上海市城区典型居民住宅区PM2.5和PM10监测结果比较研究

在上海市环境空气质量连续自动监测网络中的一个城市居民住宅区监测点进行了为期一年的PM2.5和PM10的同步监测，监测结果表明：PM2.5和PM10日平均浓度之间的比值范围为0．194～0．889，月平均浓度之间的比值范围为0．420～0．667；冬季颗粒物中小粒径颗粒物PM2.5的比例较高，春季则较低；随着相对湿度的上升；颗粒物中小粒径颗粒物PM2.5的比例缓慢升高；比值变化的风向特征与监测点周围环境情况有关；PM2.5和PM10监测结果月均值之间和各月的日均值之间均线性相关，回归直线关系存在。     

基于GIS的石家庄市PM10和PM2.5时空分布研究

利用2018年261个乡镇环境空气自动监测站监测数据,结合GIS空间分析技术,对石家庄市PM10和PM2.5的时空污染特征进行了研究。结果表明,石家庄地区PM10和PM2.5污染的空间分布整体表现为西北部山区好于东南部的平原地区,主城区好于周边县(市、区)的特征。采暖期PM10和PM2.5的污染程度明显重于非采暖期。PM2.5稳定性差于PM10,PM10和PM2.5的稳定性与污染程度具有一定的负相关性,表现出污染越轻的区域稳定性越差。两者的日均值浓度变化在时间序列上呈极强正相关,且污染越重的区域时间相关性越强。与日均值相关性不同,污染程度越轻的区域PM10和PM2.5年均值的线性相关性越强。     

长沙市PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的变化特征

为检验PM_(2.5)和PM_(10)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PM_(2.5)和PM_(10)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PM_(2.5)和PM_(10)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。PM_(2.5)和PM_(10)月均值峰值出现在1月和11月,谷值在8月,各月PM_(2.5)超标天数和首要污染物为PM_(2.5)天数都大于PM_(10);PM_(2.5)和PM_(10)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;PM_(2.5)春、夏、秋三季日变化呈单峰型,峰值在20:00~21:00;PM_(10)四季日变化呈双峰型。PM_(2.5)和PM_(10)浓度的比值(P)1月和2月最高,PM_(10)和PM_(2.5)日均值有着显著的线性相关性。     

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。     

城市环境空气中PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度分布的均匀性研究

对长沙市环境空气中PM10、PM2.5质量浓度进行自动监测,并统计分析其分布的均匀性。结果表明,在1 d的4个典型时刻以及日内,PM2.5的质量浓度分布总体上较PM10均匀;从月内日均值及2013年1月—10月的月均值变化情况看,PM2.5质量浓度的相对标准偏差(RSD)总体高于PM10,表明PM2.5在长时间尺度上的分布较PM10更不均匀;就功能区分布而言,PM10、PM2.5质量浓度分布的均匀性没有明显的区域差异,两者的变化幅度与功能区类别没有必然联系。     

淮安市区大气中颗粒物PM_(10)、PM_(2.5)污染水平

通过对淮安市大气颗粒物中PM10、PM2．5的监测与污染水平分析，得出了淮安市区PM10与PM2．5浓度呈冬秋季高，夏春季低的特征。PM2.5和PM10的比值范围在0．62～0．65之间，即PM2．5在PM10以下颗粒物中所占比例大约为63％。     

河西走廊PM10污染的气象特征

选用敦煌、酒泉、河西走廊气象站2005年可吸人颗粒物PM10逐时浓度监测资料，较为系统地统计分析了河西走廊地区主要空气污染物-PM10的时空分布特征，其中包括PM10平均浓度和各等级出现频率的逐月变化．揭示了河西走廊站PM10污染年变化趋势，并分析了PM如浓度与地面常规气象要素的相关性。     

焦作市大气中PM2.5的时间特征与潜在源区分析

以焦作市为研究区，基于2021年24 h自动监测大气PM2.5数据和同期气象数据，应用气团后向轨迹聚类分析、潜在源区贡献函数分析和浓度权重轨迹分析等方法探究大气污染物中PM2.5的时间分布特征及其潜在源区。结果表明：2021年焦作市PM2.5的质量浓度均值为47.3μg/m3，季节特征表现为春冬季高于夏秋季；来自河南省北部和中东部等地区气团轨迹对应的PM2.5浓度较高；春季和冬季PM2.5的潜在来源地区范围广于夏季和秋季，在污染较为严重的冬季，河南省的焦作市、新乡市、鹤壁市、安阳市、郑州市和开封市，以及河北省邯郸市和邢台市均是焦作市PM2.5的潜在源区。     

利用后向轨迹模式研究上海市PM2.5来源分布及传输特征

利用后向轨迹模型，结合上海 PM2．5的浓度数据计算了2012年6月27日-2013年6月26日以上海为起始点的后向轨迹，并通过轨迹相关的分析方法，研究不同来源区域对上海 PM2．5浓度的贡献影响。结果表明：长三角地区的排放对上海的贡献最为显著；苏北、山东等地区的排放对上海也有较明显的贡献；来自海面的贡献总体低于大陆。所采用的轨迹多元回归分析法为 PM2．5的来源分布及传输特征研究提供了新思路。     

库尔勒市大气颗粒物污染特征与影响因素分析

针对库尔勒市PM 10、PM 2.5年均浓度超标现象,基于市区3个环境监测站2013—2017年的逐时观测数据,分析PM 10、PM 2.5污染特征、成因及其主要影响因素。结果表明:①2013—2017年库尔勒市PM 10年均浓度变化较大且无明显趋势,PM 2.5年均浓度整体呈下降趋势;②季节尺度上,库尔勒市PM 10在每年2—5月呈现高浓度,PM 2.5高浓度期则为10月至翌年5月;③城郊的开发区站PM 10浓度最高,老城区的州政府站PM 2.5浓度最高,在PM 10和PM 2.5的高浓度期空间差异尤其显著;④PM 10与风速显著正相关,来自塔克拉玛干沙漠的风蚀沙尘颗粒物是库尔勒地区颗粒污染物的主要来源;⑤库尔勒市PM 10主要为外源输入,PM 2.5则以城市内源为主,相对湿度、风速、风向、温度等气象条件是影响大气颗粒物浓度及分布的重要因素。     

平顶山市大气PM10、PM2.5 污染调查

于2003年12月-2004年11月对平顶山市城区大气PM10、PM2.5污染进行了调查.结果表明,2004年大气PM10、PM2.5质量浓度分别为0.031 mg/m3～0.862 mg/m3、0.019 mg/m3～0.438 mg/m3;年均值分别为0.174 mg/m3、0.114 mg/m3,超标0.74倍、6.60倍.PM10、PM2.5污染的季节变化趋势是以冬季、春季高,秋季次之,夏季最低,细颗粒(PM2.5)约占PM10 65%;As、Pb、Cd、S、Zn、Cu、Mn、Ca等元素是颗粒物中主要污染元素,易在PM2.5中富集.平顶山市大气颗粒物污染的主要来源有煤炭燃烧、汽车尾气、城市基础建设和有色金属冶炼行业.     

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。     

乌鲁木齐市冬季大气颗粒物PM_(10) 和PM_(2.5)污染水平及相关性研究

为研究乌鲁木齐市冬季采暖期间大气颗粒物污染特征,通过采样和在线监测二种手段分析了2015年1~2月大气颗粒物样品,采用重量法分析颗粒物质量浓度,并对其相关性进行分析。结果表明:依据《环境空气质量标准》(GB 3095-2012),采样期间乌鲁木齐市大气PM_(10) 和PM_(2.5)的日均质量浓度均超过了国家二级标准,颗粒物污染严重;PM_(10) 和PM_(2.5)存在显著相关性,PM_(2.5)和PM_(10) 浓度的比值均大于0.5,采暖期PM2.5对乌鲁木齐市大气颗粒物贡献显著。     

遵义市PM10中元素污染特征、来源与生态风险评价

采集2012年3月-2013年2月遵义市丁字口（市区点）、凤凰山（背景点）监测点的 PM10样品，并对 PM10中元素污染特征、来源和生态风险进行分析与评价。结果表明，遵义市 PM10质量浓度季节变化为：冬季＞春季＞秋季＞夏季，且市区点高于背景点，冬季超标率均为100％。PM10中 As、Pb、Hg、Mn质量浓度市区点高于背景点，且均为冬季最高。富集因子分析表明，Pb、As、Cd、Hg、Mn、Cu、Zn来自人为污染，生态危害顺序为：Cd＞Pb ＞As＞Cu ＞Zn ＞Ni ＞Cr，其中 Cd 的潜在生态危害为极强。     

上海市郊春季PM10 污染的观测研究

利用上海市郊金山环境监测站2007年春季的逐时PM10和气象参数的观测数据,分析了PM10日平均质量浓度和最大质量浓度的时间变化规律,小时平均质量浓度的分布规律,气象条件对PM10质量浓度的影响,并利用HYSPLIT轨迹模型结合气象观测数据对一次最严重的PM10污染过程进行了分析.结果表明,PM10在春季有11日出现超标,污染比较严重;风和降雨对PM10质量浓度均有较为明显的影响;4月2日监测点PM10日平均和最高质量浓度分别达到0.78 mg/m3和1.0 mg/m3,均为全年最高值,这与北方冷空气携带沙尘南下的影响有关.     

乌鲁木齐市大气PM2.5中重金属元素含量和富集特征

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。     

西安市黑碳气溶胶浓度特征及与气象因素和常规污染物相关性

利用西安市环境监测站超级站2013年9月1日—2015年5月31日黑碳气溶胶(BC)的监测数据,研究空气中BC浓度特征及其与气象因素和常规污染物相关性。结果表明:BC小时平均浓度均值在春季、夏季和冬季的变化趋势呈"W"型,秋季呈"V"型,且冬季的第一个最低值和峰值比春季和夏季的分别延迟1 h和2~3 h,且20:00~次日6:00秋季BC小时平均浓度均值高于当年冬季。BC浓度在秋季和冬季较高,夏季较低。冬季BC/PM_(2.5)基本最低,秋季BC/PM_(2.5)相对最高。BC日平均浓度与气温、降水和风速的日平均值为极负显著相关,且风速小于1.0 m/s时,其与风速呈最显著的负相关。除O_3外,BC日平均浓度与其他常规空气污染物浓度呈显著相关,表明其同源性很强,且受机动车尾气排放的影响更大。     

金昌市不同季节大气颗粒物的传输路径和潜在源分析

选取金昌市2019年3月-2020年2月PM2.5和PM10逐小时观测数据,分析该市颗粒物污染水平的季节差异,并利用HYSPLIT后向轨迹模式和GDAS气象数据,分析不同气流轨迹对金昌市颗粒物浓度的影响及不同季节颗粒物的潜在污染来源.结果表明,2019年金昌市冬季PM2.5污染最严重,春季PM10污染严重;春、秋季PM...     

基于遥感数据的京津冀地区PM2.5时空分布特征

基于MODIS AOD遥感数据,采用多元线性回归模型对PM2.5地面监测数据进行模拟估算,同时加入降水量、相对湿度等气象因子以提高模型精度,结合GIS空间分析技术,得到2015—2016年京津冀地区空间连续的PM2.5浓度分布。结果表明:利用多元线性回归模型反演PM2.5浓度效果较好,R 2均在0.59~0.84之间。在时间上,京津冀地区PM2.5浓度呈现出夏季最低、秋季稍高、冬春两季最高的变化趋势;在空间上,2015年和2016年京津冀地区PM2.5浓度有明显的区域差异,均呈现出西北低、东南高的分布格局,大致与燕山山脉和太行山脉走向一致。