区域空气质量监测网络优化布点方法研究

通过分析区域空气质量监测网络(RAQMN)优化布点的各种限制因素,利用空气质量模型模拟数据构建综合评价浓度,建立以最大贴近度为优化目标,以建设成本、地形、行政区域、人口布局和空间覆盖率等为约束条件的RAQMN优化布点方法.以珠江三角洲为案例背景,利用此方法分析了考虑常规污染物(SO2、NO2和PM10)、区域特征污染物(O3和PM2.5)和同时考虑包括常规、区域特征污染物等多种污染物组合3种情景下的RAQMN的优化布点.结果表明,该方法能够成功地应用于RAQMN的优化选址.与仅考虑常规污染物和仅考虑区域特征污染物的优化结果相比,同时考虑多种污染物优化结果的空间代表性更好,更能满足RAQMN的监测目标与优化布点的要求.     

山地区域空气质量监测点位布设技术与方法

采用网格化布点监测实验、数据统计分析、空气质量模型模拟及相互结合的方法,以重庆主城区和贵阳市为例,对典型山地城市空气质量监测点位布设和优化进行了研究,提出相应的点位布设及优化方案。通过总结归纳提出了山地城市空气质量监测点位布设的相关程序。     

关于我国环境空气质量监测点位设置的思考

设置各种空气质量监测点位时,应以监测网络的监测目的为根本出发点,并同时考虑点位功能和空间代表尺度、点位环境条件以及实际经济技术条件等因素。一个完整的环境空气质量监测网络应涵盖各类功能的监测点位,从而达到监测网络建设的多目标要求,然而空气质量监测点位的建设是一个不断发展和完善的过程。目前我国城市空气质量监测点以空气质量评价点为主,其目的是掌握城市整体空气质量状况和长期变化趋势,为环境管理和污染防治提供决策依据,但这类监测点位的功能相对单一,难以满足公众了解详尽的空气质量状况信息的需求。未来,随着监测投入的增加,我国应进一步完善地方监测网络建设,使之涵盖不同功能的监测点位,从而更好地为公众提供空气质量预警信息和健康指引。     

天津市街镇级空气自动监测系统设计及应用

基于网格化大气污染防治工作,开展小尺度、密集网布设空气自动监测点位的研究,构建天津市街镇级空气自动监测系统。利用该系统对街镇级别尺度的颗粒物浓度进行监测,精细分析颗粒物浓度时空分布特征,精准定位高污染区域。该系统可广泛用于污染精准定位、空气质量考核以及区域传输分析,对科学开展大气污染防治工作提供技术支撑,对其他省市开展相关工作提供了借鉴。     

城市空气质量监测网络评估方法

通过研究借鉴多个国家/城市的研究实践,提出了城市空气治理监测网络（UAAMNA）评估管理的方法,包括评估思路与流程,评估关键指标,针对不同污染物的评估方法等.以沈阳市及周边6个城市共46个国控监测站点的监测网络为背景,基于2013~2018年日尺度空气质量数据,考虑监测成本,对沈阳市PM_2.5监测网络进行评估,结果表明,沈河区增加1个最高浓度站点,大东区增加1个高人口密度区站点,皇姑区增加1个跨界传输点;在沈阳-铁岭,沈阳-本溪,沈阳-辽阳方向增设跨区域站点.未来建立空气质量监测网络定期评估制度、加强跨区域边界站点布设、实施区分监测点位类型评估、区分污染物类型评估是UAAMN的发展方向.     

重点区域环境空气质量监测方案与评价方法探讨

我国区域性大气污染问题频频发生,成为当前亟待解决的重大环境问题。区域联防联控工作需要建立相应的区域空气质量监测体系和评价方法,这对已有的监测体系提出了新的要求。在区域监测体系中需要增加臭氧、细粒子等区域性污染物及其前体物的监测,同时设立区域监控点使监测网络覆盖面由城市建成区拓展到广大近郊及农村地区。采用移动式柱浓度监测和卫星遥感监测等多样化监测手段结合超级空气站来增强区域综合监测和源解析能力。在区域内搭建监测信息共享平台和实时发布机制并建立区域空气质量预警预报系统。建立区域内统一的质量管理和质量控制方案,城市监测点质控工作由所在省市管理,区域监控点质控工作由国家统一直管。采用分区分层次的区域空气质量评价方法,评价因子包括所有六项监测指标。     

基于大气特征污染物的监测布点选址优化研究

针对常规大气环境监测未能对局部特殊污染情况进行表征的缺陷,提出基于特征污染物的监测布点选址优化方法:首先运用综合评分方法筛选区域大气特征污染物,然后建立综合了环境、经济和社会因素的多目标规划模型,并通过模糊层次分析法计算各子目标权重系数,最后应用lingo软件对模型优化求解,得到最优的监测点位布设方案.以南京市仙林地区为案例研究的结果表明,基于大气特征污染物的监测布点多目标模型能够得到较合理的优化点位布局,在3种情景中,选择的最优点位分别为25#、43#, 25#、43#、54#和25#、43#、54#、77#, 为实际大气环境监测优化布点提供科学指导.     

正矩阵因子分解法评价北京市PM_(10)和SO_2监测网络

为辨识北京市大气污染物变化规律相同的区域,筛选监测网络中表征冗余信息的监测点,使用正矩阵因子分解法分别对北京市PM10和SO2监测网络进行分析与评价.分析获得北京市PM10和SO2明显的季节变化特征:PM10浓度春季最高,夏季较低;SO2浓度冬季最高,夏季较低.采用正矩阵分解法对PM10监测网络解析出3个因子,对应北京市PM10污染变化特征相同的3个区域,分别为区域1代表监测点为车公庄与石景山古城,区域2代表监测点为位于城东的前门、天坛、农展馆与奥体中心,区域3代表监测点定陵.结果表明区域2监测点密度较大,存在表征冗余信息的监测点,可以考虑撤销或迁移部分监测点.对SO2监测网络解析出6个因子,分别对应北京市SO2污染变化特征相同的6个区域,代表监测点位分别为定陵、古城、东四、奥体中心、农展馆与天坛和前门与车公庄.评价结果表明北京市PM10和SO2监测网络都存在冗余信息的监测点,可以根据分区结果考虑撤销或者迁移部分监测点,优化监测网络.     

乌鲁木齐市空气质量监测网络优化探讨

近年来,随着乌鲁木齐市经济的高速发展、城市建设规模的不断扩大、城市功能区和产业结构布局的不断优化、调整,乌鲁木齐市在城市环境、城市建成区规模和人口数量、分布等方面都有了很大变化,原有的空气质量监测点位已不能继续满足城市环境空气监测的技术要求。本文对乌鲁木齐市现有环境空气监测网络现状进行分析,指出了空气质量监测网络存在的问题,提出了空气质量监测网络优化新方案,并给出构建区域性空气质量监测网络的建议。     

季节因素对大气环境监测优化布点的影响

当前的大气环境监测点优化布设并没有考虑大气环境质量随季节的变化,为此,本文应用动态贴近度法分析季节因素对大气环境监测优化布点的影响。该方法同时考虑了大气环境监测数据在空间和时间两个维度上的信息,并通过最近贴近度的计算提高聚类效果。一个城市大气环境监测点优化布设的实例计算结果表明,在大气环境监测优化布点过程中,可以忽略季度变化因素。