太原市2013年环境空气质量变化特征分析

为全面了解太原市的环境空气质量状况及污染物的时间变化规律,本文选取太原市8个站点2013年1月至12月六种主要污染物(SO2、NO2、PM10、CO、O3、PM2.5)为期一年的监测数据,评价该市2013年环境空气质量的总体情况,研究各污染物在不同时间尺度的变化特征及相互之间的关系。结果表明,2013年太原市环境空气质量以良和轻度污染为主,首要污染物主要为PM2.5和PM10;SO2、NO2、PM10、CO和PM2.5的小时变化规律较为一致,都呈现"双峰型"的变化特征,O3则呈显著的"单峰型"变化规律;上述六种污染物具有明显的季节变化特征,SO2的浓度峰值主要集中在供暖期,NO2和O3—8h浓度在夏季要高于其他季节,PM10的浓度峰值出现在春季(3月)和秋季(10月),CO的浓度峰值集中在11月和12月,PM2.5的浓度峰值主要集中在冬季;相关性分析结果表明,SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5浓度日均值在全年各时段均具有很好的正相关性,化石燃料的燃烧可能是上述污染物质的共同来源。     

环境空气质量综合指数计算方法比选研究

环境空气质量综合指数是进行逐月城市环境空气质量比较和排序的重要方法,提出了4种涵盖SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3等6项污染物的综合指数计算方法,基于2013年74个城市逐月污染物浓度数据使用主成分分析方法进行了对比分析。结果表明,综合指数计算方法中污染物统计指标和标准化方法不同对于主要污染物的判定有重要影响,各种计算方法中PM2.5、PM10、O3是出现频率最多的主要污染物;除O3外其他5项污染物逐月统计指标间均有极显著的正相关性,冬季O3统计指标与SO2、NO2、PM10、PM2.5呈显著负相关,夏季则呈显著正相关;主成分分析结果表明,在去除冗余信息后,PM2.5、PM10的权重被相对削弱,SO2、NO2、CO的权重得到相对强化,O3的权重夏季得到强化、冬季被削弱;综合考虑不同方案下主要污染物频率分布情况和PM2.5、PM10、O3权重变化特征,建议计算逐月环境空气质量综合指数时,SO2、NO2、PM10、PM2.5宜以月均值除以年均值标准进行标准化,CO、O3宜以特定百分位数浓度除以日均值标准(或8 h均值标准)进行标准化;该方法可延伸到季、半年和年度的环境空气质量综合指数计算。     

基于随机森林算法的滁州市空气质量预报研究

利用2017—2019年滁州市6种空气污染物质量浓度和AQI资料、气象要素及ECMWF数值预报作为输入参数,构建基于随机森林算法的污染物质量浓度和AQI预报模型,其中AQI预报按季节划分为4个模型。结果表明：6种污染物中O3的预报效果最好,相关系数为0.84,PM2.5、PM10和NO2相关系数分别为0.76、0.72和0.72,SO2和CO预报效果略差;基于分季节模型AQI的24 h预报结果TS评分为0.77,空报率（FAR）和漏报率（PO）分别为15%和12%,相较于非季节模型预报效果更好;春季和秋季的TS评分分别为0.88和0.86,相较于冬季和夏季预报效果更好。     

广东不同环境大气污染特性比较

利用2014年广东南岭背景站、天湖郊区站、磨碟沙城区站和受体区域桃源站SO2、NO2、PM10、O3、PM2.5与CO自动监测数据,分析不同环境大气污染特性。结果表明,4个站点的SO2、NO2、PM10与CO整体平均年均值较低,分别为14,28,59μg/m3和0.7 mg/m3;PM2.5整体平均值为36μg/m3,O3日最大8 h第90百分位数平均值为172μg/m3,二者高于国家二级标准限值。磨碟沙城区站和桃源站的污染物日变化规律较为明显,NO2、PM10和PM2.5在早晚交通高峰或紧接其后的时段出现峰值区。南岭背景站PM2.5质量浓度日间略高于夜间;O3未呈典型单峰分布,而是维持在较平稳、较高浓度水平。周末与工作日O3平均值的相对高低多与NO2、PM10和PM2.5的情况相反。4个站点O3日最大8 h值第90百分位数均未达标;南岭背景站和天湖郊区站O3值尤高,除10月外,在1月或6月也易出现O3高值。区域性的O3污染控制亟须深化开展。     

北京地区冬季典型PM2.5重污染案例分析

对2013年1月10—14日发生的持续性PM2.5重污染过程从污染过程演变、气象条件影响、与气态污染物关系、区域污染背景、PM2.5浓度空间分布演变及其与地面风场的关系、PM2.5组分特征等多个方面进行全面的分析,较为完整地还原了该次重污染案例的形成原因以及主要影响因素。主要结论包括:该次重污染过程是稳定气象条件下导致的局地污染物积累,再叠加华北区域性污染的影响共同造成,其中10、12日北京地区PM2.5浓度的快速增长反映了周边污染传输的显著影响;逆温不但造成污染物难以扩散,且不同的逆温类型对PM2.5浓度水平有显著影响,同时还发现逆温的破坏导致近地面高浓度污染物向上扩散,造成百花山出现峰值高污染浓度现象;NO2与PM2.5浓度水平的高相关性反映交通污染二次转化对PM2.5浓度水平的影响,在较高湿度条件下,SO2浓度水平对湿度敏感且表现为负相关性;该次污染过程中OM、SO2-4、NO-3、NH+4等组分在PM2.5质量浓度中的占比超过70%,说明燃煤、机动车等仍是北京地区最主要的污染来源,同时SO2-4占比最高也说明区域污染传输对该次重污染的显著贡献。     

2016年武汉市大气污染物时空分布特征及影响因素

利用统计学和GIS方法对2016年武汉市各区不同污染物的时空分布特征及相关性进行分析。结果表明：武汉市大气污染季节性特征明显，春季和冬季颗粒物（PM2.5、PM10）及NO2污染突出,夏季O3污染严重。污染物空间差异显著，主城区和东西湖区颗粒物及NO2污染严重，郊区O3污染严重。平均气温、平均水汽压与SO2、NO2、CO、PM2.5和PM10均呈显著负相关，而与O3呈显著正相关；降水量与SO2、NO2和CO呈显著负相关。     

拉萨市大气污染分布特征及气象影响因子分析

以2001～2006年拉萨市的空气环境质量自动监测结果为基础数据,阐明拉萨市区主要大气污染物SO2、NO2、PM10的逐日变化、季节变化以及年变化特征.在此基础上,分析了大气污染物浓度与气象条件的关系.结果表明,除NO2日夜差别不大之外,SO2与PM10质量浓度分别存在典型的单峰、双峰变化;各污染物质量浓度具有冬强夏弱的季节变化规律;就年平均而言,SO2浓度增加,PM10浓度降低,NO2浓度变化不显著,各污染物有明显的突变现象.大多数气象要素与污染物浓度具有较好的负相关,即满足降水量增加、温度升高、相对湿度增大会导致污染物浓度减小的规律,气象要素量级与大气污染天数多少也存在密切关系.     

深圳市大气能见度特征分析及其与主要污染物因子相关性分析

近些年,随着深圳市大气污染防治举措的加强,空气质量不断趋好。文章汇总了深圳市2006～2009年大气能见度特征数据,分析了深圳市能见度的年度、季度和月度变化,发现近些年深圳市大气能见度具有向好的发展趋势。探讨了大气能见度与空气主要污染物PM10、NO2、SO2的相关关系,计算了PEARSON相关系数和偏相关系数,发现PM10浓度与能见度具有显著相关性。在此基础上总结了各个主要污染物与能见度的回归曲线。利用多元线性回归法建立了大气能见度与空气主要污染物PM10、NO2、SO2之间的回归方程。     

贵阳市民居室内外空气污染物分布及来源研究

对贵阳市部分家庭室内外空气污染物进行了监测,并对其来源进行了分析.结果表明,除了CO浓度未超标外,SO2、NO2、PM10、CO2、甲醛和氨均出现不同程度的超标,超标率在0.5%～38%,最大超标倍数1.1～2.7,其中PM10的超标率和甲醛的超标倍数最明显.室内空气污染物中,PM10、CO、CO2和甲醛主要来自室内源的贡献,SO2则受室外源的影响大.污染物在室内不同房间之间具有较高的相关关系.     

基于灰关联分析的天津市气溶胶消光特征研究

根据天津市秋季(2006年10月10日～20日)消光系数(bext)、PM2.5、SO2、NOX、NO2、O3质量浓度及相对湿度监测结果,利用灰色关联分析法分析大气消光系数同空气中的几种主要污染要素的相关性。结果表明,与消光系数有关的几种主要指标的灰关联度序为PM2.5NOXRHNO2O3,其中PM2.5与消光系数的灰关联系数达到0.905,远高于其他相关指标。同时对PM2.5和消光系数相关分析表明,监测期间天津市PM2.5质量消光系数为6.04m2/g。