长沙市PM_(2.5)质量浓度及其变化特征

统计2015年9月到2016年8月长沙市PM_(2.5)监测数据及气象数据,并分析其季节特征、温度特征及其与工作日和周末之间的关系,以期揭示城市PM_(2.5)污染的主要特征及其变化趋势。研究结果表明:我国北部和南部的细颗粒物PM_(2.5)的污染程度大于长沙市,长沙市PM_(2.5)质量浓度的季节变化趋势表现为:冬天春天秋天夏天;冬季空气污染较重,PM_(2.5)日均值(75.32±38.12)μg/m~3超过我国空气质量(PM_(2.5))二级标准;夏天空气质量相对良好,日均值(32.40±14.25)μg/m~3,达到我国空气质量(PM_(2.5))一级标准;长沙市PM_(2.5)质量浓度与月平均温度存在一定程度的负相关,当月平均温度最高达29.71℃时,对应PM_(2.5)质量浓度最低,为29.71μg/m~3,当月平均温度最低为5.07℃时,对应PM_(2.5)质量浓度最高,为80.9μg/m~3;PM_(2.5)质量浓度在工作日和周末存在显著差异,冬季周末质量浓度高于工作日,而夏季则相反。     

信阳市不同生态功能区PM_(10)和PM_(2.5)污染特征

目前大气颗粒物污染已成为严重的城市环境问题。利用2015年4个位于信阳市不同生态功能区的环境空气质量监测站数据,比较分析4个站点的PM_(10)和PM_(2.5)污染日变化、季节变化和年际变化特征及其影响因素。结果表明,1)4个站点2015年PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度平均值均表现为南湾水厂平桥分局审计局酿酒公司。2)森林植被对大气颗粒物浓度有明显的削减功能。在不同季节和一天中的不同时段,森林植被盖度高的南湾水厂监测站PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度平均值均明显低于其他3个站点。3)4个站点的颗粒物污染均表现为夏季最轻,秋季其次,冬季污染最严重。4)4个站点的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度日变化特征基本一致,日峰值和最低值出现的时间基本同步。夜间颗粒物污染比白天严重。5)2014-2016年,4个站点的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度均呈现逐年下降趋势。6)影响颗粒物污染的最主要气象因子是气温和气压。PM_(10)和PM_(2.5)浓度与日均气温、日均风速和日最大风速均呈极显著负相关(P0.01),与日均气压均呈极显著正相关(P0.01);PM_(2.5)日均浓度与日均相对湿度呈显著正相关(P0.05)。这些结果显示了信阳市大气颗粒物污染特征,可为当地大气污染防治工作提供参考。     

长沙市PM_(2.5)质量浓度及其变化特征

统计2015年9月到2016年8月长沙市PM_(2.5)监测数据及气象数据,并分析其季节特征、温度特征及其与工作日和周末之间的关系,以期揭示城市PM_(2.5)污染的主要特征及其变化趋势。研究结果表明:我国北部和南部的细颗粒物PM_(2.5)的污染程度大于长沙市,长沙市PM_(2.5)质量浓度的季节变化趋势表现为:冬天>春天>秋天>夏天;冬季空气污染较重,PM_(2.5)日均值(75.32±38.12)μg/m³超过我国空气质量(PM_(2.5))二级标准;夏天空气质量相对良好,日均值(32.40±14.25)μg/m3超过我国空气质量(PM_(2.5))二级标准;夏天空气质量相对良好,日均值(32.40±14.25)μg/m³,达到我国空气质量(PM_(2.5))一级标准;长沙市PM_(2.5)质量浓度与月平均温度存在一定程度的负相关,当月平均温度最高达29.71℃时,对应PM_(2.5)质量浓度最低,为29.71μg/m3,达到我国空气质量(PM_(2.5))一级标准;长沙市PM_(2.5)质量浓度与月平均温度存在一定程度的负相关,当月平均温度最高达29.71℃时,对应PM_(2.5)质量浓度最低,为29.71μg/m³,当月平均温度最低为5.07℃时,对应PM_(2.5)质量浓度最高,为80.9μg/m3,当月平均温度最低为5.07℃时,对应PM_(2.5)质量浓度最高,为80.9μg/m³;PM_(2.5)质量浓度在工作日和周末存在显著差异,冬季周末质量浓度高于工作日,而夏季则相反。     

干旱区城市森林大气颗粒物浓度变化特征及其与环境因子的关系

干旱区城市颗粒物如可吸入颗粒物(PM_(10))、细颗粒物(PM_(2.5))以及超细颗粒物(PM_(1.0))受到越来越多的关注。根据新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市燕儿窝生态林大气颗粒物(PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10))浓度、温度、相对湿度、风速等环境因子数据,对干旱区城市森林内大气颗粒物浓度时间变化规律进行分析。结果表明:(1)3种颗粒物(PM_(10)、PM_(2.5)、PM_(1.0))的日变化较为相似,均呈现"早晚高,中午低"的浅"V"形变化趋势。(2)3种颗粒物季节变化均表现为冬季秋季春季夏季,其中冬春2季林地内浓度小于林地外,而夏秋2季林地内浓度大于林地外。(3)环境因子与3种不同粒径大气颗粒物浓度存在显著相关关系,相对湿度、风速与颗粒物浓度呈显著正相关,温度与颗粒物浓度呈显著负相关。     

上海市大气环境中PM2.5与其他污染物相关性研究

为研究上海市不同地区的PM_(2.5)污染水平,选取徐汇上师大(市区)和浦东川沙(郊区)两个监测点的PM_(2.5)为研究对象,分析其变化特征及与空气中的PM_(10),CO,NO_2,SO_2和O_3间的相关性.结果表明:(1)PM_(2.5)与PM_(10)由于存在形态和成因相似而具有很强的相关性;(2)在季节分布上,夏秋季颗粒物浓度低,冬春两季颗粒物浓度高,春季颗粒物浓度低于冬季.PM_(2.5)与PM_(10)在不同季节表现不同,颗粒物的粒径分布特征在一定程度上与监测点周边的污染源及气象因素有关.(3)市区和郊区的PM_(2.5)和PM_(10)浓度都呈双峰性变化,PM_(2.5)与PM_(10)日变化存在相似性.(4)通过逐步回归建立PM_(2.5)的回归模型,结果表明空气中的PM_(2.5)浓度的变化会受到其他污染物的共同作用,不同区域对PM_(2.5)浓度变化贡献大的污染物也有不同.     

银川市环境空气PM_(10)和PM_(2.5)中水溶性离子化学特征及来源分析

2013年7月至2014年4月期间,在银川市兴庆区设1个环境监测点,分4季采集PM_(10)和PM_(2.5) 样品,测试二者质量浓度及水溶性阴离子(Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-))、阳离子(K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、NH_4~+)成分,分析其主要组成、季节变化及污染来源。结果表明:银川市PM_(10)和PM_(2.5) 中离子平均浓度为33.8、18.74μg/m3,分别占PM_(10)和PM_(2.5) 的17.2%、23.5%。NH_4~+、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)等二次离子含量高,分别占离子总量的75%和84%,且冬季含量是其他季节的数倍;颗粒物总体呈碱性,PM_(10)中阳离子总量与阴离子总量的比值为1.23,PM_(2.5) 中两者比值为1.14,PM_(10)比PM_(2.5) 碱性强;大气中存在SO_2向SO_4~(2-)二次转化过程。冬季PM_(2.5) 中二次离子主要以(NH4)_2SO_4和NH_4NO_3形式存在;来源分析发现,PM_(2.5) 、PM_(10)可能主要来源于生物质燃烧、二次反应及燃煤尘。     

泸州城区大气细颗粒物时空分布特征及变化规律

利用2016年泸州4个环境监测站点(九狮山、市环监站、兰田宪桥、小市上码头)的PM_(2.5),PM_(10)的质量浓度数据和气象数据,研究了泸州2016年大气细颗粒物的空间变化特征及分布规律.结果发现,泸州市城区2016年PM_(2.5)年平均质量浓度为64.4μg/m~3,冬季最高,春秋季其次,夏季最低.重污染天气集中在冬季,且污染程度高、持续时间长.与对照点相比,城区PM_(2.5)质量浓度高9μg/m~3,小市上码头的差异最大,市环监站的差异最小.夏季PM_(2.5)质量浓度日变化最为平稳,中午与夜间有所升高,冬季PM_(2.5)质量浓度呈现夜间高于日间的污染模式. PM_(2.5)质量浓度总体呈现出工作日低,周末高的"周末效应". PM_(2.5)与PM_(10)相关性有统计学意义,全年PM_(2.5)/PM_(10)比值范围为0.73～0.83,夏季PM_(2.5)/PM_(10)比值最高,与当地地形、气候密切相关.     

黄河三角洲白蜡人工林空气PM_(2.5)浓度变化规律的研究

以黄河三角洲典型的白蜡人工林为研究对象,选取2016年3月～翌年2月期间白蜡林内、外的PM_(2.5)数据和相关气象数据,对比分析了林内、外PM_(2.5)浓度的季节性变化和日变化特征,同时对特殊天气下PM_(2.5)浓度的变化进行了研究。结果表明:林内、外空气PM_(2.5)浓度均呈明显的季节性变化,均表现为冬季春季秋季夏季;四季PM_(2.5)浓度的日变化近似呈双峰型曲线,变化趋势为夜间日间、上午下午;除冬季外,林内PM_(2.5)浓度普遍低于林外空地的;大风、降雨和降雪均有利于空气颗粒物的消除,且随着风力的增强和降雨量的增加,清除效果更好;在3种特殊天气下PM_(2.5)浓度均表现为林内林外;春季和冬季的空气PM_(2.5)浓度与温度、风速呈显著负相关,与湿度呈显著正相关。     

黄河三角洲白蜡人工林空气PM_(2.5)浓度变化规律的研究

以黄河三角洲典型的白蜡人工林为研究对象,选取2016年3月～翌年2月期间白蜡林内、外的PM_(2.5)数据和相关气象数据,对比分析了林内、外PM_(2.5)浓度的季节性变化和日变化特征,同时对特殊天气下PM_(2.5)浓度的变化进行了研究。结果表明:林内、外空气PM_(2.5)浓度均呈明显的季节性变化,均表现为冬季>春季>秋季>夏季;四季PM_(2.5)浓度的日变化近似呈双峰型曲线,变化趋势为夜间>日间、上午>下午;除冬季外,林内PM_(2.5)浓度普遍低于林外空地的;大风、降雨和降雪均有利于空气颗粒物的消除,且随着风力的增强和降雨量的增加,清除效果更好;在3种特殊天气下PM_(2.5)浓度均表现为林内>林外;春季和冬季的空气PM_(2.5)浓度与温度、风速呈显著负相关,与湿度呈显著正相关。     

郑州市不同道路等级对近地空气PM_(2.5)和PM_(10)分布特征的影响

为探究城市不同道路等级对空气PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度特征及其日变化规律的影响,本研究选取郑州市的金水路(快速路)、文化路(主干道)和东三街(支道)进行调查和监测。结果表明,PM_(2.5)和PM_(10)的日均值表现为金水路文化路东三街,3条道路PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度均不同程度超过国家标准质量浓度限值。文化路PM_(2.5)和PM_(10)的日变化呈现单峰型曲线,峰值出现在7:00-8:00。金水路PM_(2.5)和PM_(10)日变化波动性较小,且整体保持较高质量浓度水平。东三街PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度峰值出现在6:00-8:00,在12:00之后随着车流量的变化呈现波动。3条道路PM_(2.5)/PM_(10)值为0.64~0.73,且在13:00-14:00之间出现峰值。PM_(2.5)/PM_(10)的平均比值:文化路(0.69)东三街(0.68)金水路(0.66),说明机动车尾气对PM_(2.5)的贡献大于PM_(10)。3条道路的PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度与车流量之间存在相关性,但显著性不同。     

乌鲁木齐河滩快速路2种配置林带内PM_(2.5)、PM_(10)分布特征及影响因子分析

为研究乌鲁木齐市河滩快速路林带对PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度的影响,在河滩快速路南段燕儿窝风景区2种配置结构的混交林带内0、3、10、20、30、50 m处设置观测点,于2019年4月1日至4月30日实地测量了颗粒物浓度与气象因子数据,运用SPSS19.0分析了颗粒物扩散至林带后的变化特征。结果表明,PM_(2.5)、PM_(10)浓度日变化呈双峰态分布,主高峰出现在15:00,谷值出现在20:00,次高峰在不同配置林带内表现不同;林带宽度10～20 m对颗粒物消减作用明显;车流量对颗粒物浓度有一定贡献率;在一定范围内颗粒物浓度与温度、风速呈负相关,与相对湿度呈正相关;风向也对颗粒物浓度存在一定的影响。     

华北地区一次大气污染过程的PM_(2.5)/PM_(10)同化和模拟试验

利用WRF-Chem模式MOSAIC气溶胶变量建立起的PM_(2.5)和PM_(10)气溶胶同化系统,对2015年12月华北地区的一次污染过程进行了资料同化和模拟试验。结果表明,同化能够有效改进模式初始场PM_(2.5)和PM_(10)的空间分布,其均方根误差分别降低了43.7μg/m~3和71.0μg/m~3,相关系数均提高了0.52,重污染区的初始位置和强度与实况更接近。同化对于预报也有明显的改进效应,24 h内PM_(2.5)和PM_(10)模拟的均方根误差平均降低了17.9μg/m~3和24.0μg/m~3,相关系数分别平均提高了0.20和0.18;由于排放源的持续强迫作用,初始场同化的改进效果在18 h后趋于减弱。     

公园林带对PM_(2.5)含碳组分和水溶性离子浓度的影响

为了探讨公园内部环境中PM_(2.5)主要化学组成的空间分布特征,以奥林匹克森林公园内针阔混交林带为研究对象,研究公园内林地内外PM_(2.5)浓度、含碳组分和水溶性离子浓度对比及季节变化特征。结果表明,林带对PM_(2.5)化学成分有重要影响,有机质、SO■、NO~-_3、NH~+_4为林带内PM_(2.5)的主要组分。公园林带可使PM_(2.5)中有机碳(OC)、二次有机碳(SOC)、NO~-_3、SO■、NH~+_4和K~+的浓度显著升高。不同季节PM_(2.5)酸度不同,冬、夏季呈酸性,春、秋季呈碱性,林内PM_(2.5)较林外酸性更强。     

养殖场、农田和道路大气PM_(2.5)中金属元素的污染特征分析

为探究不同区域大气PM_(2.5)中金属元素的组分差异、季节性分布规律、富集程度等污染特征,于2015年11月—2016年10月监测了保定地区养殖场、农田和道路3个监测位点PM_(2.5)浓度变化,并分析了PM_(2.5)中金属元素K、Ca、Mg、Al、Fe、Mn、Cu和Zn含量变化特征。结果表明:3个监测位点大气PM_(2.5)日均浓度水平为道路(320.51μg/m~3)养殖场(245.67μg/m~3)农田(203.63μg/m~3),总金属浓度水平为养殖场(14.76μg/m~3)道路(13.77μg/m~3)农田(8.91μg/m~3),PM_(2.5)质量浓度和总金属浓度的季节性变化差异明显,但总金属浓度占PM_(2.5)浓度的比值在不同监测位点差异较小,分别为4.49%~8.90%(养殖场)、3.67%~6.22%(农田)、2.85%~6.68%(道路)。8种金属元素平均浓度水平大致为KAlCaMg,FeZnMn,Cu,其中K、Ca、Mg、Al和Fe浓度相对较高,占总量的97.76%~98.27%。秋季不同监测位点间各金属元素的富集因子(EF值)均为最高,且位点间差异最大,其中农田PM_(2.5)金属元素受人为源影响最小。     

不同养殖阶段猪舍氨气和颗粒物污染特征及其动态

为了揭示不同养殖阶段猪舍氨气和颗粒物污染特征和时间(日和季节)变化规律,对北京郊区一集约化猪场内妊娠舍、哺乳舍、保育舍和育肥舍等4种不同养殖阶段猪舍内氨气(NH3)和颗粒物[TSP(总悬浮颗粒物,空气动力学当量直径d≤100μm)、PM_(10)、PM_(2.5)]的浓度进行了连续测定。离线和实时的NH3采集分别采用ALPHA被动采样器和气体检测管;颗粒物采集采用中流量颗粒物采样器。结果表明,育肥舍、妊娠舍、哺乳舍和保育舍的月均NH3浓度平均分别为(3.26±1.49)、(3.48±2.20)、(2.95±1.13)mg·m~(-3)和(2.94±1.48)mg·m~(-3),并呈现冬季秋季夏季的季节变化趋势;育肥舍、妊娠舍和保育舍实时NH3浓度的波动范围分别为3.43~6.73、0.82~4.51 mg·m~(-3)和0.99~3.14 mg·m~(-3),其在一定程度上受舍内清粪影响。舍内TSP、PM10和PM2.5日均浓度平均值在保育舍分别为(0.99±0.32)、(0.18±0.04)mg·m~(-3)和(0.07±0.03)mg·m~(-3),而育肥舍则分别为(2.39±0.39)、(0.88±0.17)mg·m~(-3)和(0.40±0.17)mg·m~(-3)。进一步分析发现,猪舍内颗粒物以10~100μm为主,在保育舍和育肥舍中分别占TSP质量浓度的82%和63%。本研究结果表明当前舍内NH3和颗粒物污染具有潜在健康风险,需采取相关的舍内空气污染减缓措施加以控制。     

城市景观格局对PM_(2.5)污染的影响

随着城市大气环境日益恶化,细颗粒物(PM_(2.5))作为大气污染的重要组成部分,逐渐成为环境与健康领域的研究重点。在获取浙江省47个监测站点PM_(2.5)监测数据及站点周边的土地利用景观格局的基础上,运用相关分析和逐步多元回归分析方法探讨景观格局对PM_(2.5)质量浓度的影响。结果表明:(1)在5类景观格局指标中(景观格局指标表达格式:类型_指标,或类型_指标_范围),与PM_(2.5)质量浓度相关性较高的是PLAND(景观中各斑块类型所占比例)和ED(边缘密度),其中相关性最高的是年度水平上的住宅_PLAND_5指标,相关系数为0.633。(2)各回归模型中,对PM_(2.5)质量浓度影响最大的是住宅_PLAND,不同建筑用地的景观格局指标[住宅_ED,住宅_PD(斑块密度),商服_PD,商服_PLAND]也出现在不同季节的回归模型中;水域、道路、林地的不同景观指标等也在不同季节对PM_(2.5)产生影响。不同土地利用类型及其景观格局对PM_(2.5)质量浓度产生不同的影响,可为城市景观格局规划和PM_(2.5)污染防治提供参考。     

洛阳城区PM10、PM2.5质量浓度时空变化特征及其与气象因子的关系

利用2017—2019年洛阳市7个国控空气质量监测站的大气颗粒物PM_(10)、PM_(2.5)的质量浓度监测数据,研究洛阳市城区大气颗粒物浓度的时空变化特征及气象因素对其的影响。结果表明,2017—2019年洛阳市城区环境空气污染总体状况呈先降后增的趋势,其中,2018年空气质量整体状况最好,重度及以上的污染天数占全年有效天数的比例最低;2019年污染总天数相较于2017年减少10 d,但相较于2018年增加31 d;空气质量整体情况PM_(10)和PM_(2.5)浓度月均值变化基本一致,浓度变化均呈U形分布;PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化具有明显的季节性特征,冬季其质量浓度最高,春季和秋季次之,夏季最低;各国控站点的PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度同样显示冬季高,春、秋季次之,夏季低,大气污染状况整体呈西北高、东南低的分布特征;气象因子分析表明,ρ(PM2.5)、ρ(PM10)与温度均呈显著负相关;相对湿度与PM10的质量浓度呈负相关,但与PM2.5的质量浓度呈正相关,在相对湿度为60%～70%时,PM2.5的质量浓度较大;PM_(10)、PM_(2.5)的质量浓度在风向为南风、东南偏南风、西南偏南风、西南偏西风时较小。2017—2019年洛阳市空气污染状况变化与地形、气象条件、城市化建设均有一定的关系。     

华北地区一次大气污染过程的PM_(2.5)/PM_(10)同化和模拟试验

利用WRF-Chem模式MOSAIC气溶胶变量建立起的PM_(2.5)和PM_(10)气溶胶同化系统,对2015年12月华北地区的一次污染过程进行了资料同化和模拟试验。结果表明,同化能够有效改进模式初始场PM_(2.5)和PM_(10)的空间分布,其均方根误差分别降低了43.7μg/m³和71.0μg/m3和71.0μg/m³,相关系数均提高了0.52,重污染区的初始位置和强度与实况更接近。同化对于预报也有明显的改进效应,24 h内PM_(2.5)和PM_(10)模拟的均方根误差平均降低了17.9μg/m3,相关系数均提高了0.52,重污染区的初始位置和强度与实况更接近。同化对于预报也有明显的改进效应,24 h内PM_(2.5)和PM_(10)模拟的均方根误差平均降低了17.9μg/m³和24.0μg/m3和24.0μg/m³,相关系数分别平均提高了0.20和0.18;由于排放源的持续强迫作用,初始场同化的改进效果在18 h后趋于减弱。     

不同绿地结构对PM_(2.5)和PM_(10)的消减作用

为研究城市道路中不同绿地结构对PM_(2.5)、PM_(10)的消减作用,选择河南省信阳市城区主干道——新五大道、新七大道上不同绿地结构(乔、乔-草、灌-草、乔-灌、乔-灌-草、对照点)为试验监测点,对其PM_(2.5)、PM_(10)浓度进行监测、分析以及消减率的计算,结果表明,不同绿地结构内PM_(2.5)、PM_(10)浓度呈现出"早晚高、中午低"的日变化特征,且在08:00左右浓度达到最大。乔-灌、乔-灌-草绿地结构的PM_(2.5)、PM_(10)浓度显著低于其他4种绿地结构。不同绿地结构对PM_(2.5)、PM_(10)消减作用差异显著,对PM_(2.5)消减作用规律为乔-灌-草﹥乔-灌、乔-草﹥灌-草、乔,对PM_(10)消减作用规律为乔-灌-草﹥乔-灌、灌-草、乔-草﹥乔,整体上看,绿地对PM_(2.5)消减率高于PM_(10)。     

北京地区城市绿地内不同空气颗粒物质量浓度时间变化特征及相关性分析

【目的】为更好掌握北京地区空气颗粒物污染的长期变化特征。【方法】利用城市绿地内在线环境颗粒物监测仪从2015年1月1日—2018年12月31日实时监测的ρ(PM_(10))、ρ(PM_(2.5))和ρ(PM_1)数据,对北京地区2015—2018年空气颗粒物质量浓度的时间变化特征进行分析。【结果】北京地区2015—2018年ρ(PM_(10))、ρ(PM_(2.5))和ρ(PM_1)历年年均值均呈现出逐年降低的变化趋势,超标天数逐年减少;季节变化中,ρ(PM_(2.5))和ρ(PM_1)最高的均是冬季,最低的是夏季,而ρ(PM_(10))最高的是春季,其次是冬季、秋季、夏季;日变化中,三种空气颗粒物质量浓度总体日变化趋势为白天低、夜间高;相关性分析中,PM_(10)、PM_(2.5)和PM_1之间具有极显著正相关。【结论】北京地区2015—2018年空气颗粒物污染情况改善程度十分明显,空气质量显著提高。三种空气颗粒物质量浓度夜间高于白天,他们间具有极显著正相关。