贵阳市空气中PM2.5/PM10时空分布特征研究

利用2013年贵阳市10个国控监测站点PM2.5和PM10全年(2013年1月1日00时-2013年12月31日23时)实时同步质量浓度监测资料,取24小时滑动平均,研究PM2.5和PM10质量浓度比值(PM2.5/PM10)的时间、空间分布特征及二者质量浓度的相关性.结果表明:2013年贵阳市PM2.5/PM10的年均值为0.64,春、夏、秋和冬季的平均值分别为0.64、0.49、0.66和0.77.PM2.5/PM10四季有较大差异,冬季比值最高,夏季最低,春、秋两季相当;由于所代表的功能区及环境位置特点不同,各监测点同时刻的PM2.5和PM10浓度值有较大差异,但PM2.5/PM10的空间分布没有明显差异;对PM2.5和PM10浓度值进行回归分析,当PM10浓度增大时,PM2.5整体呈增大趋势.     

遥感影像小波特征与城市大气污染相关性对比分析

PM10质量浓度是表征城市空气质量最为重要的污染指标之一.快速了解其浓度和大范围的分布状况,有利于控制PM10质量浓度,并最终提高空气质量.卫星遥感可在瞬间获取大区域的地表和大气信息,在污染监测上具有广泛的应用前景.本文在对覆盖杭州市2004年至2007年的MODIS数据进行了小波分析的基础上,建立了小波系数与同期PM10质量浓度实测数据的回归模型,并进一步比较了不同空气质量条件下的相应图像特征.初步实验表明,MODIS遥感影像特征与PM10浓度存在相关关系.     

苏州初夏大气中可吸入颗粒物的时空分布特点

利用苏州市2014年4月18日—5月6日空气质量监测资料,分析了苏州市大气中PM10和PM2.5的小时变化规律、日变化规律及其与温度、风速的气象相关性,研究其在空间上的分布,探讨PM10和PM2.5之间的相关性。结果表明:苏州市大气中PM10每小时质量浓度呈双峰分布,上午8∶00左右和下午20∶00左右出现峰值特征,而PM2.5每小时质量浓度呈单峰分布,只在上午8∶00左右出现峰值。PM10和PM2.5的每日变化规律相似,有周期性且周期为3~4d。在空间分布上,PM10质量浓度从高到低的排列顺序是:商业混合区居民区工业区交通干线远郊区,PM2.5质量浓度为:工业区交通干线居民区商业混合区远郊区。PM10和PM2.5两者之间存在显著相关性。     

长春市净月大学城区PM2．5及PM10空间分布特征初步研究

为掌握长春市主城区净月大学城区PM2．5和PM10质量浓度的空间分布特征,选择了8处室外环境空间,使用YT－HPC3000 C型主动采样激光粉尘仪,对各样点进行了质量浓度监测。结果表明,与区域内室外8处样点的PM10质量浓度,以轻轨站处为最高,其他7处样点均好于二级标准;室内4处样点的PM2．5和PM10的质量浓度,食堂均未达标,其他3处样点均达标。在室内各样点,PM2．5与PM10的浓度空间分布呈现随高度升高而降低的趋势;在室外各样点,PM2．5与PM10的浓度分布与其所处垂向位置无明显相关关系。     

模拟烹饪油烟的粒径分布与扩散

烹饪油烟颗粒物粒径分布与扩散特性研究有助于解析其对室内空气质量和居民健康的影响,采用电子低压撞击器(ELPI)实时监测了油烟机开启和关闭状态下,模拟烹饪油烟发生处和3 m外位置处,0.03~10μm范围内油烟颗粒数浓度和质量浓度随粒径分布.油烟颗粒主要以655 nm以下的细颗粒为主.油烟机能够显著降低室内油烟浓度,开启油烟机后,油烟发生处颗粒数浓度从2.8×106个·cm-3降低到2.3×105个·cm-3,PM2.5(空气动力学直径≤2.5μm的颗粒)质量浓度从85.9 mg·m-3降低到6.2 mg·m-3.油烟机对PM10的净化效率高于PM2.5.油烟迅速从发生处扩散到3 m外,无通风状态下,总颗粒数浓度衰减达65%,PM2.5质量浓度衰减达75%.计算流体动力学(CFD)模拟了油烟机对油烟PM2.5质量浓度场扩散分布影响.红外摄像仪监测了油烟温度场分布扩散,以扇形向外扩散,伴随着油烟温度梯度降低.     

呼和浩特市PM10和PM2.5污染水平分析

分析呼和浩特市2011年8月到2012年7月逐日的PM10,PM2.5的质量浓度监测值,结果表明,呼和浩特市PM10和PM2.5污染在春季和冬季较夏季、秋季严重;PM10和PM2.5有良好的线性关系;PM2.5/PM10(β)平均值为0.55.     

杭州市临平地区PM2.5和PM10污染特征分析研究

利用TEOM 1405-F和TEOM 1405颗粒物实时监测仪,研究了2013年12月至2014年5月临平地区PM2.5和PM10质量浓度实时变化特征,并结合气象五参数观测资料,对影响大气颗粒物分布特征的因素进行了分析,研究结果发现:冬季PM2.5和PM10的日均质量浓度明显大于春季,冬季PM2.5日均质量浓度范围为17.0 ～ 349.1 μg/m3,PM10日均质量浓度范围为18.8～516.9μg/m3,春季PM2.5日均质量浓度范围为20.4～167.6μg/m3,PM10日均质量浓度范围为38.2 ～243.3μg/m3;通过线性回归分析发现PM25和PM10存在较好的线性关系,说明PM10相对固定的受到PM2.5的影响,且污染物来源稳定;冬季PM2.5和PM10日均质量浓度存在三峰值波动状态,而春季PM2.5和PM10日均质量浓度存在双峰值波动状态;较大的风速、较高的气压和降水对于颗粒物的清除效果明显.     

陶瓷车间内空气颗粒物的空间变化特征

采用仪器对10家建筑陶瓷企业空气中PM10、PM2.5和PM1日均浓度进行了实时监测.结果表明,不同粒径颗粒物的质量浓度在车间内的空间变化存在差异.Pearson双尾相关性分析表明,各车间内PM10与PM2.5、PM10与PM10、PM2.5与PM10之间有显著的线性相关.所有车间内PM1/PM10与PM2.5/PM10平均值分别为0.517与0.623,低于佛山背景值0.697和0.84,但PM1/PM2.5的平均值为0.825,接近于背景值0.829.因此,陶瓷车间内细颗粒物比例相对较小,显示了不同于市区空气颗粒物粒径分布的特征.     

北京市大气中PM10和PM2.5的污染水平特征研究

2004-2005年在北京市区和背景点进行了PM10和PM2.5质量浓度监测,结果表明,市区和背景点的PM质量浓度有季节特性,采样点的PM2.5/PM10的季节平均变化值相差不大,市区采样点的PM质量浓度普遍要比背景采样点高,和洛杉矶、悉尼等奥运城市相比,北京市PM10 比这些奥运城市高3～5倍,PM2.5高2倍左右,说明北京市的大气污染水平还相当严重.     

廉江某地区大气TSP、PM10、PM2.5污染水平及相关性研究

为研究廉江市大气颗粒物污染特征,于2014年11月～12月采集TSP、PM10、PM2.5样品,用重量法分析质量浓度,并对相关性进行分析.结果表明,用环境空气质量标准(GB 3095-2012)来衡量,廉江市冬季大气颗粒物TSP、PM10、PM2.5的日均浓度均符合标准,环境空气状况良好;三个代表性采样点在监测周期内TSP、PM10、PM2.5的浓度变化趋势大体一致,监测结果能客观反映该区域颗粒物的污染状况;PM2.5与PM10,PM10与TSP之间均存在着显著相关性,回归方程相关性较好.     

济南市春季大气颗粒物污染研究

对济南市2005年春季大气颗粒物中PM10、PM2.5和细颗粒物中的黑碳气溶胶的浓度水平、时间分布和日变化进行了观测,并结合气象资料对变化特征进行综合分析,探讨了PM10,PM2.5和黑碳的相对含量以及对能见度的影响等.研究结果表明,PM10和PM2.5平均浓度分别为242.5μg·m-3和109.4μg·m-3.与我国空气质量二级标准PM10日均值150μg·m-3和美国国家空气质量PM2.5日均标准65μg·m-3相比,超标率分别达到80.77%和84.61%,污染较严重;监测期间PM2.5/PM10的平均值为0.456.在PM2.5中,黑碳气溶胶平均质量浓度为5.39μg·m-3,占PM2.5的5.06%,日浓度变化呈双峰型.在监测时间内,污染物浓度与温度无明显的相关性;与相对湿度呈弱正相关;与风速呈明显的负相关关系.降水对PM10、PM2.5和黑碳的清除作用较为显著.PM10、PM2.5和黑碳浓度与能见度均呈负相关,相关系数(r)分别为-0.633、-0.695和-0.704,细颗粒物是影响能见度的主要因素.     

西安市空气污染现状及气象因子的相关分析

利用西安市城区2010年12月—2011年11月空气中逐日PM10浓度监测值,对西安市PM10时空分布特征进行分析,揭示了西安市PM10的动态分布规律,冬季污染浓度最高,夏季污染浓度最低。与辐射量、相对湿度和能见度呈负相关,与气压和总云量呈正相关。并对PM2.5进行了简要的讨论。     

不同空气质量等级下环境空气颗粒物及其碳组分变化特征

为研究不同空气质量等级下环境空气颗粒物及其碳组分变化特征,于2016年3月在廊坊市对环境空气中PM_(10)、PM_(2.5)和PM1质量浓度及PM_(2.5)中碳组分质量浓度进行了在线监测.结果表明,监测期间廊坊市PM_(10)、PM_(2.5)和PM1质量浓度较高,其分别为204.1、107.9和87.8μg·m~(-3),日变化趋势呈双峰型分布.总体来说,当空气质量越好,PM_(10)、PM_(2.5)、PM1及其碳组分(OC、EC、SOC和POC)质量浓度越低,PM1/PM_(2.5)、PM1/PM_(10)和PM_(2.5)/PM_(10)比值越小.但"中度污染"时,PM_(10)质量浓度最高,且PM1/PM_(10)和PM_(2.5)/PM_(10)达到谷底值;同时OC质量浓度比"轻度污染"略低,而明显低于"重度污染",且主要出现在13:00~23:00,表明"中度污染"时细颗粒物和超细颗粒物占比下降,与其对应的首要污染物相一致.此外,OC/EC比值大于2.0,通过最小OC/EC比值法估算PM_(2.5)中SOC和POC,其浓度均值分别为12.2μg·m~(-3)和5.0μg·m~(-3).     

宜昌市PM_(10)污染物特征及与气象要素的关系

利用2008-2012年宜昌市环境监测站PM10逐日质量浓度监测资料和宜昌市观象台同时段气象观测资料,分析了雾霾日数与PM10的相关关系,宜昌市大气中PM10的月、季变化规律。结果表明:宜昌市首要污染物是PM10,其质量浓度冬季最高,春季次之,夏季最小;PM10质量浓度与降水量负相关;与地面风速负相关;与宜昌不同季节盛行风向有明显关系,盛行东南风时PM10质量浓度高,西北风时PM10质量浓度低;与地面气压正相关。     

乌鲁木齐市MODIS气溶胶光学厚度与PM10浓度关系模型研究

为了建立乌鲁木齐市近地面PM10浓度监测的关系模型,利用乌鲁木齐市2013年3—11月、2014年3—11月MODIS AOD产品与同期地面观测的PM10质量浓度进行相关分析,结果表明二者直接相关程度较低(r=0.433,p0.01);然后以WRF模式模拟的大气边界层高度及地面观测的相对湿度数据对AOD进行垂直、湿度订正后,二者相关性得到较大程度提高(r=0.630,p0.01);按照季节分类统计和订正春、夏、秋季的相关系数r分别为0.779、0.393、0.523,均大于统计学上99%的置信度要求,其中春季的订正最为有效,可用性更高;最后,建立全年和各季AOD-PM10最优拟合模型并反演乌鲁木齐市地面PM10质量浓度,全年和三季的反演结果与实测数据的相关系数分别为0.757、0.748、0.652、0.715(p0.01);同时基于卫星遥感AOD反演得到的PM10质量浓度的空间分布与AOD呈现出整体的一致性,并且3个季节AOD平均值表现为:春季秋季夏季.证实了卫星遥感AOD经过垂直和湿度订正后,可以作为辅助监测乌鲁木齐市PM10地面浓度分布的一个有效手段.     

公共场所室内可吸入颗粒物的污染特征

为了解学校室内可吸入颗粒物的污染特征及同时间段内与相应室外大气浓度的关系,对学校图书馆室内外PM2.5和PM10进行了质量浓度监测,并且分析和讨论了影响室内空气质量的因素.结果显示,室内PM2.5和PM10的浓度范围分别为16.7～403.5 μg/m3和33.3～537.0 μg/m3,室内可吸入颗粒物中细颗粒物占主要部分,并且PM2.5质量浓度与PM10质量浓度趋势基本一致.室外可吸入颗粒物质量浓度明显影响室内颗粒物的浓度值,而室内使用空气转换装置和及时的清洁有助于降低室内可吸入颗粒物的浓度.     

环境空气中PM2.5与PM10质量浓度关系的研究

采集大连市4个大气自动监测点位30dPM2.5和PM10质量浓度小时值的监测数据,通过对每个点位720个有效数据对的统计分析,研究二者质量浓度的相关性及 PM2.5/PM10比值的分布情况,并研究了气象因素对PM2.5与PM10的影响。结果表明,雾使PM2.5PM10浓度都减小,但二者比值也随之降低;强风会使PM10浓度增大,但PM2.5浓度却减小。     

春节期间南京市大气气溶胶粒径分布特征

为研究春节期间燃放烟花爆竹对城市大气气溶胶数浓度粒径谱分布的影响,对2012年1月19~31日南京大气气溶胶数浓度、污染气体浓度和质量浓度进行了观测分析.结果表明,烟花爆竹的燃放期间10~20 nm气溶胶浓度远低于非燃放期,50~100、100~200和200~500 nm数浓度有较大增加,20~50 nm和0.5~10μm气溶胶数浓度变化不大.烟花爆竹的燃放对气溶胶数浓度谱影响较大,非燃放期数浓度谱为双峰型分布;在燃放期数浓度谱为单峰性分布,且峰值向大粒径段偏移.烟花爆竹燃放期间质量浓度谱为双峰型分布,对细粒子的质量浓度影响较大,燃放期间PM2.5/PM10和PM1.0/PM10的值可升高10%.烟花爆竹的大量燃放对1.0~2.1μm粒径段气溶胶密度影响最大,对其他粒径段密度影响较小.     

基于GIS和BP神经网络模型的PM10浓度预测与空间分布研究

耦合GIS和BP神经网络模型,探讨不同算法和隐藏神经元数对PM10浓度预测和空间分布的影响,结果显示:不同算法的PM10浓度预测值与监测值的平均相关系数和平均相对误差分别为0.85和17.58％,Levenberg-Marquardt优化算法在隐藏神经元数为20时预测精度最高.相同算法,不同隐藏层神经元数对PM10浓度的预测结果影响较大,不同算法,相同神经元数对PM10浓度的预测结果影响较小.不同算法的PM10浓度空间分布模拟在中北部的高风险区和东南部的低风险区与监测数据结果基本一致.     

华东区域高山背景点PM10 和PM2.5 背景值及污染特征

为了解华东森林及高山背景区域大气中PM10和PM2.5质量浓度的变化特征,选取国家大气背景监测福建武夷山站2011年3月～2012年2月PM10、PM2.5为期1 a的监测数据,研究其浓度变化特征及其影响因子,并利用后向轨迹模式探讨区域输送对背景区域PM10和PM2.5质量浓度的影响.结果表明:华东森林及高山区域现阶段PM10和PM2.5背景浓度分别为(23±16)μg·m-3和(18±12)μg·m-3;PM10和PM2.5浓度具有相同的季节变化特征,即春季>秋季>冬季>夏季,2011年春季武夷山背景点因受沙尘远距离输送影响,PM10和PM2.5浓度明显高于其它三季;武夷山背景地区主要以细粒子为主,PM2.5/PM10年平均比值为0.76;PM10和PM2.5浓度与气体污染物均有较好的相关性,表明PM10和PM2.5可能来源于区域人为污染源的输送和二次粒子转化;2011年4月的污染事件与北方沙尘输送有关,而9月的污染事件主要与华东高污染负荷区的污染物输送有关.