廊坊开发区秋季VOCs污染特征及来源解析

使用ZF-PKU-1007大气挥发性有机物（VOCs）在线连续监测系统,于2018年09月25日~10月18日在廊坊市经济技术开发区对99种VOCs进行了在线连续观测.结果显示,观测期间VOCs浓度为69.56×10^-9,烷烃、烯烃、芳香烃、醛酮类及卤代烃体积分数占VOCs比例分别为53.2%、5.9%、7.6%、10.5%和19.3%;使用OH消耗速率L_OH和臭氧生成潜势（OFP）估算了观测期间VOCs大气化学反应活性,结果表明醛酮类、芳香烃和烯烃是主要的活性物质;使用气溶胶生成系数法（FAC）估算了VOCs对二次有机气溶胶（SOA）的贡献,得出VOCs对SOA浓度的贡献值为1.13μg/m³,其中芳香烃对SOA生成贡献占比为94.3%,间/对-二甲苯、甲苯为优势物种;使用PMF模型对VOCs进行了来源解析,识别了5个主要来源,分别为溶剂使用及挥发源（39.6%）、机动车源（22.5%）、固定燃烧源（17.6%）、石化工业源（11.1%）及植物排放源（9.4%）,因此,溶剂使用及挥发源、机动车源及燃烧源应为廊坊开发区秋季大气VOCs控制的重点.     

基于CALIPSO资料的东亚地区气溶胶垂直分布特征分析

目的分析东亚地区气溶胶的垂直分布特征。方法利用2006—2012年CALIPSO星载激光雷达资料,基于气溶胶光学厚度分析结果,选取有代表性的经度带和纬度带,分别研究东亚大陆东部沿海地区气溶胶的垂直分布和东亚-北太平洋地区沙尘气溶胶的垂直分布。在此基础上,选取三个有代表性的格点,进一步研究华北和华南地区气溶胶的垂直分布及塔克拉玛干沙漠沙尘的气溶胶垂直分布,并对其垂直分布特征曲线进行拟合。结果平均来看,除少数地区个别月份外,东亚地区气溶胶主要出现在近地面附近。东部沿海地区,一定高度以上,气溶胶的消光系数随高度的增加总体上呈指数减小;西北沙尘源区,大致在近地面至对流层中层,沙尘气溶胶的消光系数随高度的增加几乎呈线性递减。气溶胶的垂直分布具有显著的月际变化和地区差异,中纬度地区,亚洲沙尘气溶胶跨北太平洋传输在1—5月份较强。结论高垂直分辨率的CALIPSO资料可作为精细分析气溶胶垂直分布特征的有力工具。     

新疆典型城市气溶胶光学厚度变化特征

利用2006~2017年Aqua-MODIS C006气溶胶日产品数据,选取新疆地区11个代表性城市进行分类,分析典型城市的AOD近12a变化趋势及特征.结果表明：2006~2017年间,除乌鲁木齐市AOD小幅度上升外,其余10个城市AOD均出现不同程度下降,北疆城市年均降幅较小,吐鲁番市12a间AOD下降了0.13,为哈密、焉耆等同纬度城市群中的最大降幅,南疆城市AOD年均降幅最为显著,阿克苏、喀什、和田和若羌地区AOD分别下降了0.18、0.16、0.16和0.09;AOD空间分布上,南疆为AOD峰值中心,年均值达0.50以上,北疆和东疆地区AOD年均值维持在0.20~0.22;同时,AOD具有典型的季节变化特征,春季为AOD峰值季节,夏季次之,秋、冬季AOD较低;此外,12a间新疆全区AOD出现不同程度降低,其中南疆沙尘源区为AOD下降的典型区域,减少区域呈现出沿昆仑山脉自南向北的带状分布.     

陆地气溶胶粒子尺度分布的准确描述

利用AERONET 2.0级数据研究了3种主要陆地气溶胶（吸收性,中性和非吸收性）粒子尺度分布的规律.结果表明：当气溶胶的主要成分为小粒子时,细模式气溶胶的中值半径（r_f）和气溶胶总光学厚度（τ_t）的相关性较好,但粗模式的中值半径（r_c）与τ_t相关性较差,且对中性气溶胶表现为负相关,对其他两种类型则表现为正相关;在细模式气溶胶占比减少时,r_f和r_c与τ_t的相关性均减小;不论在何种情况下,r_f与细模式气溶胶光学厚度（τ_f）,以及r_c与粗模式气溶胶光学厚度（τ_c）总保持很高的相关性,且不论哪种气溶胶类型,r_c与τ_c总表示出稳定的负相关.最后讨论了新的气溶胶粒子尺度描述方法对卫星气溶胶性质反演的影响.     

2016年冬季北京地区一次重污染天气过程边界层特征

利用中国气象局地面常规观测资料、微脉冲激光雷达（MINI-MPL）、风廓线雷达资料、生态环境部大气成分等资料,对2016年12月16~21日京津冀多地污染过程的生消特征、与气象条件的关系以及边界层的结构特点进行了分析.结果表明：大气处于静稳状态,低层大气盛行偏南气流,大气湿度持续增加,加之北京三面环山不利于污染物扩散的特殊地形是造成北京此次严重空气污染的重要因素.重污染期间,污染物主要聚集在800m高度以下,严重污染时,污染物高度甚至仅有400m左右.风廓线雷达反演风场显示：2次PM_2.5浓度快速上升阶段低层伴随持续偏南风或偏东风.污染过程期间,逆温结构明显,两次污染快速发展阶段恰好出现在两次逆温最强时段.此次污染天气过程,激光雷达退偏振比总体小于0.25,反映污染主要是人类活动产生气溶胶,前期以一次排放颗粒物为主,后期以二次转化颗粒物为主.退偏振比污染过程前期呈明显日变化特征,且白天退偏比比夜间高.     

天津城区大气气溶胶复折射指数的反演及消光贡献分析

气溶胶的复折射指数是直接影响其散射特性和吸收特性的基本物理量之一.为深入研究城市大气气溶胶的复折射指数特征,引入一种具有高时间分辨率优点的反演方法来反演气溶胶复折射指数.依据辐射传输理论,将天津大气边界层观测站观测到的高精度散射系数、吸收系数和数浓度谱分布数据利用查表法代入Mie理论气溶胶粒子群消光计算公式,对大气气溶胶复折射指数进行反演.结果表明:①天津城区2011年4月观测地点0.55 μm波长处的气溶胶复折射指数实部平均值为1.64,虚部平均值为0.015.②气溶胶复折射指数实部和虚部均有明显日变化规律,实部和虚部均与相对湿度呈正相关,与风速呈负相关.③利用反演得到的复折射指数对不同粒径大气气溶胶的消光特性进行计算发现,对散射特性而言,>0.25~1.00 μm粒子对散射系数的贡献率达86%;对吸收特性而言,>0.25~2.50 μm粒子对吸收系数的贡献率为53%,>2.50~32.00 μm粒子对吸收系数的贡献率为47%.研究显示,>0.25~1.00和>1.00~32.00 μm的粒子对吸收系数的贡献率均较高,但对散射系数而言,>0.25~1.00 μm的粒子贡献率较高,因此综合考虑气溶胶散射系数、吸收系数和消光系数,控制>0.25~1.00 μm的气溶胶粒子数浓度可有效改善大气能见度.      

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.      

1961-2013年四川盆地气溶胶光学厚度的长期变化及与气温的联系

首先分别对西南地区84个气象站1980年前后的能见度资料进行了均一性处理,建立了各站1961-2013年的能见度长序列数据,再结合水汽压、天气现象资料反演建立了1961-2013年西南地区的气溶胶光学厚度（AOD）长时间序列资料,研究了四川盆地的气溶胶光学厚度的长期变化及其与气温的关系.结果表明,西南地区AOD在四川盆地形成一高值区,四川盆地AOD明显大于云贵高原和川西地区.四川盆地AOD阶段变化明显,从1961-1996年不断增加,线性增加趋势十分显著,高达0.046/10 a,尤其是从1980年代到1990年代中期显著增加且维持在较高值,到1990年代中后期（1996年左右）转为下降趋势.四川盆地在1997年左右开始的显著增暖比全国和全球1980年代中期开始的增暖明显滞后,气溶胶的冷却效应在一定程度上可以解释四川盆地在1980年代至1990年代中期气温偏低.从季节来看,春季AOD的显著增加与四川盆地春季气温变冷的关系相比其它季节更密切.此外,四川盆地AOD与气温日较差存在显著的负相关关系,AOD从1961-1996年不断增加,对四川盆地温度日变化幅度有明显减缓作用.从季节来看,春季AOD与气温日较差的负相关关系相比其他季节更为明显.     

Chemical characterization and source apportionment of atmospheric submicron particles on the western coast of Taiwan Strait, China

Taiwan Strait is a special channel for subtropical East Asian Monsoon and its western coast is an important economic zone in China. In this study, a suburban site in the city of Xiamen on the western coast of Taiwan Strait was selected for fine aerosol study to improve the understanding of air pollution sources in this region. An Aerodyne high-resolution time-of-flight aerosol mass spectrometer(HR-To F-AMS) and an Aethalometer were deployed to measure fine aerosol composition with a time resolution of 5 min from May 1to 18, 2015. The average mass concentration of PM1 was 46.2 ± 26.3 μg/m~3 for the entire campaign. Organics(28.3%), sulfate(24.9%), and nitrate(20.6%) were the major components in the fine particles, followed by ammonium, black carbon(BC), and chloride. Evolution of nitrate concentration and size distribution indicated that local NOx emissions played a key role in high fine particle pollution in Xiamen. In addition, organic nitrate was found to account for 9.0%–13.8% of the total measured nitrate. Positive Matrix Factorization(PMF)conducted with high-resolution organic mass spectra dataset differentiated the organic aerosol into three components, including a hydrocarbon-like organic aerosol(HOA) and two oxygenated organic aerosols(SV-OOA and LV-OOA), which on average accounted for 27.6%,28.8%, and 43.6% of the total organic mass, respectively. The relationship between the mass concentration of submicron particle species and wind further confirmed that all major fine particle species were influenced by both strong local emissions in the southeastern area of Xiamen and regional transport through the Taiwan Strait.     

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.