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1.  乌鲁木齐市大气PM2.5中重金属元素含量和富集特征  
   王文全  孙龙仁  吐尔逊·吐尔洪  艾克拜尔·伊拉洪《环境监测管理与技术》,2012年第24卷第5期
   利用PM2.5/PM10便携式采样器采集了乌鲁木齐市5个功能区PM2.5,样品,用TAS-990石墨炉原子吸收光谱仪检测了PM2.5样品中Cd、Cu、Ni、Pb、Mn的含量。结果表明,乌鲁木齐大气PM2.5质量浓度变化趋势是冬季采暖盛期〉秋季采暖初期〉春季停暖初期〉夏季停暖期。参照《环境空气质量标准》(GB3095—2012)中的二级标准,采样期间卡子湾水泥厂区样品全部超标,其余4个采样点样品在冬季采暖盛期也全部超标,部分样品在非采暖期超标。富集因子法分析表明,乌鲁木齐市5个采样区PM2.5样品中Ni、Cu、Cd、Pb污染主要来自于人类活动,Mn则来源于地壳物质。    

2.  廉江某地区大气TSP、PM10、PM2.5污染水平及相关性研究  
   武宝利  古晓娜  战景明  杨凯  郝杰《环境科学与管理》,2015年第40卷第5期
   为研究廉江市大气颗粒物污染特征,于2014年11月~12月采集TSP、PM10、PM2.5样品,用重量法分析质量浓度,并对相关性进行分析.结果表明,用环境空气质量标准(GB 3095-2012)来衡量,廉江市冬季大气颗粒物TSP、PM10、PM2.5的日均浓度均符合标准,环境空气状况良好;三个代表性采样点在监测周期内TSP、PM10、PM2.5的浓度变化趋势大体一致,监测结果能客观反映该区域颗粒物的污染状况;PM2.5与PM10,PM10与TSP之间均存在着显著相关性,回归方程相关性较好.    

3.  石家庄市采暖前后大气颗粒物及其碳组分特征  
   李璇  赵晓楠  俞磊  肖捷颖  王建国  段二红《环境科学研究》,2018年第31卷第4期
   为研究石家庄市大气颗粒物、碳组分特征和污染来源,采集2016年11月1日—12月31日石家庄市大气颗粒物(PM_(10)、PM_(2.5)和PM1)样品,分析采暖前后PM_(10)、PM_(2.5)和PM1及其中OC(有机碳)、EC(元素碳)和WSOC(水溶性有机碳)浓度水平,计算颗粒物与碳组分间相关性,进行OC/EC(质量浓度之比,下同)特征比值法和8个碳组分(OC1、OC2、OC3、OC4、OPC、EC1、EC2和EC3)研究.结果表明:(1)采暖后ρ(PM_(10))和ρ(PM_(2.5))比采暖前分别增加了26.4%和32.1%,而采暖后ρ(PM1)比采暖前降低了12.2%.采样期间ρ(PM_(10))与ρ(PM_(2.5))显著相关,而ρ(PM1)分别与ρ(PM_(2.5))和ρ(PM_(10))相关性差.采暖后散煤燃烧造成ρ(PM_(10))和ρ(PM_(2.5))增加,区域机动车限行和工业限产/停产导致ρ(PM1)降低.(2)Pearson相关系数计算可知,ρ(OC)与ρ(EC)强相关;ρ(PM_(10))和ρ(PM_(2.5))分别与ρ(OC)和ρ(WSOC)强相关,而ρ(PM1)分别与ρ(OC)和ρ(WSOC)中等相关;ρ(PM_(10))和ρ(PM_(2.5))分别与ρ(EC)弱相关,ρ(PM1)与ρ(EC)中等相关.(3)采暖后PM_(10)、PM_(2.5)和PM1中ρ(OC)比采暖前分别增加了215.1%、97.2%和18.5%;采暖后PM_(10)和PM_(2.5)中ρ(EC)比采暖前分别增加了65.2%和5.3%,而采暖后PM1中ρ(EC)比采暖前降低了10.9%.集中供热和散煤燃烧排放了大量OC;PM_(10)和PM_(2.5)中EC主要来源于散煤燃烧,PM1中EC主要来源于工业排放和机动车尾气.(4)采暖前PM_(10)、PM_(2.5)和PM1中OC/EC平均值分别为4.5、4.5和4.3;采暖后PM_(10)和PM_(2.5)中OC/EC平均值分别为9.8和9.7,而PM1中OC/EC平均值为7.4.采暖前后SOC/OC(质量浓度之比,下同)平均值的范围为0.36~0.65,石家庄市冬季大气中SOC污染严重;(5)8个碳组分分析发现,石家庄市机动车限行导致PM1中ρ(EC1)降低,而采暖后集中供暖和散煤燃烧的增加,导致ρ(OC2)明显增加.研究显示,大气颗粒物中碳组分采暖前主要来源于机动车尾气,而采暖后主要来源于燃煤燃烧,尤其是散煤燃烧.    

4.  乌鲁木齐市采暖期与非采暖期大气PM2.5和PM10中水溶性离子特征分析  
   魏明娜  谢海燕  邓文叶  贾尔恒·阿哈提  马俊英  祝婕  都伟新《安全与环境学报》,2017年第17卷第5期
   为了解乌鲁木齐市采暖期和非采暖期大气颗粒物(PM2.5和PM10)水溶性离子污染特征,于2015年在乌鲁木齐市采集两个时期大气颗粒物样品,采用离子色谱仪(IC)等仪器对PM2.5和PM10中的9种水溶性离子进行了定量分析.结果表明,乌鲁木齐市采暖期PM2.5与PM10中水溶性离子平均质量浓度分别为(76.26±36.15) μg/m3和(88.94士41.43)μg/m3,约为非采暖期的2倍,主要水溶性离子是SO42-、NH4+、NO3-和Cl-,这4种水溶性离子分别占PM2.5和PM10中总水溶性离子的88.91%和90.03%;非采暖期PM2.5与PM10中水溶性离子平均质量浓度分别为(37.62±14.03) μg/m3和(44.12±16.79) μg/m3,主要水溶性离子是SO24-、NH4+、NO3-和Ca+2,这4种水溶性离子分别占PM2.5和PM10中总水溶性离子的88.18%和86.96%.采暖期PM2.5和PM10中NH4+、SO42-、NO3-三者之间有强相关性,它们可能具有相似的来源;而非采暖期NH4+和SO42-、Cl-的相关性最强,非采暖期NH4+在PM2.5和PM10中主要以(NH4)2 SO4和NH4Cl形式存在.采暖期和非采暖期乌鲁木齐市[NO3-]/[SO42-]均小于1,推测乌鲁木齐市颗粒物污染可能主要来源于固定排放源.    

5.  长沙市PM2.5和PM10质量浓度的变化特征  
   陈勇  匡方毅  吴链  王米吉《干旱环境监测》,2016年第1期
   为检验PM2.5和PM10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PM2.5和PM10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PM2.5和PM10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.PM2.5和PM10月均值峰值出现在1月和11月,谷值在8月,各月PM2.5超标天数和首要污染物为PM2.5天数都大于PM10;PM2.5和PM10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;PM2.5春、夏、秋三季日变化呈单峰型,峰值在20:00~21:00;PM10四季日变化呈双峰型.PM2.5和PM10浓度的比值(P)1月和2月最高,PM10和PM2.5日均值有着显著的线性相关性.    

6.  乌鲁木齐市区PM2.5污染特征及其溯源与追踪分析  
   朱少钧  董雯  许嘉钰《新疆环境保护》,2012年第34卷第3期
   重点研究乌鲁木齐市大气中PM2.5的污染特征,分析其质量变化浓度与各种气象影响因素的相关性.利用美国空气资源实验室的HYSPLIT模型对颗粒物进行备季节代表月份的溯源和追踪分析,为正确认识乌鲁木齐市区大气PM2.5污染状况提供重要基础数据,为以后的对比研究和制定相应的污染控制措施提供参考依据。结果表明:(1)PM2.5质量浓度的最高值出现在1月,受采暖期的影响,冬季PM2.5质量浓度全年最高。(2)PM2.5的质量浓度与温度呈负相关性,与气压的呈正相关性;在无降水的前提下,PM2.5的质量浓度与相对湿度呈正相关。(3)春、夏、秋三季PM2.5来源主要是阿拉山口、阿勒泰北部及南疆,冬季则主要来自于南疆。到达乌鲁木齐的颗粒物主要向河西走廊及阿拉山口方向移动。    

7.  北京市近地层颗粒物浓度与气溶胶光学厚度相关性分析研究  被引次数:6
   林海峰  辛金元  张文煜  王跃思  刘子锐  陈传雷《环境科学》,2013年第34卷第3期
   利用2009年北京市大气颗粒物质量浓度和气溶胶光学特性的同步观测研究发现,北京市城区颗粒物污染严重.PM2.5、PM10年平均浓度分别为(65±14)、(117±31)μg·m-3,均超出国家2016年拟执行环境空气质量二级标准,PM2.5、PM10日均值超标率分别为35%、26%.细粒子PM2.5污染与可吸入颗粒物PM10污染呈显著性相关,相关系数R约为0.90(P<0.001),二者相关性伴随PM2.5在PM10中所占比重自春季到冬季逐渐增大而增强,年均PM2.5占PM10比重为61%.气溶胶光学厚度AOD(500 nm)与气溶胶波长指数(α)年均值分别为(0.55±0.10)、(1.12±0.08).PM2.5、PM10与AOD间全年及各季节均呈显著线性相关,相关系数R≥0.50;但其相关系数与相关函数存在着显著的季节差异,夏秋季节相关性显著高于春冬季节,且全年相关会掩盖较大的季节性系统差异.对PM2.5、PM10数据进行湿度订正,对AOD进行混合层高度订正,PM2.5、PM10与AOD之间的相关性得到一定提升,且更适合指数相关.    

8.  环境空气 PM2.5、PM10相关性及污染水平研究  
   李新  贾秋容  于晓菡  章熙锋《工业安全与环保》,2014年第11期
   PM2.5能够透过人体组织,对健康产生重要影响,研究环境空气中PM2.5的污染特征具有实际意义。以遂宁市大气连续采样监测数据为基础,利用SPSS软件对可吸入颗粒物PM10和细颗粒物PM2.5进行相关性分析,建立回归方程并预测2012年PM2.5日均浓度值。结果表明,PM2.5和PM10呈显著相关,回归模型 R2为0.618,标准估计误差为0.023630。PM2.5预测值为60μg/m3,超过国家一级标准限值,且PM2.5污染水平高于PM10,细颗粒物是城市大气污染控制的重要污染物。    

9.  沈阳市大气PM10中水溶性无机阴离子的分布特征研究  
   庄晓虹  赵冰  马春蕾  喻婷  胡桂娟《环境保护科学》,2016年第1期
   2014年7月和12月分别对沈阳市大气污染物PM10(可吸入颗粒物)进行采样分析,采样期内PM10浓度全部超过国家一级标准,最大值超出国家二级标准3.3倍.用离子色谱法分析了PM10中的水溶性无机阴离子,结果表明:4种阴离子浓度之和的变化总趋势为7月<12月;各离子浓度的关系为SO42->NO3>Cl>F-,4种离子浓度均为冬季高于夏季;对PM10及4种阴离子进行相关性分析,得出NO3-、SO42-浓度与PM10浓度呈显著正相关,是PM10的重要组分,并通过NO3-与SO42-的质量比得出沈阳市大气污染物中水溶性组分主要来自于固定排放源.    

10.  烟台市区PM10、PM2.5浓度季节性分布规律研究  
   姜滨  李博  杨冬铭《环境科学与管理》,2015年第40卷第1期
   利用均匀分布于烟台市区的10个空气自动监测点位2013年的数据研究了PM10和PM2.5浓度的季节性变化特征.对PM10 、PM2.5质量浓度分别进行了月均值和季节性均值变化特征分析,研究了不同季节和雾霾天气情况下,PM2.5在PM10中含量的变化情况.结果表明:烟台市区细颗粒物污染较严重,各采样点各月均值中超过二级标准的比例达到88.3%;2013年烟台市区PM 10、PM2.5质量浓度均呈现出春冬季节较高、夏秋季节较低、采暖季明显高于非采暖季,PM10浓度风沙季明显高于其他季节的特点;PM2.5对PM10的贡献呈现明显的季节性变化规律,在雾霾天气情况下明显偏高.    

11.  南京地区PM2.5污染特征及其影响因素分析  被引次数:5
   魏玉香  银燕  杨卫芬  芮冬梅  杭维琦《环境科学与管理》,2009年第34卷第9期
   文章利用2007年南京市草场门和迈皋桥采样点的PM2.5在线监测资料研究了南京地区PM2.5浓度的时空变化特征。对PM2.5质量浓度进行了月季变化、日变化特征分析。并利用同时期气象资料分析了PM2.5浓度与气象条件的关系。结果表明,南京市细颗粒物污染较严重,草场门采样点各月超标率均在55%以上,年超标率达72%;2采样点各季节霾天气下PM2.5质量浓度均大于非霾日下浓度均值,不管是霾天气还是非霾天气下,草场门采样点各季节PM2.5质量浓度均高于迈皋桥采样点(除秋季非霾天气)。2007年南京市PM2.5质量浓度呈现出春冬季节较高、夏秋季节较低的特点;日变化呈双峰分布。对PM2.5质量浓度与水平能见度的相关性研究表明,南京市大气能见度与细粒子质量浓度呈现很好的负相关性,相关系数高达0.98。草场门采样点霾天气下平均能见度水平仅5.2km,最高能见度为13km,最低为1.7km。    

12.  哈尔滨市燃煤期PM10和PM2.5比对测试研究  
   陈威  邢延峰《环境科学与管理》,2014年第5期
   哈尔滨市的地域性决定了气候非常具有代表性。以冬季特为明显,气温早晚温差大,气温低。再加上正是采暖期间,空气质量受供暖期等影响较大,空气质量不稳定。2013年冬季选择哈尔滨市燃煤期PM10和PM2.5比对测试研究分析,对市区内3个监测点位进行的颗粒物(PM10和PM2.5)手工采样与自动仪器的比对监测,以手工监测方法为基准,分析自动监测与手工监测的一致性,并对PM10和PM2.5浓度的比值关系进行了分析,结果表明:监测3个点位的PM10和PM2.5的浓度趋势具有很高的一致性,且以手工和自动数据进行线性回归的各项参数均符合技术规范(HJ 653-2013)的要求。    

13.  北京地区夏冬季气溶胶不同参数的相关性分析  被引次数:8
   阎逢旗  胡欢陵  吴永华  范爱媛  虞统《环境科学研究》,2004年第17卷第1期
   通过对北京市夏冬季不同尺寸大气气溶胶粒子数密度与颗粒物质量浓度及大气能见度的相关性分析,给出了利用粒子数密度计算颗粒物(PM10,PM2.5和PM1.0)质量浓度和大气能见度的经验计算公式。    

14.  沈阳市采暖期与非采暖期空气PM_(2.5)污染特征及来源分析  
   张显  田莎莎  刘盈盈  赵雪艳  余浩  张辉  陈莉  王歆华《环境科学》,2019年第40卷第3期
   为了研究沈阳市采暖期与非采暖期空气PM_(2.5)污染特征及来源,于2015年1月29日~2016年1月26日在沈阳市采集PM_(2.5)有效样品113组,并分析了其载带的水溶性离子、碳组分及元素组分.结果表明,采样期间沈阳市PM_(2.5)质量浓度均值为66μg·m~(-3),其中31. 0%的样品超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)日均值二级标准(75μg·m~(-3)),采暖期PM_(2.5)的平均浓度和超标率(90μg·m~(-3)、68. 6%)明显高于非采暖期(51μg·m~(-3)、31. 4%).采样期间21种元素(除了Mg、Ti、Ca、Fe、Si)、水溶性离子(除Ca~(2+)以外)和OC、EC质量浓度均呈现出采暖期高于非采暖期的趋势;[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]比值表明非采暖期受移动源影响明显增加,燃煤等固定源仍是采暖期PM_(2.5)的主要来源,PM_(2.5)中水溶性离子是固定源和移动源共同作用的结果;氮氧化率(NOR)和硫氧化率(SOR)分析得到NO_x二次转化程度较弱,SO_2二次转化程度较强,特别是在非采暖期;富集因子结果表明EF值较高的元素主要来自燃煤、交通污染和工业排放. PM_(2.5)组分重构质量与实测质量呈现较好的相关性,采暖期和非采暖期PM_(2.5)中主要组分均为有机物(OM 28. 0%、23. 1%)、矿物尘(MIN 14. 5%、26. 0%)和SO_4~(2-)(15. 1%、19. 9%),PM_(2.5)受二次粒子、燃烧源和扬尘源影响较大.    

15.  北京PM2.5浓度的变化特征及其与PM10、TSP的关系  被引次数:26
   王雪松  李金龙《中国环境科学》,2002年第22卷第6期
    在连续2年进行累积1周同步采样的基础上,对北京市城区和居住区2个采样点环境空气中PM2.5的浓度及其时间变化特征进行了分析.PM2.5周平均浓度的变化范围为37~346靏/m3,年均浓度接近或超过PM10的二级年均标准.PM2.5浓度具有明显的季节变化特征,即冬季最高,夏季最低.2个采样点PM2.5浓度的周变化与季节变化均相似.PM2.5与PM10、TSP的比值均在冬季最高,春季最低,反映采暖燃烧源对细颗粒物的贡献较大,而沙尘天气对粗颗粒物的贡献较大;其年均值分别为55%和29%.    

16.  北京PM2.5浓度的变化特征及其与PM10、TSP的关系  被引次数:49
   杨复沫  贺克斌  马永亮  张强  余学春《中国环境科学》,2002年第22卷第6期
   在连续2年进行累积1周同步采样的基础上,对北京市城区和居住区2个采样点环境空气中PM2.5的浓度及其时间变化特征进行了分析.PM2.5周平均浓度的变化范围为37~346靏/m3,年均浓度接近或超过PM10的二级年均标准.PM2.5浓度具有明显的季节变化特征,即冬季最高,夏季最低.2个采样点PM2.5浓度的周变化与季节变化均相似.PM2.5与PM10、TSP的比值均在冬季最高,春季最低,反映采暖燃烧源对细颗粒物的贡献较大,而沙尘天气对粗颗粒物的贡献较大;其年均值分别为55%和29%.    

17.  太原市冬季PM2.5水溶性组分污染特征分析  被引次数:5
   贾小花  解静芳  马翔  邸志东  毋燕妮《中国环境科学》,2013年第33卷第4期
    为了探讨太原市大气阴霾天气的主要污染物PM2.5中水溶性组分的污染特征,于2011年12月~2012年1月,采用美国Thermal Anderson公司的大流量PM2.5颗粒物采样器进行了PM2.5样品采集,共获得样品56个.通过采样前后滤膜的重量变化计算PM2.5的质量浓度.并采用微波提取技术,用TOC/TN分析仪研究了水溶性TOC和水溶性TN等的污染特征.研究结果表明,太原市冬季采暖期PM2.5污染严重,并且比北京、天津、广州、南京、西安的污染水平都高.对PM2.5主要影响因素风速、相对湿度、温度和昼夜变化等的分析表明,风速大小与PM2.5的浓度大小呈负相关(r=-0.4693,α=0.05),相对湿度与PM2.5浓度呈正相关(r=0.4092,α=0.05),而温度与其浓度变化关系不明显;采样期间PM2.5浓度的昼夜变化规律不明显.水溶性TOC对PM2.5贡献较高,占PM2.5总量的13.2%~57.7%;NO3-、SO42-也与水溶性TOC有重要的相关关系.    

18.  乌鲁木齐市主要大气污染物浓度变化特征研究  
   木尼拉·阿不都木太力甫  玉米提·哈力克  塔依尔江·艾山  买尔当·克依木  娜斯曼·那斯尔丁  艾力亚·艾尼瓦尔《生态环境学报》,2018年第3期
   随着中国西部城市化进程的加快,乌鲁木齐大气污染日趋加重。为了定量评估"煤改气"工程对大气质量的改善作用,利用2013—2016年乌鲁木齐市城市空气质量监测数据,对"煤改气"工程前后主要大气污染物浓度的变化进行对比,分析了主要大气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2)浓度的年、季节及月变化特征,采用Daniel趋势检验Spearman秩相关系数法,明确了空气中的主要污染物,探讨了乌鲁木齐市空气质量变化趋势。结果表明,乌鲁木齐市2013—2016年PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2及NO_2年平均质量浓度分别为(72.17±10.67)、(136.91±13.08)、(21.79±7.90)、(56.71±7.72)μg·m~(-3),其年变化均呈双峰型,其中PM_(10)变化幅度较平缓。各污染物季节变化特征基本一致,呈冬季春季秋季夏季,供暖期高于非供暖期。其中,PM_(2.5)浓度以12月份最高,为(141.7±2.82)μg·m~(-3),7月份最低,为(29.3±5.04)μg·m~(-3);PM_(10)和SO_2浓度均以1月份最高,分别为(208.1±54.48)、(39.45±10.82)μg·m~(-3),6月份最低,分别为(90.7±21.41)、(9.63±4.12)μg·m~(-3);而NO_2浓度以2月份最高,为(80.6±8.95)μg·m~(-3),6月份最低,为(39.3±3.88)μg·m~(-3),且其浓度在4年内的变化不明显。与2012年前相比,2013—2016年SO_2浓度明显下降,可以推断,"煤改气"能源结构调整对大气中SO_2浓度的下降起到了积极作用。乌鲁木齐市空气污染以可吸入颗粒物为首要污染物,在2013—2016年内PM_(2.5)和PM_(10)呈上升趋势,SO_2和NO_2呈下降趋势,但趋势均不显著。乌鲁木齐市大气污染类型已由煤烟型向复合型污染转化。研究成果可为乌鲁木齐市城市大气环境治理提供理论依据。    

19.  新疆部分城市可吸入颗粒物的浓度及粒径分布  
   郭宇宏  迪丽努尔·塔力甫  康宏  热比古丽·达木拉《环境科学与技术》,2012年第Z2期
   采用TH-β10大气颗粒物浓度监测仪,从2011年4-5月在乌鲁木齐、奎屯、阿克苏、库尔勒、喀什、和田市环境监测站采集大气可吸入颗粒物PM2.5、PM5和PM10样品,分析了不同采样点大气颗粒物的质量浓度变化范围及与TSP的相应比值。结果表明,不论是PM2.5、PM5还是PM10,阿克苏市可吸入颗粒物的质量浓度变化幅度较大,其次是库尔勒市,其余采样点在采样期间的浓度变化幅度不大,并且库尔勒、喀什、奎屯、阿克苏四个城市PM5/TSP和PM2.5/TSP的比例大,除喀什、阿克苏的PM10/TSP的比例接近于1之外,其余可吸入颗粒物的浓度均小于TSP;采用显微镜观测成像技术结合血球计数板方法,利用粒径分布函数分析对六个城市的PM10和5个城市的PM2.5颗粒物在不同粒径的分布进行了分析。结果表明,对于PM10而言,阿克苏在dp<0.5的粒径范围内分布函数高达79%、喀什在dp=0.5~0.6μm之间为44%、和田则在dp=1.2~2.2μm出现20%的最大粒径分布函数。就PM2.5而言,库尔勒在dp<0.5、dp=0.5~0.6、0.6~1.2μm区间内的分布函数均为最大值,其值分为79%、50%、50%,可以说明在采样期间,库尔勒市区的颗粒物在粒径小于1.2μm出现的几率更大些,即颗粒物以积聚模态为主。    

20.  济南市春季大气颗粒物污染研究  被引次数:5
   周学华  王哲  郝明途  杨凌霄  王文兴《环境科学学报》,2008年第28卷第4期
   对济南市2005年春季大气颗粒物中PM10、PM2.5和细颗粒物中的黑碳气溶胶的浓度水平、时间分布和日变化进行了观测,并结合气象资料对变化特征进行综合分析,探讨了PM10,PM2.5和黑碳的相对含量以及对能见度的影响等.研究结果表明,PM10和PM2.5平均浓度分别为242.5μg·m-3和109.4μg·m-3.与我国空气质量二级标准PM10日均值150μg·m-3和美国国家空气质量PM2.5日均标准65μg·m-3相比,超标率分别达到80.77%和84.61%,污染较严重;监测期间PM2.5/PM10的平均值为0.456.在PM2.5中,黑碳气溶胶平均质量浓度为5.39μg·m-3,占PM2.5的5.06%,日浓度变化呈双峰型.在监测时间内,污染物浓度与温度无明显的相关性;与相对湿度呈弱正相关;与风速呈明显的负相关关系.降水对PM10、PM2.5和黑碳的清除作用较为显著.PM10、PM2.5和黑碳浓度与能见度均呈负相关,相关系数(r)分别为-0.633、-0.695和-0.704,细颗粒物是影响能见度的主要因素.    

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