盐城市空气污染对呼吸系统日门诊量关系的时间序列分析

根据盐城市2014-2018年逐日空气污染物监测数据细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化氮(NO2)、二氧化硫(SO2)、臭氧(O3)、气象数据(日平均温度、日平均相对湿度)及市区某三甲综合医院呼吸系统日门诊资料,采用时间序列半参数广义相加模型,以滞后天数最大效应值作为空气污染物对人群呼吸系统日门诊量影响的超额危险度,分析了盐城市空气污染物短期暴露对人群呼吸系统日门诊量的影响。结果表明,2014-2018年盐城市空气PM2.5、PM10、NO2、SO2和O3平均值分别为48.4,81.8,26.3,15.8和111.2 mg/m^3,其中PM2.5、PM10值高于《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准。污染物PM2.5、PM10、NO2、SO2和O3值每升高10 mg/m^3,呼吸系统日门诊量就增加0.52%,0.31%,3.54%,4.36%和0.03%,SO2效应最强。空气污染物的短期暴露影响呼吸系统日门诊量,且存在滞后效应,其中PM2.5、PM10、NO2、SO2影响较大。     

临汾市大气污染物的时间分布特征与源区分析

多年来,临汾市多次名列我国生态环境部公布的空气质量最差的重点城市之列,对其大气污染的时间分布特征和潜在源区进行分析对其环境管理与污染防治具有重要意义。利用2015—2019年临汾市5个国控空气环境质量监测站点的6种空气污染物(SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5和PM₁₀)浓度数据和气象观测数据,使用HYSPLIT模型研究了该市空气污染物的时间变化特征、轨迹输送特征和可能的来源。结果表明,PM_2.5和PM₁₀的年均浓度均超过了《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)Ⅱ级标准,SO₂仅在2016—2017年超过该标准,其余3种污染物的年均浓度均低于该标准。6种污染物2015—2019年的月均浓度的变化特征表现为O₃浓度呈以6、7月为中心的近似正态分布,SO₂、NO₂和CO以及PM_2.5和PM₁₀浓...     

城市空气污染分布不均匀特征分析

运用空气质量数据统计分析方法研究了广东省城市间空气污染的分布特征,同时以广州和佛山为例,根据主要工业污染源分布、常规监测站点监测数据及路边空气质量监测实验分析了城市内部空气污染分布特征。研究结果表明,城市间与城市内部的空气污染分布存在不均匀性,空气污染分布不均匀的特点使得少数监测站点的空气质量监测结果难以全面代表整个城市的空气质量。     

上海市雾霾污染物对人群健康影响的统计研究

通过收集2013—2015年上海市每日雾霾污染物浓度数据、气象监测数据,并统计研究期间就诊于上海市某医院的门急诊量数据,分析PM_(2.5)浓度与门急诊量的暴露-反应关系,进而研究PM_(2.5)对人群健康的影响。采用泊松分布的半参数广义相加模型,以医院每日门急诊量为响应变量,通过样条平滑函数控制长期趋势、季节趋势、星期效应和气象因素等混杂因素,拟合PM_(2.5)浓度与每日门急诊量的暴露-反应关系模型。结果表明,PM_(2.5)浓度升高会引起医院呼吸内科、心血管内科和皮肤科门急诊量的增加。     

南京市一次连续空气污染过程的气象条件分析

利用空气污染资料、常规气象观测资料、NCEP每6h一次2.5°×2.5°再分析资料及NOAA（美国国家海洋和大气管理局）的GDAS（全球同化数据）资料,对2009年10月16日—30日南京市出现一次连续15d的空气污染过程的天气特征进行诊断分析,同时使用HYSPLIT-4后向轨迹模式对污染物来源进行模拟。结果表明：不利于污染物扩散的大气环流形势和气象要素是造成此次污染的主要原因。南京污染物的来源可以大致分为3类：一类是海上来源;一类是南京本地的局地污染来源;还有一类是北方污染物的输送。这为进一步研究长三角地区城市的空气污染来源和成因提供理论依据。     

基于Matlab小波分析的南京北郊大气O3浓度变化特征研究

以2008年南京北郊大气中O₃ 质量浓度观测资料和常规观测资料为基础,利用Matlab小波分析工具,对O₃浓度的年时间序列进行分析,得出该地区的O₃ 日均浓度的变化特征：春、夏季节O3浓度大于秋、冬季节,最高浓度出现在春末夏初,最低浓度出现在冬季;并且全年共有5个突变点;弱高压的天气系统、较高的温度、较低的湿度和晴朗少云的天气是造成南京北郊O₃浓度突变的主要气象因素。结合HYSPLIT气流后向轨迹模拟,对污染源来源进行追踪,结果表明：南京北郊O₃高浓度污染来源主要分为本地局地污染和外来污染物输送两类;垂直方向上,O₃的区域尺度或中尺度的输送主要稳定在混合层的底层。     

基于GAM模型的昆明地面臭氧与气象要素拟合分析

基于昆明2018-2021年O_(3)日最大8 h滑动平均值[ρ(O_(3)-8 h)]和气象要素数据,采用广义相加模型(GAM)中的平滑样条函数拟合单要素、交互项的平滑回归函数拟合多要素与ρ(O_(3)-8 h)的影响关系。引入相对危险度概念,用分布滞后非线性模型(DLNM)分析气象要素和ρ(O_(3)-8 h)的滞后效应。构造滞后项和交互项的GAM模型,进行ρ(O_(3)-8 h)拟合预测。结果表明:当地面气压>818 hPa或平均风速<2.0 m/s时,ρ(O_(3)-8 h)出现1~3 d的滞后效应;GAM模型的交互项平滑回归函数优于单要素平滑样条函数的效果;干冷、湿热、低压大风、高压小风天气以及适当的气温和适中的水汽压有利于ρ(O_(3)-8 h)的增加;纳入交互项(包含滞后项)的GAM模型的拟合效果好于其他模型。该模型的判定系数达到0.672,广义交叉验证得分为352,拟合误差为13.7μg/m^(3),准确率达71.1%,特别在拟合因变量峰值和谷值时优势明显。     

青岛市港口船舶大气污染排放清单的建立及应用

2002~2006年青岛市环保局与瑞典国际开发合作署合作开发了青岛市空气环境质量管理系统,建立青岛市海上交通源大气污染排放清单是其中的一项子专题,范围涉及青岛沿岸分布的港口,重点考虑船舶停泊港口及航线过程的大气污染物排放,划分了20条航线。建立的青岛市海上交通源大气污染排放清单在开发的基于GIS地理信息系统EnviMan复合源大气扩散模型中得到较好应用,实现了对沿海主要大气污染物排放量的空间模拟测算,解析出大气污染排放清单建立年度青岛市港口、航运排放的大气污染物对市区环境空气中的SO₂、NO_X浓度贡献分别约占8.0%、12.9%。     

济南市空气污染现状及控制对策

利用2013年1—12月济南市大气监测数据,分析该市空气质量现状及时空分布特征,结果表明:2013年济南市空气主要污染物质量浓度均超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准限值,空气污染严重时段为冬季采暖期,颗粒物污染严重区域为该市西部和西北部地区,SO2、NO2污染严重区为中心城区,并从点源、面源和移动源3个方面提出相应的污染防治对策。在SO2、NOx和工业烟粉尘分别减排22.5%、18.2%和31.4%的条件下,运用Models-3/CMAQ模型模拟计算得出:2015年1月和7月,济南市空气中SO2、NO2、PM10和PM2.5的质量浓度与2010年同期相比将分别降低23.9%和29.7%、11.4%和15.9%、21.9%和32.6%、13.5%和26.9%,空气质量得到明显改善。     

不同季节常州市气团来源差异性研究

利用NCEP全球再分析资料和HYSPLIT4模式,计算了2014年常州市不同季节的气流后向轨迹。结合聚类分析方法和常州市PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和O_3监测数据,分析了各季节不同类型气团来源对各污染物浓度的影响。结果表明,常州市的气团来源具有明显的季节性特征,春季以东北偏东方向的气团为主,西南气流对应的PM_(2.5)和PM_(10)平均值较高,分别为93和157μg/m3;夏季受海洋型气团影响为主,东南气团对应的O_3平均值较高,为90μg/m3。秋季西北气流增多,其对应的PM_(2.5)和PM_(10)平均值较高,分别为71和107μg/m3,东南气团对应的SO_2和NO_2平均值较高,分别为40和43μg/m3;冬季受大陆型气团影响更显著,京津冀等北方气团和杭州湾方向的南面气团对应的PM_(2.5)和PM_(10)值较高,分别在100和150μg/m3以上。冬季随着空气污染加重,本地和本区域的气团逐渐占主导地位,说明加强长三角区域内的污染物协同管控,对于改善空气质量会具有明显的效果。     

企业生产环保投诉案件的环境监测分析

企业生产环保投诉案件的环境监测有别于委托监测和“三同时”验收监测。以杭州市某企业生产环保投诉案件为例,从案件内容、监测前期准备、现场踏勘、监测重点、规范性与准确性要求等方面对企业生产环保投诉案件的环境监测进行阐述与分析,重点是掌握监测前后企业和敏感目标的环境情况,制定必要的监测工作流程和技术规范,为环境管理正确处理该类案件提供科学依据。