关键词： 重污染   PM2.5   化学组分   特征   南昌  

摘要： 对南昌市2016年1月一次以PM_(2.5)为首要污染物的大气重污染过程进行了综合分析,研究其污染特征及成因。重污染时段PM_(2.5)中SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+质量浓度之和占42.1%,重污染日OC/EC为4.73,均明显高于非污染期间,说明二次无机离子和有机物贡献较大;NO_3^-/SO_4^(2-)均值为0.85,高于非污染期间的0.56,表明南昌市固定源和移动源污染并重,且重污染期间移动源贡献比例增大。区域污染传输,加上低压、低风速和相对较高的湿度等不利于大气扩散的气象条件可能是此次重污染的成因。

关键词： 重污染天气   泰森多边形   源强估算模式   采暖期   相对中值误差  

摘要： 针对以往大气污染排放源强估算时多采用排放因子法计算大气排放源强,存在着受排放源类别不全、排放清单的不确定性、人力物力财力因素制约,以及企业上报数据不准确,存在偷排多排的情况等问题,利用重污染天气城市各区域空气质量数据,采用泰森多边形确定区域特征长度、大气箱式模型估参的方法,快速确定各污染物的排放源强,建立较为简便的大气污染排放源强估算模式.对哈尔滨市采暖期的大气污染源强估算结果表明:NOx、SO2、CO总的估算排放源强为436.33,154.82和8 566.82 t/d.对源强估算算法进行精确度检验,其相对中值误差小于30%,适合作为区域大气污染物排放模拟与预测的模型理论基础.

关键词： PM2.5   时空分异特征   气象条件   后向轨迹  

摘要： 基于2015年长三角地区129个环境空气质量监测站的空气质量指数(AQI)及主要大气污染物浓度数据,结合气象资料和HYSPLIT后向轨迹模式,探究长三角地区大气重污染的时间变化和空间集聚特征,并深入分析气象条件和区域传输对重污染过程发生和维持的影响.结果表明,2015年长三角地区各城市平均出现AQI超过200的重污染天气共8 d,重污染频率为2.01%,PM2.5作为首要污染物出现频次最多.从时间变化看,重污染主要分布在1月和12月;从空间分布看,北部地区重污染相比南部地区更为严重,徐州和常州市出现频率最高.选取典型重污染过程1月9—11日(纬向扩散型)、1月24—26日(经向扩散型)和12月20—26日(两种模式相结合的重污染天气)进行成因分析,发现长三角地区重污染天气主要受到西北风向、低风速、高湿度和逆温层的影响,导致大气污染物积累且不易扩散.基于HYSPLIT的大气传输轨迹及频率分布表明,来自西北方向的气流对江苏北部地区的污染输送特征有着显著影响.

关键词： 大气污染   污染治理   天气   京津冀区域   产业结构调整   环保领域   发展生态   污染问题  

摘要： 京津冀大气污染问题是协同发展生态环保领域重要的一环，京津冀区域大气污染治理应进一步完善重污染天气应急机制、加强常规联防联控和督察机制、健全大气污染长效治理机制，并加强区域补偿、产业结构调整等相关方面的科学研究。

关键词： 元素   在线金属分析仪   正矩阵因子分解法   重污染  

摘要： 于2017年11月21~29日利用在线金属分析仪及气象仪器在郑州大学站点进行连续观测,识别郑州市秋冬季节典型灰霾重污染爆发的成因.结果表明:观测期间采样点大气PM_(2.5)中As,Mn,Fe,Cu和Zn等元素浓度相比其他城市较高;基于气象数据统计分析可知,来自郑州市东北方向污染气团的传输,以及低风速、高湿度的静稳天气造成的本地排放污染物积聚是这两次重污染形成的主要气象因素;同时,利用正矩阵因子分解法(PMF)定量解析出观测期间主要贡献源:扬尘源(36.8%),机动车源(27.6%),工业源(21.0%)和燃烧源(14.6%).其中,扬尘源在清洁天的贡献占比较高,而重污染期间机动车源和燃烧源的贡献显著增大.

关键词： 城区   重污染天   大气环境   特征   污染防治  

摘要： 对太原市2014年重污染天大气污染物浓度变化和时间、空间分布特征进行了分析,全年太原市城区有28个重度以上污染天,首要污染物为细颗粒物,集中出现于采暖期和10月。重污染期间,冬季PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO浓度之间显著正相关,但均与O3显著负相关;主要超标因子PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2浓度与风速(2.0 m/s以上时)显著负相关,与气压(P)总体负相关,与相对湿度(RH)总体正相关。重污染天城区大气污染物浓度空间分布南北差异明显、南部高于北部,聚类分析结果显示,城区北部远郊的南寨和上兰有类似污染特征,城区中部尖草坪、桃园、小店、金胜等点具有类似颗粒物污染特征,污染物分布主要与区域地形、风向、污染源分布特征有关。基于重污染天特征,该项研究提出了减缓太原市大气污染的建议。

关键词： 大气重污染   空气污染物   源解析   轨迹分析   大气污染防治   区域性污染传输   大气颗粒物   安徽  

摘要： 随着安徽经济的发展,安徽省的大气环境问题日益受到关注。以2017年5月20—21日安徽省滁州市一次重污染过程为例,采用监测和模拟(HYSPLT模式、CMAQ源解析)相结合的方式,分别从污染过程产生的天气条件、污染物来源分析等方面分析此次空气污染的形成原因。结果表明:造成此次重污染过程的原因主要包括两个方面,一是不利的气象条件影响,二是该时段内本地源排放比较集中。文章表明,安徽省等华东和华北两大经济区之间地带的污染形势也很严峻,环境管理相关部门在着重治理江浙沪和京津冀两大经济区空气污染的同时,需密切关注华东和华北两大经济区之间地带日益严峻的大气污染现状。

关键词： 京津冀   污染控制   联防联控   机制构建  

摘要： 为改善大气环境质量、破除现有的环境保护与管理体制障碍,本文从京津冀地区大气重污染防治的现实意义出发,对比分析了属地管理模式的局限性与联防联控体系的优越性,探讨了京津冀地区构建大气污染联防联控体系的必要性。通过梳理大气重污染预警区域联防联控的发展历程及该地区联防联控的成功实践案例,从工作机制、联动机制、协同机制三方面提出了京津冀地区的联防联控体系构建框架以及具体实施举措,重点包括创新区域空气改善总体规划、统一加强大气污染源管控、建立落实政府环境绩效考核、建立区域生态环保专项资金等。

关键词： 大气污染治理   重点课题   污染成因   工作进度   环境保护   科学研究   建筑材料   建材  

摘要： 乔龙德、贺克斌、姚燕、鲍晓峰等出席会议并讲话 3月7日,中国建筑材料科学研究总院（以下简称中国建材总院）牵头承担的环境保护部项目“大气重污染成因与治理攻关”重点课题“建材领域大气污染治理及调控政策研究”在北京召开方案交流和工作进度汇报会。

关键词： 污染物源区   印痕   多年平均   重污染   北京  

摘要： 探讨影响北京市区的大气污染潜在源区(印痕)。采用WRF气象模式,对北京地区的气象场进行15年(2000—2014年)长期模拟分析。利用印痕模式,计算15年的逐时印痕分布,统计分析污染物源区的多年平均特性和季节变化。根据空气污染指数API,筛选13年(2000—2012年)秋冬季的实际重污染事例,统计分析其与污染物源区的关系。结果表明:1)逐日平均印痕的形态和分布变化极大,说明影响北京的污染物源区是随时间而动态变化的;2)多年平均的污染物源区大致呈三角形分布,偏西南的一角最强,另外一角偏东,一角大致偏北,北京处于三角形中心以北的位置;3)源区多年的平均形态和分布随季节变化,夏秋季(7月和10月)偏南和西南方向的源区范围扩大;4)根据局地风向频率来判断污染物来源方向是不可靠的,印痕模式包含污染物累积等过程和机制,可以获得合理的污染物源区;5)实际重污染过程与其平均印痕的关系显示,西南方向从石家庄到北京,再往东到唐山这一宽阔山前弧形地带是影响北京大气的最重要污染物源区。