马鞍山市酸雨污染分析及控制对策研究

从马鞍山市降水常规监测数据资料入手 ,比较详细地分析了该市酸雨时空分布特征、原因以及降水酸度和酸雨频率年度变化情况 ,并结合马鞍山市有关环境资料对该市酸雨发展趋势作了较深的分析 ,也对酸雨污染控制对策作了一定的研究探讨。研究结果表明 ,该市存在酸雨污染问题 ,上半年比下半年污染重 ,主要集中在一中点 ,二氧化硫是影响降水酸度的主要因素 ,酸雨类型以硫酸型为主。随着经济发展 ,酸雨污染有扩大趋势 ,必须采取果断措施进行治理。     

苏州市十年酸雨变化趋势分析研究

根据对酸雨现状及十年变化趋势分析，苏州市十年间酸雨污染程度总体呈上升趋势，在全省亦处于前列。环境空气中二氧化硫、二氧化氮是造成酸雨的主要污染因子。从气象条件、能源消耗、污染源排放、产业结构等影响因素对酸雨污染变化原因及其与经济发展间的关系进行系统分析得出，苏州市酸雨污染总体形势不容乐观。     

1992—2012年浙江省酸雨变化特征及成因分析

为了解20世纪90年代以来，浙江地区酸雨污染的演变特征及成因，以杭州地区为代表，结合全省酸雨监测数据，揭示1992—2012年浙江省酸雨变化特征及成因。结果表明：1992—2012年，浙江地区酸雨的污染大致经历了3个阶段：1992—1999年为酸雨改善期；2000—2004年酸雨污染再次出现了恶化；2005—2012年为酸雨再次改善期。SO₂排放减少是近年来浙江地区酸雨污染出现好转的重要原因，但NO_x对酸雨的贡献有增加的趋势，酸雨污染类型逐渐由"硫酸型"为主转变为"硫酸硝酸混合型"，机动车排放对浙江地区酸雨污染的贡献已不容忽视。全省强酸雨区主要分布在浙北、浙中和东部沿海等经济发达地区，经济相对落后的浙西南地区酸雨污染较轻，酸雨污染与地区经济发展密切相关，控制本地污染排放对于防治和减轻当地酸雨污染具有重要意义。     

河南省城市酸雨状况及其成因分析

通过河南省城市酸雨普查的监测数据结果的统计分析,阐述了河南省城市酸雨污染现状,分析了其酸雨变化规律,对主要成因进行了初步探讨。     

连云港市酸雨污染特征分析及控制

根据连云港市降水监测资料和有关环境资料，分析了该市酸雨的时空分布特征、降水酸度和酸雨频率的年变化情况，以及酸雨发展趋势，结果表明，该市酸雨污染冬季比夏季严重，主要集中在西部地区，SO2是影响降水酸度的主要因素，酸雨类型以硫酸型为主。指出近年来该市酸雨污染趋势缓和，但随着经济发展，SO2的排放量加大，酸雨污染有扩大趋势，必须采取果断措施予以控制。     

自贡市酸雨特征及影响因素分析

依据自贡市2006-2016年期间降水结果,从时空分布、离子组分的角度研究了酸雨污染变化特征,研究发现郊区酸雨频率高于城区,酸雨pH值呈冬低夏高季节性变化,硫酸型酸雨在减弱,且酸雨污染总体呈现稳步变好的趋势;并结合自贡市历年气象资料和大气污染状况进行酸雨成因分析。     

南京市酸雨污染变化趋势分析

基于1991—2013年南京市降水监测数据,采用Spearman秩相关系数,分析了该市酸雨污染的变化情况,以及阴阳离子组分特征与变化趋势。结果表明,自1991年以来,南京市酸雨频率有所上升,降水p H值显著下降,酸雨污染有加重趋势;硫氧化物仍是该市降水酸化的主要因素,而其致酸作用逐年减弱,NO-3的致酸作用逐年加强;来源于化工行业的氯化物对降水的污染状况得以改善,来源于碱性颗粒物的钙对酸雨的中和作用逐年减弱。     

广安市城区2010年上半年酸雨频率较高的成因分析

通过对广安市城区近几年及2010年上半年大气降水监测结果的分析,结合当地地形地貌、污染源排放等影响因素,初步分析了火电厂排污对广安市酸雨的贡献以及可能造成该市城区酸雨发生频率较高的原因,并提出了改善大气环境质量、缓解酸雨污染的对策建议。     

宁波市“十二五”与“十一五”期间酸雨污染特征变化趋势分析

基于地面观测数据,分析了"十一五"和"十二五"期间宁波市酸雨污染特征变化趋势。结果表明,2015年降水pH从2010年的4.37上升到4.89;2010—2015年酸雨发生频率降低了17.4百分点;重酸雨区范围不断缩小,轻酸雨区范围不断扩大,酸雨污染程度有所改善。降水中化学组成变化显示,与"十一五"末相比,2015年除NO_3~-、Cl~-外其他离子浓度均有所下降;2015年SO_3~(2-)与NO_3~-的当量浓度之比从2010年的3.10下降到1.73,表明酸雨污染从硫酸型向硫酸与硝酸混合型转变。     

临安大气本底站酸雨污染变化特征与影响因素分析

利用临安大气本底站酸雨观测数据,研究临安大气本底站降水pH,酸雨发生频率的时间分布特征、变化趋势及其影响因素;借助后向轨迹分析法分析输送形势对临安大气本底站酸雨的影响。研究表明:最近6年间临安大气本底站降水pH各月均值均小于4.5,均达到强酸雨的程度;临安大气本底站的酸雨发生频率表现为夏季低、秋季高;1985—2009年临安大气本底站降水的年均pH全部达到酸雨程度。根据Daniel趋势检验,临安大气本底站年均降水pH总体上呈逐年下降的趋势。风速越小,酸雨出现频率就越高;降水pH受降水量的影响较大。临安大气本底站的酸雨与降水前的大气中SO2浓度存在负相关的关系。根据气团的来向与酸雨污染程度的关系分析,临安大气本底站的酸雨污染受到其北部地区和浙西地区的酸雨气体物输送的影响较大。临安大气本底站的酸雨污染特征已由原来的硫酸型转为硫酸型与硝酸型并重。     

PM2.5中重金属形态分布及其在模拟酸雨中的释放

对西安市夏季PM_2.5中6种重金属元素的化学形态进行分析,并研究了模拟酸雨淋溶条件下PM_2.5中6种元素的释放过程。结果表明,近80%的Cr和Fe分布在有机质、氧化物、硫化物结合态和残渣态中,Cd在大气环境中的化学性质很活泼,具有很强的毒害性,Pb、As、和Hg 3种元素主要以碳酸盐态、可氧化态与可还原态存在于环境中;PM_2.5中6种元素均有不同程度的释放,Cd释放率高于其他元素,Fe释放率最低,pH降低有利于颗粒物中重金属元素的释放。     

苏州大气颗粒物PM2.5和PM10质量浓度异常“倒挂”现象的成因及影响分析

为深入研究PM_2.5和PM₁₀质量浓度异常“倒挂”现象的成因及影响，在苏州市相城区国控点开展比对监测分析，回顾性分析了2016—2020年苏州全部国控点颗粒物浓度数据。苏州市相城区国控点PM_2.5浓度的比对分析结果表明：该国控点频繁出现PM_2.5浓度高于其他国控点PM_2.5浓度和高于该站点PM₁₀浓度(“倒挂”率高达34%)的“双高”现象，PM_2.5平均浓度比其他9个国控点高12.5%～37.2%,比位于同一站点的备用监测仪器(“倒挂”率为0)高38.1%。2016—2020年，苏州全部国控点“倒挂”时间的总体趋势都是逐年递增，且集中发生在相对湿度较高的20:00至次日07:00。这5年间各国控点PM_2.5浓度异常偏高导致的异常“倒挂”现象对全市年均浓度产生的正误差分别为1.6%、2.8%、6.0%、6.2%和4.1%,基本呈现出逐年递增的趋势。上述结果表明：苏州PM_2.5浓度偏高是由动态加...     

影响PM2.5自动监测准确度的主要因素

PM2?5的自动监测过程较为复杂，其测量准确度受多种因素影响。通过分析几种典型PM2?5测定方法原理，研究了PM2?5监测过程中可能产生误差的来源，结果表明，影响PM2?5监测结果准确度的主要因素有采样流量的准确性、采样管加热方式、对PM2?5挥发性组分的补偿方式、校准膜本身的准确度和校准结果、监测仪器的日常运行维护水平等。因此，在PM2?5日常监测过程中，需加强对上述因素的误差控制，严格执行国家监测技术规范，确保PM2?5监测结果准确可靠。     

空气自动监测中PM2.5与PM10 “倒挂”现象特征及原因

采用不同原理的自动监测仪器在不同季节同时测定PM2.5与PM10,对所得数据中的PM2.5与PM10"倒挂"现象进行分析。结果表明,当PM10采用振荡天平法时,PM2.5与PM10的"倒挂"率较高;冬季和夏季"倒挂"现象发生率明显高于其他季节;造成PM2.5与PM10"倒挂"的原因主要有监测过程中的随机误差,PM2.5与PM10的监测方法原理不同,监测方法之间存在显著差异等。     

PM2.5全自动重量法监测仪测量准确度评估

BTPM-AS1PM_(2.5)全自动重量法监测仪是一种根据PM_(2.5)手工重量法原理设计的PM_(2.5)自动监测仪器,能够实现样品采集、滤膜平衡、滤膜称重等环节的自动化。采用线性回归分析法对PM_(2.5)全自动重量法监测仪器的监测结果与PM_(2.5)连续自动监测仪器、手工标准方法进行比对分析,讨论了该原理仪器的流量准确性、滤膜平衡效果、天平稳定性。结果显示:PM_(2.5)全自动重量法仪器监测结果与PM_(2.5)连续自动监测仪器、手工重量法监测结果的相关系数为0.927 2~0.994 1,监测结果之间具有较高的一致性,并且其样品采集、滤膜平衡、滤膜称重等关键环节的主要技术指标能够满足中国PM_(2.5)手工标准测定方法的相关要求。     

基于聚类分析的颗粒物监测网络优化研究

为了优化香港环境监测网络,收集香港14个监测站2011年1月1日至2015年11月30日的颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)的小时数据进行统计分析。对PM_(2.5)进行聚类,并利用日均浓度变化图进行验证,结果表明,可将监测站分为4类(A、B、C、D类),A类位于城市郊区,B类则位于港口附近,且A、B类的PM_(2.5)日变化特征均呈现双峰型分布,峰值分别出现在09:00和21:00。对PM_(10)进行类似分析结果表明,监测站同样可以分为4类,A类位于九龙区,B类则位于港口附近,而且A、B类的PM_(10)日变化双峰分别出现在11:00和20:00左右。说明污染源头及地形的相似致使某些监测站颗粒物浓度的变化出现相同的趋势,导致监测设备的浪费和管理的冗余。建议建立更高效的空气管理系统,将冗余设备转移到其他地区,扩大空气监控区域。对PM_(2.5)/PM_(10)聚类结果表明,将监测站分为4类,B类均属于路边站,C类则位于居民区。同时还发现同类监测站PM_(2.5)/PM_(10)数值变化相同,并且可以用其中一个站的PM_(2.5)和PM_(10)浓度及另一个站的PM_(2.5)或PM_(10)浓度预测PM_(2.5)或PM_(10)浓度,为优化监测资源提供了一种新的思路。     

西安市环境空气PM2.5污染现状及对策初探

文章通过对西安市城市环境空气PM_2.5试点监测数据深入分析，初步摸清了区域PM_2.5污染水平及分布规律，提出了污染防治对策和建议，对现阶段的环境空气PM_2.5污染防治有着重要的参考价值。     

北京地区不同季节PM2.5和PM10浓度对地面气象因素的响应

利用2013年1月—2014年12月北京地区PM_(2.5)和PM_(10)监测数据和同期近地面气象观测数据,采用非参数分析法(Spearman秩相关系数)研究了北京地区PM_(2.5)和PM_(10)的浓度对不同季节地面气象因素的响应。结果表明:北京地区大气颗粒物浓度水平具有明显的季节特征,冬季大气颗粒物污染最严重,夏季最轻。不同季节影响颗粒物浓度水平的气象因素各不相同,其中风速和日照时数为主要影响因素。PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度对气象因素变化的响应程度也有较大区别,PM_(2.5)/PM_(10)比值冬季最高,PM_(2.5)影响最大,春季最低,PM_(10)影响最大。这些结论可对制订科学有效的大气污染控制策略提供参考。     

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     

2018—2021年安徽省PM2.5和O3时空分布特征及其健康风险分析

利用2018—2021年安徽省空气质量监测数据分析了PM_2.5和O₃时空分布特征及其引发的健康风险。结果表明:从时间分布来看,2018—2021年安徽省PM_2.5年均值下降25.5%,而O₃-8 h年均值则保持持平;PM_2.5和O₃-8 h月均值具有明显的季节变化特征,PM_2.5月均质量浓度和超标天数均在冬季达到最大值,O₃-8 h月均值和超标天数则在夏季达到最大值。从空间分布来看,PM_2.5、O₃-8 h年均值和超标天数均为皖北最高,其次为皖中,最后为皖南。夏季O₃是主要的健康风险因子,冬季PM_2.5是主要的健康风险因子。当PM_2.5超标时,除2021年皖北地区外(PM₁₀是主要的健康风险因子),PM_2.5均是主要的健康风险因子;当O₃-8 h超标时,O₃是主要的健康风险因子。