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。     

基于GIS的烟台市PM10时空分布与气象因素分析

以2006-2010年的烟台城区PM₁₀监测数据及同期烟台市气象数据为依据,采用ArcGIS分析其时间、空间分布,研究几种气象因素对PM₁₀分布的影响。发现PM₁₀浓度呈现出春、冬季较高,夏、秋季较低的变化趋势,但各区域PM₁₀的变化有一定的不同。在空间上,PM₁₀表现出了一定的污染集中性,且其污染的中心随季度不同会出现移动。烟台城区内PM₁₀浓度分布与风速、湿度具有一定的相关关系,而与气温的关系为非线性。     

杭州秋冬季PM2.5污染特征分析

为研究杭州PM_2.5污染来源特征,利用2013—2019年杭州市PM_2.5监测数据和气象观测数据,分析了杭州市2013—2019年PM_2.5浓度变化,选取本地积累型和输入型2种PM_2.5污染过程,结合单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪（SPAMS）和在线离子色谱数据,探讨杭州市PM_2.5化学组分和污染来源。结果表明：每年秋冬季（11月至次年3月）杭州以东北风、西北风及偏南风为主,风速低于4 m/s时,大气扩散条件差,受本地污染物积累影响,PM_2.5浓度容易出现超标;风速较大且为东北风和西北风时,受上游污染输入影响,易出现PM_2.5重度污染。本地积累型和输入型案例中,PM_2.5化学组分中占比最大的为NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺;PM_2.5浓度上升过程中,二次NO₃^-和SO₄^2-转换率明显上升,其中NO₃^-上升更为显著,二次气溶胶污染严重。2次案例中,PM_2.5来源贡献占比前3位均为机动车尾气源、燃煤源和工业工艺源,其中本地积累型PM_2.5浓度上升阶段,机动车尾气源占比会明显上升;输入型案例中,输入阶段机动车尾气源占比显著上升,燃煤源贡献也小幅上升。     

广州PM2.5污染特征及影响因素分析

对广州市2008—2010年PM_2.5质量浓度、影响因素数据资料进行整理统计,通过定性分析、定量计算以及对各物理量之间的相互作用过程研究,得出PM_2.5质量浓度变化特征和各影响因素之间的关系。结果表明,PM_2.5质量浓度变化呈现夏季和非夏季2种典型的季节性特征,夏季月平均值0.049 mg/m³,主要分布在0.03～0.05 mg/m³,非夏季月均值为0.063 mg/m³,分布于0.05～0.08 mg/m³之间;夏季、非夏季PM_2.5质量浓度超标率(采用美国EPA标准)分别为70.7%、77.8%,质量标准2倍、3倍以上出现的概率都表现出明显的季节性差异;PM_2.5与温度正相关,和其他因素负相关,其中与能见度相关性最大,其次是温度、风速,与降雨量相关性最差,与气压、相对湿度相关系数季节性特征显著。     

山西省大气污染特征及对公众健康的空间影响

利用山西省11个地级市大气环境监测站的PM_2.5、PM₁₀和O₃浓度数据,分析了2015—2020年山西省PM_2.5、PM₁₀和O₃浓度时空变化特征,采用空间计量模型和岭回归方法,分析了空气污染对公众健康的空间影响。结果表明:PM_2.5和PM₁₀年均质量浓度总体下降,两者在2017年最高,2020年最低;O₃年均浓度总体增加。在季节尺度上,PM_2.5和PM₁₀质量浓度在冬季的12月和1月最高,夏季的8月最低;O₃浓度在6月最高。空间上,相较2015年,2020年山西省各地级市PM_2.5污染程度均有改善,其中长治改善效果最好;2020年山西各地级市PM₁₀污染兼有加重和减轻的情形,所有地级市PM_2.5和PM₁₀污染水平均超过国家二级污染浓度限值;2020年山西多数地级市O₃浓度升高。山西公众健康水平具有明显的空间离散特征,PM_2.5和PM₁₀浓度的局部空间自相关特征高度一致,呈现"南高北低"的格局,O₃浓度分布呈"南部高,中北部低"的格局。大气环境质量和经济发展水平均对医疗机构诊疗人数和健康体检人数的变化有正向影响,每万人卫生技术人员数量和公共财政支出比例对公众健康均有负向影响,其中经济发展水平和大气环境质量的影响最显著。山西省PM_2.5治理取得一定成效,但大部分城市PM_2.5和PM₁₀达标率较低,O₃浓度有持续升高的趋势,PM₁₀和O₃污染改善缓慢,深度减排仍面临挑战。PM_2.5和PM₁₀是危害山西公众健康的主要大气污染物,未来需要加强PM_2.5、PM₁₀和O₃的精细化管理及协同治理。     

四川盆地冬季典型污染过程分析及应急减排效果评估

为探讨成都冬季污染过程成因,评估应急减排效果,以2019年12月成都发生的一次长时间污染过程为例,分析污染成因和典型污染物变化特征等,并对四川省启动预警的管控效果进行评估。结果表明:污染期间四川省PM_2.5平均质量浓度为77.9 μg/m³,高出冬季常态浓度1倍左右,成都峰值浓度高达176.0 μg/m³;盆地独特的地形和静稳小风的气象条件,加之高压脊控制影响,污染前期出现连续晴好天气,夜间逆温增强,污染物累积迅速,湿度增大导致污染物二次转化增强,是该次污染过程的重要外因;PM_2.5中硝酸根离子贡献最大(26.7%),NO_x及其二次转化的硝酸根离子是造成该次污染的主要原因;启动黄色预警后,NO₂及其转化后的硝酸根离子浓度以及PM_2.5浓度仍呈上升趋势,各类源贡献显著;升级橙色预警后,NO₂峰值浓度明显下降,硝酸根离子占PM_2.5的比例下降3.7个百分点,PM_2.5浓度上升趋势得到明显遏制;该次区域协同减排效果明显,区域PM_2.5日平均质量浓度下降9.1%~13.1%,区域性污染推迟1d出现,预警城市的重度污染、中度污染、轻度污染天数分别减少13、13、7 d;PM_2.5浓度下降主要来自于工业源、扬尘源和移动源的减排贡献,平均减排贡献比例分别为60.0%、31.3%和8.7%。     

山东省2015年PM2.5和O3污染时空分布特征

利用中国环境监测总站的城市空气质量自动监测数据，分析了2015年山东省细颗粒物（PM_2.5）和臭氧（O₃）污染的时空分布特征，并初步探讨了其与气象要素的相互关系。研究发现：山东省PM_2.5年均质量浓度和年超标天数的空间分布均呈现由东部向西部递增的趋势，半岛地区的浓度最低，其他地区浓度均较高，年均质量浓度最大值出现在德州（101 μg/m³）。各城市PM_2.5的月均质量浓度均呈现出季节性变化，冬季最高，夏季最低。O₃-8h年均值和O₃年超标天数的空间分布与PM_2.5不同，半岛地区污染天数最少，其次为南部地区，中部地区和西北部地区污染最为严重并且各区域的城市之间O₃污染情况存在较大差异，具有明显的局地性特征。O₃质量浓度在春末夏初最高，超标现象主要出现在5—8月。分析各城市PM_2.5污染和O₃污染的协同性与差异性发现，虽然不同城市之间两者污染情况存在一定差异，但整体上看，山东省大气复合污染特征明显，全年有10个城市的PM_2.5和O₃同时超标天数都在20 d以上，并且该现象主要发生在夏季。夏季高温低湿的大陆气团控制更有利于O₃和PM_2.5叠加共存形成复合型污染。温度≥26℃时，O₃-8 h与PM_2.5日均质量浓度的相关系数为0.63，相对湿度≤60%时，两者相关系数为0.69。此外，当在大陆气团的控制下发生O₃污染时，相对湿度的提高更有利于PM_2.5浓度的增加。     

潍坊市灰霾天气特征及影响因素

根据潍坊市国家环境空气质量监测点位和国家气象台站监测数据,对潍坊市2019年灰霾发生情况进行统计,并分析了灰霾天气与气象要素、环境空气质量的关系。结果表明:潍坊市 2019年按小时计算的灰霾发生频率为22.4%。灰霾在冬季和秋季相对高发,发生次数占全年小时灰霾数的66.7%,发生比例为56.2%。从时间上看,灰霾发生频率呈正弦曲线分布,在早上06:00-07:00发生频率最高,17:00前后发生频率相对较低。灰霾发生时风速、温度与能见度呈正相关关系,相对湿度与能见度呈负相关关系。潍坊市灰霾现象主要发生在风速小于3 m/s、相对湿度大于30%时,当风速大于5 m/s、相对湿度小于10%时极少发生灰霾。PM_2.5是影响灰霾发生的主要污染因子,与能见度的相关系数最高。灰霾主要发生在48 μg/m³2.5质量浓度<239 μg/m³条件下,占灰霾总次数的84%;而当PM_2.5质量浓度>140 μg/m³时灰霾发生频率达到100%;灰霾天气统计期间潍坊市空气中PM_2.5与PM₁₀的质量浓度平均比值为0.52,其中,灰霾发生时比值为0.75,非灰霾时比值为0.43。随着灰霾程度的加重,PM_2.5/PM₁₀逐渐增大;当灰霾程度达到轻度及以上时,PM_2.5/PM₁₀大于全年平均值。     

2013-2017年京津冀区域PM2.5浓度变化特征

利用2013-2017年京津冀区域13个城市PM_2.5监测数据，综合探讨了该区域PM_2.5浓度的时空变化特征。结果表明：京津冀区域PM_2.5污染整体较重，但治理成效显著，2013-2017年区域PM_2.5年均质量浓度分别为106、93、77、71、64 μg/m³，完成《大气污染防治行动计划》PM_2.5浓度下降25%左右的目标；13个城市PM_2.5浓度各百分位数总体呈现下降趋势，且随百分位数增大而下降速率加大，PM_2.5年均质量浓度平均每年下降10.6 μg/m³，污染严重的太行山沿线城市邢台、石家庄、邯郸3个城市平均每年分别下降20.3、16.1、13.9 μg/m³；京津冀区域PM_2.5重度污染天数比例分别为19.9%、16.6%、9.5%、9.0%、7.0%，呈下降趋势。2013-2017年京津冀区域PM_2.5平均质量浓度与非重度污染天相比升高19 μg/m³，PM_2.5重度污染天平均质量浓度较非重度污染天时高244.4%。     

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。     

基于气象因子的PM_(2.5)回归预测模型研究

采用Pearson相关系数分析了2013—2016年3大典型城市北京、南京和广州的ρ(PM_(2.5))与各气象因子的关系。结果表明,3个城市ρ(PM_(2.5))与各风速因子最大的相关系数依次为-0.44,-0.29和-0.37,与各气温因子最大的相关系数依次为-0.44,-0.33和-0.37,气压与南京和广州的ρ(PM_(2.5))正相关,气压因子最大的相关系数分别为0.25和0.34,湿度与北京ρ(PM_(2.5))正相关,与广州ρ(PM_(2.5))负相关,湿度因子最大的相关系数分别为0.49和-0.36,日照时数与北京ρ(PM_(2.5))相关系数为-0.46,降水量与南京和广州ρ(PM_(2.5))相关系数分别为-0.20和-0.24;采用逐步线性回归方法建立城市次日ρ(PM_(2.5))与气象因子的预测模型,复合相关系数分别为0.722 8,0.770 6和0.809 9。模型预测3个城市2016年PM_(2.5)年均值分别偏高4,5和3μg/m3,日均值平均相对误差为±45.6%,±32.9%和±26.0%,模型对高ρ(PM_(2.5))普遍低估。     

宁波市秋冬季大气能见度特征及影响因素分析

针对宁波市大气能见度的观测研究表明,宁波市秋冬季大气能见度均值为11.6 km,霾日发生率为31.6%,霾日的能见度均值为6.6 km,且PM_(2.5)质量浓度在100~120μg/m3范围内的频率最高。能见度随着PM_(2.5)浓度增大呈指数下降,且相同的PM_(2.5)浓度情况下,相对湿度越大,能见度越低。能见度为10 km的临界点上,PM_(2.5)质量浓度值对应为67.5μg/m3。不同相对湿度时,能见度为10 km对应的PM_(2.5)质量浓度临界值不同。通过建立能见度回归方程发现,低相对湿度(RH≤30%)时,PM_(2.5)对能见度的影响权重最大;高相对湿度(RH60%)时,相对湿度的权重最大;RH低于60%时,RH的权重随着PM_(2.5)浓度的增加而增大;而RH高于60%时,RH的权重随着PM_(2.5)浓度的增加而减小。分析结果可为宁波市灰霾防治和采取合适的管控措施提高能见度提供一定参考。     

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。     

郑州市PM2.5浓度时空分布特征及预测模型研究

利用统计学原理和GIS技术,对郑州市2013年8月17—12月31日期间PM2.5浓度时空分布特征进行分析,同时结合气象资料与前一日污染数据,建立人工神经网络反向传播算法模型(BP-ANN)和多元线性回归模型用于该市细颗粒物污染的短期预测。结果表明,郑州市PM2.5浓度日变化呈单峰模式,随逆温现象的发生和交通的密集于上午11:00达到峰值,午后逐步下降。在工作日、周末与国庆节的对比中,国庆节期间颗粒物污染浓度高出平日32.8%,表明人为活动的加剧影响PM2.5的排放;周末与工作日期间无显著差异。在空间分布上,金水区、管城回族区污染最为严重,工业燃煤、地铁施工等源排放是造成污染的主要原因;位于远郊的岗里水库,受秸秆焚烧和市区污染输送等影响,PM2.5浓度亦维持较高水平。最后,研究将所构建的BP-ANN预测模型和多元线性回归模型对比,结果发现两模型在建模阶段预测值与真实值的拟合一致性指标分别为0.944、0.918,均方根误差分别为59.788、70.611;验证阶段拟合一致性指标分别为0.854、0.794,平均绝对误差分别为25.298、32.775,表明BP-ANN模型在预测郑州市PM2.5污染过程中更具优势。     

2013-2018年北京市PM2.5污染波动特征研究

利用2013—2018年北京市大气污染物监测数据及气象条件等资料,分析了北京市PM_(2.5)污染波动变化趋势及其影响因素。结果表明,2013—2018年北京市空气质量呈现整体改善趋势,优良天数由2013年的176 d增加至2018年的227d;重污染天数显著减少,由2013年的58 d逐年递减至2018年的14 d。受污染源排放、特殊气候现象、气象条件等多因素影响,近6年北京市ρ(PM_(2.5))月均值呈现波动下降趋势,其中秋、冬季波动性更加突显。2014—2016年北京市秋冬季PM_(2.5)污染突出,其中2014年10月、2015年11—12月、2016年12月ρ(PM_(2.5))月均值均达到中度污染级别;而2017—2018年北京市秋、冬季ρ(PM_(2.5))月均值均处于优良水平。相关性分析结果显示,地面相对湿度、中层温度与大气污染物呈现较强的正相关性,中层北风频率、地面风速则呈现负相关性。基于上述气象条件及CO、SO_2和NO_2等气态污染物共同构建的拟合方程对ρ(PM_(2.5))估算结果较好,多站点的拟合值与实际值的相关系数为0.900～0.947,进一步说明气象条件及相关污染源排放对PM_(2.5)污染具有显著影响。     

多元线性回归方法对北京地区PM2.5预报的改进应用

利用多元线性回归方法（REG）将多模式空气质量预报系统中3个模式（CMAQ、CAMx和NAQPMS）对北京市2016年PM_2.5的预报结果和观测数据进行集合，并对集合结果进行评估。结果表明：①不同模式的预报结果不尽相同，均能够反映2016年北京地区PM_2.5随时间的变化趋势，CMAQ、CAMx和NAQPMS相关系数为0.6~0.9，标准化平均偏差为-0.6~0.6。3个模式对重污染峰值预报都存在偏差，NAQPMS预报偏差低于其他模式；②基于多元线性回归集成预报模型能显著提高日均PM_2.5预报的准确率，能较好地改进不同季节模式整体高估或者低估的系统性偏差现象，春季国控平均偏差由-23 μg/m³改善至-2.3 μg/m³，冬季平均偏差降低近20 μg/m³；③利用多元线性回归方法对2016年红色预警期间小时PM_2.5订正结果显示，相关系数提高了0.13，均方根误差降低了20~30 μg/m³，并且对峰值浓度有较好的调整，预报峰值更为接近实况峰值，特别是对北部地区的改进效果较为明显，反映了实际观测数据对空气质量数值模式预报修正的研究意义和可行性。     

回归分析与灰色系统耦合用于水环境预测研究

探讨了将多元回归分析模型和灰色系统（ＧＭ（１,１））耦合应用于武汉市东湖水体污染预测的方法和技术。首先根据多年污染因子浓度监测资料分别建立了ＣＯＤ、ＢＯＤ、ＴＮ、ＴＰ与人口、经济和捕鱼量之间的多元线性回归方程;之后根据人口、经济和鱼产量的历史资料,用ＧＭ（１,１）模型拟合,再反推得到预测值;最后,将人口、经济和鱼产量的预测值代入多元线性回归方程得到污染物浓度的未来值。这样将环境污染与社会经济联系起来更能反映环境质量的变化趋势。结果表明,到２１ 世纪,东湖水体的ＴＮ、ＴＰ、ＣＯＤ、ＢＯＤ 的浓度将分别是１９８２ 年的２．５８、３．７０、２．４５ 和７．８９ 倍;比１９９２年分别增长３３．５％ 、６８．１８％ 、６８．２８％ 和２２９．２４％ ,将处于超富营养状态,如不及时治理,生态环境将进一步恶化。     

内蒙古干草原冬、春季大气气溶胶的若干特征观测研究

内蒙古半干旱草原区大气气溶胶浓度以及散射等特性对生态环境、气候变化与预测研究有重要意义,文利用2009年1～4月在锡林浩特观象台草原站的观测资料,分析了冬、春季背景大气气溶胶质量浓度、黑碳质量浓度、散射系数的分布特征。研究发现,背景天气下,PM10、PM2.5、PM1.0浓度值都较低,平均值分别为22.7、9.5、6.1μg/m3,3种PM浓度值间的相关性不同;黑碳浓度平均值为0.59μg/m3,小粒子中的含量较高,其日分布规律受人类活动影响较大,与各PM浓度分布有较大不同;散射系数平均值为31.2Mm-1,与PM10、PM2.5、PM1.0、黑碳质量浓度都显著相关。三种PM中,PM2.5对散射和吸收的影响最大。风速、相对湿度对不同粒径的PM以及黑碳浓度、散射系数的影响有所不同。     

基于WoS文献计量分析PM2.5研究现状

运用文献计量学的研究方法,以Web of Science(WoS)为数据源,利用Excel软件对1990—2015年发表的相关PM_(2.5)研究的文献进行数据统计与分析,从文献发表年代、主要发文国家/地区、研究机构、期刊分布、热点文献等方面采用定量、定性的方法揭示了目前世界PM_(2.5)的研究进展。结果表明,近10年关于PM_(2.5)研究发文量增长较快,PM_(2.5)研究全球关注度较高,美国无论发文量、总被引频次和H指数都远超过其他国家/地区,体现了美国在PM_(2.5)研究领域的主导地位;PM_(2.5)相关领域的研究机构主要集中在美国和中国(未包含港、澳、台地区数据);文献多发表在相关大气化学与物理学、环境、健康、气溶胶等领域的刊物上;当前研究热点由PM_(2.5)所引发全球关注的生态环境问题转入对人体健康的影响上,且国际合作研究成为发展趋势。中国自2006年以来PM_(2.5)的研究文献增速显著,发文量和累计被引频次位居世界第二,仅低于美国。     

贵阳市夏季大气颗粒物及多环芳烃污染特征研究

采集贵阳市老城区夏季5个典型监测点(太慈桥、贵州师范大学、大西门、省政府及省植物园)的样品进行PM2.5、PM10质量浓度分析。同时对PM2.5中PAHs的质量浓度进行分析。结果表明:贵阳市夏季PM2.5和PM10浓度排序均为太慈桥省政府大西门贵州师范大学省植物园,且PM2.5和PM10之间有良好的相关性,PM10=0.931 3 PM2.5+0.019 4,R2=0.996 7,PM2.5污染较重。此外,5个监测点总PAHs和苯并(a)芘的分析结果均为太慈桥省政府大西门贵州师范大学省植物园,苯并(a)芘浓度均未超标。