PM2.5有了规范的中文名称

PM2．5是指悬浮于空气中粒径小于等于2．5μm的颗粒物,由于对大气环境质量和人体健康的影响而备受关注。但是PM2．5是字母词,一直没有统一的中文名称,媒体和学界使用的名称较混乱,大多直接用“PM2．5”,也有用“细颗粒物”“可入肺颗粒物”“空气细颗粒物”等。     

蓝天保卫战：雾霾多发启动PM2.5监测之旅

PM2.5是指大气中直径小于或等于2．5微米的颗粒物,也称为可入肺颗粒物。它的直径还不到人的头发丝粗细的1／20。虽然PM2．5只是地球大气成分中含量很少的组成成分,但它对空气质量和能见度等有重要的影响。PM2．5不是凭空产生的,主要的来源是人类的燃烧活动,从工厂、燃煤、汽车尾气、烧树叶和秸秆,到人们烹饪做饭、抽烟、甚至使用发胶,都会产生PM2．5。     

城市大气气溶胶细粒子的化学成分及其来源

大气气溶胶细颗粒物（PM10、PM2．5）是近年来大气气溶胶研究的热点。细粒子中含有多种化学元素与化合物。细粒子中的化学成分随时空变化而变化。细粒子主要来自车辆尾气、化石、油料及生物质燃料燃烧等人为排放源和二次污染。     

长春市气溶胶质量浓度变化特征浅析

1引言大气气溶胶是指大气中悬浮的固体或液体粒子。气溶胶质量浓度是单位体积大气中所含气溶胶的质量,单位为mg／m^3。其中PMl0（粒径小于等于10μm）和PM2．5（粒径小于等于2．5μm）的质量浓度是衡量空气质量的重要指标。     

2014—2016年拉萨市大气环境质量分析及评价

本文对2014—2016年拉萨市6种空气污染物SO2、NO2、PM10、PM25、CO、O3的浓度变化进行了分析和评估。结果表明：①拉萨市区大气污染物以PM10为主,其次是O3;②拉萨市区大气环境中SO2、CO的含量逐年下降,但是,NO2含量逐年上升;③拉萨市大气环境中的PM25与PM10比值明显偏低,表明拉萨市大气环境质量主要的影响因素为自然因素。     

兰州市大气气溶胶的特征及其对呼吸道疾病的影响

根据2000年6月至2001年5月兰州市大气气溶胶的监测资料,分析了兰州市大气气溶胶的浓度、尺度谱分布及其年、月、日变化规律,进而探讨了大气气溶胶对人体舒适度的影响,分析了大气气溶胶浓度与呼吸道疾病发病人数之间的关系。结果表明:PM10月均浓度与同期呼吸道疾病月发病人数的变化趋势基本一致,两者呈显著性正相关;当PM10日均浓度明显升高后1～2 d,呼吸道疾病发病人数也随之增多。     

大气气溶胶细粒子研究进展

大气细粒子PM2.5是大气气溶胶的一个组成部分,由于其粒径小,比表面积大,可以为有毒物质提供载体,所以它对环境和人体健康都有很大的影响。本文主要从PM2.5的危害、研究方法和沙尘细粒子的研究进展来阐述国内外细粒子的研究现状,并对其今后研究热点及新方向进行了展望。     

天津武清能见度特征分析

利用2006年8～9月的野外观测资料,分析了天津武清区晴天能见度的变化特征,并分析了能见度与细粒子（PM2．5）、大气污染物和大气相对湿度（RH）的相关性。结果表明：观测期内大气平均能见度为6．3km,低于4km的时间段占50％;日变化表现为日出前（北京时间5时）能见度最低,约为2．6km,下午15时最高,约为11．1km;不同大气相对湿度下能见度与大气中细颗粒物浓度相关性不同;污染气体浓度与能见度呈反相关关系,φ（SO2）、φ（NO2）、φ（NO）、φ（NH3）和φ（CO）越高,能见度越低。     

2007年春季广州城区黑碳气溶胶污染特征的初步研究

2007年4月利用黑碳仪（Aethalometer）、颗粒物在线观测仪（TEOM1400a）和现时天气现象传感器（PWD22）获得了大气细粒子中每5 min黑碳气溶胶（BC）浓度以及每30 min PM2.5浓度及大气能见度观测数据。结果发现：黑碳日均值浓度为7.4±2.9 μg·m－3,变化范围分别为2.1～11.6 μg·m－3。PM2.5日均值浓度为77.4±35.9 μg·m－3,浓度变化范围分别为29.6～183.3 μg·m－3。黑碳小时浓度变化具有2个明显的峰值,主要与机动车尾气排放密切相关。黑碳浓度与PM2.5浓度呈正相关,与大气能见度呈负相关,相关系数为分别为0.707和－0.529,表明黑碳是PM2.5中的重要组成部分,对大气能见度的影响较显著。     

西安冬季不同环流形势下大气细颗粒物 的输送特征研究

基于2018—2020年西安市冬季的ERA5再分析资料、大气污染监测资料以及地面气象资料,采用客观天气分型方法PCT将西安地区冬季的海平面气压场和10 m风场分成6种天气类型,对不同天气类型下的空气污染状况及大气边界层污染气象参数特征进行了研究,结果表明：西安地区在冷高压前部型、冷高压后部型、均压场型、高压底部型中PM25污染加重,污染日出现频率高,属于污染型天气类型;在污染型天气类型下,西安地区混合层高度较低、通风系数较小、大气自净能力较弱均不利于PM25的扩散稀释;对污染天气类型下西安地区的PM25污染输送与潜在来源进行研究,认为西安本地及周边地区、陕南地区对西安PM25的质量浓度均有明显的影响,另外甘肃东部、宁夏及河南西部地区也是西安重要的细颗粒物污染源地,不同的污染天气类型下,污染输送通道和源区存在差异性。     

基于BP人工神经网络的鹰潭市PM2.5和PM10浓度预测模型

利用2015—2019年鹰潭市5个大气成分监测站数据和气象站地面观测数据,运用主成分分析法,提取气象要素、气体污染物对PM2.5和PM10浓度影响的主要成分,调整BP人工神经网络的隐藏层个数和隐藏层节点数,构建基于BP人工神经网络的鹰潭市PM2.5和PM10浓度预测模型。结果表明：1） 气象要素中,共提取3个影响PM2.5、PM10浓度的主成分,分别为相对湿度、降水,气温、气压和风速,其中湿度、气温、风速与PM2.5、PM10浓度显著相关。2） 气体污染物中,共提取2个主成分,分别为SO2、NO2和O3,其中NO2、SO2与PM2.5、PM10浓度显著相关。3） 所建立的PM2.5、PM10浓度逐小时预测模型在20 h内预测性能良好,预测准确率分别为88%、86%,逐日预测模型在5 d内的预测性能良好,预测准确率分别为94%、92%,准确率较高,具有良好的预报性能。     

关中区域主要大气污染物时空分布特征分析

利用关中区域西安、咸阳、渭南、铜川、宝鸡五个主要城市2014-2018年PM2.5、PM10、SO2和NO2四种主要大气污染物逐日平均质量浓度,统计分析了关中区域近5年环境空气质量时间变化特征和区域分布特征。结果表明:关中区域颗粒物PM2.5、PM10和SO2年平均质量浓度呈逐年下降趋势;西安、咸阳和渭南NO2年平均质量浓度呈逐年上升趋势,宝鸡和铜川相对较低且变化趋势不明显;区域大气环境质量总体在不断改善。关中区域4-10月尤其是夏季6-9月空气质量状况较好,7月最好;采暖期空气污染较为严重,其中1月环境空气质量最差,其次是2月。近5年以颗粒物PM2.5和PM10为主要污染物,年平均值均超标,而SO2质量浓度相对较低;从区域分布来看,中部环境空气质量最差,其中PM2.5、PM10和NO2质量浓度明显较高,东部次之,北部和西部相对较好。咸阳中度以上污染日数明显较多,其次为西安,渭南居第三,铜川最少;咸阳、西安和渭南中度以上污染日数呈逐年增加趋势,咸阳增加趋势最为显著,而宝鸡和铜川呈逐年减少趋势。     

南京市大气细颗粒物化学成分分析

为了解南京大气细粒子的污染水平和污染特征,在南京市中心鼓楼和北郊南京信息工程大学校内进行了连续1a、每季度5d的大气气溶胶同步采样。用称重法、离子色谱法和电感耦合等离子质谱法分别测得细颗粒物的质量浓度、水溶性离子和元素组成。结果表明,南京地区PM2.1污染比较严重,水溶性离子是细粒子的重要组分,所测6种离子质量浓度总和分别占市区和北郊PM2.1的46.99％、42.32％。PM2.1中的各离子最高浓度都出现在冬季。NH^＋4与SO^2-4的相关性好,可能主要以（NH4）2SO4形式存在。温度对SOR和NOR的影响显著,温度升高时SOR值增大而NOR显著减小。通过计算NO^-3与SO^2-4的质量比发现,南京市SO2和NOx主要来自于固定源（如煤的燃烧）。分析细颗粒物中元素含量和富集因子结果表明,Pb、As、Zn、Hg、Cu、Cr、Ni元素的人为污染较明显,且北郊的污染重于市区。比较PM2.1和PM3.3中的离子成分发现,SO^2-4、NH^＋4在PM2.1中占据绝对优势,F^-、Cl^-、NO^-2、NO^-3等不在细粒子中占明显优势。从元素组成来看,Pb、Zn在PM2.1细粒子中含量显著,而Ca、Mg、Na等在粗粒子中富集。     

乌鲁木齐市降水对大气污染的影响

根据2002—2003年乌鲁木齐市SO2、NO2、PM10的日平均浓度和日降水量分析了乌鲁木齐市降水对3种大气污染物的湿清除能力。分析表明大雨对SO2和PM10的湿清除能力大于小雨,而小雨大于中雨。中雪对SO2和PM10的湿清除能力大于大雪,而大雪大于小雪。小量以上降水(降雨和降雪)对NO2的湿清除能力基本相当。微雨对3种大气污染物具有湿清除能力,而微雪使3种大气污染物的浓度增加。     

敦煌莫高窟大气颗粒物中水溶性离子变化及来源解析

为探明莫高窟大气颗粒物污染特征,采集了2014年4-12月第16窟及72窟外环境中大气颗粒物PM2.5和PM10~2.5样品,对比分析了样品中水溶性离子变化及影响因素,通过主成分分析法解析了其主要来源。结果表明:(1)窟区主风向为南风,起沙风频率仅为0.01%,不利于污染物的扩散;(2)窟外PM2.5和PM10~2.5、窟内PM2.5和PM10~2.5中水溶性离子总浓度分别为6.1±4.0μg·m^-3、12.2±9.1μg·m^-3、3.7±0.8μg·m^-3和7.5±1.6μg·m^-3,SO₄^2-、Ca²⁺、NO3^-、Na⁺及Cl^-是主要组成,SO42-、NO3-和Ca2+之和在窟外和窟内PM2.5和PM10~2.5中占总离子比例分别为79.24%,76.81%,80.61%及77.74%,二次离子主要来自固定污染源;(3)PM2.5与PM10~2.5中各离子浓度的比值在窟外、内分别为0.33~0.88、0.25~0.94,9种水溶性离子在不同粒径粒子中富集程度有所差异,3-5月的沙尘、7-9月的降雨、11月农村农作物秸秆燃烧及冬季取暖燃煤等对水溶性离子都有一定影响,窟内PM2.5中游客数量与NH4+和NO^3-有一定的相关性(R2=0.27、0.35)、PM10~2.5中游客数量与NH4+有一定的相关性(R2=0.31);(4)沙尘天气下窟外和窟内的PM2.5与PM10-2.5中Cl-、SO₄^2-、Na⁺、K+和Ca²⁺的浓度增加,窟区微环境主要受区域环境气象因素影响,建议极端沙尘天气关闭洞窟;(5)莫高窟大气环境呈碱性;(6)PM2.5和PM10~2.5主要来源于当地秸秆燃烧、二次污染源、土壤沙尘及干涸的大泉河。     

山西省中北部地区近地面晴天大气电场特征及其与污染物的关系

对2013—2015年山西省大气电场监测系统8个观测站点的观测数据进行了统计分析。着重分析了山西省中北部地区近地面晴天大气电场的时间变化特征,以及大气电场与SO2、NO2、PM10、PM2.5浓度的相关性。结果表明:8个站的日变化均为双峰双谷型,具有典型的大陆型大气电场特征。第一个波谷均出现在04:00—06:00(北京时,下同),第二个波谷出现在12:00—16:00,下午的波谷略低于早晨;第一个波峰出现在07:00—10:00,第二个波峰出现在19:00—21:00,傍晚的值略低于上午。日变化与太阳对地面的辐射和人类活动保持较好的一致。8个站的大气电场年变化为单峰单谷型,波谷出现在夏季,波峰出现在冬季,春季和夏季、夏季和秋季的交界明显,秋季和冬季、冬季和春季的交界不明显。晴天大气电场的变化与大气中SO_2、PM_(2.5)的浓度有较好的一致性,呈正相关,与NO_2、PM_(10)的相关性较差或不相关。     

采暖期和非采暖期西安大气颗粒物中水溶性组分的化学特征

为了探讨采暖期和非采暖期西安大气颗粒物水溶性组分的化学特征和来源,分别于2005年冬季(2005年12月-2006年2月)和2006年夏季(6～8月)采集西安大气PM2.5和TSP样品,分析其中Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、Br-、NO-2、NO-3和SO2-4共11种水溶性离子的浓度,并对其季节特征和来源进行了研究.结果显示,采暖期西安大气PM2.5和TSP中11种水溶性离子的平均浓度分别为53.2μg·m-3和110.3μg·m-3,非采暖期分别为51.3 μg·m-3和89.3μg·m-3.SO2-4、NO-3和NH+4在PM2.5和TSP中均为最主要的离子组分,浓度之和在采暖期分别占到PM2.5和TSP总离子浓度的78%和76%,在非采暖期则占到88%和76%.PM2.5和TSP中,NH+4、SO2-4和NO-3三者之间都有很好的相关性,其在颗粒物中的主要结合形式为(NH4)2SO4、NH4 HSO4和NH4 NO3.硫的转化率(SOR)和氮的转化率(NOR)在非采暖期明显大于采暖期,揭示SO2-4和NO-3的形成机制为气相氧化,主要受温度的控制.阴阳离子平衡和pH值测定的结果表明西安市大气PM2.5稍偏酸性,TSP为碱性,无论是粗、细粒子采暖期比非采暖期更偏酸性.对比10年前的研究结果,显示西安市大气污染控制措施大大降低了采暖期气溶胶中二次组分的污染程度,但主要污染排放源已逐渐由燃煤型向机动车排放转化.     

2013-2016年惠州市大气颗粒物质量浓度变化特征和典型污染过程分析

利用2013-2016年惠州市5个环保国控站的PM质量浓度和国家基本气象观测站的气象要素观测数据及NCEP/NCAR日平均再分析资料,统计分析了惠州市大气颗粒物质量浓度变化特征及其与气象条件的关系。结果表明：2013-2016年惠州市大气颗粒物质量浓度、污染日数和超标日数均呈明显下降趋势,2016年PM10年平均质量浓度已接近年平均质量浓度限值一级标准,PM2.5年平均质量浓度达到年平均质量浓度限值二级标准。大气颗粒物质量浓度冬季的最高、秋季的次之,非汛期的（10月次年3月）显著高于汛期的（4-9月）。PM2.5污染日均出现在非汛期,尤其是冬季的1和12月,大多出现在晴朗干燥的东北风天气下。分析惠州市20132016年间两次长时间大气颗粒物污染过程发现,这两次大气颗粒物污染过程出现在冷空气减弱、冷高压东移出海后或下一波冷空气来临前,但随着南下冷空气的到来,北风加大或带来明显降水,空气质量明显好转。     

典型大气污染物在不同下垫面上干沉积速率的动态变化及空间分布

利用中国科学院红壤生态试验站微气象站实测的梯度资料和大叶阻力相似沉积模型,计算了农田和森林下垫面大气污染物的干沉积速率,并将此模型嵌套到区域酸性沉降模式系统(RegADMS)中,模拟获得中国地区11种大气污染物干沉积速率的空间分布.结果表明:大气污染物干沉降速率(Vd)有明显的时间变化,物种的干沉积速率一般白天大于晚上,冬春季大于夏秋季节.大气污染物Vd也有明显的空间变化,中国地区SO2、HNO3、NO、NO2、NH3、O3、H2O2、TSP、PM10、SO2-4和NO-3年平均Vd分别为0.35士0.004、1.77±0.01、6.5 ×10-5±2.0×10-7、0.07±0.0007、0.28土0.003、0.20±0.001、0.54±0.002、7.2±0.0005、0.44±0.0005、0.25±0.0005、0.27±0.0008cm s-1.各种下垫面上粒子Vd差别不大,气体污染物在各下垫面上的Vd有所不同,表现为HNO3、NO2、O3的Vd在森林和草原上较大,而SO2、NH3、H2O2的Vd在水面上较大,NO的Vd都很小,且在各种下垫面上差别不大.     

北京市大气电场和大气污染物关系初步研究

以北京市朝阳站为例总体上分析了2014-2015年北京市全年、冬半年和夏半年电场强度和污染物变化特性及相关性,重点研究静稳积累型、污染复合型、沙尘型3种类型污染天气下大气电场强度与主要污染物因子浓度以及与气象要素之间的关系。结果表明:(1)全年电场强度每小时平均值为0.45~0.72 kV·m-1,全年电场强度主要峰值在03:00(北京时,下同)和23:00,主要谷值在06:00和13:00;冬半年电场强度与污染物强度相关性更明显,特别是与PM10、PM2.5、PM1.0、NO2的相关性较显著。(2)静稳积累型污染物过程中,污染物浓度较快变大,电场强度随之增加,电场强度和污染物浓度变化趋势比较接近;相对湿度增大时,电场强度变为负值。(3)污染复合型过程中污染物浓度和电场强度变化都较平缓,在相对湿度较大的重污染天气,电场强度和污染物浓度的相关性并不强;电场强度和相对湿度相关性较强。(4)沙尘型天气下电场强度为负值,该种情况下大气污染物快速积累,电场强度绝对值剧烈变大,然后快速降低。沙尘型天气下不同情况电场强度绝对值从大到小依次是沙尘暴、扬沙、浮尘。