要水溶性离子成分(共占离子组分的87.7％),二次有机碳...     

聊城冬季一重污染过程PM2.5污染特征及成因分析

北方秋冬季为重污染过程频发季节,为了解聊城市冬季重污染过程中PM_(2.5)及化学组分污染特征,于2016年1月7~11日在聊城市区开展PM_(2.5)样品采集并分析了其中水溶性离子、碳成分及无机金属元素这3种化学组分,并对污染特征及成因进行了分析.结果表明,此次污染过程PM_(2.5)浓度呈现明显的倒V字型,平均浓度为238.3μg·m~(-3),超过国家环境空气质量标准(GB 3095-2012)二级浓度限值2.2倍;NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)为PM_(2.5)的主要水溶性离子成分;随污染加重或减轻,NH_4~+、SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl-和Mg~(2+)浓度呈现增加或降低趋势,而Ca~(2+)变化趋势与之相反.污染鼎盛时,NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)浓度分别为48.96、68.45和80.55μg·m~(-3),达到起始阶段的6.29、7.31和7.84倍;过程期间OC和EC的浓度为20.8~60.2μg·m~(-3)和3.0~7.5μg·m~(-3),OC浓度高于EC且变化幅度明显偏大;过程期间各日无机金属元素浓度和分别为10.2、22.4、16.0、19.6和8.2μg·m~(-3),富集因子(EF)结果显示,各元素EF均小于10,未被富集,表明污染过程中其主要来源于地壳等自然源;PM_(2.5)质量浓度重构结果表明,有机物(OM)、SO_4~(2-)和NO_3~-为PM_(2.5)的主要组分,其次为NH_4~+、地壳物质和其他离子,EC和微量元素含量相对较低.随着PM_(2.5)污染加重,二次无机盐(SO_4~(2-)、NO_3~-及NH_4~+)浓度及所占比例均随之增加,OM浓度随之增加但比例有所下降,而地壳物质浓度及比例均下降,表明二次无机转化是此次污染过程的主要原因,主要受燃煤和机动车排放影响.     

冬季北京城区大气重污染特征分析

为研究北京市城区大气重污染特征,对2013年12月~2014年2月期间北京市6次大气重污染过程的PM2.5浓度水平、化学组成以及大气氧化性和气象要素特征进行了分析。结果表明,重污染日PM2.5平均质量浓度达到265.0μg/m3,是非重污染日的3.5倍。 PM2.5组分中NO3-,SO42-,NH4+和有机碳(OC)在重污染日的平均浓度分别是非重污染日的6.8,3.4,2.7和2.6倍。前3次过程中SO42-浓度最高,后3次过程中SO42-浓度与NO3-浓度接近。从气象要素来看,重污染期间的基本特征为地面温度升高、相对湿度增大、地面气压降低和风速减小。重污染日的能见度显著降低,平均能见度仅为非重污染日的34.4%。重污染日的大气氧化性明显增强,大气氧化剂OX平均浓度是非重污染日的1.5倍,(OC)/(EC)平均比值是非重污染日的1.6倍。     

典型重工业城市空气重污染过程特征与来源解析

为揭示邯郸市空气污染过程及形成原因,以邯郸市环境监测中心为采样点,对采样滤膜进行离子和碳质组分测试,探讨PM_2.5组分浓度变化特征,并利用WRF-CAMx空气质量模型模拟分析2017~2018年秋冬季3次重污染前后邯郸市各个地区各类污染源大气污染排放对PM_2.5质量浓度的贡献.结果显示,重污染期间邯郸市水溶性粒子占PM_2.5质量浓度的62.4%,二次离子中呈现NO₃^- > SO₄^2- > NH₄⁺变化趋势.受地面均压场和高压底部控制及500hPa高空纬向环流影响,污染物水平方向和垂直方向传输受到抑制,同时边界层高度的降低进一步加剧PM_2.5污染浓度的升高,随着西伯利亚东部高压和欧亚大陆高压南下以及边界层高度的上升,3次重污染过程得以彻底清除.PSAT示踪模块结果表明复兴区,丛台区和永年区是邯郸市PM_2.5浓度贡献的主要区县,3个区县重污染贡献总和为66.8%~72.2%,重污染时段冶金,交通源和居民散煤燃烧是3大主要污染源.     

石家庄市冬季一次重污染过程分析与反馈效应研究

为深入探究高ρ（PM_2.5）地区重污染过程的发展变化规律,以石家庄市一次重污染过程（2017年1月13-20日）为例,结合空气质量监测数据、PM_2.5组分测试数据、气象观测资料,从重污染发展阶段（简称"P1阶段"）、维持阶段（简称"P2阶段"）和清除阶段（简称"P3阶段"）分析PM_2.5及其化学组分的变化特征、气象条件和高低空天气形势演变特征,并利用WRF-Chem模型定量研究重污染过程气溶胶反馈效应对典型气象要素的影响.结果表明:①此次重污染过程属于逐步累积增长、快速清除型,在P2阶段ρ（PM_2.5）平均值为241.0 μg/m3,最大值为367.5 μg/m3.②P1和P2阶段高低空大气环流配置稳定,大气边界层高度范围为620.6~712.2 m,风速范围为1.3~2.5 m/s,相对湿度范围为60%~80%.③P2阶段SOR（硫氧化率）和NOR（氮氧化率）均为0.3,ρ（SNA）（SNA为SO₄2-、NO₃-和NH₄+的统称）为128.8 μg/m3,占ρ（PM_2.5）的56.2%;OM[有机质,ρ（OM）=ρ（POA）+ρ（SOA）,其中,POA为一次有机气溶胶,SOA为二次有机气溶胶]是除SNA以外的第二大组分,在P1和P3阶段ρ（POA）大于ρ（SOA）,而在P2阶段ρ（SOA）与ρ（POA）相等,均为28.0 μg/m3,表明在重污染过程中二次污染严重;整个污染过程ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）为1.0,表明石家庄市移动源和固定源对ρ（PM_2.5）贡献相当.④WRF-Chem模型模拟结果表明,太阳辐射量、温度和大气边界层高度受气溶胶反馈效应的影响在P2阶段的下降量分别为75.1 W/m2、2.7℃和109.9 m,比P1阶段分别高33.6%、91.4%和18.6%,比P3阶段分别高147.0%、305.3%和24.1%.研究显示,此次静稳天气下的重污染过程二次污染严重,气溶胶反馈效应整体使得太阳辐射量、温度和大气边界层高度均向不利于污染扩散的趋势发展,造成石家庄市的ρ（PM_2.5）进一步增加.      

北京城郊冬季一次大气重污染过程颗粒物的污染特征

本研究分析了北京冬季一次大气重污染过程的颗粒物污染特征,通过数学统计方法分析了其形成的可能原因.观测于2013年1月24—31日进行,在西三环城区和大兴郊区使用中流量大气颗粒物采样器采集可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5),并采用离子色谱和元素碳/有机碳分析仪分析了PM2.5上的水溶性离子、元素碳和有机碳浓度.结果表明,本次重污染天气的大气日均能见度低于3.0 km.PM10和PM2.5质量浓度日均最大值分别为675.5和453.4μg·m-3,平均质量浓度为349.2和260.8μg·m-3,超过环境空气质量标准(GB3095—2012)所规定的二级浓度限值.通过比较PM2.5上化学成分的浓度发现,在城区和郊区,此次天气形成的共同污染源为冬季燃煤燃烧、汽车尾气排放和二次有机气溶胶污染;而土壤/沙尘对郊区污染天气的形成有部分贡献.大气中PM2.5质量浓度与能见度呈对数负相关关系.     

2015年“十一”期间北京市大气重污染过程分析

采用垂直观测、地面观测、PM_2.5化学组分观测和气团轨迹分析等手段,对2015年10月份北京市一次大气重污染过程进行了分析.结果表明,重污染时近地面层气溶胶消光系数升高,污染物主要积聚在600m以下.重污染期间气象要素特征为：风场弱,湿度大,地面受弱气压场控制,边界层高度极低.重污染期间不同站点PM_2.5浓度变化趋势和峰值出现时间较为一致;大部分时段PM_2.5中NO₃^-浓度明显高于其他组分;周边区域受重污染的影响面积相对较小,高浓度区主要集中在北京市及近周边地区.多手段的观测结果以及PM_2.5浓度与气象要素和各化学组分的相关性分析的结果均表明：区域传输,包括秸秆焚烧,对本次北京市重污染天气过程具有一定的影响,但本地机动车排放在不利气象条件下的积累、二次转化以及垂直方向空间的极端压缩是导致重污染的主要原因.     

2013~2014年北京大气重污染特征研究

从污染物浓度的时间变化、空间分布以及大气污染类型等方面,对2013~2014年北京大气重污染过程进行了分析,并初步探讨其影响因素.结果表明:2013~2014年北京共出现大气重污染105d,重污染频率为14.4%.其中,首要污染物为PM_2.5的天数为103d,首要污染物为PM₁₀和O₃各有1d;冬半年重污染天数占全年的76.2%.重污染气象要素特征主要表现为风速小、湿度高、能见度低.重污染日PM_2.5/PM₁₀浓度比值为91.3%,明显高于全年平均水平,表明重污染时颗粒物以细颗粒物为主.北京大气重污染区域分布表现为南高北低,平原高、山区低的总体特征,交通站重污染天数普遍高于市区其它站点.北京大气重污染主要表现为积累型、光化学型、沙尘型以及复合型等类别;其中积累型大气重污染往往伴有区域污染水平的整体升高,PM_2.5组分中NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺等水溶性二次离子的浓度增幅最为明显;O₃污染在近两年有加重的趋势.     

2014年10月上旬北京市大气重污染分析

使用垂直观测、地面观测和PM2.5化学组分观测等手段,对2014年10月上旬北京市一次重污染过程进行分析.结果表明,本次大气重污染发生时北京市近地面后散射激光强度变强,气溶胶消光系数升高,说明污染物在近地面层积累.重污染期间气象要素特征为:风场弱,湿度大,地面受弱气压场控制.从PM2.5浓度变化趋势来看,这次重污染过程大体分为四个阶段:“两个台阶”型的浓度爬升阶段(P1和P2)、高浓度维持阶段(P3)和迅速清除阶段(P4).结合地面观测、遥感反演和PM2.5组分分析可发现,区域传输是导致本次重污染的诱因,其中秸秆焚烧是影响因素之一,随后区域传输和本地污染物排放共同维持并加重了重污染过程.大气氧化剂OX与PM2.5浓度、二次离子浓度均表现出显著正相关性,表明较强的大气氧化性能促进PM2.5浓度增长.     

长江三角洲初冬一次重污染天气成因分析

利用站点气象和PM_2.5资料以及NCEP的全球再分析数据集研究了2015年12月17~28日长江三角洲地区一次重污染天气过程.结果表明：地面弱气压场是此次污染事件发生发展的主要天气背景,而冷空气带来的大风使PM_2.5浓度迅速下降,有效清除了PM_2.5.区域热力因子和动力因子分析发现,此次过程中大气中低层层结稳定、近地面逆温强,有利于PM_2.5和水汽的累积,使其浓度水平升高;对于动力因子来说,较小的通风率和较低的边界层高度不利于污染物扩散,同样使PM_2.5浓度上升.两者相比,热力因子对PM_2.5浓度值的贡献比动力因子大.结合后向轨迹和排放源分布发现,此次污染过程中长江三角洲地区的PM_2.5主要受来自其西北方向的大陆气团（占46%左右）的影响,这些气团途经高污染排放源并把污染物远距离传输至长江三角洲地区.最后利用PSCF和CWT对长江三角洲地区污染物的潜在来源进行了分析,发现PM_2.5的来源主要集中在安徽、河南、山西、山东以及长江三角洲本地,说明此次过程中长江三角洲地区的污染物浓度受到远距离输送和局地过程的共同影响.     

天山北坡区域大气污染特征及冬季重污染成因分析—以石河子市为例

以天山北坡典型代表城市石河子市为例,基于地面常规污染物浓度监测、气象观测、激光雷达观测及中尺度气象模型(WRF)模拟资料,综合分析了气象条件和边界层结构变化对空气质量的影响。结果表明：以石河子市为代表的天山北坡地区空气质量季节性差异显著,PM_2.5浓度在冬、夏两季相差最高达11.4倍,且冬季（12月—次年2月）大气污染发生率高达81.2%,重度及以上污染天气占59.1%。冬季污染呈连续“污染季”变化特征,在2020—2021年冬季发生的4次重污染过程中,每次重污染过程持续时间为7~27 d,间隔仅1~3 d,各过程均以PM_2.5污染为主导,PM_2.5峰值浓度为373~425 μg/m³,PM_2.5/PM₁₀均值为0.82。进入秋冬季后,地面连续低温、高湿的气象条件对PM_2.5浓度的增长有显著促进作用,以温度<−3 ℃和65%<相对湿度<92%为主要影响条件,在该条件下边界层高度的显著降低和连续强逆温引起的近地扩散条件转差,是冬“污染季”形成的根本原因。在2021年1月16—22日重污染过程期间,地面为持续低温、高湿、微/静风状态,重污染生消仅随边界层和逆温条件改变,其中污染累积时段边界层高度较清洁时段降低近5倍,逆温强度超过1.5 ℃/(100 m),后续由逆温的减退和边界层抬升带来3 d清洁天气。

     

北京地区冬季重污染期间的雾层特征

大多数针对北京地区冬季重污染过程的研究侧重于气溶胶,关于该过程中雾的研究较少。利用北京南郊观象台L波段探空和地面气象观测资料,以及MODIS和VISSR卫星数据等,对2013年１月12—15日北京地区重污染期间的雾进行分析,发现4 d中共发生2次辐射雾和2次平流雾,每天的雾在类型、垂直分布、形成过程、层结等方面都完全不同：12日清晨为充分发展的辐射雾,辐射雾的生成和发展使近地层稳定层结转变为近中性;13日清晨为2层相连的高空平流雾,分别来自不同源地,平流雾的到来造成近地层雾的消散,也使低层大气扩散能力有所加强;14日清晨出现辐射雾,其发展仅限于初生阶段,生存时间仅约2 h,期间存在贴地逆温;15日清晨为加深的平流雾,较前1天夜间的平流雾,雾顶高度抬升约500 m。鉴于北京地区冬季重污染过程中,雾在形成过程、垂直结构和层结影响等方面呈现出的复杂和多变的状况,针对重污染期间雾层的研究,以及其在垂直扩散和辐射等方面的效应研究都有待加强。

     

北京市冬季重污染期间PM2.5及其组分演变特征

通过实时在线监测了2018年11月27日~2019年1月15日北京市城区PM_2.5、水溶性无机离子（Na⁺、NH₄⁺、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺、F^-、Cl^-、NO₂^-、NO₃^-、SO₄^2-、PO₄^3-）、碳质组分（有机碳OC、元素碳EC）的质量浓度以及气态污染物浓度和气象要素,收集整理了近20年北京市冬季PM_2.5、主要离子组分以及碳质组分浓度,分析研究了1999~2018年北京市冬季PM_2.5、离子、碳质组分的变化特征,重点探讨了监测期间清洁日与两个典型重污染事件PM_2.5及其组分的演变特征.结果表明：研究期间PM_2.5浓度为53.5μg/m³,达到近20年北京市冬季较低值,且大气主要污染源由煤烟型污染源转变为燃煤型与机动车尾气复合型污染源.监测期间,湿度高、微弱的西南风导致重污染产生,清洁日、污染事件I与污染事件II PM_2.5平均浓度分别为32.5,138.9,146.8μg/m³且不同时段PM_2.5日变化趋势存在差异.各离子浓度变化为：NO₃^- > NH₄⁺ > SO₄^2- > Cl^- > K⁺ > Ca²⁺ > Na⁺ > PO₄^3- > F^- > NO₂^-~Mg²⁺,总水溶性离子浓度为24.6μg/m³占PM_2.5总浓度的46.0%,其中SNA浓度占总离子浓度的83.7%,是离子中最主要的组分.碳质组分浓度达到近二十年北京市冬季最低值,变化为：一次有机碳POC > EC > 二次有机碳SOC,OC与EC相关系数达到0.99,一次燃烧源对污染过程有较大贡献.NH₄⁺在清洁日与污染II中富集,主要以（NH₄）₂SO₄、NH₄NO₃和NH₄Cl形式存在,在污染I中较少,仅以（NH₄）₂SO₄和NH₄NO₃存在.在污染I和II期间,SO₄^2-的形成昼夜均受相对湿度与NH₃影响;NO₃^-的形成白天受O₃与NH₃的影响,夜间受相对湿度和NH₃的影响.     

北京2009~2010年冬、春季PM2.5污染特征

针对北京地区冬季和春季PM_2.5污染特征进行研究.于2009年12月～2010年5月在城市点采集24h 大气颗粒物样品,进行颗粒物主要化学组分分析.冬季和春季颗粒物的平均质量浓度分别为（84.97±68.98）μg/m³和（65.25±45.76）μg/m³.冬季和春季颗粒物中二次组分（SNA+SOA）有重要贡献,二次组分分别占颗粒物质量浓度的49%和47%.冬春季重污染时期较强的源排放和低温、低风速、高相对湿度等不利的气象特征使得颗粒物中二次无机离子SNA（NH₄⁺、NO₃^-、SO₄^2-）的比重较干净天明显上升,其中硝酸盐贡献的增强最为显著.同时冬春季有机物中二次有机组分贡献显著.而受一次源的影响,冬春季重污染时期一次有机物的增强.     

2014年10月太原市一次空气重污染过程分析

采用数值模拟(CAMx)与污染物、气象观测资料相结合的方式,对太原市及周边区域2014年10月6—12日一次典型空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行了分析.结果表明:2014年10月8—10日太原ρ(PM_(2.5))日均值平均为175μg·m~(-3),太原城区约1460km~2的国土面积处于重度污染(ρ(PM_(2.5))150μg·m~(-3))之下,而京津冀约20×104km2的国土面积达到重度污染水平;区域稳定的气象条件是形成重污染的主要原因,重污染过程中大气层结稳定,逆温明显(2.14℃/100m)、风速小(1.91 m·s~(-1))、湿度大(68.13%)、负变压(-0.74 h Pa)、正变温(0.92℃).模拟结果显示,8—10日重污染期间区域输送对太原PM_(2.5)的贡献率在17%~24%之间,太原市PM_(2.5)浓度以本地贡献为主;估算的2014年太原城区PM_(2.5)排放量是其大气环境容量的1.4倍,重污染期间大气环境容量的大幅降低又加剧了空气污染的程度.