APEC前后北京郊区大气颗粒物变化特征及其潜在源区分析

为分析2014年APE(Asia-Pacific Economic Cooperation)会议前后北京郊区大气颗粒物数浓度和质量浓度的变化特征及其主要影响因素,于当年11月在北京怀柔区中国科学院大学雁栖湖校区教学一楼楼顶利用微量振荡天平(TEOM)、扫描电迁移率颗粒物粒径谱仪(SMPS)和空气动力学粒径谱仪(APS)对大气颗粒物质量浓度和数浓度分布进行连续在线监测;同时结合地面气象参数和HYSPLIT轨迹模式,对颗粒物的来源和传输过程进行聚类、潜在源区贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析.结果表明,APEC期间(11月5—11日)超细粒子(PM_(0.01～1))数浓度、细粒子(PM_(0.5～2.5))数浓度和粗粒子(PM_(2.5～10))数浓度分别为(17720.1±998.7)、(30.9±3.34)和(0.12±0.01) cm~(-3),比非APEC期间(即11月1—4日和11月12—30日)分别降低了28.8%、58.6%和64.7%;APEC期间ρ(PM_(2.5))为(36.1±2.4)μg·m~(-3),比非APEC期间降低55.5%.PM_(0.5～2.5)数浓度和PM_(2.5～10)数浓度降幅远大于PM_(0.01～1)数浓度,这表明APEC期间的减排措施对于PM_(0.5～2.5)和PM_(2.5～10)的控制效果优于PM_(0.01～1),说明APEC期间对PM_(0.5～2.5)、PM_(2.5～10)数浓度进行了更有效的控制.对北京气流后向轨迹聚类分析发现,来自蒙古国、内蒙古、河北西北部、河北南部方向的气流轨迹对应北京郊区的PM_(0.01～1)数浓度最高,为30593 cm~(-3),来自河北西北部、北京、天津、河北南部方向的气流轨迹对应北京郊区的PM_(0.5～2.5)、PM_(2.5～10)的数浓度及ρ(PM_(2.5))均为最高,分别为190 cm~(-3)、0.65 cm~(-3)、168μg·m~(-3).综合潜在源区贡献因子分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析(CWT)的结果分析发现,观测期间北京PM_(0.01～1)与PM_(0.5～2.5)、PM_(2.5～10)的潜在源区存在明显的区别,其中PM_(0.01～1)数浓度的潜在源区分布区域相对较广,主要分布在内蒙古中部、河北西北部、河北中南部和山西东北部等地区,而PM_(0.5～2.5)和PM_(2.5～10)数浓度的潜在源区分布基本一致,而且区域相对较集中,主要分布在河北北部、山西东北部和河北中南部等地区.APEC期间与非APEC期间ρ(PM_(2.5))的源区贡献因子分析和浓度权重轨迹分析表明,APEC期间ρ(PM_(2.5))的主要源区分布比非APEC期间相对较集中,主要位于北京当地、天津等附近地区,该地区对观测点ρ(PM_(2.5))的贡献值在24～40μg·m~(-3)之间.     

天津不同气团来向PM2.5中组分和污染源贡献的季节变化

利用基于新型多点位三维受体模型和后轨迹所构建的来向解析技术（SDA）,探讨了天津市内陆和近海点位的不同季节不同来向气团载带的颗粒物浓度、组分和源分担率特征,并定量计算了不同来向污染源对受体点位的贡献大小.整体上,渤海来向的气团相对清洁（97.1μg/m³）,气团占比较大（23.7%）;内蒙-河北-北京-天津来向气团载带的PM_2.5浓度高（197μg/m³）,但气团占比小（内陆点位春冬季分别为12.5%,11.9%,近海点位春冬季分别为8.6%,10.7%）,对PM_2.5的综合影响较小.近海点位春夏秋冬季对PM_2.5分担率最大的污染源分别为：SSW来向地壳源（12.8%）、SE来向硫酸盐+SOC（二次有机碳）（9.8%）、WSW来向燃煤源（10.3%）、WNW来向硫酸盐+SOC（12.1%）.内陆点位分别为SSW来向地壳源（14.5%）、S来向硫酸盐+SOC（13.5%）、SSW来向机动车源（8.9%）、WNW来向硫酸盐+SOC（9.5%）.     

长江三角洲地区大气污染过程分析

针对2015年和2016年12月2个月的4次污染过程,利用中分辨率成像光谱仪（MODIS）Terra卫星的气溶胶光学厚度（AOD）,Angstrom波长指数（AE）气溶胶数据,并结合PM_2.5和PM₁₀的浓度以及比值变化分析,发现以PM_2.5为代表的人为因素产生的细颗粒物是造成研究地区污染发生的重要因素.并且利用MODIS火点数据以及美国海军气溶胶分析与预测系统（NAAPS）模拟分析污染物成分,发现2015年12月12~16日和19~27日2次污染都以人为因素产生的细粒子污染物为主,沙尘以及生物质燃烧产生的烟粒对研究地区影响较小.2016年12月6~10日和15~18日2次污染过程产生的原因不同,利用潜在源贡献因子分析法（PSCF）分析发现6~10日污染天气的产生主要是由西北方向含有大量沙尘粒子气流以及南方生物质燃烧产生的大量烟粒共同输送到研究地区,加之研究地区大量人为污染细粒子的产生,导致了此次混合型污染天气发生.15~18日污染过程与2015年2次污染过程相似,主要原因都在于人为因素产生的细颗粒污染物的影响,沙尘以及烟粒对污染过程起到了加剧的作用.     

武汉市大气PM2.5中多环芳烃的分布特征及来源

为研究武汉市大气质量状况,在武汉市ID（工业区）、DT（中心城区）、BG（植物园）设3个采样点,连续1 a同步采集了大气中的PM_2.5（细颗粒物）样品,并研究了其中PAHs（多环芳烃）的质量浓度、来源和健康风险.结果表明,武汉市ID、DT、BG采样点的ρ（PAHs）年均值分别为（75.60±28.12）（59.77±22.81）（24.27±9.15）ng/m3,并呈冬季最高、夏季最低的季节性变化趋势.PMF（正定矩阵因子分析）结果显示,ID、DT、BG采样点的PAHs的主要来源分别为燃煤和扬尘（35%和33%）、机动车和扬尘（30%和34%）、机动车和木质燃烧（33%和32%）,在ID和DT采样点,扬尘对大气颗粒物中PAHs的贡献都很大,而燃煤和木质燃烧分别是ID和BG采样点PAHs的重要来源,在3个采样点中,机动车对颗粒物中PAHs贡献都较大,尤其是DT和BG采样点,机动车的贡献都超过30%.利用后向轨迹模型分析采样期间武汉市的气团来源,并结合每天的ρ（PAHs）发现,不同聚类气团对应的ρ（PAHs）差异很小,表明区域传输对武汉市PAHs贡献不大.通过武汉市大气颗粒物中PAHs吸入风险评估发现,武汉市PAHs的吸入风险范围在10-7~10-5之间,ID和DT采样点的部分人群的吸入风险稍高于安全范围（10-6以下）,有潜在的致癌风险.      

长三角北部沿海城市2018年大气VOCs分布特征

于2018年4—9月在连云港市不同功能区进行了VOCs苏玛罐采样,分析了57种PAMS物种和15种醛酮化合物.结果表明,工业区VOCs浓度最高（54.51 μg·m^-3）,其次是城区（52.59 μg·m^-3）,郊区浓度最低（43.98 μg·m^-3）.不同功能区的VOCs组分占比类似,都为醛酮（39.29%~45.94%） > 烷烃（27.61%~33.15%） > 芳香烃（15.99%~20.25%） > 烯烃（6.49%~7.39%） > 乙炔（0.55%~0.85%）.连云港市PAMS组分浓度与我国其他城市相比明显处于较低水平,季节变化趋势在连云港市城区和郊区基本一致,各组分浓度水平则是城区和工业区较为接近,明显高于郊区.醛酮类化合物中含量最高的为丙酮和2-丁酮,与我国其他城市和乡村地区相比也处在较高水平,季节变化趋势在连云港市所有功能区均呈现春季最高,秋季最低,夏季居中的情况.采用MIR系数计算VOCs的臭氧生成潜势（OFP）,不同功能区对臭氧生成贡献最大的都是芳香烃（39.18%~46.63%）,醛酮（23.90%~29.89%）其次.OFP排名前十物种表明,在连云港市控制正己烷、甲苯、二甲苯、三甲苯等芳香烃和丙酮、2-丁酮,可以有效控制O₃生成.甲苯/苯比值在2左右表明连云港市交通源对大气VOCs贡献显著,由异戊烷/TVOCs比值可知城区和郊区汽油挥发源贡献明显大于工业区,甲醛/乙醛比值在1左右表明连云港市不同功能区大气都符合城市地区的特征,从苯/甲苯与二甲苯/苯比值散点图发现连云港市大气老化特征明显.     

气象条件对2009-2018年天津地区PM2.5质量浓度的影响

采用PM_2.5质量浓度长期连续观测资料,结合地面气象资料和后向轨迹方法,分析2009-2018年天津地区PM_2.5质量浓度的长期变化趋势,并探讨气象条件对其浓度变化的影响.结果表明,2013年受不利天气影响,PM_2.5质量浓度达到近10 a来的峰值,其后逐年下降,2018年年均值降至52 μg·m^-3,与优良天气和重污染及以上天气发生频率的年际变化趋势一致.相关性分析和主成分分析都表明相对湿度、风速和混合层厚度是影响天津地区,尤其是冬季PM_2.5浓度的主要气象影响因素.不同季节下随着相对湿度增高,地面风速减小,混合层厚度降低,均有PM_2.5污染加重的趋势,其中冬季差异最大,与该季节气象因素剧烈多变、静稳天气和寒潮交替发生有关.后向轨迹的聚类分析结果表明,途经天津偏南区域的短距离近地气流下PM_2.5质量浓度较高,与该气流下易形成静稳天气有关,春季西北方向的长距离轨迹对应较高浓度的PM_2.5则与沙尘天气有关.     

基于轨迹模式分析海口市大气污染的输送及潜在源区

基于2013—2018年海口市空气质量资料,利用HYSPLIT模式和美国国家环境预报中心(NCEP)提供的FNL资料,模拟近6年海口市500 m高度气流48 h的后向轨迹,分析了不同季节气流轨迹分布、聚类分析和潜在源区分布概率(WPSCF)特征.结果表明:近6年海口市的空气质量等级主要以优和良为主,占所有天数的97.1%,有2.9%的天数达到了轻度污染及其以上级别,O_3从2015年开始成为海口市最主要的大气污染物.海口市影响气流有明显的季节变化,冬季主要受内地的大陆气流和东南沿海气流影响,春季和秋季以东南沿海气流为主,夏季多为来自西南方向的海洋性气流.气流轨迹和WPSCF的空间分布均表明,广东省是海口市大气污染物超标的主要贡献源区,此外,福建、江西、湖南和广西东部等地的潜在贡献也较大.     

多层螺旋雾幕技术的喷雾模拟及降尘试验研究

为了解决掘进工作面传统喷雾除尘无法有效抑制粉尘扩散的问题,提出了一种将气动喷嘴呈螺旋状布置的多层螺旋雾幕除尘方法。采用k-ω湍流模型与K-H液滴破碎模型,通过Comsol多物理场耦合数值模拟,得出了多层螺旋雾幕速度场分布和粒子轨迹的变化规律,结合模拟结果搭建试验平台,并将多层螺旋雾幕与传统喷雾的除尘效果进行对比分析。以2层雾幕为例的模拟结果显示,喷雾2 s时就会形成明显的2层螺旋状雾幕,10 s后旋转水雾充满整个模拟区域,并且雾滴粒径较传统喷雾更小。试验表明多层螺旋雾幕的除尘效果明显强于自然降尘与传统喷雾,3 min后可将浓度470 mg/m3左右的粉尘降到4 mg/m3以下。     

基于后向轨迹模型的成都市典型灰霾期间PM2.5演化的自组织分析

研究了成都市2013年11月29日—12月8日一次重度灰霾期间,草堂寺、金泉两河、梁家巷、十里店4个监测站点PM2.5小时平均质量浓度序列的时间演化规律。首先应用后向轨迹模型对抵达成都市的大气气团进行模拟,结果表明,灰霾期间本地气团(100 km)对成都市PM2.5污染物的贡献率远超过中远距离的外来气团(100km)。进一步应用频度统计分析方法和消除趋势波动分析法对灰霾期间PM2.5的质量浓度序列进行了统计分析,发现PM2.5的质量浓度波动在时空上具有标度不变的幂律统计分布和长期持续性特征。最后基于自组织临界理论,探讨了成都市大气在本地气团控制下PM2.5演化的内在动力机制。结果表明,成都市大气PM2.5演化系统的自组织临界性是此次灰霾期间PM2.5浓度演化的内在动力机制。     

华北平原夏收期间气溶胶卫星遥感探测分析

为研究2014年华北平原在夏收期间气溶胶污染的时空分布特征及形成原因,对2014年6月MODIS卫星的华北平原的气溶胶光学厚度(AOD)、细粒子比(FMF)、火点分布及后向轨迹进行了分析.结果表明,2014年6月华北平原的气溶胶光学厚度值在1.2~2.0之间,远高于年平均值1.0~1.2,而6月的火点分布主要集中在6—14日,此阶段的气溶胶光学厚度值高于6月6日前及14日以后的气溶胶光学厚度值.在两个特定研究区——华北南部及长三角地区,通过对6月的3个阶段的细粒子比进行分析,发现火点集中阶段细粒子排放增多,确定此次污染极有可能是由秸秆燃烧造成.在火点集中时期,两个研究区的后向轨迹说明,污染主要来自火点分布密集区域,进一步确定了秸秆燃烧是华北平原在夏收期间的主要污染源之一.