福州市环境空气质量预报误差分析

介绍了福州市环境空气质量预报系统,分析了预报产生误差的原因,指出SO2、NOx预报误差相对较小,TSP预报误差相对较大,误差主要由局地污染源的不确定和特殊天气情况造成,具此提出了提高预报准确性的改进方法和措施。     

环境空气质量预报的准确率分析

自2001年6月5日开始,47个环境保护重点城市已相继开展了环境空气质量的日报和预报工作。到目前为止,全国已有180个地级以上城市发布了环境空气质量日报,其中90个地级城市还实现了环境空气质量预报,并通过地方电视台、电台、报纸或因特网站等媒体向社会发布。     

全国环境空气质量数值预报预警系统建立探析

随着雾霾天气的大范围、长时间发生,全国环境空气质量预报预警系统的建立迫在眉睫。集合数值预报模式成为当今预报预警模式发展的主流。介绍了现代化的环境空气质量预报预警系统框架,该系统包括4个子系统,并覆盖城市-区域-背景地区,预报项目要尽量完善。同时应注意预报产品的开发和健康指导信息的发布。     

环保-气象深度联合开展环境空气质量预报的探索

简述了湖南省环保-气象合作联合开展环境空气质量预报的方向和具体内容,提出了两部门合作的原则和路径。认识方面——统一认识,合作共享;业务方面——发挥优势,做好接力;保障方面——夯实基础,同步推进;服务方面——引导公众,服务决策。两部门合作,有利于提高预报结果的准确率。     

沈阳市冬季环境空气质量统计预报模型建立及应用

利用沈阳市2013年1—2月大气自动监测数据和同期气象资料,选取19项预报因子,采用逐步回归方法建立了沈阳市冬季环境空气质量统计预报模型,预报项目包括细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)日均浓度及臭氧(O3)日最大8 h平均浓度。2013年11月至2014年1月,应用该模型并结合人为经验修订,开展了沈阳市环境空气质量预报工作,预报结果与实测结果的对比验证结果表明,环境空气预测结果级别准确率达到79.1%,首要污染物准确率为73.6%。     

基于数值模式的环境空气质量预报影响因素和改进方法

数值预报是各地开展环境空气质量业务预报的主流预报方法之一。模式预报产品、基础输入资料、外部技术支持、主客观预报偏差和预报命中概率等诸多因素均会不同程度地影响数值模式预报效果,研究探讨了上述因素对数值模式预报效果的影响及其针对性的改进方法,以期降低预报偏差,改善业务预报整体效果,为各地提高业务预报质量提供方法思路和技术参考。     

西安市环境空气质量状况成因分析

本文选取北京、天津、济南、石家庄、太原、郑州、银川、兰州、西宁和乌鲁木齐等10个典型北方城市2013年环境空气质量与西安市进行对比,并从自然环境、社会经济发展、基础设施建设、污染排放等四方面14个指标进行分析,发现目前除无法改变的自然环境条件外,城镇生活污染及机动车尾气排放是影响西安市空气质量的主要因素。针对分析结论,提出具体建议和改善措施。     

沿海地区中小城市环境空气质量预报模式的研究与应用

根据两年来的实际工作经验,探讨了沿海地区气象因素对环境空气质量的影响,并结合沿海地区气候特征及污染现状对影响环境空气质量的因素进行了研究分析,建立了适合于沿海地区中小城市环境空气质量预报模式,其预报准确率高。对沿海地区中小城市今后开展空气质量预报工作具有一定的指导意义。     

合作市环境空气质量现状分析及评述

依据合作市区近几年不同功能区的监测数据，对其污染现状，变化规律，发展趋势进行了初步探讨。     

上海市环境空气质量时间变化规律及其成因分析

对上海市9个环境空气监测国控点2001-2003年的SO2、NO2和PM10监测数据,按时间段进行统计分析,并对3种空气污染物的日变化趋势和规律进行归纳分析。指出对环境空气质量和空气污染物时间变化产生影响的主要原因为大气扩散条件的时间变化影响和污染源排放的时间变化影响。     

乌鲁木齐市采暖季空气质量变化趋势分析

为了定量评价乌鲁木齐市采暖季空气污染近五年的治理成效,给环境治理决策提供科学依据,运用回归分析方法,对乌鲁木齐市采暖季空气质量的浓度、级别和变化规律进行回归分析。分析结果表明,PM10、SO2、NO2三项污染物的浓度都有所下降,空气质量级别的污染天数呈现明显的月变化规律。乌鲁木齐市采暖季空气的重污染状况有所遏制,但SO2污染凸现,在下一步的治理工作中,加强尘污染治理的同时要加大对SO2的治理力度。     

乌鲁木齐市环境空气中主要污染物24 h变化特征

根据乌鲁木齐市空气自动监测数据,分析并找出了乌鲁木齐市环境空气24h污染规律和变化特征。     

石河子市环境空气质量变化趋势浅析

根据石河子市1982-2001年空气中SO2、NOx、TSP和降尘等大气污染物浓度的变化情况,分析其空气质量变化的原因和条件,并用Spearman秩相关系数法对其变化趋势进行了分析,得出石河子市环境空气质量有所好转,SO2、NOx、TSP、降尘浓度均有不同程度的下降。并对干旱地区的城市化建设、污染控制及改善环境质量作了有益的探讨。     

集对分析用于大气环境质量评价

简述了集对分析用于大气环境质量综合评价的基本思路,介绍了多项污染物联系度表达式中合成同一度、差异度及对立度的计算公式。通过实例说明了计算的方法和步骤。该法应用于大气环境质量评价的结果是合理的,并针对结果进行了讨论。     

环境空气质量自动监测系统质量保证工作的探索

根据全国多个省市的环境空气自动监测质量保证工作的经验和做法,结合乌鲁木齐市环境空气自动监测质量保证工作实际情况,对点位设置要求、制度体系建立、仪器质量控制难点、数据审核与研判等环境空气自动监测质量保证工作的关键环节进行探索,为加强环境空气自动监测质量保证体系提供参考依据.     

乌鲁木齐市空气质量5年变化趋势及治理措施

对乌鲁木齐市建成3个空气自动监测点位以来的空气质量进行统计分析,结果表明,乌鲁木齐市在GDP飞速增长、原煤消耗量逐年递增的情况下,空气质量虽没有进一步恶化,但采暖期空气污染依然非常严重。     

湿度对空气质量监测中总悬浮颗粒物量值的影响

通过对空气湿度与总悬浮颗粒物之间关系的分析,得出平衡修正系数,提高了总悬浮颗粒物测定结果的准确性和时效性。     

乌鲁木齐市一次冷空气过境天气对空气污染的影响分析

根据对2006年11月20～28日乌鲁木齐市出现冷空气过境天气过程的天气形式和主要气象要素及空气污染变化情况进行的分析,结果表明:冷空气过境天气前后,诸多气象要素发生了变化,冷空气导致逆温层的破坏和降水过程使各项污染物均得到有效的清除.通过此分析可为类似天气的空气质量预报提供思路.     

Optimal Design of a Multi-Pollutant Air Quality Monitoring Network in a Metropolitan Region Using Kaohsiung, Taiwan as an Example

An air quality monitoring network (AQMN) usually performs the basic function of assessment of regional air quality and demonstration of compliance with ambient air quality standards in an urban area. Different pollutants, however, may present different characteristic variabilities due to their specific emission patterns, rates of diffusion, and transport and transformation behaviors. But the costs of siting in a pollutant-specific monitoring network would be higher than that for a common network with respect to several pollutants monitored simultaneously. This paper presents a survey of multi-pollutant design principles and optimal searches for siting patterns of an AQMN using both simulation and optimization models as a combined tool. While conservative, quasi-stable, and reactive pollutants are considered in the design principles, cost, coverage effectiveness, and spatial correlation characteristics are included in the multi-criteria decision making process. For illustrative purpose, a series of technical settings and two types of objectives were examined in the case study for the city of Kaohsiung in Taiwan.