春节期间禁燃烟花爆竹对南京市空气质量影响

利用2014年和2015年春节期间南京市城区与郊区主要污染物(PM10、PM2.5、SO2和NO2)浓度监测资料和气象观测资料,分析了禁燃烟花爆竹对南京市空气质量的影响。结果表明:2015年春节期间禁燃烟花爆竹对南京市空气质量改善显著。2015年春节期间,南京市AQI同比2014年春节期间下降了20%—30%,除夕至正月初三期间空气质量为优良;同时,SO2和NO2质量浓度变化幅度较小且均达到空气质量二级标准;PM10和PM2.5质量浓度变化趋势与2014年春节期间相反,且变化幅度比SO2和NO2质量浓度大,变化幅度分别为13.0—234.5μg·m-3和17.5—320.4μg·m-3。PM10和PM2.5是造成南京市春节期间空气质量污染的主要污染物,其中PM2.5所占比重较大,但2015年春节期间PM10和PM2.5最高小时浓度分别占2014年春节期间的51.0%、40.0%。此外,2015年春节期间南京市城区与郊区PM2.5浓度比2014年春节期间均降低且差异较小。春节期间气象因素对南京市污染物扩散具有较大影响,但禁燃烟花爆竹对PM2.5浓度的降低起决定性作用。     

聊城市空气质量现状及污染原因分析

利用2013年10月至2014年9月山东省聊城市大气主要污染物监测数据,分析了各种污染物的时空分布特征及其对空气污染的贡献,探讨了聊城市大气污染的成因。结果表明:2013年10月至2014年9月聊城市轻度污染以上的空气质量日数所占比例高达70.0%,大气中SO2、NO2、CO、PM2.5和PM10浓度季节变化规律明显,即冬季各种污染物浓度远高于夏季。日首要污染物以PM2.5和PM10出现日数最多,其次为SO2作为首要污染物在冬季出现偏多,臭氧8 h作为首要污染物在夏季出现相对较多。聊城市5种污染物对空气污染的影响程度从大到小依次为PM2.5PM10NO2COSO2,其中PM2.5与PM10分担率大幅高于其他3种污染物,说明聊城市大气污染属于可吸入颗粒物与细颗粒物主导的类型。相关分析发现,PM2.5和PM10具有来自相同或相似污染源的可能性,扬尘与化石燃料使用是PM2.5和PM10污染的主要成因。     

天津冬季重霾污染过程及气象和边界层特征分析

京津冀大气灰霾污染严重,天津市作为其核心组成之一其污染形势亦严峻。选取2013年2月20~28日天津重霾污染时段7站PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物)和气态污染物数据,结合北京污染数据、地面气象要素、能见度、边界层温湿和风廓线、后向轨迹,深入分析重霾污染过程特征及气象和边界层成因。结果显示,研究时段天津PM2.5、SO2、NO2、CO和O3浓度均值为150、87、56、2.4和22μg m-3,气态污染物各站差异显著,但仅有SO2全面超过国家空气质量一级标准(50μg m-3),而PM2.5具有区域同步变化特征,且严重超标,是一级标准(35μg m-3)的2~8倍,最高小时均值高达364μg m-3;高浓度PM2.5是导致低能见度的主因,能见度小于10 km对应PM2.5阈值为50μg m-3。弱风和高湿度导致局地排放累积,PM2.5始增,在高湿度条件下,持续偏南风促使其稳步增加,配合弱北风和弱东风PM2.5震荡上扬,污染高值阶段,南北气流短时迅速切换,区域污染传输叠加污染的循环累积,PM2.5浓度峰值达到最高;除因边界层强东风导致的平流逆温外,高浓度PM2.5与平流逆温密切相关;高污染时段高湿主要集中在500 m以下,且随高度递减幅度较大;位于200~600 m的低空急流一定程度抑制污染上升,尤其持续强东风使PM2.5浓度稳步降低到二级水平,污染迅速有效清除最终依赖整层的强西北风。北京、环绕天津的河北中部和西南部地区对天津重污染有显著贡献。     

2014—2015年上海地区冬夏季大气污染特征及其污染源分析

利用上海地区冬、夏季空气质量数据和常规地面观测数据,分析了2014—2015年冬、夏两季大气污染特征,并通过聚类分析法和后向轨迹模式对污染物输送路径进行统计分析。结果显示：上海市冬、夏两季空气质量均以优良为主,首要污染物分别以PM2.5和O3;来自夏季的西北输送路径对应PM2.5和O3浓度最高,分别为62.8和130.2 μg·m-3,来自冬季的西北和西南方向的输送路径对应PM2.5浓度较高;进而基于潜在源区贡献和污染源排放强度等要素建立了传输指数。总体而言,江苏中南部、浙江中北部以及安徽中南部等地对上海地区夏季空气质量影响较为显著,而冬季周边区域的传输指数范围有所扩大,主要包括河北南部、河南中东部、山东、安徽、湖北中东部、江苏以及浙江中北部等地。     

2013—2016年海口市空气质量特征及典型个例污染物来源分析

根据海南省环境科学研究院提供的海口站2013—2016年逐日空气污染数据,统计分析了海口市空气质量状况。综合应用高低空环流场、AQI指数结合MODIS卫星蓝光气溶胶厚度图,采用HYSPLIT轨迹聚类分析法、潜在源贡献因子法和浓度权重轨迹分析方法,重点分析了2013年12月海口空气污染的的主要输送路径,并探讨了首要污染物PM_2.5和O₃的潜在源区。结果表明：冬夏季风风向转换是海口发生空气污染的最主要气象原因,且首要污染物为PM_2.5,其次是PM₁₀和O₃;海口市空气质量达标率在97.1%,总体较好,AQI指数呈逐年下降趋势;值得关注的是,O₃呈逐年稳定上升趋势。大气污染物浓度受污染物排放和环流场共同影响,海口污染日对应的地面天气形势主要有3种类型,冷高压、变暖高压脊和台风外围下沉气流。此次污染过程中污染源是来自北方地区污染物长距离输送影响的结果。污染物个例分析中,首要污染物PM_2.5潜在源区主要集中在湖南和江西的交界处、广东沿海地区、广西北部、江西和福建的交界处以及浙江中部地区,这些潜在源区气团沿着轨迹1、2和4通过长距离输送到海口。海口O₃质量浓度贡献较大的区域主要集中在湖南和江西的交界处、粤西一带,主要沿着轨迹2将内陆地区的污染源输送到海口。     

宁波地区空气质量及大气自净能力海陆差异对比

以镇海、奉化分别作为宁波沿海和内陆空气质量代表站。基于代表站2013-2017年污染物资料和2015年12月至2017年2月冬季激光雷达资料,对比分析宁波地区沿海和内陆站点的空气质量差异;利用NCEP的GDAS(Global Data Assimilation System)资料和ERA-Interim高分辨率再分析资料评估两地气溶胶来源及大气自净能力差异。结果表明:宁波沿海和内陆地区中度及以上污染主要集中于冬季,冬季首要污染物以PM2.5为主;镇海NO2浓度较奉化显著偏高,而两地PM2.5 和PM10 浓度差异较小。冬季镇海和奉化3km以下都存在消光系数大的气溶胶集中层,镇海3km内消光系数平均值较奉化偏高约40%。两地中度及以上污染时,镇海和奉化的气溶胶粒子主要来自宁波西北方向的内陆地区,比例分别为90%和63%,镇海地区其余10%左右来自近距离低空偏东气流的输送,而奉化地区有37%来自浙江西南部的短距离输送。冬季当宁波地区出现区域性优和中度以上污染时,浙江北部沿海分别盛行东北风和西北风,空气质量优时混合层内平均风速大于中度以上污染时。浙江省大气自净能力比值呈自西北向东南减小,宁波地区优等空气质量大气自净能力约为中度以上污染的 1.5倍。大气自净能力在不同空气质量等级下差异显著,可作为大气污染发生、发展和消退判定的参考依据。     

北京两次沙尘污染过程中PM2.5浓度变化特征

利用北京市空气质量监测数据和气象资料,对2013年2月28日和3月9日两次沙尘污染过程PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物)、PM10(空气动力学当量直径小于等于10μm的颗粒物,即可吸入颗粒物)浓度及PM2.5浓度/PM10浓度比值的变化特征进行了分析,研究结果表明:(1)沙尘开始影响北京时,PM2.5与PM10浓度表现出反位相变化,PM10浓度在两次沙尘过程中2 h内分别上升50.8%与202.4%,最高达800μg m-3以上;PM2.5浓度分别下降58.3%与50.9%,直至下降至35μg m-3以下,PM2.5有明显改善现象。(2)虽然PM2.5浓度在沙尘到达前有缓升的迹象,但沙尘抵达后,PM2.5浓度持续快速下降,PM2.5浓度/PM10浓度比值由沙尘影响前的0.75以上降至0.25以下。沙尘影响前,PM2.5日均值均超过150μg m-3,北京地区处于重度污染水平。这说明沙尘来临前以人为污染为主,主要由细粒子"贡献",沙尘来临后的空气污染,主要由巨、大粒子的沙尘"贡献"。     

应用机器学习算法的成都市冬季空气污染预报研究

利用2014年3月至2017年2月成都市8个环境监测站的PM 2.5、PM 10、SO 2、NO 2、CO、O 3共6种污染物质量浓度资料以及T639全球中期数值预报模式产品,采用两种机器学习算法—递归特征消除法(Recursive feature elimination,RFE)和随机森林方法,构建了成都市冬季5种(O 3除外,因为其冬季污染较轻)污染物浓度的预报模型,并对模型的预报效果进行了评价。结果表明:基于RFE模型的5种污染物预报值与实测值的均方根误差值分别为47.58μg·m^-3、72.10μg·m^-3、8.87μ·m-3、0.59 mg·m^-3、19.84μg·m^-3;基于随机森林模型的5种污染物预报值与实测值均方根误差值分别为23.94μg·m^-3、20.98μg·m^-3、2.40μg·m^-3、0.16 mg·m^-3、8.09μg·m^-3,随机森林模型对各污染物浓度的预报效果均优于RFE模型,说明该预报方法性能良好,可为成都市冬季空气质量业务化预报提供技术支持和防控依据。     

Particulate matter trends and quantification of the spring sand-dust contribution in Hohhot,Inner Mongolia,from 2013 to 2017

2013年9月国务院颁布了《大气污染防治行动计划》.研究其实施前后呼和浩特市大气污染物浓度变化及及原因;同时,分析了春季沙尘天气对于呼和浩特市大气环境颗粒物浓度的定量影响.结果表明:呼和浩特市大气环境质量持续改善,但大气污染物浓度仍然较高.PM2.5和PM10年均浓度分别超过国家二级标准22.9％和35.7％;2013-2017年春季PM2.5和PM10浓度降幅较大,沙尘天气对呼和浩特市PM2.5,PM10,和TSP浓度的绝对贡献范围分别在0.6-5.2μg m-3,9.0-16.9 μg m-3和 14.7-30.0 μg m-3.     

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.     

河源市夏秋季大气污染的特征分析

通过对河源市的空气污染物浓度及相关气象因子的分析,结合后向轨迹聚类分析等手段,研究了河源市秋季与夏季大气污染特性。研究表明:秋季,来自我国东南沿海的气团携带VOCs远距离输送会使河源市的臭氧污染相对较严重,臭氧的平均质量浓度最大8 h可达161μg/m~3,而受短轨迹气团影响时,对应不利于污染物扩散的静稳天气,除臭氧以外的各项污染物质量浓度均较高,平均的PM2.5质量浓度可达70μg/m~3,而来自河源正北方的气团快速经过较大片的森林地区时,各污染物输送累积及污染效应不明显。秋季受高压脊的影响,河源等地受下沉气流影响,风速较弱、光照强烈,容易促成臭氧污染事件的发生。夏季,受频繁降水的影响,总体上各项污染物的质量浓度均相对不高,各项污染物的质量浓度与气团来向的关系不大,但气团移动缓慢时扩散条件相对不利,颗粒物质量浓度会较高。     

山东省大气污染时空分布特征分析

通过分析山东省近6a来大气中污染物的浓度变化,发现影响山东省空气质量的主要污染物是颗粒物（PM2.5和PM10）,山东省PM2.5年平均浓度均超过国家规定的轻污染标准10%以上,PM10年平均浓度基本接近轻污染标准值,其余四种污染物（SO2、CO、O3和NO2）浓度均低于轻污染规定标准,因此山东省大气污染治理的重点是减少颗粒物。分析污染物浓度时间变化发现：11—1月山东大气污染最严重,6—9月污染较轻;济南周四污染相对最轻,周六到周一污染较重;每日15—17时是空气质量最好的时段。分析污染物浓度空间分布发现：O3浓度半岛地区较其他地区高;SO2浓度鲁中地区较高;CO浓度鲁西北和鲁中较高;NO2、PM10和PM2.5浓度分布基本一致,除半岛地区外,其他地区均维持较高污染物浓度。     

武汉市观象台2013—2016年PM2.5质量浓度变化及其与气象因子的相关分析

采用江苏省淮安市地面5个监测站2013年1月1日2015年12月31日PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO、O3逐日质量浓度资料及同期气象资料,统计分析了该地区大气污染季节变化特征及其与气象条件的关系;采用MODIS的光学厚度AOD (Aerosol Optical Depth)资料和火点资料分析了2013年12月发生在淮安的一次持续性大气污染事件。研究结果表明,淮安空气质量AQI指数(Air Quality Index)在春冬季较高,夏秋季较低,污染天气发生在春冬季的概率为23.6%,夏秋季的概率为13.3%。淮安地区的首要大气污染物为颗粒物污染,其中PM10、PM2.5占比分别达到25.2%、48.9%,PM10中PM2.5比率年平均为61.0%,臭氧是第2大污染物,占比为25.8%。表征大气柱气溶胶浓度的AOD的季节变化与地面颗粒物浓度截然不同,颗粒物浓度 1月和12月出现极高值,而这两个月AOD月平均值却在一年中达到极低值,AOD最高值出现在7月。另外,AQI与降水、气温、风速、相对湿度呈负相关关系,但相关程度较弱。     

2014年京津冀空气污染时空分布特征及主要成因分析

为进一步了解京津冀区域空气污染状况与工业排放、气象条件的相互关系,运用统计分析方法,使用环保部2014年空气质量日报数据对京津冀地区13个城市空气质量指数(Air Quality Index,简称AQI)、首要污染物的时空分布特征进行了分析,并与各城市的城市建设、经济发展、工业排放及相应时段主要气象因子的影响进行了对比分析。结果表明:总体上,2014年京津冀地区空气质量呈北优南劣分布,即北部优于中部、中部优于南部。京津冀地区空气质量以良和轻度污染的天数居多,其中位于北部的张家口、承德和秦皇岛3市空气质量最好,优良的天数达到67%~86%;北京、天津的占46%,保定、衡水和邢台的仅占23%。各城市AQI具有相似的季节变化特征,12月AQI值最大,9月份达到最小,10月份起AQI开始回升。各市首要污染物1—3月、7月、9—12月以PM2.5为主,4、5月以PM10和PM2.5为主,6、8月以O3为主。影响京津冀地区的首要污染物来源不同,北京市、河北省分别以机动车尾气排放和燃煤排放为主,天津以工业二氧化硫排放及燃煤影响显著。各地空气质量的首要污染物多为原地生成。秋冬季节空气污染加重与燃煤用量加大、静稳天气增多关系密切;而春夏季节空气污染减轻依赖于风力加大、降水频繁、大气不稳定等气象因素。机动车尾气、工业排放、燃煤排放、人口数量等因素与空气污染关系密切,气象条件（风、雨、不稳定大气层结等）对空气污染扩散起着重要作用。     

锦州市空气质量变化特征及其与气象条件关系

利用2014年3月至2015年2月锦州市逐日AQI、日平均污染物浓度和同期气象要素观测资料,对锦州市空气质量时空分布特征及其与气象条件的关系进行了分析.结果表明:锦州市空气质量等级为良的频率为62%,轻度污染的频率为23%,优的频率仅为6%,主要污染物为PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和O_3.锦州市2月和10月空气质量最差,9月空气质量最好,空气质量达优和良等级的日数占9月总日数的97%;锦州市天安街道空气质量最差,其SO_2浓度为百股街道的5倍.锦州市出现3级以上污染时的主要影响系统为地形槽、蒙古低压和弱气压场,降水对污染物具有清除作用,且对PM10的清除作用最明显;沙尘天气时空气污染明显加剧,逆温层抑制了污染物的扩散,逆温层底层高度越低,空气污染越严重.建立了AQI回归预报方程,拟合结果与实测值的变化基本一致,其中对春季AQI的拟合效果最好.     

聊城市空气质量及相关大气污染事件特征分析

采用气候倾向趋势法、皮尔逊相关系数法对2009—2017年聊城空气污染日数据和静稳天气的气候特征进行分析,探究聊城市空气质量状况和相关大气污染事件的发展规律。结果表明:聊城主要大气污染物中,PM10和PM2.5年平均质量浓度高于山东省平均水平和中国环境空气质量标准限值,颗粒物类污染物质量浓度明显偏高;主要污染物年平均质量浓度除PM10呈逐年小幅增加外,其他污染物质量浓度均呈下降趋势;聊城污染日数总体呈减少趋势,但是中到重度污染日数及占比有增加趋势,重度污染日数占比增加趋势最明显。2009—2011年除CO外,其他污染物作为首要污染物出现的日数明显增加;2012年之后只有PM2.5作为首要污染物出现的日数迅速增加;冬季污染最严重,夏季污染最轻;霾和雾月出现日数与月大气污染出现日数呈明显的正相关,静稳天气多发是大气污染严重的主要天气学原因。     

烟花爆竹燃放和气象条件对北京市空气质量的影响

利用北京城区和近郊区2006—2014年春节期间主要污染物（PM10、PM2.5、PM1.0、SO2、NOX）浓度和气象资料,分析了北京市烟花爆竹对空气质量的影响,并将2014年和近8 a（2006—2013年）平均值进行比较分析。结果表明：春节期间（除夕至十五）烟花爆竹的燃放对空气污染物浓度增加具有较大贡献,自2006年“禁改限”后,近9 a集中燃放期间,PM2.5浓度均出现陡增情况,其中除夕峰值浓度均出现在01：00,初五、正月十五峰值浓度集中在21：00—23：00。除夕夜2012年峰值浓度最高,达1485.6μg·m－3,正月十五2008年峰值浓度最高,达1298.0μg·m－3,初五峰值浓度偏低,2007年最高,为571.5μg·m－3。2014年春节期间的PM2.5、SO2和NOX 平均浓度分别为60.5μg·m－3、43.8μg·m－3和45.6 ppb,比近8 a平均值分别下降了20％、41％和58％,除夕夜峰值浓度403.4μg·m－3,比近8 a平均值（768.5μg·m－3）下降了48％。2014年除夕、初五在集中燃放烟花爆竹期间,受小股冷空气影响,有利于污染物的扩散,而元宵节前后,受不利气象条件影响,峰值浓度高于除夕,且颗粒物浓度下降缓慢,造成持续性的污染,表明气象条件直接影响污染物浓度变化。总体来看,2014年春节期间空气污染物浓度下降的主要原因与烟花爆竹燃放量减少、机动车数量减少、春节期间较强冷空气影响直接相关。     

2014-2017年华北平原PM2.5组分消光与能见度对比研究

华北平原大气污染与低能见度状况一直是人们关切的问题.本文通过分析2014-2017年PM2.5化学成分的浓度和消光效果,研究了华北平原典型城市保定市的大气污染特征.结果表明,PM2.5组分的年均浓度显示下降趋势,水溶性无机离子,碳质气溶胶和金属元素分别减少了11 μg m-3,23μgm-3和1796 ng m-3.NH4+,NO3-和SO42-是PM2.5污染的主要污染物,三者之和占总离子浓度的82.9％.基于IMPROVE方程对细颗粒物进行重构,在观测期间PM2.5质量浓度平均为93±69μgm-3,春季,夏季,秋季和冬季的消光系数分别为373.8±233.6 M m-1,405.3±300.1 M m-1,554.3±378.2 M m-1和1005.2±750.3 M m-1.硫酸铵,硝酸铵和有机物对消光的贡献最大,不同季节下占比达55％～77％.通过PM2.5组分进行重构,利用IMPROVE算法计算得到Rbsca,用能见度测量值转换得到Vbsca,二者具有较高的相关性(r2=0.84);但存在Vbsca的高值被低估,Vbsca的低值被高估的现象;特别是当Rbsca＞1123 M m-1(对应能见度约小于2.0 km)时,Vbsca的值被低估了17.6％.高浓度PM2.5和高湿度对IMPROVE算法结果有显著的影响.     

太原市一次重污染天气过程的成因分析

针对2016年12月29日—2017年1月6日山西省太原市内发生的一次重污染天气过程,通过分析常规天气条件,SO2、PM2.5和PM10的排放清单以及后向轨迹模式,探讨本次重污染事件的成因。结果表明:本次污染事件持续时间长,重度染污持续将近5 d,多种污染物浓度严重超标,细粒子是污染过程的主要贡献;太原市处于冷空气较弱和水汽条件较好的大尺度大气环流形势下,为冷高压持续稳定,近地面风速小、风力弱地面形势下,形成了大范围、长时间的静稳天气;在污染期间太原地区主要受到来自西北和西部共四种气流输送类型的控制,其中来自西北的气流输送轨迹对应的污染物浓度明显小于其他三条轨迹对应的污染物浓度,输送轨迹的输送高度可能是造成轨迹对应污染物浓度之间差异的一个原因,结合污染物排放源分布发现这次污染事件的形成受本地源和长/近距离输送的共同影响,其中本地源的贡献更为显著。     

贵阳市近4 a空气质量特征分析

利用贵阳市9个国控空气自动监测站2013年1月—2016年6月的逐日污染物监测资料,以涵盖可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)、臭氧(O3)6种污染物的空气质量指数(Air Quality Index,AQI)来作为表征空气质量的特性值,用统计分析方法来对贵阳市空气质量特征进行分析研究。结果表明:(1)贵阳市总体空气质量较好,首要污染物以PM2.5和PM10为主,而又以PM2.5居多。(2)贵阳市月平均AQI值在1月最高,7月最低。6种污染物中,O3总体呈波动型分布,峰值分别出现在5月和10月,11月为全年最低值。除O3外,其余各污染物均呈现以7月为低谷,12月—次年1月为高峰的分布特征。(3)四季中,AQI值分布为冬季春季秋季夏季。各污染物中,除O3外,其余浓度均表现为冬高夏低,而O3浓度则为春高冬低。