盘锦市大气细颗粒物污染特征及来源解析

为研究盘锦市全年大气PM_(2.5)的污染特征和来源,于2016年4月至2017年1月采集盘锦市3个点位受体PM_(2.5)以及污染源样品,通过OC/EC比值法,富集因子法,CMB受体模型等对PM_(2.5)进行污染特征及来源分析.结果表明,盘锦市PM_(2.5)浓度年均值超过环境空气质量标准(GB 3095-2012)二级标准;硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)的均值均大于0.10,说明SO_4~(2-)、NO_3~-主要由SO_2和NO_x转化而来.OC/EC均值大于2.0,说明盘锦市大气中可能存在二次污染,富集因子分析可知盘锦市PM_(2.5)中14种元素不同程度受到人为因素的影响;盘锦市污染源谱特征明显,Si元素为扬尘源中含量最高的组分,建筑水泥尘与堆场扬尘中Ca元素的含量明显;煤烟尘中SO_4~(2-)含量最高;餐饮油烟以OC为主;石化尘和移动源以EC、OC为主;生物质燃烧源以OC和K为主;通过CMB进行来源解析得出盘锦市全年PM_(2.5)主要来源于煤烟尘、扬尘以及移动源.     

兰州市3种主要污染物大气环境容量季节差异及排放总量控制

基于气象数据与大气污染物网格化排放清单,利用ADMS-Urban大气扩散模型,模拟了兰州市3种主要大气污染物ρ(PM_(10))、ρ(NO_2)和ρ(SO_2)日均值的空间网格分布,结合线性规划模型反推得到污染物各季节的大气环境容量,采用指南推荐的修正A值法验证了该大气环境容量的准确性及合理性.基于兰州市2015年3种主要大气污染物排放量,估算了各行政区县3种主要大气污染物的剩余大气环境容量,提出以大气环境容量作为基准的总量控制目标值,并基于各行政区县2015年的排放水平提出了削减目标和对策.结果表明, ADMS-Urban模拟得到的ρ(PM_(10))、ρ(NO_2)和ρ(SO_2)分别为108.9、37.8和35.4μg/m~3,与2017年实际监测值的相对标准偏差在20%以内.基于模拟的质量浓度值,估算得到3种大气污染物的年大气环境容量D(PM_(10))、D(NO_2)和D(SO_2)分别为3.81×10~5、1.68×10~5、5.14×10~5t/a,各区县的大气环境容量由大到小依次为永登县皋兰县榆中县红古区西固区城关区七里河区安宁区;环境容量由大到小的季节差异为夏季春季秋季冬季.与2015年排放的3种主要污染物相比,兰州市全部区域整体大气环境容量均有剩余, SO_2的剩余量最大,其次为PM_(10)和NO_2;各行政分区的大气环境容量中SO_2均有剩余, PM_(10)除永登、榆中以外的各行政区已无剩余大气环境容量,包括红古、西固、城关和七里河区的NO_2已无剩余大气环境容量.以大气环境容量、2015年排放量及空气质量二级标准为基准,兰州市整体仍需削减PM_(10)和NO_2的排放量为5.53×10~4和1.41×10~4t/a.     

基于修正A值法评估率水流域大气环境容量及其敏感性分析

修正A值法是大气环境容量评估的主要方法之一,主要基于经验性公式,参数取值主观性较大,已有研究并未能系统分析参数取值对基于修正A值法的大气环境容量核算结果的影响.本文基于修正A值法评估率水流域的大气环境容量,并对修正A值法的主要参数(降水量、大气稳定度、风速和干沉积速率)在±30%范围内进行调整,系统分析主要大气污染物(SO_2、NO_2、PM_(10)和PM_(2.5))的环境容量对各参数变化的敏感性.研究结果表明:(1)在现阶段条件下,率水流域内SO_2、NO_2、PM_(10)和PM_(2.5)的允许排放量分别为11.8×10~4 t/a、5.0×10~4 t/a、10.1×10~4 t/a和2.2×10~4 t/a;(2)4种主要污染物的大气环境容量敏感性分析结果一致,风速对环境容量的影响最大,各污染物的环境容量变化范围为-50%～70%;大气稳定度的影响次之,各污染物的环境容量变化范围为-1%～20%;干沉积速率和降水量的影响甚微,大气环境容量变化范围分别为±2%和±0.1%.     

三门峡市大气环境质量模糊数学综合评价

以三门峡市2007—2014年大气环境监测数据为依据,选取大气环境污染因子SO_2、NO_2、PM_(10)为评价参数,利用模糊数学综合评价法,对三门峡市大气环境质量进行评价.结果显示:三门峡市2007—2014年大气环境质量水平符合国家二级质量标准,影响大气环境质量的主要环境因子是PM_(10)和SO_2.对三门峡市大气环境质量变化的影响因素进行了分析,并提出了针对性的建议.     

兰州沙尘暴过程对PM_(10)组成变化的影响

为了研究兰州市2006年3月31日沙尘暴过程对大气PM_(10)组成变化的影响,利用场发射扫描电镜(FESEM)和图像分析技术研究了该沙尘暴期间及其发生前后PM_(10)中的单颗粒特征。结果表明,沙尘暴发生前后,PM_(10)主要由燃煤飞灰、烟尘集合体组成,其次是少量的矿物颗粒,而沙尘暴高峰期则相反。与沙尘暴发生前后相比,沙尘暴高峰期矿物颗粒的数量百分比(59.31%)和体积百分比(99.39%)有明显增加,而其数量和体积粒度分布则相反。根据该沙尘暴过程中PM_(10)的组成变化特征,可将其划分为四个不同的阶段:本地污染物清除阶段、新污染物携入阶段、本地新污染物吹入及外来沙尘颗粒减少阶段、沙尘颗粒基本清除阶段。     

武汉市大气污染特征及变化趋势

以2013—2015年武汉市大气污染物特征及变化趋势为研究对象,对大气污染物综合指数和各污染物单项指数进行分析.其主要结论是:大气污染冬季的污染状况比夏季严重,其中空气质量2013年优于2015年,2014年最差;根据各污染物单项指数,确定颗粒物(PM_(2.5))为大气污染的主要因子;PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO的浓度冬季大于夏季,O_3的浓度夏季大于冬季;根据各污染物之间相关性及气象因素的分析,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO之间均成正相关关系,其中PM_(2.5)与CO的相关性为0.901(P0.01),接近1,说明CO对PM_(2.5)的形成有直接作用;污染物与气象因素的相关性分析,几种污染物与气压、降水量、气温有明显的相关性;根据聚类分析,大气污染变化趋势与季节有关,季节变化特征为夏季春秋季冬季.     

临安本底站PM_(2.5)和PM_(1.0)中水溶性无机离子的污染特征

长江三角洲在经济高速发展的同时,经历了较为严重的大气污染,受到了越来越多的关注.本研究于2009年4月(代表春季)、7月(代表夏季)和10月(代表秋季)在临安区域本底观测站使用低流量大气颗粒物采样器(FRM Omni sampler,BGI Inc.,USA)同步采集了PM_(2.5)和PM_(1.0)样品,并用离子色谱(IC)分析了样品中的水溶性无机离子(阴离子:F~-,Cl~-,NO_3~-,SO_4~(2-);阳离子:Na~+,NH_4~+,K~+,Mg~(2+),Ca~(2+)).结果表明:临安区域本底站PM_(2.5)和PM_(1.0)中水溶性无机离子总浓度夏季最低.NH_4~+、SO_4~(2-)和NO3-是最主要的无机离子,在PM_(2.5)中占水溶性无机离子总浓度的比值分别为78%(春季),85%(夏季)和80%(秋季),在PM_(1.0)中占水溶性无机离子总浓度的比值分别为78%(春季),83%(夏季),79%(秋季).NH_4~+和SO_4~(2-)的摩尔比均2,表明SO_4~(2-)完全被NH_4~+中和,可能主要以(NH4)_2SO_4的形态存在.PM_(2.5)和PM_(1.0)中NO_3~-/SO_4~(2-)质量比的变化范围分别为0.31~0.84和0.44~0.63,说明临安市以固定源污染为主.     

四川盆地城市群6种大气污染物的时空分布

利用四川盆地18个城市2015-2016年6种大气污染物质量浓度资料,采用了集中期、集中度和变异系数等统计学方法,对该地区大气污染的时空分布特征进行了分析,将四川盆地划分为3个区进行对比研究.结果表明,四川盆地18个城市中,大气污染最严重的是自贡市,年均空气质量指数为100,污染天数占总天数的37.6%;污染最轻的是广元市,年均空气质量指数为57,污染天数占总天数的4.5%.四川盆地3个区域按照污染物质量浓度高低以及出现污染天数的长短排序均为:川南经济区成都平原经济区川东北经济区.研究时间段内,18个城市PM_(2.5)年均质量浓度达标的只有广元市;PM_(10)年均质量浓度达标的只有广元市和巴中市;SO_2年均质量浓度18个城市均达标;NO_2年均质量浓度除成都市和重庆市外,其他16个城市均达标;所有城市的CO和O_3日质量浓度均达标.近36年来,颗粒物和SO_2质量浓度呈现不同程度降低,表明国家对大气污染物排放的管控措施对颗粒物和SO_2污染改善明显.污染物PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2和SO_2质量浓度的季节变化为冬季高,夏季低;O_3质量浓度季节变化则为冬季低,夏季高.PM_(2.5)、PM_(10)和O_3质量浓度高的时段相对于SO_2、NO_2和CO来说更为集中,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO高质量浓度时段主要集中在1月左右,O_3高质量浓度时段主要集中在6月左右.不同城市间SO_2和NO_2质量浓度差异明显,其他污染物质量浓度分布则较为均匀.     

基于主成分分析法对河南省大气主要污染物关系的研究

以2015年河南省17个城市为研究对象,借助统计产品与服务解决方案(statistical product and service solutions,SPSS)软件对数据进行计算,运用主成分分析法对大气主要污染物数据进行分析.依据计算分析结果,提取占总方差85%以上的3个因子来反映空气的污染程度:1)PM_(10)、NO_2.2)CO、O_3.3)PM_(2.5)、SO_2.第一主成分的贡献率为52.049%;第二主成分的贡献率为25.306%;第三主成分的贡献率为13.947%.相关性分析发现:SO_2、NO_2与PM_(2.5)和PM_(10)的相关性显著,表明这几种污染物具有相似的来源;CO和O_3呈现出一定的负相关性,可能由于CO和O_3均是光化学反应的重要参与物质,这也表明河南省存在一定程度的光化学污染.分析结果将有助于为环保部门大气污染物的治理工作提供参考.     

集中供暖与非集中供暖城市的冬季大气污染状况——以天津和上海为例

为了解集中供暖和非集中供暖2种不同模式对空气质量的影响,基于天津和上海冬季采暖期及非采暖期的空气质量数据,分析不同供热模式下大气污染物的长时间变化和日变化特征及其影响因素.结果表明:天津和上海采暖期PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2和SO_2的质量浓度均高于非采暖期.天津采暖期PM_(2.5)、PM_(10)、CO和SO_2浓度较高主要是受到集中供暖消耗的化石燃料燃烧排放和大气逆温层2个方面因素的影响.上海虽然处于非集中供暖区,但也受到了北方城市供暖区远距离污染物传输的影响.天津集中供暖模式产生的PM_(2.5)、PM_(10)、CO和SO_2排放对空气质量的影响高于非集中供暖城市上海.与非采暖期相比,天津和上海采暖期NO_2浓度的增加量几乎一致,说明供暖活动对大气中NO_2的贡献并不明显;天津和上海采暖期O_3浓度均低于非采暖期,表明供暖活动未对O_3排放产生显著作用.采暖活动明显改变了天津PM_(2.5)、PM_(10)和CO的日变化特征;受采暖活动和逆温层的影响,SO_2和NO_2浓度均在夜间呈现升高趋势;O_3的日变化趋势未受采暖活动影响.与非采暖期对比,采暖期上海的非集中供暖未对污染物的日变化趋势产生显著影响.     

典型生态旅游城市黔江区大气污染物分析及健康风险评估

以典型生态旅游城市黔江城区大气为研究对象,采用相关性分析、主成分分析、聚类分析和多元统计分析等方法对大气污染物进行研究,结果表明:黔江城区主要污染物随季节变化呈明显时空变化特征,PM_(10),PM_(2.5),SO_2,NO_2,O_3年平均质量浓度分别为(55±19.4),(28±12.5),(18±8.0),(28±5.8),(22±4.8)μg/m~3,均符合国家二级标准(GB3095-2012).研究期间气压、温度、风速和湿度等重要气象因子对5种大气污染物均产生显著性影响;5种大气污染物之间也存在极显著性或显著性影响.利用主成分分析和正交旋转方法,共抽取3个主成分,累计解释了总因子的38.067%,58.408%,70.148%,反映了人类生产生活活动、汽车污染源等排放.气象因子与大气环境中5种污染物之间具有聚合性,综合分为2类,其聚类距离大小为:第一类PM_(10),SO_2,NO_2小于气压,PM_(2.5)最大;第二类O_3、风速小于风向和湿度,温度最大.城区大气环境中PM_(10)和PM_(2.5)健康风险值为0.78×10~(-6)~1.64×10~(-6),0.52×10~(-6)~1.72×10~(-6),除夏季外,其余3个季节均为PM_(2.5)值大于PM_(10)值,由此表明PM_(2.5)比PM_(10)对人类的健康危害更大.     

陕北地区冬季采暖期大气污染特征分析

基于2016年12月1日至2017年3月31日陕北地区(延安市、榆林市)SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、O_3、CO逐小时监测数据,研究陕北地区冬季采暖期大气污染水平及污染特征,并为陕北地区冬季空气质量改善提出建议.结果显示,2016年陕北地区冬季大气污染首要污染物为PM_(10)和PM_(2.5),大气污染类型为颗粒物污染型;通过月变化趋势分析和Pearson相关系数验证,各项大气污染物间表现出极强的相关性,O_3与其他5项污染物均为负相关,其他5项污染物两两互为正相关;经日变化趋势分析,SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、CO污染物浓度日变化趋势均为"双峰双谷"型,且时间变化上保持一致,O3为"单峰"型;"周末效应"分析发现,SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)周末浓度均大于工作日浓度,CO周末浓度与工作日浓度变化不显著,日平均偏差为6.24%,O_3工作日浓度普遍高于周末浓度.建议陕北地区加强对冬季颗粒型污染物的抑制,加大城市绿化建设投入,积极宣传环保理念,倡导绿色出行,市民在周末尽量减少出行.     

信阳城区气温和降水量与主要污染物之间关系分析

以2014—2017年信阳城区逐日气象要素(最高气温、最低气温、均温和降水量)和环境空气自动监测系统逐日数据(SO_2,NO_2,PM_(10),PM_(2.5),CO,O_3污染物浓度和AQI)为研究对象,采用统计分析和Pearson相关系数法,分析气温和降水量与主要污染物之间关系.结果表明:(1)2014—2017年信阳城区空气质量以优良为主,重度、严重污染的日数较少.(2)日气温(最低、平均和最高)和日降水量与主要污染物SO_2,NO_2,PM_(10),PM_(2.5),CO浓度和AQI呈显著的负相关,与O_3呈显著的正相关,说明气温愈高、降水量愈多,空气质量愈好,即夏季空气质量优于冬季.通过统计2014—2017年逐日空气质量,四季空气质量从夏季、秋季、春季和冬季依次由好转差.(3)相较于非雨日,雨日主要污染物浓度明显降低;降水过程中或者降水之后,大气主要污染物浓度显著下降,共同说明降水量对主要污染物具有显著淋洗作用,尤其是颗粒物PM_(10)和PM_(2.5).     

2018年春节期间燃放烟花爆竹对福州市晋安区大气污染物浓度的影响

利用2018年春节期间晋安区五个空气自动监测站点PM_(10)、PM_(2.5)、CO、NO_2、SO_2、O_3的监测数据,分析了春节期间燃放烟花爆竹对晋安区大气污染物浓度的影响,重点讨论了除夕、初一两日大气污染物浓度的小时变化特征。结果表明,晋安区春节期间首要污染物主要为颗粒物。烟花爆竹对PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2浓度有直接影响,对PM_(10)和PM_(2.5)浓度的影响尤其突出,对CO、O_3浓度无显著影响。     

基于SPAMS的太原市冬季PM_(2.5)组成与来源研究

为探究太原市冬季PM_(2.5)成因,利用位于太原市大气环境综合观测研究站的单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS),结合气象数据,对2019年1月1日-1月31日期间的PM_(2.5)化学组成进行了分析,定量评估研究期间PM_(2.5)的源贡献率。结果表明:研究期间太原市PM_(2.5)日均浓度达到110μg/m~3,PM_(2.5)的颗粒类型主要由有机碳颗粒、混合碳颗粒和元素碳颗粒组成,其中,有机碳颗粒占比(34.7%)最高;PM_(2.5)污染的主要贡献源为燃煤、机动车尾气、工业工艺,占比分别为27.8%、19.7%和17.8%,特别是在PM_(2.5)质量浓度较高时段,燃煤和机动车尾气排放对污染的贡献较大,因此太原市冬季PM_(2.5)污染控制应以燃煤、机动车尾气为主。     

近两年武汉市环境空气质量时空分布特征及污染源解析

运用主成分分析和聚类分析法,对2016—2017年武汉市环境空气10个国控点10个市控点的6个空气质量指标数据进行分析,揭示武汉市环境空气质量时空分布差异性,辨识主要污染因子,解析污染成因.结果表明:2016—2017年,武汉市空气质量有变好的趋势,主要是因为PM_(2.5)和PM_(10)同期月均浓度下降; SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)浓度排序依次为:冬春秋夏; CO浓度排序依次为:冬秋春夏; O_3浓度排序依次为:夏秋春冬;武汉市监测点位空气质量从好到坏的顺序为:远郊区中心城区工业园(区)或经济开发区;春季的主要污染物因子为NO_2、CO、O_3、PM_(10),夏季的主要污染物因子为NO_2、SO_2、PM_(2.5),秋季的主要污染物因子为NO_2、PM_(2.5)、CO、O_3、PM_(10),冬季的主要污染物因子为NO_2、CO、O_3、PM_(2.5)、PM_(10);近两年,机动车尾气、工业废气排放以及建筑扬尘构成武汉市空气污染的主要来源,秸秆燃烧对空气质量的影响逐渐减小.     

滇东地区城市空气污染变化特征及其与气象条件的关系

基于滇东城市曲靖2014-2018年2个国控空气质量监测点的逐日空气质量指数和6种空气污染物(SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、CO和O_3)逐小时浓度资料以及同期气象要素数据,统计分析了曲靖主城区空气污染变化特征及气象因子对污染物浓度分布的影响.结果表明:①2014至2018年,曲靖主城区空气质量优良率为97%-99.7%,污染日数呈逐年减少趋势,首要污染物以PM_(10)、PM_(2.5)和O_3为主.②曲靖主城区空气质量呈现出夏秋季节较好、冬春季节较差的季节性特征.③6种污染物浓度各自表现出不同的季节性变化和日变化特征.气象条件影响着曲靖主城区污染物的扩散、迁移和转变.④风速与SO_2、NO_2、CO和PM_(2.5)浓度具有较好的负相关关系;与O_3浓度呈正相关关系;风速对PM_(10)影响较复杂,当风速小于2 m/s时有利于PM_(10)扩散,当风速超过2 m/s时反而导致PM_(10)浓度增加.⑤地面盛行西北风和东南风时,SO_2、NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)浓度较高;地面盛行西南风时,O_3浓度达到最高值.⑥降水对6种污染物具有显著冲刷清洁作用.⑦温度与O_3浓度呈显著性正相关关系,与NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)浓度呈显著性负相关关系;与SO_2浓度关系不显著.⑧相对湿度与O_3、PM_(10)和PM_(2.5) 3种首要污染物浓度呈显著性负相关关系;与SO_2、NO_2和CO 3种非首要污染物浓度的关系不显著.     

兰州市大气PM_(2.5)中水溶性无机离子特征及其季节性差异

于2013年非采暖期(秋季)和采暖期(冬季)分别对兰州市代表性功能区(城关居民区和西固工业区)大气PM_(2.5)中的6种水溶性无机离子进行了观测研究.结果表明:兰州市大气PM_(2.5)中Na~+、K~+、NH_4~+、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)的质量浓度具有明显的季节性差异,采样期间平均质量浓度分别为1.17、1.45、10.75、5.92、13.09、15.46μg/m~3,水溶性无机离子在PM_(2.5)中所占的平均比例为37.01%,非采暖期平均质量浓度分别为0.91、1.23、9.57、3.74、11.56、14.69μg/m~3;采暖期平均质量浓度分别为1.44、1.67、11.93、8.10、14.62、16.23μg/m~3;采样期间6种水溶性无机离子的质量浓度均为采暖期大于非采暖期,西固工业区高于城关居民区(K~+除外).NO_3~-/SO_4~(2-)的比值表明兰州市大气污染正由煤烟型向汽车尾气型特征转换.兰州市大气PM_(2.5)中的NH_4~+与SO_4~(2-)主要以(NH_4)_2SO_4方式结合.     

河南省生态环境建设现状分析

利用历年河南省森林资源清查资料、河南统计年鉴和河南省环境公报等资料数据,对河南省林业、农业、水和大气生态环境建设现状进行了分析.结果表明,河南省森林以幼林为主,生态服务功能较脆弱,为全国平均水平的40.31%;农业化肥、农药施用量及农膜使用量逐年呈上升趋势;水资源面临供需矛盾和污染严重局面;大气污染形势严峻,污染物主要以SO_2、NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)为主.建议河南省今后应扩大森林资源面积,增强生态服务功能;发展绿色有机农业,改善农业生态环境;依法监管面源和点源污染,提高水和大气环境质量,顺利完成美丽河南建设目标.     

福州市大气PM_(2.5)中水溶性无机离子污染特征研究

为研究福州市大气PM_(2.5)中水溶性无机离子组成与污染特征,于2015-2016年分四个季节对8个点位进行PM_(2.5)样品采集,分析了PM_(2.5)的质量浓度和9种水溶性无机离子SO_4~(2-)、NO_3~-、F~-、Cl~-、NH_4~+、K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)成分。分析表明,研究期间福州市大气PM_(2.5)浓度的日均值为35.1μg/m~3,呈现春、冬季节高,夏、秋季节低的特征;水溶性无机离子浓度总和占PM_(2.5)浓度的47.1%,其中SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+的浓度Cl~-、Na~+、K~+、Ca~(2+)的浓度Mg~(2+)、F~-的浓度。离子平衡分析显示,阴离子相对亏损。二次离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+,简称SNA)占水溶性无机离子浓度总和的81%以上,相关性分析表明,NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在。各季的NO_3~-/SO_4~(2-)比值均小于1,呈现冬季高、夏季低的特点,表明固定源排放是福州PM_(2.5)的主要影响因素。对非海盐离子贡献的分析表明,海盐源对PM_(2.5)的影响较小,人为活动是主要来源。