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《南京地区细颗粒物污染输送影响及潜在源区》

  • 来源专题：大气污染防治与碳减排
  • 编译者： 李扬
  • 发布时间：2023-06-01
  •      基于南京市空气质量数据和NCEP全球再分析资料,利用后向轨迹模式计算了2019年3月至2020年2月以南京城区为受体点的逐小时气团24 h后向轨迹,并将后向轨迹数据和PM2.5浓度数据结合,进行轨迹聚类和潜在源区分析.结果表明,主要的潜在源区分布以南京本地和邻近区域为主,且主要范围在滁州境内,联防联控的范围需要扩大到安徽.
  • 原文来源：https://www.hjkx.ac.cn/hjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20230607&flag=1
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    • 编译者：李扬
    • 发布时间：2023-12-05
    • 对北京-天津-河北地区2010年至2020年车辆PM2.5排放的特征、健康效应和经济损失进行的分析表明，2010年至2020年，该地区车辆PM2.5排放量首先增加，然后逐渐减少。根据不同车辆类型的排放共享比例，重型卡车和公交车是PM2.5的主要贡献者；2020年，PM2.5污染导致京津冀地区相当多的人患病甚至早亡，这对京津冀的经济发展也造成了负面影响。
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    • 来源专题：大气污染防治与碳减排
    • 编译者：李扬
    • 发布时间：2023-10-26
    •      利用城区环境空气在线高时间分辨仪器对2022年1月周口市大气常规污染因子、细颗粒物中水溶性离子等进行观测分析.结果表明，二次无机气溶胶（SNA）、碳质气溶胶（CA，包括有机碳OC和无机碳EC）以及重构后的地壳物质（CM，如Al2 O3、SiO2、CaO和Fe2 O3等）是PM2.5中含量前三的组成，占比分别为61.3%、24.3%和9.72%，SNA、CA、CM和二次有机气溶胶（SOA）浓度均随AQI升高而升高.1月硫氧化率（SOR）和氮氧化率（NOR）分别为0.53和0.46，SO42-和NO3-增长速率［μg·（m3·h）-1］分别为0.027（-5.89~9.47，下同）和0.051（-23.1~12.4）.重污染时段SO42-和NO3-增长速率分别为0.13 μg·（m3·h）-1和0.24 μg·（m3·h）-1，较月均值高4.8倍和4.7倍.1月整体SOR大于NOR，但由于气态前体物浓度和相对湿度变化等影响，NO3-增长速率约是SO42-的1.8倍，重污染日NO3-增长速率显著高于SO42-.高AQI和高湿度时段SOR、NOR、SNA和SOA浓度均高于低AQI和低湿时段，大气氧化性Ox（NO2+O3）随湿度增加而下降.SOA夜间浓度高于白天，夜间浓度随湿度增加幅度大于白天，SNA昼夜浓度差异不显著随湿度有缓慢增加.结合周口本地情况，在低温、高湿和低风速条件下，需重点关注SNA气态前体物排放，加强对SO2和NO2主要排放源如移动源和燃煤源提前管控，可降低冬季大气重污染峰值.
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