深圳市大气PM2.5来源解析

为识别和量化深圳市大气PM_2.5的污染来源,2014年3,6,9,12月分别在5个站点采集PM_2.5的膜样品并进行质量浓度及组分分析,利用正向矩阵因子解析（PMF）模型对其主要来源和时空变化规律进行了解析.结果表明,2014年深圳市PM_2.5年均浓度为35.7 μg/m³,其中机动车源、二次硫酸盐生成、二次有机物生成和二次硝酸盐生成是最主要的来源,质量浓度贡献比例分别为27%、21%、12%和10%;地面扬尘、生物质燃烧源、远洋船舶源、工业源、海洋源、建筑尘和燃煤源贡献比例达2%~6%.各个源贡献的时空变化特征表明,二次硫酸盐生成、生物质燃烧源、二次有机物生成、工业源、远洋船舶源和海洋源显示出明显的区域源特征,机动车源、二次硝酸盐生成、燃煤源、地面扬尘和建筑尘具有显著的本地源特征.     

北京市秋冬季大气环流型下的气象和污染特征

分析了北京市2013~2018年秋冬季（即当年11、12月和次年1、2月份）11种环流型的地面和垂直气象特征,归纳出5类大气环流条件,探讨了不同环流型下北京地区的大气传输规律以及环流型与北京PM_2.5污染之间的关系.在5类大气环流条件中,第I类（含北（N）、东北（NE）环流型,天数占比28%）和第Ⅱ类（含西北（NW）、反气旋（A）环流型,占33%）有利于传输扩散,以西北风为主,风向较稳定,风速大,边界层高度高;第Ⅲ类（含东（E）环流型,占7%）传输扩散条件居中,边界层内以东南风为主,风向变化大,风速中等;第IV类（含西南（SW）、西（W）、南（S）3种环流型,占12%）和第V类（含东南（SE）、均压（UM）、气旋（C）3种环流型,占20%）均不利于传输扩散,边界层内以偏南风为主,风速较小,边界层高度低,低层逆温较强,第IV类近地面风向较稳定,而第V类则风向变化大.不同环流型下气团传输至北京的路径存在差异,对北京空气质量产生潜在影响的周边地区随之发生变化.大气环流型与北京市秋冬季PM_2.5污染紧密关联,SW、UM、C、S和W是北京地区最易发生PM_2.5污染的环流型（平均污染发生频率>75%,平均重度以上污染发生频率>42%）,而在N、A、NE和NW环流型下污染发生频率最低.研究期间,PM_2.5污染极端严重的月份存在UM环流型占比显著增加的共同特点,而PM_2.5污染水平最低的月份N环流型占比增加近一倍.此外,PM_2.5污染变化相对于环流型变化存在一定的滞后性.     

基于多旋翼无人机平台的大气PM2.5垂直结构观测技术

目的设计可用于大气边界层范围的大气污染观测平台。方法使用多旋翼无人机作为载体,集成多种大气污染物和气象要素的便携式检测设备,组建无人机观测平台。通过地面比对实验,保障所搭载的设备数据可靠,通过与大载荷系留气艇平台的垂直比对实验验证平台集成后的数据可靠性。结果对于重点观测指标PM_(2.5)而言,无人机和系留气艇所获取的垂直廓线表现出良好的一致性,各个航次的R2最低值为0.762,多数航次的组内相关系数为0.94以上。在2017年12月18日的案例中,无人机的观测数据表明,早上的大气垂直结构呈现了明显分层,0～200 m高度较为稳定的大气层结阻碍了污染物向上扩散,导致了近地面PM_(2.5)80μg/m~3的较高浓度,而下午的观测数据有助于解释污染消散。结论文中搭建的多旋翼无人机平台可以用于0～1000 m范围内的边界层观测,尽管个别航次数据和系留气艇平台仍存在差异,但现有观测结果已表明,该平台有助于研究人员了解污染事件的发生和消散,可以进一步推广应用。     

廊坊市开发区冬季颗粒物碳组分污染特征及来源分析

廊坊市是北京市及周边传输通道“2+26”城市之一.为研究廊坊市开发区冬季颗粒物中碳组分污染特征,于2018年1月5日—2月5日在廊坊市开发区国控点位同步开展PM_2.5及PM₁₀样品采集,使用DRI分析OC（有机碳）与EC（元素碳）的质量浓度.结果表明:廊坊开发区冬季ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）分别为（54.5±46.0）（91.0±58.2）μg/m3.PM_2.5中ρ（OC）、ρ（EC）分别为14.64、3.54 μg/m3,PM₁₀中分别为17.07、4.58 μg/m3;PM_2.5、PM₁₀中ρ（OC）与ρ（EC）相关性均较好,R2均为0.91（P < 0.01）,表明二者具有相似的来源;在PM_2.5和PM₁₀中OC/EC〔ρ（OC）/ρ（EC）,下同〕分别为4.46和4.16,ρ（SOC）（SOC为二次有机碳）分别为6.15和5.88 μg/m3,分别占ρ（OC）的42.1%和37.7%,表明二次污染较严重.碳组分丰度及主成分分析结果表明,PM_2.5与PM₁₀中碳组分来源基本一致,主要来源于汽车尾气、水溶性极性化合物、生物质燃烧及燃煤的混合源,柴油车排放,以及道路扬尘.后向气流轨迹聚类结果表明,颗粒物及碳组分质量浓度受途径内蒙古自治区及河北省中部、北京市南部气团的影响较大;对于碳组分来源,道路扬尘及汽车尾气受气团传输的影响较大,而生物质燃烧、燃煤等受气团传输的影响较小.研究显示,汽车尾气、燃烧源及道路扬尘为廊坊市开发区冬季碳组分的主要来源.      

DOC+CDPF对重型柴油车排放特性的影响

基于重型转毂试验平台对比研究国Ⅲ重型柴油车加装催化型连续再生颗粒捕集器(DOC+CDPF)前后的气态物及颗粒物排放性能,结果表明从市区循环、公路循环到高速循环,原车的CO、THC、CO_2及颗粒质量(PM)排放因子依次减小,NO_x及颗粒数量(PN)排放因子依次增大,颗粒数量浓度随粒径呈双峰分布并且以聚集态颗粒排放为主;加装DOC+CDPF后,各污染物排放因子均有所下降,且下降趋势从市区循环、公路循环到高速循环依次增大,从整个C-WTVC循环来看,CO排放因子下降70.36%,THC排放因子下降72.73%,CO_2排放因子下降17.00%,NO_x排放因子下降7.76%,PM、PN排放因子分别下降93.77%和98.91%,颗粒数量浓度随粒径仍呈双峰分布,但排放以核模态颗粒为主,并且聚集态峰值对应粒径减小.     

北京市建筑施工扬尘排放特征

颗粒物是北京市首要空气污染物,其排放控制是大气污染防治的重要内容,施工扬尘是北京市大气颗粒物的重要来源.由于人口增长及经济的发展,住宅及办公场地的需求不断增加,使得北京市房屋建筑施工面积居高不下,建筑施工扬尘污染受到越来越多的关注,但有关量化施工扬尘排放量及其对北京市空气污染贡献的研究相对较少.本文建立一套建筑施工扬尘排放量的估算方法,采用本地化排放因子估算了北京市2000~2015年建筑施工扬尘排放量,识别施工扬尘的排放特征和规律,并定量了排放量的不确定性范围.采用WRF/CMAQ模式系统模拟量化建筑施工扬尘对空气质量的影响,提出施工扬尘污染控制对策和建议,为环境决策提供参考.结果表明,多年来北京市建筑施工扬尘排放量呈波浪式上升,近年来施工面积有所回落,但仍处于高位,颗粒物排放量仍然较大,需要引起足够的重视;在时间分布上,夏季和秋季的施工扬尘排放量较大,在空间分布上,施工扬尘主要集中在城市功能拓展区和近郊区,与人类活动的外延和城镇化的逐步向外发展有关.建筑施工扬尘对全市环境空气中PM_(10)和PM2.5浓度贡献可达31.3μg·m~(-3)和9.6μg·m~(-3).通过污染控制情景设置和分析,本研究认为要使2030年施工扬尘排放得到较好地削减,应执行更加严格的绿色施工管理规程和加强施工环境监管.     

中国亚热带地区2000-2014年林火排放颗粒物时空动态变化

林火是森林生态系统重要干扰因子并对大气环境和人类健康有显著影响.该研究基于2000-2014年中国亚热带地区卫星火点数据,结合林业统计年鉴,估算各区域林火燃烧生物量,运用排放因子法,估算15年间中国亚热带地区林火排放颗粒物总量.研究结果表明,亚热带地区林火存在季节性差异,福建、广东、广西、湖南和江西林火主要集中在春、秋两季;贵州和云南林火主要集中在春季;浙江林火集中在春、夏两季.亚热带地区森林可燃物总燃烧量为333.92 Mt,污染物PM_2.5、OC、EC和TC总量分别为：698.33、338.18、40.04和378.22 kt,此外,各污染物排放在时间和空间上不均衡,各污染物排放量多集中在云南南部和东南部,湖南、贵州和广东交汇处,广东东南部和福建中部等区域;PM_2.5、OC、EC和TC在浙江、云南、贵州、湖南和江西呈显著增长趋势.林火释放PM_2.5与工业粉尘的排放比变化趋势总体呈上升趋势,说明森林火灾导致的颗粒物排放对大气环境影响力呈逐年增长趋势.该文通过对中国亚热带地区林火释放污染物的时空变化研究,为深入揭示林火对区域环境的影响提供数据支持.     

天津市冬季近地层颗粒物垂直分布特征研究

为了解天津市冬季近地层颗粒物垂直分布特征,于2013年12月23日—2014年1月18日,利用Andersen撞击式采样器在天津大气边界层观测站采集10 m和220 m高度颗粒物样品,分析了水溶性离子、碳组分.结果表明,不同天气下不同粒径颗粒物质量浓度分布均呈双峰形,峰值出现在1.1~2.1μm和9.0~10μm粒径段.PM10浓度均随高度的增加而降低,污染日和清洁日最大浓度峰值分别出现在1.1~2.1μm、9.0~10μm粒径段.污染日SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+等二次离子质量浓度、百分占比及OC/EC的比值均随高度的上升而增加;清洁日二次离子质量浓度随着高度的上升而降低,但百分占比随着高度的上升而增加,OC/EC的比值均随高度的上升基本保持稳定.污染日SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl~-质量浓度及百分占比均较清洁日增加明显,燃煤、机动车及二次离子为颗粒物的主要来源,并在220 m高度二次污染较重.污染日和清洁日下NO_3~-/SO_4~(2-)的比值均随着高度的上升而增加,低层机动车排放对亚微米模态(1μm)贡献明显,而对于粗粒径段,燃煤源的贡献则大于机动车.污染日和清洁日二次离子、OC、EC主要富集于细粒子,Ca~(2+)、Mg~(2+)、Na~+等一次离子主要富集于粗粒子.     

西安地区供暖初期颗粒物及气态污染物的污染状况及其相关性分析

对2015年供暖初期西安地区细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM_(10))、二氧化硫和二氧化氮的污染进行研究。结果发现:西安供暖初期可吸入颗粒物污染已经相当严重,其中处于二级污染水平的占22%,处于三级污染水平的占39%,并有2天属大于300μg/m~3的最高6级严重污染状况。利用统计学软件SPSS对各区污染进行聚类分析,得出西安污染最严重的3个区分别为灞桥区、雁塔区和莲湖区。对4种污染物以及温度、相对湿度之间进行相关性分析发现,二氧化氮与二氧化硫、细颗粒物、可吸入颗粒物和相对湿度之间都存在很强的相关性。另外从细颗粒物和可吸入颗粒物的区域分析可知,雁塔区和莲湖区污染严重。     

城市主要大气污染物时空分布特征及其相关性

为制订合理的大气污染物减排措施,利用中国环境监测总站公布的2015年1-12月299座城市实时发布的环境空气颗粒物（PM_2.5和PM₁₀）及气态污染物（CO、NO₂和SO₂）的质量浓度数据,对其进行了时空分布特征及其相关性研究.结果表明:① 2015年城市环境空气颗粒物污染严重,299座城市的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）年均值分别主要集中在25~60和40~110 μg/m3,年均值达到GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准的城市所占比例分别仅为24%和38%.② 城市大气污染物浓度具有明显的季节性特征,基本呈冬季>春秋季>夏季的趋势,其中冬季ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（CO）、ρ（NO₂）、ρ（SO₂）分别为（73±27）（114±42）（1.49±0.61）（36±14）（42±33）μg/m3.③ 高ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）主要集中在华北平原,年均值分别为（70±16）（117±22）μg/m3;高ρ（CO）主要出现在山西省,年均值为（1.76±0.48）mg/m3;高ρ（NO₂）主要分布在京津冀、山东省和长江三角洲,年均值分别为（42±6）（39±9）（34±8）μg/m3;高ρ（SO₂）主要分布在山西、山东两省,年均值分别为（54±10）（41±16）μg/m3.④ Pearson相关系数研究表明,我国城市环境空气颗粒物与气态污染物具有较强的复合性,并且具有秋冬季明显强于春夏季的季节性特征.研究显示,我国城市大气污染具有较强的季节性、区域性与复合性,在降低环境空气颗粒物浓度的同时,对气态污染物的削减也不容忽视.