京津冀周边秸秆燃烧对PM2.5无机组分影响

华北平原是我国主要农作物产区,田间秸秆焚烧现象普遍存在,选取秋收季节（2014年10月）分析了秸秆燃烧的排放特征,利用区域化学传输模型WRF-Chem模拟研究了燃烧排放对气态前体物及其氧化产物的影响,以及最终导致的PM_2.5中硫酸盐、硝酸盐和铵盐的变化。研究表明:2014年秋收季节,河南和山东等省份的秸秆燃烧排放会在东南风的输送作用下影响京津冀地区;秸秆燃烧排放大量挥发性有机物（VOCs）,导致火点源及周边地区大气中主要氧化剂浓度上升,提升了区域大气氧化能力;当携带大量VOCs的秸秆燃烧烟羽与以化石燃料排放为主的城市气团相混合时,大气氧化性增强会加速城市地区人为源排放的NO_x和SO₂等气态前体物的氧化过程,提高硫酸盐和硝酸盐的形成速率、促进二次无机气溶胶的生成。     

银川市大气边界层逆温影响因素及其与冬季PM2.5的关系

为了探究银川市大气边界层逆温特征和影响因素及其与冬季PM_2.5污染的关系,利用2015—2020年银川气象站探空、地面气象观测资料及银川市空气质量监测数据,在分析银川市大气边界层逆温及地面气象要素特征基础上,以冬季为研究时段,探讨逆温与地面气象要素对PM_2.5污染的影响。结果表明：(1)银川市清晨大气边界层较傍晚更易出现逆温,且逆温多为贴地逆温,贴地逆温较悬浮逆温强度大、厚度小;逆温频率和厚度冬季最大、夏季最小,逆温强度秋季最强、夏季最弱。(2)冬季晴天,地面平均风速1.0～1.5 m·s^-1、相对湿度30%～60%的气象条件下易出现逆温。(3)贴地逆温是影响冬季PM_2.5污染天气的主要气象因素之一,当逆温厚度超过596 m、强度超过1.4℃·(100 m)^-1时,易出现PM_2.5污染天气,且随着逆温厚度增大、强度增强,污染加重。(4)冬季PM_2.5污染天气下,清晨天空状况多为晴天,通常地面平均风速小于1.3 m·s^-1     

2013-2015年合肥市PM2.5重污染特征研究

综合利用中国环境监测网公布的合肥市2013-2015年大气污染物浓度数据和合肥市气象站的常规气象资料,以及激光雷达探测资料、公益性行业（气象）专项（GYHY201206011）获得的气溶胶离子成分分析结果,分析了合肥市PM_2.5重污染（日均浓度>150 μg/m3）特征。结果表明:（1）2013-2015年,合肥市PM_2.5浓度和重污染天数空间分布差异明显,东北部多、西南部少,1月各站差异最大。除了低浓度日（日均浓度≤35 μg/m3）,PM_2.5浓度都存在明显的日变化,午后低、早晚高,且随着污染程度加重,早上峰值出现时间推后。（2）重污染日臭氧以外的气态污染物浓度都显著上升。（3）重污染日常伴随着霾和轻雾天气,以稳定、小风天气为主,重污染日白天相对湿度偏高、风速偏小,600 m以下的消光系数显著增大且峰值高度降低。（4）重污染日PM_2.5中水溶性无机离子含量增高,其中NO₃-含量的占比增加最多,超过了SO₄2-的占比。      

北京PM1中的化学组成及其控制对策思考

通过分析北京城区2007年夏季和秋季、2008年冬季和春季4个季节PM₁中硫酸盐、硝酸盐、铵盐、有机物和黑碳等气溶胶化学组成,结合对我国及全球主要区域PM₁₀中上述气溶胶组分及矿物气溶胶组成的评估,发现因受干旱区产生的沙尘和城市逸散性粉尘的共同影响,整个亚洲大陆,尤其是我国的矿物气溶胶浓度与欧美国家城市区域气溶胶总和的平均值相当或更高。我国在重视控制PM_2.5等细粒子污染的同时,不应忽视对PM_2.5~PM₁₀之间粗粒子的控制力度;北京城区春、夏、秋、冬的PM₁平均质量浓度分别约为94,74,66 μg·m-3和91 μg·m-3,全年平均约为81 μg·m-3,其中有机物气溶胶约占41%,硫酸盐占16%,硝酸盐占13%,铵盐占8%,黑碳和氯化物分别占11%和3%,细矿物气溶胶约贡献7%。对于PM_2.5污染的控制,关键是消减PM₁中主要气溶胶粒子的排放与转化,其中对有机物的控制更为重要,尽管对于北京而言进一步污染控制的难度已经很大。从科学上来说,即使我国的控制措施能百分之百实现,也很难稳定地达到欧美国家的空气质量水平,因为我国本底矿物气溶胶的浓度较高。应进一步评估各项控制措施的适用性,并制定考虑我国人群健康状况的PM_2.5空气质量标准。     

潮州市区PM2.5的变化特征及与气象要素关系

利用潮州市2014—2020年空气质量逐小时质量浓度数据,分析了PM_2.5质量浓度的年、月、日变化特征,并结合相应时段的潮州国家站气象资料,分析了PM_2.5质量浓度与气象要素的关系。结果表明：2014—2020年潮州市区PM_2.5年平均质量浓度、超标出现日数均呈下降趋势。PM_2.5质量浓度具有明显的月和季节变化特征,其峰值出现在3月、谷值在6月,秋冬春季的质量浓度较高及超标日较多,尤其是1—4月份,需加强PM_2.5污染防控。二级和轻度污染质量浓度的日变化呈双峰型分布,主峰在20:00,次峰在01:00;中度污染质量浓度出现3个峰区,第1峰在01:00、第2峰在21:00、第3峰在09:00,各级最低谷均出现在14:00—15:00。各级质量浓度对应的气象条件有较大差异,其中一级时平均雨量较大、气温较高、风速较大;超标时平均雨量较小、气温较低、风速较小;二级处于一级和超标之间。日雨量1 mm以下、平均气温15～20℃之间、风速≤1.5 m/s时,平均质量浓度及超标率较高。西风及静...     

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。     

2017年中国大陆PM2.5浓度时空分布特征分析

利用我国366个环境质量监测站的逐时观测资料,统计分析中国区域2017年PM_2.5浓度的变化情况,绘制其时空分布图。研究结果表明:(1)2017年年均PM_2.5浓度最大为和田地区,浓度为133μg/m³,年均PM_2.5浓度最小为云南迪庆,浓度为10μg/m³,,其极值分布大致呈现南低北高,西低东高的趋势。(2)根据年平均值,日平均值最大值,最小值以及其差值的时空分布情况,PM_2.5质量浓度相对较大的地区为华北与东北部分地区,少部分位于华中地区,相对较小的区域为西北,西南以及东南沿海地区。(3)PM_2.5质量浓度的季节性变化趋势大致为冬季>秋季>春季>夏季,其中新疆、西藏等地PM_2.5质量浓度变化受季节变化影响相对较大,华南及沿海地区受季节变化影响相对较小。     

华北典型农业区PM2.5组分分析与来源解析

华北大气污染区域化正在对农业生态区域产生显著影响,为了了解华北农业地区大气细颗粒物PM2.5的季节分布特征,2017年7月、9月、12月以及2018年4月在中国科学院禹城农业生态综合实验站进行分季节PM2.5样品采集,并测定分析了样品中31种化学成分.结果表明,碳质气溶胶总体的浓度水平为13.11±8.37μg m-3,有机碳(OC)冬春季节浓度较高,元素碳(EC)浓度在秋冬季节较高.同时OC/EC的比值在秋季明显偏低,表明在秋季二次碳质气溶胶对PM2.5贡献较小.水溶性离子浓度总体在冬季最高.NO3-/SO2-4比值在夏季明显偏低为0.69,华北地区夏季固定点源对大气污染的贡献相对较高.PM2.5中金属元素以Na、Mg、Al、Ca、K、Fe等地壳元素为主,具有致癌风险的Co、Cr、Ni、Pb、As等金属元素年均浓度为0.32±0.24 ng m-3、5.40±5.42 ng m-3、10.23±7.46 ng m-3、42.23±27.75 ng m-3、5.66±3.79 ng m-3.受体模型(PMF)计算结果表明,PM2.5的主要来源为二次污染源、生物质燃烧源、燃煤燃油源、柴油车尾气和土壤源,贡献率分别达37.1％、18.2％、14.2％、9.4％和7.9％,表明农业区细颗粒物污染受到华北工业、农业与自然排放的多重影响.     

影响汾渭平原地区空气污染的地面环流形势及PM2.5浓度预报研究

基于2014-2018年海平面气压资料,采用Lamb-Jenkinson(L-J)客观环流分型方法对影响汾渭平原地区的环流形势进行分型,分析PM2.5污染季影响汾渭平原地区的主要环流形势。结合地面空气质量及气象要素观测资料探讨环流型与PM2.5浓度及气象要素之间的关系,建立每种环流型下各地市的PM2.5浓度预报模型。结果表明：(1)不同环流型出现的频率不同,且各环流型控制下PM2.5浓度有所差异,其中偏南气流型(S)、东南气流型(SE)、偏东气流型(E)及气旋型(C)控制下PM2.5污染日所占比例与所有环流型下PM2.5污染日所占比例的比值均超过1,较易造成PM2.5污染事件,同时这些环流型出现的频率与对应污染日数的乘积较大。(2)西安轻度及以上污染时混合层高度为483.5～601.38 m,相对湿度为42.94%～64.03%,风速为1.45～2.61 m·s^-1,滞留指数为0.13～0.53。S型、SE型、E型及C型四种环流型下混合层高度平均值为488.98 m,风速平均值为1.89 m·s^-1,滞留指数平均值为0.46,除C型外其余三个...     

泸州市城区PM2.5与地面烟炉增雨消霾关系浅析

利用泸州市2018~2020年的空气污染监测数据,气象数据,地面烟炉增雨消霾作业数据,用统计归纳方法研究了泸州市城区PM_2.5与地面烟炉增雨消霾的关系。结果表明：进行增雨消霾作业是十分有效的,作业后PM_2.5等级均有降低,递减等级情况为：递减1级有10个,2级有22个,3级有11 个,PM_2.5递减率从8.51~56.02%;建立PM_2.5与地面烟炉增雨作业模型F(P) = 0.3998*R + 0.0761*A − 0.0202*S −0.0012*m + 2.38,R^₂ = 0.6323,通过了a = 0.05的F检验;通过3个地面烟炉增雨作业站点进行人工增雨作业,可以成功降低PM_2.5。     

2015年华北地区上甸子大气本底站PM2.5化学组分特征及来源分析

根据2015年上甸子区域大气本底站PM_2.5样品采集数据,分析PM_2.5质量浓度及其化学组分变化特征,应用质量闭合、后向轨迹、潜在源等方法分析其来源。结果表明：2015年上甸子站PM_2.5质量浓度年平均值为44.9μg·m^-3,春季、夏季、秋季、冬季均值分别为58.1、30.9、39.7、51.3μg·m^-3,与2009—2010年相比分别降低了33%、56%、46%、9%。SO₄^2-、NO^-₃和NH⁺₄质量浓度年平均值分别为8.5±9.2、6.4±8.3、3.9±4.7μg·m^-3,有机碳、元素碳浓度年平均值分别为8.9±6.3μg·m^-3、1.6±1.2μg·m^-3。NO^-₃与SO₄^2-浓度日...     

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。     

2021年佛山地区一次短时PM2.5污染过程分析

利用地面气象观测资料、空气质量监测数据、NCEP FNL1°×1°再分析资料和风廓线雷达探测资料,对冷空气影响下2021年1月初佛山地区出现的一次短时污染天气过程进行分析。结果表明：冷锋前的偏北风对污染物起传输作用,冷锋后较强偏北风对污染物的清除作用显著。低空逆温层的厚度增加、高度的下降抑制垂直运动,致使污染物更容易累积在近地面层,加剧了污染形成;利用风廓线雷达分析本地风场,可以较为准确地判断逆温层的高度,并能发现逆温层出现时间比达到中等污染时间提早了约10 h;对低层风场的风向、风速进行研判能够预测污染物的移动,为下游提前预警提供指示作用。     

利用PCA-kNN方法改进广州市空气质量模式PM2.5预报

为了提高广州市PM_2.5客观预报能力,采用主成分分析结合机器学习算法k近邻（PCA-kNN）方法,基于空气质量模式（CMAQ）预报产品、中尺度天气模式（GRAPES-MESO）预报产品和2017年上半年广州PM_2.5观测实况,试验确定PCA-kNN方法的最佳参数方案,建立广州市空气质量模式PM_2.5预报客观订正方法。结果表明:与CMAQ模式的PM_2.5预报相比,在第1~3天预报时效上,PCA-kNN订正结果与实况的相关系数分别提高20%、15%、29%,均方根误差分别降低17%、16%、20%,平均偏差更接近0,PM_2.5浓度等级TS评分接近或优于CMAQ预报,PCA-kNN订正结果优于CMAQ预报。机器学习算法PCA-kNN方法可有效改进广州市空气质量模式PM_2.5预报,本研究对其他地区、其他污染物客观预报研究具有借鉴意义。      

贵阳市PM2.5分布特征及气象条件的影响

利用2013~2017年贵阳市10个国控空气质量监测站点PM_2.5逐时监测数据,分析了贵阳市大气污染物污染水平及其时空分布特征。结果表明:(1)贵阳市PM_2.5年均浓度为36.14 ug·m-3,基本处于国家空气质量二级标准范围内,污染程度较轻;(2)贵阳市PM_2.5浓度冬季浓度为一年中最高,最高值出现在12月,夏季浓度最低,最小值出现在7月;(3)气象要素对PM_2.5浓度的影响是显著的,尤其是在分季节的情况下,气象要素对PM_2.5的影响差异较大。PM_2.5浓度与太阳辐射、日照时数、气压呈显著正相关,与降水、相对湿度、风速、气温呈显著负相关。太阳辐射夏季对PM_2.5影响最大,日照时数春季对PM_2.5的影响最大,气温在夏、秋季与PM_2.5浓度呈显著负相关。春季降水对PM_2.5的相关性更为显著,风速对夏、冬季与PM_2.5浓度具有显著负相关性。      

唐山市PM2.5和O3行业来源解析

京津冀位于华北平原腹地,面临着严重的空气污染问题,尤其是河北省的重点工业城市唐山,长期位于全国空气质量最差的前十名。为改善空气质量,过去的十多年间我国颁布实施了多项污染防治计划,但唐山的PM_2.5和夏季O₃浓度仍超国家标准。为此,使用WRF(Weather Research and Forecasting Model)-CMAQ(Community Multiscale Air Quality Model)模型量化了唐山市2020年PM_2.5和O₃浓度的行业贡献并分析其协同控制可行性。工业源对唐山市PM_2.5浓度贡献最大,约占45%,其次是居民源约占16%。冬季能源、居民源和农业源占比为全年最高,分别达17%、19%和11%。O₃浓度的背景值约占一半以上,4月占比最高。在非背景值中,唐山O₃浓度最大来源为工业源,约占53%,其次是交通源,约占22%。生物源、交通源和能源行业的贡献在7月有所上升,分别约10%、27%和20%。不同污染情...     

宝鸡2017—2019年冬季PM2.5分布特征及重污染过程分析

利用宝鸡市2017—2019年PM_2.5质量浓度小时数据及相对湿度等气象数据,探讨了宝鸡市PM_2.5质量浓度、相对湿度和能见度三者的关系,并利用HYSPLIT后向轨迹模式对3 a冬季重度及以上污染过程主导来源气团进行了聚类分析。研究发现：宝鸡冬季重度及以上污染过程多发生在1月,期间主导风向为西北风和东南风;PM_2.5质量浓度与能见度在不同相对湿度条件下有不同的拟合幂函数关系,空气相对湿度>80%时,空气中水汽含量是影响能见度的主要因素,空气相对湿度≤60%时,影响能见度的主要因子是PM_2.5质量浓度。2017—2019年冬季宝鸡达重度污染及以上的过程后向轨迹聚类结果略有不同,其中2017年污染以偏北及西南气团近距离输送为主,2018年污染以宝鸡本地积累为主,2019年污染以关中临近城市(西安地区)近距离输送为主;西北路气团移速最快,远距离传输能力最强,偏东路气团移速最慢,远距离传输能力最弱。     

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.N...     

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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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。     

2010年长江三角洲临安本底站PM2.5理化特征

2010年在代表长三角区域背景地区的浙江省临安区域大气本底站开展了对大气细粒子PM_2.5为期1年的地面观测,并对细粒子中水溶性离子和碳组分的季节变化特征进行了分析。临安2010年大气中PM_2.5质量浓度平均为 (58.2±50.8) μg·m－3,PM_2.5质量浓度季节变化明显。利用HYSPLIT4模式计算了2010年临安72 h后向轨迹,根据轨迹计算与聚类结果,结合地面观测的PM_2.5数据进行了分析。研究表明:临安地区因受到长江三角洲区域及偏北气流引起的污染传输影响,呈现出高细粒子水平特征。PM_2.5中总水溶性离子年平均质量浓度为 (28.5±17.7) μg·m－3,占PM_2.5质量浓度的47%。其中,气溶胶组分SO₄2-,NO₃-和NH₄+所占比例最大,共占总水溶性离子的69%。PM_2.5中有机碳和元素碳的年平均质量浓度分别为 (10.1±6.7) μg·m－3和 (2.4±1.8) μg·m－3。有机碳和元素碳质量浓度显著相关,表明有机碳和元素碳主要来自相同的排放源。