в шахматном порядке - Цзинань Помощник по сварке, ООО

npj Наука о климате и атмосфере, том 5, Номер статьи: 99 (2022) Цитировать эту статью

885 Доступов

5 Альтметрика

Подробности о метриках

Сдвиг пикового производства (SP) — мера по остановке промышленного производства в отопительный сезон — был реализован на Северо-Китайской равнине для снижения загрязнения воздуха. Мы сравнили изменения состава PM1 в Пекине в период SP в отопительном сезоне 2016 г. (SPhs) с изменениями в периоды нормального производства (NP) в течение отопительного сезона 2015 г. (NPhs) и неотопительного сезона 2016 г. (NPnhs), чтобы исследовать эффективность СП. Массовая концентрация PM1 снизилась с 70,0 ± 54,4 мкг м-3 в НФ до 53,0 ± 56,4 мкг м-3 в ПФ с заметным снижением первичных выбросов. Однако доля нитратов во время СП (20,2%) была примерно в два раза больше, чем во время НП (12,7%), несмотря на значительное снижение NOx, что позволяет предположить эффективное преобразование NOx в нитрат в период СП. Это согласуется с увеличением содержания кислородсодержащих органических аэрозолей (ОА), которое почти удвоилось от NPh (22,5%) до Sph (43,0%) в общей фракции органических аэрозолей (ОА), что подчеркивает эффективное вторичное образование во время СП. Загрузка PM1 была одинаковой между SPh (53,0 ± 56,4 мкг м-3) и NPnhs (50,7 ± 49,4 мкг м-3), что указывает на меньшую разницу в загрязнении ТЧ между отопительными и неотопительными сезонами после реализации меры SP. Кроме того, для разделения влияния метеорологии на загрязнители воздуха использовалась техника машинного обучения. Результаты после выветривания были сопоставимы с наблюдаемыми результатами, что указывает на то, что метеорологические условия не оказали большого влияния на результаты сравнения. Наше исследование показывает, что политика СП эффективна в сокращении первичных выбросов, но способствует образованию вторичных видов.

Загрязнение твердыми частицами (ТЧ) оказывает глубокое воздействие на здоровье человека1,2,3,4,5, климат6,7,8, видимость9,10 и экосистему11. Из-за быстрой индустриализации и урбанизации за последние несколько десятилетий Китай пострадал от постоянного и повсеместного загрязнения дымкой, особенно зимой12,13,14,15. Будучи одним из крупнейших мегаполисов Китая, Пекин за последние десятилетия подвергся серьезному загрязнению воздуха13,15,16. Годовые нагрузки PM2,5 варьировались от 89,5 до 73,0 мкг м-3 в течение 2013–2016 гг. в Пекине (Пекинское муниципальное бюро экологии и окружающей среды, http://sthjj.beijing.gov.cn/bjhrb/), что превышает китайский национальный уровень содержания PM2,5. Стандарт качества воздуха (CNAAQS, 35 мкг м-3). В последние годы для уменьшения загрязнения воздуха по всей стране были приняты различные строгие меры по предотвращению и контролю загрязнения, охватывающие основные сектора загрязнения, например, ограничение дорожного движения17, переход с угля на газ18 и План действий по предотвращению загрязнения воздуха19. Существует множество исследований, изучающих эффективность этих мер по улучшению качества воздуха. Например, Гао и др. обнаружили снижение средней концентрации PM2,5 в Пекине на 21% в зимний период с 2011 по 2016 год, что в основном объясняется строгими мерами по контролю выбросов20. Гу и др. показали, что средние концентрации PM1 в городских районах Пекина в 2014–2015 гг. снизились на 16–43% по сравнению с уровнями в 2008–2013 гг. после введения мер по ограничению выбросов с 2013 года21. Распределение размеров, окислительные свойства и кислотность аэрозолей существенно изменились. после реализации плана чистых действий22,23,24. Кроме того, краткосрочный контроль выбросов также эффективен для улучшения качества воздуха. О значительном снижении концентраций основных компонентов субмикронного аэрозоля сообщалось во время саммита Азиатско-Тихоокеанского экономического сотрудничества (АТЭС) 2014 года25. Массовая концентрация ТЧ (РМ1) снизилась на 57% благодаря строгому контролю во время парада в честь Дня Победы в Китае в 2015 году26. Эти результаты показывают, что загрязнение воздуха было эффективно уменьшено после строгого контроля. В частности, метеорологические условия также могут влиять на изменение концентрации загрязняющих веществ, что затрудняет прямое сравнение уровней выбросов загрязняющих веществ. Чжан и др. По оценкам, метеорологические условия способствовали 9% сокращения PM2,5 в стране с 2013 по 2017 год и способствовали 16% сокращения PM2,5 в регионе Пекин-Тяньцзинь-Хэбэй (BTH) с 2013 по 2017 год27. Напротив, во время COVID -19, сильному загрязнению дымкой способствовали застойная метеорология и высокая относительная влажность, несмотря на значительное сокращение первичных выбросов28,29,30. Таким образом, важно отделить метеорологические воздействия от качества окружающего воздуха, чтобы оценить эффективность мер контроля в Пекине. Регрессионные модели31,32, модели химического переноса20,33,34,35 и модели машинного обучения являются распространенными методами разделения потенциальных последствий изменений, связанных с погодой36,37,38,39,40. Подробное сравнение этих методов можно найти в других источниках37,39,41. Алгоритм случайного леса (RF) на основе машинного обучения показал высокую точность прогнозирования за счет уменьшения дисперсии и ошибок в многомерных наборах данных, а процесс обучения можно объяснить и интерпретировать, визуализируя важность входных переменных и их взаимодействия37,41. Грейндж и др. применил метод метеорологической нормализации на основе RF-алгоритма для контроля изменений в метеорологии при проведении анализа данных о качестве воздуха36. Ши и др. использовали RF-алгоритм на основе машинного обучения для оценки значительного сокращения выбросов загрязнителей воздуха после краткосрочных мер по снижению выбросов39.

50% was chosen for better comparison16,50,51. As shown in Fig. 4, the concentrations of precursors in SPhs were 15.1 ± 8.2 ppb for SO2 and 41.5 ± 16.4 ppb for NO2, much lower than those in NPhs (29.1 ± 6.1 ppb for SO2 and 51.7 ± 8.4 ppb for NO2). On the contrary, the concentration of O3 in SPhs (3.1 ± 4.6 ppb) was higher than that in NPhs (2.2 ± 0.9 ppb), indicating stronger atmospheric oxidation capacity in SPhs. The mass concentration of nitrate in SPhs (20.9 ± 16.4 μg m−3) was 1.4 times that in NPhs (15.1 ± 5.0 μg m−3), which was consistent with a higher NOR in SPhs (0.13 ± 0.07) compared to that in NPhs (0.09 ± 0.02). In comparison, the mass concentration of sulfate in SPhs (10.7 ± 8.1 μg m−3) was lower than that in NPhs (18.4 ± 8.0 μg m−3), which may relate to the lower SO2 concentration in SPhs and similar SOR between SPhs (0.14 ± 0.09) and NPhs (0.13 ± 0.05). The concentrations of SO2 and NO2 decreased from 15.1 ± 8.2 ppb and 41.5 ± 16.4 ppb in SPhs to 6.2 ± 2.6 ppb and 38.8 ± 13.1 ppb in NPnhs, respectively, while O3 largely increased from 3.1 ± 4.6 ppb in SPhs to 7.0 ± 9.2 ppb in NPnhs (as shown in Fig. 4). Consistently, the SOR and NOR in NPnhs (SOR: 0.20 ± 0.13; NOR: 0.152 ± 0.10) were also higher than those in SPhs (SOR: 0.14 ± 0.09; NOR: 0.13 ± 0.07). This was consistent with the increase of nitrate from SPhs (20.9 ± 16.4 μg m−3) to NPnhs (22.7 ± 19.2 μg m−3) (As shown in Supplementary Table 1). Specifically, the mass concentration of sulfate decreased from SPhs (10.7 ± 8.1 μg m−3) to NPnhs (8.1 ± 7.5 μg m−3), probably due to the reduction of SO2 from central heating emissions. These results suggested that the SP, central heating and seasonal variations all contributed to changes in secondary species./p> 75 µg m−3), respectively. As shown in Fig. 5, in NPhs, the relative contributions of chloride were the lowest on clean days (6.7%) when compared with the other two pollution stages (8.3% on average pollution days; 8.2% on heavy-pollution days). What’s more, the mass fractions of chloride in NPhs were higher than those in SPhs and NPnhs in all pollution stages. The fractional contributions of POA to OA increased largely from 68.2% on clean days to 75.8% on average-pollution days and further to 79.2% on heavy-pollution days. As for secondary species, the fractional contribution of SIA in heavy-pollution days was the highest (33.4%) when compared with those on average-pollution days (28.0%) and clean days (29.8%), while the fractional contributions of OOA to OA decreased from 31.8% on clean days to 24.2% on average-pollution days and further to 20.8% on heavy-pollution days. These results indicated that primary emissions and secondary inorganic formations (e.g., nitrate and ammonium) contributed largely to heavy pollution events in NPhs. In SPhs, relative contributions of primary emissions were comparable in different pollution stages, while fractional contributions of secondary inorganic species increased from clean days (34.7%) to average-pollution days (36.4%) and further to heavy-pollution days (42.8%) and the increase ratios of SIA from clean days to average-pollution days and further to heavy-pollution days in SPhs were larger than those in NPhs. LSOA presented a similar increasing trend with secondary inorganic species from clean days to heavy-pollution days. Specifically, the relative contributions of RSOA to OA decreased largely from clean days (7.4%) to average-pollution days (5.2%) and further to heavy-pollution days (3.7%). These results suggested that both primary emissions and secondary formation (e.g., nitrate, ammonium, and LSOA) were important in the haze formation in SPhs and the secondary formation in SPhs was stronger than that in NPhs. Different from NPhs and SPhs, the mass fractions of chloride decreased from clean days (3.6%) to heavy-pollution days (2.4%) in NPnhs. The relative contributions of POA in NPnhs also decreased from 40.3% on clean days to 38.4% on heavy-pollution days. However, fractional contributions of SIA increased largely from 39.1% on clean days to 51.9% on average-pollution days and further to 54.8% on heavy-pollution days in NPnhs. The relative contributions of LSOA to OA were also increased from clean days (38.5%) to heavy-pollution days (50.3%) in NPnhs. Although RSOA presented a similar decreasing trend with that in SPhs, the relative contributions of RSOA increased prominently from SPhs and NPnhs in all pollution stages. These results illustrated that when compared with NPhs and SPhs, secondary formation, including local oxidation and regional transportation, was more prominent in aggravating atmospheric pollution in NPnhs./p>