2009—2011年大同市燃放烟花爆竹对可吸入颗粒物质量浓度的影响分析

利用2009—2011年春节期间大同市可吸入颗粒物(PM10)的质量浓度和气象资料,分析烟花爆竹燃放对空气质量的影响。结果表明:集中燃放时,如果有降雪,降雪对PM10的上升具有明显的抑制作用;无降雪时,风速仍是影响PM10的主要因素。除夕11:00—13:00、23:00—01:00,元宵节18:00—21:00,为PM10受烟花爆竹燃放影响最大的时段,其间PM10很高。集中燃放后,如果风速较大,PM10升高后很快降低,没有污染较小,而风速较小时,PM10升高较明显,对空气污染较严重。风速与PM10质量浓度为负相关关系,相关系数偏小。     

烟花爆竹燃放对天津市空气质量的影响研究

为了研究烟花爆竹燃放对空气质量的影响,利用动态滤膜校准系统-微量震荡天平法颗粒物分析仪、大气细颗粒化学组分在线离子色谱监测仪、有机碳（OC）/元素碳（EC）在线分析仪、气态污染物分析仪、常规自动气象站并结合云高仪和微波辐射计等设备于2015年2月18日至3月7日对天津市细颗粒物（PM2.5）及其主要化学组分,气态污染物（SO₂、NO₂、CO和O₃）和气象参数进行连续观测。本文选取3个污染事件作为研究重点进行分析,研究发现:烟花爆竹禁放和限放政策导致除夕夜烟花爆竹燃放量减少,PM2.5峰值与2014年相比明显下降;烟花爆竹禁放和限放区的设立导致天津市PM2.5质量浓度在烟花爆竹密集燃放期间存在明显的空间差异;站点之间小时平均值差异最高达到394 μg/m3。受烟花爆竹燃放的影响,距地面80 m以下颗粒物后向散射强度相近,表明80 m以下颗粒物呈均匀分布。污染事件1是由于烟花爆竹密集燃放引起的,PM2.5主要化学组分为K+、SO₄2-和Cl-,同时SO₂和CO质量浓度显著升高;但EC和OC质量浓度并未明显增加。污染事件2的形成是由于不利的气象条件（逆温、逆湿、下沉气流和较高的相对湿度）促进了SO₂和NO_x在烟花爆竹排放的颗粒物表面发生非均相化学反应,导致SO₄2-和NO₃-浓度快速增加。污染事件3由元宵节烟花爆竹燃放引发,而后呈现二次无机组分与臭氧协同增长的复合型污染特征;此外区域传输对污染事件3也有重要贡献。     

渭北地区苹果花期推迟气温特征分析

利用2009年-2011年春节期间大同市可吸入颗粒物PM10质量浓度和气象资料,分析了烟花爆竹燃放后对空气质量的影响。春节期间在大量烟花爆竹集中燃放时,当有降雪天气出现时,降雪对PM10质量浓度的上升具有明显的抑制作用;在没有降雪天气时,风速仍是影响PM10质量浓度的主要因素。除夕的11时-13时、23时-Ol时,元宵节的18时-21时这三个时段为PM10质量浓度最大的时段,其间PM10质量浓度很高。当天气稳定风速较小时PM0质量浓度会明显升高。在集中燃放烟花爆竹后,当风速较大存在有利扩散的气象条件时,PM10质量浓度升高后很快降低,没有太多的污染,而当天气稳定风速较小时,PM0质量浓度升高较明显,对空气污染严重。     

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。     

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。     

不同气象条件下烟花爆竹燃放对空气质量的影响研究

利用2006年春节期间北京城近郊区主要污染物（SO2、NO2、PM10和PM2．5）浓度和气象资料,分析了烟花爆竹禁放改限放后对空气质量的影响。结果表明：除夕和元宵节大量燃放烟花爆竹导致颗粒物浓度在短时内快速上升,但对S02和N02浓度的影响不明显。春节期间21：00-02：00为颗粒物浓度受燃放烟花爆竹影响最大的时段,其间PM25浓度最高可达该时段内月平均值的6倍,受燃放高峰的影响城近郊区6h平均PM10浓度超过400μg／m^3。城市人类活动集中区和远郊区细粒子浓度对比显示,元宵节城区PM25小时浓度高达718μg／m^3,比远郊区高500μg／m^3以上。气象条件仍是影响春节期间整体空气质量的主要因素,特别是持续高浓度污染主要与小风、逆温、高湿等不利污染物扩散的稳定天气有关。除夕在集中燃放烟花爆竹后,由于存在有利扩散的气象条件,颗粒物浓度很快降低,没有造成持续性的污染,而元宵节前后持续性的空气污染是稳定天气和长时间燃放爆竹以及局地生产生活排放的污染物共同造成的结果。     

春节燃放烟花爆竹对西安空气质量的影响

利用西安泾河站气象观测资料和西安空气质量指数、污染物质量浓度等,对2014—2016年春节期间西安市空气污染特征和气象条件的影响进行分析。结果表明:除夕夜间大量燃放烟花爆竹导致PM10和PM2.5质量浓度短时内骤增,但对SO2和NO2质量浓度影响不显著,春节期间空气污染主要是由细颗粒物(PM2.5)造成。气象条件对空气质量有明显影响。在静稳天气下风速小,湍流弱,贴地逆温持续存在,大气扩散能力差,春节期间烟花爆竹集中燃放,强污染源和大气扩散能力差是春节期间出现空气重污染的主要原因;而冷空气来临时,大气相对湿度降低,风速增大,湍流增强,大气扩散能力增强,加上降水的沉降作用,是空气质量改善的主要气象原因。     

烟花爆竹燃放气象指数

为了研究气象条件与对烟花爆竹燃放的影响,针对政府应急安全管理和空气污染应对等工作开展相关服务,综合考虑了影响烟花爆竹燃放安全、燃放后污染物的扩散和清除,以及空气质量状况3方面的气象条件,采用隶属度乘积和函数最大值方法研发了烟花爆竹燃放气象指数。烟花爆竹燃放指数由低到高分4级,分别表示适宜、不太适宜、不适宜和极不适宜。燃放指数的发布对政府应急决策和公众理性燃放引导具有重要意义,文章介绍了燃放指数的分级和计算方法。     

晋城市冬、春季PM2.5和PM10污染水平时空分布及其与气象因子的关系

为深入了解晋城市颗粒物浓度时空分布特征,对晋城市2017年12月至2018年5月国控点、小型站和微型站PM2.5及PM10小时浓度数据进行收集整理,并进行空间插值分析和时间变化趋势分析及与气象监测数据的相关分析。结果表明:颗粒物浓度在冬、春季节具有明显差异,冬季PM10与PM2.5高值区主要位于东北部及东南小部分区域,春季PM10高值区位于城区南部区域,PM2.5高值区主要集中于城区。晋城市城区和郊区PM10与PM2.5月均浓度整体呈单峰型变化,PM10在4月份最高(157.54±5.67μg·m^-3),PM2.5在1月份最高(94.08±2.25μg·m^-3)。冬季PM2.5/PM10平均为0.57,春季平均为0.45。颗粒物小时浓度的变化呈现单峰单谷的型式,冬季PM10与PM2.5小时平均浓度最高值均出现在10时,春季均出现在09时。监测期间晋城市PM10与PM2.5的小时浓度值与相对湿度有较高的正相关性(p<0.01),与风速、风向有较高的负相关性(p<0.01),与温度和气压的相关性较低。冬季,东北至正南风向时,PM10与PM2.5的浓度普遍高于西北风向时的浓度,对晋城冬、春季国控点颗粒物浓度贡献率最高的风向风速为东南偏南风向,风速在1 m/s以内。     

从PM10的测量推测成都市区汞污染的来源

通过2007年5—6月期间测量成都市若干条剖面上大气可吸入颗粒物（PM10）中的汞含量，来推测成都市大气中汞的来源。结果表明：在12个点的测量范围内，成都市PM10的质量平均浓度为210．8μg／m^3；PM10中汞的质量平均浓度为0．36ng／m^3。公园和郊区PM10浓度和其中汞浓度均较少，可能与植被茂盛有关。由PM10中汞的分布可知，在热电厂、停用的生活垃圾堆放场和寺庙附近出现最高值。说明热电厂和生活垃圾堆放场是大气汞污染的重要次生来源。寺庙附近出现的高汞值，推测与寺庙的礼仪活动如香烛燃烧有关。     

沈阳冬夏季可吸入颗粒物浓度及尺度谱分布特征

利用沈阳大气成分监测站颗粒物监测仪 (Grimm 180) 连续测得的夏季 (2006年8月)、冬季 (2006年12月和2007年1月) 可吸入颗粒物的数浓度和质量浓度数据, 分析了沈阳市可吸入颗粒物浓度日变化、谱分布及污染特征, 在此基础上结合沈阳市常规气象资料, 分析了气象要素和颗粒物污染之间的关系。结果表明:沈阳市冬、夏季部分时段可吸入颗粒物浓度存在明显的日变化和日际变化; 谱分布较好地符合Junge分布; 沈阳冬季PM₁₀超标日数占冬季观测总天数的77%, PM_2.5超标日数 (按美国EPA日均标准) 占冬季观测总天数的87%, PM₁₀平均数浓度为6668.7个/cm3, 平均质量浓度达252.8μg/m3, 分别是夏季的3.0和2.4倍; 冬、夏季PM_2.5/PM₁₀平均质量分数分别为0.647和0.603, PM_2.5占可吸入颗粒物总数量的99%以上; 浓度变化在很大程度上受到各种气象要素的影响, 与温度、风速负相关, 与湿度正相关, 降雨、降雪过程使得颗粒物浓度明显降低, 近地层逆温和雾是颗粒物增多的一个重要因素。颗粒物污染对城市能见度影响较大。     

南京市主城区大气颗粒物来源探讨

在2005-05-03——05-27期间,用Anderson九级采样器在南京市两个采样点采集大气气溶胶样品,同时进行了部分排放源的采集。用X射线—荧光光谱仪(XRF)分析得到气样及源样中PM10的化学成分,分析了南京市大气气溶胶的元素质量谱分布,进行了PM10的富集因子分析,并应用化学质量平衡法(CMB)计算各类源对气溶胶PM10的贡献。结果表明,各类污染源对南京市气溶胶PM10的贡献率分别为:建筑尘(35.45%)、煤烟尘(22.13%)、土壤尘(20.27%)、硫酸盐(5.43%)、汽车尘(4.61%)、海盐(1.91%)、冶炼尘(1.69%)、其它源(8.51%)。文中还结合了南京市TSP和PM2.5的来源解析结果,分析了南京市不同粒径气溶胶颗粒物的污染特征。     

2006年春季西北地区黑碳气溶胶的观测研究

利用西北地区兰州、敦煌和塔中3个观测站2006年3-5月黑碳气溶胶（black carbon aerosol;BC）的观测资料及相关台站PM10和气溶胶光学厚度（aerosol optical depth;AOD）的观测数据,分析该地区2006年春季BC分布特征。结果表明：兰州地区BC质量浓度均值最高,达2．22μg／m^3,敦煌地区为1．89μg／m^3,塔中地区为2．07μg／m^3,低于北京、上海和珠三角等地区,高于瓦里关本底站观测值。BC的日变化具有明显的峰值峰谷特征,一般在12：00—14：00质量浓度低,08：00前后和20：00前后质量浓度较高,这主要取决于其源的日变化及其在近地层中的湍流交换以及大气稳定度的日变化等。表明西北地区BC与PM10的相关性非常小,相关性最好的塔中地区总体小时观测值的相关性仅为0．24,BC主要来自当地的人类活动,PM10的主要成份是沙尘气溶胶;由于沙尘气溶胶对辐射也具有一定的吸收特性,当出现沙尘天气时,BC的测量值受其影响将增加50％以上：大量的沙尘中也携带了少量BC．但其所占比例有限。     

金沙区域可吸入颗粒物浓度及其与气象因子的相关分析

选用咸宁市金沙区域2006年6月至2007年5月可吸入颗粒物质量浓度监测资料,分析了金沙颗粒物质量浓度时间分布特征。分析结果表明：金沙三种可吸入颗粒物PM10、PM2.5、PM1.0质量浓度变化规律基本一致,年季变化表现为秋冬大,夏春小;日变化呈双峰双谷型周期性变化,白天大于夜间,最大值出现在下午16-19时,最小值出现在清晨03-07时,除秋季外第二峰谷表现不明显。且雨雾天气PM10浓度较晴到多云低。且通过与2006年6月至2007年5月的地面气象要素资料相关分析,发现PM10质量浓度与气温、气压呈显著正相关,与降水、风速、湿度呈显著负相关。     

日照市区PM10污染物特征及其与气象要素的关系

对2002年1月1日～2002年12月31日日照市环境监测中心提供的PM10（可吸入颗粒物）日平均浓度资料和对应时段的日照市地面气象资料做了深入的分析，揭示了污染物PM10变化特征及其随气象要素的变化规律。同时分析了主要污染物PM10与地面风速、风向间的相关关系，发现日照市大于等于3级的PM10污染日均出现在1-4月，地面风速对污染物PM10浓度有一定影响，当地面风速超过5m／s时，3级及以上污染日很少出现，当地面风速超过6．5m／s时，随着风速的提高，污染物浓度呈下降趋势。污染物浓度呈明显的季节变化，冬、春季节明显高于夏、秋季节。     

太原冬季大气气溶胶的散射特征

利用积分浊度仪于2005年12月17日-2006年2月14日对太原市区气溶胶散射特性进行了观测分析。结果表明：观测期间气溶胶散射系数小时平均值为（850.2±611.3) Mm-1,散射系数在200～300 Mm-1之间出现的频率最高。太原冬季大气气溶胶散射系数的日变化呈双峰型,散射系数与PM2.5小时平均浓度的线性相关性较好（R2 = 0.82),表明细粒子对散射系数有很大的贡献。观测结果显示气象条件是影响气溶胶散射特性的重要因素之一。     

北京地区PM10浓度空间分布特征的综合变分分析

利用2003年10月北京地区PM₁₀浓度流动观测资料和同期MODIS AOD(Aerosol Optical Depth)高分辨率遥感资料，采用卫星遥感地面观测变分订正处理方法，综合分析了北京地区PM₁₀浓度的空间分布特征以及机动车排放的影响效应。动态观测试验结果表明:北京城区大部分为轻污染区, 北京近郊区PM₁₀浓度高值区沿环路呈环状分布，其中北京西南部、南部和东北部污染较严重，北京城郊街区PM₁₀的空间分布受机动车排放的影响较大。MODIS卫星遥感资料分析表明:北京城区及近郊区AOD值较远郊区高得多，AOD空间分布场中存在虚假高值区，AOD非均匀分布特征不明显。采取点面结合综合观测研究思路，运用卫星遥感地面观测综合变分分析方法，可以取得客观订正的显著效果。经地面实测PM₁₀浓度变分订正后的AOD变分场可以较高分辨率信息描述北京地区AOD的非均匀分布特征，弥补地面PM₁₀浓度观测的缺陷。     

济南市PM10中度以上污染的天气条件分析

对济南市空气污染物PM10中度以上污染日的地面、高空气象条件做统计分析,得出:沙尘造成的PM10中度以上污染主要与蒙古气旋和强冷空气活动有关,表现为风力大,相对湿度小,气温和气压变化明显等特征;非沙尘造成的PM10中度以上污染主要是天气形势稳定、污染物不断累积的结果,出现时间有相对连续性,表现为风力较小、相对湿度大、气温和气压变化不明显的特点。从地面气压场上可分为弱气压场、弱倒槽或倒槽型、均压场型三种形势。此分析为济南市中度以上污染日的预报提供了帮助,并可及时采取措施,控制或减少污染物的排放量。     

天津城区秋季PM2.5质量浓度垂直分布特征研究

为研究天津大气颗粒物的污染水平和时空分布特征,利用天津大气边界层观测铁塔(255m),分别在40m、120m、220m处设立监测点,通过监测到的PM2.5的质量浓度,结合PM10、能见度等资料来分析污染物的时空分布规律和分布特征.结果表明,天津城区PM2.5污染水平相当严重,日均质量浓度远高于美国1997年制定的65μg*m-3的排放标准.混合层厚度和稳定度的变化对PM2.5浓度变化有一定的影响,随混合层厚度的变化,不同高度PM2.5质量浓度值有所不同.23时至11时,120m浓度明显高于其它各层,11-18时,由于大气扩散能力的增强,三层污染物质量浓度开始下降,而到了18-23时,低层污染物浓度较高,各层浓度总体趋势为120m＞40m＞220m.PM2.5质量浓度的日变化与稳定度的变化较一致.气象条件和早晚出行高峰期的影响导致PM2.5的质量浓度出现峰值.PM10与PM2.5的总体变化趋势基本一致,说明污染物来源基本相同.能见度水平和细粒子污染水平呈现较好的负相关,细粒子质量浓度的高低是决定能见度好坏的主要因子.降水过程是颗粒物从大气中清除的重要机制.     

2007年春季广州城区黑碳气溶胶污染特征的初步研究

2007年4月利用黑碳仪（Aethalometer）、颗粒物在线观测仪（TEOM1400a）和现时天气现象传感器（PWD22）获得了大气细粒子中每5 min黑碳气溶胶（BC）浓度以及每30 min PM2.5浓度及大气能见度观测数据。结果发现：黑碳日均值浓度为7.4±2.9 μg·m－3,变化范围分别为2.1～11.6 μg·m－3。PM2.5日均值浓度为77.4±35.9 μg·m－3,浓度变化范围分别为29.6～183.3 μg·m－3。黑碳小时浓度变化具有2个明显的峰值,主要与机动车尾气排放密切相关。黑碳浓度与PM2.5浓度呈正相关,与大气能见度呈负相关,相关系数为分别为0.707和－0.529,表明黑碳是PM2.5中的重要组成部分,对大气能见度的影响较显著。