南昌市PM_(2.5)中硫酸盐、硝酸盐及其气态前体物的分布特征与转化机制

2014年1月至2015年1月,在南昌市3种类型采样点(混合区、主干道旁侧、燃煤电厂附近),对大气PM_(2.5)中SO_4^(2-)和NO_3^-及其气体前体物SO_2、NO_2进行同步采样,通过分析硫氧化速率(SOR)和氮氧化速率(NOR),对PM_(2.5)中硫酸盐和硝酸盐的来源、形成机制和影响因素进行探讨。结果表明,南昌市SO_2浓度18.9~74.8μg/m^3,NO_2浓度29.7~62.6μg/m^3,PM_(2.5)中SO_4^(2-)浓度13.7~28.4μg/m^3,NO_3^-浓度3.9~39.9μg/m^3,SOR值0.28~0.60,NOR值0.09~0.33。SO_2、NO_2、SO_4^(2-)、NO_3^-和SOR、NOR的季节分布和日分布,反映硫酸盐和硝酸盐的二次生成受气象条件、环境条件和排放源的影响。SOR与NOR的季节分布正好相反,日分布也差异较大,反映生成机制不同。SO_2、NO_2、SO_4^(2-)、NO_3^-和SOR、NOR在不同采样点的分布,反映燃煤烟气和机动车尾气增加SO_2、NO_2的浓度,促进SO_4^(2-)、NO_3^-的二次生成。[NO_3^-]/[SO_4^(2-)]春、夏、秋、冬分别为0.86、0.15、0.83、0.70,反映南昌市机动车尾气贡献比例较大;[NO_3^-]/[SO_4^(2-)]受硫酸盐和硝酸盐在不同季节的二次生成机制和速率的影响,也受排放源的影响。

北京市PM_(2.5)和气态前体物相关关系分析

利用2012年全年北京市SO_2、NO_x、O_3、CO和PM_(2.5)监测数据,分析了其季节变化及日变化的差异,讨论PM_(2.5)与气态前体物的相关性及其来源。结果表明:PM_(2.5)质量浓度的频率分布在不同季节有显著差异,但总体趋势均为PM_(2.5)出现频率随着污染的加剧而逐渐降低;除春季CO与PM_(2.5)的相关性略低于夏季外,各气态前体物与PM_(2.5)的相关性均为冬季最为显著,其次为秋季,春季次之,夏季基本未表现出明显相关关系;冬季,PM_(2.5)和SO_2的相关性受相对湿度影响显著;北京本地的污染受局地源排放和污染远距离输送的共同作用,污染性的气团主要来自偏南方向,秋季污染远距离输送对北京本地污染的贡献最为显著,冬季本地排放是PM_(2.5)的主要来源;春、秋、冬季均表现出一定的周末效应。

湘潭市PM2.5中二次水溶性无机离子及其气态前体物的污染特征

2013年12月3日至2014年1月14日,在湘潭市2个功能区(交通、商业、居民区和工业区)采样点对大气PM2.5进行了采集,并同步采集了SO2、NO2;进而利用离子色谱法对PM2.5中二次水溶性无机离子(SO42-、NO3-和NH4+)的浓度进行测试分析。通过分析不同空气质量级别下硫、氮氧化速率(SOR和NOR),探讨了PM2.5中硫酸盐和硝酸盐的来源、形成机制和影响因素等。结果表明,采样期间湘潭市PM2.5及其二次水溶性无机离子(SO42-、NO3-和NH4+)的质量浓度分别为148.34、56.19μg/m3,其中SO42-、NO3-和NH4+分别占PM2.5浓度的15.26%、14.06%和8.57%,三者累计值占PM2.5质量浓度的37.88%。随着PM2.5浓度增加,二次水溶性无机离子及其气态前体物SO2、NO2的浓度也逐渐增加,且"重度"污染时SO42-、NO3-和NH4+浓度较"良"时分别上升了1.93、2.41、2.03倍。不同空气质量级别下PM2.5中的SO42-、NO3-主要以NH4NO3和(NH4)2SO4的形式存在,但在"轻度"和"中度"污染时可能存在其它的硫酸盐和硝酸盐。采样期间SOR和NOR的平均值分别为0.18和0.17,不同污染级别下二者均在0.15以上(大于0.1),表明湘潭市PM2.5中的硫酸盐和硝酸盐主要是经转化形成的二次污染物。大气PM2.5中NO3-/SO42-为0.89,不同空气质量级别下二者比值分别为0.78、0.99、0.82、0.97(均小于1),表明湘潭市冬季PM2.5污染以燃煤源排放为主。

乌鲁木齐市PM_(2.5)前体物削减方案研究

乌鲁木齐市PM2.5污染程度较高,源解析结果表明,二次硫酸盐和硝酸盐所占比例达38%,因此控制其前体物SO2和NOx排放量是进一步控制乌鲁木齐市PM2.5污染的关键.基于乌鲁木齐市污染物季节排放特征,制定了适用于乌鲁木齐市经济技术可行的削减方案.经过计算,为满足乌鲁木齐市采暖季和非采暖季空气质量达标,乌鲁木齐市SO2年允许排放量为8.8×104 t,削减5.4×104 t,其中,采暖季削减3.9×104 t,非采暖季削减1.5×104 t;NOx年允许排放量为8.5×104 t,削减3.4×104 t,其中采暖季削减1.5×104 t,非采暖季削减1.9×104 t.削减后,非采暖季SO2和NOx模拟浓度值均达到控制标准,采暖季SO2达到控制标准,但NOx未达标,应加大对乌鲁木齐市机动车排放的控制.

南昌市PM_(2.5)中铵盐及其气态前体物的分布特征与转化机制

在南昌市三种类型环境区域(混合区、道路区域以及郊区)开展PM_(2.5)中NH_4^+和空气中NH_3的同步采样监测,分析PM_(2.5)中铵盐及其气态前体物的分布特征,探讨氨气的转化与细粒子铵盐的形成机制,结果显示:2014-2015年采样期间南昌不同区域空气中NH_3浓度和PM_(2.5)中NH_4^+浓度较高;NH_3浓度存在空间分布差异,反映了不同环境区域NH_3源强的差异;NH_4^+浓度的空间分布表现为道路区域、郊区高于混合区,源于道路区域和郊区的气态前体物浓度高;NH_3/NH_4^+比值郊区<道路区<混合区,反映NH_4^+的形成受前体物(SO_2、NO_x)影响大;NH_3浓度春>秋>冬>夏,说明NH_3源强受各季气象条件的影响大;NH_4^+浓度呈现秋冬高、春夏低的特征,反映不同季节的气象条件对铵盐的生成、清除和分解的影响不同;然而,NH_3/NH_4^+比值春>夏>秋>冬,NH_3/NH_4^+比值季节分布与NH_4^+浓度季节分布呈相反的趋势;NH_3浓度昼、夜分布有差异,受昼夜间温差、太阳辐射、源强、逆温等多种因素的影响;NH_4^+浓度日变化各季节有差异;NH_3/NH_4^+比值日分布与NH_3浓度日分布相似;不同季节PM_(2.5)中铵盐形成的受控因素有差异,主要影响因素是气态前体物和温度、湿度;NH_4^+/SO_4^(2-)的比值(>1.5),表明铵盐充足;铵盐形式主要为硫酸铵、硝酸铵,硫酸氢铵较少。

攀枝花市城区PM_(2.5)与气态前体物的变化特征研究

对2014年1月~12月攀枝花市城区五个测点PM2.5自动监测浓度及气态前体物浓度进行分析,主要探讨攀枝花市城区PM2.5浓度变化特征与气态前体物的关系。研究发现,攀枝花市PM2.5日均浓度变化呈双峰型,PM2.5浓度日变化趋势和NO2、SO2、CO的变化趋势相似,与O3变化趋势相反。PM2.5质量浓度季节变化趋势为：冬季〉春季〉夏季〉秋季。PM2.5浓度除与O3浓度相关性较差外,与其他气态前体物（NO2、SO2、CO）相关性明显。

北京市城区2018年PM2.5和气态前体物浓度季节与日变化特征

结合2018年北京市城区全年PM2.5、气态前体物(SO2、O3、NO2、CO)质量浓度数据和气象因素数据,分析了2018年北京市城区PM2.5和气态前体物浓度季节与日变化特征。结果表明:2018年北京城区PM2.5平均质量浓度为50.6μg/m3,灰霾污染事件频繁出现在春、秋、冬3个季节。SO2、NO2和CO与PM2.5质量浓度变化趋势一致,PM2.5质量浓度与风速呈负相关,相对湿度大于50%时,PM2.5迅速形成和累积。从季节与日变化特征来看,SO2、NO2、O3、PM2.5浓度在不同季节均呈现不同的日变化特征。春季偏南风和偏东风相对应的PM2.5浓度比较高,出现的雾霾污染事件较多。夏季雾霾污染事件多发生在南风和西风风向。

北京环保标准今年将突破60项,还将制定多个行业排放标准,控制PM2.5重要前体物

北京市环保局6月23日召开发布会称,为控制PM2.5重要前体物挥发性有机物和氮氧化物,今年将研究制订木质家具、包装印刷、汽车制造、工业涂装、餐饮等多个行业的污染物地方排放标准,以及建筑涂料挥发性有机物含量限值标准。由此,北京市"国内最严地方环保标准体系"将突破60项。

2019—2023年徐州市PM_(2.5)和臭氧复合污染特征分析

基于2019—2023年国家空气质量监测网和徐州市大气超级站组分监测数据,对徐州市PM_(2.5)和O_(3)的污染特征及相互关系进行分析,评估O_(3)生成潜势(OFP)和二次有机气溶胶生成潜势(SOA),筛选出对O_(3)和二次有机组分生成贡献较大的VOCs关键组分。结果表明:徐州市大气呈现春夏季O_(3)污染和秋冬季PM_(2.5)污染的复合污染特征。O_(3)-8h与PM_(2.5)存在相关性;ρ(PM_(2.5))≤35μg/m^(3)时,呈弱正相关;35μg/m^(3)<ρ(PM_(2.5))≤115μg/m^(3)时,呈弱负相关;夏季,二者呈正相关。PM_(2.5)存在明显的二次生成,大气氧化性对PM_(2.5)有重要影响。挥发性有机物(VOCs)组分中烷烃占比最高;芳香烃和烯烃对OFP贡献率较大;芳香烃对SOA贡献最为显著。通过对PM_(2.5)、O_(3)以及前体物VOCs的污染特征进行分析,为PM_(2.5)和O_(3)的协同治理提供了参考,明确了VOCs减排的关键组分。

复旦大学研发新型脱硝催化剂可有效控SUPM2．5前体物排放

复旦大学研发出了一种新型脱硝催化剂，应用这种新型催化剂可有效地控制PM2．5前体物N0，的排放，对减少大气中NOx转化形成的二次颗粒污染物有着重要的积极作用。催化剂开发是该研究的核心。这种新型催化剂可同时抗碱金属和抗SO2，而传统催化剂遭遇烟气环境中的这两种“毒物”，会中毒失活。同时，新型催化剂还有助于解决传统催化剂寿命较短的问题。

典型区域传输过程关键源区减排对天津无机气溶胶及PM2.5的影响研究

利用嵌套网格空气质量数值预报模式NAQPMS探究一次典型区域传输过程关键源区气态前体物减排对天津无机气溶胶(IA)及PM2.5的影响。大尺度区域高精度的IA模拟数据显示,华北平原地区生成了高浓度的IA,向华东地区传输后,按顺时针方向又返回华北平原地区。这一往返式区域传输过程导致天津出现两次污染时段。利用耦合在NAQPMS中的在线污染物来源追踪方法量化了不同源区对天津IA的贡献,识别出华北平原地区是关键源区,日均贡献为57.6%~100%。在天津污染前1天和污染天对华北平原地区SO_(2)、NH3和NO_(x)减排30%分别开展敏感性试验,研究表明NH3减排导致天津IA和PM2.5最大下降率分别为30.8%和13.3%,是SO_(2)减排对IA和PM2.5最大下降率的16倍和26.6倍,是NO_(x)减排情景对IA和PM2.5最大下降率的7倍和6.4倍,成为降低天津污染水平最显著的前体物。SO_(2)减排造成天津硝酸盐浓度上升,最大增长率为3.5%,根据热动力学平衡原理,SO_(2)减排导致生成的硫酸铵减少,气态NH3增加又引起更多的HNO_(3)被中和,生成硝酸盐。NO_(x)减排对华北平原不同地区硝酸盐产生增加/降低两种效应,双效应沿着传输路径依次向下游传播,造成天津硝酸盐、IA及PM2.5浓度先降低后增加。研究结果高度强调了在污染传输过程,关键源区正效应的传播会加快降低气溶胶浓度,但负效应的传播会增加大气污染联防联控的难度。

炼化企业无机前体物排放对大气细颗粒物的贡献

大气污染物SO_2、NO_X、NH_3是形成二次细颗粒物(PM_(2.5))的重要无机前体物。为控制PM_(2.5)污染,要求形成一套便于炼化企业自身核算无机前体物排放对PM_(2.5)贡献的方法体系。探讨了基于排放清单、PM_(2.5)化学组成和NH_4^+/SO_4^(2-)摩尔浓度比值所建立的计算模型的合理性和可行性,并将其用于某炼厂进行案例分析。结果表明,所建立的计算模型可满足炼化企业PM_(2.5)核算要求,用于核算无机前体物排放对PM_(2.5)最大贡献量。案例企业排放前体物转化形成的PM_(2.5)等效排放量远高于该企业PM_(2.5)直接排放量,应予以关注。

它比PM2.5更可怕 臭氧连续5个月成最大污染物

10月21日,环保部发布了今年第三季度京津冀、长三角、珠三角区域及74个城市空气质量状况。其中,京津冀区域空气质量达标天数同比明显增加,PM2.5、PM10、二氧化硫等主要污染物浓度同比明显下降,仅臭氧污染略上升。第三季度,74个城市达标天数比例在43.5%~100%之间。超标天数中,以臭氧为首要污染物的天数最多,其次是PM2.5。这是自今年5月以来,臭氧连续第五个月取代PM2.5,成为空气品质超标的＂元凶＂。

天山北坡经济带城市PM_(2.5)质量浓度时空分布及模拟分析

PM_(2.5)扩散/积聚有着复杂的物理、化学过程,其时空变化与前体污染物及气象条件密切相关.为探究区域城市ρ(PM_(2.5))的变化规律,以天山北坡经济带城市为研究区,采用2015年1月—2017年10月大气污染物监测数据和气象数据,结合数理统计和GIS空间分析技术,分析研究区ρ(PM_(2.5))的时空变化特征;借助普通OLS (最小二乘法)分析影响因子的多重相关性,通过PLS(偏最小二乘)法构建ρ(PM_(2.5))估算模型.结果表明:(1)研究区各城市小时ρ(PM_(2.5))呈"W"型双峰变化;各月份ρ(PM_(2.5))呈"U"型特征,月均值为59. 5μg/m^3,2月和9月分别为ρ(PM_(2.5))最高月和最低月;各季节ρ(PM_(2.5))排序为冬季(146. 6μg/m^3)>秋季(35. 2μg/m^3)>春季(34. 1μg/m^3)>夏季(26. 8μg/m^3);空间上ρ(PM_(2.5))由西北部克拉玛依市向东南部乌鲁木齐市逐渐增大.(2)PLS法构建模型能有效克服自变量多重相关性的问题,模型可解释自变量95. 7%和因变量80. 1%的变异信息,年均模拟值与实测值偏差为9. 82%.(3)研究区各城市ρ(PM_(2.5))与ρ(CO)的相关性极显著,与气象因子中的风速和气温的相关性较显著,而与相对湿度的相关性不显著.研究显示,基于前体污染物和气象因子的PLS法构建模型是模拟ρ(PM_(2.5))的有效方法.

2015年北京城区大气PM2.5中NH4^+、NO3^-、SO4^2-及前体气体的污染特征

2015年1~12月对北京市城区开展PM_(2.5)中主要水溶性离子NH_4^+、NO_3^-和SO_4^(2-)(统称SNA)及其前体气体NH_3、NO、NO_2和SO_2的监测,共获得样本325组.用特氟龙滤膜采集PM_(2.5)中SNA,用在线仪器实时监测各前体气体.分析各前体气体和SNA的污染特征并同时对其相关性进行研究.观测期间NH_3、NO、NO_2、SO_2、NH_4^+、NO_3^-和SO_4^(2-)的年平均浓度分别为21.5、17.7、54.3、14.2、8.1、13.5和12.7μg·m^(-3),SNA质量浓度占PM_(2.5)的43.4%.NO、NO_2和SO_2冬季最高,夏季最低;NH_3为夏季最高,秋冬较低;NH_4^+浓度和体积分数四季波动不大;NO_3^-浓度和体积分数均夏季最低;SO_4^(2-)浓度为冬季最高,百分含量为夏季最大.全年([NO_3^-]+2[SO_4^(2-)])与NH_4^+的比值为0.97,表明阴离子主要以NO_3^-和SO_4^(2-)的形式存在.随着污染程度的增加,各化合物浓度均有明显上升,NO_3^-是重污染过程累积效应比较明显且贡献率最大的离子.SO_4^(2-)则在污染级别较低时,贡献率较大.NO_3^-与NO_2,NO、NH_4^+与NH_3,SO_4^(2-)与SO_2在置信度为0.01水平上均显著相关;SO_4^(2-)和SO_2变化规律呈负相关,NO_2和NO_3^-基本呈正相关,相比NH_3,NH_4^+浓度的高低受酸性气体NO_2、SO_2影响更大.

徐州市臭氧污染特征及前体物协同控制策略分析

近年来大气臭氧污染问题凸显,但臭氧前体物及其效应复杂,控制难度大.为探究徐州市臭氧污染特征,掌握臭氧前体物的作用机理,实现多种前体物协同优化控制,本研究基于国控点、省控站点、网格点2018—2021年及2022年4—6月的多要素监测数据进行了全面剖析及减排效应模拟.结果表明:①徐州市复合污染变化特征表现为PM2.5波动下降,臭氧污染整体逐年加重的趋势,臭氧作为首要污染物出现时间提前、时间持续变长,以臭氧为首要污染物的超标天数已超过PM2.5;②根据臭氧小时变化特征,其日变化呈“单峰型”,臭氧2022年6月峰值时间较2018—2021年6月推后1 h,不同臭氧浓度下源排放强度和光化学反应对臭氧的影响显著,高温时臭氧前体物VOCs浓度明显高于平均值;③基于观测的模型(Observation-Based Model,OBM)模拟结果显示,单独减排NOx或VOCs降低臭氧污染难度较大,在徐州地区VOCs与NOx的削减比例不低于1.8∶1才能达到臭氧前体物协同控制的效果;④在当前VOCs来源结构下,削减人为源VOCs比天然源VOCs控制臭氧效果更显著,同样削减10%的VOCs,人为源产生的臭氧生成潜势的下降幅度可达到天然源的17倍.

乌鲁木齐市2015—2019年O_(3)浓度与气象因子及其他污染物的相关性研究

利用乌鲁木齐市主城区内4个环境空气质量监测国控点2015—2019年近地面O_(3)浓度数据综合平均值作为城市评价值,结合同时期的气象数据及其他污染物数据,对乌鲁木齐市不同季节近地面O_(3)浓度影响因素进行了分析。结果表明,除冬季外,气温与O_(3)浓度均呈现显著的正相关关系,气温越高O_(3)浓度越大。当相对湿度在15%~25%时最有利于O_(3)的生成,高湿、高压、低能见度的气象条件下均不利于O_(3)的生成。除冬季外,风速与O_(3)浓度呈现出弱正相关关系,风速为3~4 m/s,O_(3)浓度相对较高,风速过大或过小均不利O_(3)的积累。除冬季外,NO、NO_(2)、NO_(x)、CO、PM_(2.5)均与O_(3)呈现显著的负相关关系。在乌鲁木齐市夏季午后高温时段,PM_(2.5)与O_(3)(P-O)存在协同生成的情况,且在夏季O_(3)高值区(O_(3)-8h日浓度≥120μg/m^(3))时,随着NO、NO_(2)、CO等前体物浓度的升高O_(3)存在升高的趋势。

广东省夏秋季光化学反应活性空间分布表征

于夏末秋初在深圳市城市和郊区开展了大气OH自由基观测,结果显示OH自由基日间峰值平均浓度分别为6.0×10^(6)cm^(-3)和5.9×10^(6)cm^(-3),与国内外其他地区相比处于中等水平.基于实测数据构建了拟合效果较好的本地化OH自由基参数化公式,应用于广东省OH自由基空间分布的表征,并进一步利用日间OH和NO_(2)浓度之积反映光化学反应活性(AP).结果发现,2018年夏秋季广东省大气光化学反应活性总体上呈现珠江三角洲较高,AP达10.1×10^(7)μg/(m^(3)·cm^(3)),粤东、粤西、粤北地区较低的分布态势,AP分别为5.4×10^(7),5.9×10^(7)和7.7×10^(7)μg/(m^(3)·cm^(3));同期的PM_(2.5)和O_(3)高值区域也集中在珠江三角洲,说明了调控光化学反应活性对珠江三角洲协同控制PM_(2.5)和O_(3)污染的关键作用.空间分布特征还表明,粤北地区显著受到来自北方内陆的PM_(2.5)区域传输影响,而粤东地区更易受到来自东南沿海的O_(3)区域传输影响,体现了跨省区域联防联控的重要性.

长江三角洲区域细颗粒物和臭氧对前体物减排的响应及政策启示

大气细颗粒物(PM_(2.5))和臭氧(O_(3))污染已成为中国当前最严峻的大气环境问题.氮氧化物(NO_(x))与挥发性有机物(VOCs)是PM_(2.5)和O_(3)的共同前体物,准确量化NO_(x)与VOCs对PM_(2.5)和O_(3)的非线性响应关系,是实现PM_(2.5)和O_(3)的协同防控、持续改善环境空气质量的前提.本研究构建了长江三角洲(简称长三角)地区大气PM_(2.5)和O_(3)对其前体物排放的响应曲面模型(RSM),探究了长三角41个城市不同季节大气PM_(2.5)和O_(3)对NO_(x)与VOCs减排的协同响应,提出了在长三角地区应采取分区域、分阶段、分季节的PM_(2.5)和O_(3)的协同调控策略.本研究还发现长三角地区不同城市的排放-浓度响应关系具有显著差异.对于O_(3)而言,冬季、春季和秋季长三角地区分别有40、24和34个城市处于VOC控制区,主要集中在沪锡杭、区域中部和区域北部地区,降低O_(3)浓度的最低平均VOCs/NO_(x)减排比为1.1(0.03~1.67)、0.35(0.01~0.75)、1.3(0.20~2.30).对于PM_(2.5),冬季有28个城市在单独控制NO_(x)时会导致PM_(2.5)浓度反弹.尤其是沪锡杭、区域中部和苏北皖北地区,PM_(2.5)和O_(3)的持续协同控制主要依赖于NO_(x)的深度减排,同时春秋季加强VOCs控制,冬季协同加强SO_(2)、NH3和一次PM_(2.5)等前体物控制,以实现PM_(2.5)和O_(3)的协同防控.

煤粉锅炉低NOx燃烧技术专利分析

工业煤粉炉最早出现在20世纪的欧洲,最早应用在德国。中国工业煤粉锅炉则出现于20世纪60年代,煤粉相比于油、气等具有更便宜的价格,因此,其具有广阔的应用前景。随着对环保的重视,对煤粉锅炉的排放要求越来越严格,作为PM2.5的重要前体物,其中对NOx的排放要求也越来越高。