大气颗粒物时空分布特征及影响因素

目的研究城市空气污染现状以应对日益严重的城市空气污染问题．方法以某市为研究区域,市城区以及邻县的大气颗粒物为研究对象,分别于采暖季、风沙季、非采暖季每个季度连续6天对TSP、PM小PM2.5,样品进行有效同步采集,对该市大气颗粒物质量浓度的时空分布特征和影响因素进行了分析．结果该市空气大气颗粒物污染以PM2.5,的污染最为严重,PM2.5,最大超标倍数为3．6倍．结论该市大气颗粒物的平均质量浓度变化特征为采暖李质量浓度〉风沙季质量浓度〉非采暖季质量浓度,TSP、PM10和PM2.5,质量浓度与风速呈现负相关性,PM10和PM2.5质量浓度与湿度呈现正相关性,TSP质量浓度与湿度呈现负相关性,能见度与三个粒径的颗粒物浓度均呈现负相关性．     

石家庄市不同梯度大气颗粒物碳组分特征分析

为了探讨石家庄市大气颗粒物中碳组分浓度水平与梯度变化,于2013年7月采集了石家庄市不同梯度大气颗粒物PM2.5,PM10和TSP样品,采用重量法测定颗粒物浓度,采用热光碳分析仪测定颗粒物中的EC（元素碳）和OC（有机碳）的浓度,并采用相关分析及丰度分析探讨石家庄市不同梯度碳气溶胶污染变化特征.结果表明：大气颗粒物中EC和OC主要存在于细颗粒物中,不同梯度颗粒物中OC和EC相关性较好,说明OC与EC的来源相似;不同梯度的ρ（OC）/ρ（EC）大部分超过2.0,表明石家庄市空气中存在一定的二次污染.从颗粒物中8个碳组分丰度初步判断石家庄市颗粒物中碳组分的主要来源是燃煤、汽车尾气及道路扬尘.     

北京市采暖期大气中PM10和PM2.5质量浓度变化分析

对北京市2003年11月至12月间供暖期中大气悬浮颗粒物污染状况作了较详细的监测.数据表明,北京市的这段时间,其PM10和PM2.5质量浓度因日因月而异,其中PM10平均质量浓度为253.1μg/m3,超过国家二级标准(1996)1.9倍,PM2.5的变化幅度在8.9～276.2μg/m3之间,其平均值为145.2μg/m3,超过1999～2000年监测数值38.4%;其污染源和影响因素之间关系的研究表明在供暖期间,温度、湿度和风速对PM10和PM25的累积和消散也起着至关重要的作用.     

严重雾霾期大气PM2.5和PM10中水溶性离子污染特征

为掌握雾霾期大气PM2.5和PM10中水溶性离子污染特征,采集东北某市2013年10月20~31日发生严重雾霾期间大气PM2.5和PM10样品,分析颗粒物样品中9种水溶性离子(F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+和Ca2+)的质量浓度.结果表明:各水溶性离子均表现为夜间质量浓度大于日间质量浓度,其在雾霾期PM2.5中的昼、夜质量浓度比为1.68;NO3-、SO42-、NH4+等3种离子质量浓度较高,雾霾期PM2.5中质量分数分别为11.03%、8.3%和7.39%,PM10中也有类似结果.K+和Ca2+在PM2.5和PM10中,雾霾期和非雾霾期质量分数变化不大.根据各离子比值,可以判定雾霾期固定源对颗粒物污染的贡献更大,说明雾霾期城市气象因素对大气颗粒物污染影响较大.对比2009年10、11月水溶性离子数据发现移动源污染贡献在增加.     

北京市采暖期大气中PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化分析

对北京市2003年11月至12月间供暖期中大气悬浮颗粒物污染状况作了较详细的监测.数据表明,北京市的这段时间,其PM10和PM2.5质量浓度因日因月而异,其中PM10平均质量浓度为253.1μg/m3,超过国家二级标准(1996)1.9倍,PM2.5的变化幅度在8.9-276.2μg/m3之间,其平均值为145.2μg/m3,超过1999-2000年监测数值38.4％;其污染源和影响因素之间关系的研究表明:在供暖期间,温度、湿度和风速对PM10和PM2.5的累积和消散也起着至关重要的作用.     

济南城区大气PM2.5、PM1.0的污染特征及大气传输

为研究华北平原PM_2.5、PM_1.0的污染特征,于2014年10月至2016年6月在济南城区使用中流量采样器对大气颗粒物样品进行采集,利用离子色谱、碳气溶胶分析仪测定了颗粒物中的水溶性无机离子成分和碳组分。结果表明:济南城区冬季大气细颗粒污染较重,二次离子SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺是PM_2.5、PM_1.0最主要的水溶性无机离子,且更易富集在PM_1.0中。有机碳和元素碳的质量浓度表现为春夏低,秋冬高;二次有机碳的质量浓度在冬季明显升高,且大多分布在粒径>1 μm的颗粒物中。72 h后向气流轨迹表明,来自河北、内蒙古的长距离传输与山东地区的局地传输对济南大气中PM_2.5和PM_1.0的离子质量浓度有重要影响。济南冬季的消光系数高达789.13 Mm^-1, PM_2.5中的二次粒子NH₄⁺、SO₄^2-和NO₃^-与消光系数的相关性较高,是使大气能见度降低的主要因素。     

丹东市大气颗粒物污染水平分析

应用2005年丹东市大气总悬浮颗粒物(TSP)和可吸入颗粒物(PM10)监测数据,分析总结丹东市大气颗粒物的污染现状、时空分布规律。结果表明丹东市大气总悬浮颗粒物(TSP)达到国家二级标准。可吸入颗粒物(PM10)超过环境空气质量二级标准。PM10浓度季节变化特征为:春季和冬季污染较重,出现两个高峰;秋季次之,夏季污染最轻。     

香烟自由燃烧产生的PM2.5及其碳组分谱特征

通过对箱体实验仓内PM2.5的采集、称重与PM2.5中碳组分的分析,研究香烟自由燃烧过程PM2.5的一次排放和燃烧结束后仓内PM2.5的二次生成。结果表明:单支某品牌香烟自由燃烧时PM2.5一次排放量为1 200μg,排放速率为3μg·s-1,1 h内30 m3空间室内连续9支香烟自由燃烧,PM2.5质量浓度最大可增加360μg·m-3。香烟自由燃烧直接排放的PM2.5中碳组分的分布特征:碳组分占PM2.5的比重为57.7%,高于环境空气PM2.5中碳组分比重;OC1、OC2、OC3是香烟自由燃烧过程一次排放PM2.5中碳组分的优势组分,ρ（OC1）/ρ（TC）为34.6%,ρ（OC2）/ρ（TC）为23.9%,ρ（OC3）/ρ（TC）为17.8%;香烟自由燃烧排放PM2.5中ρ（OC）/ρ（EC）的特征值为14.8,ρ（Char）/ρ（Soot）的特征值为1.2。香烟自由燃烧结束后仓内PM2.5及碳组分的分布反映香烟自由燃烧烟气对于PM2.5的二次生成有一定的贡献。     

济南市PM10和PM2．5污染水平研究

重量法测定了济南市PM10，PM2．5的质量浓度，分析表明，济南市PM10和PM2．5污染严重，尤其是在采暖季；PM10和PM2．5有良好的线性关系；PM2．5，PM10（β）平均值为0．53．探讨了影响β值、PM10和PM2．5浓度的因素，当PM10和PM2．5浓度较低时，β值较高。     

上海浦东地区冬季大气PM2:5 和PM10 污染特征分析

为了解上海浦东地区冬季大气PM_(2.5)和PM_(10)污染特征和状况,以上海第二工业大学作为监测点进行了为期3个月的连续自动监测,并对污染物进行了分析。结果表明,监测时段内该地区空气污染情况较为严重,PM_(2.5)和PM_(10)日均浓度均超过我国现行的国家空气二级质量标准浓度限值。根据污染物形态和成分分析结果,综合气象、地理因素可见:该地区大气颗粒物污染以外部输入为主,本地道路扬尘、汽车尾气等对其也有较大的贡献;污染物中含有多种重金属元素,对空气质量和人体健康危害较大。     

贵州省主要城市PM10污染特征分析

对贵州省主要城市（贵阳、毕节、遵义、都匀、安顺、盘县）10个采样点的PM10按季节进行了系统采样,分析了其时空污染特征。结果表明：从季节分布上看,盘县、安顺和毕节春夏季PM10污染较严重,其他采样点冬季污染较重;从空间分布上看,毕节、遵义污染较严重,毕节市区点PM10平均浓度为（206.8±42.6）μg/m^3;贵阳污染较轻,市区点PM10平均浓度为（113.3±26.9）μg/m^3;参考环境保护部发布的2012年中国环境状况公报中的空气质量状况,并与郑州市、呼和浩特市、北京市、海口市近几年PM10污染水平相比较,2012年贵州省主要城市PM10污染不严重,空气质量在全国城市中较好。     

采暖季北京市主要大气污染物变化特征

为研究采暖季北京市主要大气污染物变化特征,收集北京市35个自动空气监测站点2013年11月至2014年4月上半月6种大气污染物的小时浓度均值,分析了其时间变化规律,并采用地理信息系统分析了污染物的空间分布特征.北京市采暖期间CO、NO2、SO2、O3、PM2.5和PM10的平均质量浓度分别为2.62 mg/m3、64.05μg/m3、50.52μg/m3、26.39μg/m3、118.61μg/m3和126.05μg/m3,其中：NO2的月均质量浓度变化较小;SO2和颗粒物的最高月均质量浓度都出现在2月;CO月均质量浓度呈现稳步下降的趋势;O3月均质量浓度则逐步上升. PM2.5、PM10、NO2和SO2的质量浓度日变化均呈双峰双谷型.对照点及区域点的O3质量浓度最高,其他种类污染物最高质量浓度出现在交通控制点.北京市大气污染物除O3外都呈现出南部质量浓度较高、向北部逐步递减的特点,O3在城区的质量浓度明显低于其他区域.     

基于大气PM2.5污染的建筑外窗缝隙通风换气次数动态变化特性

为了动态评价建筑外窗缝隙通风条件下室外PM_(2.5)污染对室内环境的影响规律及其渗透通风特性,依据研究团队2013年9月到2014年8月基于建筑外窗缝隙渗透通风(建筑外门窗关闭、无机械通风)且室内无污染源条件下关于北京地区某临街办公建筑室内外PM_(2.5)质量浓度水平与室外气象参数(空气干球温度、相对湿度、风速)的动态变化实时监测数据,结合质量平衡方程和数理统计方法提出了一种基于大量实测数据反演建筑外窗缝隙通风换气次数动态变化特性的评价模型,实测结果验证了该模型的有效性.研究结果表明:当建筑外窗结构特征和房间结构特征一定时(实测建筑穿透系数P为0.93±0.01、自然沉降率k为0.10±0.03),静稳天气时的建筑外窗缝隙通风换气次数平均值约为0.10 h-1,对应的室内外PM_(2.5)质量浓度比I/O约为0.43;微风天气时的平均值约为0.22h-1,对应的I/O约为0.56;和风天气时的平均值约为0.39 h-1,对应的I/O约为0.62.研究结果可为室内人群健康风险评估以及建筑室内通风净化系统优化设计与节能运行提供重要参考.     

石家庄市2005-2012年环境空气质量变化及影响因素分析

利用石家庄市区环境空气质量定点监测资料,研究了市区2005-2012年环境空气质量变化趋势及影响因素。结果表明：石家庄市首要污染物是PM10（可吸入颗粒物）,其次为SO2（二氧化硫）,呈现尘污染和煤烟型污染特征;SO2和NO2（二氧化氮）、PM10月均值总体呈非采暖期小于采暖期的趋势,PM10在非采暖期3-5月份出现一个小高峰,沙尘天气影响可能是其主要原因。API（空气污染指数）的月均值与PM10月际变化趋势一致,表明石家庄市大气污染以尘污染为主。总体上,PM10呈现显著下降趋势,SO2和NO2呈不显著上升趋势,空气综合污染指数表现为不显著下降。能源结构变化、产业结构变化、污染源综合整治对减轻环境空气污染起到一定的作用。     

合肥环境空气中 PM2．5的影响因素和时空分布

针对合肥市环境空气中的 PM2．5污染,使用残差分析、相关系数等方法,建立多元线性回归、污染指数、改进的高斯等模型,运用 Matlab、Eviews、Surfer 等软件,对数据进行处理,得出结论：1）影响 PM2．5浓度的主要影响因素是 CO、PM10的浓度;2）该地区 PM2．5的时空分布和传播规律为沿市区向周围污染逐渐降低;3）自然因素对 PM2．5的传播主要受到风速、温度的影响且随着温度升高污染程度降低,风速越大污染程度越高。     

唐山PM2.5污染特征及区域传输的贡献

为研究唐山PM_(2.5)污染特征及区域传输贡献,对唐山冬夏2季PM_(2.5)环境样品进行测试分析,并采用WRFCAMx对京津冀地区PM_(2.5)及二次离子进行定量模拟,获取了PM_(2.5)成分谱数据,估算了PM_(2.5)和二次离子的区域传输贡献.唐山冬夏2季PM_(2.5)平均质量浓度分别为(117.9±56.6)、(77.3±29.8)μg/m3,超标率分别为65.0%和41.7%;水溶性离子的平均质量浓度分别为(58.4±17.9)和(42.6±23.6)μg/m~3,分别占PM_(2.5)的49.4%和55.0%,是PM_(2.5)的主要成分.Cu、Zn、As、Sr、Cd、Sb、Pb主要来自人为源,Na、Mg等其余元素主要来自地壳源.冬夏2季PM_(2.5)受外来源贡献分别为26.9%和31.1%,二次无机气溶胶(secondary inorganic aerosol,SIA)传输作用较PM_(2.5)更为显著,夏季PM_(2.5)和SIA外来源贡献高于冬季,高质量浓度时段外来源贡献会有一定幅度的上升.稳定的大气环流背景场、低风速等气象条件和燃煤排放源的增加是造成冬季重污染发生的重要原因.     

吉林市城区大气污染物浓度演变特征及其与气象因素关系

为了解吉林市大气环境现状,利用2014~2018年吉林市城区7个国控环境空气质量监测站点的CO、SO2、NO2、O3（O3-8h）、PM2.5和PM10质量浓度监测数据以及2018年逐时气象数据,采用相关分析法和应用统计法分析了大气污染物的质量浓度变化特征以及各污染物浓度与气象因素的相关性。研究结果表明：吉林市2014~2018年来SO2、NO2、PM10、PM2.5年均浓度总体呈下降趋势,O3浓度有上升趋势;PM10、PM2.5和O3浓度有超标现象,说明其为吉林市主要大气污染物;同一污染物浓度在不同季节、月份、和时刻具有明显的变化特征,可以根据变化规律采用错峰生产的方式改善环境空气质量;气象因素与污染物浓度之间的有较好的相关性,其中O3浓度与温度、湿度、风速均呈现高度相关性,NO2浓度与风速高度负相关;气象因素对CO、NO2、O3、PM10和PM2.5浓度的重要程度均为：风速 > 大气压 > 湿度 > 温度;降水对PM10和PM2.5浓度具有一定的削减作用,当降水量较大时,削减作用明显。本研究结果可为吉林市大气污染治理和环境容量研究提供一定的数据支撑。