衡水夏季典型时段VOCs污染特征及O3污染过程分析

选取臭氧（O₃）污染高发的7月为夏季典型月，采用自动观测设备，从前体物VOCs的浓度水平及O₃生成潜势（OFP），前体物、气象因素与O₃相关性等多方面研究了衡水市O₃污染影响因素，并剖析了一次典型的O₃污染过程，以期为衡水市夏季O₃污染防治提供科学参考。研究结果表明：衡水市VOCs主要组分浓度占比为烷烃 > 烯烃 > 芳香烃 > 乙炔，主要组分对总OFP的贡献为烯烃 > 芳香烃 > 烷烃 > 乙炔；O₃与前体物VOCs、NO₂存在负相关性，与温度存在正相关性；相对湿度低于48%时，O₃和相对湿度呈负相关性，相对湿度高于48%时，O₃和相对湿度呈正相关性；气团中VOCs化学组成稳定性较低，平均VOCs最大增量反应活性（MIR）较低，为4.855gO₃/gVOCs；衡水市7月2—4日重度污染过程受本地生成和区域传输叠加影响。     

合肥市典型臭氧污染特征及成因分析

综合利用环境空气质量常规监测、挥发性有机物(VOCs)在线监测,以及后向轨迹聚类分析、权重潜在源区分析和正交矩阵因子分解法等多种监测分析方法,基于合肥市经历的一次典型臭氧(O₃)污染过程(2020年9月1—10日),系统分析了合肥市O₃污染的典型特征及成因。结果显示,此次污染过程的O₃小时平均浓度高达96 μg/m³,且O₃浓度波动较大,在9月6日13:00达到了224 μg/m³,呈现出快速生成、快速消耗的污染特征,并在夜间呈现出非典型的二次峰值过程。污染期间,合肥市基本处于VOCs控制区,芳香烃对O₃生成潜势的贡献最大(45.2%),其次是烷烃(31.8%)和烯烃(21.5%);污染阶段的VOCs主要来自机动车排放源(44.1%)、燃烧源(21.3%)、工业源(15.3%)、溶剂使用源(12.4%)和天然源(6.9%),累积阶段和污染阶段均受机动车尾气排放和溶剂使用的影响较大。此外,台风外围下沉气流和高温、低湿、低风速等气象条件是引发此次O₃污染过程的主要外因,而合肥市周边的高污染区域则是此次O₃污染过程的潜在外部源区。     

合肥市臭氧及其前体物污染特征及源解析

利用合肥市臭氧和VOCs连续观测数据分析了合肥市臭氧及其前体物污染特征,并使用NAQPMS模型研究了合肥市不同季节臭氧来源情况。结果表明:O₃已经成为影响合肥市环境质量的主要污染因子,O₃高值区主要集中在5—6月和9月。合肥市大气VOCs中烷烃含量最丰富,其次是烯烃、芳香烃和炔烃;主要物种为乙烷、丙烷、乙炔、正戊烷、乙烯、环戊烷、异戊烷、正丁烷、异丁烷和甲苯。合肥市O₃生成主要受VOCs控制,其中,烯烃是合肥市O₃生成贡献最大的关键活性组分,乙烯的OFP贡献率居首位。合肥市不同季节O₃来源差异较大,其中,本地排放是主要来源,夏季占比为50%,其余季节占比为30%~45%,O₃存在跨省长距离输送特征,主导风向的变化是造成合肥市臭氧来源季节性变化的重要因素。     

邯郸地区2017—2021年PM2.5和O3污染特征

利用实时监测数据分析2017—2021年邯郸市及周边区县PM_2.5和O₃污染特征。研究发现:2017—2021年各地区PM_2.5年均质量浓度持续降低,轻度及轻度以上污染逐渐减少;2017—2019年O₃污染加剧,2020年起O₃年均质量浓度逐年下降,污染天不断减少。PM_2.5和O₃-8 h分别在1月(平均浓度为127.3 μg/m³,平均超标22d)和6月(平均浓度为233.4 μg/m³,平均超标22 d)污染最严重。结合气象参数分析来看,PM_2.5与温度、风速和降水量呈显著负相关,与相对湿度呈显著正相关;O₃-8h与温度呈显著正相关,而与风速、湿度和降水量的相关性较弱。后向轨迹和潜在源分析表明:邯郸地区PM_2.5典型污染月受山西省中部地区污染传输影响最大,O₃典型污染月受河南省东部污染传输影响最大。     

工业园区和城区VOCs组成及化学活性的空间差异对清远大气臭氧污染分布的影响

工业化与城镇化交替演进使珠三角及其周边地区土地利用类型较为复杂。快速的城市化进程使城市建成区与大量村镇工业园区互相交错。这种变化势必会增加挥发性有机物(VOCs)在组分构成和空间分布上的复杂性,并对臭氧(O₃)污染的时空变化产生影响。为厘清这种排放的空间异质性特征及其对O₃污染分布的影响,分别选取可以代表清远市典型工业园区和城市建成区的站点开展观测研究。结果表明:工业园区和城市建成区VOCs浓度水平和污染特征有较大的空间差异,其中代表村镇工业园区的龙塘站VOCs日均浓度为30.42×10^-9,高于代表城市建成区的技师学院站(17.32×10^-9)。龙塘站二甲苯和甲苯的臭氧生成潜势(OFP)比技师学院站高57.6×10^-9,且该值相当于技师学院站排名前10位物种OFP的总和。气象分析表明:2个站点之间并非彼此的上、下风向,而是共同受到局地气团的影响。源解析结果表明:源排放是造成这种空间异质性的内因,其中交通源对技师学院的贡献更高,而工业相关排放源对龙塘的贡献更高。该研究进一步比较了周边站点O₃时间序列的一致性,并模拟2个站点的O₃生成速率。研究发现O₃在局地范围内变化较小,高VOCs排放的地点对局地O₃有较高的贡献,局地内不同地点的O₃生成过程也存在较大差异。据此,笔者提出O₃污染防控建议:短期内可通过技术手段和观测数据发现O₃污染的重要贡献点,并进行针对性的"散乱污"清理整治和涉VOCs行业综合整治,长期看应科学合理规划城市发展布局和产业布局,预留城市通风廊道,以有效减少O₃污染。     

2022年春季南京臭氧污染特征及成因分析

2022年春季,受新一轮新冠疫情影响,长三角各城市采取了一系列管控措施,使得大气污染物排放水平降低。对2022年春季(3—5月)南京及长三角地区的六项污染物尤其是臭氧(O₃)的变化特征进行了分析,从气象因素和O₃前体物方面,同时利用基于观测的模型(OBM)对南京O₃污染变化原因进行了研究,并分析了南京挥发性有机物(VOCs)的关键活性组分和来源。结果表明:2022年春季,南京PM_2.5、PM₁₀、NO₂和CO均值浓度均同比下降,但O₃日最大8 h滑动平均质量浓度(O₃-8 h)同比上升19.8%,O₃-8 h超标时间同比增加9 d;长三角区域O₃-8 h同比上升17.9%,O₃-8 h超标天数为2021年同期的2.5倍。南京O₃浓度上升的原因:一方面是由于不利的气象条件,另一方面是由于南京O₃生成处于VOCs控制区,但氮氧化物(NO_x)降幅大于VOCs降幅,同时结合O₃前体物削减方案的分析结果发现,VOCs和NO_x不当的削减比例会导致O₃浓度不降反升。南京O₃生成的关键VOC活性物种依次为乙醛、丙烯、间/对二甲苯、丙烯醛和乙烯;正定矩阵因子分解(PMF)解析结果显示,机动车尾气是南京城区VOCs的主要来源,其次为液化石油气/天然气使用和石油化工。     

滁州市臭氧污染特征及一次连续臭氧污染过程分析

利用滁州市环境空气质量监测数据和气象观测数据,分析了滁州市O₃污染基本特征,并着重分析了一次连续O₃污染过程中气象因素、VOCs以及其他污染物对于O₃浓度的影响。结果表明:滁州市环境空气污染类型正由"PM_2.5型"向"PM_2.5和O₃混合型"转变,O₃污染程度呈现加重趋势,污染持续时间有所拉长。9月4—9日一次连续O₃污染过程中O₃呈单峰状;受到光化学生成和区域传输共同影响,峰值时气温大多在30℃以上,相对湿度较小,风速大多处于小风区(WS≤1 m/s),也有部分处于风速较大区域(WS>3 m/s);VOCs/NO_x比值法和O₃/NO_x比值法均反映此次连续O₃污染为VOCs控制;体积分数较大的VOCs物种主要为烷烃,其中单个体积分数最大的物种是乙烷;烯烃是对O₃生成贡献最大的关键活性组分,对O₃生成潜势的贡献为53.5%,控制1-戊烯、反2-戊烯、异戊二烯、间/对二甲苯等物种可以有效控制光化学生成对此次O₃污染过程的影响。     

石家庄夏季典型时段臭氧污染特征及来源解析

在石家庄臭氧(O₃)污染较重的7月,开展连续10 d(2018年7月6—15日),8次/d的加密监测,获得大气挥发性有机物(VOCs)苏玛罐样品数据及O₃在线监测数据,分析了采样期间O₃污染特征、VOCs组成及O₃生成潜势(OFP)特征,并对VOCs来源进行了研究。结果表明,采样期间O₃-3 h浓度最高为243 μg/m³,与相对湿度存在明显的反相关关系,与温度和风速存在良好的正相关关系。VOCs平均体积分数为(75.28±5.81)×10-9,各组分浓度所占比例为OVOCs>烷烃>卤代烃>烯炔烃>芳香烃>其他组分。各类VOCs中,OVOCs对OFP的贡献最大,占64.12%。作为光化学反应的中间产物,OVOCs的一次来源较少,表明二次污染物对石家庄大气O₃生成有重要贡献。从具体组分来看,OFP值排名前十的组分以OVOCs为主,其中最高的为甲基丙烯酸甲酯。采样期间,VOCs一次来源主要为汽油车和柴油车尾气排放,贡献率分别为38%与32%;溶剂使用、汽油挥发、生物排放分别占13%、11%、6%。VOCs主要受本地排放影响。     

威海市秋季VOCs污染特征及来源解析

为探究威海市秋季挥发性有机物（VOCs）污染特征及来源,于2021年9月10—20日采用手工加密监测法对威海市秋季大气中VOCs进行监测,分析了气象因素对臭氧（O₃）及其前体物的影响和VOCs污染特征,并利用正交矩阵因子模型（PMF）方法对VOCs来源进行了研究。结果表明,威海市温度对O₃生成影响明显,尤其是高温、低湿、扩散较差气象条件下,有利于O₃前体物的反应消耗,促使O₃生成及累积。观测期间,威海市秋季φ（VOCs）平均值为47.84×10^-9,VOCs中体积分数占比最高的为含氧挥发性有机物（OVOCs）,占比为58.0%,其次为烷烃（21.6%）、卤代烃（10.2%）。O₃生成潜势（OFP）平均值为393.95μg/m³,对OFP的贡献占比最高的为OVOCs（74.1%）,其次为芳香烃（12.6%）、烷烃（7.0%）和烯烃（5.4%）。PMF源解析结果显示,机动车尾气排放源、工艺过程源、船舶尾气排放源和溶剂使用源是威海市秋季VOCs排放主要来源,贡献占比分别为30.4%,23.9%,21.1%,16.5%。控制机动车排放和工艺过程排放是控制威海市秋季VOCs污染的重要途径。     

山东省2015年PM2.5和O3污染时空分布特征

利用中国环境监测总站的城市空气质量自动监测数据,分析了2015年山东省细颗粒物（PM_2.5）和臭氧（O₃）污染的时空分布特征,并初步探讨了其与气象要素的相互关系。研究发现：山东省PM_2.5年均质量浓度和年超标天数的空间分布均呈现由东部向西部递增的趋势,半岛地区的浓度最低,其他地区浓度均较高,年均质量浓度最大值出现在德州（101 μg/m³）。各城市PM_2.5的月均质量浓度均呈现出季节性变化,冬季最高,夏季最低。O₃-8h年均值和O₃年超标天数的空间分布与PM_2.5不同,半岛地区污染天数最少,其次为南部地区,中部地区和西北部地区污染最为严重并且各区域的城市之间O₃污染情况存在较大差异,具有明显的局地性特征。O₃质量浓度在春末夏初最高,超标现象主要出现在5—8月。分析各城市PM_2.5污染和O₃污染的协同性与差异性发现,虽然不同城市之间两者污染情况存在一定差异,但整体上看,山东省大气复合污染特征明显,全年有10个城市的PM_2.5和O₃同时超标天数都在20 d以上,并且该现象主要发生在夏季。夏季高温低湿的大陆气团控制更有利于O₃和PM_2.5叠加共存形成复合型污染。温度≥26℃时,O₃-8 h与PM_2.5日均质量浓度的相关系数为0.63,相对湿度≤60%时,两者相关系数为0.69。此外,当在大陆气团的控制下发生O₃污染时,相对湿度的提高更有利于PM_2.5浓度的增加。     

2013年苏州春季一次重污染天气的过程分析

研究了2013年3月在江苏范围内的一次重污染天气过程,重点分析苏州在此次污染过程中大气污染的变化特征。污染过程中,苏州市颗粒物浓度上升较为明显, PM10的小时质量浓度最高达548μg／m3, PM2．5质量浓度也达到197μg／m3,污染持续时间为2 d,3月8—9日当地空气质量均达到中度污染水平。根据后向轨迹模型、颗粒物离子浓度的分析,此次污染是由外来浮尘及苏州本地污染物排放所造成的区域霾污染影响所致。根据监测结果与实际污染特征,针对性地提出了对策和措施。     

中国北方地区采暖期颗粒物污染现状

分析了2013—2016年冬季采暖期与非采暖期中国北方地区颗粒物污染现状及时空变化特征。结果表明:中国北方地区空气污染比较严重,采暖期尤为突出。2016年,中国北方地区重度及以上污染天数比例超过10%,采暖期优良天数比例较非采暖期下降22.8%,重度及以上污染天数比例升高10.1个百分点。颗粒物浓度呈现明显的冬季高、夏季低的特点,最高值一般出现在12月至次年1月,最低值一般出现在7—9月。2013—2016年,北方地区空气质量呈较为明显的改善趋势,PM_(10)和PM_(2.5)浓度总体呈下降趋势,但2014年以来采暖期同期比较显示,PM2.5浓度呈缓慢升高趋势,采暖期空气污染形势十分严峻。颗粒物浓度呈现明显的空间分布规律,采暖期石家庄、保定、衡水、邢台、邯郸、安阳等城市为京津冀区域污染最严重的城市。     

2018年长三角一次持续重污染过程分析

利用常州市6个环境空气质量评价点PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和水溶性离子数据,结合后向轨迹、激光雷达探空资料、气象资料等,分析了2018年1月29日—2月2日长三角区域一次持续重污染过程。结果表明,重度污染时次高达94 h,PM_2.5最高值达235 μg/m³,由外来输送污染物与本地排放的污染物叠加而成,在不利气象条件影响下,污染物在长三角区域长时间滞留;重污染期间,污染物日变化规律显示,PM_2.5受外来源影响更显著,而SO₂、NO₂受本地污染源影响更显著,水溶性粒子组分与常州市本地源存在较大差异,其中NO₃^-、NH₄⁺、K⁺、Mg²⁺和SO₄^2-值增加最为明显,较污染前分别增加了9.1,5.9,4.3,4.2和4.1倍;K⁺值升高较快,说明污染期间也受到了生物质燃烧的影响。此外,NO₃^-和SO₄^2-在空气质量较好时,在水溶性离子中的占比日变化幅度较大,而在重污染期间,NO₃^-和SO₄^2-日变化幅度明显减小。     

贵阳市夏季大气颗粒物及多环芳烃污染特征研究

采集贵阳市老城区夏季5个典型监测点(太慈桥、贵州师范大学、大西门、省政府及省植物园)的样品进行PM2.5、PM10质量浓度分析。同时对PM2.5中PAHs的质量浓度进行分析。结果表明:贵阳市夏季PM2.5和PM10浓度排序均为太慈桥省政府大西门贵州师范大学省植物园,且PM2.5和PM10之间有良好的相关性,PM10=0.931 3 PM2.5+0.019 4,R2=0.996 7,PM2.5污染较重。此外,5个监测点总PAHs和苯并(a)芘的分析结果均为太慈桥省政府大西门贵州师范大学省植物园,苯并(a)芘浓度均未超标。     

台州市酸雨污染现状及其对策分析

通过对近十年来的酸雨监测资料的收集分析,结合同期台州市大气环境中二氧化硫和氮氧化物的监测数据,采用秩相关系数法,对酸雨污染趋势和成因进行分析和讨论,并提出针对性措施,以期为台州市以及类似地区的大气污染、酸雨污染等防治工作提供政策参考。     

西宁市城区冬季PM2.5和PM10中有机碳、元素碳污染特征

2014年11月—2015年1月对西宁市冬季开展PM_(2.5)和PM_(10)的连续监测。利用DRI 2001A型热光碳分析仪(美国)对有机碳和元素碳进行分析,结果表明:西宁市冬季PM_(2.5)和PM_(10)中碳气溶胶所占比例分别为33.13%±6.83%、24.21%±6.27%,说明碳气溶胶主要集中在PM_(2.5)中;OC/EC值均大于2,说明西宁市大气中存在二次污染;SOC占PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度比例分别为46.50%和57.40%,PM_(2.5)中SOC浓度占PM_(10)中SOC浓度的61.88%,说明SOC主要存在于PM_(2.5)中,且SOC形成的二次污染和直接排放的一次污染都是西宁市碳气溶胶的主要来源;与其他城市比较发现,西宁市冬季PM_(2.5)中的碳气溶胶含量普遍高于其他城市,PM_(10)中OC质量浓度相对其他城市较高,EC质量浓度偏低;OC和EC的相关性不显著,说明来源不统一;进一步对OC和EC各组分质量浓度进行分析知,西宁市冬季碳气溶胶主要来源于机动车汽油排放、燃煤和生物质燃烧。     

气质联用法测固定污染源中三氟甲烷、四氟甲烷、六氟乙烷和六氟化硫

建立了固定污染源排气中三氟甲烷、四氟甲烷、六氟乙烷和六氟化硫的采样和气质联用分析方法,检出限分别为0.06、0.15、0.21、0.71 mg/m3,精密度在3.2%以下,相关系数大于0.999 6,并对浙江省内2家典型企业排放的温室气体进行了监测,实际样品监测结果表明,该方法能够满足废气中4种温室气体的监测要求。     

Study of urban atmospheric pollution in Navarre (Northern Spain)

An ambient air quality study was undertaken in two cities (Pamplona and Alsasua) of the Province of Navarre in northern Spain from July 2001 to June 2004. The data were obtained from two urban monitoring sites. At both monitoring sites, ambient levels of ozone, NO_x, and SO₂ were measured. Simultaneously with levels of PM₁₀ measured at Alsasua (using a laser particle counter), PM₁₀ levels were also determined at Pamplona (using a beta attenuation monitor). Mean annual PM₁₀ concentrations in Pamplona and Alsasua reached 30 and 28 μg m⁻³, respectively. These concentrations are typical for urban background sites in Northern Spain. By using meteorological information and back trajectories, it was found that the number of exceedances of the daily PM₁₀ limit as well as the PM₁₀ temporal variation was highly influenced by air masses from North Africa. Although North African transport was observed on only 9% of the days, it contributed the highest observed PM₁₀ levels. Transport from the Atlantic Ocean was observed on 68% of the days; transport from Europe on 13%; low transport and local influences on 7%; and transport from the Mediterranean region on 3% of the days. The mean O₃ concentrations were 45 and 55 μg m⁻³ in Pamplona and Alsasua, respectively, which were above the values reported for the main Spanish cities. The mean NO and NO₂ levels were very similar in both sites (12 and 26 μg m⁻³, respectively). Mean SO₂ levels were 8 μg m⁻³ in Pamplona and 5 μg m⁻³ in Alsasua. Hourly levels of PM₁₀, NO and NO₂ showed similar variations with the typically two coincident maximums during traffic rush hours demonstrating a major anthropogenic origin of PM₁₀, in spite of the sporadic dust outbreaks.     

天津市PM10和PM2.5中水溶性离子化学特征及来源分析

2011年5月—2012年1月在天津市南开区设立采样点,采集大气中PM10和PM2.5样品。采用离子色谱法测定颗粒物中水溶性无机阴离子、阳离子成分,分析其主要组成、季节变化及污染来源。结果表明,天津市PM10中离子平均浓度为71.2μg/m3,占PM10质量浓度的33.7%。PM2.5中离子平均浓度为54.8μg/m3,占PM2.5质量浓度的39.6%。NH+4、SO2-4、NO-3等二次离子含量较大,且夏季含量均为最高。颗粒物总体呈酸性,PM10中∑阳离子/∑阴离子平均值为0.92,PM2.5中该比值为0.75。来源分析发现,PM10可能主要来源于海盐、工业源、二次反应及土壤和建筑尘等,PM2.5则主要来源于海盐污染源、二次反应及生物质燃烧。     

内蒙古干草原冬、春季大气气溶胶的若干特征观测研究

内蒙古半干旱草原区大气气溶胶浓度以及散射等特性对生态环境、气候变化与预测研究有重要意义,文利用2009年1～4月在锡林浩特观象台草原站的观测资料,分析了冬、春季背景大气气溶胶质量浓度、黑碳质量浓度、散射系数的分布特征。研究发现,背景天气下,PM10、PM2.5、PM1.0浓度值都较低,平均值分别为22.7、9.5、6.1μg/m3,3种PM浓度值间的相关性不同;黑碳浓度平均值为0.59μg/m3,小粒子中的含量较高,其日分布规律受人类活动影响较大,与各PM浓度分布有较大不同;散射系数平均值为31.2Mm-1,与PM10、PM2.5、PM1.0、黑碳质量浓度都显著相关。三种PM中,PM2.5对散射和吸收的影响最大。风速、相对湿度对不同粒径的PM以及黑碳浓度、散射系数的影响有所不同。