城市大气污染(SO2)与气象关系的初步分析

本文用五个城市三至六年的大气污染(SO_2)监测资料与相应的气象资料进行统计分析,求迴归方程和相关系数。得出混合层高度、混合层平均风速、通风系数、地面风速均与SO_2浓度呈负幂函数关系,且高空气象要素与SO_2浓度的相关性较好。又SO_2浓度与逆温层高度呈负相关,与近地面逆温强度呈正相关。SO_2高浓度持续出现的天气形势,大多为稳定的高压系统(夏季为副热带高压,冬季为冷高压)所控制。     

山西省SO_2时空变化特征及影响要素分析

以山西省各环境监测站点的SO_2浓度日均值为数据基础,结合风速、降水量、气压、气温、人均GDP、原煤产量、工业产值、火力发电量、NO、O_3、CO等自然、人文相关指标,利用空间插值和主成分分析法对SO_2时空变化进行解析。结果表明:1) 2015年1月—2018年12月山西省SO_2浓度整体较高,年均分别为61,66,56,32μg/m3,平均每年下降13μg/m3。季节变化呈"冬春高,夏秋低"的变化趋势。月变化呈"U"形,7—8月空气质量均>20μg/m3。2)空间分布结果显示为"中南高,北部低",其中晋中市、临汾市、太原市污染较为严重,平均每年下降13,19,23μg/m3,超标日数主要集中在晋中市。3)主成分分析表明,SO_2浓度为7. 27～14. 9μg/m3,其中降水和风速对其贡献度最大,且随着浓度的增加其影响力逐渐减小。风速、降水、温度为影响山西省SO_2浓度时空变化的自然因素,人均GDP、工业产值、火力发电量为主要的人为因素。时空变化及影响要素分析表明:污染物主要集中于经济水平相对较高、工业发展速度较快和人口相对密集地区,人类活动对SO_2浓度贡献度较大,但气象要素对污染物时空变化和位移影响不可或缺,其中风速和降水对大气中的SO_2等污染物抑制性较强。     

丰都县大气臭氧浓度变化规律与气象因子相关性分析

以2017年全年丰都近地层臭氧质量浓度观测资料为基础,研究其变化规律。探讨同期五大气象要素温度、相对湿度、太阳辐射、风速、云量对臭氧浓度的影响。结果表明:2017年臭氧浓度季节变化趋势比较明显,夏季最高,平均值为115.065μg/m3,冬季最低,平均值为40.391μg/m3;臭氧小时浓度在四季呈现明显的单峰分布;臭氧浓度与温度、太阳辐射量和风速呈正相关,与相对湿度、云量呈负相关。     

大气环境质量目标值的保证率分析

对城市大气污染物的日平均浓度及年日平均浓度的关系进行了分析,并指出在不同的城市及区域由于气象条件和地表因子存在差异,在确定“质量目标”时日平均浓度达标“保证率”是一个重要的因素。十年来监测资料分析表明,常州市区若以TSP年日平均值0.072mg/m~3,SO_2年日平均值0.06mg/m~3作为“质量目标”,相应的TSP、SO_2日平均浓度达标(国家二级标准)保证率将分别为90％、98％。     

北京市PM_(2.5)和反应性气体浓度的变化特征及其与气象条件的关系

利用2012年全年北京市SO_2、NO_y、O_3、CO和PM_(2.5)监测数据,讨论PM_(2.5)和反应性气体的变化特征及其与气象条件的相关关系.结果表明:北京地区2012年PM_(2.5)平均质量浓度为52.0μg/m~3,年波动范围较大,特别是秋冬两季,呈现出慢累积而快清除的变化特征;NO_y、NO、CO、SO_2与PM_(2.5)质量浓度增减呈相同的变化趋势,O_3变化趋势相反;PM_(2.5)质量浓度0~25μg/m~3之间出现的频率最高,为27%;NO_y、NO、CO、SO_2和PM_(2.5)在风速小于3m/s时,随风速增大均呈显著的下降趋势,其中PM_(2.5)的下降率约为25%/m/s,风速大于3m/s后,污染物下降到较低浓度后趋于平缓;清洁天,相对湿度增大对PM_(2.5)质量浓度的影响不显著,而污染天,在较高相对湿度下,PM_(2.5)的质量浓度迅速升高.     

重庆市北碚大气中PM2.5、NOx、SO2和O3浓度变化特征研究

重庆是我国西南工业重镇,但长期受大气污染困扰.利用全自动在线环境监测仪器,于2012年1月—2014年2月,对重庆市北碚区大气中的典型污染物PM2.5、NO_x、SO_2和O_3进行了观测研究.结果表明:重庆北碚大气首要污染物为PM2.5,2012和2013年平均浓度分别为(67.5±31.9)和(66.6±37.5)μg·m~(-3),是国家环境空气质量一级标准35μg·m~(-3)的1.9倍,两年超过国家二级标准的天数分别为119和126 d,年超标率均大于1/3;两年NO_x,SO_2及O_3的年平均浓度分别为(57.1±24.6)和(55.1±36.6),(43.1±24.0)和(35.0±21.9)及(31.1±24.9)和(48.5±37.4)μg·m~(-3).大气污染物浓度具有明显的季节变化特征,PM2.5和NO_x冬季污染最为严重,两年冬季平均值分别比两年年平均值高33.6%、59.6%和43.2%、8.5%;O_3表现为夏高冬低;SO_2春季最高且污染最轻.大气污染物日变化显示PM2.5和NO_x浓度呈双峰日变化形式,有早晚两个峰值,与城市交通高峰相对应.SO_2和O_3浓度呈单峰日变化,前者峰值出现在午前10∶00—12∶00大气对流层被打破之后,而后者峰值出现在午后16∶00局地光化学最强之时.消减各种污染源的颗粒物直接排放,消减气态污染物SO_2和NO_x的工业排放,消减机动车NO_x和VOCs等的排放,才有可能使重庆北碚的大气污染状况得到改善.     

气象因素对乌鲁木齐市PM_(2.5)浓度影响分析

基于乌鲁木齐市大气污染物数据,对乌鲁木齐市2016年空气质量变化做趋势分析。利用乌鲁木齐市2016年同期气象要素,通过相关分析和主成分分析方法探讨了气象要素对PM_(2.5)浓度的影响。结果表明:1)PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO的浓度全年变化趋势与空气质量指数(AQI)的变化趋势基本一致,O_3的浓度变化趋势与AQI变化趋势完全相反;2)PM_(2.5)浓度与CO、气压和相对湿度呈显著正相关,降水量、风速、气温和水气压与PM_(2.5)浓度呈显著负相关。     

挥发性污染物二硫化碳处理技术

2016年11月—2017年2月在西安市城郊连续观测了NO_2、SO_2、O_3和PM_(2.5)的浓度,利用观测数据分析大气污染物的日变化和周末效应特征,结合不同污染物间的相关性分析结果,初步探讨了污染物间的相互作用机理。结果表明:观测期间NO_2、SO_2、O_3和PM_(2.5)浓度的平均值分别为(39.9±21.0),(77.2±22.8),(37.7±23.5),(192±141)μg/m3。PM2.5污染最为严重,超过国家二级标准的2.56倍。NO_2、SO_2和O_3浓度日变化特征显著,其中NO_2和O_3日变化为单峰型,SO_2日变化为单峰单谷型,PM_(2.5)日变化幅度较小。NO_2和SO_2周末效应较为明显,O_3和PM_(2.5)周末与工作日相差较小。PM_(2.5)浓度与NO_2、SO_2和OX浓度均为显著正相关,表明前体物和大气氧化性对PM_(2.5)浓度有显著影响。     

西安城郊采暖季大气污染物浓度特征研究

2016年11月—2017年2月在西安市城郊连续观测了NO_2、SO_2、O_3和PM_(2.5)的浓度,利用观测数据分析大气污染物的日变化和周末效应特征,结合不同污染物间的相关性分析结果,初步探讨了污染物间的相互作用机理。结果表明:观测期间NO_2、SO_2、O_3和PM_(2.5)浓度的平均值分别为(39.9±21.0),(77.2±22.8),(37.7±23.5),(192±141)μg/m3。PM2.5污染最为严重,超过国家二级标准的2.56倍。NO_2、SO_2和O_3浓度日变化特征显著,其中NO_2和O_3日变化为单峰型,SO_2日变化为单峰单谷型,PM_(2.5)日变化幅度较小。NO_2和SO_2周末效应较为明显,O_3和PM_(2.5)周末与工作日相差较小。PM_(2.5)浓度与NO_2、SO_2和OX浓度均为显著正相关,表明前体物和大气氧化性对PM_(2.5)浓度有显著影响。     

城市植物叶片含硫量与大气SO_2污染关系及其在污染状况评价中的应用

本文通过对南京市区29个采样点的采样和分析(市区14个点代表一般城市的环境状况、大厂区15个点代表重污染区的环境状况),确认法桐和女贞两种树木叶片含S量与大气中SO_2浓度密切相关。在一般污染状况下,线性回归方程即可很好地用于测算大气SO_2浓度,并评价污染等级;但在较重污染和严重污染的情况下,指数回归方程可以很好地测算大气SO_2浓度,并评价污染等级。