环境空气PM2.5污染特征研究

通过对鞍山市环境空气中PM2.5的监测,研究了鞍山市环境空气中PM2.5不同时间与空间的分布规律;对化学PM2.5的组成进行了分析,分析了不同季节PM2.5的组成变化规律.     

利用SPAMS解析PM2.5污染成因及特征——以沈阳市2017年春节期间为例

利用单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪在沈阳市2017年春节期间进行监测,通过自适应共振神经网络分类方法(Art-2a)对数据进行分析,得出春节期间PM2.5化学组分和来源,探讨烟花爆竹集中燃放对PM2.5的污染贡献和离子特征。结果表明,春节期间PM2.5化学组分以含碳颗粒为主,占79.2%;PM2.5来源占比前三位的为:燃煤(31.9%)、其他源类(17.8%)、二次无机源(16.6%),其中其他源类主要包含烟花爆竹燃放。     

校园大气环境不同高度PM_(2.5)的物理化学特征比较

大气细颗粒物(PM2.5)已经成为影响我国大气环境质量和人们身体健康的首要污染物.作为青少年集中学习和生活的校园环境的空气质量状况已经成为多方关注的热点.为研究校园环境大气细颗粒物的空间分布状况及其物理化学特征,在不同高度(5,40 m)设立采样点,同步采集大气PM2.5样品,利用高分辨扫描电子显微镜-X射线能谱仪(scanning electron microscope-energy dispersive spectrometer,SEM-EDS)分析了不同高度和不同时间段校园大气环境中PM2.5的微观组成、化学组分,得出如下主要结论:校园环境PM2.5的微观组分主要有燃煤飞灰颗粒、矿物颗粒(原生的和新生的矿物颗粒)、烟尘集合体以及无法鉴定的颗粒物;5 m高度处采集的颗粒物的质量浓度和数浓度均高于40 m高度处,5 m高度处PM2.5的矿物颗粒相对较多,而40 m高度处PM2.5的烟尘集合体相对较多;晚上样品中颗粒物数量和种类都比白天要多.     

广州市住宅室内、外PM2. 5 中碳污染来源解析

旨在对大气PM2.5中碳污染来源进行解析,以寻求科学合理的预防与污染控制对策.在广州市9个居民住宅的室内、室外同步采集了PM2.5样品,对PM2.5中有机碳(OC)、元素碳(EC)组分采用热光反射分析法(TOR)分析.IMPROVE-TOR法分析OC、EC的过程中,根据固定的温度梯级将OC和EC区分为8个组分(OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3和OPC). 分析了广州市9个采样住宅夏、冬季室内和室外PM2.5中8个碳组分占总碳(TC)的平均丰度及其规律和启示.采用因子分析法对PM2.5中碳污染主要来源的定量贡献进行解析,找出广州市PM2.5中碳污染主要来源及其贡献率.采用简化模型,对室内OC、EC源对室内总碳的相对贡献率,室外OC、EC源对室内总碳的相对贡献率进行了定量化研究.     

基于LUR模型的大气PM2.5浓度分布模拟与人口暴露研究——以湖北省为例

大气细颗粒物是严重危害人体健康的主要污染物之一.该文以湖北省为例,采用LUR(土地利用回归)模型对各监测站点的PM2.5浓度进行空间化模拟,并考察污染暴露强度的空间分异特征,为PM2.5污染分区防控提供参考依据.结果表明：1)湖北省各站点PM2.5浓度差异较大,平均浓度高于环境空气质量二级标准,浓度大小受到站点风速、气温、海拔与3 km缓冲区内绿地面积等因子的显著影响,风速升高会加重污染,后3个因子增加则有利于降低污染.2)基于LUR模型的空间化结果显示,PM2.5浓度在省域尺度上呈现出明显的“中部高、东部低、西部最低”的梯度差序特征,其中武汉城市圈、江汉平原与襄阳部分地区污染较重,鄂西地区普遍较低.3)构建顾及人口分布疏密的PM2.5暴露强度指数,发现PM2.5暴露强度与人口密度大小存在较高的空间相关性.全省超过90%的人口和面积处于中等及以下暴露强度,总体健康风险较低.暴露高值区相对分散,主要集中在以武汉城市圈为核心的中东部地区.     

湖南省2021年春节期间PM2.5重污染特征及来源分析

针对2021年春节期间(2月11—17日)湖南省发生的一次PM2.5重污染过程,利用湖南省内组分站和复合监测站水溶性离子分析仪、碳组分分析仪、无机元素分析仪等分析了PM2.5的化学组成,对颗粒物主要成分进行了来源解析,并结合气象综合分析了此次重污染的过程和成因.监测结果显示,此次重污染过程中PM2.5最高日均质量浓度达184μg/m3,超标1.45倍;烟花爆竹集中燃放期间,全省PM2.5浓度平均升高了2.3倍,各城市PM2.5小时峰值浓度较初始浓度分别增高2.7～11.2倍.重污染期间硫酸盐是PM2.5的主要组分,最高可达24.8％;此次重污染是受烟花爆竹燃放叠加高湿静稳、逆温、小风等不利气象条件的影响而引起空气质量的恶化.     

长三角典型城市PM2.5浓度变化特征及与气象要素的关系

利用长三角地区4个典型城市南京、上海、杭州、合肥2014年4月1日~2015年3月31日的PM2.5监测数据,以及同期MICAPS地面气象要素的观测资料,对该地区PM2.5浓度的变化规律及其与气象要素的关系进行了分析和讨论。结果表明:长三角地区PM2.5浓度总达标率总体表现为夏季最高,冬季最低的态势。4个城市中,上海全年总达标率最高,杭州其次,合肥最低。上海和杭州达标率月变化特征相近,南京和合肥相近;PM2.5逐小时浓度日变化曲线呈现两峰一谷型分布,最大值均出现在早晨,最小值均出现在下午16~17时之间;月平均浓度具有明显的季节变化特征,冬季最高,夏季最低;PM2.5浓度与风速呈现显著现负相关关系,受地面风向影响明显,污染物在主导风的作用下从上游污染源扩散至下风区域;与气温呈现负相关关系;从全年来看,PM2.5浓度与相对湿度呈现负相关关系,高湿度状态更有利于降水从而增加PM2.5湿清除;各个城市PM2.5浓度与气压相关性很弱,并且未通过显著性检验,可见气压是影响PM2.5浓度变化的次要因素;降水对PM2.5清除作用明显。不同城市PM2.5的变化特征及其受气象要素的影响存在差异,主要是由不同城市的地理环境、产业布局以及污染源等因素造成的。     

北京大气细粒子PM2.5的化学组成

为了解北京大气细粒子(PM2.5)的污染水平和污染特征,在车公庄和清华园进行了连续1年、每周1次同步采样和全样品分析。2个采样点PM2.5的化学组成相似。含碳组分和水溶性离子是主要的组分,其质量浓度之和超过PM2.5的50%。有机碳、元素碳和细粒子PM2.5的季节变化一致,即冬季质量浓度最高,夏季最低。夏季NO-3的质量浓度最低且在采样过程中从特氟隆滤膜上有近50%的挥发。SO2-4不同于PM2.5的季节变化主要取决于SO2的转化率。地壳元素的质量浓度从冬季到春季大幅度上升,春季沙尘天气频是一个重要原因。     

化学团聚降低WFGD系统PM_(2.5)排放的试验研究

为了降低湿法脱硫系统(WFGD)出口PM2.5的排放量,在模拟WFGD和燃煤热态实验系统中进行了添加化学团聚剂的试验.考察了脱硫液细小晶粒含量与出口PM2.5浓度的关系以及团聚剂对脱硫液颗粒物粒径分布的影响,并对团聚剂类型、浓度、温度及脱硫操作条件等对脱硫系统的影响进行了研究,同时考察了团聚剂的加入对脱硫的影响.结果表明:WFGD出口PM2.5排放量与浆液细小晶粒含量成正相关,添加化学团聚剂可有效降低脱硫浆液中细小晶粒的数量,脱硫液中细颗粒物相对体积浓度降低38%;燃煤热态系统下添加化学团聚剂可有效降低PM2.5排放量,数量浓度降低约20%;非离子型聚丙烯酰胺团聚效果最明显,团聚效果随着脱硫液温度的升高而升高,脱硫液气比控制在15~20 L/m3范围内比较合适,团聚剂加入不会影响脱硫性能.     

农业活动大气污染物排放及其大气环境效应研究进展

农业活动是一个重要的大气污染物排放源。随着我国工业污染物减排措施的不断加强,以及我国农业现代化发展进程的加快,农业活动的污染物排放对大气环境的影响将日益突出。综述了农业活动排放大气污染物的基本形式和影响大气复合污染的主要机理,分析了农业活动的污染物排放及其大气环境效应模拟研究现状;并提出了面临的主要问题:1农业排放源估算和排放源清单制定的不确定性;2PM2.5与农业排放各前体物之间呈高度非线性关系;3现有空气质量模式仍缺乏对PM2.5及其化学组成的认识以及对PM2.5形成机理和形成过程的描述,对PM2.5浓度及其化学组分预报的准确性不够。     

长三角城市群冬季一次重污染天气过程分析

利用NCEP/NCAR和FNL再分析资料,并结合长三角城市群地面气象观测数据,探讨了2014年1月18—25日长三角城市群一次重污染天气过程的气象成因以及污染物路径分析。结果表明,污染期间随着相对湿度和PM2.5浓度的升高,大气能见度明显降低。2014年1月影响我国的东亚冬季风势力偏弱,导致重污染期间冷空气活动偏弱;此外,垂直方向上出现逆温,限制垂直运动的发生、发展。上述因素有利于长三角地区污染物在近地面层堆积,导致重污染天气的发生发展。污染物从温度高的地方向温度低的地方扩散。低空气温低时,不易形成对流,促使污染物在长三角地区堆积。HYSPILT模式模拟显示污染物主要来自山西、河北一带,以平流和弱辐散的方式向长三角地区输送。大气化学模式WRF-Chem可较好地模拟出PM2.5浓度的变化过程,可用作长三角城市群重污染天气预报的业务模式。     

星地结合的细颗粒物超标防控区精确识别方法

为精确识别细颗粒物(PM_(2. 5))浓度超标的区域空间,依据卫星遥感与站点监测在PM_(2. 5)浓度观测方面的特点,建立遥感反演数据与站点监测数据间的临界映射分析法,综合卫星遥感覆盖面广和站点监测准确性高的技术优势。通过该方法研究珠三角区域2013年灰霾污染过程的PM_(2. 5)浓度超标区域,结果表明,利用星地结合的方法可以精确识别出PM_(2. 5)浓度超标的区域空间;广州市西部和南部、佛山市大部、肇庆市主城区及东南部、东莞市西部和北部、中山市北部和中部、江门市主城区及东部是珠三角PM_(2. 5)污染的高发地区,应作为防控重点。     

中国PM2.5污染现状及其对人体健康的危害

 当前,中国大气中PM_2.5污染形势严峻。2013 年,在全国纳入监测范围的74 座城市中,接近92%的城市的PM_2.5年均浓度未达到国家标准,其中,京津冀、长三角和珠三角等重点区域PM_2.5污染尤为严重。PM_2.5中含有的多种有毒有害物质可直接危害公众身体健康。已有的研究结果显示,PM_2.5污染会直接影响人体的呼吸系统、心血管系统,与肺癌的发生率和死亡率密切相关,但需从PM_2.5毒理学及暴露-反应关系等影响机制方面做深入研究。中国对大气中PM_2.5污染的治理任重道远,强化PM_2.5的健康风险研究,科学评价PM_2.5污染对中国不同人群疾病发生的负担率等应是认真思考的问题。     

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。     

中国PM2.5来源解析方法综述

首次对中国目前开展的PM2.5源解析方法学和技术思路进行总结, 从PM2.5采样前的准备、采样器的选择、化学物种分析方法、源解析手段等方面综述我国PM2.5来源解析的方法和进展, 提出未来颗粒物源解析研究的发展方向, 对今后在全国各地即将大范围开展的PM2.5源解析工作和法律标准的制定具有重要的科学借鉴意义和参考价值。     

深圳PM2.5浓度变化趋势及其月尺度预测方法

基于深圳市环境监测站的PM2.5浓度数据以及深圳市国家气候观象台发布的月度气象监测公报,研究了2012年至2019年深圳市PM2.5浓度的变化规律,分析了PM2.5浓度与月尺度气候要素的关系,并利用多元线性回归分析法建立了PM2.5月均浓度的预测模型。结果表明：2012年至2019年深圳PM2.5浓度呈明显下降趋势,PM2.5浓度有季节性特征,干季(1~3月及10~12月)PM2.5浓度比较高,也是PM2.5污染防控的重要时段。月降水日数、月降水量以及月平均温度与PM2.5浓度的负相关较明显,偏北风频率与PM2.5浓度呈显著正相关,可一定程度上帮助预判月均PM2.5浓度。与前人研究结果相反,月平均相对湿度与PM2.5浓度呈显著负相关。包含气象因素项以及PM2.5浓度项的月平均PM2.5浓度预报模型拟合度较高,偏北风频率、月平均相对湿度是对月平均PM2.5浓度影响最大的气象因素。利用深圳市2020年数据对模型进行检验,结果证明方程对于月平均PM2.5浓度的预报有一定适用性,可较好预报PM2.5浓度月增量。     

长江经济带城市雾霾污染PM2.5时空格局演变及影响因素研究

运用全局Geary指数C和地理加权回归模型GWR对长江经济带城市雾霾污染PM2.5时空格局及影响因素进行了研究.研究结果显示：2005年～2016年长江经济带城市雾霾污染PM2.5表现为较为明显的空间正相关,总体空间格局呈现出较为显著的集聚态势并不断增强.热点区以长江经济带下游地区分布为主,数量和范围呈现出缩小态势,次热点区显著减少但仅围绕在热点区周围,次冷点区由长江经济带上游地区向中游和下游地区移动趋势明显,冷点区范围呈现出显著扩张的趋势,长江经济带上游仅甘孜州外其他地区都转变为冷点区.此外,研究发现长江经济带城市雾霾污染PM2.5保持空间相关性的空间距离为867 km,在此范围内长江经济带城市雾霾污染呈现出较为显著的空间集聚分布状态.在对长江经济带城市雾霾污染影响因素分析中得出,产业结构是长江经济带城市雾霾污染最大影响因素,其次为经济发展,建成区绿化覆盖率与城市雾霾污染呈现出负相关关系,人口密度产生的影响由长江经济带下游和中游逐渐向部分上游地区扩展,交通运输状况对长江经济带下游地区产生的影响较大.结合各区域雾霾污染影响因素的差异性,提出长江经济带更应注重联防联控基础上,坚持走高质量发展之路的治理策略.     

Inorganic chemical composition and source signature of PM2.5 in Beijing during ACE-Asia period

Aerosol samples for PM2.5 were collected in Beijing for 38 consecutive days from March to April 2001 using an IMPROVE Sampler. Concentrations of 20 elements in PM2.5 were determined using a PIXE method. Results show that the average mineral dust concentration of PM2.5 was 14.6 Ilg/m3 during the observation period. On the sand-dust event days of March 21 and April 10, dust PM2.5 mass concentrations were 62.4 and 54.1 μg/m^3, respectively.These demonstrate that fine particle pollution by dust event in Beijing was very severe. The enrichment factors of S and Cu reached minimums on the dusty days and were high on the non-dusty days. It is considered that enrichment factors of elements in PM2.5, which are associated with human activities, can probably provide an effective method to distinguish local sources from external sources of dust. Factor analysis on the chemical composition in PM2.5 shows that sources of crustal matters, anthropogenic emission, and oil combustion contributed to PM2.5 levels in air in the springtime of 2001 in Beijing.     

PM2.5变化趋势的联合多重分形分析

PM2.5是造成雾霾天气、降低能见度,影响交通安全的主要因素。首先基于主成分分析法分析得出PM10最能影响PM2.5浓度变化,再利用联合多重分形探究不同城市的PM2.5与PM10之间的关系。从而得出西安市及伦敦市的PM2.5和PM10之间的关系具有一致性,即PM10浓度偏低时PM2.5也偏低,而PM10浓度偏高时PM2.5却偏低。无论PM10浓度如何变化,相对而言,伦敦市PM2.5浓度波动更剧烈些。