重庆市大气主要污染物特征分析

基于环境空气质量监测数据,分析了各项污染物时间变化特征,并利用SPSS 19.0软件进行相关性分析和主成分分析。结果表明:SO_2和CO污染较轻,NO_2浓度水平较高,O_3和PM_(2.5)污染相对严重。SO_2和O_3呈现"单峰型",NO_2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)呈现"双峰双谷型"的日变化特征。SO_2、NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)呈"U型",O_3呈现倒"U型"季节变化特征。PM_(10)、PM_(2.5)与SO_2、NO_2、CO,SO_2与NO_2、CO,NO_2与CO呈现正相关;NO_2、CO与O_3呈现负相关。主成分分析法结果显示第1个因子为PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2,第2个因子为O_3。     

西安市主要大气污染物的相关性分析及时空分布特征

为深入了解西安市大气污染程度,对2015年西安市主要大气污染物(SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)、PM_(10)、O_3)的空气质量指数进行了逐日变化分析、相关性分析及空间插值分析。结果表明:SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)、PM_(10)空气质量指数春冬季高于夏秋季,而O_3空气质量指数则是春冬季低于夏秋季。11月和12月份污染较为严重。在4个季度中,PM_(2.5)和PM_(10)与气态污染物SO_2、CO、NO_2均呈正相关,说明PM_(2.5)、PM_(10)与这3种气态污染物具有同源性。SO_2与CO、NO_2均呈显著性正相关,三者均受化石燃料燃烧及机动车尾气影响。O_3与CO、SO_2相关性不大,与NO_2在二季度呈现正相关。SO_2、NO_2、PM_(2.5)、CO、PM_(10)多聚集在高新西区、莲湖区、碑林区、经开区、雁塔区、长安区,O_3多聚集在阎良区、未央区和灞桥区。     

甘肃东部城市群空气质量演变特征研究

基于庆阳、平凉、天水3市2015年度空气质量监测数据,分析甘肃东部城市群空气质量月度和季度变化特征并进行综合评价。结果表明,3市PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2浓度从3月开始呈下降趋势并于9月降至最低值,O_3浓度变化呈倒"U"型。3市空气质量指数在3～9月呈平缓下降趋势,9～1月上升趋势较为明显。对于不同污染物之间的Spearman相关性,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2的相关系数介于0.589～0.979;对于不同城市同一污染物之间的Spearman相关性,除NO_2外,其他相关系数均较高。     

京津冀大气污染的时空分布与人口暴露

经济的快速发展和城市化导致京津冀地区的空气质量不断恶化,已经引起学术界广泛的关注.为了揭示近年来京津冀地区大气污染状况,本研究基于中国空气质量在线监测分析平台发布的PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO、NO_2和O_3_8 h_max长期监测数据,采用统计学的方法分析了2014—2018年京津冀13个市这6种污染物的时空变化特征,结合各城市人口数据,评估了在此背景下该地区PM_(2.5)和O_3_8 h_max的人口暴露风险.结果表明:京津冀地区PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和NO_2近年来整体上呈下降趋势,而O_3_8 h_max则呈上升趋势.总体而言,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和NO_2表现为冬季最高、春秋季次之、夏季最低的特征,而O_3_8 h_max则表现为夏季春季秋季冬季的特点,并在月变化上呈倒"V"型,从1月份开始逐渐上升,在6月份达到峰值,而后又逐渐下降.空间上,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和NO_2呈现南高北低的分布特征,而O_3_8 h_max在2014—2016年呈现北高南低的分布特征,但在2017—2018年则呈现南高北低的分布特点.此外,京津冀北部地区PM_(2.5)的来源主要是一次气溶胶,而二次气溶胶是中部地区PM_(2.5)的主要来源.除秦皇岛、承德和张家口外,其他城市细粒子在颗粒物中占的比重较大.随着近年来PM_(2.5)浓度的降低,暴露于高浓度的PM_(2.5)中的人口比例逐年减少,但距离年平均浓度限值还相差很远.除2014年外,暴露在O_3浓度超标情况下的人口在2015—2017年逐渐上升.     

高原省份城市空气质量状况统计分析及PM_(2.5)污染水平时空分布

收集了地处高原的云南省全省8个地级市、8个自治州政府所在地城市共40个监测点2015年全年(2015.01.01—2015.12.31)的大气PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3、CO、O_3-8 h日均浓度数据,计算出年均浓度值、空气质量指数AQI,并根据《HJ633-2012环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》对云南省各州市政府所在地城市空气质量进行评价。PM_(2.5)年均浓度值最高的是文山,为37.89μg/m~3;最低的是丽江,为16.21μg/m~3。空气质量评价结果表明,云南省2015年整体空气质量状况优良,空气质量状况最好的是香格里拉,空气质量指数为35.76;空气质量指数最高的是昭通,为68.26。SO_2、NO_2与PM_(2.5)的关系呈现正相关,PM_(10)的变化趋势与PM_(2.5)的变化趋势较一致。     

呼和浩特市大气污染物污染特征及污染物的相关性分析

为了探究呼和浩特市大气污染物污染特征,对2014年一年的AQI做出统计整理并对PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、CO、NO_2的相关性进行分析。研究结果发现:呼和浩特市2014年空气质量总体良好,空气质量为良所占比重为58%,中度污染和重度污染所占比重为35%。该市的主要污染物PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2的超标率分别达到了88.81%、52.60%、36.20%。空气污染指数AQI与PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、CO、NO_2、呈显著相关,尤其是PM_(10)和PM_(2.5),相关性系数高达0.959和0.851,可见其污染主要以颗粒物物为主。PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、CO、NO_2浓度间两两正相关。O_3的浓度与PM_(2.5)、SO_2、CO、NO_2均呈现负相关,O_3与AQI和PM_(10)的相关性不显著。     

湖北大气颗粒物污染水平及污染物相关性研究

基于2012-2014年湖北省环境空气质量监测统计数据,根据污染浓度水平,利用ArcGIS软件分析湖北省大气颗粒物污染空间分布特征,并利用SPSS软件对大气污染物SO_2、NO_2、O_3、CO、PM_(2.5)和PM_(10)的相关性进行分析。结果表明:2012-2014年期间,湖北省PM_(10)年均浓度总体呈上升趋势,超标城市几乎分布于湖北省各区域;武汉、荆州、宜昌3个城市PM_(2.5)与PM_(10)、SO_2、NO_2、CO均呈较高的正相关性,鄂州、恩施、黄冈、黄石、荆门、十堰、随州、咸宁、襄樊和孝感10个城市PM_(10)与NO_2、SO_2均呈正相关性。文章的分析结果可为湖北省改善环境空气质量,降低颗粒物浓度水平提供基础信息和建议。     

2017～2020年珠海市金湾区环境空气质量变化特征分析

基于2017～2020年珠海市金湾区环境空气自动站6项空气污染物(SO_2、NO_2、PM_(2.5)、PM_(10)、O_3和CO)监测数据,分析了金湾区空气质量时间变化趋势及特点。结果表明:SO_2和CO 95%分位浓度差异性不大,PM2.5年均值无明显变化趋势,其余3项污染物浓度总体呈下降趋势,环境空气优良率均保持在80%以上; 4个年度中,按照环境空气质量综合指数由高到低排序依次为2020年、2018年、2019年、2017年; O_3是影响金湾区环境空气质量的主要污染物,其次是PM_(10)和PM_(2.5); 6项污染物浓度最大值均出现在秋冬季节,最低值出现在春夏季节,表现出明显的季节性。     

重庆市都市功能核心区秋季大气污染物时空分布特征

为研究重庆市都市功能核心区大气污染物浓度水平及变化规律,统计分析了2014年9月至2014年11月5个监测站(解放碑、高家花园、杨家坪、新山村和南坪)24 h连续监测PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O_3浓度数据.结果表明,观测期间,大气颗粒物污染严重,5个站点PM2.5日均浓度超标率分别为30.8%、37.4%、38.5%、37.4%和31.9%,5个站点PM10日均浓度超标率分别为23.1%、22.0%、18.7%、19.8%和19.8%;重庆市都市功能核心区细颗粒物(PM_(2.5))污染严重,5个站点PM2.5占PM10比例分别为60.2%、64.6%、64.1%、75.4%和62.8%;PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和CO早晚出现高峰值;SO_2和O_3浓度日变化曲线呈现单峰型,峰值分别出现在中午和午后;降水量、气温和水汽压与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2呈显著负相关;相对湿度与O_3呈显著负相关,气温、水汽压和风速与O_3呈显著正相关;CO与相对湿度呈显著正相关;风向也影响着大气污染物浓度的时空分布,南偏西、南偏东和东北偏北风利于PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO浓度积累,西北风利于PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO扩散;但西北风控制下利于O_3浓度积累.     

清洁大气背景下贵阳空气质量变化及气象作用

利用贵阳市2013~2016年空气质量监测及气象观测资料进行分析,研究云贵高原城市空气变化及气象影响作用.结果表明:近4a贵阳区域SO_2、NO_2、O_(3_8h)、PM_(10)、PM_(2.5)和CO年平均浓度分别为(20.78±19.71),(28.32±9.59),(107.59±27.54),(67.56±34.32),(42.53±24.52)μg/m3和(0.74±0.22)mg/m~3,除SO_2浓度接近或超出我国中东部城市之外,其它污染物均表现为相对清洁水平;地面O_3浓度逐年明显上升,但其它大气污染物水平均呈逐年下降趋势,且呈现与我国中东部一致的空气质量年际、月际和日变化特征.各功能区污染物区域差异明显,颗粒物和SO_2、NO_2、CO浓度水平表现为工业区居民区郊区,O_3浓度呈现为郊区居民区工业区的特征,表明人为活动对空气质量的影响.近4a O_3与PM_(2.5)夏季白天呈显著正相关,冬季显著负相关,反映了云贵高原城市空气质量的复合污染特性.大气污染物浓度与温度、边界层高度、太阳直接辐射和气压的相关性显著,而与相对湿度和风速相关性较弱,这不同于中东部地区风速主导大气污染物水平变化的特征.云贵高原夏季作为主要雨季,小雨和中雨量级降水对PM_(2.5)吸湿增长较弱,中雨以上降水对PM_(2.5)具有清除作用;而在PM_(2.5)浓度较高和干冷的冬季,小雨的PM_(2.5)吸湿增长明显,中雨以上降水对PM_(2.5)清除显著.