某高密度街区大气颗粒物质量浓度分布特征实测研究

为研究城市高密度街区大气颗粒物浓度分布特征,2019年秋季对上海市某高密度街区道路大气颗粒物浓度、空气温度、相对湿度、地理位置、车辆与道路图像视频信息进行了同步移动在线监测,并结合街区内固定站数据和后向轨迹模拟结果,总结了影响街区大气颗粒物浓度变化的主要因素。结果表明:城市大气颗粒物背景拟合值处于较低水平时,街区内的大气颗粒物浓度变化和影响因素易被识别;机动车污染源对大气颗粒物浓度贡献大,其中大型机动车的影响明显;户外施工和道路清扫会引起大气颗粒物浓度上升,其中PM₁₀上升更明显;交通密度大的十字路口大气颗粒物浓度通常较高;城市高架的盖状结构会阻碍大气颗粒物在垂直方向上的扩散,引起局部大气颗粒物浓度上升;街区内高大浓密的乔木对近地面的大气颗粒物屏蔽效果不理想,甚至有助于颗粒物累积;早晚高峰时段大气颗粒物浓度较非高峰时段高。     

环杭州湾区域秋冬季PM2.5中有机碳和元素碳污染特征及来源

为了探究环杭州湾区域PM2.5碳组分的污染特征及来源,于2019年10月16日至12月27日在杭州、宁波、湖州、嘉兴、绍兴、舟山6个城市同步采集PM2.5样品,测定有机碳(OC)和元素碳(EC)浓度.结果表明,PM2.5中OC和EC表现为绍兴(11.5、2.3μg/m3)与杭州(10.0、2.4μg/m3)>宁波(8....     

我国典型城市PM_(2.5)空间分布均匀性分析

随着空气质量新标准的实施,从2013年开始我国部分城市先期开展了PM2.5的例行监测,从中选取不同区域的典型城市,分析了PM2.5在环境中的分布情况。分析结果表明:典型城市PM2.5日均值相对标准偏差(RSD)范围为13%~26%,平均值为18%;我国南方城市PM2.5空间分布均匀性优于北方城市,北方城市冬、春季节PM2.5分布的均匀性较差,南方城市夏季PM2.5分布的均匀性较差;PM2.5的空间分布均匀程度与PM10接近,但明显优于其他气态污染物。综合分析认为,目前我国国家监测网内PM2.5监测点位的代表性能够满足城市空气质量监测与评价工作需要。     

应用地累积指数评价鞍山市夏季PM2.5中元素的污染

2014年夏季在鞍山市的6个站点进行了PM2.5的样品采集,对其载带的15种元素进行了检测。通过地累积指数、相关分析和聚类分析等方法分析了鞍山市夏季PM2.5中15种元素的污染来源。结果表明:Ca、Zn、Pb、Ni和Cd这5种元素的质量分数在各站点之间存在较大的差异;地累积指数结果显示,Cd为极强污染程度,可能的来源是钢铁冶炼和刹车及轮胎磨损,Pb和Zn污染程度在强污染以上,Pb可能的主要人为来源是钢铁冶炼和窖炉煤的燃烧,Zn可能主要来自钢铁冶炼和机动车,Cu、Ni、Cr和Ca中到强污染以下;聚类分析将中度污染及以上元素分为Zn-Cd-Pb,Ni-Cu-Cr和Ca 3类,分别指示钢铁冶炼、机动车尾气及刹车、轮胎磨损,建筑尘;相关性分析显示,Cr与Ni、Cu可能来自同一污染源,Zn、Cd和Pb可能来自同一种源。     

珠三角地区大气PM_(2.5)理化特性季节规律与成因

基于珠三角大气超级站2013年8月至2014年3月PM2.5、PM2.5中主要水溶性无机离子组分及其重要气态前体物等参数的逐时在线监测结果,揭示当地大气PM2.5中二次无机组分与其气态前体物的相互作用,以及PM2.5理化特性与成因的季节差异。结果表明,观测期间,PM2.5、PM10的年平均质量浓度分别为64.2、105.1μg/m3,PM2.5在PM10中所占比例(PM2.5/PM10)平均为61.1%。SO2-4、NO-3、NH+4的年平均质量浓度分别为16.6、9.0、10.2μg/m3,3者之和(SNA)占PM2.5的比例(SNA/PM2.5)平均为55.8%,体现了二次转化对珠三角地区PM2.5污染的重要影响;不同季节,SNA/PM2.5为46.0%~64.3%,夏季最低,冬季最高,其中SO2-4、NH+4对PM2.5的贡献相对稳定,NO-3贡献的季节差异较大;秋、冬季各项观测参数浓度的日变化规律相对明显,夏季除HNO3和NH3外,多项观测参数在低浓度水平波动,日变化规律不明显;珠三角大气中具有足量气态NH3以中和硫酸盐和硝酸盐,PM2.5中NH+4、SO2-4、NO-3主要以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在;本研究站点夏季的硫氧化率和氮氧化率均高于广州市,这充分体现了该站点的区域性特征。     

京津冀地区细颗粒物污染来源实时预报系统的构建和初步应用

基于区域空气质量数值模型和源示踪技术,构建污染来源预报系统,实现了京津冀地区污染来源的实时预报。针对预报中最迫切的时效限制,在系统的源排放预处理、污染物来源贡献计算方案、业务化运行等方面进行特别的设计,主要包括：开发出快速源排放前处理技术;通过试算确定了分区域和行业的污染来源追踪方案;采用目前2种主流的并行计算方式混合编译区域空气质量模型并运行;设计了业务化运行中多任务的分布式计算方案,以充分利用计算资源。这些优化措施有效地缩短了预报时间。目前系统已处于业务化运行阶段,每天08：00之前,预报出未来3 d的区域空气质量,同时给出关注区域主要污染物分区域和行业的来源贡献状况;系统已应用在庆祝抗战胜利70周年阅兵期间空气质量保障后评估,以及2015年11月底—12月初京津冀重污染预警等应急工作中。     

安徽省PM2.5浓度反演方法对比及时空变化研究

为探讨安徽省PM_2.5时空分布特征,文章基于2015-2020年地基观测PM_2.5、AOD、植被覆盖产品以及气象要素数据等,对比了多尺度地理加权回归、随机森林、全连接神经网络3种模型的精确度,并采用全连接神经网络模型反演了PM_2.5浓度,分析了PM_2.5浓度的时空变化特征,以及各因子对PM_2.5浓度的影响力。结果表明：3种模型中,全连接神经网络模型的精确度最高;2015-2020年PM_2.5浓度从平均51.29μg/m³递减至36.71μg/m³,季节尺度上,PM_2.5浓度冬季>春、秋季>夏季,受政策及疫情影响,2018年的秋冬季、2020年的春夏季PM_2.5浓度下降同比最快;空间上表现为皖北>皖中>皖南。10个影响因子两两交互,均比单一因子对PM_2.5浓度的影响大,其中AOD对PM_2.5的影响力最大,...     

日照2016-2017年PM2.5时空分布特征

根据2016-2017年日照国家基本气象站和日照市环保局所辖环境监测点气溶胶PM2.5观测数据,统计分析了2016-2017年日照市PM2.5的最小值、最大值、各月平均值、各时平均值等变化特征。结果表明,日照市2016-2017年PM2.5最小值为1μg/m3,共出现371次,各时均有出现,规律性不强;最高值为453.4μg/m3,出现在2016年12月20日凌晨3时,超过300μg/m3共出现过46次,每个时间段都出现过最高值,夜间凌晨居多;各月平均值1月最高,8月最低,冬季平均值明显高于夏季,和市环保局监测点数据分析分布规律相同,也呈双峰单谷;各时平均值9时最高,17时最低。     

区域大气污染空间效应及产业结构影响

目前,中国大气污染问题愈发严峻,由大气污染所导致的公共健康风险及经济损失日益突出,探询污染的形成原因、影响因素是制定治理政策的重要依据。本文针对大气污染的主要污染物PM10进行研究,特别探讨中国31个省市自治区本地与异地之间PM10交互影响的问题及产业结构影响。首先,分析全局空间相关性,发现地区间PM10存在着空间自相关,且逐年增强;其次分析局域相关性,发现中国北方部分地区出现高-高类型的集聚,主要集中于北京、天津、河北、山西、山东、河南、黑龙江、吉林和辽宁等9个省份;南方部分地区出现低-低类型的集聚,主要集中于广东、海南、广西、贵州以及云南等5个省份。虽出现个别年份的波动,但从长期看,各集聚区均处于较稳定状态;第三,建立空间计量模型对PM10进行比较全面的模型数据分析,包括经济社会、经济结构以及气候等因素对PM10的影响,以较为新颖的视角刻画PM10的形成,发现地区间PM10的交互影响存在着负效应,分析表明这种负效应具有短期性,而且负效应与溢出效应可能存在联系。此外,重点分析工业中对PM10贡献较大的典型行业,以及以典型行业为代表的工业结构对我国东、中、西部地区PM10的影响特点,与劣质煤进口量逐年增大的事实相结合,阐述了降低PM10的困难所在。最后,基于实证分析结果论证影响不同地区PM10的主导因素,空间因素对PM10的影响,长期看在部分地区通过产业转移的方式降低PM10的不可行性;论证中,以北京地区为主要分析案例,发现交通拥堵程度以及空间因素是其出现高雾霾的重要原因。根治雾霾,区域间的联合治理势在必行。