南京北郊 O3、NO2和 SO2变化特征分析

利用 2008年1-12月南京北郊O₃、NO₂及SO₂质量浓度连续观测资料,分析了南京北郊气体污染物(O₃、NO₂、SO₂) 的质量浓度变化规律。结果表明：南京北郊O₃浓度夏季较高,日变化曲线呈单峰型,NO₂和SO₂浓度夏季较低,日变化曲线呈双峰型,NO₂与O₃的日变化呈现负相关关系,该地区SO₂浓度整体较高,夏季周末效应NO₂和SO₂较O₃更明显。     

彭州市大气污染物浓度变化特征研究

本文利用2017年彭州市大气污染物(SO₂、NO₂、O₃、CO、PM₁₀、PM_2.5)小时浓度数据并结合地面气象观测资料,统计分析了该地区大气污染物浓度的演变规律及影响因素。结果表明:该地区细粒子(PM₁₀和PM_2.5)污染较为严重,O₃次之,其它污染物浓度水平则低于国家新二级标准限值。观测期间,各污染物浓度表现出明显的日变化与季节变化,其中SO₂、O₃呈单峰型日变化,NO₂、CO和细粒子则呈双峰型日变化;污染物浓度的季节变化基本表现为冬高夏低、春秋次之的变化特征(O₃为夏高冬低),并且固态污染物(PM₁₀、PM_2.5)与气态污染物(NO₂、CO)之间有显著的相关性。在污染物浓度与气象要素相关性分析中表明,湿度对于污染物浓度的影响整体上要弱于温度和风速,除了O₃与温度、风速呈正相关外,其它污染物与两者均呈负相关。除此以外,风向对于当地各种大气污染物的积累与清除也有直接的影响。      

银川大气污染物浓度变化特征及其与气象条件的关系

利用2013年银川地区6个监测点污染物质量浓度和同期气象要素数据,对区域内污染物浓度变化特征及其与气象条件的关系进行分析。结果表明：银川市区PM10年均值超标0.7倍,PM_2.5年均值超标0.4倍,SO₂和NO₂也有一定程度超标,CO和O₃未超标|1、2、11月和12月为SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、CO质量浓度较高月,O₃浓度最高月为5月,次高月为10月|9:00-12:00和21:00-00:00是SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5和CO质量浓度较高的两个时段,O₃浓度一般于15:00达到最大;6类污染物普遍表现出季节性的准7 d周期和全年性的准30 d周期|空气质量状况良的频率是56 %,轻度污染26 %,优仅为12%;首要污染物以PM₁₀、PM_2.5和SO₂为主|风速与SO₂、NO₂和CO具有良好的负相关关系,与O₃则呈显著正相关关系,风速对PM₁₀和PM_2.5影响较复杂,当风速小于某一值时,有利于PM₁₀和PM_2.5扩散,当风速达到一定程度后,又会导致PM₁₀和PM_2.5浓度的增加|降水对污染物有较好的冲刷作用,且对SO₂的清除作用最明显,对O₃的清洁作用最弱。     

京津冀典型工业城市沙河市大气污染特征及来源分析

近些年京津冀地区秋、冬季大气重污染事件频发,工业生产与居民燃煤是大气灰霾污染的重要原因。河北省沙河市是京津冀地区以玻璃制造和加工为主的典型工业城市,本研究选取该城市为研究对象,主要利用2017年1月至12月国控站点的大气环境监测和气象数据,采用扩散模型、潜在源分析等手段,分析了沙河市主要污染物的时空分布特征和污染来源。主要结论有:（1）沙河市首要污染物具有明显季节特征,春季、夏季、秋冬季分别以PM₁₀、O₃、PM_2.5污染为主,季节贡献率分别为43.3%、72.3%、61.5%。（2）受城市大气边界层和排放的共同影响,PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂和CO浓度均有剧烈的季节—日变化特征。（3）冬季东北风时PM_2.5、NO₂、SO₂均展现出高浓度和高相关性特征,表明站点可能受东北方向玻璃企业排放影响。同时,站点可能也受城中村散煤燃烧影响。（4）沙河市冬季PM_2.5浓度为143 μg m-3。冬季的一次重污染中硫氧化率SOR、氮氧化率NOR的最高值分别达0.67、0.39,气态污染物的二次转化剧烈,高湿度利于二次粒子的生成。重污染中C(NO₃-)/C(SO₄2-)均值为1.89,推测沙河市NO₂主要来自大型运输车辆和企业的共同排放。（5）本地源是沙河市PM_2.5的主要潜在源区,周边几个重工业城市也有一定贡献。因此本研究建议沙河市PM_2.5的治理除需加强本地污染源的削减和控制外,区域联防联控也十分重要。     

南京一次暴雪过程大气污染特征分析

利用气象和环境监测资料分析2013年2月19日南京一次短时强降雪过程对各类污染源及污染物浓度的影响,并利用Pearson相关分析法分析不同污染物之间及污染物与气象要素之间的相关关系。结果表明：此次南京暴雪对面源影响最大,扬尘排放量几乎为零,流动源主要受机动车早晚高峰变化影响,工业点源受影响不大。此次暴雪过程后,南京空气质量达到优级,2013年2月19日AQI指数比18日与20日均下降35%,SO₂日变化仍呈单峰型,颗粒物及NO2日变化则未呈现早晚双峰变化。PM_2.5与PM₁₀、SO₂、NO₂、CO呈显著正相关,相关系数分别为0.979、0.663、0.837和0.875,说明污染物来源具有一定的同源性。污染物浓度与风速、相对湿度呈显著负相关,与温度、大气压强呈显著正相关。     

基于京津冀高密度地面观测网络的大气污染物浓度地面观测代表性误差估计

地面观测提供空间点的浓度信息,三维化学模式提供网格面的浓度信息,两者在进行对比验证或同化融合时会因为空间尺度不匹配引入误差,即观测代表性误差。本研究将大气污染地面国控监测站与区县监测站结合起来,获得了京津冀地区高密度地面观测数据,利用该数据首次对京津冀地区6项常规大气污染物（PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和O₃）的地面观测代表性误差进行了客观估计,并与Elbern et al.（2007）方法估计的代表性误差进行了对比。结果发现:两种方法对京津冀地区NO₂地面观测代表性误差估计非常接近,但Elbern et al.（2007）方法显著低估了SO₂、CO和O₃地面观测的代表性误差。在此基础上,我们对Elbern et al.（2007）方法及其误差特征参数进行了本地化修正,并增加了PM_2.5和PM₁₀的代表性误差特征参数,建立了京津冀大气污染地面观测代表性误差的客观估计方法。     

四川盆地最大混合层厚度与大气污染物浓度的关系

基于2015～2018年四川盆地温江站、宜宾站、达川站和沙坪坝站的探空和地面观测资料以及同期AQI、6种主要污染物(SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5、PM₁₀)质量浓度资料,使用逐步逼近法计算得到了四川盆地成都、宜宾、达州、重庆四城市的每日最大混合层厚度(Maximum mixing depth,MMD),并对其时间变化特征及其与各种污染物浓度之间的关系进行了分析。结果表明,四川盆地年平均MMD约1200m。季节变化明显,春夏高、秋冬低。9月至次年1月MMD相对较小。相关分析显示,剔除降水影响后,MMD与AQI、PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO浓度均呈负相关,而与O₃浓度显著正相关。在污染最为严重的冬季,MMD明显低于春夏季节。MMD越小、颗粒物浓度越高。低MMD大大压缩了近地面污染物的扩散空间,污染物在有限的空间内不断累积、浓度增大。      

庐山2016年冬季三级分档雾水化学特征

探究不同尺度雾滴化学特征是深化雾微物理化学研究的重要内容。2016年12月—2017年1月在庐山开展雾综合观测实验,利用主动式三级分档雾水采集器（CASCC 3_stage）收集到3次雾过程73个分档雾水样本,雾滴分档粒径:4—16 μm（3级）,16—22 μm（2级）和≥22 μm（1级）。定量得到了分档雾水的pH、电导率（EC）及9种水溶性无机离子（Na+、NH₄+、K+、Mg2+、Ca2+、Cl-、NO₂-、NO₃-、SO₄2-）浓度（μeq/L）。结果表明,庐山冬季雾水酸化严重,pH为3.96—5.82,pH < 5.6的样品占98.6%且直径4—16 μm小雾滴的强酸性（pH < 4.5）样品最多,占比达54.2%,小雾滴酸性和电导率更强;NH₄+、Ca2+、NO₃-、SO₄2-是雾水的主要离子组分,[NH₄++Ca2++NO₃-+SO₄2-]分别在三级分档雾水中占总离子浓度（TIC）的83.8%、88.0%和88.7%;综合3次雾过程,总离子浓度、NH₄+、K+、NO₃-、SO₄2-在4—16 μm小雾滴存在富集,表现出尺度依赖特征;86%雾水样品[SO₄2-]/[NO₃-]介于0.5—3.0,属于硫酸和硝酸混合型酸化,雾水酸化主要原因是碱性缓冲物质与酸性组分不平衡以及可能存在有机酸贡献;同一观测点不同雾过程化学特征存在个例差异,第二次雾过程（12月25日14时—26日21时）（北京时）,总离子浓度、NH₄+、Ca2+、NO₃-、SO₄2-在16—22 μm尺度雾滴存在富集,这可能是雾区气溶胶浓度较低、降温、采样间隔和污染气体及气溶胶输送共同作用的结果。后向轨迹聚类和潜在源（PSCF）分析表明,观测期间影响庐山的气团均来自西部,来自湖南北部的局地气团占总轨迹数的68.99%,最为重要;PM_2.5、SO₂、NO₂具有相似潜在源区空间分布,主要位于湖北、湖南、安徽西南部和江西北部等邻近省份地区,以近距离输送为主。      

银川市主要污染物变化特征及其关系研究

利用2013-2019年银川市主要污染物浓度数据,分析了近年来银川市主要污染物浓度变化特征,并运用主成分分析法对主要污染物之间的关系进行研究。结果表明：近年来银川市主要污染物浓度除O₃逐年呈上升趋势外,其他均呈下降趋势;市区站O₃浓度较郊区背景站低,其他污染物市区较郊区背景站高;市区站PM₁₀和PM_2.5浓度超国家二级标准;除O₃浓度夏季高,冬季低外,其他污染物冬季高,夏季低;CO、NO₂、PM₁₀、PM_2.5浓度呈"双峰型"日变化特征,O₃和SO₂呈"单峰型"日变化特征。银川市主要污染物NO₂浓度与CO和O₃相关性显著,PM₁₀和PM_2.5之间相关性显著;污染物第一主成分是NO₂、CO和O₃,方差贡献率达到50%以上,加之银川市O₃浓度逐年呈升高趋势,表明近年来银川市大气光化学污染增加。     

2018年冬季鲁西北大气污染特征及影响因子分析

利用2018年12月至2019年2月滨州、德州和聊城PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、CO和O₃逐日质量浓度及其对应的气象资料,分析了鲁西北大气污染特征和影响因子。结果表明：2018年冬季鲁西北大气污染比较严重,聊城、德州和滨州轻度及以上污染天数分别占61%、60%和54%,重度以上染污天数分别占24%、11%和9%;首要污染物均为PM_2.5、PM₁₀和NO₂,其中PM_2.5占60%以上。PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO日变化呈双峰双谷型,谷值分别出现在04-07时和15-17时,且下午比清晨更低,峰值出现在上午和下午交通高峰期后2-3 h,且峰值上午大于下午;O₃呈单峰型分布,09时出现极小值,18-19时出现极大值。PM_2.5是鲁西北主要的首要污染物,与PM₁₀、CO、NO₂均为显著正相关,并通过0.01水平显著性检验,与NO₂的相关性在低相对湿度(< 60%)时大于高相对湿度(≥ 60%),与CO的相关性在高相对湿度时大于低相对湿度;污染时段(PM_2.5>75 μg·m^-3)的平均相对湿度和平均温度明显大于清洁时段(PM_2.5 ≤ 75 μg·m^-3),清洁时段风速和气压比污染时段明显偏大。     

北京奥运会期间NO2浓度降低原因分析

2002～2008年,北京市城区和近郊8月的NO2月均浓度大体呈现逐年下降趋势,其中前5年二者均以每年约10%的降幅下降,2008年发生显著下降,降幅达40%左右。利用嵌套网格空气质量模式系统(NAQPM/IAP),采用敏感性试验方法,评估了气象条件与污染控制措施对北京奥运会期间大气NO2浓度降低的影响,评估不同污染控制措施对NO2浓度降低的作用。研究结果表明,污染控制措施是NO2浓度降低的主要影响因素,其中面源的污染控制措施对于NO2浓度降低的作用最明显。     

南京SO2、NO2和PM10变化特征及其与气象条件的关系

利用南京市2002—2006年大气监测资料,分析了南京市大气中SO2、NO2、PM10年变化趋势及月季规律,评价了南京市空气质量状况。结果表明:5a来,SO2质量浓度呈显著上升趋势,NO2质量浓度缓慢上升,PM10质量浓度明显下降;南京市首要污染物是PM10,SO2、NO2污染较轻;3种污染物质量浓度均以夏季最低。进一步研究不同气象条件下污染物质量浓度发现,污染物质量浓度与风速反相关,且东南风时浓度最高;降水对污染物有清除作用;雾、霾天气下污染加剧;气象能见度与PM10、NO2的质量浓度反相关;污染物有明显的"周末效应",周末质量浓度值较低。     

南京北郊冬季大气SO2、NO2和O3的变化特征

利用差分吸收光谱仪DOAS（differential optical absorption spectroscopy）,对2007年11月—2008年1月南京北郊大气SO2、NO2和O3进行了观测。结合Parsivel降水粒子谱仪和自动气象站的资料,对冬季大气污染气体的浓度变化规律及降水和风速风向对其的影响进行了分析。结果表明,南京北郊大气SO2浓度较高,呈明显双峰特征,分别在12时（北京时,下同）和00时达最大,受附近排放源的影响最大,东风及南风时比静风时SO2浓度更高。降水对SO2湿清除效果明显,清除系数平均为0.168 h-1。NO2气体呈明显单峰特征,在18时达最高值。南京北郊是NO2源区之一,主要受附近高速公路汽车尾气排放源的影响。静风时NO2浓度最高。O3浓度受NO2的影响较明显。O3日变化呈单峰特征,在15时达最大值,静风时O3浓度最低。降水对O3的间接影响较明显,在降水时,白天由于太阳辐射较弱,O3浓度降低;夜晚NO浓度较低,使得O3浓度升高。     

2007和2008年夏季北京奥运馆大气PM10与PM2.5质量浓度变化特征

为了监测北京奥运主场馆附近大气颗粒物的污染状况以及评估奥运污染源减排措施对北京大气颗粒物质量浓度变化的影响,利用颗粒物在线监测仪器TEOM于2007年和2008年夏季,在奥运主场馆附近的中国科学院遥感应用研究所办公楼楼顶对大气颗粒物PM10和PM2.5进行了连续同步观测。结果表明,2007年夏季监测点附近大气PM10与PM2.5质量浓度的平均值分别为153.9和71.2μg.m-3,而2008年夏季PM10与PM2.5质量浓度的平均值分别为85.2和52.8μg.m-3。与奥运前一年同时段相比,奥运时段大气PM10和PM2.5的质量浓度分别下降44.5%和25.1%。对比分析奥运前后的2次典型污染过程发现,空气相对湿度的增加和偏南气流输送的共同影响易造成大气颗粒物的累积增长,而降雨的湿清除作用和偏北气流则会使大气颗粒物浓度迅速降低。在相近的气象条件下,奥运前后的污染过程中,大气细粒子的日均增长速率分别为25.1和13.9μg.m-3.d-1,而大气粗粒子的日均增长速率分别为20.8和2.2μg.m-3.d-1,奥运时段污染累积过程中大气粗、细粒子的增长速率分别显著低于和略低于奥运前同时段污染过程中颗粒物的增长速率。污染源减排措施的实施是奥运期间大气颗粒物质量浓度降低的主要原因,从控制效果来看,奥运期间实施的污染源减排措施对大气粗粒子的控制效果明显好于大气细粒子。     

丽水空气污染物时序特征及与气象条件的关系研究

利用丽水2012年9月—2014年3月主要空气污染物浓度和气象数据,分析丽水空气污染物构成及其与气象因子的相关性。分析结果表明:丽水空气质量优良率约80%,高频首要污染物依次为PM2.5、O38、PM10、NO2;各污染物浓度分布的时间、季节特征明显:早晚高峰时段污染物浓度普遍偏高,冬季—初春是一年中污染较重季节,尤其春节期间PM和SO2浓度急剧上升。各主要污染物质浓度随气象因子的变化各有特点:CO在气温较高、晴朗微风、高层层结稳定的天气条件下浓度较高;NO2在气温适中、湿度较大且无明显降水时浓度较高;SO2则在气温适中、湿度较小、晴朗微风的天气条件下浓度较高;O3则在高温干燥天气时浓度较高;PM在干燥、气温较低、连续晴朗、微风、高层层结稳定时浓度较高。     

内蒙古自治区主要城市空气质量状况分析

文章利用呼和浩特市、包头市、乌海市、赤峰市、东胜区2007年1月1日到2011年12月31日5a空气主要污染物SO2、NO2、PM10浓度资料,统计分析了各城区主要污染物的分布特征,得到:⑴总体来看,乌海市空气质量较差,其次是包头市,东胜区最好;⑵PM10浓度值变化幅度最大,日最大值均出现在3—5月的沙尘日中,SO2最大值都出现在冬季采暖期;⑶各地均是12月出现污染日数最多,其次是1月;⑷从2007年开始,空气质量状况逐年好转。     

东胜区污染状况分析

文章利用东胜区主要污染源排放情况以及2005年9月1日-2007年8月31日每日SO2、NO2、PM10浓度监测值和2005-2007年SO2、NO2、PM10平均值,分析了东胜区主要污染类型、污染物来源以及东胜区近3年SO2、NO2、PM10监测值日、月、季、年分布特征和变化规律;提出了消减大气污染物排放的对策。     

北京一次持续霾天气过程气象特征分析

2013年1月10-14日,北京平原地区出现了水平能见度在2 km以下、以PM_2.5为首要污染物、空气质量持续5 d维持在重度以上污染水平的霾天气。综合分析此次霾天气过程的天气形势、北京地区常规和加密气象资料以及城郊连续观测的PM_2.5浓度资料。结果表明：此霾过程期间,北京高空以平直纬向环流为主,受西北偏西气流控制,没有明显冷空气南下影响北京地区,地面多为不利于污染物扩散和稀释的弱气压场;大气层结稳定、风速小(日平均风速小于2 m·s^-1)、相对湿度较大（日平均相对湿度在70 %以上）、逆温频率高强度大,边界层内污染物的水平和垂直扩散能力差;北京城区及南部的京津冀地区人类活动排放污染物强度大,在相对稳定和高湿的天气背景下,受地形和城市局地环流的影响,北京本地污染物累积和区域污染物输送以及PM_2.5细粒子在高湿条件下的物理化学转化等过程共同作用造成此次北京城区及平原地区污染物浓度快速增长并持续偏高,高浓度PM_2.5对大气消光有显著影响,造成低能见度和持续霾天气。     

北京夏季空气质量的气象指数预报

该文提出一种参数化预报方法,制作北京及其周边地区夏季空气质量气象条件指数预报。采用2000-2007年7-9月北京市观象台大气成分 (PM₁₀) 逐日观测资料和华北区域气象站网加密地面观测及探空信息,分析北京地区夏季奥运会历史同期与高污染过程 (PM₁₀浓度>150μg/m3) 关系密切的敏感气象要素和变量。引入适应度函数分级方法,计算北京周边不同观测站可能形成污染向北京输送的权重,建立北京夏季空气质量气象条件参数PLAM (parameters linking air-quality and meteorology) 预报模型。PLAM指数给出北京局地污染气象条件的客观定量诊断和预测,并可指示周边地区有利 (或不利) 于污染向北京输送的强度和方位。夏季“静稳型”气象条件参数化PLAM方法为北京奥运气象保障任务实时提供预报产品,分别用PM₁₀及可吸入颗粒物指数 (API) 对2008年7-8月PLAM逐日预报进行检验,相关系数达到0.001显著性水平。     

2000～2004年天津市大气污染特征分析

根据天津市2000～2004年的环境监测资料和同期气象资料,对天津市大气污染物浓度变化的时空变化特征、大气污染与天气条件的关系进行了研究。结果表明:天津市大气污染物具有明显的时空分布规律,时间上表现为冬强夏弱,年际之间SO2和PM10浓度减轻,NO2变化不大。空间上表现为SO2和PM10在中心城区改善明显,NO2浓度在局部地区仍在增加。天气形势、城市热岛、逆温和混合层高度等对污染物浓度影响很大。