2009—2011年包头市大气中颗粒物浓度分析

本文通过对内蒙古包头市2009—2011年PM10浓度和TSP浓度的测定,分析了大气中颗粒物浓度的含量状况。结果表明：2009年3月到9月份之间,出现6次沙尘天气,并且颗粒物浓度超过大气空气质量三级标准,其中最严重的一次PM10浓度达到1．147mg／m^3。PM10浓度一天的变化中,在下午5时和晚间10时达到两个峰值,分别是1．608mg／m^3和1．882mg／m^3。2010年中十一月份的TSP日平均浓度较高,比八月份TSP浓度高7倍。2011年春季空气中颗粒物污染较重,在沙尘天气发生期间,颗粒物浓度含量较高     

小风和静风状态下TSP大气扩散模式的理论推导

以移动烟团积分模式为基础,采用数学模型分析法,从理论上导出了小风和静风状态下的TSP大气扩散模式。该模式描述了重力沉降和地面不完全反射对颗粒物大气扩散过程的影响;与现有的大气扩散模式体系完全相容,可以方便地应用于小风和静风状态下TSP地面浓度的预测计算     

宣化城区大气TSP浓度分布预测及控制措施

根据宣化区燃料消耗量和TSP直接排放量 ,统计出全区TSP排放总量。在明确了排放源参数和气象参数的前提下 ,利用ISCST3模型模拟预测TSP浓度空间分布。各受体点的TSP夏季平均浓度值有 2 0 6%超二级标准 ,冬季平均浓度值有 3 4 9%超二级标准。烈士陵园的污染状况明显好于区政府 ,而区政府则明显好于焦化厂 ,焦化厂的全年TSP月平均浓度均超二级标准。通过对TSP污染原因进行分析 ,针对宣化区的特殊情况提出了控制对策     

影响郑州市大气TSP浓度诸因素的灰色关联分析与弹性分析

根据郑州市大气TSP浓度的监测数据以及相关影响因素数据，运用灰色系统理论的关联分析方法，得出了影响TSP浓度的主要因素，并通过建立灰色GM（1，N）模型，运用弹性分析理论分析了各影因素对TSP浓度的贡献大小。经过两者分析，提出了控制和治理TSP污染的对策。     

环境气象学、环境空气动力学

X16 9702624小风和静风状态下TSP大气扩散模式的理论推导/张仁泉(苏州市环境科学研究所)//中国环境科学/中国环境科学学会一1997,17(1)一34~36环信X一58 以移动烟团积分模式为基础,采用数学模型分析法,从理论上导出了小风和静风状态下的TSP大气扩散模式。该模式描述了重力沉降和地面不完全反射对颗粒物大气扩散过程的影响;与现有的大气扩散模式体系完全相容,可以方便地应用于小风和静风状态下TSP地面浓度的预测计算。参5X16 9702625模拟气候变化对水资源的影响二Modelling theimpaets of elimatie ehange on water resourees[刊,英3/R…     

TSP中的IP浓度分析

1 前言近年来,上海市大气中总悬浮微粒(TSP)的浓度有所控制。粒径小于10μm的飘尘(IP),也称被吸入物质,对人体健康影响更大。我们测定了某地区大气中TSP和IP浓度。测定结果表明,IP浓度的变化规律与TSP浓度变化规律一致。 2 实验部分 2.1 采样采样点设在四周空旷,通风良好的地段,采样口相对高度为1.2m。采样仪器为,Model—220TH环境飘尘采样器,美国热电子公司生产;Model AH-600安德逊粉尘采样器,日本纪本公司生产。 2.2 浓度测定均以重量法测定浓度。 3 结果 3.1 TSP与IP浓度变化关系图1为TSP与IP浓度随时间变化的示意。     

大气污染物预测浓度有效数字的探讨

通过对大气污染物预测值（叠加值）的有效数字及相关参数的探讨，得出大气污染物（SO2、TSP、PMl0、NO2）预测浓度最终的有效数字为2位。考虑实际计算需要，建议大气污染物预测浓度以mg／m^3为单位，小数点后最多保留3位数字。     

北京市冬季公共场所室内空气中TSP, PM10, PM2.5和PM1污染研究

在北京市的海淀区、朝阳区、丰台区和昌平区选择了 49个公共场所 (包括办公室、宾馆、图书馆、超市等等 ) ,分别对其室内空气中TSP ,PM10 ,PM2 5 和PM1的浓度进行了测定 ,并且对室内空气中粉尘含量的影响因素进行了分析和探讨 .研究结果表明 ,繁忙的交通状况和建筑施工将明显增加公共场所室内空气中TSP ,PM10 ,PM2 5 和PM1浓度 .频繁的室内清扫有助于降低室内空气中颗粒物的浓度 .在室内空气中 ,PM10 浓度与TSP浓度呈现明显的正向线性相关性 ,而PM2 5 和PM1的浓度与PM10 浓度的相关性较差     

内蒙古四子王旗2008及2009年沙尘天气研究

通过对四子王旗2008年和2009年3-5月份大气TSP浓度的测定,结合同期主要气象因子数据,依据国家规定的大气中TSP含量的标准和国家环境空气质量标准,对四子王旗的沙尘天气进行分类,并对其强度等级进行划分。评价结果表明：在2008年3-5月份中,发生了5次浮尘天气,2次扬沙天气,其中在2008年5月26日TSP浓度值为3.058mg/m3,达到扬沙天气等级。在2009年3-5月份,发生1次扬沙天气,TSP浓度值为3.369 mg/m3;四子王旗大气中TSP浓度含量符合国家环境空气质量二级标准;大气中TSP浓度与风速、环境温度呈正相关,与降雨量、大气压呈负相关。     

武汉市大气中TSP、SO_2、NO_x、CO的变化规律研究

对武汉市大气中 TSP、SO2 、NOx、CO浓度的日、月、年变化规律以及 TSP、NOx 浓度和车流量之间的关系进行了研究。结果表明 :SO2 浓度与温度之间呈显著性负相关关系 ,NOx 浓度和车流量之间呈显著性正相关关系 ,TSP与 NOx、CO浓度的变化趋势一致 ,机动车尾气烟尘及行驶引起的扬尘 ,将是 TSP的主要来源     

成都大气颗粒物中多环芳烃(PAHs)污染特征

本研究采用主动采样技术历时一年连续采集大气TSP样品,利用GC-MS分析测试TSP中16-PAHs的质量浓度,分析大气TSP中PAHs的浓度变化特征,成分谱分布规律。研究结果表明:成都TSP中PAHs浓度范围为15.75~295.63 ng/m3,年平均浓度及标准偏差为82.16±53.31 ng/m3,在Spearman相关检验中TSP中PAHs浓度与气温呈显著的负相关性,相关系数为:-0.6855,TSP中PAHs与TSP质量浓度成正相关关系,相关系数为:0.7186,全年大气TSP中PAHs浓度呈现出冬季>春季>秋季≈夏季的季节变化特征。     

某钢铁企业颗粒物无组织排放核算与监测对比分析

以济南东部老工业区一家大型钢铁企业为例,通过前期调研和排放系数核算出颗粒物(TSP)排放总量,再运用公式计算出厂区周边不同距离颗粒物(TSP)的落地浓度。将该落地浓度与厂区周边颗粒物(TSP)的监测值进行对比分析,充分印证了连续点源扩散的高斯模式的准确性和可行性。随着气流经过该厂区,对比上下风向监测点位颗粒物(TSP)浓度迅速升高(增大1.04倍),下风向颗粒物(TSP)浓度超出二级标准1.32倍;颗粒物(TSP)的落地浓度在厂区不同距离上的浓度变化明显,从0.1到10 km其落地浓度稀释了约3 500倍,距离>4 km时,无组织排放的颗粒物(TSP)对周围空气质量直接影响有限。     

采石场大气污染物源强分析研究

采石场环境影响评价的关键在于生产过程中产生的大气污染。TSP、PM10的影响，而TSP、PM10的影响又取决于其产生的源强的大小及扩散模式。以襄樊市襄阳城南岘山两处采石场为例，采用模拟实验、实测法对采石场大气污染物扩散模式、扩散参数及源强的确定进行分析研究。结果表明：在通常气象(平均风速)条件下，各类稳定度的TSP小时平均浓度在下风向距离800m以上均较低。基本上与实测值的。TSP值相吻合。在D类稳定度情况下，距离污染源800～900mTSP最大小时平均浓度为0．13～0．11mg／hm^3。     

兰州市城关区2000年春季大气气溶胶特征及分析

通过对兰州市城关区2000年春季大气气溶胶的监测,分析了该地区总悬浮颗粒物(TSP)的质量浓度及飘尘的粒径分布规律.结果表明:春季该地区TSP及飘尘的污染十分严重;TSP的质量浓度的日变化为双峰型;粗粒子在飘尘中的比例比较大;气象条件、人为活动规律对TSP的质量浓度变化规律及飘尘的粒径分布规律影响较大.      

青藏高原地区TSP分布特征及影响因素分析

利用大流量采样器采集了2002年11月~2009年8月的瓦里关山地区TSP样品,通过对数据的日、月、年和季节及后向轨迹等方法的分析处理,揭示了瓦里关山地区TSP基本特征及影响因素: 2003~2008年TSP质量浓度多年均值为0.076mg/m3,呈下降趋势.TSP质量浓度的月际变化特征明显,从秋初开始逐步增大,至春季的4月出现峰值(多年平均值为0.195mg/m3),在5~8月的变化中,TSP质量浓度是逐渐下降,9月份达到浓度的最低值(多年平均值为0.029mg/m3);多年平均值在1~4月均超过国家标准环境空气质量一级标准.季节变化:春季最高,其次是冬季和秋季,夏季最低,四季的TSP平均质量浓度分别为0.148,0.091,0.037,0.035mg/m3,夏季呈下降趋势,其余季节呈上升趋势.TSP质量浓度明显受到局地气象因子降水量、温度、相对湿度、气压和风的控制.降雨量越小、温度越低、相对湿度越小、风速越小,大气TSP浓度越高,反之越低.春季背景大气TSP的质量浓度平均0.12mg/m3,大风天气为0.22mg/m3,浮尘天气为0.329mg/m3,扬沙天气0.382mg/m3,沙尘暴0.874mg/m3,分别为背景大气的1.8、2.7、3.2和7.3倍,雨雪的清除效率分别为33.9%和26.7%.气象后向轨迹模型分析瓦里关山地区沙尘暴的沙源地来源于新疆北部、甘肃西北部、内蒙古中西部及本省西北部的柴达木盆地.TSP质量浓度远低于城市和区域本底站,代表了全球大陆尺度的环境,冬春季多风沙是造成TSP质量浓度较高的主要因素.     

基于单点观测的西安东二环附近TSP特性研究

本项研究通过单点采样,对西安东二环附近总悬浮颗粒物（TSP）污染状况及TSP中重金属的浓度变化趋势和组配特征进行研究。结果显示,观测点处2006年冬季与2007年春季的髑P日均浓度的平均值均超过国家空气环境质量二级标准（0．30mg／m^3）。2006年冬季TSP中Cu、Pb、Cd、Zn、Ni的平均含量均高于2007年春季。此外,应用相关性计算,推测TSP中Pb、cd、cu可能具有同源性;而根据Cu、Ni高度相关,推测Cu还有另一贡献源,而Zn则来自于独立的污染源。     

2008年阿左旗沙尘天气分析

本文通过对阿左旗2008年3－5月的空气总悬浮颗粒物浓度进行监测,分析该地区空气中颗粒物含量与沙尘天气状况。结果表明：根据空气总悬浮颗粒物浓度的沙尘天气分级标准,2008年3－5月大气中TSP平均浓度值分别为：0．556mg／m3,0．459mg／m3,0．395mg／m3,由3－5月总体呈现下降的趋势。阿左旗大气中TSP浓度符合国家环境空气质量二级标准。3－5月期间共发生9次沙尘天气,其中浮尘天气7次、扬沙天气2次。沙尘天气的频率以3月最高,4月其次,5月最低。     

沈阳城市热岛变化趋势及其与TSP相关关系的初步分析

利用 1970～ 1999年 30a的沈阳市和其周边的几个观测站的年均地面温度资料、1987～ 1996年沈阳市TSP浓度的观测资料、2 0 0 2年 11月的沈阳市地面逐时温度观测资料以及 2 0 0 2年 11月的TSP浓度的观测资料 ,对沈阳市的城市热岛年际、日变化情况统计分析研究 ,找出了城市热岛的一些变化规律 ,并对这些规律与TSP浓度关系进行分析研究。结果表明 ,沈阳的热岛强度有逐年增强的趋势 ,冬季夜间增强尤为明显。TSP的浓度与热岛的增强呈正相关。     

交通拥堵对TSP排放的影响分析

在上海市杨浦区军工路部分路段采集TSP浓度、气压、温度、分车型车流量、区段车速、信号配时等数据,通过多元回归方法分析小型车交通量,大型车交通量,拖挂车交通量及区段车速对TSP浓度的影响,建立起TSP浓度与上述交通变量的函数关系,并通过AIMSUN交通仿真软件以及基础采集数据,建立军工路路网,模拟四种交通拥堵状况(重度拥堵,中度拥堵,轻度拥堵,基本畅通)的产生和消散过程。综合分析路段交通拥堵对道路TSP排放和分布的影响。分析整理得出道路TSP小时排放总量和拥堵程度成正比关系,且TSP污染主要集中在车辆拥挤怠速的部分,车辆拥挤排队的队尾部分是TSP排放源强最高、源强增长最快的区域,增长率达到240%～290%。     

重庆主城区大气总悬浮颗粒中有机碳和元素碳污染特征分析

在四个季节采样分析的基础上，本文报道了重庆市主城区江北区(商住区)和缙云山(清洁对照点)两个监测点总悬浮颗粒物质量浓度的空间分布和季节变化特征，同时利用热分解示差热导法元素分析仪测定了TSP中的OC和EC浓度，探讨了OC和EC含量并与北京相应功能区的TSP质量浓度及其OC和EC浓度进行了比较。结果表明：重庆市商住区和对照点TSP年均质量浓度均小于北京市商住区和对照点；重庆市商住区OC和EC年均质量浓度高于北京市商住区，北京市对照点OC和EC年均质量浓度高于重庆市对照点。两个城市的四个监测点OC／EC年均值均大于2．0，说明两城市城区二次污染比较严重。