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。     

库尔勒市PM_(10)与气象条件的关系

利用库尔勒市2006—2013年的PM10监测数据以及同期常规气象资料,使用非参数分析(spearman秩相关系数)方法分析了常规气象要素与PM10浓度的相关关系。结果表明PM10浓度与各气象要素关系密切:气压较高时,PM10浓度易超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准;当气温≥20℃时,温度越高PM10浓度超标天数越少,当气温20℃时,较高的气温则不利于PM10的稀释扩散;温度露点差越小,PM10的超标率越大;PM10浓度随风速的增大先降低后增加;降水对PM10有清除作用。     

安阳市环境空气中TSP、PM10 污染水平及相关性

通过分析3个功能区2002年4月—12月环境空气中TSP、PM10的监测结果，了解了不同月份和不同功能区TSP、PM10的污染水平及相关性，TSP与PM10比值分析结果表明，TSP、PM10质量浓度差别不大，存在相关性。通过分析安阳市环境空气中TSP月变化趋势，得出PM10和TSP的污染状况相近，都是春季最重，冬、秋季次之，夏季最轻。     

新疆城市环境空气PM_(10)自动监测仪器质控巡检工作探析

随着城市环境空气质量自动监测业务现代化的飞速发展,新疆城市共安装38套PM10环境空气自动监测系统。本文通过对新疆19个城市空气自动监测系统PM10的巡检和质控考核,发现近几年来该系统运行维护中的诸多问题,从而提出仪器维护注意事项,以期提高新疆城市PM10监测数据质量,准确反映环境空气质量状况,为环境管理和政府决策提供更加科学、准确、可靠的基础监测数据。     

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。     

兰州市大气颗粒物污染特征分析

对兰州市2011—2012年大气颗粒物污染状况进行了研究,在主导风向上设置采样点,分别连续监测PM10、TSP、风速、能见度。结果表明,兰州市颗粒物浓度的峰值出现在2—4月,TSP浓度最大值可达到2.465 mg/m3,PM10最大值可达到2.079 mg/m3;颗粒物污染的季节性强,以3、4月出现的频率最高,发生时间具有随机性;2012年兰州市全年颗粒物(PM10和TSP)平均小时浓度值低于2011年,沙尘天气发生频次较2011年有所降低,环境空气质量有所改善。     

乌鲁木齐终端能源消费结构与采暖季PM10污染相关性分析

通过定量分析近年环境空气质量变化,建立并验证采暖季PM10与能源消费结构的多元回归方程,得出了各个主要终端能源消费比例变化对采暖季PM10的影响效果,解释了提高清洁能源消费比例对改善空气质量所起到的作用,为进一步治理采暖季PM10的污染提出了相应措施.     

沈阳市冬季环境空气质量统计预报模型建立及应用

利用沈阳市2013年1—2月大气自动监测数据和同期气象资料,选取19项预报因子,采用逐步回归方法建立了沈阳市冬季环境空气质量统计预报模型,预报项目包括细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)日均浓度及臭氧(O3)日最大8 h平均浓度。2013年11月至2014年1月,应用该模型并结合人为经验修订,开展了沈阳市环境空气质量预报工作,预报结果与实测结果的对比验证结果表明,环境空气预测结果级别准确率达到79.1%,首要污染物准确率为73.6%。     

商业步行街的环境空气污染

阐述了商业步行街的环境空气污染对人群健康造成危害的原因,通过在广州市北京路和下九路,以及周围交通街道模拟行人行走方式的采样和分析,得出在广州市商业步行街及其周围交通街道空气中,除了含有有毒有害的挥发性有机物、PM10、和CO等,芳香烃类等化合物的浓度水平也普遍较高,特别是苯和甲苯。另外,周围交通街道上的机动车尾气排放对商业步行街的环境空气质量也有影响。     

环境空气质量新标准对郑州和开封空气质量评价的影响

利用河南省环境空气质量新标准实施一期城市(郑州、开封)2013年的环境空气自动监测数据,分析了实施《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)对这2个城市空气质量评价的影响。研究发现,若采用新标准,郑州、开封污染物年均浓度超标情况加重;城市空气质量达标率从51%、71%下降到35%和31%,下降了16和40个百分点;PM2.5的纳入是空气质量达标率下降的最主要原因,大于NO2标准的收严和CO、O3纳入评价指标的影响,其超标率分别为58%(郑州)和63%(开封);且PM2.5取代PM10成为郑州、开封的首要污染物,其作为首要污染物的比例均大于70%。     

2015年新疆阿克苏市沙尘污染与气象因素关系的分析

应用阿克苏市国家基准站及2个环保局监测站2015年大风沙尘天气过程前后PM10浓度变化及其与污染源、NECP全球再分析资料、风、监测站周边环境等关系进行分析.结果表明,阿克苏市春季沙尘天气的首要污染物均为PM10,PM10的变化曲线呈正态分布,春季中度及以上污染日均出现在污染日当日或次日.造成阿克苏市沙尘天气污染源分本地型、外来型以及二者共同影响型三种.本地型沙尘污染强度取决于北风风速大小及强风持续时间,PM10浓度变化与风速呈正相关.而外来型污染多发生在本地型沙尘天气之后,"东灌"冷空气裹挟沙尘进入南疆盆地,造成地面加压,浮尘天气造成PM10浓度增大,并持续数天.总结出沙尘天气污染预警的几个必要条件,后续在地区环保局、县局监测站建立的情况下,为分析阿克苏地区"八县一市"污染物与气象因素的关系提供借鉴,同时为实际的空气质量预警提供参考.     

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。     

春节燃放烟花爆竹对南京气溶胶细粒子的影响

根据南京城区草场门与远郊固城湖大气观测点PM2.5质量浓度及组分监测结果,分析了2012年春节期间烟花爆竹燃放对城市气溶胶细粒子的影响。结果表明,春节除夕和初五烟花爆竹集中燃放时段,草场门观测点PM10和PM2.5均出现同步异常突升,且细颗粒物占比较大,PM2.5最大峰值同比远郊固城湖观测点分别高出2.79倍和6.02倍;PM2.5各化学组分中,城区草场门观测点水溶性离子K^＋、Cl^-和SO4^2＋以及微量元素K、Al、Mg、Fe、Ba等值同比远郊固城湖明显偏高,春节烟花爆竹燃放对南京城区空气质量影响显著。     

乌鲁木齐市采暖季空气质量变化趋势分析

为了定量评价乌鲁木齐市采暖季空气污染近五年的治理成效，给环境治理决策提供科学依据，运用回归分析方法，对乌鲁木齐市采暖季空气质量的浓度、级别和变化规律进行回归分析。分析结果表明，PM10、SO2、NO2三项污染物的浓度都有所下降，空气质量级别的污染天数呈现明显的月变化规律。乌鲁木齐市采暖季空气的重污染状况有所遏制，但SO2污染凸现，在下一步的治理工作中，加强尘污染治理的同时要加大对SO2的治理力度。     

Spatial variability of air pollutants in the city of Taranto, Italy and its potential impact on exposure assessment

Epidemiological studies typically use monitored air pollution data from a single station or as averaged data from several stations to estimate population exposure. In industrialized urban areas, this approach may present critical issues due to the spatial complexities of air pollutants which are emitted by different sources. This study focused on the city of Taranto, which is one of the most highly industrialized cities in southern Italy. Epidemiological studies have revealed several critical situations in this area, in terms of mortality excess and short-term health effects of air pollution. The aims of this paper are to study the variability of air pollutants in the city of Taranto and to interpret the results in relation to the applicability of the data in assessing population exposure. Meteorological and pollution data (SO2, NO2, PM10), measured simultaneously and continuously during the period 2006–2010 in five air quality stations, were analyzed. Relative and absolute spatial concentration variations were investigated by means of statistical indexes. Results show significant differences among stations. The highest correlation between stations was observed for PM10 concentrations, while critical values were found for NO2. The worst values were observed for the SO2 series. The high values of 90th percentile of differences between pairs of monitoring sites for the three pollutants index suggest that mean concentrations differ by large amounts from site to site. The overall analysis supports the hypothesis that various parts of the city are differently affected by the different emission sources, depending on meteorological conditions. In particular, analysis revealed that the influence of the industrial site may be primarily identified with the series of SO2 data which exhibit higher mean concentration values and positive correlations with wind intensity when the monitoring station is downwind from the industrial site. Results suggest evaluating the population exposure to air pollutants in industrialized cities by taking into account the possible zones of influence of different emission sources. More research is needed to identify an indicator, which ought to be a synthesis of several pollutants, and take into account the meteorological variables.     

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.     

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。     

秸秆焚烧对空气质量影响特征及判别方法的研究

利用南京空气自动监测数据及PM_(2.5)组分监测结果,分析了2011年夏收秸秆焚烧期间大气污染特征,并探寻快速判别秸秆焚烧影响的指标及方法。结果表明:秸秆焚烧期间PM_(2.5)污染特征显著,其组分中K~+、EC、OC等浓度相对偏高。基于离子组分及碳元素在线监测数据,可选取K~+作为快速判别指标,并根据K~+与PM_(2.5)的相关性,计算秸秆焚烧对PM_(2.5)的贡献。同时结合OC、EC浓度变化,综合判别秸秆焚烧对空气质量的影响程度。     

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。