上海市交通路边空气污染特征研究

通过比较2015年上海市5个交通空气质量监测点与附近环境监测点的监测数据,分析该市交通路边空气污染特征。结果表明:上海市交通空气污染水平总体高于环境站点,特别是黑碳(BC)、非甲烷总烃(NMHC)和苯系物(BTX)等特征污染因子;常规污染物及BC和BTX等特征因子均表现为冬季高于夏季;交通站NOx浓度明显高于环境点位,早晚高峰非常明显;交通站点的BC和BTX日变化的早晚高峰趋势比环境站点更加显著。     

洛阳市老城区环境空气中臭氧污染特征及相关气象要素分析

本文利用洛阳市老城区豫西宾馆空气质量自动监测点的监测数据,对2012-01~12该区域大气中臭氧污染浓度的连续监测结果及同步气象资料进行了分析。结果表明,洛阳市老城区环境空气中臭氧污染主要表现为臭氧日最大8小时平均浓度污染,全年超过GB3095-2012《环境空气质量标准》中二级标准(0.160mg/m3)的频率为21%。臭氧浓度具有明显的日变化及季节变化特征;由于臭氧污染的季节特点,导致全年污染天数显著增加。通过分析发现气温、风速、降水、太阳紫外线辐射等气象因素对臭氧浓度变化均具有一定影响,臭氧污染气象特征表现为晴朗、高温、低风速的午后时段会出现臭氧的高浓度污染。     

宝鸡高新区黑碳气溶胶浓度特征及其影响因素研究

为研究宝鸡高新区黑碳(BC)气溶胶浓度的变化特征及其影响因素,利用2017年3月1日至2018年2月28日的BC气溶胶浓度、PM_(2.5)质量浓度以及风速风向数据,对该地区BC气溶胶质量浓度特征变化及其影响因子进行分析。结果表明,宝鸡高新区BC和PM_(2.5)质量浓度范围分别为0.35~6.18μg/m~3和8.01~192.20μg/m~3,平均值分别为(1.67±1.22)μg/m~3和(46.96±33.18)μg/m~3。BC气溶胶的背景质量浓度为(0.81±0.76)μg/m~3。BC与PM_(2.5)的相关系数为0.673,呈正相关。观测期间10—12月BC质量浓度较其他月份相对较高,其季节变化由大到小依次为冬季秋季春季夏季,这可能与采暖季用煤及气象条件不同有关。BC气溶胶的日变化有峰谷值,峰值出现在07:00—09:00和20:00—22:00,谷值出现在14:00—16:00。BC和PM_(2.5)质量浓度均随污染等级加重而增加。宝鸡高新区BC污染在西北风向下较为严重,且此时风速较小,BC质量浓度与风速的相关系数分别为-0.438,呈负相关,静风和非静风条件下BC平均质量浓度分别为2.50μg/m~3和1.53μg/m~3,表明静风条件下,污染物容易累积,导致BC质量浓度升高。     

上海城区交通干道黑碳污染调查

采用设置在上海市中心城区交通主干道旁空气质量自动监测站2018年1—12月的观测数据,分析黑碳气溶胶(BC)污染特征及其与PM_(2.5)、SO_2、NO_x、CO、O_3、苯、甲苯、乙苯、二甲苯和气象参数的相关性。结果表明,观测期间内,BC小时均值为(3 038±22) ng/m~3,ρ(BC)在ρ(PM_(2. 5))中占比为(11. 48±0. 12)%。日内ρ(BC)变化呈双峰型,各月份之间ρ(BC)变化不大。ρ(BC)与风速呈负相关,与PM_(2. 5)、NO_x、CO、苯、甲苯、乙苯和二甲苯呈正相关。     

盐城市臭氧污染特征及影响因素

对2015—2016年盐城市城区4个空气质量自动监测国控站点的O_3监测数据进行分析,探讨盐城市O_3污染水平、时空分布特征及其与前体物、气象因子之间的关系。结果表明,各站点O_3污染水平较为接近,2016年各站点O_3-8h第90百分位数超标天数较2015年分别下降了43.5%,50.0%,8.7%和43.6%;全年O_3逐月值大致呈双峰分布,高ρ(O_3)主要集中在4—10月;O_3日变化曲线呈明显的单峰分布,一般在05:00—07:00最低,13:00—15:00达到峰值;不同季节的O_3日变化情况有所差异,午后O_3峰值与O_3日变化幅度均在春季最大,冬季最低;NO、NO_2和CO的日变化曲线均呈现出早晚双峰分布,受早高峰影响,一般在07:00左右达到一日中的最大值;O_3与NO_x等前体物均显著负相关,高ρ(O_3)往往出现在高ρ(CO)/ρ(NO_2)时;总体上各站点的ρ(O_3)随风速的增大而增大。     

郑州市近地面臭氧污染特征及气象因素分析

利用国控站点空气质量在线监测数据,识别郑州市2015年近地面臭氧(O_3)污染状况、特征及与颗粒物和氮氧化物水平关系,并以烟厂站为例分析郑州市O_3污染与气象要素的相关性。结果表明:郑州市O_3日最大8 h平均值具有明显季节变化,呈现出夏季春季秋季冬季的特征,夏季岗李水库站O_3月均质量浓度为155.5μg/m3,其余站点月均质量浓度为110~150μg/m3;夏季O_3每日最大8 h浓度具有显著"周末效应",其他季节较不明显;O_3小时浓度日变化呈单峰型分布,在15:00—16:00达到峰值,早晨07:00达到谷值;前体物NOx小时浓度日变化呈双峰型分布,与O_3具有显著负相关性;气象因素相关性分析结果表明,郑州市O_3污染日多出现于高温、低湿和微风等条件,这些气象因素有利于O_3生成和累积。     

遂宁市2013年大气污染特征及成因

根据遂宁市近年的环境空气监测数据,系统研究了2013年大气污染特征和2007—2013年的变化趋势,分析了颗粒物的组成和主要来源,并与周边地区大气环境监测结果进行了横向比较。研究结果表明,2013年遂宁市环境空气质量达标率为88.1%,大气中SO2、NO2和PM10的年均质量浓度分别为31、30、94μg/m3,空气质量达到二级标准,但劣于往年水平,大气中首要污染物是PM10,夏季和秋季的空气质量明显优于冬季和春季;遂宁市空气质量的变化趋势与周边地区一致,呈现出一定的区域性污染特征,但明显优于周边地区;进一步从5个方面阐述了遂宁市2013年空气质量下降的原因;根据遂宁市大气污染现状,提出了大气防控措施和建议。     

安徽省臭氧污染特征及气象影响因素分析

基于2016—2018年安徽省68个国控环境空气质量自动监测站点的臭氧(O_3)监测数据,研究分析了安徽省O_3污染特征及其与气象因子的相关性。结果表明:安徽省O_3污染程度呈现逐年加重趋势,并有显著的季节和月度变化特征。2016—2018年,各年度单月O_3日最大8小时滑动平均质量浓度第90百分位数的最大值分别出现在9月、5月、6月。O_3日变化趋势为典型的单峰形,各年度最低值出现在晨间07:00左右,最高值则是在15:00—16:00。全省O_3浓度总体上呈现出北高南低的空间特征。温度、相对湿度与O_3浓度分别呈现显著正相关、负相关,但在不同季节存在一定差异,其中,春秋季温度与O_3浓度的相关性好于夏冬季,夏季相对湿度与O_3浓度的相关性最为显著。O_3浓度在平均风速为2.1～2.2 m/s时更易出现超标。中部和北部城市在东南风的作用下易出现O_3超标并达到O_3浓度高值,而南部地区在风向为西风时更容易出现O_3超标。     

2013—2019年青岛市空气质量变化特征分析

为掌握滨海城市环境空气质量变化特征，为污染精准管控和打赢蓝天保卫战提供科学参考，以沿海重要中心城市青岛市为研究区域，基于青岛市9个国控空气监测点位监测结果，对2013—2019年青岛市6项空气污染物浓度监测结果进行分析，总结归纳青岛市空气质量时间变化特征。结果表明：2019年，青岛市空气质量超标，超标指标为颗粒物；青岛市2014年空气质量最差，2018年空气质量最好；2013—2019年，青岛市O₃浓度总体呈上升趋势，其余5项污染物浓度呈下降趋势；青岛市环境空气主要污染物是PM_2.5，其次是O₃；青岛市空气质量冬季差于其他季节，春节期间烟花爆竹燃放等人为活动使空气质量变差。     

重庆铜梁县空气质量历时演变与评价

以重庆市铜梁县为例,分析了西部小城镇空气质量的历时演变规律,并对小城镇空气质量进行了评价。结果表明,小城镇空气质量夏季优于冬季,NO2和O3年均浓度(分别为29~33、18~34μg/m3)有所增加,但均在《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)标准值内,PM10和SO2的年均浓度则逐年下降,2012年年均浓度比2010年分别下降了34%和19%;PM10、SO2、NO2浓度与温度、风速呈显著负相关关系,与大气压、相对湿度呈显著正相关关系,O3浓度与温度、风速、气压、相对湿度的相关性则刚好与此相反。对铜梁县近3年空气质量状况的评价结果表明,铜梁县空气质量稳步提升,相对于2010年的空气质量状况来说,2012年空气质量等级为优和良的天数分别提高了5%和9%,空气质量等级为轻微污染的天数则降低了9%。研究结果可为小城镇空气质量的宏观调控提供参考。     

上海城区交通干道苯系物污染初探

利用设置在上海市中心城区交通主干道旁的路边空气质量自动监测站2018年1—12月的连续观测数据,研究苯系物(BTEX)污染水平、变化特征以及其与CO、NO x和气象参数的关系。结果表明,观测期间BTEX小时均值为0.10~169.38μg/m^3,年均值为(13.66±0.14)μg/m^3,甲苯占比最高。ρ(BTEX)受污染源排放强度和天气状况的影响大,其日变化呈单谷型,冬季值比夏季高。BTEX各化合物具有较好的同源性,ρ(苯)/ρ(甲苯)为(0.49±0.01)。BTEX与机动车尾气主要成分CO、NOx呈正相关,与风速负相关。其值低于北京、南京、郑州、杭州和西安等城市。     

常州城区秋冬季黑炭气溶胶的浓度变化特征

根据常州市2012年9月-2013年1月的黑炭气溶胶（Black Carbon，以下简称BC）在线监测数据及常规气象资料，分析了BC在秋冬季不同时间段的变化特征及气象要素对BC的影响。结果表明，常州秋冬季BC平均值为5．17（1．48～17．02）μg／m^3，主要集中在1．00斗μg／m^3～7．50μg／m^3，冬季较高于秋季，小时均值最大值达33．87μg／m^3；BC本底值为3．50μg／m^3；1月份BC日均值变化幅度最大，发生高污染的频率最高。Bc的日变化具有明显的双峰结构，一天中最大浓度多出现在上午06：00-09：00，特殊天气条件下，BC小时值存在不同的分布情况；BC在不同风向的输送条件下有明显的不同，偏东北方向过来的气团易造成BC高污染。     

Characteristics of black carbon aerosol mass concentration over the East Baltic region from two-year measurements

Continuous measurements of black carbon (BC) aerosol mass concentration were performed at a background site Preila (55°55'N, 21°00'E, 5 m a.s.l., Lithuania) during the period 2008-2009. The data were used to characterize the BC mass concentration distribution over the East Baltic region. High increase in aerosol BC concentration was associated with the change in air mass characteristics and biomass burning during the winter heating season and spring wildfires. Monthly means of BC concentration ranged from 212 to 1268 ng m(-3) and the highest hourly means of concentration were from 4800 to 6300 ng m(-3), predominantly in spring and winter months. During the October-April period the BC mass concentrations were about twice as high as those in the summertime. The BC diurnal pattern in winter was typically different from that in spring indicating the seasonal variation of the atmospheric boundary layer height. The weekday/weekend difference was not strongly pronounced because the BC concentrations in Preila are mainly affected by long-range transport or local sources. Typical periodicities caused by anthropogenic and meteorological influences have been identified using Fourier analysis. It was shown that domestic heating appears as a 365 day periodicity; traffic slightly contributes 5-7 day peaks in the spectrum and elevated long-range BC can be identified as characteristic peaks with periodicities in the range from 16 to 29 days.Temporal evolution and transport of BC aerosols were interpreted by the air mass backward trajectory analysis in conjunction with the examination of the wavelength dependence on the aethalometer data. Air masses originated from the North Atlantic Ocean and Scandinavia were favourable for lower BC concentrations (350 ng m(-3)), while the BC level associated with the Western Europe airflows was significantly higher (970 ng m(-3)). The mean values of ?ngstr?m exponent of the absorption coefficient (monthly means 1.45 ± 0.25 and 0.84 ± 0.50 over January and June, respectively) revealed that the BC concentration observed over the East Baltic is influenced by submicron sized particles as a result of incomplete biomass combustion during the winter season.     

气象条件对沈阳市环境空气臭氧浓度影响研究

利用2013年沈阳市环境空气监测点位臭氧监测数据,分析沈阳臭氧浓度变化特征,结合气象资料分析了其对臭氧浓度的影响。结果表明,沈阳市不同区域臭氧浓度变化特征基本一致。臭氧浓度日变化呈单峰趋势,最大值出现在14:00左右,最小值出现在6:00左右;臭氧浓度变化具有明显的季节特征,夏季臭氧浓度最高,春秋次之,冬季最低;臭氧浓度受温度、风速、湿度、能见度、天气情况影响,臭氧浓度变化是多因素共同作用的结果。     

相似案例比对法在空气质量精细化预报中的应用

2018年首届中国国际进口博览会期间,为开展精细化的空气质量保障预报,以2015年11月13-16日为相似案例,与2018年11月8-11日上海地区的天气要素和PM2.5浓度变化进行相似性分析。结果显示,2个案例中地表压强、地表温度、相对湿度、混合层高度和风向5项主要天气要素的相关系数为0. 66~0. 93,相似离度为0. 09~0. 26,PM2.5浓度的相关系数达0. 8左右,相似离度为0. 2。针对2015年案例的污染过程分析,不仅为2018年案例中的污染时段预报提供了参考,也为空气质量保障工作的管控决策提供了支持。     

2014年北京市CO浓度水平和时空分布

对北京市地面监测站点的CO浓度进行分析，探讨其浓度水平、变化趋势和时空分布特征。2014年春、夏、秋、冬四季北京市CO平均浓度分别为1.06、0.87、1.34、2.17 mg/m³。CO浓度均呈双峰型变化，第一个峰值出现在07：00-09：00，主要由交通早高峰的排放引起；第二个峰值出现在23：00左右，主要受交通晚高峰排放和夜间边界层高度降低的挤压效应的共同影响。从空间分布来看，全年整体呈现南高北低的分布特征，尤其是秋、冬季较为明显，体现了工业布局和区域传输对CO的影响。从全年来看，湿度对CO浓度的影响最大。对2014年冬季北京市的一次高CO浓度分析结果表明，此次过程是由本地排放和区域传输共同造成的，气象要素中地面气压对CO浓度影响最大。     

道路绿化带影响大气颗粒物分布实测研究

以福州市西三环快速路某路段为实验靶区，利用微型环境检测仪采集路边细颗粒物(PM_2.5)、亚微米颗粒物(PM_1.0)和黑碳(BC)的空间分布样本，解析其在道路绿化带前后(绿化带前是指干道和辅道外边缘线位置，其他位置均视为绿化带后)的变化特征及原因。结果表明：(1)颗粒物浓度随着采样点远离干道而整体趋于递减，呈现BC>PM_2.5>PM_1.0的衰减率变化特征，且植被稠密的路边环境对应更大的颗粒物浓度降幅。(2)夏季绿化带后的颗粒物浓度降幅高于冬季，冬季绿化带后部分采样点的PM_1.0和PM_2.5浓度甚至有所抬升。在植被茂密的路边环境下，风自干道吹向绿化带情景的路边空气质量介于风自绿化带吹向干道情景和风平行于干道情景之间。(3)BC对交通变化的敏感性高于PM_2.5和PM_1.0,植被茂密的绿化带后的颗粒物浓度降幅会因交通强度的上升而增大。风自干道吹向绿化带时，绿化带对颗粒物的调节作用会随交通源强和季节的变化而不同...     

Temporal and Spatial Variations in Nitrogen Dioxide Concentrations Across an Urban Landscape: Cambridge, UK

The acquisition of a comprehensive air quality dataset for a small city environment is described for use in statistical modelling of dispersion processes and micro-scale assessment of polluted zones. The dataset is based on a nitrogen dioxide diffusion tube survey for Cambridge where up to 80 roadside and background sites have been monitored continuously over two years, using a two week exposure period. Site categories are defined by their function within the urban landscape. Spatial and temporal features of the data set are explained in terms of urban location, street geometry, meteorology and traffic behaviour. The highest levels of NO2 are found in central canyon streets which are narrow with enclosing architecture and slow-moving traffic. In contrast lower levels are found for the wider, more open radial routes where traffic is free-flowing. The influence of street geometry on NO2 levels for central streets is demonstrated, where canyon sections adjacent to open sections having the same traffic flow record higher concentrations. Whilst all roadside sites are affected by a photochemical pollution 'episode', the greater potential for elevated NO2 concentrations within the canyon sections is significant. The close proximity of low background levels of NO2 to roadside 'hot-spots' is important for public exposure assessment. The variation in background levels across the urban landscape is very small and unrelated to location; whether central, suburban or outer city. Seasonal variation, not seen in roadside data, is clearly apparent in background data with a winter maximum and summer minimum.     

广州市近地面臭氧时空变化及其与气象因子的关系

利用2012年1月至2016年2月广州市环境空气自动监测数据和气象观测数据,对广州市近地面臭氧的时空分布特征及其与气象因子的关系进行分析。结果表明:2012—2015年广州市臭氧日最大8 h滑动平均值的第90百分位数波动变化,年变化率依次为-14.3%、5.8%、-12.1%;广州市臭氧浓度呈现夏、秋季高,春、冬季低的显著季节变化特征;臭氧日最大8 h平均值的月均值和第90百分位数最高的月份一般分别出现在10月和7—8月;臭氧浓度的日变化曲线为单峰型,最大值一般出现在14:00或15:00;臭氧浓度随垂直高度的升高而增大,从低层(6 m点位或地面站)到中层(118 m和168 m点位)、中层到高层(488 m点位)臭氧日最大8 h滑动平均值的增长率分别为18.3%和39.1%;广州市中心城区臭氧浓度低于南北部城郊,夏、秋季高值区与夏、秋季主导风向相对应;臭氧浓度受降水、气温、相对湿度和风速等气象因子影响,臭氧浓度的超标是多种因素综合作用的结果。