徐州大气颗粒物污染特征及传输途径分析

利用徐州2015年PM2.5和PM10逐小时质量浓度数据,分析了徐州颗粒物时空变化特征。同时基于HYSPLIT后向轨迹模式,结合GDAS气象数据和空气质量数据,利用轨迹聚类及潜在源分析法研究徐州不同季节气流轨迹对颗粒物浓度的影响及PM2.5和PM10的潜在来源。结果显示,2015年徐州环境空气中PM2.5和PM10的年均值为65和122μg/m3,分别超过国家《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准限值86%和63%。各国控站点ρ(PM2.5)和ρ(PM10)月变化呈现一致的冬季高夏季低的"V"型变化特征,这与气象条件和气流轨迹特征季节性变化有关。秋冬季污染较高时期徐州主要受西北内陆性气团和较为稳定的气象条件影响,而春夏季来自较为干净的东部海洋性气团利于污染扩散。潜在源分析显示,山东、安徽、苏中南、浙西北等地区是影响徐州市PM2.5和PM10的主要潜在源区。各季节潜在源区分布范围有一定差异,冬季时潜在源区分布最广,并有明显向西北方向转移延伸的趋势。     

2016年武汉市大气污染物时空分布特征及影响因素

利用统计学和GIS方法对2016年武汉市各区不同污染物的时空分布特征及相关性进行分析。结果表明：武汉市大气污染季节性特征明显,春季和冬季颗粒物（PM2.5、PM10）及NO2污染突出,夏季O3污染严重。污染物空间差异显著,主城区和东西湖区颗粒物及NO2污染严重,郊区O3污染严重。平均气温、平均水汽压与SO2、NO2、CO、PM2.5和PM10均呈显著负相关,而与O3呈显著正相关;降水量与SO2、NO2和CO呈显著负相关。     

金昌市不同季节大气颗粒物的传输路径和潜在源分析

选取金昌市2019年3月-2020年2月PM2.5和PM10逐小时观测数据,分析该市颗粒物污染水平的季节差异,并利用HYSPLIT后向轨迹模式和GDAS气象数据,分析不同气流轨迹对金昌市颗粒物浓度的影响及不同季节颗粒物的潜在污染来源.结果表明,2019年金昌市冬季PM2.5污染最严重,春季PM10污染严重;春、秋季PM...     

百色市冬季PM2.5传输路径及来源分析

通过采用后向轨迹结合聚类分析方法计算2015—2016年百色市PM2.5潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT),分析影响该市冬季PM2.5质量浓度的潜在源区,并探讨不同源区对PM2.5的贡献率。同时,使用CAMx模式模拟百色市各县区及周边区域对该市大气传输的影响。结果表明,影响百色市PM2.5浓度潜在源主要集中在该市和临近的河池、南宁、崇左,以及北部的贵州省;CAMx模式模拟对百色市冬季大气污染物传输的地区来源与该市大气污染物的PSCF分析和CWT分析权重较大的区域较为一致,这些区域对百色市PM2.5的贡献率达73%。     

焦作市大气中PM2.5的时间特征与潜在源区分析

以焦作市为研究区,基于2021年24 h自动监测大气PM2.5数据和同期气象数据,应用气团后向轨迹聚类分析、潜在源区贡献函数分析和浓度权重轨迹分析等方法探究大气污染物中PM2.5的时间分布特征及其潜在源区。结果表明：2021年焦作市PM2.5的质量浓度均值为47.3μg/m3,季节特征表现为春冬季高于夏秋季;来自河南省北部和中东部等地区气团轨迹对应的PM2.5浓度较高;春季和冬季PM2.5的潜在来源地区范围广于夏季和秋季,在污染较为严重的冬季,河南省的焦作市、新乡市、鹤壁市、安阳市、郑州市和开封市,以及河北省邯郸市和邢台市均是焦作市PM2.5的潜在源区。     

2015年10月南宁市区典型大气污染过程成因分析

2015年10月15日—24日南宁市出现了一次典型的大气细颗粒物（PM2.5）污染过程,利用单颗粒气溶胶质谱仪和大气颗粒物激光雷达仪器进行监测,结合气象、后向轨迹及卫星遥感影像等资料分析大气污染成因及远距离传输对该次污染过程的影响。研究表明：此次南宁市大气污染以PM2.5超标为主,PM2.5日均质量浓度最高为85.2 μg/m3,超过标准值13.6%,其中PM1占PM2.5的66.3%。此次污染过程是由本地污染源与外来源影响互相叠加,在静稳、高温、强光等天气情况下发生协同作用引起的,污染物主要来源为燃煤源、机动车尾气源和生物质燃烧源,占全部来源的75.0%～80.0%。     

北京地区气象条件与区域传输对PM2.5浓度影响研究

通过采用KZ（Kolmogorov Zurbenko）滤波统计方法,结合WRF/CMAQ数值模型情景分析技术,定量分析气象条件和区域传输对北京市PM2.5浓度的影响。结果显示: 2018年7月—2019年6月,北京市PM2.5平均质量浓度为46.0 μg/m3,气象条件同比偏差6.9%,外来传输平均为43.7%。从日变化上看,外来传输在早晚高峰期间明显下降,体现出本地机动车排放贡献明显上升的特点,气象条件对PM2.5浓度的影响主要表现为白天整体有利于污染物扩散,夜间气象条件转为偏不利的特征。2018年10月—2019年3月秋冬季期间,气象条件同比偏差3.3%,在气象条件较为不利和区域同比反弹的情况下,北京市PM2.5浓度持续走低,主要为源减排的效益。     

合肥市春季大气PM10和PM2.5中碳组分的污染特征

2014年4月,应用热/光碳分析仪测定合肥市春季大气PM10和PM2.5中的有机碳（OC）、元素碳（EC）。结果显示,PM10、PM2.5的平均质量浓度分别为(124.0±34.3)μg/m3和(96.3±29.2) μg/m3,PM10中OC、EC的平均质量浓度分别为(15.1±5.5)μg/m3和(6.0±2.1) μg/m3,PM2.5中OC、EC的平均质量浓度分别为(12.1±3.5）μg/m3和(5.5±2.1) μg/m3。OC、EC在PM2.5中所占的比例均高于在PM10中的比例,说明合肥市春季PM2.5中碳的含量更高。通过分析8个碳组分及OC/EC比值,发现燃煤、机动车尾气和生物质燃烧是主要贡献源; OC易形成二次污染,EC排放以焦炭为主。     

典型矿业城市大气颗粒物水溶性离子分布特征

利用2014年7月和2015年1月在淮南市不同功能区采集的大气颗粒物样品,分析其水溶性离子时空和粒径分布特征。结果表明：夏季和冬季粗、细粒子中总水溶性离子质量浓度均值分别为（13.45±4.53）μg/m3、（27.81±17.65）μg/m3和（12.87±8.37）μg/m3、（85.08±35.41）μg/m3。淮南市大气颗粒物中主要的水溶性离子为Ca2+、NO-3和SO2-4。冬季各功能区PM2.5中总水溶性离子质量浓度普遍高于夏季。大气颗粒物中水溶性离子主要来源于土壤源、工业污染及二次转化,冬季二次污染源主要以流动源污染为主,而夏季流动源和固定源污染贡献接近。     

郴州市秋冬季PM2.5污染传输路径与潜在源贡献分析

通过应用HYSPLIT、MeteoInfo模型,计算2017—2021年秋冬季抵达郴州地区72 h的后向气流轨迹并进行轨迹聚类、潜在源贡献因子（PSCF）和浓度权重轨迹（CWT）分析,探讨郴州市PM2.5传输特征及污染潜在源分布。结果表明,郴州市秋冬季PM2.5潜在源区主要分布在北偏东方向,以近距离输送为主,频率最高的是从咸宁市通城县经岳阳市平江县、株洲地区的短距离轨迹,其频率为34.17%;WPSCF高值带起源于河南省,经湖北、平江、江西等地区,最终到达郴州。WCWT分析结果得出,PM2.5污染趋势与上述一致,影响范围更宽,影响程度相对较轻。2017—2021年间,郴州地区污染传输通道影响逐年减小,PM2.5浓度平均下降19.7%。     

2015—2017年江苏省秋、冬季空气质量状况

采用2015—2017年秋、冬季江苏省环境空气质量监测数据,从空气质量优良(达标)率、首要污染物、主要污染物浓度分析空气质量现状及特点。结果表明,江苏省秋、冬季空气质量优良(达标)率在60%左右,其中沿海地区空气质量达标率最高(71.1%),西北地区达标率最差(52.2%)。污染日的首要污染物主要为PM 2.5,占比高达91.5%。ρ(PM2.5)/ρ(PM 10)存在地区差异,江苏西北地区扬尘源贡献较大,江苏南部地区的二次颗粒物贡献更明显。ρ(NO2)/ρ(SO2)逐年持续升高,表明大气污染类型从燃煤性污染转变为复合型污染。     

4-hours resolution data to study PM10 in a “hot spot” area in Europe

Nowadays, high-time resolved aerosol studies are mandatory to better understand atmospheric processes, such as formation, removal, transport, deposition or chemical reactions. This work focuses on PM10 physical and chemical characterisation with high-time resolution: elements (from Na to Pb), ions and OC/EC fractions concentration were determined during two weeks in summer and two in winter 2006 with 4-hours resolution. Further measurements aimed at hourly elemental characterisation of fine and coarse fractions and at the determination of particles number concentration in the 0.25-32 microm size range in 31 bins. The chemical mass closure was carried out in both seasons, enhancing intra-day differences in PM10 composition. In Milan, the highest contribution came from organic matter (34% and 33% in summer and winter, respectively); other important contributors were secondary inorganic compounds (16% and 24% in summer and winter, respectively) and, in summer, crustal matter (14%). Temporal trends showed strong variations in PM10 composition during contiguous time-slots and diurnal variations in different components contribution were identified. Moreover, peculiar phenomena, which would have hardly been detected with 24-hours samplings, were evidenced. Particles removal due to precipitations, aerosol local production and long range transport were studied in detail.     

睢宁地区大气PM_(2.5)及气态污染物季节性变化特征

根据2014年全年实时在线观测数据,分析了徐州睢宁地区大气细颗粒物(PM_(2.5))和气态污染物(包括SO_2、CO、NO_x、O_3)质量浓度的季节性变化特征。结合后向轨迹模型,分析不同气团对该地区大气污染浓度的影响。PM_(2.5)与O_3值在夏季最低,呈显著相关,表明夏季PM_(2.5)主要受控于本地大气光化学活性。在冬季,除O_3外,PM_(2.5)、SO_2、CO、NO_x值最高,且大气颗粒物主要以细粒子为主。O_3在春季最高,并与远程传输的气团且经过我国东部污染源密集地区相对应。高浓度的PM_(2.5)主要与冬季缓慢移动的气团相对应,这可能将PM_(2.5)及其气态前体物传输至该地区进而加重大气污染程度。     

宜都市PM2.5与O3季节性分布特征及潜在源区分析

为了解宜都市PM_2.5与O₃的污染特征及潜在来源,利用宜都市2020年3月至2022年2月在线监测数据及气象数据,对宜都市PM_2.5与O₃质量浓度变化特征、气象影响因素及潜在源区进行了分析,结果表明:宜都市PM_2.5质量浓度冬高夏低,日变化呈双峰特征,O₃质量浓度夏高冬低,日变化呈单峰特征。高湿、静稳的气象条件以及较强偏北风作用下的区域污染传输对PM_2.5污染有重要影响,高温以及中湿度对O₃污染过程有重要作用。春、夏、秋季偏南方向气流轨迹占主导,且携带较高的污染物浓度,冬季来自湖北东北及西南方向的气流占比较高且携带的PM_2.5浓度较高;宜都市PM_2.5、O₃的潜在源区具有季节性差异,总体来看,主要分布在河南南部、湖北东部及湖南的北部区域。     

南通市PM2.5中水溶性离子季节分布特征

对南通市2016年12月-2018年10月大气污染季节分布特征进行了分析。结果表明,南通市ρ(PM2.5)和ρ(水溶性离子)为冬、春季高,夏、秋季低。春夏秋冬四季ρ(水溶性离子)占ρ(PM2.5)百分比分别为68.2%,70.6%,64.5%和74.5%,其中二次离子SNA(NO3-、SO42-和NH4+)占ρ(PM2.5)的百分比分别为63.1%,67.0%,59.3%和66.8%;ρ(NO3-)/ρ(SO42-)表明,移动源已成为南通市春、秋、冬季的主要污染源,四季均存在不同程度的二次转化,且SO2的转化率均大于NO2,NO2冬季转化率最大、夏季最小,SO2夏季转化率最大、秋季最小。南通市NO2转化为硝酸盐的主要形式是气相均相反应,非均相反应和均相反应对SO2转化为硫酸盐的贡献差异不大。     

沈阳市环境空气中挥发性有机物污染特征及来源解析

基于2019年沈阳市4个不同功能区挥发性有机物(VOCs)小时分辨率的在线监测数据,分析了环境空气中VOCs的污染特征及来源。结果表明,观测期间沈阳市环境空气中VOCs日平均体积分数为(31.5±13.3)×10^-9,4个功能区VOCs体积分数均呈现出冬季明显大于夏季的特征;工业区环境空气中VOCs体积分数明显高于其他功能区。商业交通居民混合区、文化居民混合区、郊区VOCs体积分数呈现明显双峰结构,工业区双峰结构不明显。工业区VOCs以新鲜排放为主,而其他3个区域为老化气团的传输。工业区春、夏季环境空气中VOCs来源包括燃料挥发源(26.90%)、溶剂与涂料源(17.69%)、燃烧源(16.40%)、化工源(15.69%)、交通源(7.57%)和炼油炼焦源(4.15%)。秋、冬季VOCs的来源包括燃烧源(30.77%)、溶剂与涂料源(20.26%)、燃料挥发源(18.79%)、化工源(11.54%)、炼油炼焦源(9.34%)和交通源(5.51%)。     

平顶山市大气PM10、PM2.5污染调查

于2003年12月-2004年11月对平顶山市城区大气PM10、PM2.5污染进行了调查.结果表明,2004年大气PM10、PM2.5质量浓度分别为0.031 mg/m3～0.862 mg/m3、0.019 mg/m3～0.438 mg/m3;年均值分别为0.174 mg/m3、0.114 mg/m3,超标0.74倍、6.60倍.PM10、PM2.5污染的季节变化趋势是以冬季、春季高,秋季次之,夏季最低,细颗粒(PM2.5)约占PM10 65%;As、Pb、Cd、S、Zn、Cu、Mn、Ca等元素是颗粒物中主要污染元素,易在PM2.5中富集.平顶山市大气颗粒物污染的主要来源有煤炭燃烧、汽车尾气、城市基础建设和有色金属冶炼行业.     

秸秆焚烧对空气质量影响特征及判别方法的研究

利用南京空气自动监测数据及PM_(2.5)组分监测结果,分析了2011年夏收秸秆焚烧期间大气污染特征,并探寻快速判别秸秆焚烧影响的指标及方法。结果表明:秸秆焚烧期间PM_(2.5)污染特征显著,其组分中K~+、EC、OC等浓度相对偏高。基于离子组分及碳元素在线监测数据,可选取K~+作为快速判别指标,并根据K~+与PM_(2.5)的相关性,计算秸秆焚烧对PM_(2.5)的贡献。同时结合OC、EC浓度变化,综合判别秸秆焚烧对空气质量的影响程度。