西安市大气颗粒物PM2.5与降水关系的探讨

对西安市2011年的降水及PM_2.5进行采样，并对其进行了pH及无机水溶性离子测定。结果表明，西安市酸雨的污染类型以硫酸型污染为主，连续性降水对大气颗粒物的去除效果明显，pH随降水量的增加而减小。对采样日降水前和降水后3 h的PM_2.5监测结果表明降水对PM_2.5质量浓度与其中的离子有一定去除作用。西安市的PM_2.5呈酸性，并且与降水的pH有着很好的相关性；另外降水前PM_2.5的质量浓度、SO₄^2-浓度与降水pH呈负相关，NO₃^-与降水pH的相关性不明显。近几年PM_2.5和降水中的SO₄^2-/NO₃^-当量值变化趋势表明西安市大气污染已步入煤烟和机动车尾气混合型污染类型，且机动车污染对大气污染和酸雨的贡献比例有所增加。     

西安市环境空气PM2.5污染现状及对策初探

文章通过对西安市城市环境空气PM_2.5试点监测数据深入分析，初步摸清了区域PM_2.5污染水平及分布规律，提出了污染防治对策和建议，对现阶段的环境空气PM_2.5污染防治有着重要的参考价值。     

医疗废物管理中存在的问题及对策

医疗废物管理在当前公共卫生事件频发的态势下愈显重要，文章在分析西安市新城区医疗废物管理历史和现状的基础上，指出该地区医疗废物管理中存在的立法、处理、处置和监管等方面的薄弱环节，提出了改善医疗废物管理的较为具体的对策和建议．     

城市PM2.5扩散网络模型的研究

以复杂网络理论为基础,运用最短增广链算法构建城市PM2.5扩散的容量网络模型。通过分析城市环境中水平距离、海拔、风力等因素的作用,对PM2.5区域性扩散的物理过程进行一次有益的探索。西安市近期空气监测数据的实证分析显示,预测值与监测值基本吻合。同时,模型输出揭示了西安市PM2.5的扩散途径。     

西安市环境空气质量状况成因分析

本文选取北京、天津、济南、石家庄、太原、郑州、银川、兰州、西宁和乌鲁木齐等10个典型北方城市2013年环境空气质量与西安市进行对比,并从自然环境、社会经济发展、基础设施建设、污染排放等四方面14个指标进行分析,发现目前除无法改变的自然环境条件外,城镇生活污染及机动车尾气排放是影响西安市空气质量的主要因素。针对分析结论,提出具体建议和改善措施。     

预浓缩与GC-MS联用分析垃圾填埋场恶臭气体

采用预浓缩与气相色谱-质谱联用,建立了垃圾填埋场几种恶臭气体的分析方法。该法用SUMMA罐采集垃圾填埋场臭气,经预浓缩系统冷凝浓缩后,用GC-MS分析测定。几种臭气的检出限均低于3.0×10-3mg/m3,经6次重复测定,其相对标准偏差低于10%。该法已用于西安市江村沟垃圾填埋场臭气的采样分析。该法的应用增强了西安市对臭气的监测分析能力。     

基于K-means聚类的沙尘天气快速识别技术研究

依据沙尘天气判定条件分析2018年春季（2—4月）陕西省西安市环境空气质量小时监测数据，共识别9 d受沙尘影响。研究基于K-means聚类沙尘天气分析方法，分析沙尘天气监测数据特征，并对沙尘识别聚类模型进行优化研究，识别的沙尘影响天气与传统方法一致。分析表明，聚类方法可用于沙尘天气监测数据的识别，与传统方法相比较，基于K-means聚类方法能够快速、准确识别沙尘影响天气。     

2016—2020年西安市近地面臭氧污染变化趋势及分布特征

利用2016-2020年陕西省环境空气质量自动站的臭氧监测数据,分析西安市大气环境中臭氧污染的时间变化趋势及空间分布特征。从时间分布来看,西安市臭氧年均质量浓度呈先上升后下降的波动变化趋势,且浓度值略高于全国平均水平;臭氧月均浓度具有明显的季节变化特征,月超标天数和月均质量浓度均在6月达到峰值;臭氧质量浓度日变化规律在全年和四季完全一致,均呈单峰型,日内小时平均质量浓度超标最多时段集中在15:00-16:00;臭氧与NO₂、CO均呈"此消彼长"的负相关关系。从空间分布来看,西安市12个国控评价点位的O₃-8 h浓度分布变化大致分为单峰型和持续递减型,浓度主要集中在40~80 μg/m³;国控点和省控点的臭氧浓度时间分布趋势一致,空间分布存在区域性差异;全市20个区县(开发区)的臭氧污染呈现南北中心城区高、东西远郊区低的空间分布特征。总之,西安市臭氧污染的时空分布主要受到气象条件、污染物排放和城市布局差异的综合性影响。     

新冠疫情管控期间西安细颗粒物中碳组分浓度变化特征

于2019年1月27日—3月18日及2020年1月27日—3月18日对西安市细颗粒物(PM_2.5)的碳组分浓度进行了在线观测,对比分析了非疫情与疫情期间各常规污染因子、气象要素、PM_2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)的污染特征。结果表明：非疫情与疫情期间西安市的气象条件总体水平较为相近。疫情期间的二氧化硫(SO₂)、臭氧(O₃)浓度相对升高。重污染天气下,除PM_2.5外,其他污染物浓度均降低,说明疫情管制对重污染天气污染物浓度的削弱作用明显。疫情期间,PM_2.5中的OC组分浓度及占比有显著升高,与疫情期间的各类交通管制导致的机动车尾气排放量显著降低有关。另外,OC与EC的相关性较强,说明污染来源与人类日常生活有关。疫情期间西安市颗粒物中碳组分主要来自各类生物质燃烧,并且存在SOC污染,SOC在OC中的占比达到37.8%。疫情期间重污染天气下,SOC在OC中的占比达到87.5%,说明SOC对重污染天气OC的贡献较大。     

融合拓扑信息与气象信息的空气质量预测网络

通过空气质量监测数据对正在形成或即将到来的空气污染进行预测是一项具有重要意义的工作，而空气质量监测站只能检测其周围一定范围内的空气污染情况。为了衡量整个城市的空气污染情况，获取任意时间、任意位置的空气质量信息，结合交叉注意力机制，提出了一种融合拓扑信息与气象信息的空气质量预测网络(CGMIM)。将西安市空气质量监测数据与气象数据转换为图像拼接起来，作为输入信息。在高阶非线性时空动态神经网络(MIM)的基础上引入注意力机制，并增加拓扑图编码器模块，提高模型提取能力以及对空气质量监测数据中的空间特征的利用率。最后，使用时空损失函数替代传统的均方误差损失函数，提高模型对空间关系的关注。结果表明：CGMIM网络模型能够在准确预测的同时，对位置区域合理填充，能够有效提升空气质量监测数据的空间分辨率。     

西安市表层土壤中邻苯二甲酸酯(PAEs)含量与构成

通过在西安市三环内6个功能区布设62个采样点,采样分析其表层土壤中邻苯二甲酸酯(PAEs)质量比及其构成特征。结果表明,西安市表层土壤中DMP、DEP、BBP、DnBP、DEHP和DnOP平均值分别为0.188 mg/kg、0.187 mg/kg、0.091 mg/kg、4.174 mg/kg、6.122 mg/kg和0.188 mg/kg,6种PAEs总质量比(∑6PAEs)范围为1.54 mg/kg^153.17 mg/kg,平均值为10.95 mg/kg。6个功能区∑6PAEs从高到低为交通区>工业区>混合区>公园>文教区>住宅区。与其他城市表层土壤中PAEs值比较发现,DMP处于高水平,DEP、DnBP、DEHP和∑6 PAEs处于较高水平,BBP和DnOP处于中等水平。     

西安城北地区秋季PM_(2.5)中的矿尘颗粒污染特征

采用单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪(Single Particle Aerosol Mass Spectrometer,SPAMS)对西安市大气矿尘颗粒物进行连续12 d在线分析,共采集到107 425个同时含有正负质谱信息的矿尘颗粒,矿尘颗粒物占PM_(2.5)样本数的8.44%。结果表明,矿尘颗粒物的正离子碎片成分以Na~+、K~+、Al~+、Ca~+、CaO~+、Fe~+为主,同时还含有Pb~+等,负离子碎片成分以NO~-_2和NO~-_3为主,另外还含有HSO~-_4、SiO~-_3、HSiO~-_3、H(NO_3)~-_2等。在西安市大气细颗粒物中,矿尘颗粒物中贡献较大的几类(如含钙、含铁、铁氧颗粒物等)大多是老化的成分。将观测阶段采集到的矿尘颗粒纳入本地污染源谱进行来源分析,其主要来源为扬尘源、工业源、燃煤源和汽车尾气源等。     

恶臭源厂界空气中恶臭物质监测技术要点及结果分析探讨——以西安市某大型垃圾填埋场为例

建立了水杨酸-次氯酸钠法分析氨的标准曲线,通过对西安市某垃圾填埋场的实地监测,探索了恶臭气体中氨气的分析方法。分析了臭气、氨气、硫化氢之间的浓度相关性,利用本次监测数据,找出了针对该垃圾处理场的高浓度氨气样品初步分析方案。恶臭产生的主要点位为垃圾场渗滤液污水处理站及下游区域,垃圾场臭气呈现出由点源污染(作业面)到面源污染扩散的态势。     

西安市区大气中PM2.5和PM10质量浓度污染特征

2013年3月—2014年2月期间,设置1个监测点位,采集了西安市区大气环境中PM10和PM2.5样品,采用重量法测定了PM2.5和PM10质量浓度。结果表明,西安市区PM2.5质量浓度为16~558μg/m3,平均值为128μg/m3,超标率69.1%;PM10质量浓度范围为32~887μg/m3,平均值为249μg/m3,超标率71.8%。虽然PM2.5和PM10质量浓度的逐日变化幅度比较大,但是整体变化趋势非常相似,存在显著的正相关关系(r=0.831 9)。PM2.5和PM10质量浓度存在明显的季节变化,均为冬季最高,春季次之,秋季较低,夏季最低。ρ(PM2.5)/ρ(PM10)为0.245~0.822,平均值为0.510,说明PM2.5在PM10中所占比例大于PM2.5~10;此外,该比值呈现一定的季节变化规律,冬季、夏季较高,秋季次之,春季最低。霾天气发生时,该比值和PM2.5质量浓度明显高于无霾天气。     

基于MOVES的西安市出租车污染物排放分析

利用MOVES模型对2012年西安市出租车油改气后污染物排放因子进行模拟,得出污染物CO、NOx、PM2.5、PM10、HC的排放因子分别为3.488 1 g/km、0.370 0 g/km、0.004 7 g/km、0.005 1 g/km、0.095 2 g/km,计算得到5种污染物的年排放总量分别为4 830.76 t、512.42 t、6.51 t、7.06 t、131.85 t。将得到的数据与2010年相关数据比对,说明出租车油改气后污染物排放量在机动车总排放量中所占比例有所下降。     

大气环境数据分析预测方法对比研究

以西安市2006年9月27日至2008年5月3日每日的SO2平均浓度时间序列为例,应用时间序列分析对前555个数据进行拟合,得到合适的时间序列模型ARIMA(1,1,2);利用神经网络中的BP神经网络和RBF神经网络对同样的样本进行训练,用这三种方法对2008年4月4日至2008年5月3日的SO2日均浓度值进行了预测,并用同样的方法分析预测了同期PM10日均浓度值,最后比较了它们的预测效果。结果表明,利用这三种方法进行浓度预测都是可行的,其中RBF神经网络法的预测误差最小,效果最好。     

PM2.5中重金属形态分布及其在模拟酸雨中的释放

对西安市夏季PM_2.5中6种重金属元素的化学形态进行分析,并研究了模拟酸雨淋溶条件下PM_2.5中6种元素的释放过程。结果表明,近80%的Cr和Fe分布在有机质、氧化物、硫化物结合态和残渣态中,Cd在大气环境中的化学性质很活泼,具有很强的毒害性,Pb、As、和Hg 3种元素主要以碳酸盐态、可氧化态与可还原态存在于环境中;PM_2.5中6种元素均有不同程度的释放,Cd释放率高于其他元素,Fe释放率最低,pH降低有利于颗粒物中重金属元素的释放。     

西安市景观水体营养状态调查及浮游藻类多样性研究

对西安市城区景观水体浮游藻类状况及生物多样性进行了研究。结果表明,7个景观水体中有5个水体的水质未达到Ⅴ类水质标准,主要超标项目为pH值和TN;7个水体的ρ(N)/ρ(P)为16.6~43.6,磷为限制性因子;其中2个水体富营养化严重,DO含量低,水质达不到要求,其优势藻种为蓝藻门,含量占浮游藻类总数的64.3%~93.4%;而水质较好的贫营养水体优势种为黄藻门,含量占到浮游藻类总数的54.3%;通过6种生物多样性指数与景观水体营养状态的拟合,发现MeNaughton's多样性指数适合城区景观水体的富营养化评价。     

西安市表层土壤和地表灰尘理化性质分析

以西安城市表层土壤和地表灰尘为研究对象,分析其基本理化指标。结果表明,西安市表层土壤pH值的变化范围是7.65~8.54,属弱碱性。地表灰尘pH值的变化范围是6.59~11.19,属碱性。表层土壤的低频磁化率和高频磁化率均值分别为1.55×10^-6 m^3/kg和1.46×10^-6 m^3/kg,频率磁化率均值为6.7%。地表灰尘的低频磁化率和高频磁化率均值分别为5.50×10^-6 m^3/kg和4.84×10^-6 m^3/kg,频率磁化率均值为1.88%。表层土壤和地表灰尘中总有机碳均值分别为1.31%和3.97%。西安城市表层土壤和地表灰尘均主要以粉粒为主,且二者各理化性质之间均有一定的相关性。     

西安市城市景观水体富营养化现状及成因分析

2014年12月—2015年6月连续监测西安市13个主要城市景观水体,并对其富营养化现状及成因作分析。监测结果显示,叶绿素a、总磷、总氮、透明度的测定值分别为1.13 mg/m~3~675 mg/m~3、0.012 mg/L~3.12 mg/L、0.271 mg/L~25.6 mg/L和0.17 m~1.77 m。通过对比补水水源和水质关系得知,以自来水为补水水源的水体营养物含量最低,天然地表水次之,再生水最高。用营养状态指数法评价水体的营养状态,约68%的景观水体呈现富营养状态,景观水体发生富营养化的5个主要成因依次为:营养物指标、部分理化指标、有机物指标、水体感官性状指标、微量元素指标。