太原市城区大气PM2.5和PM10时空分布特征

研究太原市城区大气颗粒物质量浓度时空变化规律,可以为实施更有效的大气污染综合治理手段提供科学依据.以太原市9个国家空气质量自动监测站的数据为基础,运用统计分析和Kriging插值法,对太原市城区2019年大气颗粒物的时空分布进行了分析.结果表明,2019年太原市城区PM2.5和PM10年均质量浓度分别为56μg·m?3...     

重庆市主城区春夏季不同粒径颗粒物污染特征分析

采用多通道采样器,采集重庆市主城区PM1.0、PM2.5和PM103种粒径的颗粒物样品,结果显示采样期间PM1.0、PM2.5和PM10日浓度均值分别为0.057 mg/m3、0.075 mg/m3和0.120 mg/m3,主城区颗粒物污染较为严重。对3种粒径颗粒物样品中的碳组分、水溶性组分以及无机污染元素组分进行分析...     

郑州市道路网络结构特征对大气颗粒物污染的影响及尺度效应

交通排放是大气颗粒物(PM)污染主要来源之一,从道路网络空间结构探究大气颗粒物污染缓解途径,对治理城市空气污染具有重要意义。该研究数据来源于郑州市GF-2遥感影像及建成区8个空气质量监测点(AQMS)的日监测数据。以AQMS为中心建立1 km×1 km(Scale1)-6 km×6 km(Scale6)空间尺度的样方,运用主成分分析法和线性混合效应模型,探讨不同空间尺度下影响PM10、PM2.5质量浓度的关键性路网结构特征,为郑州市路网结构规划和空气污染治理提供科学依据。结果表明,(1)郑州市建成区各监测点的颗粒物质量浓度及变异性都有冬高夏低的特征。(2)郑州市路网结构对PM10质量浓度的影响程度高于PM2.5。(3)主干道面积占比与PM10在Scale1、Scale3-Scale5尺度正相关,与PM2.5仅在Scale5正相关;总道路及次干道面积占比与PM10在Scale2-Scale6均正相关,但与PM2.5仅在Scale5、Scale6尺度正相关。在Scale5的空间尺度下控制总道路及次干道面积占比、减少主干道面积占比,可以有效缓解PM10、PM2.5的污染。(4)路网连通复杂度在Scale2与PM10负相关,在Scale2尺度提升路网环通复杂度可以促进PM10污染的有效缓解。(5)节点与廊道数量水平在Scale1、Scale2与PM10负相关,在Scale1、Scale5与PM2.5负相关。通过在Scale1尺度提升节点与廊道数量水平可以同时有效缓解PM10、PM2.5污染。     

泰山春、夏两季大气颗粒物及其水溶性无机离子的粒径分布特征

为研究华北地区大气颗粒物的粒径分布特征以及二次气溶胶的形成,2007年春夏两季在泰山山顶(1534 m.a.s.l.,华北平原最高峰)利用多级撞击式颗粒物采样器(MOUDI)进行了为期各1个月的大气颗粒物的采集,并对颗粒物中的无机水溶性离子进行分析.结果显示春夏两季粗粒子(PM1.8-10)分别占PM10的60%和25...     

PM10浓度及微观特征季节分布分析--以乌鲁木齐天山区2004年为例

利用2004年乌鲁木齐城区(以天山区为例)PM10日平均浓度和气象要素观测资料,对不同季节PM10浓度变化特征、不同级别污染日数进行统计分析.同时,结合环境扫描电镜/X射线能谱(ESEM-EDX)对不同季节的颗粒物的形貌及来源进行了初步探讨。结果表明2004年PM10浓度变化为:冬季>秋季>春季>夏季;冬季出现4级以上污染日数最多,占39.5%;夏季最为洁净,好于2级的日数占到76.1%.PM10和气象因子的相关分析表明浓度与风速成正比,与降水成反比,与温度,相对湿度和逆温层厚度相关比较复杂,有时成正相关,有时呈负相关。颗粒物的形貌在不同季节特征明显,冬季颗粒物多呈圆球形,春季形貌不规则,夏季既有圆球形又有不规则形貌的颗粒,而秋季颗粒物多呈链状.     

颗粒物再悬浮装置研制及稳定性测试

一次颗粒物的粒径分布及化学组分等对雾霾形成和健康具有显著影响.为了认识一次颗粒物的粒径分布,本文基于颗粒物相关理论计算,研制了一套颗粒物再悬浮分级采样装置,并对其运行稳定性进行了评价.结果表明,对TSP、PM_(10)、PM_(2.5)样本质量进行方差分析,所得F值分别为0.42、0.07和1.34,远远小于F_(0.95)(2,17)=3.59;对PM10占TSP比重、PM2.5占PM10比重进行方差分析,F值为0.53,远远小于F_(0.95)(9,19).说明颗粒物在再悬浮腔体中能够均匀分布,该颗粒物再悬浮采样装置可以满足一次颗粒物的分级采样.     

辽宁西南典型城市冬季大气细颗粒物水溶性无机离子污染特征及来源解析

本研究于2018年12月3日-2019年1月1日在辽宁省西南典型城市葫芦岛市和朝阳市分别布设3个城区采样点,在区域传输点龙屯水库布设1个采样点,采集大气细颗粒物PM2.5样品(n=201).使用离子色谱检测样品中的Na+、Mg2+、Ca2+、K+、NH4+、SO42-、F-、Cl-和NO3-的质量浓度.观测期间PM2....     

不同天气下景观生态林内外大气颗粒物质量浓度变化特征

为了探讨景观生态林对大气颗粒物的调控作用,以北京大兴区景观生态林为例(主要树种为旱柳Salix matsudana),研究不同季节、不同天气条件下景观生态林内大气颗粒物质量浓度差异以及林内和林外质量浓度对比。于2013年7月至2014年5月,分四季选择不同天气类型,采用水平同步监测法对林内和林外两个监测点3种粒径大气颗粒物(TSP、PM10和PM2.5)质量浓度和气象因子进行每日10 h的连续监测(8:00─18:00)。结果表明,(1)晴朗天气景观生态林内ρ(TSP)、ρ(PM10)和ρ(PM2.5)均处于较低水平,分别为(61.53±21.73)~(174.32±36.01)μg·m-3、(28.91±10.34)~(94.87±20.45)μg·m-3和(6.29±3.86)~(23.91±12.29)μg·m-3;多云、扬尘、雾霾和雾霭天气颗粒物质量浓度较高,污染明显加重,雾霾天气下ρ(PM2.5)的增加效果更为明显,而扬尘天气下ρ(TSP)显著增加。(2)雾滴对于PM2.5与PM10具有一定的湿清除作用,也可以与霾粒子共同作用形成相对稳定的雾霭天气,其颗粒物污染程度高于其他天气状况,此时以粒径为2.5~10μm的颗粒物污染为主。(3)夏、秋和春季晴朗微风天气(风速≤3 m·s-1)和扬尘天气林内ρ(TSP)和ρ(PM10)显著低于林外,多云、轻微至轻度雾霾天气,林内ρ(TSP)、ρ(PM10)和ρ(PM2.5)均显著低于林外,晴朗大风(风速5 m·s-1)和雾霭天气林内ρ(TSP)和ρ(PM10)不显著高于林外,雾霭天气林内ρ(PM2.5)显著高于林外;冬季不同天气下ρ(TSP)、ρ(PM10)和ρ(PM2.5)林内和林外对比没有明显规律。(4)空气相对湿度、风速和风向是观测时段内影响颗粒物质量浓度的主要因子。ρ(PM2.5)与相对湿度呈线性正相关,而与风速呈非线性负相关,偏南风对颗粒物主要起输送和积累作用,偏北风对颗粒物起到稀释和扩散作用。相对于TSP和PM10,PM2.5更易受近地面气象条件的影响而堆积或扩散。     

杭州市大气PM_(2.5)中碳分布特征及来源分析

碳是城市空气中颗粒物的主要成分之一.PM2.5中的碳主要以有机碳(OC)和元素碳(EC)的形式存在.本文对杭州市大气中PM2.5颗粒物进行研究,探讨有机碳和元素碳的分布特征.     

北京市2012-2013年秋冬季大气颗粒物污染特征分析

大气颗粒物一直是影响我国城市空气质量的重要污染物,2013年1月北京市的严重灰霾污染更是带来了重大的健康危害和经济损失。为了摸清北京市颗粒物污染的特征,本文利用北京市实时发布的颗粒物污染监测数据,选取污染最为严重的2012-2013年秋冬季时段,对颗粒物的达标情况、变化趋势及其与气象因子相关性等方面进行研究。研究结果表明：1）2012年,北京市年均ρ（PM10）为109.0μg.m-3,超过了新国标二级标准限值,日均ρ（PM10）的超标天数为84天,全年超标天数比例为23.0%。2）2012年10月至2013年2月,ρ（PM10）达标天数比例为77.9%,ρ（PM2.5）的达标天数比例为51.9%。各月ρ（PM2.5）的达标天数比例均低于ρ（PM10）,某些月份二者达标天数比例差异很大。3）ρ（PM2.5）与ρ（PM10）的逐小时连续变化趋势基本相同,变化特征为＂快速积累,迅速消散,持续时间不定＂。ρ（PM2.5）与ρ（PM10）平均值24 h的变化呈双峰双谷曲线,颗粒物质量浓度夜间高于白天。4）研究期日均ρ（PM10）和ρ（PM2.5）与日均相对湿度呈显著正相关关系,与平均风速和最大风速呈显著负相关关系,ρ（PM2.5）比ρ（PM10）更易受气象条件变化影响。5）ρ（PM10）和ρ（PM2.5）日均值有着非常显著的线性相关关系。本研究得出的ρ（PM2.5）/ρ（PM10）的均值高于之前北京市及我国其他城市研究得出的数值,严重污染现象是由特殊的气象背景条件与污染物高排放共同导致的。     

北京市29种园林植物滞留大气细颗粒物能力研究

为研究北京市常用园林植物滞留颗粒物的能力,选择北京市常用园林植物作为研究对象,通过对29种园林植物进行叶片直接采样、电镜分析、图像处理和统计分析,进而对园林植物滞留颗粒物尤其是细颗粒物PM2.5的能力进行了系统分析。结果表明,(1)29种园林植物叶片表面大部分为PM10,均在94%以上,PM2.5在85%以上,粗颗粒物(空气动力学当量直径DP10μm)的数量对总体数量的贡献非常小,均在6%以下;以体积进行统计时,得出PM10的体积在总体积中的比例平均为71.3%,对颗粒物总体积贡献最大,滞留的PM2.5体积占总体积4.22%~26.14%,粗颗粒物的体积占总体积平均为28.7%。(2)对乔灌木单位叶面积滞尘量进行比较,植物个体之间滞尘能力有很大的差异。雪松(Cedusdeodara)(3.405 g·m-2)是绦柳(Salix pendula)(0.079 g·m-2)的43倍,小叶黄杨(Buxusmicrophylla)(6.102 g·m-2)的滞尘量是紫荆(Cercischinensis)(0.213 g·m-2)的28倍。(2)对乔灌木单位叶面积滞尘量进行比较,植物个体之间滞尘能力有很大的差异。雪松是绦柳的43倍以上,小叶黄杨的滞尘量是紫荆的28倍以上。(3)29种园林植物单位叶面积滞留PM2.5能力大小比较:灌木中小叶黄杨(Buxusmicrophylla)滞留PM2.5的能力最强,为1.168 g·m-2,大叶黄杨(Euonymus japonicus)次之;乔木中银杏(Ginkgo biloba)滞留PM2.5的能力最强,达到0.225 g·m-2。(4)29种园林植物整株树滞留PM2.5能力大小比较:乔木中整株树每周滞留PM2.5能力较强的有国槐(Sophora japonica)、银杏(Ginkgo biloba)、臭椿(Ailanthus altissima)、毛白杨(Populustomentosa)、旱柳(Salix matsudana)、圆柏(Sabina chinensis)和杜仲(Eucommiaulmoides),灌木和藤本中整株树每周滞留PM2.5能力较强的有榆叶梅(Amygdalustriloba)、木槿(Hibiscus syriacus)、钻石海棠(Malus sparkler)、紫丁香(Syringaoblata)和小叶黄杨(Buxusmicrophylla)。(5)园林植物叶表面不论是通过细胞之间的排列形成的沟槽还是通过各种条状突起、波状突起和脊状突起形成的沟槽,只要沟槽越密集、深浅差别越大,越有利于滞留大气颗粒物,且叶表面有蜡质、腺毛等结构及叶片能分泌黏性的油脂和汁液也有利于大气颗粒物的滞留。     

北京市5种典型植物滞尘特征及影响因素

采用室内实验法定量比较北京市5种典型植物(大叶黄杨、月季、榆叶梅、紫薇、五叶地锦)叶片滞留颗粒物以及吸附水溶性离子的能力差异,并从叶表面特征分析差异原因.结果表明,不同植物叶片滞留TSP的能力大小顺序为:五叶地锦紫薇榆叶梅月季大叶黄杨.滞留PM5—10的能力大小顺序为:月季榆叶梅紫薇大叶黄杨五叶地锦.滞留PM5的能力大小顺序为:大叶黄杨月季紫薇榆叶梅五叶地锦.利用离子色谱法等测定颗粒物的化学组分,其主要组分为:有机碳(34.24%)、无机碳(33.45%)、硅(15.43%)、硫酸盐(14.18%)、氯化物(11.75%)、硝酸盐(1.45%),表现出道路环境特征和二次污染特征.在扫描电镜下观察叶表微观结构,发现叶表面有沟槽的五叶地锦和紫薇的滞尘能力较强,叶表气孔密度大的大叶黄杨阻滞细颗粒物能力较强,这从一定程度解释了不同植物阻滞颗粒物能力差异的主要原因.在研究期间内,5种植物叶片上的颗粒物滞留量呈增加趋势.降雨对叶面TSP冲刷作用明显,对PM5—10和PM5的影响较小.     

河南省平顶山市大气PM10和PM2.5污染水平及其微量元素特征

目前,大气颗粒物的研究主要集中在可吸入颗粒物(PM10),尤其是细颗粒物(PM2.5)方面.美国EPA(1997年)颁布了PM2.5的空气质量标准,其日均值为0.065mg·m-3,年均值为0.015mg·m-3,其限制非常严格.我国现行的环境空气质量标准中PM10的二级质量标准日均值为0.15mg·m-3,年均值为0.10mg·m-3,标准中尚无对PM2.5的规定.     

京津冀冬季与夏季PM_(2.5)/PM_(10)及其水溶性离子组分区域性污染特征分析

为研究京津冀地区冬、夏两季大气颗粒物质量浓度与水溶性离子组成特征,于2013年2月、7月对北京、天津、石家庄及4个国家大气背景点进行了PM2.5及PM10的采样,分析了质量浓度及9种水溶性离子,结果表明:(1)京津冀地区颗粒物污染冬季重于夏季,冬季污染水平石家庄天津北京,夏季污染天津、北京石家庄,区域内PM2.5与PM10之间有很好的相关性,相关系数r冬季为0.8796,夏季为0.8424,说明整个区域颗粒物污染有较为相近的来源,大气颗粒物污染表现出区域性特征;(2)京津冀地区PM2.5及PM10中的9种水溶性离子浓度规律为NO-3、SO2-4、NH+4Cl-、Ca2+K+、Na+F-、Mg2+.该地区水溶性离子污染冬季最重为石家庄,夏季则为北京;(3)在京津冀地区二次离子NO-3、SO2-4、NH+4是主要的污染离子,3种离子质量浓度总和在PM2.5、PM10中冬季分别占48.9%、27.8%,夏季分别占58.7%、48.5%.二次离子主要集中在PM2.5中,其对细离子浓度的升高起到直接作用,且二次离子的构成关系也在发生变化.整个区域向硝酸型污染转变,二次离子的季节分布也呈现区域特征,冬季NO-3离子质量浓度比重最大.夏季则为SO2-4;(4)粒径越小富集水溶性离子的能力越强,在PM1中分布了50%以上的水溶性离子,73.9%—94.8%的水溶性离子分布在PM2.5中.     

大气颗粒物酸性研究

采集了北京市2007年1月总悬浮颗粒物(TSP)、PM10和PM2.5样品,将TSP样品溶解在pH=5.60稀硫酸溶液中,用反滴法测定了颗粒物在酸性条件下的酸度和潜在酸性,评价了实际大气环境下颗粒物对降水酸化的影响.     

遂宁市大气细颗粒物污染现状及成因

通过研究遂宁市环境空气质量变化趋势、城区空气颗粒物组成及浓度变化,系统分析了遂宁市雾霾天气的污染状况及成因,并横向比较了四川省内各城市的空气质量.研究结果表明,细颗粒物(PM2.5)是遂宁市环境空气中的主要污染物.2012年遂宁市大气中PM2.5浓度值为35—119μg·m-3,平均值为68μg·m-3.2013年1—4月,PM2.5浓度值为21—120μg·m-3,达标率不到50%.尤其在2013年3月,PM2.5/PM10由62.0%—87.2%降低为45.3%.由此判断遂宁市环境空气质量主要受细颗粒物类型、气象条件以及大气污染物长距离迁移等因素影响,其中细颗粒物的最主要来源为机动车尾气排放,并提出了细颗粒物污染防治的对策措施.     

沈阳市大气PM2.5中水溶性离子的季节变化特征

为研究沈阳市大气中PM2.5及其水溶性离子的污染特征、季节差异和来源情况,使用URG-9000D在线监测系统对沈阳市2019年大气颗粒物进行连续的采样分析,并利用正交矩阵因子分析法(PMF)进行污染物的来源解析.结果 表明,2019年沈阳市秋冬季节PM2.5质量浓度变化受相对湿度影响较大,冬季PM2.5平均质量浓度达到85.76 μg·m-3,细粒子污染较为严重.沈阳市大气PM2.5中SNA(SO42-、NO3和NH4+)所占比重表现为春季最高秋季最低;夏季SO42-和NH4+浓度较高,而NO3-浓度较低.SO42-在夏季呈单峰型日变化,与NO3-变化趋势相反.春夏秋三季NH4+与SO42-、NO3-主要结合为(NH4)2SO4和NH4NO3,冬季NH4+主要以(NH4)2SO4和NH4HSO4的形式存在.沈阳市存在较强的SO2和NOx二次转化现象,且各季节中SO2的转化率均高于NO2.PMF源解析结果表明,二次源对沈阳市大气污染贡献最大,夏秋季生物质燃烧和冬季燃煤源贡献同样不可忽视.     

北京市和广州市三种典型交通道路空气悬浮颗粒物污染特征

2008年4月至2009年7月对北京市和广州市三种典型交通道路(峡谷道路、交叉路口、开阔道路)共进行7次连续监测,研究结果发现交通道路空气中PM10和TSP浓度与湿度、温度相关关系不明显,但和车流量以及对照点相应的悬浮颗粒物浓度显著正相关(5%显著水平).北京市PM10背景浓度值对交通道路空气中PM10起主导影响作用.广州市交通道路空气中PM10浓度值相较北京市更容易受交通道路的影响.北京市和广州市峡谷道路PM10和TSP浓度呈线性正相关,拟合回归方程系数为1.262(北京市)和1.316(广州市).     

城市近地面大气颗粒物空间分布的监测与分析

城市近地面环境与人呼吸带高度范围相当,近地面大气颗粒物对行人健康有直接影响.当常规环境监测点位置和数量不足以全面反映近地表大气颗粒物空间分布状况时,选择合适的颗粒物载体显得十分必要.植物叶片的滞尘效应使之成为大气颗粒物的良好指标,尤其是常绿灌木叶片更能直接反映近地表环境悬浮颗粒物状况.以大气颗粒物污染严重的代表性城市石家庄市为研究区域,选择道路绿篱灌木大叶黄杨,于连续晴朗干燥天气条件下采集了3个5 d周期内、63处样点的滞尘叶片样品,测试叶片滞尘量和滞尘颗粒物粒度,利用ArcGIS讨论叶片滞尘量和滞尘颗粒粒度的空间分布及空间变异特征.结果显示,石家庄市大叶黄杨叶片平均滞尘量为0.3843 g·m-2·d-1 (变化于0.09310.9155 g·m-2·d-1),滞尘颗粒物粒度均值为1.9185μm(变化于1.30672.2500 μm),98.27%的颗粒小于10 μm,表明大叶黄杨叶片在城市近地表环境中对可吸入颗粒物有较好滞留性能,对行人呼吸健康有益.空间变异性分析表明,大叶黄杨叶片滞尘量和滞尘颗粒物粒度均具有空间自相关性,其中滞尘颗粒物粒度的块金值/基台值更小,即空间自相关性更强,表明滞尘颗粒物尺度除受局地污染源影响外,叶片表面属性因素起更重要作用;而滞尘量相对较大的块金值说明局地小尺度过程的影响不容忽视,即更易受到局地起尘源的影响.通过PM1、PM2.5、PM5、PM10等不同粒级颗粒物的分析表明,颗粒物越细其空间分布差异越大,这种细颗粒物的空间变化为进一步探讨城市不同地区人对大气颗粒物的暴露风险研究提供了基础.     

无锡冬季和春季大气中细粒子化学组分及其特性分析

本研究对无锡冬(2011年1月)春(2011年5月)两季PM2.5、PM10颗粒物浓度进行了传统的膜采样及离线检测分析,并运用大气气体/气溶胶水溶性离子在线收集及分析(GAC-IC)系统对PM2.5颗粒物中水溶性无机离子(WSII)进行了在线检测,时间分辨率为30 min.无锡冬、春两季PM2.5的浓度分别为108.15±41.76μg·m-3和84.40±26.74μg·m-3,其PM2.5/PM10比值分别为0.81±0.07和0.78±0.07,有较强的二次气溶胶生成过程.铵可用性指数(J冬季=101.2%±22.3%,J春季=79.5%±20.2%)分析表明冬季无锡大气颗粒物中铵(NH+4)相对比较富余,而春季则出现铵(NH+4)亏损现象,春季光化学反应更为活跃,硫氧化率(SOR)由冬季的0.15±0.05增至春季的0.35±0.13,硫酸盐(SO2-4)浓度增加明显,导致铵(NH+4)相对不足.硫氧化率(SOR)没有明显的季节变化,冬、春两季均为0.15.细粒子中的WSII与气态污染物、气象因子、硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)等的主成分分析表明无锡大气光化学反应与污染物的其他来源,例如工业源、交通移动源、生物质燃烧源等,有很好的协同作用,共同推高了大气中颗粒物的浓度.观测期间同时测得冬季PM2.5颗粒中有机碳(OC)与元素碳(EC)浓度之间有较好的相关性(R2=0.839),两者有一个共同的主导源,而春季来源则比较复杂,两者相关性较差;二次有机碳(SOC)的半定量分析表明春季大气中有机气溶胶的形成有较强的二次转化过程.