洛阳市老城区环境空气中臭氧污染特征及相关气象要素分析

本文利用洛阳市老城区豫西宾馆空气质量自动监测点的监测数据,对2012-01~12该区域大气中臭氧污染浓度的连续监测结果及同步气象资料进行了分析。结果表明,洛阳市老城区环境空气中臭氧污染主要表现为臭氧日最大8小时平均浓度污染,全年超过GB3095-2012《环境空气质量标准》中二级标准(0.160mg/m3)的频率为21%。臭氧浓度具有明显的日变化及季节变化特征;由于臭氧污染的季节特点,导致全年污染天数显著增加。通过分析发现气温、风速、降水、太阳紫外线辐射等气象因素对臭氧浓度变化均具有一定影响,臭氧污染气象特征表现为晴朗、高温、低风速的午后时段会出现臭氧的高浓度污染。     

成都气象要素等级对大气污染的改善作用研究

为找到对成都空气质量有改善作用的气象要素等级,量化成都气象条件对大气污染物的影响,对2015—2018年成都环境监测站空气质量监测数据和温江国家气候观象台同时段的气象观测资料进行了研究分析。结果表明：(1)成都中部地区的空气质量污染较为严重,全年主要以PM_2.5和O₃污染为主,占比达75%,2015—2018年成都的PM_2.5污染呈下降趋势,而O₃污染虽有所波动但没有显著改善。(2)PM_2.5持续重污染过程中,过去12 h降水量和过去24 h降水量均大于1 mm,均为有效降水,大于2.5 mm对PM_2.5污染的改善作用显著增强;相对湿度低于70%对中度及以上PM_2.5污染的改善作用同步增加,低于40%对轻度PM_2.5污染的改善作用较为明显,优良天气的发生概率显著增加;风速大于1 m/s时PM_2.5浓度随风速的增大而减小,大于2 m/s对PM_2.5浓度的改善作用显著加强。...     

2014—2018年洛阳市大气污染变化特征及影响因素研究

研究采用空气质量指数法对2014—2018年洛阳市大气污染变化特征进行了分析,构建了空气污染物浓度的影响指标体系,采用灰色关联法研究了空气污染物浓度与影响因子之间的关联度,得到了影响空气污染物浓度的主要指标因子,并提出了改善洛阳市空气质量的措施。结果表明:洛阳市空气质量指数类别主要为良和轻度污染。2014—2018年空气质量为优良的天数主要出现在春季、夏季和秋季,重度污染和严重污染主要出现在冬季。2018年PM₁₀、PM_2.5、NO₂、SO₂和CO这5项污染物浓度随时间变化呈\"V\"型,污染主要集中在1—5月和11—12月。O₃浓度随时间变化呈倒\"V\"型,污染主要集中在4—9月。研究期内PM_2.5、PM₁₀和O₃是主要污染物。市区总人口、工业(综合)能源消耗量、人均生产总值、城市机动车总数、城市房屋施工面积、人均公园绿地面积、建成区绿化覆盖率和一般工业固体废物产生量等8项指标因子与PM_2.5、PM₁₀和O₃的浓度表现出高关联度或较高关联度。     

嘉峪关市大气污染特征及变化趋势分析

作者采用1997—2001年大气例行监测数据，统计分析了嘉峪关市大气污染特征和影响大气质量的主要污染物及其变化趋势。     

乌鲁木齐市冬季AQI与气象要素的相关性分析

选取污染事件较为严重的冬季为研究对象,分析该季节空气质量指数(Air Quality Index,以下简称AQI)变化及其与气象要素之间的相关特性,为乌鲁木齐市在大气污染治理方面提供相关的理论依据。利用乌鲁木齐市2019—2021年的逐日AQI和地面气象要素数据,分析了该市冬季空气质量特征及其与气象要素的关系,结果表明：乌鲁木齐市1月空气质量最差,污染主要出现在冬季12月至翌年2月;冬季空气质量呈现明显的南优北劣的空间特征;冬季AQI与相对湿度呈显著的正相关,与降水量、气温、风速呈显著的负相关;降水量低于0.5 mm、相对湿度在60%～75%、平均气温在-20～-10℃、平均风速低于2 m/s时,容易出现重污染天气。     

珠海市大气污染时空分布特征及成因分析

应用统计方法分析了珠海市的大气污染物SO2、NO2、PM10浓度的时空分布特征.针对珠海市的污染源分布格局和当地的气象条件对上述污染物时空分布特征的成因进行了分析.研究表明,珠海市的污染物浓度空间分布较为均匀,没有显著的空间变化梯度出现;但在时间分布方面明显存在着冬春高、夏秋低的季节性差异,并受区域环境的影响较大.相关分析表明,珠海市单点源污染比例大的污染源分布格局以及典型的季风气候是造成如上污染特征的主要原因,此外珠海市的经济产业结构也存在着一定的影响.     

昌吉州主要大气污染物时空变化特征

通过分析2019年昌吉州二市五县主要大气污染物的监测数据,得出昌吉州主要污染物均是以PM2.5和PM10为主,SO2、NO2、CO和O3的污染情况并不明显;PM10和PM2.5月均浓度最高值集中在1—2月和12月;冬季供暖期煤炭燃烧引起二次负荷,导致PM2.5/PM10值较高;冬季PM10、PM2.5、SO2、NO2、...     

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...     

大气污染与儿童肺功能的典型相关分析

在 1 994～ 1 996年间 ,对污染点和对照点 (相对清洁点 )同时进行了大气污染 (气溶胶 ,二氧化硫等 )和儿童肺功能 (FVC,FEV1 ,FEF2 5～ 75 等 )的测定。对它们之间的关系进行了典型相关分析 ,其结果是肺功能指标和大气污染物呈负相关。统计分析提示污染点与对照点儿童肺功能的差别主要是由于大气污染 (气溶胶 )造成的 ,特别是 PM2 .5 的细粒子造成的。     

基于GAM模型的昆明地面臭氧与气象要素拟合分析

基于昆明2018-2021年O_(3)日最大8 h滑动平均值[ρ(O_(3)-8 h)]和气象要素数据,采用广义相加模型(GAM)中的平滑样条函数拟合单要素、交互项的平滑回归函数拟合多要素与ρ(O_(3)-8 h)的影响关系。引入相对危险度概念,用分布滞后非线性模型(DLNM)分析气象要素和ρ(O_(3)-8 h)的滞后效应。构造滞后项和交互项的GAM模型,进行ρ(O_(3)-8 h)拟合预测。结果表明:当地面气压>818 hPa或平均风速<2.0 m/s时,ρ(O_(3)-8 h)出现1~3 d的滞后效应;GAM模型的交互项平滑回归函数优于单要素平滑样条函数的效果;干冷、湿热、低压大风、高压小风天气以及适当的气温和适中的水汽压有利于ρ(O_(3)-8 h)的增加;纳入交互项(包含滞后项)的GAM模型的拟合效果好于其他模型。该模型的判定系数达到0.672,广义交叉验证得分为352,拟合误差为13.7μg/m^(3),准确率达71.1%,特别在拟合因变量峰值和谷值时优势明显。     

中山市2013年污染天气形势和气象要素特征分析

利用2013年中山市空气质量监测资料、气象观测资料、韩国气象厅天气图资料和WRF数值模式模拟分析了中山市全年大气污染的基本特征,总结了易于造成大气污染的典型天气形势和气象要素条件。结果表明:2013年中山市空气污染主要发生在秋季和冬季,首要污染物类型为PM_2.5和O₃,全年共发生12次持续污染事件;当中山市位于我国大陆冷高压底部(冷锋前部)副热带高压脊线北部或台风外围地区时有利于污染发生;中山市的弱(风速1~2 m/s)偏北风或偏东风、合适的相对湿度(40%~60%)和温度(秋季20~25℃,冬季10~15℃)均可能造成秋冬季的大气污染,而高温(大于30℃)是造成夏季大气污染的主要原因。1月PM_2.5重污染期间的WRF数值模拟结果表明:此次PM_2.5污染是小风(风速小于2 m/s)、地面增暖(增温2℃)、增湿(增湿5%以上)综合作用的结果,而大风(风速大于4 m/s)的强扩散作用对PM_2.5的清除效果显著。     

Assessing Respiratory Morbidity Through Pollution Status and Meteorological Conditions for Delhi

The study focuses on assessing the status of respiratory morbidity in Delhi over a four years period from 2000–2003. An attempt was made to investigate the role of important pollutants (SO₂, NO₂, SPM and RSPM) and various meteorological factors (temperature minimum & maximum, relative humidity at 0830 and 1730 hrs. and wind speed) in being responsible for respiratory admissions on account of COPD, asthma and emphysema. The study showed that winter months had greater exposure risk as pollutants often get trapped in the lower layers of atmosphere resulting in high concentrations. Statistical analysis revealed that two pollutants have significant positive correlation with the number of COPD cases viz., SPM (r = 0.474; p < 0.01) and RSPM (r = 0.353; p < 0.05), while a meteorological factor temperature (minimum) has a significant negative correlation (r = −0.318; p < 0.05) with COPD. Stepwise multiple regression analysis was performed for COPD as dependent variable and R² value of 0.33 was obtained indicating that SPM and RH(1730) were able to explain 33 percent variability in COPD. The partial correlation of SPM and RH(1730) on COPD was higher than any other combination and therefore they can be regarded as important contributing variables on COPD.     

北京秋冬季空气严重污染的特征及成因分析

近年来北京大气环境质量达标天数明显增加,但是严重污染日依然占近6个百分点,并且没有明显减少的迹象。弄清严重污染,尤其是秋冬季节(9-12月,1-2月)积累型严重污染的时空分布特征和成因,对于污染预警、污染控制具有重要意义。文章首先分析了2000-2005年秋冬季节北京市大气污染达到4-5级的44个案例,发现该类严重污染具有发生时间连续、空间范围广和垂直散布高等特点。运用追踪过程的诊断分析方法剖析了2004年国庆期间和2005年11月初两个典型严重污染过程,说明了气象因子在秋冬季严重污染发生、持续和结束过程中的主导作用。文中最后给出了44个严重污染日气象条件的统计特征:850百帕温度偏高,可高于月均值5-15℃;海平面气压偏低;低空逆温发生概率大于75%;高湿度发生概率大,地面温露差在0-7.5之间约占80%;各层风速都很小,海平面0-2米/秒,850百帕风速2-16米/秒。     

Kalman滤波法在城市空气污染预报中的应用

利用Kalman滤波法结合由逐步回归法选出的T106气象因子,对大连市的空气质量进行预测预报,得出了该法与传统的多元回归法相比具有物理意义明显、准确率高的结论.     

湖南省大气污染特征及气象影响分析

为深入探究湖南省大气污染过程变化特征及气象条件对不同首要污染物的影响,利用2015—2021年湖南省14个市州的大气环境监测数据及气象观测数据,分析研究了68次污染过程的持续时长、分布特征等,并根据污染来源分析结果、传输路径分析结果,结合地形特征,进行了污染影响区域划分,对不同首要污染物的气象因子反馈机制进行了细致剖析。结果表明:湖南省大气污染过程以颗粒物污染为主,年变化特征呈现为单峰形,单次污染过程持续时长一般不超过3 d;3条主要的污染物传播路径均是由湘北地区进入长株潭城市群;污染来源以本地积累为主,外来输送与本地污染叠加次之;颗粒物污染主要受边界层稳定程度、逆温情况和近地面空气湿度的影响,臭氧污染则主要受紫外辐射、前体物浓度和扩散条件等的影响。     

乌鲁木齐-奎屯高等级公路沿线污染气象分析

就乌鲁木齐－奎屯高等级公路沿线的污染气象条件进行分析,为研究道路二侧汽车尾气污染提供必要的参数。     

三亚市臭氧污染特征、输送路径及潜在源区分析

基于2015-2019年三亚市空气质量自动监测数据和气象观测资料,结合后向轨迹聚类与潜在源区分析等方法,分析了三亚市O₃污染特征。结果表明:2015-2019年三亚市O₃浓度总体优良,优良天数比例为97.9%(标准状态),超标天均为轻度污染,多发生在秋冬季。O₃浓度与平均相对湿度、气温和降水量呈负相关关系,与平均风速呈正相关关系,同时与风向密切相关。6-8月气温较高,主导风向为偏南风,O₃及其前体物以本地排放为主,O₃浓度较低;秋冬季盛行东北风,易受到来自内陆的污染传输影响,O₃浓度相对较高。当日最高气温为20~30℃、日均相对湿度为65%~85%、日均风速为3~8 m/s、主导风向为东北风时,三亚市发生O₃超标的概率较高。台风外围和冷高压南下是导致三亚市O₃超标的2种典型天气形势。经聚类分析得到,2019年2个污染过程气团输送路径均来自东北方向,潜在源区分析WPSCF与WCWT的高值区一致性较好,均表明珠三角地区是三亚市重要的O₃污染潜在源区,需要加强与珠三角地区O₃污染的联防联控。     

唐山市钢铁行业大气污染物排放清单建立

以唐山市钢铁企业为研究对象,在收集已有排放源数据的基础上,基于排放因子和活动水平数据采用排放因子法估算了唐山市钢铁企业多个大气污染物的排放量,得到了符合空气质量模型要求的污染源输入数据,建立钢铁行业和主要防控因子污染源数据库。结合唐山市各县区的环境空气质量状况,利用GIS技术,将不同污染因子的排放进行空间分布,最终形成准确完善的多尺度、高时空分辨率大气污染源排放清单。研究介绍了符合中国特色的区域高分辨率大气排放源清单建立的方法体系,为京津冀地区区域大气污染联防联控及2020年大气污染物区域削减计划工作提供数据支撑。     

乌鲁木齐大气中二氧化硫、总悬浮微粒污染特征及趋势分析

结合地理环境和气象条件探讨了乌鲁木齐地区的二氧化硫,总悬浮微粒污染的主要特征,对污染原因和趋势作了分析,为环境管理和决策提供参考资料。