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。     

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。     

基于夜间灯光影像的能源消费与PM2.5时空关系研究

利用能源消费统计数据与夜间灯光影像对陕西省能源消费进行空间化处理,结合PM_2.5遥感数据,基于双变量空间相关性分析等方法,研究了陕西省能源消费与PM_2.5的时空关系,并利用随机森林回归模型探讨了影响ρ(PM_2.5)变化的能源消费因素．结果表明:1）2001—2013年陕西省ρ(PM_2.5)先增大后减小,最高值达到28.5 μg·m?3,省内PM_2.5分布的空间异质性较强,其中关中地区的ρ(PM_2.5)最高;2）陕西省能源消费量逐年上升,在空间上的分布与ρ(PM_2.5)类似,关中地区的能源消费量最多;3）陕西省能源消费量与ρ(PM_2.5)的Moran’s I达到了0.289,表明二者之间有着明显的空间正相关性,即高能源消费的区域有着高质量浓度的PM_2.5分布;4）人口密度、路网密度与能源消费总量是陕西省ρ(PM_2.5)变化的重要驱动因素．      

基于属性识别模型的铜仁市空气质量评价

为行政部门有效治理城市环境和生态保护,科学客观评价空气质量极为重要。本研究以铜仁市为对象,统计分析了2015—2020年铜仁市空气污染物变化动态特征,同时利用属性识别模型综合评价了铜仁市空气质量水平。研究结果表明：1)铜仁市主要污染物是PM_2.5、PM₁₀和O₃,其污染程度为PM_2.5>PM₁₀≈O₃,PM_2.5和PM₁₀浓度水平处于Ⅱ级标准,PM_2.5在冬季处于不达标水平,PM₁₀于2020年达Ⅰ级以下标准,有显著好转,O₃浓度2016年以来显著增加,存在污染风险。2)铜仁市近几年空气综合质量均为Ⅰ级标准,但空气质量综合水平呈下降趋势,主要原因在于PM_2.5作为首要的空气污染物,污染水平一直没有得到有效控制。此外,O₃污染程度风险增加。因此,PM_2.5和O₃     

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.     

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.     

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。     

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...     

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.     

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。     

天气和气候条件对大气PM2.5和臭氧污染形成过程的影响

 在大气污染过程中，化学物质排放是内因，气象条件是外因，影响着污染物的传输扩散、化学转化、干湿沉降等过程。综述了中国近几年关于天气和气候条件对PM_2.5和臭氧污染形成过程影响的研究进展和相关领域未来研究的重点。结果发现，目前关于天气和气候条件影响PM_2.5的研究较为系统，能识别气候因子、区域环流、局地静稳天气的配置关系，但对天气和气候影响臭氧污染的研究还较少。     

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.     

1.5ºC和2ºC目标下中国交通部门2050年的节能减排协同效益

利用能源系统模型IMED|TEC, 构建可实现2oC和1.5oC温升目标的碳约束情景(2度情景和1.5度情景), 分析中国交通部门低碳化的能源结构变化和空气污染改善的协同效益。研究结果表明, 2oC和1.5oC温升目标下, 2050年能源消耗比基准情景分别下降12%和33%, 能源结构从传统的油制品占主导转变成使用更清洁的生物质能, 甚至电能和氢能。2度情景下生物质能占总能耗的35%, 而在1.5度情景下, 氢能、电能和生物质能占总能耗的67%以上。同时, 中国交通部门脱碳能够带来显著的空气污染物减排协同效益。2度情景下, 到2050年CO₂排放量减少38%, 对应交通部门主要排放空气污染物NOx, SO₂和PM_2.5分别减排35%, 34%和38%。1.5度情景下, 污染物减排量是2度情景的两倍以上, 但对于航空部门和水运部门, 其污染物减排量较小。     

石家庄市秋冬季大气环流型下的气象和PM2.5污染特征

根据石家庄市2013—2018年秋冬季(当年11—12月和次年1—2月)11种大气环流型天气条件下的地面和垂直气象特征, 归纳出5类大气环流条件, 并结合气团传输轨迹和PM_2.5浓度监测数据, 探讨大气环流条件与石家庄PM_2.5污染的关系。在5类大气环流条件中, 第I类(NW型和N型, 天数占16%)的扩散条件最好, 以西风和西北风为主, 风向比较稳定, 风速大, 边界层高度高; 第II类(NE型, 天数占9%)和第III类(E型和SE型, 天数占12%)的扩散条件次好, 近地面风向分别以北风和东北风为主, 风速较大, 前者边界层高度中等, 后者边界层高度低; 第IV类(A型, 天数占37%)的扩散条件较差, 近地面风速较低, 同时边界层高度低; 第V类(UM型、C型、S型、SW型和W型, 天数占26%)的扩散条件最差, 近地面风速很小, 风向变化大, 边界层高度低, 低层大气逆温明显。不同大气环流条件下气团的传输路径存在差异, 对石家庄地区PM_2.5污染产生潜在影响的区域随之不同。石家庄市秋冬季的PM_2.5污染与不同环流型的扩散条件密切关联, 第V类大气环流条件下最易发生PM_2.5污染, 污染发生频率在78%~96%之间, 重度及以上级别污染发生频率均在55%以上; 第IV类大气环流条件下的污染状况变化相对缓慢, 但连续的第IV类大气环流天气多带来PM_2.5污染持续累积; 第I类大气环流条件下发生污染的频率最低。     

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.     

长春市冬春季环境空气中PM2.5污染特征与来源解析

为研究长春市冬季和春季大气PM_2.5的主要来源及污染特征, 于2018-01-06—2018-05-14连续采集PM_2.5环境受体样品, 分析其无机元素及水溶性阴离子组分. 结果表明： 采样期间长春市PM_2.5的质量浓度为（46.4±24.4）μg/m³, 冬季和春季的平均质量浓度分别为(51.0±25.8)μg/m³和(32.6±11.5)μg/m³, 超标率为11%, 均在冬季超标, 在春节假期中（2018-02-15—2018-02-21）, PM_2.5的质量浓度低且保持平稳; 所测全部水溶性阴离子及部分无机元素（Al,As,Pb,Se,Ti）质量浓度呈冬季高于春季的趋势; 长春市无机元素主要源于燃煤、 交通和扬尘; 长春市PM_2.5中NO^-₃和SO^2-₄是燃煤和机动车尾气共同作用的结果, 其中燃煤源的贡献率相对较高; 长春市冬春季PM_2.5主要来源为二次源（28.2%）、土壤尘源（12.6%）、交通排放源（10.7%）、燃煤源和建筑尘源（28.6%）、工业源和其他源（19.8%）.     

基于U-net神经网络模型的PM2.5逐小时浓度值预测模型

针对目前多数PM_2.5预测模型泛化能力较差的问题, 提出基于U-net神经网络模型的PM_2.5逐小时浓度值预测模型。该模型通过引入历史风场数据, 将离散的监测站点PM_2.5浓度值插值为PM_2.5网格图; 然后将U-net神经网络作为预测模型, 基于实验区域的10小时内的PM_2.5网格图, 预测下一时刻的PM_2.5网格图。该模型可以利用历史不同时刻提取的PM_2.5浓度值网格图, 在预测区域内所有位置PM_2.5浓度值的同时, 还可以提升预测的准确性以及对PM_2.5浓度值突变情况的适应性。实验结果表明, 所提方法在PM_2.5浓度值短时间突变情况下, 预测精度比传统方法有10%左右的提升。