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相似文献
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1.
2001年~2008年及奥运会期间天津市大气污染特征分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
根据天津市大气质量监测数据,对2001年~2008年及奥运会期间天津市大气污染特征和主要大气污染物的变化规律进行了分析。结果表明,2001年~2008年天津市的PM10、SO2和NO2污染总体呈下降趋势,但质量浓度仍相对较高。2008年8月奥运会期间天津市PM10和SO2质量浓度达到国家空气质量二级标准,NO2质量浓度达到国家空气质量一级标准,空气质量良好。天津市PM10污染相对稳定,SO2和NO2的污染分布呈现明显的季节性,时间上表现为冬强夏弱。气象条件对污染物浓度影响明显,沙尘、大雾等天气可使污染物浓度急剧升高。  相似文献   

2.
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。  相似文献   

3.
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.  相似文献   

4.
2006年春季石家庄市沙尘天气与PM_(10)污染   总被引:2,自引:2,他引:2  
文章应用气象资料和环境监测逐时资料,对2006年春季石家庄市出现的沙尘天气过程中PM10浓度变化,及其与污染源、天气形势、风、周边环境等的关系进行分析。结果表明,沙尘天气的首要污染物均是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。造成石家庄沙尘天气污染源分本地型、外来型以及两者共同影响型三种。本地型沙尘污染强度取决于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地面弱气压场,PM10浓度变化与风速呈反相关。文章总结出沙尘天气污染预警的几个必要条件,可供实际的空气质量预警参考。  相似文献   

5.
2008年春季呼和浩特沙尘天气与TSP和PM_(10)污染的关系   总被引:3,自引:0,他引:3  
利用TSP和PM10逐时监测数据,对2008年春季呼和浩特市TSP和PM10浓度的变化及其在沙尘天气过程中的相关性进行了分析,结果表明:(1)2008年春季TSP和PM10浓度值多高于国家环境空气质量二级标准,沙尘天气是影响空气环境质量的主要诱因。(2)TSP和PM10浓度在沙尘暴发生当日及前后几天均会有不同程度的增加,且以沙尘天气发生当日浓度最大。TSP和PM10浓度3月份最低,4月份次之,5月份最高。(3)不同沙尘天气过程中,TSP和PM10浓度相差明显,且TSP与PM10/TSP值随沙尘天气强度的增加而增大,PM10在不同沙尘天气过程中均为主要组成成分。(4)沙尘天气过程中TSP与PM10呈线性相关。  相似文献   

6.
库尔勒市大气颗粒物污染特征与影响因素分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

7.
运用不同类型的PM_(1.0)自动监测仪,于2017年11月至2018年11月对兰州城市大气PM_(1.0)开展了为期一年的观测,分析了兰州PM_(1.0)污染特征及来源,以及气象条件和SO_2、NO_2等污染物对PM_(1.0)浓度特征的影响,重点分析了重污染天气过程PM_(1.0)的演变情况。结果表明:研究期内,兰州城市PM_(1.0)日均最大浓度为117.5μg/m~3,最小浓度为8.3μg/m~3,平均浓度为33.7μg/m~3;4个季节的PM_(1.0)平均浓度排序为冬季秋季春季夏季,冬季PM_(2.5)中PM_(1.0)的占比超过70%。从全年来看,PM_(1.0)主要来源于内蒙古西北部地区污染气团输入。PM_(2.5)与PM_(1.0)的来源区域具有一致性,但PM_(1.0)的来源范围更广泛,而PM_(2.5)的来源更集中。重污染阶段,PM_(1.0)与PM_(2.5)、PM_(10)污染演变趋势呈现负相关,PM_(2.5)与PM_(10)呈现正相关,且秋冬季PM_(1.0)和PM_(2.5)的潜在污染来源距离兰州较近,范围更集中。  相似文献   

8.
灰霾期间武汉城市区域大气污染物的理化特征   总被引:2,自引:2,他引:0  
利用湖北省大气复合污染自动监测站2013年的全年监测数据,分析了灰霾期间武汉城市区域大气污染物的理化特征。霾日主要出现在春季、秋季和冬季。霾日与非霾日大气污染物质量浓度和气象参数的对比分析结果显示:高湿度、静风是武汉城市区域霾日的重要气象特征;PM1、PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、CO、NH3的质量浓度,SOR、NOR值以及PM_(2.5)中的二次无机离子(SO2-4、NO-3、NH+4)和部分元素(Pb、Se、Cd、Zn、K)的质量浓度均在霾日明显高于非霾日,而霾日SO2质量浓度仅在冬季略高于非霾日。选取2013年1月的连续灰霾日进行相关性分析,结果表明:污染组分主要来自当地排放(包括直接排放和二次形成),并受当地气象条件影响。此次灰霾过程中PM_(2.5)中的硫酸盐和硝酸盐主要来自气相反应,气态NO_2主要生成了气态HNO_3,而不是HNO_2。  相似文献   

9.
新疆大气颗粒物的时空分布特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于2015年新疆12个城市的PM_(10)和PM_(2.5)地面监测数据,并结合同期气象观测数据,分析了新疆PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的时空分布特征及其与气象要素的关联性。结果表明:新疆大气颗粒物年均质量浓度呈现南高北低特征,南疆各城市的年均PM_(10)质量浓度为150~262μg/m~3,年均PM_(2.5)质量浓度为50~118μg/m~3。北疆各城市的质量浓度相对较低,年均PM_(10)质量浓度为28~139μg/m~3,年均PM_(2.5)质量浓度为13~74μg/m~3。从时间变化来看,在春季和夏季,新疆以粗颗粒物污染为主,冬季以细颗粒物污染为主。此外,在南疆各城市3月PM_(10)质量浓度突然大幅升高与相对湿度明显下降、风速增大直接相关,沙尘天气是导致该区域春季高PM_(10)质量浓度的重要原因。  相似文献   

10.
对2021年影响江苏省的沙尘天气过程开展研究,分析受影响的时间、区域特征及环境空气质量特征。结果表明,影响江苏省的沙尘天气过程共计13次,全省累计受影响229 d。从时间分布看,沙尘天气过程多发生在1月、3—5月,2月、11月较少,6—10月和12月无沙尘天气过程。从区域分布看,苏北地区受沙尘天气过程影响较显著,受影响天数>20 d的城市均分布于此。受沙尘天气过程影响,且东北偏北风或东北风输送时,可吸入颗粒物(PM_(10))和细颗粒物(PM_(2.5))较易出现小时高值。沙尘过程造成PM_(10)日均质量浓度超标的天数占比为38.0%,造成PM_(2.5)日均质量浓度超标的天数占比仅为12.7%;扣除沙尘天气过程影响后,PM_(2.5)和PM_(10)年均质量浓度分别较扣除前下降1和6μg/m 3,沙尘天气过程对PM_(10)质量浓度的影响大于对PM_(2.5)质量浓度的影响。受沙尘天气过程影响时,环境空气质量为轻度污染及以上级别占比为45.0%,苏北和苏中地区环境空气质量易达到重度污染及以上级别,苏南地区多为良或轻度污染,少有中度污染。沙尘气团远距离传输使得PM_(10)为首要污染物的特征有所削弱,83.8%的受影响天中首要污染物为PM_(10),其余为二氧化氮(NO_(2))或臭氧(O_(3))。  相似文献   

11.
By extending the method of Stedman (1998), daily dataof atmospheric concentrations of gravimetricPM10, black smoke (BS) and sulphate aerosol (SA)from national networks were analysed to determine thetrends in time of the contribution of different sources of particulate matter to total PM10 measured in central Edinburgh. Since BS is an indicator of combustion-related primary sources of particulate matter, the quantity obtained by subtraction of daily BS from daily PM10 is indicative of the contribution to total PM10 from other primary sources and from secondary aerosol. This PM10-BS statistic was regressed on SA, since SA is an indicator of variation in secondary aerosol source. For Edinburgh, SA is a considerably better indicator of PM10-BS during summer than winter (reflecting the much greater photochemical generation of secondary aerosol in summer) and there is evidence that the contribution of other secondary aerosol (presumably nitrate aerosol) has increased relative to SA between 1992 and 1997. The concentration of non-combustion primary particulate material (marine aerosol, suspended dust) to PM10 in Edinburgh has not changed over this period but is about twice that calculated as the U.K. national average. The increasing input to PM10 from secondary aerosol sources at regional rather than urban scale has important implications for ensuring local air quality compliance. The method should have general applicability to other locations.  相似文献   

12.
系统研究建立高原典型城市拉萨市开放源(土壤风沙尘、道路扬尘、施工扬尘、采矿扬尘),移动源(机动车尾气尘),固定源(工业烟粉尘、生物质燃烧尘及餐饮油烟)共3类8种大气颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))污染源化学成分谱。研究结果表明:开放源以地壳类元素为主,自然背景特征明显;移动源源成分谱中元素碳含量明显高于其他城市,在PM_(2.5)、PM_(10)源谱中分别占60.15%、51.86%,有机碳含量也相对较高,均超过20%;固定源中,牛粪和松柏枝两类生物质燃烧污染源的有机碳含量显著高于其他组分,工业烟粉尘中Ca远高于其他组分,在PM_(2.5)、PM_(10)源谱中分别占21.32%、21.21%。移动源、固定源源成分谱均显示出高原城市的独特特征。  相似文献   

13.
2016—2017年武汉市城区大气PM2.5污染特征及来源解析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用2016年1月至2017年9月湖北省环境监测中心站大气复合污染自动监测站的在线监测数据,对武汉市城区PM2.5的污染特征及主要来源进行解析。结果表明,武汉市城区PM2.5质量浓度呈现出明显的季节差异,季节变化规律为冬季>春季>秋季>夏季。水溶性离子的主要成分SO42-、NO3-和NH4+占总离子质量浓度的82.0%。PM2.5中阴离子相对阳离子较为亏损,颗粒整体呈碱性。夏季气态污染物的氧化程度较高且SO2较NO2氧化程度高。后向轨迹分析结果表明,区域传输是武汉市PM2.5的一个重要来源,在4个典型重污染阶段,武汉市分别受到局地、东北、西北及西南方向气团传输的影响。PMF模型解析出武汉市PM2.5五大主要来源及平均贡献率:扬尘22.0%、机动车排放27.7%、二次气溶胶21.6%、重油燃烧14.9%和生物质燃烧13.8%。  相似文献   

14.
西宁市城区冬季PM2.5和PM10中有机碳、元素碳污染特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
2014年11月—2015年1月对西宁市冬季开展PM_(2.5)和PM_(10)的连续监测。利用DRI 2001A型热光碳分析仪(美国)对有机碳和元素碳进行分析,结果表明:西宁市冬季PM_(2.5)和PM_(10)中碳气溶胶所占比例分别为33.13%±6.83%、24.21%±6.27%,说明碳气溶胶主要集中在PM_(2.5)中;OC/EC值均大于2,说明西宁市大气中存在二次污染;SOC占PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度比例分别为46.50%和57.40%,PM_(2.5)中SOC浓度占PM_(10)中SOC浓度的61.88%,说明SOC主要存在于PM_(2.5)中,且SOC形成的二次污染和直接排放的一次污染都是西宁市碳气溶胶的主要来源;与其他城市比较发现,西宁市冬季PM_(2.5)中的碳气溶胶含量普遍高于其他城市,PM_(10)中OC质量浓度相对其他城市较高,EC质量浓度偏低;OC和EC的相关性不显著,说明来源不统一;进一步对OC和EC各组分质量浓度进行分析知,西宁市冬季碳气溶胶主要来源于机动车汽油排放、燃煤和生物质燃烧。  相似文献   

15.
利用山西省11个地级市大气环境监测站的PM2.5、PM10和O3浓度数据,分析了2015—2020年山西省PM2.5、PM10和O3浓度时空变化特征,采用空间计量模型和岭回归方法,分析了空气污染对公众健康的空间影响。结果表明:PM2.5和PM10年均质量浓度总体下降,两者在2017年最高,2020年最低;O3年均浓度总体增加。在季节尺度上,PM2.5和PM10质量浓度在冬季的12月和1月最高,夏季的8月最低;O3浓度在6月最高。空间上,相较2015年,2020年山西省各地级市PM2.5污染程度均有改善,其中长治改善效果最好;2020年山西各地级市PM10污染兼有加重和减轻的情形,所有地级市PM2.5和PM10污染水平均超过国家二级污染浓度限值;2020年山西多数地级市O3浓度升高。山西公众健康水平具有明显的空间离散特征,PM2.5和PM10浓度的局部空间自相关特征高度一致,呈现"南高北低"的格局,O3浓度分布呈"南部高,中北部低"的格局。大气环境质量和经济发展水平均对医疗机构诊疗人数和健康体检人数的变化有正向影响,每万人卫生技术人员数量和公共财政支出比例对公众健康均有负向影响,其中经济发展水平和大气环境质量的影响最显著。山西省PM2.5治理取得一定成效,但大部分城市PM2.5和PM10达标率较低,O3浓度有持续升高的趋势,PM10和O3污染改善缓慢,深度减排仍面临挑战。PM2.5和PM10是危害山西公众健康的主要大气污染物,未来需要加强PM2.5、PM10和O3的精细化管理及协同治理。  相似文献   

16.
应用化学质量平衡模型解析西宁大气PM2.5的来源   总被引:2,自引:2,他引:0  
为研究影响西宁市大气环境PM_(2.5)污染水平的主要来源,于2014年采暖季、风沙季和非采暖季依托西宁市大气地面观测网络在11个监测点采集大气PM_(2.5)样品,对其化学组分(元素、离子和碳)进行分析。研究同步采集了4类固定源、14类移动源和4类开放源的PM_(2.5)样品,并构建源排放成分谱。应用化学质量平衡受体模型(CMB)开展源解析研究。源解析结果表明,观测期间西宁市PM_(2.5)主要来源包括城市扬尘(分担率为26.4%)、燃煤尘(14.5%)、机动车尾气(12.8%)、二次硫酸盐(9.0%)、生物质燃烧(6.6%)、二次硝酸盐(5.7%)、钢铁尘(4.7%)、锌冶炼尘(3.4%)、建筑尘(4.4%)、土壤尘(4.4%)、餐饮排放(2.9%)和其他未识别的来源(5.2%)。大力开展城市扬尘为主的开放源污染控制,严格控制本地燃煤、机动车等污染源的PM_(2.5)排放,是改善西宁市空气质量的重要途径。  相似文献   

17.
多年来,临汾市多次名列我国生态环境部公布的空气质量最差的重点城市之列,对其大气污染的时间分布特征和潜在源区进行分析对其环境管理与污染防治具有重要意义。利用2015—2019年临汾市5个国控空气环境质量监测站点的6种空气污染物(SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10)浓度数据和气象观测数据,使用HYSPLIT模型研究了该市空气污染物的时间变化特征、轨迹输送特征和可能的来源。结果表明,PM2.5和PM10的年均浓度均超过了《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)Ⅱ级标准,SO2仅在2016—2017年超过该标准,其余3种污染物的年均浓度均低于该标准。6种污染物2015—2019年的月均浓度的变化特征表现为O3浓度呈以6、7月为中心的近似正态分布,SO2、NO2和CO以及PM2.5和PM10浓...  相似文献   

18.
为系统分析合肥市长时间序列空气质量变化特征,对合肥市2001—2020年SO2、NO2和PM10,以及2013—2020年CO、O3和PM2.5的浓度特征开展研究。采用Mann-Kendall(M-K)时间趋势检验法分析了6项污染物的时间变化规律,同时考虑了人为活动对污染物小时浓度的影响。结果表明,PM2.5和O3是目前影响合肥市空气质量的首要污染物。2014年以来,合肥市PM10、PM2.5、CO和SO2年均浓度均呈逐年下降趋势,但NO2和O3污染有加剧趋势。合肥市SO2和颗粒物浓度表现为冬春季节高、夏秋季节低;O3浓度变化趋势与之相反;NO2和CO浓度呈秋冬季节高、春夏季节低。  相似文献   

19.
北京地区不同季节PM2.5和PM10浓度对地面气象因素的响应   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用2013年1月—2014年12月北京地区PM_(2.5)和PM_(10)监测数据和同期近地面气象观测数据,采用非参数分析法(Spearman秩相关系数)研究了北京地区PM_(2.5)和PM_(10)的浓度对不同季节地面气象因素的响应。结果表明:北京地区大气颗粒物浓度水平具有明显的季节特征,冬季大气颗粒物污染最严重,夏季最轻。不同季节影响颗粒物浓度水平的气象因素各不相同,其中风速和日照时数为主要影响因素。PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度对气象因素变化的响应程度也有较大区别,PM_(2.5)/PM_(10)比值冬季最高,PM_(2.5)影响最大,春季最低,PM_(10)影响最大。这些结论可对制订科学有效的大气污染控制策略提供参考。  相似文献   

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