长江经济带空气质量的时空分布特征及影响因素

基于2015~2018年空气质量实时监测数据，研究了长江经济带AQI的时空变化特征，从大气污染物排放量和气象因素两方面选取评价指标，利用地理探测器揭示了长江经济带AQI分布的影响因素及其季节变化.结果表明：2015~2018年长江经济带空气质量总体趋于改善，平均超标率由19.8%降至16.2%，除O₃超标率上升外，其余常规监测指标均有不同程度的下降.2017年开始O₃的超标率超过PM₁₀，成为长江经济带仅次于PM_2.5的大气污染物.AQI月变化曲线大体呈U型，具有冬春高、夏秋低的特点.长江经济带空气质量改善主要体现在冬、秋两季，O₃浓度的上升使夏季空气超标率上升，春季变化不大.AQI和空气超标率总体呈东高西低、北高南低的分布特征，其中上海、江苏、安徽中北部和浙江北部污染最严重，湖北中部和成渝地区其次，云南、贵州和四川西部空气质量良好.春夏季AQI的差异主要表现为东西向，秋冬季则主要表现为南北向.污染物排放量因子对长江经济带AQI分布有显著的正向影响，气象因子的影响方向则随季节变化而变化.全年和春、秋、冬3季AQI的分布格局主要由大气污染物排放量决定，夏季气象因子的影响力则更大.     

浙江省丽水市空气质量的健康效应分析

本研究利用2013~2018年丽水空气质量、健康及气象等官方数据，采用半参数广义可加模型分析了丽水市空气质量状况与人群健康效应之间的关系.结果表明：（1）大气污染物可导致人群心血管疾病和呼吸系统疾病死亡率的增加，PM_2.5和O₃对于男性的影响显著高于女性，NO₂和SO₂对于女性的影响显著高于男性，污染物对于65岁以上人口的影响更为明显；（2）O₃对于全人群超额死亡风险的贡献率高达40%~50%，远高于PM_2.5对健康造成的危害，O₃已经成为丽水市最为突出的空气污染物.但是男性和女性有明显差异，O₃对于男性的超额风险贡献率最大，NO₂对于女性的超额风险贡献率最大；（3）丽水市污染物浓度处于剂量-效应关系曲线的低浓度处，单位污染物浓度的变化导致超额死亡率变化较大，降低单位浓度污染物产生的健康效益也更为显著.     

GDP与环境空气质量的关系：以昆明市2013—2022年环境空气为例

国内生产总值(Gross domestic product, GDP)可反映地区的经济实力和市场规模,环境空气质量指数AQI及污染物浓度(SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、CO、O₃)可反映环境空气质量,二者具有相关性。本研究以高原山地省会城市—昆明市为代表,研究近10年(2013—2022年)环境空气质量与区域GDP的环境库兹涅茨EKC曲线,并分析空气中代表性污染物浓度的变化趋势及相互关系,再对环境空气AQI指数变化做出ARIMA模型的预测。近10年来,昆明市环境空气AQI指数与GDP的发展呈现良性促进,随着GDP增长总体呈现下降向好趋势。环境空气中O₃与PM₁₀、PM_2.5和CO具有中度相关性。未来两年环境空气AQI指数可能受到O₃的影响而分别升高2.5%和3.7%。     

我国空气质量健康指数的初步研究

收集我国16个城市2001~2010年每日PM10、SO2和NO2浓度和居民日死亡数,采用经典的时间序列研究方法和贝叶斯层次模型,分析在全国水平上各污染物与居民每日总死亡率的暴露反应关系,据此构建我国空气质量健康指数(AQHI).比较AQHI与现行空气污染指数(API)和空气质量指数(AQI)预测居民日死亡率的能力.结果显示,AQHI的构建公式为:AQHI=10/16.4×100×[exp(0.00019×PM10)-1+exp (0.00061×NO2)-1].AQHI预测居民每日总死亡率、心血管疾病死亡率和呼吸系统疾病死亡率的强度和精确度均优于现行的API与AQI.     

山东省AQI、颗粒物和臭氧时空演化特征及关键影响因素识别分析

山东省空气质量存在明显的时空差异,并受气象和社会经济因子等的综合影响.为了解山东省空气质量指数(AQI)以及颗粒物和臭氧(O₃)浓度等时空演化特征,探究颗粒物与O₃浓度之间的协同关系,基于山东省16个地级市2013年12月—2021年12月的AQI和空气污染物(SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5和PM₁₀)浓度数据与同期的气象数据、工业及生活污染物(氨氮、SO₂、氮氧化物和烟尘、粉尘等)排放量和社会经济数据,运用R语言和ArcGIS对各地区AQI与PM_2.5和O₃浓度等的时间和空间变化特征及关键影响因素识别分析.结果表明：(1)山东省AQI和空气污染物浓度具有明显的月际、季节和年际变化特征以及地区性差异.鲁东地区各季节空气质量明显优于鲁西地区,呈现由东向西空气污染愈加严重的趋势. PM_2.5浓度呈鲁西地区最高,鲁中、鲁南和鲁北地区次之,鲁东地区...     

2019年上海市空气质量特征研究

为了解上海市主要大气污染物浓度水平及其变化规律,该研究依据上海市2019年1月1日-12月31日10个国控点SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、CO和O₃逐时观测资料及对应空气质量指数(AQI),分析了上海地区大气污染的时间变化和空间分异特征。研究结果表明：(1)2019年上海市空气质量总体属Ⅱ级良,首要污染物为PM_2.5、O₃和NO₂。从时间上看,5月空气质量最差,9月空气质量最优。年均AQI呈现春季>冬季>夏季>秋季的特征;(2)从空间分布来看,位于市区的徐汇上师大和杨浦四漂监测站点受到传统工业的影响,空气质量较差,而浦东川沙、浦东张江监测站位于城市边缘,空气质量相对较优。作为清洁对照点的青浦淀山湖AQI值较高,大气质量相对较差,PM_2.5/PM₁₀值较高,表明青浦淀山湖大气环境主要受到细颗粒物的影响,其空气质量是其所属地理位置、湖泊性质和社会发...     

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     

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。     

对首要污染物所揭示的京津冀环境空气质量状况的认识启迪与对策建议

利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,选择京津冀地区8个城市（北京市、天津市、石家庄市、保定市、唐山市、邢台市、邯郸市和秦皇岛市）57个站点为研究对象,对2015年该地区AQI（环境空气质量指数）及其首要污染物日报和实时报特征进行综合分析与评估.结果表明:①京津冀地区8个城市空气质量等级日报的首要污染物主要是PM_2.5,其中邯郸市以PM_2.5为首要污染物日数占比（即出现日数占全年总天数的比例）最高,为90%;北京市最小,为50%;其余城市在70%左右.以O₃为首要污染物日数占比较高的是北京市和保定市,超过20%;秦皇岛市最小,为2.8%.以NO₂为首要污染物日数占比较高的是秦皇岛市,为10.6%.②京津冀地区8个城市AQI实时报中以O₃为首要污染物的情况最多不超过10%,几乎没有以NO₂为首要污染物的情况;但在AQI日报中,以O₃为首要污染物的日数占比最高的可达26%,以NO₂为首要污染物的日数占比高达11%.③以2015年北京市奥体中心站点为例,当AQI日报仅以NO₂为首要污染物时（23 d）,空气质量等级日报均为良的情况主要发生在1-3月和10-12月;然而同期AQI实时报白天（08:00-16:00）空气质量等级均呈现优、良,而夜晚（16:00以后）ρ（PM_2.5）为中度和重度污染等级;当AQI日报仅以O₃为首要污染物时（55 d）,空气质量等级日报均为良的情况主要发生在4月和7-8月;同期,尽管AQI实时报中ρ（PM_2.5）日变化差异不明显,但ρ（PM_2.5）达到中度和重度污染等级的时段明显增多,且峰值多出现在10:00左右.④导致AQI日报和实时报结果差异的主要原因是在计算实时AQI时颗粒物质量浓度标准仅参考ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）24 h限值,这将会导致不确定性及滞后性.研究显示,在全国已有5 a长时间监测数据的基础上,有必要对AQI等内容开展深入研究,以加强对标准及其相关指南和规定的修改与完善工作.      

南京主要大气污染物季节变化及相关气象分析

为研究南京主要大气复合污染物PM_2.5、PM₁₀和O₃四季变化特征及其气象影响因子,利用2013年1月～2015年2月国控点环境监测数据对浓度特征进行统计分析,再利用WRF模式模拟的精细大气边界层气象场,分析气象要素与各污染物的相关性,并建立统计模型.结果表明：PM₁₀、PM_2.5冬高夏低,冬季日均值分别为160.6μg/m³和98.0μg/m³;日变化特征四季基本一致,但秋冬季最强,夏季最弱,且冬季上午峰值比其余三季延后1～2h.各季大气可吸入颗粒物中细粒子占主导,PM_2.5/PM₁₀年均值为0.59;首要污染物为PM_2.5、PM₁₀、O₃的年频率分别为51.5%、26.6%和13.5%,PM_2.5主导四季AQI的变化,尤其是在重污染的情况下,首要污染物为PM_2.5占96%.O₃浓度春末夏初高、秋末冬初低,日变化为单峰式;O₃与边界层高度呈显著正相关,四季相关系数分别为0.500、0.572、0.326、0.323.四季PM₁₀、PM_2.5、O₃_8h_max日值逐步回归方程拟合度为40%～65%.     

陕甘宁地区城市空气质量特征及影响因素分析

利用历史观测数据来探究短时间内AQI（空气质量指数）的起伏变化,有助于制定空气污染防治措施,对区域环境经济的协调发展具有重要意义.为研究陕西省、甘肃省和宁夏回族自治区（简称"陕甘宁地区"）2015-2017年空气质量特征,对3 a的AQI及评价体系中6项污染物（PM_2.5、PM₁₀、O₃、NO₂、SO₂、CO）质量浓度特征进行研究.通过数理统计对29个监测站点32 910个样本数据进行整理,采用克里金法分析AQI及6项污染物质量浓度的时空变化特征.结果表明:①空间上,陕甘宁地区西南部污染较轻,陕西省中部关中平原、宁夏回族自治区北部及甘肃省河西走廊西北部污染较严重.ρ（O₃）高值集中分布在研究区西北部地区,ρ（CO）、ρ（NO₂）高值集中分布在东部地区,ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）分布特征与AQI分布特征相似,ρ（SO₂）高值集中分布在北部地区.②时间上,3 a的AQI平均值为88,AQI季节性变化呈冬季（108）>春季（88）>秋季（78）>夏季（74）的规律.③通过数理统计对污染物质量浓度月变化特征分析发现,ρ（O₃）夏季最高,峰值为140.3 μg/m3,春秋次之,冬季最低;ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）均为冬季最高,其最高值分别为83.7 μg/m3、155.9 μg/m3、72.6 μg/m3、52.1 μg/m3、2.04 mg/m3.④相关性分析表明,AQI与自然因素中的平均气温、平均降水量和气压的相关系数分别为-0.859、-0.903和0.620,平均气温、平均降水量与AQI均呈极显著负相关（P < 0.01）,气压与AQI呈显著正相关（P < 0.05）.DEM（数字高程模型）地形起伏度分析发现,地形起伏度级别越大,AQI越小.社会经济因素中,AQI受工业企业数的影响最大,相关系数为0.634.研究显示,自然因素对陕甘宁地区空气质量的影响大于社会经济因素的影响,气象条件对空气污染的扩散起重要作用.      

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<...     

基于多尺度交叉趋势样本熵的城市空气质量指数分析

为了研究城市的空气质量指数（air quality index,AQI）与各污染物浓度序列之间的一致性,以及相邻城市间污染物的相似程度,提出一种新的多尺度交叉趋势样本熵（multiscale cross trend sample entropy,MCTSE）,用于刻画2个具有趋势的序列在不同尺度上的一致性。利用该方法对长沙、株洲和湘潭3个城市春、夏、秋、冬的AQI与PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和O₃ 6种污染物浓度序列展开研究,为寻找影响这些城市空气质量的污染源以及共同治理提供参考。最后为这些城市制定空气污染防治目标提出了可行的治理对策。     

嘉兴市冬季不同空气质量等级下大气污染物的分布特征

为研究浙江省嘉兴市冬季PM、污染气体和含碳气溶胶在不同空气质量等级下的分布特征,于2013年11月28日—12月28日使用SHARP测尘仪、热电EMS系统和Sunset在线OCEC分析仪观测了PM（PM₁₀和PM_2.5）、污染气体（SO₂、NO₂、CO和O₃）和含碳气溶胶〔OC（有机碳）、EC（元素碳）和TC（总碳）〕的质量浓度,结合气象数据和HYSPLIT模式,分析了霾污染过程中大气污染物浓度变化、日变化及其来源特征.结果表明:嘉兴市冬季霾天ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（O₃）、ρ（OC）、ρ（EC）、ρ（POC）和ρ（SOC）分别为167.90、248.86、77.79、、97.16、28.50、27.09、7.72、7.50和19.59 μg/m3,ρ（CO）为1.47 mg/m3,分别是空气质量为良时的3.00、2.50、1.29、1.84、0.86、2.59、2.19、2.13、2.82和1.50倍.降雨对不同大气污染物的清除作用不同,对粗粒子的清除作用较大,而对二次产物O₃的影响较小.高ρ（PM）是造成能见度降低的主要原因,随着污染程度的加剧,PM中细粒子占比越来越高,在严重污染过程中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）可达70.31%,比空气质量为良时高14.04%;不同污染气体的日变化不同,OC和EC的来源逐渐趋于一致,ρ（SOC）呈现出积累-爆发-积累-爆发的往复过程,边界层的日变化对污染物浓度的影响逐渐减弱.研究显示,随着霾污染的加剧,SOC气溶胶占比逐渐增加、EC和POC等一次碳气溶胶占比逐渐降低.      

河谷地形气象要素对污染物浓度的影响

气象条件对环境空气质量影响的研究是科学制订大气环境污染防控方案、及时发布重污染天气应急预警的基础.利用兰州市西固区环境空气质量监测点2015年主要污染物小时浓度监测值,分析了污染物浓度的季节性变化和日变化特征,结合同期观测的气温、风速、相对湿度和降水量等气象资料,探讨了气象要素对污染物浓度变化的影响.结果表明:①除O₃外,其他污染物质量浓度呈"冬高夏低""早晚高下午低"的变化特点,这与表征污染物扩散能力的边界层参数变化特征一致. ②ρ（O₃）春季为71.42 μg/m3,夏季为62.74 μg/m3,春季高于夏季的主要原因是春季O₃的前体物NO_x质量浓度高于夏季且春季扩散条件弱于夏季. ③除O₃外,其他污染物质量浓度与气温、风速呈负相关. ④当相对湿度 < 40%时,污染物质量浓度与相对湿度呈正相关;当相对湿度>80%时,污染物质量浓度与相对湿度呈负相关;降雨对不同污染物的清除效果不同.研究显示,河谷地形气温和风速是影响污染物扩散的重要气象因子.