天津市空气质量与气象因子相关分析

对采暖期间气象因子与空气质量的相关关系进行了系统分析.结果表明,天气形势对空气质量影响显著,两者相关性很好,可以针对不同天气型开展污染源治理.地面风场对空气质量的影响具有双重性,即风速越大,空气质量越好,但当风速达到7m/s时,可吸入颗粒物受开放源影响污染浓度会有所增加.大气稳定度的日变化影响空气质量的日变化;层结越稳定,空气污染越重,稳定层结一般出现在早晨4:00～8:00和晚间19:00～23:00.     

成都市空气质量状况与气象条件的关系分析

利用2010年成都市城区环境监测资料及同期气象资料,分析了成都市城区空气污染物的变化特征及各污染物浓度与气象条件的关系。结果表明:(1)成都市大气环境中PM10为首要污染物,城区空气质量具有明显的季节特征,最优在夏季,冬季最差;(2)成都市大气稳定度稳定类频率的变化幅度与污染物月均值变化幅度较为一致;(3)成都市城区污染物除本地污染源外,还受到外地源的影响。     

空气污染指数API的集对分析

利用集对分析理论，对北京市近4年的空气污染指数API，进行了系统分析，通过分析可知最近4年来北京市空气质量是以优良趋势为主，依集对势大小可得知各年际闻空气质量的优劣排序为：2003年：〉2004年：〉2002年：〉2001年，不同季节的空气质量存在显著差异，四季的空气质量优劣顺序为：夏季〉秋季〉冬季〉春季。     

基于神经网络方法的城市空气质量日报技术

运用神经网络方法,将城市空气质量状况与大气污染物对空气质量的损害程度相关联,采用了\"基于大气污染损害率的API法\"评价概念,模拟发布长春市空气质量日报,同时公布次要污染物,并与API法进行同时段比对实验与综合分析。     

环境空气质量新标准对晋城市城区空气质量评价影响

分别采用新旧环境空气质量评价体系对2014年山西省晋城市环境空气监测数据进行评价,并分析了新旧标准对于评价结果的影响。采用新标准评价对空气质量评价产生较大影响,达标率下降,空气质量变差。新标准更加科学客观,与公众感受更加接近。     

基于分形求和模型的克拉玛依市空气质量评价

以克拉玛依市4个区2012年的大气自动监测数据为样本,基于分形求和模型,分析大气污染物的分布特征,利用分维数确定污染物浓度分布的随机程度,计算 SO2、NO2、PM10的大气环境背景值与标准值,确定适合于评价区域的ORAQI指数计算公式,并与 API指数作对比。ORAQI指数计算结果显示,克拉玛依市全年环境空气质量基本呈现“U”字形变化,春夏季大气质量好于秋冬季,全年空气质量有明显的季节变化,4个区中克拉玛依区空气质量相对较差,乌尔禾区空气质量最好。相对于 API指数的均匀分布结果,ORAQI指数具有更好的次要污染物体现能力,可以综合体现所评价的各项污染因子的贡献。     

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。     

城市空气质量周报效用分析

介绍了世界上一些发达国家的空气污染预报的做法和采取的措施,阐述了我国开展空气质量预报的方针和方法,指出了周报是预报的基础工作。叙述了我国空气质量周报的污染参数的选取、污染指数的分级及其浓度限值和污染指数计算及确定,分析并总结了开展城市空气质量周报所发挥的效用是提高公众的环保意识,加大了治理污染的力度,转变了环境监测的职能,促进了环境监测事业的发展     

新疆典型城市空气中TSP与PM10监测指标对空气质量级别的影响

通过对新疆4个典型城市开展为期4年的TSP、PM10浓度同步监测,分别以TSP、PM10为指标计算空气质量级别,对比2个指标影响空气质量级别所造成的差异,从而提出适合新疆城市,尤其是南疆城市沙尘天气情况下的空气质量监测体系,提出使颗粒物监测结果能够真实客观地反映干旱区城市环境质量状况的监测方法和方案。     

深圳市大气能见度特征分析及其与主要污染物因子相关性分析

近些年,随着深圳市大气污染防治举措的加强,空气质量不断趋好。文章汇总了深圳市2006～2009年大气能见度特征数据,分析了深圳市能见度的年度、季度和月度变化,发现近些年深圳市大气能见度具有向好的发展趋势。探讨了大气能见度与空气主要污染物PM10、NO2、SO2的相关关系,计算了PEARSON相关系数和偏相关系数,发现PM10浓度与能见度具有显著相关性。在此基础上总结了各个主要污染物与能见度的回归曲线。利用多元线性回归法建立了大气能见度与空气主要污染物PM10、NO2、SO2之间的回归方程。     

北京市空气污染指数及其影响因素分析

以北京市2001—2012年空气污染指数(API)和气象资料为基础,通过描述统计和GLM模型分析了北京市API的变化趋势和影响因素。分析结果表明,从年际变化看,北京空气质量呈逐年好转趋势;空气质量季节差别显著,春季和冬季的空气质量最差,夏季空气质量显著优于冬季和春季;各气象因素对空气质量均有显著影响,气压、气温、降水、日照时间与API呈负相关关系,其升高有利于空气质量改善,而日最高温、湿度、风速与API呈正相关关系。交通限行政策对北京空气质量有显著改善作用,但未发现API存在显著的周末效应。     

重庆市春节期间典型空气污染过程分析

对重庆主城区2001—2012年春节期间空气质量的变化特征进行分析,并利用气象观测资料以及TAMP模式分析了2006年春节期间中度污染个例的天气形势。结果表明,2006年鞭炮燃放解禁前后,除夕到初一空气污染指数的变化情况出现了明显差异,特别是2006年达到了中度污染。利用气象观测资料分析2006年春节大尺度环流背景发现,29日高空为偏西气流,地面受均压场控制,不利于污染物随大气扩散,近地层形成了很明显的逆温,使得污染状况更加严重。利用TAMP模式模拟此次过程,与实况对比分析了TAMP模式模拟出的8:00沙坪坝站温度的垂直变化情况,发现TAMP模式能较好地反映出近地层的大气状况。TAMP模式输出的地面风场显示,在鞭炮燃放的高峰期,在渝中半岛以及长江以南沿江地区形成了偏北气流与偏东气流的辐合,主城区的风向辐合以及较小的风速,使得鞭炮燃放产生的污染物无法及时扩散,而近地层平均动能和湍流动能都维持一个很小的值,同样抑制了污染物的扩散。     

上海环境空气质量预报考核评分方法研究和应用

根据环境空气质量新标准和技术规范的要求,结合上海空气质量预报工作的实际,制定了一套环境空气质量预报考核评分方法,为空气质量预报结果的考核和预报工作的改进提供了定量依据,并在上海得到实际应用。该方法基于空气质量指数评价方法,重点对未来24 h的分段预报（当日夜间20：00至次日6：00、次日上午6：00—12：00、次日下午12：00—20：00）结果进行考核,区分优级时段和非优级时段,侧重对污染日的评估并突出首要污染物的评分权重,并增加级别变化趋势的描述评分和污染加分项。     

能源结构变化对兰州市大气质量的影响

将2001—2010年的主要能源材料消耗、主要污染物变化及主要行业分布进行了相关性分析,结果表明:兰州市大气4种主要污染物中除烟尘呈下降趋势外,废气总量、SO2、NOx仍呈上升趋势;主要污染源为燃煤,主要污染行业为电力、蒸汽热水产供业;废气和SO2排放总量与燃煤和燃气呈强正相关,而NOx排放只与燃气呈强正相关。建议发挥兰州地域优势,加大以水电供应为主的能源结构调整,对改善当地空气质量有重要价值。     

影响城市大气质量的主要因素分析

本文利用灰色系统的关联分析方法对影响城市大气质量的主要因素进行分析,结果发现．燃料的消耗量是影响深圳大气环境质量的主要因素,机动车辆的增长是次主要因素,工业总产值的变化对城市大气质量影响极弱,而城市的发展对大气质量均有影响,对大气中ＮＯｘ和降尘的影响最明显。     

中国中东部一次大范围重污染过程特征分析

采用嵌套网格空气质量预报模式(NAQPMS)模拟与气象、污染物观测资料相结合的方式,分析了2016年12月影响中国中东部地区的一次重污染过程中PM_(2.5)时空分布特征及来源成因。结果表明,重污染过程中PM_(2.5)具有较明显的时空变化规律,污染呈现一定程度的区域性分布特点,不同地理位置条件下,污染物浓度的累积和传输方式表现出不同的特征,细颗粒物快速二次生成及不利扩散条件下的持续积累可能是此次污染过程的主要原因,不利于污染物扩散的高低空天气形势的配合抑制了污染物的快速消散,为大气污染的形成及维持提供了稳定的大气环境背景,形成了此次污染过程污染浓度高、影响范围大的态势。     

环境空气质量新标准对珠三角区域站空气质量评价的影响

利用粤港珠三角区域空气质量监控网中天湖、金果湾与万顷沙3个区域站2010年全年SO₂、NO₂、PM₁₀、O₃、PM_2.5与CO自动监测的数据,分析了实施环境空气质量新标准(GB 3095—2012)对这3个子站空气质量评价的影响。研究发现,若采用新标准,万顷沙的NO₂、PM₁₀和PM_2.5年均浓度将不同程度超标。这3个子站空气质量达标率下降7~28个百分点,空气污染指数从91%~99%下降至63%~91%;O₃的引入是导致空气质量达标率下降的最主要的原因;O₃将取代PM₁₀成为最主要的首要污染物,出现频率大于50%,且O₃(8 h)平均浓度的影响大于O₃ (1 h)浓度的影响。PM_2.5的纳入也是导致空气质量达标率下降的重要因素,其超标率为3%(金果湾)~16%(万顷沙)。NO₂标准的收严未对天湖与金果湾空气质量评价造成影响,但导致万顷沙NO₂的超标率从2%上升至10%,且NO₂作为首要污染物的比例达24%。     

基于聚类分析的颗粒物监测网络优化研究

为了优化香港环境监测网络,收集香港14个监测站2011年1月1日至2015年11月30日的颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)的小时数据进行统计分析。对PM_(2.5)进行聚类,并利用日均浓度变化图进行验证,结果表明,可将监测站分为4类(A、B、C、D类),A类位于城市郊区,B类则位于港口附近,且A、B类的PM_(2.5)日变化特征均呈现双峰型分布,峰值分别出现在09:00和21:00。对PM_(10)进行类似分析结果表明,监测站同样可以分为4类,A类位于九龙区,B类则位于港口附近,而且A、B类的PM_(10)日变化双峰分别出现在11:00和20:00左右。说明污染源头及地形的相似致使某些监测站颗粒物浓度的变化出现相同的趋势,导致监测设备的浪费和管理的冗余。建议建立更高效的空气管理系统,将冗余设备转移到其他地区,扩大空气监控区域。对PM_(2.5)/PM_(10)聚类结果表明,将监测站分为4类,B类均属于路边站,C类则位于居民区。同时还发现同类监测站PM_(2.5)/PM_(10)数值变化相同,并且可以用其中一个站的PM_(2.5)和PM_(10)浓度及另一个站的PM_(2.5)或PM_(10)浓度预测PM_(2.5)或PM_(10)浓度,为优化监测资源提供了一种新的思路。     

空气自动监测中PM2.5与PM10 “倒挂”现象特征及原因

采用不同原理的自动监测仪器在不同季节同时测定PM2.5与PM10,对所得数据中的PM2.5与PM10\"倒挂\"现象进行分析。结果表明,当PM10采用振荡天平法时,PM2.5与PM10的\"倒挂\"率较高;冬季和夏季\"倒挂\"现象发生率明显高于其他季节;造成PM2.5与PM10\"倒挂\"的原因主要有监测过程中的随机误差,PM2.5与PM10的监测方法原理不同,监测方法之间存在显著差异等。