兰-白城市群主要大气污染物网格化排放清单及来源贡献

甘肃兰-白城市群为我国西北地区重要的重工业基地,大气污染物排放总量较大.研究高空间分辨率的污染物排放清单对于区域空气质量预报预警、减排方案模拟研究及大气污染防治等具有重要的科学意义.本文以兰州和白银为主要研究区域,基于研究区域污染源排放及统计年鉴等数据资料,建立了兰（2015年）-白（2016年）城市群7种（类）主要大气污染物网格化排放清单,并对其空间排放特征以及排放源贡献进行了详尽地讨论分析.结果表明,兰-白城市群7种主要污染物年排放量分别为：NO_x 2.22×10⁵ t、NH₃ 4.53×10⁴ t、VOCs 7.74×10⁴ t、CO 5.62×10⁵ t、PM₁₀ 4.95×10⁵ t、PM_2.5 1.91×10⁵ t和SO₂ 1.37×10⁵ t.其中CO的排放量最大,NH₃的排放量最小.本清单与北大和清华MEIC清单对比结果表明,交通源排放3个清单一致性较高,CO排放总量和其工业源排放与北大和清华MEIC清单排放源相差30%~40%,推测原因主要为清单计算过程中排放因子、分辨率和数据年份的差异.本清单网格化空间分布显示除NH₃外的其他6种（类）污染物,排放主要集中在市区,排放源中工业非燃烧过程源均为最大贡献占比,NH₃的主要贡献源是氮肥的施用及禽畜排放,其污染分布受耕地分布等因素影响较大.因此,减少工业非燃烧过程源、整合优质高效电力供应、使用清洁能源、严格控制工地扬尘、工业粉尘和做好城区绿化等,能有效地降低兰-白城市群NO_x、VOCs、CO、PM₁₀、PM_2.5和SO₂这6种（类）主要污染物的排放.NH₃的减排则主要可从控制氮肥的使用及减少禽畜排放两方面考虑.本研究还利用蒙特卡洛法分析了排放清单的不确定性,NH₃的不确定性最大为-31%~30%,CO的不确定性最小为-18%~16%,清单整体可信度较高.     

青岛近海不同污染过程下大气颗粒态氮磷浓度分布特征

2018年3月~2019年10月在青岛近海连续采集了大气气溶胶样品,测定出样品中溶解无机氮（DIN）、溶解无机磷（DIP）、溶解态总氮（DTN）、溶解态总磷（DTP）、总氮（TN）和总磷（TP）的浓度分别为（7.13±6.59）μg·m^-3、（17.42±9.88）ng·m^-3、（8.34±7.03）μg·m^-3、（25.59±13.67）ng·m^-3、（10.68±10.59）μg·m^-3和（76.34±51.79）ng·m^-3.结果表明,受排放源强度、气团来源和气象条件等因素影响,采样期间气溶胶中不同形态氮磷浓度变化范围较大,DIN、DTN和TN呈现秋季浓度最高,春季和冬季次之,夏季浓度最低的季节变化特征;DIP、DTP浓度与氮组分具有相似的季节变化,表现为秋季高,夏季低,而TP浓度在春季最高,夏季最低.霾天气溶胶中不同形态氮磷浓度较晴天对照天均显著增加,DIN、DTN和TN较对照天分别提高了4.3、3.8和4.5倍,而DIP、DTP和TP较对照天分别提高了1.9、1.9和1.2倍,但不同时期霾天样品的氮组分浓度增长幅度相差较大,其中采暖期与非采暖期霾天气溶胶中DIN/DTN的值分别为（92.65±4.09）%和（80.52±8.42）%,较对照天分别提高了8.87%和4.83%;而采暖期与非采暖期霾天气溶胶中DTN/TN值分别为（73.41±12.18）%和（80.36±4.72）%,较对照天分别降低了13.35%和5.92%.霾天气溶胶中DIP占DTP的比重较对照天仅提高了1.47%,但变化较为复杂,随霾天不同而有较大差异;受气团来源、相对湿度和大气酸化过程等因素影响,气溶胶中DTP/TP的值较对照天提高了10.58%.受沙尘事件影响的气溶胶中DIN、DTN和TN的浓度较对照天分别提高了2.5、2.6和2.6倍,DIP、DTP和TP的浓度较对照天分别提高了4.0、2.8和7.2倍.     

基于多源探测的南京市大气污染状况分析

南京市作为长三角地区的核心城市之一,工业发达,大气污染状况较为严重.为深入研究南京市污染状况,利用MODIS以及CALIPSO的气溶胶产品对南京市2011-2019年气溶胶特性进行分析,并基于地基反应性气体分析仪数据分析了冬季南京市大气中4种常见反应性气体（SO₂、NO、NO₂、O₃）的体积分数时序状况.结果表明:①南京市2011-2019年气溶胶光学厚度（AOD）整体呈下降趋势,冬季AOD值可达0.7,污染程度为四季中最高,且气溶胶以粗粒子和吸收性粒子为主.②南京市近地层大气（2 km以内）以大粒子和不规则颗粒物为主,2~6 km高度层内细粒子与规则颗粒物的占比逐渐增多,且2~6 km高度层内粒子的体积大小变化不大.③冬季4种常见的反应性气体中,φ（NO）在大气中的变化最为显著,且最高值可达160×10-9,φ（NO₂）与φ（O₃）在大气中的变化趋势相反.由于排放限制措施、工厂脱硫措施的推广以及光化学反应的影响,导致φ（SO₂）较低,仅在3×10-9左右.结合OMI卫星观测数据发现,受新冠肺炎疫情下工厂停工的影响,2020年初南京市φ（NO_x）维持在较低水平.研究显示,近年来南京市颗粒物污染状况有所改善,但仍需注意粗颗粒物的排放,需严格控制工厂气态污染物,尤其是NO_x的排放.      

鄂州市高时空分辨率大气污染源排放清单的建立

为进一步推进鄂州市大气污染防治工作,加强大气环境质量及重污染应急工作保障,文章基于污染源普查成果建立了2017年鄂州市高时空分辨率大气污染源排放清单。研究通过对鄂州市固定燃烧源、工艺过程源、溶剂使用源等的调查,借助第二次全国污染源普查成果,获得污染源的基本信息。鄂州市2017年各类大气污染物排放情况:SO_2为8 048.58 t、NO_x为18 363.60 t、CO为306 258.10 t、VOCs为19 146.60 t、NH_3为2 603.01 t、PM_(10)为22 695.50 t、PM_(2.5)为10 811.73 t、BC为918.34 t、OC为1 018.93 t。工艺过程源对SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM_(10)、PM_(2.5)的贡献率最大,分别为66.75%、63.41%、89.87%、68.28%、54.69%、66.51%;农业源对NH_3的贡献率最大,为53.71%;固定燃烧源对BC、OC的贡献率最大,分别为35.85%、37.85%。     

沙尘暴期间莫高窟大气颗粒物变化及影响因素

为有效预防突发沙尘暴天气下大气颗粒物对世界文化遗产地敦煌莫高窟壁画及彩塑的污染,文章选取了第138窟内、72窟前及九层楼顶3处监测点,探讨了大气颗粒物污染特征及影响因素。结果表明:72窟前平均风速为1.57 m/s,小于起沙风速,九层楼顶平均风速为10.66 m/s,大于起沙风速,占比为98.50%,主风向为东北偏东,占比为39.85%。九层楼顶颗粒物质量浓度比其他监测点更快达到最大值。第138窟内、72窟前PM2.5日均质量浓度为(43.82±15.51)、(59.85±29.78)μg/m~3,超标倍数为0.25、0.71,九层楼顶PM2.5超出仪器上限。第138窟内、72窟前、九层楼顶PM10日均质量浓度为(58.60±21.36)、(74.43±36.52)、(3 725.41±203.41)μg/m~3,超标倍数为0.17、0.49、73.51;TSP日均质量浓度为(80.15±29.02)、(102.33±48.22)、(5 593.68±707.98)μg/m~3,超标倍数为0、0、45.61。各监测点输送颗粒物的主要风向为ENE、NE、E和N、NNE。颗粒物质量浓度与气温、气压呈负相关,与风速呈正相关,除72窟前PM2.5外,其他颗粒物质量浓度与空气相对湿度呈负相关。     

杭州市大气VOCs组成特征及二次污染生成贡献

利用2021年1～12月杭州市城区大气VOCs的观测数据,分析了VOCs化学组成及其污染特征,运用正交矩阵因子分解法(PMF)进行VOCs来源解析,并利用最大增量反应活性(MIR)和气溶胶生成系数(FAC)估算VOCs的臭氧生成潜势(OFP)和二次有机气溶胶生成潜势(AFP),量化评估其二次污染生成贡献.结果显示,观测期间杭州市大气VOCs体积分数均值为30.65×10^-9,烷烃和卤代烃是其主要组分,分别占49.23%和24.47%,浓度排名前10的VOCs物种主要为C₂～C₄的烷烃、C₇～C₈的芳香烃和乙烯.源解析结果显示杭州市VOCs主要来源为燃烧源、溶剂使用源、工业排放源、油气挥发源和机动车尾气排放源.杭州市大气VOCs的总OFP为50.56×10^-9,其中乙烯、1-乙基-3-甲基苯和甲苯是其主要贡献组分.芳香烃对AFP的贡献达到91.52%,是最重要的SOA前体物.因此,控制机动车尾气排放和溶剂使用过程中产生的VOCs对防控O₃     

北京一次严重雾霾过程气溶胶光学特性与气象条件

对北京地区2013年10月2~7日一次严重雾霾过程中的气溶胶光学特性开展研究,分析了气象条件对雾霾过程的影响,并结合HYSPLIT模型分析污染物的来源.结果表明,在污染天气中气溶胶光学厚度、?ngström波长指数、细模态体积尺度谱峰值浓度远高于清洁天.10月5日雾霾最为严重,440nm波长处气溶胶光学厚度高达3.89.在雾霾发生前后,单次散射反照率日均值随波长增大而增大,而在10月5日,单次散射反照率值随波长增加先增大后减小,在675nm波长处达到最大值0.965.雾霾过程中大气气溶胶以强散射型细粒子为主,人为因素贡献较大,且受气象条件影响明显.