长沙市大气颗粒物PM2.5和PM10的时空分布特征

利用 2017—2018 年长沙市空气质量监测数据,分析了长沙市大气颗粒物 PM2.5 和 PM10 的时空 分布特征。结果表明：长沙市大气颗粒物 PM2.5 和 PM10 均表现为冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季,冬季浓度最 高,PM2.5 和 PM10 分别为 62.87 和 89.22 μg · m-3;空间变化特征：PM2.5 浓度为长沙城区＞长沙县＞宁乡 县＞望城区＞浏阳市, PM10 浓度为长沙城区＞宁乡县＞长沙县＞望城区＞浏阳市;颗粒污染物 PM2.5 与 PM10 浓度有极显著的线性相关性,r = 0.853,P=0.000（P ＜ 0.01）;降水对大气颗粒物有显著消减作用, 使 PM2.5、PM10 的浓度分别下降了 17.93% 和 27.67%。通过调整能源结构、提倡绿色出行、增加绿量、人 工降水等可有效控制长沙市大气颗粒物污染。     

台州市城市绿地PM2.5差异及影响因素分析

以台州市为研究对象,通过对城区内天气等因素与不同绿地类型区域内PM 2.5浓度进行单因素方差、双变量相关及冗余等分析,研究主要绿地类型(草地、树林、混合绿地和裸地)的PM 2.5浓度特征。结果显示,树林和混合绿地的PM 2.5浓度显著低于草地和裸地;天气和功能区对PM 2.5浓度存在显著影响,且与绿地类型间存在显著的交互作用;各观测点PM 2.5浓度与绿地类型内部空气湿度、地面湿度、归一化植被指数(NDVI)、归一化水体指数(NDWI)和归一化建筑指数(NDBI)都有一定相关性。该研究对综合因素影响条件下,准确分析绿地类型对PM 2.5浓度的影响具有一定的指导作用。     

不同城建绿地内PM2.5浓度季节变化及其与气象因子的关系

以杭州市临安区4种不同类型的城建绿地(居住区绿地、商业绿地、公共服务设施绿地和广场绿地)为研究对象,在2017年3月-2018年2月,采用实地测量法对绿地内的PM2.5浓度及气象因子(温度、相对湿度和风速)进行监测,研究城建绿地内PM2.5浓度的时空变化规律及其与气象因子的关系.结果表明,不同绿地的PM2.5浓度季节变...     

宜昌市城区典型灰霾日PM2．5污染特征研究

对2013年白龙岗站点自动监测数据和手工采集的 PM 2．5中水溶性阴离子进行了分析,结果表明：宜昌市城区灰霾发生频率较高,PM2．5为首要污染物,冬季灰霾天数和PM2．5月均值最高,夏季最低;在典型灰霾日,PM2．5、PM10、SO2和NO2具有相同的变化趋势,在污染物排放总量不改变的情况下,短暂降雨难以从本质上改变灰霾状态;NO3-和SO2-4是PM2．5中的主要水溶性离子,其灰霾日的质量浓度高于非灰霾日,工业区高于商业区;灰霾日NO3-/SO2-4的比值大于非灰霾日,机动车尾气对灰霾的形成影响较大。     

北京市道路绿地对PM2.5浓度分布与消减作用的影响

摘要：选择北京市典型道路绿地类型为试验监测点,对0,6,16,26,36iTI不同绿带宽度下PM2。浓度分布、消减能力及与气象因子的关系进行了研究。结果表明：道路绿地空气中P№。浓度的日变化均呈现双峰单谷型特征,即早晚高、白天低,最低值出现在午后14：00左右,最高值出现在晚高峰20：00左右;0,6,16,26,36m绿带宽度下PM25浓度平均值分别为46．64,44．35,42．91,40．96μg．m-3和41．97μg．m-3,以26m绿带宽度最低,0m最高;无污染或轻度污染（P№s〈115μg·m-3）天气条件下,绿地对PM2.5消减作用十分明显,26m的绿带处消减作用最强,最高可达28．0％;中度污染及以A（PM2.5〉115μg·m-3）天气条件下绿地对P№s消减作用不明显;PM2.5浓度与气象因子中的温度、风速成负相关关系,与相对湿度成正相关关系。     

湖南主要经济林树种滞留PM2.5等颗粒污染物能力研究

以湖南省7种常见经济林树种为研究对象,研究其在单位叶面积上对空气中PM2.5等颗粒物的滞留量,为揭示湖南省主要经济林树种降低空气中PM2.5等颗粒污染物能力提供科学依据。结果表明:不同树种单位叶面积吸附PM2.5的量各不相同,主要受其叶表微结构、枝叶密集度、叶质地、叶面倾角等因素的影响。各树种单位叶面积吸附PM2.5量由大到小排序依次为板栗(0.144μg/cm~2)、柑橘(0.038μg/cm~2)、油茶(0.034μg/cm~2)、花椒(0.03μg/cm~2)、枣(0.029μg/cm~2)、杜仲(0.023μg/cm~2)、光皮树(0.019μg/cm~2)。各树种单位叶面积吸附TSP、PM1、PM10量大小排序规律基本相同。板栗单位叶面积吸附TSP、PM1、PM10量最大,分别达到1.088、0.04、0.47μg/cm~2,光皮树单位叶面积吸附的TSP、PM1、PM10量最小,分别为0.119、0.006、0.048μg/cm~2。就叶习性而言,单位叶面积吸附的TSP、PM1、PM10、PM2.5量表现为常绿树种大于落叶树种。     

杉木枯落物燃烧释放污染物特征及PM2.5成分分析

【目的】探究杉木人工林枯落物在不同燃烧状态时的气态及颗粒态污染物排放特征,并提取、测定细颗粒物(PM 2.5 )污染物的化学成分,揭示林火及林地清理等对杉木枯落物分解、养分循环和大气环境的影响。【方法】分别以杉木人工林枯落物中的叶、枝、皮、干4种主要组分为研究对象,运用自主设计的生物质模拟燃烧系统,采用室内模拟燃烧试验,分析阴燃和明燃2种不同燃烧状态不同枯落物组分释放的气态污染物和PM 2.5 特征及差异。采用德国Elementar元素分析仪,测定PM 2.5 中的碳质成分;采用超声提取-离子色谱和ICP/MS技术,测定PM 2.5 中的水溶性离子和水溶性无机元素。【结果】基于杉木枯落物燃烧时的实时测定,CO 2、CO、NO x 、C x H y 、PM 2.5 的排放因子(EF,单位质量燃料在燃烧后产生的污染物质量)变化范围在阴燃条件下分别是1 001.4~1 364.5、202.3~358.8、0.53~3.09、23.17~53.07、5.11~38.37 g ·kg -1 ,而明燃时分别为1 092.4~1 520.7、115.1~242.6、0.16~1.96、1.21~41.50、2.58~21.07 g ·kg -1 。此外,提取测定PM 2.5 成分的结果表明,颗粒物主要由碳质组分、水溶性离子及少量水溶性无机元素等组成。其中碳质组分含量最大,占50%以上,有机碳(OC)和元素碳(EC)平均质量分数分别为43.29%和12.91%;PM 2.5 中测定出6种阳离子(Li +、Na +、NH + 4、K +、Mg 2+、Ca 2+)和5种阴离子(F -、Cl -、NO 2 -、SO 4 2-、NO - 3),总水溶性离子占10%~33%,阴燃以Cl -、K +、Ca 2+、SO 4 2-为主要组分,明燃以K +、Cl -、SO 4 2-、Na +为主;PM 2.5 中提取测定出16种无机元素,分别为K、Ca、Na、Mg、P、Zn、Al、Cu、As、Ba、Cr、Fe、Mn、Cd、Li、Pb,含量极少,仅占PM 2.5 的0.04%~0.58%,其中K、Ca、Na、Mg、P、Zn为主要元素成分,占总无机元素的96.8%~98.8%。【结论】在不同燃烧状态下,杉木枯落物释放各污染物的排放因子存在显著差异,除CO 2外的其他污染物排放因子在阴燃时显著高于明燃;在同一燃烧状态时,杉木枯落物不同组分的CO、CO 2、NO x 、C x H y 和PM 2.5 等污染物的排放因子也存在显著差异。杉木枯落物燃烧排放的PM 2.5 主要由碳质组分、水溶性离子及少量无机元素等成分组成,阴燃时的各成分排放因子整体表现为高于明燃时。     

微纳米木丝粉组构PM2.5过滤器的机制

针对目前空气中悬浮颗粒过滤困难的问题,提出采用微米木丝和微纳米木粉组构PM2.5过滤器的目标,利用木材天然环保的过滤材料及其炭化后天然结构中的孔穴吸附功能,过滤汽车尾气、燃煤微粒等大气悬浮颗粒.文章对国内外目前过滤器进行分析,提出木基生态级负离子PM2.5过滤器的过滤机制和技术路线,通过可行性论证,将为我国采用木基材料作为空气过滤器的应用前景提出一个研究方向.     

微米木丝粉孔穴对PM2.5微尘过滤效果的研究

利用一定目数微米木丝粉的孔穴,对PM2.5微尘颗粒进行过滤,并分析孔穴对PM2.5的过滤效果;同时利用电子显微镜,描述微米木丝粉表面特征以及微米木丝粉横断面的孔穴特点,实现了孔穴的识别,并分析了孔穴的过滤机理。结果表明,微米木丝粉孔穴对PM2.5微尘有很好的过滤效果。     

保定地区常见城市绿化树种对PM2.5滞纳能力与大气PM2.5浓度关系的研究

为了探究绿化树种对PM2.5滞纳能力与大气中PM2.5浓度的关系,该研究选取了保定市河北农业大学西校区、保定市竞秀公园和保定市植物园中栽植的具有代表性的11种常见城市绿化树种,对其在不同大气PM2.5浓度下滞纳PM2.5能力进行了探讨。利用气溶胶再发生器(QRJZFSQ-I)、Dustmate手持PM2.5监测仪、叶面积扫描仪等测定各树种在不同大气PM2.5浓度下的单位叶面积滞纳PM2.5物质量。结果表明:绿化树种对PM2.5滞纳能力与大气PM2.5浓度呈正相关;且在同一大气PM2.5浓度条件下,针叶树对PM2.5滞纳能力普遍比阔叶树强。同一绿化树种滞纳能力在不同大气PM2.5浓度环境下具有规律性变化,整体基本表现为河北农业大学西校区>竞秀公园>植物园。     

清华大学校园内不同绿地类型空气PM10浓度变化规律

近年来,随着城市化进程的加快和社会经济的快速发展,城市环境污染问题日益突出,特别是以颗粒物为主的空气污染已经成为影响城市人居环境和居民身体健康的重要因素.     

烟花爆竹试燃放时段浏阳市城区PM10和PM2.5的污染特征及影响分析

利用浏阳市2018年烟花爆竹试燃放时段污染天气作为研究背景,选取浏阳市环境空气自动监测省控站点2018年全年期间周1至周5实时监测数据及气象参数进行了分析。结果表明:烟花爆竹试燃放时段对环境空气中PM 10和PM 2.5影响显著,集中试燃放对PM 10和PM 2.5的小时值增长倍数贡献明显,烟花爆竹试燃放时段对PM 10和PM 2.5的小时值最大贡献量分别为17~31μg/m^3和11~19μg/m^3;最大增高倍数分别为0.4~0.7倍和0.4~0.9倍。PM 10和PM 2.5小时浓度均为秋季增幅最大。     

城市森林净化大气颗粒物污染作用研究进展

粉尘颗粒物污染,尤其是PM2.5污染,是我国大气污染的主要问题.城市森林和绿地是城市生态系统中具有自净功能的重要组成部分,利用城市森林和绿地治理大气颗粒物污染受到越来越多的关注,并具有良好的应用前景.文章概述我国粉尘颗粒物污染状况,并总结了植物净化大气污染研究概况,从4个角度总结目前城市森林与PM2.5的关系研究,包括森林对颗粒物吸附机制、PM2.5对植物的危害影响、不同尺度下植被移除PM2.5的效果比较以及影响吸附过程的其他因素,提出了今后研究的可能发展方向,包括扩大研究树种的范围、针对研究不同树种特异性吸附偏好及加强各尺度研究的结合等,以更有效地应用城市森林进行大气污染修复.     

孝感市PM10污染现状研究

根据孝感市区空气质量检测资料,对孝感市PM10的污染水平、时空变化特征进行了分析评价。结果表明：2012年孝感市区PM10年平均浓度为0．106mg／m^3,略大于国家环境二级质量标准（O．1mg／m^3）,属轻度污染;受气候影响,PM10污染季节变化明显,夏季浓度低;在空间分布上PM10污染呈现区域性发展趋势。     

森林类型对大气中PM2.5值的影响

从2014年9月开始到2015年8月,在长沙市郊湖南省林业科学院杜家冲试验林场选择不同森林类型林分,对其大气中PM2.5持续监测1年。结果表明:该区大气中PM2.5值最高的为阔叶混交林,其次为2个空旷地,最低的为樟树林;大气中PM2.5值在不同林分间差异不显著,在不同时间段间差异显著。     

基于ENVI-met的道路绿带植物配植对PM2.5浓度影响模拟

为改善城市道路人行空间的空气质量,以杭州市临安区武肃街为研究对象,将道路分车绿带和行道树绿带两两组合,构成乔灌-乔草(Ⅰ)、乔灌-乔灌(Ⅱ)、灌草-乔草(Ⅲ)和灌草-乔灌(Ⅳ)4种配植方式,并以无植物种植的道路为参照(CK),采用实地监测与ENVI-met软件模拟相结合的方法,探究道路绿带内不同植物配植方式对PM2.5浓度的影响。结果表明,实测PM2.5浓度日变化(8:00-16:00)表现为上午和下午较高、中午低的趋势;人行道的PM2.5浓度实测值与模拟值呈极显著正相关(P <0.01,R~2=0.944)。模拟显示,CK的PM2.5浓度最高值出现在机动车道处,PM2.5随风向向外扩散;相较于CK,在垂直方向上,非机动车道和人行道处Ⅰ和Ⅱ的PM2.5扩散高度均低于Ⅲ和Ⅳ的,且人行道处Ⅲ和Ⅳ在4~6 m高度处均有PM2.5聚集现象;在水平方向上,非机动车道处4种配植方式的PM2.5消减率均下降,人行道处Ⅰ和Ⅱ的消减率分别增加1.94%和0.87%,而Ⅲ和Ⅳ的消减率分别减少0.51%和0.89%。乔灌型分车绿带和乔草型行道树绿带是道路绿带的最佳植物配植方式。     

PM2．5监测数据质量主要影响因素和控制方法探讨

在总结空气质量PM2.5自动监测系统6年运行和管理经验的基础上,指出了当前空气自动监测子站PM2.5监测数据质量的主要影响因素分别是样品输送管路、采样流量测控、颗粒物截获质量检测与精密度控制等,提出了相应的控制方法,有效地减小了自动监测系统的误差,提高了PM2.5监测数据的准确度。     

Analysis of PM2.5 concentrations in Heilongjiang Province associated with forest cover and other factors

Atmospheric particulate matter(PM2.5) seriously influences air quality. It is considered one of the main environmental triggers for lung and heart diseases. Air pollutants can be adsorbed by forest. In this study we investigated the effect of forest cover on urban PM2.5 concentrations in 12 cities in Heilongjiang Province,China. The forest cover in each city was constant throughout the study period. The average daily concentration of PM2.5 in 12 cities was below 75 lg/m^3 during the non-heating period but exceeded this level during heating period. Furthermore, there were more moderate pollution days in six cities. This indicated that forests had the ability to reduce the concentration of PM2.5 but the main cause of air pollution was excessive human interference and artificial heating in winter. We classified the 12 cities according to the average PM2.5 concentrations. The relationship between PM2.5 concentrations and forest cover was obtained by integrating forest cover, land area,heated areas and number of vehicles in cities. Finally,considering the complexity of PM2.5 formation and based on the theory of random forestry, we selected six cities and analyzed their meteorological and air pollutant data. The main factors affecting PM2.5 concentrations were PM10,NO_2, CO and SO_2 in air pollutants while meteorological factors were secondary.