济南市大气水平能见度与环境污染相关性分析

利用济南市2011年1月1日至12月31日大气水平能见度在线监测小时数据和对应细颗粒物(PM2.5)、PM2.5中碳组分(EC和OC)、挥发性有机物(VOC)及气象参数资料,分析污染物、气象参数等对能见度的影响。结果显示,相对湿度和PM2.5是影响能见度的主要因子,能见度与相对湿度及PM2.5浓度主要呈指对数关系。结合相对湿度条件对PM2.5浓度与能见度关系进行综合分析,得到相关经验模型公式,并利用2010年6月1日至11月30日的相应数据资料进行实例关系验证,结果表明,建立的经验模型公式有较好的实际应用价值。     

杭州地区霾日指标构建及应用初步研究

近年来,中国中东部地区雾霾频发已引起政府和公众的高度关注,霾天气更多表征了大气环境污染状况。另一方面,随着气象观测自动化进程的临近以及霾天气内涵的衍生,霾日的概念和判识指标需要重新认识和制定。在综合前人研究的基础上,利用2006—2012年杭州地区能见度、相对湿度和PM2.5等环境气象要素对霾日判识方法进行合理性分析,初步得出一种切合杭州客观实际的、具有较强操作性的霾日及重霾日的判识方法,并对杭州地区霾日进行了重建和分析。在此基础上,对杭州市区霾日与非霾日下颗粒物特征进行了统计分析,结果表明,霾日下PM2.5中的二次粒子(NO-3、SO2-4和NH+4)对颗粒物的贡献比例均高于非霾日,而城市场尘、机动车尾气尘等一次粒子则相反。     

长沙地区雾霾特征及影响因子分析

根据长沙地区1970—2012年气象观测资料及环境监测数据,对近43年长沙雾霾特征及影响因子进行了分析。结果表明,长沙地区雾的年际变化具有显著的倒"U"型特征,霾整体上呈上升趋势;雾霾天气主要集中在秋冬季节,春夏季节较少;从空间分布来看,望城区(县)和宁乡县雾霾天气最多,浏阳市次之,长沙市区最少。在一次持续性雾霾天气过程中(10.2~10.12),相对湿度、PM2.5质量浓度与能见度呈现显著负相关,说明PM2.5质量浓度和相对湿度是雾霾天气形成的首要影响因子。     

北京市近12年空气污染变化特征及其与气象要素的相关性分析

以北京市近12年空气污染指数(API)为数据基础,首先分析了2001—2012年北京市API、污染等级、首要污染物的变化特征以及污染天数年度值、季度值、月值的变化特征;然后根据API转换得到PM10质量浓度,对其变化特征进行分析;最后采用相关系数法分析了北京市API、PM10质量浓度与气象因素的相关性。结果表明,北京市近12年空气污染天数有明显下降趋势,首要污染物主要为可吸入颗粒物;空气污染主要集中于春季,优良天气主要集中于夏季;PM10质量浓度年度最大值出现在2006年,季度最大、最小值分别出现在春、夏季,月值最大、最小值分别出现在3月和7月;气象因素与空气污染关系密切,气温、相对湿度、降雨量与污染天数和PM10质量浓度均呈显著负相关,而风速与污染天数和PM10质量浓度则呈显著正相关。     

重庆主城区近年一次典型空气重污染过程分析

对2013—2015年重庆主城区空气重污染情况进行统计,并结合地面和高空探测手段,分析了一次典型重污染过程的污染特征。结果表明:重庆主城区秋冬季节的空气污染,以受不利气象条件影响的本地细颗粒物(PM_(2.5))累积污染为主,PM_(2.5)占PM_(10)的平均比例为72%左右;大气能见度与颗粒物浓度、相对湿度均呈现明显的负相关性。典型污染期间的近地层颗粒物污染带主要在0~400 m的高度范围,AOD值高达2.0~2.4,α指数在1.0左右。二次粒子、机动车尾气、扬尘是污染期间重庆主城区PM_(2.5)的主要来源。     

广州PM2.5污染特征及与气象因子的关系分析

基于2014—2016年广州PM_(2.5)浓度逐时观测数据,研究了广州PM_(2.5)污染变化特征及其与气象因子的关系,确定了影响广州大气能见度的PM_(2.5)浓度阈值。结果表明:(1)2014—2016年广州PM_(2.5)质量浓度平均为32.7μg/m3,广州1月PM_(2.5)污染最重,轻度、中度、重度污染频率合计达20.16%;(2)PM_(2.5)浓度与风速、降水、气温、能见度呈负相关,与相对湿度、气压呈正相关;(3)广州地区在南风的条件下PM_(2.5)浓度最低,风速小于2m/s的偏北风下易出现污染;(4)PM_(2.5)浓度与相对湿度共同影响广州能见度的变化,随着相对湿度的增加,PM_(2.5)浓度的敏感阈值不断减小,通常当PM_(2.5)高于37.3μg/m3时,控制PM_(2.5)对改善城市能见度成效相对缓慢,而当PM_(2.5)浓度低于此阈值时,降低PM_(2.5)将显著提高大气能见度。     

北京春节期间大气颗粒物污染及影响

利用2006年春节期间的大气颗粒物浓度及粒径谱分布资料,结合大气能见度及NO2监测数据,分析了北京市鞭炮燃放禁改限后大气颗粒物污染的变化规律,以及对大气消光作用的影响.结果表明:春节期间特别是除夕夜大量鞭炮的集中燃放导致了大气颗粒物浓度的急剧升高,主要以细粒子为主;颗粒物浓度的升高致使大气能见度明显降低,鞭炮燃放最集中的时段,能见度低于2 km;燃放鞭炮产生的颗粒物是造成大气消光作用的主要因素.估算了北京市鞭炮燃放的颗粒物排放量,2006年除夕0:00～1:00市区排放了大约3.0×104kg PM10,官园监测点PM10小时最高质量浓度超过了800 μg/m3.元宵节夜间燃放鞭炮产生的颗粒物半衰期为2.4 h.     

临沂市一次持续性雾霾过程的阶段性成因分析

利用常规观测资料、NCEP再分析资料和GDAS全球1°×1°气象资料,结合环流背景、气象要素、物理量场,并利用轨迹分析方法,对2013年12月3—9日临沂一次持续性雾霾天气过程进行分析。结果表明,本次雾霾过程具有明显的阶段性特征,前期以霾为主,后期发展为雾霾交替并存。PM_(2.5)浓度和相对湿度是决定能见度大小的2个关键因子,对能见度的影响体现出阶段性特征。后向轨迹模拟霾开始变重的5日20:00,河北和山东地区污染物浓度上升除了本地悬浮颗粒物外,来自京津一带的这种污染物输送也是一个重要因素。雾霾交替并存时段的7日20:00,水汽输送路径自东部沿海抵达临沂,来自海上源源不断的水汽输送,决定雾霾交替并存阶段持续时间。自新疆东北部的强干冷空气经内蒙古中北部南下,是导致本次持续雾霾消散的直接原因。地方政府应严格控制企业的污染物排放,加快产业结构和能源结构调整,才是治理雾霾的根本方法。     

重庆主城区大气重污染形势的激光雷达探测与分析

2013年1月12日-26日，利用大气超级站ALS300型激光雷达对重庆主城区大气进行了连续探测，分析了重污染形势期间的大气扩散条件及大气颗粒物时空分布等探测结果。分析表明，大气层结持续稳定，扩散条件差使得大气颗粒物浓度居高不下，大气能见度持续恶化；大气重污染期间PBL高度较低，平均为320～350m；大气颗粒物污染带处于100～400m高度范围；全国范围内异常的大气环流形势和重庆主城区独特的地形、气候特征是造成持续大气重污染形势的原因。     

道路区域PM_(2.5)浓度的影响因素研究

为探究人为因素和气象因素对道路区域PM_(2.5)浓度的影响,选择南京仙林大学城某条典型道路开展大气PM_(2.5)监测实验。结果表明,道路清扫抬升PM_(2.5)浓度,白天的抬升作用较傍晚和夜间更加显著。各类交通流对道路区域PM_(2.5)浓度的影响程度排序为:柴油车汽油车燃气车道路行人。PM_(2.5)浓度阴天高于晴天和多云天,霾日(209.3、80.5μg/m~3)高于非霾日(47.0、62.0μg/m~3);在霾日变化特征各异,在非霾日均呈"三峰"分布特征。非霾日,道路区域PM_(2.5)浓度的高值区与相对湿度的高值区,温度、风速的低值区重合;PM_(2.5)浓度的低值区与相对湿度的低值区,温度、风速的高值区重合。温度与PM_(2.5)浓度呈负相关(r=-0.501,P0.05),是影响PM_(2.5)污染程度的关键气象因子。由此可见,道路清扫、交通流和各类气象因素对道路区域PM_(2.5)浓度影响显著。     

灰霾天气与大气颗粒物的相关性研究综述

随着城市化进程的迅速发展,城市大气污染加剧,灰霾天气也随之增多。综述了灰霾天气期间大气颗粒物在时空分布和污染水平2方面的污染特征,分析了大气颗粒物与能见度相关性,介绍了国内外对灰霾天气期间大气污染物的组成及源解析方面的研究进展,并提出了今后灰霾天气的研究方向。     

灰霾的健康效应

灰霾是颗粒物和气体污染物导致的可察觉到的能见度降低的污染天气现象.近年来,随着城市化进程的快速发展,城市大气污染加剧,灰霾天气也随之增多.总结了灰霾这一污染型天气的特征,介绍了灰霾的化学成分、污染机制等,并从影响机制和流行病学角度出发,对国内外灰霾对人体的健康效应研究成果进行了综合评述,提出目前急需解决的科学问题和今后的研究方向.     

杭州城市大气消光系数和能见度的影响因子研究

为了解杭州市能见度下降与大气污染之间的关系，在2001年5月至2002年5月对不同粒径的颗粒物（PM10、PM2.5）的质量浓度进行了观测，结合晴天天气条件下的大气能见度，推算污染物和水汽分子对大气的消光散射，发现细微颗粒物的散射消光特性对杭州市能见度下降起主要作用，并得到能见度与细微颗粒物浓度比值（PM2．5／PM10）的关系；分析了大气能见度和消光系数与PM2．5／PM10和相对湿度的相关系数。     

西安市及周边地区MODIS气溶胶光学厚度与PM10浓度关系模型研究

西安是空气污染监控和防治有代表性的西部大型城市。研究了西安市及周边地区上空气溶胶光学厚度与PM10浓度的关系模型。利用2011—2012年MODIS卫星气溶胶光学厚度（AOD）遥感产品，通过数据匹配，利用地面气象观测站点的能见度数据和相对湿度数据对AOD产品进行垂直标高订正和湿度订正，2项订正显著提高了AOD和地面PM10浓度的相关性，相关系数从0．36提高到0．65，按季节分类统计和订正春至冬四季的相关系数分别为0．57、0．71、0．62和0．87，夏季和冬季的订正更为有效，可用性更高，这可能由于受到不同季节气溶胶来源和特征的影响。为研究中国西部大型城市，特别是西安市空气环境监测和区域联防联控提供了一种有效方法。     

天津市灰霾评价等级指标体系研究

根据天津市2003—2007年灰霾日的污染物浓度和气象资料,应用主成分分析方法得出影响灰霾的5个主要因子(SO2、相对湿度、总云量、PM10和风速)。对相对湿度、总云量和风速3个气象因子的历史资料进行频数统计分析,并建立了各气象因子的等级划分标准。利用灰色聚类法构建了天津市灰霾评价的等级指标体系,灰霾等级划分结果表明,天津市轻度灰霾和重度灰霾出现天数相对较少,均以中度灰霾为主;轻度灰霾大多出现在春季和夏季;重度灰霾主要出现在冬季,春季出现的比例最小;综合评价分析,冬季灰霾污染程度最为严重。     

西安市及周边地区MODIS气溶胶光学厚度与PM10浓度关系模型研究简

西安是空气污染监控和防治有代表性的西部大型城市。研究了西安市及周边地区上空气溶胶光学厚度与PM₁₀浓度的关系模型。利用2011—2012年MODIS卫星气溶胶光学厚度（AOD）遥感产品，通过数据匹配，利用地面气象观测站点的能见度数据和相对湿度数据对AOD产品进行垂直标高订正和湿度订正，2项订正显著提高了AOD和地面PM₁₀浓度的相关性，相关系数从0.36提高到0.65，按季节分类统计和订正春至冬四季的相关系数分别为0.57、0.71、0.62和0.87，夏季和冬季的订正更为有效，可用性更高，这可能由于受到不同季节气溶胶来源和特征的影响。为研究中国西部大型城市，特别是西安市空气环境监测和区域联防联控提供了一种有效方法。     

Characterization of visibility impacts related to fine particulate matter in Canada

Canada has recently established standards for the management of particulate matter (PM) air quality. National networks currently measure PM mass concentrations and chemical speciation. Methods used in the U.S. IMPROVE network are applied to the 1994--2000 Canadian fine PM data to obtain a regional reconstruction of the visibility based on particle composition. Nationally, the greatest light extinction occurs in the Windsor-Quebec City corridor. Variations in the dominant chemical species responsible for the reduction in visibility are presented for regions across the country. In most regions, sulfate and nitrate contribute most greatly to reduced visibility. The visibility implications of achieving the Canada-Wide Standard (CWS) across the country are evaluated, with the greatest improvement in visibility associated with achieving the CWS in southern Ontario. Elsewhere in the country, achieving the CWS will actually result in deteriorating air quality. Improving current estimates of visibility requires higher spatially and temporally resolved measurements of organic and elemental carbon fractions and particulate nitrate.     

Polycentric agglomeration and haze pollution: evidence from China

Polycentric agglomeration has gradually become a salient feature of rapid growth in urbanization in China. Using province-level balanced panel data over the period 2000–18, we examine the impact of polycentric agglomeration on haze pollution and its mechanism of action. The results show that the impact of polycentric agglomeration on haze pollution exhibits a significant inverted U-shaped feature. Nevertheless, except for a few provinces where polycentric agglomeration exceeds the turning point, the degree of polycentric concentration in most provinces lies to the left of the turning point. Further, a mediating effect model illustrates that industrial structure rationalization and technological progress are effective paths through which polycentric agglomeration affects haze pollution. Finally, we demonstrate that the effect of polycentric agglomeration on haze pollution is influenced by transportation and communication infrastructure; improved transportation and communication infrastructure contributes to the haze control effect of polycentric agglomeration.

     

Impact of haze and air pollution-related hazards on hospital admissions in Guangzhou,China

Guangzhou is a metropolitan in south China with unique pollutants and geographic location. Unlike those in western countries and the rest of China, the appearance of haze in Guangzhou is often (about 278 days per year on average of 4 years). Little is known about the influence of these hazes on health. In this study, we investigated whether short-term exposures to haze and air pollution are associated with hospital admissions in Guangzhou. The relationships between haze, air pollution, and daily hospital admissions during 2008–2011 were assessed using generalized additive model. Studies were categorized by gender, age, season, lag, and disease category. In haze episodes, an increase in air pollutant emissions corresponded to 3.46 (95 % CI, 1.67, 5.27) increase in excessive risk (ER) of total hospital admissions at lag 1, 11.42 (95 % CI, 4.32, 18.99) and 11.57 (95 % CI, 4.38, 19.26) increases in ERs of cardiovascular illnesses at lags 2 and 4 days, respectively. As to total hospital admissions, an increase in NO₂ was associated with a 0.73 (95 % CI, 0.11, 1.35) and a 0.28 (95 % CI, 0.11, 0.46) increases in ERs at lag 5 and lag 05, respectively. For respiratory illnesses, increases in NO₂ was associated with a 1.94 (95 % CI, 0.50, 3.40) increase in ER at lag 0, especially among chronic obstructive pulmonary disease. Haze (at lag1) and air pollution (for NO₂ at lag 5 and for SO₂ at lag3) both presented more drastic effects on the 19 to 64 years old and in the females. Together, we demonstrated that haze pollution was associated with total and cardiovascular illnesses. NO₂ was the sole pollutant with the largest risk of hospital admissions for total and respiratory diseases in both single- and multi-pollutant models.