基于中尺度空气质量模型的北京市城区PM2.5人口暴露情况初步研究

本文利用空气质量模型比较北京市六个中心城区PM2.5区域人口相对暴露风险,探讨各区冬季与夏季暴露风险差异。使用CHIMERE中尺度空气质量模型模拟2017年1月与8月北京市东城区、西城区、朝阳区、海淀区、丰台区、石景山区每公里网格的PM2.5平均浓度,使用POI分配方法优化各个城区每公里网格人口数据,利用GIS软件拟合浓度数据和人口数据,计算各区人口相对暴露风险。使用暴露—反应关系系数计算各区冬季与夏季的暴露风险差异。得出北京市城区各区的PM2.5人口相对暴露风险分别为石景山区0.31,丰台区0.71,海淀区0.76,朝阳区1.05,西城区2.67,东城区3.07。相对夏季,城区各区冬季暴露风险增长率分别为石景山区2.0%,丰台区2.2%,海淀区1.7%,朝阳区2.1%,西城区2.9%,东城区2.9%。北京市城六区各区PM2.5人口相对暴露风险差异显著,东城区、西城区暴露风险相对最高,石景山区暴露风险相对最低。冬季暴露风险明显高于夏季,东城区、西城区冬季暴露风险升高最为显著,海淀区暴露风险升高值最低。     

长沙市冬季某商场建筑室内外细颗粒物浓度的实测与分析

对长沙市冬季某商场建筑室内餐饮区、化妆品区、鞋包区、服饰区和室外同步进行了细颗粒物(PM2.5)质量浓度的实测.分析了室内不同功能区、室外PM2.5质量浓度随时间的变化特征,并分析了温度、相对湿度、风速、大气压力对PM2.5质量浓度的影响.结果表明:室外PM2.5质量浓度高于室内;室内餐饮区PM2.5质量浓度最高,其次是化妆品区和服装区,鞋包区最低;室内人为活动和室外污染共同影响着室内颗粒物质量浓度;风速与PM2.5质量浓度相关性较弱,温度、相对湿度、大气压力与PM2.5质量浓度具有较强的相关性.     

大气中PM_(2.5)浓度的空间表征方法研究

针对大气中PM_(2.5)浓度的空间表征问题,提出了一种基于距离反比加权法的克里金插值模型进行PM_(2.5)浓度空间表征的方法。该方法根据各浓度监测站点公布的PM_(2.5)浓度卖时数据以及谷歌地球、百度地图中的地理信息,建立能够表征整个城市PM_(2.5)浓度的空间连续曲面,从而获得整个城市各个角落的PM_(2.5)污染情况。实例表明,基于距离反比加权法的克里金插值模型是一种有效的PM_(2.5)浓度空间表征方法,从而为大气中PM_(2.5)污染的防控提供一定的决策依据。     

长株潭城市环境空气中PM2.5和O3质量浓度的相关性研究

PM2.5与O3均为导致城市环境空气质量恶化的主要污染物,采用自动设备监测湖南省长沙、株洲、湘潭3市商业区和郊区空气中的PM2.5和O3质量浓度,并对数据进行相关性分析.结果表明:PM2.5和O3质量浓度的季节性变化大,其中O3质量浓度夏、秋2季高,春、冬2季低;PM2.5则秋、冬2季高,春、夏2季低;O3质量浓度峰值一般出现在当天午后,PM2.5质量浓度峰值一般出现在上午;空间分布上,O3质量浓度在郊区站点相对较高,而PM2.5质量浓度在商业区站点较高.PM2.5与O3质量浓度变化以负相关为主,即PM2.5质量浓度高时,O3质量浓度则低,反之亦然,二者一般不产生叠加污染.总体上,夏、秋季节应主要防O3污染,春、冬季节则主要防PM25污染.     

西安市环境空气质量状况成因分析

<正>西安市环境质量现状近年来,我国多个城市遭遇连续的雾霾天气,雾霾天不但加重了城市污染,也让越来越多的人们开始关注身边的空气质量。西安市是全国第一批执行环境空气质量新标准的74个重点城市之一,2013年初和岁末多天空气质量位居全国污染最重城市前列,环境空气中二氧化硫、二氧化氮、PM10和PM2.5年均浓度     

2010年中国东部PM2.5空间分布及沉降模拟研究

结合我国目前面临的PM2.5污染严重问题,采用CMAQ 4.7.1模式模拟我国东部各省PM2.5浓度分布,并探索了其输送、沉降规律.结果表明:综合空气质量模式CMAQ模拟结果与观测结果较为一致,可以较好地模拟PM2.5质量浓度变化特征;我国东部PM2.5呈现明显的季节分布特征,且PM2.5质量浓度分布与污染源的位置分布有较好的对应,呈现由城市边缘向城市中心推移递增的趋势,区域性PM25高值中心可达120 μg/m3以上;湿沉降是细颗粒物的主要去除方式,且湿沉降量至少为干沉降量5倍以上;PM2.5夏季沉降通量最大,冬季最小,我国东部地区沉降通量高值中心可达30 mg/(m2·d)以上;模拟区域湿沉降量占总沉降量的91％以上,模拟计算区域的总沉降量为4.67×106 t/a,其中京津冀地区细颗粒物总沉降量为1.65 × 106 t/a.     

丹东市2013年AQI指数及污染解析

计算丹东市2013年每一天4个监测点位均值AQI指数,解析AQI的代表性及市区内PM10、SO2的空气质量状况。点位均值的AQI指数会平滑掉城市重污染点监测峰值,没有反映出城市局地污染现状,只代表城市空气质量的平均情况。丹东市环境空气PM10污染具有全市区性,SO2污染具有局地性,市中心一带污染较重。AQI指标不仅要反映城市整体空气质量的平均情况,更要体现局地污染等特殊情况,为环境管理和污染治理提供科学依据。     

3种区域空气质量空间插值方法对比研究

空间插值方法可实现空气质量空间可视化展示,也是可视化研究空气质量区域分布特征的重要方法。由于区域空气质量受污染物种类及季节的影响明显,不同空间插值方法的可靠性和适用性存在差异。利用珠三角区域62个大气环境自动监测站的空气污染物浓度数据,分别采用反距离加权、规则样条函数2种确定性插值方法和地统计学的克里金法进行空间插值计算,结合交叉验证法,综合对比分析不同空气污染物、不同季节的空间插值效果。结果表明,克里金法能得到整体最优的插值精度,插值结果可靠性最高,但在表达空气质量空间分布特征上过渡平滑性欠佳。不同空气污染物空间插值效果不同,季节性特征也对插值结果影响显著。3种空间插值方法的ρ(PM2.5)、ρ(O3)插值效果均明显优于一次污染物,其插值结果的MRE(平均相对误差)在0.186~0.313,决定系数R2基本在0.8以上,但一次污染物的MRE均在0.352以上。3种方法 PM2.5的夏季插值结果均明显优于其他季节:PM2.5夏季ME(平均误差)均值在-0.1~0.3μg/m3,且95%置信区间较小,误差分布集中;而非夏季高污染时期的空间插值效果相对较差。     

基于PM2.5与PM10比值的吉林省空气污染分析

对吉林省重点城市2015年~2018年大气日均值PM2.5/PM10数据进行处理,从空气中细颗粒物的比例角度评价吉林省的空气污染情况。经过分析得出结论即吉林省2015年~2018年空气质量明显好转,特别是2018年。中度及以上污染天气污染程度下降显著。月份中10、11、12月份污染下降明显。城市中松原市污染较轻。     

危险的PM2.5颗粒

近日,PM2.5这个较为生涩的专业术语成为人们的"口头语"。PM,英文全称为particulatematter(颗粒物)。PM2.5指的是粒径小于2.5微米的颗粒物,也称为可入肺颗粒物。科学家用PM2.5表示每立方米空气中这种颗粒的含量,这个值越高,就代表空气污染越严重。PM2.5的直径还不到人的头发丝粗细的1/20。虽然PM2.5只是地球大气成分中含量很少的组分,但它对空气质量和能见度等有重要的影响。与较粗的大气颗粒物相比,PM2.5粒径小,富含大量的有毒、有害物质,且在大气中的停留时间长、输送距离远,因而对人体健康和大气环境质量的影响更大。2011年11月15日,著名大气环境专家、北京大学环境科学与工程学院院长张远航表示,PM2.5纳入评价后仅二成城市空气质量达标。     

京津冀典型城市PM_(2.5)污染的健康风险及经济损失研究

京津冀地区是中国北方经济规模最大、最具活力的地区,也是中国空气污染最严重的区域之一。京津冀地区的PM_(2.5)质量浓度一直远超我国环境质量标准的二级限值(35μg/m~3),其中石家庄市在2013年PM_(2.5)的年均质量浓度高达156μg/m~3。而PM_(2.5)对人体健康有严重的影响,是与健康关系最为密切的一类大气污染物。定量评价PM_(2.5)对人群健康的危害,不仅具有重要的学术研究意义,还可以为空气质量和卫生指标的决策提供重要的科学依据。根据京津冀典型城市北京、天津和石家庄市的PM_(2.5)污染特征、基础健康资料和暴露-反应关系系数,利用健康风险评估模型,选择呼吸系统疾病、心血管疾病等作为健康终端,研究三地受PM_(2.5)污染的影响。并且采用效益转换法估算了3个城市PM_(2.5)质量浓度变化引起的健康风险的经济损失。结果表明,慢性支气管炎和心血管疾病的死亡率、发病率及其经济损失受PM_(2.5)污染影响最大。其中,2017年北京市慢性支气管炎和心血管疾病死亡的经济损失占总经济损失的比例分别高达87. 75%和7. 86%。同一暴露水平下人口密集、经济发达的城市所受的健康风险及经济损失更大。2017年北京市由PM_(2.5)污染所造成的健康风险的经济损失为333. 91亿元,天津市为211. 09亿元,石家庄市为169. 34亿元;随着大气污染防治行动的开展,由PM_(2.5)引起的健康风险及其经济损失也随之下降,相比于2013年三地的降幅分别达到32. 5%、35. 5%和32. 1%。     

浅析河北省大气污染防治措施与对策

<正>2012年1月以来,河北省连续出现大范围的雾霾天气,南部几个市的颗粒物污染情况尤为严重,呈现出污染范围广、持续时间长、污染程度严重、污染物浓度累积迅速等特点,且污染过程中首要污染物均以PM2.5为主。2014年1-5月公布数据显示,全国74个重点城市中,河北省每月有6-7个城市位居空气质量最差的     

我国部分城市大气颗粒物中多环芳烃的分布特征

主要研究中国大气颗粒物中多环芳烃污染状况,对多环芳烃的浓度水平、时间和空间分布、组成及在不同粒径颗粒物上的分布特征进行了综述.北方城市大气颗粒物中多环芳烃的浓度普遍高于南方城市.大气颗粒物中多环芳烃以4～6环为主,占多环芳烃总量的60％～ 80％.大多数多环芳烃分布于细粒子中,且多环芳烃在PM2.5中的分布占在PM1o中分布的70％以上.多环芳烃质量浓度有明显的季节变化特征,多数研究中多环芳烃浓度从高到低的季节变化规律为冬季、秋季、春季、夏季.不同功能区大气颗粒物中多环芳烃污染,城区高于郊区,交通区和工业区高于商业区、居住区和文化区.     

环境空气质量评价模型研究

现有的环境空气质量评价模型均采用1996年国家发布的空气质量标准,与当前环境空气中污染物的种类、浓度有很大的差别。为此,根据GB 3095—2012《环境空气质量标准》,并参考HJ 633—2012《环境空气指数(AQI)技术规定(试行)》,设计了一种基于免疫粒子群优化算法的环境空气质量综合评价方法。该方法采用免疫粒子群算法优化大气污染损害公式的参数,并得到适用于O3、PM2.5等6种大气污染物的具有更强普适性的环境空气质量评价的污染损害指数公式及环境空气质量评价模型。采用该方法对东北某城市的大气质量进行了评价,并将评价结果与其他方法进行比较。结果表明,免疫粒子群优化算法全局优化性能好,收敛速度快,评价方法物理意义明确,具有较好的通用性。同时,由于模型中包含了近年来浓度急剧增加的PM2.5及O3两种污染物对空气质量的影响,评价结果更接近实际。     

北京城6区大气颗粒物质量浓度变化规律研究

为较好地了解当前北京城6区大气颗粒物PM2.5和PM10质量浓度的污染水平及变化规律,根据2013年3月11日至2014年2月28日城6区12个空气质量实时监测点连续、实时的监测结果,构建多点位、完整时间序列的颗粒物质量浓度数据资料.应用数理统计分析手段,对当前北京城6区大气颗粒物质量浓度的频数分布、相关性和逐时变化特征进行分析,并结合全年实际气象特征,对引起大气颗粒物质量浓度变化的因素进行了初步探讨.结果表明,2013年3月至2014年2月北京城6区大气颗粒物污染较为严重,且PM2.5和PM10质量浓度具有特别显著的线性相关关系,全年相关系数达0.9,10年间无显著变化;二者年均值达91.7 μg/m3和116.9 μg/m3,分别超标162％和67％;二者质量浓度比达78.4％,10年间同比增长约20％.颗粒物质量浓度逐时变化受季节变化影响明显,总体呈现夜间最高、白天最低的趋势,变化周期为7～9h.研究表明,影响颗粒物质量浓度变化的因素包括春季的大风和生物粒子、夏季的湿热和降雨、秋季和冬季的逆温现象和降雪等气象因素及规律性的人为源因素.     

大力推广电动车 降低二氧化氮浓度

<正>进入2014年,随着城市人口和机动车数量的日益增多,城市环境污染越来越严重,尤其空气污染和噪声污染。随着人民环保意识的提高,降低城市环境污染的呼声越来越高。电动车以其具有低噪声、无尾气污染的优点,正成为解决城市环境污染的工具,为众多城市交通的首选。中国许多城市环境空气的PM10、PM2.5以及二氧化氮浓度逐年增高、噪音污染日趋加重,城市环境污染防治形势十分严峻。陕西榆林市地处陕西省北部,东邻山西省、北接内蒙古、西     

雾霾天气和PM2.5

自2013年1月11日起,我国多地出现严重雾霾天气.北京PM2.5指数频频"爆表",空气质量持续六级严重污染,北京市气象台发布有气象预警史以来首个霾橙色预警. 饱受雾霾侵害的不只是北京.来自环保部门的监测数据显示,雾霾笼罩的范围从华北到华中,扩展到黄淮、江南,这些地区都出现了不同程度的污染. 对此,中科院大气物理研究所研究员王跃思表示,"整个污染过程的质量浓度水平达到了沙尘暴的污染程度,但化学成分却更为复杂,对人体的危害也更大."那么,我们该如何应对雾霾天气和可怕的PM2.5呢?     

PM2.5污染与健康支出:时间滞后效应与空间溢出效应

基于ArcGIS技术解析卫星栅格数据,获得2002—2015年中国31个省级的PM_(2.5)平均质量浓度和最大质量浓度,采用空间杜宾模型,定量考察PM_(2.5)污染对健康支出影响的时间滞后效应和空间溢出效应。结果表明:1)当期的PM_(2.5)平均质量浓度对人均就诊次数的影响不显著,而滞后一期的PM_(2.5)平均质量浓度的系数显著为正,表明PM_(2.5)污染对人均就诊次数的影响具有时间滞后效应; 2)通过更换代理变量的方式进行稳健性检验,估算结果依然显著; 3)空间模型分析表明,PM_(2.5)污染具有较强的空间传递性,一个地区的健康风险不仅来源于本地区的PM_(2.5)污染,还有很大一部分风险来源于邻近地区的PM_(2.5)污染。在宏观上为PM_(2.5)污染对健康支出的影响提供了证据,也为区域制定PM_(2.5)污染的联防联控机制提供了依据。     

关中城市群环境空气污染特征及对策研究

通过对关中城市群5市1区环境空气PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3和CO六项指标污染状况进行全面分析,摸清了区域整体空气污染水平及分布特征,提出了相应的对策建议,对近期重点区域大气污染防治有着重要的参考价值。     

北京市城市街区PM10浓度日变化特征及其影响因子

为了解北京城市街区PM10浓度日变化特征及其影响因素,利用2003年10月BECAPEX(Beijing City Air Pollution Experiment)街道、街区及周边小区4个测点PM10浓度的对比观测试验资料和同期街道机动车流量、采样点附近自动气象站风速及探空资料进行了综合对比分析.通过天气诊断和统计学分析相结合,初步分析了北京市城区街道大气污染物PM10浓度日变化特征及机动车排放污染、气象条件对PM10浓度日变化的影响.结果表明,试验期间北京市城区街道PM10浓度日变化特征存在明显差异,交通源污染物PM10浓度日变化具有单峰与双峰型差异的特殊性.工作日PM10浓度日变化出现双峰,周末PM10浓度日变化仅有单峰出现; 交通污染源和气象条件对城市街区PM10浓度日变化特征的影响程度存在空间差异.离交通污染源较近的街区PM10浓度日变化受机动车排放污染的影响程度较大,而离交通源较远的小区PM10浓度受机动车排放污染的影响相对较小; 不稳定天气条件下交通污染源影响范围较小,在特定天气条件下,气象条件的影响强度可显著超过交通污染源的影响.