衡水市大气污染成因研究及治理经验

衡水市作为"2+26"城市中典型的低GDP、高污染城市,其空气质量排名常年处于74个重点城市的后10位.自大气重污染成因与治理攻关项目工作开展以来,衡水市开展了大量污染成因研究及污染治理工作,已取得了较为明显的大气污染治理成效.从空气质量变化、排放源、污染物来源解析及气象条件与排放贡献等方面,梳理了衡水市大气污染成因研究及治理经验.结果表明:①衡水市的空气质量得到较大改善,PM₁₀和PM_2.5治理成效明显.2018年衡水市ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）年均值比2017年分别下降了25.12%和19.73%,比2013年分别下降了54.84%和51.22%,但O₃污染形势逐渐严峻,以O₃为首要污染物的天数由55 d（2013年）增至125 d（2018年）.②相比于2016年,衡水市2017年SO₂、NO_x、CO、PM₁₀、PM_2.5、BC、OC、VOC的排放总量均大幅下降.③2013-2018年导致衡水市PM_2.5下降的因素中,气象因素占8.0%,排放源因素占92.0%,说明衡水市通过减排措施改善空气质量的效果较为显著.④硝酸盐已经取代硫酸盐成为秋冬季颗粒物二次转化中最重要、占比最高的成分.研究显示,衡水市高ρ（PM_2.5）主要以本地排放和临近地区输送为主,为有效控制衡水市PM_2.5污染的发生与发展,应采取本地排放控制与"2+26"城市联防联控相结合的方案.      

克拉玛依城市土壤的环境磁学特征研究

对克拉玛依市土壤环境磁学特征进行研究,并探讨土壤磁性增强的机制。结果表明:低频质量磁化率(χLF)在不同用地上依次表现为:交通运输用地商业用地林地公共设施用地未建设用地居住用地。交通运输用地、公共设施用地较居住用地、非建设用地的土壤以低矫顽力的亚铁磁性矿物含量较高和少量不完全反铁磁性矿物,且磁性颗粒以多畴(MD)颗粒为主,含少量的单畴(SP)颗粒和稳定单畴(SSD)颗粒,与交通运输用地、公共设施用地受到汽车尾气和其他人为活动产生的污染物中含有大量的粗颗粒亚铁磁性矿物密切相关。     

菏泽市冬季大气PM2.5和PM10中碳组分来源解析

为研究菏泽市冬季大气颗粒物中碳组分的污染特征和来源,于2016年1月采集菏泽市冬季大气PM_2.5和PM₁₀样品,基于热光反射法分析样品中OC（有机碳）、EC（元素碳）及8个碳组分[OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3和OP（裂解碳）]的含量,并计算得到ρ（Char-EC）（Char-EC为燃料燃烧后固体残渣中的EC）和ρ（Soot-EC）（Soot-EC为燃烧后气相挥发物质再凝结形成的EC）,以定性识别大气颗粒物中碳组分的来源.结果表明,菏泽市冬季大气颗粒物样品中碳组分浓度处于较高水平,PM_2.5中的ρ（OC）、ρ（EC）分别为26.34、9.22 μg/m3,PM₁₀中ρ（OC）、ρ（EC）分别为31.82、10.71 μg/m3.采样期间大气PM_2.5中碳组分（OC、EC、OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3、Char-EC、Soot-EC）浓度与PM₁₀中相应各组分浓度的比值均大于0.5（0.60~0.90）,表明碳组分多集中于细粒子（PM_2.5）.大气颗粒物样品中各碳组分浓度具有明显空间差异,各点位大气PM_2.5和PM₁₀中ρ（OC）均显著高于ρ（EC）（T检验,P < 0.05）.菏泽市冬季大气PM_2.5和PM₁₀中Char-EC/Soot-EC（二者质量浓度之比）分别为10.04、8.00,并且存在显著的空间差异性（T检验,P < 0.05）.PMF（正定矩阵因子分解法）解析结果表明,菏泽市冬季大气PM_2.5和PM₁₀中碳组分来源主要有4类,包括两类柴油车（1类排放的碳组分中以EC2为主,定义为柴油车-1;1类排放的碳组分中以EC3为主,定义为柴油车-2）、汽油车、生物质燃烧和燃煤混合源,对大气PM_2.5中碳组分的分担率分别为13.98%、5.13%、24.47%、41.97%,对大气PM₁₀中碳组分的分担率分别为16.08%、8.21%、18.34%、47.35%.可见,菏泽市冬季大气PM_2.5和PM₁₀中碳的主要来源是柴油车、汽油车、生物质燃烧和燃煤.      

基于SPAMS的太原市典型生活区停暖前后PM2.5来源及组成

为分析太原市采暖期和非采暖期PM_2.5的特征,利用单颗粒气溶胶质谱仪（SPAMS）分析太原市典型生活区采暖期（2016年3月11-18日）和非采暖期（2016年4月1-7日）PM_2.5的来源及组成.结果表明:① 采暖期（停暖前）颗粒物有机碳、硫酸盐和多环芳烃等信号强度大于非采暖期（停暖后）,而元素碳、硝酸盐、铵盐等反之.② 为了尽可能排除气象因素的影响,选取风向（东南风）、风级（二级）相同时段的颗粒物进行分析,停暖前后颗粒物主要化学组分为有机碳、混合碳和元素碳,采暖前有机碳占比（达51.9%）最高,非采暖期元素碳占比（32.6%）最高.采暖期有机碳、高分子有机物和左旋葡聚糖占比明显高于非采暖期,元素碳、矿物质和重金属反之.③ 停暖前后首要的两类污染源为燃煤和机动车尾气,二者贡献率之和分别高达70.1%和67.4%,可见本地主要受这两类源的影响.燃煤在采暖期为首要污染源,并且贡献比例高于非采暖期,而机动车尾气在非采暖期为首要污染源,且比例明显高于采暖期.研究显示,采暖和非采暖期虽然首要污染源有所差异,但在污染过程中,机动车尾气源的贡献比例均高于优良时段,说明无论是采暖期还是非采暖期,除燃煤排放的影响外,机动车尾气的影响也需得到重视,建议加强机动车燃油品质的升级,使用清洁煤,并在重污染时段采取相应的管控措施.      

北方典型设施菜地土壤CO2排放特征

为研究我国北方典型设施菜地的土壤CO₂排放特征及其影响因素,通过原位监测手段,研究山东省寿光市农田转变为不同种植年限（6、12 a）设施菜地及设施菜地荒废12 a后土壤CO₂排放规律及影响因素.结果表明:①种植6 a设施菜地较农田具有较高的土壤CO₂排放量,可能是由于设施菜地种植过程中大量施加有机肥造成的,并且设施菜地土壤温度及含水率较高,增加了土壤蔗糖酶活性,加剧土壤CO₂排放.②当种植年限超过10 a,设施菜地施肥量减少,降低了土壤微生物可利用底物的供应.因此,种植12 a设施菜地土壤CO₂排放量降至农田水平.③种植6 a设施菜地土壤的w（DOC）（DOC表示水溶性有机碳）比农田较高.④土壤CO₂排放年内分配不均匀,表现为农田及荒废设施菜地土壤CO₂排放主要集中在5—8月,其排放量占全年的75.09%、87.02%,峰值出现在7月.种植6 a设施菜地土壤CO₂排放主要集中在5—8月和11月—翌年2月,两阶段排放量分别占全年的48.48%、42.34%,峰值分别出现在7月、12月.研究显示,农田转变为设施菜地短期（种植6 a）内可显著促进土壤CO₂排放及DOC的输出,但随着种植年限延长至12 a,土壤CO₂排放降至农田水平.      

桂林市流动源对大气细颗粒物的贡献研究

在桂林市2013年机动车保有量数据的基础上,参考清华大学开发的中国多尺度大气污染排放清单模型(MEIC)中的排放因子,估算流动源对大气细颗粒物的贡献。结果表明:桂林市区和桂林3大区域的流动源PM_(2.5)排放量分别为71.96和118.87t;按使用的燃料来分,柴油燃料对桂林市区和桂林3大区域PM_(2.5)贡献率较大,分别为94.07%和90.44%;按机动车类型来分,桂林市区和桂林3大区域的流动源PM_(2.5)主要贡献车型均为重型载货车、大型载客车、中型载货车,3大车型PM_(2.5)贡献率之和均超过80%。     

泉州市大气降尘中稀土元素地球化学特征及来源解析

稀土元素因其特殊的地球化学特性,具有一定的示踪性质.为了研究泉州市大气降尘中稀土元素地球化学特征及其来源,在泉州市不同功能区以及潜在源区共采集降尘样品34份,对REE组成特征、配分模式、特征参数进行了分析并结合三角图和特征参数关系图解揭示了其来源.结果表明,泉州市大气降尘的ΣREE空间分布差异较大,由高到低顺序为工业区交通繁忙区商业区居住区农业区.居住区、交通繁忙区、商业区的ΣREE变异系数均较小,显示其来源的一致性.降尘和潜在源样品中稀土元素的配分曲线均为右倾,轻稀土相对重稀土富集,具有明显的Eu负异常,表明研究区大气降尘具有较明显的陆源属性.各功能区降尘与潜在源的部分REE特征参数平均值较接近,未能揭示空间差异的成因.LaCeV三角图解表明居住区、交通繁忙区、商业区降尘中REE主要受交通源和土壤尘的影响,其次为燃煤源.δEu-ΣREE和HREEN/MREEN-LaN关系图解进一步说明汽车尾气排放是交通繁忙区和商业区降尘中REE的主要来源.所有功能区的稀土元素受钢铁厂排放物和水泥尘的影响较小,且农业区和工业区的稀土来源与其他功能区存在差异.     

济南市排污权交易体系设计研究

济南市作为山东省经济文化中心,多年来受传统工业影响,生态环境与经济发展的矛盾日益突出.构建排污权交易体系,调配总量控制下有限的排污指标为发展留出余量,已成创新环保机制、促进生态发展的迫切需求.通过梳理济南市排污交易现状,分析排污权交易实施的必要性,根据国家政策要求及试点城市经验,设计了在总量控制下由政府主导和市场调控相结合的排污权交易体系,并探讨了排污权交易实施后的经济效益及面临问题.     

泉州市"十二五"期间机动车污染物排放特征研究

建立了泉州市"十二五"期间机动车排放清单,获得了不同机动车排放贡献率.结果表明:摩托车和小型客车占总机动车保有量的比例最大,成为泉州市机动车排放的主要来源;污染物排放量排序:CO>NOx>HC>PM;甲醛>苯>乙醛>1,3-丁二烯>氨;CO2>N2O>CH2;不同车型对机动车污染物的排放贡献率有显著不同,小型客车对于CO和HC排放贡献最大,NOx、PM的主要排放源为重型货车;摩托车、小型客车、中型货车对有毒有害物的贡献率最大;小型客车对温室气体的贡献率最大.     

北京市近地层颗粒物浓度与气溶胶光学厚度相关性分析研究

利用2009年北京市大气颗粒物质量浓度和气溶胶光学特性的同步观测研究发现,北京市城区颗粒物污染严重.PM2.5、PM10年平均浓度分别为(65±14)、(117±31)μg·m-3,均超出国家2016年拟执行环境空气质量二级标准,PM2.5、PM10日均值超标率分别为35%、26%.细粒子PM2.5污染与可吸入颗粒物PM10污染呈显著性相关,相关系数R约为0.90(P<0.001),二者相关性伴随PM2.5在PM10中所占比重自春季到冬季逐渐增大而增强,年均PM2.5占PM10比重为61%.气溶胶光学厚度AOD(500 nm)与气溶胶波长指数(α)年均值分别为(0.55±0.10)、(1.12±0.08).PM2.5、PM10与AOD间全年及各季节均呈显著线性相关,相关系数R≥0.50;但其相关系数与相关函数存在着显著的季节差异,夏秋季节相关性显著高于春冬季节,且全年相关会掩盖较大的季节性系统差异.对PM2.5、PM10数据进行湿度订正,对AOD进行混合层高度订正,PM2.5、PM10与AOD之间的相关性得到一定提升,且更适合指数相关.