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.     

火电厂排放源对张家港市冬季空气质量的影响

为了解张家港市火电厂排放源对空气质量的影响程度,利用WRF-Chem空气质量模式分别模拟了采用2013年火电厂排放源和2016年预测情景排放源的张家港市冬季各污染物的浓度,分析了现状以及预测排放情景下火电厂对污染物浓度的贡献。结果表明:2013年张家港市火电厂排放源对冬季SO_2,NO_x,PM_(2.5),PM_(10)的小时浓度贡献为60%,50%,14%,20%,火电厂排放源的水平影响范围为5~10km,垂直高度可延伸至2km,受烟流抬升高度的影响,电厂源对100~200m高度污染物浓度的贡献率最大,数值可以达到地面浓度贡献率的1.5倍;2016年采取减排措施后的预测情景表明,各污染物浓度明显减小,火电厂排放源对SO_2,NO_x,PM_(2.5),PM_(10)的小时浓度贡献最大值分别降低到25%,25%,5%,8%,而在垂直高度上,各污染物浓度下降比例最高为18.0%,15.5%,2.1%,3.8%。     

主成分分析法在大气环境质量评价中的应用——以陕西省铜川市为例

以陕西省铜川市2006—2014年主要大气污染物二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)、可吸入颗粒物(PM_(10))、总悬浮颗粒物(TSP)、降尘、铅(Pb)和氮氧化物(NO_x)的相关数据作为评价因子,采用主成分分析法对铜川市大气环境质量进行了综合评价.结果表明:铜川市大气环境质量在2006—2014年整体上呈良好态势发展,均属于一、二级国家标准;但2007年由于铜川市NO_x与SO_x的过度排放,使得该年铜川市的大气环境质量最差.     

我国东部地区颗粒物与不同污染源的关系

对于中国东部地区细粒子污染中存在的问题,用WRF-CMAQ空气质量模式,结合RSM模型,对颗粒物(PM),NO_x,SO_2,NH_3,非甲烷挥发性有机物(NMVOC)5种污染物与PM_(2.5)质量浓度之间的关联性及其影响进行分析.结果表明,排放条件和水平不同对PM排放的贡献不同,一次PM排放对3个地区PM_(2.5)贡献最为明显,贡献最低的是NMVOC.随着控制水平的提高,NH_3,NO_x,SO_2对PM_(2.5)贡献会上升.对于北京地区,区域SO_2排放对硫酸盐的贡献约80%,而本地SO_2排放仅贡献了10%;在低控制率下,NO_x排放对硫酸盐几乎没有贡献,随着控制率的提升,NO_x排放的贡献逐渐增加.对于北京地区硝酸盐的贡献,区域NO_x排放贡献近50%,本地NO_x排放仅仅贡献5%;区域NH_3排放的贡献约为30%,随着控制率的提高,本地NH_3排放的贡献也有所提高.     

基于CALPUFF的“乌-昌-石”区域燃煤污染物扩散模拟

为了研究"乌-昌-石"区域燃煤对空气质量的影响,运用CALPUFF模型对区域消耗燃煤的工业企业源的不同污染因子的扩散进行模拟分析,得到SO_2、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)的时空分布情况。结果表明:SO_2、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)四种污染因子的扩散均有着明显的季节性差异,采暖季(1月)污染物的扩散面积较大,且浓度较高,非采暖季(6月)污染物的扩散面积较小;从地区分布情况来看,浓度较高的区域分布在昌吉洲的阜康市和乌鲁木齐市的米东区、新市区等地,石河子、五家渠和沙湾县的浓度相对较低。污染物对区域浓度的贡献不仅与污染物排放量相关,气象条件和地形条件也是重要的影响因素。     

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。     

灰霾天气下煤矿区气溶胶单颗粒特征

采用带能谱的透射电镜(TEM-EDX)分析煤矿区城市大气PM_(10)的类型和成分,并重点分析矿物颗粒的酸化机理及其在大气化学中的作用.结果表明:PM_(10)主要包括矿物颗粒、烟尘集合体、燃煤飞灰、碳质颗粒以及一些混合颗粒等.其中,矿物颗粒共有4种类型:原生不规则矿物,以粘上、碳酸盐为主,主要来源于地壳;核-壳结构矿物,为原生矿物与酸性气体反应的产物;规则矿物,以大气中直接结晶析出的K_2SO_4和CaSO_4为主;球形矿物,主要为表面覆盖一层水膜的(NH_4)_2SO_4.二次反应生成的矿物颗粒,不仅受SO_2和NO_x排放量的影响,还与PM_(10)的化学组成以及空气湿度有关.     

龙岩市中心城区大气污染特征与相关性研究

为了解龙岩市中心城区大气环境质量现状,利用2016—2019年龙岩市中心城区6种大气污染物监测数据进行统计分析,结果表明,2016—2019年,龙岩市中心城区SO_2、CO和NO_2三种污染物质量浓度年际变化平稳。O_3的质量浓度年际变化呈明显上升趋势。PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度于2016—2018年呈上升趋势,2019年则下降。龙岩市中心城区SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)和CO的空气质量分指数(IAQI)具有冬季最高、夏季最低的特征,O_3的IAQI则是秋春季高,冬季最低。PM_(10)、PM__(2.5)、NO_2和CO日间浓度变化呈现双峰特征,O_3和SO_2日间浓度变化呈单峰分布特征。通过对一次臭氧超标事件的模拟表明,外来输入和本地的臭氧污染物的集聚是臭氧超标的原因。分析各种污染物间的关系表明,SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)和CO浓度之间呈显著的两两正相关。O_3与CO、SO_2、NO_2呈显著负相关,与PM_(10)、PM_(2.5)呈正相关。     

典型会议期间污染调控对城市空气质量影响分析

以2017年5月在南京市举行的首届江苏发展大会期间的空气质量为例,研究空气质量保障措施对城市空气质量的影响。结合气象观测数据、污染物质量浓度观测数据、污染物排放清单等,采用时间序列分析方法分析空气质量变化情况。根据2012年的分类别污染物排放清单和首届江苏发展大会具体保障措施,估算了保障期间南京市污染物排放强度的变化,结果表明:PM2.5和PM10分别减排57%和60%; CO、非甲烷挥发性有机物(NMVOC)、SO_2和NOx分别减排36%、35%、33%和26%; CO、NO_2、SO_2、PM2.5和PM10日均质量浓度分别下降22.5%、30.1%、30.9%、3.94%和19.0%,O_3日均质量浓度上升了32.1%;会后,随着管控措施的取消,除O_3外的主要大气污染物日均质量浓度上升,而O_3日均质量浓度不变。气象条件稳定时,现行的调控措施可以控制南京市除O_3外的主要大气污染物。     

居民室内污染和防治措施

1.污染物及对人体的危害 1.1 化学污染物 (1)CO、CO_2、SO_2、NO_x CO主要来源于燃料的不完全燃烧,尤其在开炉、封炉及炉火不旺时CO排放量最大。液化气开启越小,燃烧越不完全,CO排放量最大,排放系数高达3.88mg/L,而燃烧完全时,则仅为0.59mg/L。另外,煤炉旺火、煤气大火时,SO_2和NO_x的排出量较大。使用煤时CO、SO_2排出较多,使用液化气时NO_x、CO_2排出较多。在扩散程度上NO_x最快,SO_2次之,CO最慢,所以在门窗紧闭的情况下,CO易于成为室内的主要污染物。对人体的危害表现为:CO、CO_2低浓度长时间接     

福州市空气质量变化趋势分析

利用2013—2017年福州市空气质量监测数据,计算出空气污染综合指数和污染物负荷系数,并运用秩相关系数法首次对空气质量新标准实施后增加的PM_(2.5)、O_3等主要污染物变化趋势进行定量分析。结果表明,福州市空气质量整体向好,6项污染物指标呈现"五降一升"趋势,其中PM_(10)和PM_(2.5)浓度显著下降,O_3浓度显著上升;NO_2、SO_2和CO_浓度呈下降趋势。大气十条实施以来,福州市大气污染防治工作初见成效,下一阶段应将臭氧污染防治作为大气污染防治攻坚战的重点工作。     

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.     

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).     

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.     

由光化学反应和排放清单判断城市PM_(2.5)首要污染源的方法

以江苏省扬州市区2013年和2015年空气主要污染物浓度数据为例,依据光化学反应和空气污染物排放清单,提出了一种简易判断城市PM_(2.5)首要污染源的方法.结果证实:可通过光化学反应规律和空气监测数据推断对城市PM_(2.5)形成影响最大的一次污染物,并由该一次污染物的排放清单,确认其中排放量最大的污染源为该城市PM_(2.5)的首要污染源.该方法可为控制和治理城市PM_(2.5)提供相应参考.     

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%.     

天津市近五年空气质量变化特征分析

利用天津市2013—2018年空气质量监测数据和同期气象数据,分析了天津市大气主要污染物浓度变化特征及其与气象要素之间的关系。结果表明,自2013年实施"大气十条"以来,天津市环境空气质量逐年改善效果显著,6项主要污染物中,除O_3外,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO_5项污染物浓度均明显下降。与京津冀13个城市平均水平相比,天津市2018年环境空气质量总体略好,但与首批实施新环境空气质量标准的74个重点城市平均水平相比仍有一定差距。降水、风速、湿度和温度等气象要素对于天津市空气质量影响显著,风速、气温、降水、日照时数与O_3正相关,与其他污染物负相关;气压与SO_2、NO_2、CO正相关,与O_3负相关性,与颗粒物无明显相关性;相对湿度与PM_(2.5)和CO正相关,与SO_2、NO_2负相关,与PM_(10)、O_3无明显相关性。     

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.     

南京市一次大气污染事件时空演化特征及影响因素

利用数理统计和后向轨迹方法,分析江苏省南京市2015年全年空气质量指数(AQI)及1月21—27日各污染指标数据,探讨南京市大气污染时空分布特征及影响因素.研究发现:2015年南京市AQI达到污染程度的天数在瑞金路、迈皋桥最多,在玄武湖最少;AQI值在秋、冬季较高,春、夏季较低,推测南京市AQI主要受不同功能区污染排放和不同季节天气变化控制.在1月21—27日大气污染事件中, AQI在仙林大学城最高,为211.094;玄武湖最低,为168.881. PM_(10)平均浓度在奥体中心最大,为229.472,玄武湖最小,为179.932. PM_(2.5)的空间分布情况与PM_(10)类似, SO_2, NO_2和O_3浓度空间差别不大.在此期间, AQI总体呈波动上升趋势, 21日、24日、26日出现3次高峰, 25日和27日下降. PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2浓度变化趋势与AQI呈正相关关系, O_3与AQI呈负相关关系.因此,南京市大气污染在空间上具有明显区域特征,在时间上具有累加特征,同时还受周末效应和天气作用影响;主要污染物为汽车尾气、燃煤燃气和工业废气.气团后向轨迹显示,大气污染源主要来自局地和西北地区, 25日气团方向改变,导致污染物浓度下降,推测南京市大气污染受气团带来的外地污染物及天气变化的综合影响.     

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.