焦作市PM2.5污染化学组分特征及潜在源分析

利用2017年12月至2018年2月焦作市PM_2.5及其化学组分（水溶性离子和碳组分）数据,分析了观测期间焦作市PM_2.5化学组分特征及潜在源。结果显示:1)焦作市PM_2.5主要由NO₃^-、NH₄⁺、SO₄^2-、OC（Organic Carbon,有机碳）和EC（Elemental Carbon,元素碳）组成,观测期间平均浓度分别为30.26μg/m³、17.86μg/m³、16.47μg/m³、17.44μg/m³和4.27μg/m³,在PM_2.5中占比75.1%;2)焦作市冬季污染天NO₂和SO₂的二次转化程度更高且OC和EC的来源更为相似;3)本地源是焦作市冬季PM_2.5污染的主要潜在源,周...     

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...     

燃煤电厂电除尘PM10和PM2.5的排放控制II:电除尘电源改造与PM10和PM2.5的排放(以660 MW 机组为例)

 通过对比660 MW 燃煤锅炉电除尘改造前后细颗粒物(PM_2.5)和颗粒物(PM₁₀)的排放,讨论电除尘改造的必要性及可行性.四电场电除尘器在常规单相电源供电下,PM₁₀和PM_2.5的排放浓度分别在63 和23 mg/m³左右,总排放在75 mg/m³左右;采用三相高压电源时PM₁₀和PM_2.5的排放可控制在15 和2.5 mg/m³以下,总排放在18 mg/m³左右,PM₁₀和PM_2.5的排放分别减排76%和89%以上.     

秦皇岛冬季典型污染时段PM2.5中重金属和PAHs的污染特征

为了探究近年来秦皇岛市大气中PM_2.5污染特征和影响因素,通过采集冬季重污染时段城区和开发区PM_2.5样品,使用等离子体发射光谱仪和气相色谱-质谱仪,分别测定城区样品中6种元素(Cu,Pb,Zn,Cr,Ni,Cd)和PAHs.结果表明,秦皇岛城区PM_2.5日平均质量浓度186μg/m³,开发区平均质量浓度为118.88μg/m³,城区PM_2.5中各重金属元素的浓度水平排序为Zn＞Pb＞Ni＞Cr＞Cu＞Cd,其中Cd为强-极强污染,Pb为中-强污染,Zn属于中等污染,Ni,Cu,Cr等其他元素基本无污染.PM_2.5中定性的检测到奈(Nap)、菲(Phe)、荧蒽(Fla)、芘(Pyr)、苯并(k)荧蒽(BkF)等单体.PM_2.5日浓度与风速具有显著的负相关性,与相对湿度呈正相关性.     

贵州省大气污染物浓度变化特征及气团传输来源分析

通过对贵州省各市(州)大气污染物观测资料分析表明：PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NOx年均浓度逐年降低,而O_3-8hmax出现逐年增高。2017年PM_2.5超过国家《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)的二级标准限值的天数排前三位分别为六盘水市、遵义市和毕节市,为27、21和22 d,基本出现在冬季;贵阳市超标16 d,超标率为4.1%,最高浓度为107μg/m³。对PM_2.5进行溯源分析表明：贵阳市、遵义市和六盘水市主要来自于本地源贡献,分别占了85%、93%和90%。本地排放源中,贵阳市主要是移动源、道路扬尘、建筑扬尘,贡献比例分别为26%、22%、20%;遵义市主要是居民燃煤和移动源,贡献比例分别为25%和20%;六盘水市主要是工业源和居民燃煤,贡献率分别为28%和20%。不同季节气团传输存在差异,并且不同城市在相同季节的传输也存在差异。中长距离气团传输主要来自于成渝地区,短距离主要是本地传输。溯源及气团传输分析表明,...     

新乡市大气细颗粒物中碳质气溶胶的污染水平、季节特征及来源追踪

为了探究典型“2+26”传输通道城市之一的新乡市PM_2.5中碳质气溶胶的污染水平、季节分布及来源特征,于2019年7月至2020年4月在河南师范大学采集PM_2.5样品,采用热/光碳分析仪测定了8种碳组分质量浓度.结果显示,新乡市PM_2.5年均质量浓度为(66.25±35.73)μg·m^-3,TCA(Total Carbonaceous Aerosol)/PM_2.5质量浓度比年均为(25.16±6.93)%,说明新乡市碳组分污染较为严重.碳组分具有显著的季节变化特征,冬季OC(Organic Carbon)和EC(Elemental Carbon)的质量浓度分别为(13.50±6.43)μg·m^-3和(5.67±2.32)μg·m^-3,明显高于其他季节,说明冬季污染较为严重.SOC(Secondary Organic Carbon)/OC质量浓度比值夏季最高(49.37±17.73)%,冬季最低(39.06±15.83)%.OC和EC的...     

燃煤电厂电除尘PM10和PM2.5的排放控制I:电除尘选型及工业应用

 针对电除尘细颗粒物(PM_2.5)排放控制,提出利用电除尘指数指导电除尘本体和电源设计选型技术的原理和方法,并介绍电除尘改造的应用案例.通过优化电除尘指数、采用三相高压电源开展电除尘改造和选型.通过电除尘和脱硫塔除雾器的同步改造,可以实现烟囱出口颗粒物排放浓度低于5 mg/m³,同时,PM_2.5 (直径2.5 μm 以下的颗粒物)排放浓度低于2.5 mg/m³.示范工程还表明当电除尘器出口PM₁₀(直径10 μm 以下的颗粒物)排放在6~30 mg/m³时,PM_2.5占PM₁₀比例为6%至20%;当PM₁₀排放在5~15 mg/m³时,PM_2.5排放可低于2.5 mg/m³.     

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。     

兰州西固区PM2.5和烷醇类分布特征及其与气象因素相关性分析

采集2019年兰州市西固区细颗粒物监测数据,用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)对PM_2.5中的有机组分进行定性和定量分析,着重探讨PM_2.5与烷醇类的分布特征.同时收集同期近地面气象观测数据,采用相关性(Pearson)与非参数分析(Spearman)方法,研究PM_2.5和烷醇类与气象因素之间的关系并比较Pearson和Spearman两种方法的适用性.结果表明:2019年兰州市西固区PM_2.5年平均浓度为51 μg/m³,是我国环境空气质量年平均二级标准(35 μg/m³)的1.5倍,其中烷醇类占比达0.3%,PM_2.5和烷醇类均呈现明显的季节性规律,均为冬季＞春季＞秋季＞夏季.Pearson和Spearman对温度和相对湿度的分析结果一致,对风速的计算结果在显著性水平方面稍有差别,对大气压统计结果有明显差异.     

济南市一次持续性重污染天气的颗粒物化学组分演变分析

为研究济南市冬季大气重污染过程特征,以2020年12月8日—13日发生的一次典型大气重污染过程为例,从污染过程、气象条件、细颗粒物化学组分等角度综合分析此次重污染过程的特征和成因。结果表明,此次重污染过程期间首要污染物均为PM_2.5,其平均质量浓度为137 μg/m³,11日21时达到此次污染峰值,PM_2.5质量浓度高达为235 μg/m³。重污染期间高空环流较为平直;低层850 hPa受西南气流影响,有利于逆温层结的形成;地面均压场控制,平流雾、辐射雾交替产生。静稳气象条件使得PM_2.5质量浓度累积及高湿状态下颗粒物二次转化增强。观测期间,二次离子(SNA= $SO^{2-}_{4}$ + $NO^{-}_{3}$ + $NH^{+}_{4}$) 质量浓度为85.4 μg/m³,占PM_2.5质量浓度的52.0%。硫转化率(R_S)和氮氧化率(R_N)均值分别为0.44和0.33,大气中SO₂和NO₂的二次氧化程度较高;R_S高于R_N,表明污染期间二次$SO^{2-}_{4}$的二次转化效率高于 $NO^{-}_{3}$。$\rho_{NO^{-}_{3}}$ / $\rho_{SO^{2-}_{4}}$平均值为2.1,表明移动源对PM_2.5污染的贡献占主导地位。有机碳和元素碳浓度的平均比值为6.5,可见本次重污染期间济南市大气中存在二次有机碳(SOC)污染。采用有机碳和元素碳比值(ρ_OC/ρ_EC)最小比值法估算得到重污染期间一次有机碳浓度和二次有机碳浓度分别为11.9 μg/m³、4.3 μg/m³,表明一次燃烧源对污染过程有较大贡献。     

前驱粉体低温烧结温度与压强对SDC电解质电学性能的影响

通过自蔓延燃烧法制备Sm掺杂的CeO₂基材料, 研究前驱粉体进行不同低温烧结热处理及改变压强对Ce_0.9Sm_0.1O_2-δ(SDC)电解质电学性能的影响, 并分别用X射线衍射、扫描电子显微镜和交流阻抗谱研究不同控制变量下样品的相组成、 微观结构和SDC电解质的电学性能. 结果表明, 当烧结温度升高时, SDC样品的平均粒径显著增加, 烧结温度和压强不影响样品晶胞参数的变化. 与晶粒电导率相比, 改变烧结温度和压强对晶界电导率的影响更明显.     

西安冬季不同空气质量级别对应的PM_(2.5)化学组分变化特征

通过实验采样分析,研究了西安市冬季不同空气质量级别(HJ 633—2012)下PM2.5质量浓度及化学组分的变化特征和污染规律。结果表明,西安市2008—2009年冬季所有采样天均为轻度污染到严重污染状况,PM2.5质量浓度100%未达标(GB3095—2012);PM2.5质量浓度及其化学组分基本随空气质量级别恶化而增加,除个别元素外,其他化学组分的质量浓度在严重污染时均出现突增,有机碳(4.5倍)和水溶性无机离子(2.7倍)的增加倍数较大;随大气污染程度的增加,人为源的重金属富集因子增加剧烈(1.6~2.0倍),而主要来自自然源的元素富集因子变化无规律;重污染时期PM2.5中的多环芳烃(PAHs)、正构烷烃(nalkanes)均主要来自人为源排放贡献,其中生物质燃烧、低温燃煤排放是PAHs剧增的主要因素。     

兰州远郊区春季碳气溶胶的质量浓度特征

 为探讨春季沙尘(暴)期间兰州大学半干旱气候与环境观测站(SACOL)碳气溶胶的变化特征, 2012 年5 月17-26 日于SACOL 站采用石英膜收集PM₁₀样品, 利用DRI-2001A 热/光碳分析仪测量元素碳(EC)和有机碳(OC)的质量浓度。结果显示, 沙尘(暴)是导致OC、EC 质量浓度增大的主要因素。采样期间EC、OC 和总碳(TC)的平均质量浓度分别为2.71、11.26 和13.97 μg/m³。进一步分析显示, 沙尘(暴)期间兰州城区碳气溶胶污染逐渐加重主要受本地源的影响。PM₁₀中OC 和EC 的相关系数达到0.94, 揭示SACOL 站OC、EC 的来源相对一致。OC/EC 的均值为5.05, 表明春季SACOL 站PM₁₀中碳气溶胶存在二次污染。二次有机碳(SOC)的质量浓度为3.37 μg/m³, 为OC 的29.9%。结合考察周边环境, 分析表明SACOL 站春季碳气溶胶的主要来源是直接污染源, 来自周边环境中的燃煤以及机动车尾气排放。对碳气溶胶8 种组分的因子分析结果也表明, 周边环境的燃煤和机动车尾气排放是春季SACOL 站碳气溶胶的主要贡献源。     

PM2.5浓度湍流特征和通量获取的实验研究

利用PM_2.5质量浓度测量仪E-Sampler的1 Hz高频采样功能, 采用涡动相关法, 计算山东省德州大气环境实验站2018年12月27日至2019年1月7日多次污染事件的PM_2.5浓度脉动和湍流通量, 探讨PM_2.5浓度湍流特征。结果表明, 实验观测期间PM_2.5浓度湍流通量均值为0.026 μg/(m²·s); 不同污染过程中PM_2.5浓度湍流通量传输方向不同, 表明不同污染过程的污染源汇属性不同。随着湍流统计特征量(如湍流动能、水平风速标准差、垂直风速标准差、水平风速、动量通量和感热通量)增大, PM_2.5湍流垂直通量呈现指数型减小的趋势, 即先急剧减小, 然后随各变量的增长变化不大。随着PM_2.5浓度增大, 其湍流通量绝对值呈现增加趋势, 因此PM_2.5浓度湍流通量的大小与PM_2.5浓度和湍流强弱有关。不稳定条件下, PM_2.5浓度归一化标准差与稳定度参数ζ = z/L 遵循-1/3幂次关系, 即 σ_c/C_* = 6.7(-ζ)^-1/3; 稳定条件下, 实验结果相对离散。另外, PM_2.5浓度脉动方差谱曲线在高频段满足-2/3幂指数率, PM_2.5浓度脉动与垂直速度脉动的协方差谱曲线在高频段满足-4/3幂指数率。研究结果表明, 利用E-Sampler的PM_2.5浓度1 Hz高频采样功能可以得到连续且有效的PM_2.5浓度湍流通量。     

时间精度与空间信息对神经网络模型预报PM2.5浓度的影响

以北京市为例, 利用2015—2018年空气质量监测站台资料, 通过BP神经网络、LSTM网络及CNNLSTM混合模型等多种模型, 分析时间精度和空间信息对PM_2.5浓度预报的影响。结果表明, 神经网络模型的效果普遍比多元线性回归模型好; 增加输入数据的时间精度能显著地提高 PM_2.5浓度日均值预报的准确率; 当输入数据的时间精度从一天提高到6小时后, LSTM模型的平均绝对误差从27.39 μg/m³降至20.59 μg/m³, 这种效果的提升在显著变好和显著变差的天气情况下更明显; 华北地区PM_2.5浓度分布有明显的时空特征, 第一空间模态为同增同减, 第二空间模态为南北反向; 北京市PM_2.5浓度与内蒙古、河北及天津等地区前一天的PM_2.5相关。利用CNN-LSTM混合模型学习华北地区PM_2.5的时空信息, 能进一步提高北京市PM_2.5浓度的预报水平, 使得误差降低至17.36 μg/m³。     

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。     

基于CMAQ-ISAM模型的长三角典型城市PM2.5来源解析

大气细颗粒物(PM_2.5)是影响长三角地区空气质量的关键污染物．近年来随着各项环保举措的实施,PM_2.5的来源特征也发生了变化,为了制定切实有效的PM_2.5治理方案,考察PM_2.5的主要来源及其贡献至关重要．本研究使用CMAQ-ISAM模型,定量分析了2018年长三角内4个典型城市(上海、杭州、南京和合肥)PM_2.5的主要来源．表明了上述4个城市PM_2.5的最主要来源:冬季为长三角外的远距离传输(38.5%~52.6%);秋季为各城市的本地排放(43.0%~50.9%);在春季和夏季,本地排放是上海、杭州和合肥PM_2.5的主要来源(春季37.1%~53.3%,夏季44.1%~64.7%),而南京则是周边区域传输 (春季38.5%,夏季46.3%)．针对冬季不同时期的来源解析表明,相较于清洁时期,4个城市在污染时期来自周边区域传输的贡献占比增大,上海、杭州、南京和合肥的增大幅度分别为10.0%、1.5%、8.1%和4.9%,因此开展长三角大气污染区域联防联控具有重要意义．      

2014年5月武汉市输入型沙尘污染案例分析

结合地面颗粒质量浓度、金属元素含量、垂直消光系数和地面气象观测资料、后轨迹模型及天气分析图, 分析2014年5月25-26日湖北武汉市监测的沙尘天气过程。结果表明, 这次沙尘暴源起新疆南部塔卡拉玛干沙漠和内蒙巴丹吉林和腾格尔沙漠, 随着冷空气向东向南传输, 兰州和银川PM₁₀小时浓度分别超过2000 μg/m³ 和1000 μg/m³, 武汉PM₁₀小时浓度超过500 μg/m³, 沙尘在传输过程中逐渐减弱。沙尘期间武汉市以粗颗粒污染为主, PM₁₀浓度陡升, PM_2.5占PM₁₀ 的含量下降到约35%。沙漠粉尘示踪元素Ca, V, Ba和Fe 浓度增加4 倍以上, 所占的总量百分比也增加一倍以上, As, Se, Cr, Cu, Zn 和Pb 等当地的人为污染源排放的金属元素浓度约为先前的1/5~2/5, 所占总量百分比下降明显。激光雷达观测到两次明显的沙尘沉降过程, 在近地面层(500 m 左右)存在均匀的消光系数大值区(最大0.086 km^-1)。以此例说明结合气象和环境的多种观测手段综合分析输入型空气污染的方法。