武汉市2014-2017年大气污染物分布特征及其潜在来源分析

利用武汉市2014—2017年大气污染物（SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5和PM₁₀）和气象要素的观测数据,分析了大气污染物的变化特征及其影响因素.使用HYSPLIT模式计算了影响武汉市的主要气团类型,并利用潜在源区贡献（PSCF）和浓度权重轨迹（CWT）分析方法,揭示了研究期内武汉市不同大气污染物的潜在源区分布及其贡献特性.结果表明,武汉市2014—2017年空气质量逐年好转,SO₂、O₃、PM_2.5和PM₁₀的浓度呈逐年下降的趋势,但NO₂和CO的浓度先下降后上升.2017年SO₂、O₃、PM_2.5、PM₁₀、NO₂和CO的浓度分别为9.6、50.8、52.7、89.2、47.5 μg·m^-3和1.1 mg·m^-3,分别比2014年降低了64.3%、23.0%、24.7%、18.8%、3.5%和5.9%.大气污染物存在显著的季节变化和月变化.大气污染物在四个季节中日变化类似,SO₂和O₃均为单峰型分布,NO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀均为双峰型分布.武汉市空气污染以PM_2.5为主,随着污染程度的加剧PM_2.5/PM₁₀的值逐渐增大,在空气质量为严重污染时,PM_2.5/PM₁₀高达90%,比空气质量为优时高了31.34%.局地气团（45%）和来自山西、陕西和河南一带的西北气团（12.1%）下大气污染物浓度较高.大气污染物的潜在源区贡献（WPSCF）和浓度权重轨迹（WCWT）的较大值主要集中在武汉市本地及其周边地区,局地污染对武汉市大气污染物的贡献较大,但不同大气污染物受到排放源分布和停留时间等影响其WPSCF和WCWT的分布范围不同.     

秦巴山地西部地区2015—2018年大气污染物变化特征及潜在来源分析

为了研究我国南北过渡带西部地区大气污染物变化特征，选取了秦巴山地西部陇南市2015-2018年大气主要污染物监测资料和气象数据，分析了各污染物的浓度水平、变化特征及与气象条件的关系，并利用HYSPLIT后向轨迹模式分析了该地区污染物潜在来源（WPSCF和WCWT）.结果表明：4年来，秦巴山地西部地区空气环境质量较好，空气质量优良率达94.24%，6项大气污染物SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5、PM₁₀平均浓度分别为19.02、23.35、701.41、83.11、30.57、56.50 μg·m^-3，均未超过国家二级标准.PM₁₀是该地区首要污染物中天数最多的，达94 d.污染物SO₂、NO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀的季节变化和日变化特征具有较好一致性，呈"U"型变化，O₃呈单峰型，在夏季和午后浓度到达高值.颗粒污染物PM₁₀、PM_2.5与气态污染物SO₂、NO₂、CO均呈现较好正相关，气温、降水量和风速风向对污染物浓度有较大的影响.该地区冬季空气质量明显差于其他季节，颗粒物浓度主要受供暖期化石燃料燃烧和外来气流的影响.     

厦门湾空气质量对新冠疫情管控的响应

通过对厦门湾城市群在COVID-19封锁前后6周内（2020-01-11~2020-02-21）的空气污染物浓度变化进行分析,以确定影响本区域空气质量的主要人为污染源.在春节假期与封锁叠加期间,SO₂、NO₂、CO、PM₁₀和PM_2.5浓度相比于节前1周的下降幅度分别为6%~22%、53%~70%、34%~48%、47%~64%和53%~60%,而O₃浓度变化没有一致的规律性;与2018~2019年历史同期相比,PM_2.5、PM₁₀、CO和NO₂的下降幅度更大,但SO₂的下降幅度相当;在复工复产后,NO₂的反弹幅度最大（38%~138%）,远高于SO₂（2%~42%）,显示交通源相对于固定源更易受到疫情管控的影响;春节后风速增大和降水增多也为SO₂、NO₂和PM的下降提供了正向影响.利用反距离插值权重法,得到管控前后厦门湾城市群不同污染物的空间分布变化特征,显示NO₂浓度高值区的变化与交通源高度相关,CO和SO₂空间分布特征保持稳定,复工后PM_2.5和PM₁₀在人口与路网密集区变化不明显,而在工地相对集中区域有明显上升,O₃空间分布的低值区与NO₂的高值区具有较好的空间匹配性,显示NO₂对O₃滴定作用明显,可为进一步O₃污染减排措施的制定提供参考.     

临沂市区主要大气污染物的污染特征及其对居民健康的影响

大气污染是全球性的公共环境健康问题.本研究基于临沂市区2015年6种大气污染物（PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO、O₃）的逐日监测数据,分析了污染物的污染特征及其与气象因子的相关性,通过构建广义相加模型,模拟分析了单个污染物与居民呼吸、循环系统疾病门诊人次的暴露-反应关系.结果表明,PM_2.5和PM₁₀是临沂市区首要大气污染物,NO₂和SO₂次之,O₃和CO浓度较低;除O₃外,其它5种污染物之间呈显著正相关,与风速、温度、相对湿度3个气象因子呈负相关,浓度水平冬季高、夏季低;O₃与温度呈显著正相关.对于呼吸系统疾病,单个污染物每增加10 μg·m^-3（CO每增加0.1 mg·m^-3）的最大效应情况是：PM₁₀、SO₂、NO₂、CO均在当天（lag0）使得门诊人次分别增加0.36%、1.77%、1.29%、0.69%,PM_2.5和O₃分别在累积滞后6 d（lag05）和单日滞后3 d（lag3）使得门诊人次分别增加0.6%和1.07%;对于循环系统疾病,单个污染物每增加10 μg·m^-3（CO每增加0.1 mg·m^-3）的最大效应是：PM_2.5、PM₁₀均在累积滞后5 d（lag04）使得门诊人次分别增加0.72%、0.80%,SO₂、NO₂均在累积滞后6 d使得门诊人次分别增加3.55%、3.54%,CO和O₃则分别在当天和单日滞后3 d使得门诊人次分别增加0.77%、1.39%.对于呼吸、循环系统疾病,PM_2.5、PM₁₀、CO、O₃对男性的影响均大于女性,SO₂则反之;NO₂对男性呼吸系统和女性循环系统影响较大.大气污染物对少年（7~17岁）呼吸系统和对中年（41~65岁）循环系统影响较大.临沂市区6种大气污染物存在不同程度的污染,对居民呼吸、循环系统疾病均有不同程度的影响,且存在性别和年龄的差异.     

2014~2016年京津冀沿山城市空气质量首要污染物特征分析

对北京、保定、石家庄、邢台和邯郸这5个京津冀太行山沿山城市2014~2016年空气质量首要污染物进行分析,探讨其空间分布特征和时间变化趋势.结果表明,北京首要污染物由主到次为PM_2.5、O₃-8h、NO₂和PM₁₀,其他4个城市首要污染物排序为PM_2.5、PM₁₀、O₃-8h、NO₂、SO₂和CO.在空间分布上,各城市PM_2.5首要污染物天数比例3 a均值相当（53.3%~58.1%）,但从北向南,5个城市PM₁₀天数比例基本呈上升趋势,而O₃-8h反之.除邯郸PM_2.5首要污染物天数比例逐年明显下降外,其他4个城市的天数比例年际变化幅度较小;2016年石家庄、邢台和邯郸O₃-8h天数比例均显著上升.各城市PM_2.5和O₃-8h首要污染物天数月变化曲线分别呈"W"型和"倒U"型,PM₁₀首要污染物天数在3~5月出现明显高值区.从良至严重污染,各城市PM_2.5和PM₁₀首要污染物天数比例之和随空气质量级别逐级递增,其中PM₁₀天数比例逐级下降,而PM_2.5表现相反;O₃-8h首要污染物天基本出现在良至中度污染级别,且总体上逐级下降;NO₂仅在良级天有较高的天数比例贡献.     

河南省18个城市大气污染物分布特征、区域来源和传输路径

河南省大气污染严重且与周边区域污染传输及交互影响明显,以2017年1、4、7和10月为研究对象,将河南省内18个地市的排放源分别标记,并应用于WRF-CMAQ溯源模型进行模拟.污染物分布结果表明,由于排放和气象的共同影响,河南省PM_2.5、NO₂和SO₂浓度表现为冬季最高,夏季最低.O₃-8h浓度的季节变化则为夏季最高,春季次之,冬季最低.不同季节间污染物浓度差距较大,河南省PM_2.5、NO₂和SO₂冬季浓度平均值分别是夏季的4.17、4.12和6.24倍,而O₃-8h在夏季的浓度是冬季的2.24倍.由于PM_2.5、NO₂和SO₂与一次排放关系密切且具有一定的同源性,这3种污染物的高值分布为北高南低,季节趋势较为一致.而O₃-8h季节分布差异较大,夏季气象条件有助于O₃的生成,O₃-8h高值主要分布于河南省东北区域;冬春秋季由于气象条件的抑制和NO_x的消耗O₃-8h高值主要分布在河南省的南部.传输结果表明,冬季省外传输和天然源对河南省PM_2.5、O₃-8h、NO₂和SO₂浓度的贡献率都是最大的,分别为36.20%~72.32%、77.96%~96.08%、49.45%~78.80%和59.05%~88.85%.在仅考虑本地排放和省内传输时,夏季河南省内各市的排放对本地4种污染物浓度的贡献率均为最高;春季省内传输对各市PM_2.5和O₃-8h浓度的贡献率较大,分别为25.63%~74.69%和30.21%~80.01%,冬季省内传输对各市NO₂和SO₂浓度的贡献率较大,分别为26.02%~76.96%和20.30%~82.34%.河南省内PM_2.5、NO₂和SO₂的传输路径相似,冬季多由北向南传输,春季多由西向东,西南向东北传输,夏季多由西南向东北传输,秋季多由北向南传输,但PM_2.5的传输更加复杂.而O₃-8h传输路径与其他3种较为不同,特别是在秋季O₃-8h由西南向东北的传输路径明显.     

四川盆地大气污染物时空分布特征及气象影响因素研究

利用2015—2018年四川盆地内18个城市的6种污染物逐日质量浓度监测资料、同期的常规气象观测资料，采用插值、相关分析等方法，分析了四川盆地3个区域6种污染物的时空分布特征，探讨了各个污染物质量浓度与气象要素之间的关系.结果表明：①O₃在盆地中西部污染较重，PM_2.5和PM₁₀在德阳、成都、眉山、内江、自贡一带污染较重，在广元和巴中污染较轻，SO₂在巴中、南充、绵阳、德阳一带污染较轻，在广元和盆地中南部污染较重；②NO₂平均浓度呈先增后减的趋势，O₃呈增加趋势，而CO、PM_2.5、PM₁₀、SO₂均呈减小趋势；③CO、NO₂、PM_2.5、PM₁₀、SO₂呈"夏低冬高"的特征，O₃则相反，CO、NO₂、PM_2.5、PM₁₀均表现为"双峰双谷"型，O₃和SO₂则表现为"单峰"型；④偏东风有利于CO、NO₂、PM₁₀、PM_2.5的稀释扩散，偏北风有利于O₃、SO₂的稀释扩散；⑤6种污染物质量浓度均与气压、气温、24 h变温、24 h变压、相对湿度、10 m风速、700 hPa散度、850 hPa高度显著相关.风速、相对湿度、混合层高度、逆温层平均高度的增加有利于大多数污染物的稀释扩散.     

“兰州蓝”背景下空气污染特征、来源解析及成因初探

兰州市近年空气质量有所好转，频繁出现"兰州蓝"现象.本文利用兰州市2013—2018年空气污染物实时监测数据，分析了兰州市空气污染特征、潜在来源和成因.结果表明，2013—2018年兰州市SO₂、PM_2.5和PM₁₀浓度呈下降趋势，NO₂、CO和O₃浓度呈上升趋势，PM_2.5和PM₁₀是兰州市的主要污染物，其值远远高于标准限值.大气污染物与气象参数的关系表明，较低的一次污染物与较高的风速相关，二次污染物O₃其较低的浓度值与较低的温度有关.从后向轨迹模型分析来看，新疆塔克拉玛干及周围的戈壁沙漠、内蒙古高原和西部青海地区是春季、秋季和冬季污染物的主要来源区，兰州东南部周边地区是夏季的主要源区和秋季的次要源区.初步分析了当地污染物排放和气象条件的影响，由于严格的排放控制，空气质量的改善可能与污染物排放量的减少有关，而气象条件的贡献并不明显，具体还需要进一步研究.     

基于WRF-Chem和EMI指数的新冠肺炎疫情期间沈阳市大气污染物浓度变化原因分析

利用2015—2020年沈阳市空气质量监测数据、地面气象观测资料、环境气象评估指数（EMI）产品、NCEP再分析资料及WRF-Chem数值模式,分析新冠肺炎疫情防控期间沈阳市主要大气污染物和气象要素的变化情况,研究空气质量对污染物减排和气象要素变化的响应.结果表明：疫情防控导致沈阳市PM_2.5、PM₁₀和NO₂质量浓度下降,但O₃质量浓度小幅增加;PM_2.5和NO₂对人为减排的响应更敏感;防控期内沈阳市气象条件有利于污染物的清除,气象条件使PM_2.5质量浓度下降16.37%,防控减排措施导致PM_2.5质量浓度下降22.96%;在疫情防控的背景下,不利的气象条件和污染物排放的突然增加共同造成重污染天气发生,其中不利气象条件的贡献大于排放增加的贡献;减排措施对防控期间重污染天气过程污染物峰值浓度有明显的削弱作用.     

2014年APEC会议期间北京市空气质量分析

为研究区域性大气污染物减排措施对北京市空气质量的影响,结合地面观测的气象数据、能见度、常规污染物浓度和PM_2.5化学组分,对APEC会议期间北京市的空气质量进行分析.结果表明,APEC期间的11月4日和8-10日两个过程,大气污染物扩散条件较不利,易出现污染过程.APEC期间,密云、榆垡、昌平、奥体中心和西直门北大街5个站点SO₂、NO₂、O₃、PM₁₀和PM_2.5平均浓度分别为(8.0±8.0)、(37.4±21.6)、(36.0±22.5)、(67.7±43.4)和(48.6±42.2) μg·m^-3.与近5年同期(PM_2.5为去年同期)相比,SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5日均浓度分别下降了61.5%、40.8%、36.4%和47.1%,O₃日均浓度上升了101.8%.从污染物日变化规律来看,减排措施的环境效果在大气污染物扩散条件较有利的时段体现的更明显.在APEC期间,PM_2.5浓度在前半夜保持平稳,未出现积累峰值.与秋季非APEC期间相比,PM_2.5中大部分组分浓度均有明显下降,二次离子组分降幅尤为明显.同时,本文测算了APEC期间减排措施的"净环境效益",发现减排措施使得SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5浓度分别降低了74.1%、48.0%、66.6%和64.7%,O₃浓度上升了189.2%.与10月份的大气污染过程相比,同样在不利气象条件下,实施减排措施后PM_2.5浓度峰值明显降低,积累速度明显减缓.     

利用多元线性回归方法评估气象条件和控制措施对APEC期间北京空气质量的影响

气象条件对大气污染物的扩散和传输有重要影响,准确分离和定量气象因素对空气质量的影响是评估大气污染控制政策有效性的前提.本研究利用APEC会议期间及前后(2014-10-15～2014-11-30)北京城区朝阳观测站点SO_2、NO、NO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM_1和PM_(10)以及气象因素的观测数据,采用多元线性回归分析方法,定量评估了气象条件和空气污染控制措施对APEC期间北京空气质量的影响.在假定排放条件不变的情况下,基于气象因素参数建立的预测污染物浓度的多元线性回归模型模拟效果较为理想,决定系数R~2在0. 494～0. 783之间.控制措施使得APEC控制期SO_2、NO、NO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM_1和PM_(10)浓度分别降低48. 3%、53. 5%、18. 7%、40. 6%、3. 6%、34. 8%、28. 8%和40. 6%,气象因素使得APEC控制期SO_2、NO、NO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM_1和PM_(10)浓度分别降低1. 7%、-2. 8%、18. 7%、4. 5%、18. 6%、27. 5%、30. 6%和35. 6%.气象因素和控制措施共同作用使得APEC控制期北京空气质量得到了明显改善.控制措施对SO_2和氮氧化物浓度的下降起主导作用,气象因素对CO浓度的下降起主导作用,气象因素和控制措施对颗粒物浓度降低的贡献相当.本研究还利用相对权重方法研究了气象因素对污染物浓度影响的贡献,结果表明影响不同污染物浓度的决定性气象因素不同.     

乌鲁木齐市空气污染时空分布特征及其与气象因素相关分析

基于乌鲁木齐市7个检测站点实测数据(参照《环境空气质量标准》规定的6项常规监测污染物(PM_2.5、PM_10、SO_2、NO_2、CO、O_3)的24小时/8小时国家二级标准和AQI分级标准),对乌鲁木齐市2016年空气质量做变化趋势分析。结合乌鲁木齐市气象要素和城市发展数据对乌鲁木齐市空气质量影响因素做相关分析,然后利用层次分析法(AHP)对乌鲁木齐市环境空气污染时空分布特征的影响因素做评价分析。研究结果有:(1)乌鲁木齐市2016年1月,轻度污染天气占整月的3%、中度污染天气占26%、严重污染天气占32%、重度污染天气占39%;工业园区集中的米东区是乌鲁木齐市空气污染最严重的城区。(2)乌鲁木齐市的城区空气污染物因子和同期气象因素相关性显著;(3)重要污染物企业的空间分布对乌鲁木齐市空气污染空间分布起到绝对的影响作用。     

2017年厦门金砖会晤期间气象因素与管控措施对空气质量的影响

2017年厦门金砖会晤期间采取了大气污染临时管控措施,使AQI小时值和日均值均达到了双优的预期目标.本文根据管控措施实施的前、中、后阶段,厦门及周边城市大气污染物浓度的变化,对气象因素和人为因素的影响分别进行分析.结果发现,气态污染物对临时管控措施的敏感性最强,SO₂和NO₂的降幅（39.9%和25.6%）明显高于PM_2.5和PM₁₀的降幅（5.5%和4.8%）,台风外围带来的大风和降水可显著改变大气污染物的周期性变化规律.大气PM_2.5组成及SO₂/NO₂、SO₄^2-/NO₃^-、OC/EC和WSOC/OC等比值变化显示机动车（尤其是柴油货车）是本地区大气污染物的重要来源.控制变量分析显示,厦门金砖会晤期间气象因素对颗粒物和NO₂削减的贡献更大（20.3%）,而临时管控措施对SO₂的削减效果更明显（23.2%）,且有一半以上（51%~64%）的大气污染物来自外来源输送.     

成都市降水对大气污染物的清除效果分析

成都市受特殊地形和气候条件影响,地面风速小,静风比例高,空气湿度大,大气污染物扩散缓慢,主要靠降水的冲刷和清除作用去除大气污染物.利用2014年5月13日-2017年12月31日成都市逐小时ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（NO₂）、ρ（O₃）、ρ（CO）、ρ（SO₂）监测数据和同期地面降水量观测数据,分析了降水前污染物质量浓度、小时最大降水量、降水持续时间及累积降水量对大气污染物清除效果的影响.结果表明:①降水对6种大气污染物的清除率随降水前污染物质量浓度的增加而增大,并且汛期降水对大气污染物的清除率大于非汛期降水.②降水对大气污染物起正清除作用,清除率随降水持续时间的增加而增大.③不同降水量对不同污染物的清除效果不同,对PM_2.5、PM₁₀、NO₂、CO和SO₂的清除率随降水量的增加而逐渐增大,对O₃的清除效果相差不大且清除率均较大;小时最大降水量对PM_2.5、PM₁₀、NO₂、O₃、CO、SO₂的清除率平均值分别为29.48%、26.95%、22.02%、26.87%、11.94%、28.75%,累积降水量的清除率平均值分别为31.64%、30.66%、24.38%、26.31%、13.89%、32.91%,其中CO不易溶于水,降水对其清除作用明显小于其他几种污染物.研究显示,降水对大气污染物的清除作用显著,对SO₂、PM_2.5和PM₁₀的清除效果较好,而对CO的清除效果较差.      

南昌市固定燃烧点源大气污染物排放清单及特征

大气污染物排放清单是了解区域污染物排放特征、准确模拟空气质量的重要资料,而工业点源是大气污染的重点排放源.通过收集相关活动水平信息和合理的排放因子,采用"自下而上"的方法建立了南昌市2014年点源大气污染物排放清单.结果表明,SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)和VOC排放总量分别为29576.2、17115.1、25946.6、4689.4、922.9和1190.4 t,其中,金属炼制行业对SO_2、CO和VOC的贡献最高,分别占37.75%、30.59%和38.45%;火电行业是NO_x的主要来源,其贡献率为47%;水泥等建材制造行业对PM_(10)和PM_(2.5)排放贡献最高,分别为26%和25%.根据排放源污染物排放量及地理坐标信息,建立了0.4 km×0.4 km的污染物排放量空间分布特征图,结果表明,南昌市大气污染物排放较为集中,青山湖区北部和新建区北部是SO_2、NO_x、CO和VOC的主要排放区,而PM_(10)和PM_(2.5)的排放量相对分散,并在安义县出现排放高值区.通过将计算结果与统计数据结果进行对比,了解所估算清单的准确程度.对SO_2和NO_x的计算值和统计值进行统计分析,结果显示,NMB(标准化平均偏差)和NME(标准化平均误差)值均小于50%,清单计算精度较高.同时,为了解清单数据质量,对清单的不确定性进行定量分析,结果显示,SO_2和VOC不确定性较低而PM_(10)和PM_(2.5)的不确定性相对较高,清单整体不确定性与其他研究结果相差不大.建议后期研究可以从提升基础数据质量和建立具有区域代表性的排放因子数据库着手,从而减小排放量的不确定性,获得精准可靠的大气污染物清单并应用于空气质量模型预报等更深入的研究.     

廊坊市大气污染特征与污染物排放源研究

通过廊坊市2014年12个监测站点的大气污染物监测数据,分析了廊坊市大气污染的主要特征,包括空气质量水平、大气污染的季节与空间分布.结果发现,虽然与2013年相比2014年空气质量有所改善,但12个站点空气质量超标均十分严重.秋季、冬季与春季PM_(2.5)为主要的空气污染物,夏季O3日最大8 h平均浓度频繁超标,需要引起重视.为实现廊坊市空气质量模拟,制定最优空气质量改善政策,基于污染源普查、环境统计数据,编制了廊坊市主要大气污染物排放清单.工业部门中,电力、热力生产和供应业、黑色金属冶炼及压延加工业是SO_2、NO_x和PM_(2.5)的重要来源.VOCs则主要来自于化学原料和化学制品制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、食品制造业.另外,廊坊全市道路扬尘和建筑施工扬尘污染贡献了PM2.5的38.6%,但扬尘的管理十分薄弱.同时结果表明,廊坊市黄标车排放在交通源排放中比重较高.因此,需要对上述重点排放源进行有效控制,从而改善廊坊市空气质量.     

基于机器学习算法的新冠疫情管控对河南省空气质量影响的模拟分析

全国各地为了减少新冠疫情对社会和人民生活的影响,采取了必要的防疫防控措施,这些措施对空气质量的变化产生了重要的影响,此外空气质量的变化与气象条件也存在很大的关系.通过对河南省疫情前（1月1~26日）和疫情管控期（1月27日~2月29日）这两阶段的空气质量分析对比发现,整个河南省除了O₃浓度上升了69.64%外,PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂分别降低了36.89%、34.18%、19.43%、29.85%和58.51%;通过机器学习算法中的长短期记忆型网络（LSTM）模拟显示,气象条件引起污染物浓度的降幅大部分在15%~30%之间;人为排放减少引起的污染物浓度的降幅大部分在6%~40%之间.O₃在疫情期间上升过程中,气象条件和人为排放两种因素分别占了34.84%和34.81%.结果表明,疫情管控期间,河南省空气质量总体上有所改善,但是也有重污染发生,其中O₃的浓度对于疫情管控减排的影响不明显,呈负相关,需要进一步探索引起臭氧浓度上升的原因,以此帮助政府合理控制臭氧等前体污染物的减排比例.     

G20峰会期间杭州地区空气质量特征及气象条件分析

利用空气质量和气象要素的监测资料与再分析资料,分析了2016年G20峰会期间(2016年8月10日—9月20日)杭州及周边地区空气质量演变及区域特征,探讨了气象条件对G20峰会期间杭州空气质量的影响.结果表明:G20峰会管控期间,由于机动车排放大幅度降低,杭州NO_2浓度较管控前有所下降,对比周边城市降幅居于首位;而由于不利气象条件的影响,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和O_3浓度比管控前有不同程度的增长,但增幅相比周边城市较小,说明管控措施对杭州空气质量有一定的改善效果.9月7日管控措施结束后污染反弹现象明显.气象条件对杭州的空气质量有重要影响:在管控前,杭州晴热高温天气有利于O3的生成,偏东风相对洁净,污染传输较少;在管控期,杭州虽受到静稳天气和外来污染传输的影响,但得益于减排应急管控措施的有效实施,NO_2浓度下降幅度最大,其他污染物的增幅也较周边城市偏小;在管控后,气象条件不利于污染物的垂直扩散,受静稳天气和污染源恢复常态的影响,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2和CO出现了整个研究时段的最大值,而台风"莫兰蒂"使得杭州PM_(2.5)、PM_(10)和O_3浓度出现了整个研究时段的最低值.     

河北省国道和省道机动车基于交通流量的尾气排放量估算

河北省各城市均已开展利用机动车保有量等宏观统计数据的城市移动源排放清单编制工作,但尚缺乏对跨省及全省各城市间国省道高时空分辨率的移动源排放清单研究.本研究利用2017年河北省国道、省道日均交通流量监测数据,计算了2017年河北省国道和省道机动车大气污染物排放量.结果表明：2017年河北省国道和省道机动车CO、HC、NO_x、PM_2.5和PM₁₀排放量,与利用宏观统计数据计算得到的全省机动车排放总量相比,分别占27.8%、15.7%、55.6%、58.3%和58.5%.重型货车是国道和省道机动车CO、NO_x、PM_2.5和PM₁₀排放的主要来源.河北省南部国省道的机动车排放量以南部各城市为中心呈网状辐射,东北部沿海地区的排放量主要在沧州-天津-唐山-秦皇岛-承德沿线分布,西北部则主要在保定-张家口-内蒙沿线分布.月均排放量分布情况为1月最高,9月最低;周日均分布情况为周一—周三逐日增加,周四开始回落,周日降至最低;每日小时平均分布呈现明显的双高峰现象,两次高峰分别出现在11：00和18：00左右;最低值出现在凌晨4：00.河北省内,各市国省道机动车污染物排放分担率前3位的依次为保定、沧州和张家口.跨省交通车辆排放的CO、HC、NO_x、PM_2.5、PM₁₀分别占河北省国省道机动车总排放量的48.1%、48.7%、42.9%、41.3%和41.3%,其中天津市出入河北省的车辆排放分担率最高,其次是北京.京津冀应在区域层面建立机动车污染联合防治协调机制,从调整区域货运交通运输结构、推动柴油车污染控制措施升级等方面改善区域环境空气质量.