采暖季北京市主要大气污染物变化特征

为研究采暖季北京市主要大气污染物变化特征,收集北京市35个自动空气监测站点2013年11月至2014年4月上半月6种大气污染物的小时浓度均值,分析了其时间变化规律,并采用地理信息系统分析了污染物的空间分布特征.北京市采暖期间CO、NO2、SO2、O3、PM2.5和PM10的平均质量浓度分别为2.62 mg/m3、64.05μg/m3、50.52μg/m3、26.39μg/m3、118.61μg/m3和126.05μg/m3,其中：NO2的月均质量浓度变化较小;SO2和颗粒物的最高月均质量浓度都出现在2月;CO月均质量浓度呈现稳步下降的趋势;O3月均质量浓度则逐步上升. PM2.5、PM10、NO2和SO2的质量浓度日变化均呈双峰双谷型.对照点及区域点的O3质量浓度最高,其他种类污染物最高质量浓度出现在交通控制点.北京市大气污染物除O3外都呈现出南部质量浓度较高、向北部逐步递减的特点,O3在城区的质量浓度明显低于其他区域.     

武安市PM2.5及其二次水溶性无机离子污染特征和区域来源解析

武安市是以钢铁立市的典型重工业城市.为研究武安市PM2.5的污染特征和区域来源解析,对武安非采暖期(2018年10月)和采暖期(2019年1月)进行大气PM2.5样品的采集和组分测试,并利用CAMx-PSAT模型模拟结果分析区域源排放对武安PM2.5及其二次水溶性无机离子(SO2-4、NO3-、NH4+)的质量浓度贡献.测试结果表明,武安PM2.5污染严重,平均质量浓度为113.5μg/m3,采暖期PM2.5污染水平高于非采暖期;SO2-4、NO3-和NH4+的平均质量浓度占PM2.5总质量浓度的41.1％,是PM2.5重要组成部分;SO2-4、NO3-和NH4+质量浓度表现为采暖期高于非采暖期;NO3-与SO2-4质量浓度比值在采暖期和非采暖期均小于1,表明燃煤烟尘等固定源贡献相对较大;随着PM2.5污染等级的升高,SO2-4、NO3-和NH4+质量浓度明显增大,达到重污染天时,SO2-4、NO3-和NH4+质量浓度增至最高.模拟结果显示,武安城区PM2.5污染是由本地污染源排放和外来污染物区域传输共同作用的结果,本地污染源排放占主导地位;冶金源排放对PM2.5、NO3-和SO2-4质量浓度贡献影响最大;农业源排放是NH4+质量浓度的主要污染来源;采暖期的居民源排放对PM2.5和SO2-4、NO3-、NH4+质量浓度贡献率相比于非采暖期出现大幅度增加.外来工业源和机动车源对武安PM2.5质量浓度贡献较为突出.     

银川市灰霾天气的环境特征分析

利用银川市地面气象观测站2000—2009年的灰霾资料,结合同期的环境监测数据,对银川市灰霾天气的环境特征进行了分析.结果表明,银川市近10年出现3级以上污染日数中仅灰霾天气就占1/4,且占灰霾天气出现总次数的40%,说明空气污染与灰霾天气现象的出现密切相关;银川市3种主要污染物在出现灰霾时质量浓度值均高于无灰霾天气;银川市3种主要污染物质量浓度出现连续性灰霾天气时均高于平均质量浓度,且连续日数越长,污染浓度越高;采暖期(当年11月到翌年3月)出现连续灰霾天气占其出现总次数的79%,进一步验证冬季采暖是导致灰霾天气形成的重要原因;SO2和PM10同时达到3级以上污染的情况下,有85%的可能会出现连续性灰霾天气.     

银川市2000—2009年空气质量变化趋势分析

通过对2000—2009年银川市环境空气质量监测数据统计分析,结果表明,3种常规污染物NO2S,O2,PM10达二级以上日数分别占总天数的100%,92%,83.3%.影响银川市空气质量的首要污染物是PM10和SO2,分别占污染天数的68.1%,31.9%,平均每年因其造成三级以上污染的日数分别达57.1 d和26.7 d;3种污染物质量浓度整体呈逐年下降趋势,说明银川市近年来综合改善大气环境质量成效明显;主要污染物日变化规律基本与企业生产、市民出行和湍流变化时间相一致;SO2和NO2质量浓度冬季最高,夏季最低,PM10质量浓度冬季最高,春季次之,夏季最小.致污因素与银川市属于北方城市,冬半年利用锅炉或煤炉采暖导致煤烟型污染及易出现逆温,春秋多外来沙尘天气影响有关.     

荆门市“十三五”期间空气质量分析及应对措施

通过收集荆门市“十三五”期间5个国控监测点的大气监测数据,分析荆门市大气质量变化趋势及污染成因。结果表明：荆门市空气污染的主要来源为颗粒物（PM2.5和PM10）,两者对城市空气污染总体贡献率超过50%;其次为O3,贡献占比在13% - 23%之间,污染物的年均负荷系数顺序分别为：PM2.5＞PM10＞O3＞NO2＞CO＞SO2。荆门市SO2、NO2、CO和O3年均值均低于国家《环境空气质量标准》（GB3095-2012）二级标准限值,除2020年的PM10年均值达标之外,PM2.5和PM10均超国家二级标准限值。其中,SO2和CO两种污染物季节变化不明显,而PM2.5、PM10、NO2和O3四种污染物呈现明显季节变化趋势。本文提出的对策建议对我国城市大气环境管理具有一定的参考价值。     

澳门地区大气污染特征及其变化规律

根据澳门特别行政区地球物理暨气象局的实时观测资料,对2007-2008年澳门地区空气质量及大气污染特征进行了分析,研究了澳门地区大气污染变化与澳门地区气象条件之间的变化规律,同时与北京、上海等城市的大气污染情况进行了分析.结果表明,澳门地区PM10、SO2和NO2年日均值均达到《环境空气质量标准(GB3095-1996)》二级标准,SO2和NO2接近《环境空气质量标准》一级标准,但在冬季和秋季仍然存在一些污染严重的时段.澳门地区大气中的首要污染物主要是PM10和NO2;澳门地区大气污染情况与气象要素关系非常密切,是引起污染物浓度变化的主要原因.     

济南市大气细颗粒物水溶性组分及大气传输的研究

采用大流量采样器,于2004年11月至2005年9月对济南市城区细颗粒物PM2.5进行了研究测试,对其水溶性离子成分和pH值进行了分析.结果表明,济南市PM2.5污染严重,超标率达93.6%,超标倍数为1.20-5.72,呈略酸性.水溶性离子占PM2.5质量的49.81%,其中SO4^2-,NH4^＋,NO3ˉ是水溶性离子的主要组分,各占PM2.5质量的20.88%,12.01%和10.94%,主要以（NH4）2SO4和NH4NO3形式存在.72 h后推气流轨迹和簇分析表明起源于济南西北方向（俄罗斯,蒙古国,中国北部）且运动速率较低的气溶胶长距离传输能够加重济南细颗粒污染水平.     

基于地面监测站的慈溪PM2.5动态分布特征研究

PM2.5己成为当前我国大中城市的首要空气污染物,是造成灰霾天气的主要原因。通过对慈溪的环保大楼、实验小学2个监测站点进行监测,获得2014年6月1日至2017年4月30日的PM2.5日平均浓度数据。利用统计学方法,定量分析慈溪PM2.5的污染程度和时空分布特征,并简要探讨影响PM2.5污染的因素。结果表明,慈溪PM2.5污染逐年下降;PM2.5浓度季节变化和月变化规律明显,均呈"U"型分布;两个监测站点PM2.5浓度分布特征基本一致,具有空间相似性。     

严重雾霾期大气PM2.5和PM10中水溶性离子污染特征

为掌握雾霾期大气PM2.5和PM10中水溶性离子污染特征,采集东北某市2013年10月20~31日发生严重雾霾期间大气PM2.5和PM10样品,分析颗粒物样品中9种水溶性离子(F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+和Ca2+)的质量浓度.结果表明:各水溶性离子均表现为夜间质量浓度大于日间质量浓度,其在雾霾期PM2.5中的昼、夜质量浓度比为1.68;NO3-、SO42-、NH4+等3种离子质量浓度较高,雾霾期PM2.5中质量分数分别为11.03%、8.3%和7.39%,PM10中也有类似结果.K+和Ca2+在PM2.5和PM10中,雾霾期和非雾霾期质量分数变化不大.根据各离子比值,可以判定雾霾期固定源对颗粒物污染的贡献更大,说明雾霾期城市气象因素对大气颗粒物污染影响较大.对比2009年10、11月水溶性离子数据发现移动源污染贡献在增加.     

连云港市大气污染物浓度变化的多重分形分析

以2002-2005年连云港市不同功能区大气SO2,NO2和PM10的日监测数据为基础,运用多重分形分析方法对各污染物的时间演变特征进行了研究.结果表明,3种大气污染物的序列数据在不同城市功能区均表现出多重分形特征,且以SO2的多重分形性最强,PM10的多重分形性最弱.分析各污染物的多重分形谱发现,SO2变化的奇异性在工业区和商业及居民生活区有逐年发展的趋势;NO2变化的奇异性在各功能区基本相当,但工业区NO2发生剧烈变化的几率相对较小;PM10在各功能区均表现出下降的趋势,但港口服务区PM10波动变化的奇异性要强于其它功能区.研究结果对于连云港大气环境系统动力学过程的理解和环保决策的制定具有参考价值.