中国城市颗粒物污染特性分析
空气质量调查报告
空气质量调查报告
近年来，随着工业化和城市化进程的加快，空气质量已成为人们关注的焦点之一。
为了解我国不同地区的空气质量状况，本报告对多个城市的空气质量进行了调查和分析。
首先，我们选取了北京、上海、广州、成都、西安等多个城市进行了空气质量
监测。
监测结果显示，这些城市的空气质量普遍存在PM2.5、PM10、二氧化硫、
一氧化碳等污染物超标的情况。
其中，北京、上海等大城市由于工业排放和机动车尾气排放等原因，空气质量较差，污染物浓度较高；而成都、西安等地由于地理位置和气候等因素，空气质量也存在一定程度的问题。
其次，我们分析了导致空气污染的主要原因。
工业排放、机动车尾气排放、燃
煤取暖、城市建设扬尘等都是造成空气污染的主要原因。
特别是工业排放和机动车尾气排放，占据了空气污染的重要来源，需要引起高度重视。
针对空气质量问题，我们提出了一些改善空气质量的建议。
首先，加强环保意识，提倡绿色出行和低碳生活，减少机动车使用，鼓励步行、骑行和公共交通出行。
其次，加大工业企业和车辆尾气排放的治理力度，推广清洁能源和新能源汽车的使用。
同时，加强城市绿化建设，减少扬尘污染。
最后，加强环境监测和数据公开，提高社会对空气质量问题的关注度，促进政府和公众共同参与空气质量治理。
综上所述，空气质量问题关乎人民的生活健康和城市的可持续发展，需要政府、企业和公众共同努力，共同治理空气污染，改善环境质量。
希望通过本报告的发布，能够引起社会各界的重视，共同为改善空气质量贡献力量。
北京大气细粒子及其成分的浓度变化特征
和发 展趋 势 ，在 大 气 流 动 和华 北 地 区特 殊 的地 形
条件作用下 ，使北京在一定 的气 象条件下成为整 个 区域 的汇 积 中心 。
本 文 通过 利 用 大 气 细 粒 子 研 究 的相 关 技 术 方 法 分 析 了北 京 大 气 细 粒 子 在 特 定 观 测 时段 的
Ｅ－ ｉ： ｒ ｎ ｉａ ｍａｌ ｅ ｘｙ ｎ＠ １ ６．ｃ ｒ ２ ｏ ｎ
通 讯作者 ：王跃思 （９ １一） １６ ，男 ，博士 ，研究员 ，研究方 向为大气 化学 ，研究 领域涉及大 气微量 气体化学 ，温室气 体观测技术与方法学 、污染气象学等 。Ｅ ｍ ｉ ｗ ｓ ｑ ｓｒ． ｓｃ － ａ ： ｙ＠ｄ ．ｅ ａ．ｎ ｌ ｅ
和油气型污染综合作用的阶段 ，其污染机理复杂 ，
影 响 因素 众 多 ；而北 京 周 边 地 区 ：天 津 市 以 煤 烟 型 污染 为 主 ，油 气 型 污 染 为 辅 的 阶段 ，但 是 由于 大 型石 油 、 石 化 基 地 位 于 天 津 ， 因此 ，天 津在 一 定 区域油 气 型 污染 明 显 于 煤 烟 型 污 染 。 河 北 有 大 量 的火 电厂 和 工 业 企 业 ，机 动 车 和 石 化 行 业 发 展 水 平不 高 ， 因 此 ，处 于 煤 烟 型 污 染 为 主 的 阶 段 。 华 北 区域呈 现 出 的 时 间 和 空 间不 均 衡 的产 业 结 构
维普资讯
４期
任希岩 等 ：北京 大气 细粒子及其成分 的浓度变化特征
４７ ２
离子色谱 （Ｃ Ｉ ）相 联构成 Ｒ Ｆ Ｃ Ｐ—Ｉ 的系统 ， Ｃ 美 国 Ｒ ｐ ｒｃ ｔ Ｐ ｔｓｎｋ公 司生产 的颗 粒 物质 量 ｕ ｐｅ ｈ ＆ ａ ｈ ｉ ａ 浓 度在线 分 析仪 器 ｒｌ０ ａ ｐ ４ ０ ，美 国 热 电子 公 司 生 产
成都市空气污染物季节性变化规律
成都市空气污染物季节性变化规律作者：巫升平来源：《科技风》2017年第23期摘要：21世纪以来，成都的发展日新月异，如今已经成为中国新一线城市。
然而伴随而来的确实空气污染问题日益加重。
本文通过空气质量指数（AQI）及主要空气污染物浓度变化来研究成都市空气污染物季节性变化规律，为成都市空气污染治理提供依据，从而更好的制定治理措施。
结果表明，成都市空气污染物主要受到盆地地形及气候条件的影响，存在明显的冬重夏轻特征，一年之中污染最严重的季节为冬季，空气质量最好的季节为夏季。
成都市空气污染的主要来源为交通运输与土建施工过程中的有害气体及扬尘。
关键词：成都市；空气污染；AQIAbstract：Air pollution in Chengdu，one of China’s firsttier cities， cannot be ignored as it has become more and more serious. Major air pollutants are analyzed on a seasonal basis in the thesis through AQI and concentration changes， so that a better a better treatment can be offered. According to this study， the concentration of air pollutants in Chengdu， mainly affected by basin， changes seasonally， highest in winter and lowest in summer. And climate condition is also one of reasons of such phenomenon.Key words：Chengdu；air pollutants ；AQI改革开放三十多年来，我国的经济和工业化建设取得了举世瞩目的伟大成就。
PM2.5概况及研究方法
PM2.51、雾霾（含PM2.5）国内外研究现状、水平2、研究方法：采样、分析测试（化学、电镜等）评价方法3、形成机理研究现状、研究方法4、光化学反应研究、实验方法PM2.5的化学物种采样与分析方法定义:PM2.5是指空气动力学直径小于或等于2.5μm 的大气颗粒物。
滤膜采样器的主要部件,包括粒径切割器、常用滤膜、滤膜支撑垫以及采样流量的测量与控制装置等。
气溶胶的物理化学性质(如总粒数浓度、云凝结核浓度、光学系数、密度和平衡态含水量等) 、特定粒径颗粒物的化学成分。
成分:PM2.5主要包括含碳组分、水溶性离子物种以及无机多元素,其中既有性质稳定的组分,也有半挥发性成分,包括硝酸铵、半挥发性有机物(SVOCs)和水蒸气(H2O)PM2.5中的许多无机物质(如水溶性组分2-4SO 、-3NO 、+4NH 和其它无机离子)以及部分有机物在大气中具有吸湿性。
虽然有一些研究尝试采用不同的技术与方法(如微波共振、热力学模拟等)对气溶胶中的含水量进行测量或计算,但目前尚无可靠的技术对大气颗粒物中的含水量进行直接(化学)测量,因此在采样中通常未对H2O 的含量变化加以考虑。
PM2.5中半挥发性无机组分(主要是硝酸铵) 在采样过程中的吸附与挥发问题得到成功解决,而在SVOCs 的采样误差问题上迄今尚未形成统一的认识,有关的采样技术仍在发展之中。
温度、压力和相对湿度等均对NH4NO3的热力学平衡有影响,其中温度的影响最大:当温度低于15℃时,NH4NO3主要以颗粒物的形式存在;当气温高于30℃时,NH4NO3主要以气态HNO3 和NH3的形式存在。
因此,采样过程中温度与压力的变化均可改变NH4NO3的分配平衡。
硝酸铵采样: 在采样器的切割器之后设置扩散溶蚀器(Diffusion denuder)吸收气流中的气态硝酸与NOx 以消除其与Teflon 滤膜上所捕集的颗粒物反应,同时在Teflon 滤膜之后设置一张尼龙滤膜以吸收从Teflon 膜的颗粒物中挥发的硝酸盐离子.有机碳( OC)的采样: 研究认为石英膜与所捕集的颗粒物对有机气体的吸附是主要的,如果不对收集在石英滤膜上的气相成分加以修正,则所测得的碳质颗粒物的含量存在正偏差. 通常在第一个石英膜后再串联一个后置石英膜或在另一个平行的端口设置一个Teflon 膜和一个后置石英膜来进行修正。
1999-2012年中国PM2.5污染时空演化特征与影响因素解析
2000-2011年中国PM2.5污染时空演化特征与影响因素解析摘要：PM2.5作为中国空气质量恶化与雾霾频发的主要因素，研究意义重大。
研究采用NASA中心2000-2011年遥感反演数据，利用地统计、地理探测器及GIS空间分析方法，首次系统的揭示了中国大陆及台湾地区十多年来PM2.5浓度时空演化格局特征与其驱动因素。
主要结论：（1）2000-2011年中国PM2.5年平均浓度一直保持在22.47μg/m3-28.26μg/m3高位运行，总体呈现先快速增加后趋于稳定的态势，2006年是PM2.5浓度值变化的拐点；（2）中国PM2.5浓度整体呈现北方高于南方，东部高于西部趋势，浓度高值点集中连片分布在黄淮海平原、长三角下游平原、四川盆地与塔克拉玛干沙漠4大重污染区域，其中京津冀地区污染最为严重；（3）2000-2006年PM2.5的污染重心整体呈现明显东移趋势，2006之后污染浓度高值区重心呈现明显东进趋势，低值区则呈现西移趋势，两者重心背向而行；（4）空间自相关分析表明PM2.5年均浓度呈现强烈的局部空间正自相关特性，PM2.5―高-高‖集聚区连片分布在黄淮海平原、汾渭盆地、四川盆地及江汉平原地区；PM2.5 ―低-低‖集聚区分布在长城以北的内蒙古、黑龙江，青藏高原与新疆北部，以及台湾、海南与福建等东南沿海及岛屿地区；（5）地理探测器方法分析表明自然因素与人类活动共同对PM2.5空间分布、浓度变化产生巨大影响，其中人口增长（人口密度）、汽车数量增加、工业烟尘排放、秸秆燃烧是中国PM2.5浓度变化的主要驱动因素。
关键词：PM2.5; 大气污染；时空演化；地理探测器；中国1.引言随着中国城市化、工业化的快速发展，能源消费与居民汽车保有量激增，城市化建设造成的扬尘、煤炭燃烧以及汽车尾气排放产生的大气污染更加严重，导致空气中悬浮颗粒物（TSP）飙升[1,2]。
中国雾霾天气频率呈逐年增多趋势，地缘上形成黄淮海地区、长江三角洲、四川盆地和珠江三角洲四大雾霾区[3,4]。
城市生活垃圾的危害及特性分析
城市生活垃圾的危害及特性分析作者：王丽伟来源：《中国化工贸易》2013年第10期摘要：城市的发展面临生活垃圾的困扰。
本文论述了生活垃圾的危害，生活垃圾的物理和化学性质，为合理利用生活垃圾，开辟生活垃圾利用新方法、新技术，实现生活垃圾利用的减量化、无害化和资源化提供了基础的理论依据。
关键词：城市生活垃圾危害特性随着社会的发展，城市化进程步伐的加快，城市人口日益增加，人民生活水平不断提高，城市生活垃圾的产生量也在不断地增加，垃圾的成份亦日趋复杂，对环境的污染和人民健康的危害日益严重，从而限制了城市的发展。
因此，能否正确地认识垃圾问题，并切实地采用合理的方法处理垃圾问题，是可持续发展战略的重要内容之一[1-3]。
一、城市生活垃圾的危害1.侵占土地大量的生活垃圾堆放过程中和封场后，占用大量的空地，或其他用途土地。
生活垃圾场在使用和封场后，土地的使用性质也发生改变，造成土地资源的严重浪费。
未经严格处理的生活垃圾直接用于农田，不但改变土壤的理化性状，还会对农作物产生危害。
2.污染水体城市生活垃圾由于来源途径较多，在堆放过程中发生腐败、分解或相互作用，产生大量的致病菌、有机物和无机污染物，随渗滤液或者雨水等地表水源进入水体，造成水体的严重污染。
3.污染大气垃圾成分复杂，有些垃圾如塑料袋等可随风飘摆，造成白色污染。
同时，生活垃圾在堆放过程中能释放出有害气体，如甲烷、硫化氢、氨气等，危害周围大气环境。
4.影响环境卫生传播疾病目前，随着城市人口的剧增，城市生活垃圾、粪便排放量亦在增加。
垃圾、粪便未经无害化处理进入环境，这样既严重影响环境卫生，又对人民健康构成潜在的威胁。
垃圾堆放场是大量蚊蝇、老鼠、病原体的滋生传播源，潜伏着未知的爆发性鼠疫的危险。
另外，许多地方将生活垃圾筛分后直接施于农田，由于寄生虫卵等未经杀灭，会通过作物返回人体造成疾病传播。
5.易引起爆炸事故随着城市生活垃圾中有机质含量的提高和由露天分散堆放变为集中堆存，只采用简单覆盖，易造成产生甲烷气体的厌氧环境，使垃圾产生的填埋气产生量增加。
PM2.5概况及研究方法
PM2.51、雾霾（含PM2.5）国内外研究现状、水平2、研究方法：采样、分析测试（化学、电镜等）评价方法3、形成机理研究现状、研究方法4、光化学反应研究、实验方法PM2.5的化学物种采样与分析方法定义:PM2.5是指空气动力学直径小于或等于2.5μm 的大气颗粒物。
滤膜采样器的主要部件,包括粒径切割器、常用滤膜、滤膜支撑垫以及采样流量的测量与控制装置等。
气溶胶的物理化学性质(如总粒数浓度、云凝结核浓度、光学系数、密度和平衡态含水量等) 、特定粒径颗粒物的化学成分。
成分:PM2.5主要包括含碳组分、水溶性离子物种以及无机多元素,其中既有性质稳定的组分,也有半挥发性成分,包括硝酸铵、半挥发性有机物(SVOCs)和水蒸气(H2O)PM2.5中的许多无机物质(如水溶性组分2-4SO 、-3NO 、+4NH 和其它无机离子)以及部分有机物在大气中具有吸湿性。
虽然有一些研究尝试采用不同的技术与方法(如微波共振、热力学模拟等)对气溶胶中的含水量进行测量或计算,但目前尚无可靠的技术对大气颗粒物中的含水量进行直接(化学)测量,因此在采样中通常未对H2O 的含量变化加以考虑。
PM2.5中半挥发性无机组分(主要是硝酸铵) 在采样过程中的吸附与挥发问题得到成功解决,而在SVOCs 的采样误差问题上迄今尚未形成统一的认识,有关的采样技术仍在发展之中。
温度、压力和相对湿度等均对NH4NO3的热力学平衡有影响,其中温度的影响最大:当温度低于15℃时,NH4NO3主要以颗粒物的形式存在;当气温高于30℃时,NH4NO3主要以气态HNO3 和NH3的形式存在。
因此,采样过程中温度与压力的变化均可改变NH4NO3的分配平衡。
硝酸铵采样: 在采样器的切割器之后设置扩散溶蚀器(Diffusion denuder)吸收气流中的气态硝酸与NOx 以消除其与Teflon 滤膜上所捕集的颗粒物反应,同时在Teflon 滤膜之后设置一张尼龙滤膜以吸收从Teflon 膜的颗粒物中挥发的硝酸盐离子.有机碳( OC)的采样: 研究认为石英膜与所捕集的颗粒物对有机气体的吸附是主要的,如果不对收集在石英滤膜上的气相成分加以修正,则所测得的碳质颗粒物的含量存在正偏差. 通常在第一个石英膜后再串联一个后置石英膜或在另一个平行的端口设置一个Teflon 膜和一个后置石英膜来进行修正。
我国PM2.5的污染现状及监测
我国PM2.5的污染现状及监测摘要：随着京津冀、长江三角洲、珠江三角洲等区域及全国大中城市大面积雾霾天气的爆发，雾霾天气的“罪魁祸首”PM2.5逐渐成为民众日益关注的话题。
与TSP，PM10相比PM2.5粒径小，在大气中的存留时间长、传播距离远，且有害元素和有机化合物极易富集在细颗粒物上，毒性增大，对空气质量、大气能见度、人体健康以及大气能量平衡影响巨大。
因此加强PM2.5的的监测和预防具有重大的意义。
本文实现对PM2.5进行了概述，并分析了我国PM2.5的污染现状，然后重点探讨了PM2.5的监测技术，最后提出了控制PM2.5的污染的对策。
关键词：PM2.5；污染；监测；β射线法；机动车尾气Abstract: With the development of Beijing Tianjin Hebei region, the Yangtze River Delta, the Pearl River Delta region and the national large and medium-sized city of large area of fog and haze of smog outbre ak, “arch-criminal” PM2.5 has become a topic of increasing concern to the people. With TSP, PM10 compared PM2.5 with small particle size, long retention period in the atmosphere, the transmission distance is long, and the harmful elements and organic compounds can easily enriched in the fine particles increased, toxicity, on air quality, atmospheric visibility, human health and energy balance influence. Therefore, the strengthening of PM2.5 monitoring and prevention is of great significance. In this paper, the realization of PM2.5 are reviewed, and analyzed the pollution status of PM2.5 in China, and then focuses on the monitoring technology of PM2.5, and finally puts forward some countermeasures to control the pollution of PM2.5.Key words: PM2.5; pollution; monitoring; beta ray method; vehicle exhaust PM2.5概述PM2.5是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，也称为可入肺颗粒物。
西安市大气颗粒物数浓度分布及典型天气条件特征变化
西安市大气颗粒物数浓度分布及典型天气条件特征变化刘立忠;么远;韩婧;李文韬;王宇翔【摘要】利用2013年3月到2014年12月期间西安市大气中0.25～32μn颗粒物监测数据和同期气象参数、散射消光系数等数据,分析了大气颗粒物数浓度分布及典型天气条件下变化特征.结果表明:采样期间西安市大气颗粒物平均数浓度为206.27个/cm3,99％以上为＜1μn的颗粒物数.大气颗粒物数浓度冬季最高,其次为秋、夏和春季,分别为267.66、231.31、141.82和135.77个/cm3.四季的数浓度低值均出现在18:00左右,之后数浓度上升,且晚上高于白天,冬季6:00左右达到峰值,夏季的昼夜差最小,秋季最大.春夏秋冬的大气颗粒物数浓度与散射消光系数的Pearson相关系数分别为0.756、0.702、0.411、0.377.大气颗粒物数浓度在沙尘天气发生前、中、后会升高、下降和再下降,霾天气出现前、后会升高和下降;高温干燥天气下,大气颗粒物数浓度相对较低;降雨对大气颗粒物的清除作用明显,但降雨后大气颗粒物数浓度又很快回升.【期刊名称】《中国环境科学》【年(卷),期】2015(035)012【总页数】7页(P3588-3594)【关键词】西安市;大气颗粒物;数浓度;典型天气;特征【作者】刘立忠;么远;韩婧;李文韬;王宇翔【作者单位】西安建筑科技大学环境与市政工程学院,陕西西安710055;西安建筑科技大学环境与市政工程学院,陕西西安710055;西安市环境监测站,陕西西安710054;西安市环境监测站,陕西西安710054;西安建筑科技大学环境与市政工程学院,陕西西安710055【正文语种】中文【中图分类】X513西安市是典型的北方内陆城市，其主要大气污染物以颗粒物为主.大气颗粒物的数浓度及粒径分布是大气气溶胶的重要性质，影响颗粒物在大气中的滞留时间、传输距离及理化特性等，在评估大气气溶胶的各类行为及其对人类、气候、生态等影响方面有重要的意义［1-3］.国内对大气颗粒物数浓度及粒径分布的研究还主要集中在长江三角洲［4-5］、珠江三角洲［6-7］以及京津冀［8-11］等经济发达地区，而对西北内陆城市的研究还相对较少，其中长时间高分辨率的观测研究更是有限.本研究采用德国EDM180型环境颗粒物/气溶胶粒径谱仪，于2013年3月到2014年12月期间，对西安市大气中0.25～32μm范围内的颗粒物进行高分辨率连续监测，以研究分析西安市大气颗粒物的数浓度变化规律及粒径分布特征，并对其在典型天气条件下的变化特征展开研究.1.1 采样点采样点位于西安市环境监测站大气环境质量综合实验室（超级站）楼顶，采样头距地面高约15m，距楼顶1.5m.超级站周边属于典型的城市环境特征，经过专家论证，该采样点位置及其监测数据具有代表性，能够较好的反映市民日常生活环境状态.观测期间同步记录西安市气象局网站公布的气象数据，并测量同期西安市大气颗粒物的消光系数.1.2 实验仪器1.2.1 采样仪器德国GRIMM气溶胶技术公司研制和生产的EDM180型环境颗粒物/气溶胶粒径谱仪，采用激光散射原理可同时获得环境大气中0.25～32μm范围内的31个粒径段的气溶胶数浓度，并可计算得到相应的质量浓度，各粒径段粒子直径起始值分别为0、0.25、0.28、0.30、0.35、0.40、0.45、0.50、0.58、0.65、0.70、0.80、1.0、1.3、1.6、2.0、2.5、3.0、3.5、4.0、5.0、6.5、7.5、8.0、10.0、12.5、15.0、17.5、20.0、25.0、30.0、32.0μm.该仪器监测时间间隔为1min，采样流量为1.2L/min，激光光源波长685nm，所得数据根据环境空气质量标准（GB 3095—2012）［12］剔除整理数据，并且去除因为仪器故障等原因导致的明显无效数据，从而计算得到小时均值、日均值、月均值等.1.2.2 测量仪器采用Ecotech Aurora-1000浊度计测量环境大气中颗粒物的散射消光系数，散射角在10～70°之间，采样流量为5L/min，LED光源波长为525nm，所测得的数据与粒径谱仪所得数据做同样的处理.2.1 大气颗粒物数浓度及粒径分布特征由于较大粒径颗粒物数浓度比较低且监测所得数据量较大，所以将颗粒物分为≤0.3μm、0.3～1μm、1～2.5μm、2.5～10μm、＞10μm五个粒径段进行颗粒物数浓度的统计分析（表1）.随着颗粒物粒径的增大，数浓度明显减小，与其他几个粒径段的颗粒物数浓度相比，＞10μm的颗粒物数浓度可以忽略不计.采样期间西安市大气颗粒物的平均数浓度为206.27个/cm3，其中粒径≤0.3μm、0.3～1μm、1～2.5μm、2.5～10μm的颗粒物分别占84.57%、15.32%、0.08%、0.03%.由此可见，小于1μm的大气颗粒物数浓度占到了总体数浓度的99%以上. 2.2 大气颗粒物数浓度谱季节分布特征图1给出了西安市各个季节平均数浓度谱分布，根据气象划分法和西安当地的季节变化，这里仅以2013年12月、2014年1月和2月代表冬季，2014年3、4、5月代表春季，2014年6、 7、8月代表夏季，2014年9、10、11月代表秋季.统计同期气象数据发现西安市常年风速较小，平均风速小于2m/s，在这种风速条件下，扩散作用在影响大气颗粒物数浓度变化方面占据主导地位.由图1可以看出，随着超细颗粒物粒径的加大，颗粒物的数浓度快速降低，分布曲线呈现指数下降趋势，与超细颗粒物相比，粗颗粒物数浓度比较稳定，四季变化不明显.对研究期间所得数据按照上述季度划分统计得到，西安冬季颗粒物数浓度最高，平均为267.66个/cm3，其次为秋季（231.31个/cm3）、夏季（141.82个/cm3）、春季（135.77个/cm3），尤其以粒径0.3μm以下的颗粒物表现最为显著.这与冬季采暖有直接关系，大量燃煤导致颗粒物的排放量加大，同时冬季气温较低，大气较稳定，对颗粒物的垂直扩散和稀释非常不利［5，13］.夏季与春季颗粒物数浓度相差不大，夏天略高.西安颗粒物数浓度变化特点为秋冬高、春夏低. 超细颗粒物体积非常小，在质量浓度中所占比例较低，导致数浓度与质量浓度之间相关性差［14］.相对较粗的颗粒物的数浓度较低，这与环保措施不断落实、环境质量管控越来越严格、除尘设备越来越精良等因素密切相关.虽然这部分颗粒物的数浓度不高，但是在质量浓度中占的比例却较大（图2），其中2.5～10μm的颗粒物在质量浓度中贡献最大，仍然需要严加控制.同时，应积极探索针对超细颗粒物的合理有效的控制措施.2.3 大气颗粒物数浓度昼夜变化图3为西安市四季大气颗粒物数浓度小时均值昼夜变化曲线.由图3可知，四季大气颗粒物数浓度都是晚上高于白天，其中夏季的昼夜差最小，秋季最大.冬季夜间逆温现象最为明显，不利于污染物扩散，使得颗粒物数浓度显著上升，6:00左右达到峰值，而后气温逐渐回升，逆温层逐渐消退，大气扩散能力增强，使得颗粒物数浓度慢慢下降，9:00左右出现一个相对低值，之后数浓度有所上升，这可能主要是人类活动的影响.四个季节的低值都出现在18:00左右， 18:00以后是交通的高峰期，交通源的贡献加大，大气也开始趋于稳定，使得颗粒物数浓度逐渐升高.2.4 大气颗粒物数浓度与散射消光系数的相关性分析运用spss 19.0软件采用Pearson相关系数对大气颗粒物数浓度与散射消光系数的相关性进行分析.分析结果见表2，采样期间散射消光系数与大气颗粒物数浓度之间的Pearson相关系数为0.469，在0.01水平上显著相关，表明两者之间为中等程度相关，且散射消光系数与大气颗粒物数浓度之间为正相关.同时散射消光系数与能见度关系密切，散射消光系数越高，能见度越低，说明大气颗粒物数浓度对能见度造成直接影响，且与能见度成负相关.春夏秋冬四个季节大气颗粒物数浓度与散射消光系数的Pearson相关系数分别为0.756、0.702、0.411、0.377，均通过了显著性水平为0.01的检验，可以看出春夏两季颗粒物数浓度与散射消光系数正相关关系最为明显，表现出了强相关性，而秋冬两季颗粒物数浓度与散射消光系数也表现出了中等程度正相关性和弱正相关性，说明四个季节大气颗粒物数浓度与散射消光系数有很好的相关性，春夏两季大气颗粒物数浓度对散射消光系数有很大的贡献，而秋冬两季影响散射消光系数的因素更多、更为复杂.这可能与西安市各季节排污情况以及大气气溶胶成分有关，其中主要成分碳气溶胶及水溶性无机离子的季节变化刚好与此相符合［15-16］.2.5 典型天气条件下大气颗粒物数浓度的变化特征选取沙尘天气、灰霾天气、高温干燥天气及阴雨天气4种典型天气，分析其数浓度日变化特征，见图4.2.5.1 沙尘天气条件下大气颗粒物数浓度的变化特征 2013年4月18日6:00～20:00之间出现沙尘天气，当日大气颗粒物数浓度日变化如图4（a）所示.沙尘天气出现前，大气颗粒物数浓度有所升高，而沙尘发生时，大气颗粒物数浓度反而会下降，随着沙尘天气的减弱直到结束，大气颗粒物数浓度还会进一步下降.沙尘天气出现前，颗粒物数浓度升高，可能与沙尘传输以及不利于污染物扩散的气象因素等有关.在沙尘天气期间，较强的风吹散了西安市本地污染物，而外来的沙尘气团含有较少的细颗粒物，同时大气粗颗粒物数浓度明显升高，且随着粗粒子增多，对细粒子的吸附作用也更明显，细粒子浓度相应降低，总体表现为大气颗粒物数浓度的下降［17］.在沙尘过后，粗、细颗粒物经过了一系列吸附、转化、沉降等过程，其数浓度较沙尘前有所下降［18］.2.5.2 灰霾天气条件下大气颗粒物数浓度的变化特征 2013年12月17日为灰霾天气，当天颗粒物数浓度为410.64个/cm3，是当月均值251.58个/cm3的1.63倍.10:00前主要为雾，10:00开始逐渐转变为霾，霾出现时颗粒物数浓度明显升高，直到17:00霾已经逐渐消散，随着霾天气的结束，大气颗粒物数浓度开始下降［图4（b）］.夜间颗粒物数浓度又有上升的趋势，主要可能由于逆温现象的发生，大气低空出现逆温层，不利于污染物的扩散.逆温现象的发生也是霾出现的一个重要原因，预示着第二天仍有可能出现灰霾天气，这与18日实际出现的灰霾天气状况相符.2.5.3 干燥高温天气条件下大气颗粒物数浓度的变化特征 2014年6月10日属于干燥高温天气，全天平均气温为28.5℃，平均湿度仅为25%.由图4（c）可以看出，高温干燥天气时大气颗粒物数浓度相对较低.这种天气下太阳辐射强，混合层出现得早、消失得慢，并且混合层高度较高，非常有利于污染物的扩散，使大气颗粒物数浓度较低.同时由于占大气颗粒物数浓度99%以上的粒径1μm以下的颗粒物几乎不受重力的沉降作用，在大气中滞留时间长，很难去除，数浓度变化不大.午后时分，温度进一步升高，湿度持续降低，颗粒物数浓度有所降低，这是气温、湿度等多因素共同影响的结果.温度较高时，大气垂直对流作用加剧，有利于大气扩散，因而一般与污染物浓度呈负相关［5］.在相对湿度低于一定值时，颗粒物数浓度与相对湿度成正相关［19］.这与本研究观测到的结果一致（表2）.2.5.4 阴雨天气条件下大气颗粒物数浓度的变化特征 2014年10月2日有小到中雨，降雨主要出现在0:00～10:00之间.由统计数据及图4（d）显示，降雨期间颗粒物数浓度相对较低，与降雨前相比，降雨时大气颗粒物数浓度降低了38.7%，说明降雨对大气颗粒物的清除作用明显.降雨过程对粗粒子和细粒子都有去除作用，对细粒子的去除作用尤为明显.而降雨对粗细粒子的清除机制不同，粒径为0.5～1.0μm的细颗粒是由于其布朗运动和雨滴的相互碰撞而清除，而粗粒子的清除则是由于惯性沉降到雨滴表面而被清除［20］.与降雨前相比，降雨后大气颗粒物数浓度只降低了15.7%，这说明降雨后大气颗粒物数浓度又很快回升.胡敏等［21］研究了北京市2004年7～8月降水过程对大气颗粒物谱分布的影响，得出降雨过程使大气中的背景气溶胶浓度降低，降雨过后的晴朗干洁天气和强太阳辐射有利于新粒子（3～20nm）生成，新生成的颗粒物很快长大到50～100nm，此后污染不断加深的结论，可以对本次研究中观测到的现象做出一定程度上的解释说明.2.5.5 沙尘天气、灰霾天气、干燥高温天气、阴雨天气条件下颗粒物数浓度与散射消光系数的相关性沙尘天气和灰霾天气下大气颗粒物数浓度与散射消光系数没有通过0.05水平上的显著性检验，而干燥高温天气和阴雨天气下大气颗粒物数浓度与散射消光系数均通过0.01水平上的显著性检验，并且均为强正相关，说明重污染天气下散射消光系数的影响因素较多，而相对洁净的天气下大气颗粒物数浓度对散射消光系数的贡献较大.这可能是由于外来气团携带或者本地污染源新产出的大气污染物大量排放以及二次污染物的形成，导致西安市大气组分更加复杂所引起的.3.1 西安市大气颗粒物采样期间的平均数浓度为206.27个/cm3，其中粒径≤0.3μm、0.3～1μm、1～2.5μm、2.5～10μm的颗粒物分别占84.57%、15.32%、0.08%、0.03%，小于1μm的大气颗粒物数浓度占到了总体数浓度的99%以上.3.2 西安冬季大气颗粒物数浓度最高，平均为267.66个/cm3，其次为秋季（231.31个/cm3）、夏季（141.82个/cm3）、春季（135.77个/cm3），尤其以粒径0.3μm以下的颗粒物表现最为显著.超细颗粒物在质量浓度中所占比例较低，而相对较粗的颗粒物的数浓度较低，在质量浓度中占的比例却较大，应积极探索针对超细颗粒物的合理有效的控制措施.3.3 西安市大气颗粒物数浓度晚上高于白天，夏季的昼夜差最小，秋季最大，冬季夜间逆温现象最为明显.冬季6:00左右达到峰值，9:00左右出现一个相对低值，之后数浓度有所上升.四个季节的低值都出现在18:00左右，交通源的贡献加大，大气也开始趋于稳定，使得颗粒物数浓度升高.3.4 春夏秋冬四个季节大气颗粒物数浓度与散射消光系数的Pearson相关系数分别为0.756、0.702、0.411、0.377，春夏季大气颗粒物数浓度对散射消光系数贡献较大，而秋冬季散射消光系数的影响因子更多.重污染天气时影响散射消光系数的因素更复杂，而相对洁净的天气下大气颗粒物数浓度与散射消光系数相关性较好，为强正相关.3.5 沙尘天气出现前，大气颗粒物数浓度会升高，沙尘发生时，反而会下降，沙尘过后，大气颗粒物数浓度较沙尘出现前要低；霾出现时大气颗粒物数浓度会升高，随着霾天气的结束，大气颗粒物数浓度会下降；高温干燥天气下，大气颗粒物数浓度相对较低，这种天气有利于污染物的扩散；降雨对大气颗粒物的清除作用明显，然而降雨后大气颗粒物数浓度又很快回升，不过与降雨前相比，还是有一定程度的降低.Boucher O， Anderson T L. GCM assessment of the sensitivity of direct climate forcing by anthropogenic sulfate aerosols to aerosol size and chemistry ［J］. Journal of Geophysical Research -Atmospheres， 1995，100:26117-26134.Peters A， Wichmann H E， Tuch T， et al. Respiratory effects are associated with the number of ultrafine particles ［J］. American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine， 155（4）:1376.Seinfeld J H， Pandis S N. Atmospheric chemistry and physics: from air pollution to climate change ［M］. 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典型区域环境空气颗粒物组分分析研究报告_
典型区域环境空气颗粒物组分分析研究报告目录一、研究背景 (1)二、研究目的 (1)三、研究内容 (2)四、方案设计 (2)1、采样点位 (2)2、滤膜准备 (2)3、主要仪器 (2)4、样品采集 (2)5、样品保存和运输 (2)6、样品测定 (2)7、数据分析 (2)五、实验结果 (2)1、颗粒物日均质量浓度 (2)2、元素测定 (2)3、可溶性离子浓度测定 (2)4、多环芳烃测定 (2)六、结果分析 (2)1、日均质量浓度比较分析 (2)2、元素分布特征及来源 (2)3、可溶性离子含量分析 (2)4、多环芳烃含量分析 (2)七、主要结论 (2)八、工作建议 (2)一、研究背景京津冀地区是我国政治、经济和文化中心，经济迅速发展的同时，带来的严重环境问题，如颗粒物污染、灰霾、光化学烟雾等，给当地的生态环境和人们的身体健康带来严重危害。
随着京津冀地区能源消耗的不断攀升，区域大气污染日趋严重，颗粒物已成为首要污染物。
该地区大气污染物的组成和分布特征，以及大气污染物的控制对策，己经成为专家研究和公众关注的热点问题。
根据新修订的《环境空气质量标准》的分期实施要求，2012年，京津冀、长三角、珠三角等重点区域以及直辖市和省会城市；2013年，113个环境保护重点城市和国家环保模范城市；2015年，所有地级以上城市；2016年1月1日，全国实施新标准。
因此，本研究选择京津冀地区开展颗粒物组分的研究工作。
大气颗粒物是由元素碳、有机碳、铵盐、硝酸盐、硫酸盐、矿物尘、海盐、痕量重金属元素以及水等成分组成的复杂混合体。
PM10是指环境空气动力学当量直径小于等于10μm的颗粒物，PM2.5是指环境空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物，目前对其研究主要包括质量浓度、数量浓度、单个颗粒大小和形状、粒度、颗粒的聚集特性、可溶性、无机和有机化学组分、物相组成等。
正是由于其化学组成复杂多变，目前尚难以对其所有组分进行直接检测。
西宁市城区冬季PM2.5和PM10中有机碳、元素碳污染特征
西宁市城区冬季PM2.5和PM10中有机碳、元素碳污染特征窦筱艳;徐珣;刘宇;王静;韩斌;赵旭东【摘要】2014年11月-2015年1月对西宁市冬季开展PM2.5和PM10的连续监测.利用DRI 2001A型热光碳分析仪(美国)对有机碳和元素碳进行分析,结果表明:西宁市冬季PM2.5和PM10中碳气溶胶所占比例分别为33.13％±6.83％、24.21％±6.27％,说明碳气溶胶主要集中在PM2.5中;OC/EC值均大于2,说明西宁市大气中存在二次污染;SOC占PM2.5和PM10的质量浓度比例分别为46.50％和57.40％,PM2.5中SOC浓度占PM10中SOC浓度的61.88％,说明SOC主要存在于PM2.5中,且SOC形成的二次污染和直接排放的一次污染都是西宁市碳气溶胶的主要来源;与其他城市比较发现,西宁市冬季PM2.5中的碳气溶胶含量普遍高于其他城市,PM10中OC质量浓度相对其他城市较高,EC质量浓度偏低;OC和EC的相关性不显著,说明来源不统一;进一步对OC和EC各组分质量浓度进行分析知,西宁市冬季碳气溶胶主要来源于机动车汽油排放、燃煤和生物质燃烧.【期刊名称】《中国环境监测》【年(卷),期】2016(032)002【总页数】6页(P44-49)【关键词】PM2.5;PM10;有机碳;元素碳【作者】窦筱艳;徐珣;刘宇;王静;韩斌;赵旭东【作者单位】青海省环境监测中心站,青海西宁810007;国家大气背景站青海门源站,青海门源810300;青海省环境监测中心站,青海西宁810007;国家大气背景站青海门源站,青海门源810300;青海省环境监测中心站,青海西宁810007;国家大气背景站青海门源站,青海门源810300;中国环境科学研究院,北京100012;中国环境科学研究院,北京100012;青海省环境监测中心站,青海西宁810007;国家大气背景站青海门源站,青海门源810300【正文语种】中文【中图分类】X823碳气溶胶是大气气溶胶的主要组分，也是最复杂的组分，主要包括元素碳(EC)、碳酸盐碳(CC)和有机碳(OC)。
《2024年北京典型污染过程PM2.5的特性和来源》范文
《北京典型污染过程PM2.5的特性和来源》篇一一、引言近年来，随着工业化和城市化的快速发展，大气污染问题日益严重，其中以PM2.5（细颗粒物）为代表的空气污染物受到了广泛关注。
北京作为我国政治、经济、文化的中心，其大气污染问题尤为突出。
本文旨在分析北京典型污染过程中PM2.5的特性和来源，为制定有效的空气质量改善措施提供科学依据。
二、PM2.5的特性1. 物理特性：PM2.5是指空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，其粒径小、比表面积大，具有较高的化学活性。
2. 光学特性：PM2.5对光的散射和吸收作用较强，导致大气能见度降低，严重影响城市环境和居民健康。
3. 危害性：PM2.5可以携带病毒、细菌等有害物质进入人体呼吸道，引发多种疾病，如支气管炎、哮喘、心血管疾病等。
三、PM2.5的来源1. 工业排放：钢铁、电力、化工等重工业生产过程中排放的废气是PM2.5的主要来源之一。
2. 交通排放：机动车尾气排放的氮氧化物、挥发性有机物等在光化学反应过程中可转化为PM2.5。
3. 建筑扬尘：建筑施工过程中产生的扬尘也是PM2.5的重要来源。
4. 生物质燃烧：农村地区生物质燃烧产生的烟尘也是PM2.5的主要来源之一。
四、北京典型污染过程中PM2.5的来源分析根据北京市环保局的数据，北京地区PM2.5的主要来源为机动车尾气排放和工业排放。
其中，机动车尾气排放占比约为30%，工业排放占比约为20%。
此外，建筑扬尘和生物质燃烧也是重要的污染源。
在典型的大气污染过程中，由于气象条件不利（如静风、逆温等），这些污染物容易在空气中积累，形成雾霾天气。
五、结论与建议根据结论：通过对北京典型污染过程中PM2.5的特性和来源的分析，我们可以看出，PM2.5的来源复杂多样，包括工业排放、交通排放、建筑扬尘和生物质燃烧等多种因素。
因此，我们需要从多个方面采取措施，降低PM2.5的排放量，改善空气质量。
建议：首先，政府应加大对工业企业的监管力度，减少污染物排放。
硕士论文：郑州市大气颗粒物PM2.5和PM10的特性研究
目录
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摘要……．．…………．．．…．……………………．Ｉ
Ａｂｓｔｒａｃｔ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．ＩＩＩ
目录………．．………．．．…………………．．……Ｖ
１引言……．．………．．．………………………．．１
１．１研究背景…………………………………………………………………．．１ １．２ 国内外研究进展……………………………………………………………３ １．３研究意义及内容…………………………………………………………１ ３
１引言
芘能诱发肺癌、皮肤癌和胃癌。目前国际上对ＰＭ２．５和ＰＭｌｏ的研究主要集中在 化学组分分析、源解析、形成机制、毒理学和控制技术等方面，这些研究对改 善生存环境、提高人体健康有重要意义。
继Ｓ０２、ＮＯｘ之后，颗粒物ＰＭｌｏ已经成为影响我国空气质量的首要污染物。 １９９６年ＧＢ３０９５．８２《环境空气质量标准》规定，ＰＭｌｏ二级质量标准为年均值 １００９９／ｍ３，日均值１５０ｒｔｇ／ｍ３；三级质量标准为年均值１５０９９／ｍ３，日均值２５０Ｉ＿ｔｇ／ｍ３。 ２００２年．２００９年《中国环境状况公报》【７】提供的我国可吸入颗粒物年均浓度达标 状况如表１．１所示。
城市路面降雨径流污染特征及源解析的研究进展
城市路面降雨径流污染特征及源解析的研究进展张千千;李向全;王效科;万五星;欧阳志云【摘要】城市路面径流是城市地表径流的重要组成部分，因其污染强度大、对地表水体的影响严重而被予以格外的关注。
通过对国内外关于路面径流水质的研究进行总结发现：我国城市道路径流中COD、TP、TN和Pb的平均质量浓度分别为239.59、0.46、6.29和0.14 mg·L-1，超过了国家地表水环境质量Ⅴ类标准，TSS的质量浓度高达552.86 mg·L-1。
因此，COD、TP、TN、Pb和TSS是我国路面径流的主要污染物。
高速路径流污染物Pb、Cu和Zn的浓度明显高于普通道路，而普通道路径流污染物中COD和TSS要高于高速路。
与其他国家相比，我国城市道路雨水径流污染物浓度偏高。
多数研究表明：污染物的质量浓度与降雨量呈负相关关系，路面坡度增加了车辆与路面的摩擦力和燃料的消耗，进而导致路面径流污染物的浓度较高，路面清扫或许对污染物的浓度有不利的影响，主要由于道路清扫将路面中部分大颗粒破碎，释放出了细小的颗粒物（粒径<43μm）并且不能将其清除的缘故。
但是，降雨强度、干期、降雨历时和车流量对径流水质的影响存在一定的争议。
通过对现有的研究总结发现：车流量≥30000的路面径流中COD、TSS、Pb和Cu的浓度是车流量<30000的路面径流中的2.5、4.3、1.4和5.1倍；路面径流中的重金属主要来源于车辆的交通损耗，有机污染物来源于车辆的交通活动和路面材质，营养污染物来源于大气干湿沉降。
今后应从以下几方面开展研究：将多环芳烃、大肠杆菌等水质指标列入研究计划；深入分析影响降雨径流水质的因素及各影响因子间的交互作用；运用同位素溯源技术识别道路径流污染物来源。
%As a major part of urban surface runoff, urban road runoff has drawn extraordinary attention due to its large magnitude of pollution and severe influence on surface water bodies. By summarizing the results of previousstudies on water quality of road rainfall runoff, it can be found that the concentration of COD, TP, TN and Pb were 239.59, 0.46, 6.29 and 0.14 mg·L-1, respectively, and exceeded the Ⅴ class of surface water. The concentration of TSS was 552.86 mg·L-1. Therefore, the COD, TP, TN, Pb and TSS were the main pollutants of urban road runoff. The concentration of Pb, Cu and Zn are higher in the highway than the other road. But, the concentration of TSS and COD are lower in the highway than the other road. When Comparing domestic studies with the oth er countries’, the pollutants concentration of road rainfall runoff are higher in China. The most researchers found that the concentration of pollutants and rainfall volume have negative correlation. The steeper slope of the road could produce higher runoff concentrations of pollutants due to the greater friction between vehicle tire and road and more burnt fuel. The road sweeping could have adversely affected to the concentration of pollutants mainly due to releasing the fine material from the fixed load but not having enough suction to remove them. However, there are contradicting reports in the literature as to the correlation of the concentration of pollutants with rainfall intensity, antecedent dry period, rainfall duration and average daily traffic. By summarizing the data in existing studies, it is found that the concentration of COD, TSS, Pb and Cu in road runoff at the traffic volume ≥30 000 were 2.5, 4.3, 1.4 and 5.1 times respectively, compared with the concentration at the traffic volume<30 000. In the road runoff, the heavy metals were mainly come from vehicle’s exhaust, the organic pollutants mainly sourced from vehiclesactivities and road material and the nutrition-related pollutants mainly sourced from atmospheric dry and wet deposition. The following aspects should be carried out in future research:To take the polycyclic aromatic hydrocarbons and Escherichia coli into the research program;Deep analysis of the factors affecting rainfall runoff water quality and the interaction between factors, and to utilize the isotope tracing techniques to indentify the pollution source of the urban road runoff.【期刊名称】《生态环境学报》【年(卷),期】2014(000)002【总页数】7页(P352-358)【关键词】道路径流;水质;影响因素;污染物来源【作者】张千千;李向全;王效科;万五星;欧阳志云【作者单位】中国地质科学院水文地质环境地质研究所，河北石家庄 050061; 中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室，北京 100085;中国地质科学院水文地质环境地质研究所，河北石家庄 050061;中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室，北京 100085;中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室，北京 100085; 河北师范大学生命科学学院，河北石家庄 050016;中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室，北京 100085【正文语种】中文【中图分类】X143面源污染是指溶解的或固体污染物从非特定的地点，通过径流过程而汇入受纳水体，引起的水体污染（贺缠生等，1998；陈利顶和傅伯杰，2000）。
上海空气质量与细颗粒物消光特性关系研究
升 高，表 明这 次污染不仅局 限。
未考虑 一 些挥发 性 组分 的损耗 。
吸 收 系数 是 通 过 测 量 黑碳 浓度 ，再 乘 以 黑碳
吸 收 系 数 得 到 。 黑 碳 测 量 采 用 七 波 段 Ａ ３ Ｅ１
２ 、仪 器及 方法 散 射 系数 测 量采 用Ａ ｕＲｏＲＡ （） 波 长 气溶 ３） （ ０三
１ 区域性细颗粒物污染过程 ．
① 污染过程 背 景
２１ ０ ０年１ 月１ １ 日长三 角 区域 大部 分城 市 均 出现
空 气 污染物 超 标 天 气 ，首要 污 染物 均 为 可吸 入 颗
ｏ ｃ ｒｅ ｕ ｉ ｇ ｆ ｅ ｐ ｒ ｃ ｅ ｐ ｌ ｔ ｎ ｅ ｉｏ ｅ ｂ ｔ ｏ ｃ ｕ ｕ ｉ ｇ ｄ ｓ ｔ ｒ ｅ ｉｏ ｅ． ｃ ｕ ｒ ｄ ｄ ｒ ｉ ａ ｉ ｌ ｏ ｌ ｉ ｐ ｓ ｄ ， ｕ ｔ ｃ ｒ ｒ ｕ ｔ ｏ ｍ ｐ ｓ ｄ ｎ ｎ ｔ ｕｏ ｎ ｏ ｄ ｎ ｓ
［ 键 词 ］ 典 型污 染过程 细颗 粒 物 消光特 性 关
Ａｂ ｔａ ｔ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｏ ｓ ｒ ａ ｉｎ ｉ ａ ｇ ａ ｌｐｅ ａ ｍ ｏ ｐ ｅ ｅ ｐ ｌ ｔ ｎ ｍｏ ｉ ｒ ｇ ｓ ｒ ｃ：Ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｂ ｅ ｖ ｔ ｎ Ｓｈ ｎ ｈ ｉ ｏ ｍｕｔ ｌ ｔ ｓ ｈ ｒ ｏｌ ｉ ｎｔ ｉ ｉ ｕｏ ｏｎ ｓ ａ ｉｎ ｔ ｅ ｅ ｔ ｃ ｉｎ ｃ ａ ａ ｔ ｒ ｔ ｓ ｏ ｉｅ ｐ ｒｃｅ ｒ ｎ ｌｚ ｄ ｏ ｗｏ ｔｐｃ ｌｐ ｌ ｔ ｎ ｔ ｔ ， ｈ ｘｉ ｔ ｈ ｒｃ ｅ ｉ ｉ ｆｆ ａ ｔ ｌｓ ｗｅ ｅ ａ ａｙ ｅ ｎ ｔ ｙ ｉａ ｏｌ ｉ ｏ ｎ ｏ ｓｃ ｎ ｉ ｕｏ ｐ ｏ ｅ ｓ ｓ ｎ ｓ ｒ ｇｏ ａ ｏ ｌｔ ｎ ｐ ｏ ｅ ｓ ｈ ｔ ｅ ｓ ｄ ｅ ｔ ｈ ｒ ｎ ｐ ｒ ｏ ｕ ｔ ｒ ｃ ｓ ｅ ，ｏ ｅ ｗａ ｅ ｉｎ ｌｐ ｌ ｉ ｒ ｃ ｓ ，ｔ ｅ ｏｈ ｒｗａ ｕ ｏ ｔ ｅ ｔ ｓ ｏ ｆｄ ｓ ｕｏ ａ ｔ ｓｏ ｍ ．Ｔｈ ｅ ｕｔ ｎ ｉａ ｅ ｈ ｔ ｔ ｅ ａ ｍｏ ｐ ｅ ｉ ｅ ｔ ｃｉｎ ｔｒ ｅ ｒ ｓ ｌ ｉｄｃ ｔ ｄ ｔ ａ ｈ ｔ ｓ ｈ ｒ ｘｉ ｔ ｍａ ｎｙ ｃ ｕ ｅ ｂ ｅ ｏ ｄ ｒ ｓ ｃ ｎ ｏ ｉｌ ａ ｓ ｄ ｙ ｓ ｃ ｎ ａ ｙ ａ ｒ ｓ ｌｔ ｅ ｅ ｉｃｉｎ ｏ ｅ ｏ ｄ ｒ ｅ ｏ ｏ ａｎｙ ｃ ｍｅ ｆＯ ｓ ａ ｔｒ ｇ ｔ ｅ ｖ ｒ ｗ ｉｉｉ ｙ ｅ ｏ ｏ， ｈ ｘ ｎ ｔ ｆ ｃ ｎ ａ ａ ｒ ｓ ｌ ｔ ｏ ｓ ｙ ｍ ｉｌ ｏ ｒ ｍ ｃ ｔ ｉ ， ｈ ｅ ｌ ｖｓｂｌ ｅｎ ｙ ｏ ｉ ｔ
中国气候宜居城市评价指标-概述说明以及解释
中国气候宜居城市评价指标-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述气候宜居城市是指在人类居住、工作和生活方面具备较好条件的城市。
中国作为一个拥有广阔领土和丰富自然资源的国家，拥有多样的气候类型和地理特征。
这些因素使得中国的城市宜居性评价具有复杂性和多样性。
因此，评价中国气候宜居城市所需的指标也随之多样。
本文旨在探讨中国气候宜居城市评价中的关键指标。
通过对空气质量、水质与供水以及城市绿化与生态环境等影响城市宜居性的因素进行评估，我们可以全面了解一个城市的环境质量。
在中国，空气质量是最为人关注的问题之一。
大气污染、细颗粒物和有害物质的排放对于城市居民的健康和生活质量产生了巨大的影响。
因此，评估一个城市的空气质量是评价其宜居性的重要指标之一。
水质与供水也是一个城市宜居性的重要方面。
清洁的饮用水和良好的供水系统对于居民的健康和生活必不可少。
城市的供水能力、水源保护和水质监测等因素需要作为评价城市宜居性的重要指标。
除了空气和水质，城市绿化与生态环境也是评价一个城市宜居性的重要方面。
城市绿化可以提供良好的空气质量、美化城市环境以及提供休闲和娱乐场所。
良好的生态环境也能带来更多的自然资源和生物多样性，对于居民的精神和身体健康有着积极的影响。
综上所述，评价中国气候宜居城市的指标需要从多个方面综合考虑。
空气质量、水质与供水以及城市绿化与生态环境等因素将在本文后续章节进行详细分析和讨论。
通过深入研究和评估，我们可以为中国城市的可持续发展和居民的生活质量提供有益的建议和决策依据。
同时，本文也要说明研究的局限性和进一步研究的意义，以期为今后的研究提供参考。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括对整篇文章的组织框架进行介绍，让读者对文章的内容有一个清晰的概念。
具体而言，可以包括以下内容：文章结构部分内容：本文主要围绕中国气候宜居城市评价指标展开讨论，总体上可分为引言、正文、评价指标和结论四个部分。
引言部分首先对文章的背景和意义进行概述，说明宜居城市评价指标在中国气候条件下的重要性。
中国典型城市冬季大气细颗粒物水溶性离子特征及来源分析
中国典型城市冬季大气细颗粒物水溶性离子特征及来源分析林昕;曹芳;翟晓瑶;鲍孟盈;俞绍才;王京鹏;章炎麟【摘要】细颗粒物是大气污染防治的重点内容.分析大气细颗粒物中的水溶性离子组分及其变化,对评价城市空气污染状况和污染物的来源具有重要意义.选取中国东部典型城市长春、北京、上海、杭州和南京作为研究对象,基于2016年11月11日-12月6日大气颗粒物样品采集及其水溶性离子分析,探讨PM2.5中水溶性无机离子浓度变化特征,并利用主成分分析结果分析各类污染源排放对细颗粒物中水溶性离子质量浓度的贡献,以期为区域大气环境质量的改善提供参考依据.结果表明,长春、北京、上海、杭州和南京总水溶性无机离子质量浓度平均值分别为(18.8±9.0)、(34.9±23.3)、(21.8±13.3)、(42.2±21.4)和(62.1±25.9)μg·m-3,占PM2.5质量浓度的33.6％-62.1％.二次离子(SIA,包括NO3?、SO42?和NH4+)在总水溶性离子中占比均超过75.0％,说明SIA是水溶性离子的主要组分.SIA占总水溶性离子浓度的百分比随污染程度增强而增加.硝酸盐为5个城市在污染大气下主要的贡献物种.5个城市站点ρ(NO3-)/ρ(SO42?)随着大气污染程度的增加均有不同程度的增加且大于1,说明含氮污染物逐渐成为大气颗粒物中最重要的污染物.除长春硫氧化率(SOR)均值小于0.1外,其他4个城市SOR和氮氧化率(NOR)均大于0.1,说明北京、上海、杭州和南京站点大气中存在较高程度的SO2和NO2的二次氧化.北京站点NO3?、SO42?和NH4+以NH4NO3和(NH4)2SO4的形式存在,在其他4个城市站点以NH4NO3和NH4HSO4的形式存在.5个城市水溶性离子主要来源为二次转化、扬尘、生物质和煤燃烧.【期刊名称】《生态环境学报》【年(卷),期】2019(028)002【总页数】9页(P307-315)【关键词】冬季;细颗粒物;水溶性离子;大气污染;来源解析【作者】林昕;曹芳;翟晓瑶;鲍孟盈;俞绍才;王京鹏;章炎麟【作者单位】南京信息工程大学气候与环境变化国际合作联合实验室大气环境中心,江苏南京 210044;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室,江苏南京 2100442;南京信息工程大学气候与环境变化国际合作联合实验室大气环境中心,江苏南京 210044;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室,江苏南京 2100442;南京信息工程大学气候与环境变化国际合作联合实验室大气环境中心,江苏南京 210044;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室,江苏南京 2100442;南京信息工程大学气候与环境变化国际合作联合实验室大气环境中心,江苏南京 210044;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室,江苏南京 2100442;浙江大学环境与资源学院/污染环境修复与生态健康教育部重点实验室/空气污染与健康研究中心,浙江杭州310058;浙江大学环境与资源学院,浙江杭州 310058;南京信息工程大学气候与环境变化国际合作联合实验室大气环境中心,江苏南京 210044;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室,江苏南京2100442【正文语种】中文【中图分类】X16近年来，随着中国经济、工业的迅速发展，城市化进程逐渐推进，大气污染问题日趋严峻，霾问题已成为中国当前亟待解决的难点和重点问题。
致使城市PM2.5增高的主要诱因调查报告
致使城市PM2.5增高的主要诱因调查报告PM2.5是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，也称为可入肺颗粒物。
虽然PM2.5只是地球大气成分中含量很少的组分，但它对空气质量和能见度等有重要的影响。
PM2.5粒径小，富含大量的有毒、有害物质且在大气中的停留时间长、输送距离远，因而对人体健康和大气环境质量的影响更大。
气象专家和医学专家认为，由细颗粒物造成的灰霾天气对人体健康的危害甚至要比沙尘暴更大。
粒径10微米以上的颗粒物，会被挡在人的鼻子外面;粒径在2.5微米至10微米之间的颗粒物，能够进入上呼吸道，但部分可通过痰液等排出体外，另外也会被鼻腔内部的绒毛阻挡，对人体健康危害相对较小;而粒径在2.5微米以下的细颗粒物，直径相当于人类头发的1/10大小，不易被阻挡。
被吸入人体后会直接进入支气管，干扰肺部的气体交换，引发包括哮喘、支气管炎和心血管病等方面的疾病。
继续来到支气管，11%的PM2.5被支气管壁黏液留了下来。
PM2.5之所以在这里沉积得比较多，是因为气管就像树根一样，从最粗的地方分叉，到最细的细支气管，总共有23级分叉，树根越到下面越细。
含有颗粒物的气体进入支气管之后，因为管道越来越小，颗粒物吸入时，与管壁碰碰撞撞的概率更高了，沉积率也就增高。
最后还有35%左右的PM2.5进入了肺泡。
如果把支气管和细支气管比喻成一根葡萄藤的话，密密麻麻的肺泡，类似一串串的葡萄。
肺泡里面是空的，但有毛细血管分布。
肺泡是人体氧气和二氧化碳交换的场所。
肺泡中的氧气通过肺泡里的毛细血管，进入血管。
而血管中的二氧化碳则交换到肺泡里，然后经过细支气管、支气管、气管、鼻腔，排出体外。
再来说说到达肺泡的这部分PM2.5，颗粒粗的就在肺泡里沉积了下来，更细的，则进入了肺泡里的毛细血管，最后通过血液循环，到达身体各脏器。
总的来说，我们吸入的那口空气中的颗粒物，有一半以上沉积在鼻腔中，以鼻屎的方式排出。
几乎所有直径大于2.5微米的颗粒物，止步于上呼吸道，以鼻屎和痰液排出体外，没有进入肺部。
合肥城区 PM10及 PM2.5季节污染特征及来源解析
合肥城区 PM10及 PM2.5季节污染特征及来源解析陈刚;刘佳媛;皇甫延琦;王海婷;史国良;田瑛泽;朱余;李菁;冯银厂【摘要】于2014年4月、8月、10月和12月在合肥市城区采集了大气 PM 10和 PM 2.5样品,对 PM 10和 PM 2.5的质量浓度及其化学组分(无机元素、含碳组分和水溶性离子)进行了测定.结果显示：合肥城区的 PM 10和 PM 2.5的平均质量浓度高达113,83µg/m3,分别超出国家环境空气质量标准年均 PM 10和 PM2.5限值的1.61和2.37倍.不同粒径的颗粒物中主要化学组分含量的高低顺序基本一致,水溶性离子的含量最高,其次为碳组分,无机元素.利用正交矩阵因子分析(PMF)对合肥城区PM 10和PM 2.5的本地来源进行解析,结果表明：PM 10中二次源、燃煤、机动车尾气尘及地壳尘的贡献百分比分别为32.5%、25.9%、15.7%和25.5%；PM 2.5中二次源、燃煤、机动车尾气尘及地壳尘的贡献百分比分别为38.8%、25.9%、9.9%和21.7%.利用激光雷达评估合肥市环境中颗粒物 PM 10的区域传输,四个季节常规贡献率分别为13.4%、12.9%、13.5%和16.4%.%PM10 and PM2.5 samples were collected from April, August, October and December in 2014 at urban five sites in Hefei. The concentration and chemical compositions (including elements, carbonaceous species and water soluble inorganic ions) of PM10 andPM2.5 were determined. The average PM10 and PM2.5 mass concentration was 113µg/m3, 83µg/m3, respective, which was 1.61 and 2.37 times of the annual PM10 and PM2.5 National Ambient Air Quality Standard of China. The contents of main chemical components in different particle size fractions were consistent. For instance, the content of water soluble ions was the highest, followed by carbon fractions and inorganic elements.Positive Matrix Factorization (PMF) model was performed to identify the sources of PM10 and PM2.5 at urban Hefei.Four sources significantly contributing to the observed PM10 were: secondary nitrate /sulfate, coal combustion, vehicle emissions and soil dust and fugitive dust, with the contributions of 32.5%, 25.9 %, 15.7% and 25.5% to PM10 mass concentration, respectively. The contributions to PM2.5 of these four sources were 38.8%, 25.9%, 9.9% and 21.7%, respectively. The regional transmission of PM10 in Hefei was evaluated by using laser radar, and the four season contribution were 13.4%, 12.9%, 13.5% and 16.4%, respectively.【期刊名称】《中国环境科学》【年(卷),期】2016(036)007【总页数】9页(P1938-1946)【关键词】合肥;PM 10;PM 2.5;季节污染特征;来源解析【作者】陈刚;刘佳媛;皇甫延琦;王海婷;史国良;田瑛泽;朱余;李菁;冯银厂【作者单位】南开大学环境科学与工程学院，国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点实验室，天津 300350;南开大学环境科学与工程学院，国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点实验室，天津 300350;南开大学环境科学与工程学院，国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点实验室，天津 300350;南开大学环境科学与工程学院，国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点实验室，天津300350;南开大学环境科学与工程学院，国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点实验室，天津 300350;南开大学环境科学与工程学院，国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点实验室，天津 300350;安徽省环境监测中心站，安徽合肥230071;合肥市环境监测中心站，安徽合肥 230031;南开大学环境科学与工程学院，国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点实验室，天津 300350【正文语种】中文【中图分类】X513鉴于大气细颗粒物的健康、环境和气候效应[1-4],2012年起,京津冀、长三角、珠三角等重点区域以及直辖市和省会城市开展了PM2.5监测,以了解其来源和理化特征[5-8].目前,中国已经公布大气源解析研究的直辖市和省会城市包括有北京、天津、石家庄、上海、杭州、南京及广州等,主要集中在京津冀、长三角和珠三角地区[9-10].基于各地区源解析结果,分类明确且与管理需求相对应,将为当地空气质量持续改善战略的制定提供重要参考,并为其他地区实施源解析研究工作的制定提供科学支持[11].当前合肥市大气环境形势严峻,以煤为主的能源结构未发生根本性变化,在以二氧化硫、氮氧化物和可吸入颗粒物为特征的传统煤烟型污染尚未得到彻底控制的情况下,以O3、PM2.5和酸雨为特征的区域性复合型大气污染日益突出,灰霾天气时有发生,区域内空气重污染现象大范围同时出现的频次日益增多.为了减缓空气污染对该地区人体健康和社会经济发展的负面影响,迫切需要对该地区展开PM2.5的污染特征及来源解析研究.本研究于2014年4月、8月、10月和12月份在合肥城区选取5个有代表性点位,加强观测实验,获取了PM10和PM2.5中含无机元素、碳组分(含有机碳(OC)和元素碳(EC))和水溶性无机离子等观测数据,探讨了PM10和PM2.5及其主要化学组分的季节变化特征,利用正交矩阵因子分析模型(PMF)分析模式对颗粒物进行来源解析,并首次利用激光雷达观测分析外来污染输送对合肥市环境空气中PM10的贡献率,以期为当地政府制定相应的大气颗粒物污染控制政策提供科学支撑.合肥市 (北纬32°,东经117°)位于中国中部,具有承东启西、接连中原、贯通南北的重要区位优势,全市建成区面积为393km2,市区常住人口385万.合肥市区呈现中间高、南北两侧低的局部地貌特征.合肥地处中纬度地带,属于暖温带向亚热带的过渡带气候类型,为亚热带湿润季风气候.多年统计年平均气温15~17℃,年平均降水量在1000~1200mm左右,年日照时数在1500~1800h左右.根据其气候四季分明特点,本研究在合肥城区选取5个有代表性点位,分别为瑶海区(市区东部)、包河区(市区南部)、高新区(市区西部)、庐阳区(市区北部)和长江中路(市区中部,即合肥市超级灰霾站所在地)采集样品,开展大气颗粒物源解析工作.依据检测方法对样品量的要求,本次采样时长设定为22h.本研究5个有代表性的监测点位(表1),共采集颗粒物样品1156个,其中,有效样品1093个.采样时间为2014年4月16日~4月29日(春季),7月23日~8月18日(夏季),10月15日~11月2日(秋季)和12月3日~12月16日(冬季).每季度连续采样了14d,规范记录观测采样时的气象条件.采样仪器为武汉天虹公司研制的四通道采样器(型号:TH-16A,中国),切割粒径为10,2.5μm.每个点位配置采样器1台,同步采集PM10、PM2.5样品.根据滤膜特性和采样后用于化学分析的需要来确定滤膜材质,本研究选择直径为47mm的有机滤膜(用于元素分析)及石英滤膜(用于离子、碳组分分析),电子天平(型号CP225D, Germany)称重滤膜.采样过程考虑到气象条件、污染源排放及人类活动等因素的时间变化规律,以及采样滤膜的负荷和化学组分分析.本研究涉及的主要污染源类的标识组分为:15种无机元素、5种水溶性离子以及OC、EC(表2).使用合肥市环境监测中心站实验室ICP-MS(Agilent 7500ce)对特氟龙膜上气溶胶所含的无机元素进行了测定,具体的分析步骤可参见文献[12].采用美国沙漠研究所研制的热光碳分析仪(DRI Model 2001,USA)光碳分析仪(DRI Model 2001,USA)对石英膜样品中碳组分进行测定.根据美国IMPROVE-A热光反射协议(Thermal-OpticalReflectance)对OC和EC进行划分,将OC定义为OC1+OC2+OC3+OC4+ OPC,EC定义为EC1+EC2+EC3-OPC．该方法主要测试原理及详细步骤可参考文献[13].剪取1/4石英膜并加入10mL去离子水(>18.2MΩ),超声萃取lh后采用0.45μm 的过滤器过滤定容,然后使用安徽省环境监测中心站实验室的Dionex-ICS 2000型离子色谱仪对水溶性阴阳离子进行测定,具体分析方法可参考文献[14].为了实现受体采样的全过程跟踪和问题可追溯性,本研究针对现场采样、滤膜称重及分析过程等环节实行全过程质量控制.(1)各点位的所有仪器每天设置在同一时间开机进行采样,并保证所有滤膜样品在各个环节完整无缺.(2)平行样:在采样的同时由不同的采样人员在同一地点采集同一类样品,平行样的数量保持在样品量的10%,平行样的相对标准偏差£20%.现场空白质控样:每个采样时段在每个点位至少采集一组现场空白质控样.(3)标准曲线核查:分析各组分时,绘制标准曲线,线性方程及相关性系数,平行样误差在10%以内.(4)空白分析:每批次的实验试剂均进行试剂空白分析,或每20个样品测定一次实验室空白.(5)测定质控样:依据标准品定一个定值范围,筛选测定样品的阈值,控制其误差.本研究利用激光雷达监测结果(合肥市超级灰霾站中部署的激光雷达)和后向轨迹信息,分析外来污染输送对合肥市环境空气中颗粒物的贡献率.利用激光雷达可探测的气溶胶光学参数为后项散射系数和消光系数.其中气溶胶的消光系数与大气的光学厚度、透射系数以及颗粒物浓度直接相关.近地面气溶胶消光系数与近地面气溶胶质量浓度m的相互关系如下公式:式中:a、b是模型参数,与季节、气溶胶模式及气象条件有关. m(z)和分别是高度z 处的气溶胶质量浓度和消光系数.同时考虑到测量时的不稳定因素,即:(2)式中:C为常量.通过激光雷达观测数据可以识别出合肥市在什么时段遭遇到了外来污染,从退偏图可以识别出污染物的种类,结合消光图与退偏图可以清晰观测到外来污染对合肥市空气质量的影响过程.同时,结合后向轨迹信息可以判断出外来污染的来源方位.为了实现对颗粒物质量浓度的探测,建立质量浓度与消光系数[15]之间的物理模型至关重要.反演颗粒物输送通量的步骤如下:(1)激光雷达测量获取地面颗粒物消光系数;同时在同一地点测量颗粒物质量浓度;(2)积累一定量的相同条件下的消光系数与质量浓度数据,发现二者之间存在一定的线性关系,通过迭代法得到两者关系式的系数.在不同的气象条件下,温度和相对湿度对颗粒物质量浓度测量有一定的影响,需要根据实际情况对这个模型进行调整和优化,这个过程称为校准;(3)由这个关系式,可以根据垂直方向的消光系数反演颗粒物质量浓度的空间垂直分布PM10(z).而垂直方向的消光系数可以由激光雷达垂直观测得到;(4)根据激光雷达测量数据对外来污染物进行识别判断,对不同高度上的外来污染物累加求和,进而得出外来污染物输送总量m;(5)根据激光雷达测量数据对当地污染物累加求和,进而得出当地污染物总和M;(6)将外来污染物输送总量m除以本地污染物总和M,即可得出外来污染占当地总体污染的比例.根据分析结果,用5个点的监测浓度平均值代表市区的总体污染情况,用各季节加权浓度代表全年的污染情况.如图1所示,从不同采样时期来看,PM10、PM2.5的浓度趋势较为一致.其中,春季采样期间受到降雨的影响,浓度波动幅度不大,且粒径分布特征也保持在较稳定的水平;夏季颗粒物浓度较低;秋季部分时段受秸秆燃烧影响(采样期间出现了重污染天气),颗粒物浓度有所上升.冬季PM10、PM2.5浓度与春季相当.总体上来说,合肥市PM10、PM2.5的浓度分别为110,83μg/m3,均超过国家二级标准(PM10、PM2.5年浓度分别为70,35μg/m3),污染形势十分严峻: 其中,秋季采样期间出现重污染天气,导致PM10、PM2.5浓度高于其他季节.如图1所示,细粒子比例较高,其中PM2.5/ PM10年均比例为71.6%.不同季节颗粒物的粒径分布特征存在差异,其中夏季细粒子比例最高(PM2.5/PM10为73.7%),这与夏季二次粒子生成有关;秋冬季相当(PM2.5/PM10分别为71.9%、71.6%);而春季细粒子比例相对较低(PM2.5/PM10为69.3%).研究表明:颗粒物的粒径分布特征在一定程度上与监测点位周围不同季节的污染源排放情况有关.根据采样记录,春季采样期间受到降雨的影响,浓度波动幅度不大,且粒径分布特征也保持在较稳定的水平.夏季和秋季部分时段受秸秆燃烧影响,颗粒物浓度有所上升.冬季总体来看,合肥市颗粒物浓度波动幅度一般.不同粒径颗粒物中各组分浓度见表3.合肥城区PM10中水溶性离子、含碳组分及元素分别占总浓度的53.73%、22.87%和23.41%,PM2.5中水溶性离子、含碳组分及元素分别占总浓度的59.14%、24.0 7%和16.79%.不同粒径的颗粒物中主要化学组分含量的高低顺序基本一致(表3), SO42-的含量最高、其次为NO3-、碳组分(OC、EC)的含量排在第3位,无机元素含量低于离子组分和碳组分,可见水溶性离子和含碳组分更容易在细颗粒物富集.另外,对颗粒物中主要组分含量研究,按照颗粒态有机物(OM)、EC、硫酸盐、硝酸盐、地壳类物质(也称矿物尘、土壤尘)微量元素和其他等对颗粒物的质量进行重构.续表3PM10、PM2.5中主要组分含量见图2.重构后PM10中主要组分为:地壳元素27%,硫酸盐22%,颗粒态有机物15%,硝酸盐19%,一次排放元素碳5%,其他12%.重构后PM2.5中主要组分为:地壳元素19%,硫酸盐26%,颗粒态有机物16%,硝酸盐20%,一次排放元素碳6%,其他13%.采用美国EPA推荐方法及国家环保部《大气颗粒物来源解析技术指南》推荐的PMF模型,对合肥市本地颗粒物来源进行解析.PMF程序[16]输入数据包括2种:其一是各种样品的浓度数据;其二是各数据的不确定性.本研究中因子个数通过“Robust Q”观测数据量值使之不至于偏差过大,同时保证模拟结果与观测结果有较好的相关关系.PMF模型使用PM2.5和PM10样品分析获得的无机元素、水溶性离子和碳组分数据.将5个受体点位全年PM10和PM2.5受体浓度数据(169´22: 169个样品,22个化学组分)纳入PMF模型进行计算,解析结果表明:合肥市大气颗粒物PM10、PM2.5中主要来自二次源(二次硫酸盐和二次硝酸盐)、燃煤尘、机动车尾气尘和地壳尘(含扬尘、建筑尘和钢铁尘)等4个因子(图3).PMF解析结果的Q值(Q10=3169,Q2.5=3041)均接近于理论Q值(3042),表明结果比较理想.PM10来源解析得到的4个因子[17-18]中,因子1的Al、Si、OC、EC等组分含量较高,可能为煤烟尘;因子2的NH4+、NO3-、SO42-等组分含量较高,可能为二次硫酸盐和二次硝酸盐;因子3的OC、EC含量较高,可能为机动车尾气尘;因子4的Al、Si、Ca等组分含量较高,可能为地壳尘(图4).PM2.5来源解析得到的4个因子和PM10结果相似:因子1的Al、Si、OC、EC等组分含量较高,可能为煤烟尘;因子2的NH4+、NO3-、SO42-等组分含量较高,可能为二次硫酸盐和二次硝酸盐;因子3的OC、EC含量较高,可能为机动车尾气尘;因子4的Al、Si、Ca等组分含量较高,可能为地壳尘(图3).PMF模型解析PM10、PM2.5(图4)表明:PM10的4个因子含量达到了99.6%,PM2.5的4个因子含量达到了96.3%.其中,PM10中二次源、燃煤、机动车尾气尘及地壳尘的贡献百分比分别为32.5%, 25.9%,15.7%和25.5%;PM2.5结果中二次源、燃煤、机动车尾气尘及地壳尘的贡献百分比分别为38.8%,25.9%,9.9%和21.7%.由此可见,合肥市环境空气颗粒物的主要污染源类包括二次污染源以及煤烟尘、地壳尘和机动车尾气尘等一次污染源.2.4.1 后向轨迹为深入分析区域传输带来的外来污染输送对合肥市环境空气中颗粒物的贡献率,本研究采用美国国家海洋和大气管理局(NOAA)发布的用于计算和分析大气污染物输送、扩散轨迹的后向轨迹模型(HYSPLIT),对2014年4月、6月、10月和12月合肥市1000m高处的气团进行72h后轨迹聚类[19],分析气象因素对颗粒物传输的影响(图5).分析显示:2014年4月,传输气团聚类为4条,这些气团主要来自华东和华北;6月的传输气团主要来自长江三角洲;表明华东地区的污染对合肥市污染传输贡献较为明显;10月,气团主要来自正北地区;12月的3条气团均来自西北方向,显示合肥市冬季颗粒物外来污染输送主要受到来自东北和西北方向.总体来说,后轨迹聚类分析为合肥市不同季节颗粒物外来污染输送指明了方向,为相关的污染治理提供依据.2.4.2 采样期间区域传输贡献利用激光雷达监测结果分析外来污染输送对合肥市环境空气中PM10的贡献率.雷达数据分析结果显示(图6):在春季源解析采样的4月16日~4月29日,有7d遭遇了外来污染,外来污染发生时段分别为4月22~29日,相应的外来污染对1km以下污染物的平均贡献率为13.4%.在夏季源解析采样的7月23日~8月18日,有遭遇了外来污染,外来污染发生时段分别为7月21~23日、25~30日、8月3~4日,相应的外来污染对1km以下污染物的平均贡献率为12.9%.在秋季源解析采样的10月15日~ 11月2日(扣除10月19日~20日的短期重污染过程),还有5d遭遇了外来污染,外来污染发生时段分别为10月15日、16~18日、11月2日,相应的外来污染对1km以下污染物的平均贡献率为13.5%.其中,2014年10月19~20日,合肥市遭遇到了明显的外来污染,从退偏分析主要污染物为细粒子;从19日污染开始逐步累积,20日达到一个高峰值.经过计算,合肥市10月19日外来污染所占比例为19.5%;后向轨迹分析显示,污染主要来自于北方.在冬季源解析采样的12月3日~12月16日,有12天遭遇了外来污染,外来污染发生时段分别为12月3~8日、11~16日,相应的外来污染对1km以下污染物的平均贡献率为16.4%.3.1 合肥市PM10、PM2.5的浓度分别为110, 83μg/m3,均超过国家二级标准,污染形势十分严峻:其中,秋季采样期间出现重污染天气,导致PM10、PM2.5浓度高于冬季.3.2 合肥城区PM10中水溶性离子、含碳组分及元素分别占总浓度的53.73%、22.87%和23.41%, PM2.5中水溶性离子、含碳组分及元素分别占总浓度的59.14%、24.07%和16.79%.不同粒径的颗粒物中主要化学组分含量的高低顺序基本一致,水溶性离子的含量最高、其次为含碳组分,无机元素含量低于离子组分和碳组分,可见水溶性离子和含碳组分更容易在细颗粒物富集.3.3 PMF模型解析结果表明:PM10中二次源、燃煤、机动车尾气尘及地壳尘的贡献百分比分别为32.5%,25.9%,15.7%和25.5%;PM2.5中二次源、燃煤、机动车尾气尘及地壳尘的贡献百分比分别为38.8%,25.9%,9.9%和21.7%.由此可见,合肥市环境空气颗粒物的主要污染源类包括二次污染源以及煤烟尘、地壳尘和机动车尾气尘等一次污染源是合肥市空气中主要的颗粒物源类.3.4 利用激光雷达监测结果和后向轨迹信息,分析外来污染输送对合肥市环境空气中PM10的贡献率.后轨迹显示表明合肥市颗粒物外来污染输送主要来自正东、正北、东北和西北方向.激光雷达监测结果对合肥市外来污染输送颗粒物PM10常规贡献率分别为13.4%、12.9%、13.5%、16.4%,全年平均常规贡献率为14.1%. Samet J M, Dominici F, Curriero F C, et al. Fineparticulate air pollution and mortality in 20US Cities, 1987—1994 [J]. The New EnglandJournal of Medicine, 2000,343(24):1742-1749.吴兑,刘放汉,梁延刚,等.粤港细粒子(PM2.5)污染导致能见度下降与灰霾天气形成的研究 [J]. 环境科学学报, 2012,32(11): 2660-2669.Wang H L, Zhuang Y H,Wang Y, et al. Long-term monitoringand source apportionment of PM2.5/PM10 in Beijing, China [J].Journal of Environmental Sciences (China), 2008,20(11):1323-1327. Ramanathan V, Crutzen P J, Kiehl J T, et al.Atmosphere Aerosols, climate, and the hydrological cycle [J]. Science, 2001,294(5549): 2119-2124.Malm W C, Schichtel B A, Pitchford M L, et al.Spatial and monthly trends in speciated fine particleconcentration in the U.S. [J]. Journal of Geophysical Research,2004,109(D3):1-13.Viana M, Kuhlbusch T A, Querol X, et al. Sourceapportionment of particulate matter in Europe: A review of methods and results[J]. Journal of Aerosol Science, 2008,39(10):827-849.Kirpa Ram, Sarin, M. M. and Tripathi, S. 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大气中细颗粒物的污染特征及其生物效应
太原冬季、 北京冬季超过我国 居住区大气 Ｂ （ ａ ） Ｐ日 均最高允许浓度。 空 气颗粒物上Ｐ ｂ 含量均未超过我国居
近年来国外针对不同粒径大小、 不同来源颗粒物的毒性研究认为细颗粒物具有不同程度 的遗传损伤毒性 。我国原福胜、杨文敏等也发现颗粒物提取组分如有机物和重金属是导 致细胞遗传毒性的成分 。 最近国外提出氧化炎性损伤是细颗粒物的致病机制之一。 。 可见 细颗粒物对机体的危害涉及多种组分、 多种机制。 但以往研究多采用有机或金属提取成分进 行毒性研究， 且采用的颗粒物来源也各不相同， 多数颗粒物直接来源于居民油烟飞灰、 工业、 采矿业等排放的特殊粉尘。 细颗粒物体外染毒的毒理研究较为罕见， 国外仅有数篇报导 其中直接来源于大气采样细颗粒物的毒理研究仅见两篇 “ 。我国空气细颗粒物研究报道 较少。目 前仅对个别城市大气细颗粒物进行了监测 ’ ¨ 。 但并未见细颗粒物毒性效应研究。 日 常空气中细颗粒物是一个多污染来源的混合体， 不同来源细颗粒物其形状及吸附特点互不 相同， 其生物效应必然存在差异。 煤尘为圆球型不透明实体， 表面光滑。 表面高低不平呈海 绵状不规则的球型颗粒为燃油或汽车尾气排放。 带有金属光泽的片状颗粒为工业所排放。 球 型颗粒容易沉降， 不规则颗粒机械损伤较大。 因此细颗粒物毒性与颗粒本身表面形态特征及
呼吸系统疾病上升 ３ ． ４ ％ ， 心血管病上升 １ ． ４ ％ ， 哮喘上升 ３ ％ ， 肺功能下降 ０ ． １ ％ 。 可吸入颗粒
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２ ０ ０ ３ 年第６ 卷１ － ３ 期
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中国城市颗粒物污染特性分析摘要:中国作为世界上人口最多的发展中国家,在十几年中以飞快的速度进行着经济发展。
但是在发展过程中不注意保护环境和可持续发展，导致各种污染事件和现象在中国不断出现，为经济增长中国环境付出了沉重的代价。
其中大气污染是最为严重的，有权威机构部门称如果不改变现状对人体的危害程度将超过核辐射。
大气污染中尤其以颗粒污染物为主，有科学数据表明，PM2.5与肺癌、哮喘等疾病发生密切相关。
由于工业的发展我国部分区域已经成为大气污染比较重的地区，严重危害着人们的健康。
关键词：大气污染城市环境颗粒污染物引言悬浮在空气中的固体或液体颗粒物，（不论长期或短期）因对生物和人体健康会造成危害而称之为颗粒物污染。
颗粒物的种类很多，一般指0.1-75μm之间的尘粒、粉尘、雾尘、烟、化学烟雾和煤烟。
其危害特点是粒径1μm以下的颗粒物尘降慢、波及面大而远。
无论是来源于自然或人为活动的颗粒物，都会给动、植物及人体健康带来危害。
落在植物枝叶上的颗粒物，可引起机械性烧伤和减少叶片光合强度，使植物受损害；溶于水中的颗粒物，随水进入植物组织内，引起伤害；沉积在蔬菜或饲料植物的重金属颗粒物，通过食物链进入人或动物的身体。
粒径3.5μm的颗粒物可吸入人的气管和肺，引起呼吸系统的疾病。
因此，许多国家都制定了颗粒物的大气环境质量标准，以保护动、植物和人体健康。
颗粒物大部分是天然源产生的，但局部地区，如人口集中的大城市和工矿区，人为源产生的数量可能较多。
从18世纪末期开始，煤的用量不断增多。
20世纪50年代以后，工业、交通迅猛发展，人口益发集中，城市更加扩大，燃料消耗量急剧增加，人为原因造成的颗粒物污染日趋严重。
本文主要分析中国在现代化建设过程中造成的空气污染。
一、颗粒污染物的种类颗粒污染物按起来源分为:一次颗粒污染物和二次颗粒污染物。
其中一次颗粒污染物是指由天然污染源或者认为污染源直接释放到大气中造成污染的颗粒物，如燃烧烟灰等；二次颗粒物是指由大气中某些污染气体组分之间通过化学反应或物理反应转化而成的污染物颗粒。
二次颗粒污染物危害明显大于一次颗粒污染物，曾在世界上造成多次污染事件。
颗粒物的组成十分复杂且变动很大无固定模式，大致为以下三类：有机成分、水溶性成分和非水溶性成分，后两类主要是无机成分。
1.有机成分含量可高达50%(质量),其中大部分不溶于苯等复杂结构有机溶剂。
只有很少一部分可以溶于苯。
2.可溶于水的成分主要有硫酸盐、硝酸盐、氯化物，其中硫酸盐含量可高达10%。
3.颗粒物中不溶于水的成分主要来源于地壳，他能反应土壤中成土母质的特性，主要由硅、铝、铁等元素组成的氧化物。
还有微量对人体有害的物质，如铅、镉等。
二.各种颗粒物在我国主要城市的含量颗粒物按粒径分类主要有PM10（粒径小于10微米）、PM2.5、PM0.1。
其中PM2.5含量是国际通用用于观测城市大气颗粒物的常用指标，故以下我国数据主要以PM2.5为主（这也是我国环境监测部门的错误决定因为我国在现代化进程中造成的污染是十分严重的在PM10尚且严重超标的情况下去测量PM2.5是一种避重就轻的逃避做法，官方数据仅公布PM2.5）。
PM2.5：PM2.5是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，也称为可入肺颗粒物。
它的直径还不到人的头发丝粗细的1/20。
虽然PM2.5只是地球大气成分中含量很少的组分，但它对空气质量和能见度等有重要的影响。
与较粗的大气颗粒物相比，PM2.5粒径小，富含大量的有毒、有害物质且在大气中的停留时间长、输送距离远，因而对人体健康和大气环境质量的影响更大。
在欧盟国家中，PM2.5导致人们的平均寿命减少8.6个月。
而PM2.5还可成为病毒和细菌的载体，为呼吸道传染病的传播推波助澜。
而我国PM2.5是全世界最高的国家（没有之一，超过撒哈拉沙漠的PM2.5）对人体的损害更是无法想象。
以下是具体城市最近公布的PM2.5值和大气颗粒污染物状况。
广州：PM2.5差值20倍广州监测PM2.5已经有三年左右的历史据官方公布的数据2011年全年只有22天不达标并且称准备监测PM1.0并可随时公布PM2.5全年数据。
但随着入冬以来广州能见度一直下降，冷空气来临前后差值有20倍左右，11月28日PM2.5值达到168微克/立方米而12月一日冷空气来临后监测指标为7.9微克。
好景不长，进入12月下旬环保部华南所监测的PM2.5细颗粒物数据和广州市环保局监测的空气污染指数API，都出现高位运行情况。
12月23日此前一周，广州PM2.5细颗粒物的平均浓度为90微克/立方米，远远超过了环保部拟采用的PM2.5一天平均浓度限值75微克/立方米标准。
这意味着，一旦将PM2.5纳入空气质量监测体系，12月23日前6天，广州空气质量全部超标。
市民呼吸的空气不容乐观。
由此可以看出广州大气环境污染状况一般但遇到特殊天气将会达到重度污染，大气状况完全是靠天气决定证明广州大气环境治理仍需加大力度。
北京：PM2.5数据严重超标北京近年来一直未公布空气污染指数,所以以美国大使馆数据为准。
12月以来北京多次出现大雾围城现象，部分地区能见度不足50米甚至是10米。
对飞机起降和行人安全造成了巨大隐患，12月4日据美国大使馆数据PM2.5达到525（超过了最高污染指数500）已经无法转换成A QI（PM2.5空气质量索引）其设备页面报错提示为：“你输入的浓度已经超出了该污染物的值域”。
至此北京政府终于醒悟宣布在全球范围内收购PM2.5监测设备并每小时通报PM2.5 PM10等空气质量数据。
希望随着制度和设备的完善，首都的空气质量可以越来越好，换北京人民一片蓝天。
上海:PM2.5占可吸入颗粒一半以上上海市环境监测中心专家称空气能见度一方面与浓度有关,另一方面也有气象原因,例如湿度等。
于此同时，目前API发布的周期为前一日12点到当日12点，与传统意义上得自然日有区别，而公众的感受更是具体到某一时刻。
据数据显示上期空气污染的问题是可吸入颗粒物（PM10），其中PM2.5占到了总质量的一半以上，而PM2.5则是影响空气能见度的主要原因之一。
因为是改革开放的窗口上海一直保持着同世界接轨，PM2.5一直是常规监测项目，更因为上海并不处于重工业区，空气质量一直尚佳。
香港：颗粒悬浮粒子污染严重，全球排名倒数第八据11月25日香港明报报道，香港环保团队地球之友日前指出，香港一直未有规定管理空气污染物中的“微细悬浮粒子”（即PM2.5）的含量，并引述世界卫生组织研究报告，香港去年微细悬浮粒子数据于全球566个城市中排名倒数第八，含量较榜首的加拿大大白马市多出进20倍，也不如菲律宾马尼拉等发展中国家城市。
香港的PM2.5数据主要由车辆排放决定，是属于易于治理的。
相信香港政府在制定一定的治理法规滞后PM2.5可以得到很大的缓解。
总结：中国城市的空气污染物主要由三方面引起：城市规模增大，车辆增加，排放量急剧上升；在现代化建设中污染了环境，影响到了现在的空气质量；并未建立完善有效的法律法规和检测机制，政府在现代化建设中忽视了保护环境。
据美国航天局公布的全球空气质量图我国空气污染甚至超过撒哈拉沙漠是污染最严重的国家。
总体来说我国沿海地区的空气质量要在一定程度上好于内地这也与改革开放的政策有关，沿海地区更早的接受了外国各种检测机制。
不过，近年来党中央高度重视可持续发展和保护环境并一步步完善环境监测机制相信不久的将来中国人民一定不再将空气污染作为最大的健康威胁。
三.对中国未来的环境的建议建议一：使中国的生产、消费和贸易与国际惯例接轨首先，继续努力使中国的众多企业与国际认可的环境和可持续发展认证接轨；其次，工业界更加广泛地采用各项计划，如“责任关怀”计划等；再者，加快采用有利于促进技术飞跃或变革的可行的国际环境高标准；第四，通过利用能效产品等特定产品的信息和标识，以及实施市场激励政策如对大功率机动车征收高额税收，使中国公众准备寻找更加可持续的商品和服务；最后，由中国参与引导、进一步制定贸易协定中的贸易与可持续发展议定书和约束条款、多边环境协议以及其他国际协定，以确立更加公平一致的环境保护框架应对全球和区域性的市场失灵，从而解决环境问题。
建议二：提高环境与发展信息的质量、可靠性和有效性一是在政府机构成立一个环境监测与分析中心可提前分析环境与经济信息以用于国内决策。
此中心应当定期从各级政府各部门获取信息，是中国国家安全决策机构的一部分；二是促使国家环保总局和国家统计局加快创建与国民核算体系相连接的可靠的环境账户，并与国际体系接轨；三是启动中央资助项目，提高地方和省级政府完善环境数据收集的能力和意愿。
这项工作应当由中央政府通过加强国家环境数据质量控制、评估地方和省级工作人员的环保政绩来加以支持；四是定期编制公布有关有毒物品名录、土地、水和生物多样性问题、国家和地方环境指标及实现指标进展状况的、既易于查看又可信的报告。
建议三：引入全面的环境财政政策第一，对以下方面的决策全面实施环境财政改革，即在城乡空气质量的现状下私人汽车的生产和使用、温室气体的控制、开发交通基础设施和公共交通时的交易；第二，水定价综合措施，进一步减少农业用水浪费、提高城市和工业用水水质、提高水使用效率、建立公私合作伙伴关系以改善城市饮用水和污水处理等的激励政策；第三，作为社会主义新农村改革的一部分，实施确保基础设施开发和维护的可持续性的环境财政改革；第四，扩展和完善所挑选空气污染物及减少碳排放的排放交易体系。
建议四：鼓励通过技术革新革命性地完善环境惯例一要加快应用创新技术，如环保技术和与煤的使用各环节有关的资源节约技术，包括加强国际合作以推进煤气化技术的开发和低成本利用；二要把生物燃料的现有生产计划作为支持环境和可持续发展的生物技术创新的垫脚石；三要更加注重在环保方面具有创新性的建筑设计和构造以减少能源和原材料的使用，建造“有益于健康的”建筑。
加深对绿色建筑领域国际“能源和环境设计先锋奖”计划的了解，并通过这一计划认证中国的诸多新建筑；四是在中国创建循环经济的动力不仅为技术创新，还为建立管理体系的创新带来了重要机遇，需要的是进一步联合行动，由政府明确重点，采取激励政策及其他可行行动；五是其他许多环保创新技术正被引入中国，或者正与中国的机构合作开发，比如氢燃料电池、清洁车辆技术、清洁产业技术、可持续农业技术等。
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