“十五”期间沈阳市苏家屯区城区环境空气质量变化趋势及污染特征研究

论述了"十五"期间沈阳市苏家屯区城区环境空气质量现状、污染特征及变化趋势,分析了沈阳市苏家屯区城区环境空气质量存在的主要问题,并提出了环境空气污染控制对策。     

“十二五”期间天津市河北区环境空气质量变化趋势及污染成因分析

论述了"十二五"期间天津市河北区环境空气质量现状、污聚特征及变化趋势,分析了天津市河北区城区环境空气质量存在的主要问题,并提出了环境空气污染控制对策。     

哈尔滨市环境空气污染指标变化趋势分析

阐述了哈尔滨市环境空气污染特征,分析了哈尔滨市主要污染物可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮变化趋势,重点比较分析了哈尔滨市"九五"期间与近年来污染变化趋势的差异,分析了污染原因及来源.     

“九五”期间黑龙江省主要城市环境空气质量现状、变化趋势及其对策

本文全面、系统地对全省主要城市环境空气质量状况、变化趋势进行了分析研究，并对今后控制环境空气污染提出了相应的对策。     

沈阳市环境空气质量近10年变化趋势与污染控制对策

论述了近10年沈阳市环境空气质量变化趋势,对环境空气质量进行了空气综合污染指数评价和Spearman秩相关检验评价,并详细地阐明了环境空气污染与全市的能源结构、污染源排放状况和气候、气象条件等因素密切相关,提出解决环境空气污染的控制对策。     

玉溪市中心城区大气污染分析及防治对策探讨

利用玉溪市环境监测站2006～2010年监测结果,用在执行标准和新颁布标准对中心城区环境空气质量现状及其变化趋势进行评价,从气象、地形、工业结构和排放量等四个方面对环境空气污染的成因进行分析研究,提出相关的建议。     

乐山大佛景区环境空气质量变化规律及污染特征研究

根据乐山大佛景区环境空气质量监测数据,分析了3种污染物的时间变化规律及污染特征。结果表明:乐山大佛景区环境空气质量相对较好,优良率在87%以上,可吸入颗粒物浓度值在低浓度水平的基础上有上升的变化趋势,达到现行国家环境空气质量标准,二氧化硫、二氧化氮的污染总体上变化不显著。乐山大佛景区与乐山市主城区地域基本形成了"景城一体"的关系,景区的环境空气质量受主城区的影响较大。     

“十一五”期间黑龙江省环境空气中可吸入颗粒物变化趋势及影响

随着经济的快速发展和物质生活的日益提高,维护生态环境和提高环境质量越来越成为社会的迫切需要。已有研究成果表明,大气中的可吸入颗粒物对人体健康和生态环境有很大的影响。在中国空气质量超标的城市中,68%都存在可吸入颗粒物污染的问题。本文通过对"十一五"期间黑龙江省环境空气中可吸入颗粒物监测数据实证分析,总结了近五年全省环境空气中可吸入颗粒物变化趋势,研究了可吸入颗粒物浓度变化对环境空气质量的影响。     

河南省大气污染现状及其控制对策分析

河南省近年大气污染问题突出,灰霾天气频发,已经影响到居民正常生活。通过调查河南省2012年环境空气质量现状及2003—2012年变化趋势、2012年能源消费结构现状及2005—2012年能源消费结构变化趋势,分析河南省能源消费结构对环境空气质量的影响,根据河南省目前环境空气质量和能源消费结构存在的问题,提出推进产业结构调整、加快能源结构调整、实施大气污染物协同控制、严格节能环保准入条件等措施。     

重庆主城区空气质量变化趋势与污染控制对策

文章论述了直辖十年来重庆市主城区环境空气质量变化趋势,对环境空气质量进行综合评价,并详细地阐明了环境空气污染与能源结构、污染源排放和气象条件等因素密切相关,提出解决环境空气污染的控制对策。     

2015~2019年河南省PM2.5时空特征与驱动因素分析

PM_2.5是雾-霾中的主要成分,河南省已成为PM_2.5污染防治重点地区之一.基于2015～2019年河南省PM_2.5浓度数据,使用空间自相关和空间热点探测方法分析其时空特征,引入地理探测器方法分析气象因素、空气质量因素和社会因素对PM_2.5浓度的解释力度.结果表明,河南省2015～2019年PM_2.5浓度整体呈现降低趋势,高污染天数减少和低污染天数增加,高污染逐步向中污染转化;PM_2.5浓度具备明显的空间聚集特征,全局空间自相关指数先降后升,空间热点集中在豫北地区（安阳市、鹤壁市、新乡市和焦作市）,空间冷点集中在豫西地区（三门峡市、洛阳市和南阳市）;空间重心转移呈现出北上的趋势;单因子探测显示,在9个影响因子中,土地利用类型（解释力度为0.511,下同）、降水量（0.312）和NO₂浓度（0.277）是影响PM_2.5浓度最明显的因子,其余因子影响力排序为PM₁₀浓度（0.255）、温度（0....     

河南省近地表O3污染特征及其与气象因素之间的关系

Meteorological factors have an important influence on ozone (O₃) concentration. In order to explore the characteristics and causes of near-surface O₃ pollution in Henan Province, based on the datasets of ambient air quality monitoring stations and national basic ground climate stations in Henan Province from 2014 to 2020, this study examined the spatiotemporal characteristics of O₃ pollution in Henan Province and the relationship between O₃ and precursors and meteorological factors, and the potential sources of O₃ in Henan Province were also explored. The results showed that: (1) In terms of temporal characteristics, the annual average O₃ concentration of the maximum daily 8 h average (O₃-8 h) in Henan Province generally decreased from 2014 to 2020, showing an ‘M’ type temporal evolution. For seasonality of O₃-8 h concentration, it was highest in summer and decreased sequentially in spring, autumn, and winter, while both O₃-8 h concentration and the number of days exceeding the standard peaked in June. In terms of spatial characteristics, the O₃ concentration was generally lower in northern than in southern China, and lower in western than in eastern China. The areas with high concentrations were concentrated in southern Henan Province. (2) The O₃-8 h concentration was significantly negatively correlated with the precursor NO₂ and CO concentrations. (3) From the perspective of meteorological factors, O₃-8 h concentration was positively correlated with air temperature and negatively correlated with relative humidity, indicating that high temperature (≥26 ℃) and low humidity (≤40%) were favorable for the increasing of O₃-8 h concentration. Affected by the prevailing northerly winds in autumn and winter, the O₃-8 h concentration in Henan Province showed a spatial pattern of low values in the north and high values in the south in autumn and winter, and the prevailing southerly wind in summer was conducive to the formation and maintenance of O₃ in Henan Province. (4) In the summer of 2019, the main source areas of O₃ and precursors increased gradually and changed from both inside and outside the province to mainly outside the province. Affected by the boundary cities and topographic conditions, O₃ in Henan Province accumulated locally in summer. The study shows that the near-surface O₃ pollution in Henan Province has significant spatial and temporal distribution characteristics, the pollution degree is generally reduced. The precursors of O₃ and meteorological factors (temperature, relative humidity, wind) have significant effects on O₃, and O₃ transport paths and potential sources change with time in summer.      

河南省城市空气污染特征分析

通过 1 996～ 2 0 0 0年河南省城市环境空气质量状况分析 ,揭示河南省城市空气污染类型、污染物时空分布特征 ,并对环境质量与环境管理、污染防治工作做了关联性分析。     

2014—2020年河南省PM2.5-O3复合污染特征及气象成因分析

为了解河南省PM_2.5-O₃复合污染特征及气象成因,本文基于2014—2020年河南省18个地级市的空气质量国控点数据及常规地面气象观测数据,对河南省PM_2.5-O₃的复合污染时空特征及关键气象因子影响进行分析.结果表明：(1)在空间分布上,PM_2.5-O₃复合污染天数呈由河南省中北部向周围逐渐减少的特点,而O₃单污染和PM_2.5单污染高发区均主要集中于豫北地区.(2)在时间特征上,2014—2020年PM_2.5-O₃复合污染天数呈先增加后减少的特征,最多为12 d (2014年),2016—2017年未出现复合污染;PM_2.5单污染和O₃单污染天数均呈“M”型变化趋势,PM_2.5单污染天数的2个峰值分别出现在2015年和2019年,分别为174和93 d,O₃单污染天数的2个峰值分...     

基于后向轨迹模式的豫南地区冬季PM2.5来源分布及传输分析

为研究2017年12月—2018年2月冬季不同来源区域对豫南地区ρ（PM_2.5）的贡献影响及污染特征,利用HYSPLIT-4后向轨迹模式模拟了豫南地区冬季24 h的气团后向轨迹,结合ρ（PM_2.5）在线监测数据进行了聚类分析,研究了以豫南地区为受点的各月份PM_2.5不同轨迹的输送特征,并使用潜在源贡献（PSCF）分析法和浓度权重轨迹（CWT）分析法识别了豫南地区冬季PM_2.5的潜在贡献源区及贡献大小.结果表明:①信阳市空气质量最好,其次为驻马店市,南阳市空气质量最差;南阳市、信阳市和驻马店市ρ（PM_2.5）分别超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值（75 μg/m3）的1.5、1.2和1.2倍,ρ（PM_2.5）日变化均呈双峰特征.②后向轨迹聚类分析表明,豫南地区主要受到来自西北和东北方向长距离传输和正南方向较短距离输送的影响.③潜在源区分析表明,除豫南地区及周边市县本地污染贡献外,冀鲁豫交界区域、陕鄂交界区域、陕西省中西部、湖北省东北部和西部、河南省中北部、山东省南部是影响豫南地区ρ（PM_2.5）的主要潜在源区.研究显示,豫南地区PM_2.5污染过程除了与地形条件、本地污染源排放有关外,来自东北、西北传输通道城市的远距离输送和南部的近距离传输也不容忽视.      

河南省冬季3次重污染过程的数值模拟及输送特征分析

利用WRF-Chem模式模拟2015年11月27日—12月1日、12月5—14日、12月19—25日河南3次重污染过程,结合空气污染资料和ERA-Interim再分析资料,对比分析了这3次重污染过程的开始、持续和结束及污染物的输送特征.结果表明,静稳天气有利于污染的发展持续,3次重污染过程的结束均是由西路冷空气入侵造成的.第1次重污染过程平均风场上的风速均为小风或静风,从湖北到河南南部风向为偏南风;而第2和第3次重污染过程平均风场分别以偏东和偏北风为主.第2和第3次重污染过程中均存在明显的由北向南的污染物输送过程.3次重污染过程中,河南省本地排放对本省PM_(2.5)浓度的平均贡献率最大,而河南省周边区域对河南PM_(2.5)浓度的平均贡献率在这3次过程中不一样,第1次重污染过程,河南南部主要受偏南风影响,湖北对河南PM_(2.5)浓度的平均贡献率最大,为20.7%;第2和第3次重污染过程主要受偏东风影响,安徽和江苏对河南PM_(2.5)浓度的平均贡献率最大,分别为17.7%和18.5%.3次重污染过程中,安阳的主要污染输送源均不相同,分别来自河北、江苏和安徽、本省.     

基于ESDA的省域空气污染空间特征研究

运用探索性空间数据分析(ESDA)方法,对中国31个省份的空气质量指数和PM2.5进行了空间分布和时空演化分析,结果显示,中国省域空气综合污染存在较强的空间自相关性,可对相邻区域空气质量造成影响.PM2.5污染与空气综合污染的空间相关趋势保持了高度的一致性,体现主导污染物的地位.辽宁与华北省份北京、天津、河北、山东,以及部分华中省份河南、湖北及江苏形成了较为稳定的高污染集聚区,较轻污染的集聚大多分布在西部、西南和东南沿海区域.基于空间特征的污染治理措施,可实现功效发挥的最大化.     

河南省优先控制人为源VOCs关键物种及来源识别

为了解河南省人为源挥发性有机物(VOCs)的排放特征,识别以臭氧(O₃)污染治理为目的的关键VOCs物种及其排放源,以五大类人为源活动水平数据为基础,采用排放因子法建立了2019年河南省县级人为源VOCs组分化排放清单,并利用最大增量反应活性(MIR)估算其臭氧生成潜势(OFP),基于OFP识别O₃污染治理的关键VOCs物种及其排放源.结果表明：(1)河南省2019年人为源VOCs排放总量为175.62×10⁴ t,其中工艺过程源、移动源、生物质燃烧源、溶剂使用源和化石燃料燃烧源对VOCs排放总量的贡献率分别为28.6%、25.2%、20.8%、19.1%和6.3%.(2)空间分布显示,以郑州市为中心的豫北排放量远高于豫南,呈“一高三低”的空间分布特点,郑州市排放量最高,其排放量为27.7×104 t,漯河市、三门峡市和鹤壁市排放量最低,其排放量均小于5.0×10⁴ t.(3)芳香烃是排放量最高的化学组分,其排放量为47.5×10⁴ t,其次为烷烃(46.3×10^4<...     

河南省一次PM2.5污染过程区域性影响数值模拟

为了研究区域输送对河南省PM_2.5重污染的影响,利用中国科学院大气物理研究所自主研发的NAQPMS(嵌套网格空气质量预报)模式模拟了河南省2014年1月12─19日的一次污染事件. 污染期间,河南省所有城市ρ(PM_2.5)小时均值最大值均超过250 μg/m3,达到了严重污染水平. 利用基于NAQPMS的污染源来源追踪方法评估了本地排放和区域输送的影响. 结果表明:研究期间,本地排放和区域输送对河南省ρ(PM_2.5)的平均贡献率分别达到了50.6%和49.4%. 在区域输送方面,安徽省对河南省ρ(PM_2.5)的贡献率(10.0%)最高,山西省(9.2%)、陕西省(8.5%)次之,河北省(仅2.1%)最低. 分地区来看,河南省中部地区以本省累积(贡献率为61.4%,下同)为主,东部地区以安徽省(30.4%)输送为主,南部地区以本省累积(45.1%)、湖北省(14.1%)及安徽省 (13.7%)输送为主,西部地区以陕西省(35.4%)输送为主,北部地区则主要以本省累积(58.1%)及山西省(20.7%)输送为主. 研究表明,尽管河南省各地区同时出现高污染,但其来源不同,有必要采取区域联防联控措施.