2016—2020年常州市温室气体浓度及相关因素分析

基于2016-2020年常州市主要温室气体的监测数据,采用长时间序列分析和相关性分析等方法,研究了二氧化碳(CO2)和甲烷(CH4)浓度的变化趋势,分析了CO2和CH4与污染物和气象要素的相关性,初步探讨了生物源和人为源的影响.结果 表明:常州市大气CO2和CH4年平均浓度分别为416.4 ppm和1635.7 ppb...     

阜新市大气降尘污染特征及影响因素分析

对阜新市2000年~2008年大气降尘的污染状况及变化趋势进行统计分析,结果表明,阜新市降尘污染一直比较重,尤其以春季污染最为突出,从空间分布来看,工业区污染最重,其次是交通区,总体上阜新市降尘污染呈下降趋势,但变化不显著。同时分析了阜新市降尘污染的影响因素,并提出了相应的改善措施。     

典型湖泊水华特征及相关影响因素分析

通过2011-2015年对太湖、巢湖和滇池水华高发季节的连续监测,以藻类密度和水华面积为判据评价了3个湖体的水华情况及变化趋势,探讨了水华发生的主要影响因素。结果表明：太湖水华程度以\"轻度水华\"为主,巢湖水华程度以\"轻微水华\"为主,滇池水华程度以\"中度水华\"为主;太湖、巢湖和滇池水华规模均以\"零星性水华\"为主;太湖和巢湖藻类密度与水温、pH、溶解氧、总氮、总磷和高锰酸盐指数均呈显著正相关,与透明度呈显著负相关,与氨氮无显著相关性;滇池藻类密度与水温、总磷和高锰酸盐指数均呈显著正相关,与透明度和氨氮呈显著负相关,与pH、溶解氧和总氮无显著相关性。     

鸭绿江水体中有机磷酸酯阻燃剂的浓度水平及污染特征

于2021年4月对鸭绿江干流及其主要支流水体中14种目标有机磷酸酯(OPEs)的浓度水平及污染特征进行了调查研究。结果表明,鸭绿江中∑OPEs的浓度从上游到下游逐渐升高,质量浓度为11.6~557.0 ng/L,平均质量浓度为202.5 ng/L,处于世界偏低,全国中下水平。鸭绿江水体中ρ(氯代OPEs)>ρ(烷基代OPEs)>ρ(芳基代OPEs)。14种OPEs中,磷酸三(1氯2丙基)酯(TCPP)质量浓度最高,其次是磷酸三(2氯乙基)酯(TCEP),平均占比分别为31.8%和20.9%。鸭绿江上游水体中OPEs的质量浓度为11.6~135.5 ng/L,平均值为52.8 ng/L,质量浓度最高的是烷基代OPEs;下游水体中OPEs的质量浓度为179.1~557.0 ng/L,平均值为382.3 ng/L,质量浓度最高的是氯代OPEs。上游水体中OPEs主要来源于大气沉降、径流携带等环境迁移,下游水体则主要受到丹东市区生活污水和沿江工业园区废水排放的影响。研究可为今后科学评估此类物质的环境风险并采取精准管控措施,提供数据支持和科学依据。     

“十一五”期间新疆大气降尘量时空分布特征及影响因素分析

通过对"十一五"期间新疆134个大气降尘监测点位数据进行统计分析发现,"十一五"期间,全疆年均降尘量维持在22.2~24.6 t/km2.月,变化幅度小于10%。一年内降尘主要集中在3~6月份,占全年降尘量的51%。在空间分布上,新疆年均降尘量呈现明显的南疆高于北疆的特征,南疆五地、州的总降尘量占全疆总降尘量的70.2%,为新疆降尘的主要集中区。特殊的气象、生态环境是决定新疆大气降尘时空分布特征的主要因素。     

唐山市大气中硫酸盐化速率与SO2相关性分析

通过对唐山市１９９２－１９９４年大气硫酸盐化速率与ＳＯ２的监测数据进行分析，结果表明，两者之间显著的正相关关系，利用１０８对数据建立了线性回归分析方程，ｒ值大于０．６。     

杭州市环境空气中黑碳质量浓度变化特征

采用2013年环境空气自动监测数据,分析杭州市空气中黑碳质量浓度的变化规律,并对变化特征的产生原因进行探讨。结果表明:黑碳测定年均值为4.10μg/m3,日变化有明显双峰结构,峰值出现在早7时和晚8时左右;从季节看,黑碳质量浓度冬季高(5.20μg/m3)、夏季低(3.00μg/m3);黑碳质量浓度与NO2、CO、PM10、PM2.5显著相关,与O3、风速、气温呈负相关,降水对黑碳的清除作用明显。     

颗粒物质量浓度对大气能见度水平影响分析

通过观察不同天气条件下颗粒物质量浓度水平上升伴随大气能见度水平下降,对颗粒物质量浓度-大气能见度相关性分析,得到相关方程,根据颗粒物污染水平分析预测大气能见度,为灰霾预报提供依据.     

兰州市室外大气细菌气溶胶浓度及粒径分布特征

在兰州市不同室外环境区域布设4个采样点,使用PSW-6型安德森（Andersen）6级筛孔撞击式空气微生物采样器采集大气细菌气溶胶,分析其浓度和粒径日变化特征。结果表明,不同季节各采样点的大气细菌气溶胶浓度上午时段为88 CFU/m3～1 335 CFU/m3,下午时段为78 CFU/m3～865 CFU/m3。除了夏季兴隆山上午时段外,其余不同季节各采样点上、下午时段的大气细菌气溶胶粒径均主要分布于Ⅰ级—Ⅳ级（＞2.10μm）,占比为 70.54%～93.94%;Ⅴ级（1.10 μm～2.10μm）和Ⅵ级（0.65 μm～1.10 μm）大气细菌粒子占比较低,仅为6.06%～29.46%。     

2010—2019年衡阳市大气降尘污染特征及变化趋势分析

利用2010—2019年衡阳市城区大气降尘监测数据,研究分析降尘时间、空间污染特征,并采用秩相关系数法定量分析污染变化趋势.结果表明:大多数年份衡阳市城区大气降尘污染程度较轻,上半年降尘量低于下半年,交通区降尘量对市城区总体的影响最大;秩相关系数法定量分析得出居民区降尘污染呈加重趋势、且污染变化趋势具有显著意义,商业区...     

基于OCO-3卫星观测的上海CO2柱浓度特征分析

随着卫星遥感技术的发展,城市内部的二氧化碳柱浓度（XCO₂）时空特征逐渐能够被识别。本研究基于轨道碳观测卫星（OCO-3）快拍（SAM）模式XCO₂观测数据,探讨了上海市2020—2022年XCO₂的时空分布特征以及该数据对于火电厂CO₂烟羽信号来源识别的能力。结果表明,上海市XCO₂呈现春季＞冬季＞夏季的特征,上海市XCO₂年均值为418.3×10^-6,高于华东地区的年平均值。从XCO₂空间分布差异来看,中部和东北部是上海冬季XCO₂的高值区域,这主要是由于城市中部人口密集,北部沿江区域大型电厂较为集中,在冬季盛行风西北风的作用下,CO₂被传输至东部沿江多个行政区域。此外,结合近地面风场、CO₂人为排放清单、电厂点源信息、对流层监测仪器（TROPOMI）卫星观测数据等,证实了OCO-3快拍模式具有探测到重点点源信号的能力。     

我国环境空气中温室气体监测技术研究进展

开展温室气体监测,获取温室气体浓度水平并以此开展相关研究是实现碳达峰、碳中和的重要支撑。简述了世界气象组织、我国气象部门及生态环境部门制定温室气体监测标准情况,分析了非色散红外法、气相色谱法、光腔衰荡光谱法、离轴腔积分系统法等温室气体监测技术方法的测量原理、应用场景及优缺点,以及进样系统与标校系统的研究进展,展望了温室气体监测技术的发展前景,以期为我国开展温室气体监测工作提供参考与借鉴。     

佛山市高明区环境空气污染物变化分析

根据佛山市高明区2007—2012年环境空气监测数据资料,分析该区近6年来空气污染物的变化趋势和影响因素。结果表明,2007—2012年该区空气污染呈现由单一型污染向复合型污染转变,综合污染指数总体上升,污染物以SO2、PM10为主。SO2、NO2浓度呈逐年增长,PM10则呈平稳状态。三者污染浓度最高值均在每年第4季度出现。该区的SO2浓度主要受工业污染源影响;NO2也受工业影响显著,与机动车数量呈正相关;PM10与烟粉尘排放量呈正相关,与降水量呈负相关。因此,改善该区环境空气应着重从控制工业污染源、扬尘污染、机动车排气污染3大方面开展工作。     

长沙市冬季人行道PM2.5污染特征及影响因素

了解不同气象条件下城市人行道细颗粒物(PM_2.5)时空分布特征对于指导城市环境评价及街道空间规划布局具有重要意义。选取长沙市车流量及人流量较大的4条道路旁0、5、10 m处的人行道,在冬季晴天、阴天和大风天开展PM_2.5质量浓度、风速、温度及相对湿度监测,探讨PM_2.5分布特征与气象因子的关系。结果表明:冬季晴天、阴天及大风天的人行道PM_2.5质量浓度变化呈现双峰双谷特征,峰值均出现在06:00—08:00,其次为18:00—20:00,谷值出现在14:00—16:00及22:00—24:00;距离机动车道10m处的人行道PM_2.5含量低于机动车道旁(即距离机动车道0 m)的人行道PM_2.5含量,这种差异在大风天气下更为显著;人行道PM_2.5质量浓度与温度、风速呈显著负相关关系,与空气湿度呈显著正相关关系,低温不利于PM_2.5扩散,但在大风天温度对PM_2.5的影响极小,风对PM_2.5含量的变化影响极大,在远离机动车道的人行道更为显著,而高湿度天气有利于PM_2.5的凝结。低温、高湿天气下06:00—08:00、18:00—20:00人行道PM_2.5质量浓度较高,大风对PM_2.5质量浓度具有一定削减作用,早晚高峰减少人行道洒水以降低空气湿度,有利于PM_2.5质量浓度的降低,减少PM_2.5积累。     

2017年佛山市大气复合污染特征及来源分析

利用2017年佛山市8个国控监测点位的6项常规大气污染物自动监测数据,研究细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM 10)、臭氧(O_(3))的时空变化和复合污染特征,并采用单颗粒气溶胶质谱仪对佛山市大气PM_(2.5)进行来源解析,分析O_(3)与二次气溶胶的协同增长关系。结果表明,2017年佛山市空气质量综合指数(AQI)为4.75,主要的空气质量污染物为PM_(2.5)、二氧化氮(NO_(2))和O_(3),除O_(3)呈现第2,3季度较高外,其他5项污染物均呈现第1,4季度较高的趋势。ρ(PM_(2.5))和ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)在1—4月和11,12月较高,二次生成强度较大。机动车尾气源、燃煤源和工业工艺源是大气PM_(2.5)的主要来源。佛山市中心城区等道路密集以及交通枢纽地区的ρ(NO_(2))较高,机动车尾气排放是大气NO_(2)的主要来源。O_(3)污染主要发生在4,5,7—10月。ρ(O_(3))和ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)的日变化均在12:00—17:00达到峰值。ρ(PM_(2.5))随光化学活性水平增强而提高,高度和中度光化学活性水平下ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)明显大于轻度和低光化学活性水平。在统计时段,PM_(2.5)和O_(3)协同增长的时间占37.3%,O_(3)污染对二次气溶胶的氧化生成有明显的促进作用。     

上海淀山湖地区颗粒物污染特征及其对臭氧的可能影响

基于上海淀山湖超级站2017—2021年的监测数据,系统分析了PM_2.5浓度和组分、颗粒物光学散射和吸收特性的变化特征及其影响因素。结果表明:淀山湖地区PM_2.5浓度逐年下降,年均下降率约为2.1%。以西北区域和本地影响为主导的天气型PM_2.5改善幅度最大且具有显著年际变化趋势,年均降幅为6.1~7.8 μg/m³;而以滨海区域影响为主的天气型PM_2.5改善幅度较小且变化趋势不显著。硫酸盐浓度大幅下降,但硝酸盐和二次有机组分的占比较高且处于上升趋势,PM_2.5二次生成贡献愈加显著。随着PM_2.5浓度的显著下降,颗粒物散射系数也呈逐年下降趋势,冬季下降率可达30.6%,在4个季节里下降幅度最大,但吸收系数则无明显改善。初步评估颗粒物对O₃和NO₂光解速率的影响发现,吸收性颗粒物对O₃生成起抑制作用,散射性颗粒物与O₃之间的相关性则存在季节差异。具体来说,冬春季O₃受“气溶胶抑制机制”影响,夏秋季节两者呈正相关的协同污染特征,其影响因素可能包括季节间的颗粒物不同来源,太阳天顶角的变化以及颗粒物散射效应对近地面光化辐射通量的影响差异。夏秋季J (NO₂)与PM_2.5呈正相关,进一步验证了太阳辐射较强时,颗粒物浓度增加可能使多次散射效应增强,增加光化辐射通量,有利于J (NO₂)升高和O₃生成的推论。     

阳泉市COVID-19期间主要大气污染物的传输及来源分布

2020年初,COVID-19在国内暴发,在相关管控措施下研究了区域性大气污染特征与传输之间的关系。选取山西省阳泉市的6个大气环境质量国控站点,获取了2019—2021年主要大气污染物(NO₂、PM_2.5和O₃)在时间尺度上的变化特征。重点评估了2020年2月管控措施对主要大气污染物的影响,并结合HYSPLIT模型模拟的48 h后向轨迹以及潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹法(CWT),量化了该研究时间段内阳泉市3种大气污染物的潜在源及贡献。结果表明:在研究时间段内,NO₂和PM_2.5平均浓度呈现整体下降的趋势,2021年NO₂浓度较2020年稍有回升,但整体水平低于2019年。O₃浓度则逐年上升,推测是O₃在对流层的光化学反应导致。后向轨迹聚类分析发现,2019年2月和2021年2月,大气污染物主要来源于东部气团的输送,而2020年则主要来源于西部。NO₂和PM_2.5在聚类轨迹上的平均质量浓度与聚类轨迹呈正相关关系,O₃则没有明显的相关性。结合2月污染物平均浓度特征来看,管控措施使得2020年主要大气污染物浓度降低,而2021年主要污染物浓度的降低则归因于当地与周边地区实施的大气环境治理措施。NO₂和PM_2.5的潜在源分布呈现逐年区域化的态势。NO₂的潜在源主要是阳泉市本地、晋中市和太原市,而PM_2.5的潜在源分布则呈现山西本地、山东、京津冀、河南以及陕西区域贡献的特征。O₃的潜在源主要来自阳泉市本地和石家庄市的贡献,     

采暖期大气颗粒物PM1.0和PM2.5中水溶性离子污染特征

为了解采暖期大气PM_(1.0)和PM_(2.5)中水溶性离子污染特征,采集哈尔滨市2014年11月至2015年3月采暖期PM_(1.0)和PM_(2.5)的样品,进而分析其中的水溶性离子(F-、Cl-、NO-3、SO2-4、Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+)的质量浓度。结果表明:PM_(1.0)和PM_(2.5)中的水溶性离子具有相同的变化趋势。采暖期间PM_(1.0)和PM_(2.5)中9种水溶性离子质量浓度总和分别为25.4~60.7μg/m~3和38.8~78.0μg/m~3。在PM_(1.0)和PM_(2.5)中NH+4、NO-3、SO2-4占比较高,而F-、Mg2+占比较低。PM_(1.0)和PM_(2.5)中9种水溶性离子质量浓度均为夜间大于白天。在PM_(1.0)和PM_(2.5)中,Mg2+和NH+4、F-和Cl-呈显著相关,说明它们来自相似的污染源,在PM_(1.0)中的K+和Ca2+显著相关,故它们受相似的污染源的影响。根据酸度与各离子的相关性,得出SO2-4和NH+4是控制大气颗粒物酸碱性的主要离子。另外,气象因素对PM_(1.0)和PM_(2.5)的浓度有影响。     

荒漠草原无林地PM2.5、PM10时间变化特征及与气象因素的关系

选取荒漠草原无林地的PM_2.5、PM₁₀浓度以及气象因子数据,对颗粒物浓度的时间变化特征及其与气象因子的关系进行分析。结果表明:(1)1月的PM_2.5、PM₁₀月平均浓度最高,7月的PM_2.5与PM₁₀达到最低。季节尺度上PM_2.5、PM₁₀浓度变化为由大到小顺序依次为冬季>秋季>春季>夏季。(2)风速≤4.0 m/s时,随着风速增加,PM_2.5、PM₁₀浓度不断降低;当风速>4.0 m/s时,PM_2.5、PM₁₀浓度随风速增加而增加。PM_2.5、PM₁₀浓度与温度负相关。相对湿度≤50%时,随着相对湿度增加,PM_2.5、PM₁₀浓度呈增加趋势;相对湿度>50%时,随着空气湿度增加,PM_2.5