雾霾天气PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度及相对湿度特征分析

文章运用视程障碍仪探测和气溶胶探测两种方法,以霾、轻雾、雾为研究对象,对百色市霾、轻雾、雾与PM_(2.5)、PM_(10)有关的数据和相对湿度进行研究。结果显示:两种方法都能很好地探测不同现象的大气,但是气溶胶探测方式较视程障碍仪探测更加简便、直观、易掌握,更适合在基层气象部门推广应用。

ICP-MS和ICP-AES用于北京雾霾天气PM_(2.5)来源解析研究

研究北京市冬季雾霾天气可吸入细颗粒物(PM2.5)中化学组成及来源。采用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)与电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-AES)分析2013年1—2月北京某城区采集获得的PM2.5样品,通过测试其中40种元素的总量分析了PM2.5元素污染特征,并辅以绝对主因子分析法对雾霾天气PM2.5的污染来源进行解析。研究观察期间,Li,Mn,Pb,S等23元素体积浓度近似正态分布,参考我国环境空气质量标准,As含量几何均值超过参考限值的2倍,部分PM2.5样品Pb的24h浓度均值超过参考年均限值。从各元素含量所占颗粒物的质量分数来看,Fe,Zn,Pb,Ti等含量超过0.1%,是PM2.5中的主要重金属离子,Mn,Cu,As,Se等含量超过颗粒物质量分数0.01%,是PM2.5中的重要的无机金属污染物,这些金属成分来源及健康影响值得重视。本研究应用ICP-MS和ICP-AES测试结果进行PM2.5来源解析,因子分析法选定了6个主要污染源类型,分别为"工业粉尘与人为活动污染源"、"生物质燃烧和建筑尘污染源"、"土壤及风沙扬尘源"、"化石燃料污染源"、"电子废弃物污染源"和"区域性迁移污染源",其方差贡献率分别为40.3%,27.0%,9.1%,4.9%,4.8%和4.6%。ICP-MS和ICP-AES用于PM2.5中多元素准确、快速分析及获得多组分有效监测数据具有明显优势,可用于PM2.5污染来源解析。本研究为相关部门在制定减排控污和人群健康影响的预防控制政策时,解析相应污染成分的来源,并采取针对性措施加以管理和控制提供了科学依据,提示应重视雾霾污染源区域性迁移效应。

严重雾霾期大气PM_(2.5)和PM_(10)中水溶性离子污染特征

为掌握雾霾期大气PM2.5和PM10中水溶性离子污染特征，采集东北某市2013年10月20～31日发生严重雾霾期间大气PM2.5和PM10样品，分析颗粒物样品中9种水溶性离子（F－、Cl－、NO3－、SO42－、Na＋、NH4＋、K＋、Mg2＋和Ca2＋）的质量浓度．结果表明：各水溶性离子均表现为夜间质量浓度大于日间质量浓度，其在雾霾期PM2.5中的昼、夜质量浓度比为1.68；NO3－、SO42－、NH4＋等3种离子质量浓度较高，雾霾期PM2.5中质量分数分别为11.03％、8.3％和7.39％，PM10中也有类似结果．K＋和Ca2＋在PM2.5和PM10中，雾霾期和非雾霾期质量分数变化不大．根据各离子比值，可以判定雾霾期固定源对颗粒物污染的贡献更大，说明雾霾期城市气象因素对大气颗粒物污染影响较大．对比2009年10、11月水溶性离子数据发现移动源污染贡献在增加．

青岛市郊雾霾天大气PM_(2.5)和TSP污染特征比较

以青岛市崂山区为例,利用2015年1月和3月平行采集的PM_(2.5)及总悬浮颗粒物(TSP)样品,分析其中8种水溶性无机离子及13种微量元素含量,比较不同粒径颗粒物的化学组成、来源差异以及雾霾天对其影响。结果表明,采样期间PM_(2.5)和TSP中总水溶性无机离子浓度分别为29.35±22.98μg/m^3和47.05±15.98μg/m^3,微量金属元素总浓度为1 333±1 148 ng/m^3和5 912±3 208 ng/m^3。NH_4^+、NO_3^-、SO_4^(2-)和Zn、Pb、Ni、As、Cd主要存在于细粒子中,Na^+、Ca^(2+)、K^+和Al、Fe、Mn、Ba、Sr、Co主要存在于粗粒子中,而Mg^(2+)、Cl^-及V在粗细粒子中浓度相当。雾霾天时,PM_(2.5)中NH_4^+、NO_3^-、SO_4^(2-)、Ca^(2+)和微量元素浓度与非雾霾天相比显著升高,且增幅明显高于TSP中的,但Na^+、Mg^(2+)、Cl^-和V在PM_(2.5)和TSP中的浓度均与非雾霾天时基本相当。PM_(2.5)中主要受人为源或地壳源和人为源共同影响的元素其富集因子明显高于TSP中的,但主要受地壳源影响的元素其富集因子与TSP中的基本一致。PM_(2.5)和TSP均受到二次生成源、燃煤/重油燃烧排放、土壤源、工业源、机动车一次排放源及海洋源的影响,但是不同源对不同粒径颗粒物的相对贡献程度不同,PM_(2.5)以二次生成源的贡献最大,而TSP以土壤源贡献最大。

2013年大范围雾霾期间京津冀PM_(2.5)质量浓度遥感估算及时空变化的经验正交函数分析

利用2013年11月8日-12月15日京津冀地区气溶胶光学厚度(AOT)以及地面环境监测站PM_(2.5)数据,通过近地面气溶胶消光系数公式和线性拟合方法,估算京津冀地区PM_(2.5)质量浓度.对估算结果选取最优的空间插值方法获得大范围雾霾期间京津冀空气污染物分布特征,利用地面监测站PM_(2.5)数据对估算结果进行了精度验证,结果表明,利用AOT基础数据线性拟合模型,能够有效估算大范围雾霾期间PM_(2.5)的质量浓度及空间分布,估算结果与地面监测站数据相关系数为0.78,且二者在分布趋势上表现出良好的一致性.经验正交函数分析方法(EOF)第1模态分析表明,京津冀颗粒物质量浓度自西向东空间变化;时间系数反映PM_(2.5)质量浓度存在明显的周期性震荡.EOF第2模态分析表明,京津冀颗粒物质量浓度时间-空间变化呈现北部和南部相反分布的特征,时间系数反映了颗粒物质量浓度变化的反位相关系.

雾霾之PM_(2.5)的来源、成分、形成及危害

介绍雾霾及PM2.5的基本知识,从化学角度讨论PM2.5的来源、成分、形成和危害;阐述发展PM2.5分析新方法对于掌握其危害,研究其生理影响和找到其源头的重要意义。清洁能源的高效利用,排放物的后处理以及"碳交易"等有希望成为解决雾霾及PM2.5问题的突破口。

基于多源资料和数值模拟的雾对PM_(2.5)影响研究

为探究雾-霾过程中雾对PM_(2.5)质量浓度的影响机制,选取2021年1月24~27日一次典型雾-霾过程,采用常规自动气象站、环境小时浓度、微波辐射计、风廓线雷达、气溶胶激光雷达、255m气象塔上梯度观测的气象、环境和湍流等多源数据资料及WRF-Chem过程分析数值模拟方法对此次污染过程进行综合分析.结果表明,此次雾相对湿度增加是由于辐射冷却和平流引起的,雾类型是辐射平流雾,其特征是水汽自上而下输送,雾过程雾顶高度250m,逆温层底高度为80~120m,雾顶高度>逆温层底高度;雾发生前由于相对湿度、垂直平流和湍流混合影响,地面及垂直方向PM_(2.5)质量浓度先增长再下降,总体有利于PM_(2.5)质量浓度扩散;雾成熟期根据逆温层底的高度,辐射-平流雾对PM_(2.5)影响分为两种,其中雾对高于逆温层底的PM_(2.5)为湿清除作用,而对低于逆温层底的PM_(2.5)为积聚作用;雾消散后霾阶段40m湍流动能增高至0.78m^(2)/s^(2),并逐渐和200m处湍流动能大小趋于一致,湍流混合贡献量为-40~-23μg/(m^(3)·h),总体有利于地面PM_(2.5)质量浓度扩散.

基于面板门槛模型的中国雾霾(PM_(2.5))库兹涅茨曲线研究

将人均GDP和第二产业增加值占比作为门槛变量,利用门槛模型对我国232个城市分为四组进行研究,在构建的雾霾(PM_(2.5))污染EKC模型中加入产业结构、政府投入、技术投入、环境规制和绿地面积对我国雾霾(PM_(2.5))EKC本土化特征进行实证研究,发现不同的城市组别具有不同的EKC特征,研究结论如下:有12个城市的雾霾环境库兹涅茨曲线呈现倒U型,有38个城市呈现微弱正U型曲线,有36个城市呈现单调递增线性关系,有164个城市出现正U型曲线。还发现在研究样本的232个城市中,大部分城市的雾霾浓度随着经济增长而增长。其他影响因素中,环境规制和政府财政投入会降低雾霾浓度,而第二产业比例则显著影响着雾霾浓度的升高。

日照市雾霾天气大气颗粒物微观形貌及物质来源研究

以日照市为研究对象,通过采集雾霾天气大气颗粒物样本,利用扫描电子显微镜、ICP-MS等工具对其进行形态特征分析,探讨了日照市雾霾天气大气颗粒物(PM_(2.5))的微观形态特征及其来源。结果表明:日照市PM_(2.5)颗粒物主要以无定形态为主,为含铁、镁、铝、钾、钠的硅酸盐颗粒;日照市PM_(2.5)的主要来源包括道路扬尘及建筑施工排放、交通汽车尾气排放、燃煤、电子垃圾拆解等。通过对日照市PM_(2.5)微观形态特征和来源的研究,可为改善日照市的大气环境质量提供科学依据。

徐州市城郊雾霾天气中PM_(2.5)物化及微生物特征分析

选择雾霾天气对徐州市城郊大气PM_(2.5)采样,利用SEM/EDS对采集后PM_(2.5)颗粒物的物化特性进行分析,并利用DGGE法分析PM_(2.5)颗粒物上微生物的群落结构。结果表明:滤膜上PM_(2.5)大多为亚微米系颗粒物,颗粒物多数表面光滑无棱角,存在C、O、S、Si、Al、K、Na、Ca、Mg、Fe等元素;PM_(2.5)中的微生物种群分属于3个细菌类群:壁厚菌门,β变形细菌门和绿弯菌门。

黄土高原PM_(2.5)质量浓度与微雨事件的权衡−协同关系演化

基于权衡−协同关系视角,从长时间序列和多层次空间尺度探讨1998—2017年黄土高原PM_(2.5)质量浓度与微雨事件的作用关系、时空演化及地域分异。结果表明:①黄土高原PM_(2.5)质量浓度和微雨事件均表现出以5 a或4 a为周期的“三峰三谷”波动小幅上升趋势。②PM_(2.5)质量浓度和微雨事件间的作用关系呈现出“过程上的协同性+增量上的权衡性”特征;从过程演化来看,协同关系是研究期内黄土高原PM_(2.5)质量浓度和微雨事件的主导关系,但从基于倾斜率的增量变化上看,二者以异向的权衡关系为主导,表明微雨事件的强化在黄土高原未来的雾霾治理中具有重要意义。③不同微雨事件指标与PM_(2.5)质量浓度的空间关系和演化趋势存在差异;冬春季节微雨事件,尤其是冬春微雨天数与PM_(2.5)质量浓度的作用关系明显强于年尺度。④PM_(2.5)质量浓度和微雨事件权衡−协同关系及演化在不同治理分区差异显著,城镇化和工业化水平较高的河谷平原区和土石山区是二者关系敏感区。

苏州市GNSS气象要素与雾霾的相关性分析

基于2021~2022年苏州市GNSS站大气可降水量(PWV)、气温、气压和风速等气象要素及其邻近环境监测站的空气质量资料,分析不同季节和降水条件下各GNSS气象要素与PM_(2.5)的相关性及其时序变化特征。结果表明,GNSS气象因素与PM_(2.5)时序变化均呈现季节性特征,PWV、ZTD、气温、风速与PM_(2.5)呈负相关,相关系数分别为-0.389、-0.389、-0.289和-0.318,气压、相对湿度与PM_(2.5)呈正相关,相关系数分别为0.250和0.017,可见PWV、ZTD、气温、气压和风速等是影响PM_(2.5)的主要因素;雾霾发生时,PWV和相对湿度较高,导致PM_(2.5)汇聚,使PWV和相对湿度与PM_(2.5)的正相关系数分别增大29.14%和96.99%;降雨可大幅降低PM_(2.5)浓度,相对湿度与PM_(2.5)的相关系数增大90.39%;小波分解重构后的GNSS气象要素与PM_(2.5)的相关性有显著提高,能更清晰地反映出GNSS气象要素与PM_(2.5)的整体变化趋势。

过量氧-17同位素在研究大气雾霾中的应用与挑战

雾霾期间的PM_(2.5)污染是我国当前面临的主要环境问题之一。过量氧-17同位素(Δ17O=δ17O–0.52δ18O)在示踪雾霾期间PM_(2.5)中硫酸盐和硝酸盐的形成机制方面具有独特优势。文章从大气硫酸盐和硝酸盐的形成途径,雾霾期间大气硫酸盐和硝酸盐的增长过程,Δ17O在示踪雾霾期间硫酸盐和硝酸盐形成途径中的应用和面临的挑战等方面展开论述,以期为深入理解雾霾期间大气硫酸盐和硝酸盐显著增长的化学机制带来帮助。

外商直接投资对中国城市雾霾(PM_(2.5))污染的时空效应检验

本文利用了1998—2012年中国241个城市的空间面板数据对中国雾霾污染和FDI的区域分布特征及空间溢出效应进行经验考察,结合系统广义矩估计(SGMM)方法构建了动态空间面板模型,采用了Moran’s I和Geary’s C指数对中国FDI与雾霾(PM_(2.5))污染空间自相关性进行了全域和局域分析。结果发现:(1)雾霾(PM_(2.5))污染与FDI存在显著的空间正相关性,证明了雾霾(PM_(2.5))污染空间的溢出效应以及FDI的辐射效应的存在。同时FDI高值集聚区域一般是雾霾(PM_(2.5))高值集聚区,FDI低值集聚区域一般是雾霾(PM_(2.5))低值集聚区,表明一个地区的引资效果和雾霾(PM_(2.5))污染在地理上的集聚密切相关。雾霾(PM_(2.5))污染表现出显著的"叠加效应"和"溢出效应",说明中国雾霾(PM_(2.5))污染在空间维度、时间维度以及时空维度上分别表现出交叉、累积、持续的演变特征。(2)全样本下,FDI对雾霾(PM_(2.5))浓度的影响表现出增促效应。FDI存量每升高1%,雾霾(PM_(2.5))浓度升高0.011%。(3)分地区样本下,东部城市FDI存量每升高1%,雾霾(PM_(2.5))浓度升高0.001 9%;中部城市FDI存量每升高1%,雾霾(PM_(2.5))浓度升高0.018 3%;而西部城市FDI存量对雾霾(PM_(2.5))浓度影响不显著。上述实证结果说明中国雾霾污染存在着显著的空间依赖性和区域异质性,FDI对中国大部分城市的雾霾污染存在显著的增促效应。

雾霾与PM_(2.5)

介绍雾霾及PM_(2.5)的基本知识,讨论PM_(2.5)的组成、来源、危害和相关法规;并简单介绍了控制PM_(2.5)的除尘技术;概述了我国关于大气环境中PM_(2.5)的研究进展。

浅谈雾霾与PM_(2.5)

本文从近年来频发的极端污染天气入手,简要介绍了雾霾、PM2.5的成分、来源、危害。在借鉴国外治理经验的基础上,提出了防治PM2.5的几点建议。

吉林市雾霾天气成因及PM_(2.5)源分析

基于吉林市空气自动监测站数据,对影响吉林市雾霾天气的气象条件,汽车尾气,城市生产生活废气,烟花爆竹等生产生活行为进行逐一分析,确定吉林市雾霾产生是上述四种原因所致。对雾霾的主要成分PM_(2.5)进行化学源解析,确定有机碳(OC)是吉林市PM_(2.5)中质量浓度最高的化学组分,其次是NO_3^-和SO_4^(2-),煤烟尘和机动车尾气是吉林市雾霾的主要贡献者。

典型灰霾期间城市大气PM_(2.5)演化的标度行为实证研究

针对成都市2014年1月22-31日的持续重度灰霾过程,运用频度统计分析、功率谱分析和去趋势波动分析方法,对成都市6个国控环境空气质量监测子站(草堂寺、金泉两河、梁家巷、人民公园、三瓦窑、灵岩寺)大气PM_(2.5)小时平均浓度时间序列的标度行为(标度律)进行实证研究。结果显示,此次灰霾期间高浓度PM_(2.5)的波动行为呈现明显的日周期循环规律,这与人类的生产生活具有密切关系。宏观上看,PM_(2.5)浓度波动在统计上服从典型的负幂律分布规律,具有标度不变分形特征。同时,利用功率谱及去趋势波动分析发现,各监测子站PM_(2.5)时间演化的DFA指数均在1左右,PM_(2.5)演化呈现1/f噪声性质,表明灰霾期间高浓度PM_(2.5)的动态演化过程表现出长程关联特性(或长期持续性),其波动关联特性在研究时段内呈现幂律分布的标度律。实证研究表明,此次灰霾期间成都市大气PM_(2.5)时间演化呈现出自组织临界性(SOC)基本特征,高浓度PM_(2.5)时间演化过程涌现出的长期持续性标度律很可能是由城市灰霾污染的SOC行为导致。该研究对深入认识灰霾天气大气PM_(2.5)非线性演化的内在动力学机制具有一定启示意义。

雾霾及PM2.5的中医认识及治疗探讨

近年由于空气污染严重,雾霾及PM2.5对人们生活和健康的影响也逐渐引起广泛关注和重视。然而目前有关雾霾致病的研究还处于起步阶段,对雾霾的认识和防治仍然缺乏完整的理论体系。结合中医理论和现有文献,分析雾霾的病因病机,总结并归纳雾霾的中医治法和处方用药,为雾霾的辨证论治和后续实验研究提供科学依据。

城区冬季雾霾天气PM_(2.5)中元素特征的探讨

为了掌握城区冬季雾霾天气PM_(2.5)中元素的特征,于2017-01—2018-01选取A城区作为样本,采用电感耦合等离子体质谱分析法对PM_(2.5)中元素特征进行了分析。结果显示,采用不同标准测定,PM_(2.5)中元素的含量均有所不同,Mg、Cr、Ca、Cu四种元素富集因子E>10,提示上述元素由人为污染所导致。需要根据元素特征分析结果,对人为污染物进行控制,方可有效治理雾霾。