2013年元月我国中东部地区强霾污染成因分析

2013年元月,罕见强霾污染席卷我国中东部地区,引起社会各界高度关注．中国科学院“大气灰霾追因与控制”专项组,利用其建立的“中国气溶胶观测研究网”（CARE．China）对整个强霾污染过程进行了全程追踪观测,并对其成因进行了分析研究．本次强霾污染涉及我国整个中东部地区,污染最严重的京津冀地区共计发生5次强霾污染过程,其中两次超强过程发生在9—15日和25—31日,北京PM2．5小时浓度最高值分别达到680和530嵋m-。,石家庄和天津等重要城市强霾污染状况与北京相似．天气系统弱、强冷空气活动少和极其不利于污染物扩散的局地气象条件及地理位置,是造成本次强霾污染形成的外部条件;一次排放的气态污染物向颗粒态的快速转化,是本次强霾污染“爆发性”和“持续性”的内部促发因子,特别是大气中燃油排放为主的大量NOx促发了燃煤排放气态SO2向颗粒态硫酸盐的快速转化．通过NOx/SO2协同转化途径分析,发现气态污染物在细颗粒表面的非均相反应可改变大气颗粒物的粒径及化学组分,促使颗粒物中的二次无机盐（如硫酸盐和硝酸盐等）的比例逐渐增大,导致颗粒物吸湿性显著增强,从而对强霾污染形成起到了促进作用．     

2013~2017年中国重点区域颗粒物质量浓度和化学成分变化趋势

对大气颗粒物浓度及其化学组分精准观测有助于探究大气霾污染的成因与来源解析,评价环境空气质量控制策略的合理性.文章基于CARE-China观测网中中国重点区域典型站点大气PM2.5膜采样和分不同粒径段颗粒物采样及化学成分数据,结合同期中国环境监测总站发布的环境空气质量数据,评估分析了中国2013~2017年《大气污染防治行动计划》实施期间,全国及重点区域大气颗粒物质量浓度的变化及其相应化学组成的演变.研究结果表明:(1)研究期内,中国环境空气颗粒物年平均浓度整体呈明显下降趋势,但仍有64%的城市PM2.5年平均浓度未达到中国现行标准(GB3095-2012).太行山东麓、汾渭平原和新疆乌昌等地区大气PM2.5浓度负荷依然较高,秋冬季重霾污染频发.(2)秋冬季重污染期间,颗粒物中硫酸盐和有机组分质量浓度下降明显.京津冀、珠三角、成渝和汾渭平原地区PM2.5中SO42-平均浓度分别下降了76%、12%、81%和38%;OM平均浓度分别下降70%、44%、48%和31%;NH4+平均浓度分别下降68%、1.6%、38%和25%. EC平均浓度在京津冀和成渝分别下降84%和20%,在珠三角和汾渭平原地区分别上升61%和11%;矿尘及未解析的化学成分(MI)平均浓度在京津冀、珠三角和汾渭平原地区下降了70%、24%和13%. PM2.5中化学成分的变化量,总体上与PM2.5质量浓度的下降量相一致.(3)相比2013年, 2015年京津冀、长三角、珠三角和成渝地区粗颗粒物中OM平均浓度下降46~57%,MI分别下降31~60%和39~73%,是颗粒物浓度下降的最主要因素. 2013~2015年,不同粒径段化学组分中,粗粒径段峰值降低显著,并且随着不同粒径段中颗粒物质量浓度的降低,其SO42-、NO3-和NH4+的细粒径段峰值从0.65~1.1μm转移到更细的0.43~0.65μm粒径段.     

2017治霾战绩榜:几家惊喜 几家尴尬

正《大气污染防治行动计划》(简称"大气十条")于2013年应运而生,提出了治霾的"两个五年计划",还确立了空气污染严重的重点地区大气治理的具体目标值:经过五年努力,全国空气质量总体改善,重污染天气较大幅度减少;京津冀、长三角、珠三角等区域空气质量明显好转;力争再用五年或更长时间,逐步消除重污染天气,全国空气质量明显改善;京津冀、长三角、珠三角等区域细颗粒物浓度分别下降25%、20%、15%左右,     

深圳大气PM_(2.5)来源解析与二次有机气溶胶估算

PM2.5是我国大气复合污染的关键污染物,随着新的国家空气质量标准的实施,PM2.5成为未来我国大气污染防控的重点对象.准确细致地掌握PM2.5的来源结构是有效防控PM2.5的前提条件,但全面系统的我国PM2.5源解析研究结果在国内外文献中却鲜有报道.研究基于2009年全年在深圳开展的PM2.5样品采集与分析,应用正向矩阵因子解析(PMF)模型对其主要来源及时空变化规律进行了解析,结果表明,深圳市区(大学城点)大气PM2.5年均浓度为42.2μg m-3,其中二次硫酸盐生成、机动车排放、生物质燃烧和二次硝酸盐生成是最主要来源,对PM2.5总质量分别贡献了30.0%,26.9%,9.8%和9.3%;高氯源、重油燃烧、海盐、扬尘和冶金工业分别贡献了PM2.5总质量的2%~4%.不同源贡献的时空变化规律显示,机动车排放主要为本地源,二次硫酸盐和生物质燃烧主要为区域源,而本地排放和区域传输对二次硝酸盐生成都有重要贡献.二次有机气溶胶(SOA)的识别一直是颗粒物源解析的难点,在本研究中结合了PMF模型与OC/EC比值法对PM2.5中SOA进行了估算,结果表明,深圳市区(大学城点)PM2.5中SOA年均浓度为7.5μg m-3,占有机物质量的57%,机动车排放是SOA前体物的最主要来源.研究可为国内今后更广泛深入地开展PM2.5污染与源解析研究提供相关案例借鉴.     

2013~2017年气象条件变化对中国重点地区PM2.5质量浓度下降的影响

2013~2017年中国出台《大气污染防治行动计划》(简称"大气十条"),实施了系列污染减排措施,重点地区PM2.5质量浓度下降明显,这其中气象条件变化起到了多大作用,是政府和公众特别关心的问题.文章主要基于各类气象要素观测、诊断、结合污染-气象条件指数等对PM2.5污染影响的深入分析,发现"大气十条"实施后的2014~2015年中国重点地区气象条件相较2013年变差, 2016和2017年气象条件相较转好.但在京津冀地区2017年相较2013年PM2.5质量浓度下降的39.6%中,仅有~5%(约占总PM2.5降幅的13%)是来自气象条件转好的贡献;在长三角地区下降的34.3%中,有~7%(约占总PM2.5降幅的20%)是来自气象条件转好的贡献,由于气象条件改善程度明显低于此区域观测到的PM2.5降幅,显示出"大气十条"实施五年减排仍然发挥了PM2.5污染改善的主导作用,天气和气候变化因素虽有影响但没有起到控制性作用(文章是用PLAM指数来量化气象条件变好或变差的).在珠三角地区,气象条件对2017年相较2013年的年均PM2.5浓度下降影响较弱,下降成效也主要来自减排的贡献. 2017年冬季气象条件在京津冀和长三角区域相较2013年分别转好约20%和30%,在两区域冬季PM2.5分别约40.2%和38.2%的降幅中起到了明显的"助推"作用.京津冀区域2016年冬季气象条件好于2017年冬季约14%,但2017年冬季PM2.5降幅仍大于2016年,显示出2017年更大力度的减排措施发挥了重要作用;在北京冬季持续性重污染期间选择气象条件相同的过程对比,也发现因减排导致的PM2.5下降幅度逐年增加,特别是2016和2017年下降的PM2.5浓度幅度更为明显,表明"大气十条"实施5年后空气质量改善的根本原因还是在于各项控制措施取得了实质性进展,特别是2017年冬季污染物排放量得到了有效削减.中国大气PM2.5持续性重污染主要发生在冬季,冬季京津冀地区仅因气象条件不利就会导致PM2.5浓度较其他季节上升约40~100%,这与冬季到达地面的太阳辐射下降有关,与中国华北冬季受青藏高原大地形"背风坡"效应所导致的下沉气流和"弱风效应"有关,与气候变暖导致的区域边界层结构日趋稳定有关.重污染形成是因为区域出现停滞-静稳的形势,高空环流型主要可分为平直西风和高压脊型,污染形成后不断累积的PM2.5污染还会进一步导致边界层气象条件转差、转差气象条件的反馈作用控制了PM2.5的"爆发性增长"现象,形成显著的不利气象条件与PM2.5累积之间的双向反馈.这些表明在中国现今大气气溶胶污染程度仍然居高的情况下,不利气象条件是持续性重污染形成、累积的必要外部条件.在重污染形成初期大幅降低区域污染排放,是消除和减少持续性重污染事件的关键手段.即使在有利气象条件下,也不宜无限制地允许排放,因为当污染累积到一定程度后会显著改变边界层气象条件、会"关闭"污染扩散的"气象通道".     

麦秸焚烧对北京市空气质量影响探讨

基于MODIS卫星资料、大气流场及地面环境监测数据, 系统分析了近年来华北地区麦秸焚烧火点分布状况及影响北京的麦秸焚烧污染源区和输送路径, 探讨了周边麦秸焚烧对北京市空气质量的影响及焚烧过程前后各种污染物浓度变化规律. 结果表明: (1) 影响北京空气质量的麦秸焚烧污染物, 主要来源于华北平原冬小麦产区. 大气污染物输送路径为偏南及偏东方向, 其中以西南路径为主, 污染最严重. (2) 麦秸焚烧使北京主要大气污染物浓度迅速升高, 气态污染物中CO浓度升幅最明显、最迅速. (3) 麦秸焚烧排放大量O₃前体物, 在适宜气象条件下致使O₃浓度显著升高; NO白天由于O₃大量消耗, 浓度不高, 但夜间随O₃浓度的降低其浓度显著升高. (4) 麦秸焚烧排放的颗粒物中, 细颗粒浓度升幅最大, 输送最快. (5) 麦秸焚烧对不同大气污染物的浓度贡献差异明显, 可用PM10/SO₂, CO/SO₂等比值反映麦秸焚烧污染强弱; 麦收季节当两比值都明显增大时, 配合源区分析, 可判定是否受麦秸焚烧影响, 并依此定量分析麦秸焚烧对北京市大气污染的贡献. (6) 麦秸焚烧污染有明显区域分布特征, 距离北京较近的城市天津与北京所受影响有很好的相关性. 麦秸焚烧活动的无序性使该类污染变化存在明显的随机性; 同一区域麦秸焚烧活动时间相对集中, 往往形成严重大气污染事件.     

中国北部背景区域霾天气溶胶的水溶性无机离子组分及混合状态

2011年1月16~31日在华北平原山东半岛背景地区采集大气气溶胶样品,利用离子色谱技术及透射电子显微镜技术分别获得了霾天和清洁天PM2.5中水溶性无机离子的浓度特征和单颗粒的形貌、粒径和混合状态.研究期间PM2.5平均质量浓度为(54.0±29.9)μg m?3,污染天和清洁天的质量浓度分别为(62.5±26.8)和(19.9±11.5)μg m?3,前者是后者的3倍.研究表明,水溶性无机离子占PM2.5质量浓度的61.4%,SO42?,NO3?和NH4+三种离子的质量浓度和为(19.0±11.5)μg m?3,占PM2.5水溶性无机离子的69.8%~89.4%.霾天三者质量浓度表现出不同的粒径分布特征:SO42?与NH4+呈单峰分布,峰值在0.56~1.8μm处,而NO3?粒径呈双峰分布,主峰为0.56~1.8μm,次峰为5.6~10μm.背景区域大气颗粒物主要为二次颗粒(70.9%)和含碳颗粒(13.3%),且污染天的颗粒物老化现象明显,混合程度较为复杂.结合48 h气团来源分析结果,污染天气气团主要来自长距离输送和山东半岛局地低气流的传输,其中长距离输送的污染气团在到达采样点前经过了11~19 h的近地面污染物累积过程.因此,污染地区背景点大气气溶胶颗粒虽然质量浓度和数量浓度低于污染城市点,但是颗粒物老化程度明显增加,这可能极大改变颗粒物的吸湿及光学特性,该研究结果可作为进一步研究背景点大气气溶胶气候效应的依据.     

实施《大气污染防治行动计划》对中国东部地区PM2.5化学成分的影响

为应对严重的大气细颗粒物(PM2.5)污染,中国于2013年发布了《大气污染防治行动计划》(以下简称"大气十条"),制定了严格的污染控制措施.大气中PM2.5化学成分的浓度变化与其前体物排放的变化直接相关,因此,分析"大气十条"实施期间中国PM2.5化学成分的时空变化有助于评估控制措施的效果,并可为未来减排政策的制订提供参考.然而目前中国尚未开展PM2.5化学成分的常规监测,对区域尺度PM2.5化学成分的时空变化特征尚不清楚.本研究融合卫星遥感数据和空气质量模型模拟,构建了中国东部地区2013~2017年时空覆盖完整的PM2.5化学成分浓度数据集,并据此分析了中国东部地区大气PM2.5化学成分的时空变化特征.结果表明, 2013~2017年间,中国东部地区PM2.5各种成分的浓度均有所下降,硫酸盐、硝酸盐、铵盐、有机碳、黑碳和其他组分的人口加权平均浓度分别从2013年的11.1、13.8、7.4、9.9、4.6和12.9μg m–3下降至2017年的6.7、13.1、5.8、8.4、3.8和9.6μg m–3.其中硫酸盐的下降幅度最大, 2017年的浓度相较于2013年下降了40%,而硝酸盐下降幅度最小,仅为5%.由此导致PM2.5中硝酸盐比例升高,硫酸盐比例下降.在区域层面,京津冀地区PM2.5及其化学成分的下降幅度最大.硫酸盐浓度的下降幅度与其前体物SO2排放的下降幅度相当,而SO2排放下降主要由工业部门减排主导.硝酸盐浓度的下降幅度较小,这主要是由于大气富氨条件下硫酸盐浓度降低,促进了大气中硝酸向硝酸盐的生成,从而部分抵消了NOx减排带来的成效.为更有效地控制PM2.5污染,未来应加强对氨的减排工作.     

北京及周边气溶胶区域影响与大雾相关特征的研究进展

针对2011年12月初北京及华北持续近一周的严重大雾天气这一热点事件,从城市群大雾过程气溶胶区域影响的视角,基于"973"项目"北京及周边地区大气-水-土环境污染机理与调控原理"的研究工作,就北京及周边地区大雾天气与大气气溶胶区域影响的关系等方面进行了讨论.研究表明,北京城市大雾前低空SO₂和NO₂浓度存在"积聚"与"突增"现象.北京及周边地区冬季雾日数和气溶胶光学厚度则呈正相关,并具有"同位相"的年际变化趋势.研究同时发现北京及其南部周边的冬季气溶胶高值区呈南北向带状分布,其与北京周边居民户数高值区有所吻合,反映了冬季北京城市气溶胶颗粒物的远距离影响源区及大尺度输送效应.统计分析指出,冬季北京气溶胶颗粒物PM₁₀、PM_2.5主要影响成分是SO₂和NO_X,且有关研究也表明,电厂、采暖和工业面源是SO₂的三大本地排放源,而机动车、电厂、工业为NO_X的三大本地排放源,上述大气PM₁₀、PM_2.5主成分污染源亦与雾水样本化学分析结果相吻合,即冬季由于燃煤在生活能源中的比例较大,北京雾水中硫元素和碳元素的含量都较高.因此,北京冬季大雾不仅与北京城区气溶胶及其污染排放影响存在相关关系,而且与北京周边天津、河北、山东等地气溶胶及大气污染物的远距离输送和气溶胶区域影响效应有着重要的联系.因此,北京雾霾天气及相关大气污染的治理工作首先要着眼于局地污染物的减排,但同时如何做好区域大气污染的协同治理也是不容忽视的问题.     

PM2.5在国内外的发展

正2012年3月5日,国务院总理温家宝在政府工作报告中指出,中国绝不靠牺牲生态环境和人民健康来换取经济增长,2012年在京津冀、长三角、珠三角等重点区域以及直辖市和省会城市开展细颗粒物(PM2.5)等项目监测,2015年覆盖所有地级以上城市。北京市环保局也表示,计划在春节前,首先开始实时发布包括PM10在内三项常规污染物的每小时浓度,并同时公布PM2.5的研究性监测数据,供市民参考。这也被称为"PM2.5新政"。2013年1月11日至15日,就在"PM2.5新政"实施伊始,一场席卷     

2013年1月中国东部持续性强雾霾天气产生的气象条件分析

2013年1月,在中国东部地区发生了强度强、持续时间长、发生范围广的雾霾天气．本文利用资料诊断,从大气环流背景场和雾霾天气演变过程两个方面,分析了气象条件在这次持续性强雾霾天气发生中的作用．结果表明,2013年1月东亚冬季风异常偏弱,在中国东部区域,对流层中低层的异常南风有利于水汽向中国东部地区输送,500hPa的高压异常抑制了对流的发展,而表面风速的减弱不利于近地面附近的雾霾向区域外输送,水平风垂直梯度的减小减弱了天气尺度扰动的发展和大气的垂直混合,对流层低层异常逆温层的存在使得大气近地层变得更加稳定．这些气象背景场为雾霾天气的维持和发展提供了有利的气象条件．对雾霾天气演变过程的分析表明,雾霾天气区域内的表面风速及其上空对流层中低层的水平风垂直切变对雾霾天气过程具有动力影响,二者偏小（大）时雾霾天气偏强（弱）;对流层中低层的层结不稳定性以及近地面层的逆温状况和温度露点差对雾霾天气的演变可以产生热力影响,层结不稳定性和逆温偏大（小）以及温度露点差偏小（大）时雾霾天气偏强（弱）．多元线性回归分析的结果表明,热力和动力因子对这次雾霾天气过程具有大致相同的作用,气象因子可以解释超过2／3的雾霾天气逐日变化的方差,方差贡献达到0．68．     

它比PM2.5更可怕 臭氧连续5个月成最大污染物

<正>10月21日,环保部发布了今年第三季度京津冀、长三角、珠三角区域及74个城市空气质量状况。其中,京津冀区域空气质量达标天数同比明显增加,PM2.5、PM10、二氧化硫等主要污染物浓度同比明显下降,仅臭氧污染略上升。第三季度,74个城市达标天数比例在43.5%~100%之间。超标天数中,以臭氧为首要污染物的天数最多,其次是PM2.5。这是自今年5月以来,臭氧连续第五个月取代PM2.5,成为空气品质超标的"元凶"。臭氧成了最     

PM25纳入常规空气质量评价

2011年秋冬以来,北京及天津、河北、山东、江苏等中东部城市频繁出现大雾、灰霾天气,多个城市发出大雾黄色或橙色乃至红色预警信号。环保局发布的“轻度污染”的空气质量监测结果,与公众普遍感受不一致,引发公众对现行《环境空气质量标准》（1982年制定发布）产生质疑。     

全国雾霾肆虐引关注

正新年伊始,大范围的雾霾突袭中国中东部地区,盘踞不去。其中黄淮东部、江准、江南北部出现霾的日数有3～5天,京津冀地区霾的日数有2～3天;北京、天津、郑州、石家庄、唐山、邯郸、保定、济南等城市出现重度污染,部分城市重度污染持续时间长达6天,致使公众健康及交通、电网安全等受到影响。1月13日,北京、石家庄等地依然笼罩在浓雾之中。下午6时许,环保部官方网站空气质量日报显示:北京、石家庄、邯郸、保定以及吉林省长春仍属于重度污染。中央气象台于1月13日18时继续发布雾霾黄     

洛杉矶“战霾记”

<正>"冬季杀手"再次来临,在2016年12月16~21日长达5天的时间里,我国中东部持续大面积重污染天气,日均浓度达到重度及以上污染的城市共有71个,其中京津冀及周边地区城市共53个,多地空气质量指数小时值"爆表"。而北京,也发布了2016年入冬以来首个空气重污染红色预警。关于雾霾的话题再度引发全     

CMAQ-MOS区域空气质量统计修正模型预报途径研究

通过分析2004年9月~2005年3月北京城市及远郊地区八个测点的大气污染观测资料, 揭示出城区尺度不同测点大气污染同步性与同位相时空变化特征, 并描述出采暖期与非采暖期大气污染物浓度存在源影响相关季节性显著差异, 城区与远郊测站大气污染物浓度亦表现出排放源影响相关显著的区域性特征, 即大气污染物浓度时空分布与排放源强度及其空间分布密切相关; 本文试验研究表明, 美国EPA新一代空气质量模式CMAQ对多类污染物不同尺度“面空间”分布及其变化倾向虽具有较强的预报能力, 但由于污染源时空特征十分复杂, 这是由于模式采用的平均源排放清单难以精细、客观描述预报区域不同尺度污染源强度的时空变化, CMAQ模式尚存在类似其他模式污染浓度预报量与实况相比明显偏低的“系统性”误差, 为了修正上述模式产品源排放清单产生的系统性预报偏差, 本文利用不同季节CMAQ模式产品与观测实况资料, 建立CMAQ-MOS区域空气质量统计修正预报模型, 并采用检验方法评估CMAQ-MOS方案预报能力, 提出采用CMAQ-MOS统计修正模型统计-动力相结合的空气质量预报新途径, 试验研究结果表明CMAQ-MOS方案可显著降低由于污染源影响不确定性产生的模式系统性预报误差, 明显提高了CMAQ模式空气质量预报水平, 本文亦提出了采用点-面结合预报思路, 即在大气污染具有同位相变化特征的“影响域”范围内, 用一个中心测点的CMAQ-MOS产品预报周边区域面上其他预报点的模式产品“再分析”场以及区域平均空气质量“面预报”方案.     

2013~2017年中国PM2.5污染的快速改善及其健康效益

大气细颗粒物(PM2.5)污染对公众健康造成严重危害. 2013年,中国发布了《大气污染防治行动计划》,开始实施严格的污染控制措施,空气质量随之迅速改善.在此背景下,本研究评估了2013~2017年中国地区PM2.5暴露及其健康影响的变化情况.首先结合地面观测数据、卫星遥感数据和大气化学传输模型模拟,构建了2013~2017年中国高时空分辨率PM2.5浓度数据集,基于该数据集评估了PM2.5暴露的时空变化,并结合PM2.5暴露的长期和短期健康效应模型评估了中国PM2.5暴露导致的超额死亡人数的变化情况.研究显示, 2013~2017年间中国人口加权的PM2.5年均浓度从67.4μg m-3降至45.5μg m-3,下降幅度达到32%.在此期间, PM2.5浓度的快速降低使得与PM2.5长期暴露相关的超额死亡人数下降了14%,从2013年的120万人/年(95%置信区间:100, 130;占总死亡人数的13%)降至2017年的100万人/年(95%置信区间:90, 120;占总死亡人数的10%).目前中国大多数地区的PM2.5暴露依然处于较高水平,由于在高浓度区间PM2.5暴露水平下降带来的健康效益改善幅度要小于暴露下降幅度,虽然2013~2017年间PM2.5浓度迅速下降,但带来的健康效益却相对有限.研究还发现由于重污染天数迅速减少,PM2.5急性暴露导致的超额死亡人数在2013~2017年间降低了61%.本研究表明中国的清洁空气政策有效缓解了当前空气污染所导致的健康危害,但未来仍需要继续大幅减少大气污染物排放,以进一步保护公众健康.     

绿色工业:节能减排防“雾霾”——访工业和信息化部节能与综合利用司司长周长益

正2013年9月,国务院发布《大气污染防治行动计划》,明确提出了我国大气污染防治的奋斗目标,即经过5年努力,使全国空气质量总体改善,重污染天气较大幅度减少,京津冀、长三角、珠三角等区域空气质量明显好转;力争再用5年或更长时间,即10年或更长时间逐步消除重污染天气,使全国空气质量明显改善。而     

城市冬、夏季大气污染气、粒态复合型相关空间特征

利用2003年冬、夏季北京城市大气环境现场科学试验(BECAPEX,BeijingCityAirPollutionObservationExperiment)综合观测资料,采用点-面结合的研究途径,探讨城市建筑群“冠层”边界观测“点上”与城市区域“面上”大气动力-化学过程时空变化信息,研究观测点大气污染气、粒态的季节性相关结构与转化特征,采用“一维空间EOF”主成分分析模型,分析城市边界层复杂结构背景下气溶胶气、粒态季节变化以及污染物种间关联特征;通过粒子浓度、气体污染物种及其气象条件“主成分”综合分析,揭示城市大气污染气、粒态复杂的组合成分与结构特征的季节变化.以进一步追踪城市区域气溶胶污染面源影响特征及其源影响大气污染成分结构季节差异.研究结果表明:冬、夏季城市大气污染气、粒态时间演变NOx,CO,SO2均呈“同位相”,且与O3呈“反位相”,具有显著“非独立性”特征.总体上,夏季气体污染物CO,SO2,NOx浓度相对于冬季明显偏低,其中CO浓度减少最为明显,其次为SO2和NOx,但夏季O3浓度却高于冬季2倍以上,而冬、夏季PM2.5,PM10粒子浓度季节性差异相对不显著,这一研究结果表明PM10,PM2.5浓度变化对冬、夏季采暖期排放源差异的响应远不如NOx,SO2,CO那样明显.冬、夏季气、粒态相关特征描述出PM10,PM2.5均与NOx有显著的相关性,且此气、粒相关性较其它污染物更为显著.采用主成分分析,发现冬、夏季PM10,PM2.5粒子各污染物种主成分组合结构存在显著差异,冬季PM10,PM2.5粒子主成分结构以SO2,NOx为主,夏季PM10,PM2.5粒子主成分结构则以CO,NOx为主,冬、夏季PM10,PM2.5粒子可能存在此类“非独立”性污染物种的不同“组合”气、粒态相关结构.研究结果还揭示出气、粒态相互影响过程亦与城市边界层垂直结构有关,即城市边界层O3浓度的低值厚度层与大气垂直结构的逆温、逆湿和低空风速低值区“配置”特征相关,其描述了夏季边界层大气特征,即风、温、湿要素的非独立因子“组合”及其配置结构对不同气体污染物浓度变化的复合影响,此类边界层O3异常低值厚度结构与其它气体污染物种的“反位相”关系特征吻合.有关PM10,PM2.5粒子浓度的气象因子主成分分析亦可揭示出PM10,PM2.5浓度变化对局地气象条件“组合”特征的敏感性.     

气象条件和排放变化对2020年春节前后华北地区重污染过程的影响

以2020年1~2月华北地区的大气重污染过程为对象,在WRF-CMAQ模型模拟的基础上,分析了气象条件和排放变化对此次重污染过程的影响,并量化分析了为消除PM2.5重度污染,区域主要大气污染物需要进一步减排的力度.研究结果显示,与2015年以来另外两次典型重污染过程相比,京津冀及周边“2+26”城市2020年1~2月期间的重污染过程气象条件最为不利,但由于近年来区域大气污染物排放量大幅削减,且受疫情影响主要大气污染物排放量相比2019~2020年秋冬季基准水平进一步减少了约32%,所以PM2.5峰值浓度明显低于前两次重污染过程.但这样的减排程度还不能满足消除重污染的要求,在给定的区域性严重污染、重污染定义下,“2+26”城市需在2020年1~2月排放的基础上进一步削减20%以上(或相比2019~2020年秋冬季正常排放削减45%左右),才可在同等不利的气象条件下基本消除区域性严重污染,北京不再出现连续3天及以上重污染;进一步削减40%以上(或相比2019~2020年秋冬季正常排放削减60%左右),才可基本消除区域性、连续性重度污染.研究还发现,紧接此次重污染过程后的清洁过程中,大气环境容量大幅增加,污染物排放量增加10倍,才会出现区域性重污染.