上海市降尘自动监测系统研发与应用

大气降尘量是重要的环境指标之一,可以较客观地反映和评价城市局部地区扬尘污染水平,对评价城市区域环境空气质量、分析大气污染来源和变化具有重要意义。国内外大气降尘监测普遍采用传统的手工监测方法,手工法因时效性差、效率低、能耗大、质控难、误差大等原因已不适应现代环境管理的需求。随着科技与网络的发展,自动监测方法成为发展趋势。文章主要阐述了上海市降尘自动监测技术的研发过程及实际应用,介绍了自主研发的降尘自动监测仪的原理、关键技术和系统组成。通过粉尘舱内实验、降尘自动监测方法与手工重量法比对测试及为期一年的试点应用,分析了降尘自动监测方法的精密度、准确度、相对误差及适用性,并探讨了降尘自动监测的应用前景。     

宁波市镇海区大气降尘矿物组成及来源解析

为探讨宁波市镇海区大气降尘矿物组成及来源，用X射线衍射法分析了镇海区6个土地功能区2019年12月至2020年11月4个季度的大气降尘样品的矿物组成和含量，并开展了矿物来源解析。结果显示，降尘中以石英、长石、碳酸盐类矿物和黏土矿物为主，年均质量分数分别为29.2%、33.3%、24.2%和7.7%,且不同功能区各季度降尘中矿物含量普遍有显著差异。来源解析表明，镇海区降尘中矿物来源主要以地面扬尘输入为主，同时周边源区输入及人类活动和工业密集区燃煤等输入对降尘矿物组成有较显著影响，除黏土矿物、碳酸盐类矿物和长石类矿物之外，其他矿物的含量还与不同季节的气温和风向有关。     

南通市降尘时空分布特征及影响因素

对2004年—2009年南通市降尘监测数据进行分析,结果表明,市区降尘污染较轻,年均值全部达标,在6年间呈波状变化态势;从各月分布来看,3—7月降尘污染较为严重;在各功能区中,受降尘污染程度从大到小依次为:居民区>工业区>商业交通区>文教区。提出,应继续推进城区企业工艺改造升级,加快燃煤锅炉淘汰;施工(运输)期间对易产生扬尘的建筑材料应采取密闭存储、设置围挡等有效措施并保证建筑垃圾及时清运、施工车辆及道路及时清扫冲洗;加大城市的绿化建设和道路的硬化建设,尽量避免道路开挖。     

铅冶炼企业周边大气降尘中铅、镉、砷量及其对土壤的影响

通过在2012年5月-2013年4月1个周期年内，对修复基地和对照点每月大气降尘中铅、镉、砷沉降量的监测，结果表明：修复基地大气降尘中铅、镉、砷含量明显较对照点高，年总沉降量分别是对照点的17．6倍、16．3倍和14．1倍，表明铅冶炼企业对基地大气降尘中铅、镉、砷含量影响显著；大气降尘中铅、镉、砷沉降量受位置和时间影响较大，在相距不到100 m的测点间，沉降量相差1倍以上，冬季主导风明显、地面植被少、二次扬尘大，使处于铅冶炼企业下风向的基地降尘中铅、镉、砷沉降量较大。沉降量时空不均匀与土壤污染不均匀现状一致，也验证了铅冶炼企业是基地大气和土壤重金属污染的主要来源。以降尘缸模拟土壤进行测算，结果表明大气降尘中镉对土壤污染速度最快，风险最大。     

“十三五”甘肃省降尘时空变化趋势及影响因素

通过分析"十三五"期间甘肃省降尘及相关数据,对甘肃省降尘时空变化情况进行研究,对其变化趋势和影响因素进行分析。"十三五"期间,甘肃省降尘总体呈下降趋势,下降幅度达24.30%,全省植被覆盖指数上升2.03%,降尘与植被覆盖指数负相关性显著。自然来源中,沙尘天气是影响甘肃省降尘的主要因素。城市精细化管理水平的提高可减少降尘人为来源。     

煤码头扬尘量和排放源强的研究方法

由于影响煤炭扬尘的因素复杂,扬尘源点多面广,对煤码头中每一尘源作扬尘量估算然后再求和的办法,实际上也难以准确。因此,把煤码头作业区视作一个面源,用统计的宏观的观点来研究这一问题。从煤码头实际情况和生产工艺分析,煤粉尘主要来自煤堆场和作业装卸,根据风洞实验研究,其扬尘规律如下:     

石河子市环境空气质量变化趋势浅析

根据石河子市1982-2001年空气中SO2、NOx、TSP和降尘等大气污染物浓度的变化情况,分析其空气质量变化的原因和条件,并用Spearman秩相关系数法对其变化趋势进行了分析,得出石河子市环境空气质量有所好转,SO2、NOx、TSP、降尘浓度均有不同程度的下降。并对干旱地区的城市化建设、污染控制及改善环境质量作了有益的探讨。     

乌鲁木齐市降尘的浓度水平和空间分布及与城市PM_(10)的相关性分析

以2005—2009年乌鲁木齐市城市大气降尘数据为依据,对乌鲁木齐市城市自然降尘的浓度水平和变化规律进行了研究,用Arc-GIS绘出乌鲁木齐市城市自然降尘的空间分布图,并分析和探讨了城市降尘与PM10相关性及防治对策。     

哈密市大气环境质量特征及变化趋势分析

介绍了哈密名城大气质量状况及特征,作了初步趋势分析.认为哈密地区大气主要污染物为降尘,然而大气环境质量近期发展不会严重恶化.     

北京市近年来大气降尘变化规律及趋势

根据北京市多年监测的降尘数据,对北京市城近郊区及远郊区的降尘量进行了统计分析,找出了北京市近15年来降尘的总体变化规律;利用方差分析方法检验了不同季节降尘的显著性差异,发现春季降尘量最大;找出了不同功能区的降尘变化规律,发现工业区的降尘量最大,而且不同行政区的功能区之间也存在差别。最后根据秩相关系数法对其进行了趋势分析,结果表明,北京市的降尘呈下降趋势。     

降尘规律研究--兰州城区降尘变化规律及多元自身回归预测

探讨了降尘的年变化、月变化.运用逐步回归筛选变量.采用主分量分析法,得出不同季节的主分量,揭示了降尘的规律,建立了多元自身回归预测方程.对城区降尘进了预测,并与实测作了验证和对比,取得较好效果.     

石河子市自然降尘污染特征及其影响因素

通过对石河子市自然降尘及降尘可燃物监测数据以及气候特点,气象因子的分析,指出了该市自然降尘的污染特征、变化规律和影响降尘量的相关因素;提出烟尘污染治理,扩大绿化面积,改变局部小气候,可以有效地降低降尘量,改善该市的大气环境质量。     

乌鲁木齐市扬尘污染现状及防治对策

分析了乌鲁木齐市扬尘的来源及污染现状,并针对不同扬尘源提出污染防治对策建议。     

几种降尘捕集方法的对比实验：乙二醇作为降尘捕集剂的应用

本文提出了用乙二醇水溶液作降尘捕集剂,以解决原降尘采样方法中捕集剂蒸发与冰冻的问题,并报告了乙二醇空白实验、尘样回收实验的结果与五种圆形降尘缸集尘方法的对比实验结果.     

扬尘污染精细化管控思路探讨

通过分析传统扬尘污染防治模式的弊端,提出了一种“精准监测、排量切入、总量考核、职责共担”的新模式。该模式在技术手段上使用以扬尘在线监测数据为基准的扬尘排放量计算模式,以及基于机器学习的扬尘源排放量计算方法,实现了扬尘排放量的自动、实时、在线计算;在管理手段上将传统的扬尘浓度点控制转变为易扬尘单位扬尘排量控制,通过总量控制、指标分解,增强了政府与企业对于环境效益的职责分工,有助于将扬尘防控责任有效落实,实现对扬尘污染的精细化、常态化管控。     

乌鲁木齐市近年来大气降尘变化规律及空间分布特征

基于乌鲁木齐市多年监测的降尘数据,对乌鲁木齐市城区的降尘量进行了统计分析,得出了乌鲁木齐市近10年来降尘的总体变化规律;利用方差分析方法检验了不同季节降尘的显著性差异,发现采暖期的降尘量明显大于非采暖期;按行政区分析降尘量的分布变化,结果为不同行政区存在差别;利用秩相关系数法对其进行了趋势分析。结果表明,乌鲁木齐市的降尘呈下降趋势。利用Arc GIS9.3中的普通克里格插值方法绘制了乌鲁木齐市城市自然降尘的空间分布图。     

大气降尘采样影响因素的研究

试验和调研的内容 1.大气降尘的来源 从降尘的化学组成看,北京城市地区年平均的大气降尘量,69.7％源于土壤,26.99％源于锅炉烟尘,1.3％源于建筑尘(白灰、水泥),剩余2.1％为其他源。其次,由于地面颗粒的再悬浮的反复循环,使烟囱直接排放的烟尘量约占总降尘量的15.9％。 2.不同高度降尘量和粒径分布的对比 降尘的采集量因各地区气候条件,植被情况不同,在不同高度上波动很大。我们在北京城市设置了十一个测点,进行了一年的对比,其结果如下:     

基于因子分析的乌鲁木齐市冬季大气降尘来源与时空变化特征

利用2000—2009乌鲁木齐市不同功能区域大气降尘通量数据,建立因子分析模型,研究了乌鲁木齐市冬季大气降尘的来源与时空变化特征。结果表明,乌鲁木齐市冬季大气降尘的主要来源为燃煤烟尘、工业粉尘、交通道路尘。工业区、交通干线和居住区为全市冬季大气降尘量较大的区域。主城区冬季大气降尘通量呈下降趋势,主要与工业排放和采暖燃煤对大气降尘的贡献减少及相关大气污染控制取得实效有关。交通道路区域的降尘通量呈波动状态,变化较小。清洁点降尘通量前5年保持稳定,而后5年受到人为活动的影响,呈显著增加趋势。     

气溶胶与降尘中多环芳烃的含量分布研究

通过广东省茂名市区四个不同功能点大气气溶胶和降尘中多环芳烃的含量分布研究发现 :1、气溶胶中优控多环芳烃大大高于降尘中的含量 ,为降尘的 5.97～ 1 9.3倍 ;以石化厂区为例 ,非优控多环芳烃在气溶胶中的相对含量更高 ,为降尘的 2 4 .7倍。2、气溶胶中优控多环芳烃和非优控多环芳烃的分布为随分子量增加而含量增高的趋势 ,但降尘中优控多环芳烃的高含量相对集中于萤蒽至苯并 (b)萤蒽之间。3、不同功能区由于排放源的差别所表现出的气溶胶和降尘中优控多环芳烃总量及总量比值、部分强致癌和致癌物含量及含量比值均存在差异。4、对气溶胶和降尘中多环芳烃研究可以对降尘中非优控多环芳烃降解和溶解量进行估算。以石化厂区为例 ,降尘中非优控多环芳烃比原始含量已减少76%。     

北京市主要PM10排放源成分谱分析

对北京市土壤尘、道路扬尘、城市扬尘、建筑施工尘、钢铁尘、煤烟尘等主要PM10无组织排放源和固定源进行采样、分析,建立相应的成分谱数据库,通过对其化学组分分析,确定各类PM10排放源的化学组分特征和标识元素。土壤尘、建筑施工扬尘、钢铁尘、煤烟尘PM10的标识元素分别为Si、Ca、Fe、Al,道路扬尘显示出明显的土壤尘、建筑施工尘和机动车污染的特征,城市扬尘成分谱与道路尘有很强的共线性,具有明显的道路扬尘特征。