本溪市区环境空气质量现状及变化趋势

对本溪市的环境空气质量进行了监测分析，结果表明：本溪市环境空气中TSP超过国家环境空气质量二级标准，SO2、NOx、CO、降尘均符合二级标准。其中TSP、SO2、CO、降尘呈下降趋势，NOx变化不明显。     

北京市夏季O3、 NOx等污染物“周末效应”研究

采用了2000-06-25~2000-07-07以及2000-07-26~2000-08-22在北京325 m气象塔观测平台观测到的O3、NOx(NO和NO2)、CO和SO2数据,分析了周末与工作日O3、NOx、NO、NO2、CO和SO2浓度变化的差异及成因.结果表明,除SO2之外,O3、NOx、NO、NO2和CO的周末浓度与对应工作日浓度相关性显著,均通过了显著性水平α=0.05的t检验,相关系数(R)依次为0.99、0.61、0.56、0.80和0.61.交通高峰时段(06:00~08:00)NOx和CO的周末浓度明显低于工作日浓度,该时段NOx和CO的周末浓度与工作日浓度的平均偏差分别为-28%和-9%.O3周末浓度与工作日浓度的回归系数为1.25±0.02.此外,周末O3的最大小时浓度值与最大8 h平均浓度值分别比工作日高23%和26%,表现出十分明显的"周末效应".     

重庆市主城区交通干道空气污染特征分析

2002年2月对重庆市主城区6条交通干道空气中PM10、CO、NOx、THC进行了监测,分析了这些污染物的时空变化特征及其与车流量的关系。结果表明:六条主干道PM10、CO、NOx、THC的日平均浓度分别为0.30、5.34、0.307、12.84 mg／m3,按空气质量二级标准,超标率分别为95％、60％、74％和100％,最大超标倍数分别为4.97、1.94、8.5和6.05。除THC外,按照污染因子分担率评价,在九龙坡区、渝中区和江北区,首要污染物是PM10,在南岸区、沙坪坝区和大渡口区首要污染物是NOx。沙坪坝区CO和NOx污染最严重,九龙坡区PM10污染最严重。CO、NOx的日变化趋势大致相同,而且与车流量关系较为明显,随着车流量的增加CO、NOx的浓度逐渐增加,但PM10与车流量相关性不大,说明PM10浓度还受其它源的影响。     

重庆市主城区交通干道空气污染特征分析

2002年2月对重庆市主城区6条交通干道空气中PM10、CO、NOx、THC进行了监测,分析了这些污染物的时空变化特征及其与车流量的关系.结果表明:六条主干道PM10、CO、NOx、THC的日平均浓度分别为0.30、5.34、0.307、12.84 mg/m3,按空气质量二级标准,超标率分别为95%、60%、74%和100%,最大超标倍数分别为4.97、1.94、8.5和6.05.除THC外,按照污染因子分担率评价,在九龙坡区、渝中区和江北区,首要污染物是PM10,在南岸区、沙坪坝区和大渡口区首要污染物是NOx.沙坪坝区CO和NOx污染最严重,九龙坡区PM10污染最严重.CO、NOx的日变化趋势大致相同,而且与车流量关系较为明显,随着车流量的增加CO、NOx的浓度逐渐增加,但PM10与车流量相关性不大,说明PM10浓度还受其它源的影响.     

重庆市主城区交通干道空气污染特征分析

2002年2月对重庆市主城区6条交通干道空气中PM10、CO、NOx、THC进行了监测,分析了这些污染物的时空变化特征及其与车流量的关系。结果表明：六条主干道PM10、CO、NOx、THC的日平均浓度分别为0．30、5．34、0．307、12．84mg／m^3,按空气质量二级标准,超标率分别为95％、60％、74％和100％,最大超标倍数分别为4．97、1．94、8．5和6．05。除THC外,按照污染因子分担率评价,在九龙坡区、渝中区和江北区,首要污染物是PM10,在南岸区、沙坪坝区和大渡口区首要污染物是NOx。沙坪坝区CO和NOx污染最严重,九龙坡区PM10污染最严重。CO、NOx的日变化趋势大致相同,而且与车流量关系较为明显,随着车流量的增加CO、NOx的浓度逐渐增加,但PM10与车流量相关性不大,说明PM10浓度还受其它源的影响。     

上海大气颗粒物中溴、碘浓度水平的影响因素

统计分析了2008年采样期间大气颗粒物TSP和PM10中溴、碘浓度水平与气象条件和气态污染物SO2、NO2的关系。结果表明,风向为向岸流时,大气中TSP、PM10浓度以及颗粒物中溴、碘的浓度均低于离岸流时的数值;在各气象因素中,影响颗粒物中溴、碘浓度的主要气象因素为风向、气压和气温,风速和相对湿度的影响较小;颗粒物中溴、碘的浓度水平随大气中SO2、NO2浓度的上升而上升,颗粒物中碘与SO2、NO2呈显著正相关,而颗粒物中溴呈较弱的正相关性;当空气质量恶化时,PM10中Br、I浓度增大,而Br/I比值降低,城市大气中污染物质之间的化学反应对颗粒物中Br/I的比值有一定影响。     

南京市交通流与NO2、CO时空分布特征关系研究

基于南京RFID基站2014年数据,获取南京市主城区范围内多条道路车流量、车速、车队构成信息,结合南京市国控空气质量监测站点NO_2、CO浓度数据,从时间、空间两个维度对交通流特征及污染物浓度趋势进行分析,并对其相关性进行讨论.结果表明,南京市2014年交通第一季度最通畅,第四季度车速最低;2月车流量最低,12月最高,且12月是周末流量最高的月份;工作日早晚高峰车流量与车速变化趋势明显,节假日平缓;夜间大型车辆占近25%.NO_2与CO浓度在2月下降明显,在10—12月攀升到较高水平,与交通流变化趋势同步;净浓度日变化趋势呈双峰,与车流量变化相关性系数在0.57~0.82之间;空间关系上,路网密集、交通拥堵区域污染物浓度明显高于其他区域,表明南京市交通流与气态污染物NO_2、CO变化趋势有高度时空关联.     

1990—2014年武汉市空气质量时空变化

基于武汉市1990—2014年空气污染物(SO2,NOx/NO2,TSP/PM10)年均值浓度数据,采用Daniel趋势检验和空间统计方法研究污染物浓度时间变化趋势和空间变异。研究发现武汉市近20年SO2浓度变化平稳且满足国家二级标准限值,而氮氧化物(NOx/NO2)浓度显著上升并超过标准限值,颗粒物(TSP/PM10)浓度虽然有下降趋势,但依然未达到标准限值。武汉市近10年SO2污染空间变化最明显,重污染区域由城区向郊区转移;NO2污染空间差异最显著,二环线内监测点NO2浓度一直高于二环线外且平均高9.2%,而二环线内监测点SO2、PM10浓度低于二环线外。     

近20年北京市城近郊区环境空气质量变化及其影响因素分析

利用北京环境空气质量定点监测资料,研究了北京市城近郊区近20年来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,SO2、降尘、B[a]P浓度显著下降,而NOx、CO浓度和O3超标情况显著上升,空气污染处于由煤烟型向机动车尾气型转变的过程中,表现出典型的复合污染特征.年内变化显示,采暖期污染比非采暖期严重,尤其SO2在采暖期浓度是非采暖期的5.7倍.从空间分布上看,TSP、降尘、O3表现为近郊区污染重于城区;SO2、NOx、CO表现为城区污染重于近郊区.空气污染源增加的压力与环境保护措施的相互作用是驱动北京市近20年环境空气质量变化的主要因素.产业结构的变化、重点污染源的整治、能源结构调整、能源的清洁使用、机动车尾气排放标准的提高等对保护环境空气质量起到一定作用.     

烧结过程NOx和SO2形成规律及烧结料组成对NOx排放的影响

采用烧结杯实验方法,研究了烧结过程NOx和SO2的形成规律,以及焦粉含量、含水率和添加助剂对烧结过程NOx排放的影响.结果表明,烧结启动后,烧结带自上而下逐层推进,烧结带以下各断面NOx浓度基本相同.烧结带产生的SO2先被待烧结料吸附蓄积,再被热解析出,最后从底部排出,因此只在烧结最后阶段出口能检测到较高浓度的SO2,且SO2浓度与时间的关系呈倒V形曲线.烧结过程产生的NOx以热力型为主,而且绝大部分为NO,NO2浓度非常低.降低焦粉含量和含水率,或添加烧结助剂均有助于降低NOx排放.     

谭裕沟隧道CO,SO_2和NO_x排放因子研究

通过 1997年 7月谭裕沟隧道内CO ,SO2 和NOx 的连续分析 ,研究了其污染状况和特征 ,根据分析结果计算了机动车排放CO ,SO2 和NOx的平均排放因子。结果表明 ,机动车能排放出较高水平的CO和NOx,在城市中CO和NOx 有相当大的部分来源于机动车排放 ,而SO2 的排放量则非常小     

PAHs pollution from traffic sources in air of Hangzhou, China: Trend and influencing factors

Introduction China is experiencing rapid economic and populationgrowth. The rapid growth and increasing fossil fuel energyconsumption have resulted in large amounts of pollutants suchas TSP, SO2, NOx and hydrocarbons to be emitted intoambient atmosphere. Nowadays, national routine monitor haspaid much attention to TSP, SO2 and NOx. Highconcentrations of SO2 and NOx can lead to an increase ofregional levels of acid deposition and tropospheric ozon, thu…     

不同排污收费情景下的发电企业减排模型研究

考虑未来多种污染物排污收费情景及区域电力需求的固有随机特性,建立了2阶段电源规划优化模型,分析了不同排污收费情景、不同电力需求水平下的区域电力结构变化以及污染物和CO2减排策略.在同时征收SO2排污费和CO2排放费的情景(情景3)下,清洁能源发电在发电系统中的比重增加,以煤电为主的火电比重下降;系统减排CO2 8.438′106t,同时协同减排SO2 5202t、NOx 7854t、颗粒物17.42t,但系统费用会显著增加.在同时征收SO2、NOx排污费和CO2排放费的情景下,系统减排SO2 8515t、NOx 13878t、颗粒物23.52t、CO2 12.988′106t,同时系统费用也会进一步增加.在目前征收SO2排污费的基础上征收CO2排放费或同时征收NOx排放费和CO2排放费,可以提高清洁发电方式在发电系统中的比重,降低SO2、NOx和CO2的排放量.     

应用OSPM模型计算太原市交通大气污染时空分布

文章以太原市机动车排放的实际数据结合气象因素与街道构造,采用OSPM模型计算了2008年太原市夏季（7月）与冬季（12月）车流量高峰期街道内的一次NOx与CO的小时浓度,验证了适用性,并使用模型对太原市55条主干道进行了扩散模拟计算,结果表明：OSPM模型可以较好地模拟太原市NOx与CO的扩散;太原市冬季交通大气污染物浓度要明显高于夏季;从空间分布上来看,污染物浓度基本与车流量分布一致;对比国家大气二级环境质量标准来看,太原市主干道NOx超标较为严重,夏季达到了83.64%,冬季达到了98.18%;夏季CO浓度计算结果全部在二级标准限值内,冬季超标率为16.36%。     

大气例行点位常规监测污染物的相关性分析及防控措施研究

根据济南市历下区5个大气例行监测点位2015年上半年PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3逐小时浓度的监测数据,通过SPSS软件对各项污染物的相关性进行分析得出:CO与PM2.5、PM10、SO2、NO2强相关性出现次数最多,表明CO排放源是引起颗粒物污染的主要原因之一.对监测点位周边2 km范围内机动车尾气和餐饮燃煤两项污染源进行排放量估算得出:机动车尾气CO、NOx、PM2.5和PM10年排放量分别为388.18吨、111.18吨、4.35吨和4.72吨;餐饮燃煤CO、SO2、NOx年排放量分别为36.0吨、24.0吨和9.6吨.因此,控制CO排放源对改善济南市大气环境质量至关重要.     

哈尔滨市2014年1-2月PM_(2.5)与主要空气污染物相关分析

为了解哈尔滨市主要空气污染物对PM2.5浓度变化的影响,利用SPSS软件及哈尔滨市南岗区2014年1-2月环境空气质量日报数据,对空气污染物中SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5进行了相关分析。结果显示,SO2、NO2、CO、O3、PM10与PM2.5均呈显著的正相关关系。结合相关性分析结果,建立了PM2.5与SO2、NO2、CO、PM10之间的主成分回归模型,并对模型进行了通径分析。分析结果表明,CO对PM2.5的直接影响最大,SO2、NO2、PM10对PM2.5的直接作用相对较小,但它们通过CO对PM2.5的间接作用较大。因此,在哈尔滨市1-2月主要空气污染物中,CO对PM2.5浓度的变化具有重要的影响。     

模糊数学法在大同矿区空气环境质量评价中的应用

利用模糊数学法对大同矿区空气环境质量进行了评价。评价结果显示矿区空气环境质量属于污染级，其中口泉沟污染最重，其次为平旺地区，云岗沟污染最轻且达到安全级水平，矿区污染因子由重到轻依次为：TSP、SO2、CO、NOx。     

广州市机动车排放因子隧道测试研究

选取广州城市隧道进行连续48h的监测,获得了隧道内NOx,CO,SO2,PM10和HC等污染物的浓度、交通和气象等实测数据,计算出隧道内机动车NOx,CO,SO2,PM-10和HC的单车平均排放因子分别为1.38,15.40,0.14,0.64和1.86g/(km*辆),并得到了8类机动车各种排放污染物的综合排放因子.      

城市交通干线两侧机动车尾气污染状况分析

文中对PM10,SO2，NO2，CO四种污染因子，从时间、车流量、风力、气压、气温等方面进行影响分析，分析结果高浓度CO和NOx的污染出现在城市交通干道两侧和交通密集区域，上述四种污染园予在未来几年里仍然是环境空气中的主要污染物，危害城市人民正常生活的主要污染源，成为未来环境保护工作中的重点内容。     

西安城区夏季地面臭氧浓度变化特征分析

于2013年夏季,对西安城区10个大气监测点进行了地面大气中O3及其前体物(NOx、CO)连续在线观测,观测结果分析表明:夏季O3小时浓度平均值范围为39.03~93.06μg/m3,且其浓度呈现由东北至西南方向逐渐升高的空间分布特征。O3小时浓度分布呈明显的单峰形式,15:00左右达到峰值;NOx、CO浓度呈较明显的双峰分布,CO较NOx的浓度波动较为平缓。O3日均浓度与温度、太阳辐射呈正相关,而与相对湿度呈负相关关系,且受温度、太阳辐射的影响更加显著。