广州市主干道附近大气污染物浓度的特征及影响因素研究

为研究城市主干道边的空气污染状况,通过采用自动监测系统,在2007年1月至2月期间,对广州市新港西路两侧以及附近大学校园内的空气质量进行监测,获得了其空气污染物浓度的特征：（1）空气污染水平高,NO2与PM10日均值超标率较高;（2）污染物时空分布不均匀,NO浓度白天通常比夜间高,路边监测点NO小时浓度为校园对照点浓度的3倍左右。同时,分析了污染物浓度与气象条件及主干道交通流量的关系。结果表明：污染物浓度与气象因素之间有较高的多元线性相关性,但与单个因素的相关性不强;路边监测点的NO小时浓度和校园对照点的N0。小时浓度均与车流量有较高的相关系数,而PM10与车流量无显著相关性。综合考虑气象因素与交通流时,多元线性回归方程的复相关系数更高。     

重庆市黔江区春季大气污染物浓度变化与气象因素关系研究

分析了2015年重庆市黔江城区2个自动监测站点PM10,SO2,NO2,O3日均值和小时均值,结合同期气象因素,对污染物浓度与气象因素进行分析.表明,PM10、SO2、NO2和O3春季平均值呈显著差异,PM10超标6天,SO2,NO2,O3污染水平较低,未超标;PM10、SO2和NO2呈现早晚双峰型,O3呈典型单峰型;风速与SO2和NO2浓度呈负相关,与O3浓度则呈正相关关系,风速较小时,利于PM10浓度降低,当风速达到一定程度,会导致PM10浓度升高;污染物浓度和相对湿度呈明显负相关;降水对大气污染物有削减作用.     

太原市采暖季PM2.5的污染特征分析

收集了采暖季太原市环境监测中心站公布的PM2.5和其它污染物（PM10、SO2、NO2、CO和O3）逐时监测数据,分析了PM2.5的月、日及小时浓度分布特征和变化规律,结果表明：太原市采暖季PM2.5的小时浓度范围为9～364μg/m^3,日浓度范围为19～ 208 μg/m^3,PM2.5最大日均值出现在2014年1月份,PM2.5小时浓度日变化规律呈单峰双谷趋势,PM2.5与PM10比值在0.30～0.77之间,二者相关性显著,相关系数为0.925.     

北京市空气质量分析

整理2014—2018年北京市主要大气污染物排放数据,分别从年际间、交通流量较大的监测点间的污染物浓度指标变化分析空气质量.结果表明:2014—2017年,除O3外,PM2.5,PM10,SO2,NO2,CO浓度指标值均呈下降趋势,2018年各指标变化不明显;2014年、2015年奥体中心空气质量相对较差,2016年、...     

太原市采暖季PM_(2.5)的污染特征分析

收集了采暖季太原市环境监测中心站公布的PM2.5和其它污染物(PM10、SO2、NO2、CO和O3)逐时监测数据,分析了PM2.5的月、日及小时浓度分布特征和变化规律,结果表明:太原市采暖季PM2.5的小时浓度范围为9~364μg/m3,日浓度范围为19~208μg/m3,PM2.5最大日均值出现在2014年1月份,PM2.5小时浓度日变化规律呈单峰双谷趋势,PM2.5与PM10比值在0.30~0.77之间,二者相关性显著,相关系数为0.925。     

秦皇岛大气污染物浓度变化特征

为了解河北沿海旅游城市秦皇岛大气污染现有水平,研究其变化趋势,于2009年9月～2010年8月对秦皇岛市大气中的典型污染物进行连续监测研究.结果表明,该市大气中NO、NO2、SO2、O3和PM10平均浓度分别为（18±18）、（45±18）、（42±46）、（44±25）和（128±77）μg·m-3,PM10污染最为严重,年均浓度超出国家二级标准（100μg·m-3）接近30%.夏季O3日平均浓度和日小时浓度最大值（O3₁h max）的平均分别为（64±21）μg·m-3和（126±42）μg·m-3,偏南海洋气团有加重O3污染现象,伴随有短期超标;采暖期大气NOx、SO2和PM10分别是非采暖期的1.5、4.9和1.5倍,PM10和SO2日均值相对国家二级标准的超标率分别为53%和11%.京津冀、环渤海工业区的气团输送和当地海港区高排放叠加可使秦皇岛NOx、SO2和PM10污染物平均浓度上升17%、27%和12%,冬季其三者大气平均浓度飙升至（100±49）、（110±84）和（215±108）μg·m-3.北方内陆干洁气团和南方海洋气团可有效清除秦皇岛市大气污染物.     

毕节市区大气污染特征及影响因素分析

根据毕节市2015年大气污染物浓度和气象因子的监测数据,分析了毕节市区大气污染物SO_2、NO_2、PM10、PM2.5、CO及O_3浓度的月、季和年平均变化特征及其影响因素,并对大气污染物浓度之间以及大气污染物浓度与气象因子之间的相关性进行了分析。结果表明:(1)毕节市区2015年空气质量总体良好,空气质量优良天数占95.1%,主要大气污染物为PM10和PM2.5;(2)大气污染物SO_2、PM10、NO_2、PM2.5、CO的月浓度都呈"V"型单谷变化趋势,而O_3的月浓度则为单峰变化趋势;大气污染物SO_2、PM10、NO_2、PM2.5、CO浓度的季节变化为冬季最高、夏季最低,O_3浓度的季节变化则为春季最高、冬季最低,且季节之间的差异性显著(p0.05);大气污染物PM10和PM2.5的年平均浓度分别超过我国《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中一级标准年平均浓度限值的18.2%和112.4%,SO_2和NO_2的年平均浓度均未超过国家一级标准的年平均浓度限值;(3)大气污染物SO_2、NO_2、CO浓度与颗粒物PM10、PM2.5浓度之间两两呈极显著正相关性(p0.01),其与O_3浓度之间呈极显著负相关性(p0.01);PM2.5浓度与PM10浓度之间呈极显著正相关性,而PM2.5浓度与O_3浓度之间呈显著负相关性,多元线性回归分析得出PM2.5浓度与其他大气污染物浓度之间的拟合方程为:PM2.5=2.718+0.130SO_2+0.747PM10+0.255NO_2-0.077O_3+0.678CO;(4)气压与大气污染物SO_2、NO_2、CO、PM10浓度之间呈显著正相关性,其与O_3浓度之间呈极显著负相关性;温度除与O_3浓度之间呈极显著正相关性外,与其他大气污染物浓度之间呈显著负相关性,且其与O_3浓度的相关性系数最大(r=0.501),说明温度对O_3浓度的影响较大;相对湿度除与CO浓度之间无显著相关性外,与其他大气污染物浓度之间均呈显著性负相关性;风速与O_3浓度之间呈极显著正相关性,其与其他大气污染物浓度之间均呈极显著负相关性。     

太原市2014年春节期间常规大气污染物浓度变化及聚类分析

为了探寻太原市春节期间不同监测站点各常规大气污染物的质量浓度变化规律及相互之间的关系,记录和收集了太原市上兰、南寨、涧河、尖草坪、桃园、坞城、小店、金胜、晋源9个监测点2014年农历小年至元宵节(2014-01-23—2014-02-14)期间的大气PM2.5、PM10、CO、NO2、O3、SO2小时浓度值以及相应的气温、气压、湿度、风级、能见度等气象数据,采用相关分析、小波分析、单因子污染指数评价和系统聚类等方法进行研究,发现:1该时段内就太原市总体而言,PM2.5超标倍数最大,其次是PM10、SO2、CO、NO2,O3污染最小.2农历小年、除夕、正月初八、元宵节大气PM2.5和PM10的浓度迅速增加,与自然气象因子基本无关,说明烟花爆竹的集中燃放对大气颗粒物尤其是细颗粒物产生较大影响.3SO2、NO2、CO与PM2.5和PM10浓度变化的波动趋势相似、主周期相同,反映了部分PM2.5和PM10与SO2、NO2、CO有共同的来源;O3的波动趋势及主周期与上述污染物完全不同,显示出它来源的特殊性.4按PM2.5聚类,南寨、涧河、尖草坪、桃园4个点聚为一类,小店和坞城2个点聚为一类,金胜和晋源聚为一类,位于太原市最北端作为清洁对照的上兰监测点自成一类,与它们的地理位置有较好的相符性,同时,聚类分析结果与各监测点的单因子污染指数评价结果相一致.本文提示小波分析与聚类分析相结合可以较好地反映城市大气污染物浓度变化的时间与空间分布规律.     

合肥紫外线辐射强度与空气质量的关系研究

利用合肥地面紫外辐射及环境空气质量观测资料,分析了晴天状况下9-15时逐时紫外线辐射强度与对应时段的PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3、CO这6种污染物浓度及空气质量指数(AQI)之间的关系。结果表明:在PM2.5为首要污染物的情况下,紫外线辐射强度与PM2.5、PM10、AQI存在较好的负相关,与PM2.5的相关系统可达-0.72,而与SO2、NO2、O3、CO的相关性较差;与PM2.5的相关性存在明显的日变化,PM2.5/PM10越大,相关性越好;以PM2.5为首要污染物的重度污染可使紫外辐射衰减32%以上。     

哈尔滨市2014年1-2月PM_(2.5)与主要空气污染物相关分析

为了解哈尔滨市主要空气污染物对PM2.5浓度变化的影响,利用SPSS软件及哈尔滨市南岗区2014年1-2月环境空气质量日报数据,对空气污染物中SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5进行了相关分析。结果显示,SO2、NO2、CO、O3、PM10与PM2.5均呈显著的正相关关系。结合相关性分析结果,建立了PM2.5与SO2、NO2、CO、PM10之间的主成分回归模型,并对模型进行了通径分析。分析结果表明,CO对PM2.5的直接影响最大,SO2、NO2、PM10对PM2.5的直接作用相对较小,但它们通过CO对PM2.5的间接作用较大。因此,在哈尔滨市1-2月主要空气污染物中,CO对PM2.5浓度的变化具有重要的影响。     

湖南省长株潭城市群环境空气质量易超标指标变化规律研究

根据长株潭24个环境空气质量监测国控点数据,分析了CO、SO2、NO2、O3、PM10和PM2.5常规六项污染物不同月份的变化规律,并对首要污染物O3和PM2.5不同时期、不同时段的变化规律以及达标状况进行了分析。研究结果表明:PM2.5和O3浓度的季节性变化大,O3浓度夏季高、冬季低,PM2.5则正好相反;在一天当中,昼间的PM2.5浓度低于夜间;在城市之间,长沙市PM2.5的日均浓度和O3浓度明显高于株洲和湘潭市。上述结论将为制定相应的防治措施提供参考依据。     

长江三角洲地区大气O3和PM10的区域污染特征模拟

以TRACE-P污染源资料及上海市地方排放清单为基础,采用Models-3/CMAQ环境空气质量模型和中尺度气象模式MM5,模拟研究了2001-01和2001-07长三角近地面二次污染物O₃及PM₁₀的浓度分布及输送状况,并以上海市国控点2001年冬、夏季各10 d的小时监测数据对模型进行了验证.验证结果显示,Models-3/CMAQ对O₃和PM₁₀的模拟结果与监测值的相关系数分别为0.77和0.52;一致性指数分别达到0.81和0.99.模型对O₃小时最高浓度的估算偏低27%,标准偏差为-3.1%;对PM₁₀小时平均浓度的估算偏低10%,标准偏差为46%.模型已具备再现和模拟长三角大气污染输送过程的能力,且误差落在可接受的范围之内.模拟结果显示,2001-07长三角区域16个主要城市中,有14个城市O₃小时最大浓度超过国家二级标准,高浓度O₃可覆盖苏南和浙北广大区域.2001-01泰州、扬州、南京、镇江、常州等城市受本地排放源和北部大气污染输送的影响显著,大气PM₁₀日均浓度超过PM₁₀国家二级标准.长三角地区环境空气质量与污染类型受大气污染传输与化学转化的影响十分明显.夏季太阳辐射较强时,南部城市排放的污染物常以二次污染物的形式影响下风向城市;太阳辐射较弱的情况下,则以一次污染物输送为主的形式影响周边地区.冬季长三角区域颗粒物污染总体水平较高,这与我国北方地区排放的颗粒物在西北风作用下向长三角输送造成的影响密切相关.长三角地区的大气污染已逐渐从局地转为区域问题.     

城市空气污染指数改进方案及论证

为进一步改进和完善我国城市空气污染指数(API),分析比较了国内外空气污染指数计算方法.提出了5种改进方案,这些改进方案均将计算时段调整为00:00—23:00.其中,方案1仅对计算时段进行了调整,方案2 增加了CO和O₃指标,方案3,方案4和方案5又增加了PM_2.5指标,且ρ(PM_2.5)限值依次加严.分别以新疆乌鲁木齐和广东广州2个城市的2009年空气质量监测数据对5种方案展开论证.结果表明:方案1和现行API差别不大;方案2对以煤烟型污染为主的乌鲁木齐市影响不大,但使广州市的空气质量超标天数增加,超标率达到36%,O₃为首要污染物的天数占全年的比例达到43%,比现行API更好地反映了O₃污染;方案3,方案4和方案5中优良天数明显下降,灰霾日空气质量超标率达到53%～89%,灰霾日中首要污染物为PM_2.5的天数增加,上述方案能更好地反映我国东部发达地区面临的复合型空气污染状况.基于以上研究结果,提出了空气污染指数改进建议.      

苏南城市空气质量污染特征及趋势分析研究

利用2013年-2015年苏南5市空气自动站监测数据,分析了该地区空气质量的污染特征和变化趋势.研究发现:2013年-2015年,苏南5市空气优良率为56.9%～68.9%,PM2.5是主要污染物;沿长江向东,空气污染逐步偏向光化学污染类型.从时间上可知,呈现冬季以PM2.5污染为主、春夏季以O3污染为主的特征;PM2.5等4项污染物24小时呈现双峰.从趋势上可知,PM2.5等5种污染物浓度呈下降趋势,O3污染有所加重.同时,各市也表现了不同的情况,管理上需要区别对待.     

2006～2012年珠三角地区空气污染变化特征及影响因素

利用粤港珠江三角洲区域空气监控网络2006~2012年监测结果,分析了珠三角地区SO2、NO2、O3和PM10浓度的年、月变化及空间分布特征,并对产生时空分布变化的原因进行了剖析.结果表明:7年来,珠三角地区SO2、NO2和PM10浓度呈下降趋势,降幅分别为61.7%、17.4%和24.3%,O3浓度呈上升趋势,增幅为12.5%,总体而言,珠三角地区空气质量呈好转趋势;湿季(4~9月)空气质量明显优于干季(10月至翌年3月),各污染物浓度的月变化均呈双峰型,SO2、NO2和PM10峰值浓度出现在12月和3月,O3峰值浓度出现在10月和5月;SO2、NO2和PM10浓度高值区主要集中在中部的广佛地区,O3浓度在外围郊区呈现高值,各部分地区的污染物浓度变化趋势不一致,中部经济核心区一次污染物浓度下降趋势更为显著.珠三角地区空气质量的变化受多方面因素的影响,经济下行和政府治理是驱动一次污染逐年好转的主要因素,而政府对VOCs排放控制相对薄弱,VOCs排放与气候变化的共同作用可能是导致二次污染(尤其是O3污染)加剧的原因.     

奥运时段北京及近周边区域空气污染观测与比对分析

为研究奥运时段北京与近周边区域空气质量的相互影响,评价区域污染源协同减排对奥运时段北京空气质量的作用,寻求北京空气污染预警的有效途径,2008-06-01～2008-10-03在北京奥运村以及近周边的河北涿州、廊坊、香河、燕郊进行了空气污染联网观测.结果表明,夏秋季节北京和近周边首要污染物均为颗粒物,北京和周边可吸入颗粒物(PM10)平均质量浓度分别为(114±66)μg/m3和(128±59)μg/m3;细粒子(PM2.5)质量浓度则分别为(77±47)μg/m3和(81±51)μg/m3;臭氧质量浓度小时最大值的平均分别为(164±52)μg/m3和(165±55)μg/m3;NOx分别为(58±23)μg/m3和(25±14)μg/m3.相对于6月,奥运会时段(8月8日～8月24日)北京地区PM10、PM2.5、O3、NOx的浓度分别下降69%、62%、18%和41%,残奥会时段(9月6日～9月17日)PM10、PM2.5、O3、NOx的浓度分别下降56%、49%、17%和16%.北京大气中细粒子浓度受周边影响严重,而NOx有向周边扩散的潜势,夏季臭氧则表现出区域污染的特征.结合气象要素分析表明,近周边区域联网观测,有助于北京空气质量预警研究,并可为区域协同防控空气污染提供科学支撑.     

2017年春节期间燃放烟花爆竹对湖南省城市环境空气质量的影响研究

2017年春节期间,根据湖南省城市环境空气自动监测系统数据资料,全面分析了燃放烟花爆竹对湖南省空气质量的影响.结果表明:烟花爆竹的集中燃放会在短时间内造成严重的大气污染,14个城市在集中燃放日(大年初一)全部出现空气质量超标现象;燃放烟花爆竹对PM10和PM2.5影响最为显著,其次是SO2和CO,NO2和O3受影响程度相对最小.集中燃放烟花爆竹所引起的PM2.5和PM10浓度增幅较大,尤其是PM2.5.气象条件也是影响春节期间空气质量的重要因素.     

珠江三角洲一次大范围灰霾天气下的空气污染特征分析

利用粤港珠江三角洲区域空气监控网络的监测结果,对2006年10月珠江三角洲一次大范围灰霾过程进行分析,研究灰霾天气下珠江三角洲的空气污染特征。研究表明：灰霾引起空气质量恶化,细颗粒物在可吸入颗粒物中比重上升,多项污染物发生超标,臭氧是首要污染物。时间分布上,PM2.5和O3日均值浓度出现峰值相比SO2、NO2、PM10滞后数日,各站污染物的逐时变化曲线随着各自的主要影响因素不同而表现出不同的特征。空间分布上,珠三角空气污染的区域性特征比较明显,其中佛山-广州-东莞一带是珠三角的污染核心区。     

沈阳市空气污染特征

以沈阳市8个国控环境空气监测点位和一个清洁对照点位2004年全年小时浓度为基础数据,研究了沈阳市空气PM₁₀、SO₂和NO₂的季节变化、日变化、空间分布及综合污染指数(API)等空气污染特征,并用1995～2004年的监测数据,分析了沈阳市空气质量的总体变化趋势.结果表明,首要污染物为PM₁₀,其空气污染具有典型的煤烟型污染季节特征,环境空气质量在1995～2004年期间逐年好转.     

2013年-2017年江苏省环境空气中首要污染物变化分析研究

选择2013年-2017年环境空气质量监测数据进行统计分析,结果表明:成为影响江苏省环境空气质量的首要污染物有PM10、PM2.5、O3和NO2等;2016年,这些污染物成为首要污染物的天数占比大小依次为PM2.5 (36.8%)、O3(34.9%)、PM10(20.5%)和NO2(7.8%).秋冬季颗粒物对空气质量的影响大,春夏季则是O3污染的影响占优势.地区差异方面,苏北、苏中地区PM10作为首要污染物的天数占比总体高于苏南地区.苏南、苏中沿江部分地区NO2作为首要污染物的天数占比明显高于苏北地区.2013年-2016年,O3污染对空气质量的影响日益上升,将成为公众对于空气质量改善的另一个关注点.