邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)在线监测研究

对2015年3月—2016年2月邯郸市大气中的PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)进行了在线监测,探讨了其质量浓度的变化特征,并分析了其质量浓度与风速、风向的关系。结果表明:邯郸市颗粒物质量浓度水平较高,β射线吸收法所监测的PM_(10_WET)、PM_(2.5_WET)和PM_(1.0_WET)年均浓度值分别为202.5,114.8,81.1μg/m~3,PM_(2.5_DRY)/PM_(10_WET)和PM_(2.5_WET)/PM_(10_WET)分别为0.58、0.70,PM_(1_DRY)/PM_(2.5_WET)和PM_(1_WET)/PM_(2.5_WET)分别为0.58、0.71,PM_(2.5)为PM_(10)中的主要组成,PM_(1.0)为PM_(2.5)中的主要组成。邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)质量浓度冬季最高;PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)日变化峰值为上午09:00左右,谷值为下午16:00左右,扬沙、降雨,霾和春节不同条件下PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)差异明显。邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)的浓度高值主要分布在风向0°~100°和175°~225°、风速小于1 m/s的情况下。     

深圳市PM_(2.5)浓度特征及统计预报研究

根据2015年1—12月深圳市城区11站点PM_(2.5)小时浓度监测数据,探讨了深圳市PM_(2.5)浓度的时空分布特征。结果显示:监测期间深圳市城区PM_(2.5)平均浓度为29.8μg/m~3,PM_(2.5)平均浓度整体呈现出:冬季>秋季>春季>夏季的特征,PM_(2.5)质量浓度日变化整体呈现出双峰型分布,午后12:00—16:00浓度较低。空间分布上,年均浓度从东南至西北方向依次升高,梯度特征明显。PM_(2.5)浓度与PM_(10)呈高度相关,与SO_2、NO_2、CO呈显著正相关,与O_3呈实相关。相邻城市间空气污染物浓度呈现出一定的相关性,区域污染突出。建立的PM_(2.5)回归统计模型对深圳市2015年PM_(2.5)临近预报的级别准确率在70%以上,能较好地反映PM_(2.5)浓度变化趋势。     

大气自动监测中PM_(2.5)和PM_(10)倒挂成因及处理方法研究

PM_(2.5)是指环境空气中空气动力学当量直径小于或等于2.5微米的颗粒物,PM_(10)是指环境空气中空气动力学当量直径小于或等于10μm的颗粒物。从理论上来讲,在PM_(2.5)和PM_(10)监测过程中,PM_(2.5)的1小时平均质量浓度应该低于PM_(10),但是实际数据中还是会出现PM_(2.5)天于PM_(10)的情况,这就是PM_(2.5)和PM_(10)倒挂,本文将针对出现PM_(2.5)和PM_(10)倒挂的成瘾进行分析,并提出相应的处理方法。     

城市森林植被区空气PM_(2.5)质量浓度时空变化

该研究选取北京大兴南海子公园植被区与亦庄非植被区PM_(2.5)数据进行研究,对比分析植被区与非植被区PM_(2.5)质量浓度日变化、月变化和年变化特征,典型天气下的PM_(2.5)质量浓度变化。结果表明:植被区PM_(2.5)质量浓度整体上低于非植被区,二者日变化均呈典型的双峰曲线,白天低,夜间高,最小值出现在下午15:00左右;从不同月份看,PM_(2.5)质量浓度最高值出现在冬季的1月、2月,最低值出现在6月、8月,整体表现为冬季月份明显高于其余月份;气温、降雨和大风均与PM_(2.5)浓度呈负相关,晴天时,温度较高,有利于PM_(2.5)浓度降低;降雨有利于空气颗粒物沉降,有效清除大气PM_(2.5)污染,降低其浓度;大风天气会增加大气环流,有助于颗粒物在大气中扩散,使PM_(2.5)不易滞留,从而导致浓度降低。降雨和大风均能导致PM_(2.5)污染降低,且城市森林植被对于PM_(2.5)有明显降低作用。     

太原市PM_(2.5)中碳质组分季节变化与组成特征

2013年10月至2014年7月,在太原市区,分4个月采集大气细颗粒物,共采集120个PM_(2.5)样品,分析了颗粒物及其有机碳(OC)和元素碳(EC)浓度。结果表明,采样期间大气中PM_(2.5)的日均浓度为(300±132)μg/m3,PM_(2.5)超国家二级标准较严重,大致呈现春季冬季秋季夏季的季节变化特征。大气PM_(2.5)样品中OC和EC的含量变化范围分别为3.6~137和0.8~19.3 g/m3,季节变化与颗粒物浓度不一致,呈现为冬季秋季春季夏季的季节变化特征。利用核磁共振仪分析了典型样品中碳质组分的结构组成。结果显示,烷基碳、烷基取代芳香烃碳和氧取代的芳烃或者酚醛树脂类碳是气溶胶中有机质的主要组成成分;秋冬季样品中,羧基碳和氧取代碳相对含量较高,主要来源于生物质燃烧;春季羟基类化合物增加显著,主要来源于地表土壤中的糖类;夏季样品中,来源于生物排放的烃类化合物和机动车排放的芳香烃相对含量较高。     

宁波市区秋冬季PM_(2.5)质量浓度特征及影响因素分析

该研究基于2013年11-12月的宁波市空气质量监测数据和气象资料数据,分析了PM_(2.5)质量浓度变化特征,探讨了PM_(2.5)与其它粒径颗粒物、气体污染物以及多个气象因子之间的相关性及影响规律,构建了包含气象和污染气体因子的逐步回归模型,综合分析了2类因子对宁波市PM_(2.5)浓度的影响。研究结果表明:(1)研究时间段内的宁波PM_(2.5)质量浓度范围为(100.66±72.98)μg/m~3,超过粗颗粒PM_(2.5-10)的质量浓度,是可吸入颗粒物的主要组成部分。(2)PM_(2.5)与3种污染气体均表现出显著的相关性,其中与CO的质量浓度相关性最高,R=0.85。风速与PM_(2.5)呈现负相关,受西北-北风向影响下的PM_(2.5)浓度要明显高出其它风向影响下的浓度。降水对PM_(2.5)影响显著,降水日的PM_(2.5)平均质量浓度随降水强度呈现幂函数递减,为非降水日的48.4%。非降水日的PM_(2.5)浓度与相对湿度显著正相关,与日照时数显著负相关。(3)逐步回归结果表明,气象和污染气体两类因子能够解释PM_(2.5)浓度82.4%的变异。其中,CO是影响宁波市秋冬季PM_(2.5)浓度的首要显著因子。本研究对明确城市PM_(2.5)污染特征和影响因素具有参考价值和意义。     

泰山区大气中PM_(10)和PM_(2.5)的污染特征分析

根据2014-2016年泰山区大气污染物PM_(10)和PM_(2.5)的监测数据,对PM_(10)和PM_(2.5)浓度的变化特征和二者的相关性以及PM_(2.5)占PM_(10)的比重进行分析。结果表明:受地形、气象和冬季燃煤取暖的共同影响,近三年的PM_(10)、PM_(2.5)月均浓度都具有明显的季节变化规律,冬季最高,夏季最低,春季、秋季居中。环保部门等采取了一系列措施,三年来空气中PM_(10)和PM_(2.5)的浓度逐年下降。PM_(10)和PM_(2.5)的浓度具备一定的相关性,且PM_(2.5)在PM_(10)中比重很大,可认为两者的变化趋势一致。秋冬季节是泰山区细颗粒物污染较重的季节,环境危害较大。在雾霾天气频发的阶段,PM_(10)和PM_(2.5)的防治更应成为大气污染防治工作的重中之重。     

乌鲁木齐PM_(10)和PM_(2.5)的形貌特征与来源解析

PM_(10)和PM_(2.5)是近年来乌鲁木齐市空气质量的首要污染物,其成分复杂,来源不清。采用扫描电镜和离子色谱研究了乌鲁木齐市2015年采暖期和非采暖期大气颗粒物PM_(10)和PM_(2.5)的显微形貌,元素组成及其水溶性离子特征,并采用主成分分析法(PCA)对其来源进行解析。结果表明:PM_(10)和PM_(2.5)的颗粒形态各异,以球状、团絮状形状居多。主要物质有硅铝酸盐颗粒、铁氧化物颗粒,硫酸/碳酸盐晶体,碳质气溶胶以及不明物质等。采暖期和非采暖期主要的无机水溶性离子分别是SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_3~-、Cl~-和SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_3~-、Ca~(2+)。推测乌鲁木齐市颗粒物污染主要来源于固定污染源。     

基于时空克里格的PM_(2.5)时空预测及分析

PM_(2.5)作为大气污染的一种,正受到社会越来越广泛的关注和研究,但大部分研究仅单独分析各样点PM_(2.5)浓度时间维度或空间维度特征,忽略了PM_(2.5)的时空维度变化。为综合考虑PM_(2.5)时空维度特征,该文以山东省2014年PM_(2.5)浓度监测数据为对象,建立PM_(2.5)时空变异模型,利用时空克里格法对山东省全年PM_(2.5)浓度进行时空预测,得到时空分布立方体数据,最后基于该数据,对山东省PM_(2.5)污染特征作出分析。结果表明,2014年山东省整体PM_(2.5)污染严重。在空间上,中西部地区PM_(2.5)浓度超过75μg/m~3的天数超过290 d,存在持续性高危污染,东部小于37.5μg/m~3的天数超过146 d,存在间歇性轻微污染,且从西至东,PM_(2.5)污染天数和程度逐渐降低,具有明显地域性污染特征;在时间上,PM_(2.5)浓度最高时间段为1、2、11和12月,最低为6-8月,各季节污染程度依次为:冬季秋季春季夏季。研究表明时空地统计方法能够有效地对空气质量进行时空预测,是挖掘更多的时空分布特征和信息,进行环境数据分析的有效手段。     

典型时段西南地区PM_(2.5)及组分污染特征

选取西南地区为采样点,于2015年非重污染和重污染时期对环境PM_(2.5)进行采样,并对PM_(2.5)、水溶性离子和碳质组分的污染特征进行分析。结果显示:重污染与非重污染天PM_(2.5)质量浓度分别为(204.8±47.0)μg/m~3和(66.8±23.1)μg/m~3。重污染天气下SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+浓度分别是非重污染天气下的3.5,4.2,3.4倍,SIA浓度占PM_(2.5)的比例可高达42.2%。重污染期间OC和EC浓度分别是非重污染期间的4.8,2.7倍,SOC浓度在非重污染和重污染期间分别为(3.2±1.6),(25.6±15.2)μg/m~3,OC、EC较低的相关性也反映出重污染期间碳质组分来源的复杂性。     

武汉市与西安市颗粒物PM_(10)、PM_(2.5)的污染水平分析

利用武汉、西安两市2013年PM10与PM2.5的监测数据,统计分析了武汉市和西安市PM10与PM2.5的污染水平,并比较了两城市的污染水平。根据GB 3095—2012《中华人民共和国环境空气质量标准》规定的二级浓度限值,可知武汉市和西安市PM2.5的污染都非常严重,PM10的污染相对较轻。从整体上说,西安市的污染水平要比武汉市严重,其中西安市PM10中PM2.5约占79%。武汉市和西安市的相关部门都应重视PM10和PM2.5的污染问题。     

石家庄市环境空气PM_(2.5)和PM_(10)污染变化特征研究

通过对石家庄市2013年1~12月PM2.5和PM10实时数据的整理和分析,结果表明,石家庄市区大气中细颗粒物PM2.5和可吸入颗粒物PM10月均浓度变化呈明显的季节性,二者变化趋势基本一致,采暖期12-2月份浓度普遍高于其他月份,PM2.5和PM10浓度最高值均出现在1月份;春夏PM2.5和PM10浓度有所降低,7月份浓度最低。PM2.5和PM10存在显著的正相关关系。     

广州市街道环境PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的变化特征

采用直读式DustTrak8520型颗粒物浓度测定仪在2003年7月至2004年6月期间对广州市街道PM10、PM2.5进行了初步测定,结果表明PM10、PM2.5质量浓度季节变化幅度较大,并且它们的变化趋势相似。与国内很多城市不同,PM10、PM2.5质量浓度日变化都呈上午低、下午高、夜间21点左右出现峰值的特征。PM10、PM2.5两者之间存在显著的相关性,相关系数r=0.98。PM2.5/PM10平均值为0.85,表明广州市街道空气中细颗子(PM2.5)在可吸入颗粒物中占很大比重。     

邯郸市PM_(1.0)、PM_(2.5)污染特征及在线水溶性离子分析

对2014年12月—2015年2月邯郸市大气中PM_(1.0)、PM_(2.5)以及PM_(2.5)中的硝酸根(NO-3)、水溶性有机碳(WSOC)和硫酸根(SO2-4)进行在线监测。结果表明,PM_(1.0)中干性成分(PM_(1.0)_DRY)和包含水分的PM_(1.0)(PM_(1.0)_WET)分别占PM_(2.5)的74.0%和81.4%,PM_(1.0)为PM_(2.5)中的主要组成。利用锯齿型方法估算本地源和区域源对PM_(1.0)、PM_(1.0)~2.5、PM_(2.5)的贡献,得出区域源对PM_(1.0)的贡献为40.6%,明显高于对PM_(1.0)~2.5与PM_(2.5)贡献的32.3%和37.7%,因为PM_(1.0)直径小,在大气中存在时间较长、传输距离远。根据NO-3、WSOC、SO2-4与PM_(1.0)、PM_(1.0)~2.5的相关系数,推断NO-3、WSOC可能在PM_(1.0)生成,而SO2-4可能在PM_(1.0)~2.5中生成。     

绵阳市城区空气PM_(10)、PM_(2.5)污染特征及相关性研究

采用连续自动监测方法于2013年9月至2014年4月对处于四川盆地内的中等城市绵阳市主城区富乐山、市人大、三水厂、高新区4个点进行空气质量监测。监测结果表明:空间分布上PM10和PM2.5污染程度城西工业区最高,市中心其次,森林公园最低。季节变化PM10和PM2.5污染程度为:春季<秋季<冬季。1天内PM10和PM2.5小时均值呈双峰分布。PM10和PM2.5一元线性回归方程为:y=0.7273x-2.9869,回归分析相关性系数为0.94。ρ(PM2.5)/ρ(PM10)平均值为0.7,变化范围为0.27~0.93。     

基于移动监测的隧道内部PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度分布研究

以上海市5条隧道为研究对象,采用车载移动监测的方式监测记录各条隧道沿程颗粒物(PM_(2.5)和PM_(10))的质量浓度,结合隧道自身特点,探究隧道内部颗粒物分布规律和成因。结果表明:隧道内颗粒物质量浓度分布主要与隧道自身的通风方式、结构特点和通过的车辆及其形成的活塞风有关。通过平行比较5条隧道的通风效果,发现翔殷路隧道通风效果较好,人民路隧道北线污染较为严重。     

一种PM_(2.5)辅助监测系统的设计与实现

为解决目前国内外PM2.5监测仪器价格昂贵,运行成本高,单点负责区域大,监测点少的问题,提出以国家监测网络为基础,以低成本、高精度为特点的PM2.5辅助监测方法。系统采用DSM501A作为PM2.5浓度采集传感器,完成粒子数量浓度到质量浓度的转换,通过在一定区域内布置监测终端,并借助于GPRS网络和参数曲面构建方法,建立了一定区域内PM2.5质量浓度网络图,填补了国家监测点间的监测盲区,并利用高斯消元法建立了从历史数据到未来浓度的预测算法。实验结果表明:实测数据与国家监测点数据基本一致,具有广阔的应用前景。