天水市空气微生物含量分析

用平皿沉降法测定了天水市空气微生物含量,结果证实其空气细菌、真菌及总菌的平均含量分别为5312.3、13．1和5325．4CFU／m3．空气真菌占总菌量的0．2％左右,空气微生物以细菌为主十分明显,所测风景区空气细菌含量与城区的平均水平间差异很大,说明天水市空气已受到较轻的中度污染,闹市区的一些测点空气污染已相当严重。     

洛阳市空气微生物污染初步调查

采用平皿沉降法对洛阳市空气微生物浓度进行了初步测定。结果表明：空气细菌、真菌和总菌的浓度分别为7448CFU／m^3、782CFU／m^3和9063CFU／m^3，真菌与总菌的浓度比值为8．64％，空气质量处于微污染水平；空气微牛物浓度空间差异显著，可分为中度污染、轻度污染、微污染和较清洁4个等级；从功能区划看，商业交通混合区污染最重，生活区和工业区空气质量最好；空气污染微生物主要为G^＋球菌和交链孢，其次还有少量芽孢杆菌和青霉、曲霉、毛霉等。     

广州市区的空气微生物含量

用平皿沉降法测定了广州市区室内外空气微生物含量,市区室外空微生物总量,空气细菌量,真菌量分别为２１７４４．２ＣＦＵ／ｍ＾３、２１１０．６ＦＵ／ｍ＾３、６３３．６ＣＦＵ／ｍ＾３,真菌占总菌量的２．９％,表明空气已受到中度污染,真菌有时占甚大比率。闹市、交通要道的空气质量一般比近郊,清静处的差;室外空气微生物含量显示时间变化的某种特点。室内空气微生物监测结果反出室空气一般尚可。指出应进一步采取得力的环     

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%。     

庐山旅游区空气微生物污染调查

庐山风景旅游区空气微生物含量的初步调查结果表明，该区空气微生物含量平均值为１３９．８ＣＦＵ／皿（２１９７６．６ＣＦＵ／ｍ＾３），已达我国都市城区中度污染程度，个别测点已达严重污染程度。通过分析庐山空气细菌、真菌及总的微生物含量的空间分布及昼夜变化特征，认为空气微生物含量与人类活动有密切关系。     

泰州市空气微生物粒径分布特征与污染程度评估

选取泰州市4个典型功能区进行微生物气溶胶监测,分析泰州地区空气微生物气溶胶污染水平和粒径分布特征,探寻微生物气溶胶空间变化规律。结果表明:各功能区空气细菌的粒径分布趋势基本相同,细菌粒子百分比从Ⅰ级至Ⅵ级逐级减少,但在第Ⅱ级有明显下降趋势;而真菌粒径分布总体呈现中间高,两侧低的状态。监测期间,泰州市细菌及微生物总数浓度较低,真菌在春、秋季出现污染现象。受人流量、车流量及污染源分布等因素影响,工业区、商业区空气微生物污染程度相对较重,居民区和文教区相对较轻。     

采样时间对ANDERSEN采样器采样效果的影响

在室内用ANDERSEN生物粒子采样器进行了不同采样时间对采集空气细菌和真菌粒子浓度，粒数中值直径效果的研究，结果表明，在1－12min内，采集的空气细菌和真菌粒子浓度随采样时间的增加而减少，呈明显的负相关关系，相关系数分别为－0．903和－0．688，P值均大于0．05，另外，在采样过程中，空气真菌比细菌耐受采样空气冲击力的能力强，采样时间对空气细菌和真菌粒子的粒度分布和粒数中值直径的影响不明显。     

深圳特区不同功能区大气微生物污染调查

采用平皿沉降法,测定了深圳特区不同功能区37个监测点人群呼吸带内的大气细菌数和真菌数,结果表明,特区内不同功能区大气微生物的浓度各异,其中市区商业交通混杂区的大气细菌污染最重,其次是工业区和交通干线,文教区和居民区、旅游区大气细菌含量最低。绿化情况良好的文教区、居民区、果园的真菌含量高于工业区和交通干线。以大气细菌含量为指标评价了各测点的空气质量,参与评价的37个测点中,清洁点占56.8%,普通点占29.7%,属界限空气的测点占8.1%,5.4%的测点空气已出现轻度污染。大气细菌的日浓度变化规律为:早上(6:30)、晚上(18:30)较高,上午(10:30)、下午(14:30)较低。     

乌鲁木齐大气微生物污染研究

采用网格布点用自然沉降法同步采样，调查和研究乌鲁木齐建成区大气微生物浓度分布、污染现状及微生物污染类型特征．结果表明：乌鲁木齐市大气微生物以细菌为主导，占微生物总数的７９．５％，真菌约占２０．５％．建成区大气微生物达５级中污染水平．大气微生物污染分布与环境条件和环境质量都有一定关系。     

兰州市空气中微生物采样时间的优化研究

在兰州市选取环保科技大厦室内和室外进行微生物气溶胶取样,研究室内、外环境的微生物气溶胶最佳采样时间,为下一步研究兰州市城区不同季节及各功能区空气微生物气溶胶污染特征奠定基础。结果表明,室内细菌气溶胶最佳采样时间为9min,真(霉)菌气溶胶和放线菌气溶胶最佳采样时间均为7min;室外细菌气溶胶和真(霉)菌气溶胶最佳采样时间均为25min,放线菌气溶胶最佳采样时间为20min。     

Assessment of air pollution from small scale industry

Air pollution due to small scale industries have been found tocause serious occupational health hazards and adverse effects on vegetation and heritage. The study for air pollution impactassessment for brick kiln industries was undertaken. The stackmonitoring exercise was carried out to estimate the pollution level of SPM, SO₂, and NO_x. The ambient air quality was also measured in the vicinity of brick kilns to assess the impact of stack emission on ground level concentration. Characterisation of SPM for toxic metals were studied. Modelling exercise was carried to predict the impact of emission of brick kiln on surrounding environment. To minimise the emission level and ground level concentration, airpollution mitigation measures are suggested.     

乌鲁木齐市一次冷空气过境天气对空气污染的影响分析

根据对2006年11月20～28日乌鲁木齐市出现冷空气过境天气过程的天气形式和主要气象要素及空气污染变化情况进行的分析,结果表明:冷空气过境天气前后,诸多气象要素发生了变化,冷空气导致逆温层的破坏和降水过程使各项污染物均得到有效的清除.通过此分析可为类似天气的空气质量预报提供思路.     

Evaluation of the Trend of Air Quality in Taipei, Taiwan from 1994 to 2003

The data collected from the five air quality monitoring stations established by the Taiwan Environmental Protection Administration (TEPA) in Taipei City were analyzed to assess the changes in air quality. The analyses reveal that the air quality in Taipei City improved over the last decade from 1994 to 2003, as evidenced by the significant downward trends of the various primary air pollutant concentrations, such as CO, NO_X, SO₂, and PM₁₀. An air pollution fee was collected by TEPA in 1995, and several air pollution control measures were likewise taken to improve the air quality in Taiwan. However, although the extreme daily maximum O₃ concentrations occurred more frequently in earlier years and showed a downward trend, its moderately high concentrations increased annually in recent years. It implied that after the reduction of various primary pollutant concentrations, the effective reduction of O₃ pollution still remains an important issue.     

空气流域管理--城市空气质量达标战略的新视角

概述了现今比较流行的"空气流域"新概念,介绍了在此概念基础上的"空气流域管理"新观念,认为它们可以作为我国城市空气质量达标战略的新起点.     

乌鲁木齐市环境空气中主要污染物24 h变化特征

根据乌鲁木齐市空气自动监测数据，分析并找出了乌鲁木齐市环境空气24h污染规律和变化特征。     

高精度船舶排放清单在城市空气质量管理中的应用

上海港船舶大气污染物排放对城市空气质量的影响不容小觑。基于船舶AIS数据，高精度船舶大气污染物排放清单得以建立并应用。2018年11月5—10日召开的第一届中国国际进口博览会期间，在气象条件不利的情况下，通过提前实施船舶排放控制区政策等措施，使船舶单日SO_x排放量下降28.5%，一次PM_2.5排放量下降25.5%，全市空气质量达到了保障要求。     

空气质量预报在世界互联网大会中的应用

为支持世界互联网大会期间大气污染管控工作，利用人工结合数值模式预报的方式在第二届到第五届世界互联网大会期间开展空气质量预报工作。多模式系统中WRF-CMAQ对乌镇及浙北区域大气污染变化的趋势模拟最好，2016—2018年对AQI日均值模拟的平均分数偏差（MFB）和平均分数误差（MFE）分别为-1.3%~1.6%和24.3%~28.3%。会前48 h、72 h和96 h空气质量等级预报准确率分别为37.5%~83.3%、33.3%~90.0%和0~89.9%。会议期间乌镇的AQI日均值48 h预报准确率为33.3%~100%，等级预报准确率为66.7%~100%。与日常空气质量预报不同，会议期间预报还应重点关注大气污染过程，如有污染可能性，需要给出污染过程的起始时间、持续范围和浓度峰值等情况及其关键时间节点，有针对性地提出大气污染管控的措施建议，为会议期间空气质量保障提供技术支撑。     

上海市交通环境空气质量监测与发展探讨

机动车的快速增长引发了严重的车辆尾气污染问题.通过分析上海市交通环境空气质量现状,评估污染物浓度改善效果,回顾交通环境空气质量监测发展的进程,建议借鉴国外交通环境空气质量监测网络的经验,加快完善上海的交通环境空气质量监测网络.     

用后向空气轨迹方法对胶州湾主要大气污染物分布的分析

采用青岛崂山点位2005-2009年的大气监测数据,利用HYSPLIT4.8模式和象限分析方法,计算出污染物的方位贡献情况,判断出胶州湾大气污染物的传输路径主要为北、西北和西部路径,S02、N02和PM10在北部和西北部象限的5年平均贡献率分别为25.32％和28.21％、21.16％和21.53％以及20.25％和22.83％,这与胶州湾东方和东南方为海洋、北方和西北方为工业城市有关.通过个例分析得出的传输路径与象限分析的结果一致.另一方面,胶州湾地区的主要污染物在过去5年中的年均值浓度变化显示,SD2浓度呈下降趋势,NO2浓度呈上升趋势,PM10浓度变化趋势不明显.为调查青岛市和周边5个省污染物排放水平对胶州湾污染物分布的影响,分析了2005-2009年的相关环境统计数据,SO,的排放量下降,燃料煤消耗量、氮氧化物排放量以及机动车数量逐年升高可能是导致胶州湾地区污染物浓度变化的原因.     

Estimating the background air concentration excluding the contribution of an individual source

This paper presents two simple methods for the estimation of the instantaneous background air pollution level in a study area around an emitting point source. The methods allow estimation of concentrations non-inclusive of the contribution of the local emitting source. Hourly records of several monitoring stations located around the point source and results of the diagnostic Lagrangian particle dispersion model LADISMO are used in the calculations. A hypothetical case study is used to demonstrate the application of the two methods. This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date.