福州2017—2021年环境空气质量变化特征及新冠疫情对其变化的影响

基于福州市2017—2021年大气常规污染物(PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、CO和O₃)小时观测数据，探讨了不同时间尺度(年度、季度、新冠疫情前后)福州主要污染物变化特征.结果表明：2017—2021年福州市6种大气常规污染物年均浓度整体上均呈下降趋势，年均下降率最大的是NO₂(10.3%)，其次是SO₂(8.3%).由于复杂的生成机制及较高的温度和较强的太阳辐射，福州春季、夏季和秋季O₃浓度较高且差异不大.除O₃外，其他污染物具有显著季节变化特征(春季>冬季>秋季>夏季).5年间福州空气污染物日均浓度变化幅度趋于平稳，全年大气环境状况愈加优良.新冠疫情发生期间(2020—2021)福州空气质量指数(AQI)年均下降率是疫情前(2017—2019)的2.2倍，疫情管控期间相较管控前PM₁₀、PM_2.5、NO₂     

2017—2020年武汉市大气污染物时空分布特征研究

为进一步了解武汉市大气污染时空分布特征,对2017—2020年武汉市主要大气污染物(PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO、NO₂和O₃)进行了空间插值分析、时间变化分析以及与气象要素的相关性分析。结果表明：武汉市近4年环境空气质量达标率为72.98%。PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂具有“冬高夏低”的“V”形特征,O₃呈“夏高冬低”的变化趋势。武汉市年均质量浓度超标的大气污染物主要有PM_2.5和PM₁₀,但其年均质量浓度均呈下降趋势,而O₃是年均质量浓度唯一处于上升状态的大气污染物,今后应重点关注颗粒物与臭氧污染。PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂主要集中在武昌区、蔡甸区、青山区、江汉区、江岸区,而O<...     

云浮市2018—2020年颗粒物和臭氧污染特征及污染案例研究

为探究云浮市颗粒物和臭氧(O₃)污染特征,利用多元统计分析方法分析了云浮市2018—2020年6项环境空气污染物浓度、气象因子等监测数据,并对2020年12月25—29日冬季PM_2.5和O₃污染过程进行了研究. 结果表明:①PM_2.5、PM₁₀、NO₂、CO月均浓度呈夏季低、冬季高的变化特征;O₃-8 h第90百分位数呈夏秋季高、冬春季低的变化特征. ②PM₁₀、PM_2.5和CO小时浓度日变化呈波浪型变化特征,PM_2.5、CO小时浓度最大值均出现在09:00,PM₁₀小时浓度最大值出现在02:00. O₃、SO₂小时浓度日变化呈单峰型变化特征,O₃、SO₂小时浓度最大值分别出现在16:00、10:00. NO₂小时浓度日变化呈单谷型变化特征,最小值出现在14:00. ③PM_2.5-10、SO₂、NO₂、O₃小时浓度与PM_2.5小时浓度均呈正相关,说明PM_2.5-10、SO₂、NO₂、O₃与PM_2.5具有一定程度的同源性. O₃小时浓度与NO₂、CO小时浓度呈负相关,且O₃小时浓度与NO₂小时浓度相关性更强. 夏秋季NO₂、CO、O₃、PM_2.5小时浓度与气温的相关性比冬春季的更强. SO₂、PM₁₀、PM_2.5、O₃小时浓度均与湿度呈负相关,其中O₃小时浓度与湿度的相关性最强,相关系数为?0.586. ④2020年12月25—29日云浮市城区PM_2.5污染受到静稳天气影响,O₃污染与28日午后太阳高温辐射以及来自珠三角地区O₃污染气团的输入影响有关. 利用ART-2a对该时段采集的颗粒物进行成分分析,得到K、EC、OC、ECOC、HM、LEV、Na、SiO₃这8种单颗粒物. 整个时段EC、OC、ECOC谱图中都存在明显的硫酸盐峰和硝酸盐峰. PM_2.5小时浓度与硫酸盐离子、硝酸盐离子、硅酸盐离子、铵离子、氯离子的数量均呈显著正相关,二次反应和老化过程对PM_2.5污染有显著影响. 研究显示,云浮市PM_2.5和O₃复合污染防控需要关注本地污染物变化特征和排放源影响,也需关注外来污染气团特别是来自珠三角地区污染气团输入的影响.      

2018年吉林市大气污染物浓度变化及其与气象因素的相关性分析

采用统计学方法、Pearson相关系数法和线性回归法研究分析了2018年吉林市大气污染物SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、CO和O₃浓度的变化特征、污染物浓度之间的相关性以及污染物与气象因素的相关性。结果表明:1）吉林市大气环境中O₃、PM₁₀和PM_2.5日均值超标率分别为1.06%、3.27%和7.14%,颗粒物、O₃及其前体物质为治理重点;CO、SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5春、冬季污染较重,夏季污染最轻;大气环境中的污染物浓度随季节、时刻及人类活动发生周期性变化;2）PM₁₀和PM_2.5、PM_2.5和CO、NO₂和CO浓度之间高度相关（相关系数r均>0.8）,并建立了其预测线性模型;3）污染物（O₃除外）浓度与温度、风速和混合层高度呈负相关,与气压呈正相关;降水对SO₂、PM₁₀和PM_2.5浓度具有一定的削减作用,降水后其浓度减少的次数占总降水次数的68.75%、84.38%和78.13%;吉林市污染最严重的颗粒物受气象因素中混合层高度、风速和降水影响较大。该研究成果可为日后吉林市开展大气污染治理、区域大气环境容量测算、空气污染潜势预报等研究提供参考。     

包头市大气污染特征及其影响因素

为了解包头市大气污染特征,利用包头市2014年ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（CO）和ρ（O₃）环境空气自动监测数据,结合气象参数,分析了包头市大气污染特征及其影响因素.结果表明:① 包头市春季大气污染以PM₁₀为主,夏季以O₃为主,秋冬两季PM₁₀和PM_2.5均有不同程度污染. ② ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）的24 h平均值和ρ（O₃）日最大8 h平均值分别有153、76、10、6和3 d超出GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值,ρ（CO）24 h平均值全年达标. ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（NO₂）年均值分别为GB 3095-2012二级标准限值的2.2、1.6和1.2倍,ρ（SO₂）年均值达标. ③ PM_2.5/PM₁₀（质量浓度比）四季分布为冬季（0.45）>秋季（0.39）>夏季（0.36）>春季（0.27）,年均值为0.37,粗颗粒污染特征明显. ④ SO₂/NO₂（质量浓度比）四季分布为冬季（1.76）>春季（1.15）>秋季（0.82）>夏季（0.75）,年均值为1.12,并且取暖季明显高于非取暖季,说明冬季燃煤取暖对包头市空气质量有重要影响. ⑤ 包头市的严重污染主要有沙尘型和煤烟型2种. ⑥ 系统聚类分析表明,扬尘引起的PM₁₀对包头市环境空气质量有重要的影响,以SO₂和CO为排放特征的燃煤对PM_2.5有较大的贡献.      

排放和气象对疫情前后武汉不同类型点位大气污染物的影响

采用随机森林算法剥离了排放和气象对6种大气污染物(SO₂、 NO₂、 CO、 PM₁₀、 PM_2.5和O₃)浓度的贡献,识别了疫情前后武汉市中心城区、郊区、工业区、三环线交通点和城市背景点这5种类型点位的大气污染物浓度变化.结果表明,与管控前相比,管控期间PM_2.5/CO、 PM₁₀/CO和NO₂/CO分别减小了10.8～21.7、 9.34～24.7和14.4～22.1倍,表明排放对PM_2.5、 PM₁₀和NO₂贡献减小;O₃/CO增加了50.1～61.5倍,表明二次生成增加明显.解除管控后排放对各类污染物的贡献均增加.管控期间,受一些不可间断工序的运行影响,工业区PM_2.5降幅最小(20.5%).与管控期间相比,解除管控后居民生活、交通出行和工业生产等基本恢复,使5种类型站点PM_2.5     

基于熵权法的汾渭平原城市空气质量模糊综合评价

为了促进科学减排、精准防治大气污染,选取PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO、NO₂、O₃作为评价因子,通过熵权法建立污染因子权重集,以扩展后的环境空气质量标准为基础,通过计算各评价因子的隶属度,对汾渭平原11个城市不同季节的环境空气质量进行模糊综合评价,得出各城市的大气污染水平及季节变化特征。结果表明:该地区各城市空气质量受季节影响变化大,春、夏、秋季空气质量明显优于冬季,PM_2.5、PM₁₀、SO₂、O₃为主要污染物,评价结果可客观全面地反映该地区不同季节环境空气质量状况。     

河南省2015—2019年大气污染时空变化特征研究

河南省位于京津冀周边区域,其大气复合污染形势较为严峻.本研究利用河南省2015—2019年83个国控站点数据,综合探究了PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、CO和O₃MAD8（臭氧日最大8 h平均值）的时空变化特征.与2015年相比,2019年河南省PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂和CO年均浓度分别下降了26.8%、26.5%、70.5%、17.1%和37.9%,而O₃MAD8的年均浓度却上升了19μg·m^-3.从区域上看,除了O₃MAD8外,其它污染物的年均浓度最大值均出现在豫北地区,最低值出现在豫南地区.污染物季节变化特征较为明显,均呈现出冬季高、夏季低的特征（O₃MAD8除外）,O₃MAD8则表现出相反的变化趋势.从日变化特征上看,PM₁₀、PM     

沙尘天气对兰州市大气污染物置换和叠加作用

本文分析了2014~2015年兰州市春季沙尘天气期间颗粒污染物PM₁₀、PM_2.5及气态污染物SO₂、NO₂、CO和O₃质量浓度的演变规律.结果表明,沙尘天气造成PM₁₀和PM_2.5浓度上升,而SO₂、NO₂和CO浓度表现为降低（置换型）或升高（叠加型）,O₃浓度受沙尘天气影响不明显.置换型的PM₁₀和PM_2.5平均质量浓度分别为1086.9和286μg/m³,SO₂、NO₂和CO平均质量浓度分别为16.7、41.0和1.02×103μg/m³.叠加型的PM₁₀和PM_2.5平均质量浓度分别为383.2和116.2μg/m³,SO₂、NO₂和CO平均质量浓度分别为24.5、49.1和1.19×103μg/m³.置换型的PM₁₀和PM_2.5平均质量浓度分别为叠加型的2.8和2.4倍,叠加型的SO₂、NO₂和CO平均质量浓度分别为置换型的1.47、1.2和1.17倍.置换型对应的气象条件为近地面东北方向大风、显著降温和高压,即强冷空气活动时,PM₁₀和PM_2.5浓度上升,而SO₂、NO₂和CO浓度显著减小,沙尘源地主要为塔克拉玛干沙漠和青藏高原北部地区,影响气流多为1500~6000m高空西北气流.叠加型则为近地面东北风向弱风,气温和气压无明显波动,即弱冷空气活动时,初期PM₁₀和PM_2.5浓度上升,同时SO₂、NO₂和CO浓度略下降,而后PM₁₀和PM_2.5维持高值时SO₂、NO₂和CO浓度亦上升,沙尘源地主要为巴丹吉林沙漠,影响气流多为1500m以下低空西北气流.     

云南边境五城市空气污染物分布特征

利用2015~2021年云南省5个边境城市6种常规大气污染物的质量浓度数据,探究其污染特征、时空变化及空间异质性。结果表明,研究区域污染物年际浓度变化起伏较大,PM₁₀、PM_2.5年均浓度分别为(42.6±8.2),(25.4±4.2)µg/m³,均低于中国《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级浓度限值。PM、NO₂和O_3-8h月均浓度呈U型变化趋势,其中3月份浓度最高。5个城市PM和NO₂浓度季节变化均表现为:春季>冬季>秋季>夏季,O_3-8h表现为:春季>夏季>秋季>冬季,而CO冬季污染程度最小,SO₂无明显的季节变化规律。根据Sen-MK的逐日浓度趋势分析,污染物总体呈现下降趋势,其中PM₁₀下降速率最高达11×10^-3µg/(m³×d),而O_3-8h呈现上升趋势。变异系数(COD)表明,污染物的空间分布极不均匀,特别是SO₂的COD均大于0.2,春季O_3-8h空间分布更加均匀。Person相关分析表明,PM与NO₂、CO、O_3-8h表现出较强的相关性,且西双版纳(BN)PM与其他大气污染物相关性较其他城市强。     

中国重点城市大气污染与健康风险的时空分布特征

基于中国168个大气污染防治重点城市2015～2020年的5种污染物浓度监测数据,利用MAKESENS模型和综合风险指数(ARI),定量分析全国与6大城市群的大气污染总健康风险的时空分布特征.结果表明：(1)中国重点城市PM_2.5污染最严重,仅15%的城市PM_2.5浓度6 a均值达到了国家二级标准,NO₂次之,77%的城市NO₂浓度6 a均值达到了国家二级标准,京津冀和汾渭平原城市群空气污染最严重,PM_2.5、 SO₂、 CO和NO₂浓度6 a均值高于其他城市群;(2)中国重点城市PM_2.5、 SO₂、 CO和NO₂浓度呈下降趋势,除成渝城市群外,其余地区O₃浓度呈上升趋势;京津冀和汾渭平原城市群SO₂浓度下降最显著;(3)中国重点城市大气污染健康风险总体呈下降趋势,2017～2018年出现急剧下降,暴露在极高风险下的人口从1...     

2015—2021年南京市大气污染特征及污染个例研究

探究细颗粒物(PM_2.5)和臭氧(O₃)污染的时间变化特征,阐明PM_2.5和O₃复合污染过程中不同阶段环境空气污染物及气溶胶粒径分布的详细演变过程,对南京及长三角地区的大气污染防治具有重要指导意义.本文使用2015—2021年南京市环境空气污染物小时浓度数据,分析了该地区多年大气污染演变过程,并选取2015年10月12—17日时间段作为复合污染典型个例,对其生消过程和内在机理进行了详细分析.结果表明：(1)2015—2021年南京市各种大气污染物的变化特征具有明显差异. PM_2.5、PM₁₀和SO₂浓度的年下降率分别为8.9%、6.2%和15.4%,O₃浓度变化较小. CO浓度在2016年达峰后以每年7.6%的速率下降.NO₂浓度在2015—2019年呈增加趋势.(2)2015—2021年污染特征发生较大变化,由PM_2.5为主导变为由O₃为主导的大...     

2016-2020年辽西四城市PM2.5和O3污染特征对比分析

文章利用2016-2020年辽宁西部沿海的锦州、葫芦岛和内陆的阜新、朝阳空气质量监测数据,对比分析4个城市PM_2.5污染、O₃污染以及二者复合污染演变特征和异同性。结果表明：(1)4个城市PM_2.5年均浓度均呈下降趋势,沿海两市PM_2.5污染重于内陆两市;(2)沿海两市O3污染减轻,内陆两市O₃加重且2018年后年评价浓度高于沿海;(3)4个城市易出现同步污染过程,沿海两市的污染过程同步性更高且持续时间更长;(4)沿海城市“PM_2.5-O₃”复合污染天多于内陆城市,城市间同步复合污染范围逐年扩大;(5)4个城市PM_2.5与NO₂、CO和SO₂等污染物均呈正相关,沿海城市与CO的相关性好,内陆城市与NO₂相关性好,O₃与前体物NO₂和CO均呈负相关,与NO₂的相关性好于CO。研究表明,...     

兰州市空气污染对儿童呼吸疾病的影响

探讨兰州市空气污染对不同性别和年龄的儿童呼吸疾病就诊人数的影响以及季节性变化.通过收集2013~2017年兰州市空气污染物PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和O₃8h浓度数据、气象数据及3家三甲医院儿童呼吸疾病门诊资料,采用广义相加模型（GAM）控制星期几效应、气象因素、假期效应等混杂因素,分析空气污染物浓度与儿童呼吸系统疾病日门诊量的关系及滞后效应.研究期间,兰州市3家三甲医院儿童呼吸系统疾病日门诊量平均为387人次,范围1~1413人次.单污染物模型结果显示,PM_2.5、NO₂、SO₂、CO均在累积滞后一天（lag01）时效应量达到最大值,其浓度每增加10μg/m³（CO单位为1mg/m³）,儿童呼吸系统疾病就诊人次的超额危险度（ER）及95%可信区间（95% CI）分别为0.245%（95% CI：0.127%~0.363%）,0.568%（95% CI：0.327%~0.808%）,1.661%（95% CI：1.022%~2.302%）,2.245%（95% CI：1.610%~2.883%）;PM₁₀和O₃8h在各滞后天数均无统计学意义.对不同性别、年龄、季节分析发现,性别分层中PM_2.5对女童的影响略高于男童,NO₂、SO₂和CO的影响男童略高于女童;年龄分层发现PM_2.5、NO₂和CO的影响6~14岁组大于0~5岁组,SO₂的影响0~5岁组大于6~14岁组;季节分层中PM_2.5、NO₂、SO₂和CO对门诊量的影响只在冬季有意义,PM₁₀和O₃8h在各个季节均无意义.双污染物模型结果显示,分别调整其他5种污染物后,PM₁₀和O₃8h对儿童呼吸系统疾病门诊量的增加均无统计学意义;调整PM₁₀和O₃8h后,其他污染物呼吸系统疾病门诊量的增加均有统计学意义.兰州空气污染物（PM_2.5、NO₂、SO₂、CO）与呼吸系统疾病门诊量密切相关,并且SO₂和CO浓度增加更易增加儿童呼吸系统疾病的发病风险.性别、年龄和季节对空气污染物和呼吸系统疾病门诊就诊人次的关系有影响.     

新冠疫情严控期间南京市空气质量

为研究2020年初新冠疫情严控措施对南京市空气质量的影响,选取1月25日~2月10日（疫情严控期）南京及周边省会城市空气质量监测数据,与5a同期数据进行对比,分析时空分布特征.结果表明,疫情停工期间,降水量同比下降,大气扩散条件为近5a较差水平,但除O₃浓度不降反升外,其他主要污染物PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO浓度均达近5a最低值,分别为36,44,5,22μg/m³和1.1mg/m³.通过推算疫情停工期间本地减排措施的“净环境效益”,严控使得PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO分别下降了41.7%、45.3%、14.3%、43.5%、18.2%,O₃浓度上升了4.8%.从空间上分析,南京市SO₂浓度及其同比降幅在长三角省会城市内排名第1,其他污染物改善情况处于中等水平.从日变化可知,PM_2.5和PM₁₀日变化由双峰型变为单峰型,夜间未出现次峰值.O₃夜间浓度明显升高,原因是交通源的大幅削减使NO对O₃的滴定反应降低,而白天O₃浓度峰值取决于VOCs和NO_x的减排比例.     

新冠肺炎疫情对咸阳市空气质量的影响

利用机器学习模型控制气象因素影响,定量分析了疫情期间污染源减排对咸阳空气质量的影响.结果表明,与未发生疫情情景相比,疫情期间咸阳PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO浓度分别下降19.3%、26.0%、13.4%、60.1%和9.1%,NO₂降幅最大,SO₂和CO降幅较小,O₃浓度不降反而上升50.9%.在一次排放和二次生成前体物都下降的情况下,PM_2.5降幅低于预期,O₃浓度不降反升,反映出PM_2.5和O₃治理的复杂性,暗示了剩余污染源对咸阳空气质量影响较大,而停产限产政策（与疫情影响类似）对咸阳空气质量改善有限,未来应重点关注散煤和生物质燃烧、热力生产和供应、原油加工及石油制品制造等剩余污染源的治理.     

成都市PM2.5浓度变化的影响因素交互作用研究

为探究大气环境中污染物与气象要素交互作用对PM_2.5浓度变化的影响特征,利用成都市2014~2020年逐日大气污染物资料以及同期的气象资料,采用广义相加模型（GAMs）分析不同影响因素对当地PM_2.5浓度变化的影响效应.结果表明,单影响因素GAMs模型中,无论全年还是冬季,PM_2.5浓度与平均气温（T）、相对湿度（RH）、平均风速（Wind）、降水量（Prec）、O₃、NO₂、SO₂和CO间均呈非线性关系,其中CO、NO₂、SO₂、T和Wind对PM_2.5浓度影响较大,与全年不同的是,冬季T和O₃对PM_2.5浓度变化的影响效应较全年明显减弱.多影响因素的GAMs模型中,T、Wind、RH、CO、NO₂、SO₂和O₃这7个解释变量对PM_2.5浓度变化的影响均较显著,构建的全年多影响因素GAMs模型调整后的R²=0.759,方差解释率为76.42%,冬季R²=0.708,方差解释率为72.2%,无论是全年还是冬季,CO都是PM_2.5浓度变化的主导影响因素.GAMs交互效应模型发现,全年弱低温（7℃左右）+高相对湿度+高浓度CO+高浓度NO₂+高浓度SO₂协同作用条件下有利于PM_2.5浓度的生成;冬季低Wind+高RH+高浓度CO+高浓度NO₂+高浓度SO₂共存条件下有利于PM_2.5的生成,即该条件对PM_2.5浓度的生成有协同放大效应.运用GAMs模型能够对PM_2.5污染的主导影响因素进行识别,并定量化分析影响因素单效应及其交互作用对PM_2.5浓度变化的影响特征,对PM_2.5浓度污染防控研究具有重要指示意义.     

常州市冬季大气污染特征及潜在源区分析

为了解常州市冬季大气污染特征,对2013—2015年常州市冬季PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO数据进行分析,并结合HYSPLIT 4.9模式研究不同气团来源对常州市各污染物浓度的影响及潜在污染源区分布特征.结果表明,常州市冬季以PM_2.5污染为主,其占冬季首要污染物的90%以上,冬季PM_2.5小时浓度对应的空气质量级别以良和轻度污染出现频次最多,冬季的ρ（PM_2.5）对ρ（PM_2.5）年均值的贡献率高达37.4%,不完全燃烧是颗粒物的一个重要来源.冬季ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）的日变化均呈双峰分布,两个峰值分别出现在交通的早高峰和晚高峰附近.ρ（NO₂）在晚高峰明显大于早高峰,而ρ（SO₂）和ρ（CO）表现为早高峰大于晚高峰.常州市CO/NO_x和SO₂/NO_x的分析结果表明,常州市交通源的贡献明显,点源对常州市的空气质量的影响也较大.1和6 h的ρ（PM_2.5）梯度变化可判识细颗粒物的爆发性增长.冬季常州市受到西北、西和西南等地区的大陆性气流影响较大,其对应的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）平均值相对较高,且对应的污染轨迹出现概率较大.偏东方向的气流由于移动速度慢,不利于污染物扩散易造成污染累积,导致ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）和ρ（NO₂）相对较高.WPSCF（源区分布概率）高值区（>0.5）集中于从芜湖至上海的长江中下游区域和杭州湾区域.PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO潜在源区存在较大差异性,NO₂、SO₂和CO本地化的潜在贡献较PM_2.5和PM₁₀更明显.此外,受船舶等影响海洋源区对NO₂、SO₂和CO的潜在贡献较大.研究显示,长三角区域的大气污染物以本地污染为主,但远距离污染输送贡献也不容忽视.      

邯郸市大气PM2.5时空分布及季节性潜在源分析

为研究大气污染防治攻坚战后邯郸最新大气环境污染情况,选取2022年3月—2023年2月邯郸市环境空气污染物浓度数据,借助Kriging插值分析模拟了邯郸市PM_2.5浓度的时间和空间变化趋势,并利用HYSPLIT气团后向轨迹模型进行聚类分析,探究邯郸市不同季节PM_2.5污染的传输路径及潜在源区分布.结果表明,邯郸市PM_2.5浓度呈现出明显的季节差异性,最高平均浓度出现在冬季(75.13μg·m^-3),秋、春次之,最低则出现在夏季(27.64μg·m^-3),同时,PM_2.5/PM₁₀在秋冬季均高于0.55,说明邯郸市秋冬季主要以细颗粒物污染为主.PM_2.5污染年均值空间分布呈现出“东部、中部自北向南高,西部低”的特点,污染高值区PM_2.5与PM₁₀、CO、NO₂、SO₂均呈显著正相关关系,与O₃呈负相关关系,...     

疫情管控期西安PM2.5和O3污染特征及成因分析

基于西安疫情管控期空气监测数据,分析PM_2.5和O₃的时空序列特征,从PM_2.5源解析、O₃前体物VOCs溯源、气象要素和区域传输方向探讨污染成因.结果表明：(1)管控期PM_2.5和O₃分别同比上升20.39%和23.72%,其他参数均下降;与管控前后时期相比,管控期PM_2.5和PM₁₀日均值协同变化趋势减弱,O₃和NO₂此消彼长趋势增强;相比去年同期,PM_2.5小时值升高11～19μg·m^-3,O₃小时值夜间18:00～23:00升幅增大,为10～19μg·m^-3.(2)污染物浓度变化呈现一定的空间聚集协同性;受地形及植被阻滞吸附影响,PM_2.5污染集中在北部,由于城郊NO₂滴定效果弱于城区,表现为南部郊区O₃污染较...