郑州城区PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度变化特征及其对气象因子的响应

利用郑州城区9个国控监测点位PM_(10)、PM_(2.5)的日监测数据,研究2013～2016年间郑州城区大气颗粒物质量浓度变化特征及其对气象因素的响应。结果表明,2013～2016年间郑州城区环境空气污染总体状况改善趋势较为显著,重度及以上的污染天数占全年有效天数的比例逐年降低,PM_(10)、PM_(2.5)浓度逐年下降;PM_(10)和PM_(2.5)浓度月均值变化基本一致,浓度变化均呈"U"型分布。PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化具有明显的季节性特征,冬季其质量浓度最高,春季和秋季次之,夏季最低。选取气温、气压、风速、相对湿度和降水量等气象因子,利用Spearman秩相关分析研究各个气象因子对大气PM_(10)、PM_(2.5)浓度的影响。相关性分析结果表明,与PM_(10)、PM_(2.5)浓度显著相关的气象因素存在季节性差异,风速、相对湿度和降雨量是影响郑州城区大气颗粒物质量浓度的主要气象因子。     

毕节市区大气污染特征及影响因素分析

根据毕节市2015年大气污染物浓度和气象因子的监测数据,分析了毕节市区大气污染物SO_2、NO_2、PM10、PM2.5、CO及O_3浓度的月、季和年平均变化特征及其影响因素,并对大气污染物浓度之间以及大气污染物浓度与气象因子之间的相关性进行了分析。结果表明:(1)毕节市区2015年空气质量总体良好,空气质量优良天数占95.1%,主要大气污染物为PM10和PM2.5;(2)大气污染物SO_2、PM10、NO_2、PM2.5、CO的月浓度都呈"V"型单谷变化趋势,而O_3的月浓度则为单峰变化趋势;大气污染物SO_2、PM10、NO_2、PM2.5、CO浓度的季节变化为冬季最高、夏季最低,O_3浓度的季节变化则为春季最高、冬季最低,且季节之间的差异性显著(p0.05);大气污染物PM10和PM2.5的年平均浓度分别超过我国《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中一级标准年平均浓度限值的18.2%和112.4%,SO_2和NO_2的年平均浓度均未超过国家一级标准的年平均浓度限值;(3)大气污染物SO_2、NO_2、CO浓度与颗粒物PM10、PM2.5浓度之间两两呈极显著正相关性(p0.01),其与O_3浓度之间呈极显著负相关性(p0.01);PM2.5浓度与PM10浓度之间呈极显著正相关性,而PM2.5浓度与O_3浓度之间呈显著负相关性,多元线性回归分析得出PM2.5浓度与其他大气污染物浓度之间的拟合方程为:PM2.5=2.718+0.130SO_2+0.747PM10+0.255NO_2-0.077O_3+0.678CO;(4)气压与大气污染物SO_2、NO_2、CO、PM10浓度之间呈显著正相关性,其与O_3浓度之间呈极显著负相关性;温度除与O_3浓度之间呈极显著正相关性外,与其他大气污染物浓度之间呈显著负相关性,且其与O_3浓度的相关性系数最大(r=0.501),说明温度对O_3浓度的影响较大;相对湿度除与CO浓度之间无显著相关性外,与其他大气污染物浓度之间均呈显著性负相关性;风速与O_3浓度之间呈极显著正相关性,其与其他大气污染物浓度之间均呈极显著负相关性。     

气象因素对乌鲁木齐市城区空气质量的影响

基于乌鲁木齐市2015年大气污染物和气象观测数据,用相关性分析和主成分分析法探讨了气象因素对乌鲁木齐市城区空气质量的影响。研究结果表明:1)大气压与PM_(2.5)、CO正相关显著,与O_3负相关显著;气温、水汽压和风速与PM_(10)、O_3存在显著正相关,与其他污染物都存在负相关;湿度与PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO存在显著正相关,与PM_(10)、O_3存在负相关。2)对乌鲁木齐市首要污染物PM_(10)存在显著影响的空气污染物包括CO、PM_(2.5)、SO_2,气象影响因素包括水汽压和湿度。     

武汉市汉阳区大气污染特征及气象影响分析

为深入了解汉阳区大气污染现状,文章根据2018年12月-2019年11月汉阳区环境空气质量监测点污染物监测数据及同期气象数据,分析了大气污染特征、主要污染过程及气象条件影响。结果表明:汉阳区当前呈现出明显的季节性复合污染特征,春季和秋季PM_(10)、PM_(2.5)、O_3和NO_2等多种首要污染物并存,夏季和冬季则分别以O_3和PM_(2.5)为主;全年主要发生了以PM_(2.5)、O_3和NO_2为首要污染物的3类持续污染过程,PM_(2.5)污染程度最为严重,O_3次之,NO_2较轻;气象因素对污染物浓度具有重要影响,风速与主要污染物浓度均显著负相关,相对湿度主要与O_3显著负相关,温度与PM_(2.5)和NO_2显著负相关,而与O_3显著正相关,气压则和温度完全相反;气团轨迹聚类及潜在源区分析结果显示,汉阳区PM_(2.5)污染的潜在源区主要分布在湖北省中部和东部、江西省北部、山东省西南部以及鲁苏豫皖4省交界地区,O_3污染的潜在源区主要分布在湖北省中部和东部、安徽省西部以及长江三角洲的部分地区,NO_2污染的潜在源区主要分布浙江省西北部、安徽省南部以及长江中游城市群的部分地区。     

重庆市大气主要污染物特征分析

基于环境空气质量监测数据,分析了各项污染物时间变化特征,并利用SPSS 19.0软件进行相关性分析和主成分分析。结果表明:SO_2和CO污染较轻,NO_2浓度水平较高,O_3和PM_(2.5)污染相对严重。SO_2和O_3呈现"单峰型",NO_2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)呈现"双峰双谷型"的日变化特征。SO_2、NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)呈"U型",O_3呈现倒"U型"季节变化特征。PM_(10)、PM_(2.5)与SO_2、NO_2、CO,SO_2与NO_2、CO,NO_2与CO呈现正相关;NO_2、CO与O_3呈现负相关。主成分分析法结果显示第1个因子为PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2,第2个因子为O_3。     

石家庄PM_(2.5)变化规律及与其他污染物的相关性分析

以河北省重点城市石家庄2014年环境空气质量监测数据为依据,分析了PM_(2.5)的变化规律及其原因,以及PM_(2.5)与其他污染物之间的相关性。结果表明,石家庄PM_(2.5)的最高值出现在1月份,主要原因是冬季雨雪少,且因受太行山阻挡,在高燃煤重污染的条件下,污染物易聚集而不易扩散。由于形成的逆温层不利于污染物扩散,造成夜间浓度高于白天。冬季颗粒物污染是典型的煤烟型污染,燃煤排放在PM_(2.5)中占49%;春季颗粒物污染是混合型污染,扬尘和煤烟尘的分担率在PM_(2.5)中达到了76%。PM_(2.5)浓度与SO_2的变化趋势呈现出显著正相关性、与NO_2具有一定的正相关性、与CO具有一定的正相关性、与O_3呈现负相关性、与VOCs呈现正相关性、和NH_3呈现负相关性。     

基于气象条件下哈尔滨市污染特征分析

利用2013年哈尔滨市环境监测资料及气象资料,分析了4种主要污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2)的时空分布特征及各种气象条件对城市大气污染的影响。结果表明:风速在采暖期对污染物浓度的影响尤为显著,相关系数达-0.87;混合层高度对雾霾天气形成影响较大,PM_(2.5)浓度与混合层高度呈现负相关;气温、气压、降水与PM_(2.5)浓度均有较好相关性,哈尔滨市污染物特征受气象条件影响较大。     

气象因素对乌鲁木齐市PM_(2.5)浓度影响分析

基于乌鲁木齐市大气污染物数据,对乌鲁木齐市2016年空气质量变化做趋势分析。利用乌鲁木齐市2016年同期气象要素,通过相关分析和主成分分析方法探讨了气象要素对PM_(2.5)浓度的影响。结果表明:1)PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO的浓度全年变化趋势与空气质量指数(AQI)的变化趋势基本一致,O_3的浓度变化趋势与AQI变化趋势完全相反;2)PM_(2.5)浓度与CO、气压和相对湿度呈显著正相关,降水量、风速、气温和水气压与PM_(2.5)浓度呈显著负相关。     

清洁大气背景下贵阳空气质量变化及气象作用

利用贵阳市2013~2016年空气质量监测及气象观测资料进行分析,研究云贵高原城市空气变化及气象影响作用.结果表明:近4a贵阳区域SO_2、NO_2、O_(3_8h)、PM_(10)、PM_(2.5)和CO年平均浓度分别为(20.78±19.71),(28.32±9.59),(107.59±27.54),(67.56±34.32),(42.53±24.52)μg/m3和(0.74±0.22)mg/m~3,除SO_2浓度接近或超出我国中东部城市之外,其它污染物均表现为相对清洁水平;地面O_3浓度逐年明显上升,但其它大气污染物水平均呈逐年下降趋势,且呈现与我国中东部一致的空气质量年际、月际和日变化特征.各功能区污染物区域差异明显,颗粒物和SO_2、NO_2、CO浓度水平表现为工业区居民区郊区,O_3浓度呈现为郊区居民区工业区的特征,表明人为活动对空气质量的影响.近4a O_3与PM_(2.5)夏季白天呈显著正相关,冬季显著负相关,反映了云贵高原城市空气质量的复合污染特性.大气污染物浓度与温度、边界层高度、太阳直接辐射和气压的相关性显著,而与相对湿度和风速相关性较弱,这不同于中东部地区风速主导大气污染物水平变化的特征.云贵高原夏季作为主要雨季,小雨和中雨量级降水对PM_(2.5)吸湿增长较弱,中雨以上降水对PM_(2.5)具有清除作用;而在PM_(2.5)浓度较高和干冷的冬季,小雨的PM_(2.5)吸湿增长明显,中雨以上降水对PM_(2.5)清除显著.     

大连市大气污染特征、影响因素及来源分析

基于2016—2017年大连市6种大气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、O_3、CO)的监测数据,研究污染物浓度的时间变化、周末效应及气象影响因素。结果表明,大连市大气污染物以O_3、PM_(10)和PM_(2.5)为主;冬季主要污染物为颗粒物,夏季为O_3。受供暖燃煤等影响,PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2浓度供暖季显著高于非供暖季。大气污染物浓度季节变化显著,且PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2及NO_2呈现周末较高的"周末效应"。利用相关性分析考察温度、湿度、风速等气象因素对污染物的影响;利用后推气流轨迹等方法分析大连市大气PM_(2.5)可能的来源。     

达州市城区大气污染物浓度变化特征及影响因素分析

利用达州市城区环境空气自动监测站2015—2017年数据,研究了大气污染物的浓度变化特征和影响因素。结果表明:达州市城区未受到SO_2污染,PM_(10)和PM_(2.5)同比大幅下降,NO_2、CO和O_3-8 h浓度有所上升。污染物在不同季节的差异显著性不同,SO_2、CO、O_3-8 h在不同季节之间均存在显著差异(P<0.05),NO_2浓度在除秋季和冬季外的其他季节之间均存在显著差异,PM_(10)和PM_(2.5)浓度在除春季和秋季外的其他季节之间均存在显著差异。不同污染物的月均浓度变化曲线和不同季节的小时浓度变化曲线,以及不同季节的相关性也具有明显的特征。同时,本研究还建立了PM_(10)和PM_(2.5),NO_2和CO分别在不同季节的预测线性模型,为进一步了解污染物之间的相互关系和预测污染物的浓度发展趋势提供了参考。     

餐厨垃圾与污泥厌氧发酵动力学特性分析

基于2016—2017年大连市6种大气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、O_3、CO)的监测数据,研究污染物浓度的时间变化、周末效应及气象影响因素。结果表明,大连市大气污染物以O_3、PM_(10)和PM_(2.5)为主;冬季主要污染物为颗粒物,夏季为O_3。受供暖燃煤等影响,PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2浓度供暖季显著高于非供暖季。大气污染物浓度季节变化显著,且PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2及NO_2呈现周末较高的"周末效应"。利用相关性分析考察温度、湿度、风速等气象因素对污染物的影响;利用后推气流轨迹等方法分析大连市大气PM_(2.5)可能的来源。     

秀山县城区大气环境质量特征研究

为详细了解秀山县城区大气质量状况,选择2016年9月—2017年1月大气观测数据进行分析研究,结果表明:研究时段内PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2和O_3大气污染物浓度均满足《GB3095-2012环境空气质量标准》中二级标准要求,随着月份变化,PM_(10)、PM_(2.5)和O_3呈先降低再升高的趋势,NO_2呈逐渐增加趋势,SO_2变化趋势相对平缓。大气污染物NO_2与PM_(10)和PM_(2.5)呈显著性相关,聚类分析结果表明PM_(10)、PM_(2.5)对大气环境质量影响较大。气象参数与大气污染物均呈明显相关性,表明气象条件对污染物的扩散起着重要作用。     

宁波市区秋冬季PM_(2.5)质量浓度特征及影响因素分析

该研究基于2013年11-12月的宁波市空气质量监测数据和气象资料数据,分析了PM_(2.5)质量浓度变化特征,探讨了PM_(2.5)与其它粒径颗粒物、气体污染物以及多个气象因子之间的相关性及影响规律,构建了包含气象和污染气体因子的逐步回归模型,综合分析了2类因子对宁波市PM_(2.5)浓度的影响。研究结果表明:(1)研究时间段内的宁波PM_(2.5)质量浓度范围为(100.66±72.98)μg/m~3,超过粗颗粒PM_(2.5-10)的质量浓度,是可吸入颗粒物的主要组成部分。(2)PM_(2.5)与3种污染气体均表现出显著的相关性,其中与CO的质量浓度相关性最高,R=0.85。风速与PM_(2.5)呈现负相关,受西北-北风向影响下的PM_(2.5)浓度要明显高出其它风向影响下的浓度。降水对PM_(2.5)影响显著,降水日的PM_(2.5)平均质量浓度随降水强度呈现幂函数递减,为非降水日的48.4%。非降水日的PM_(2.5)浓度与相对湿度显著正相关,与日照时数显著负相关。(3)逐步回归结果表明,气象和污染气体两类因子能够解释PM_(2.5)浓度82.4%的变异。其中,CO是影响宁波市秋冬季PM_(2.5)浓度的首要显著因子。本研究对明确城市PM_(2.5)污染特征和影响因素具有参考价值和意义。     

湖北大气颗粒物污染水平及污染物相关性研究

基于2012-2014年湖北省环境空气质量监测统计数据,根据污染浓度水平,利用ArcGIS软件分析湖北省大气颗粒物污染空间分布特征,并利用SPSS软件对大气污染物SO_2、NO_2、O_3、CO、PM_(2.5)和PM_(10)的相关性进行分析。结果表明:2012-2014年期间,湖北省PM_(10)年均浓度总体呈上升趋势,超标城市几乎分布于湖北省各区域;武汉、荆州、宜昌3个城市PM_(2.5)与PM_(10)、SO_2、NO_2、CO均呈较高的正相关性,鄂州、恩施、黄冈、黄石、荆门、十堰、随州、咸宁、襄樊和孝感10个城市PM_(10)与NO_2、SO_2均呈正相关性。文章的分析结果可为湖北省改善环境空气质量,降低颗粒物浓度水平提供基础信息和建议。     

气压对西安市城区空气质量的影响

以西安市城区2014年1月1日至2015年12月31日空气质量监测数据和气象资料为基础,分析了气压对空气质量的影响及其空气污染特征。结果表明:AQI及各污染物浓度变化很好的拟合二次函数,且拐点横坐标均在7月前后。相关性分析表明:平均海平面大气压与SO_2、CO、NO_2、O_3呈现为显著正相关性,与AQI、PM_(2.5)、PM_(10)呈现为显著负相关。平均海平面大气压P对各污染物的影响在夏季最为强烈,而在春季和冬季最弱;P对O_3的形成存在较明显的影响。各污染物浓度和气象因素之间存在明显的共线性,PM_(10)主成分回归模型通过了显著性检验、拟合优度很好且无多重共线性。     

太原市城区重污染天特征及大气污染防治建议

对太原市2014年重污染天大气污染物浓度变化和时间、空间分布特征进行了分析,全年太原市城区有28个重度以上污染天,首要污染物为细颗粒物,集中出现于采暖期和10月。重污染期间,冬季PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO浓度之间显著正相关,但均与O3显著负相关;主要超标因子PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2浓度与风速(2.0 m/s以上时)显著负相关,与气压(P)总体负相关,与相对湿度(RH)总体正相关。重污染天城区大气污染物浓度空间分布南北差异明显、南部高于北部,聚类分析结果显示,城区北部远郊的南寨和上兰有类似污染特征,城区中部尖草坪、桃园、小店、金胜等点具有类似颗粒物污染特征,污染物分布主要与区域地形、风向、污染源分布特征有关。基于重污染天特征,该项研究提出了减缓太原市大气污染的建议。     

春节期间燃放烟花爆竹对句容市环境空气的影响分析

利用空气质量自动监测系统分析2017年春节期间句容市城区环境空气中的SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(10)及PM_(2.5)的浓度变化,发现燃放烟花爆竹对PM_(10)及PM_(2.5)的浓度有较大影响。     

北京市2014年APEC期间及前后城区大气污染物变化特征

该文选择北京城区12个空气质量监测点,研究APEC前后及期间污染物时空变化特征及相互关系,并从不同角度分析污染物时空变化的影响因素,探讨APEC期间采取的临时减排措施对污染物的影响。结果表明:除O_3外,APEC期间污染物浓度低于非APEC期间,各污染物浓度在会间逐日变化呈"M"型、日变化最为平稳(α=0.05,Sig0.05),基本呈从北至南、从西至东的递增趋势,O_3浓度空间变化和NO_2的相反耦合度最高(p=0.01,r-0.80);PM_(2.5)、SO_2、NO_2和CO相互间在不同时段呈不同水平的正相关关系,但O_3在和其他污染物呈负相关。大气污染物浓度主要受排放源、气象因素、区域传输及污染物相关性等综合因素的影响,通过回归分析发现SO_2、NO_2、CO浓度和温度负相关性显著(α=0.05,Sig0.05),NO_2、CO、PM_(2.5)和湿度负相关性极显著(α=0.05,Sig=0.000.05)。PM_(2.5)为APEC期间首要污染物,PM_(2.5)浓度在各因素综合影响下降低,使得会间空气质量达到优良水平,因此,APEC期间采取的减排措施取得成效,可为相关环保部门采取合理有效的环保手段提供指导。     

重庆市都市功能核心区秋季大气污染物时空分布特征

为研究重庆市都市功能核心区大气污染物浓度水平及变化规律,统计分析了2014年9月至2014年11月5个监测站(解放碑、高家花园、杨家坪、新山村和南坪)24 h连续监测PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O_3浓度数据.结果表明,观测期间,大气颗粒物污染严重,5个站点PM2.5日均浓度超标率分别为30.8%、37.4%、38.5%、37.4%和31.9%,5个站点PM10日均浓度超标率分别为23.1%、22.0%、18.7%、19.8%和19.8%;重庆市都市功能核心区细颗粒物(PM_(2.5))污染严重,5个站点PM2.5占PM10比例分别为60.2%、64.6%、64.1%、75.4%和62.8%;PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和CO早晚出现高峰值;SO_2和O_3浓度日变化曲线呈现单峰型,峰值分别出现在中午和午后;降水量、气温和水汽压与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2呈显著负相关;相对湿度与O_3呈显著负相关,气温、水汽压和风速与O_3呈显著正相关;CO与相对湿度呈显著正相关;风向也影响着大气污染物浓度的时空分布,南偏西、南偏东和东北偏北风利于PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO浓度积累,西北风利于PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO扩散;但西北风控制下利于O_3浓度积累.