基于熵权的西安市大气环境质量模糊综合评价

针对传统方法在评价大气环境质量中存在评价因素单一,不能反映多种污染物对大气环境的综合影响等缺点,文章运用模糊综合评价理论并结合熵值赋权法,选取SO2、NO2、PM10三个污染因子为评价参数,参照国家大气环境质量标准,通过计算污染因子权重分配系数和隶属度,对2006年、2010年西安市区及其不同功能区的大气环境质量作出客观综合评价并加以对比。评价结果表明:2010年西安市区大气环境质量符合国家Ⅱ级标准,较2006年无明显改善且有潜在污染加剧的趋势;西安市内交通区、工业区的大气环境质量劣于全市平均水平,是该市大气环境治理的重点区域;PM10为西安市区最主要污染因子,在全市污染影响普遍,但近年NO2污染呈现的上升趋势也应引起警惕。     

徐州市大气环境质量的模糊数学综合评价

运用模糊数学方法,选用SO2、NO2、PM10作为评价因子,参照大气环境质量标准,通过计算污染因子权重分配系数和隶属度对徐州市总体大气环境质量给出客观的评价,综合评判结果表明徐州总体大气环境质量为中度污染(三级),但空气质量在逐年好转.用模糊概念进行推理,经过运算得出综合评价结果,与一般评价方法相比更接近客观.     

模糊综合评价在合肥市大气环境评价中的应用

运用模糊综合评价方法,选取合肥市4个大气质量国控点位的SO2、NO2、PM10三个污染物作为评价因子,结合大气环境质量分级标准通过确定评价对象的权重和隶属度对合肥市2006年-2010年大气环境质量做出评价。将模糊综合评价结果与单因子评价结论进行对比分析,结果表明两种评价结果具有一定分歧性。具体表现在单因子评价体现出从严性特点,而模糊综合评价将各级评价标准综合应用,充分考虑了各个污染因素对于大气环境的贡献度,评价结果更加客观公正。     

武汉市2001～2005年大气环境质量模糊综合评价

文章对武汉市2001～2005年东湖梨园等6个监测站所监测的二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、可吸入颗粒物(PM10)结果的年变化趋势进行了分析,根据国家标准利用模糊综合评价模型对各区各年大气环境质量状况做出了合理的综合评价,并由模型中各污染因子的权重判断出可吸入颗粒物(PM10)武汉市大气质量的制约因子,二氧化氮(NO2)的权重逐步上升。根据分析数据初步分析了三种污染物的主要来源。     

城市空气质量的模糊综合评价——以乌鲁木齐市为例

摘要：运用模糊数学方法,以SO2、NO2、PM10为评价因子,通过计算污染因子权重值和隶属度对乌鲁木齐市2007年度大气环境质量进行了综合评价。结果表明,乌鲁木齐市的空气质量符合国家大气环境质量三级标准。应用模糊综合评判法对该市的空气质量进行评价,使其评价结果更接近客观实际。     

太原市2014年春节期间常规大气污染物浓度变化及聚类分析

为了探寻太原市春节期间不同监测站点各常规大气污染物的质量浓度变化规律及相互之间的关系,记录和收集了太原市上兰、南寨、涧河、尖草坪、桃园、坞城、小店、金胜、晋源9个监测点2014年农历小年至元宵节(2014-01-23—2014-02-14)期间的大气PM2.5、PM10、CO、NO2、O3、SO2小时浓度值以及相应的气温、气压、湿度、风级、能见度等气象数据,采用相关分析、小波分析、单因子污染指数评价和系统聚类等方法进行研究,发现:1该时段内就太原市总体而言,PM2.5超标倍数最大,其次是PM10、SO2、CO、NO2,O3污染最小.2农历小年、除夕、正月初八、元宵节大气PM2.5和PM10的浓度迅速增加,与自然气象因子基本无关,说明烟花爆竹的集中燃放对大气颗粒物尤其是细颗粒物产生较大影响.3SO2、NO2、CO与PM2.5和PM10浓度变化的波动趋势相似、主周期相同,反映了部分PM2.5和PM10与SO2、NO2、CO有共同的来源;O3的波动趋势及主周期与上述污染物完全不同,显示出它来源的特殊性.4按PM2.5聚类,南寨、涧河、尖草坪、桃园4个点聚为一类,小店和坞城2个点聚为一类,金胜和晋源聚为一类,位于太原市最北端作为清洁对照的上兰监测点自成一类,与它们的地理位置有较好的相符性,同时,聚类分析结果与各监测点的单因子污染指数评价结果相一致.本文提示小波分析与聚类分析相结合可以较好地反映城市大气污染物浓度变化的时间与空间分布规律.     

太原采暖季霾和良天气下大气污染物的污染特征分析

为了探讨太原市大气污染物在霾天气下的污染特征,2013年12月至2014年3月对太原市大气污染物(PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO和O3)质量浓度进了收集研究。分析结果表明无论是霾还是良天气,PM2.5和PM10的相关性最好,PM2.5与NO2的相关性最差。O3与PM2.5的相关系数均大于0.7,表明O3与PM2.5的形成有着密切的关系。     

2016-2020年成都市大气质量变化特征及健康风险评价

本文基于成都市2016—2020年PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3浓度监测数据,运用主成分分析(PCA)和复合污染特征分析污染物特征及来源,并采用美国环境保护署(USEPA)推荐的健康风险评价模型评估了PM2.5、PM10、SO2、NO2的健康风险,结果表明:2016-2020年成都市除O3外其余5种大气污染物浓度逐年降低,O3浓度总体呈上升趋势.相比2016年,2020年PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO平均质量浓度降低幅度为26.79％,30.44％,50.00％,24.49％,41.18％;O3平均质量浓度上升9.03％.主成分分析和复合污染特征分析表明大气污染物来源具有同一性.2016—2020年成都市PM2.5非致癌风险指数均大于PM10非致癌风险指数.与其它年份相比,成都市2016年PM2.5和PM10的健康风险值均最高,分别为2020年的1.55倍和1.54倍.SO2和NO2的健康风险存在年龄差异,大气污染物的健康风险随年龄的增加而降低,对老人造成的健康风险最小,儿童最大.2016年男童和女童(<6岁)SO2/NO2健康风险值最高,是2020年的2.50/1.46倍.6～17岁和60岁以上人群,男性健康风险小于女性,其余年龄段男性健康风险均大于女性.成都市各人群PM2.5、PM10、SO2和NO2的健康风险均未超过USEPA推荐的1×10-6～1×10-4可接受风险范围.     

2007—2013年宝鸡市大气环境空气质量评价及治理措施

利用环境空气监测资料,采用Daniel趋势检验的Spearmam秩相关系数和综合污染指数等方法进行分析评价,确定宝鸡市空气中的主要污染物,研究了宝鸡市2007—2013年间大气环境质量的变化趋势。结果表明:2007—2013年宝鸡市满足二级空气质量的优良率均达到了85%以上;宝鸡市大气中的PM10污染物指数最高,其次是SO2,最后是NO2;2007—2013年,宝鸡市NO2、SO2的浓度分别呈现缓慢的上升趋势,但变化效果不显著,污染指数最高的PM10呈现下降趋势,变化显著。     

渝北区环境空气质量现状及污染原因分析

本文采用综合污染指数法和空气质量指数法对2014年重庆市渝北区的主要空气污染物(SO2、PM10、NO2、O3、CO、PM2.5)的现状监测值进行了评价。结果表明:对照环境空气质量标准,2014年城区内SO2、NO2均符合国家空气质量二级标准,PM10、PM2.5测定值均超标。污染物浓度时空分布不均匀,冬春季浓度较夏秋季高,出现明显的季节特征;空间分布上,两路空气质量优于空港。2014年渝北区环境空气中大部分污染物浓度均低于2013年和主城平均浓度,环境空气质量综合污染指数呈现下降趋势。2014年渝北区空气质量优良天数255天,高于2013年和主城优良天数,影响渝北区空气质量的首要污染物为PM2.5,其次为PM10、O3-8h、NO2。渝北区的环境空气污染主要受城市建设、产业结构、气象条件、交通尾气的影响。     

乌鲁木齐市大气环境质量变化趋势分析

以乌鲁木齐市2004～2010年间的大气环境质量监测数据为依据,采用空气污染综合指数法评价其大气环境质量,并运用Spearman秩相关系数预测其发展趋势.结果表明:乌鲁木齐市大气环境质量为轻度污染,主要污染物为SO2和PM10.NO2和PM10有上升趋势,SO2呈不显著下降趋势.     

山东省淄博市大气环境质量回顾评价与分析

采用了1992～2001年的SO2、PM10、NO2三种污染物的年均浓度,来表征淄博市的大气环境质量,运用模糊综合评判-灰色关联分析复合模型,对这10年的大气质量进行评价,并对污染的成因进行了分析,最后提出了防治对策.     

河南省2015-2019年大气污染时空变化特征研究

河南省位于京津冀周边区域,其大气复合污染形势较为严峻.本研究利用河南省2015-2019年83个国控站点数据,综合探究了 PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO和O3MAD8(臭氧日最大8h平均值)的时空变化特征.与2015年相比,2019年河南省PM10、PM2.5、SO2、NO2和CO年均浓度分别下降了 26....     

大气污染物及AQI时空特征分析——以山西省2015年上半年为例

根据2015年上半年山西省11个地级市PM 2.5、PM 10、NO 2、SO2、CO、O 3的日污染浓度监测数据及AQI值,分析其污染特征。结果表明:全省11市PM 2.5、PM 10超标率较高;NO 2、SO 2、CO、O 3超标率则较低;全省PM2.5/PM1 0的比值范围在0.367 7~0.718 9,且PM 2.5和PM 10之间存在较显著的线性关系;PM 2.5、PM 10、NO 2、SO 2、CO以及AQI监测值在1~6月份逐渐递减,O3则呈总体上升趋势;AQI达标天数比例范围在61.88%~85.08%,平均比例为71.42%,平均超标天数比例为38.58%,其中重度及以上污染天数比例为1.50%。     

“十五”期间南昌市城区大气环境质量评价及污染特征分析

以南昌市城区“十五”期间的大气环境质量监测数据为依据,采用空气污染综合指数法评价其大气环境质量,并运用spearman秩相关系数预测其发展趋势。结果表明南昌市“十五”期间大气环境质量为轻度污染,主要污染物为降尘和可吸入颗粒物。S02和N02的浓度有上升的趋势,但不显著,PM10呈显著下降趋势。同时分析了南昌市大气污染特征及原因,提出了改善大气环境质量的对策和建议。     

溧阳市1985~2011年环境空气质量变化规律的模糊综合评价

选用模糊综合评价法,对溧阳市1985~2011年环境空气质量进行了综合评价,选用SO2、NO2、TSP/PM10作为评价因素,通过计算各评价因素权重分配系数和隶属度,分析了长期空气环境质量变化趋势。结果表明:TSP/PM 10为1985年以来溧阳市首要环境空气质量制约因素,20世纪80年代中期全市空气质量主要隶属于一级标准,20世纪80年代后期主要隶属于二级标准,20世纪90年代初期主要隶属于三级标准,20世纪90年代中后期至今主要隶属于二级标准,近几年受TSP/PM1 0因素影响,在三级标准的隶属度有上升趋势;自20世纪90年代中期始,NO 2超越SO2成为继PM 10之后制约空气质量的第2大因素;经济发展对环境空气质量的规模效应较为显著,技术减排效应逐步显现。     

建立江苏省PM2.5环境空气质量标准的需求探讨

现行环境空气质量评价体系中的3项指标(SO2,NO2和PM10)已不足以全面反映江苏省大气复合污染状况,与公众感受差距较大.通过分析江苏省PM2.5,污染现状和污染源状况,综合大气中PM2.5对人群健康影响的流行病学和毒理学研究成果,以及国外PM25环境空气质量标准,建议江苏省将PM2.5纳入环境空气质量指标体系,建立...     

复合型工业城市重空气污染过程大气污染特征

以湘潭市地区2013年10月29日一次重空气污染过程为例,利用湘潭市空气自动监测站24小时连续监测数据,研究此次重空气污染过程大气污染浓度变化特征。结果表明SO2、NO2、PM10、CO、O3和PM2.5的日均值分别为105 ug/m3、117 ug/m3、542 ug/m3、2.583mg/m3、146 ug/m3、419 ug/m3,PM2.5污染最为严重,其日均浓度超出国家二级标准(75 ug/m3)4.59倍。SO2、NO2、PM10、CO、O3和PM2.5日变化显著,SO2和O3的日变化均呈单峰型,PM10、PM2.5、CO和NO2日变化均呈早晚双峰型。通过调查研究,这次污染事件的主要原因有极端不利的气象条件,近郊区大量焚烧秸秆以及PM2.5的区域污染传输。     

成都市区夏季大气污染物浓度时空变化特征分析

为了解成都市区大气污染物浓度水平及其变化规律,统计分析了2013年6月1日—8月31日3个市区站点(十里店、梁家巷和草堂寺)SO2、NO2、O3、PM2.5、PM10和CO逐时观测资料.结果表明,观测期间O3污染严重,上述3个站点小时均值超标率分别达22%、37%和42%.大气颗粒物污染也较为严重,上述3个站点PM10日均浓度超标率分别为13%、8%和3%,而PM2.5日均值超标率分别高达34%、27%和26%.NO2和CO早晚的浓度高峰主要与机动车流量增加和混合层高度降低有关.由于紫外辐射影响,O3浓度在正午出现峰值.受机动车流量高峰和气象条件的影响,PM2.5和PM10最大值和最小值分别出现在上午和下午.通过对污染物"周末效应"的分析,发现周末O3、PM2.5和PM10的浓度显著高于工作日,SO2、NO2和CO反之.成都市区大气污染受局地排放和外源输送共同影响,其中PM10和NO2主要受局地源控制,而PM2.5、SO2和O3受外输送影响较大.     

主成分分析法在深圳大气环境质量时空特征研究中的应用

根据2006-2010年深圳市8个环境监测点大气污染物SO2、NO2、PM10和O3的监测资料,利用主成分分析技术综合评价了深圳市大气环境质量,分析了大气环境质量的时空分布特征,探讨了其发展变化趋势.结果表明,近5年来,深圳市大气环境质量在逐步改善,各种污染物浓度均具有一定程度的下降.通过主成分分析法发现,盐田区和龙岗区监测点的大气环境质量较差,而华侨城的大气环境质量较好,2006-2010年大气环境环境质量在时空分布上呈现出持续改善的趋蛰.