2015—2017年江苏省秋、冬季空气质量状况

采用2015—2017年秋、冬季江苏省环境空气质量监测数据,从空气质量优良(达标)率、首要污染物、主要污染物浓度分析空气质量现状及特点。结果表明,江苏省秋、冬季空气质量优良(达标)率在60%左右,其中沿海地区空气质量达标率最高(71.1%),西北地区达标率最差(52.2%)。污染日的首要污染物主要为PM 2.5,占比高达91.5%。ρ(PM2.5)/ρ(PM 10)存在地区差异,江苏西北地区扬尘源贡献较大,江苏南部地区的二次颗粒物贡献更明显。ρ(NO2)/ρ(SO2)逐年持续升高,表明大气污染类型从燃煤性污染转变为复合型污染。     

环境空气质量新标准对珠三角区域站空气质量评价的影响

利用粤港珠三角区域空气质量监控网中天湖、金果湾与万顷沙3个区域站2010年全年SO₂、NO₂、PM₁₀、O₃、PM_2.5与CO自动监测的数据,分析了实施环境空气质量新标准(GB 3095—2012)对这3个子站空气质量评价的影响。研究发现,若采用新标准,万顷沙的NO₂、PM₁₀和PM_2.5年均浓度将不同程度超标。这3个子站空气质量达标率下降7~28个百分点,空气污染指数从91%~99%下降至63%~91%;O₃的引入是导致空气质量达标率下降的最主要的原因;O₃将取代PM₁₀成为最主要的首要污染物,出现频率大于50%,且O₃(8 h)平均浓度的影响大于O₃ (1 h)浓度的影响。PM_2.5的纳入也是导致空气质量达标率下降的重要因素,其超标率为3%(金果湾)~16%(万顷沙)。NO₂标准的收严未对天湖与金果湾空气质量评价造成影响,但导致万顷沙NO₂的超标率从2%上升至10%,且NO₂作为首要污染物的比例达24%。     

环境空气质量新旧评价体系及评价结果差异

在分析环境空气质量评价体系的变化的基础上,通过分析实际监测数据说明评价体系变化对评价结果的影响。结果表明:由于NO2和PM10的年平均二级浓度限值收严,用新标准评价全国325个地级以上城市2012年的达标情况,将有164个城市由达标变为不达标;参照《环境空气质量评价技术规范(试行)》评价2012年度地级以上城市的达标情况,达标率由91.4%降为41.8%;不同时段O3的1 h平均浓度值对计算其8 h滑动平均浓度值的贡献不同,可能引起8 h滑动平均浓度值计算结果的差异;由于在计算实时空气质量指数时PM10和PM2.5使用24 h滑动平均浓度值,当空气质量突变时会出现评价结果与实际污染状况不符的情况。     

环境空气质量新标准对晋城市城区空气质量评价影响

分别采用新旧环境空气质量评价体系对2014年山西省晋城市环境空气监测数据进行评价,并分析了新旧标准对于评价结果的影响。采用新标准评价对空气质量评价产生较大影响,达标率下降,空气质量变差。新标准更加科学客观,与公众感受更加接近。     

遂宁市2013年大气污染特征及成因

根据遂宁市近年的环境空气监测数据,系统研究了2013年大气污染特征和2007—2013年的变化趋势,分析了颗粒物的组成和主要来源,并与周边地区大气环境监测结果进行了横向比较。研究结果表明,2013年遂宁市环境空气质量达标率为88.1%,大气中SO2、NO2和PM10的年均质量浓度分别为31、30、94μg/m3,空气质量达到二级标准,但劣于往年水平,大气中首要污染物是PM10,夏季和秋季的空气质量明显优于冬季和春季;遂宁市空气质量的变化趋势与周边地区一致,呈现出一定的区域性污染特征,但明显优于周边地区;进一步从5个方面阐述了遂宁市2013年空气质量下降的原因;根据遂宁市大气污染现状,提出了大气防控措施和建议。     

新疆环境空气中PM_(2.5)/PM_(10)比值特征分析

随着环境空气质量新标准的全面实施,PM_(2.5)监测已经全面普及,并成为全国大部分城市关注的首要污染物,根据新疆环境空气质量监测网中不同区域、不同时段颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))质量浓度监测结果,对PM_(2.5)/PM_(10)质量浓度的比值关系进行深入分析,研究其在新疆典型区域特殊气象条件下的分布规律,为科学合理评价和考核新疆环境空气质量提供数据支持与参考。     

太原市2013年环境空气质量变化特征分析

为全面了解太原市的环境空气质量状况及污染物的时间变化规律,本文选取太原市8个站点2013年1月至12月六种主要污染物(SO2、NO2、PM10、CO、O3、PM2.5)为期一年的监测数据,评价该市2013年环境空气质量的总体情况,研究各污染物在不同时间尺度的变化特征及相互之间的关系。结果表明,2013年太原市环境空气质量以良和轻度污染为主,首要污染物主要为PM2.5和PM10;SO2、NO2、PM10、CO和PM2.5的小时变化规律较为一致,都呈现"双峰型"的变化特征,O3则呈显著的"单峰型"变化规律;上述六种污染物具有明显的季节变化特征,SO2的浓度峰值主要集中在供暖期,NO2和O3—8h浓度在夏季要高于其他季节,PM10的浓度峰值出现在春季(3月)和秋季(10月),CO的浓度峰值集中在11月和12月,PM2.5的浓度峰值主要集中在冬季;相关性分析结果表明,SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5浓度日均值在全年各时段均具有很好的正相关性,化石燃料的燃烧可能是上述污染物质的共同来源。     

环境空气质量综合指数计算方法比选研究

环境空气质量综合指数是进行逐月城市环境空气质量比较和排序的重要方法,提出了4种涵盖SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3等6项污染物的综合指数计算方法,基于2013年74个城市逐月污染物浓度数据使用主成分分析方法进行了对比分析。结果表明,综合指数计算方法中污染物统计指标和标准化方法不同对于主要污染物的判定有重要影响,各种计算方法中PM2.5、PM10、O3是出现频率最多的主要污染物;除O3外其他5项污染物逐月统计指标间均有极显著的正相关性,冬季O3统计指标与SO2、NO2、PM10、PM2.5呈显著负相关,夏季则呈显著正相关;主成分分析结果表明,在去除冗余信息后,PM2.5、PM10的权重被相对削弱,SO2、NO2、CO的权重得到相对强化,O3的权重夏季得到强化、冬季被削弱;综合考虑不同方案下主要污染物频率分布情况和PM2.5、PM10、O3权重变化特征,建议计算逐月环境空气质量综合指数时,SO2、NO2、PM10、PM2.5宜以月均值除以年均值标准进行标准化,CO、O3宜以特定百分位数浓度除以日均值标准(或8 h均值标准)进行标准化;该方法可延伸到季、半年和年度的环境空气质量综合指数计算。     

江苏制定空气质量新标准实施方案

江苏省环保厅日前制定了《江苏省空气质量新标准实施方案》(以下简称《方案》)。《方案》明确要求,2013年实现县级以上省控空气自动站均具备PM2.5、O3、CO等指标的监测能力,形成覆盖市县、满足实施新标准评价要求的空气质量监测网络。《方案》对空气质量监测站点的建设范围和监测项目也作了细化要求。《方案》指出,要在2012年完成13个省辖城市     

主分量分析法在环境空气监测数据分析中的应用

根据西宁市13个环境空气监测站点2013—2017年大气污染物细颗粒物(PM2. 5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)、臭氧最大8 h平均(O_3-8h)和一氧化碳(CO)的监测数据,采用主分量分析法对西宁市环境空气质量进行了综合评估。结果表明,2013—2017年西宁市大部分环境空气监测站点周边环境空气质量逐渐提升,4个国控站综合得分(F)趋势变化幅度较大,其周边环境空气质量状况改善较为明显;城南新区、湟源县气象局和西钢监测站点周边环境空气质量呈逐年下降趋势,与其附近工业生产有关。     

沈阳市冬季环境空气质量统计预报模型建立及应用

利用沈阳市2013年1—2月大气自动监测数据和同期气象资料,选取19项预报因子,采用逐步回归方法建立了沈阳市冬季环境空气质量统计预报模型,预报项目包括细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)日均浓度及臭氧(O3)日最大8 h平均浓度。2013年11月至2014年1月,应用该模型并结合人为经验修订,开展了沈阳市环境空气质量预报工作,预报结果与实测结果的对比验证结果表明,环境空气预测结果级别准确率达到79.1%,首要污染物准确率为73.6%。     

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。     

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。     

2017年上半年北京市及周边地区空气质量特征分析

依托北京市、廊坊市和保定市高密度的地面空气质量监测、气象要素监测以及PM_2.5化学组分监测和后向轨迹分析等手段，对2017年上半年三地的空气质量进行分析。研究发现：三地中北京市空气质量较好，保定市较差。分污染物来看，保定市SO₂浓度水平明显高于廊坊市和北京市，颗粒物PM₁₀和PM_2.5也呈现保定市最高、北京市最低的规律。从污染物日变化来看，CO、SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5呈双峰型分布，O₃呈单峰型分布。从区域整体分布规律来看，PM_2.5和SO₂呈现明显的"南高北低"特征。PM_2.5化学组分分析结果表明：1—4月燃煤对该区域空气质量的影响较大，5—6月机动车排放的影响更为凸显。后向轨迹分析结果表明：在2017年上半年到达北京市的气流中有24%来自于北京市南部，且这些气流多为低空传输，表明区域传输对于北京市空气质量具有一定的影响。     

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。     

2001—2020年合肥市空气质量变化趋势研究

为系统分析合肥市长时间序列空气质量变化特征,对合肥市2001—2020年SO₂、NO₂和PM₁₀,以及2013—2020年CO、O₃和PM_2.5的浓度特征开展研究。采用Mann-Kendall(M-K)时间趋势检验法分析了6项污染物的时间变化规律,同时考虑了人为活动对污染物小时浓度的影响。结果表明,PM_2.5和O₃是目前影响合肥市空气质量的首要污染物。2014年以来,合肥市PM₁₀、PM_2.5、CO和SO₂年均浓度均呈逐年下降趋势,但NO₂和O₃污染有加剧趋势。合肥市SO₂和颗粒物浓度表现为冬春季节高、夏秋季节低;O₃浓度变化趋势与之相反;NO₂和CO浓度呈秋冬季节高、春夏季节低。     

福州青年运动会环境空气质量状况及原因分析

利用2015年10月福州市国控点位空气质量常规6项参数(SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(10)、PM_(2.5))、NCEP/NCAR再分析逐日高度场、风场资料、温度场资料(垂直方向为17层,分辨率为2.5°×2.5°),对10月及福州第一届青年运动会(以下简称"青运会")期间空气质量进行分析与评价,并结合采取的相关管控措施和气象条件情况,分析福州市空气质量变化原因。结果表明,2015年10月福州市空气质量达到优良水平,各项污染物指标均达到一级标准,浓度较2014年同期明显下降,同时青运会期间污染物浓度较10月显著降低,这与对重点工业源、流动源、扬尘源等采取的管控措施密不可分,而且青运会前期受台风"巨爵"外围气流影响,福州温度较常年偏高,有利于空气垂直湍流运动,青运会后期的降水清洁过程,易于污染物清除。     

2013—2019年青岛市空气质量变化特征分析

为掌握滨海城市环境空气质量变化特征，为污染精准管控和打赢蓝天保卫战提供科学参考，以沿海重要中心城市青岛市为研究区域，基于青岛市9个国控空气监测点位监测结果，对2013—2019年青岛市6项空气污染物浓度监测结果进行分析，总结归纳青岛市空气质量时间变化特征。结果表明：2019年，青岛市空气质量超标，超标指标为颗粒物；青岛市2014年空气质量最差，2018年空气质量最好；2013—2019年，青岛市O₃浓度总体呈上升趋势，其余5项污染物浓度呈下降趋势；青岛市环境空气主要污染物是PM_2.5，其次是O₃；青岛市空气质量冬季差于其他季节，春节期间烟花爆竹燃放等人为活动使空气质量变差。