关键词： 细颗粒物   大气边界层结构   气溶胶反馈   优化控制   空气质量  

摘要： 目前，我国区域大气复合污染突出，大范围细颗粒物(Fine Pariculate Matter，PM2.5)高浓度重污染时有发生，严重制约社会经济的可持续发展。大气边界层结构变化是影响大气重污染形成的重要原因，研究大气边界层结构变化对污染累积、重污染形成的贡献，以及大气边界层结构变化与重污染的相互影响，对于掌握大气高浓度灰霾成因、提高重污染预测预警精度以及制定科学的典型城市污染优化控制方案具有重要的意义。本研究以中国北方六个主要城市(北京、天津、石家庄、太原、济南和郑州)为研究对象，基于高时间分辨率的飞行器气象传输数据(Aircraft Meteorological Data Relay，AMDAR)及地面气象和空气质量综合观测数据，采用数值模拟、数理统计等多种技术手段，研究大气PM2.5与大气边界层时空分布特征，探讨了大气边界层结构对重污染过程的重要影响，气溶胶及其关键组分(黑碳、硫酸盐)对大气边界层结构变化与近地面PM2.5浓度的反馈贡献。最后，将气溶胶关键组分的反馈敏感因子与空气质量优化调控技术相耦合，综合考虑不同城市的排放源控制潜力、减排政策要求、空气质量改善目标差异性梯度等因素，建立应对重污染天气的空气质量优化调控模型。　　论文研究表明:2016～2018年中国北方六城市PM2.5年均浓度逐年递减，从2016年的62.8～93.7μg/m3下降至2018年的49.3～69.0μg/m3。北京和石家庄两市的PM2.5组分分析显示硫酸盐、硝酸盐和铵盐(Sulfate，Nitrate and Ammonia，SNA)是造成高浓度PM2.5主要成因之一，呈现NO3-＞SO42-＞NH4+特征，重污染天气下(PM2.5≥150μg/m3)北京和石家庄SNA质量占比高达53.8％和45.7％，显著高于达标天(PM2.5≤75μg/m3)的37.6％和38.1％。而OC/EC随PM2.5污染程度加重没有明显改变，在北京和石家庄达标天中分别为4.6和3.5、重污染天中分别为4.2和3.7。意味着二次有机气溶胶并未在PM2.5污染条件下显著上升。　　利用高时间分辨率AMDAR数据计算了典型城市大气边界层高度(Planetary Boundary Layer Height，PBLH)，发现六个城市边界层高度有明显的季节变化特征:夏季(1191m)＞春季(1095m)＞秋季(1017m)＞冬季(936m)，且日变化呈现单峰特征。各城市各季节大气边界层高度均随PM2.5污染水平的升高而降低，相关趋势在春秋季的北京和石家庄，夏秋季的郑州、济南和天津最为显著。天气预报模式(Weather Research and Forecasting Model，WRF)模拟结果显示，PBLH与边界层内的风速呈同向变化趋势，六城市PBLH每下降100m地面风速的协同变化率在约为-0.3～-0.5m/s(秋冬季)和-0.2～-0.3m/s(春夏季);而与边界层内的湿度呈反向变化趋势，PBLH每下降100m地面湿度的协同变化率约为+2.9％～+3.5％(秋冬季)和+2.9％～+4.1％(春夏季)。PBLH与风速的协同趋势表明不利垂直扩散条件和不利水平扩散条件的叠加效应;PBLH与湿度的协同趋势表明不利气象扩散条件与基于非均相反应的二次粒子形成的促进作用，即不利的物理扩散条件与不利化学反应条件的叠加效应，导致六城市PM2.5污染的形成。而后，基于观测与数值模拟耦合技术，获取六城市逐时的气象数据(PBLH、风速、相对湿度和温度)和PM2.5浓度数据，并对各城市不同季节PM2.5浓度与气象要素进行相关性分析。总体而言，六城市PM2.5浓度与相对湿度呈正相关，与PBLH和风速呈负相关性。在相同的气象要素组合下，冬季PM2.5浓度最高，其次为春秋季、夏季最低。在有利的气象扩散条件下(PBLH＞800m和风速＞4m/s)冬季PM2.5浓度约为夏季的2.7～3.2倍，在不利的扩散条件下(PBLH＜200m和风速＜2m/s)约为4.2～4.6倍，揭示了季节排放差异和背景差异的重要影响。　　综合利用模型情景设置，以中国北方典型城市为例，开展2017年总气溶胶、黑碳气溶胶与硫酸盐气溶胶对气象要素(太阳辐射量、地面温度、PBLH、相对湿度)与PM2.5浓度的辐射反馈影响。结果显示:由于总气溶胶反馈的影响，冬季、春季、夏季和秋季六城市太阳辐射量平均下降了38.9、24.0、59.1和24.4W/m2;温度平均下降了1.3、0.3、0.6和0.4K;PBLH平均下降了80、41、87和31m;相对湿度增加了7.9％、1.0％、3.4％和1.2％。总气溶胶对太阳辐射量、PBLH、相对湿度的反馈效应主要来自黑碳气溶胶(约贡献了总气溶胶反馈的57％～69％、55％～63％、61％～92％)和硫酸

关键词： 绥化   大气污染物   污染特征   重污染期   秸秆露天焚烧  

摘要： 绥化市作为黑龙江省特色农业城市,在哈大绥重污染天气联防联控工作中有着至关重要的地位,然而目前针对绥化市大气污染特征及重污染成因的相关研究尚处于空白阶段,因此对以上问题进行探究并详细阐明,是目前亟待完成的工作,这一研究对绥化市大气污染治理乃至哈大绥重污染天气联防联控,都具有重大的参考意义。本研究以2017～2019年黑龙江省大气污染时空特征作为背景,通过Arc GIS对主要污染物(PM、PM、SO、NO、CO及O)分析研究,以此表征绥化市大气污染在省内的污染程度,分析表明黑龙江省大气污染主要以颗粒物污染为主,尤以哈尔滨及绥化较为突出;对绥化市大气污染特征通过Origin、R语言统计分析显示,PM、PM和SO、CO季节浓度为春冬高于秋夏,NO为秋冬高于春夏,而O为春夏高于秋冬;除O逐月及逐日变化为倒“U”型,其余主要污染物皆呈“U”型变化;O逐时浓度呈单峰型特征,其余皆呈双峰特征;PM、PM及O为绥化市的首要污染物,相关性分析表明AQI和PM及PM在显著水平上高度相关;同时,通过SPSS软件中皮尔逊相关系数分析研究了气象要素与主要污染物浓度之间的相关性,结果表明,除PM与风速呈较弱正相关外,其余污染物都呈负相关;O与温度呈显著正相关,其余污染物则呈负相关。选取绥化市重污染时期作为研究对象,即秸秆露天焚烧期、春季沙尘期及冬季雾霾期,对三个时期内的污染过程分析结果表明秸秆露天焚烧期及冬季雾霾期以PM污染为主,春季沙尘期以PM为首要污染物,并探究了不利污染物扩散的气象条件,同时结合HYSPLIT/Meteo Info模拟,结果表明秸秆露天焚烧期潜在源区呈以绥化市为中心向西南及西北方向扩散的扇形分布,春季沙尘期潜在源区则以绥化为中心呈现东北至西南纺锤状分布,冬季雾霾期潜在源区则以绥化为中心呈放射状分布。秸秆露天焚烧在绥化市重污染天气的影响因素中占据主导地位,春季沙尘期及冬季雾霾期污染贡献较低,因此针对绥化市秸秆露天焚烧活动加以管控,首先基于排放清单筛选污染物控制项目,采用等标污染负荷法确定基本控制污染物项目为PM和NOX,选择控制污染项目为CO、SO及排放清单中排放量大的CO、NMVOCs,其后进行焚烧前评估报备,评估焚烧条件为:焚烧地点不得属于烟雾敏感区,焚烧时段为上午10点及下午5点,秸秆含水率低于10%,以竖直堆垛或松散堆垛方式来堆放焚烧秸秆,气象条件为:烟雾扩散指数DI在3000～5000m/s范围内、相对湿度小于50%、气温垂直递减率高于0.98℃/100m,且空气质量指数AQI小于100。同时辅以教育宣传手段,加强监督及执法管控,结合焚烧评价及反馈,不断修订完善管控方案。这一方案的提出,不仅可以指导秸秆合理焚烧,遏制空气污染,同时兼顾农业活动实际需要,可以为黑龙江省推行秸秆计划焚烧工作提供一定参考价值。

关键词： 大气污染   细颗粒物   多环芳烃   污染物来源   健康危害性  

摘要： 母体多环芳烃(pPAHs)及其衍生物(含氧多环芳烃OPAHs以及硝基多环芳烃NPAHs)主要来源于化石燃料的不完全燃烧，此外，pPAHs的二次反应也是OPAHs和NPAHs的主要来源之一。多环芳烃因具有致畸、致癌、致突变作用而备受关注;且OPAHs和NPAHs因其相对于pPAHs的高亲脂性，导致其毒性比其母体pPAHs更强。目前国内对OPAHs和NPAHs的分析方法主要采用传统的溶剂萃取法，且针对二次来源的研究主要集中在定性研究，为了解典型区域大气中PAHs的来源、转化以及健康危害，本研究首先对进样口直接热解吸气质联用方法TD-GC/EI-MS分析滤膜样品中含氧多环芳烃(OPAHs)以及TD-GC/NICI-MS方法分析硝基多环芳烃(NPAHs)的可行性进行了论证。结果表明，TD-GC/MS法与传统溶剂萃取法(SE-GC/MS)结果较一致，具有良好的可比性，该分析方法切实可行。继而采用优化的TD-GC/MS方法对2015年4月-2016年4月期间采集的大气可吸入颗粒物样品进行分析，研究其分布特征以及来源，评估其健康危害;同时利用高分辨率气溶胶质谱仪(HR-AMS)对大气气溶胶中水溶性组分进行分析，结合细胞实验评价了包括PAHs在内的化学组分对不同生物效应的影响和贡献。　　研究结果表明，夏季OPAHs占∑PAHs的81％，最高达到95％;NPAHs与OPAHs的季节变化趋势不同，夏季颗粒相中NPAHs浓度较低与夏季气温较高有关。采样期内测得的pPAHs均已老化，且夏季的pPAHs比冬季的pPAHs更老化。PMF来源解析结果表明，机动车排放、燃煤、生物质燃烧是pPAHs的主要来源;冬季燃煤是pPAUs及其衍生物浓度升高的主要原因。在非供暖季节，OPAHs、NPAHs的二次生成占主导地位。供暖季的OPAHs、NPAHs可能受北京周边地区生物质燃烧的影响。双变量极坐标分析表明pPAHs、OPAHs主要受本地排放影响，NPAHs则受远距离传输影响较多。　　加强观测期灰霾天pPAHs、OPAHs比清洁天高出约10倍。四环pPAHs的成分最高;加强观测期间1，8-萘酐(1，8-NA)是最丰富的OPAHs，其次是9，10-蒽醌(9，10-AQ)。冬季OPAHs和相对湿度(RH)之间的相关性较强。OPAHs/pPAHs高比值表明冬季pPAHs二次反应对相应的OPAHs的贡献增大。OPAHs与BeP显著正相关，而与O3负相关，表明pPAHs的二次生成对OPAHs有较大贡献。　　在较低浓度下，颗粒物引发的致突变性强烈依赖于PM2.5浓度，但随着PM2.5浓度升高，其增加趋势发生变化。致突变性与PAHs显著相关，此外与CxHyNpOz+、CxHyOzSq+相关性较强。CxHyOzSq+和CH3SO2+离子与致突变性之间的高度相关性表明，aqSOA的形成可导致致突变性的增强。致突变性与C2H4O2+(r2=0.91)，和Cl-(r2=0.89)高度相关，表明作为Cl-和C2H4O2+主要来源的生物质燃烧具有较高的致突变性。本研究中的炎症生物标记物包括细胞色素P450单加氧酶(CYP1A1)、白细胞介素8(IL-8:炎性介质，是反映早期炎性反应的敏感指标)和环氧合酶(COX-2:炎症的关键酶)与SO42-、CxHyO2+之间具有较强的相关性，表明光化学反应形成的化合物以及气溶胶老化可能是导致这些生物效应产生的重要因素。相对于金属，有机物的生物效应中起主要作用。总的来说，含氮有机化合物似乎是PM诱发致突变性的关键组成部分，可能会导致不良的健康风险。生物质燃烧和光化学反应是引发这些生物效应不可忽视的来源。

关键词： WRF模式   PM2.5   物理参数化方案   NAQPMS空气质量模式  

摘要： 近年来我国的大气污染形势严峻,以细颗粒物(PM)为首要污染物的灰霾现象经常发生,尤其京津冀地区更容易在冬季发生重污染天气。一旦发生空气污染,不仅危害公众安全健康,而且影响社会经济发展。大气污染治理是一项艰巨且长期的任务,国家对此十分重视,并出台了《大气污染防治行动计划》,同时明确要求各地区需建立重污染天气预警体系。有效进行大气污染预报预警工作有助于相关部门及时制定防治与控制措施,减小空气污染所带来的负面影响,为重大活动以及公众出行和健康提供参考,具有一定的警示作用。虽然目前重污染天气预警体系较为完善,但仍然存在一些重污染预报过程中污染物浓度峰值以及生消节点难以准确掌握的情况。其中导致这种情况的因素之一是空气质量预报模式存在一定的不确定性,这种不确定性不仅来自于模式本身存在的误差,同时气象场作为空气质量模式系统的输入数据,同样影响着空气质量模式预报结果,也是空气质量模式不确定性的重要来源。本研究主要对WRF模式中微物理过程、长波辐射过程、短波辐射过程、陆面过程、边界层过程、近地面过程以及积云对流参数化过程进行组合优选,共设计50组参数化方案组合,对京津冀地区两次污染过程、北京地区一次污染过程进行气象要素场模拟,并利用气象场驱动空气质量模式(NAQPMS)进行污染物模拟研究,探究不同参数化方案组合对不同地区不同污染过程的适用性,为今后重污染预报预警提供一定的参考。针对京津冀地区两次污染过程进行模拟分析,结果显示,对于模拟气象要素方面,在这两次污染过程中参数化方案对模拟温度和相对湿度方面均存在较大的不确定性,对于风速模拟结果的影响均较小,不确定性较小。对于模拟污染物方面,从第一次污染过程(2018年11月23-27日)的模拟结果可以看出在整个污染时段内,长波辐射过程和边界层过程的不确定性较大,其次是短波辐射过程,而微物理过程和积云对流过程的不确定性较小。从第二次污染过程(2018年11月28日-12月3日)的模拟结果可以看出不同的参数化方案对模拟结果的影响不同,尤其对于重污染时段中2-3日期间,参数化方案对模拟结果影响的不确定性差异较大,影响较大的仍然是长波辐射过程和边界层过程方案,方案间最大值与最小值之间相差最大为300(?)g/m左右。因此在对污染过程进行预报时,参数化方案的选取对结果存在一定的影响,同时需要根据不同地区不同污染过程的特点来决定。在此基础上,本文主要针对北京地区一次污染过程(2016年12月16-21日)进行模拟分析。结果显示,温度模拟对长波过程参数化方案最为敏感,集合离散度达2.4-7.4℃,再次是短波过程参数化方案;相对湿度模拟也对长波过程参数化方案最敏感,再次是陆面过程;风速模拟对不同过程参数化方案的敏感性程度差异不大。通过模拟结果与观测的统计对比,我们优选出模拟误差最小的方案组合为:Lin微物理方案、RRTMG长波方案、RRTMG短波方案、Tiedtke积云对流方案、Noah陆面方案、MYNN 3rd边界层方案和MYNN近地面方案,并将其与集合平均、基准方案进行对比。对于集合平均来说,其温度模拟与观测相关系数为0.69,高于基准方案,其模拟偏差与均方根误差比基准方案低25%和11%;集合平均的相对湿度和风速模拟相比基准方案变化较小。与集合平均相比,优选方案能同时改进温度、相对湿度和风速模拟,使温度模拟偏差和均方根误差比基准方案下降35%和17%,使相对湿度模拟偏差和均方根误差下降43%和13%,使风速模拟偏差和均方根误差下降33%和24%。以上结果表明参数化方案的敏感性试验和优选能显著减小重污染期间气象要素的模拟误差,重污染预报改进需重点关注参数化方案模拟上的不确定性。同时也发现MYNN3rd边界层方案在这次重污染过程的气象要素模拟上具有良好性能,可为未来重污染预报改进提供参考。将所有物理参数化方案模拟的气象场用于驱动NAQPMS空气质量模式对这次污染过程进行模拟分析。结果表明,组合扰动优化方案同样表现出较高的适用性。在模拟这次污染过程时段2中,组合扰动优化方案具备了三个有利于污染物生成和累积的气象条件:温度低、风速小、相对湿度高。因此组合扰动优化方案对北京市这次污染过程的适用性较高,模拟效果最好。

关键词： 大气污染物   变化特征   气象要素   关系  

摘要： 利用2016年冬季12月16—22日监测的宝鸡市6种大气污染物及主要气象要素,分污染前、重污染期、污染结束3个过程分析了污染物的变化特征,探讨了大气污染物时间变化与气象要素关系。结果表明:(1)大气重污染过程中主要污染物为PM10和PM2.5,重污染期最大值比污染前增加113%、93%,比污染结束高出268%、190%,浓度均超过《环境空气质量标准》(GB3095—2012)中24h平均二级限值。SO2、CO、NO2、O3重污染期最大值比污染前增加7%、33%、54%、18%,比污染结束高出36%、33%、58%、57%,但浓度均未超过GB3095—2012中1h平均二级限值。日变化总体表现为PM2.5、PM10、CO出现两个峰值,SO2、NO2、O3出现一个峰值;3个过程峰值点出现时间基本一致;重污染期PM2.5、PM10较高,但振幅比污染前后的振幅减小。(2)PM10、PM2.5与相对湿度、风速关系密切,与气温关系较差。(3)河谷地形、气象条件及大气环流场相互作用形成污染物持续的集聚是导致宝鸡市重污染发生的重要因素,并对污染物的扩散和清除具有滞后作用。

关键词： 环境监测   大气重污染   应急管控  

摘要： 本文主要针对重污染快速应急响应的需求,基于当地区域空气质量模型,建立了可依据监测事实来进行调整的控制措施效果评价方法。在进行计算的过程中,需要进行设计多种PM参数组以及相应系数,才能得到需要进行控制措施实施效果的范围,此外还利用建立的方法,对重污染应急提出了相应的管控措施。

关键词： 重污染天气   大气污染问题   防治工作  

摘要： 随着经济的发展和社会的进步,环境的保护问题也得到了人们的广泛关注。环境的污染随着经济生产的提升而逐渐的趋于扩大,特别是大气的污染问题日渐严重。大气的污染主要是由于地理位置、工业生产所排出的有害气体以及日常生活所产生的污染物所导致的。如何进行大气污染的有效缓解需要结合实际的重污染天气和污染源的防治与控制来进行。本文将主要进行阐述重污染天气下的大气污染问题,并进行简单的分析,同时针对其防治工作提出一些建议。

关键词： PM2.5   爆发式增长   大气重污染   预警应急  

摘要： 京津冀及周边地区秋冬季大气重污染过程频发,而在一些污染过程中PM2.5会呈现爆发式增长特征,受到社会、公众的广泛关注,但现阶段针对PM2.5爆发式增长的成因仍缺乏系统性的认知.对京津冀及周边地区在2015—2019年秋冬季(10月—翌年3月)大气重污染过程进行整理分析,并以2016年12月16—22日和2019年1月10—14日两次典型重污染过程中的PM2.5爆发式增长为典型案例进行成因解析,归纳得出PM2.5爆发式增长的主要原因为本地积累、区域传输和二次转化.对于北京市,PM2.5爆发式增长通常不是上述某一原因独立导致,而是三者综合作用的结果.对于主要由本地积累引起的PM2.5爆发式增长,应提前采取预警应急措施,降低ρ(PM2.5)峰值;对于主要由区域传输引起的PM2.5爆发式增长,应开展区域应急联动,降低传输通道沿线城市对ρ(PM2.5)累积的贡献;对于主要由二次转化引起的PM2.5爆发式增长,应通过一次颗粒物和SO2、NOx、VOCs等气态污染物的协同减排,降低高湿条件下污染物二次转化的影响.在2016年12月16—22日的大气重污染过程期间,京津冀及周边地区通过采取上述应急管控对策,减少了主要污染物排放量,有效降低了ρ(PM2.5)峰值.建议可根据各地PM2.5爆发式增长的具体成因,通过提前采取重污染天气预警应急措施、区域应急联动和多污染物(一次颗粒物、SO2、NOx、挥发性有机物等)协同减排等应急管控对策,有效减少PM2.5爆发式增长的次数、降低PM2.5爆发式增长的速率,减缓大气重污染的发生和发展.

关键词： 大气重污染风险温度阈值   静稳特征   污染潜势  

摘要： 气温不仅影响大气污染物排放,同时还影响着大气扩散能力。文章利用哈尔滨、乌鲁木齐、北京、兰州、成都、南京和广州7座城市2000-2013年API资料、2013-2018年AQI资料以及同期地面常规气象观测资料和探空资料,通过拟合2016之前上述7城市各自日均气温与API、AQI及5种污染物(PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO)浓度间的关系,探寻不同城市的大气重污染对应的温度阈值及其分布特征,并用2017-2018年的AQI资料检验该温度阈值对大气重污染事件的捕获能力。研究结果表明:就同一城市而言,存在一个使API、AQI和5种污染物浓度均达到最大的气温临界值,由此提出了大气重污染风险温度阈值(THP)的概念,哈尔滨、乌鲁木齐、北京、兰州、成都、南京和广州7座城市的THP依次为-15.8、-12.4、-1.5、-3.4、8.0、6.8和17.1℃。同时还发现当气温位于THP及其附近时,对应当地多为静稳天气(混合层厚度和通风系数均最小),呈现出最不利于大气污染物扩散的气象条件,进而易造成大气重污染甚至是污染事件的发生。由此可见,THP是边界层大气静稳特征的一个缩影,能较好地反映大气重污染潜势,7座城市THP捕获重污染事件的百分比整体在50%以上。该研究为上述7座城市的大气污染潜势预报及污染防控探寻了一个新的更简洁明了的重要污染气象参数,也为其它城市开展类似研究提供了借鉴参考。

关键词： 项目组织实施   攻关项目   大气污染治理   成果产出   生态环境   成因与治理   无缝衔接   重大创新  

摘要： 2019年7月6日,大气重污染成因与治理攻关项目(以下简称攻关项目)推进会在北京举行,进一步推进攻关项目组织实施,加强成果凝练,确保高质量完成攻关项目既定任务目标。会议听取了攻关项目进展情况及成果总结凝练工作方案的汇报。与会专家围绕攻关项目科技支撑、成果产出等重点内容进行了充分讨论,提出了针对性意见。生态环境部相关负责同志指出,攻关项目自2017年9月启动以来,各部门、各地方、各单位高度重视,攻关项目进展顺利,在科研组织管理上实现了重大创新,在科研成果产出与应用上实现了无缝衔接,有力支撑了大气污染治理工作。