石家庄市采暖前后大气颗粒物及其碳组分特征

为研究石家庄市大气颗粒物、碳组分特征和污染来源,采集2016年11月1日—12月31日石家庄市大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）样品,分析采暖前后PM₁₀、PM_2.5和PM₁及其中OC（有机碳）、EC（元素碳）和WSOC（水溶性有机碳）浓度水平,计算颗粒物与碳组分间相关性,进行OC/EC（质量浓度之比,下同）特征比值法和8个碳组分（OC1、OC2、OC3、OC4、OPC、EC1、EC2和EC3）研究.结果表明:①采暖后ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）比采暖前分别增加了26.4%和32.1%,而采暖后ρ（PM₁）比采暖前降低了12.2%.采样期间ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）显著相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）相关性差.采暖后散煤燃烧造成ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）增加,区域机动车限行和工业限产/停产导致ρ（PM₁）降低.②Pearson相关系数计算可知,ρ（OC）与ρ（EC）强相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）强相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）中等相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（EC）弱相关,ρ（PM₁）与ρ（EC）中等相关.③采暖后PM₁₀、PM_2.5和PM₁中ρ（OC）比采暖前分别增加了215.1%、97.2%和18.5%;采暖后PM₁₀和PM_2.5中ρ（EC）比采暖前分别增加了65.2%和5.3%,而采暖后PM₁中ρ（EC）比采暖前降低了10.9%.集中供热和散煤燃烧排放了大量OC;PM₁₀和PM_2.5中EC主要来源于散煤燃烧,PM₁中EC主要来源于工业排放和机动车尾气.④采暖前PM₁₀、PM_2.5和PM₁中OC/EC平均值分别为4.5、4.5和4.3;采暖后PM₁₀和PM_2.5中OC/EC平均值分别为9.8和9.7,而PM₁中OC/EC平均值为7.4.采暖前后SOC/OC（质量浓度之比,下同）平均值的范围为0.36~0.65,石家庄市冬季大气中SOC污染严重;⑤8个碳组分分析发现,石家庄市机动车限行导致PM₁中ρ（EC1）降低,而采暖后集中供暖和散煤燃烧的增加,导致ρ（OC2）明显增加.研究显示,大气颗粒物中碳组分采暖前主要来源于机动车尾气,而采暖后主要来源于燃煤燃烧,尤其是散煤燃烧.      

城市公园不同植被结构绿地削减空气颗粒物浓度研究

随着城市化和工业化进程的加快,空气颗粒物污染成为城市最为严峻的环境问题之一.依据植被的横向结构、竖向结构及植被类型3个因子对宝鸡市公园绿地进行划分,并选取11种不同植被结构的绿地,在分析地点、时间、风速、温度、相对湿度、绿地面积等环境因子对绿地内空气中ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）"本底效应"影响的基础上,探究不同植被结构绿地对空气颗粒物质量浓度削减作用的差异.结果表明:①在不同监测地点和监测时段内,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）有极显著差异,植物养护管理程度较高的城市公园绿地对空气颗粒物质量浓度削减作用较为明显,一天中空气颗粒物质量浓度呈现出早晚高、中午低的变化趋势;②风速、温度、相对湿度对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）有极显著影响,在晴朗、无风或微风天气条件下,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）随风速的增大、温度的减小、相对湿度的增大而增大,且ρ（PM₁₀）变化范围大于ρ（PM_2.5）;③1 hm2以下绿地面积的变化对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）无显著影响;④不同植被结构绿地内ρ（PM_2.5）无显著差异,但ρ（PM₁₀）有极显著差异,其中开敞式以灌木为主的绿地中ρ（PM₁₀）最低,多层闭合式阔叶林中ρ（PM₁₀）最高,其余9种植被结构绿地削减作用居中且相近.研究显示,不同植被结构的城市公园绿地对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的削减作用存在一定的差异且受多种环境因素的共同制约,可为优化城市绿地植被结构进而有效改善空气质量提供依据.      

南京市空气中颗粒物PM10、PM2.5污染水平

 为了初步调查南京市空气中颗粒物PM10、PM2.5的污染水平,于2001年冬、春、秋3季在南京市的5个典型城市功能区,用大流量采样器收集了50个样品.结果表明,南京市PM10、PM2.5的污染很严重,超标率分别为72%和92%,最大超标倍数达到6.3和9.0,而且对人体健康危害更大的PM2.5占PM10的大部分,约为68%,应引起公众和相关职能部门的高度重视.     

对城市环境空气中颗粒物影响成因的研究

本文通过对自动监测子站监测数据的分析,研究了春节前、春节期、春节后燃放烟花爆竹对城市环境空气中颗粒物PM10和PM2.5的影响。在春节期集中燃放烟花爆竹的时间段里,颗粒物浓度均升高,对PM2.5的影响更为明显。     

中国四城市空气中粗细颗粒物元素组成特征

采集280多个来自中国4城市粗细颗粒物样品,用X一荧光光谱法分析了其中的42种元素报道了空气颗粒物中元素的组成特征,并对元素进行聚类分析,结果表明,主要可分成地壳元素及燃煤或燃油污染元素两大类污染点颗粒物中污染元素的浓度比对照点的要高,而且,这些污染元素在细颗粒物中的富集因子比在粗颗粒物中的富集因子要高出许多倍但城市内污染元素的富集团子在污染点与对照点之间的差别不如同一种元素在两城市间的差别明显     

空气净化器净化燃香源PM_(2.5)的性能与效果评价

"史上最严"的控烟条例《北京市控制吸烟条例》正式实施,现行空气净化器性能测试中以香烟烟雾作为颗粒物污染源的标准受到挑战;加之燃香源颗粒物净化手段少有讨论。故以室内燃香替代香烟作为PM2.5的污染源,在环境实验舱内通过对市售净化器性能指标CADR进行测试,证明燃香可产生持续且稳定的颗粒物,可以替代香烟作为颗粒物污染源。燃香全程净化效果试验表明:在一根燃香的过程中时,开启净化器可保持采样点全程优质的空气质量;使用两根燃香时,采样点高度差异可导致明显的浓度差异,建议使用中考虑净化器摆放高度。     

卫星遥感AOD反演地面细颗粒物浓度方法与效果

使用2015~2018年MODIS AOD产品融合地表气象资料反演了地面细颗粒物（PM_2.5）浓度,并以反演的PM_2.5浓度为依据,比较了地面PM_2.5观测资料的各种空间插值方法.结果表明：2015~2018年反演的PM_2.5平均浓度与地基观测平均浓度的R²达0.94;干季反演效果好于湿季,珠江三角洲反演效果好于非珠江三角洲地区,原因是湿季天气系统较不稳定,非珠江三角洲地区多山脉和秸秆燃烧,导致气溶胶标高、质量消光效率等假设误差较大.使用4种插值方法对地基观测的PM_2.5浓度进行插值,插值结果大致相当,反距离加权插值法较好,站点分布不均、部分区域站点密度小影响插值效果,建议在站点稀疏地区增加地面PM_2.5观测站点.     

混煤燃烧过程中温度对颗粒物生成特性影响的研究

利用沉降炉研究了混煤燃烧过程中温度对飞灰颗粒尤其是PM10及PM2.5生成特性的影响.试验煤种为不同灰熔点的平朔煤、大优煤及其混煤,燃烧温度分别为1100℃、1200℃、1300℃.采用Malvern MS2000粒度分析仪对收集的飞灰颗粒尺寸分布进行测定.试验结果表明,高灰熔点煤中掺入低灰熔点的煤能增大飞灰颗粒的粒径,减少PM10及PM2.5的排放;对同一煤样,随着温度的升高,飞灰颗粒中PM10及PM2.5所占比例相应减小.     

济南市春季大气颗粒物污染研究

对济南市2005年春季大气颗粒物中PM10、PM2.5和细颗粒物中的黑碳气溶胶的浓度水平、时间分布和日变化进行了观测,并结合气象资料对变化特征进行综合分析,探讨了PM10,PM2.5和黑碳的相对含量以及对能见度的影响等.研究结果表明,PM10和PM2.5平均浓度分别为242.5μg·m-3和109.4μg·m-3.与我国空气质量二级标准PM10日均值150μg·m-3和美国国家空气质量PM2.5日均标准65μg·m-3相比,超标率分别达到80.77%和84.61%,污染较严重;监测期间PM2.5/PM10的平均值为0.456.在PM2.5中,黑碳气溶胶平均质量浓度为5.39μg·m-3,占PM2.5的5.06%,日浓度变化呈双峰型.在监测时间内,污染物浓度与温度无明显的相关性;与相对湿度呈弱正相关;与风速呈明显的负相关关系.降水对PM10、PM2.5和黑碳的清除作用较为显著.PM10、PM2.5和黑碳浓度与能见度均呈负相关,相关系数(r)分别为-0.633、-0.695和-0.704,细颗粒物是影响能见度的主要因素.     

2021年一次春季北方沙尘过程对广州空气质量的影响

2021年3月,中国北方地区发生了大范围的沙尘天气,广州出现了连续3 d都以PM10为首要污染物的罕见现象.为进一步加深关于北方粗粒子气溶胶传输对广州市空气质量影响的理解,本文利用广东省广州生态环境监测中心站的污染物与气象监测数据,结合富集因子法、特征雷达图和后向轨迹法分析了沙尘影响前后广州市大气污染特征的转变.结果表明：沙尘影响期间,(1)粗细粒子浓度比(PM_2.5/PM₁₀)呈明显下降趋势,从沙尘影响前的0.59降低至0.27,广州市的污染特征由标准型、偏钢铁型转变为偏扬尘型;(2)大气颗粒物中Si、Fe、Ca、Pb、Al、Cu、K浓度显著升高,增幅超过50%,这7种元素的富集因子也显著升高,说明其污染源主要来自于粗颗粒气溶胶的长距离输送;(3)大气颗粒物中Zn和Mn浓度增长不明显,增幅均低于50%,V、Cr、Ni、As的浓度有所降低,这6种元素的富集因子也有所降低,说明其污染源主要来自于广州本地;(4)广州本次污染特征的转变受到源于蒙古国、中国内蒙古西部及南疆盆地的粗离子气溶胶远距离输送和本地生成的共同影响,反映了在大气颗粒物污染不断改...     

冬季天津家庭室内空气颗粒物中邻苯二甲酸酯污染研究

为了解我国家庭住宅室内空气颗粒物中邻苯二甲酸酯的污染程度,采集天津市13户家庭住宅冬季室内空气颗粒物PM10、PM2.5样品,采用GC/MS分析了DMP、DEP、DBP、BBP、DEHP、DOP等6种邻苯二甲酸酯.结果表明,室内空气颗粒物中DMP、DEP、DBP、BBP、DEHP这5种邻苯二甲酸酯在所有家庭均被检出,DOP在部分家庭检出.其中,DBP和DEHP为主要污染物.PM10和PM2.5中的6种物质占ΣPAEs颗粒相的比例规律相同,DBP和DEHP较大,分别为13.92%～91.50%、5.56%～85.08%和20.88%～93.95%、5.53%～75.90%;其次是DMP、DEP和BBP,DOP最小.不同粒径颗粒物上PAEs的分布显示,大多数PAEs易吸附在粒径较小的细粒子PM2.5上;结合调查问卷分析表明,冬季室内空气颗粒物上PAEs污染主要来源于室内,受房间的装修时间、装修特点、生活习惯、吸烟、烹饪、塑料制品使用量、室内清洁度和温度等因素的影响.     

成都平原大气颗粒物中无机水溶性离子污染特征

为探讨成都平原大气颗粒物中水溶性离子的污染特征,识别水溶性离子的组成、分布和时空变化,有针对性地控制重污染和灰霾天气,于2013年8月~2014年7月,在成都平原的5个监测点位共采集1 476个颗粒物样品,应用离子色谱法对PM10和PM_(2.5)中8种无机水溶性离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+、K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Cl~-)进行测量.结果表明在观测期间,PM_(2.5~10)和PM_(2.5)中无机水溶性离子总量分别为11.35μg·m-3和36.93μg·m-3,分别占ρ(PM_(2.5)~10)和ρ(PM_(2.5))的37.8%和46.6%;其中二次离子(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH~+4,SNA)约占各自水溶性离子总量的81.1%和89.9%.水溶性离子质量浓度冬季最高,春秋季相当,夏季最低.ρ(SO2-4)/ρ(PM_(2.5))夏秋季较高,而ρ(NO_3~-)/ρ(PM_(2.5))冬季最高,夏季最低.SNA、Cl~-、K~+大多分布在PM_(2.5)中,Ca~(2+)和Mg~(2+)主要分布在PM_(2.5~10)中.PM_(2.5)基本呈中性,水溶性离子主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4NO_3、KNO_3、NaCl、KCl等形式存在.ρ(NO_3~-)/ρ(SO_4~(2-))揭示固定源依然是PM_(2.5)的主要来源.硫氧化速率(SOR)和氮氧化速率(NOR)年均值分别为0.31和0.13,SOR夏季最高,NOR冬季最高,二者变化趋势相反.成都平原PM_(2.5)呈区域性复合污染特征,SNA是造成ρ(PM_(2.5))增加的主导因素.     

北京市近地层颗粒物浓度与气溶胶光学厚度相关性分析研究

利用2009年北京市大气颗粒物质量浓度和气溶胶光学特性的同步观测研究发现,北京市城区颗粒物污染严重.PM2.5、PM10年平均浓度分别为(65±14)、(117±31)μg·m-3,均超出国家2016年拟执行环境空气质量二级标准,PM2.5、PM10日均值超标率分别为35%、26%.细粒子PM2.5污染与可吸入颗粒物PM10污染呈显著性相关,相关系数R约为0.90(P<0.001),二者相关性伴随PM2.5在PM10中所占比重自春季到冬季逐渐增大而增强,年均PM2.5占PM10比重为61%.气溶胶光学厚度AOD(500 nm)与气溶胶波长指数(α)年均值分别为(0.55±0.10)、(1.12±0.08).PM2.5、PM10与AOD间全年及各季节均呈显著线性相关,相关系数R≥0.50;但其相关系数与相关函数存在着显著的季节差异,夏秋季节相关性显著高于春冬季节,且全年相关会掩盖较大的季节性系统差异.对PM2.5、PM10数据进行湿度订正,对AOD进行混合层高度订正,PM2.5、PM10与AOD之间的相关性得到一定提升,且更适合指数相关.     

北京10个常绿树种颗粒物吸附能力研究

大气中颗粒物PM(particulate matter)不仅造成环境污染,还对人体造成严重的危害.城市绿色植物作为大气过滤器,能够有效地提高城市空气质量,保护人体健康.因此了解不同树种对空气颗粒物的吸附滞纳作用是必要的.以北京植物园10种常绿植被为研究对象,应用空气气溶胶再发生器(QRJZFSQ-I)测定了北京市常见6种乔木和4种灌木叶片对空气总悬浮颗粒物(TSP)、PM10、PM2.5和PM1.0的吸附能力.结果表明:1不同树种叶片表面附着颗粒物的能力差异明显,最高的是雪松(Cedrus deodara)和油松(Pinus tabuliformis),吸附量分别是(18.95±0.71)μg·cm-2和(14.61±0.78)μg·cm-2,冷杉(Abies fabri)最小,为(8.02±0.4)μg·cm-2;2不同树种叶片单位面积对不同颗粒物的附着能力也存在差异,附着PM10能力最强的是油松和雪松,附着PM2.5能力最强的是雪松、铺地柏(Juniperus procumbens)、龙柏(Juniperus chinensis cv.kaizuka)和油松,附着PM1.0能力最强的是雪松、铺地柏、冷杉和油松;3不同月份叶片上附着的各粒级颗粒物(PM10、PM2.5)占TSP的比例不同.其中PM10在4~6月之间主要表现两种变化趋势,一是先上升后下降,主要为灌木树种;二是逐渐上升,主要的树种是乔木树种.而PM2.5则没有这种明显的变化趋势.     

基于无人机的大气细颗粒物与臭氧污染探测与溯源研究进展

近年来,中国大气细颗粒物(PM_2.5)污染的治理已取得阶段性成效,但臭氧(O₃)污染快速上升,实现PM_2.5和O₃协同控制的基础与关键是针对大气污染物的精细化探测和污染溯源.随着无人机技术和传感器技术的迅速发展,基于无人机平台的大气污染探测可以有效获得近地层的PM_2.5和O₃结构特征,并结合计算机算法对大气污染事件进行精准溯源,具有高时效性、高灵活性和高时空分辨率的特征,有助于研究人员了解区域污染物的分布、变化以及来源,为大气复合污染的协同控制提供科学依据.通过回顾传统的大气污染探测方法,总结了污染探测领域常用的无人机飞行平台类型和探测仪器,归纳了基于无人机的PM_2.5和O₃污染探测应用与相关溯源算法,并展望了无人机大气探测的未来研究方向.     

郑州市细颗粒物时空差异及管控措施影响

为研究郑州市细颗粒物(PM2.5)时空分布差异及秋冬季管控措施影响,于2017年秋季至2018年冬季选取5个点位采集PM2.5样品并进行组分分析,利用正定矩阵因子分解模型(PMF)解析PM2.5污染来源,评估郑州市秋冬季管控效果,并基于源解析结果为下一阶段秋冬季管控提供支撑.郑州市PM2 5浓度冬季＞秋季＞春季＞夏季,...     

中美空气质量指数(AQI)对比研究及启示

对中美两国空气质量指数(AQI),特别是颗粒物分指数进行了对比研究,并利用2013年4月至12月期间,中国环境监测总站发布的环境空气质量监测数据,开展了典型大气污染过程的分析.结果表明,中国环境空气质量标准的研究、制订和发布起步虽晚但发展很快,所包含的污染物指标更全面,能够客观地反映出中国空气污染的特征,也更贴近居民对空气质量的切身感受;中美计算颗粒物小时AQI采用的方法不同,对比发现中国采用颗粒物24 h平均浓度限值代替1 h平均浓度限值的计算方法会将污染等级倾向于严重化;中国在计算颗粒物AQI时设定的颗粒物浓度限值存在一定的问题,导致AQI200时,PM2.5/PM10的比值出现与实际不符的现象;对奥体中心监测点数据分析显示,AQI50时,PM2.5/PM10比值小于0.5,且PM2.5/PM10的比值随着污染指数等级的增大而增大.建议尽早修订和调整颗粒物实时报的浓度限值和计算方法.     

京津冀地区典型城市大气细颗粒物碳质组分污染特征及来源

为研究京津冀地区典型城市大气细颗粒物及其碳质组分的时空变化特征及来源,于2016年12月28日—2017年1月22日及2017年7月1—26日,对北京市与石家庄市PM_2.5（细颗粒物）及PM₁（亚微米颗粒物）进行采集,使用DRI（热光碳分析仪）检测PM_2.5与PM₁中ρ（OC）与ρ（EC）,并对其碳质组分来源进行分析.结果表明:①采样期间,冬、夏两季PM_2.5与PM₁中ρ（OC）均为石家庄市采样点远高于北京市采样点;冬季PM_2.5与PM₁中ρ（EC）均为石家庄市采样点高于北京市采样点,夏季则略有不同.②冬季污染日,北京市采样点ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁）均为石家庄市采样点的1.08倍,PM_2.5与PM₁中的ρ（OC）分别为石家庄市采样点的1.14和1.12倍,石家庄市采样点PM_2.5与PM₁中ρ（EC）分别为北京市采样点的1.15和1.28倍;冬季重污染日,北京市采样点的ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁）分别为石家庄市采样点的1.03和1.04倍,PM_2.5和PM₁中的ρ（OC）分别为石家庄市采样点的1.23和1.22倍,石家庄市采样点PM_2.5和PM₁中的ρ（EC）分别为北京市采样点的1.03和1.16倍.夏季污染日,石家庄市采样点ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁）分别为北京市采样点的1.16和1.30倍,PM_2.5与PM₁中ρ（OC）分别为北京市采样点的1.64和2.71倍,两个采样点ρ（EC）相近.③冬、夏两季PM_2.5与PM₁中ρ（SOC）/ρ（OC）均较高,冬季北京市采样点分别为48.09%和54.29%,石家庄市采样点分别为44.98%和48.09%,夏季北京市采样点分别为48.47%和61.50%,石家庄市采样点分别为61.52%和63.55%,表明SOC更易富集于亚微米粒子中.④冬季北京市和石家庄市两个采样点PM_2.5与PM₁中碳质组分均主要来源于生物质燃烧、燃煤和机动车尾气;夏季北京市采样点PM_2.5与PM₁中碳质组分主要来源于机动车尾气,石家庄市采样点PM_2.5与PM₁中碳质组分主要来源于燃煤和机动车尾气.研究显示,北京市和石家庄市两个采样点大气细颗粒物及其碳质组分浓度存在时空分布和污染来源差异.      

青藏高原纳木错和安多牧区室内空气污染研究

2009年夏季在青藏高原纳木错和安多牧区对牧民帐篷内细颗粒(PM2.5)浓度和一氧化碳(CO)的含量进行了观测,以认识牧区室内空气中PM2.5和CO的污染水平、日变化特征及主要影响因素,以及不同人群在污染物中的暴露水平.观测结果表明,未安装烟囱的帐篷内PM2.5浓度和CO平均含量(体积分数)分别为1.272 mg·m-...