探究PM_(2.5)在交通要道两侧的传播规律

随着国家对周围环境的治理要求和投入越来越大,人们对周围空气环境质量指标如PM_(2.5)等也越来越有了清醒的认识。为了弄清PM_(2.5)的传播规律,在老师和环保局的工程师的帮助和指导下对交通要道两侧选取了三个观测点24h不间断采取数据,利用对比法对PM_(2.5)的传播规律有了一个初步的认识。     

上海地区PM2.5-O3复合污染特征及气象成因分析

统计分析了上海地区2013~2017年PM_2.5-O₃复合污染事件及与气象条件的关系.结果表明,近5a上海PM_2.5-O₃复合污染天气占O₃总污染天气33.4%,仅出现在3~10月,呈逐年减少的趋势;PM_2.5-O₃复合污染时的O₃峰值浓度和平均浓度较单O₃污染时高,维持时间较单O₃污染时长,主要气象原因是地面辐合和较低的边界层高度;PM_2.5-O₃复合污染的天气形势往往与弱气压场有关,可以分为低压底部和前部、高压顶部和后部、均压场5种天气类型,其中均压场出现次数最多,占比53%;复合污染对气象因子的阈值要求更为严格,并且阈值区间总体向有利于PM_2.5浓度上升的方向偏移;当温度介于27.9~34℃,湿度介于43%~58%,风速介于2.1~3.3m/s,混合层高度介于1122~1599m,并且存在辐合时,最有利于PM_2.5-O₃复合污染发生.     

影响上海PM2.5污染不同源地和路径的数值模拟

对2014~2017年上海出现的PM_2.5中度及以上污染过程的地面形势进行分析,发现上海出现PM_2.5中度及以上污染的地面形势场主要可分为输送型、静稳型和叠加型3种类型,其中输送型是影响上海市PM_2.5中度及以上污染的主要天气形势,占比45.8%.通过选取典型个例,分析了3类污染天气型气象成因和维持机制.并利用WRF驱动FLEXPART模式,结合排放源清单,探讨不同污染天气型下影响上海的主要污染物来源：输送型污染有3条影响上海的主要污染传输通道,分别为东路（东海海面）、中路（江苏沿海）和西路（安徽-苏南）,主要时段在污染前1d;静稳型污染影响上海的潜在污染源区集中在上海及周边地区;叠加型污染既存在明显污染输送通道,也有明显的上海及周边潜在污染贡献区域.     

哈尔滨市一次大气污染过程及潜在源分析

本研究以2018年12月10~13日哈尔滨市一次严重的空气污染事件为研究对象,分析了此次污染过程的概况、成因以及污染的潜在源区.结果表明：此次空气污染过程以PM_2.5影响为主,污染类型由10日00：00~11日17：00的偏燃煤型发展为11日17：00~13日15：00的二次气溶胶复合污染,最终在13日15：00后稳定为偏燃煤型.从天气形势和风速风向分析可知此次10~13日的污染过程与不利气象扩散条件也是密不可分的.模拟的48h后向轨迹经过聚类分析主要分为4类,大部分来自内蒙古、吉林等方向,70.83%的轨迹PM_2.5超标,表明来自这些方向的污染气团对哈尔滨市的空气质量影响较大;而通过对模拟的48h后向轨迹进行PSCF、CWT分析,发现哈尔滨的WPSCF和WCWT分布特征类似,WPSCF和WCWT的高值主要集中在哈尔滨本地的双城、巴彦、阿城、吉林省的中部、西部地区等地区,以及大庆、绥化等地区,说明这些区域都是哈尔滨市PM_2.5的潜在源地.     

气象和排放变化对PM2.5污染的定量影响

基于WRF-CMAQ模型系统定量分析了气象和排放因素对全国及重点区域PM_2.5污染影响程度.从年度特征来看,与2015年相比,2016年、2017年全国空气质量明显改善,PM_2.5年均浓度分别下降7%和14%;2016年气象条件总体转好,气象因素和排放因素变化导致全国PM_2.5年均浓度下降幅度分别为4%和3%;2017年全国气象条件与2015年相比基本持平,大气污染物排放量下降是PM_2.5污染减轻的决定因素.除汾渭平原外,京津冀及周边地区"2+26"城市、长三角、成渝地区空气中的PM_2.5年均浓度持续下降;珠三角气象条件变化对PM_2.5影响较大,2017年导致PM_2.5浓度上升了29%;除汾渭平原外,其他4个重点地区的污染物排放变化导致PM_2.5年均浓度下降且2017年的下降幅度进一步加大,说明污染管控措施的环境效益明显.从季节特征来看,气象影响值的区域性差异明显.本文分析方法可用于制定空气质量目标或者评估污染控制方案的环境效果.     

徐州市大气PM2.5与O3作用关系的季节变化

通过2013~2017年徐州市环境监测资料分析季风影响下主要大气复合污染物PM_2.5和O₃的相关性,并基于气象观测资料进一步探究PM_2.5和O₃相互作用机制的季节变化特征.结果表明：夏季风季节,PM_2.5和O₃呈正相关,相关系数高达0.56;冬季风季节,PM_2.5和O₃呈负相关,相关系数为-0.34,均通过了99%的置信检验,表明徐州市PM_2.5和O₃相互作用呈现相反的季节变化.夏季风季节,太阳辐射强,气温较高,大气氧化性较强,O₃主导大气氧化性,大气氧化性通过促进二次颗粒物生成使得PM_2.5浓度升高,夏季风季节以O₃对PM_2.5的促进作用主导城市大气复合污染变化;冬季风季节,太阳辐射弱,气温较低,大气氧化性较弱,高浓度的PM_2.5削弱太阳辐射抑制大气光化学,导致O₃生成率降低,冬季风季节以PM_2.5对O₃的抑制作用主导城市大气复合污染变化.     

超低排放燃煤电厂颗粒物脱除特性

在京津冀某660 MW超低排放发电机组,通过低压撞击器(DLPI)颗粒物取样系统对选择性催化还原装置(SCR)、低低温省煤器(LLTe)、静电除尘器(ESP)、高效湿法脱硫塔(WFGD)、湿式静电除尘器(WESP)进出口烟气中的颗粒物取样,通过滤膜取样系统对WFGD、WESP进出口颗粒物进行同步取样.获得了超低排放改造后,不同烟气处理设备对PM1、PM1~2.5、PM_(2.5~10)的脱除效率.结果表明,SCR能够明显增加PM1的质量浓度,PM1增加了52.11%;LLTe能够显著提高ESP的脱除效率,尤其是0.1~1μm范围内的颗粒物;WFGD能够协同脱除SO_2和颗粒物,但会增加PM1的排放,PM1质量浓度增加了59.41%,PM10中水溶性Mg2+、Cl-、SO2-4组分增加;WESP对PM1、PM1~2.5、PM_(2.5~10)均有较高的脱除效率,能够进一步降低颗粒物质量浓度.超低排放技术路线下,该燃煤电厂最终排放的PM10质量浓度为2.04 mg·m~(-3).     

鹤壁市大气挥发性有机物源排放清单研究

采用排放系数法与“自下而上”的活动水平数据收集方法,建立了鹤壁市化石燃料固定燃烧源、工艺过程源、溶剂使用源、储存运输源、废弃物处理源等固定源、移动源、餐饮油烟和生物质燃烧等面源的VOCs排放清单.结果表明：鹤壁市2017年VOCs排放总量为8829.7t.其中,工艺过程源排放量最大（3052.5t）,占VOCs总排放量的32%;其次是移动源（2712.8t）和溶剂使用源（1447.1t）,分别占总排放量的29%和15%;从空间分布看,浚县的VOCs排放量最大（3444.0t）,其次为淇滨区（1519.4t）、山城区（1516.0t）、淇县（1103.8t）和鹤山区（1041.9t）;其中,机动车（1932.0t）、建材冶金（903.6t）、化学制品制造（829.6t）、橡塑（646.8t）等VOCs排放量较大.对比河南省省会郑州市、同为煤炭资源型城市焦作市,鹤壁市的VOCs排放总量是郑州市的1/11,焦作市的1/3.但鹤壁市单位面积的VOCs排放量较大,是郑州市的1/3,焦作市的1/2,且鹤壁市单位GDP的VOCs排放量与郑州市和焦作市非常接近.说明鹤壁市VOCs排放总量低,但排放强度较高,仍需要加大减排力度.根据本清单的研究结果,建议鹤壁市可着重加强工艺过程源和移动源的减排,重点减排区域为浚县、鹤山区和淇滨区的交汇地带,重点减排机动车、建材冶金、化学制品制造等;此外,还应关注橡塑、餐饮油烟、工业生物质锅炉等行业的VOCs排放.     

中国南方乡村黑碳稳定同位素特征及来源解析——以江西于都为例

于2018年冬季（1月）和夏季（7月）在中国南方江西于都某偏远乡村采集PM_2.5样品,分析PM_2.5中BC浓度及其稳定碳同位素（δ¹³C_BC）,水溶性离子浓度.结果表明,采样期间BC在冬季和夏季平均浓度分别为（1.3±0.8）,（0.8±0.3）μg/m³,δ¹³C_BC在冬季和夏季平均值分别为（-25.8±1.6）‰和（-26.3±0.7）‰,两者整体呈现冬季高夏季低趋势,可能受到不同来源影响.相关性分析和贝叶斯模型源解析结果表明：冬季受生物质燃烧贡献最大为44.3%,其次机动车尾气和煤燃烧,分别为29.3%和26.4%;夏季受机动车尾气贡献最大为58.5%,其次生物质燃烧和煤燃烧,分别为28.8%和12.7%.后向轨迹表明,中国南方乡村的BC可能受到城市污染区域的长距离输送影响.     

深圳大气PM2.5化学组成的长期变化特征

为分析深圳市大气细颗粒物（PM_2.5）浓度长期持续下降的原因,进而明确PM_2.5下一步减排潜力和精细化管理方向,本研究基于2019年在深圳市西乡点位采集的PM_2.5样品,分析了西乡PM_2.5的化学组成及季节分布特征.结果表明,2019年西乡点位PM_2.5年均浓度为29.4μg/m³,总体上呈现夏低冬高的季节特征,有机物（OM）和硫酸根（SO₄^2-）仍是主要的组分,分别占总质量的42.3%和17.6%.对2009、2014、2019年典型月份PM_2.5的组分进行对比,PM_2.5全年质量浓度从42.3μg/m³（2009年）下降至24.6μg/m^3.（2019年）,OM、SO₄^2-、硝酸根（NO₃^-）、铵根（NH₄⁺）和元素碳（EC）等都有明显的下降趋势.矿物质元素（Al、Ca）是地面扬尘和建筑尘的标识组分,近年来Al、Ca浓度的增加趋势表明宝安区西乡扬尘的影响在逐渐扩大.2009、2014、2019年OC/EC的值逐渐扩大,说明了一次燃烧源排放的影响逐渐减小,但二次有机物（SOC）的贡献逐渐凸显.通过分析2004、2009、2014、2019年夏、冬季PM_2.5中6种主要组分变化趋势,表明6种主要组分夏冬两季皆有下降趋势,但由于气象因素导致冬季污染物受到区域传输的影响较大,夏季各组分浓度的下降幅度普遍高于冬季.总体来说深圳市PM_2.5浓度持续下降的原因是深圳市对机动车、工业VOC （挥发性有机物）、远洋船舶以及一次燃烧源的管控和减排.