乌鲁木齐空气质量指数特征及其与气象要素相关性分析

利用2018年3月至2019年2月乌鲁木齐市空气质量指数(AQI)和同期6种主要空气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO、O_3)以及气象要素数据,研究空气质量指数的变化特征,并分析其与6种主要空气污染物浓度及气象要素的相关性,为乌鲁木齐市大气污染与气象要素相关性研究提供一定的数据支撑。结果表明:乌鲁木齐市首要污染物最多的是PM_(2.5),其次是PM_(10)、NO_2和O_3,AQI指数与PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO均呈高度相关,与O_3呈中度相关;空气质量指数与平均气温以及能见度具有显著的负相关性(p0.01),而与平均本站气压、平均相对湿度、平均风速、日照时数的相关性均不显著(p0.01)。     

长沙市空气质量变化特征及气象要素影响分析

利用2015—2018年长沙市连续在线观测得到的环境空气6项污染物质量浓度和同期的气象要素数据,分析空气质量变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:长沙市空气质量正逐年好转,且具有明显的季节特征,呈春夏季较好、冬秋季较差的特征;影响长沙市空气质量最主要的首要污染物为PM_(2.5),其次为O_3,且以PM_(2.5)为首要污染物的天数逐年减少,以O_3为首要污染物的天数逐年增加。PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO浓度的季节变化特征都是夏低冬高,但O_3浓度的季节变化却是夏高冬低。各项污染物浓度与同期5种气象要素的相关性分析结果表明:各项污染物浓度与气压、气温、降水量、风速相关程度较高,其中,O_3与气象要素的相关性与另外5种污染物的相关性完全相反。     

乌鲁木齐大气污染物变化特征及综合评价

随着经济发展和城市化速度加快,大气污染已经成为区域性环境问题,基于2001～2018年乌鲁木齐市城市空气质量监测数据,选取SO_2、NO_2、PM_(10) 3种常规大气监测污染物作为乌鲁木齐大气环境体系评价指标,利用AHP层次分析法,建立大气污染物层次构造模型,对乌鲁木齐市大气环境质量作出综合评价。结果表明:乌鲁木齐市大气2001～2014年期间环境质量为三级,2015～2018年环境质量为二级,大气污染物权重排序为:煤改气前PM_(10)SO_2NO_2,煤改气后PM_(10)NO_2SO_2,说明乌鲁木齐市大气颗粒物占主要作用,"煤改气"能源结构调整使SO_2的浓度也有所降低,大气污染类型从以前的煤烟型污染向复合型污染逐渐转化。各年度大气质量优劣依次为2014～2018呈现逐年变好的趋势,2001～2013年有升高也有降低交替存在,整体评价与乌鲁木齐市环境质量状况公报公布的一致。表明大气环境质量改善趋势较明显,研究成果为探索乌鲁木齐市大气环境治理提供重要依据。     

降水对西宁市大气污染物浓度的影响分析

文章利用西宁市区2013~2014年逐日空气污染日平均浓度资料和日平均降水资料,分析了西宁市区大气污染物浓度的分布和不同等级降水对SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)污染物浓度的清除能力。结果表明,西宁市空气质量以二级为主,二级天数占样本总数的57.8%;西宁市大气中的首要污染物是PM_(10)和PM_(2.5);降雨、降雪对污染物浓度具有稀释作用;不同等级的降雪量对4种污染物的稀释作用不同,降雪量在0.5mm以下时对污染物浓度的清除作用较弱甚至出现反弹现象,降雪量≥5.0mm时对4种污染物的清除能力最强;降雨量越大,对各项污染物的清除作用越明显,日降水量≥10.0mm对4种污染物的清除率达到了29.54%~57.57%;清除能力表现为SO_2PM_(10)PM_(2.5)NO_2的特征;连续降雪比连续降雨更有利于空气质量的改善;降雨等级不同时,AQI指数级别不变的天数居于首位的均为PM10;降雪量为0.6~1.0mm、1.1~1.9mm、≥5.0mm时,AQI指数级别不变的天数居于首位的是PM2.5;无论降雪还是降雨,PM_(10)和PM_(2.5)级别下降天数明显大于上升天数,尤其以PM2.5明显。     

2015～2019年云南省城市空气质量特征及影响因素研究

利用2015～2019年云南省16个州市29188个空气质量日报数据进行数理统计,采用克里金插值法及Daniel趋势检验法分析AQI (空气质量指数)及主要污染物浓度的时空变化特征,探讨近5年云南省城市空气质量时空变化特征及其影响因素。结果表明:(1) 2015～2019年云南省SO_2、PM_(2.5、)PM_(10)浓度呈下降趋势,NO_2浓度保持基本稳定,O_3浓度呈显著上升趋势,各年间空气质量综合指数值波动较小,且逐年改善。(2) 2019年O_3-8h作为超标污染物占比达57.52%。云南省PM_(2.5)年均值相对较高区域面积略有减少,O_3年均值相对较高区域面积显著增加。(3)云南省PM_(2.5)与PM_(10)月均值呈现冬春高夏秋低的变化规律,O_3月均值为春季单峰高值,SO_2月均值整体趋势平稳变化幅度不大。(4)云南省AQI值及平均能见度和平均降水量呈显著负相关(P0.01),AQI值与平均气温及平均风速不存在显著相关性。研究显示云南省空气质量优良逐年改善,污染类型由颗粒物污染转为以颗粒物和臭氧为特征的复合型污染。空气质量受气象条件影响,能源结构优化、污染物总量减排等措施对空气质量改善起到积极作用。     

新疆“乌-昌-石”区域空气质量变化特征分析

《自治区打赢蓝天保卫战三年行动计划(2018-2020)》将"乌-昌-石"重点区域作为主战场,其空气质量受到广泛关注。通过收集2018～2020年"乌-昌-石"区域空气质量数据,分析区域及所辖城市主要大气污染物浓度的时空分布特征和变化趋势。结果显示:2018～2020年"乌-昌-石"区域空气污染具有明显的时间和空间分布特征。2018～2020年"乌-昌-石"区域污染物PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2和SO_2的年均浓度呈波动下降的趋势,CO和O_3的年均浓度呈小幅度波动上升的趋势;优良天数比例呈波动上升趋势。6种污染物质量浓度年内分布特征为单峰型分布,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO峰值在1～2月,O_3峰值在7月;五个地区的优良天数比例年内变化规律基本一致,均呈现倒"U"型曲线,1～2月污染最重,优良天数比例为22.60%～21.40%,12月次之,为38.70%。PM_(2.5)质量浓度在空间分布上呈现阜康最高、乌鲁木齐市最低,NO_2质量浓度分布为乌鲁木齐市最高、昌吉市和石河子市较高、其余地区较低,O_3质量浓度最大的地区为石河子市、其余地区均较低。     

我国部分地区大气污染现状及其分布特征

收集2014—2016年我国部分地区环保部常规监测的6项大气污染物浓度,重点分析了我国东北、华北、华东、华中、西部地区经济快速发展城市空气污染的状况及分布特征。结果表明:除O_3外,其余污染物浓度均下降,SO_2二级达标率持续上升。各污染物区域性分布显著,北方比南方污染重。东部O_3污染严重;PM_(10)、CO浓度在华北地区最高;SO_2浓度在东北、华北最高;PM_(2.5)、NO_2浓度在华中、华北最高。华北地区大气污染严重,华东PM及SO_2污染最轻。     

气象因素对成都市主要大气污染物影响的非参数分析

通过获取2014年成都市大气污染物和气象因素的在线监测数据,分析大气污染物的时间变化规律,并采用Spearman秩相关系数来分析污染物逐日浓度和气象因素的相关性。结果显示,SO_2、NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)夏季浓度最低,冬季最高,O_3则夏季最高,冬季最低;受秸秆露天焚烧影响,5月各污染物浓度均出现一个小高峰。温度和风速均与O_3显著正相关,与其他污染物显著负相关;大气压则相反;相对湿度与各污染物均显著负相关,但在严重污染时与颗粒物显著正相关。     

四川省近年来空气质量变化趋势及污染特征分析

采用2013～2017年四川省环境空气质量监测数据,按照国家最新标准及技术规范分析空气质量变化趋势及污染特征。结果表明:四川省城市空气质量总体逐年好转,优良天数率在80%左右波动上升;PM_(10)和SO_2浓度高于全国平均下降率;PM_(2.5)浓度与全国平均下降率持平;NO_2浓度在2017年开始反弹明显;细颗粒物二次转化问题突出,PM_(2.5)/PM_(10)比例在62%左右;NO_2/SO_2逐年上升,大气氧化性逐年增强;21个城市O_3第90百分位浓度平均升幅为10.7%,O_3造成的污染天数逐年上升。大气污染形势的变化表明加大对VOCs和NO_X的协同减排刻不容缓。     

秦皇岛空气污染特征及其与气象因素的关系

利用国控站点空气监测数据和气象数据,对2016年秦皇岛市空气污染特征及其与气象因素的关系进行了分析。结果表明:2016年秦皇岛市NO_2、PM_(10)和PM_(2.5)浓度未达到国家二级标准限值,污染物浓度季节变化规律明显,SO_2峰值出现在1月,O_3峰值出现在5月,PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2和CO浓度峰值均出现在12月。污染物在西南偏西风时污染程度较高。PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、CO浓度受风速影响较小,NO_2、O_3浓度受风速影响较大。颗粒物浓度受湿度影响较大,随湿度增加而增大。     

天津市河东区空气质量状况分析及其污染防治对策

以相关空气质量数据为基础,对天津市河东区2016年空气质量状况进行了研究,分析大气环境中PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、O_3等污染因子的污染时间和污染来源,分析结果表明,河东区空气质量受季节性影响较为严重,工业扬尘和机动车尾气等构成了大气污染物的主要来源。据此,从政府、企业以及民众等角度提出污染防治对策。     

克拉玛依市PM_(2.5)污染特征分析

对克拉玛依市2014-2015年PM_(2.5)质量浓度进行整理统计,通过Arc GIS空间插值和EXCEL数理统计分析得出PM_(2.5)的质量浓度变化特征。结果表明,PM_(2.5)各小时浓度均低于国家二级标准,整体空气质量为良;PM_(2.5)季节浓度呈现冬季高,春夏低的规律,其中2月份浓度最高,为63.7μg/m3,4月份最低为23.6μg/m3;各监测站PM_(2.5)浓度受盛行风影响自西北向东南方向递增,依次为南林小区、长征新村、白碱滩区、独山子区、乌尔禾区商贸区;PM_(2.5)与PM10全年平均比值为0.53,整体空气污染较重。此外,PM_(2.5)与NO_2和SO_2均呈正相关,与O_3呈负相关性,说明汽车尾气和化石燃料排放是PM_(2.5)的主要来源。     

湿地匍灯藓监测大气污染的初步研究

本研究监测了湖南省某市5个点位2个时段的大气SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)污染实况,同期检测了自然暴露的湿地匍灯藓的Chlo、MDA、Pro水平。监测和检测结果显示,PM_(2.5)是影响空气质量的主要因子,Pro是比Chlo、MDA更灵敏的监测指标;相关系数分析显示,PM_(2.5)与湿地匍灯藓之间的污染物浓度—生理指标水平关系具有更高的相关性。本研究认为,湿地匍灯藓Pro可应用于PM_(2.5)污染的短期追溯性监测和现状监测。     

南充冬季大气PM2.5污染特征及来源分析

为探究南充市冬季大气PM_(2.5)污染特征,于2017年1月对南充市大气PM_(2.5)进行采样,分析水溶性离子、无机元素和碳质组分的组成、浓度水平和来源。结果表明,二次无机离子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+是南充市冬季大气PM_(2.5)水溶性离子中的重要组成部分,占总离子的86.7%;NH_4~+与NO_3~-和SO_4~(2-)主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4形式存在,SOR和NOR平均值分别为0.51和0.23,SOR高于NOR,说明南充市冬季硫氧转化速度比氮氧转化速度快且二次离子污染较为严重;NO_3~-/SO_4~(2-)比值为1.11,表明移动源是南充冬季大气污染物的主要来源,并且南充市冬季大气PM_(2.5)偏酸性。OC、EC是大气PM_(2.5)重要组成部分,OC/EC比值大于2,SOC对OC的贡献率较大(65.3%),南充市冬季大气PM_(2.5)中OC主要来源于二次污染。OC、EC之间相关性较好(R=0.84),二者具有共同的来源。主成分分析(PCA)结果表明,南充市冬季PM_(2.5)的主要来源是汽车尾气、燃煤、二次污染、生物质燃烧、土壤及建筑扬尘。     

济南市石化企业大气污染物周末效应研究

利用2016年6-9月石化企业周边大气污染物(PM_(2.5)、SO_2、O_3、NO、NO_2、CO)浓度的连续观测数据,研究了PM_(2.5)、SO_2、O_3的"周末效应"及出现的原因。结果显示,PM_(2.5)、SO_2存在工作日浓度明显高于周末浓度的"周末效应"现象。PM_(2.5)、SO_2的"周末效应"与人类活动强度在工作日较大有着密切关系。O_3的"周末效应"表现为:抑制阶段周末浓度较高,光化学生成和消耗阶段工作日浓度较高,可能的原因是在上述阶段周末NO浓度较低,而NO_2和CO浓度较高。     

香港地区不同类型站点大气污染变化特征对比研究

选取香港环境保护署设立的5个代表性站点(可归类为路边站、一般站及背景站)2016年的监测结果,对获取的各类污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、NO_X、SO_2、O_3)浓度变化特征进行对比研究,结果表明:(1)三类站点颗粒物及SO_2浓度年均值差异较小,体现了其区域性的污染特性,NO_2与NO_X年均值均为路边站一般站背景站,而O_3则相反,路边站最低而背景站最高;(2)各类站点PM_(2.5)与PM_(10)季节差异表现为夏季最低而冬季最高,O_3最低值也出现在夏季;(3)三类站点大气污染物日变化特征差异显著,路边和一般站NO_2与NO_X日变化表现为"早晚双峰"型,背景站变化幅度较小;路边站、一般站颗粒物日变化表现为单峰型,峰值出现在晚间22∶00,背景站变化幅度较小;O_3在路边站和一般站呈现双峰型变化,而在背景站为单峰型,峰值出现在下午15∶00左右;(4)所有站点PM_(2.5)、NO_X及O_3"假日效应"明显,具体表现为:PM_(2.5)和O_3浓度在假日全天浓度高于工作日;路边站和一般站的NO_X浓度在假日0∶00~8∶00时段高于工作日,其余时间均低于工作日。     

成都市空气质量预报系统的应用及预报效果评估

介绍了成都市空气质量预报系统的模式设置和排放源处理,并评估其对2017年2月成都市的气象要素和PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2小时浓度的24小时预报效果。结果表明,系统能较好的预报成都市主要气象要素的逐小时变化情况,平均气温、气压和相对湿度的相关系数均在0.72以上,但对累积降水的预报效果仍需优化;系统能合理的反映各污染物的时空分布,PM_(10)和PM_(2.5)的预报效果达优秀水平,但存在不同程度的高估;NO_2的预报值与实况值的时间变化趋势一致性最高,空间分布对应较好,但模式预报对其存在一定程度的低估;对SO_2有显著的高估,但其空间分布模拟效果最佳。优化源的空间分配,及时更新源排放清单,同时针对不同排放源提高小时尺度排放清单分辨率可能是未来提高成都市空气质量预报系统预报准确率的有效途径。     

兰州市冬季采暖对空气质量影响的断点分析

基于2015—2018年兰州市空气质量及气象数据,采用断点回归方法估计冬季采暖事件对空气质量污染物浓度的处置效应,借此研究兰州市煤改气、煤改电等政策实施之后,采暖前后空气质量指数及6项污染物的结构性变化。3 a采暖期对比分析结果显示:冬季采暖效应显著增加了空气质量污染程度,在样本平均水平上相当于使AQI增加了约31.35%;PM_(2.5)和PM_(10)在断点两侧提升约52.08%、44.56%;O_3无明显规律,PM_(2.5)、PM_(10)的增加间接导致浓度下降。     

成都市城区大气污染特征及其假日效应研究

对成都市城区O_3、SO_2、NO_X、CO、PM_(2.5)、PM_(10)、苯和甲苯进行了为期一年的在线观测。结果表明:成都市超标最严重的为NO_X,年平均质量浓度为(100. 9±61. 5)μg/m3,超标天数为119 d。PM_(2.5)、PM_(10)、CO和NO_X的浓度均为冬季最高; O_3春夏季高而冬季低; SO_2浓度冬季相对较高但总体水平较低。春、夏、秋季成都市大气中苯系物的主要来源为机动车,冬季则是机动车源和燃烧源的综合贡献。O_3日变化呈"单峰型"; NO、苯和甲苯都在上午出现峰值; NO_2与PM_(10)、PM_(2.5)均呈现出"双峰双谷"型日变化; CO也为双峰型日变化。各大气污染物浓度没有明显"周末效应",但"长假效应"显著。     

乌鲁木齐大气污染“周末效应”特征及其变化趋势分析

利用乌鲁木齐市主城区内四个国控环境空气质量自动监测站点2015—2019年的小时数据,对乌鲁木齐城区大气污染物"周末效应"情况及演变趋势进行研究,并对其产生的原因进行简要分析。研究结果表明:乌鲁木齐大气环境中PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2呈现出明显的"负周末效应"现象,工作日PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2浓度分别较周末高出2.2%、3.5%和0.5%。臭氧(O_3)呈现明显的"正周末效应",周末臭氧浓度较工作日高出3.5%。周末臭氧前体物CO、NO、NO_2浓度较工作日分别低3%、5.9%、2.2%,均呈现明显的"负周末效应"现象。近五年乌鲁木齐市各主要大气污染物"周末效应"偏差呈现逐渐减小的趋势,并在整体上呈现出由"负周末效应"向"正周末效应"转变的趋势。