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2014年北京市PM_(2.5)质量浓度分析及比对研究被引量：2: 2016年; 本研究选择污染严重的北京作为研究区域,自2013年12月起至2014年12月,通过设在北五环中国环境科学研究院(CRAES)内的定点监测,获得375天有效平行样品(T和Q)。统计结果表明,2014年北京市PM_(2.5)质量浓度从优良水平的6.9μg/m^3到极重污染的422.1μg/m^3,年均浓度值在100μg/m^3左右。T组和Q组线性相关,但T/Q并非定值,冬季最高,R^2=0.974,对应T/Q=1.014,可能由于冬季污染程度较重,滤膜性能差异可忽略。除春季外,其它三季的PM_(2.5)都是T组>Q组,与石英膜的纤维结构不够致密有关。以T组质量浓度数据为准,与国控监测点奥体中心点公报的日均PM_(2.5)进行比对,结果显示二者基本同步,在春冬季呈现较高的污染浓度,在夏季最低。在严重污染时(PM_(2.5)>250.0μg/m^3),在线监测可能低估PM_(2.5)而T组能更客观地记录实际污染状况。统计2014年全年污染等级分布,4~8月份基本未出现重度污染,而在冬季采暖期10~12月份,优良天数不足50%。综合分析风速、相对湿度对PM_(2.5)质量浓度的影响,证实冬季取暖燃煤和无风、高湿、逆温的静稳天气是霾频发的主要原因。; 王燕丽刘浪杨文韩斌白志鹏; 关键词：PM2.5质量浓度

基于SPAMS研究北京市东北城区大气细颗粒物组分变化特征: 大气颗粒物不仅对城市的空气质量和人类健康有重要影响,其导致的辐射强迫对区域乃至全球的气候变化也有着深远的影响。颗粒物的环境效应很大程度上取决于其物理化学特性,尤其是粒径分布、化学组分、混合状态、颗粒物酸度以及吸湿性等。传...; 刘浪; 关键词：大气颗粒物污染特征; 文献传递

北京市冬季典型重污染过程大气颗粒物污染特征分析: 近年来随着经济社会的快速发展和能源消耗的迅猛增加,大气环境污染呈现显著的区域复合型特征,尤其以冬季高浓度PM2.5造成京津冀地区持续多日的区域性重污染过程屡屡发生.北京,作为京津冀区域核心城市,其空气质量备受关注,持续的...; 张文杰刘浪白志鹏张蕊韩斌杨文; 关键词：单颗粒物

2014年1月北京市大气重污染过程单颗粒物特征分析被引量：13: 2016年; 利用在线单颗粒物气溶胶质谱仪(SPAMS)对2014年1月北京市典型大气重污染过程进行了连续监测,分析了具有正负离子质谱信息的颗粒物共2248225个.同时,利用ART-2a神经网络分类方法并结合Matlab统计分析,将具有质谱信息的颗粒物归为10类,分别为:矿尘类颗粒物(Dust)、元素碳颗粒物(EC)、有机碳颗粒物(OC)、元素碳和有机碳混合颗粒物(ECOC)、钠钾颗粒物(Na K)、富钾颗粒物(K)、含氮有机物(KCN)、高分子有机物(MOC,Macromolecular OC)、多环芳烃类颗粒物(PAHs)和重金属类颗粒物(Metal).结合PM2.5质量浓度数据和HYSPLIT4.0后向轨迹模型结果,将观测时间段划分为3个典型污染过程和1个清洁过程.结果显示,重污染期间OC、MOC和PAHs为最主要的颗粒物类型.最后,本文还比对分析了污染过程和清洁期间颗粒物的混合状态,结果表明,污染过程中硫酸盐和硝酸盐较清洁期间更容易与碳质颗粒物结合.; 刘浪王燕丽杜世勇侯鲁健杨文张文杰韩斌白志鹏

利用SPAMS分析北京市硫酸盐、硝酸盐和铵盐季节变化特征及潜在源区分布被引量：30: 2016年; 采用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)于2013年12月至2014年11月在中国环境科学研究院内对大气颗粒物进行全年在线观测,采用特征离子法提取了观测结果中硫酸盐、硝酸盐和铵盐(SNA)的小时均值数据,分析了SNA混合特征和粒径分布随季节的变化.采用Hysplit模拟气团48 h的后向轨迹,并结合浓度权重轨迹方法(CWT),计算得到了影响北京市各季节SNA的潜在源区分布.结果表明,春、夏季颗粒物中硫酸盐、硝酸盐和铵盐混合比例较秋、冬季更加稳定.硫酸盐和硝酸盐的粒径分布特征十分相似,表明硫酸盐和硝酸盐成分在颗粒物中大多同时存在.颗粒物中SNA粒径分布的季节变化特征为:秋季SNA最大粒径段>夏季>春季>冬季.SNA潜在源区分布有较为相似的空间分布特征,对北京市SNA高贡献的潜在源区主要分布在北京本地以及南部区域,以天津、廊坊、衡水、保定、石家庄等地为主.; 刘浪张文杰杜世勇侯鲁健韩斌杨文陈敏东白志鹏; 关键词：硫酸盐硝酸盐铵盐

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刘浪