曲线拟合对空气污染物浓度的预测

通过对深圳市1991年－2000年环境空气中SO2浓度月均值,年均值变化规律的分析,得出了其数学表达式所需的函数特征,建立了曲线拟合方程,并通过实例计算及一系列统计回归检验,表明SO2浓度的月均值、年均值实际变化与拟合曲线结果基本一致。     

各国环境空气质量评价中污染物浓度表示方法比较

对不同国家在环境空气质量评价中主要污染物浓度表示方法进行了比较和分析,发现各国对于气态污染物浓度的表示方法主要有体积比浓度和质量浓度2种方法,对于颗粒物浓度的表示方法则普遍采用了质量浓度;颗粒物的质量浓度有标况浓度和实况浓度2种表示方法,在中国标况浓度和实况浓度的数值存在较大差异,在不同地区和不同季节此差异大小亦不同,一般情况下,实况浓度低于其标况浓度,且实况浓度能够更加客观反映颗粒物污染状况;建议修订中国环境空气质量标准中颗粒物浓度的表示方法,使用实际状况下的质量浓度来表示空气中颗粒物的浓度,以保证中国与其他国家之间监测数据的可比性。     

解析大庆市“十五”期间环境空气中可吸入颗粒物污染现状

通过对大庆市“十五“期间环境空气中可吸入颗粒物浓度的变化趋势进行评价分析,可得出如下结论:大庆市“十五“期间空气质量优良天数逐年增加,空气质量有所改善;空气质量状况总体评价为优良,可吸入颗粒物仍是大庆市区的主要污染物;从变化趋势上看,市区可吸入颗粒物浓度年均值变化不显著,始终在同一水平上波动.最后,对“十五“期间大庆市空气质量有所改善的原因进行了解析.     

乌鲁木齐市环境空气中主要污染物24 h变化特征

根据乌鲁木齐市空气自动监测数据,分析并找出了乌鲁木齐市环境空气24h污染规律和变化特征。     

环境空气污染物预测浓度与环境背景值叠加应注意的问题

着重阐述了建设项目环境影响评价中环境空气污染物的预测值和背景值相加必须具备的条件 ,得出了在大气环境影响评价中一、二类评价的叠加及三类评价的操作方法。     

典型街道环境空气质量分析

根据对深南东路环境空气的监测及车流量、气象条件的调查,分析机动车及气象因素对深圳市环境空气质量的影响。根据分析可知,机动车尾气是深圳市环境空气中污染物的主要来源,但污染程度不断变化的主要原因是风速,深圳市环境空气中污染物浓度与风速有着非常显著的负相关。     

深圳市几种空气污染物浓度日变化特征分析

通过对深圳市2002年8月至2003年8月五种空气污染物浓度日变化特征、相互关系及不同天气条件下的变化,与人们活动的关系等进行分析,试图找出深圳空气污染的主要成因及变化规律,为环境规划决策提供科学依据。     

黑龙江省环境空气污染物和气象要素的典型相关分析

通过对黑龙江省4个自然年(2016年1月1日—2019年12月31日)环境空气污染物和气象要素的分析,揭示了黑龙江省气象条件对空气污染物浓度的影响规律与特征.对PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3等6项污染物的描述性统计和简单的相关分析显示:黑龙江省环境空气质量呈现逐年变好的趋势,非采暖期环境空气质量好于采...     

兰州市主要大气污染物浓度季节变化时空特征分析

应用统计方法分析了兰州市大气污染物SO2、NOx、TSP浓度时空分布的季节变化特征。使用GIS空间叠加分析技术,利用污染源、人口、绿地覆盖等空间数据,对上述污染物时空分布特征的成因进行了探讨。研究表明,兰州市大气环境质量状态存在鲜明的冬春高、夏秋低的季节差异。空间上,经济活跃、人口密集城区污染程度更高。TSP污染物是造成兰州市大气环境质量下降的主要污染源,但其他两种污染物对兰州市区大气环境质量的影响也不能忽视。相关分析表明,社会经济因素对兰州市空气质量的时空分布有一定影响。GIS空间分析功能是分析城市空气环境质量时空变化特征的一个有效工具。     

长三角与珠三角城市环境空气质量变化对比分析

利用重点城市环境空气质量日报数据中的空气污染指数(简称API),选择上海市和广州市作为代表性城市,研究了长三角和珠三角自2001年至2008年环境空气质量的变化趋势及其影响因素。结果表明,从年际变化看,上海市2002年前空气质量恶化,2002年后空气质量优化;广州市2004年前空气质量恶化,2004年后空气质量优化,较之上海变化趋势转折点存在2年的滞后。从季度变化看,上海市冬季春季秋季夏季,广州市冬季秋季春季夏季。与社会经济发展关系的分析表明,上海市随着社会经济的发展环境空气质量总体呈现好转趋势,广州市随着社会经济的发展环境空气质量总体呈现先恶化再好转的趋势,且经济发展对环境空气质量的影响大于社会发展。     

“十一五”时期乌鲁木齐市大气污染特征及影响因素分析

为全面了解\"十一五\"时期(2006—2010年)乌鲁木齐市大气污染状况,评估污染源治理及气象条件对空气质量变化的影响,利用2001年1月—2010年12月主要大气污染物浓度数据和同期地面气象资料,总结\"十一五\"时期乌鲁木齐市大气污染变化特征,重点分析其变化原因。结果表明:\"十一五\"时期PM10和SO2年均浓度分别比\"十五\"下降1.7%和10.3%,采暖季降幅最明显,分别达到2.2%和21.9%;而NO2年均浓度比\"十五\"升高8.9%,非采暖季增幅最大,为11.7%。2006—2010年PM10、SO2年均浓度整体呈下降趋势,NO2浓度有升高趋势。5年中非采暖季各污染物浓度均达标,采暖季PM10和SO2超标倍数逐年减小,煤烟型污染特征仍然典型。污染源管控(特别是减排工程实施)是\"十一五\"时期SO2和PM10浓度下降的重要原因,气象条件作用相对有限。NO2浓度升高主要与机动车保有量逐年增加和氮氧化物治理启动滞后有关。     

2018年长三角一次持续重污染过程分析

利用常州市6个环境空气质量评价点PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和水溶性离子数据,结合后向轨迹、激光雷达探空资料、气象资料等,分析了2018年1月29日—2月2日长三角区域一次持续重污染过程。结果表明,重度污染时次高达94 h,PM_2.5最高值达235 μg/m³,由外来输送污染物与本地排放的污染物叠加而成,在不利气象条件影响下,污染物在长三角区域长时间滞留;重污染期间,污染物日变化规律显示,PM_2.5受外来源影响更显著,而SO₂、NO₂受本地污染源影响更显著,水溶性粒子组分与常州市本地源存在较大差异,其中NO₃^-、NH₄⁺、K⁺、Mg²⁺和SO₄^2-值增加最为明显,较污染前分别增加了9.1,5.9,4.3,4.2和4.1倍;K⁺值升高较快,说明污染期间也受到了生物质燃烧的影响。此外,NO₃^-和SO₄^2-在空气质量较好时,在水溶性离子中的占比日变化幅度较大,而在重污染期间,NO₃^-和SO₄^2-日变化幅度明显减小。     

2001年~2008年及奥运会期间天津市大气污染特征分析

根据天津市大气质量监测数据,对2001年～2008年及奥运会期间天津市大气污染特征和主要大气污染物的变化规律进行了分析。结果表明,2001年～2008年天津市的PM10、SO2和NO2污染总体呈下降趋势,但质量浓度仍相对较高。2008年8月奥运会期间天津市PM10和SO2质量浓度达到国家空气质量二级标准,NO2质量浓度达到国家空气质量一级标准,空气质量良好。天津市PM10污染相对稳定,SO2和NO2的污染分布呈现明显的季节性,时间上表现为冬强夏弱。气象条件对污染物浓度影响明显,沙尘、大雾等天气可使污染物浓度急剧升高。     

齐齐哈尔市PM2.5与PM10污染趋势及相关性分析

对2014—2016年齐齐哈尔市PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度的时间变化特征进行简要分析,并探究PM_(2.5)/PM_(10)以及PM_(2.5)与PM_(10)的相关性。结果表明:2014—2016年齐齐哈尔的PM_(2.5)与PM_(10)的年均质量浓度分别为36.7、62.9μg/m~3,且呈逐渐下降趋势;冬季的PM_(2.5)与PM_(10)浓度最高,秋季次之,春季与夏季相对较低;2014—2016年PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度月变化趋势基本相同,整体呈现2—6月逐渐下降,9—11月逐渐上升的规律;PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度的日变化均呈双峰现象;对PM_(2.5)与PM_(10)进行线性拟合,相关系数为0.896 3。同时,残差分析也说明两者拟合情况良好,四季相关系数为r_(秋季)(0.982 2)r_(冬季)(0.964 4)r_(夏季)(0.943 9)r_(春季)(0.829 6);2014—2016年PM_(2.5)/PM_(10)平均值为55.27%,大气颗粒物PM_(2.5)的贡献率高达一半以上。     

邢台市颗粒污染物变化特征和后向轨迹分析

为深入了解邢台市PM_(10)、PM_(2.5)浓度变化情况和气流后向轨迹,对邢台市2013—2016年环境大气颗粒污染物监测数据进行了分析,同时利用HYSPLIT模型计算出逐日72 h后向气流轨迹。结果表明:邢台市的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度在2013—2016年间呈逐年下降趋势,PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度高值出现在冬季(296μg/m~3和192μg/m~3),最低值出现在夏季(140μg/m~3和80μg/m~3),PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度在日变化上均呈\"双峰双谷\"型分布;后向轨迹的季节聚类分析表明,春季大气颗粒物污染以粒径2.5～10μm的颗粒污染物为主,夏季、秋季和冬季的大气颗粒物污染以PM_(2.5)为主;逐日聚类分析表明,在路径为西北偏西向的、途经多个沙源地的气流影响下,邢台市的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度处于一个相对高值;来源于偏南向的气流由于化合反应,污染物积聚导致PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度也处于相对高值;在来源于西北向和偏北向的、水汽含量相对较低的气流影响下,邢台市的PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度出现一个明显的下降。     

台州市酸雨污染现状及其对策分析

通过对近十年来的酸雨监测资料的收集分析,结合同期台州市大气环境中二氧化硫和氮氧化物的监测数据,采用秩相关系数法,对酸雨污染趋势和成因进行分析和讨论,并提出针对性措施,以期为台州市以及类似地区的大气污染、酸雨污染等防治工作提供政策参考。     

西安市区大气中PM2.5和PM10质量浓度污染特征

2013年3月—2014年2月期间,设置1个监测点位,采集了西安市区大气环境中PM10和PM2.5样品,采用重量法测定了PM2.5和PM10质量浓度。结果表明,西安市区PM2.5质量浓度为16~558μg/m3,平均值为128μg/m3,超标率69.1%;PM10质量浓度范围为32~887μg/m3,平均值为249μg/m3,超标率71.8%。虽然PM2.5和PM10质量浓度的逐日变化幅度比较大,但是整体变化趋势非常相似,存在显著的正相关关系(r=0.831 9)。PM2.5和PM10质量浓度存在明显的季节变化,均为冬季最高,春季次之,秋季较低,夏季最低。ρ(PM2.5)/ρ(PM10)为0.245~0.822,平均值为0.510,说明PM2.5在PM10中所占比例大于PM2.5~10;此外,该比值呈现一定的季节变化规律,冬季、夏季较高,秋季次之,春季最低。霾天气发生时,该比值和PM2.5质量浓度明显高于无霾天气。     

重庆城区不同粒径颗粒物元素组分研究及来源识别

为研究重庆市大气颗粒物的污染特征及其来源,于2010年3—10月在主城区分别采集PM_1.0、PM_2.5和PM₁₀3种粒径的颗粒物样品,利用XRF分析其中的26种元素浓度。结果表明,重庆市主城区S元素在各粒径中含量都较高,细粒子中K的含量较高,粗粒子中Si、Ca和Fe的浓度较大。富集因子分析表明,主城区Cd、S、Se等污染元素的富集系数较大,且粒径越小,富集现象越明显。利用因子分析得出土壤风沙、扬尘、燃煤的燃烧、机动车燃油产生的尾气排放、生物质燃烧排放是重庆市颗粒物污染的主要来源。     

南充市大气PM10与PM2.5排放清单及特征

以四川省南充市为研究区域,通过实地调研、现场测试及结合统计年鉴等获得数据,采用排放因子法计算南充市2014年大气PM_(10)、PM_(2.5)排放量并建立排放清单。结果表明,南充市2014年扬尘源、移动源、生物质燃烧源、化石燃料固定燃烧源、工艺过程源排放总量PM_(10)分别为85 187、1 777、9 175、2 417、3 519 t,PM_(2.5)分别为16 093、1 619、7 322、914、1 585 t,PM_(10)贡献率分别为83.5%、1.7%、9.0%、2.4%、3.4%,PM_(2.5)贡献率分别为58.4%、5.9%、26.6%、3.3%、5.8%。城市区域扬尘源、生物质燃烧源、移动源、化石燃料固定燃烧源、工艺过程源对PM_(10)贡献分别为60.0%、12.5%、6.3%、8.6%、12.5%,对PM_(2.5)贡献分别为41.8%、21.6%、14.4%、8.1%、14.1%。南充市2014年大气PM_(10)、PM_(2.5)排放源总量和贡献率以及区域空间分布特征均存在差异。