京津冀及周边地区大气细颗粒物和臭氧对医院日门诊量的急性影响及季节性差异

探究京津冀及周边地区大气细颗粒物（PM_2.5）和臭氧（O₃）短期暴露对人群因病就诊的急性影响及其季节性差异,为区域性大气污染的协同治理提供流行病学证据。收集2013年1月1日—2018年12月31日京津冀及周边地区共14个城市100家医院门诊的日就诊量,以及大气PM_2.5和O₃日均浓度和气象因子数据,基于时间序列研究设计,采用二阶段统计分析策略（广义相加模型联合meta分析）,在控制气象因子和时间趋势等混杂因素的基础上构建双污染物模型,分析大气PM_2.5和O₃短期暴露对人群因病就诊的影响。研究期间,大气PM_2.5和O₃日均浓度平均分别为 72.2±56.8 μg/m3和 58.2±36.9 μg/m3,医院门诊就诊量达6257万人 · 次。双污染物模型结果显示,移动平均滞后0—1 d的PM_2.5和O₃暴露浓度每升高10 μg/m3,医院门诊就诊量分别增加0.25%（95%置信区间（95%CI）:0.20%—0.29%）和0.15%（95%CI:0.07%—0.22%）;拟合季节分层模型发现,冷季PM_2.5暴露对门诊就诊量的急性影响较强,而O₃相关效应则呈现出暖季较强的特征。京津冀及周边地区大气PM_2.5和O₃短期暴露均增大人群因病就诊的风险,提示应采取积极措施协同治理大气PM_2.5和O₃复合污染,同时重视污染物冷、暖季风险的差异。      

克拉玛依市PM2.5质量浓度分布及其影响因素分析

利用2015年1月至2017年12月中国环境监测总站全国城市空气质量实时发布平台中公布的克拉玛依5个监测点数据和同时期克拉玛依国家基本气象站的观测数据,分别研究了克拉玛依市4个行政区的PM_2.5浓度的时空变化特征以及气象条件对克拉玛依PM_2.5浓度变化的影响。结果表明：从月份上看,克拉玛依每年的1月、2月、12月PM_2.5浓度最高,3月、11月PM_2.5浓度较高,其中,独山子每年2月的PM_2.5浓度均最高,2016年2月独山子PM_2.5平均浓度最高,达到134 μg·m^-3,超过国家一级标准值的2.8倍,属于中度污染,从季节上看,克拉玛依四季PM_2.5浓度变化呈现波峰波谷变化趋势,表现为冬季最高,春季次之,夏季、秋季各区变化不一的特点,采暖期的PM_2.5浓度高于非采暖期的PM_2.5浓度;克拉玛依PM_2.5浓度在空间上的总体分布为：独山子区>白碱滩区>克拉玛依区>乌尔禾区;从风向、风速、气温、气压和相对湿度等气象要素与PM_2.5浓度的相关性来看,气压、相对湿度与PM_2.5浓度呈显著正相关,气温、风速、风向与PM_2.5浓度呈负相关,其中气温、风向与PM_2.5浓度呈显著负相关。     

北京地区PM2.5的成分特征及来源分析

选用2003—2004年初PM_2.5连续观测资料，统计分析了北京地区PM_2.5的特征、PM_2.5与PM₁₀以及PM_2.5与地面气象要素的相互关系。结果表明:四季中夏季PM_2.5浓度最低，冬、春两季浓度较高。PM_2.5与PM₁₀比值平均为0.55，非采暖期两者比值为0.52，采暖期两者比值为0.62；夏季该比值主要分布在0.3~0.6之间，春、秋两季该比值分布在0.3~0.8之间，冬季采暖期该比值分布在0.4~0.9之间。PM_2.5与PM₁₀比值日变化与气象条件日变化、人们日常生活习惯密切相关，沙尘天气和交通运输高峰期扬起地面粗颗粒物会导致PM_2.5在PM₁₀中的比例下降，而冬季取暖以及夏季光化学反应则会引起PM_2.5的比例升高。PM_2.5的浓度与地面气象要素中本站气压、相对湿度和风速有很好的的相关性，与气温的相关性较差。SO₄2-，NO₃-和NH₄+为北京地区PM_2.5中主要离子。PMF源解析方法确定了北京地区5类细粒子污染源，分别是:土壤尘、煤燃烧、交通运输、海洋气溶胶以及钢铁工业。     

沈阳近地层大气颗粒物浓度垂直变化特征及与气象因子的关系

利用2018年10月1日至2019年9月30日沈阳地区三个高度大气颗粒物浓度和气象要素逐时观测资料,分析了不同高度颗粒物浓度时间变化特征及其与气象要素的关系。结果表明：不同高度的颗粒物浓度均存在明显的季节变化,秋冬季数值明显高于春夏季。冬季,三个高度的PM_2.5平均浓度为54.98±12.67 μg·m^-3、63.77±15.1 μg·m^-3和39.27±5.62 μg·m^-3,即15 m > 1.5 m > 90 m,秋季对应高度的浓度值则为1.5 m > 15 m > 90 m,春季对应高度的浓度值1.5 m≈15 m>90 m,夏季对应高度的浓度值15 m > 90 m > 1.5 m。PM_2.5、PM₁₀和TSP浓度的日变化在秋冬季三个高度上均呈明显的双峰,春季则均为单峰,夏季15 m高度为单峰,其余两层无明显规律。月平均颗粒物浓度的变化在冬、夏半年之间存在明显差异。冬半年,1.5 m高度PM_2.5、PM₁₀和TSP以及90 m高度PM_2.5月平均浓度均表现为增—减—增—减的变化特征,而15 m高度月平均PM_2.5、PM₁₀和TSP浓度以及90 m高度月平均PM₁₀、TSP浓度均为先增后减的变化特征。冬半年和夏半年颗粒物浓度最大值分别出现在1月和6月,冬半年最低两层高度的颗粒物浓度明显高于90 m的值,夏半年各月不同高度颗粒物浓度相差不大,均远低于冬半年的浓度值。不同粒径范围的颗粒物浓度与风速和气温均呈负相关关系,且相关系数随高度增加而增加,随颗粒物粒径范围增加而变小;与相对湿度的关系较为复杂,相关系数随观测高度增加和颗粒物粒径范围的增大而有所不同。     

降水和风对泰安地区PM2.5浓度的影响及区域传输研究

利用泰安市2018—2019年降水、风和PM_2.5逐小时观测数据,分析了降水和风对PM_2.5浓度的影响,并对PM_2.5进行了源解析。结果表明：降水对PM_2.5有一定清除作用,降雨日PM_2.5平均质量浓度较非降雨日平均降低约7.2%,秋冬季节最为显著。降水对PM_2.5的清除率与降水强度、降水前PM_2.5初始浓度及降水时间均有关。当降水强度大于4 mm·h^-1时,清除率多在40%以上;当降水强度小于2 mm·h^-1、初始浓度低于75 μg·m^-3或降水强度小于1 mm·h^-1、初始浓度在75—100 μg·m^-3范围,且降水持续时间在5 h以内时容易出现PM_2.5浓度反弹现象。不同风向风速对泰安地区霾粒子清除也有明显差异,西南偏西风和东北偏东风更容易造成泰安地区霾污染,重污染期间风速超过5 m·s^-1偏南风和风速超过3 m·s^-1偏北风均对污染物具有有效清除作用。而区域风场相关矢结果表明重污染期间PM_2.5污染物主要从广西—湖南—江西一带、安徽南部及浙江北部在西南气流引导下传输至泰安地区,本地源贡献则较少。     

江苏省大气污染对儿童肺通气功能的短期效应研究

大气污染是影响儿童肺功能的重要因素,目前关联性研究证据大多来自发达国家且以细颗粒物影响为主。本研究旨在探讨大气污染物（PM_2.5、O₃）短期暴露对中国学龄儿童肺功能的影响。选择2014—2015年江苏省7个城市1081名3—5年级的儿童,对其进行肺通气功能的重复测量和问卷调查。采用线性混合效应模型分析大气污染物与肺功能的关系。研究结果显示,当日和不同累积滞后暴露在PM_2.5和O₃环境与肺功能指标存在明显的急性效应。当日PM_2.5和O₃浓度每升高10 μg/m3,肺通气功能分别降低8.8（95%置信区间（95%CI）:4.0—13.7） mL和21.1（95%CI:13.8—28.4） mL。累积滞后5 d的PM_2.5浓度对肺通气功能影响最大,累积滞后7 d的O₃浓度对肺通气功能影响最大。PM_2.5对男孩和有过敏史的儿童的肺通气功能影响更大。本研究提示,PM_2.5和O₃短期暴露对儿童肺功能存在影响,采取适当的个体防护措施具有重要意义。      

中国东北地区重污染事件气溶胶浓度变化与天气形势分析

近年来中国东北地区污染事件频发,为揭示该地区重污染天气分布特征,利用2014—2017年中国东北地区40个城市空气质量数据及对应的高低空天气形势资料,统计分析得到中国东北地区大气污染状况的变化特征以及区域重污染事件的天气学特征。结果表明：2015—2017年中国东北地区PM_2.5和PM₁₀年平均质量浓度呈下降趋势,其中PM_2.5年平均质量浓度下降的更快,PM_2.5最大值出现在辽宁和吉林中部地区约为90—100 μg·m^-3,SO₂年平均质量浓度较高值分布在辽宁西部地区约为50 μg·m^-3,而NO₂最大值出现在沈阳—长春—哈尔滨一带,约为45 μg·m^-3,CO质量浓度最大值分布在东北沿海地区约为1.6 mg·m^-3,相反中国东北地区O₃年平均质量浓度呈上升趋势,最大值出现在沿海的大连及营口等地,约为100 μg·m^-3。污染物浓度变化具有鲜明的季节变化特征,不同地区PM_2.5和PM₁₀与AQI最大值均出现在冬季,SO₂冬季质量浓度最大值出现在沈阳（180 μg·m^-3）,NO₂与CO冬季最大值出现在哈尔滨（80 μg·m^-3,1.8 mg·m^-3）。相反,O₃最大值出现在夏季沈阳地区约为140—150 μg·m^-3。重度污染级别（200 μg·m^-3≤PM_2.5 < 300 μg·m^-3）和严重污染级别（PM_2.5>300 μg·m^-3）的空气质量表现出以哈尔滨为中心,向周围迅速减少,辽宁中部又略有增加的特征;中度污染（150 μg·m^-3≤PM_2.5 < 200 μg·m^-3）的天数沈阳>哈尔滨>长春,轻度污染（100 μg·m^-3≤PM_2.5 < 150 μg·m^-3）的天数是沈阳>长春>哈尔滨。引发中国东北地区重污染的天气形势大致可分为高压型,低压型和北高南低型3种,出现比例分别为62%、27%和11%;高压型850 hPa高压脊东移经过中国东北地区,地面处于高压南部或弱高压中心,有时在黑龙江北部或辽宁西南部连续有弱小的低压生成并快速东移过境;低压型850 hPa低压系统发展并东移经过中国东北地区,地面处于低压后弱高压中;北高南低型850 hPa和地面中国东北地区受北面高压和南面低压的共同影响。     

基于Grimm180粒子仪对塔克拉玛干沙漠沙尘暴的定量观测

为了得到沙尘粒子和沙尘质量浓度的实时定量特征,利用Grimm180粒子仪在塔克拉玛干沙漠对沙尘暴进行了实时观测。通过分析Grimm180粒子仪在2018年5月20日和24日两次沙尘暴过程观测的数据得到:在浮尘、扬沙和沙尘暴期间,PM_2.5的质量浓度值随时间变化不大,一般PM_2.5浓度值<1500μg·m^-3,而PM₁₀在不同阶段的变化比较明显,数值在2000~6000μg·m^-3。沙尘粒子谱和沙尘质量浓度谱的分布形状在浮尘、扬沙和沙尘暴基本相同,当粒子直径>0.35μm时,粒子数浓度随直径的增大近似符合M-P分布。从浮尘到扬沙再到沙尘暴,小粒子区(D≤1μm)的占比越来越小,而中粒子区(1μm10μm)的粒子数越来越多并且占比越来越大。当粒子直径为0.35μm左右时,粒子数浓度达到最大值;当粒子直径在25~32μm时,沙尘质量浓度的值最大。在浮尘和扬沙阶段,PM_2.5/PM₁₀>25%;每分钟1 L体积内的沙尘粒子总数大约是4×10⁵,最大沙尘质量浓度<20μg·L^-1。在沙尘暴阶段,PM_2.5/PM₁₀<15%;每分钟1 L体积内的沙尘粒子总数>5×10⁵,最大沙尘质量浓度>25μg·L^-1。这些结论为准确地分析沙尘暴的定量特征提供了科学依据。     

2015—2017年唐山市PM2.5重污染生消气象条件分析

利用2015—2017年唐山市空气质量日空气质量指数、小时PM_2.5浓度和气象数据,分析了唐山市重污染特征及PM_2.5重污染生成、消散气象条件。结果表明：2015—2017年唐山市重污染天数为减少趋势,年平均重污染天数36 d。冬季发生重污染天数最多,秋季次之。重污染天气中首要污染物为PM_2.5、PM₁₀和O₃,PM_2.5为首要污染物占比87%,PM₁₀占比6%,O₃占比7%。小时PM_2.5浓度与相对湿度、总云量、24 h变温正相关,与风速、气温、风向、1 h降水负相关。冬季相关性最好,其次是秋季和春季。90%PM_2.5重污染相对湿度均为50%以上,冬季和秋季高达98%;风速大于4 m·s^-1时,有0.7%的PM_2.5达到重污染;降水对PM_2.5有一定清除作用。升温、湿度增加和负变压有助于污染天气形成,生成过程中平均风速为1.8 m·s^-1,主导风向为SW,其次是S、W。降温、湿度下降、正变压、降水有助于污染天气消散,消散过程中平均风速为3.1 m·s^-1,主导风向为E,其次是NE、N。各方位3 m·s^-1的风具有清除能力,偏北风具有较好清除能力,风速较其他方向风速小。     

非适宜气温和PM2.5及其协同作用对不同年龄段老年人死亡的影响

老年人群是脆弱群体的主体,非适宜气温和PM_2.5对不同年龄段老年人的危险性、滞后期、收获效应、协同作用可能存在相关规律,但是尚缺乏非适宜气温和PM_2.5对细分年龄段老年人的影响研究。本研究以中国老龄化最严重的江苏省南通市为例,收集了2012—2017年256037位65—104岁死亡者信息,并按年龄分为6组,运用广义相加模型和分布滞后非线性模型分别研究了非适宜气温、PM_2.5对各组人群的相对危险度、死亡归因分值和滞后期,以及二者的协同作用。结果显示:（1）随年龄增长,非适宜气温的相对危险度和归因分值不断升高,并且低温升高的幅度远高于高温,在90岁以上组分别达到高温的1.46和6.49倍,PM_2.5的相对危险度先降低后升高,高龄老人的主要危险因素是低温。（2）低温、高温分别具有9—12和3—6 d的滞后期,但是滞后期与年龄无关;PM_2.5的滞后期随年龄增长而延长。（3）仅在78岁以下观察到高温的收获效应,说明高温对78岁以上高龄老人的影响并不局限于身体脆弱者和患病者。（4）非适宜气温和PM_2.5存在协同作用,死亡人数随气温降低、升高、PM_2.5浓度升高而增多,但不同年龄的变化幅度有差异。研究结果可为制定老年人群在各个年龄对大气环境中的危险因素应对策略提供参考,但由于南通是老龄化最严重的地区,未来还需在其他地区做进一步的研究,增加结论的适用性。      

2013—2017年天津市大气自净能力与大气颗粒物质量浓度特征分析

基于经验公式分析了天津市2013-2017年大气自净能力,以及PM_2.5和PM₁₀质量浓度的时空分布特征,并探讨了大气自净能力与大气颗粒物PM_2.5质量浓度的关系,以期更好的理解大气环境对污染物浓度变化的影响。结果表明：时间变化上,天津市大气自净能力在午后13-14时最大,夜间最低,一年之中在采暖季（10月至翌年3月）要小于非采暖季,与之相反,天津市PM_2.5和PM₁₀质量浓度在采暖季均高于非采暖季。2017年相对于2013年,大气自净能力增加了5%,而PM_2.5质量浓度下降了34%,PM₁₀质量浓度则减少了47%。空间分布上,大气自净能力各季节均表现为沿海高于内陆,城区低于郊区的分布,天津市的PM_2.5和PM₁₀质量浓度的高值也主要集中在中南部地区,尤其是城区。大气自净能力与颗粒物浓度的分布在空间分布上有着一定的对应关系。分析表明,天津市大气自净能力日均值与PM_2.5质量浓度日均值呈负相关,两者的相关系数为-0.34,在采暖季,相关系数有所提高。通过大气自净能力与PM_2.5质量浓度变化的分析可知,重污染事件大多数发生在低大气自净能力时。     

2016年11—12月北京及周边重污染过程PM2.5特征

该文对2016年11—12月北京及周边地区不同站点重污染期间PM_2.5质量浓度变化特征进行分析,并结合地面和探空气象要素及化学组分等对重污染成因进行深入探讨,比较了其中两次持续3 d及以上重污染过程的异同。结果表明:重污染期间北京及周边地区PM_2.5质量浓度较高,北京上甸子站、顺义站、朝阳站的PM_2.5质量浓度分别为73.1,130.8,226.0 μg·m-3,河北保定站和石家庄站分别为357.8 μg·m-3和346.9 μg·m-3。12月17—21日重污染过程比11月3—5日持续时间更长且PM_2.5质量浓度更高。通过对11—12月所有重污染过程分析发现,北京颗粒物重污染发生的主要气象条件是静稳天气。在排放源相对稳定情况下,逆温层的结构、演变和持续时间决定了重污染的程度,其中污染持续时间和污染期间的主导逆温层类型演变对重污染程度有较好的指示作用。较低的水平风速、逆温层的持续出现及更多的燃煤和机动车尾气排放是12月17—21日污染偏重的原因。     

外来输送对江苏冬季PM2.5贡献的数值模拟研究

利用WRF-Chem模式对2016年12月中下旬的两次重污染过程进行模拟,定量研究外来污染输送对江苏省PM_2.5的污染贡献。15—17日和22—23日两次过程都存在明显的上游污染输送特征:宿迁、扬州、无锡(自西北向东南)的PM_2.5浓度先后出现峰值,峰值均出现在西北风场中,当风向转为偏北风时峰值逐渐减弱。第二次过程中地面风力更大,高空形势更有利于远距离输送,高值区范围强度明显强于第一次,重度污染层厚度达到900~1 500 m,且持续时间较长。第一次过程中江苏省内排放源贡献率为23%~79%(第二次为5%~32%),苏南仍以本地排放源污染为主,苏北外来输送贡献率超过50%。第二次过程中宿迁、扬州、无锡的PM_2.5外来输送贡献分别为105.9 μg/m3、83.1 μg/m3、64.8 μg/m3(第一次为40.2 μg/m3、20.9 μg/m3、11.1 μg/m3),山东省和京津冀地区排放源是主要污染输送来源,二者贡献之和在44%~70%。两次过程中,外来输送贡献均是自北向南递减,山东省贡献率高于京津冀地区,而其余周边省份的贡献率相对较低;安徽省对江苏西部城市的贡献率较高。      

北京及周边地区2013年1—3月PM2.5变化特征

2013年1—3月北京及周边地区雾、霾高发,气候特征异于常年。利用2013年1—3月北京及周边地区6个地面观测站观测资料,研究PM_2.5和黑碳 (BC) 的质量浓度、区域分布特征及气象要素的影响情况。结果表明:北京及周边地区PM_2.5污染呈区域性高值、污染局地积累以及由南向北输送的特征。北京上甸子站在雾、霾与清洁期间BC与PM_2.5质量浓度的比值分别为7.1%和10.3%,雾、霾期间低于清洁期间;而河北固城站在雾、霾与清洁期间BC与PM_2.5质量浓度的比值分别为17.5%和11.9%,雾、霾期间明显高于清洁期间。二者相反的比值特征反映在清洁的下游地区雾、霾过程中二次生成的气溶胶所占比例较污染的上游地区偏高。     

太原冬季PM2.5中有机碳和元素碳的变化特征

2005年12月—2006年2月在太原市区持续观测了气溶胶细粒子PM_2.5, 并应用Sunset碳分析仪进行了有机碳 (organic carbon, OC) 和元素碳 (elemental carbon, EC) 的测定。结果表明:太原冬季PM_2.5, OC和EC浓度均较高, 其中PM_2.5日平均浓度变化范围为25.4~419.0 μg/m3, 日平均浓度为193.4±102.3 μg/m3, OC平均浓度为28.9±14.8 μg/m3, EC平均浓度为4.8±2.2 μg/m3, OC/EC平均比值是7.0±3.9, 即太原市冬季PM_2.5和碳气溶胶污染严重。OC在PM _2.5中占18.6%, EC占2.9%, 这表明碳气溶胶是太原大气细粒子污染控制的关键组分。在太原市冬季, 采暖燃烧的煤是OC和EC的主要贡献源, 造成OC大大高于EC, 从而使OC/EC比值增大。各种气象条件对PM_2.5, OC, EC和OC/EC比值的变化都有不同程度的影响, 特别是大雾天气、相对湿度、风速和降雪是影响碳气溶胶浓度变化的重要因素。     

京津冀及周边地区冬季能见度与PM2.5浓度和环境湿度的多元回归分析

2013年至今,中国冬季与雾霾相伴的低能见度事件频发,京津冀及周边地区尤为严重。PM_2.5浓度与环境湿度是导致低能见度的最关键影响因素。为了深入研究PM_2.5浓度与环境湿度对大气能见度的影响,利用2017年1月京津冀及周边地区MICAPS气象数据与PM_2.5观测数据,运用天气学诊断分析方法讨论了不同相对湿度下PM_2.5浓度、环境湿度对冬季能见度变化的相对贡献,按照地理环境与污染程度差异将京津冀及周边地区划分为北京-天津地区与河北-山东地区,建立了PM_2.5浓度与环境湿度（由露点温度、温度代表）对能见度的多元回归方程,并对2015、2016、2018、2019年冬季能见度进行了回算检验。结果显示:相对湿度低于70%、PM_2.5浓度低于75 μg/m3时,北京-天津地区与河北-山东地区能见度多高于10 km,PM_2.5浓度升高是此时能见度迅速降低的主导因素;相对湿度从70%上升至85%和PM_2.5浓度从75 μg/m3升高200 μg/m3的共同作用导致了能见度降低到10 km至5 km;能见度进一步从5 km下降至2 km则更多依赖于相对湿度进一步从85%升高至95%,PM_2.5浓度与此时能见度相关减弱;能见度降低至2 km甚至更低主要是由于水汽近饱和状态下（相对湿度95%以上）的雾滴消光引起,与PM_2.5浓度的变化关系不大。与不分组直接拟合相比,以相对湿度85%为界线,分别拟合能见度能够很大程度优化多元回归模型,相对湿度高于85%时能见度拟合值的均方根误差从9.2和5.2 km下降至0.5和0.7 km,5 km以下拟合能见度的误差大幅度减小。按相对湿度85%将数据分组所得的拟合方程对2015、2016、2018、2019年1月能见度估算结果较好,观测值与拟合值相关系数均高于0.91,为雾-霾数值预报系统提供了新的能见度参数化算法。