西安冬季重污染过程PM2.5理化特征及来源解析

基于单颗粒气溶胶质谱仪（SPAMS）观测数据、颗粒物质量浓度数据和气象要素数据,研究了2017年11月西安市一次重污染过程中细颗粒物的化学组分特征及其成因,并使用正矩阵因子分析法（PMF）对细颗粒进行了来源解析.结果表明,西安市冬季重污染过程中细颗粒物主要类型为有机碳（OC）、元素碳（EC）、混合碳（ECOC）、富钾（K）、钠-钾（Na-K）、有机胺（amine）、矿尘（dust）和重金属（HM）,其主要来源为燃煤（24.9%）,二次（29.3%）,工业（19.3%）,交通（13.3%）,生物质燃烧（5.2%）和扬尘（1.9%）.通过对比分析不同污染过程细颗粒物的理化特征,发现高湿度,低风速的不利气象条件和供暖及工业生产导致的燃煤污染、二次污染,是此次重污染过程的主因.     

大气细颗粒物PM2.5污染来源及防治措施

本文对大气细颗粒物PM2.5的污染状况和污染特征进行了综述和分析,阐述了大气中PM 2.5对对环境和人体健康影响。为改善空气环境质量和提高居民的生活质量,本文提出减少PM2.5污染相应的防治措施。     

太原市PM2.5积累特征及重污染天气成因分析

收集了太原市2014-2018年秋冬季（10月-翌年2月） PM_2.5、SO₂、NO₂和CO浓度数据以及对应时刻气象资料,基于逐日PM_2.5在16：00-01：00时的变化将其分为消散过程、慢速积累过程和快速积累过程,从PM_2.5积累的角度分析了太原市PM_2.5的污染特征及影响因素,并将其运用于重污染天气形成过程的探讨.结果表明,太原秋冬季慢速积累过程占比最高为44%,快速积累过程占27%,消散过程占29%.10月以慢速积累为主占比超过60%,11和12月快速积累占比最高接近40%,1、2月慢速积累再次占主导地位;快速积累过程占比最高的年份为2014年和2016年均超过35%,慢速积累和消散占比最高的年份均为2017年.慢速积累状态下,二次污染物的生成有助于PM_2.5的积累速率增加;快速积累状态下一次污染物对PM_2.5积累速率影响更明显;发生快速积累时,来自临汾、晋城等东南方向区域输送显著增加.太原市重污染天气的形成过程以慢速积累为主,占比77%.重污染天气下,市区多以硫酸盐和硝酸盐复合污染为主,而郊区以硝酸盐污染为主.     

鼎湖山PM2.5中化学元素的组成及浓度特征和来源

为研究珠江三角洲大气颗粒物的污染特征及其来源,于2006年6～12月,在鼎湖山利用大流量颗粒物采样仪进行PM_2.5样品的采集,并利用ICP-MS分析其中的元素浓度.结果表明, Pb、V、Cu、As、Zn、Se元素平均浓度为216.24、 15.40、 60.56、 31.81、 432.06和8.12 ng·m^-3,处于高污染浓度水平.因子分析表明,化石燃料的燃烧、金属冶炼工业、扬尘和海盐是该地区PM_2.5的主要来源.     

德州、北京重污染过程PM2.5中PAHs污染特征及来源分析

为探讨华北地区秋冬季重污染过程PM_2.5（细颗粒物）中PAHs（多环芳烃）的污染水平、分布特征及来源,分别采集2018年11月17日—2019年1月19日德州市和北京市PM_2.5样品,利用气相色谱-质谱法测量两个站点6次重污染过程中26种PAHs浓度水平,分析PAHs污染特征、分子组成分布及其来源,并利用毒性当量因子估算了PAHs毒性.结果表明:①6次重污染过程中,德州站点∑₂₆PAHs浓度为62~191 ng/m3,北京站点为61~129 ng/m3.②单位质量PM_2.5中PAHs的浓度北京站点更高.③两个站点PAHs分子组成分布较为一致,萘、蒽、芴等低分子量的PAHs浓度较低,高分子量PAHs浓度较高,浓度最高的分别为苯并[b]荧蒽、苯并[a]芘、苯并[a]蒽和甲基荧蒽等.④特征比值结果显示,PAHs来源包括柴油车尾气、燃煤和生物质燃烧,德州站点受生物质燃烧影响更为显著.⑤毒性当量计算结果表明,德州站点毒性当量浓度（TEQ）高于北京站点,6次重污染过程中两个站点PAHs的TEQ平均值在6.5~17.2 ng/m3之间,低于国内其他一些地区,但苯并[a]芘的浓度在5.2~13.1 ng/m3之间,超过了GB 3095—2012《环境空气质量标准》日均值的标准限值（2.5 ng/m3）,对人体健康存在潜在危害.研究显示:秋冬季重污染过程中,北京站点单位质量PM_2.5中PAHs的浓度较高,两个点位PAHs分子组成分布特征及来源较为相似,且均对人体健康存在潜在危害;应进一步加强对PAHs浓度水平的控制,这不仅有利于持续改善PM_2.5污染,也有助于减轻人体潜在的健康风险.      

桂林中心城区PM2.5元素污染特征和来源解析

为探究2019年秋季桂林中心城区细颗粒物(PM_2.5)的主要元素污染状况和污染来源,进一步改善桂林的空气质量,该实验基于过滤采样法,在秋季采集了PM_2.5污染较为严重的桂林市中心城区(秀峰区、象山区、七星区、叠彩区)14个采样点的PM_2.5样品,分析了PM_2.5中主要的14种污染元素的污染状况及来源。结果表明,桂林中心城区PM_2.5元素污染分布呈区域性,象山区、秀峰区和叠彩区PM_2.5中主要污染元素为Si和Ca,其质量浓度之和分别占该区14种主要污染元素总质量浓度的86.45%(象山区)、78.81%(秀峰区)和74.73%(叠彩区);七星区PM_2.5中主要污染元素为Si、Ca、Al,其质量浓度之和占该区14种主要污染元素总质量浓度的76.64%,象山区PM_2.5中并未检测到Ti,其他3个区均检测到Ti,仅在七星区PM_2.5中检测到了Zn、Cu、F、Mn;通过富集因子分析表明,在整个桂林中心...     

天津市夏季重污染天气过程PM2.5输送特征

利用环境监测、气象常规观测、美国国家环境预报中心(NCEP)再分析等资料,采用气溶胶激光雷达和HYSPLIT模式对2018年8月1—2日发生在天津市夏季的一次重污染天气过程进行分析。结果表明:地面弱气压场、低空逆温和偏东暖湿气流的输送为此次重污染形成提供了有利条件;气溶胶激光雷达分析表明,此次污染过程存在明显的水平输送和垂直分布特征,市区PM_2.5浓度升高除与水平输送有关,还与本地低空逆温造成的PM_2.5积累密切相关;HYSPLIT模式后向轨迹追踪研究表明,PM_2.5前期积累爬升阶段,气团主要来自偏南气流,200、500、1 000 m高度气团均有明显沉降,后期气团来向转变为较清洁的偏东暖湿气流,但同时带来大量水汽,造成天津市相对湿度的增加。此次污染过程前期是由于静稳天气形势导致PM_2.5积累,后期主要是天津市各区县之间PM_2.5的输送以及偏东暖湿气流输送水汽导致相对湿度的增加,污染进一步加重。     

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.     

基于模式过程分析技术天津地区PM2.5污染气象成因分析

基于WRF/Chem数值模式,通过过程分析技术和标记法源追踪技术解析水平输送、湍流混合、垂直运动、对流作用和区域输送对天津地区地面PM_2.5质量浓度影响,研究2019年6月～2021年5月天津地区重污染天气成因.结果表明,基于上述方法可实现重污染天气气象成因定量描述,从水平输送、湍流混合、垂直运动、对流作用和区域输送角度实现重污染天气成因数值归因分析.天津地区水平输送作用为-2.03μg·（m³·h）^-1、垂直平流为-2.24μg·（m³·h）^-1、垂直混合为-11.70μg·（m³·h）^-1、对流作用为-0.03μg·（m³·h）^-1和区域输送贡献36.23%, 2019年6月～2021年5月共出现16次重污染过程,除一次沙尘影响和一次烟花爆竹影响外,均可通过建立数值归因方法,以水平输送作用变化速指标（α）、对流作用变化速指标、垂直平流作用变化速指标（φ）和湍流混合作用变化速指标（β）以及...     

雾霾频发区域典型城市大气PM2.5中金属污染特征及来源分析

吸附在大气细颗粒物PM_2.5中的金属元素具有强稳定性和富集性,随着城市大气PM_2.5污染加剧,对公众健康构成极大的威胁。为了解大气PM_2.5中金属污染的地区特征,选取中国雾霾发生频次较高区域中典型城市作为研究对象,概述了2013—2017年城市大气PM_2.5中金属污染水平、时空分布特征及其主要来源。经分析,地区气象条件、工业布局和污染源的差别是各城市大气PM_2.5中金属元素污染水平及时空分布存在较大差异的主要原因。二次气溶胶、燃煤和生物质燃烧在研究城市大气PM_2.5金属元素来源中占据主要贡献,其他源类在各个地区贡献率有所不同。未来的工作应进一步探讨工业布局的改变对大气PM_2.5及其中金属元素污染及来源的影响,以期为环保部门制定有效的大气污染防治措施提供参考。     

天津大气稳定度和逆温特征对PM2.5污染的影响

利用气象铁塔资料分析了逆温频率和强度,采用温差-风速法计算了天津地区大气稳定度,探讨了其相互关系及对PM_2.5浓度月均值和超标日的影响,并对一次重污染过程中大气稳定度和逆温分布特征进行了分析.结果表明,2015年9月~2017年8月A,B,C,D,E和F类大气稳定度发生频率依次为6.7%,11.4%,22.4%,46.1%,11.1%和2.2%,秋冬季节稳定类天气（E,F类）较多,全年白天各时段均以不稳定类大气为主,夜间大气稳定度以中性为主,秋冬季夜间稳定类高达30%~40%.观测期内冬季逆温频率最高,5：00~8：00和21：00~23：00超过90%,冬季逆温强度也最高.随着稳定类大气层结日数的增多,PM_2.5月均值和污染日数均有所增大,同时逐月PM_2.5均值、污染日发生频率均与逆温发生频率呈正相关关系.2016年12月16~21日的一次重污染天气过程显示,PM_2.5受到大气稳定度和逆温发展的影响,霾形成、雾-霾交替和消散等阶段大气稳定度和逆温特征具有显著的不同.大气持续趋于稳定及逆温强度的逐渐增大,对污染生成和维持起了非常重要的作用,污染过程中大气稳定度和逆温特征的精细化分析有助于提升重污染天气预报预警水平.     

廊坊市秋冬季大气细颗粒物污染特征及来源解析

分析了2019～2020年秋冬季廊坊市北部、市区和南部这3个站点的大气细颗粒物及其化学组成.空间分布上,PM_2.5浓度整体为：南部>市区>北部.PM_2.5主要成分为有机物、硝酸盐、硫酸盐、铵盐、矿物组分、氯离子和元素碳,分别占PM_2.5的质量分数为25.4%、21.5%、11.0%、11.5%、13.7%、3.5%和5.8%,金属元素及其他物质的质量分数分别为0.3%和7.2%;二次无机盐浓度呈现市区(28.7μg·m^-3)高于北部(28.0μg·m^-3)和南部(26.8μg·m^-3)郊区的变化特征,而有机物(其浓度分别为16.6、13.0和18.5μg·m^-3,由北向南,下同)、矿物组分(9.6、6.7和9.7μg·m^-3)、氯盐(2.0、2.0和2.8μg·m^-3)和元素碳(3.6、3.2和4.3μg·m^-3)浓度呈现南部和北部郊区高于市区的变化特征.随...     

西安市采暖季过渡期高时间分辨率细颗粒物组分特征及来源解析

受到供暖影响,北方城市秋冬季的大气细颗粒物(PM2.5)浓度升高,空气污染加剧.利用气溶胶化学组分监测仪、七波段黑碳仪以及大气多金属元素在线监测仪于2019年10月25日至11月17日在西安市开展高时间分辨率PM2.5化学组分在线监测,分析采暖季过渡期PM2.5 污染特征,同时结合正定矩阵因子分解模型解析PM2.5 来源.结果表明,观测期间ρ(PM2.5)平均值为(78.3±38.5)µg·m-3,主要化学组分为有机物(OA)、二次无机离子(SIA)和粉尘,其占比分别为38.7%、31.6%和21.2%,其中ρ(SO2-4)、ρ(NO-3)和ρ(NH4+)平均值分别为(4.0±3.1)、(14.9±13.7)和(5.8±4.8)µg·m-3,主要金属ρ(K)、ρ(Ca)和ρ(Fe)平均值分别为(1.0±0.4)、(1.5±1.1)和(1.4±0.9)µg·m-3,BC(贡献率为5.7%)、Cl-(贡献率为1.3%)及微量元素(贡献率为1.5%)对PM2.5的贡献率相对较低.在污染发展和维持阶段,OA和SIA浓度的增加幅度可达137.7%～537.0%,在污染消散阶段则仅有粉尘浓度呈增长之势.来源解析结果显示二次源、生物质燃烧源、扬尘源、机动车源、工业源和燃煤源是观测期间PM2.5的主要来源,分别贡献了29.1%、21.1%、15.3%、12.9%、11.4%和10.2%,其中二次源和生物质燃烧源在污染发展和维持阶段贡献率较高,扬尘源在污染消散阶段贡献率较高.     

利用二重源解析技术解析抚顺市大气颗粒物的来源

在利用CMB模型对大气颗粒物进行解析时经常遇到一组数据多种结果的现象,同时,扬尘属于混合尘源类,与一些单一尘源类之间可能存在严重的共线性,从而很难准确地解析出各单一尘源类对受体的贡献值.二重源解析技术较好地解决了上述问题.本文利用二重源解析技术对抚顺市的大气颗粒物来源进行了解析.解析结果表明扬尘、土壤风沙尘、煤烟尘和有机碳是抚顺市环境空气中TSP的四大排放源类,其贡献率分别为扬尘37.5%、土壤风沙尘15.9%、有机碳13.9%、煤烟尘6.0%.     

北京一次混合型重污染过程大气颗粒物元素组分分析

针对北京2013年1月的一次混合型大气重污染过程,于2012年12月31日—2013年1月18日在中国环境科学研究院大气环境研究所楼顶采集了TSP和PM₁₀样品,分析了其中的元素组分. 结果表明,逆温和静稳天气是导致此次大气污染的主要气象条件. 重污染期(2013年1月11—15日)北京大气ρ(TSP)和ρ(PM₁₀)的日均值分别为426.34和363.46 μg/m3,分别是非污染期(2013年1月2—6日)的3.5和3.4倍;而重污染期TSP和PM₁₀中ρ(无机元素)分别为36.38和18.67 μg/m3,是非污染期的2.2和1.6倍,低于颗粒物质量浓度升幅. 元素质量浓度特征和EF(富集因子)分析表明,Na、Mg、Al、K、Ca、Fe的质量浓度之和占总元素质量浓度的90%以上,其EF均小于10,属地壳类元素,重污染期各元素质量浓度未明显升高;Mn、Cr和Ni 3种元素的EF在研究过程中无明显变化;重污染期PM₁₀中w(Cd)(0.05%)、w(Zn)(3.34%)、w(As)(0.22%)、w(Pb)(3.54%)、w(Mo)(0.03%)、w(Sn)(0.14%)和w(Tl)(0.03%)明显升高,并且这7种元素重污染期与非污染期的质量浓度比值和EF都较高,其来源主要为燃煤、移动源、工业源和垃圾焚烧等人为源. 重污染期本地源对TSP和PM₁₀的贡献略有增加.      

廊坊市重污染天气大气环流形势及配置特征分析

对2013—2015年廊坊市重污染天气发生当日08:00地面、高空环流形势实况资料进行分型统计,并对高、低空环流配置进行分析,结果表明:地面场共有8种类型,其中以高压场底部控制最多,高压场后部、变性高压场和高压场前部控制较多;轻微霾和重度霾时,地面均以高压场底部控制最多;轻度霾时以回流形势控制最多;中度霾时以高压场后部控制最多。700 hPa高空环流形势共有7种类型,以脊前西北气流控制最多,其次为平直西风环流和槽前西南气流;轻微霾和重度霾时,以脊前西北气流控制最多;轻度霾和中度霾以平直西风环流控制最多。高、低空环流配置共有9种类型,3种主要的配置形势为700 hPa高空为高压脊,地面为高压场;700 hPa高空为平直西风环流,地面为高压场;700 hPa高空为高空槽,地面为高压场。轻微霾和重度霾时均以700 hPa高空为高压脊,地面为高压场是最主要的配置类型,轻度霾和中度霾时均以700 hPa高空为平直西风环流,地面为高压场是最主要的配置类型。3~5 d持续重污染天气过程,地面以高压场底部控制最多,高空环流形势平直西风环流、高压脊、高空槽的占比分别为36.0%、35.2%和28.9%。高、低空环流配置则以700 hPa高空为高压脊,地面为高压场底部是最典型的配置类型。     

颗粒物有机源示踪物的筛选与应用综述

大气颗粒物中的不少有机组分具有较强的源指向性,是识别颗粒物来源并评估各污染源对城市大气环境影响的重要工具之一.前人因此针对不同污染源颗粒物有机组成进行了广泛研究,并筛选出大量具有源指纹意义的有机示踪物.本文对前人的相关工作进行了简要整理,重点关注了生物质燃烧、餐饮源、化石燃料燃烧和交通源排放颗粒物有机组成特征,总结了这...     

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453.4 μg·m-3,平均质量浓度为349.2和260.8 μg·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.