兰州市冬季冷锋前、后空气污染指数变化的个例分析

利用2002年12月4～13日兰州地区气象和大气污染物浓度资料，分析了此段时间内兰州市区大气污染现状和相应的大气环流形势，结果表明：当高空为暖高压脊控制、近地层逆温强度和厚度较大时，污染物浓度逐渐增高，并达到峰值；当有冷空气影响本地时，污染物浓度迅速降低．由于兰州城区冬季各大气污染源排放总量的日际变化是很小的，因此冷空气活动是造成污染浓度日际变化的重要因素，空气污染浓度的变化与气象条件有着显著的相关关系。     

用风速分层法研究城市大气环境质量目标

城市大气环境质量一般随时间而变化,这这变化主要由气象条件、地形和污染物排放方式造成的.这些因素在某些时段内,对大气环境质量的影响表现出分层特征.尤其是气象条件的影响显得更为突出.本文就气象因素中最直接的主要参数——风速作为研究对象,研究不同风速对城市大气中二氧化硫浓度的分层问题,以及在设定阀值浓度下出现的概率分布.     

乌鲁木齐市可吸入颗粒物污染水平及其与气象因素的相关性分析

为了解可吸入颗粒物污染水平与气象因素之间的关系,从2008年9月—2010年2月采集乌鲁木齐市可吸入颗粒物样品,并对其随时间的变化特征及其与气象因素之间的相关性进行了统计分析。结果表明,采样时间内可吸入颗粒物中PM2.5和PM2.5-10的质量浓度的范围分别为38.2~468.7μg/m3和20.8~243.1μg/m3,平均浓度分别为134.2μg/m3和69.2μg/m3。可吸入颗粒物同时受几种气象因素的影响,其浓度与温度、能见度、风速呈负相关,与湿度呈正相关。     

日照市大气质量指数分区预报

利用1999年1月至2002年7月日照市环境监测站监测的污染物浓度资料和探空及本站地面气象资料,分析了日照地区可吸入颗粒物(PM_(10))、二氧化硫(SO_2)、氮氧化物(NO_x)浓度变化的时空分布特征及气象要素的变化对污染物浓度时空分布特征的影响。在此基础上,建立了可吸入颗粒物(PM_(10))、二氧化硫(SO_2)、氮氧化物(NO_x)浓度指数预报方程及大气质量指数分区预报流程。并用VB6.0语言编程在微机上建立了简洁流畅、操作简便的大气质量指数分区预报系统。实际预报结果较好。     

常州市区逆温对大气污染物扩散的影响

影响大气污染的气象因素主要是湍流(风)和大气稳定度(气温的垂直分布).在对流层里,当气温随高度递增时,称为逆温.逆温的存在,在很大程度上制约着风场和湍流结构,使近地层大气稳定,湍流受到抑制,扩散稀释十分缓慢,地面污染浓度升高.本文通过常州市区1984年至1987年气象、遥感和环境监测资料,着重分析冬秋季逆温对大气污染物扩散的影响.     

兰州市大气污染改善成效分析

为客观评价兰州市大气污染的状况,本文以兰州市2009—2013年空气污染检测相关数据为依据,研究了兰州市的大气污染现状和演变情况。研究结果表明:1兰州市大气污染为扬尘、煤烟和机动车尾气的混合型污染,主要污染物为可吸入颗粒物、SO2和NO2。2013年可吸入颗粒物、SO2和NO2的年平均浓度分别为0.153、0.033、0.035mg/m3,可吸入颗粒物是引起兰州空气污染的主要因素;2兰州市空气污染的易发季节为冬、春两季,空气污染的诱发因素为地理环境与大气条件;3近5年来,兰州市空气质量总体呈好转趋势,优良天数逐年增长,增幅达34%;大气中3项主要污染物浓度总体呈下降趋势,SO2累积降幅达到44%;NO2较最高值降幅为27%。     

大气微生物与气象条件及大气污染物的灰色关联分析

根据大气微生物浓度、气象因子和大气污染理化因子的监测结果，应用灰色关联分析原理，分析研究大气微生物浓度与气象条件和大气污染物的关联程度，说明气象因子对各类微生物浓度的影响大于大气污染因子，特别是对耐高渗透压霉菌。     

解析大庆市“十五”期间环境空气中可吸入颗粒物污染现状

通过对大庆市“十五“期间环境空气中可吸入颗粒物浓度的变化趋势进行评价分析,可得出如下结论:大庆市“十五“期间空气质量优良天数逐年增加,空气质量有所改善;空气质量状况总体评价为优良,可吸入颗粒物仍是大庆市区的主要污染物;从变化趋势上看,市区可吸入颗粒物浓度年均值变化不显著,始终在同一水平上波动.最后,对“十五“期间大庆市空气质量有所改善的原因进行了解析.     

南通市区大气污染特征分析及大气环境质量评价

通过对南通市区１９９０～１９９４年大气主要污染物（二氧化硫，总悬浮微粒）的年平均，季平均，日一次值浓度及其变化规律的分析研究，运用模糊综合评价法评价市区大气环境质量，并探讨污染变化特征及发展趋势。结果表明，近５年，南通市区大气中二氧化硫，总悬浮物微粒浓度呈下降趋势，大气环境质量有所改善，夏季的大气环境质量优于冬季。     

成都市大气能见度变化特征及影响因子研究

利用MICAPS 2008—2011年地面观测资料,分析了成都市区大气能见度的变化特征。以2009年成都地区一次低能见度天气过程为例,分析大气能见度与各气象要素的变化关系,讨论影响成都市大气能见度变化的主要因素。结果表明:近年来伴随着霾天数的逐年下降,成都市区年平均大气能见度呈上升趋势,夏季平均值最高,春季次之,冬季最低。高湿和低风速是造成成都市低能见度现象的主要气象条件。PM2.5的浓度与成都市大气能见度呈显著负相关,PM2.5浓度的快速增长是造成大气能见度急剧降低的重要原因。有效降低PM2.5浓度,减少大气污染物排放,是改善成都市区大气能见度的有效途径。     

南通市区静态管理期间空气质量分析

对南通市区2022年4月初因疫情防控采取全区域静态管理期间的空气质量进行分析,以气象参数、臭氧前体物VOCs和NO_x作为分析对象。结果表明:此次污染过程的主导因素是高温、强辐射、低湿和偏南风的气象条件。南通市区处于VOCs控制区,高温、强辐射使得VOCs挥发性增强,浓度升高。偏南方向的苏通园区和能达公园VOCs浓度较高且升幅较大,源解析结果表明这2个点位涂料溶剂使用占比升幅更高,既容易受附近石化和储油库影响,也容易受偏南风向的污染输送影响。据初步统计,静态管理期间南通市区停工数量为80%左右,污染期间NO₂浓度高值区主要分布在沿江一带,长江南岸的张家港和常熟地区存在多家高排放企业,在偏南风下,张家港和常熟的污染物极易输送至南通市区。基于空气质量模型WRF-CAMx的O₃和PM_2.5来源解析结果显示,静态管理期间外来输送明显,占比为68.7%~84.7%。污染期间的船舶排放和二次转化贡献也不容忽视。建议南通市应重点加强工业、油气挥发和涂料溶剂源减排,同时加强区域联防联控,以便进一步改善空气质量。     

洛阳市大气污染特征与相关气象要素24小时变化分析

通过对洛阳市环境空气监测资料的统计,归纳出洛阳市区日内24小时环境空气污染变化特征,并结合同步气象观测资料综合分析,找出了二者之间的联系特征。引入气温日较差这一便于观测、预报的气象要素表征空气污染物垂直扩散特征,为今后进行污染预报提供了新的思路。     

南通市降尘时空分布特征及影响因素

对2004年—2009年南通市降尘监测数据进行分析,结果表明,市区降尘污染较轻,年均值全部达标,在6年间呈波状变化态势;从各月分布来看,3—7月降尘污染较为严重;在各功能区中,受降尘污染程度从大到小依次为:居民区>工业区>商业交通区>文教区。提出,应继续推进城区企业工艺改造升级,加快燃煤锅炉淘汰;施工(运输)期间对易产生扬尘的建筑材料应采取密闭存储、设置围挡等有效措施并保证建筑垃圾及时清运、施工车辆及道路及时清扫冲洗;加大城市的绿化建设和道路的硬化建设,尽量避免道路开挖。     

南通市生态环境遥感监测及其动态变化研究

应用遥感技术对南通市生态环境进行监测,利用GIS技术对遥感监测结果进行解译与分析,同时对2006-2009年南通市生态环境时空动态变化进行了分析与评价.结果表明,南通市生态环境类型以耕地、水域和城乡、工矿、居民用地为主,未利用土地面积极小.其生态环境动态变化的主要特点是耕地面积普遍有小幅度减少,以城镇建设用地为主的城乡、工矿、居民用地增加较多,林地面积无明显变化；未利用土地面积有所减少,以盐碱地面积减少为主,减少的面积主要用于耕地和建设用地.     

Local and regional air pollution in Ireland during an intensive aerosol measurement campaign

An intensive two month measurement campaign has been performed during a two year study of major component composition of urban PM10 and PM2.5 in Ireland (J. Yin, A. G. Allen, R. M. Harrison, S. G. Jennings, E. Wright, M. Fitzpatrick, T. Healy, E. Barry, D. Ceburnis and D. McCusker, Atmos. Res., 2005, 78(3-4), 149-165). Measurements included size-segregated mass, soluble ions, elemental carbon (EC) distributions, fine and coarse fraction organic carbon (OC) and major gases along with standard meteorological measurements. The study revealed that urban emissions in Ireland had mainly a local character and therefore were confined within a limited area of 20-30 km radius, without significantly affecting regional air quality. Gaseous measurements have shown that urban emissions in Ireland had clear, but fairly limited influence on the regional air quality due to favorable mixing conditions at higher wind speeds, in particular from the western sector. Size-segregated mass and chemical measurements revealed a clear demarcation size between accumulation and coarse modes at about 0.8 microm which was constant at all sites. Carbonaceous compounds at the urban site accounted for up to 90% of the particle mass in a size range of 0.066-0.61 microm. Nss SO4(2-) concentrations in PM2.5 were only slightly higher at the urban site compared to the rural or coastal sites, while NO3- and NH4+ concentrations were similar at the urban and coastal sites, but were a factor of 2 to 3 higher than at the rural site. OC was highly variable between the sites and revealed clear seasonal differences. Natural or biogenic OC component accounted for <10% in winter and up to 30% in summer of the PM2.5 OC at urban sites. A contribution of biogenic OC component to PM2.5 OC mass at rural site was dominant.     

区域环境噪声标准适用区域划分的定量化

根据国家环保局关于区域环境噪声环境划分的规定，提出了区域环境噪声标准定量化划分的模型，该模型综合了自然因素和噪声污染因素，模型在南通市区域环境噪声标准划分中得到了验证。     

重庆市北碚区空气质量改善效果评估分析

基于2014—2020年重庆市中心城区北碚区环境监测数据及地面观测气象要素，分析了北碚区大气污染特征，利用KNN算法建立大气污染的评估模型，对空气质量改善效果进行评估。结果表明，重庆市中心城区北碚区的PM_2.5浓度逐年呈明显下降趋势，O₃浓度除夏季有一个弱的下降趋势外，其余3个季节和年平均值整体均呈上升趋势。全年以优良天气为主且呈增加趋势。O₃与气温、日照时间呈正相关，与相对湿度呈负相关性，PM_2.5与气温、降水及风速呈负相关。基于KNN算法对空气质量改善状况评估表明，减排对O₃污染平均贡献率在-4.7%左右，对PM_2.5污染平均贡献率为-52%,气象条件对O₃污染的平均贡献率在17%左右，对PM_2.5污染的平均贡献率在-7%左右。该大气污染评估模型能够有效地评估空气改善效果。     

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。     

Air quality assessment of Estarreja, an urban industrialized area, in a coastal region of Portugal

Despite the increasing concern given to air quality in urban and industrial areas in recent years, particular emphasis on regulation, control, and reduction of air pollutant emissions is still necessary to fully characterize the chain emissions–air quality–exposure–dose–health effects, for specific sources. The Estarreja region was selected as a case study because it has one of the largest chemical industrial complexes in Portugal that has been recently expanded, together with a growing urban area with an interesting location in the Portuguese coastland and crossed by important road traffic and rail national networks. This work presents the first air quality assessment for the region concerning pollutant emissions and meteorological and air quality monitoring data analysis, over the period 2000–2009. This assessment also includes a detailed investigation and characterization of past air pollution episodes for the most problematic pollutants: ozone and PM10. The contribution of different emission sources and meteorological conditions to these episodes is investigated. The stagnant meteorological conditions associated with local emissions, namely industrial activity and road traffic, are the major contributors to the air quality degradation over the study region. A set of measures to improve air quality—regarding ozone and PM10 levels—is proposed as an air quality management strategy for the study region.     

Simulation of Urban-Scale Air Pollution Patterns in Luxembourg: Contributing Sources and Emission Scenarios

The aim of this study is to investigate the air pollution situation in an urban area in southwestern Luxembourg and to simulate annual NO₂ and PM₁₀ concentrations in response to changes in meteorological conditions and emissions using a Gaussian dispersion model. Simulations are carried out for the years 1998–2006. Emission scenarios related to road transport and nonindustrial combustion are performed in order to predict changes of air pollution levels. Road transport is by far the most important local emission source in the study area. Scenarios with more stringent emission standards for vehicles, less traffic, and fewer heavy-duty vehicles lead to reductions of NO_x and primary PM₁₀ emissions. As a result, the annual NO₂ concentrations are decreasing in most parts of the study area and are below the European annual limit value of 40 μg?m^?3. In contrast, a scenario with increased use of wood pellets for domestic heating shows an increase in urban PM₁₀ concentration. The year-to-year variability of meteorological conditions accounts for the same magnitude of absolute NO₂ and PM₁₀ concentration changes as the emission scenarios. The comparison with measurements located in the study area shows that the model is able to predict urban-scale annual average air pollution. The proposed application results show that the model can be appropriate for policy-driven air quality management and planning queries.