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1.
陕甘宁地区城市空气质量特征及影响因素分析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
刘昕  辛存林 《环境科学研究》2019,32(12):2065-2074
利用历史观测数据来探究短时间内AQI(空气质量指数)的起伏变化,有助于制定空气污染防治措施,对区域环境经济的协调发展具有重要意义.为研究陕西省、甘肃省和宁夏回族自治区(简称"陕甘宁地区")2015-2017年空气质量特征,对3 a的AQI及评价体系中6项污染物(PM2.5、PM10、O3、NO2、SO2、CO)质量浓度特征进行研究.通过数理统计对29个监测站点32 910个样本数据进行整理,采用克里金法分析AQI及6项污染物质量浓度的时空变化特征.结果表明:①空间上,陕甘宁地区西南部污染较轻,陕西省中部关中平原、宁夏回族自治区北部及甘肃省河西走廊西北部污染较严重.ρ(O3)高值集中分布在研究区西北部地区,ρ(CO)、ρ(NO2)高值集中分布在东部地区,ρ(PM2.5)、ρ(PM10)分布特征与AQI分布特征相似,ρ(SO2)高值集中分布在北部地区.②时间上,3 a的AQI平均值为88,AQI季节性变化呈冬季(108)>春季(88)>秋季(78)>夏季(74)的规律.③通过数理统计对污染物质量浓度月变化特征分析发现,ρ(O3)夏季最高,峰值为140.3 μg/m3,春秋次之,冬季最低;ρ(PM2.5)、ρ(PM10)、ρ(SO2)、ρ(NO2)和ρ(CO)均为冬季最高,其最高值分别为83.7 μg/m3、155.9 μg/m3、72.6 μg/m3、52.1 μg/m3、2.04 mg/m3.④相关性分析表明,AQI与自然因素中的平均气温、平均降水量和气压的相关系数分别为-0.859、-0.903和0.620,平均气温、平均降水量与AQI均呈极显著负相关(P < 0.01),气压与AQI呈显著正相关(P < 0.05).DEM(数字高程模型)地形起伏度分析发现,地形起伏度级别越大,AQI越小.社会经济因素中,AQI受工业企业数的影响最大,相关系数为0.634.研究显示,自然因素对陕甘宁地区空气质量的影响大于社会经济因素的影响,气象条件对空气污染的扩散起重要作用.   相似文献   

2.
利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,选择北京国家奥林匹克体育中心(下称北京奥体中心)为研究对象,分析了2014年全年北京奥体中心空气质量演变特征. 结果表明:①2014年全年北京奥体中心首要污染污染物为PM2.5,其次是NO2,而PM2.5和PM10出现中度污染以上的污染事件主要集中在冬季和春末秋初;②PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3和CO等主要污染物的年均质量浓度分别为89.75、141.12、21.83、64.26、48.60和1 210 μg/m3. 其中年均ρ(PM2.5)是GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值(35 μg/m3)的2.6倍,年均ρ(PM10)也是其二级标准限值(70 μg/m3)的2.0倍,年均ρ(SO2)略高于其一级标准限值(20 μg/m3),而年均ρ(NO2)则高于其标准限值(40 μg/m3);③北京奥体中心全年逐月ρ(SO2)/ρ(NO2)都小于1.00,年均值为0.37,反映出北京目前硝酸型污染特征越来越明显;④针对不同污染等级下各类污染物质量浓度的分析结果显示,严重污染时ρ(PM2.5)和ρ(PM10)平均值分别高达324.75和494.98 μg/m3,分别是世界卫生组织(WHO)《空气质量准则》推荐24 h平均浓度准则值的13和10倍,其浓度如此之高会对人体健康造成严重危害;⑤ρ(PM2.5)年均24 h变化趋势表明,ρ(PM2.5)具有明显的日变化特征,出现2个峰值,高峰值出现在午夜时分(23:00—翌日01:00),次高峰值出现在上午(09:00—11:00),最低值出现在下午(15:00—17:00),次低谷值则出现在凌晨(05:00—07:00),说明ρ(PM2.5)除与混合层高度日变化特征密切相关外,还与人们的日常生活有一定联系.   相似文献   

3.
为研究新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情防控政策实施对上海市大气污染物质量浓度的影响,利用上海市内环某高层顶楼微环境平台观测了政策实施前10 d(2020-01-14—23)和实施后20 d(2020-01-24—02-12)的PM2.5和PM10质量浓度及气象要素(温度、相对湿度、风向、风速、大气压及降雨),结合2019年同期观测数据和杨浦四漂空气质量监测点的气态污染物逐时数据,采用描述性统计、合成分析、拉格朗日粒子扩散模式和Spearman相关系数方法,分析了政策实施前、后大气污染物特征及其影响因素。结果表明:1)污染物浓度变化方面。政策实施后,ρ(PM2.5)和ρ(PM10)和ρ(NO2)均明显降低,ρ(PM2.5)和ρ(PM10)分别由61.4,102.4 μg/m3降至38.1,63.5 μg/m3,降幅均为38.0%,ρ(NO2)由57.3 μg/m3降至27.0 μg/m3,降幅达到52.9%,而ρ(O3)由47.6 μg/m3增至69.5 μg/m3。ρ(PM2.5)和ρ(PM10)日变化特征由实施前的双峰双谷型变为单谷型。2)气象因素影响方面。上海地区南风异常减弱了冬季风强度,对流层中层正距平异常抑制了对流活动的发展,易导致大气污染物在近地面的汇聚。ρ(PM2.5)和ρ(PM10)与相对湿度呈负相关,风速对ρ(PM2.5)和ρ(PM10)的影响与风向有关。3)外源输入影响方面。长三角城市群及山东省、河南省等周边区域对上海市ρ(PM2.5)和ρ(PM10)贡献显著。  相似文献   

4.
何哲祥  李雷 《环境工程》2021,39(3):111-119
针对现有大气污染物浓度预测模型存在预测精度不高、污染物种类单一等不足的问题,通过小波分解将高维大气污染物数据转换为低维数据,再对分解序列建立长短期记忆网络(LSTM)预测模型,最后通过小波重构将分解序列重构为污染物时间序列,建立了1种基于小波变换(WT)的LSTM大气污染物预测模型(WT-LSTM),用以预测目标区域内的次日平均ρ(PM2.5)、ρ(PM10)、ρ(SO2)、ρ(NO2)和ρ(O3)。采用长沙市2015—2018年10处国控站点的数据进行验证,结果表明:相对于LSTM、多元线性回归(MLR)和基于WT的WT-MLR模型,WT-LSTM的均方根误差和绝对平均误差均下降了50%,其对PM2.5、PM10、SO2、NO2和O3的污染等级预测准确率均在80%以上。  相似文献   

5.
为研究浙江省嘉兴市冬季PM、污染气体和含碳气溶胶在不同空气质量等级下的分布特征,于2013年11月28日—12月28日使用SHARP测尘仪、热电EMS系统和Sunset在线OCEC分析仪观测了PM(PM10和PM2.5)、污染气体(SO2、NO2、CO和O3)和含碳气溶胶〔OC(有机碳)、EC(元素碳)和TC(总碳)〕的质量浓度,结合气象数据和HYSPLIT模式,分析了霾污染过程中大气污染物浓度变化、日变化及其来源特征.结果表明:嘉兴市冬季霾天ρ(PM2.5)、ρ(PM10)、ρ(SO2)、ρ(NO2)、ρ(O3)、ρ(OC)、ρ(EC)、ρ(POC)和ρ(SOC)分别为167.90、248.86、77.79、、97.16、28.50、27.09、7.72、7.50和19.59 μg/m3,ρ(CO)为1.47 mg/m3,分别是空气质量为良时的3.00、2.50、1.29、1.84、0.86、2.59、2.19、2.13、2.82和1.50倍.降雨对不同大气污染物的清除作用不同,对粗粒子的清除作用较大,而对二次产物O3的影响较小.高ρ(PM)是造成能见度降低的主要原因,随着污染程度的加剧,PM中细粒子占比越来越高,在严重污染过程中ρ(PM2.5)/ρ(PM10)可达70.31%,比空气质量为良时高14.04%;不同污染气体的日变化不同,OC和EC的来源逐渐趋于一致,ρ(SOC)呈现出积累-爆发-积累-爆发的往复过程,边界层的日变化对污染物浓度的影响逐渐减弱.研究显示,随着霾污染的加剧,SOC气溶胶占比逐渐增加、EC和POC等一次碳气溶胶占比逐渐降低.   相似文献   

6.
本研究利用2013~2018年丽水空气质量、健康及气象等官方数据,采用半参数广义可加模型分析了丽水市空气质量状况与人群健康效应之间的关系.结果表明:(1)大气污染物可导致人群心血管疾病和呼吸系统疾病死亡率的增加,PM2.5和O3对于男性的影响显著高于女性,NO2和SO2对于女性的影响显著高于男性,污染物对于65岁以上人口的影响更为明显;(2)O3对于全人群超额死亡风险的贡献率高达40%~50%,远高于PM2.5对健康造成的危害,O3已经成为丽水市最为突出的空气污染物.但是男性和女性有明显差异,O3对于男性的超额风险贡献率最大,NO2对于女性的超额风险贡献率最大;(3)丽水市污染物浓度处于剂量-效应关系曲线的低浓度处,单位污染物浓度的变化导致超额死亡率变化较大,降低单位浓度污染物产生的健康效益也更为显著.  相似文献   

7.
焦作市是京津冀地区"2+26"通道城市之一.为研究焦作市大气污染特征,于2016年1月-2018年2月使用3个国控站点(马村区生态环境局、焦作市生态环境局和高新区政府)大气环境监测数据,以及2018年1月焦作市边界站PM2.5及其化学组分(水溶性离子和碳组分)监测数据进行分析.结果显示:焦作市大气污染以PM2.5污染为主,2017年ρ(NO2)、ρ(PM2.5)、ρ(PM10)、ρ(CO)和ρ(SO2)平均值分别为42.4 μg/m3、79.0 μg/m3、136.5 μg/m3、1.42 mg/m3和38.3 μg/m3,较2016年分别下降了10.5%、10.6%、11.2%、20.7%和37.6%.在时间分布上,大气污染物质量浓度日变化具有明显的季节性特征,春、夏两季ρ(NO2)日变化较秋、冬两季呈更宽的"U型",ρ(SO2)峰值出现在12:00左右,推测原因与夜间高架源排放有关;在空间分布上,本地一次污染排放可能主要来自市区工地扬尘、西南地区交通源和东部污染点源.观测期间,ρ(NO3-)、ρ(NH4+)和ρ(SO42-)较高,平均值分别为39.42、23.66和23.01 μg/m3,分别占水溶性离子质量浓度的41.8%、25.1%和24.4%,占ρ(PM2.5)的27.4%、16.4%和16.0%.污染天的NOR(氮转化率)(0.35)和SOR(硫转化率)(0.43)明显高于清洁天的NOR(0.25)和SOR(0.18),表明污染天NO2和SO2二次转化程度更高.SOR和NOR随相对湿度的增加而增加,表明相对湿度较高时有利于NO2和SO2的二次转化.污染天和清洁天ρ(SOC)(SOC为二次有机碳)估算值分别为19.79和3.51 μg/m3,分别占ρ(OC)的79.4%和54.9%,占ρ(PM2.5)的9.8%和10.4%,表明焦作市SOC对OC有较大的贡献.PSCF(潜在源贡献因子法)结果表明,本地源是影响焦作市秋、冬两季PM2.5的主要潜在源,太行山南麓区域输送也对其有一定贡献.研究显示,焦作市大气污染较严重,本地一次排放、二次转化和区域输送是焦作市PM2.5的主要来源.   相似文献   

8.
2013年9月国务院发布了《大气污染防治行动计划》(简称"《气十条》").基于《气十条》实施前期(2012年5月-2013年5月)和实施后期(2015年9月-2016年9月)在四川省内江市采集的PM2.5及其化学组分,以及2013-2018年空气自动监测站在线监测数据,通过比较分析PM2.5中WSIIs(water-soluble inorganic ions,水溶性离子)和6项常规污染物质量浓度的变化来评估《气十条》实施效果,同时应用PMF(positive matrix factorization,正矩阵因子分析法)模型解析WSIIs源变化以探究空气污染源的改变.结果表明:①2018年内江市ρ(SO2)、ρ(NO2)、ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(O3)和ρ(CO)年均值分别为9.4 μg/m3、23.9 μg/m3、53.1 μg/m3、34.9 μg/m3、140.0 μg/m3和1.1 mg/m3,6项污染物首次全部达到GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准.②《气十条》实施后期ρ(PM10)和ρ(PM2.5)分别为(74.5±55.1)(63.0±47.0)μg/m3,较实施前期分别下降了36%和20%,说明《气十条》的实施明显改善了空气质量.PM2.5中ρ(SO42-)和ρ(NO3-)分别下降了47%和25%,表明SO2和NOx的排放均得到有效控制;PM2.5中ρ(K+)和ρ(Mg2+)分别增加了66%和92%,这与春节期间燃放烟花爆竹和生物质燃烧有关,因此应加强对重点时段特殊事件的管控.③相较《气十条》实施前期,实施后期ρ(PM2.5)/ρ(PM10)由0.69升至0.84,SOR(sulfate oxidation ratio,硫氧化率)由0.22增至0.25,说明PM2.5和二次污染占比增加.④PMF模型解析结果发现,与《气十条》实施前期相比,实施后期的燃煤-工业源、二次硫酸盐、二次硝酸盐和扬尘源对ρ(PM2.5)的贡献量下降,生物质燃烧源对ρ(PM2.5)的贡献量增加;燃煤-工业源和二次硫酸盐对ρ(PM2.5)的贡献率之和大幅下降,二次硝酸盐和生物质燃烧的贡献率均升高.研究显示,《气十条》的实施使内江市燃煤和工业排放得到显著控制,但机动车和生物质燃烧尚需严控.   相似文献   

9.
为明晰春节期间烟花爆竹燃放对大气环境的影响,利用天津地区2016年和2017年春节期间(除夕至农历十五,公历2016年2月7-22日、2017年1月27日-2月11日)大气污染物质量浓度的监测数据和气象观测资料,对这一时期大气污染物质量浓度的变化规律进行分析.结果表明:天津春节期间大气颗粒物质量浓度峰值均出现在初一的00:00-01:00.烟花爆竹燃放对ρ(PM10)、ρ(PM2.5)和ρ(SO2)影响较大,尤其是对地面污染物质量浓度影响最大,并且对ρ(PM2.5)和ρ(PM10)的影响高度相对增高,但对ρ(NO2)的实时影响最小.初一00:00-00:01,ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(SO2)和ρ(NO2)分别增加了305、178、80和7 μg/m3.烟花爆竹燃放使ρ(PM2.5)和ρ(PM10)的日变化曲线较非春节期间波动性增强,主峰值区(20:00-翌日01:00)污染物质量浓度升高和出现的时间延后;ρ(SO2)主峰值出现时段由09:00-10:00变为00:00左右,并且其峰值剧增.烟花爆竹燃放使夜间空气中ρ(PM2.5)上升,导致ρ(PM2.5)在ρ(PM10)的占比显著升高.2016年和2017年春节期间,PM2.5、PM10和SO2的最大小时质量浓度及其变化率均高于春节前后(除夕前15 d和农历十五后15 d),而NO2和CO的最大小时质量浓度及其变化率则低于春节前后.2016年和2017年除夕ρ(PM2.5)的半衰期分别为4.7和3.6 h.研究显示,即使在有利于扩散的气象条件下,烟花爆竹燃放仍可使天津地区ρ(PM10)、ρ(PM2.5)和ρ(SO2)短时迅速增大,污染物质量浓度主峰值均出现在夜间,ρ(PM2.5)的半衰期介于3~5 h.   相似文献   

10.
为探究临沂市冬季环境空气PM2.5中水溶性离子污染特征及来源,于2016年12月11日—2017年1月9日在临沂大学、兰山区政府、高新区翠湖嘉园、汤庄办事处、河东区政府、临沂开发区6个采样点开展样品采集.结果表明:①采样期间全市ρ(PM2.5)日均值的平均值为144.86 μg/m3,ρ(PM2.5)日均值在2016年12月20日和2017年1月4日出现峰值,分别为304.46和341.65 μg/m3.②水溶性离子日均质量浓度大小顺序依次为ρ(NO3-)> ρ(SO42-)> ρ(NH4+)> ρ(Cl-)> ρ(K+)> ρ(Ca2+)> ρ(Na+)> ρ(F-)> ρ(Mg2+)> ρ(NO2-),其中,在PM2.5中w(NO3-)、w(SO42-)、w(NH4+)分别为22.33%、16.57%、13.62%,说明NO3-、SO42-和NH4+是临沂市PM2.5的主要组成部分.③临沂市污染天和非污染天ρ(PM2.5)日均值分别为164.00和56.86 μg/m3.随污染水平增加,PM2.5中w(NO3-)明显增高,w(SO42-)和w(NH4+)基本不变,说明w(NO3-)的增加导致ρ(PM2.5)的升高.污染天和非污染天的NOR(氮氧化率)分别为0.28和0.11,SOR(硫氧化率)分别为0.34和0.28,说明污染越重,NOR和SOR越高,并且NOx的气-粒转化速率较SO2慢.污染天ρ(Cl-)和ρ(K+)分别为7.22和1.77 μg/m3,分别是非污染天的2.5和3.0倍.④采样期间非污染天和污染天的N/S〔ρ(NO3-)/ρ(SO42-)〕分别为0.85和1.39,说明非污染天时固定源对PM2.5的贡献相对较大,而污染天时移动源对PM2.5的贡献相对较大.⑤通过PMF模型法解析出3个因子.因子1对PM2.5中水溶性离子的贡献率为56.13%,代表二次源和生物质燃烧源;因子2的贡献率为25.22%,代表工业源和垃圾焚烧源;因子3的贡献率为18.65%,代表扬尘源.研究显示,临沂市冬季PM2.5污染严重,水溶性离子来源复杂,应采取多源控制的污染防治对策.   相似文献   

11.
保定市大气污染特征和潜在输送源分析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
保定市是京津冀地区重要城市之一.为了解保定市大气污染物质量浓度特征和潜在输送源,对保定市国控点2017年1月1日-12月31日PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3、CO等常规大气污染物数据进行分析,并利用TrajStat后向轨迹模型进行区域传输研究.结果表明:①ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(SO2)、ρ(NO2)分别为(138±96)(84±66)(29±23)和(50±24)μg/m3,与2016年相比分别下降5.9%、9.1%、25.5%和13.1%;ρ(CO)较2016年下降了14.0%;ρ(O3)较2016年增长了25.2%.ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(NO2)和ρ(O3)分别超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值的0.97、1.40、0.25和0.34倍,ρ(SO2)和ρ(CO)未超标.②除ρ(O3)外,其他污染物质量浓度均呈冬季最高、夏季最低的季节性特征,其中,冬季PM2.5污染最为严重,春季PM2.5~10(粗颗粒物)污染严重.③空气质量模型源解析结果显示,保定市ρ(PM2.5)约60.0%~70.0%来自本地污染源排放.后向轨迹结果表明,在外来区域传输影响中,保定市主要受到西北方向气团(占比为21.7%~60.0%)远距离传输和正南方向气团(占比为34.8%~50.5%)近距离传输的影响.④PSCF(潜在源贡献因子分析法)和CWT(浓度权重轨迹分析法)分析表明,除保定市及周边区县本地污染贡献外,位于太行山东麓沿线西南传输通道的邯郸市、邢台市、石家庄市是影响保定市PM2.5的主要潜在源区.研究显示,PM2.5为保定市大气中的主要污染物,并呈冬季高、夏季低的变化特征,其主要来自西北远距离输送和南部近距离传输.   相似文献   

12.
常州市冬季大气污染特征及潜在源区分析   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
为了解常州市冬季大气污染特征,对2013—2015年常州市冬季PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO数据进行分析,并结合HYSPLIT 4.9模式研究不同气团来源对常州市各污染物浓度的影响及潜在污染源区分布特征.结果表明,常州市冬季以PM2.5污染为主,其占冬季首要污染物的90%以上,冬季PM2.5小时浓度对应的空气质量级别以良和轻度污染出现频次最多,冬季的ρ(PM2.5)对ρ(PM2.5)年均值的贡献率高达37.4%,不完全燃烧是颗粒物的一个重要来源.冬季ρ(PM2.5)、ρ(PM10)、ρ(SO2)、ρ(NO2)和ρ(CO)的日变化均呈双峰分布,两个峰值分别出现在交通的早高峰和晚高峰附近.ρ(NO2)在晚高峰明显大于早高峰,而ρ(SO2)和ρ(CO)表现为早高峰大于晚高峰.常州市CO/NOx和SO2/NOx的分析结果表明,常州市交通源的贡献明显,点源对常州市的空气质量的影响也较大.1和6 h的ρ(PM2.5)梯度变化可判识细颗粒物的爆发性增长.冬季常州市受到西北、西和西南等地区的大陆性气流影响较大,其对应的ρ(PM2.5)、ρ(PM10)、ρ(SO2)、ρ(NO2)和ρ(CO)平均值相对较高,且对应的污染轨迹出现概率较大.偏东方向的气流由于移动速度慢,不利于污染物扩散易造成污染累积,导致ρ(PM2.5)、ρ(SO2)和ρ(NO2)相对较高.WPSCF(源区分布概率)高值区(>0.5)集中于从芜湖至上海的长江中下游区域和杭州湾区域.PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO潜在源区存在较大差异性,NO2、SO2和CO本地化的潜在贡献较PM2.5和PM10更明显.此外,受船舶等影响海洋源区对NO2、SO2和CO的潜在贡献较大.研究显示,长三角区域的大气污染物以本地污染为主,但远距离污染输送贡献也不容忽视.   相似文献   

13.
南京城区冬季大气污染特征   总被引:5,自引:2,他引:3       下载免费PDF全文
为探究南京城区冬季主要大气污染物浓度变化规律,运用南京市空气自动监测站的φ(CO)、φ(O3)、φ(NO2)、φ(SO2)、ρ(PM2.5)和ρ(PM10)逐时资料,结合同期气象数据,分析了2014年冬季(2014年12月—2015年2月)南京城区大气污染浓度水平和变化特征,探讨2015年春节期间在实施减排措施下气象条件对空气质量的影响.结果表明:① 观测期φ(CO)日均值和φ(O3)小时均值未超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值;ρ(PM2.5)、ρ(PM10)、φ(NO2)、φ(SO2)日均值分别超标44%、38%、34%、2%;ρ(PM2.5)、ρ(PM10)最大日均值分别为231和283 μg/m3,分别是GB 3095—2012二级标准限值的3.1、1.9倍. ② 日变化分析显示,φ(CO)与φ(NO2)呈早晚双峰型变化,与早晚交通高峰源排放有关;φ(O3)呈明显的单峰型,在午后出现峰值;φ(SO2)呈单峰型且夜间浓度低于白天;ρ(PM2.5)和ρ(PM10)为双峰型变化,峰值出现在10:00和22:00左右. ③ 南京地区污染物周末浓度整体高于工作日,其中周末φ(CO)、φ(NO2)和ρ(PM2.5)显著高于工作日,“周末效应”显著. ④ 2015年春节期间,南京实施减排措施后,即使在不利的气象条件下,污染物浓度也未出现明显升高,说明减排措施有效削弱了污染源的排放,是保持南京地区良好空气质量的重要因素.   相似文献   

14.
利用Andersen空气微生物采样器采集青岛市不同空气质量下的可培养生物气溶胶,分析了其浓度和粒径分布特征,并利用Spearman’s相关性分析了可培养生物气溶胶浓度和空气质量指数中的颗粒物质量浓度〔ρ(PM10)、ρ(PM2.5)〕、气体污染物质量浓度〔ρ(O3)、ρ(SO2)、ρ(NO2)〕和气象参数(温度、相对湿度、风速)之间的关系.结果表明:可培养真菌和细菌气溶胶浓度范围分别为133~1 113和13~212 CFU/m3.真菌气溶胶浓度与ρ(SO2)、ρ(PM10)、ρ(PM2.5)均呈正相关,而与相对湿度呈显著负相关(P<0.05).细菌气溶胶浓度与ρ(NO2)、ρ(SO2)呈负相关,而与ρ(O3)、温度呈正相关.风速对可培养生物气溶胶浓度的影响较小.以AQI(空气质量指数)中ρ(PM10)为依据,将研究时间段空气质量划分为4个空气污染等级.在不同污染等级下,真菌气溶胶均呈对数正态分布,粒径主要分布于2.1~4.7 μm.低污染时细菌气溶胶呈偏态分布(粒径>4.7 μm),高污染时粒径分布发生改变.初步推断,随着空气污染等级的升高,可培养生物(真菌+细菌)气溶胶总浓度增加,但单位颗粒物上的浓度变化较稳定.ρ(PM10)是影响可培养生物气溶胶浓度及粒径分布的主要因素.   相似文献   

15.
利用轨迹模式研究上海大气污染的输送来源   总被引:15,自引:0,他引:15  
王茜 《环境科学研究》2013,26(4):357-363
利用HYSPLIT4模式和全球资料同化系统(GDAS)气象数据,计算了2010年12月─2011年11月期间抵达上海的气流后向轨迹. 结合聚类方法和上海ρ(SO2)、ρ(NO2)、ρ(PM10)数据,分析了各季节不同类型气流轨迹对污染物浓度的影响,利用引入权重因子后的潜在源贡献算法分析了不同季节PM10和NO2潜在WPSCF(源区分布概率)特征. 结果表明:上海气流输送季节变化特征明显. 冬、春和秋季,上海较易受到来自西北、西南等区域的大陆性气流影响,受沙尘或人为污染排放的影响相对较大,ρ(PM10)、ρ(SO2)和ρ(NO2)平均值相对较高,分别为162、74和53μg/m3. 夏季上海主要受较清洁的海洋性气流影响,ρ(PM10)、ρ(SO2)和ρ(NO2)相对较低,分别为47、19和36μg/m3. 上海PM10和NO2的WPSCF分布特征类似,在冬、春和秋季,WPSCF高值(0.2~0.4)主要集中在江苏南部,河南、安徽等地的带状区域也有一定贡献,说明这些区域是上海这2种污染物的潜在源区. 夏季WPSCF的分布较为集中,上海以外区域值基本小于0.1,说明外来污染输送的贡献较小.   相似文献   

16.
为进一步了解武汉市大气污染时空分布特征,对2017—2020年武汉市主要大气污染物(PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2和O3)进行了空间插值分析、时间变化分析以及与气象要素的相关性分析。结果表明:武汉市近4年环境空气质量达标率为72.98%。PM2.5、PM10、SO2、CO和NO2具有“冬高夏低”的“V”形特征,O3呈“夏高冬低”的变化趋势。武汉市年均质量浓度超标的大气污染物主要有PM2.5和PM10,但其年均质量浓度均呈下降趋势,而O3是年均质量浓度唯一处于上升状态的大气污染物,今后应重点关注颗粒物与臭氧污染。PM2.5、PM10、SO2、CO和NO2主要集中在武昌区、蔡甸区、青山区、江汉区、江岸区,而O<...  相似文献   

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