基于三次指数平滑模型的雾霾天气预测

通过分析郑州市2013—2016年空气质量指数月统计数据,可以看出空气质量指数(AQI)、PM_(2.5)、SO_2等指标均关于时间呈非线性趋势。应用三次指数平滑模型对郑州市2017年每月的AQI、PM_(2.5)、SO_2等指标进行预测。结果表明,郑州市2017年雾霾天气与实际季节变化相符,且呈"U"型分布。     

南昌市颗粒物污染现状、原因及防治对策

2013—2017年南昌市环境空气PM_(10)、PM_(2.5)浓度总体呈逐年下降趋势,2017年,PM_(10)、PM_(2.5)年均浓度分别为76μg/m~3和41μg/m~3。污染主要来源于机动车尾气、燃煤、工艺过程、扬尘、餐饮油烟等,同时还受区域传输和不利扩散气象条件影响。针对南昌市颗粒物污染现状、原因,提出了加强机动车尾气污染防治;加大工业污染源综合治理力度;严控煤炭消费总量,调整燃煤结构;提高城市精细化管理水平,有效控制扬尘污染;加强科学研究及其能力建设的防治对策和建议。     

高密市环境空气污染物浓度变化特征

基于2014—2018年高密市大气监测数据,分析了SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)浓度的变化特征及成因,对四项污染物及降雨量进行了相关性分析,利用GM(1,1)模型对高密市未来空气质量进行了预测。结果表明,2014—2018年高密市环境空气中SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)年际变化呈现出逐年下降趋势;污染物月均值变化均为冬春季浓度高,夏秋季浓度低;通过相关性分析发现,环保政策对高密市空气质量总体改善起到了决定性作用,自然地理因素对高密市大气污染物月均值的变化影响明显。     

四川省近年来空气质量变化趋势及污染特征分析

采用2013～2017年四川省环境空气质量监测数据,按照国家最新标准及技术规范分析空气质量变化趋势及污染特征。结果表明:四川省城市空气质量总体逐年好转,优良天数率在80%左右波动上升;PM_(10)和SO_2浓度高于全国平均下降率;PM_(2.5)浓度与全国平均下降率持平;NO_2浓度在2017年开始反弹明显;细颗粒物二次转化问题突出,PM_(2.5)/PM_(10)比例在62%左右;NO_2/SO_2逐年上升,大气氧化性逐年增强;21个城市O_3第90百分位浓度平均升幅为10.7%,O_3造成的污染天数逐年上升。大气污染形势的变化表明加大对VOCs和NO_X的协同减排刻不容缓。     

乌鲁木齐大气污染“周末效应”特征及其变化趋势分析

利用乌鲁木齐市主城区内四个国控环境空气质量自动监测站点2015—2019年的小时数据,对乌鲁木齐城区大气污染物"周末效应"情况及演变趋势进行研究,并对其产生的原因进行简要分析。研究结果表明:乌鲁木齐大气环境中PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2呈现出明显的"负周末效应"现象,工作日PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2浓度分别较周末高出2.2%、3.5%和0.5%。臭氧(O_3)呈现明显的"正周末效应",周末臭氧浓度较工作日高出3.5%。周末臭氧前体物CO、NO、NO_2浓度较工作日分别低3%、5.9%、2.2%,均呈现明显的"负周末效应"现象。近五年乌鲁木齐市各主要大气污染物"周末效应"偏差呈现逐渐减小的趋势,并在整体上呈现出由"负周末效应"向"正周末效应"转变的趋势。     

巴中市城区PM_(2.5)污染特征及时空变化规律分析

利用巴中市城区一个自然年(2016年3月1日~2017年2月28日)的空气质量数据,分析了巴中市城区PM_(2.5)的污染特征和时空变化规律。结果表明,PM_(2.5)日均浓度对数值接近正态分布特征,PM_(2.5)与其他主要大气污染物都具有显著的相关关系。CO、NO_2是主要的相关因素,与PM_(2.5)的相关系数都高达0.7以上。PM_(2.5)浓度表现为冬季秋季春季夏季,这与首要污染物是PM_(2.5)的天数占比以及PM_(2.5)与PM_(10)相关系数的季节变化一致,反映了PM_(2.5)呈现出以冬季污染最重,春、秋季污染中等,夏季污染最小的季节特征。PM_(2.5)与PM10的浓度比值表现为冬季秋季夏季春季。各个站点的PM_(2.5)变化趋势一致,相互之间浓度差异小且比较均衡,巴中中学站点的PM_(2.5)浓度无论在任何季节都高于其他站点,苏山坪站点在冬季的PM_(2.5)浓度明显低于其他站点,表明PM_(2.5)污染具有明显的区域性特征,与人类活动强度相关的局地污染对PM_(2.5)污染具有一定影响。     

多时间尺度的秦岭南北城市PM_(10)和PM_(2.5)变化特征分析

基于454d PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度小时数据,分析不同时间尺度下西安市和安康市PM_(10)、PM_(2.5)变化规律。结果表明:(1)西安市和安康市PM_(10)、PM_(2.5)日均浓度均呈宽"U"字型变化趋势,秋冬季污染重于夏秋季,西安市污染重于同期安康市。(2)经小波分析发现,西安市在2017年供暖期内PM_(10)、PM_(2.5)浓度小波周期与同期安康市基本相同,经济结构差异和自然条件差异对PM_(10)、PM_(2.5)时间周期无显著影响。(3)城市自然、经济和供暖条件引起西安市和安康市PM_(10)、PM_(2.5)小时浓度变化趋势差异。     

秦皇岛市环境空气质量状况及污染防治对策

2015—2017年秦皇岛市环境空气质量有所好转,SO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)污染程度呈现下降趋势,NO_2和O_3污染程度呈现上升趋势,主要污染物为PM_(10)和PM_(2.5)。秦皇岛市大气污染的主要因素有工业废气、机动车尾气、扬尘和燃煤等,是典型的复合型污染。建议通过加强工业污染源治理、强化机动车尾气治理、推进扬尘治理、加强燃煤锅炉治理、推广清洁能源、完善大气预警应急体系等污染防治对策来改善秦皇岛市环境空气质量。     

秦皇岛空气污染特征及其与气象因素的关系

利用国控站点空气监测数据和气象数据,对2016年秦皇岛市空气污染特征及其与气象因素的关系进行了分析。结果表明:2016年秦皇岛市NO_2、PM_(10)和PM_(2.5)浓度未达到国家二级标准限值,污染物浓度季节变化规律明显,SO_2峰值出现在1月,O_3峰值出现在5月,PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2和CO浓度峰值均出现在12月。污染物在西南偏西风时污染程度较高。PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、CO浓度受风速影响较小,NO_2、O_3浓度受风速影响较大。颗粒物浓度受湿度影响较大,随湿度增加而增大。     

黄河流域城市PM_(2.5)时空异质及空间溢出效应研究北大核心

选择2000—2020年黄河流域69个地级市PM_(2.5)浓度相关监测数据,采用空间自相关模型和空间回归模型对流域PM_(2.5)污染时空特征和空间溢出效应进行分析。结果表明:①2000—2020年黄河流域城市年度PM_(2.5)浓度值呈“先升后降”的趋势,黄河流域PM_(2.5)污染呈“先恶化、后改善”的趋势。②黄河流域PM_(2.5)浓度年度均值为52.99μg/m^(3),其中,上游、中游和下游PM_(2.5)浓度年度均值分别为39.35μg/m^(3)、54.65μg/m^(3)、72.53μg/m^(3),表明黄河流域PM_(2.5)污染水平地理梯度分布呈“上游<中游<下游”的态势。③黄河流域PM_(2.5)污染具有显著的空间自相关性和空间聚集特征,下游已形成较为稳定的大气污染区,但流域PM_(2.5)污染水平空间极化程度不断降低,空气质量朝着空间均衡方向不断改善。④黄河流域城市PM_(2.5)污染空间溢出效应明显,年均气温、人口密度、工业化程度、人均GDP等因素与城市PM_(2.5)污染水平呈正向相关性,降水量、年均风速、植被覆盖度等因素与城市PM_(2.5)污染水平之间呈负向相关性。     

2015-2020年昌吉市PM_(2.5)污染时空分布特征

以新疆"乌—昌—石"重点城市之一的昌吉市作为研究对象,收集2015～2020年昌吉市空气质量自动监测站点的PM_(2.5)浓度数据,分析昌吉市PM_(2.5)浓度的年变化、季节变化、月、日以及小时变化特征及其变化规律。结果表明:近6年来昌吉市PM_(2.5)浓度均超过二级标准限值浓度,且PM_(2.5)平均浓度整体呈上升趋势;不同季节PM_(2.5)浓度呈春夏季低、秋冬季高的特点;受冬季气象条件和采暖期影响,PM_(2.5)浓度在11月至次年3月相对较高,4～10月相对较低;PM_(2.5) 24小时浓度在不同月份呈现不同的日变化规律。PM_(2.5)浓度时空分布与气象条件、采暖季、汽车尾气、工业排放等因素有关,且是影响空气质量等级和优良天数的主要因素。研究结果可为昌吉市PM_(2.5)污染防治提供参考。     

上海市松江区PM2.5与PM10浓度变化特征分析

为了解松江区PM_(2. 5)与PM_(10)浓度变化特征,选取2014年1月1日～2019年2月28日松江区3个环境空气自动监测市控点质控后的小时平均值,进行日、月、季节和年际变化的讨论分析。结果表明:2014～2018年松江区的PM_(2. 5)与PM_(10)年均浓度分别为51、61μg/m~3,呈整体下降趋势;冬春季PM_(2. 5)与PM_(10)浓度较高、秋季次之、夏季低; 2014～2018年PM_(2. 5)与PM_(10)浓度月变化趋势基本相同,整体呈现4～6月逐渐下降,10～12月逐渐上升的规律; PM_(2. 5)与PM_(10)浓度各季节及全年的日变化均呈双峰型; PM_(2. 5)与PM_(10)的相关系数为0. 87,四季系数为r冬季(0. 91) r夏季(0. 90)r秋季(0. 88) r春季(0. 72); PM_(2. 5)/PM_(10)的平均值为0. 83,大气颗粒物PM_(2. 5)的贡献率非常高。     

四川省近15年以来PM_(2.5)的时空分布特征及原因分析

近年来,PM_(2.5)成为大家关注的重点,四川省是中国PM_(2.5)高浓度的分布地区之一。利用四川省2000~2014年近15年的PM_(2.5)年均浓度反演数据,按照2005年WHO对PM_(2.5)的划分标准,采用10μg/m3、15μg/m3、25μg/m3、35μg/m3四个断点将其分为5类。以此为基础分析了四川省PM_(2.5)的时空分布特征及影响因素。研究结果表明:(1)东部地区PM_(2.5)浓度明显大于西部,2010~2014年四川省PM_(2.5)年均浓度呈下降趋势;(2)PM_(2.5)类型以污染最严重的第五类为核心呈半环状向西递减,2010~2014年第五类所占比例波动降低;(3)成都市、眉山市等地区PM_(2.5)浓度较高,2014年PM_(2.5)年均浓度降低;(4)自然因子、不透水地表、产业结构变化、大气污染防治政策等是影响PM_(2.5)浓度变化的重要因素。     

燃放烟花爆竹对自贡市环境空气质量的影响分析

利用2016～2019年春节期间自贡市环境空气自动监测系统主要污染物浓度小时及日监测数据,分析燃放烟花爆竹及采取禁燃措施对自贡市空气质量的影响。结果显示:集中燃放烟花爆竹会造成短时空气严重污染,但随着自贡市实行行政辖区内全面禁止销售、燃放烟花爆竹,污染状况明显改善,2019年污染时段在春节期间占比较2016下降45. 6%。颗粒物浓度(PM_(2. 5)、PM_(10))大幅度下降,2019年春节期间PM_(2. 5)和PM_(10)均值分别为73μg/m~3和104μg/m~3,2019年春节期间PM_(2. 5)和PM_(10)均值分别较2016年同期下降了55. 2%和51. 6%。烟花爆竹对PM_(10)和PM_(2. 5)浓度影响明显高于SO_2、CO、O_3、NO_2。春节期间有利的气象因素对自贡市污染物的稀释和扩散具有一定的影响,但禁燃烟花爆竹对颗粒物浓度降低起决定性作用。     

空气污染物的时空演化及社会经济驱动因素研究——以长江三角洲地区为例

本文以2006—2015年长江三角洲城市群为研究对象,分析该地区不同部门因能源消费而产生的典型污染物排放量,然后利用LMDI模型,对空气污染进行社会经济驱动因素分析。结果表明:该地区CO_2、SO_2、PM_(2.5)与PM_(10)等空气污染物排放量均呈现先快速增长后缓慢减少的趋势,排放的峰值多出现在了2013年,而NO_x则一直保持增长的趋势。其中,电力与工业部门是空气污染物的主要排放源,但对排放量贡献呈减少趋势,生活部门与交通部门污染物排放量则逐步增长,尤其是对PM_(2.5)与PM_(10)排放量的贡献不可忽视。人口与经济增长对污染物排放量起到了正向拉动作用,经济因素的驱动作用最为明显,其效应值呈现先小幅增加后大幅下降的趋势,能源效率与能源结构有抑制作用,其对污染物排放的效应值仅次于经济因素,而能源结构变化的效应很小。     

川南城市群大气污染时空分布及气象因子分析

以大气环境地面监测数据及其对应的地面气象数据作为基础数据,分析了2005~2014年间川南城市群大气污染时空分布特征及与气象因子相关关系。结果表明,近10年来,川南城市群PM_(10)存在典型的双峰变化,NO_2和SO_2年平均值总体保持稳定趋势;季节上表现为冬季大气污染最严重,夏季大气污染最轻。风速对PM_(10)浓度影响较大,能见度与PM_(10)呈明显的相关性。     

降水对西宁市大气污染物浓度的影响分析

文章利用西宁市区2013~2014年逐日空气污染日平均浓度资料和日平均降水资料,分析了西宁市区大气污染物浓度的分布和不同等级降水对SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)污染物浓度的清除能力。结果表明,西宁市空气质量以二级为主,二级天数占样本总数的57.8%;西宁市大气中的首要污染物是PM_(10)和PM_(2.5);降雨、降雪对污染物浓度具有稀释作用;不同等级的降雪量对4种污染物的稀释作用不同,降雪量在0.5mm以下时对污染物浓度的清除作用较弱甚至出现反弹现象,降雪量≥5.0mm时对4种污染物的清除能力最强;降雨量越大,对各项污染物的清除作用越明显,日降水量≥10.0mm对4种污染物的清除率达到了29.54%~57.57%;清除能力表现为SO_2PM_(10)PM_(2.5)NO_2的特征;连续降雪比连续降雨更有利于空气质量的改善;降雨等级不同时,AQI指数级别不变的天数居于首位的均为PM10;降雪量为0.6~1.0mm、1.1~1.9mm、≥5.0mm时,AQI指数级别不变的天数居于首位的是PM2.5;无论降雪还是降雨,PM_(10)和PM_(2.5)级别下降天数明显大于上升天数,尤其以PM2.5明显。     

NAQPMS模型预报合肥、蚌埠和芜湖空气质量的效果评估

评估了NAQPMS模式预报的合肥、蚌埠和芜湖2017年3月1日—2018年2月28日PM_(2.5)、PM_(10)和O_3地面浓度及预报准确率,发现模式对物种的预报能力依次为:O_3 PM_(2.5)PM10;对城市的预报能力依次为:合肥芜湖蚌埠。模式对PM_(2.5)和PM_(10)的预报能力在春季较弱,对O_3的预报全年均较强。整体而言,评估地区的空气质量以优良为主,等级准确率在秋季最高,冬季最低,年均值为69%;首要污染物以PM_(2.5)、O_3、PM_(10)和NO_2为主,其准确率在冬季最高,春季最低,年均值为62%。     

新疆“乌-昌-石”区域空气质量变化特征分析

《自治区打赢蓝天保卫战三年行动计划(2018-2020)》将"乌-昌-石"重点区域作为主战场,其空气质量受到广泛关注。通过收集2018～2020年"乌-昌-石"区域空气质量数据,分析区域及所辖城市主要大气污染物浓度的时空分布特征和变化趋势。结果显示:2018～2020年"乌-昌-石"区域空气污染具有明显的时间和空间分布特征。2018～2020年"乌-昌-石"区域污染物PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2和SO_2的年均浓度呈波动下降的趋势,CO和O_3的年均浓度呈小幅度波动上升的趋势;优良天数比例呈波动上升趋势。6种污染物质量浓度年内分布特征为单峰型分布,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO峰值在1～2月,O_3峰值在7月;五个地区的优良天数比例年内变化规律基本一致,均呈现倒"U"型曲线,1～2月污染最重,优良天数比例为22.60%～21.40%,12月次之,为38.70%。PM_(2.5)质量浓度在空间分布上呈现阜康最高、乌鲁木齐市最低,NO_2质量浓度分布为乌鲁木齐市最高、昌吉市和石河子市较高、其余地区较低,O_3质量浓度最大的地区为石河子市、其余地区均较低。     

基于秩相关系数法的环境空气质量情况及变化趋势研究

文章根据《环境空气质量标准》(GB3095-2012)对河南省光山县环境空气质量进行评价,利用秩相关系数法与EXCEL图表法,分析了光山县环境空气PM_(10)、SO_2、NO_2的浓度随着时间的变化而呈现的变化趋势。研究结果表明,河南省光山县环境空气质量整体较好,环境空气中PM_(10)浓度在2011~2015年中呈现上升趋势;SO_2以及NO_2的浓度整体趋于平稳状态。