乌海市空气污染特征及其与气象要素的关系

文章利用乌海市2006-2010年污染物SO2、NO2、PM10浓度值和气象资料,分析了乌海市近5年空气污染的特征,计算了各污染物与主要气象要素的单相关系数,采用灰色关联分析方法对近5年来影响乌海市污染物浓度的气象要素进行分析。结果显示:(1)乌海市环境空气的首要污染物是可吸入颗粒物,其次是SO2。(2)2006-2010年,NO2变化不大;SO2下降幅度较大,从平均值超标1倍下降到不超标;PM10也呈下降趋势,但下降幅度稍小,5年均超标。(3)SO2一年内平均值变化幅度最大,12月浓度最大,7、8月最小,相差达3倍;PM10也是夏季最小,冬季12月最大,但3、4月份沙尘天气频发时也较大。(4)相关系数通过信度0.05检验的情况下,SO2、NO2、PM10浓度值与平均风速、平均气温、水平能见度、相对湿度、日照时数、平均总云量等具有一定的相关性。(5)用灰色关联分析法得出影响SO2和PM10的气象因素排序,平均风速是影响大气污染的主要气象因素,日照时数和总云量与污染物浓度关联较大。     

淮河下游连续雾-霾及转换成因分析

利用边界层探空资料、地面气象要素及污染物资料,研究了2012年6月中上旬淮河下游一次连续多日大范围雾-霾天气的雾-霾转换过程及成因.结果表明:近地面静小风为雾-霾长时间维持提供良好动力条件,边界层中低层维持的近中性层结或逆温层结创造良好热力条件,秸秆燃烧提供凝结核条件;雾和霾过程中风速下降伴随着能见度降低,风速增大则伴随着能见度升高.中度以上霾的形成和发展都伴随着空气比湿增大,霾向雾转换过程中比湿下降.比湿越大雾-霾持续时间越长,雾前比湿越高雾中最低能见度越低.能见度与SO2浓度呈正相关( Pearson相关系数为0.42)、与PM2.5和PM10浓度呈反相关(Pearson相关系数分别为-0.49和-0.56);雾-霾过程中上风向SO2、NO2浓度高于下风向2倍左右,下风向NO和PM10浓度高于上风向1.5倍左右,出现污染物转化.     

丹东市大气污染特征及原因

丹东市大气污染具有鲜明的季节特征,采暖季市区内SO2污染较重,沙尘天气和大风天气时PM10测值较大,尘污染较重,除夕燃放鞭炮造成SO2和PM10严重污染;燃煤锅炉是造成SO2污染的主要来源;逆温、静风等不利气象条件是大气污染的决定性因子。     

2006~2009年我国超大城市霾天气特征及影响因子分析

收集了2006～2009年北京、上海、广州和成都能见度等气象因子以及SO2、NO2和PM10等环境空气质量资料,在此基础上统计分析上述4个超大城市霾天气频率季节和年际变化特征及其主要的影响因子.结果表明,北京、上海、广州和成都霾天气频率季节最高值分别为夏季、冬季、春季和秋季.北京和广州霾天气频率呈现逐渐下降趋势,而上海和成都呈现逐渐上升趋势.PM10和相对湿度是影响能见度或霾天气频率关键因子.北京能见度变化对相对湿度比较敏感,而上海和广州对PM10浓度变化比较敏感,成都对相对湿度和PM10浓度敏感程度相当.     

西安市一次严重霾污染天气特征及气象条件分析

为了解西安市气象条件对霾污染天气的影响,利用西安市13个测点PM2.5逐时监测资料和气温(T)、风向(WD)、风速(WS)、相对湿度(RH)、气压(p)以及能见度(VIS)等地面气象观测数据,对西安市2013年12月16—26日发生的一次严重霾污染过程进行分析。结果表明:此次霾污染过程中,西安市PM2.5日均值浓度最高达744μg/m3,超过国家二级标准近10倍,能见度最低降至0.42 km,重霾污染期间PM2.5/PM10在64%~80%。分析认为高相对湿度、低风速和主导风向不明显以及大气层结稳定是造成本次霾污染天气的主要气象因素,其中大气能见度与风速和大气压呈正相关,其相关系数(r)分别为0.3162、0.3479,能见度与温度的相关系数r=0.0825,呈微弱正相关,能见度和相对湿度的相关系数r=-0.7465,呈显著负相关。细颗粒物对能见度的影响非常明显,二者之间的相关系数为-0.7290,细颗粒污的消光系数最高达9.2 km-1。     

2010年广州亚运期间空气质量与污染气象条件分析

利用2010年11月4日～12月10日广州地区NO2、O3、SO2、PM、能见度实测资料,区域空气污染指数RAQI及大气输送扩散特征参数,分析广州亚运期间空气质量与气象条件变化特征.结果表明,亚运期间空气质量比亚运前后好,能见度比亚运前后大,PM1和PM2.5浓度比亚运前后小,能见度与PM1和PM2.5有较好的反相关;亚运期间NO2和SO2日均值和小时均值均达到国家一级标准,PM10日均值和O3小时均值均满足国家二级标准,污染物得到较好的控制;广州地区SO2受本地源和外地源远距离输送叠加影响,NO2受本地源影响较大;广州周边城市NO2、SO2和PM10有向广州输送的潜势,而广州O3有向其周边城市扩散的潜势;亚运期间污染气象条件比亚运前后有利,亚运期间污染物浓度降低得益于政府实施的减排措施及良好的气象条件.     

南京地区大气灰霾的数值模拟

从环境角度出发,在化学成分分析的基础上,利用灰疆与能见度的关系,数值模拟了南京地区能见度分布及灰霾天气现象.研究表明:冬夏两季SO2-4/NO-3质量比为5.39;风速、相对湿度、PM2.5浓度是灰霾天气形成的主要影响因素;能见度模拟结果很好地体现了细粒子成分的污染分布特征,在南京地区,硫酸盐和有机气溶胶是能见度下降最重要的贡献者,其次为黑碳气溶胶.     

泉州市灰霾时PM2.5浓度与气象条件、能见度相关分析研究

利用泉州市空气自动监测站的监测资料,研究泉州市灰霾天气时PM2.5浓度与风速、温度、相对湿度等气象因素及能见度的关系.结果表明:泉州市灰霾天气期间往往会伴随气象因素及能见度的变化,灰霾发生前,风速降低,相对湿度减小,逆温层形成,能见度降低;灰霾结束前,风速增大,相对湿度趋于稳定,逆温层消失,能见度增大.灰霾发生时,PM2.5的浓度与风速、能见度基本呈负相关的关系,与相对湿度基本呈正相关关系.气象条件及能见度的变化可以为灰霾天气时污染状况的预判提供重要的参考.     

沈阳一次雾霾天气颗粒物浓度及光学特征变化

利用2011年10月17～22日连续在线观测沈阳地区大气能见度、颗粒物质量浓度ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(PM1.0)、以及通过太阳光度计测量数据反演得到的气溶胶光学厚度、Angstrom波长指数、气溶胶粒子谱分布数据,结合相对湿度、风速、温度等气象资料,分析了2011 年秋季沈阳一次雾霾天气过程中能见度与颗粒物质量浓度及气溶胶光学特征变化.结果表明:相对温度偏高、小风天气以及颗粒物质量浓度累积是造成沈阳能见度下降、引发雾霾天气的主要因素;雾霾期间细粒子所占比例较高,ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(PM1.0)平均值分别为138.8、103.3、94.9μg/m3,比雾霾过程前均增加约2倍左右,PM2.5/PM10和PM1.0/PM10分别为74.7%和68.6%;当RH0.90),RH >80%时, 能见度与颗粒物浓度间的相关性减弱;雾霾期间气溶胶光学厚度明显增加,雾霾前气溶胶光学厚度和Angstrom波长指数平均值分别为0.82和0.94,雾霾期间气溶胶光学厚度和Angstrom波长指数平均值分别为1.42和1.25;雾霾天气过程中,细模态粒子的峰值浓度约是雾霾前细粒子浓度的2倍,说明沈阳地区大气污染物以细粒子为主,进而影响气溶胶光学特征发生变化.     

重庆市黔江区春季大气污染物浓度变化与气象因素关系研究

分析了2015年重庆市黔江城区2个自动监测站点PM10,SO2,NO2,O3日均值和小时均值,结合同期气象因素,对污染物浓度与气象因素进行分析.表明,PM10、SO2、NO2和O3春季平均值呈显著差异,PM10超标6天,SO2,NO2,O3污染水平较低,未超标;PM10、SO2和NO2呈现早晚双峰型,O3呈典型单峰型;风速与SO2和NO2浓度呈负相关,与O3浓度则呈正相关关系,风速较小时,利于PM10浓度降低,当风速达到一定程度,会导致PM10浓度升高;污染物浓度和相对湿度呈明显负相关;降水对大气污染物有削减作用.     

基于全国城市PM2.5达标约束的大气环境容量模拟

基于第3代空气质量模型WRF-CAMx 和全国大气污染物排放清单,开发了以环境质量为约束的大气环境容量迭代算法,并以我国333个地级城市PM2.5年均浓度达到环境空气质量标准(GB3095-2012)为目标,模拟计算了全国31个省市区SO2、NOx、一次PM2.5及NH3的最大允许排放量.分析结果表明,以城市PM2.5年均浓度达标为约束,全国SO2、NOx、一次PM2.5和NH3的环境容量分别为1363.26×104,1258.48×104,619.04×104,627.71×104t.2010年全国实际SO2、NOx、一次PM2.5和NH3排放量分别超过环境容量的66%、81%、96%、52%.空气污染较严重的河南、河北、天津、安徽、山东及北京6省市4项污染物排放量均超过环境容量1倍以上,环境容量严重超载区域与PM2.5高污染地区具有显著的空间一致性.     

太原市大气污染防治战略研究

以太原市2003年-2013年大气中主要污染物SO2、NO2、PM10为依据,分析了其季节、年度变化特征和外源输入的影响。2013年污染物的季节变化显示,SO2在冬季较高是受采暖排放影响;PM10在春季由于扬尘使其浓度最高。2003年-2012年间SO2和PM10浓度呈显著下降趋势,但仍较严重。重污染天气受来自西南、西北和东南方向的气团影响。太原市城区SO2和氮氧化物的排放总量已超过大气环境容量,其中主要是工业排放。对重点工业企业搬迁的方向也将对太原市空气质量改善产生影响。     

后奥运时期京津冀区域大气本底夏季污染变化

为探索后奥运时期京津冀区域大气本底污染状况及变化趋势,在中国科学院华北兴隆大气本底观测站,对夏季大气主要污染物(NO_x、SO₂、O₃和PM_2.5)进行了连续3年的在线观测,结合气流轨迹模式对大气污染物的传输路径及贡献率进行了分析. 结果表明:兴隆站大气本底夏季ρ(NO_x)、 ρ(SO₂)、 ρ(O₃)和ρ(PM_2.5)的平均值分别为(11.5±5.9)、(8.3±7.0)、(137.6±38.4)和(50.9±33.0)μg/m3;首要污染物为O₃和PM_2.5,ρ(O₃)和ρ(PM_2.5)日均值超过GB 3095─2012《环境空气质量标准》二级标准〔ρ(O₃)为200 μg/m3,ρ(PM_2.5)为75 μg/m3〕的天数分别为102和60 d,占观测期间有效天数的39%和23%,表现为大气氧化性增强、二次污染逐年上升;受偏南气流影响,太行山沿线区域和山东半岛—渤海湾地区是兴隆夏季大气本底污染的主要贡献区域,特别是京津冀城市区域夏季高浓度O₃和PM_2.5,对华北区域大气本底污染物浓度的整体上升具有重要影响.      

大气污染物总量减排与空气质量的分析与对策研究——以苏州市高新区为例

利用2009年-2013年污染物大气的总量减排数据、大气污染物排放量和同期环境空气质量监测数据,采用大气污染综合指数法分析了苏州高新区的污染物总量减排、大气污染物排放量与空气质量的关系.认为大气环境主要污染因子为PM10、SO2和NO3,燃煤为SO2主要来源,机动车是NOx的重要来源.为预防与治理污染,应不断提高新生产机动车排放标准,推进车用油品升级,加强环保检验、工业企业大气污染治理和扬尘治理,完善公共交通体系,发展循环经济,推广清洁生产.     

夏末秋初北京市区与背景区大气污染物的对比分析

在北京市区和背景区——河北兴隆县选点,对比两地大气污染物浓度变化及污染状况.结果表明:除O₃外,北京市区主要大气污染物浓度均高于背景区,其ρ(PM_10),φ(NO_x)和φ(SO₂)的平均值分别是背景区的1.6,3.1和4.0倍,而背景区φ(O₃)平均值则是北京市区的2.2倍;与国家二级标准限值比较,夏末秋初基本上不存在SO₂和NO_x污染,大气污染物中超标最严重的是O₃,北京市区与背景区的超标天数分别是46.9%和65.5%,其次是PM₁₀,北京市区超标天数达到25%,背景区则全部达标;北京市区与背景区的大气污染物日变化特征明显不同,其中北京市区的日变化主要受人为活动影响,表现出典型的城市特征,而背景区日变化受人为活动影响小.      

天津市大气污染源排放清单的建立

通过调研天津市工、农业生产和居民生活的统计资料,研究分析文献报道的各种污染源排放因子,计算出天津市各行业、各区县NOx、SO2、NMVOC、CO、NH3、PM10、PM2.5等污染物的排放量,发展了天津市2003年排放源清单.结果显示,天津市2003年各类污染物质的排放量NOx为1.77×105t,SO2为2.59 ×105t,NMVOC为2.24×105t,CO为1.33×106t,NH3为7.40×104t,PM10为2.52×105t,PM2.5为1.10×105t.从排放源的行业分布来看,燃煤源、汽车移动源、秸秆燃烧源是天津市大气污染物的重要排放源,燃煤源对各污染物的贡献分别为NOx46%,SO284%,NMVOC 1%,CO 58%,PM1018%,PM2.5 24%.火电、水泥、钢铁、炼焦、原油加工等行业依然是重要的工业污染排放源,火电对SO2的贡献为13%,钢铁对SO2的贡献为24%,对CO的贡献为30%.2003年天津市区对NO,、S02、NMVOC、CO等污染物的贡献均高于其它区县,对PM10、PM2.5的贡献也很高;塘沽区对NOx、SO2、NMVOC、CO等污染物的贡献很大,蓟县、武清区、宝坻区对NH3、PM10、PM2.5的贡献很大.     

天津滨海新区秋冬季大气污染特征分析

为了解天津滨海新区大气污染物浓度水平和污染来源,2009年9月1日~2010年2月28日对NOx、CO、SO2、O3、PM2.5、PM10进行了连续在线观测,并同步观测了气象要素.结果表明,秋冬季上述污染物最高日均值(秋冬平均值±标准差,O3为日小时均值最大值)分别达到300.7(65.4±52.9)×10-9、7.278(1.324±1.169)×10-6、53(13±12)×10-9、95(28±21)×10-9(体积分数)和287.4(62.3±53.6)μg/m3、1421.4(161.9±136) μg/m3. NOx和SO2秋季低于冬季,O3和PM10反之. CO和PM10相对国家二级标准超标率为2%和38%,PM2.5相对WHO标准(75μg/m3)超标率为31%.季节统计日变化显示CO和NOx为早晚双峰型,SO2为中午的单峰型,O3为午后单峰型,且秋季日变化振幅远大于冬季, PM10为早晚双峰型,但冬季比秋季晚出峰2~3h.除冬季PM10,大气污染物浓度49%~74%的逐日变化由气象要素影响.滨海新区大气污染受局地排放和外源输送共同影响,西南方向气流易造成污染物积累,其次是东北方向,而东和东南气流最有利于污染物扩散;各污染物具体表现为NOx主要受局地源控制;SO2主要受外来输送影响;CO和PM2.5同时受本地源和外来源的共同影响;PM10秋季表现为本地源污染,而冬季为本地源和外来源的共同影响.     

延安市近年来大气环境质量的变化分析

介绍了延安市市区大气环境中主要污染物二氧化硫、氮氧化物、总悬浮颗粒物近年来的变化特征,并对其进行了原因分析,从而找出了影响市区大气环境质量的一些主要因素。在此基础上进行了探讨,提出了进一步改善延安市大气环境质量的建议与对策。     

半岛型城市PM2.5多情景数值模拟研究

烟台是中国最东部半岛型城市之一,研究应用WRF-CMAQ空气质量模拟系统和排放清单技术,建立以PM2.5质量改善为核心的一次污染物质减排情景和PM2.5浓度下降之间的定量对应关系.分析结果表明,若烟台2020年实现空气质量达标,SO2、NOx、一次PM2.5分别需消减30%、30%和40%以上;一次PM2.5减排控制对PM2.5浓度下降的贡献,是SO2和NOx等常规污染物减排控制效益的8倍左右;如果仅依靠消减SO2和NOx等常规污染物,无法实现PM2.5浓度的大幅度下降.     

“十一五”期间太原市环境空气质量及影响因素分析研究

依据太原市环境空气质量监测数据,采用Daniel趋势检验法,综合污染指数法和回归分析法研究了“十一五”期间太原市的环境质量变化趋势和影响因素.结果表明,从年均浓度值分析来看,除NO2外,SO2和PM10都存在超标现象,长期来看,三种污染物浓度下降趋势明显,这与太原市环境保护行动密切相关.月际间浓度值差异除PM10在春季出现波动外,SO2和NO2均呈现“U”型曲线,这种规律与气象条件密切相关.三种主要大气污染物污染指数都有所下降,但太原市区空气污染仍以SO2和PM10为主,说明烟煤型污染的空气污染特征没有改变.主要大气污染物的空间浓度分布不均与地形和气象特征以及城市布局和污染源排放有直接关系.太原市“十一五”期间大气环境质量整体改善,但形势依然严峻.