东北主要城市的空气质量长期变化特征

利用2001—2012年沈阳、大连、长春和哈尔滨市及2005—2012年齐齐哈尔市和牡丹江市城市空气质量日报资料对空气质量变化特征和影响因素进行了分析.结果表明,东北地区城市空气质量与国内北京、天津、石家庄等地区相比,空气污染相对较轻,6个城市空气质量都以Ⅰ级(优)与Ⅱ级(良)为主;6个城市首要污染物均为可吸入颗粒物,占样本总数80%以上.沈阳、长春、哈尔滨市空气污染指数(API)年平均下降趋势显著,通过P0.01的显著性检验.大连、齐齐哈尔空气污染指数(API)年平均下降趋势显著通过P0.05的显著性检验.地理因素、污染源及沙尘天气对东北主要城市API分布的区域性特征和季节变化具有重要的影响.     

山东重点城市空气质量及其与气象要素的关系

利用山东省济南、青岛2001—2010年以及其他7个重点城市2005—2010年逐日空气污染指数（API）和同期的常规气象资料,运用统计方法,分析了各市空气质量年、季变化特征,并利用SPSS软件进一步分析探讨了API指数与风速、气温、降水、湿度、日照时数等气象因子的相关关系。结果表明：济南由于受能源结构、地形、气象条件等因素的影响,API指数累年平均值最大达到91.2,沿海城市空气质量明显好于内陆城市,日照 API 指数最小仅为56.5;从年际变化来看,济南由于加强对空气污染的治理,空气质量明显改善,API指数呈逐年下降趋势,其他城市有不同程度的增加或减小。空气质量具有明显的季节变化,各城市均是夏季空气质量最好,优良率天数频率最多,冬季最差,济南冬季发生轻微污染以上天数的频率最大占39.8%;各城市均以 PM10为首要污染物出现的频率为最多,出现以 NO2、SO2为首要污染物频率最多的城市分别是枣庄、潍坊,出现空气质量为优频率最多的城市是日照;各城市4季 API 指数与同期常规气象要素密切相关,4季API指数与降水均呈负相关,除济南春季外,与风速基本呈负相关,春、夏、秋3个季节API指数与相对湿度基本均成负相关,冬季API指数与日照时数成负相关、与气温、相对湿度成正相关。     

沙尘与大雾天气对京津石空气质量影响

采用北京、天津、石家庄2001-2010年沙尘与大雾天气的统计数据以及城市空气污染指数（API）,分析北京、天津、石家庄3市空气污染指数变化特征及大雾和沙尘天气下北京、天津、石家庄3市空气质量情况,进而得出沙尘大雾天气对京津石空气质量的影响。结果表明：2001-2010年间北京、天津、石家庄3市API总体呈下降趋势,天津、石家庄相对于北京空气质量改善较为明显,且空气质量夏季〉秋季〉春冬季。沙尘天气条件下,北京、天津、石家庄3市API平均值分别为255、179和167,空气质量出现良的比率天津为24%,北京、石家庄为10%左右,出现重污染的比率北京高达50%以上,天津和石家庄均在20%左右;3市沙尘天气高频次均出现在3-5月份,但北京沙尘天气发生次数远大于天津和石家庄。大雾天气条件下,北京、天津、石家庄3市API平均值为185、130和167,空气质量出现优或良的比率：天津〉石家庄〉北京,北京和石家庄出现重污染的比率均接近30%,天津不到10%,所以大雾天气对3市空气质量影响较小,大雾天气频次的变化波动并未对该地区空气质量的年际变化造成显著影响,3市高频次大雾天气集中在10-12月份,对该时段内空气污染呈现加重趋势有一定的贡献。所以沙尘和大雾天气均对北京、天津和石家庄空气质量存在不利影响,其中对北京影响最为严重,对天津影响最轻。整体上沙尘对3市的空气质量影响较大,大雾天气影响较小。     

1951─2012年沈阳市气象条件变化及其与空气污染的关系分析

气象条件对城市空气质量有重要影响,对比各气象要素和空气质量的相关性、分析气象要素的长期变化趋势是研究城市大气环境的重要内容。为增进对东北重工业城市沈阳市大气环境变化的理解,分析了1951─2012年沈阳市气温、地表温度、风速、降水、气压等气象要素的变化特征和趋势,阐明了2008─2013年冬季沈阳市空气污染指数和气象要素的相关性。对沈阳市1951─2012年气温、0 cm地温、风速、降水、气压日平均资料分析结果表明：沈阳市1951─2012年的气温与地表温度呈上升趋势,而风速、降水、气压则呈下降趋势,各气象要素呈显著的季节变化特征,其中冬春季的气温与冬季的地表温度上升趋势最明显,冬春季的风速、夏秋季的降水量和春秋季的气压下降最为明显。20世纪90年代以来,沈阳市的气温、地表温度升高显著,风速、气压下降明显,年际变化幅度都有增大趋势。分析2008─2013年冬季沈阳市空气污染指数的逐日资料。沈阳市冬季的大气污染呈线性上升趋势,空气污染指数与风速、气压、降水呈负相关,而与气温、地表温度呈正相关,且与地表温度的相关性最高。沈阳市的地表温度变化与东亚范围200 hPa的风速、500 hPa高压、850 hPa的南风呈正相关,而与850 hPa的北风呈负相关。这表明,沈阳市气候暖化及风速降低是空气污染加重的重要原因。     

基于关键气象因子和天气类型的广州空气污染预报方法应用

以广州市环境监测站2007年1月—2009年12月监测的空气污染指数(API)以及SO2、NO2、PM10等污染物为研究对象,探讨了广州市空气污染的变化规律;并分析它们与常规观测的地面气象资料之间的关系;建立了API指数以及SO2、NO2、PM10等污染物的预报方程;为了弥补单纯基于数学模型预报的不足,分析和确定了造成广州严重空气污染的典型天气类型和相关指标,以便在具体的业务预报中可以根据天气形势和相关指标做进一步的订正;该预报方法于2010年10月起应用于广州市环境监测中心站,作为2010年16届亚运会广州空气质量预报预警服务的重要工具之一,运行服务效果良好.     

中国沿海城市空气污染指数的分布特征

根据沿海23个城市2001年6月至2005年6月四年的空气污染指数(API)资料,利用聚类分析和时间序列分析对API值及首要污染物数据进行统计分析,利用相关性分析探讨API值和气象因素的关系,初步揭示了中国沿海城市API的变化特征.聚类分析的结果可将研究区域分为北部、东南部和南部三个区域.中国沿海区域的API都明显受到降水和风速的影响,API与降水普遍成负相关,与风速成正相关.指出采暖期燃煤对北方地区冬季API的增大有显著影响.北部城市明显受沙尘暴天气的影响,东南部受季风和降雨因素的影响,南部受海洋性气候的季节性风力和降水影响,各区域API呈现出季节性变化.     

近10年中国空气质量时空分布特征

空气污染是建设健康中国过程中亟待解决的难题。利用2005—2015年全国86个重点城市空气质量日报数据,综合运用全局自相关法、层次聚类法、空间插值法以及重心迁移模型,从年度、季节和月份3个时间尺度上探讨了近10年来中国空气质量的时空分布特征。结果表明,(1)全国空气质量表现出显著的时间变化规律。从年际变化上看,空气质量逐年好转趋势明显;从季节变化上看,夏季空气质量最好,春秋次之,冬季最差;从月份变化上看,空气质量呈现出显著的先降后升的"U"型变化规律。(2)全国空气质量呈现出显著的空间集聚和分异规律,表现为"北重南轻、东重西轻"的空间格局。其中,京津冀地区、西北地区以及山东、河南属于长期高污染区;以珠三角为核心的南部沿海地区、云贵高原和青藏高原地区属于常年优良区。近10年全国空气质量整体虽得到有效改善,但部分地区(河北、山东、河南和江苏)污染仍在加重,期间污染范围从整个华北地区、中部地区和西北地区向京津冀地区集中,空气污染分布模式从集中连片分布变成零星分布。(3)近10年全国空气质量重心以向东北方向移动为主,表明东部和北部地区部分省份的空气污染程度较全国其他省份严重。(4)研究结果揭示了近10年中国空气质量的时空分异规律,可为寻求污染治理办法提供理论参考。     

MODIS气溶胶光学厚度对城市空气质量的指示

空气污染指数API(Air Pollution Index)是关系大众生产生活的一个重要指标,论证了一种由MODIS(中分辨率成像光谱仪)反演的气溶胶光学厚度产品AOT(Aerosol Optics Thickness)预报空气质量的方法,即依据API的分级标准,将API用特定的步长分组,再把各组的AOT和API均值建立相关模型,并用该模型来预测空气质量指数,经验证,预测值和实际值之间的精度为77.59%,基本达到业务运行的要求。     

乌鲁木齐市主要大气污染物浓度变化特征研究

随着中国西部城市化进程的加快,乌鲁木齐大气污染日趋加重。为了定量评估"煤改气"工程对大气质量的改善作用,利用2013—2016年乌鲁木齐市城市空气质量监测数据,对"煤改气"工程前后主要大气污染物浓度的变化进行对比,分析了主要大气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2)浓度的年、季节及月变化特征,采用Daniel趋势检验Spearman秩相关系数法,明确了空气中的主要污染物,探讨了乌鲁木齐市空气质量变化趋势。结果表明,乌鲁木齐市2013—2016年PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2及NO_2年平均质量浓度分别为(72.17±10.67)、(136.91±13.08)、(21.79±7.90)、(56.71±7.72)μg·m~(-3),其年变化均呈双峰型,其中PM_(10)变化幅度较平缓。各污染物季节变化特征基本一致,呈冬季春季秋季夏季,供暖期高于非供暖期。其中,PM_(2.5)浓度以12月份最高,为(141.7±2.82)μg·m~(-3),7月份最低,为(29.3±5.04)μg·m~(-3);PM_(10)和SO_2浓度均以1月份最高,分别为(208.1±54.48)、(39.45±10.82)μg·m~(-3),6月份最低,分别为(90.7±21.41)、(9.63±4.12)μg·m~(-3);而NO_2浓度以2月份最高,为(80.6±8.95)μg·m~(-3),6月份最低,为(39.3±3.88)μg·m~(-3),且其浓度在4年内的变化不明显。与2012年前相比,2013—2016年SO_2浓度明显下降,可以推断,"煤改气"能源结构调整对大气中SO_2浓度的下降起到了积极作用。乌鲁木齐市空气污染以可吸入颗粒物为首要污染物,在2013—2016年内PM_(2.5)和PM_(10)呈上升趋势,SO_2和NO_2呈下降趋势,但趋势均不显著。乌鲁木齐市大气污染类型已由煤烟型向复合型污染转化。研究成果可为乌鲁木齐市城市大气环境治理提供理论依据。     

天空蓝色饱和程度与城市空气质量等级的相关性

以大气散射理论为基础,结合颜色学、大气环境监测及城市空气质量日报等相关原理,从理论分析与实证研究2个方面证实了天空蓝色饱和程度与城市空气质量等级之间存在着显著的负相关性,即:天空蓝色饱和程度越低,空气污染等级越高,空气质量状况越差;天空蓝色饱和程度越高,空气污染等级较低,空气质量状况越好;通过相关及回归分析与检验,制得“城市空气质量等级目测色卡”,适用于晴朗天气肉眼观察天空颜色,进而目测估计空气质量等级状况,以采取必要防护措施。     

北京市空气污染季节变化规律研究及污染控制建议

北京市的空气质量问题直接关系到首都的经济发展和生态环境建设,也影响着北京在世界大都市的地位.近几年,中央政府和北京市对首都空气质量的改善也越来越重视.根据北京市环保局下设的27个测站点从2005年末到2008年初的观测资料,借助SPSS统计软件,通过对北京市各区域不同时间段的空气污染指数进行对比分析和研究,旨在探索北京市空气污染的季节性变化规律及其污染控制埘策.研究结果表明:北京的首要污染物为可吸入颗粒物;在一年当中,6-8月份的气象条件有利于大气污染物的稀释和扩散,大气环境质量相对最好:冬季受气象条件和采暖的影响.春季季风段受西北部沙尘暴的影响,大气环境质量相对较差.根据这个规律,为确保北京市中长期大气环境保护工作目标的实现,进一步降低污染排放、改善城市空气质量提出了具体的对策和建议.     

基于Ward系统聚类的京津冀城市群空气质量时空变化特征与成因分析

京津冀城市群是中国空气污染最严重的区域之一,探明该地区空气质量的时空变化特征和影响因素对空气污染防治具有重要意义。利用2014—2018年空气实时监测数据,运用系统聚类与空间分析方法,研究京津冀城市群空气质量的时空变化特征和关键影响因素,结果表明:2014—2018年京津冀城市群空气质量改善趋势明显,SO₂、PM_2.5、PM₁₀与CO浓度均有显著下降,O₃浓度逐年升高;以PM_2.5、PM₁₀、NO₂与O₃四项污染物浓度指标为依据,可将区域空气质量状况分为“低-低-低-低”(Ⅰ类),“中低-中低-高-中低”(Ⅱ类),“中高-中高-中低-高”(Ⅲ类)与“高-高-中高-中高”(Ⅳ类)4个区域,区间城市的地理点具有空间上的连续性,区内城市则具有空间上的聚集性;空气质量指数(AQI)呈“秋冬高,春夏低”的变化特点,5—9月O3污染突出,10月至次年4月颗粒物污染突出,四类分区内的特征污染物和变化规律各异;污染“热点”始终保持在保定西部-石家庄-邢台-邯郸一带,区域春夏季AQI的差异表现为东西向,秋冬季则表现为南北向;政策影响对污染物减排作用明显,是整个地区空气质量改善的根本原因。太阳辐射、空气湿度、季风等气象因素是张家口与承德夏季臭氧污染的关键因子,污染物排放变化是第Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类城市空气质量改善的主要原因,风速,降雨等气象因子具有局部调节作用。在微观区域分析中,第二产业比重对PM_2.5和O₃的影响以北京-廊坊-天津为核心由内而外逐渐减小,汽车拥有量的影响逆向增加。     

基于GIS的中国API指数时空分布规律研究

以2009年1月至2012年12月的中国120个重点城市的API监测数据为基础,通过选取最优的空间插值方法获得各月及各季节的API空间分布图,并运用剖面线分析等空间数据分析方法研究其空间分布规律。结果表明,API在不同时段的变化较大;存在着明显的季节变化趋势,总体上冬季最高、春季次之、夏季最低,且夏秋季基本均分布在100以内;中国空气质量状况总体良好,API主要分布在51~100之间,但有较多地区分布在80~100间,空气环境质量仍不容乐观;API分布着以兰州和西宁为中心、陕西省西安市为中心及乌鲁木齐市和吐鲁番市为中心的几个空气质量较差的高值集聚的＂热点＂区域及海南省、广东省及福建省的沿海区域、西藏自治区等几个空气质量较好的低值集聚的＂冷点＂区域;在N-S、WE、NW-SE、NE-SW四个剖面线方向上相同季节的分布趋势基本一致,且同一方向上春夏秋冬四季的分布也大致相同,基本呈现＂低-高-低＂的分布趋势且北方地区明显高于南方地区。     

广州市大气能见度的特征及其影响因子分析

广州市大气能见度逐年下降,灰霾现象严重,收集广州市2001—2003年大气能见度及同期地面气象要素(风速、温度、气压和相对湿度)观测资料和空气污染物(PM10、SO2、NO2和CO)监测数据,探讨广州市大气能见度的特征及大气能见度与气象要素和空气污染之间的关系。统计分析结果表明,广州市大气能见度的年、季、日变化特征明显,呈明显的逐年下降趋势。一年之中,春季能见度最低,夏季能见度最高。一日之中,早晨08时能见度最差,午后14时最好。能见度与气象要素及空气污染物的相关和偏相关分析结果表明能见度与平均风速呈显著正相关,与相对湿度呈显著负相关;能见度与4种污染物在简单相关分析中均呈显著的较强负相关关系,而在偏相关分析中的相关性极弱,说明空气污染物对能见度的影响是综合作用的。最后用多元线性回归法建立了大气能见度与相对湿度和PM10、SO2、NO2、CO等污染物浓度间的回归方程。     

新冠疫情期间深圳市空气质量变化分析

研究2022年新冠疫情重点管控时期空气质量变化,分析人为污染源受到限制时,空气污染物变化特征。基于时间序列分析方法,根据疫情管控政策发布实施时间,将深圳市2022年3月1日—13日定义为疫情管控前期,3月14日—20日定义为疫情严控期,3月21日—31日定义为复工复产期,分析AQI以及SO₂、NO₂、PM_2.5、PM₁₀、CO、O₃等6项空气污染物浓度变化特征,比较深圳市2018—2021年同一时期空气质量,分析疫情防控措施、气象要素对该城区空气质量的影响。结果表明,2022年疫情严控期平均AQI为58.6,较往年有一定程度改善;O₃浓度为近5年最高,成为造成空气质量下降的重要指标;疫情严控期平均AQI相较疫情管控前期同比降低5.18%,复工复产期平均AQI较疫情严控期降低41.98%,空气环境质量在严格的措施管控下在短期内处于上升趋势。     

基于AQI的深圳大气污染特征及其典型环流形势分析

随着中国城市化加速以及机动车保有量的大幅增加,城市环境问题日益突出。深圳地处珠江三角洲城市群,空气质量恶化引起社会各界广泛关注。利用深圳市11个国控站空气质量时平均、日平均监测资料、欧洲中心中期天气预报(ECMWF)再分析资料以及温度、湿度等自动气象监测数据,采用数理统计和典型环流分型等方法,在分析2013—2015年深圳市大气污染时空分布特征的基础上,探讨了深圳污染日典型环流形势特征,以期为深圳大气污染的预警预报、防治及其影响评估提供科学依据。基于空气污染指数(AQI)的污染分析表明:2013—2015年深圳市空气质量呈转好趋势,污染以轻度污染为主(92.4%);引起污染天气的主要污染因子是PM_(2.5)(75%)、O_3(19%)和NO_2(4.8%),PM_(2.5)和NO_2引起的污染天气呈下降趋势,而O_3引起的污染天气呈上升趋势,这表明光化学污染已成为深圳大气污染的重要形式。深圳的大气污染过程持续时间短,以1~2 d为主,污染天气集中出现在冬季,且易出现长时间持续(≥5 d)的污染过程。主要污染物季节特征明显,冬季为PM_(2.5),夏季O_3,春秋季PM_(2.5)、O_3和NO_2均会出现。深圳污染天气空间差异性较大,总体呈现西多东少的分布,东部沿海地区是深圳空气质量最好的区域。深圳污染日典型天气形势可分为大陆高压型、热带气旋型两类,其中秋冬季为大陆高压型,夏季为热带气旋型,在空气质量预报预警服务中,不同季节应关注不同污染物浓度变化和天气形势演变。     

哈尔滨市大气PM2.5中多环芳香烃污染特征及来源解析

本文旨在分析哈尔滨市两城区(道里区和香坊区)2014年—2019年PM_2.5中16种芳香烃质量浓度变化规律，明确芳香烃中主要的污染及来源.将颗粒物中的多环芳香烃收集于滤膜，滤膜用乙醚/正己烷的混合溶剂提取，提取液经过浓缩、净化后，用具有荧光及紫外检测器的高效液相色谱仪分离检测.通过空气污染人群健康检测系统选取与PM_2.5监测期相同时期的平均气压、平均温度、平均相对湿度、降水量、日照小时数、平均风速等6种气象因素数据，采用Spearman法分析6种气象因素与16种多环芳香烃的相关性.结果表明，道里区PM_2.5平均质量浓度为84.9μg·m^-3，香坊区为86.5μg·m^-3.两城区的PM_2.5与平均气压呈显著正相关，与平均温度、平均相对湿度、降水量、日照小时数呈显著负相关.道里区和香坊区在2014—2019年多环芳香烃平均质量浓度分别为50.7 ng·m^-3、59.5 ng·m^-3.其贡献值由高到低为芘>荧蒽&...     

广州帽峰山林区空气负离子动态及与环境因子的关系

采用定位连续观测方法,研究了广州帽峰山森林公园负离子含量近5年的年、季、月变化及不同天气的变化规律,并以此对帽峰山森林公园的空气质量进行了计量评价.分析了空气负离子含量与环境因子的相关关系.结果表明:林区不同观测区的负离子含量差异较大,山下瀑布空间负离子含量最高.平均水平达达2l 729 ions.cm-3;林内负离子含量年间及月间变化不大,沟谷小溪和山中部瀑布空间由于人为干扰,负离子含量年动态呈现降低趋势,山下瀑布空间年负离子含量维持在20000 iotis·cm-3左右;负离子含量的季节差异显著,春夏季大于冬秋季,夏季最高、冬季最低.空气质量评价系数CI的最低在2月份、最高在8月份.不同天气条件下负离子含量大小顺序为下雨>晴天>阴天.负离子含量与空气温度呈正相关,与空气湿度呈正相关.与空气气压呈负相关.     

中国城市大气污染特征及社会经济影响分析

大气污染因影响人类健康、制约国家发展而成为全球最关注的环境问题之一。基于2016年中国361个城市空气质量数据,利用空间自相关和核密度法分析中国空气质量的时空演化特征,并运用空间计量经济模型从全国和区域两个尺度探讨空气污染的社会经济影响因素。结果表明,(1)从污染等级上看,全国及各区域空气质量以优、良和轻度污染天气居多。(2)从时间变化上看,全国及各区域空气质量呈现出"夏低冬高,春降秋升"的"U"型月变化规律。(3)从空间变化上看,全国空气质量整体呈现出由沿海到内陆、由南到北、由西到东、由非采暖区到采暖区、由欠发达到发达区逐渐加重的态势,其中,京津冀、山东半岛和黄河中游属于高污染热点集聚区,而南部沿海、青藏和云贵高原属于低污染冷点集聚区。(4)从全国层面上,人口集聚、工业化和能源消耗对大气污染的恶化具有推动作用;而经济发展、科技进步和城市绿化的提高则有助于改善城市空气质量。(5)从区域层面上看,绿地覆盖率对各地大气污染呈不同程度的负向改善效应;人口密度、能源消耗、第二产业占比和民用汽车拥有量对各地大气污染呈不同程度的正向加重效应;而科技支出占比和人均GDP对各地空气质量的影响具有双向性。该研究结果可为寻求污染治理办法提供理论参考,并为人与自然的和谐发展提供科学依据。     

基于GIS的珠三角区域空气质量时空特征研究

以广东省环境信息GIS综合发布平台发布的2005年至2010年间粤港珠三角区域空气质量日报中空气质量等级数据为基础,利用GIS技术,首次采用网格化分析、均值分析、标准差分析、专题图渲染等分析方法,针对空间网格的空气质量年度均值、标准差等指标,对近5年来珠三角区域空气质量在横向上从珠三角空间区域范围,纵向上5年时间尺度内时空特征进行深入的研究,解决了在大地理区域、5年时间尺度空气质量分等定级过程中的区域边界划分问题。结果表明：珠三角的RAQI区域均值从2006年的2.3下降到2010年的2.02,空气质量整体上逐年改善;区域污染高值中心由东莞西部逐步向佛山中部转移;珠三角的肇庆南部、佛山中部、中山北部以及广州的南沙等区域空气质量变化幅度较大;惠州、深圳、香港等地区的空气质量较好,也较为稳定。