长江流域气溶胶颗粒物质量浓度特征

 2022-01-20 12:01

论文总字数:13961字

目 录

1.绪论 6

1.1 研究背景 6

1.2 国内外研究现状 7

1.3 论文主要研究目的及内容 8

2.研究区域概况、资料和方法 8

2.1 研究区域概况 8

2.2 研究区域的数据 9

2.3 研究方法 10

3.长江流域气溶胶颗粒物浓度特征 10

3.1 国家空气质量标准 10

3.2 PM2.5和PM10的浓度特征 11

3.2.1 PM2.5和PM10的年平均分 11

3.2.2 PM2.5和PM10的日平均分布 13

3.2.3 PM2.5和PM10的月平均分布 14

3.2.4 PM2.5和PM10的季节平均分布 16

4.结论 20

5.不足与讨论 21

参考文献 21

长江流域气溶胶颗粒物质量浓度特征

王晶

,China

Abstract: With the acceleration of the economic and urbanization processes in recent years, the environment of the Yangtze River basin has been seriously affected, and the concentration of aerosol particles has changed obviously. Therefore, the study on the concentration of aerosol particles in the Yangtze River Basin has also been studied in recent years. Becomes more important. This paper mainly analyzes the concentration characteristics of PM2.5 and PM10 in the Yangtze River Basin in the whole year of 2016. This article mainly reveals the following: (1) The concentration of PM2.5 and PM10 in the Yangtze River Basin in 2016 was higher and the pollution was more serious. The majority of the urban concentrations in the Yangtze River Basin exceeded the current two-level standard limit. (2) from the number of days the number of days of view, the most polluted cities in general Zigong Sichuan, Sichuan, Chengdu, Hubei Yichang and other places. (3) From the monthly average distribution map, the polluted months are mainly concentrated in December, (4) seasonal distribution can be seen on the seasonal characteristics of the overall performance of the winter is the most serious pollution, PM2.5 concentration in the spring And the autumn slightly ease some, PM10 spring pollution than the degree of pollution in the autumn a little deeper, while the summer is the concentration of four seasons are the lowest season.

Key words: PM2.5; PM10; Particle Concentration Distribution; Yangtze River Basin

1.绪论

1.1 研究背景

经济的迅猛发展、工业化的快速发展和城市化的不断加快[1],各类人为污染源快速增加,我国长江流域的许多地区的气溶胶颗粒物浓度不断上升,气溶胶颗粒物造成的空气污染日益加重。其中以烟霾的出现尤为频繁。因此气溶胶颗粒污染物受到了人们的广泛关注,也成为人们目前直至以后的重要研究和防治对象。

PM2.5也叫细颗粒物或者是可入肺颗粒物。它的直径小于等于 2.5 微米[2],它的直径最大不会高出头发丝直径的1/20。PM2.5在空气中的特点是能够较长时间的漂浮,空气污染情况的严重性取决它在空气中的浓度高低。化石燃料的焚烧是空气中PM2.5的主要来源。化石燃料的焚烧的主要途径有机动车产生的尾气和煤炭的焚烧。除了这一主要源头,一些有机物的挥发也会产生PM2.5[3]。PM2.5只是地球大气中含量很少的一种因素,但是PM2.5的浓度却会对空气能见度和大气质量产生很严重的影响。PM2.5是可能够入肺的颗粒物,会对人体产生一系列不好的身体反应。更为严重的影响是这些颗粒物甚至还能够通过支气管和肺泡的路线进入到人的血液,这些颗粒物携带的重金属和有害气体等会被血液吸收,严重的情况下甚至会影响到人的生命安全,由于抵抗力的问题,老年人和儿童遭受到的危害最为严重。PM2.5主要组成部分的粒子直径和可见光接近,因此PM2.5具有很强的对光的散射消光实力。在高浓度的极端情况下,局部地区的气温会在一段时间内比正常情况下减轻2°~3°。

PM10的直径≤10微米,因此PM2.5也属于可吸入颗粒物,根据定义可以知道PM2.5其实属于PM10其中的一种,PM2.5在PM10中所占的比重大约为70%。PM10的品种包括漂浮在空气中液态颗粒物和固态颗粒物。污染源的直接排放是大气中PM10的主要源头[4],主要方式是车辆的尾气排放和烟囱的污染物排放。PM10的粒子直径相对较大这一要素造成PM10是沉降的,因此随着高度的升高PM10的浓度会逐渐降低,所以在近地面PM10的浓度是最高的。PM10虽然是可吸入颗粒物,除去鼻腔内部的绒毛会挡住一部分外,人体还可以经痰液等路线将它排出体外,因此PM10对人体健康危害相对较小。PM10会对温度和能见度产生很严重的影响。PM10会通过光的散射这一方法来降低物体和背景之间的对比度,进而可以降低空气的能见度。除这一途径外,PM10对光的吸收效应也能使的空气的能见度降低。

气溶胶的直接及间接辐射强迫效应会破坏地球的大气辐射平衡,这是数值天气预报及气候变化研究的重点及热点课题之一。另外,大气气溶胶会加强大气散射辖射和削减到达地面的太阳直接辖射,这对生态系统的碳收支平衡有着重要影响。所以对气溶胶颗粒物浓度特征进行分析有很重要的意义。

1.2 国内外研究现状

伴随着人类对PM2.5和PM10等气溶胶颗粒物产生危害的深入了解,近些年很多国家都已经环境空气质量制定了严格的标准,特别是在源解析的工作方面由粗颗粒物向细颗粒物逐渐转变。Mahmoud Mohammadyan[5]等人使用实时Micro Dust Pro监视器和GRIMM监视器分别监测室外PM2.5和室内的PM1、PM2.5和 PM10。两个显示器都通过使用过滤器的重量法校准。 Kolmogorov-Smirnov通过测试显示,在主干和小路两侧的学校,平均室内PM10和PM2.5均高于PM2.5和PM10标准,室内和室外微粒浓度具有十分良好的相关性。Lucyna Samek[6]等人通过应用主成分分析(PCA),因子分析(FA)和多元线性回归(MLR),将元素定义为指标,制备了空气中的颗粒物质(APM)源图。确定PM10和PM2.5馏分可能的空气污染源的四个不同因素归因于城市排放、生物质燃烧、钢铁工业、交通、水泥和金属工业,Zn和Pb工业和二次气溶胶。Kumar Rakesh[7] 等人研究表明孟买市住宅暨商业区域环境和Kerbsite平均PM2.5浓度为43和69微克/立方米, PM2.5和PM10在环境和Kerbsite处的相关系数分别为0.83和0.85,说明大多数PM2.5和PM10具有比较相似的来源。 TSP(总悬浮颗粒),PM10水平在冬季超过了中央污染控制委员会(CPCB)标准。冬季,PM2.5水平也超过了24小时平均USEPA标准,表明空气质量不健康。A. Zwoździak[8]等人在波兰弗罗茨瓦夫的一所中学,对户外和室内来源对室内颗粒物浓度(PM1,PM2.5和PM10)的贡献进行了调查。发现学校室内PM1浓度主要为渗透,冬季渗透系数为0.65,夏季为0.68。

我国在1982年第一次发布了《大气环境质量标准》,之后进行的三次校改分别在在1996年、2000年和2012年进行。环境保护局在2012年2月份公布了新的《环境空气质量标准》,重新对环境空气功能区进行了区分,在二类区加入了三类区;增加了对气溶胶颗粒物(粒子直径≤2.5μm)的浓度限制。我国在20世纪80年代才对气溶胶颗粒物进行分析研究。于建华[9]等人的分析研究说明了虽然ρ(PM10),ρ(PM2.5)的变化范围比较大,但是它们却具有十分相似的的变化趋势。PM2.5和PM10的质量浓度日变化均展现为双峰特征分布。ρ(PM2.5)/ρ(PM10)的平均值为56.6%,这个数据表明在能被吸入的颗粒物即PM10中,细粒子即PM2.5是其中最主要的组成成分。车瑞俊[10]等人为了对北京市气溶胶颗粒物的污染水平和影响污染水平原因的进行分析研究,于是他们把大气中的PM2.5和PM10作为他们的分析研究对象,然后选择在北京范围内于2005年冬季分别建立了5个功能区(共9个采样点)来进行采样监测.监测结果表明, PM2.5和PM10在不同区域内的污染程度为:工业区小于交通干道区,居民区小于商业区,其中郊区的污染程度最大,而且PM2.5和PM10的质量浓度空间分布并不是完全相同的;在气象条件稳定的情况下,PM2.5和PM10的质量浓度日变化会呈现出一定的规律性,所在环境中排放污染物的变化情况决定了这种时间变化的特点;气象条件也会影响PM2.5和PM10的污染情况的严重性:气溶胶颗粒物的质量浓度在特定的范围内会随着温度的上升而减小,随着相对湿度的变大而增大,随着风力的变大而减小,随着逆温层的生成而增大. 马雁军[11]等人通过运用2006年到2007年辽宁中部4个城市能被吸入颗粒物PM2.5、PM10及PM1在同一时间段内气象因子的观测资料,本次研究分析了能够吸入颗粒物具有的的分布特点、污染程度和它们与气象因素之间的关系。结果说明:由于受到区域性天气系统的影响,4个城市的PM2.5和PM10具有基本上一致的日平均浓度变化程度,特点是区域性分布;冬季PM10的超标率是最高的;PM2.5的日平均浓度占PM10日平均浓度的比例在夏季和冬季是最大的;PM2.5、PM10和PM1之间距有十分好的相关性;PM10和风速及温度之间的关系呈现负相关,PM2.5与PM1和空气能见度、风速及温度之间的关系呈现负相关,与相对湿度之间的关系呈现正相关。阮氏清草[12]为了达到优化利用城市植被滞碍PM的效果,他于2013年在北京奥林匹克公园挑选了5种常见的城市森林类别进行了研究分析。研究分析结果揭示了城市森林系统的作用是能够调节、控制和吸收气溶胶颗粒物。在这五种森林类型当中,吸收大气中PM效果达到最好效果的是灌木林及阔叶林在叶片生长成熟后这一阶段。常绿植被和混交植被系统在冬季滞碍气溶胶颗粒物可以达到最为突出的效果,与其他森林系统在阻碍气溶胶颗粒物方面的差异可以说是非常明显的。通过研究分析各个类别的城市森林类型叶片的这四个生长阶段,我们可以发现清晨的时候叶片对大气中的PM2.5吸收量在一般情况下是最高的,在下午和夜晚的吸收量是相对早晨来说是比较低的。PM2.5的浓度在叶片发芽阶段可以达到最高的水平,在叶片成熟的阶段PM2.5浓度会逐渐下降,在落叶之前又会有回升的趋势。PM浓度在夏季、秋季和冬季这三个季节之间的区别非常明显。四种粒子直径类型的PM的浓度在夏季的时候可以说都是处于最低的水平。

1.3 论文主要研究目的及内容

长江[13]沿江地带工业实力雄厚,轻重工业都比较发达,尤其是位于长江出海口处的长江三角洲。因此由于城市和经济飞速发展,对社会和环境带来了非常大的影响,其中近些年来长江流域的气溶胶颗粒物浓度变化尤为明显。因此,通过对于长江流域PM2.5和PM10的浓度特征进行的研究分析,可以有助于我们进一步了解长江流域城市的发展对大气环境所产生的影响,并对其产生的影响做出相应的防治措施,从而能够对长江流域的可持续发展产生一些积极的影响。本文通过对长江流域2016年全年PM2.5和PM10的连续检测数据进行了分析,研究了长江流域PM2.5和PM10的浓度特征及其相应的一些影响。

论文主要的研究内容:分析长江流域PM2.5和PM10的浓度分布特征。利用2016年长江流域PM2.5和PM10气溶胶颗粒物的观测资料,分析该地区的浓度分布特征。包括PM.5和PM10浓度的一年分布、季节分布、月平均分布和日平均分布。

2.研究区域概况、资料和方法

2.1 研究区域概况

长江流域指的是长江干流以及长江支流所流经的地域,横跨了我国的三大经济区。它一共覆盖了19个省、市、自治区,是世界上的第三大流域,它的流域覆盖的总面积达到了约180万平方公里,约占我国国土面积比例的18.8%。长江流域整体地理位置是在北纬24度—北纬35度之间与东经90度—东经122度之间,它西部(源头附近)与海洋之间的间隔相距甚远,但它东部在海洋附近。它从西到东贯穿了中国整个中部,长江的长度长约为 6211.31公里。长江干流从湖北宜昌以上至源头为长江上游,长度约为4504公里,流域面积一共约为100万平方公里。湖北宜昌至江西湖口这一段为长江中游,长度一共为955公里,它的流域面积一共约为68万平方公里。江西湖口以下为长江下游,长度一共约为938公里,它的流域面积一共约为12万平方公里。长江流域降水量大的区域为四川盆地的西部和东部边际、江西、湖南和湖北的部分地区,江源地区为降水量最小的地区,属于干旱地带。长江流域内拥有非常丰富的自然资源。长江流域年平均气温呈现地域式差异[14]

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