金昌市PM_(2.5)的化学组分特征及来源分析

为研究金昌市PM_(2.5)及其化学组分(有机碳、元素碳和水溶性离子)的特征,于2020年5月—2021年3月对金昌市大气PM_(2.5)进行手工采样,并运用PMF模型和HYSPLIT模型解析污染来源.研究结果表明,观测期间金昌市PM_(2.5)年平均质量浓度为(62.2±10.4)μg·m^(−3),各季节平均质量浓度由高到低依次为春季、冬季、秋季、夏季.化学质量闭合研究表明:碳质组分(OM+EC)是金昌PM_(2.5)的主要组成部分.PM_(2.5)中的OC与EC的年平均质量浓度分别为(13.4±5.6)μg·m^(−3)、(2.9±1.5)μg·m^(−3),TC占PM_(2.5)质量浓度的16.3%,并且四季OC/EC的平均值均大于2,表明采样期间各个季节均存在二次污染.夏季OC与EC之间的相关系数最低,说明夏季污染物来源较其他季节更为复杂.金昌市PM_(2.5)中总水溶性离子的年平均质量浓度为(25.0±11.6)μg·m^(−3),占PM_(2.5)质量浓度的40.2%,其中,SO_(4)^(2−)、Ca^(2+)、NO_(3)^(−)和Cl^(−)是金昌市主要的4种离子,分别占总离子的22.5%、17.1%、16.8%、12.1%.对水溶性离子做离子平衡分析表明:夏季、秋季和冬季阴阳离子的相关性较好,没有重要的离子缺失,春季较差,有重要阴离子缺失.PMF模型表明金昌市PM_(2.5)的主要污染源为燃烧源(生物质+燃煤)(30.5%)、土壤尘(24.6%)、二次无机气溶胶(26.0%)和机动车尾气(18.9%),HYSPLIT模型表明金昌市春季PM_(2.5)浓度受外来污染源输入影响较大,夏季、秋季和冬季应主要考虑本地排放的贡献.

武汉市冬季重污染过程中PM_(2.5)组分特征与区域来源解析

随着《大气污染防治行动计划》和《打赢蓝天保卫战三年行动计划》的相继实施,在高强度的污染治理下,中东部地区PM_(2.5)污染改善效果显著。为探讨在PM_(2.5)浓度不断降低的背景下,仍时有发生的武汉冬季重污染过程的成因及特征,以2020年12月武汉地区一次长达10 d的重污染过程为例,利用多种观测数据和嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS)分析污染过程中PM_(2.5)的化学组分特征和区域贡献等。结果表明:污染日二次无机盐SNA(SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-)和NH+4)和碳质组分(EC和OC)在PM_(2.5)中的占比高(分别为78%和18%),NO_(3)^(-)的占比从清洁日的36%上升到污染日的46%,是污染过程中占比最高的化学组分。污染期间,NO_(3)^(-)和SO_(4)^(2-)的浓度比为2.9~6.1,因此二次无机盐的主要来源可能是移动源;OC和EC的浓度比为3.0~9.8,因此碳质组分的主要来源可能是燃煤源。污染期间主要有河南-孝感-武汉和安徽-黄冈-武汉2条污染传输带,污染物传输以武汉周边城市的近距离输送为主,随着污染程度加重,武汉本地及武汉城市圈的区域贡献增加。重度污染天是静稳天气下持续的偏弱东风和西北风输送的污染气团在不易扩散的天气条件下累积形成的。

PM_(2.5)粉末样品中不同组分的氧化潜势及影响因素

基于大流量旋风式冲击采样器在西安市采集了四季大气PM_(2.5)粉末样品,分别测定其水溶和非水溶相的氧化潜势(OP)､无机元素､水溶性离子､金属组分､碳组分和有机官能团,揭示水溶相/非水溶相的化学组分对OP的影响.结果显示,西安市PM_(2.5)粉末样品总OP的趋势为秋冬(秋7.24μmol/(min·mg),冬5.19μmol/(min·mg))显著高于春夏季(春2.06μmol/(min·mg),夏3.15μmol/(min·mg));春夏季PM_(2.5)粉末样品的OP以水溶相OP为主(70.0%),秋冬季以非水溶相为主(73.9%).水溶性金属Ni､Pb､Ba､Mn､Cu､Ti(0.60<R<0.80,P<0.05)和水溶性有机碳(TOC)(R=0.54,P<0.05)与水溶相OP呈较显著的正相关.非水溶性金属(Cu､Fe､Cr等)与非水溶相OP普遍呈较显著的正相关(0.48<R<0.71,P<0.05),非水溶性元素碳(EC)与非水溶相OP则呈显著负相关(-0.63<R<-0.45,P<0.05).傅里叶红外光谱的结果显示,酚､醇､醚､酯等含氧水溶性有机物对PM_(2.5)粉末样品中水溶相OP有重要的影响.

北方沿海城市大气PM_(2.5)组分特征及来源分析:以青岛市为例

为探究北方沿海城市大气PM_(2.5)的化学组分特征及其关键来源,本文选择典型代表城市青岛市作为研究对象,在2021年3月−2022年2月采集大气PM_(2.5)样品,测定水溶性无机离子、碳组分及化学元素等组分,深入分析大气PM_(2.5)化学组分特征,采用正定矩阵因子分解(PMF)和潜在源贡献函数(PSCF)对青岛市PM_(2.5)的主要贡献源类和潜在源区进行分析研究.结果表明:①采样期间青岛市PM_(2.5)浓度平均值为42.2μg/m^(3),NO_(3)^(−)、NH_(4)^(+)、SO_(4)^(2−)、OC是PM_(2.5)的主导成分,浓度分别为11.77、5.76、5.20和6.67μg/m^(3),占比分别为27.88%、13.65%、12.32%和15.80%.②各组分浓度季节性变化与PM_(2.5)浓度变化基本一致,呈现冬季最高、夏季最低,春季、秋季相差较小的变化特征.③PMF模型解析结果表明,二次无机源是青岛市PM_(2.5)的主要来源,贡献率达42.8%;其次为二次有机源以及燃煤和生物质燃烧源,贡献率分别为18.1%、15.7%;机动车源贡献率为8.8%,海盐和船舶源贡献率为6.0%;而扬尘源和工艺过程源贡献率相对较低,分别为5.3%和3.3%.冬季燃煤和生物质燃烧源贡献率(24.4%)明显高于其他季节;春季和秋季扬尘源贡献率较高,分别为6.5%和9.8%;夏季二次有机源、海盐和船舶源以及机动车源的贡献率高于其他季节,贡献率分别达23.1%、12.4%和16.3%.④江苏省北部以及山东省中东部是青岛市各类源的主要潜在源区,江苏省东北部、长三角地区以及黄海海域是海盐和船舶源的主要潜在源区.研究显示,二次源是青岛市大气污染物的主要来源,燃煤源和生物质燃烧源、机动车源、海盐和船舶源的影响也不容忽视.二次源、机动车源以及海盐和船舶源可能是北方沿海城市PM_(2.5)的重点关注源类,在大气污染防治措施制定时需要加强对其的精细化管理.

大气氨气污染特征分析及其对PM_(2.5)二次无机组分的影响

为研究大气中氨气的污染特征及其对细颗粒物(PM_(2.5))二次无机组分的影响,于2021—2022年在江苏省南京、无锡、镇江、常州、徐州5个城市同期开展氨气及气溶胶组分的在线监测,并采用热动力学稳态模型(ISORROPIA)评估氨气的减排成效。结果表明,5个城市氨气年均质量浓度为10.1μg/m^(3),5个城市年均质量浓度为7.7~15.2μg/m^(3),其中徐州最高,南京最低。总氨于夏季(6月)达到浓度峰值,受温度及硝酸铵的热不稳定性影响,氨气在12:00左右出现浓度峰,而铵盐则呈现出昼低、夜高的日变化特征。5个城市均处于富氨水平,全年气溶胶呈中性,氨气中和额外酸性气体的潜力较为突出。冬季江苏省各市只有通过大幅度的氨减排(>60%)才能使PM_(2.5)浓度显著下降,而对二氧化硫(SO_(2))、氮氧化物(NO_(X))进行减排才能更加高效地减轻PM_(2.5)污染。

基于多模式的北京PM_(2.5)组分特征及氧化潜势分析

于2019年3、7月在中国气象科学研究院站进行PM_(2.5)样品采集与实验分析,并用正交矩阵因子分析法(PMF)模型进行来源解析,发现交通源(19.10%)、二次组分(19.17%)和扬尘源(18.02%)是采样期间PM_(2.5)污染主要来源.在此基础上以每立方米大气体积的抗坏血酸的消耗速率(OPv)表征PM_(2.5)的氧化潜势.3月北京的OPv值为(210.49±169.00)[pmol/(min·m^(3))],7月则为(313.34±131.84)[(pmol/(min·m^(3))).且OPv与Cu(r=0.801)、As(r=0.742)、SO_(4)^(2-)(r=0.701)等具有很强的相关性.将多元回归结果和WRF-Chem模型结合,构建了新的氧化潜势预测模型,发现OPv和PM_(2.5)浓度的空间特征存在差异,北京市OPv的浓度最大值出现在东南部.

2023年春节期间宿迁市PM_(2.5)化学组分特征与来源解析

2023年春节期间(1月18日—25日),宿迁市发生了一次短时PM_(2.5)重度污染,利用宿迁市环境空气国控监测站、大气超级站、在线单颗粒气溶胶质谱仪等对PM_(2.5)化学组分进行分析,对颗粒物的主要组分进行来源解析,探讨燃放烟花爆竹对空气质量的影响。结果表明,春节期间整体空气质量良好,峰值出现在21日22时—22日0时(除夕夜),PM_(2.5)浓度范围为165~206μg/m^(3),达到重度污染水平,各项化学组分抬升明显,二次有机物占比明显抬升。烟花爆竹燃放指征重金属元素在除夕夜前后变化幅度较大,PM_(2.5)小时均值同步上升3.0倍,K^(+)和Cl^(-)浓度多次出现同时突升,重金属元素和离子元素双重佐证了烟花爆竹燃放助推了颗粒物浓度高值。由于烟花燃放特征离子与本地扬尘源特征离子存在共性(Al^(+)、Ba^(+)、Mg^(+)等矿物质成分),在不利气象条件下主要表现为扬尘源对大气颗粒物贡献率的增加。

PM_(2.5)碳组分研究现状综述

了解PM_(2.5)的化学组成、来源、大气传输过程和环境效应对大气污染有效控制对策的制定有重要意义,大气气溶胶碳质组分主要包括有机碳和元素碳,是大气细粒子的重要组成部分。通过总结国内南北方城市PM_(2.5)碳组分分析方面的研究,综述中国环境大气碳组分观测研究的现状,就大气PM_(2.5)碳组分OC、EC的浓度水平、OC和EC比值分析,相关性分析和来源等方面进行讨论。评述结果表明,南北方城市的样品数据PM_(2.5)碳组分OC、EC的浓度水平均有季节性差异,并且南北方城市相关性和源解析结果存在较大差异,以期为环境监测资料的深入科学分析提供参考和借鉴。在此基础上,指出现有研究的一些局限,并对今后的大气碳组分观测研究提出针对性的建议。

重庆市荣昌区PM_(2.5)组分分析及来源解析

利用中流量采样器对荣昌区国控空气站点布点采集PM_(2.5)样品,分析碳组分、水溶性离子组分和金属元素组分,识别出PM_(2.5)的组分构成。结果表明:荣昌区PM_(2.5)中的主组分(占比超过1%)共14个,按浓度由高到低排列依次为OC、EC、SO_(4)^(2-)、NO^(3-)、Si、Al、Ca、V、Na、Fe、K、Cl^(-)、As和NH_(4)^(+)。荣昌区PM_(2.5)中二次组分(OC、SO_(4)^(2-)和NO_(3)^(-)等)占比较高,达45%。利用PMF模型进行分析,在荣昌区PM2.5中,工业源、交通源、生活源、扬尘和其他源的贡献占比分别为35.7%、29.8%、17.3%、9.3%和7.8%,工业源为首要贡献源类,交通源略低于工业源。

苏州市2022年春节期间烟花爆竹燃放对空气质量及PM_(2.5)组分的影响

利用苏州市2022年春节期间(1月31日—2月6日)逐时气象数据、细颗粒物(PM_(2.5))及其特征组分监测数据,分析春节烟花爆竹集中燃放对PM_(2.5)及其特征组分的影响。结果表明:烟花爆竹集中燃放时段,硫酸根离子(SO_(4)^(2-))、氯离子(Cl^(-))、钾离子(K^(+))、镁离子(Mg^(2+))、有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度均显著升高,与非集中燃放时段相比,分别增加了90.6%,783.3%,350.0%,371.4%,137.5%,150.0%;质量浓度增加最显著的金属分别为钡(Ba)、铜(Cu)、铬(Cr)、钾(K)、铅(Pb)、锡(Sn)、锰(Mn)、锑(Sb)、硅(Si)、锌(Zn)、铁(Fe)、砷(As)、镓(Ga)(按增幅由大到小排序);烟花特征离子钡离子(Ba^(2+))在烟花集中燃放时段的数浓度峰值是非集中燃放时段的34.9倍,其余特征离子数浓度峰值也都为非集中燃放时段的8倍以上。烟花爆竹集中燃放显著提高了空气中各项污染物的质量浓度,并且在除夕和初五2个时段分别形成了2个污染高峰;污染物比值法(M/CO)定量评估结果表明,苏州市区PM_(2.5)的贡献率为50.4%,显著低于辖属区县,表明禁燃措施具有一定成效;特征水溶性离子、OC、示踪性重金属的变化特征与PM_(2.5)质量浓度变化特征吻合;污染物在线源解析结果表明,春节期间苏州市空气质量受烟花爆竹集中燃放影响显著。

中国城市PM_(2.5)污染暴露不平等及其驱动因素——基于Theil指数和LMDI分解

聚焦大气污染物PM_(2.5),对2015~2021年污染物浓度进行人口规模赋权,构建中国城市PM_(2.5)污染暴露水平指标,基于GINI系数和Theil指数测度污染暴露不平等,并按城市行政层级、省份进行差异分解;基于对数平均迪氏指数分解法(LMDI),分别对污染暴露水平、不平等程度进行驱动因素分解,探究其变化背后的社会经济因素.结果表明:中国城市PM_(2.5)污染暴露不平等总体温和,GINI系数保持在0.2以内且呈递减趋势.不同行政级别城市间未表现出污染暴露不平等,而省际差异对污染暴露不平等的贡献达68.4%;总体上能源的污染暴露乘数、政府绿色支出能耗强度是PM_(2.5)污染暴露水平的主要抑制因素,对污染暴露水平的驱动贡献超过60%.政府支出结构、支出规模、经济发展和人口因素对PM_(2.5)污染暴露起促增作用,但各因素在不同层级的城市间具有异质性;能源的污染暴露乘数、绿色支出能耗强度对不平等的动态抑制作用弱化,主要依靠能源绿色化的治污策略面临挑战.据此提出更好发挥政府作用,持续降低中国PM_(2.5)污染暴露水平,实现环境公共服务更加均等化的政策启示.

汾渭平原秋冬季PM_(2.5)化学组分特征及其来源

汾渭平原是我国空气污染最严重的区域之一,2018年被列为重点区域.本研究针对汾渭平原11城市开展PM_(2.5)化学组分连续观测,分析PM_(2.5)浓度和主要化学组分的时空分布规律,并利用PMF模型解析PM_(2.5)污染来源.结果表明:(1)2018—2019年秋冬季汾渭平原11城市ρ(PM_(2.5))平均值为(101.4±65.4)μg/m^(3),是京津冀及周边地区“2+26”城市的1.1倍.临汾市ρ(PM_(2.5))最高(216.8μg/m^(3)),是汾渭平原的2.1倍.(2)2018—2019年秋冬季汾渭平原PM_(2.5)的主要化学组分是有机物、硝酸根离子、地壳物质和硫酸根离子,其中地壳物质占比是京津冀及周边地区的1.6倍.(3)受污染物排放、气象条件以及地理位置的影响,汾渭平原PM_(2.5)中有机物、硝酸根离子、地壳物质、硫酸根离子、铵根离子和氯离子的空间分布具有明显的差异性.(4)随着污染的加重,硝酸根离子、硫酸根离子和氯离子在PM_(2.5)中的占比均逐渐增加,地壳物质、元素碳、微量元素等与一次排放相关的组分占比随污染加重逐渐减少,表明污染期间燃煤源管控仍需进一步加严,而对扬尘源和机动车等污染源的管控起到了良好的效果.(5)重污染过程期间,相对湿度增加、风速减小是影响PM_(2.5)浓度上升的客观因素,二次组分以及与燃煤源和生物质燃烧源有关的化学组分的增长是影响PM_(2.5)浓度上升的重要原因,二次源和燃烧源是PM_(2.5)的主要来源.研究显示,汾渭平原秋冬季PM_(2.5)污染较重,尤其需要关注燃烧源的管控.

基于能量代谢探讨红景清肺方对PM_(2.5)诱导小鼠肺损伤的保护作用

目的探究红景清肺方对大气细颗粒物(particulate matter 2.5,PM_(2.5))诱导小鼠肺损伤的保护作用及机制。方法40只ICR雄性小鼠,随机分为空白对照组、PM_(2.5)模型组、中药等效组、中药二倍组。中药各组预给药7 d后,除空白对照组外,各组持续2 d给予0.02 mg·μL^(-1)浓度PM_(2.5)混悬液滴鼻制备小鼠肺损伤模型。末次染毒24 h后取肺组织样本,苏木素-伊红(hematoxylin-eosin,HE)染色观察肺组织形态学变化;酶联免疫吸附法(enzyme linked immunosorbent assay,ELISA)检测三磷酸腺苷(adenosine triphosphate,ATP)和Na^(+)-K^(+)-ATP酶(Na^(+)-K^(+)-ATPase)、Ca^(2+)-Mg^(2+)-ATP酶(Ca^(2+)-Mg^(2+)-ATPase)含量;蛋白免疫印迹法(western blot)检测腺苷酸活化蛋白激酶(AMP-activatedproteinkinase,AMPK)、过氧化物酶体增殖物激活受体1α(peroxisome proliferator-activated receptor-γcoactivator 1α,PGC-1α)及线粒体转录因子A(mitochondrial transcription factor A,TFAM)蛋白表达水平;免疫组织化学法(immunohistochemistry,IHC)检测PGC-1α、TFAM、核呼吸因子1(nuclear respiratory factor-1,Nrf1)蛋白表达。结果与空白对照组比较,PM_(2.5)模型组小鼠肺组织结构病理损伤明显,肺组织中ATP、Na^(+)-K^(+)-ATP酶、Ca^(2+)-Mg^(2+)-ATP酶含量显著降低(P<0.01),AMPK、PGC-1α、TFAM蛋白表达水平及PGC-1α、Nrf1、TFAM蛋白阳性表达率明显降低(P<0.01);与PM_(2.5)模型组比较,中药各组肺组织损伤明显改善,中药二倍组中ATP含量升高(P<0.05),Na^(+)-K^(+)-ATP酶、Ca^(2+)-Mg^(2+)-ATP酶含量显著升高(P<0.01),中药等效组三者含量有上升趋势,但差异无统计学意义(P>0.05),中药各组AMPK、PGC-1α、TFAM蛋白表达水平及PGC-1α、Nrf1、TFAM蛋白阳性表达率显著升高(P<0.01)。结论红景清肺方可提高肺组织内Na^(+)-K^(+)-ATP酶、Ca^(2+)-Mg^(2+)-ATP酶活性,上调AMPK/PGC-1α信号通路蛋白水平,减轻线粒体损伤和功能障碍,促进线粒体生物合成,有效改善肺组织能量代谢,从而减轻PM_(2.5)对肺组织的损伤。

沈阳市O_(3)与PM_(2.5)关系及污染主控因素分析

PM_(2.5)与O_(3)的协同控制是空气质量持续改善的关键所在,厘清PM_(2.5)与O_(3)的关系,识别O_(3)主控因素以及量化气象和人为排放贡献是实施二者协同控制的基础.本研究基于沈阳市大气复合立体超级站2019−2022年地面观测数据,分析PM_(2.5)和O_(3)协同关系及成因;利用逐步回归模型得到影响O_(3)变化的主控因素,并估算各气象因素对O_(3)的贡献.结果表明:①沈阳市2019−2022年夏季PM_(2.5)浓度与O_(3)浓度呈正相关,有明显的协同增长效应,其余三季均呈明显负相关.究其原因,主要是由于夏季高温和高太阳辐射条件利于大气光化学反应,促进了O_(3)、PM_(2.5)中二次无机成分〔主要是硫酸盐(SO_(4)^(2−))、硝酸盐(NO_(3)−)和铵盐(NH_(4)^(+)),简称“SNA”〕共同增长所致;而冬季高排放和高大气稳定度等气象条件利于SNA和二次有机碳(SOC)非均相生成,但弱太阳辐射和低温等条件不利于O_(3)光化学生成,加之高NO的滴定效应,使SNA和SOC浓度均与O_(3)浓度呈负相关.②在观测的相关污染物和气象因子中,过氧乙酰硝酸酯(PAN)与O_(3)浓度的关系最为密切,尤其在夏季.③气象因素中,O_(3)浓度与气温高度相关,与风速也呈正相关,而与相对湿度则在各季节均呈负相关.冬、春、秋三季PM_(2.5)均对O_(3)起抑制作用,冬季尤为突出.在高浓度O_(3)污染(O_(3)浓度>160μg/m^(3))过程中,主控因素中气温和风速的抬升促进O_(3)浓度升高,而高NO2和相对湿度(RH)则有利于降低O_(3)浓度.在2019−2022年高浓度O_(3)污染过程中,气象因素对沈阳市O_(3)浓度变化的贡献高于O_(3)前体物排放的贡献,总贡献为57μg/m^(3),对污染形成起着主导作用.

2015-2021年鄱阳湖流域主要城市PM_(2.5)和O_(3)浓度分布特征及疾病负担评估

为研究鄱阳湖流域主要城市(南昌市、九江市和上饶市)PM_(2.5)和O_(3)污染对健康的影响,本文评估了“十四五”期间实现特定浓度目标可能带来的健康效益,分析了2015-2021年各污染物的浓度变化,并运用健康影响函数(HIF)及综合暴露-反应函数(IER)对这些城市的疾病负担进行了评估.结果表明:①2015-2021年,南昌市、九江市和上饶市的PM_(2.5)年均浓度分别下降了28.57%、32.65%和34.88%,而O_(3)浓度分别上升了11.53%、8.75%和7.06%;此外,PM_(2.5)和O_(3)浓度分布呈现出明显的季节性变化.鄱阳湖流域主要城市与PM_(2.5)相关的疾病负担下降了18.42%,而与O_(3)相关的疾病负担增加了81.11%.②预测显示,“十四五”期间若实现积极目标,南昌市、九江市和上饶市的PM_(2.5)疾病负担将分别减少55.45%、59.51%和51.44%,在一般目标下将分别减少31.76%、36.43%和33.80%;O_(3)方面,预期目标实现后南昌市、九江市和上饶市的疾病负担将分别下降50.92%、40.58%和36.80%.研究显示,相较于O_(3)浓度控制目标,更为严格的PM_(2.5)浓度控制目标能够产生更显著的健康效益.

基于DSM的城市公园对PM_(2.5)和PM_(10)的消减特征研究——以南昌市人民公园为例

【目的】PM_(2.5)、PM_(10)等空气颗粒物是城市空气首要污染物,在城市空气污染中占主导地位。了解固定外源下PM_(2.5)、PM_(10)在城市绿地的消减特征,可为城市阻控空气颗粒物、缓解空气污染提供有利依据。然而目前空气颗粒物的研究大多以点测定方式量化空间结构及植被类型对空气颗粒物的影响,对固定外源污染下PM_(2.5)、PM_(10)在城市绿地空间尺度上的影响机制研究较少。【方法】研究结合DSM与地统计学,以南昌市人民公园为例,探索城市公园阻隔外源污染的空间梯度效应及空间结构类型差异。利用克里金插值法对其空间分布特征进行可视化模拟;利用Arcgis和R语言等软件分析不同空间结构PM_(2.5)、PM_(10)的浓度差异。【结果】人民公园PM_(2.5)、PM_(10)的浓度在空间分布上趋势一致,均表现为以固定外源点为核心,浓度随距离增加呈极显著梯度递减的趋势,且在中部(约距外源点150~220 m处)消减效率最高,约为全园PM_(2.5)平均消减值的7.5倍,PM_(10)平均消减值的3.8倍;PM_(2.5)、PM_(10)受多种因子影响:与空气温度、距离(主导因子)显著负相关、与相对湿度显著正相关,且PM_(2.5)、PM_(10)对不同因子响应特征存在差异;城市公园不同绿地空间结构对PM_(2.5)、PM_(10)的消减及扩散作用差异显著,受其双重影响,PM_(2.5)、PM_(10)的浓度表现为水体>广场>树林>草坪,其中PM_(2.5)受影响更显著;此外,受各因子和绿地空间结构耦合影响,部分区域PM_(2.5)、PM_(10)分布异常。【结论】以固定外源点为核心,PM_(2.5)、PM_(10)浓度随距离增加呈极显著梯度递减的趋势,且在中部消减效率最高;PM_(2.5)、PM_(10)浓度与相对湿度显著正相关,与空气温度与距离显著负相关,其中PM_(10)对距离和相对湿度响应较为明显,而PM_(2.5)受空气温度影响较大;在随距离变化基础上,不同城市绿地空间结构对PM_(2.5)、PM_(10)消减和扩散作用差异导致了局部分布差异。

北京不同类型城市森林中PM_(2.5)与O_(3)的关联性分析

大气污染的协同治理是实现经济社会高质量发展,加快生态文明建设的重要途径.PM_(2.5)和臭氧的协同治理是我国“十四五”时期大气污染防治的要求,探究北京市城市森林不同类型林内PM_(2.5)与臭氧的相关性对北京市大气污染的防治具有重要意义.本文利用北京市3个城市森林生态环境监测站测得的PM_(2.5)、O_(3)浓度数据,系统分析不同类型城市森林PM_(2.5)与O_(3)浓度相关性的差异.结果表明:①春季,中心城区、近郊湿地区、近郊浅山区森林中PM_(2.5)与O_(3)浓度呈负相关,中心城区相关性最强(r=0.178,p<0.01);夏季各区域PM_(2.5)与O_(3)浓度均呈正相关,近郊湿地区相关性最强(r=0.095,p<0.01);秋季各区域PM_(2.5)与O_(3)浓度均呈负相关,近郊浅山林区负相关性最强(r=−0.428,p<0.01);冬季近郊湿地区PM_(2.5)与O_(3)浓度呈显著正相关(r=0.061,p<0.05),但中心城区和近郊浅山林区均呈负相关.②工作日期间夜间近郊浅山林区PM_(2.5)与O_(3)浓度相关性相对较强(r=−0.147,p=0.01),其余时间中心城区相关性相对较强,相关系数在−0.14上下波动,周末期间除夜间外,近郊湿地区相关程度相对较强,相关系数在−0.08上下波动.③当PM_(2.5)浓度≤50μg/m^(3)或O_(3)浓度>50μg/m^(3)时,PM_(2.5)与O_(3)浓度呈正相关;PM_(2.5)浓度处于50~200μg/m^(3)之间或O_(3)浓度≤50μg/m^(3)时,二者负相关性相对较强.研究显示,北京市城市森林中PM_(2.5)与O_(3)相关性在季节、不同区域昼夜尺度上有所差异,且林内各区域PM_(2.5)和O_(3)浓度总体呈负相关,表明PM_(2.5)与O_(3)的相互关系受环境背景浓度值、气象要素、人类活动等多因素共同影响.

不同气象条件下北京市植被区与非植被区PM_(2.5)与臭氧(O_(3))的质量浓度及其相关性研究

本研究利用2022年北京市植被区与非植被区监测点PM_(2.5)和O_(3)质量浓度数据以及气象数据,揭示气象因素对PM_(2.5)和O_(3)相关性的影响。结果表明,气象因素影响PM_(2.5)与O_(3)间相关性。全年以及不同季节中,温度对PM_(2.5)-O_(3)相关系数的影响作用最强。所有温度区间、湿度>55%、气压<985 hPa条件下的相关性表现为植被区高于非植被区。当温度<0℃或湿度>75%时,PM_(2.5)和O_(3)质量浓度负相关程度最高,温度>20℃或湿度<35%时,正相关程度最高。介于955~985 hPa气压范围的PM_(2.5)和O_(3)质量浓度呈正相关,低于或高于此范围二者呈负相关关系。其中955~970 hPa气压范围的正相关程度最强,高于985 hPa气压范围的负相关程度最强。高温、高湿的气象条件,PM_(2.5)和O_(3)质量浓度存在正效应;低温、低湿的气象条件,二者存在负效应。

新余市森林游憩区空气负离子与PM_(2.5)动态变化规律及影响因子特征研究

为揭示江西省新余市森林游憩区空气负离子与PM_(2.5)时空分布特征、交互效应及其影响因素,对其森林环境中空气负离子和PM_(2.5)浓度时空分布特征及其与气象因子关系进行测定分析。结果显示:(1)新余市森林游憩区与城市绿地空气负离子年变化趋势总体保持一致,全年中各月份森林空气负离子浓度均显著高于城市绿地;1月、3月和4月城市绿地PM_(2.5)浓度显著高于森林,其他月份差异不明显;夏季6—8月空气负离子和PM_(2.5)浓度分别达到其全年最高值和最低值。(2)森林环境空气负离子浓度随海拔升高呈逐渐上升的趋势,PM_(2.5)含量呈先上升再下降的趋势;随距地面垂直高度的增加,林分中空气负离子浓度先下降再上升后保持不变,PM_(2.5)含量逐渐降低,距地面高10 m处林冠中层具有较高的空气负离子和较低的PM_(2.5)含量。(3)不同季节森林空气负离子与PM_(2.5)浓度均呈显著负相关,与空气气压、温度、相对湿度、风速和风向相关性各不相同。结果表明:新余市森林游憩区夏季、1000 m海拔山地、林冠层中部空气质量最优,是建设森林空气保健、疗养活动的理想场所。

西安PM_(2.5)碳组成及水溶性有机物分子特性和来源季节差异

利用平行因子分析和后向轨迹模型,采用紫外光谱法、三维荧光光谱法,分析西安市PM_(2.5)碳组成及水溶性有机物(Water-Soluble Organic Matters,WSOM)的荧光组分、分子特性和来源。结果显示,西安市各季节PM_(2.5)及其有机碳(Organic Carbon,OC)和元素碳(Elemental Carbon,EC)的质量浓度由高到低依次为:冬、秋、春、夏,且南北郊差异不显著。PM_(2.5)中水溶性有机碳(Water-Soluble Organic Carbon,WSOC)质量浓度为3.50~17.29μg/m^(3),冬季WSOC质量浓度最高。四季的WSOM中均含有紫外光类腐殖质和可见光类腐殖质。秋、冬和夏季类富里酸的荧光强度占比最大。WSOM的E_(2)/E_(3)、E_(3)/E_(4)和AAE值由高到低依次是:冬、春、夏、秋。SUVA 254和MAE_(3)65值均在冬季最高,夏季最低。冬季WSOM的相对分子质量和腐殖化程度较小,分子苯环取代程度最大,光吸收能力对光吸收的波长依赖性较强;秋季WSOM的相对分子质量较大,腐殖化程度较强,光吸收的波长依赖性较弱;夏季WSOM的芳香化程度和光吸收能力及春季WSOM分子苯环取代程度最弱。碳组分质量浓度、UV 254、α350和荧光强度两两呈显著正相关(p<0.01)。WSOM的荧光指数(Fluorescence Index,FI)、生物源指数(Biogenic Index,BIX)和腐殖化指数(Humification Index,HIX)值分别为1.51~2.15、0.88~1.46、1.18~3.19。冬季WSOM的自生来源最高,夏季WSOM的陆源来源比例相对较大。西安市污染气团主要来自于陕西省区域气团传输。西安市四季PM_(2.5)碳组成及WSOM的荧光组分、分子特性和来源存在季节差异,但北郊和南郊的紫外荧光光谱特性和来源差异不显著。