基于银川市大气颗粒物组分网观测的夏季沙尘污染过程分析

利用银川市大气颗粒物组分监测网在线观测数据,分析了2018年7月沙尘天气下不同粗细颗粒物(TSP,PM_(10),PM_(2.5),PM_1)的质量浓度变化趋势,PM_(2.5)中的水溶性离子、金属元素、有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度变化趋势和污染来源,及本次沙尘过程区域污染传输情况。结果表明,7月14—18日受沙尘天气过境影响,TSP,PM_(10)的小时质量浓度均在15日10:00达到了峰值,分别为2 692,2 173μg/m~3,PM_(2.5)的小时质量浓度在15日9:00达到了峰值,为608μg/m~3,PM_1的小时质量浓度峰值出现在7月16日15:00,为54.2μg/m~3;7月沙尘期PM_(2.5)中水溶性离子日均质量浓度由大到小排序为Ca~(2+)SO_4~(2-)NH_4~+Mg~(2+)Na~+K~+NO_3~-,Ca~(2+)日均质量浓度增幅最大,升高16.2倍,PM_(2.5)中金属元素日均质量浓度由大到小排序为CaFeKMnPbCrZnVTiCuNiAs,Ca日均质量浓度为31 945.6 ng/m~3,PM_(2.5)中有机碳和元素碳的日均质量浓度分别为7.22,1.09μg/m~3,比值为6.6。后向轨迹图和气溶胶激光雷达消光图显示,本次沙尘污染是由外来源输入的颗粒物沉降和本地地面扬尘叠加共同造成。     

三亚地区冬春季大气污染特征观测研究

为了研究海南省三亚地区冬春季大气污染状况,于2011年12月—2013年4月的冬春季节在三亚鹿回头村(监测点位于三亚市郊,三面临海,周围没有工业污染源)开展了大气主要污染物(NOx、O_3、PM2.5)的连续监测,利用观测数据对三亚地区冬春季大气污染变化特征进行分析.结果表明:三亚地区大气污染物浓度均低于国家一级标准的浓度值,NO、NO_2、NOx、O_3、PM_(2.5)质量浓度的日平均值(平均值±标准差)分别为(2.1±2.2)、(5.2±3.4)、(7.3±3.8)、(59.8±28.4)和(17.5±14.3)μg·m-3.在污染物的日变化方面,NOx、PM2.5呈现典型的双峰型,其峰值分别出现在08:00和17:00,峰谷在13:00;O_3的日变化为单峰型,峰值出现在13:00.通过后向轨迹分析发现,三亚地区大气污染物受局地源排放和外源输送的共同影响,来自陆地的气流易造成污染物的积累,而来自海上的气流则有利于污染物的清除.     

基于GAM的北京PM_(2.5)浓度变化的影响因素研究

为辨识与测度不同影响因子对PM_(2.5)浓度变化的作用机理,以2015年北京PM_(2.5)浓度时间演变模式为基础,建立PM_(2.5)与各大气污染物(PM_(10)、SO_2、NO_2、CO、O_3)及气象因素(日均温度、风力、风向)的GAM模型,探索不同因素对PM_(2.5)浓度变化的影响作用。结果显示:(1)北京PM_(2.5)浓度具有夏秋季低、春冬季高的时间分布特点;(2)2015年北京PM_(2.5)浓度变化与PM_(10)、SO_2、NO_2、CO大体呈线性正相关,且正相关程度由强到弱为:COPM_(10)SO_2NO_2,而与O_3、温度和风因子的关系更为复杂;(3)GAM模型的拟合优度R~2为0.725,线性回归模型的拟合优度R~2为0.519,相比较,GAM模型对PM_(2.5)浓度变化的解释度提高了20.6%。研究表明,GAM模型对于建立PM_(2.5)浓度变化与影响因素间综合性复杂关系更灵活、更可靠,优于线性回归模型。     

青藏高原东缘气溶胶粒径分布特征及其来源

气溶胶粒径分布可反映气溶胶的主要来源及其经历的动力学和化学等过程。使用宽范围粒径谱仪对青藏高原东缘四川省理塘县2017年7月6日至8月3日10 nm～10 μm气溶胶粒径分布进行观测,结合环保六要素(PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和O₃)和气象要素数据、HYSPLIT轨迹模式、潜在源区贡献函数(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析,探讨了青藏高原东缘气溶胶的粒径分布特征、潜在来源和影响区域。结果表明:青藏高原东缘理塘地区气溶胶数浓度较低,平均值为4 660.3 cm^-3,粒径分布主要集中在500 nm以下,占总数浓度的99.95%; 不同模态粒子数浓度差异较大,核模态、爱根核模态、积聚模态和粗模态粒子数浓度分别为391.9、4 218.0、50.1和0.4 cm^-3; 不同模态粒子数浓度日变化均为双峰型分布,但是峰值时间存在差异,核模态粒子数浓度日变化的峰值时间位于12:00和19:00,爱根核模态、积聚模态和粗模态粒子数浓度日变化的峰值时间位于08:00和20:00; 气溶胶数浓度谱和表面积浓度谱均为单峰型分布,峰值分别位于50 nm和170 nm,峰值浓度分别为7 361.9 cm^-3·nm^-1和215.5 μm²·cm^-3·nm^-1。青藏高原东缘气溶胶数浓度的潜在来源高值区主要分为两个区域,即东北部的局地污染区和西南部的境外远距离传输区。青藏高原东缘气溶胶数浓度的影响范围主要集中在中国境内,影响区域的高值区相对比较分散。     

银川市环境空气中PM_(10)、PM_(2.5)时空分布特征

以银川市空气质量自动监测站点2014年的数据为基础,对银川市环境空气中PM_(10)和PM2.5质量浓度的空间和时间分布特征进行了分析。结果表明,受冬季燃煤采暖锅炉排放源的影响,PM_(10)和PM2.5的质量浓度在采暖期远高于非采暖期;PM_(10)和PM2.5的质量浓度具有较明显的季节、月份、区域变化特征;PM_(10)和PM2.5的逐日变化趋势较一致;全市PM2.5与PM_(10)的比值为47.3%,小于50%,表明银川市细颗粒物污染程度较轻,但也不应忽视。     

青岛海滨大气PM_(2.5)与PM_(10)观测

2007年5～10月在黄海海滨青岛的观测表明大气PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度呈同步变化,且变化范围较大.海陆风转换对海滨空气质量有重要影响:海风输送时空气较洁净,而陆风输送通常导致空气质量变差.PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度与相对湿度(RH%)呈显著反相关,可能与RH%较高时多为海风输送有关.海风输送条件下较高的RH%和细粒子吸湿增长可能导致了此时PM_(2.5)对PM_(10)质量载荷的贡献率(64.7%)小于在海风/陆风混合输送和陆风输送条件下的贡献率(70.9%和77.5%).PM_(2.5)占PM_(10)质量载荷的72.3%,表明细粒子贡献显著.整个观测期PM_(10)未"达标"(PM_(10) 24 h均值 < 150 μg m~(-3),空气质量"良")的观测日仅占14 7%;但PM_(2.5)未达到美国EPA标准(PM_(2.5) 24 h均值 < 35 μg m~(-3)的观测日约为68.6%,表明大气细颗粒物PM_(2.5)的达标任务尚很艰巨.     

城市道路交叉口处颗粒物空间分布规律

为了在宏观上掌握交叉口处颗粒物的分布规律,通过采集北京市多个交叉口处的颗粒物质量浓度,并进一步分析颗粒物质量浓度与交通特性之间的相关关系以及数据之间的拟合估计,建立交叉口处颗粒物的空间扩散模型,最终得出颗粒物在城市道路交叉口处的分布规律,即:颗粒物质量浓度在交叉口处横向断面上的分布基本呈现中央较高,随后向两侧递减的趋势;颗粒物在交叉口处50 m范围内纵断面上的扩散规律为越靠近交叉口停车线的点位颗粒物质量浓度越高,波动越大,且人行道上的纵向分布波动性高于机动车道的波动性;颗粒物PM_(2.5)与颗粒物PM_(10)规律一致.     

P M2 .5污染与气象条件的关系

基于2015-2017年乌兰察布市空气质量日报及相关气象数据,分析全市PM_(2.5)污染物浓度及其时间序列变化,并研究气象条件与PM_(2.5)污染之间的相关性。结果表明,PM_(2.5)占总污染日数近40%,且发生在冬季。PM_(2.5)浓度受风向影响且与风速呈显著负相关;与湿度存在显著正相关;与气压不存在显著的相关性。     

北京市Himawari-8AOD与PM2.5质量浓度相关性分析

基于2016年Himawari-8 AOD产品、地面监测PM_(2.5)质量浓度以及相关气象资料,分析了北京市AOD与PM_(2.5)质量浓度的相关性。通过与全球自动观测网AOD产品比较,对Himawari-8 AOD进行精度评估,结果显示二者表现出显著的相关性,表明Himawari-8 AOD产品能有效表征气溶胶光学厚度的变化,适用于北京地区气溶胶的相关研究。研究结果表明:Himawari-8 AOD数据与近地面PM_(2.5)质量浓度相关性较弱,决定系数R2为0. 384 2。以气象资料中边界层高度对Himawari-8 AOD进行垂直订正,订正后AOD与PM_(2.5)的相关性显著提高,决定系数R2为0. 483 2。引入相对湿度进行湿度订正及垂直-湿度订正,二者的相关性显著降低。结合IMPROVE观测的气溶胶吸湿增长特征,采用相对湿度分区订正的方法可以提高Himawari-8 AOD与近地面PM_(2.5)的相关性,可作为辅助监测北京市近地面PM_(2.5)质量浓度的有效方法。     

湖北省PM_(2.5)质量浓度遥感估算与时空分布特征

针对地面站点稀疏不足以提供高空间覆盖、高空间分辨率的面域PM_(2.5)数据支撑区域细颗粒物污染防治的问题,以湖北地区2015—2017年的MODIS卫星遥感气溶胶光学厚度(AOD)产品数据为主预测量,结合温度、湿度、风速、压强等气象参数和植被指数数据等辅助预测量,建立了AOD-PM_(2.5)关系逐日变化的线性混合效应(LME)模型,用于估算湖北地区的PM_(2.5)浓度水平.利用十折交叉验证方法进行了模型精度评估.结果表明:1) 2015—2017年的交叉验证R2分别达到0.89、0.85和0.88,利用MODIS AOD数据反演近地面PM_(2.5)质量浓度的线性混合效应模型能很好地用于区域细颗粒物遥感监测; 2)省内PM_(2.5)质量浓度空间差异显著,鄂东、鄂南和鄂北高,鄂西北和鄂东南低; 3)全省PM_(2.5)估算时空数据年均值呈下降态势,分别为65.6±39.8、57.1±34.1和48.1±28.3μg/m~3,各市除随州、咸宁2016、2017年年均值持平外,都呈下降趋势.     

霾天气下我国6城市PM_(2.5)污染水平相关性及影响因素分析

我国城市PM_(2.5)污染存在空间分布差异,在霾天气下,需对其空间分布关系作进一步研究。本文对2015年冬季我国6个城市PM_(2.5)污染数据进行Pearson相关性分析,并探讨主要影响因素。结果表明:入冬后由于大面积采暖,北方城市的PM_(2.5)污染明显高于南方;季风气候对各地PM_(2.5)污染有影响;建筑施工面积与PM_(2.5)污染有明显的相关性;经济结构与各城市PM_(2.5)污染的相关性不明显。     

银川市环境空气PM_(10)和PM_(2.5)中无机元素污染特征及来源

根据银川市1个国控环境空气质量监测点,采集4季PM10和PM2.5样品,测试样品及19种无机元素的质量浓度,分析了各无机元素的污染特征及来源。研究发现,银川市PM_(10)和PM_(2.5)中地壳元素Si、Ca、Al、Fe、Mg、K和Na质量浓度占无机元素总质量浓度的93%,是主量元素;无机元素质量浓度季节变化表现为春季高,夏、秋和冬季低;冬季PM_(10)和PM_(2.5)污染严重,但无机元素贡献值低,其中,人为污染元素Mn、Cu、Zn、As、Cd和Pb富集因子较高,说明银川市环境空气颗粒物具有复合型污染特征。因子分析结果表明,银川市环境空气颗粒物中无机元素主要来源于土壤尘、城市扬尘、燃煤尘等。     

通风方式对PM_(2.5)颗粒分布影响的模拟研究

PM_(2.5)颗粒对室内空气品质的影响日益受到重视,可吸入的颗粒物对人体的健康造成直接的威胁。采用数值模拟的方法分析空调系统送风条件下,四种不同的通风方式对PM_(2.5)颗粒浓度及运动分布的影响。结果表明:四种通风方式中,顶送顶回方式下室内PM_(2.5)颗粒浓度最小,空气净化效果最佳。选择合理的通风方式,合理的气流组织,对于降低室内PM_(2.5)颗粒物浓度有着重要作用。     

银川市臭氧质量浓度时空分布特征及相关因子分析

根据2015年银川市环境空气自动监测站点的臭氧监测数据,分析了银川市臭氧质量浓度的时空分布特征及相关因子的变化趋势。结果表明,2015年银川市臭氧平均质量浓度达到国家二级标准;臭氧质量浓度呈现出明显的季节、月份、日小时变化特征,臭氧质量浓度夏季最高、冬季最低,7月是臭氧质量浓度最高的月份,在每日15∶00和17∶00臭氧质量浓度达到峰值;全年兴庆区臭氧质量浓度高于金凤区、西夏区两个辖区;臭氧质量浓度受PM2.5、NOx、NO2及风速、气温、能见度和相对湿度的共同影响。     

宁夏宁东能源化工基地环境空气质量污染水平分析

利用宁夏宁东能源化工基地4个环境空气质量自动监测站点2015—2017年监测数据资料,研究了该基地近3 a空气质量状况,并分析相关影响因素。结果表明,2015—2017年,影响宁东能源化工基地空气质量的污染物按污染负荷由大到小排列依次为PM_(10)、PM_(2.5)、O_3、NO_2、SO_2、CO,且以PM_(10)为首要污染物,PM_(10)、PM_(2.5)和O_3三者的污染负荷系数之和接近70%;除O_3外,其他5项污染物月均质量浓度变化较为一致,冬、春季节污染较重,夏、秋季污染轻;该基地环境空气质量综合指数连续3 a变化不大,表明仍需对其加大环境管理力度,持续改善其环境质量。     

唐山PM2.5污染特征及区域传输的贡献

为研究唐山PM_(2.5)污染特征及区域传输贡献,对唐山冬夏2季PM_(2.5)环境样品进行测试分析,并采用WRFCAMx对京津冀地区PM_(2.5)及二次离子进行定量模拟,获取了PM_(2.5)成分谱数据,估算了PM_(2.5)和二次离子的区域传输贡献.唐山冬夏2季PM_(2.5)平均质量浓度分别为(117.9±56.6)、(77.3±29.8)μg/m3,超标率分别为65.0%和41.7%;水溶性离子的平均质量浓度分别为(58.4±17.9)和(42.6±23.6)μg/m~3,分别占PM_(2.5)的49.4%和55.0%,是PM_(2.5)的主要成分.Cu、Zn、As、Sr、Cd、Sb、Pb主要来自人为源,Na、Mg等其余元素主要来自地壳源.冬夏2季PM_(2.5)受外来源贡献分别为26.9%和31.1%,二次无机气溶胶(secondary inorganic aerosol,SIA)传输作用较PM_(2.5)更为显著,夏季PM_(2.5)和SIA外来源贡献高于冬季,高质量浓度时段外来源贡献会有一定幅度的上升.稳定的大气环流背景场、低风速等气象条件和燃煤排放源的增加是造成冬季重污染发生的重要原因.     

基于图像质量分析的PM_(2.5)空气质量预测

为了提高空气污染物PM_(2.5)质量浓度预测的准确性,提出了一种基于图像数据预测PM_(2.5)质量浓度的方法.首先用手机或相机获取图像数据,然后用图像质量分析模型提取与PM_(2.5)质量浓度相关的特征向量作为输入,建立一个基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的支持向量回归机(support vector regression, SVR)(PSO-SVR)预测模型来估计PM_(2.5)的质量浓度.实验结果表明,与SVR模型和用遗传算法(genetic algorithm, GA)优化的支持向量回归机(GA-SVR)模型相比,PSO-SVR模型在预测准确性和实施效率方面具有更好的预测性能.     

上海地区某住宅除霾系统测试分析与评价

为了解上海市过渡季居民室内PM_(2.5)及PM_(10)的污染水平,并初步分析住宅除霾系统的工作效率,利用格雷沃夫PC-3016A对样板房室内外PM_(2.5)及PM_(10)质量浓度进行同时测试,以计算除霾系统除霾效率;利用仪器对室内PM_(2.5)及PM_(10)质量浓度进行逐时测试,以评价除霾系统除霾效果.测试发现,样板房内除霾装置除霾效率并不理想,故设备招标采购时应对空调机组的过滤效率在PM_(2.5)及PM_(10)两方面加以限制.     

福建三明市春季PM2.5中有机碳、元素碳和水溶性离子特征分析

2014年3月13日至4月20日在福建三明市利用PM_(2.5)中流量采样器采集大气中PM_(2.5)膜样品,测定了PM_(2.5)的质量浓度,并用热/光碳分析仪和离子色谱分析了其组分变化特征.结果表明,三明市观测期间PM_(2.5)的平均质量浓度为73.61±0.73μg/m~3,有机碳(OC)和元素碳(EC)的平均质量浓度分别为7.26±1.00和5.63±0.27μg/m~3,水溶性离子中SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_3~-和Na~+的质量浓度分别为18.08±12.19、4.18±3.56、2.77±1.16和2.73±0.23μg/m~3,总和占总水溶性离子的87.76%.结合后向轨迹分析了福建三明市的污染物来源特征.该地区OC/EC的平均比值小于2,SOC(二次有机碳)生成量很少,主要以一次有机污染物为主,OC、EC与K~+的相关性分析表明OC、EC与K~+的来源相近,可以判断OC、EC绝大部分来源是生物质燃烧产生的污染物.在水溶性离子分析中,观测期间NO_3~-/SO_4~(2-)为0.159±0.02,表明三明市主要以固定源为主,机动车辆等移动源贡献较少.     

睡莲生理特性日变化与黑臭河水水质的相关性

为了分析睡莲的生理状况和它的净化效果之间的关系,测定了9个水培睡莲的净化槽的植物根组织POD、CAT活性与叶片可溶性蛋白(SP)、叶绿素(Chl)质量浓度及对应水质的日变化,同时,测定了不同净化槽中植物的形态大小、分蘖数、根密度、生物量、氮磷积累,探讨了植物生理特性日变化与黑臭河水水质的相关性及植物栽植密度对其生理特性及净水效果的影响,另设空白对照槽(CK).结果表明,植物根组织POD、CAT活性、叶片Chla、Chlb、SP质量浓度与净化槽出水溶P、NH4+-N去除率间呈正相关;栽植密度较高的净化槽,植物的根、茎、叶较长,分蘖数、根密度较大,植株生物量、氮磷积累较高,叶片Chla、Chlb、SP质量浓度与净化槽出水溶P、NH4+-N去除率较高,而根组织POD、CAT活性较弱;随着阳光增强,植物根组织POD、CAT活性增强,叶片SP、Chla、Chlb质量浓度及净化槽出水溶P、NH4+-N去除率升高,其中,叶片Chla、Chlb、SP质量浓度及净化槽出水DO质量浓度日变化呈双峰型,峰值约在12:00、14:00,在13:00左右,植物叶片Chla、Chlb、SP质量浓度及净化槽出水DO质量浓度下降;在10:00—14:00时段,植物根组织CAT、POD活性、叶片Chla、Chlb、SP质量浓度及净化槽出水溶P、NH4+-N去除率高于其他时段.