北京地区PM_(2.5)与空气污染物的关系模型

为了研究北京地区PM2.5与空气污染物的质量浓度关系。从PM2.5监测网收集2013-04-01~2014-05-15期间PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3等主要空气污染物数据,用多元线性回归模型建立PM2.5与空气污染物的质量浓度关系。结果表明:北京地区PM2.5与空气污染物PM10、SO2、NO2、CO、O3的质量浓度相关系数分别为0.9172、0.6332、0.7683、0.8166和-0.1797,优化的拟合方程为:[PM2.5]=-22.5925+0.569109×[PM10]+23.94913×[CO]+0.113025×[BPM2.5],模型的估算值与观测值相关系数为0.9426,此方程能较好地模拟北京地区的PM2.5质量浓度。     

南京市区PM_(2.5)扩散与气象条件的关系

使用2013年PM2.5监测数据和南京气候基准站的气象资料,分析PM2.5扩散与气象条件的关系。结果表明:PM2.5质量浓度与降水量有良好的负相关关系;较大混合层厚度和不稳定的大气层结有利于PM2.5质量浓度的降低;在南京地区,PM2.5质量浓度在东北风向和西南风下相对较低,而且与风速也有较好的负相关性;较高的湿度不利于PM2.5质量浓度的降低,并会影响能见度,60%~70%的湿度区间是PM2.5污染加重的转折点。     

乌鲁木齐市冬季大气颗粒物PM_(10) 和PM_(2.5)污染水平及相关性研究

为研究乌鲁木齐市冬季采暖期间大气颗粒物污染特征,通过采样和在线监测二种手段分析了2015年1~2月大气颗粒物样品,采用重量法分析颗粒物质量浓度,并对其相关性进行分析。结果表明:依据《环境空气质量标准》(GB 3095-2012),采样期间乌鲁木齐市大气PM_(10) 和PM_(2.5)的日均质量浓度均超过了国家二级标准,颗粒物污染严重;PM_(10) 和PM_(2.5)存在显著相关性,PM_(2.5)和PM_(10) 浓度的比值均大于0.5,采暖期PM2.5对乌鲁木齐市大气颗粒物贡献显著。     

淮安市区大气中颗粒物PM_(10)、PM_(2.5)污染水平

通过对淮安市大气颗粒物中PM10、PM2．5的监测与污染水平分析，得出了淮安市区PM10与PM2．5浓度呈冬秋季高，夏春季低的特征。PM2.5和PM10的比值范围在0．62～0．65之间，即PM2．5在PM10以下颗粒物中所占比例大约为63％。     

冬季大气中PM_(10)和PM_(2.5)污染特征及形貌分析

2008年冬季采集大气中PM10和PM2.5样品,利用SPSS软件进行分析。结果表明,PM10质量浓度在92.87～384.7μg/m3之间,平均值为201.09μg/m3,超标率71.43%。PM2.5浓度跨度为57.27～230.21μg/m3,平均值为133.82μg/m3,超标率89.47%。PM10和PM2.5空间分布略有差异。PM2.5/PM10在29.10%～94.76%之间,均值为66.55%。PM2.5与PM10质量浓度之间有显著相关性,相关方程:PM2.5=0.7993×PM10-55.984(R2=0.9524,置信度为95%)。通过颗粒物形貌分析,初步判定冬季大气主要污染源为燃煤和机动车尾气排放。     

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。     

长沙市PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的变化特征

为检验PM_(2.5)和PM_(10)新监测标准实施近3年长沙大气颗粒物污染状况,利用近3年每日监测数据,对长沙10个国控自动监测点PM_(2.5)和PM_(10)达标情况、首要污染物及变化特征进行研究分析。结果表明,近3年长沙市PM_(2.5)和PM_(10)年均质量浓度均超过了新标准规定的年均值二级标准限值;2013年污染最严重。PM_(2.5)和PM_(10)月均值峰值出现在1月和11月,谷值在8月,各月PM_(2.5)超标天数和首要污染物为PM_(2.5)天数都大于PM_(10);PM_(2.5)和PM_(10)冬季日均值浓度明显高于其他季节,呈双峰型,峰值在上午10:00和20:00~21:00,夜晚浓度高于白天;PM_(2.5)春、夏、秋三季日变化呈单峰型,峰值在20:00~21:00;PM_(10)四季日变化呈双峰型。PM_(2.5)和PM_(10)浓度的比值(P)1月和2月最高,PM_(10)和PM_(2.5)日均值有着显著的线性相关性。     

库尔勒市大气颗粒物污染特征与影响因素分析

针对库尔勒市PM 10、PM 2.5年均浓度超标现象,基于市区3个环境监测站2013—2017年的逐时观测数据,分析PM 10、PM 2.5污染特征、成因及其主要影响因素。结果表明:①2013—2017年库尔勒市PM 10年均浓度变化较大且无明显趋势,PM 2.5年均浓度整体呈下降趋势;②季节尺度上,库尔勒市PM 10在每年2—5月呈现高浓度,PM 2.5高浓度期则为10月至翌年5月;③城郊的开发区站PM 10浓度最高,老城区的州政府站PM 2.5浓度最高,在PM 10和PM 2.5的高浓度期空间差异尤其显著;④PM 10与风速显著正相关,来自塔克拉玛干沙漠的风蚀沙尘颗粒物是库尔勒地区颗粒污染物的主要来源;⑤库尔勒市PM 10主要为外源输入,PM 2.5则以城市内源为主,相对湿度、风速、风向、温度等气象条件是影响大气颗粒物浓度及分布的重要因素。     

库尔勒市PM_(10)与气象条件的关系

利用库尔勒市2006—2013年的PM10监测数据以及同期常规气象资料,使用非参数分析(spearman秩相关系数)方法分析了常规气象要素与PM10浓度的相关关系。结果表明PM10浓度与各气象要素关系密切:气压较高时,PM10浓度易超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准;当气温≥20℃时,温度越高PM10浓度超标天数越少,当气温20℃时,较高的气温则不利于PM10的稀释扩散;温度露点差越小,PM10的超标率越大;PM10浓度随风速的增大先降低后增加;降水对PM10有清除作用。     

澳门地区PM_(10)粒度分布的分形特征研究

采集澳门地区不同区域大气PM10样品,根据单颗粒图像分析方法分析了PM10的粒径分布,计算了各采样点PM10粒度分布的分形维数,分析讨论了PM10粒度分布分形维数的变化与粒度分布的关系,分析了粒度分布分形维数表征的澳门大气PM10不同采样点、不同季节的粒度整体分布及其影响因素之间的关系。结果表明,澳门地区PM10粒度分布的分形维数在2.05~3.95之间,夏季PM10的粒度分布分形维数(2.88)大于冬季(2.63),表明夏季PM10的粒度普遍较冬季的细。同一季节不同区域大气PM10的粒度也有较大变化,夏季时,澳门岛的总体颗粒物、矿物颗粒和烟尘颗粒物的分形维数较氹仔岛的偏大,即澳门岛的颗粒物比氹仔岛偏细,而冬季则相反,冬季时,澳门岛的总体颗粒物、矿物颗粒和烟尘颗粒物的分形维数较氹仔岛的偏小。     

杭州市大气PM2.5和PM10污染特征及来源解析

2006年在杭州市两个环境受体点位采集不同季节大气中PM2.5和PM10样品,同时采集了多种颗粒物源类样品,分析了其质量浓度和多种化学成分,包括21种无机元素、5种无机水溶性离子以及有机碳和元素碳等,并据此构建了杭州市PM2.5和PM10的源与受体化学成分谱;用化学质量平衡(CMB)受体模型解析其来源。结果表明,杭州市PM2.5和PM10污染较严重,其年均浓度分别为77.5μg/m3和111.0μg/m3;各主要源类对PM2.5的贡献率依次为机动车尾气尘21.6%、硫酸盐18.8%、煤烟尘16.7%、燃油尘10.2%、硝酸盐9.9%、土壤尘8.2%、建筑水泥尘4.0%、海盐粒子1.5%。各主要源类对PM10贡献率依次为土壤尘17.0%、机动车尾气尘16.9%、硫酸盐14.3%、煤烟尘13.9%、硝酸盐粒8.2%、建筑水泥尘8.0%、燃油尘5.5%、海盐粒子3.4%、冶金尘3.2%。     

鞍山市环境空气颗粒物中重金属元素分布特征

研究了鞍山市环境空气中可吸入颗粒物(PM10和PM2.5)中重金属元素分布特征,结果表明鞍山市环境空气可吸入颗粒物中Zn、Pb、Al、Cu四种金属总和所占21种元素比例近85%。重金属元素在不同粒径颗粒物中的浓度水平有明显差别,更易富集在细颗粒物PM2.5上。     

宁波市PM10、PM2.5中水溶性无机阴离子浓度水平及分布特征

研究了宁波市PM10、PM2.5中无机阴离子浓度水平及分布特征。结果表明,PM10中Cl-为1.00μg/m3,具有较明显的海洋特征,SO24-、NO3-离子浓度为9.90、3.70μg/m3;Cl-主要存在于粒径为2.5-10μm的颗粒物中,而NO3-、SO42-主要存在于PM2.5中,成为PM2.5的重要组成部分。PM10中水溶性无机阴离子季节变化明显,呈冬天高,夏天低的趋势。     

表征室外人体暴露的监测网络设计(待续)

对悬浮颗粒物室外人体暴露的测定一直受到可用资源的限制，设计有效的网络就要求对测定方法的选择、采样点的数量、采样时间、采样频率等进行调整。采样位置要求能表征因周围污染源对附近地区和城市最小影响的空间数值。虽然大多数判定PM是否达标的测定方法是每第3天至第6天的24 h监测，但是室外人体暴露的评价要求连续监测一整天，最好有1h或更短时间的监测时段。更详细的粒径大小和化学性质数据也很有必要，因为较小的颗粒及其特殊的化学物质要比总的样品质量更有助于反映对健康的不良影响。     

大中型商场PM10、PM2.5污染水平与来源分析

利用便携式气溶胶监测仪,对平顶山市区的中原商场、商业大楼、食品城总店三家大型商场不同楼层空气PM10和PM2.5进行了现场测定。结果显示,平顶山市大中型商场可吸入颗粒物污染严重,PM10、PM2.5污染平均超标率分别为13.7%和48.0%;PM10、PM2.5的质量浓度在时间和空间分布上存在很大差异;PM10中PM2.5所占比例为83%。     

表征室外人体暴露的监测网络设计(续完)

对悬浮颗粒物室外人体暴露的测定一直受到可用资源的限制。设计有效的网络就要求对测定方法的选择、采样点的数量、采样时间、采样频率等进行调整。采样位置要求能表征因周围污染源对附近地区和城市最小影响的空间数值。虽然大多数判定PM是否达标的测定方法是每第3天至第6天的24h监测，但是室外人体暴露的评价要求连续监测一整天。最好有1h或更短时间的监测时段。更详细的粒径大小和化学性质数据也很有必要，因为较小的颗粒及其特殊的化学物质要比总的样品质量更有助于反映对健康的不良影响。     

表征室外人体暴露的监测网络设计(续一)

对悬浮颗粒物室外人体暴露的测定一直受到可用资源的限制，设计有效的网络就要求对测定方法的选择、采样点的数量、采样时间、采样频率等进行调整。采样位置要求能表征因周围污染源对附近地区和城市最小影响的空间数值。虽然大多数判定PM是否达标的测定方法是每第3天至第6天的24h监测，但是室外人体暴露的评价要求连续监测一整天，最好有1h或更短时间的监测时段。更详细的粒径大小和化学性质数据也很有必要，因为较小的颗粒及其特殊的化学物质要比总的样品质量更有助于反映对缝康的不良影响。     

北京清华园采暖前与采暖期PM10中含碳组分的理化特征

采用美国rp公司生产的Series5400大气颗粒物碳质组分监测仪对清华园PM10中的碳质组分进行了连续在线监测(2002年9月~11月)。结合PM2.5中碳质组分浓度、PM10的浓度和气象数据,分析了碳质组分的污染特征。结果表明,采样期间清华园大气PM10中有机碳(OC)、元素碳(EC)的日平均质量浓度分别在4.07~65.81μg/m3、0.96~26.14μg/m3之间变化,平均值分别为20.8±12.1和7.0±5.1μg/m3。OC在总碳(TC)中占有很大比例,OC/TC平均值为75.84%;TC在PM10中的含量平均为25.0%。本文对9~10月份(秋季)和11月份(初冬)OC、EC的相关性分别进行了分析,结果表明OC、EC之间具有良好的相关性,9月份和10月份相关性系数(R2)为0.83;11月份为0.90。二次生成的OC(OCsec)浓度估算结果表明,9、10月份OCsec在OC中的比例(60.7%)比11月份(38.5%)大。碳质组分主要集中在细颗粒物中,PM10中的OC有70.3%存在于细颗粒物PM2.5中,TC则有58.6%存在于PM2.5中。     

以长春为例研究环境空气中TSP、PM_(10)和PM_(2.5)的相关性

选取长春市解放大路与人民大街的交叉口为研究地点,分别进行TSP、PM10和PM2.5的采样和分析.然后利用相关系敷法和t检验对测定结果进行相关性分析,得到备元素的含量在三种污染物中的相关系敖:在TSP与PM10中为0.9349;在PM2.5与PM10中为0.8797;在TSP与PM2.5中为0.7824.得到各元素含量在三种污染物中的T检验统计值,在TSP与PM10中为0.90103;在PM2.5与PM10中为0.04745;在TSP与PM2.5中为0.047986.从分析结果可以看出,各元素含量在TSP与PM10中的相关性最好,在PM2.5与PM10中次之,研究结果为相关环境管理提供科学依据.