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大气污染的主要因子为悬浮颗粒物、一氧化碳、臭氧、二氧化碳、氮氧化物、铅等。大气污染导致每年有30-70万人因烟尘污染提前死亡，2500万的儿童患慢性喉炎，400-700万的农村妇女儿童受害。
水是我们日常最需要，也上接触最多的物质之一，然而就是水如今也成了危险品。
人类活动使近海区的氮和磷增加50%-200%;过量营养物导致沿海藻类大量生长;波罗的海、北海、黑海、东中国海(东海)等出现赤潮。海洋污染导致赤潮频繁发生，破坏了红树林、珊瑚礁、海草，使近海鱼虾锐减，渔业损失惨重。
1.1采样点大气汞样品采样点设在中国海洋大学崂山校区环境科学与工程学院四楼(36.16°N,120.5°E,距地面高度9m).于2013年1月14~17日每日09:00~21:00(其中17日09:00~16:00)采集大气中总气态汞(TGM)和颗粒态汞(PHg),每小时采集一次样品.二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)、臭氧、一氧化碳等6项指标的实时小时浓度值和环境空气质量指数(AQI)为青岛市李沧区环境监测站实时监测数据.
1.2样品采集与分析
空气中TGM和PHg样品采集和分析均按照美国EPAMethodIO-5方法[14]进行.
1.2.1TGM采样及分析空气TGM用金砂管采集,吸附管前装置聚四氟乙烯滤器,内装玻璃纤维滤膜(使用前在马弗炉500℃加热2h),滤除空气中的颗粒物,使用真空泵以0.3L/min的流速采样(连接管路均为酸浸泡、清洁处理的聚四氟乙烯管).解析金砂管冷原子荧光光谱仪测定(BrooksRand,ModelIII).测定结果为气态元素汞(GEM).由于活性气态汞(RGM)在气态总汞(TGM)中的比例小于5%,本文中将GEM近似为TGM,以便于与其他地区比较.吸取饱和汞蒸气制作实验标准工作曲线,分析期间每隔12h用标准汞蒸汽进行校正.
1.2.2PHg采样及分析颗粒汞使用开放式聚四氟乙烯滤器采集,用真空泵以28.3L/min的流量把颗粒物收集到玻璃纤维滤膜(WhatmanGF/F1825-047)上,采集的颗粒物为空气中总颗粒物质接近于大气总悬浮颗粒物(TSP).为防止污染,聚四氟乙烯滤器及镊子等实验用具均要经过酸清洁,玻璃纤维滤膜在马弗炉中500℃加热2h,除去其中的汞.分析时,将滤膜置于聚四氟乙烯消解罐中,加入20mL硝酸溶液(10%HNO3,1.6mol/L)进行微波消解.根据EPAmethod1631E[15]测定消解液中汞的含量.待消解液在室温下冷却1h后,取5mL消解液定容至50mL.以5mL/L的量加入BrCl,将其他形态的汞氧化为二价汞;加入0.5mL的NH2OH•HCl,让其反应5min;将样品转到干净的气泡瓶,加入0.25mLSnCl2溶液用300~400mL/min的流量氩气吹20min,富集在金砂管上,解吸金砂管原子荧光光谱仪(BrooksRand,ModelIII)测定.测得的汞回收率为102.1%.
1.3轨迹分析
采用美国国家海洋和大气局(NOAA)的后向轨迹模式(HYSPLIT4)[18],分析采样期间气团移动路径,对抵达青岛的大气气团模拟了跨时3d的后向运动轨迹.考虑到霾日大气污染物主要集中在低空,轨迹计算的起始点高度为100m.轨迹模式所用的气象数据来源于NCEP/NCAR(NationalCentersforEnvironmentalPrediction/NationalCenter)的大气研究.用聚类分析对后向轨迹分组,分组的原则是达到组间差异极大,组内差异极小.
2结果与讨论
2.1大气汞的含量和变化特征2013年1月14~17日,青岛市经历了一次大范围的霾污染过程,14日为重度霾日,15、17日为轻度霾日,16日为非霾日.14~17日PM2.5的质量浓度均值分别为226、163、99、174µg/m3,远超过环境空气质量二级标准(GB3095-2012)(75mg/m3)[19].大气中气态汞(TGM)的平均浓度为(2.8±0.9)ng/m3,颗粒汞(PHg)的平均浓度为(245±174)pg/m3.由表1可以看出,本研究中的TGM浓度远低于贵阳、长春、重庆、兰州、北京等内陆城市,与上海、宁波等沿海城市以及长白山、贡嘎山等偏远山区接近,略高于黄海和成山头等近海海域测定的TGM分别为(2.61±0.50)ng/m3和(2.31±0.74)ng/m3,表明青岛、上海、宁波等沿海地区都受相对清洁的海洋空气影响,TGM含量高于黄海,低于内陆城市.本研究的PHg浓度与上海、长春接近,低于北京、贵阳等地但远高于偏远山区,由于采样期间正处于青岛采暖期,燃煤释放大量颗粒汞,且受霾影响,颗粒物在大气中积累不易扩散,从而导致较高的PHg浓度.尽管采样期间发生严重的霾天气,颗粒态汞偏高,仍低于国内部分内陆城市.1月14~17日,TGM的平均浓度分别为3.16,2.95,1.86,3.40ng/m3,PHg的平均浓度分别为393,329,170,39pg/m3.如图1所示,受气象条件(如温度、风速、风向、湿度等)和人为源、自然源排放等的影响,气态汞(TGM)和颗粒态汞(PHg)浓度呈波动变化.TGM变化趋势与PM2.5一致,14~16日呈下降趋势,17日TGM浓度又开始回升,降温使供热增加导致污染物排放增加.而PHg整体呈下降趋势,14、15日受霾天气的影响,颗粒汞在大气中积累,浓度较高.16日冷空气到来,积累在大气中的PHg也随之被输运到其他地区,颗粒汞浓度降低.17日霾又开始出现,PHg浓度明显低于其他3日,颗粒汞的波动小,含量较为稳定,表明颗粒物的来源、组成或汞含量与14、15日有一定差异.14日和15日,TGM与PHg浓度呈负相关关系(相关系数r分别为-0.327、-0.385;P分别为0.326、0.217).14~17日颗粒汞的质量浓度(PHg/TSP)分别为0.71,0.87,0.63,0.62mg/kg,14、15日PHg的质量浓度明显高于16、17日,表明在重度霾天气下,颗粒物中汞的含量升高,这表明汞在颗粒物中的积累,可能存在TGM向颗粒态汞的转化.空气中TGM是汞的主要存在形态(本研究中占92%),霾日大气中细颗粒物以及其他的大气污染物在低空积聚,容易发生光化学反应产生自由基及臭氧等,都能把元素态汞氧化成二价汞[32],近些年研究认为OH⋅可以直接把Hg0(g)颗粒物氧化成HgO(s)气溶胶颗粒[33],模拟实验表明O3在城市环境中与Hg0反应会生产HgO的气溶胶[34],颗粒物在大气化学中也会起到催化剂的作用[35].反应生成的二价汞及HgO气溶胶结合在颗粒物表面,从而导致气态汞向颗粒汞的转化,使颗粒物中的汞不断积累.16日,随着冷空气的到来,积累在大气中的污染物扩散,污染物含量降低,TGM和PHg变化主要反映了污染源排放的变化,二者呈正相关关系(r=0.429,P=0.148).17日霾重新出现,TGM和PHg浓度又表现为负相关关系(r=-0.607,P=0.144).
2.2环境因子与大气汞浓度的相关性对大气中TGM和PHg与气象要素和其他大气污染物质进行相关分析,结果见表2.TGM、PHg与风速均呈负相关关系,风速的增加有利于大气汞的稀释扩散.二者与相对湿度呈正相关关系,主要是由于雾霾天气高相对湿度是受静稳天气系统的影响而出现的,易造成大气污染物的积累.温度升高,有利于环境中气态汞的再释放.ROSA等[36]对墨西哥受人为影响较少的地区研究得到TGM与温度正相关的结论.本研究中TGM与温度正相关,但相关性不显著,与张艳艳等[37]在上海市的研究结果类似,表明霾日温度不是影响本地TGM变化的主要因素.PHg与温度显著正相关,气温较高的白天也常常是人类活动较多的时候,将向环境中释放各种颗粒物质,如汽车行驶、施工等.另外,在霾日大气中较多的颗粒物和污染物聚集也容易发生光化学反应,发生元素汞的氧化,并与颗粒物结合.Xiu等[21]的研究认为,不同地点PHg与温度的相关关系较为复杂.若二者具有正相关关系,则表明光化学转化是颗粒汞形成的主要途径;反之,若二者负相关,则表明在颗粒物表面的汞沉降作用更为重要.TGM与SO2、NO2呈显著正相关,大气中的SO2和NO2主要来源于化石燃料的燃烧,与Kim等[38]对韩国地区的研究结果一致.化石燃料的燃烧是重要的人为汞源,根据Wu等[39]和Pirrone等[40]的研究,2003年中国的燃煤释放了256~268t汞到大气中,占总的人为汞源的40%左右.研究认为TGM与CO具有相似的来源,且二者的大气停留时间相差不大[41].本研究中也发现TGM与CO显著正相关,这都表明本地TGM变化主要受化石燃料燃烧的影响。比较PHg、TGM与环境因子的相关性可以看出,PHg与各气象因子均存在显著相关性,与其他的大气污染物相关性很弱;TGM与之相反,与各气象因子相关性弱,而与大气污染物显著正相关.可见,在霾日TGM和其他气态污染源的同源性,而PHg浓度主要由大气中颗粒物的组成和含量所控制.气象因素常常影响到大气中颗粒物粗细颗粒的组成、含量、存在时间等.
2.3霾日大气汞的外来源分析大气中的污染物除了来自本地源的影响,还受到外来源输入的影响.来自不同方向的气团经过区域不同,携带的污染物质也会有所差异.因此,对不同路径来源化学物质的分析有助于揭示其可能的来源[4243].对所采集的46个样品用HYSPLIT模型进行了72h的气团后向轨迹聚类分析,分为5类:聚类1,气团来自山东省内,占30%;聚类2,气团来自蒙古中部,占24%;聚类3,气团来自俄罗斯,占3%;聚类4,气团来自俄罗斯与蒙古东部交界附近,占9%;聚类5,气团来自蒙古东部,占30%(图2).由表3可以看出,TGM浓度为聚类1>聚类5>聚类3>聚类4>聚类2,而PHg浓度为聚类3>聚类4>聚类1>聚类2>聚类5.不同的气团来源对TGM和PHg的浓度变化产生不同影响.聚类1所对应的14个样品主要是霾严重的14、15日,传输距离短(72h传输距离约500km),移动速度慢,气团起始高度低(约500m).霾日低空的污染物质不易扩散,而较慢的传输速度有利于气团中污染物质的积累,从而导致聚类1中较高的TGM和PHg浓度.第3类和第4类所占的比例小,均为长距离传输,样品也来自14、15日,但与聚类1的气团来源差异较大,聚类3和4样品分别来自14日傍晚和15日早晨,而聚类1样品来自14、15日的上午和午后.聚类3和聚类4的PHg浓度接近,明显高于其他3类.聚类3的气团在传输60h后高度仍大于500m,而聚类4的气团传输48h后接近地面传输.聚类4的PM10和PM2.5浓度约为聚类3的一半,但由于近地面污染严重,PHg在颗粒物中所占的比例要高于聚类3.因此,霾日大气中的汞主要来自近距离传输,长距离传输气团也带来污染区域的颗粒物,PHg含量升高.聚类5与聚类1所占比例相同,但聚类5的72h传输距离约1500m,气团起始高度(约1000m)也要高于聚类1.聚类5的PHg浓度最低,TGM浓度仅次于聚类1,原因是聚类5的14个样品中有8个来自17日,5个来自16日.16日的冷空气导致大气中积累的颗粒态汞被带到其它区域,17日霾日PHg在颗粒物中积累较少,颗粒物浓度也较低.而TGM由于在大气中的停留时间长,受外来源的影响较大,气团的传输过程中携带了大量途径区域的TGM进入青岛地区,冷空气过后夜晚供暖增强也会向空气中排放较多的气态元素汞.聚类2气团经24h的传输后,气团的途径区域与聚类5基本一致,然而其TGM和PHg浓度均较低.原因是聚类2所对应的11个样品中有8个来自于16日,受冷空气影响,带来相对清洁的空气.
3结论
3.12013年1月14~17日,青岛霾天气下,大气中气态汞(TGM)的平均浓度为(2.8±0.9)ng/m3,颗粒汞(PHg)的平均浓度为(245±174)pg/m3.TGM浓度与其他沿海城市及偏远山区相当.采暖期燃煤释放以及霾天气下颗粒污染物的积累,导致较高的PHg浓度.
3.2重度霾日PHg/TSP值显著高于非霾日,且在霾日TGM和PHg含量呈负相关.霾日大气中细颗粒物含量高,可能存在TGM向PHg的转化,使颗粒物中汞的含量增加,对健康影响不利.
中图分类号：X5 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）01（c）-0007-02
大气降尘污染危害人类生存，其中重金属污染更是给人类带来严重生存考验。查明污染源是治理污染的前提。该文介绍了解析大气降尘中重金属污染源的几种办法及其研究特点，结合其在实践中的应用说明了其可行性。并就研究中存在的一些不足做了探讨，希望研究得到改善。
1 大气降尘中重金属污染源解析之受体模型法
扩散模型与受体模型是环境科学污染源分析的两种主要数学模型，其中受体模型以污染区域为研究对象。20世纪70年代，大气颗粒物源以受体模型进行解析。受体模型多应用于城区，以在受体与源处检测的颗粒物物理化学特性，获取受体源及其贡献值。化学法与显微分析法是常用的受体模型研究方法。
1.1 显微分析法
显微清单（源数据库）的建立是利用该方法的前提，若颗粒物具比较明显的形态特征，则依据单颗粒物形状、颜色、表面特征、大小等形态特点，结合颗粒物外貌与标志性污染源矿物构成做源的判断。颗粒物污染源可由独特的颗粒物粒子外形特征反映。比如颗粒物多呈球形、表面平滑、灰褐色，则为燃煤排放物，其表面含S、Fe、Si、Al元素；颗粒物呈多孔海绵状、表面高低不整、黑色，则为燃油排放物，表面含S、V、Pb、Si元素。如果知晓污染物的形态特点，那么颗粒物来源可在单个粒子在显微镜中的显像判断。Gomez曾利用SEM法对大气颗粒物做了来源鉴别与物相组成分析。陈天虎在结合TEM与X射线衍射法，观察分析了合肥市大气降尘，证明XRD（X射线衍射仪）的成效，发现了纳米碳球、玻璃微珠、无定形SiO2、磷石灰等XRD未检测物相，这对大气颗粒物来源判断起了基础性作用。根据检测结果分析，认为地表杨尘为合肥市头号污染源，标志是粘土矿物；与污染气体排放关联的SO2、NOx、CO2等大气化学次生气溶液则排第二，标志是易容盐业、碳酸盐、石膏等；另外，以碳球为标志的汽车尾气烟尘与标志为球形玻璃珠的燃煤烟尘分别占第三、第四。
显微分析法具有费用昂贵、所需时间长的缺点，难发现无定性有机成分，做体积与密度观察是存在较大误差，在源评估中有必要慎重选择此法。
1.2 化学法
对污染物来源判别以标志性的大气颗粒物的化学元素与含量比率或有机物成分、元素化合形态作来源判断依据则为化学法。汽车尾气污染中Br、Ba与Pb为标志性元素，燃煤燃烧中Cu、Cr、Se、Co、As为标志性元素，精炼厂与农药污染重V为标志元素，钢铁厂污染重Mn为标志元素。化学法并不单用，而是在多元统计分析法、受体模型结合基础上，对污染源和对受体贡献量做判别。
化学法在假设质量守恒基础上扩大了应用范围，为质量平衡分析的典型应用。该法较为成熟，包括了FA（因子分析法）、EF（富集因子法）、CMB（化学质量平衡法）、主成分法分析法、绝对因子得分法、混合受体模式等。在我国，此法广泛应用。比如，大同市的大气颗粒物金属源富集特点分析中，细颗粒物直径《2.0 m对人体危害大，人为污染源为Cu、As、Zn、Pb，自然污染源为Ca、Fe、Al；黄辉军杭州市大气颗粒物做PM10富集因子、元素质量谱分布研究，以CMB法计量PM10受到的污染源贡献率，发现建筑尘占第一，其余为煤烟尘、土壤尘、汽车尘、冶炼尘、其他源。对兰州市的大气降尘源污染做因子分析法，显示燃煤、建材、汽车尾气、风沙扬尘为主要污染源；对成都市大气飘尘源污染做目标转换因子分析，得到煤烟是主要飘尘污染源。有人以因子分析法对拉合尔、克英布拉、伯明翰三个城市的大气污染源作分析，显示三者有类似的源。
2 大气降尘中重金属污染源解析之元素同位素示踪技术
2.1 铅同位素示踪
204-208Pb为稳定的四种铅同位素，同位素组成因来源差异而不同，对同位素比率做测定，可判别铅的源污染。含铅汽油尾气、工业排放、燃煤飞灰是主要铅污染源，各污染源在206Pb与207Pb同位素中的丰度比是1.06-1.08、1.14-1.21、1.14-1.17。各污染源混合构成丰度比，则可将聚类、线型混合模型等法与铅同位素示踪判别污染源与贡献。在测定北美煤与石油铅同位素后显示，两种同位素差异较大，可以此判别与示踪铅污染源。王琬在对冬季天津大气颗粒物中铅同位素来源于组成分析后发现，铅污染源多样，包括含铅汽油、工业排放、燃煤飞灰。因受气象与季节变化影响，如温湿度、风速、风向，采集铅样品同位素组成比存在变化。如果206Pb/207Pb组成比降低，说明加铅汽油贡献更多；相反，说明土壤扬尘、燃煤飞灰贡献更多。高志友在对成都市大气降尘的地球化学特征研究显示，燃油铅是组成大气降尘铅同位素的主要，其他为燃煤铅与燃油铅之间，说明汽车尾气排放、燃煤扬尘为大气铅污染源；常向阳在对珠三角城市的气溶胶、大气尘埃、土壤、汽车尾气铅同位素组成分析显示，汽车尾气铅污染严重，工业用铊、铜、铅、锌则更严重；再如长春市公路两旁绿化带土壤铅同位素平均组成与汽油铅基本相同，说明汽车尾气为该市铅污染源。
2.2 锶同位素示踪
Sr是重要的环境污染指示剂，土壤中煤飞灰的转移、分布可由其中的Sr同位素质量分数比值表示。在实践中应用广泛，比如James在对美国阿斯林森林生态系统研究中以87Sr/86Sr比值给予确定，发现该锶来源于大气降尘，而非岩石风化；Antonio在对大气颗粒物Sr（87Sr/86Sr）与Pb（206Pb/207Pb）含量研究中分析北美东北部重金属的污染源。
2.3 放射性核示踪技术
该技术应用也较为广泛，Rosamilia对波斯尼亚黑-塞哥维那的树皮与地衣做234U、238U比值和含量关联研究，234U/238U显示，234U来源于悬浮粒子降尘与战争中释放的尘粒，证明了导弹销毁增加了重金属含量。
3 不足与展望
环境地球化学中的PMF模型、EF法、CMB法、UNMIX模型对大气中金属污染源做研究，通过分析土壤与大气降尘里的富集因子，明确了土壤重金属的累积受大气降尘影响。但富集因子法与CMB法在大气降尘源解析时存有不足，比如不能明显区分土壤尘、冶金尘、采矿尘，选择标识元素困难；多元统计分析要求有较多的样品数量，参与计量元素变量数小于样品数量，元素浓度变动值与污染数量有关，污染源想被识别则需要样品数量多且降尘元素源只能由富集因子法定性判别，主观因素影响分析结果。UNMIX模型与PMF模型可不对源成分谱事先了解，但需以样品数据足够多方可得到源解析平均值。
因为大气污染源具复杂性与多样性，以多参数、多方法、多手段的研究很必要，综合性研究可全方面对物质来源作解释，研究结果更准确。如Pb、Sr同位素示踪和重金属形态研究，重金属元素地球化学行为和多元统计分析，化学统计学法与显微法间的结合，互相对比。以高灵敏度、高分辨率的PM分析大气污染源颗粒与气溶胶单颗粒物，获得Micro PIXE能谱，以模式识别法比较、统计能谱，可明确大气污染源与其贡献率。
街道灰尘参杂的重金属源繁杂，目前仅以统计学、定性描述法分析其污染源，若以Sr、Pb同位素定量分析法研究其来源，可提升我们对其的认识与控制力度。
4 结语
当前，人类生存面临诸环境污染的挑战。随着工业革命对矿产资源的大肆利用，地球环境破坏殆尽。大气降尘污染中的重金属污染给人们带来了呼吸道疾病，加大了致癌风险。当前国内多数城市笼罩在雾霾之中，空气环境恶化严重。针对此种情况，有必要做好污染源的分析，结合多种研究方法从源头治理，还天空以明净，给人类呼吸舒适。
参考文献
[1] 李湘凌，周涛发，殷汉琴，等.基于层次聚类法和主成分分析法的铜陵市大气降尘污染元素来源解析研究[J].地质论评，2010，56（2）：283-288.
[2] 于瑞莲，胡恭任，袁星，等.大气降尘中重金属污染源解析研究进展[J].地球与环境，2009，37（1）：73-79.
中图分类号:F293文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)30-0144-02
佳木斯市地处黑龙江、乌苏里江和松花江汇流的三江平原腹地。现辖4区、4县、2个县级市。全市总面积 3.27万平方公里,总人口234万,分别占全省7.2%和6.2%,是黑龙江省东部地区的经济、文化中心和重要的交通枢纽,具有投资发展的巨大优势。国境(界江)线总长449公里,东隔乌苏里江、北隔黑龙江与俄罗斯的哈巴罗夫斯克(伯力)边区相望,由于这一特殊地理位置,故称“东方第一城”。
因为佳木斯所处地理位置的突出性,所以佳木斯市环境质量为周边城市以及邻国相应部门所重视,因此佳木斯市市区环境空气质量的监测极其重要。市区环境空气质量的监测项目为:二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、可吸入颗粒物(PM10)、降尘、硫酸盐化速率。各监测项目的监测点位分布(见下表)。
一、监测结果分析
1.二氧化硫(SO2)。市区年均值浓度为0.020 mg/m3,日均值浓度范围在0.003mg/m3～0.098 mg/m3之间,全年日均值无超标。市区最大月均值出现在11月份,浓度值为0.040 mg/m3,最小月均值出现在7月份为0.011 mg/m3。市区两个采样点月均值均无超标,环保局采样点的年均值为0.026 mg/m3,发电厂采样点年均值为0.014 mg/m3。
2.二氧化氮(NO2)。市区年均值浓度为0.029 mg/m3,日均值浓度范围在0.002mg/m3～0.112 mg/m3之间,全年日均值无超标。市区最大月均值出现在12月份,浓度值为0.059 mg/m3,最小月均值出现在1月份为0.016 mg/m3。市区两个采样点月均值均无超标,环保局采样点的年均值为0.032 mg/m3,发电厂采样点的年均值为0.026 mg/m3。
3.可吸入颗粒物(PM10)。市区年均值为0.073 mg/m3,日均值浓度范围在0.004mg/m3～0.330 mg/m3之间,全年日均值超标率为7.4%。市区月均值除4、5、7、8、9、10六个月无超标日外,其余六个月均出现了不同程度的日均值超标情况,超标率最高的月份为11月,超标率为26.8%。月均值最大月份出现在12月,浓度值为0.115 mg/m3,最小月均值出现在9月,浓度值为0.042 mg/m3。市区发电厂采样点的年均值是0.076 mg/m3,年日均值超标率为7.9%;环保局采样点的年均值是0.069 mg/m3,年日均值超标率为6.9%。
4.降尘。市区六个降尘采样点年均值为15.25t/(km2・30d),超出标准0.2倍。最大月均值出现在4月份为21.96 t/(km2・30d),最小月均值出现在9月份为8.18 t/(km2・30d)。对照点年均值为5.67 t/(km2・30d),最大月均值出现在5月份为9.09 t/(km2・30d),最小月均值出现在9月为2.40 t/(km2・30d))。各采样点年均值只有中药厂和发电厂点位不超标,最大年均值出现在铁路采样点,浓度值为20.76 t/(km2・30d),超标倍数为0.64倍。最小年均值出现在中药厂采样点为8.48 t/(km2・30d)。
5.硫酸盐化速率。市区六个硫酸盐化速率采样点年均值为0.375 MgSO3 /(100cm2碱片・d),超出标准0.5倍。六个采样点年均值均超标,超标率为100%,最大年均值出现在中药厂采样点,浓度值为0.439 MgSO3 /(100cm2碱片・d),最小年均值出现在发电厂采样点,浓度值为0.263 MgSO3 /(100cm2碱片・d)。市区全年除7、12月份的月均值不超标,其余月份均超标。最大浓度值出现在1月份为0.622 MgSO3 /(100cm2碱片・d),最小月均值出现在12月为0.167 MgSO3 /(100cm2碱片・d)。对照点年均值为0.227 MgSO3 /(100cm2碱片・d),不超标。
二、空气质量评价结论
在四项污染因子污染负荷比中,二氧化硫与二氧化氮数值接近,分别为 12.7%和13.8%;可吸入颗粒物约是前两者之和为27.9%,而降尘的污染负荷比已将近过半为45.8%。可吸入颗粒物与降尘两项污染因子的污染负荷比之和为73.7%,这说明尘是市区环境空气质量的主要污染因子。与2006年相比,2007年只有降尘浓度有所上升,其余三项指标二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物浓度均有不同程度的下降,并且综合污染指数也有所降低,所以2007年的环境空气质量略好于上年。
三、环境空气污染原因分析
通过对全市环境空气监测数据进行统计和评价,可以看出降尘及可吸入颗粒物是影响佳木斯环境空气的主要污染指标,原因如下:(1)佳木斯市工业生产、社会服务业、餐饮业等燃煤散烧现象一直存在,居民取暖及棚户区生活用燃煤量也较大,由此产生的污染物质不断地排向近地层大气,而在冬季常常出现的逆温天气,又使得烟气不易穿透逆温的屏障向上扩散,而只能在逆温层下部有限空间内积聚,形成高浓度污染,导致市区空气质量变差。(2)佳木斯市市区的绿化率低,植被面积少,的土地在春、秋两季季风的肆虐下引起扬尘,造成大气中降尘和可吸入颗粒物的大量增加,使其成为市区环境空气的主要污染因子。(3)各种机动车辆的大量增加,也成为市区环境污染的流动污染源。加上道路状况不佳,道路两侧绿地少,车辆的行驶也成为引起扬尘的一个重要因素,其尾气排放也是造成二氧化氮增加的原因。
四、防治对策和建议
污染源的防治主要有两个方面:第一,对新建项目严格把关,认真执行新项目审批的环评制度和“三同时”制度,项目竣工后要及时验收,没有执行“三同时”的项目坚决不允许投入使用。第二,加快老污染源的治理,做好规划,拓宽资金渠道,筛选先进的治理技术,通过限期治理、环境监察、排污收费等行政手段完成老污染源的治理,针对我市的污染源现状应采取如下具体防治对策:
1.加大宣传力度,提高企业法人和个体业户的环保意识,增加他们治理的紧迫感。让他们充分了解和认识到污染治理的重要性及涉及到他们利益的有关问题,增强他们治理的责任感和紧迫感,施加强大的思想和经济压力,让他们尽快完成治理项目。
2.环保部门要加强大气污染治理的领导,把“蓝天工程”各项工作落实到位,制定现实、可行、有效的政策和治理方案,并保证其连续性,严格标准,明确责任,充分调动相关部门和环保部门的工作积极性,形成合力,一治到底,既要打攻坚战,更要打好持久战。
3.对新、改、扩建设项目严格把关,控制新污染源的总量,充分利用现场监察机制发现新污染源,对这类漏批的项目要依照《环保法》严格处罚,停产治理,落实环评和“三同时”制度,从源头上解决环境污染问题。
4.要积极探讨大气污染治理的新技术、新设备。我们要积极寻求和研究防治大气污染的新技术,据了解目前已有小吨位机烧锅炉的产生和应用,我们应结合我市的实际情况,充分论证和引进小吨位的机烧锅炉,以给污染源单位在治理上更多的选择。
通过对佳木斯市大气污染现状、影响因素、治理对策的研究,可以看出,只要市政府加强对城市大气环境治理的领导,行政管理部门加大治理力度,采取切实可行的治理措施,佳木斯市“蓝天工程”将会顺利开展,大气环境质量将会进一步得到改善。
五、结论
佳木斯市大气污染物扩散过程是一个宏观动态过程,其中各种影响因素在同时起作用,而各种影响因素因季节和局地气象条件不同而分别起主要和次要作用,即主要影响因素和次要影响因素可以在不同时段相互转化,进而使佳木斯市大气污染物主要影响区域也有所差别。
理解了各种影响因素对大气污染物扩散的作用原理,掌握了大气污染物扩散规律,就可以根据实际情况来确定大气污染物对城市的影响程度和确切范围。
参考文献:
中图分类号 X517 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2013）17-0265-01
近年来，随着梅州市经济的快速发展，工业污染加重，汽车尾气、生活废气等酸性气体排放量增多，空气质量不断下降，降水酸性化程度增强。酸雨，是当前全球性环境污染问题之一，其观测与研究具有重大意义。酸雨是指pH值小于5.60的大气降水[1]。酸雨是由于人类活动排放的大量酸性物质，在大气中被氧化成不易挥发的硫酸和硝酸，并溶于雨水降落到地面所形成的[2]。本文主要对2007―2011年梅县降水的pH 值及K值进行分析，通过雨量加权平均计算得到年降水平均pH值、年降水平均K值，分析其变化趋势和主要影响因素。
1 降水取样标准和监测数据来源
酸雨采样点设置在梅县国家气象观测站内，逢雨采样，每天8：00至翌日8：00为1个酸雨采样日，雨量采用全样混合[3]。监测数据来源于梅县地面观测站的酸雨观测资料，严格按照中国气象局制定颁发的《酸雨观测业务规范》进行采样和测量。
2 酸雨监测数据分析
大气降水的酸碱度用pH值表示。pH值定义为氢离子浓度的负对数，系无量纲量，pH=-lg[H+]，按降水pH值划分，大于7.00为碱性，5.60～7.00为中性，4.50～5.59为弱酸性，4.00～4.49为较强酸性，低于4.00为强酸性。大气降水的导电能力反映大气降水的洁净程度，用电导率表示，俗称K值[1]。电导率（K）用于判断大气降水中电解质含量的多少，在一定程度上能反映降水受污染程度。2007―2011年酸雨观测pH值分别为4.85、4.68、4.80、4.67、4.97；K值年平均值分别为19.0、34.4、30.1、31.5、18.7 μS/cm。
从图1可以看出，测站5年降水年均pH值均小于5.00，在4.67～4.97波动；2007年污染程度相对较低，2008年起4年年均pH值为4.70～5.00。2011年酸雨污染状况虽有所缓解，但年平均pH值仍在5.6以下，呈弱酸性。年均pH值与K值呈负相关性，pH值降低则K值升高，即降水的酸性程度越强，降水洁净度越低（K值越大电解质含量越多，洁净度越低），这表明测区的降水洁净度差，主要是由于酸性物质污染。
3 酸雨污染主要影响因素
3.1 地理位置与大气污染
梅县地处广东省东北部，境内山峦起伏，地势周高中低，自西南向东北倾斜。梅县观测站北面是梅州市中心；西南面和东北面各有2个大型水泥基地，西北面是一大型火力发电厂（均以煤炭为燃料），释放大量含SO2酸性气体；周边各大小工业园的工业废气；观测场附近逐年兴建新楼盘产生酸性建筑灰尘。
3.2 气候特征与风向风速
梅县属于亚热带季风气候，春季来自印度洋的暖湿气流在弱冷空气的作用下开始抬升，边界层内的大气易形成深厚的逆温层[4]，使污染物只能向下积沉。
风是影响污染物扩散的重要动力因子，风向影响污染物的水平迁移扩散的方向[5]。风速较小不利于污染物的扩散[6]。而梅县主导风向为静风和西南风，处于市区跟工业排污的下风区，大气污染物在西南风的作用下逐渐下沉积聚，常年风速较小（平均风速为1.4 m/s），污染难于得到扩散和稀释，使酸性污染物在低层大气中不断地积累而形成酸雨。
4 结语
依据观测数据分析，2007―2011年5年来，观测区内降水酸性化程度愈来愈强，酸雨污染较为严重，空气质量下降。这必将在一定程度上破坏陆生、水生生态系统，造成土壤酸化、森林死亡或退化、农作物减产、水体污染、鱼类等水产生物死亡，甚至危及人类健康。因此，作为国家基本气象观测站，对酸雨的监测应毫不松懈，力求观测数据准确真实，客观反映测区酸雨污染状况，并及时反馈上级部门和政府有关部门。相关部门应严格监控大气质量，并作出相关措施，减少汽车尾气排放，防治工业污染，坚持走可持续的发展道路[7-9]。
5 参考文献
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近年来，随着经济的迅速发展以及机动车保有量的持续增长，机动车排放所造成的污染也日益成为人们所关注的焦点[3~9]。自九十年代以来本市加强了在用车尾气排放检测、普及使用无铅汽油、提前执行轻型车新车排放标准等一系列机动车污染控制措施，较为有效地控制了中心城区的环境空气质量继续恶化的势头，但郊区环境空气质量受机动车污染排放影响日益突出。2000年全市NOx年均浓度0.056毫克/立方米，比1995年上升了10%；城区和郊县NOx年均浓度为0.090毫克/立方米和0.032毫克/立方米，分别比1995年上升了23%和39%，见表1[10]。
表1.1995~2000年上海市NOx年日平均浓度变化
年份全市城区郊县
浓度
(微克/立方米)相对浓度
(%)浓度
(微克/立方米)相对浓度
(%)浓度
(微克/立方米)相对浓度
(%)
1995511007310023100
19975911610514428122
2000561109012332139
根据国外机动车发展经验可知，当人均国内生产总值达到3000美元以上时，轿车将成为机动车保有量增长的主要方向。作为国际大都市的上海，汽车工业的发展不仅预示和带动本市经济的腾飞，同时，人民生活水平的提高也急切期待现代化便捷交通方式的到来和家庭汽车的普及，机动车在今后相当长时间内将保持快速增长的速度。根据市交通所预测，到2020年本市机动车保有量将达到200~350万辆，是2000年的3~5倍，可以预见如果不采取措施加以控制，本市大气环境势必进一步恶化。
目前，国内外对于机动车污染控制的研究，主要集中于两个方面，一是机动车排放因子的研究；二是机动车污染治理和控制对策的探讨。排放因子是反映机动车排放状况的最基本的参数，也是确定机动车污染物排放总量及其环境影响的重要依据。目前用来计算机动车排放因子的模式主要有美国加州空气资源局的EMFAC模式，欧洲共同体的COPERT模式，美国EPA的MOBILE系列模式。其中，MOBILE汽车源排放因子系列模型是美国环保局开发的计算车队排放水平的程序[11]。在该模型中，综合考虑了汽车的使用年限、行驶里程、新车排放因子、劣化系数、行驶速度、气温、I/M（检查/维护）制度以及车用油料特性等因素对排放的影响[12]。国内外对于该模式已有广泛的应用。墨西哥采用美国EPA的Mobile5a基本结构模式，用来计算5个特定区域中8种车型的排放因子。根据气温、平均车速、汽车操作模式，燃料挥发和里程自然增长率条件估计1960年到2020年的排放因子[13]。此模型在加拿大的多伦多地区[14]、泰国曼谷等也有所应用。MOBILE模式在国内的小范围内也得到了一定的应用。北京清华大学郝吉明、傅立新等于1997年曾结合北京市实际情况对MOBILE5进行修正，并将之应用于北京市机动车尾气排放的研究中；祝昌健等应用MOBILE5模式对广州市机动车尾气排放系数及污染趋势进行了探讨[15]；李修刚等将MOBILE5模式用于南京市，将给出的南京市现状排放因子直接应用于南京市及附近城市的环境影响评价[16]。
将MOBILE5模式结合上海实际情况进行本土化已经有人做过尝试，但是由于基础数据严重不足，因此对于此模式的修正尚不能进行检验。主要的方法仍是采用美国FTP的测试数据，将上海市机动车目前的排放水平类比于美国70年代，计算得到不同车型的排放因子。
在污染物的扩散方面，目前一般沿用有限源高斯扩散模型，即根据线源的长度、高度、强度、距离、风速、风向和相应扩散参数计算空间任一点的污染物浓度[17]。但目前这方面的研究较少考虑城市空间的特殊性，即对城市各类人为设施，包括绿化、建筑等对扩散的影响考虑较少。
对于线源排放污染物的扩散研究，国外主要的模式有CALINE、BLP（BouyantLineandPointSourceModel）、CDM2(ClimatologicalDispersionModel)、ISC3(IndustrialSourceComplexModel)、RAM(Gaussian-PlumeMultipleSourceAirQualityAlgorithm)。以上模型均由美国环保局（USEPA）开发。其中，CALINE为稳态高斯扩散模型，用于确定高速公路下风向的空气污染浓度，要求地形相对不太复杂。BLP为高斯烟流扩散模型，用于处理炼铝工厂以及其它的工业污染源的单一建模问题，要求其烟流上升和下降是主要由固定线源所影响的。CDM2为气候稳态高斯烟流模型，用于确定城市区域平地下风向的长期（每季或每年）的污染物的算术平均浓度。ISC3是一个稳态高斯烟流模型，可用于评价来自与工业带相关的许多污染源的污染物的浓度。这个模型涉及到了下列因素：粒子的下沉和干沉降、风向、点面线及立体污染源、烟流的上升为距离的函数、点源的分离以及有限的地形调整功能。ISC3可以有长期和短期两种模式可供选取。RAM是高斯烟流多源空气质量算法，是一个稳态高斯烟流模型，用于估算相对稳定的污染物浓度，平均从一小时到一天、从点源到面源、在乡村或者城市的沉降，其地形条件可以假设。
我国目前汽车污染仅相当于国外70年代中期水平，现有汽车90%以上是国产车，由于排放控制技术落后，在同样运行工况下，国产车较发达国家同类产品排放量高几倍甚至几十倍，加上交通管理手段落后，在用车检查维修制度不完善，城市交通道路拥挤和市内居民集中，大量车况恶劣的车辆继续行驶，更加剧了污染物的排放。国产车平均日排污量为0.6—0.9kg[18]。本论文旨在借助GIS环境，根据城市路网、交通流量、车型比例等信息，采用经过修正的MOBILE模型，计算不同车型机动车的排放因子，从而确定每条路段不同污染物的排放量。由于机动车流量和排放因子是计算道路机动车污染物排放源强的关键参数[19~21]，本论文将通过抽样调查和MOBILE模型修正得到了这两个量。在确定道路线源排放源强的基础上，利用CALINE3有限长线源扩散模式，建立上海市城区多线源污染扩散模式，以此来分析道路污染物扩散状况，并在GIS图形上进行显示，最终完成上海市交通线源污染管理信息系统。此系统可为政府有关部门制定道路交通污染管理制度、合理制定城市规划和建设管理决策提供理论依据。
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二、研究方案
1、研究目标、研究内容和拟解决的关键问题
研究目标：研究上海市机动车尾气排放造成的道路线源源强，以及机动车污染物在中心城区街道峡谷中的扩散效应，并在GIS系统上进行显示，完成自主开发的上海市交通线源污染管理信息系统。
研究内容：1）上海市主要道路机动车尾气排放源强；
2）机动车尾气在街道峡谷中的扩散效应；
3）交通污染在GIS平台上的实现。
关键问题：1）机动车大气污染排放源强计算模型；
2）上海市道路机动车尾气在峡谷中的扩散模拟；
3）地理信息系统与交通大气污染模型整体集成的方法和途径。
2、拟采取的研究方法、技术路线、实验方案及可行性分析
研究方法：基础数据调研、模型修正、机动车污染物排放和影响预测可视化界面设计、系统整合。
技术路线：如图1所示。
实验方案与可行性分析：
1）建立机动车排放源强计算模型、污染物扩散模型，以及基于GIS技术应用模型，其工作量较大，其中基础数据（包括车流量、车速）的调研尤其困难。但是通过参与上海市环境保护局2002年科技攻关项目——《上海市机动车发展和大气环境保护研究》，并搜集大量的国内外相关文献，可获得系统开发所需要的相关数据，因此本研究已经有较好基础。
2）参与《影响上海大气能见度的主要因素与控制管理对策研究》课题的研究工作，对于本市机动车污染现状和历史沿革已有所了解。
3）参与了“上海市数字城市大气环境模块”的工作，初步掌握了GIS系统开发和实现方法。
据此我认为，按期完成论文是可行的。
图1.研究技术路线
3、本论文的特色与创新之处
建立适合上海市情景的主要道路机动车尾气中污染物源强排放模式。建立线源扩散模式，使其适用于大城市中街道峡谷中机动车尾气污染物的扩散状况。给出上海市上空污染物扩散状况。
目前国内将交通污染模拟与地理信息系统结合的研究还不多见，因此本论文在该方面的研究将是一个新的尝试。
4、预期的论文进展和成果
预期进展：
2003.07——2003.09收集中外文文献
2003.09——2003.10基础数据的收集和处理
2003.10——2003.12模型的修正
2004.01——2003.03GIS系统的编程实现
2004.03——2004.05论文的撰写与修改
预期成果：
•研究上海市机动车尾气排放状况，建立源强计算模型；
•综合城市气象条件、交通污染物排放强度、建立污染物扩散模式，确定机动车污染物影响的时间变化、空间分布，；
•完成交通污染管理信息系统；
•除完成毕业论文之外，在国内外有关刊物上2篇。
三、论文大纲
摘要
前言
第一章大城市机动车尾气污染排放数值模拟的研究背景及意义
一、研究背景
二、国内外研究现状
第二章机动车排放因子计算模型
一、MOBILE6模型介绍
二、利用修正的MOBILE6计算机动车排放因子
第二章道路机动车尾气污染物排放源强
一、线源源强计算模式
二、上海市道路机动车尾气污染排放源强的计算
第三章城市上空污染物扩散模式
第四章街道峡谷污染物扩散模式
一、CALINE4模型介绍
二、模式修正
三、上海市街道峡谷污染物扩散模式的建立及应用
第五章上海市交通污染管理信息系统的建立
一、排放清单数据库的建立
二、系统的开发
第六章结论
参考文献
四、研究基础
1、已参加过的有关研究工作和已取得的研究工作成绩
（1）参加《中国气象百科全书》建筑气象、城市气象等内容的编写。
（2）参与上海市普陀区建设项目环境影响评价工作。
（3）参加“扬尘污染来源与控制管理研究”课题的研究工作。
（4）承担了“崇明岛综合开发项目”的大气监测和采样工作。
（5）参与“影响上海大气能见度的主要因素与控制管理对策研究”课题的研究工作。
（6）参与“机动车发展与大气环境保护研究”项目。
（7）参与“上海市能见度影响因子研究”研究生科研基金项目。
（8）参与上海市数字城市课题交通环境模块的模拟研究。
2、已具备的实验条件，尚缺少的实验条件和拟解决的途径
拥有以下主要设备：
关键词：大气污染；超细颗粒物；影响
大气颗粒物、SO2和NO2等常见大气污染物与人群健康密切相关，目前的流行病学研究结果还尚未把健康效应特异地归因于某种大气污染物。近年来，许多综合性研究表明大气颗粒物与人群健康的流行病学联系最为密切。大气颗粒物按其空气动力学直径可分为3类：粗颗粒物（
1 UFPs的分布特征及组成成分
1.1 UFPs的组成成分
大气中的UFPs主要来源于工业排放的废气和交通污染，本质上UFPs是由多种有机成分、过渡金属和内毒素组成的混合物，PAKKANEN在芬兰的城市和乡村采集大气UFPs样品分析其组成成分，结果显示UFPs中主要含有大量的碳和水，其次按其含量大小依次为：SO42-、NH4+、NO3-、Na、Ca、草酸盐、Fe、Cl-、甲基磺酸盐、K、Zn、Al、B、Mg、Ni、丁二酸盐、V、Cu、Pb、Ba、Ti、Mn、Se、Co、Sb、As、Mo、Sr、Ag、Cd、Rb、Li、Bi、Tl和Th［2］。
酸性硫酸盐是大气颗粒物的主要组成部分，硫酸盐颗粒主要是由硫颗粒、SO3和硫酸直接进入空气中形成的，这些酸性成分很容易形成核，凝结成硫酸盐颗粒；硫酸盐颗粒也可由空气中的SO2和一些含硫颗粒形成，UFPs的酸性较细颗粒物更强［3］，这就决定了它对肺具有更强的毒性作用。
空气可吸入颗粒物中不同粒径颗粒物所占的比例不同，WICHMANN等［4］在德国城市Erfurt研究颗粒物的数量和质量组成时发现PM2.5颗粒中，88％为UFPs，而UFPs质量只占PM2.5质量的5％，表明大气颗粒物的数量浓度主要由UFPs决定，而其质量浓度主要由粗颗粒物决定。CABADA对UFPs的成分也进行了分析，夏季时，50％的UFPs由含碳化合物组成（有机物和碳元素），50％由无机物（主要时硫和氨）组成，而在冬季，UFPs是由70％含碳化合物和30％无机物组成［5］。
大气颗粒物的粒径越小，多环芳烃（Polycyclic Aromatic Hydrocarbons，PAHS）含量也越多，其中在≤1.1 μm的颗粒物中PAHS所占的质量百分比为45%～67.8%，而大约有68.4%～84.7%的PAHS吸附在≤2.0 μm颗粒上，可直接随呼吸进入人体并沉积于肺部，对人体健康造成极大的危害［6］。
随着时间的变化，许多发达国家排放污染物的模式也随之发生变化，进而使大气颗粒物的组成成分及其对人群的有害健康效应也随之改变，这就使原有的大气质量标准有待于进一步调整与完善。
1.2 UFPs的分布特征
每日的不同时段中，空气中UFPs的浓度也有很大差别，Cyrys J［7］在德国Erfurt市的研究结果显示：清晨时UFPs浓度较高，而在上午9:00以后迅速下降；周末时，UFPs浓度一天内无明显变化，仅在清晨和傍晚有轻微的升高。大气UFPs也随着季节的变化而变化，一般认为冬季空气中颗粒物浓度较高，夏季较低，这可能与冬季使用采暖设备等因素有关。
有研究者提出在同一时间段内，周围无严重污染空气的污染源时，大气中UFPs水平在空间上是均衡的，RUSSKANEN［8］在3个欧洲城市研究不同粒径颗粒物每日浓度的变化证实了这一点，其结果显示城市间总悬浮颗粒物和PM2.5浓度有明显差异，但各城市UFPs浓度无明显差异，且每日的PM2.5浓度与TSP、UFPs无明显关联。
2 UFPs对健康影响
UFPs的生物学作用是由其特殊的组成成分及表面积决定的，UFPs表面积较大，易于与生物性靶细胞相互作用产生强烈的炎性反应。流行病学和毒理学方法研究发现UFPs与人群呼吸系统、心血管系统的疾病和死亡明显相关［9］，特别对高年龄人群、儿童及患有心肺疾病的人群危害更大。UFPs数量浓度高、表面积较大是其对机体炎性反应、氧化应激较PM2.5更为严重的主要原因。OBERDOK等［10］通过动物试验表明数量浓度较高的UFPs对机体的不良影响较粗颗粒物更为严重，即使在其质量浓度非常低时不良影响仍然存在。UFPs表面组成成分也是影响其毒理学作用的一个重要因素，UFPs易于富集多种有毒重金属成分，对人类和环境危害极大，表面含二氧化钛的UFPs能使大鼠产生强烈的炎性反应［11］。此外，其他大气污染物，如O3能明显增加UFPs对呼吸系统的毒性作用。
UFPs较PM10、PM2.5引起更强炎性反应的原因可能是UFPs能损坏肺泡巨噬细胞清除有害物质的能力，并能通过上皮屏障，释放大量的炎性介质［12］。UFPs和PM2.5对健康影响的差异也在于它们对机体代谢活性影响的差异。细碳黑颗粒物在染毒24 h后明显抑制A549细胞的代谢活性，但在染毒48 h后的影响却不明显，但超细碳黑颗粒物对A549细胞的影响恰好相反，即在染毒48 h后明显抑制A549细胞的代谢活性，而在染毒24 h后无明显影响，这些结果提示UFPs对细胞的影响存在延迟效应，其毒性效应表现为随时间抑制细胞代谢活动；同时UFPs较PM2.5能产生更多的自由基，引发机体毒性效应［13］。
鉴于UFPs对机体影响的复杂性，目前研究的主要任务是探讨UFPs及其主要成分对健康影响的作用机制，为健康防护和卫生标准的制定奠定基础。
2.1 UFPs对呼吸系统的影响
UFPs粒径小，易在肺内沉积，同时其表面积较大，易吸附多种有害物质，引发强烈的炎性反应。毒理学上，一般通过测量肺损伤及炎性细胞因子、核转录因子κB（NF-κB，是一种具有多向性核转录调节功能的蛋白质，在炎症反应以及氧化应激过程中起重要的调节作用，在许多肺部疾病病理早期都出现了NF-κB激活现象。）的激活和组织学特征来定义其急性呼吸毒性和机制。UFPs对机体呼吸系统毒性主要表现为UFPs作用于巨噬细胞、I-型肺泡上皮细胞、Ⅱ-型肺泡上皮细胞，使巨噬细胞吞噬功能下降，改变巨噬细胞的趋向性，并使中性粒细胞聚集，肺泡渗透性改变，进而引发炎症反应和氧化应激。Ca2+浓度改变是引起前炎性基因表达的一个重要因素，UFPs进入机体，能增加细胞内Ca2+浓度，使Ca2+流入巨噬细胞中，巨噬细胞中Ca2+浓度增加能引起TNF-α、IL-8等炎性细胞因子的转录，引发氧化应激［14.15］。
UFPs进入机体，使多种细胞因子的释放增加或减少，受影响的细胞因子主要有IL-2、IL-6、IL-8、TNF-α、C-反映蛋白等。HETLANDA等［16］的研究表明不同粒径（PM10，PM2.5，UFPs）引起炎症介质IL-8释放的能力相同，但UFPs和PM2.5引起IL-6的释放较PM10强，在Ⅱ-型肺泡细胞的试验中，UFPs未引起巨噬细胞炎性蛋白-2（macrophage inflammatory protein-2，MIP-2）释放增加，但PM10却使MIP-2释放增加。而BROWN等［17］的研究却认为UFPs能引起A-549细胞中IL-8的表达增加，而在其他粒径颗粒物的试验中未见相应改变。这些研究结果的差异原因有待进一步探讨。
大气颗粒物组成成分在炎性反应中起着重要的作用，有研究者使用层状扩散火焰法获得超细颗粒粒径范围内的气状烟雾和含铁颗粒物，暴露于健康成年鼠，每天6 h，连续3 d，结果显示：暴露于250 μg/m3烟雾型颗粒物和57 μg/m3含铁颗粒物的大鼠均无明显不良呼吸反应，但将45 μg/m3含铁颗粒物加入烟雾型颗粒物中组成250 μg/m3的混合物，却引起明显的肺铁蛋白感应、氧化应激，并使IL－1β及细胞色素氧化酶P450升高并激活核转录因子κB，结果表明烟雾型颗粒物和含铁颗粒物有明显协同作用［18］。
流行病学研究是动物试验研究外推到人体的有力证据，PEKKANEN和PETERS在流行病学研究中发现UFPs与儿童及哮喘病人的呼吸系统健康明显相关，使患病人群症状加重，且UFPs对肺功能的影响较PM2.5大［19.20］。
2.2 UFPs对心血管系统影响
UFPs对心血管系统影响的研究还相对较少。一般认为颗粒物作用于机体产生自由基，作用于脂质、蛋白质、DNA，引起膜脂质过氧化、蛋白质氧化或水解、诱导或抑制蛋白酶活性、DNA损伤介导血管内皮细胞（vascular endothelial cells，VECs）的氧化应激损伤，引起心血管系统一系列病理生理改变，进而引起心血管疾病的发生［21］。
肺部发生炎症时，释放多种细胞因子，并能诱发内皮细胞功能紊乱，触发动脉粥样硬化。在炎症过程中，UFPs作用于巨噬细胞释放IL-6，能刺激肝细胞分泌纤维蛋白原，使机体血黏度增高，而当血液处于高凝状态时，易导致心肌缺血缺氧，引发心血管事件。此外，巨噬细胞释放的TNF-α能通过旁分泌和自分泌来刺激细胞释放其他细胞因子如IL-1β、IL-8、IL-6、TNF-α等，这些细胞因子除作用于炎性细胞外，还能使肝脏释放前凝聚因子，而前凝聚因子能改变血管白细胞的移动，从而导致血液流动性降低，使心血管疾病的发生和死亡增加。但de HARTOG研究不同粒径颗粒物对冠心病病人的影响，提出不同的观点，认为PM2.5与气短的发生明显相关，且PM2.5每增加10 μg/m3，OR为1.12（1.02~1.24），而UFPs与气短的发生无明显相关关系，结果表明PM2.5与心肺疾病症状的关系较UFPs强［22］。不同研究结果的差异还尚未明确，需要进一步探讨。
有毒理学研究结果显示，健康大鼠吸入碳黑超细颗粒物24 h后，引起轻微的、持续的心率变化，并引起心肌自主节律性改变［23］。PEKKANEN等［24］的流行病学研究也表明，颗粒物PM0.01~0.1、PM0.1~1.0、PM2.5浓度对冠心病病人心电图ST段降低的危险度明显相关，其OR值分别为3.29，3.14和2.84，这就为毒理学研究中所见的颗粒物越小对机体毒性越大的现象提供了流行病学证据。
2.3 其他
UFPs除对心肺系统有不良影响外，由于其粒径小，易于随血流进入机体其他系统，产生毒性效应。目前已有研究发现UFPs对血液系统和肝脏有一定影响，并能诱发细胞突变。KHANDOGA等［25］在探讨UFPs对肝脏微循环的研究中发现，给健康大鼠灌注UFPs后，大鼠肝脏微循环血小板聚集，还能增加黏附因子，如血管性血友病因子（von Willebrand factor，vWF）的表达，并与纤维蛋白沉积有关，但未引起肝窦状间隙和肝巨噬细胞功能的改变，也未引起肝脏组织的损伤。
在UFPs引发的炎性反应过程中，能连续释放反应性氧进而参与一种能增加基因突变频率的机制，导致肿瘤的发生［26］。原福胜等［27］在太原市研究发现居民区大气颗粒物污染严重，且颗粒物越小，所含金属元素量越多，
有研究者让志愿者吸入UFPs，研究其对人体血液系统的影响，发现人体在运动时，UFPs在肺内沉积较多，且哮喘患者吸入10 mg/m3后，血中嗜酸性粒细胞和CD4+ T淋巴细胞数量减少，单核细胞和嗜曙红细胞的CD11b表达减少，多核白细胞的上皮黏附分子-1表达降低，但各组均未出现明显临床症状，肺功能和气道炎性标志物也无明显改变，系统性炎症及凝血标志物也未有升高现象［27］。这些研究结果提示机体在运动及存在肺部疾病时，UFPs对机体的毒性作用更为严重。
3 研究方向与展望
大气颗粒物与许多包括心肺系统的不良健康反应有关，但关于颗粒物直接引起或加剧不良健康反应的生物学机制目前还尚未阐明。
中图分类号 X831 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2014）01-02-145-04
颗粒物又称尘，大气中的固体或液体颗粒状物质。大气中粒径在10μm以下的颗粒物称为可吸入颗粒物，即PM10；粒径在2.5微米以下的颗粒物称为细颗粒物，即PM2.5。近年来，随着我国工业经济的发展，以及汽车拥有量的增加，大气污染日益严重，各地也对其进行了深入的研究[1-6]。湖州市地处长三角经济区，人口稠密，工业化程度高，人均汽车拥有量高，因此研究湖州市大气颗粒物的污染特点十分必要。
本文通过分析本文主要分析冬季大气中PM2.5和PM10的总体污染水平、变化特点以及与大气中的氧化物的相关性，从而为了解和控制细颗粒物的污染水平，治理大气污染提供理论依据。
1 污染水平
湖州冬季PM2.5的24h平均浓度的均值为99.4μg/m3，超出美国标准（35μg/m3）184%，超出我国拟用标准（75μg/m3）32.5%。最低值22μg/m3，最高值193μg/m3，中值93μg/m3。在90d中，超出美国标准的日数共有73d，超标率81.1%；超出我国拟用标准的日数共有62d，超标率68.9%。
PM10的24小时平均浓度的均值为135.9μg/m3，属轻微污染。按照我国目前的空气质量分级来划分，属于优（0～50）的日数有5d，占5.6%；属于良（51～100）的日数共22d，占24.4%；属于轻微污染（101～150）的日数共29d，占32.2%，属于轻度污染（151～200）的日数共18d占20%；属于中度污染（201～250）的日数共14d，占15.6%；输入中重度污染（251～300）的日数有2d，占2.2%。
2 变化特点
2.1 日变化 将90日的PM2.5、PM10及相关气体的小时均值求平均，绘制24h变化曲线如图1。
分析图中变化曲线可以发现：PM10和PM2.5浓度都呈现两边（周末）高、中间（工作日）低的现象，表现出明显的周末效应[7-11]。其中，PM10在工作日变化曲线较平直，PM2.5在工作日期间也有小幅的波动。二氧化氮（NO2）呈现周末稍高。这与周末人们出行更多、汽车尾气排放量更大相吻合。二氧化硫（SO2）的周变化曲线平直，臭氧和一氧化（CO）的变化则没有明显的规律可循。
3 相关性分析
将90日的PM2.5、PM10及相关气体的小时均值进行相关检验。样本总量90×24=2 160，由于个别时次数据记录缺测，实际样本为2 142至2 149不等。采样间隔为一小时。绘制各要素之间的散点图可得知各因子之间存在着一定的线性关系，故采用泊松相关进行检验，检验结果如表2所示。
结果显示，各因子间的sig值（假设概率）均为0.000，完全拒绝了不相关的原假设，各因子间都彼此存在显著相关。PM2.5和PM10的相关系数高达0.849，为高度线性相关，表明两者有着共同的污染源。PM10与二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳的相关系数均超过了0.5，PM2.5与二氧化氮、一氧化碳的相关系数也超过0.5，均为显著线性相关，PM2.5与二氧化硫的相关系数是0.493，接近0.5。臭氧与PM2.5和PM10均呈负相关。
对相关因子再作逐一作偏相关分析（见表3），发现当控制二氧化氮时，PM2.5和PM10与臭氧呈现正相关。这与表中的结论相矛盾。这是因为臭氧的合成需要大量的二氧化氮，臭氧含量的升高必然导致二氧化氮的含量降低，从而降低PM2.5和PM10的含量，而将控制二氧化氮时，则PM2.5和PM10则与臭氧含量呈现出了正相关，这说明臭氧本身也是颗粒物的来源之一。二氧化氮的相关系数为-0.579，呈现显著负线性相关。
最后，将PM2.5与PM10与气象要素进行相关性分析，发现PM10与PM2.5都与风速、气压呈显著负相关，与气温呈正相关，而相对湿度对PM10呈负相关、与PM2.5则假设概率sig值为0.475，超过了0.05，不相关的原假设成立。这是因为PM10是采用干燥法测量，湿度越高，实际PM10值与测得的PM10值的差越大，测量值就越小，故呈负相关；而PM2.5采取了湿度补偿，因此湿度对PM2.5没有统计意义上的实质影响。
4 判别分析
PM2.5和PM10污染水平的升高，直接导致灰霾天气的增加，近两年来，湖州灰霾日数比过去明显增加。选取湖州国家基本气象站2012年12月1日至2013年2月28日人工观测的天气现象资料，与该时段内PM2.5和PM10的日最大值。将90d天气分为两组，分别记作1和2，分别使用PM10和PM2.5求判别函数。
使用PM10判别分析结果如下（表4）
5 结论
（1）湖州冬季PM2.5的24h平均浓度的均值为99.4μg/m3，超出我国拟用标准32.5%，超标日数62日，达标率仅32.1%；PM10的24小时平均浓度的均值135.9μg/m3，空气质量优和良的日数仅27d，占30%；大气污染情况十分严重。
（2）PM10和PM2.5及相关气体呈现出一些明显的日变化和周变化。PM2.5、PM10和二氧化氮的日变化曲线非常相似，说明二氧化氮是引起大气中颗粒物日变化的主要因素。三者曲线均在交通繁忙的时刻以及周末点出现峰值，说明汽车排放的尾气是三者的主要来源。
（3）PM10和PM2.5及相关气体之间均存在显著的相关性。PM2.5和PM10之间有着高度的线性相关，说明两者的主要污染源是相同的。PM10和PM2.5与二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳都呈现显著的正线性相关，说明这三种污染气体是PM10和PM2.5的重要污染源。臭氧与二氧化氮负相关，控制二氧化氮进行偏相关分析发现，PM10和PM2.5与臭氧呈现了正相关，这说明臭氧一方面会降低二氧化氮的浓度，另一方面也会增加大气中的其他颗粒物的含量。将PM10和PM2.5与各气象要素进行相关性分析发现PM10与PM2.5都与风速、气压呈显著负相关，与气温呈正相关。PM10采用了干燥法的观测方法，受相对湿度的影响较大。
（4）将湖州国家基本气象站观测的天气现象数据与PM10、PM2.5日最大值数据进行判别分析，得出了霾的判别函数，判别准确率分别为73.3%和76.7%，并计算得出，PM10小时均值达到217μg/m3或PM2.5浓度达到152μg/m3时，可判断该站已出现霾。
参考文献
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20xx年:多样的物种，唯一的地球，共同的未来
中国主题:低碳减排·绿色生活
20xx年:森林:大自然为您效劳
中国主题:共建生态文明，共享绿色未来
20xx年:绿色经济:你参与了吗?
中国主题:绿色消费，你行动了吗?
20xx年:思前，食后，厉行节约
中国主题:同呼吸，共奋斗
20xx年:提高你的呼声，而不是海平面
中国主题:向污染宣战
20xx年:可持续消费和生产
中国主题:践行绿色生活
20xx年：为生命呐喊
中国主题：改善环境质量，推动绿色发展
20xx年：人与自然,相联相生
中国主题：绿水青山就是金山银山
20xx年：塑战速决
中国主题：美丽中国,我是行动者
十大环境问题
全球气候变暖
由于人口的增加和人类生产活动的规模越来越大，向大气释放的二氧化碳(CO2)、全球气候变暖甲烷(CH4)、一氧化二氮(N2O)、氯氟碳化合物(CFC)、四氯化碳(CCl4)、一氧化碳(CO)等温室气体不断增加，导致大气的组成发生变化。
臭氧层的耗损与破坏
在离地球表面10~50千米的大气平流层中集中了地球上90%的臭氧气体，在离地面25千米处臭氧浓度最大，形成了厚度约为3毫米的臭氧集中层，称为臭氧层。它能吸收太阳的紫外线，以保护地球上的生命免遭过量紫外线的伤害，并将能量贮存在上层大气，起到调节气候的作用。但臭氧层是一个很脆弱的大气层，如果进入一些破坏臭氧的气体，它们就会和臭氧发生化学作用，臭氧臭氧层的耗损与破坏层就会遭到破坏。
生物多样性减少
在漫长的生物进化过程中会产生一些新的物种，同时，随着生态环境条件的变化，也会使一些物种消失。在中国，由于人口增长和经济发展的压力，对生物资源的不合理利用和破坏，生物多样性所遭受的损失也非常严重，大约已有200个物种已经灭绝;估计约有5000种植物已处于濒危状态，这些约占中国高等植物总数的20%;大约还有398种脊椎动物也处在濒危状态，约占中国脊椎动物总数的7.7%左右。
酸雨蔓延
酸雨是指大气降水中酸碱度(PH值)低于5.6的雨、雪或其他形式的降水。这是大气污染的一种表现。森林锐减酸雨对人类环境的影响是多方面的。酸雨降落到河流、湖泊中，会妨碍水中鱼、虾的成长，以致鱼虾减少或绝迹;酸雨还导致土壤酸化，破坏土壤的营养，使土壤贫瘠化，危害植物的生长，造成作物减产，危害森林的生长。
森林锐减
在今天的地球上，我们的绿色屏障--森林正以平均每年4000平方公里的速度消失。森林的减少使其涵养水源的功能受到破坏，造成了物种的减少和水土流失，对二氧化碳的吸收减少进而又加剧了温室效应。
土地荒漠化
全球陆地面积占60%，其中沙漠和沙漠化面积29%。每年有600万公顷的土地变成沙漠。土地荒漠化经济损失每年423亿美元。全球共有干旱、半干旱土地50亿公顷，其中33亿遭到荒漠化威胁。致使每年有600万公顷的农田、900万公顷的牧区失去生产力。人类文明的摇篮底格里斯河、幼发拉底河流域，已由沃土变成荒漠。中国的黄河流域，水土流失亦十分严重。
大气污染
大气污染的主要因子为悬浮颗粒物、一氧化碳、臭氧、二氧化碳、氮氧化物、铅等。大气污染导致每年有30-70万人因烟尘污染提前死亡，2500万的儿童患慢性喉炎，400-700万的农村妇女儿童受害。
水污染
水是我们日常最需要，也是接触最多的物质之一，然而就是水如今也成了危险品。
海洋污染
人类活动使近海区的氮和磷增加50%-200%;过量营养物导致沿海藻类大量生长;水污染波罗的海、北海、黑海、东中国海(东海)等出现赤潮。海洋污染导致赤潮频繁发生，破坏了红树林、珊瑚礁、海草，使近海鱼虾锐减，渔业损失惨重。
危险性废物越境转移
一、成都市雾霾现状及原因分析
1、成都市雾霾情况严峻
雾霾是对大气中含量超标的各种悬浮颗粒物的笼统称呼。其中PM2.5危害最大，它本身就是具有很大毒性的物质，且可以被吸入肺部的深处，又能长时间的停留在空气中，被认为是造成雾霾天气的罪魁祸首。严重的雾霾天气会对人体健康产生巨大的危害，也会对正常的生产活动造成严重影响，特别是交通运输会受到持续的影响，原因是普通的雾气会短时间内消散，而雾霾天气可以持续很久，让人无计可施。2013年10月份，成都市空气质量达标天数比例为25.81%，超标天数比例为74.19%。其中轻度污染占45.16%，中度污染占19.35%，重度污染占9.68%。2003年全年，成都市首要污染物PM2.5年均浓度达96微克/立方米，超标1.75倍;pm10年均浓度150微克/立方米，超标1.14倍，在全国31个省会城市中排名倒数第八位。
2、成都市雾霾形成的原因分析
雾霾污染本质上属于大气气溶胶污染中的细粒子污染，主要原因是大气污染与一定的地理环境、城市布局、工业结构等自然与人为因素叠加造成的严重细粒子污染现象，特定的环境条件促使这种污染类型的形成。毫无例外，成都市雾霾污染的形成有着深刻的地理环境与人为活动的原因。
(1)自然因素
成都市居于四川盆地的底部，为雾霾的形成提供了有利的地形条件，很容易出现大气逆温和静风现象。大气逆温现象就是空气的垂直方向的流通运动受阻，无法正常进行上下层空气的对流，这种大气结构是空气污染的温床。加上空气水平方向的流通运动受到了限制而产生的静风现象，使得空气中的烟尘、水汽凝结物等不易在水平方向上扩散。因此，这两种稳定的大气结构无法稀释掉过多的污染物，当污染物的浓度会逐渐上升，超出了大气环境的容量，最终形成雾霾污染。
(2)人为活动因素
①城市热岛效应
作为西部区域经济中心的成都，城市规模十分庞大，人们密集的生活生产活动产生了大量的热量，造就了成都的热岛效应。热岛效应使得成都市区温度较高，提高了成都市大气逆温形成的概率，使得空气中的污染物不能及时的扩散出，持续的累积，在大气逆温现象条件下，雾霾就不可避免地产生了。
②机动车尾气
城市机动车尾气对雾霾天气的形成有着很大的作用。柴油车、汽油车尾气排放的氮氧化物、碳氢化合物、氮氧化物等，在阳光紫外线的照射下会产生光化学烟雾，使大气浑浊，形成灰霾。在成都市的产业结构中，热电、钢铁都是以煤为主，机动车尾气加重与扬尘污染也是影响空气质量的重要因素。截至2014年，成都市机动车保有量已经突破340万辆。10年间增加了近9倍，因此机动车尾气排放量的增加对雾霾形成的“贡献”率增加。
③煤炭的消耗
煤炭的燃烧会产生的大量的二氧化硫、烟尘和一氧化碳等污染物，排放到空气中直接降低了空气质量，污染物越多形成雾霾天气的概率就越大。以2012年为例，成都市全社会煤炭消费量为895.19万吨标煤，燃煤占全部能源消费的比例仍高达25%以上。尽管成都市冬季不用燃煤供暖，但成都市产业结构中的热电、钢铁、建材都是以煤为主，燃煤是成都市大气污染的重要要来源。
④扬尘及秸秆燃烧
扬尘大量排放会直接贡献大量的致霾因子，它主要是人们在进行基础建设时产生的。如果工程量小，排放的扬尘尚在大气环境的自净能力之内，空气质量不会受到严重影响;反之，会造成空气污染，甚至引发雾霾天气。成都市有些单位为了降低成本，不按规定施工，导致扬尘排放量较大。而且秋收季节，成都市周边地区都会有秸秆焚烧现象，污染物会输入到成都上空，碰上大气逆温和静风，积聚的污染物会最终导致雾霾。
二、成都市雾霾防治的法律规制
1、制定雾霾防治的相关法律
在协调发展原则、预防原则、公众参与原则等这些原则指导之下制定的法律才能够更加科学，为成都市长期治理雾霾并形成良好的治霾机制提供正确的法律支持。
(1)制定治理雾霾污染的地方性法规
①修改和完善成都市雾霾治理的综合性法规
成都市有关治理雾霾等类型的大气污染的法律比较庞杂，所制定的方案也不尽统一，成都市政府的规章《成都市大气污染防治管理规定》是位阶最高的，该规章于2008年颁布，虽然在实施过程中取得了一定成果，但仍无法扭转成都市雾霾污染状况日趋严峻事实，而且新的《环境保护法》颁布之后，有关大气污染的法律制度也作了相应的变化，成都市应当作出相应调整。现行的《成都市大气污染防治管理规定》只对机动车排气污染、燃煤污染等进行了简单规定，没有对扬尘污染和秸秆燃烧污染进行规定。应当设专章对扬尘污染、秸秆焚烧污染的进行规定，以解决以这些污染源为诱因的大气污染问题，特别是其中的雾霾污染问题。新环保法新设定的“按日连续处罚”制度，该制度将无疑增加违法主体的成本，倒逼其停止环境违法行为。因此，应当与新修订的《环境保护法》的法律责任设定保持一致。
②制定和完善成都市雾霾防治的单行法规
成都市在治理雾霾的过程中颁布了的一些专门针对扬尘污染防治、机动车污染防治的规范性文件，但其共同的特点是法律位阶较低，削弱了法律的权威性，而且部分法律已经制定了很多年，如《成都市城市扬尘污染防治管理暂行规定》作为成都市政府规章制定于2001年，距今已经有十多年之久，已经不能适应现在的大气污染防治治理的要求。因此，这类法律应当与时俱进，对体例及内容进行完善。一是适用范围要扩大，扬尘防治法规的适用应当扩展至成都市的整个行政区域内;二是工作责任设定要明确，应设定市、区(县)主要负责人的对本区治理目标的治理责任，提高治理效果;三是依据《成都市重污染天气应急预案(试行)》的预警级别规定相应的管理和控制扬尘的措施;四是提高处罚金额，以提高防治效果。
(2)尝试设立低污染行驶区域
在工业污染排放量相对确定的情况下，成都市私家车数量呈现爆炸式增长，使得机动车尾气污染成为导致雾霾污染的主因之一，控制机动车尾气污染对空气质量的影响尤为重要。设立低污染行使区的目的就是最大限度的降低私家车数量增多带来的尾气污染对空气质量的影响。还可以鼓励人们多采取公共交通出行的方式，成都地铁和公交都在完善各自的线路，基本覆盖成都市所辖各区域。
(3)鼓励对城市建筑进行立体绿化
成都市巨大的城市规模容易产生热岛效应，进而容易导致大气逆温层的产生，提高了雾霾污染发生的概率。因此，提高城市的绿化率可以有效降低城市总体的温度，降低城市热岛效应影响，从而降低直至消除市区及郊区污染物向市中心的积聚现象。并且提高城市环境对空气污染物的自净能力，提高其承载力。
2、提高雾霾防治的公众参与度
(1)以多元方式公告空气质量状况
作为治理雾霾主体的政府应及时的向每一位成都市民空气质量状况，政府可以通过政府微信公众号、政务微博、QQ以及群发短信的形式公告每日的空气质量状况。使公众实时的获知空气质量状况，从而提高环保意识与治理雾霾的参与意识，监督污染空气行为和政府治理雾霾行为。
(2)强化听证的作用
政府在作出治理雾霾重大决策之前，应当就该决策征询公众意见，并举行听证会，以此减少政府决策的偏差率和提高公众治理雾霾的参与度。以听证会为基础的有关治理雾霾的决策毫无疑问将具有更大的可执行性，减少执行过程的阻力，提高公众的配合度。
(3)发挥环保非政府组织的作用
以维护环境权益为宗旨的环保非政府组织具有自治性、规范性的特点，可以凝聚更大的力量，促进雾霾污染的防治。目前，成都市的环保非政府组织主要包括两个类型，一类是由民间自发组成的环保组织，另一类是广大高校的各类环保社团。尽管民间自发组成的环保非政府组织、大学生环保社团可通过环保宣传与行动提高大家的环保意识，改善我们的环境，促进政府的工作。
3、完善雾霾污染的联防联控制度
首先，成都市与周边市之间应当在订立有关秸秆燃烧禁烧区域的协定的基础之上，和周边各市积极进行协调，订立更为全面的针对雾霾防治的联防联控文件，扩大联防联控的目标污染物种类。其次，加强政府内部的部门之间的联防联控。提高雾霾防治决策与行动的效率。对执行部门及工作人员的考核标准进行统一，促进雾霾防治工作。最后，政府应当采取措施消除农民妥善处理秸秆的成本，比如可以通过税收、财政补贴等方式鼓励相关企业去收购秸秆，提高禁止焚烧秸秆工作的效果。
中图分类号：X758 文章编号：1009-2374（2016）32-0083-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.32.041
1 概论
冶金企业的生产过程需要大量的焦炭作为燃料，但在焦炭的冶炼过程中又会产生焦炉烟气，其烟气征污染因子一般为C6H6（苯）、C7H8（甲苯）、C8H10（二甲苯）、NMHCs（非甲烷总烃）、NH3（氨）等是造成环境污染的主要因素。在日常工作中，相关部门虽然采取了一定的污染防治措施，但并没有取得很好的实际效果，究其主要原因是由于废气中污染物种类多、气体性质在外界因素的影响下易发生不定向变化，特别是废气排放的无组织性严重，没有有效的监控措施，从而造成对其污染物防治工作存在盲目性。因此，需要通过对废气中的特征污染因子进行科学的监测分析，用经过科学监测分析中所得到的有代表性的数据来指导其特征污染物的治理工作具有其重要意义。
2 无组织排放概述
污染物排放过程中，所谓的无组织排放主要指的是一些工业废气没有经过排气筒进行无规则排放。较矮的排气筒是有组织的废气排放，但在某些特定环境下，所产生的现象和无组织排放非常相近，因此，也可以将其当作是无组织排放。在冶金焦炭的冶炼过程中无组织排放都存在大量的有害性气体，会对环境以及人体造成一定的危害。一般来说，其主要污染物包括粉尘物、飞灰、烟气等；烟气中污染物主要为气态污染物，其气态污染物主要包括SO2、NOx、VOCs（C6H6、C7H8、C8H10、NMHCs、NH3等挥发性有机物）等。冶金焦炭的冶炼过程中产生的无组织排放焦炉烟气中的气态污染物分为常规污染物和特征污染物两种，NO2、NOx等属于常规污染物，C6H6、C7H8、C8H10、NMHCs、NH3等属于特征污染物。无组织污染物的污染源具有一定的分散性，同时，污染物在排放过程中离地面较近，不容易被稀释扩散，能够直接对周边地面的大气环境及空气质量造成影响，影响周围人群的正常生活。
3 监测分析
3.1 监测点布置的原则
实际的监测过程中，监测人员可根据工艺分布、占地面积、无组织排放种类、周围环境复杂程度等因素，将该冶金焦炭厂看作是一个无组织排放的污染源，以《大气污染物无组织排放监测技术导则》相关规定为原则进行监测点布设，通过对冶金焦炭厂进行分析，决定以厂界为界限扇形布点，设置11个点位，保证有1个背景点位，以满足相关监测工作的顺利开展。
3.2 监测项目分析
3.2.1 气象因子。通常情况下，气象因子监测分析可以分别同步观测风向和低云量等地面气象观测参数。
3.2.2 污染因子。污染因子主要有C6H6、C7H8、C8H10、NMHCs、NH3这5种。其中NH3是PM2.5实重要的前体物。监测人员通过对炼焦工艺进行研究分析，发现空气中C2～C9对非甲烷总烃（NMHCs）年平均量、大气VOCs对环境具有很大影响。同时，炼焦工艺都会形成C6H6、C7H8、C8H10等物质，对人体健康的影响严重。所以，对该5项特征污染因子进行监测势在必行。
3.3 监测方式及监测依据
3.3.1 监测方式要求。进行污染物监测时，严格遵循国家相关标准，以我国现有的相关方法标准、规范作为监测技术指导，以确保监测结果的代表性和准确性。
3.3.2 监测方法依据及其测量仪器设备。在实际的采样工作中，以《固定污染源排气中颗粒物测定与气态污染物采样方法》（GB/T 16157-1996）中的相关内容为采样依据，按照《空气和废气监测分析方法》进行相关作业。其中，以HJ 584-2010为依据，采用活性炭吸附CS2解吸气相色谱法测定空气中的C6H6、C7H8、C8H10，其最低检出限均为0.0015mg/m3，主要仪器是GC4029A型气相色谱仪；以《环境空气 非甲烷总烃的测定 气相色谱法》（HJ/T 38-1999）为依据，用于空气中NMHCs的测定，其最低检出限为0.04mg/m3，所用监测仪器为GC4029A型气相色谱仪；以《环境空气 氨的测定 纳氏试剂分光光度法》（HJ 533-2009）为依据，用于空气中NH3的测定，其最低检出限为0.01mg/m3，监测过程中主要用到TH-150Z型大气综合采样器、TU-1810型紫外可见分光光度计两种仪器。
4 监测结果分析
4.1 气象因子的监测结果
将冶金焦炭厂看作是一个无组织排放的污染源，其气象因子主要是对风向、风速等情况的监测，为了提高采样数据的精准度，避免出现数据波动过大现象，应该通过移动监控点进行多次采样。具体的采样结果为：2016年4月19日，一共采样4次，具体的数据为：气温（℃）为：19.1、24.3、27.2、25.1；气压（kPa）为：101.5、101.3、101.1、101.3；风向都为：NE，风速（m/s）为：1.5、1.6、1.7、1.7；总云量均为4，低云量为：2、1、1。2016年4月20日，一共采样4次，具体的数据为：气温（℃）为：18.7、23.6、26.8、24.5；气压（kPa）为：101.3、101.2、101.0、101.1；风向都为：NE；风速（m/s）为：1.6、1.4、1.4、1.3；总云量为：5、4、4、3；低云量为：3、2、1、1；2016年4月21日，一共采样4次；具体的数据为：气温（℃）为：19.2、23.8、26.9、25.4；气压（kPa）为：100.9、100.7、100.7、100.8；风向都为：NE；风速（m/s）为：1.3、1.5、1.4、1.3；总云量均为4；低云量为：2、2、1、1。
作者通过对观察数据进行研究分析发现，污染扩散方向会根据风向的不同发生相应的变化，监测点风向情况在很大程度上决定了监测结果。风向除了影响污染气体扩散方向的同时，也会对其扩散路径以及范围产生相应的影响，并且这种影响与风速有着很大关系，影响会随着风速的变大而变得更为明显。
对于监控点的污染因子浓度来说，捕捉效率容易受到污染源排放强度的影响，同时，也会受到风向以及风速变化的影响。如果风向以及风速较为明显，在对污染物的运动情况及其浓度最高点进行判断时就会变得更加容易。在《大气污染物无组织排放监测技术导则》中明确指出当监测时的风向>29°且风速在1.0～3.0m/s之间是最为合适的。当监测对风向、风速没有要求的情况时，在周边设置监控点，可以在静风状态下采样，前提是能够及时捕捉到污染物的浓度最高点。
4.2 特征污染物的监测结果
监测人员通过对3天的监测，NH3和C6H6在上风处都能监测出来，C6H6在上风处偶尔也能检测出，出现这种状况的主要原因是由于冶金企业的位置，周围的污染企业
较多。
焦化工艺是冶金企业重要生产环节，由于工艺技术的特性会造成C6H6、C7H8、C8H10、NMHCs、NH3等多种污染物质的产生，作者通过对不同监测结果进行分析发现：在此次监测气象状态下，企业所在的下风向以及上风向的NMHCs监测浓度虽然呈现出上涨趋势，但其浓度值并没有超过相关规定的标准，其数值小于无组织排放监控所规定浓度5.0mg/m3的限值。企业所在的下风向及上风向的NH3浓度与NMHCs监测浓度表现情况一致，也呈现上涨趋势但是并没有超过规定的浓度标准，氨的环境浓度和厂界浓度在小于0.2mg/m3，控制在恶臭污染物排放标准2mg/m3之内。
在完成NMHCs、NH3的监测结果分析之后，作者又对其他污染因子监测结果进行了分析，发现C6H6、C7H8、C8H10在该厂区都能监测出，并且在下风向与上风向浓度存在较大差异，下风向浓度明显较高。C6H6、C7H8、C8H10的工业对C6H6、C7H8、C8H10的大气污染物综合排放标准分别为0.5mg/m3、3.0mg/m3及1.5mg/m3，C6H6的工业企业设计卫生标准为2.4mg/m3，C8H10的工业企业设计卫生标准为0.3，前苏联居民区对C7H8浓度的限定最高为0.5mg/m3，对监测浓度进行分析，发现3种气体浓度均没有超出规定浓度的范围，进而各种气体的监测浓度均符合相关排放浓度标准。对整体监测结果进行统计分析，获得符合企业正常生产状态下无组织排放特征污染物的实际情况，对于企业特征污染物治理方案的制定具有一定的指导意义。
5 建议与结论
监测人员通过对相应的数据进行分析，污染物浓度虽然都有所增加，但是都能满足环境标准和无组织排放标准的要求。虽然其浓度低于我国相关的要求，但C6H6、C7H8、C8H10、NMHCs、NH3等有害气体的长期排放，会对周围的居民的环境造成一定的影响。因此，相关部门应该积极在一些容易受到污染的地区设置监测点，增加除了常规监测点以外的监测点，定期进行抽查，指导企业的日常环境管理，从而提高企业周围的环境质量。
总之，在国家强调环保节能减排的今天，积极对冶金焦炭厂无组织排放特征污染物的监测具有重要意义。在监测过程中，监测人员应该从冶金焦炭厂的实际状况出发，设置合理的监测点，才能达到良好的监测效果，从而为企业特征污染物治理方案的制定提供科学的监测数字依据。
参考文献
[1] 固定污染源排气中颗粒物测定与气态污染物采样方法（GB/T 16157-1996）[S].
[2] 郭健，马召坤，李蕾，吴彤.钢铁企业无组织排放特征污染物的监测分析[J].中国环境管理，2016，（1）.
