达州市城区环境空气质量变化趋势及CMAQ模型预报分析

利用Spearman秩相关系数法、污染日历图、浓度分析法和CMAQ预测模型研究了达州市城区2015—2019年空气质量状况。结果表明:2015—2019年,达州市城区O_3浓度变化趋势为显著上升(P0.05),季度变化明显,8月易发生因O_3超标导致的轻度污染状况;CO年均值变化趋势为显著降低(P0.05);NO_2年均值呈上升趋势,但尚未达到显著水平(P0.05);SO_2、PM_(10)和PM_(2.5)年均值呈下降趋势,但变化趋势不明显(P0.05)。2019年,1月和12月污染最重,PM_(2.5)超标是主因,PM_(10)和PM_(2.5)年均值达标形势严峻,全年一半以上天数的PM_(2.5)浓度超过年均值二级标准限值,PM_(10)也近半;NO_2年均值达标形势严峻,全年212 d超过年均值二级标准限值。CMAQ模型对不同污染指标的预测准确率不同,预测PM_(2.5)浓度、首要污染物和空气质量等级时的准确率不及人工预测,预测AQI时的准确率高于人工预测,更多污染指标的预测比较还有待进一步研究。     

无锡市区大气污染物状况及变化趋势分析

使用2012—2015年无锡市区的6种大气污染物监测数据,对无锡市区各污染物的年度变化、空间分布、影响因素进行了分析。结果表明:(1)2012—2015年无锡市区SO_2、O_3质量浓度呈下降趋势,且趋势显著;NO_2质量浓度呈下降趋势,但不明显;CO、PM_(10)、PM_(2.5)的质量浓度年际变化比较平稳。(2)无锡市区SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、CO的空气质量分指数(IAQI)均为冬季最高、夏季最低;O_3的IAQI则为夏季最高、冬季最低。(3)SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、CO浓度间呈两两正相关,且相关性极显著;O_3浓度与NO_2、CO呈显著负相关,与SO_2、PM_(10)、PM_(2.5)浓度之间没有明显的关联。(4)分析了无锡市区各项大气污染物浓度的空间分布特征。(5)SO_2、NO_2、PM_(10)浓度周内变化具有"周末效应"的特征,而O_3、CO和PM_(2.5)浓度周内变化出现"反周末效应"。     

盐城市空气污染对呼吸系统日门诊量关系的时间序列分析

根据盐城市2014—2018年逐日空气污染物监测数据细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM_(10))、二氧化氮(NO_2)、二氧化硫(SO_2)、臭氧(O_3)、气象数据(日平均温度、日平均相对湿度)及市区某三甲综合医院呼吸系统日门诊资料,采用时间序列半参数广义相加模型,以滞后天数最大效应值作为空气污染物对人群呼吸系统日门诊量影响的超额危险度,分析了盐城市空气污染物短期暴露对人群呼吸系统日门诊量的影响。结果表明,2014—2018年盐城市空气PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2和O_3平均值分别为48.4,81.8,26.3,15.8和111.2 mg/m~3,其中PM_(2.5)、PM_(10)值高于《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准。污染物PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2和O_3值每升高10 mg/m~3,呼吸系统日门诊量就增加0.52%,0.31%,3.54%,4.36%和0.03%,SO_2效应最强。空气污染物的短期暴露影响呼吸系统日门诊量,且存在滞后效应,其中PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2影响较大。     

焦作市大气污染物特征和相关性分析

为研究焦作市大气污染特征及其相关性,对2015—2017年焦作市4个国控空气监测点位的监测数据进行统计分析。结果表明:2015—2017年城区环境空气污染SO_2、NO_2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)浓度均呈逐年下降趋势;大气污染浓度季节变化特征明显,PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO的浓度均为冬季最高、夏季最低,空气质量指数也在冬季达到最高值; O_3浓度则为夏季最高、冬季最低。2017年焦作市沙尘天气共计36 d,严重影响了环境空气中颗粒物的浓度。由PM_(2.5)与PM_(10)的比值说明大气颗粒物污染以PM_(2.5)为主。通过SPSS软件分析,SO_2、NO_2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)浓度间呈两两正相关,O_3浓度与NO_2、CO呈负相关。     

2017年佛山市大气复合污染特征及来源分析

利用2017年佛山市8个国控监测点位的6项常规大气污染物自动监测数据,研究细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM 10)、臭氧(O_(3))的时空变化和复合污染特征,并采用单颗粒气溶胶质谱仪对佛山市大气PM_(2.5)进行来源解析,分析O_(3)与二次气溶胶的协同增长关系。结果表明,2017年佛山市空气质量综合指数(AQI)为4.75,主要的空气质量污染物为PM_(2.5)、二氧化氮(NO_(2))和O_(3),除O_(3)呈现第2,3季度较高外,其他5项污染物均呈现第1,4季度较高的趋势。ρ(PM_(2.5))和ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)在1—4月和11,12月较高,二次生成强度较大。机动车尾气源、燃煤源和工业工艺源是大气PM_(2.5)的主要来源。佛山市中心城区等道路密集以及交通枢纽地区的ρ(NO_(2))较高,机动车尾气排放是大气NO_(2)的主要来源。O_(3)污染主要发生在4,5,7—10月。ρ(O_(3))和ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)的日变化均在12:00—17:00达到峰值。ρ(PM_(2.5))随光化学活性水平增强而提高,高度和中度光化学活性水平下ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)明显大于轻度和低光化学活性水平。在统计时段,PM_(2.5)和O_(3)协同增长的时间占37.3%,O_(3)污染对二次气溶胶的氧化生成有明显的促进作用。     

江苏省空气质量预报与实测结果比对研究

选取2015年1—8月江苏地区NAQPMS、CMAQ、CAMx、WRF-Chem 4个模式预报结果与实测值进行比对分析,结果表明,标准化分数偏差(MFB)为-0.066 5~0.201 1,标准化分数误差(MFE)最大值为0.381 8,均在理想范围内,其中CAMx预报效果相对较好,WRF-Chem有一定误差。4个模式相比,NAQPMS对于PM_(10)的模拟性能较好,各模式对PM_(2.5)模拟性能相近,CMAQ和CAMx对O_3模拟较好,WRF-Chem对CO模拟较好,各模式对SO_2和NO_2的模拟都需进一步优化。     

几种空气质量预报方法对冬季预报效果的评估与对比

基于2016年冬季泰州市环境空气质量自动监测数据,定量评估NAQPMS模式、CMAQ模式和人工订正对污染物质量浓度和空气质量等级的预报效果。结果表明,模式预报和人工订正对各污染物预报的相关系数由高到低排列为PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、O_3-8h,颗粒物预报效果最好。除O_3-8h外,NAQPMS对各项污染物预报的相关系数R为0.47～0.82,CMAQ为0.75～0.81,人工订正为0.43～0.78,3种预报方式均能准确反映污染物浓度的变化趋势;模式预报、人工订正对O_3-8h预报相关系数均0.4。在发生颗粒物污染过程时,人工订正结果相对更为准确。NAQPMS、CMAQ和人工订正对空气质量等级24 h预报准确率分别为38.9%、41.1%和35.6%,NAQPMS对优类别的预判准确率较高,CMAQ、人工订正对良类别的预判准确率较高。对比不同时效的预报效果,24 h预报时效的准确率高于48和72 h。提出,城市空气质量预报可采用集合预报方式,综合1～2种运行较稳定的主流预报模式预报结果,预报员对模式模拟结果进行人工修订,提高预报准确率。     

佛山市臭氧浓度时间变化特征及主要影响因子

对佛山市2011—2014年O_3监测数据进行分析,结果表明,ρ(O_3)日变化呈现明显的单峰特征,2011—2014年O_3日最大8小时滑动均值(O3-8 h)的年评价值没有出现显著的下降趋势,超标值多出现在8—10月。夏季O3-8 h与日平均气温的相关系数较高,O_3污染多发生在气温30℃,相对湿度为50%~70%的气象条件下。相对湿度60%,气温为20~25℃,也可能出现O3污染。10℃时,不同的温度条件下,O_3与PM_(2.5)存在正相关关系。在不同的季节时段,O_3-8 h基本随着ρ(NO_2)/ρ(NO)增大而增大。     

上海虹桥机场大气污染特征分析

通过将上海虹桥机场2016年大气污染物监测数据与该市国控站点数据对比分析,结果表明:机场附近首要污染物为NO_2和PM_(2.5),随着污染级别加重,PM_(2.5)成为首要污染物的频次增加。虹桥机场NO_2浓度均值在各季节均高于各国控站点,日变化呈"双峰双谷"特征,峰值出现时间较其他站点早1 h。冬季PM_(2.5)浓度高于国控站点,其他三季相当。冬季PM_(2.5)日变化具有明显的"双峰"特征,上午峰值出现时间较其他站点早一两小时,夏季不明显。O_3日变化表现为上午其生成速率和NO_2的消耗速率都要高于其他站点。     

苏州城市气溶胶和臭氧相互作用的观测分析

利用2014年苏州地区观测资料对城市气溶胶与O_3之间的相互作用进行研究,结果表明:苏州市晴空指数(CI)与PM_(10)、PM_(2.5)呈显著负相关; PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度每增加1μg/m3,晴天条件下白天向下短波辐射(DSR)分别下降1. 48 W/m2和1. 52 W/m2; DSR与O_3呈显著正相关; O_3与PM_(10)、PM_(2.5)呈负相关,表明气溶胶对O_3浓度存在衰减作用。2014年11月10日—12日个例研究表明,在到达地面的DSR几乎不变的情况下,气溶胶与O_3之间发生非均相化学反应,造成O_3浓度降低。2014年12月13日—14日个例研究表明,气溶胶通过对太阳辐射的消光作用,造成到达地面的DSR减弱,O_3浓度降低。     

珠三角区域空气质量预报方法及预报效果评估

介绍了珠三角区域空气质量预报的"六步法"流程,并对2015年空气质量等级和首要污染物预报准确率进行评估研究。结果表明,2015年珠三角区域空气质量以优良为主,24 h等级预报准确率1月最高2月最低,平均准确率为87.6%;出现的首要污染物种类包括PM2.5,PM10,O3-8 h和NO2,预报准确率9月最高3月最低,平均准确率为72.7%。     

不同模式版本对长三角区域大气污染物模拟结果对比评估

选取2015年1、4、7、10月(分别代表冬、春、夏、秋4季),应用CMAQv4.7.1和CMAQv5.1模式模拟长三角区域的空气质量,对比了NO2、SO2、O3、PM2.54个常规污染物的模拟结果,表明CMAQv5.1对NO2、SO2和PM2.5的模拟效果优于CMAQv4.7.1,而CMAQv4.7.1的O3模拟效果优于CMAQv5.1;CMAQv5.1的NO2模拟值更接近地面观测值,比起不同版本的化学机制对NO2模拟效果的影响,NO2的模拟偏差受排放高估的影响更大;2个版本SO2的模拟值差距较小,且都与地面观测值之间差异较小;CMAQv5.1 PM2.5的模拟值比CMAQv4.7.1更接近观测值,气溶胶模块机制的更新(例如新增细分的PM2.5模式物种和部分二次有机气溶胶生成机制的改进等)对PM2.5模拟效果的改善显著;CMAQv5.1的O3模拟值比CMAQv4.7.1高,CMAQv5.1的O3模拟值在O3观测值的高值时段更接近观测值,而CMAQv4.7.1的O3模拟值在低值时段更接近观测值,CMAQv5.1在日最大8小时平均(MDA8)O3观测浓度超标日的O3模拟效果相比CMAQv4.7.1有一定程度的改善,但在非超标日模拟效果变差,CMAQv5.1的O3模拟效果总体相比CMAQv4.7.1并未得到有效提升。提出,未来针对低值时段和低值区域的O3模拟机制的改进将进一步提升O3模拟效果。     

Air Quality and Monitoring Strategy in the Helsinki Metropolitan Area, Finland

The Helsinki Metropolitan Area Council (YTV) is responsible for air quality monitoring in the Helsinki area. Air quality has been monitored periodically since the late 1950s. An automatic SO2 monitoring network was constructed in 1975 and TSP measurements were added in 1978. Since then the network has been expanded and currently five automatic multicomponent stations form the basis of the network monitoring SO2, NO, NO2, CO, PM10 and O3 concentrations. Manual TSP and PM10 measurements are also conducted. Mobile monitoring units are also being used as well as special measurement campaigns. The effects of air pollution on nature are studied in bioindicator monitoring. An air quality index is used in order to inform the public of the current air quality situation. Changes in air quality are reflected in monitoring strategy. SO2 concentrations have decreased in the past two decades. Annual averages in 1995 were at or below 5 µg/m3. Traffic is the major source for pollutants even though catalytic converters have lowered traffic emissions somewhat. The highest annual average NO2 concentration at an urban site was 49 µg/m3 in 1995, and there has been no clear change in NO2 levels. There has been a decreasing trend in CO concentrations. Maximum annual TSP and PM10 averages in 1995 were 92 and 32 µg/m3, respectively. The highest average lead concentration was 0.01 µg/m3. Elevated concentrations are experienced from time to time. During the spring daily TSP and PM10 concentrations can go up to around 300 and 150 µg/m3, respectively. This is caused by resuspension mainly due to street sanding. Also a major winter NO2 episode occurred in December 1995. The highest hourly NO2 concentrations reached 400 µg/m3.     

乌鲁木齐市2011年冬季PM2.5/PM10浓度特征分析

利用乌鲁木齐市PM2.5//PM10自动监测数据,分析PM2.5与PM10的浓度分布特征和时间变化规律。结果表明,按照《环境空气质量标准》(二次征求意见稿)的标准限值,乌鲁木齐市冬季PM2.5污染重于PM10。PM2.5浓度为0.164mg/m3,超过二级年标准限值的3.7倍,超标率为73.9%。PM2.5浓度日变化曲线昼高夜低,呈单峰型,峰值出现在13:00~14:00(北京时间)。PM10中PM2.5所占比例较高,PM2.5/PM10为0.79,相关分析和检验显示PM2.5与PM10的线性相关显著,相关系数为0.92。     

Temporal and spatial variations of the quality of ambient air in the Kingdom of Bahrain during 2007

The main objective of the present investigation is to study the temporal and spatial variations of the quality of ambient air in the Kingdom of Bahrain. The non-parametric Kruskal-Wallis (KW) test showed significant spatial variations and interactions of spatial-temporal among five mobile monitoring stations for 11 air pollutants. The Mann Whitney (MW) test demonstrated the seasonality of spring over winter for the PM(10), PM(2.5), NO(2), CO and p-xylene, the seasonality of winter over spring for O(3), and no significant seasonal variation for NH(3), benzene, SO(2), toluene and H(2)S. It is concluded that emissions from automobile exhaust, industrial and developmental projects are responsible for the spatial air pollution, and that air temperature is the controlling factor for the seasonal variations.     

江苏省级区域空气质量数值预报模式效果评估

采用中国科学院大气物理研究所开发的嵌套网格空气质量模式系统(NAQPMS),搭建江苏省级区域空气质量数值预报模式系统,并测试了该系统对2013年夏季江苏省PM2.5质量浓度未来24 h预报以及7 d潜势预测的效果。结果表明,该系统成功应用于江苏省的空气质量预报;所有地市的24 h预报效果均在合理范围内(平均分数偏差小于±60%且平均分数误差小于75%);7 d潜势预测效果比24 h预报效果略差,整体能准确把握PM2.5质量浓度的变化趋势。     

集合数值预报系统在上海市空气质量预测预报中的应用研究

介绍了上海市世博环境空气质量集合数值预报系统的框架,分析了各模式在上海市空气质量预报及排放源污染贡献测算中的应用情况,提出开发多种预报手段、实施集合预报是提高城市空气质量预报准确率的发展方向。     

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。