摘要:

为控制大鹏新区O3污染,分析了新区(葵涌、南澳、杨梅坑监测站点)O3浓度变化及NO2、气象条件对其影响.研究发现,2016年新区O3浓度为69μg/m3,其中葵涌O3浓度同比涨幅高于南澳.葵涌、南澳O3与NO2浓度成反比,表明两站点较低浓度的NO2往往伴随着较高浓度的O3.葵涌臭氧周末效应显著,休息日浓度(53.63μg/m3)高于工作日(52.92μg/m3).新区夏季O3浓度处于全年较低水平,但O3污染高发于夏半年(7-10月).新区O3超标的关键气象因子为温度≥20℃、相对湿度≤40％、无降水及受偏南风控制.新区应首要针对葵涌站点,严控O3高发时段(15:00前后)以及休息日臭氧前体物排放.

摘要:

利用2015年深圳市宝安区PM2.5监测数据和气象数据进行分析,得出辖区PM2.5年均浓度为38μg/m3,呈夏季低冬季高特征.冬季PM2.5超标天数达15 d,占总超标天数的52％.模型模拟结果表明,辖区PM2.5受本地源的影响约为37％～47％,受周边区域的影响约为53％～63％.按污染源类型来分,宝安区PM2.5受工业企业污染源影响较大,约为49％～59％,受机动车尾气和道路扬尘影响约为25％ ～35％,受裸土和施工扬尘源影响约为11％～21％.西乡、沙井、松岗子站PM2.5受周边区域影响较大,福永子站PM2.5受本地源影响较大.

摘要:

研究了南京2009-2010年大气粗、细粒子中PAHs(多环芳烃,Polycyclic Aromatic Hydrocarbons)在四季不同的组成特征及来源.结果表明,南京细粒子中PAHs的浓度范围是19.11～131.31 ng/m3,而粗粒子是17.77～134.85 ng/m3.局地排放与区域传输的综合作用,使得南京不同采样点的PAHs浓度相关度较高,具有相同的污染源及污染过程.除了秋季PAHs主要分布于粗粒径段,南京大气中PAHs以细粒子为主.春、冬季分别受到了来自ENE-S和NNW-NE方向污染气团的远距离输送影响,夏季局地排放的污染物受到了西南清洁气团的稀释作用,秋季不同于其他季节,仅以局地贡献为主.源解析结果显示,不同季节PAHs来源存在差异,最主要的排放源是机动车源,其次是燃煤/焦化,秋季受较多的生物质燃烧贡献.秋季特殊的排放源贡献,以及局地贡献为主的污染形式,可能是其浓度分布不同于其他季节的根本原因.

摘要:

为探究南亚与四川盆地对青藏高原污染物传输的影响,论文利用青藏高原东坡区域背景站贡嘎山站2012-2014年地基观测数据,系统揭示了青藏高原东坡大气气溶胶浓度、化学成分与光学特性的变化特征.气溶胶光学厚度AOD年均值0.35左右,在夏冬季较高,春秋较低.干季钾离子(K+)、二次无机气溶胶(SIAs)与一次有机碳(POC)的浓度均高于湿季,湿季二次有机碳(SOC)为干季的3.1倍.结合后向轨迹分析,来自东南亚地区气团对应的高浓度K+、元素碳(EC)及POC表明生物质燃烧源对青藏高原东坡干季气溶胶有显著贡献;湿季气溶胶主要来源于四川盆地可挥发性有机物(VOCs)的氧化.

摘要:

为深入研究北京市采暖季PM2.5中水溶性离子的污染特征及其影响因素,利用大流量采样器结合石英滤膜采集了2016年11月15日—2016年12月31日期间北京市典型污染天的PM2.5样品(19个),采用离子色谱法测定了其中的水溶性无机离子成分,收集了同期北京市的日均气象数据和海淀区日均PM2.5数据.应用热力学平衡模型ISORROPIA-II分析了PM2.5样品的酸度值,TrajStat软件分析气流的72 h后向轨迹,并采用潜在源贡献因子分析法(PSCF)定位了PM2.5潜在污染源的位置,浓度权重轨迹分析(WCWT)法定量解析了潜在污染源对北京 PM2.5质量浓度贡献的大小.结果表明:(1)PM2.5的日均质量浓度变化范围为7.6~383 μg·m-3,均值为114 μg·m-3,污染天是清洁天的4.4倍;(2)10种水溶性离子的总质量浓度均值为44.61 μg·m-3,SNA(NO3-、SO42-、NH4+)占总水溶性离子的81.37%,污染天NO3-、SO42-、NH4+质量浓度均值分别为20.35、16.16、8.68 μg·m-3,分别是清洁天的4.7、3.5、3.6倍;(3)污染天PM2.5酸性比清洁天强,污染天NH4+的存在形式主要是(NH4)2SO4、NH4HSO4,清洁天 NH4+的存在形式主要是(NH4)2SO4、NH4HSO4、NH4NO3;(4)北京 PM2.5及其水溶性离子的污染除受本地污染源影响,还受河北省中部和南部以及内蒙古中部等区域传输的影响;(5)在北京采暖季低大气边界层以及三面环山的特殊条件下,风速和相对湿度是影响北京PM2.5及其水溶性离子污染特征的2个主要气象因素,高湿度低风速的静稳天气条件可以造成以本地污染物为主的大气重污染,此外,一定范围内的低风速可以使周边地区高浓度的污染物传输至北京,加重大气污染.

摘要:

采用WRF-CAMx-PSAT模式对长江中下游地区PM2.5传输规律进行模拟研究,定量估算长江中下游地区典型城市PM2.5空间来源贡献,分析区域传输的季节变化规律.结果表明,典型城市省内年均贡献率为39.7％ ～83.2％,省外年均贡献率为16.8％ ～60.3％,秋冬季污染物区域传输贡献较高,春夏季较低.结合后向轨迹模型对长江中下游典型城市—武汉市2015年1月3次重污染过程的空间来源进行分析,发现各过程污染气团来向差异明显,分别由北部、北部偏东、西北部长距离、西北部短距离气团输入.北部气团输入时,区域传输贡献显著.两次重污染过程,山东、安徽、河南、河北4省对其贡献总共为41.5％和48.2％,省内贡献为51.1％和40.3％;当西北部气团输入时,4省对其贡献仅为15.6％,但省内贡献较高,达74.9％.

摘要:

雾霾污染是中国当前非常突出的环境问题,然而,对不同天气条件(雾霾和晴天)下持久性有机污染物(POPs)的行为和归趋却缺乏认识.在北京北部郊区采集了冬季PM2.5样品,对其中的两类具有POPs性质的卤代阻燃剂(HFRs)——六溴环十二烷(HBCDs)和双(六氯-环戊二烯)环辛烷(DPs)进行了分析,旨在认识HBCDs和DPs在不同污染天气状况下的污染特征、组成变化和在区域大气中的传输.结果表明,北京郊区冬季PM2.5中HBCDs和DPs的平均质量浓度分别为50.3 pg·m-3和2.45 pg·m-3,与其他地区相比处于中等水平.HBCDs和DPs在雾霾天的质量浓度显著(3~6倍)高于晴天,这与污染物排放量增加、风速降低及逆温边界层稳定等不利于污染物扩散的因素有关.污染物质量浓度与相对湿度显著相关,很可能是由于湿度促进污染物通过气-粒分配吸附于颗粒物中.PM2.5中 anti-DP 异构体所占的比例(fanti值)为0.77±0.07,与其在工业品中的组成相近并在采样期间变化较小,说明DPs以本地排放或近距离传输为主.HBCDs的立体异构体组成以α-HBCD为主,不同于工业品中以γ-HBCD为主的组成.天气条件对两类污染物的组成影响较小.污染物潜在源区分析(PSCF)模型显示,人口密度高的北京市区以及周边河北省的一些工业城市是这两类HFRs 主要来源区域,并且,HBCDs的组成在采样期间的变化与其区域传输的改变有关.