关键词： 污染排放   气象条件   外因   扬尘   大气重污染   机动车   硫酸盐   硝酸盐  

摘要： 大气重污染成因及来源主要有三个方面:第一,污染排放。污染排放是主因和内因。在污染排放中间有四大主要来源:一是工业;二是燃煤;三是机动车;四是扬尘。这四大来源占比要达到90%以上,城市与城市稍微有点差别。另外,在PM2.5组分里主要是四大类,即硝酸盐、硫酸盐、铵盐和有机物,占比达到70%以上。第二,气象条件。气象条件尽管是外因,但外因的影响对大气重污染而言还是非常明显、非常大。气象条件的影响,年度与年度之间,上下10%。也就是说,同样的污染排放,不同年份气象条件有的可能拉高10%,有的可能拉低10%,个别城市可能还会达到15%。

关键词： 常熟   PM2.5   重污染过程   水溶性离子   污染特征  

摘要： 利用2018-11-21—12-05常熟市空气质量自动监测站点的常规参数逐时数据、细颗粒物化学组分数据及大气颗粒物激光雷达监测结果,对常熟地区秋冬季一次重污染过程中PM2.5及其主要化学组分(水溶性离子)的污染特征进行系统分析。结果表明:11-24—12-03常熟地区出现了一次持续重污染过程,PM2.5浓度高值主要出现于高湿、小风、低边界层的天气条件下,且PM2.5浓度与湿度呈显著正相关,受不利扩散条件下的局地污染累积及高湿状态下颗粒物二次转化影响较大。观测期间,二次离子(NO3^-、NH4^+、SO4^2-)在水溶性离子中占比较高,尤其是污染期,占比高达97%,受二次生成影响较大;其中,NO3^-在水溶性离子中占比最高。整个分析时段,SOR与NOR均值分别为0.38与0.22,污染期间SOR与NOR均值明显升高,分别达到0.47与0.32;4个阶段内仅有污染期时段的NO3^-、SO4^2-累积增长速率大于CO,此时NO3^->SO4^2-,该阶段主要受到NO2二次转化影响,常熟市重污染期间应着重加强工业源与移动源的管控。

关键词： 来源解析   细颗粒物   京津冀及周边  

摘要： 基于区域大气环境模拟系统RegAEMS开发了大气污染物来源解析模块APSA,以京津冀及周边“2+26”城市为研究对象,模拟2017年12月26日~2018年1月2日该地区一次PM2.5重污染过程,对PM2.5进行区域和行业来源解析.结果表明:本次污染持续时间长、影响范围广、污染程度重,“2+26”城市PM2.5小时最大值为201~507μg/m3,RegAEMS可较好模拟出PM2.5时空分布;区域来源解析表现为外围区域对“2+26”边界城市影响较大,贡献为15.3%~57.5%,“2+26”中部城市受外围区域影响较小,贡献为0.3%~8.4%,区域传输特征明显,受近地面风场影响较大;行业来源表现为区域内生活源、工业源贡献较大,分别为26.6%~45.8%、16.4%~37.8%,交通源占比13.0%~35.9%.本文研究表明RegAEMS可以实现重污染过程PM2.5的数值模拟和来源解析,在大气污染精准管控方面具有较好应用前景.

关键词： 川南城市群   南支槽   大气重污染过程   数值模式与模拟  

摘要： 针对川南地区大气污染防治工作需要,本文应用川南城市群（宜宾、自贡、泸州、内江、乐山）大气污染物浓度观测数据和气象数据,采用数理统计和污染天气诊断分析等方法,细致分析了2016年12月26日至2017年1月11日一次川南城市群跨年度空气重污染过程的污染变化特征及其气象成因。并在此基础上,运用WRF-Chem和WRF-CUACE耦合模式,在两套物理参数化方案下,模拟2016年12月15日至2017年1月11日发生在川南城市群的两次污染过程。通过观测与模拟结果的对比,找出模式的不足,提出改进建议。主要结论如下:（1）针对此次污染过程,南支槽对大气静稳（等温或逆温层）的形成和维持起到了关键作用。南支槽加强并引导其槽前西南干暖气流北上,致使当地低层大气增温,形成低空等温或逆温层,限制当地大气污染物扩散,是助长此重污染过程形成的主要天气系统。在此条件下,再配合高湿和低空风向辐合,形成重污染;然后,南支槽减弱,大气静稳减弱,低层风向辐合消失,大气扩散能力增强,污染浓度降低;最后,叠加了降水的湿清除作用使当地污染物浓度快速降低,污染过程结束。（2）通过对比模拟结果与观测值的差异,认为4组试验普遍对于2 m温度的模拟结果良好,高估10 m风速,高估PM2.5浓度峰值。气溶胶组分的模拟结果显示,NO3-占比偏高,NH4+占比明显偏低,BC占比偏高,OC占比略偏低,SO42-占比对物理方案变化的敏感性很高,其中物理方案2偏高,物理方案1偏低。模式高估了NO2到NO3-的转化,低估了SO2到SO42-的转化。此外,受非均相反应影响,SO42-浓度在污染加重初期阶段增加明显,并且该现象在CUACE的模拟结果中更明显。综合认为,模式需要在气象静风条件、PM2.5浓度峰值以及硝酸盐、硫酸盐与其前体物之间的相互转化机制上,做进一步的改进。（3）综合气象、PM2.5浓度和气溶胶组分的模拟结果来看,认为CUACE2的模拟结果最佳,此模拟结果在保证了较好的PM2.5浓度模拟结果的前提下,对硫酸盐的模拟结果在4组试验中也是最佳。虽然对于硫酸盐组分的模拟,Chem2也表现出相似结果,但对比发现,CUACE2表现出比Chem2更低的PM2.5浓度和SO2浓度。综合认为,在4组试验中,CUACE2的模拟效果最佳。本文通过对川南空重污染过程的的分析,发现了南支槽在污染过程中的关键作用。之后,通过数值模式模拟川南污染过程,分析了在川南效果较好的物理和化学模式,并针对模拟与观测的差异,找出了相关数值模式的不足。这对未来进一步分析和加深理解重污染过程的形成、维持机制,以及了解污染过程中气溶胶组分的变化机制,以及改进模式性能都具有重要科学意义。

摘要： 9月2日,国务院总理李克强主持召开国务院常务会议。会议指出,治理大气污染、改善空气质量,是群众所盼、民生所系。近年来,大气污染防治取得积极成效。针对京津冀及周边地区秋冬季大气重污染问题,有关部门组织专家集中开展大气重污染成因与治理攻关项目研究,为推进科学治理提供重要支撑。

关键词： 华北平原   吸湿性增长   粒径分档   气溶胶重污染   液态含水量  

摘要： 本文利用加湿串联差分电迁移测量系统（H-TDMA）系统观测了2016年12月北京城区亚微米气溶胶（PM1）吸湿特征数据。H-TDMA系统运行的相对湿度（RH）为30-90%,颗粒物粒径范围为30-200 nm。主要通过对30、50、100、150、200 nm的环境气溶胶颗粒物在RH为70-90%下测量吸湿增长因子概率密度分布（HGF-PDF）,当RH≥70%,HGF-PDF一般存在两个吸湿性模态,分别为HGF<1.2的疏水性模态和HGF≥1.2的亲水性模态。老化气溶胶（100 nm以上）以亲水性模态为主。HGF与颗粒物粒径具有相关性并且受到颗粒物化学组分影响。HGF一般随着粒径的增大呈现增强趋势。体积权重平均HGF*对于气溶胶整体吸湿性和化学组分关系具有更好的代表性。小于100nm的颗粒物的混合状态受到交通等局地排放源的影响呈现为外部混合。在新粒子生成期间,30 nm颗粒物随着不断长大吸湿性呈现降低趋势,说明有机物质的参与削弱了气溶胶吸湿性。在重污染过程期间,随着环境气溶胶经历传输阶段和累积阶段,小粒径颗粒物受到一次排放源的影响逐渐趋于外部混合并且吸湿性逐渐降低。大粒径颗粒物（例如200 nm）趋向于准-内部混合状态且吸湿性增强,受到二次无机气溶胶（SIA）形成过程的影响,进一步加速了其水分吸收能力,并且硝酸盐和铵盐对气溶胶吸湿性的影响作用要高于硫酸盐。研究中发现二次无机气溶胶的形成和气溶胶吸湿性之间的正反馈效应加剧了累积阶段颗粒物质量浓度的爆发增长。利用气溶胶数谱（PNSD）、吸湿性参数（κ）和化学组分等观测数据,使用三种方法估算了2016年12月和2017年12月北京PM1中的液态含水量（ALWC）。包括:（a）利用PNSD和κ计算环境状态和干状态PM1体积差值,再乘以水的密度;（b）基于化学组分的热力学平衡模型（ISORROPIA II）;（c）基于化学组分体积混合的κ-K（?）hler理论。三种方法所计算气溶胶含水量的误差在～20%。经计算2016年冬季平均ALWC质量浓度为44.8μg/m3,接近2017年ALWC质量浓度（14.4μg/m3）的3倍。结合RH和PM1质量浓度,发现ALWC随着RH的增加而呈现指数增长趋势。通过κ-K（?）hler方法评估了不同化学成分对ALWC的贡献量,结果显示观测期间无机物和有机物的贡献率分别为～80%和～20%,在环境相对湿度下ALWC最大的贡献来自硝酸铵。当RH高于85%时,ALWC的质量浓度等于甚至要高于干PM1质量浓度。重污染过程中高浓度的ALWC有利于SIA的形成,SIA又进一步促进颗粒态通过非均相-液相反应吸收液态水,使得环境气溶胶质量浓度不断增大导致能见度恶化。

关键词： 工业排放   周边地区   京津冀   大气污染物排放   大气重污染   专家解读  

摘要： 今年春节与以往大不同,受新冠肺炎疫情影响,很多人到现在还宅在家里,不能出门的时候就会格外关注天气。由于从春节到现在,京津冀地区出现过两次较大的雾霾,而西北风一来就蓝天白云。于是有人用"治霾基本靠风吹"来调侃,甚至质疑这几年我国空气污染治理的科学性。那么,导致这两次雾霾出现的具体成因有哪些?我国这几年大气污染治理的主要成果是什么?今后打赢蓝天保卫战应该抓住哪些重点?《环境与生活》杂志记者就此采访了中国环境科学研究院的胡京南研究员。

关键词： 大气污染   非意外死亡   PM10   PM2.5  

摘要： 目的阐明河北省轻、重污染城市大气污染对人群健康的影响。方法收集石家庄市、张家口市居民非意外死亡监测资料,并获取同期空气质量、气象数据,采用SPSS 22.0、R 3.5.3进行数据整理,Spearman秩相关、主成分分析、广义相加模型对数据进行分析。结果石家庄市主要以气态污染物SO2、NO2对居民非意外死亡存在显著影响,污染物浓度每升高10μg/m3,非意外死亡人数分别增加1.184%(95%CI:0.485%～1.887%)、0.979%(95%CI:0.205%～1.760%);张家口市以颗粒物PM10、PM2.5及气态污染物O3为危害居民健康的主要因素,污染物浓度每升高10μg/m3,非意外死亡人数分别增加3.083%(95%CI:2.367%～3.805%)、4.885%(95%CI:3.407%～6.384%)、2.811%(95%CI:1.188%～4.460%)。结论大气污染对居民非意外死亡存在明显地域性差异且存在易感人群。

关键词： 大气污染   重污染过程   水溶性离子   潜在源   保定市  

摘要： 为了充分掌握近年来保定市大气污染变化趋势及重污染过程成因,本研究根据2013年1月1日-2019年3月31日保定市国控站点的大气常规污染物及颗粒物组分在线监测,研究了保定市近年来大气主要污染物污染特征与变化趋势,分析影响保定市大气污染的外来区域传输及潜在源区,确定秋冬季和重污染期间颗粒物组分的动态变化特征及污染潜在来源。研究结果表明:(1)2013-2018年保定市空气质量不断改善,大气污染物浓度不断降低,2018年保定市PM年平均浓度为67μg/m,较2017年同比下降20.2%;较2013年的135μg/m下降了68μg/m,降幅达到50.4%。2018年ρ(O-8h)均值浓度为193μg/m,较2013年却同比上升70.80%。夏季ρ(O-8h)逐年上升,臭氧污染逐渐突出;秋季污染类型偏机动车型;冬季污染类型由2013-2014年的偏燃煤型转向2015-2018年的偏燃煤型和不完全燃烧的混合影响。保定市2018年春季主要受到正南、东北、西北3个方向气团的影响,来自邯郸-邢台-石家庄的南部气团所携带的污染物浓度较高;夏季受到正南、正东和西北3个方向的气团传输影响,携带的污染物浓度四季中最低;秋季受到的两个方向的气团影响,西北方向和正南方向气团占比相近,但是南部气团所携带的污染物浓度高于西北气团;冬季受西北和东部方向的气团影响,其中东部气团传输距离更短,受保定周边影响大。利用浓度权重轨迹分析法(CWT)对保定市PM进行污染潜在源区分析,影响保定市PM的潜在源区主要分布在邯郸市、邢台市、石家庄市、衡水市。(2)对保定市秋冬季进行分析发现,2016年、2017年和2018年秋冬季PM高位累积浓度占比较2015年同期分别下降5.56%、6.21%和2.58%,是六种污染物中降幅最大的;其次为PM;SO和NO降幅较小,表明应急措施对保定市重污染期间颗粒物削峰效果优于气态污染物。秋冬季保定市水溶性离子中以二次离子SNA(SO、NO、NH)为主,SO、NO和NH浓度分别为(12.15±15.76)μg/m、(23.36±22.11)μg/m和(11.38±10.65)μg/m,SNA浓度占总水溶性无机离子(WSI)浓度的80.62%,占PM浓度的46.57%。随着污染程度的加深,使颗粒物偏酸性,Cl在中和作用中起到的作用越来越小,污染过程越偏向于二次型。秋冬季保定市颗粒物中总碳(TC)质量浓度在PM中的占比为36%,表明保定市受到一定程度的碳质气溶胶污染,有机碳(OC)在PM中的占比为25%,有机碳(OC)和元素碳(EC)通过相关性分析发现,其具有较好的同源性,主要来自于燃煤和生物质燃烧。秋冬季保定市有二次有机气溶胶生成,但二次有机碳(SOC)/有机碳(OC)为33%,影响较小。秋冬季保定市大气污染主要受到燃煤、工业和机动车排放共同影响造成的。(3)2018年秋冬季重污染事件中,偏燃煤型污染较2017年秋冬季季有所增加,说明燃煤仍是保定市需要控制的污染源之一。秋冬季重污染过程中,选取2019年1月10日—1月14日一次典型二次污染过程作为污染期,2019年2月6日—2月10日为非污染期,对两种不同时期颗粒物化学组分进行动态对比分析。污染期SNA(SO、NO、NH)浓度和占比均高于非污染期的占比。同时在污染期SO等气态污染物向SO等PM二次组分的转化是保定市ρ(PM)快速上升的一个重要驱动力。同时,本次的污染过程中,稳定的天气状况有利于致酸离子的积累,使颗粒物偏酸性。主成分分析解释本次重污染过程的主要来源为冬季取暖燃煤、工业化石燃料燃烧、生物质燃烧和道路扬尘。通过后向轨迹和潜在源分析显示保定市PM除了受到本地区县浓度影响外,影响保定市PM潜在源区主要分布在石家庄市、朔州市、衡水市。

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(PM2.5)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/m3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。