台州市区PM2.5和O3污染特征及相互作用关系

基于2016—2020年台州市区大气污染物监测数据及气象观测资料，分析了台州市区PM_2.5和O₃的污染特征及受气象因素影响情况，并探究了不同季节下的PM_2.5浓度和O₃浓度的相关性及相互作用关系。2016—2020年，台州市区PM_2.5年均浓度和超标天数呈显著下降趋势，O₃-8 h年均浓度和超标天数总体呈上升趋势。PM_2.5浓度在冬季最高，且易发生超标；O₃浓度在春、夏、秋季均较高，且均会发生超标。通过相关性分析可知：PM_2.5浓度与气温、相对湿度、风速、降水量呈负相关，与大气压呈正相关；O₃浓度与气温、风速呈正相关，与相对湿度、降水量呈负相关。不同季节下的PM_2.5浓度与O₃浓度均呈正相关，两者存在协同增长。在春、夏、秋季，二次PM_2.5在总PM_2.5中的占比随着O₃     

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。...     

基于不同时间尺度综合指数贡献率的攀枝花市大气污染特征分析

选取2016—2022年攀枝花市环境空气质量监测数据，基于年度、季度、月度、小时时间尺度评价环境空气质量综合指数贡献率。结果表明，攀枝花市污染类型已由传统的单一工业型污染转变为复合型污染，且污染物在不同时间尺度下的分布特征明显。从季度尺度来看，第一季度细颗粒物(PM_2.5)综合指数贡献率较大，第二和第三季度臭氧(O₃)综合指数贡献率较大，第四季度二氧化氮(NO₂)及PM_2.5综合指数贡献率较大。从月度尺度来看，O₃在3—8月的贡献较大，PM_2.5、NO₂、可吸入颗粒物(PM₁₀)、一氧化碳(CO)、二氧化硫(SO₂)在1—2月及11—12月的贡献较大。从小时尺度来看，O₃在13—19点贡献较大，PM₁₀、PM_2.5、CO在8—13点贡献较大，SO₂在9—13点贡献较大，NO₂在8—1...     

河南省2014-2020年PM2.5浓度时空分布特征及气象成因分析

利用2014—2020年河南省18个地级城市空气质量监测资料和气象数据，运用空间自相关分析、ArcGIS制图及相关性分析等方法，从时空分布特征上揭示河南省PM_2.5污染特征，并分析其气象成因。结果表明：河南省2014—2020年PM_2.5年均浓度为40～100μg/m³,总体呈递减趋势。PM_2.5浓度季节分布特征为冬季>秋季=春季>夏季。河南省2019年和2020年PM_2.5污染空间分布存在显著自相关，污染程度严重的地区主要是中部和东北部地区。冷热点分析发现，热点城市为濮阳、安阳、济源、郑州、新乡、焦作、鹤壁，冷点城市为信阳、驻马店、周口。PM_2.5在年尺度上与气压、气温、相对湿度、风向、风速、能见度显著相关，其中，与气温相关性最高，相关系数为-0.424。当相对湿度处于90%以下时，PM_2.5浓度与相对湿度呈正相关；而在相对湿度超过90%之后，PM_2.5浓度下降至70μg/m³...     

临汾市大气污染物的时间分布特征与源区分析

多年来，临汾市多次名列我国生态环境部公布的空气质量最差的重点城市之列，对其大气污染的时间分布特征和潜在源区进行分析对其环境管理与污染防治具有重要意义。利用2015—2019年临汾市5个国控空气环境质量监测站点的6种空气污染物(SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5和PM₁₀)浓度数据和气象观测数据，使用HYSPLIT模型研究了该市空气污染物的时间变化特征、轨迹输送特征和可能的来源。结果表明，PM_2.5和PM₁₀的年均浓度均超过了《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)Ⅱ级标准，SO₂仅在2016—2017年超过该标准，其余3种污染物的年均浓度均低于该标准。6种污染物2015—2019年的月均浓度的变化特征表现为O₃浓度呈以6、7月为中心的近似正态分布，SO₂、NO₂和CO以及PM_2.5和PM₁₀浓...     

襄阳市秋冬季PM2.5污染特征及潜在源区分析

为了解襄阳市秋冬季PM_2.5的污染特征及来源，基于2020年11月至2021年1月在线监测数据，对PM_2.5质量浓度、气象因素、化学组分、来源及潜在源区进行了分析。结果表明，襄阳市秋冬季污染天首要污染物均为PM_2.5,且随污染程度加重，PM_2.5与PM₁₀质量浓度比呈上升趋势，二次颗粒物的形成对PM_2.5的贡献更高。在PM_2.5化学组分中，水溶性离子占比最大，随着污染程度加重，二次离子(SNA)快速增长，二次离子的生成转化是污染的重要成因。轻度、中度污染时，湿度高、风速小、气温低，有利于污染的积累，重度污染时湿度大、风速回升，有利于上游污染的输送与二次转化。PMF模型解析出襄阳市PM_2.5主要来源及贡献率为二次源58.0%、工业企业源22.6%、机动车源10.7%、扬尘源8.7%。襄阳市潜在源区主要分布在河南省中北部、河北省南部、山东省西部、安徽省北部、江汉平原东部及南部区域，极少量分布在襄阳区域，长距离区域传输...     

“十三五”期间伊宁市大气污染特征分析及对策建议

基于伊宁市“十三五”期间大气国控监测点位数据，分析伊宁市“十三五”期间环境空气质量变化特征并提出建议对策。结果表明：“十三五”期间，伊宁市空气优良率在78.9%～86.3%,重污染天气在3～17 d,重污染天气仍频发；PM_2.5年均浓度在38～47μg/m³,年均值均超标。影响空气质量的主要污染物为PM_2.5、PM₁₀和CO。与三大区域相比，伊宁市SO₂和CO污染程度相对较重，燃煤型的污染特征显著。此外伊宁市采暖季空气污染较重，PM_2.5、SO₂、CO等污染物浓度显著高于非采暖季，采暖季主要污染物呈现双峰变化特征。     

广州市城区站点冬季PM2.5时间变化及碳氮同位素组成特征

于2018年冬季在广州城区磨碟沙站点开展细颗粒物(PM_2.5)样品采集，并获得PM_2.5中水溶性离子、含碳组分、稳定碳氮同位素的组成及时间变化特征，重点讨论了PM_2.5浓度升高时段的化学组成特征变化，进而利用稳定碳氮同位素变化特征探究了主要污染来源。结果表明：采样期间，研究站点PM_2.5平均质量浓度为22.1μg/m³,共出现两个PM_2.5浓度水平升高时段，所对应的平均质量浓度分别达46.0μg/m³和63.0μg/m³。风速降低、温度升高等不利气象条件是导致上述时段PM_2.5浓度上升的重要原因。在上述时段，伴随着PM_2.5浓度的升高，NO^-₃和NH⁺₄浓度均出现显著升高，NO^-₃与SO^2-₄的摩...     

烟花爆竹燃放对河南省空气质量影响的研究

基于河南省常规空气污染物、颗粒物组分等数据，开展烟花爆竹燃放对空气质量影响的定量评估。结果表明：2023年元宵节期间，河南省PM_2.5质量浓度小时峰值为226μg/m³,仅次于2019年的239μg/m³,明显高于2022年的86μg/m³,正月十六重度及以上污染天数为历史最高值；烟花爆竹燃放造成K⁺、SO₄^2-、Cl^-浓度快速上升，对K⁺浓度影响最为显著，河南省K⁺小时峰值浓度较基准时刻平均上升了26.6倍；烟花爆竹燃放对河南省正月十五、十六PM_2.5日均值贡献分别为31.5%、31.8%,使PM_2.5质量浓度分别上升39μg/m³和57μg/m³,2 d的烟花爆竹燃放可使河南省2023年PM_2.5年均质量浓度上升0.26μg/m³,造成...     

基于KZ滤波法的江淮地区PM2.5浓度变化影响分析

基于2018—2020年合肥、芜湖和马鞍山3个城市国控站点的PM_2.5逐日监测数据和同期地面气象观测资料，利用Kolmogorov-Zurbenko(KZ)滤波对PM_2.5日浓度的原始时间序列进行分解，获取短期分量、季节分量和长期分量，并进行多元线性逐步回归构建各分量与气象因子的模型，最后依据短期分量和基线分量的回归模型和残差分析，对序列进行重建，获取消除气象条件影响的PM_2.5长期分量。KZ滤波分析结果表明：2018—2020年气象条件对江淮区域PM_2.5污染改善影响存在波动，在2018—2019年为负贡献，而在2020年秋冬季则变为正贡献；江淮地区3个城市2018年和2020年PM_2.5修正后的长期分量均值表明气象条件对各市PM_2.5改善影响存在差异较大，气象条件对合肥PM_2.5改善的贡献仅为1.0%,芜湖为7.8%,马鞍山为21.0%;NAQPMS数值模式情景分析结果显示，减排措施对江淮之间PM_2.5浓度改...     

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PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O_3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暖期,6项污染物中除O_3呈现夏季偏高以外,其余污染物采暖期浓度均高于非采暖期。运用典型相关分析法探究环境空气污染物与温度、降水量、相对湿度、风速和气压5项气象要素之间的关系,并进行统计学检验,结果表明:环境空气污染物与气象要素之间存在显著相关,温度、风速和相对湿度对污染物具有显著影响。非采暖期大气相对湿度对PM_(10)和O_3-8h的影响显著;而在采暖期,风速对PM_(10)和PM_(2.5)的影响显著。     

西藏自治区“十二五”和“十三五”环境空气质量变化特征

"十二五"以来中国先后颁布了一系列大气污染防治政策并实施相应的大气污染治理措施以提高环境空气质量。为研究西藏自治区"十二五"(2011-2015年)和"十三五"(2016 -2020年)时期环境空气质量变化状况,评估大气污染防治措施实施效果,笔者对2011-2020年西藏自治区7个城市(地区)主要大气污染物浓度和优良天数比例变化进行分析。结果表明:随着一系列大气污染防治措施的实施,西藏自治区环境空气质量显著提升,与"十二五"时期相比,"十三五"时期西藏自治区年平均优良天数比例由97.5%±2.0%提升至99.3%±0.4%,SO₂、 NO₂、 PM₁₀、 PM_2.5浓度年均值和CO 浓度第95百分位数均呈下降趋势,其中CO、PM₁₀和PM_2.5浓度下降幅度较大,O₃日最大8h滑动平均值第90百分位数略有上升。西藏自治区环境空气质量与人口、经济发展程度呈负相关关系。受污染源排放、气象条件和区域传输等因素影响,西藏自治区O₃浓度春、夏季较高,而其余污染物浓度冬季较高。     

渝东南典型城区冬季一次罕见的PM2.5污染过程及溯源分析

2020年12月底，以生态旅游业为主的重庆市渝东南地区出现了一次较为罕见的PM_2.5污染过程，持续时间长且污染程度重。以渝东南地区武隆区为例，应用污染特征雷达图、后向轨迹模型及潜在源污染贡献估算等方法分析了本次PM_2.5污染的特征及来源，结果表明：(1)在污染前期主要受扬尘、燃煤和机动车等污染排放影响，污染源直接排放贡献较大；中、后期污染受二次颗粒物影响显著，扬尘影响也较为明显。(2)污染期间的气流轨迹均为短距离输送，轨迹主要来自东北方向(65%)。(3)除自身污染排放贡献外，渝东北地区和主城都市区是武隆区PM_2.5污染的主要潜在源区，对武隆区传输贡献占比超50%。     

辛集市"十三五"期间空气质量特征分析

重点对河北省辛集市"十三五"期间整体空气质量变化情况以及影响辛集市优良天数的2个重要参数O₃和PM_2.5的污染规律进行了分析。结果表明,辛集市"十三五"期间空气质量改善明显,优良天数整体增加,污染天数整体减少。O₃浓度及其作为首要污染物出现的天数整体呈现上升趋势,对综合指数的贡献率逐年增加;O₃污染高发期主要集中在4—9月,高值区域分布差距较大,但市区污染持续突出。PM_2.5浓度逐年下降,以PM_2.5为首要污染物的天数逐年减少;PM_2.5浓度季节变化特征整体呈现"秋冬高、春夏低"的分布特点,空间分布呈"南北高、中间低"的污染特征。     

基于空间计量模型的四川省大气污染特征及影响因素分析

四川省细颗粒物污染问题越来越受到重视,为有效识别四川省大气污染空间分布情况及影响因素,利用2015—2020年PM_2.5监测数据,综合分析了四川省大气污染时空分布特征,选取同期气象要素观测数据和社会经济数据,区分出全省及省内不同经济区大气污染的主要影响因素。结果表明:2015—2020年四川省的PM_2.5浓度逐年下降,日变化存在明显的双峰双谷趋势,且具有明显季节性特征,空间分布上具有明显的空间聚集现象;PM_2.5的排放与人口密度、经济水平和气温呈显著正相关,与城市绿化、风速呈显著负相关。该研究为经济增长方式优化、产业结构调整、绿化水平改善等提供了政策建议,可为污染防治、优化人居环境提供参考。     

烟花爆竹禁燃对春节期间东北地区空气质量影响评估

利用2015—2017年春节期间东北地区主要大气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO和O3)质量浓度监测资料及相应气象因子(温度、湿度、风速和气压)观测资料,分析了春节期间烟花爆竹禁燃对东北地区空气质量的影响。结果表明:随着东北地区主要城市禁燃力度的增强,空气质量逐年提升,PM_(2.5)和SO_2浓度逐年大幅度下降。禁燃可明显降低城区PM_(2.5)浓度,而由于春节期间污染源整体减少,城区和城郊监测点PM_(2.5)浓度值差异减小。烟花爆竹对PM_(10)和PM_(2.5)浓度影响高于对气体污染物SO_2、NO_2和CO的影响。此外,气象条件对东北地区春节期间禁燃改善空气质量的效果也有明显影响。因此,结合春节期间的气象条件,在东北地区实施禁燃政策动态调整非常必要。     

宜都市PM2.5与O3季节性分布特征及潜在源区分析

为了解宜都市PM_2.5与O₃的污染特征及潜在来源,利用宜都市2020年3月至2022年2月在线监测数据及气象数据,对宜都市PM_2.5与O₃质量浓度变化特征、气象影响因素及潜在源区进行了分析,结果表明:宜都市PM_2.5质量浓度冬高夏低,日变化呈双峰特征,O₃质量浓度夏高冬低,日变化呈单峰特征。高湿、静稳的气象条件以及较强偏北风作用下的区域污染传输对PM_2.5污染有重要影响,高温以及中湿度对O₃污染过程有重要作用。春、夏、秋季偏南方向气流轨迹占主导,且携带较高的污染物浓度,冬季来自湖北东北及西南方向的气流占比较高且携带的PM_2.5浓度较高;宜都市PM_2.5、O₃的潜在源区具有季节性差异,总体来看,主要分布在河南南部、湖北东部及湖南的北部区域。     

环境空气质量新标准对郑州和开封空气质量评价的影响

利用河南省环境空气质量新标准实施一期城市(郑州、开封)2013年的环境空气自动监测数据,分析了实施《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)对这2个城市空气质量评价的影响。研究发现,若采用新标准,郑州、开封污染物年均浓度超标情况加重;城市空气质量达标率从51%、71%下降到35%和31%,下降了16和40个百分点;PM2.5的纳入是空气质量达标率下降的最主要原因,大于NO2标准的收严和CO、O3纳入评价指标的影响,其超标率分别为58%(郑州)和63%(开封);且PM2.5取代PM10成为郑州、开封的首要污染物,其作为首要污染物的比例均大于70%。