上海市大气环境中PM2.5/PM10时空分布特征

针对上海市颗粒物的污染和防治问题,利用2014年4月14日—2015年3月24日10个国控监测点的PM_2.5和PM₁₀小时数据及对应的气象因素资料,以PM_2.5质量浓度占PM₁₀质量浓度的比例为研究对象,使用聚类分析和相关性分析PM2.5/PM₁₀的时空分布特征. 结果表明:P_2.5和PM₁₀的季节高低为冬>春>秋>夏,PM_2.5/PM₁₀的季节分布在不同区域存在差异性. PM_2.5/PM₁₀的日变化呈现双峰型趋势,峰值出现在05:00和14:00左右,上午PM_2.5/PM₁₀高于下午. 颗粒物质量浓度及PM_2.5/PM₁₀具有明显的“周末效应”,这与车辆通行政策与人类作息时间变动相关. 在空间分布上,颗粒物质量浓度及PM_2.5/PM₁₀均表现为背景站>浦西站>浦东站.     

济南市冬季大气污染时空分布特征及潜在污染源区分析

利用2016—2018年冬季济南市大气主要污染物和气象监测数据,对大气污染特征及潜在源区进行分析。结果表明：2016—2018年冬季济南市环境空气中可吸入颗粒物PM₁₀和细颗粒物PM_2.5分别占首要污染物的34.7%和63.8%,轻度污染以上天数占总天数的58.6%,冬季高质量浓度PM_2.5导致年均值增加7.5μg/m³;从空间分布来看,PM₁₀与PM_2.5空间分布为天桥区、槐荫区及平阴县质量浓度较高,SO₂则为商河县和济阳区质量浓度偏高,NO₂和CO为济阳区、天桥区和槐荫区质量浓度较高;研究期间NO₂、CO、PM₁₀、PM_2.5的质量浓度呈正相关性,相关系数均在0.7以上,推断交通源、工业燃烧源、燃煤是颗粒物的主要来源;济南市冬季的气团输送为偏南、西北、偏北和偏东4个方向,偏南和偏东气团为影响济南市冬季大气污染主要输送路径。进一步研究潜在源区贡献...     

重庆市荣昌区冬季典型霾期大气颗粒物浓度垂直变化特征

为探究川东平行岭谷大气颗粒物质量浓度垂直变化特征,通过对四川盆地偏东部的重庆市荣昌区典型雾霾期气象条件下大气颗粒物质量浓度(PM₁,PM_2.5和PM₁₀)的垂直连续监测,分析温度、风速、相对湿度等气象条件与大气颗粒物浓度垂直分布的关系。结果表明：PM₁,PM_2.5,PM₁₀的日变化在各高度范围内均表现为夜间浓度较高。3种粒径段颗粒物的质量浓度均随高度升高而下降,0～300 m内颗粒物质量浓度最高,PM₁,PM_2.5,PM₁₀分别为39.61,193.62,338.87μg/m³。不同空气质量状况下,颗粒物浓度纵向分布不同。空气质量为良时,颗粒物随高度升高缓慢下降,600 m处PM₁,PM_2.5和PM₁₀浓度为100 m处的70.49%,69.60%,65.94%;轻度污染期间,600 m高度的颗粒物浓度比...     

空气细颗粒物污染的来源、危害及控制对策

 近年来由空气细颗粒物(PM_2.5)引起的大气污染现象频发,成为全社会广泛关注的环境问题.结合国内外研究,综述了PM_2.5污染的来源、危害及控制对策的相关研究进展.研究表明,人类活动排入大气中的一次颗粒物、一次颗粒物与大气中的气态污染物相互作用形成的二次颗粒物是PM_2.5的主要来源.长期暴露在PM_2.5环境中,会对人体的呼吸系统、心脑血管系统、神经系统及免疫系统的健康造成伤害.PM_2.5还会导致大气能见度下降,影响正常的生产、生活.针对中国PM_2.5的污染现状,提出了PM_2.5污染的控制对策及建议.     

西安冬季高层公寓室内外颗粒物浓度水平与变化

 以西安市冬季某研究生高层公寓为监测对象, 通过1 min 时间间隔同步监测, 研究了不同楼层室内外空气中颗粒物PM1、PM_2.5、PM₁₀以及总悬浮颗粒物TSP 的质量浓度、分布状况与变化特征。结果表明, 西安市冬季高层公寓存在严重的颗粒物污染, 室内粗颗粒物PM₁₀质量浓度为(65.5±20.0)~(142.0±16.9)μg/m³, 略低于室内空气质量标准, 但室内细颗粒物PM_2.5及超细颗粒物PM1分别为(52.2±14.3)~(111.5±12.2)μg/m³和(50.6±13.9)~(108.7±11.9)μg/m³, 其中PM_2.5质量浓度占总悬浮颗粒物TSP 的50%以上;室外以粗颗粒物PM₁₀为主, 楼层高度与颗粒物质量浓度之间无显著关联。     

2001—2018年非洲尼日尔河流域PM2.5质量浓度的时空变化特征

探究PM_2.5质量浓度的时空演变过程，对于明确PM_2.5治理方向和推进非洲可持续发展目标至关重要.利用全球遥感反演PM_2.5数据集，结合GIS空间分析、空间自相关、Mann-Kendall检验和重标极差分析等方法揭示2001—2018年尼日尔河流域PM_2.5质量浓度的时空变化特征及趋势.结果表明：1)2001—2018年，尼日尔河流域PM_2.5质量浓度在时间变化上呈现波动且微弱增长趋势，年增长速率为0.06μg/m³;2)尼日尔河流域PM_2.5质量浓度在空间上整体呈现东南向西北递减的空间格局，其浓度高值区与低值区表现出强烈的空间集聚性特征，高值区集中在中下游地区的尼日尔东部地区、尼日利亚北部山地及南部三角洲地区，低值区集中在尼日尔河的上游地带、流域北端阿尔及利亚区域和下游支流贝努埃河流域；3)尼日尔河流域PM_2.5质量浓度变化的时空趋势上以不显著增加趋势为普遍特征，且在时间序列上具备长程相关性.研究结果将有助于尼...     

西安市秋季大气颗粒物散射特征及其影响因素

 为研究污染条件下西安市秋季大气颗粒物的散射特征及其影响因素, 于2012 年11 月监测大气颗粒物散射系数并采集PM_2.5样品。探讨了大气颗粒物的散射日变化特征, 通过实验分析PM_2.5中水溶性离子(Na⁺、NH₄⁺、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺、F^-、Cl^-、NO₃^-和SO₄^2-)和含碳物质(有机碳和元素碳)的污染水平, 并讨论它们的来源及对散射系数的影响。结果表明, 颗粒物的散射系数均值为(579±387)Mm^-1, 夜间高日间低。PM_2.5质量浓度与散射系数呈现出较强的线性关系(相关系数为0.85), 通过回归方程得到PM_2.5散射效率为3.09 m²·g^-1。在PM_2.5化学组分中, 有机物对消光系数的贡献最大, 占52.3%;其次是NH₄NO₃和(NH₄)₂SO₄, 贡献率分别为16.2%和13.7%。     

典型黄土高原沟谷城市PM10污染特征与来源分析

为探明黄土高原沟谷内城市高可吸入颗粒物(PM₁₀)污染的可能原因,选择山西省柳林县城区作为代表性城市,对2018-2019年间大气污染物的浓度、变化规律、特征比值和雷达图等进行了分析,并研究了夏冬两季PM₁₀的化学组成特征。结果表明：研究区域PM₁₀年均质量浓度(166.33μg/m³)和其作为首要污染物在全年出现的天数占比(53.14%)均高于国内很多城市;PM₁₀以粗颗粒物为主,被测元素中有86.02%为地壳元素,冬季受燃煤影响有机质(OM)占比大于夏季而元素碳(EC)占比小于夏季;雨后PM₁₀浓度出现增长现象。以上结果提示,城市两侧山坡裸露地表颗粒物的干湿输送和城内机动车的扰动是引起春夏两季PM₁₀污染的主要因素,秋季受自然源和人为源的双重控制,冬季受居民散煤燃烧控制。     

基于多源数据的北京地区PM2.5暴露风险评估

基于2014-2016年的北京地区PM_2.5监测数据, 用空间插值法获得北京地区的PM_2.5空间分布, 并基于DMSP/OLS夜间灯光数据, 模拟得到北京地区的人口密度空间分布。在此基础上, 从PM_2.5浓度空间分布、PM_2.5污染的人口暴露特征、PM_2.5污染人口暴露强度以及人口加权PM_2.5浓度4个方面评估北京地区PM_2.5污染暴露风险。结果显示: 1)PM_2.5浓度呈现南高北低的空间分布特征, 人口暴露风险空间分布与人口密度空间分布呈现高度的一致性, 即人口密度高的区域,PM_2.5污染人口暴露风险也相对较高; 2) 2014, 2015, 2016年北京地区GB3095-2012二级年均浓度标准35 μg/m³的超标人口比例均为100%, 24小时平均浓度标准75 μg/m³的超标人口比例呈逐年显著下降趋势; 3) 2014-2016年北京市人口加权PM_2.5年均浓度值与PM_2.5年均值均存在差异, 差异度与城市暴露人口和污染情况密切相关; 4) 由于PM_2.5污染物浓度空间分布特征与人口密度空间分布特征不同, 北京市PM_2.5污染对总体人群的实际影响和健康危害与其平均浓度水平并不相同, 因此考虑人口密度空间分布特征的暴露风险评估比只考虑PM_2.5污染物浓度的暴露风险评估更准确。     

夏季干旱半干旱城市公园绿地空气负离子与空气颗粒物变化特征

【目的】观测北方干旱半干旱城市公园绿地不同植被结构空气负离子浓度与空气颗粒物浓度,并评价影响因素及其交互影响,为北方城市居民选择游憩时间及公园建设提供科学依据。【方法】于2020年7—8月,同步观测呼和浩特市敕勒川公园5种植被结构及对照点空气负离子浓度、空气颗粒物浓度,分析空气负离子与空气颗粒物变化特征及其影响因素。【结果】不同植被结构空气负离子浓度基本呈“V”形变化特征,空气颗粒物浓度最高值出现在早晨,最低值出现在下午;不同植被结构空气负离子浓度均值均高于对照点,且复层植被结构产生的负离子浓度要高于单层植被结构,不同植被结构对空气颗粒物浓度的调控存在着削减和集聚并存的效应;气象因子是影响空气负离子和空气颗粒物浓度的主要因素,风速与空气负离子浓度间显著负相关,温度与空气负离子浓度、总悬浮颗粒物(TSP)和PM₁₀浓度间显著负相关,相对湿度与空气负离子浓度、TSP和PM₁₀浓度间显著正相关,露点温度与PM_2.5和PM_1.0浓度间显著正相关;空气负离子浓度与PM_1.0浓度间显著负相关。【结论】复层植被结构较单层植被结构对提高空气负离子浓度有更加显著的作用,疏密适当的植被对减少空气颗粒物浓度起到积极作用;依据观测结果,建议城市周边居民开展休闲娱乐活动的最佳时间选择在9:00—10:00和14:00—17:00。     

人为排放对信阳市细颗粒物和臭氧的影响评估

基于信阳市2017—2020年细颗粒物(PM_2.5)和臭氧(O₃)浓度数据及同期地面气象观测资料,利用Kolmogorov-Zurbenko(KZ)滤波法将原始浓度序列分解为短期分量、季节分量和长期分量,采用逐步回归方法建立污染物基线分量和短期分量与相应尺度气象要素的线性回归模型,通过对残差进行滤波和序列重建,得到去除气象影响的污染物长期变化趋势,该浓度仅与污染物的排放量有关。结果表明,PM_2.5和O₃浓度的波动主要由污染源排放及气象条件的短期变化和季节变化引起,气象条件对PM_2.5季节分量和O₃长期分量影响较大。信阳市PM_2.5污染排放减弱,O₃污染排放先升高,在2018年10月后降低。由于污染排放导致的2017—2020年PM_2.5和O₃长期分量分别降低3.5、1.5μg/(m³·a)。     

基于GIS技术与嵌套网格的大气PM2.5污染最优集成预报方法

为了提升城市空气质量的预报准确率,分析大气PM_2.5污染物各尺度污染变化情况,提出基于GIS技术与嵌套网格的大气PM_2.5污染最优集成预报方法.基于大气污染扩散模拟情况,利用GIS技术的前、后期数据处理以及结果显示输出,处理大气PM_2.5污染数据,可视化展示污染扩散情况;采用嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS),模拟大气PM_2.5污染物各尺度污染变化,完成污染预报;基于观测、预报资料结合多种集成方法组建集成预报,经评价获取评分最高集成预报方法,完成大气PM_2.5污染最优集成预报.以安阳市为例,应用该方法进行空气质量预报实验.结果表明：该方法的PM_2.5质量浓度预报值与实际观测值更加接近,有效提升了大气污染预报准确率,以PM_2.5为代表的细颗粒物和以扬尘为主要源的粗颗粒物污染突出,需加强企业烟尘污染物的管控.     

城市慢行道路中交通颗粒物的时空分布

为了捕捉城市慢行道路中空气污染的高时空分辨率特征, 构建了基于微型传感器的骑行测量平台, 通过收集福州市西三环快速路沿侧慢行道亚微米颗粒物(PM_1.0)和黑碳 (black carbon, BC) 的质量浓度样本, 可视化解析交通污染的时空变化及原因. 研究表明: 慢行道的颗粒物质量浓度整体呈现小区侧大于沿江侧, 交通早、晚高峰大于中午; 早高峰 BC 稳定聚集但 PM_1.0 波动较大, 晚高峰则相反; 慢行道颗粒物的质量浓度下降与临近主干道的距离、植被丰度正相关; 颗粒物冷点距离干道远且四周植被覆盖高, 热点多分布在施工与拥堵的复杂交通环境中; BC 热点与复杂路况同步, 但 PM_1.0 热点还与周围环境相关. 因此, 有必要聚焦道路交通排放的主要构成, 并结合局部地形、空间、环境等因素来改善慢行道空气质量, 从而提升健康出行品质.     

呼和浩特市大气污染特征及气象条件影响分析

为了解呼和浩特大气污染防治效果,选取呼和浩特市2017—2022年的主要大气污染物、气象要素数据,对污染物浓度的年、月变化、浓度比值、相关性进行分析,利用后向轨迹聚类对2020年3月进行分析。分析结果表明：呼和浩特市2017—2022年空气质量为优、良的天数呈上升趋势。各污染物浓度年变化特征明显,各污染物的浓度变化趋势除O₃均呈“U”形分布。PM_2.5、PM₁₀污染是呼和浩特市大气污染主要研究对象,PM_2.5/PM₁₀的值有明显的月变化特征,5月份为全年最低值。PM_2.5和PM₁₀高度相关性,而NO₂和SO₂与PM_2.5、PM₁₀均呈现正相关性。受气象要素影响,PM_2.5和PM₁₀污染物浓度变化趋势为夏低冬高,7、8月降雨量大,有利于空气质量改善,降水可带走、稀释更多的污染物。而后向轨迹聚类分析得4条气团...     

基于函数型聚类的重庆市主城区PM2.5防治区域划分

空气污染对人类的健康和环境有重要影响,对空气质量进行管理可以有效预防空气污染对人类健康和环境造成的危害。细微颗粒物(PM_2.5)在空气质量数据中对环境质量的影响最大,因此对其防控具有重要意义。由于划分防治区域是实施防控的重要前提,因此文章针对重庆市主城区17个监测站点的PM_2.5日均浓度数据,在采用7种插补方法修复PM_2.5缺失数据的基础上,分析其时空分布特征,并利用函数型聚类方法(Functional Nonnegative Matrix Factorization,FNMF)合理地划分PM_2.5防治区域,进一步分析重庆市不同区域的空气质量特征。研究结果表明,重庆市主城区可划分为3类PM_2.5防治区域,且各区域冬季污染严重,空间分布与城区经济发展相关,呈现出由北向南污染愈发严重的趋势。     

龙岩市大气中PM10的微观形貌特征及组成分析

选择福建省龙岩市环境监测站的大气常规监测点位为采样点, 于2009年9月16日至9月23日进行24 h连续采样, 采用扫描电镜方法分析样品中PM₁₀的微观形貌特征和元素组成, 通过与当地典型污染源颗粒物的微观形貌和特征元素进行对比, 确定其主要污染来源. 研究结果表明: 各类污染源的微观形貌及特征元素均有明显区别,  不同采样点样品中PM₁₀的微观形貌特征及元素组成也有差异, 据此分析得出的大气PM₁₀颗粒物来源与化学质量平衡受体模型(CMB8.2)源解析结果一致.     

北京和伊斯兰堡冬季PM10中物质浓度和化学组分的对比

为了研究对比北京、伊斯兰堡冬季PM₁₀中重金属、水溶性无机离子以及碳组分的污染特征,于2014年12月—2015年1月分别在两地每天采集1次PM₁₀样品,对大气颗粒物中以上3种物质的质量浓度进行了分析。结果表明,两地PM₁₀中重金属污染情况较为严重,北京地区的As、Cr(Ⅵ)以及伊斯兰堡的Cd、Cr(Ⅵ)均超过WHO标准。根据主成分分析,北京重金属主要排放源为燃煤和移动源,而伊斯兰堡主要为移动源。两地颗粒物中水溶性无机离子二次污染情况较为严重,在霾天浓度也同样会上升,虽然污染程度不同,但造成霾天污染的一个重要原因均为机动车等移动源。对于碳组分,北京OC、EC线性关系较好(特别是在非霾天),说明其来源比较相似和简单,在排放后被类似的过程所控制,主要为煤炭燃烧和汽车排放;而伊斯兰堡OC、EC线性关系较差,在非霾天甚至出现负相关,说明其来源差别较大,主要为汽车排放。北京地区在研究期间SOC的质量浓度为2.58 μg/m³,仅占OC质量浓度的10.1%,而伊斯兰堡基本没有SOC的生成。     

珠江三角洲城市群PM10的相互影响研究

利用 Models-3/CMAQ 模拟系统, 对珠江三角洲地区 2006 年10 月的大气 PM₁₀ 污染进行模拟研究。通过敏感性分析, 获得各城市 PM₁₀ 浓度随不同污染源削减的变化情况, 量化出城市间空气污染的相互影响。结果显示,珠江三角洲地区已形成 PM₁₀ 区域性污染的格局,广州、佛山、江门、东莞等地是珠三角地区PM₁₀的重要源贡献区域。提出相对敏感系数作为表征外来源影响程度的指标,珠海、江门、中山、佛山等地的 PM₁₀ 浓度受到外来源的显著影响, 城市间输送已成为造成珠三角地区PM₁₀污染的重要因素。对重点城市源的合理削减和有效控制, 以及城市群的统一规划、相互协作、联防联控是改善珠三角地区空气质量的唯一途径。     

河南省PM2.5暴露人口时空特征及影响因素研究

研究河南省2000、2005、2010、2015年4年的PM_2.5质量浓度和人口密度的栅格数据,计算得出PM_2.5暴露人口;借助全局空间自相关、热点分析等方法,在对河南省PM_2.5暴露人口的时空特征进行分析的基础上,使用面板数据模型探讨其影响因素.结果显示:河南省暴露人口规模表现为先增后减的变化特征,整体规模上升,空间呈现扩散和向中部移动的特征.对河南省PM_2.5暴露人口具有影响的指标主要为:房屋竣工面积、公路客货运总量和气温.     

北京市秋季亚微米细颗粒物浓度及其化学组分特征

 采用多通道采样器和气溶胶化学组成在线监测仪,对2016年10月北京市区大气亚微米颗粒物（PM₁）化学组分进行了离线采样和在线监测。结果表明,整个观测期间,北京PM₁质量浓度平均为66.04±51.45 μg/m³,重霾期间PM₁的质量浓度（103.16~160.23 μg/m³）是清洁天（3.50~3.78 μg/m³）的27.29~45.78倍;北京秋季重霾天和清洁天的化学组分存在显著差异,有机物是PM₁的主要化学组分,清洁天贡献高达64.90%;而在重霾天,二次无机组分显著增长,贡献高达69.72%。硫酸盐日变化趋势相对平缓,反映出区域特性;而其他组分（有机物、硝酸盐、铵盐及氯化物）表现出显著的日变化特征。整体而言,大气PM₁中各组分受污染源排放、大气化学反应及天气形势的协同影响。