空气污染指数计算的改进建议

按照<城市空气质量日报和预报技术规定>,我国对空气污染指数(Air Pollution Index,API)的计算方法是根据某一污染物的浓度求得该污染物的API分指数I,然后在各分指数中选取其中的最大值作为全市的API,即API=max(ISO2,INO2,IPM10),并根据API数值确定空气质量级别.     

基于神经网络方法的城市空气质量日报技术

运用神经网络方法,将城市空气质量状况与大气污染物对空气质量的损害程度相关联,采用了"基于大气污染损害率的API法"评价概念,模拟发布长春市空气质量日报,同时公布次要污染物,并与API法进行同时段比对实验与综合分析。     

川东北中心城市南充大气污染态势及其主要成因

基于南充市主城区6项大气污染物浓度数据,研究了2014-2020年南充市的空气质量指数、空气质量指数等级和首要污染物的时序分布。结果表明:随着大气污染防治的开展,南充市大气污染物浓度逐渐下降,出现首要污染物的天数逐年减少,空气质量逐步提高。受污染物节律性影响,空气质量呈现明显的季节差异,冬季空气质量最差,春季次之,夏季污染相对较轻,秋季最轻。首要污染物类型的季节分布特征表现为冬季出现首要污染物天数最多,春季和夏季次之,秋季最少。春、秋、冬季以PM_2.5污染为主,夏季以O₃污染为主。从全年来看,与O₃相比,PM_2.5对空气质量的影响更为突出。在持续控制大气污染物排放总量的同时,精细化协同管控细颗粒物、氮氧化物、挥发性有机物和二氧化硫排放将有助于现阶段的大气污染防治。     

乌鲁木齐市大气污染时空分布规律研究

为掌握乌鲁木齐市大气污染时空分布规律，利用近年乌鲁木齐市大气污染物的浓度最新资料，详尽分析了其空气质量的年际变化和空间分布特征。统计了2008年各污染物日、月变化规律。结果表明，近年乌鲁木齐市城区大气污染物质量浓度具有明显时空分布规律，即大气污染物质量浓度冬春季大于夏秋季，PM10和SO2浓度夜间大于白天。在空间分布上，PM10和SO2南部区域最高，中部次之，市区北部最轻，NO2则呈现出由北向南逐渐升高的分布特征。     

建立空气质量综合评价指数的探讨

分析了空气污染指数(API)系统在评价空气污染水平中的不足，提出了在原API系统基础上进行指标拓展，增加能见度和PM2.5评价指标，建立空气质量综合评价指数（AQI）；分析了扬州市区PM2.5和能见度在雾霾日及正常日的百分位分布，确定了PM2.5和能见度分级值，并利用扬州市区环境空气质量监测数据进行了验证。     

长春市大气污染物变化规律及原因分析

本文通过对长春市城区6个监测子站2007年1月至12月监测资料的统计,分析了长春市大气污染物季节变化规律,及各功能区间的空气质量差异。结合2001年以来的大气监测数据分析了长春市空气质量的总体变化趋势。结果表明,长春市空气质量季节变化明显,采暖期的大气污染物浓度明显增高,首要污染物是PM10。历年的数据显示PM10变化不明显,但SO2和NO2具有略有升高趋势。     

北京市空气质量及其与能源消费结构的动态关联

运用模糊集理论中的Euclidean权距离评价2002—2011年北京市空气质量。根据最大隶属度原则确定空气质量等级值,结合灰色系统理论中的关联动态矩阵分析法,研究北京市主要大气污染物与9种能源消费因子的动态关系。结果表明,2002、2004—2007年北京市空气质量处于Ⅲ级,2003、2008—2011年处于Ⅱ级,空气质量由劣到优的年份排序为2002、2011、2010、2006、2007、2009、2008、2005、2004、2003年,2003、2008年空气质量得到改善,2009年以来有所恶化;燃料油、焦炭和煤炭是造成北京市大气污染的前3位能源,天然气是最清洁的能源;同种能源与不同污染物的关联程度相似;同种能源与污染物在不同时间段的关联序基本不变,不同能源因子分别表现出"缓慢上升"、"逐渐升高"、"水平S"型和"倒U"型4种态势;燃料油与大气污染物"同增同减",大气污染物与燃料油正相关;天然气与大气污染物"此涨彼消",天然气与大气污染物负相关。     

城市环境空气质量周报中几个问题

1空气污染指数的确定 :目前要求各种污染物的污染分指数计算出之后 ,取最大值为该城市空气污染指数 API,则该项污染物为城市空气中首要污染物。此种做法客观上淡化了其它污染物对大气环境的综合影响 ,有其局限性和不合理性。建议采用适当综合污染指数法 ,分指数在一定限值以上的污染物都要报出。 2空气污染指数分级浓度限值的确定 :现行确定方法虽起到南北城市平衡作用 ,但却人为缩小了二、三级空气质量级别间的差异 ,且分级与《环境空气质量标准》不一致 ,易造成混乱。建议南北城市采用不同的空气污染指数分级浓度限值城市环境空气质量周…     

主要气象因素对可吸入颗粒物浓度影响规律探讨

简要介绍了上海、南京、苏州和南通市区API污染指数逐月同步走向的一致性,得出环境空气质量保护目标确定条件下,影响大气污染物浓度高低的主要因素是大中尺度天气系统的气象因素以及春、夏、秋、冬和典型冬季寒潮前后,南通市区可吸入颗粒物与气象因素之间的相关变化关系.说明在政府加大力度控制大气污染物排放量并取得阶段性成果时,另一个影响可吸入颗粒物浓度高低变化的重要因素是气象因素.     

克拉玛依市空气质量特征分析

为研究克拉玛依市空气质量特征,对2015年克拉玛依市空气自动站监测数据进行分析。结果表明,克拉玛依市空气质量整体较为清洁,优良天数占有效监测天数的91.5%,PM_(2.5)平均浓度为31μg/m~3,PM_(10)平均浓度为64μg/m~3,PM_(2.5)在PM_(10)中占比近半;SO_2和NO_2浓度相对不高,NO_2/SO_2比值为2.4,流动源问题相对突出;对各项污染物的综合指数分担率分析发现,克拉玛依市PM_(10)和PM_(2.5)为综合指数分担率最高的因子,不足四分之一,O_3排第三位,超过五分之一,SO_2最低,仅为3.6%。     

Estimation of the global evolution of atmospheric pollution in Salamanca (Spain) during the 1993-2001 period according to one global index (ORAQI)

The aim of this study has been to use a global index to measure the air quality in the city, apart from individual assessment of the values of the concentrations of the different pollutants. We calculated the ORAQI with the data obtained at four air-pollution monitoring stations located in the city of Salamanca over the period between 1993 and 2001. For the calculations, SO2, PM10, NO2, CO and O3 were used as the most significant pollutants for the surroundings of the monitoring stations. The evolution of this index over 9 years is reported, and the repercussion of the most characteristic pollutants of each season of the year on the ORAQI along the whole period analysed is studied. The importance of the summer pollution in the characterisation of the least polluted surroundings was observed. At the most polluted sites, a decrease in the values corresponding to winter occurs, leading the ORAQI to take similar values along the whole year. In general, taking into account the surroundings of all the monitoring stations, the quality of the air to which the inhabitants of the city of Salamanca are exposed to can be said to be good.     

对比分析法在环境空气质量预报业务中的应用

通过分析京津冀及周边区域环境空气质量预报的实际案例,从实时监测、污染源、大气条件以及数值预报模拟4个方面阐述了对比分析法在空气质量预报业务中的应用,帮助预报员比较类似污染源排放条件下的大气条件变化或者类似大气条件下的污染源变化,以便进一步开展量化分析。研究结果显示:利用时间同比、空间比较和大气条件对比的分析方法,能够判断在类似污染源排放和相似大气条件下,主要污染物的浓度水平、重污染发生、影响范围、持续时间、严重程度等污染特征以及污染物的水平传输影响等;采用污染源变化对比分析法,能够获得在类似大气条件下,污染源排放的减少或剧增对主要污染物浓度水平的影响程度;通过数值预报模式结果对比分析,能够获得在类似的污染源排放条件下,大气环流形势的稳定程度和变化情况,从而判断其对污染物浓度水平的影响。对比分析法是开展京津冀及周边区域环境空气质量预报业务中的重要环节,有利于持续提高空气质量预报的准确率,供全国空气质量预报员开展辖区空气质量预报时参考。     

基于GIS的唐山地区大气污染物时空分布研究

应用数据统计和ArcGIS对北方重工业城市唐山地区2014年14个县(区)18个空气自动监测站的数据进行时空分布特征分析,监测的污染物为PM_(10)、SO_2、NO_2、PM_(2.5)、O_3、CO共6项。利用ArcGIS对各个自动监测站污染物数据建立网格模型,采用反距离权重法分别对年均、采暖期、非采暖期的环境空气质量综合指数和6项污染因子浓度的空间分布进行估算,直观比较了污染物在不同时期内的空间分布状况。结果表明,空气质量时间分布较为明显,非采暖期明显好于采暖期。同时,计算出每个网格单元污染指数的标准偏差,结合气象气候、地形地势、工业发展等情况,分析得出北部山区、市中心区附近区域空气质量波动较大。为区域大气污染有针对性的综合防治、联防联控及污染物区域削减计划打下数据基础。     

以空气质量达标管理为核心的大气污染防治工作机制选择

面对严峻的大气污染防治形势,国务院《大气污染防治行动计划》(简称国家"大气十条")明确了到2017年大气污染防治的阶段性目标。在借鉴国外有关空气质量达标管理经验的基础上,提出组织实施"大气十条",需要以空气质量持续改善为目标,围绕空气质量达标管理这条主线,完善配套的政策、法规、标准、技术以及评估、考核等一系列方法和制度体系。     

基于ＧＩＳ的乌鲁木齐市ＮＯ２ 时空分布特征

以乌鲁木齐市2008-2012年7个空气自动监测点位小时浓度数据为基础数据，利用ArcGIS 技术，分析了其NO2年变化、月变化、日变化、空间分布等污染特征。结果表明，NO2年均值为0．065～0．068 mg/m3，基本保持稳定；NO2呈明显的季节变化，冬季污染较重，春节、秋季次之，夏季空气质量相对较好；NO2呈现“单峰型”的日变化特征，夜间NO2明显高于白天；不同季节 NO2的空间分布特征不同，与交通、供暖、人口密度、地理位置密切相关；NO2分布与风速相关关系明显，而与气温、湿度的关系为非线性。     

吐鲁番市大气污染趋势及防治措施初探

通过对吐鲁番市城市环境质量三项大气主要污染物变化趋势进行调查分析，结果表明：吐鲁番市环境空气质量呈恶化趋势，大气污染物中PM10浓度呈上升趋势，SO 2呈略微上升趋势，NO2无显著变化。 PM10浓度在冬季采暖期和春秋季（4月）较高，为防治吐鲁番市空气质量变劣，急需采取积极有效的预防措施，切实保护好吐鲁番市人民赖以生存的空气环境。     

Mathematical models for accurate prediction of atmospheric visibility with particular reference to the seasonal and environmental patterns in Hong Kong

Atmospheric visibility impairment has gained increasing concern as it is associated with the existence of a number of aerosols as well as common air pollutants and produces unfavorable conditions for observation, dispersion, and transportation. This study analyzed the atmospheric visibility data measured in urban and suburban Hong Kong (two selected stations) with respect to time-matched mass concentrations of common air pollutants including nitrogen dioxide (NO(2)), nitrogen monoxide (NO), respirable suspended particulates (PM(10)), sulfur dioxide (SO(2)), carbon monoxide (CO), and meteorological parameters including air temperature, relative humidity, and wind speed. No significant difference in atmospheric visibility was reported between the two measurement locations (p > or = 0.6, t test); and good atmospheric visibility was observed more frequently in summer and autumn than in winter and spring (p < 0.01, t test). It was also found that atmospheric visibility increased with temperature but decreased with the concentrations of SO(2), CO, PM(10), NO, and NO(2). The results showed that atmospheric visibility was season dependent and would have significant correlations with temperature, the mass concentrations of PM(10) and NO(2), and the air pollution index API (correlation coefficients mid R: R mid R: > or = 0.7, p < or = 0.0001, t test). Mathematical expressions catering to the seasonal variations of atmospheric visibility were thus proposed. By comparison, the proposed visibility prediction models were more accurate than some existing regional models. In addition to improving visibility prediction accuracy, this study would be useful for understanding the context of low atmospheric visibility, exploring possible remedial measures, and evaluating the impact of air pollution and atmospheric visibility impairment in this region.     

南京钟山风景区对主城环境空气质量的影响

详细监测了钟山风景区环境空气质量现状,利用大气污染扩散模型的扩散模拟,从地形方面研究了钟山风景区对主城大气污染物输送扩散的影响。结果表明,钟山风景区使得主城大气污染物不易扩散,易在主城区附近积累,加重主城区的大气污染。     

黑龙江省环境空气污染物和气象要素的典型相关分析

通过对黑龙江省4个自然年(2016年1月1日—2019年12月31日)环境空气污染物和气象要素的分析,揭示了黑龙江省气象条件对空气污染物浓度的影响规律与特征。对PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O_3等6项污染物的描述性统计和简单的相关分析显示:黑龙江省环境空气质量呈现逐年变好的趋势,非采暖期环境空气质量好于采暖期,6项污染物中除O_3呈现夏季偏高以外,其余污染物采暖期浓度均高于非采暖期。运用典型相关分析法探究环境空气污染物与温度、降水量、相对湿度、风速和气压5项气象要素之间的关系,并进行统计学检验,结果表明:环境空气污染物与气象要素之间存在显著相关,温度、风速和相对湿度对污染物具有显著影响。非采暖期大气相对湿度对PM_(10)和O_3-8h的影响显著;而在采暖期,风速对PM_(10)和PM_(2.5)的影响显著。