基于气溶胶光学特性的颗粒物来源分析

为初步探讨利用气溶胶光学指标判别污染物来源的适用性,选取天津市冬季一次重污染过程（2017年11月17—21日）,对气溶胶的七波段吸收系数、三波段散射系数及其化学组分进行在线观测及分析,研究气溶胶光学特性的变化,并结合化学组分定性分析污染过程不同阶段的污染来源.结果表明:SSA（单散射反照率）可以从散射性组分和吸光性组分对消光贡献的变化判断污染来源.污染积累期,颗粒物中散射性组分（SO₄2-、NO₃-、NH₄+）的增幅高于吸光性组分EC（元素碳）,导致污染积累期的SSA值高于污染前期和污染消散期,说明污染积累期存在较明显的二次转化过程.SAE（散射波长指数）可以从粒径角度推断污染来源.此次观测的污染积累期SAE值呈较明显的下降趋势,说明在细粒径段（2.5 μm以下）颗粒物粒径有增大的趋势,这主要与颗粒物中无机盐的吸湿增长及颗粒物之间的碰并有关.AAE（吸收波长指数）在一定程度上可以指示吸光颗粒物的类型.污染前期,BrC（棕色碳）在370、470 nm处对光吸收的贡献率分别为50.7%、33.8%;同期PM_2.5中ρ（Cl-）、ρ（K+）同步升高,卫星遥感显示,观测点周围有大量火点出现,推测主要受祭祖活动的影响.研究显示,气溶胶光学指标能够从散射性组分和吸光性组分对消光贡献变化、粒径变化、吸光颗粒物类型角度定性解析一部分污染来源,但其对于燃煤源和机动车等重要源类的指示作用还有待进一步研究.      

天津市空气污染的健康影响分析

空气污染是影响人群健康水平的重要因素,其带来的健康影响及经济学评估对防控决策十分重要.自“大气十条”和“蓝天保卫战”等政策实施以来,天津市空气质量变化显著.对天津市2013～2020年六项常规空气污染物的健康效应及经济损失进行了评估,分析了政策实施前后PM_2.5中重金属元素和多环芳烃的健康风险,并讨论了其主要组分的浓度变化.结果表明空气质量改善取得了正向的健康效益,SO₂带来的健康收益最高,2020年相比2013年避免了3 786例死亡.空气污染带来的健康经济损失也逐年下降,常规空气污染物导致的健康经济损失由上百亿元降低到数十亿元.但近年来O₃浓度呈升高趋势,带来的健康经济损失也有所上升.冬季PM_2.5中主要组分浓度均有明显下降,其载带的金属元素和多环芳烃的吸入健康风险均呈下降趋势,但Cr(Ⅵ)、As、Cd和Ni这4种元素的呼吸系统致癌风险仍未降至阈值之下.未来PM_2.5和O₃协同控制的健康影响规律有待更深入的研究.     

天津市郊夏季的臭氧变化特征及其前体物VOCs的来源解析

本文利用天津市南开大学津南校区大气环境综合观测站的臭氧及其前体物（VOCs和NO_x）、气象参数等在线监测仪器,获取了2018年夏季（6~8月）小时分辨率的数据信息;分析臭氧及其前体物的相互关系及变化特征;根据光化学年龄计算出VOCs的初始浓度对其日间（06：00~24：00）VOCs体积分数的光化学损耗进行修正;将初始体积分数和直接监测的VOCs体积分数分别纳入PMF模型进行人为源的来源解析.结果表明,夏季天津O₃的平均体积分数为（41.3±25.7）×10^-9,而VOCs的平均体积分数为（13.9±12.3）×10^-9,其中烷烃的平均体积分数（7.0±6.8）×10^-9明显高于其它VOCs物种.烷烃中浓度较高的物种分别为丙烷和乙烷,占总烷烃浓度贡献的47%.夏季O₃的生成潜势（OFP）平均值为52.1×10^-9,其中烯烃的OFP值最高,对于TVOCs臭氧生成潜势的贡献达到57%.VOCs日间光化学损耗量计算结果表明,烯烃日间损耗占VOCs损耗总量的75%.基于初始浓度解析的VOCs来源分别为：化工排放和溶剂使用（25%）、机动车尾气（22%）、燃烧源（19%）、天然气和液化石油气（19%）和汽油挥发（15%）.相比于直接将监测浓度纳入PMF解析的结果,化工排放和溶剂使用贡献百分占比下降4%,机动车尾气贡献百分占比下降5%.利用PMF源解析结果结合OFP分析不同源类对臭氧污染的相对贡献,基于初始体积分数数据的结果显示,贡献最高源类为化工排放和溶剂使用（26%）.与利用直接监测数据的解析结果相比,化工排放和溶剂使用的OFP值降低7%,天然气和液化石油气的OFP值明显降低13%.     

城市扬尘污染主要成因与精准治尘思路

扬尘是城市环境空气颗粒物的重要贡献源.为进一步提升扬尘污染防治水平,梳理总结了城市扬尘排放与贡献特征,剖析了城市扬尘污染的主要成因,明确主要起尘情景和关键控制指标,并针对性提出主要防治措施建议,以进一步完善"精准治尘"的思路.各扬尘源类中,道路扬尘和施工扬尘是对城市环境空气颗粒物贡献的主要源类,其中通常以道路更为突出....     

基于EOF分解和KZ滤波的2019～2021年中国臭氧时空变化及驱动因素分析

基于我国337个地级行政区2019～2021年的3～8月O₃逐时浓度数据及同期气象数据，使用经验正交函数(EOF)分解，分析了我国O₃浓度的主要空间分布模态变化趋势及其主要气象驱动因素.选取31个省会城市，利用KZ滤波将O₃及气象因子的时间序列分解为短期分量、季节分量和长期分量，结合逐步回归模型，建立O₃与气象要素之间的关系，进而重构“气象调整”后O₃浓度的长期分量时间序列.结果表明，在我国O₃浓度变率的总体空间特征基本稳定的背景下，O₃浓度的第一模态整体呈趋同性变化，即O₃浓度变率的高值区域波动性减弱，低值区域波动性增强.气象调整前后不同城市O₃浓度的变化趋势存在一定差异，大部分城市O₃浓度经调整后的长期分量较调整前更“平缓”.其中，气象因素对石家庄、济南和广州等城市O₃浓度长期变化的影响较大，而前体物排放变化对福州、海口、长沙、太原、哈尔滨和乌...