人为排放及气象因素对空气质量影响的定量分析——以疫情期间邢台市为例

选择河北省邢台市作为研究对象,将2020疫情作为一个极限管控措施下的极限减排实验情景,把2021疫情作为未来常态化疫情防控实验分析情景.与疫情前期对比,两次疫情期间臭氧浓度均有提升且2021疫情时期颗粒物浓度同样有提高,2020疫情时期其他污染物浓度均有不同程度的改善,而与2019历史同期相比,两次疫情期间臭氧浓度同样有升高现象,除此以外,2021疫情时期污染物改善较好.利用长短期记忆网络（LSTM）算法和空气质量预报模式系统（WRF-CMAQ）量化了两次疫情时期气象因素对于污染物浓度变化的影响,根据空气质量模拟法反推了不同污染物受人为影响的浓度变化.实验结果表明,LSTM算法在两次疫情期间的模拟均显示人为影响对污染物产生了负影响（降低了污染物浓度）且在总变化影响中占比较高,而CMAQ模式模拟结果中的气象因素影响占比远高于LSTM算法.CMAQ模式在两次疫情模拟中表现出了不同的结果,在2020疫情中人为影响占据了主导,而在2021疫情中,相比较2020疫情时期,除NO₂外,人类活动对其他污染物的影响均为正值（促进了污染物浓度升高）.     

2016~2020年上海市PM2.5化学组成特征和来源解析

2016~2020年在上海市区和郊区的6个点位开展了颗粒物系统性观测研究,分析了PM_2.5的质量浓度以及水溶性离子、有机碳/元素碳、无机元素等化学组分,并利用正矩阵因子分解模型对PM_2.5的来源进行了解析。结果表明,上海PM_2.5浓度水平呈现下降趋势,年均质量浓度依次为46,43,37,40,39μg/m³,表现为冬高夏低,西高东低的时空分布特征。有机物在PM_2.5中占比最高(30%~32%),不同年份和季节间的差异较小。二次无机离子(硫酸盐、硝酸盐和铵盐)的区域性特征明显,其中硝酸盐的占比在5a间升高最多,且在冬季污染过程中起到了关键作用。解析得到PM_2.5的来源有9类,分别为二次硝酸盐(30.6%)、二次硫酸盐(20.7%)、机动车(12.6%)、工业(8.0%)、生物质燃烧(7.7%)、扬尘(6.5%)、燃煤(5.8%)、海盐(4.8%)和船舶(3.2%)。机动车和船舶等移动源、秸秆焚烧和烟花爆竹燃放等生物质燃烧源的贡献浓度在研究期间呈现下降趋势,体现了相关治理措施的管控效果。     

大气细颗粒物(PM_(2.5))在环境科学中的研究简述

细颗粒物作为一种重要的大气污染物,其形态与组成非常复杂,本身所具有的毒性和对环境的有害性已日益受到重视。文章对细颗粒物PM2.5在环境科学中的研究进行了概括,提出了自己的一些见解。     

邯郸市区PM2.5污染特征及来源解析

对邯郸市区内邯郸钢铁集团（邯钢）、邯郸市环境监测中心（环保局）、河北工程大学（矿院）3个点位4个季节代表月大气PM_2.5样品进行采集,并对其离子、元素、碳质组分进行测试分析;利用基于排放清单、受体模型与空气质量模型相结合的综合来源解析方法,对邯郸市区大气PM_2.5贡献来源进行分析.结果表明：邯郸市区PM_2.5年均浓度为85.5μg/m³,秋冬季浓度明显高于春夏季,邯钢点位浓度略高于矿院和环保局;PM_2.5中占比较高的组分为NO₃^-、SO₄^2-、POA、SOA和NH₄⁺,分别占15.7%、14.5%、13.2%、12.2%和12.4%,具有明显的二次污染和有机污染特征,冬季二次组分和有机组分占比略高于其他季节,环保局点位一次有机气溶胶（POA）和二次有机气溶胶（SOA）占比略高于矿院和邯钢;冶金和扬尘是PM_2.5最主要的贡献来源,贡献率分别为27.0%和18.7%,冶金源在春夏季的贡献比例高于秋冬季,在邯钢点位的贡献率明显高于环保局和矿院.     

中国PM2.5序列惯性特征及政策含义

基于北京、成都、广州、上海、沈阳5大城市2009~2017年的小时PM_2.5质量浓度监测数据,利用AR模型、未知内生结构断点检验和TAR模型等方法实证分析了PM_2.5序列惯性特征、结构变化和放大效应.研究发现,5大城市PM_2.5序列惯性均较强,其中成都PM_2.5序列惯性最强,北京、上海和广州在2009~2017年之间发生了结构性变化.5大城市的PM_2.5序列存在明显的非线性,各大城市PM_2.5总体在低区制运行,而且惯性特征明显,但不存在明显的放大效应,这就意味着雾霾防治不需要考虑PM_2.5序列的放大效应,未来政策应当更加聚焦于低区制下PM_2.5序列惯性特征.     

2016~2018年采暖季太行山沿线城市PM2.5污染特征分析

对2016年、2017年采暖季太行山沿线传输通道城市大气中PM_2.5的OC、EC和水溶性离子进行分析,并利用特征组分比值和元素富集因子变化研究该传输通道的污染特征.结果表明,2017年采暖季通道整体较2016年同期空气质量改善良好,PM_2.5浓度由2016年的171.86μg/m³下降为123.90μg/m³.太行山中部城市2017年采暖季较2016年同期PM_2.5浓度下降显著,2a采暖季SNA离子（SO^2-,NO₃^-,NH₄⁺ 3种离子总称）浓度与占比呈现"北低南高",加之SNA/EC比值"北低南高",表明南部城市二次无机生成较为严重.而OC、EC浓度与占比呈现"北高南低",Cl^-/K⁺比值和元素Zn、Ba的富集因子北部均高于南部,表明北部城市可能受燃煤和机动车源等一次排放影响较大;各城市2017年采暖季SO₂、NO₂、CO浓度有所下降,且均呈现"北高南低"趋势,进一步表明北部城市一次排放较为严重.     

PM2.5中类腐殖质表面活性测定方法与实例分析

建立了大气细粒子中类腐殖质（HULIS）表面活性的动态表征方法,并以华北平原乡村站点冬季大气PM_2.5样品为例,对PM_2.5中HULIS的表面活性进行表征.HULIS碳质组分（HULIS-C）浓度为2.0~4.6μg C/m³,占水溶性有机碳和总有机碳的比例分别为31%~40%和20%~26%.浓度为88~200mg C/L的HULIS水溶液,其表面张力相对于纯水降低了18%~22%.HULIS-C浓度在低于70mg C/L时表面张力降低显著,在88~320mg C/L之间降低相对缓慢.动态表面张力随着时间变化逐渐降低,在液滴形成后200s以内表面张力下降迅速,之后趋于平缓,说明表面活性分子在液滴中扩散趋于稳定需要一定的时间,该特征时间可能影响表面活性物质在云凝结核活化时的作用.证实了在污染地区的大气PM_2.5中含有一定量的表面活性物质,这些物质可能对颗粒物活化为云滴、雾滴过程产生显著影响;表面活性物质的存在可能在外界湿度变化过程中导致颗粒物发生液-液相分离现象,在颗粒物表面形成有机膜,影响活性分子摄取以及半挥发性物质的气-粒分配过程,从而影响大气非均相反应过程.     

2015~2018年中国代表性城市PM2.5浓度的城乡差异

选取中国6大城市群中的11座代表性城市为研究区域,将监测站点划分为城区、郊区和乡村站,进而分析各城市间PM_2.5浓度的城乡差异规律.结果表明,同一城市群各城市之间,或同一城市的城区、郊区、乡村站间PM_2.5日变化皆较为相似.京津冀和长三角地区的城市城区PM_2.5浓度最高,高于郊区7.8%~9.7%,高于乡村11.3%~16.9%,而粤港澳大湾区和内陆城市群（成渝、长江中游、关中平原城市群）的城市郊区PM_2.5浓度最高,高于城区2.6%~11.2%,高于乡村16.7%~26.5%.各城市间城乡PM_2.5浓度差值的日变化规律不尽相同,可呈单峰（如上海）或双峰（如杭州）变化,极值可出现在白天（如广州）,亦可在夜间（如深圳）.PM_2.5的排放与传输扩散共同对11城市城乡PM_2.5浓度分布产生影响.     

重点煤电基地大气污染物扩散对京津冀的影响

基于排放源清单,采用空气质量模式CAMx模拟现状情景下,鄂尔多斯、宁东与锡林格勒排放污染物扩散对京津冀地区的影响.结合3地区已批复环境影响报告、规划环评与战略环评等污染物排放数据,估算未来情景下3地区能源基地污染物排放对京津冀的影响.结果表明：现状情景下,3地区排放的PM_2.5、SO₂与NO_x对京津冀的贡献浓度范围分别为0.079~1.134,0.012~0.633,0.008~0.852μg/m³,冬季对京津冀地区的影响要高于夏季,对京津冀地区冬季的平均贡献浓度值为0.710,0.339与0.413μg/m³,影响较大的京津冀城市为衡水市、石家庄市、邢台市、邯郸市与保定市;未来情景下3地区能源基地排放的PM_2.5、SO₂与NO_x对京津冀城市浓度贡献范围分别为0.049~0.773,0.003~0.176,0.008~0.731μg/m³,冬季平均贡献浓度值为0.475,0.096与0.357μg/m³.     

基于DTT法测量广州市区PM2.5的氧化潜势

大气颗粒物氧化潜势（Oxidative potential）常用于表征颗粒物对人体健康的影响.二硫苏糖醇（DTT）法是近年发展的一种测定颗粒物氧化潜势的方法,本研究改进了该方法的颗粒物提取方式和反应流程,并开展了广州市区PM_2.5氧化潜势（DTT_m&DTT_v）的测量.结果表明,广州市区2018年1月和4月PM_2.5的DTT_m值分别为（13.47±3.86）,（14.66±4.49）pmol/（min·μg）,DTT_v值分别为（4.67±1.06）,（4.45±1.02）nmol/（min·m³）,与国内外研究结果相当.DTT_v与PM_2.5质量浓度、OC、EC、BC具有较强的相关性,但DTT_m与以上参数相关性低,说明含碳组分不是广州市PM_2.5氧化潜势的主要贡献者.