武汉市一次重霾天气AQI演变及气象因子特征分析

利用空气质量指数AQI数据,分析了武汉市2013年10月30日到11月3日AQI指数的演变特征,并结合自动站雨量、相对湿度、高空探测气温、风速数据探讨了与霾天气相关的气象因子特征。结果表明,武汉市各站点的AQI指数变化趋势大致相同,数值上稍有差异,日际变化非常明显;逆温层和低风速是制约污染物扩散的两大因素,30日武汉上空逆温层的减弱,对于污染物的扩散是非常有利的;降水对于AQI指数有一定的影响,在有利污染物扩散的大气条件下,可考虑增加降水带动气溶胶粒子的湿沉降改善空气质量。     

长三角地区2015年大气重污染特征及其影响因素

基于2015年长三角地区129个环境空气质量监测站的空气质量指数（AQI）及主要大气污染物浓度数据,结合气象资料和HYSPLIT后向轨迹模式,探究长三角地区大气重污染的时间变化和空间集聚特征,并深入分析气象条件和区域传输对重污染过程发生和维持的影响.结果表明,2015年长三角地区各城市平均出现AQI超过200的重污染天气共8 d,重污染频率为2.01%,PM_2.5作为首要污染物出现频次最多.从时间变化看,重污染主要分布在1月和12月;从空间分布看,北部地区重污染相比南部地区更为严重,徐州和常州市出现频率最高.选取典型重污染过程1月9—11日（纬向扩散型）、1月24—26日（经向扩散型）和12月20—26日（两种模式相结合的重污染天气）进行成因分析,发现长三角地区重污染天气主要受到西北风向、低风速、高湿度和逆温层的影响,导致大气污染物积累且不易扩散.基于HYSPLIT的大气传输轨迹及频率分布表明,来自西北方向的气流对江苏北部地区的污染输送特征有着显著影响.     

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.      

汾渭平原空气质量的时空特征及其与气象因子的关系

汾渭平原是继京津冀和长三角之后环境污染治理的第三大重点区域,为发挥协同作用改善区域大气质量提供更为科学客观的依据,基于2014—2019年汾渭平原11个重点城市的空气质量监测资料和气象数据,利用统计方法分别从空间和时间尺度上揭示了汾渭平原空气质量指数以及主要污染物特征,及其与气象因子的关系.结果表明：11个城市中有7个城市的年均AQI指数100以上,重度以上天数占6%,重污染聚集区主要集中在关中中东部.从时间尺度看,AQI的年际波动明显且在2017年之后略有改善,冬春季特别是1月污染最为严重且呈现出明显的周末效应.首要污染物的季节差异较大,冬季以PM_2.5和PM₁₀为主,而夏季则主要以O₃为主,春秋季则分别以PM₁₀和PM_2.5为主.从气象影响因子看,年尺度上气压、降水、平均气温以及混合层高度除与O₃为正相关外与其它污染物均为显著的负相关,且呈现出明显的季节差异.而降水无论年尺度还是季节尺度上均对空气质量有利,特别是中雨量级以上的降水过程对颗粒物和O₃污染的改善作用明显.     

气象因子与春季重污染天气的区域性关联研究

2017年5月4日至8日京津冀及周围地区出现了一次短时间的大气重污染现象。利用污染指标AQI、各污染物浓度和主要气象要素数据,借助Excel软件、SPSS软件,运用线性回归、相关性分析法,探究了本次重污染天气形成、输送与消散过程。结果表明:重度污染天气的主要污染物为PM10、PM2.5,为沙尘型重度污染天气;大气重度污染过程历时52个小时。特点为:形成、扩散及消散迅速且影响范围广;气象因子对重污染事件过程影响显著。稳定的大气环境为大气污染物输入提供条件,风向风速等气象因子为污染物扩散提供动力;污染事件在区域上呈现出明显的时空关联性:空间方面表现为,污染地的纬度值和风力风向决定了城市发生污染时间的先后顺序且污染过程具有一致性;时间方面表现为处于风向导向地的地区发生污染的时间较早、较长,即污染过程具有延后性。     

中国华北地区冬季大气污染物航空测量(Ⅰ)--空中气态污染物污染特征研究

为掌握致酸大气污染物SO2和NOx的空间浓度分布,并探讨上述污染物扩散、迁移和传输规律,进而研究其在酸性降水形成过程中的作用,在"八五"期间酸性降水的研究中,针对中国华北地区城市和工业集中以及SO2和NOx等酸性大气污染物排放量大的特点,以石家庄及其以东地区为飞行区域,进行了华北地区冬季空中SO2和NOx污染特征的航空测量.通过测定发现在华北地区1.5 km左右的空中存在着SO2和NOx高浓度污染空域,同时SO2存在着高浓度汇集区.     

华北PM2.5重污染对东北和长三角空气质量的影响

利用中国环境监测总站的PM_(2.5)(Particulate Matter with aerodynamic≤2.5μm)数据、ERA-interim再分析资料等,结合混合单粒子拉格朗日综合轨迹模型(HYSPLIT4),重点分析了华北地区PM_(2.5)的时空分布特征及该地区PM_(2.5)重污染对我国东北、长三角地区空气质量的影响。结果表明,华北地区是中国PM_(2.5)的高值区,2015、2016和2017年华北地区年平均PM_(2.5)质量浓度分别为62.1、59.5和56.8μg/m~3,呈减小趋势。该地区冬季PM_(2.5)污染最严重,部分区域的平均浓度甚至超过110μg/m~3。个例研究表明,来自华北的污染物可在大约48 h后输送至东北和长三角地区,分别占当地污染物总量的21%和71%;同时,在冬季弱高压系统和地形的共同影响下,华北地区42%的污染物不易扩散而局限在本地,15%的污染物向长三角方向输送,不易向东北方向输送。     

岳阳市区空气质量变化特征及气象条件预报

利用2014年3月-2015年2月6个空气质量监测点资料,对岳阳市区AQI的时空变化特征及气象影响因素进行了分析,并用综合指标法和逐步回归法建立岳阳市区AQI预报模型。结果表明:岳阳市区年AQI为88。夏季空气质量最好;春、秋季次之;冬季空气质量最差。其中7-9月空气质量最好,1-2月空气质量最差。岳阳市区空气质量总体由北向南趋好,同时水库、景区明显好于工业区。岳阳市区年空气质量优良率为73%。年和各季空气质量优良率时空分布与AQI分布基本一致。岳阳市区首要污染物以PM10为主,其次为PM_(2.5)。重度污染及严重污染日基本出现在空气质量相对较好的夏秋季节,且工业区明显多于水库、景区。岳阳市城市工业布局方向与年主导方向一致,使得市区广大区域处于工业气流的下游,导致空气污染加剧。以短期天气预报中的气象要素预报作为空气质量气象条件预报的基础,采用日平均气温、相对湿度、低云量、风速、降水、雾等气象因子建立的岳阳市区AQI预报模型模拟效果较好。     

河谷型城市风场及污染物扩散的CFD数值仿真

为研究河谷型城市地形及其引起的风场和污染物扩散的复杂问题,利用CFD（计算流体力学）方法和复杂地形网格生成技术,建立河谷型城市风场及大气污染分布的数值仿真模型,实现CFD方法在复杂地形空气运动和污染物扩散方面的应用.分别使用LES（large eddy simulation）模型和mixture模型研究兰州市地面风场特征和污染物扩散形态,计算得到的污染物分布结果与实测结果分布一致.结果表明:复杂地形对空气运动的影响很大,如风速因山体屏障作用会呈现带状分布特征,山体后侧易出现弱风区域;同时,风场会密切影响污染物扩散,决定了污染物扩散形态,如幅散能够影响污染物扩散范围及污染水平.而给定西北风条件下,如地面以上10 m、风速为5 m/s、不受地形阻挡情况下,工业区污染物浓度被稀释10倍,约扩散2.2 km;山体阻挡会抑制污染物纵向扩散,表现在山体阻挡情况下污染物稀释100倍时的扩散长度约为相对平坦区域的1/3.此外,不同的入口风向会引起空气运动与山体相互作用发生变化,进而会使得地面风速、局部风场存在差异,造成污染物扩散及分布形态差异.研究显示,CFD方法可行,模型可靠,可以用来研究地形对风场和污染物扩散的影响.      

浙江省空气质量及主要气象因子的影响分析

利用浙江省环保厅发布的2004年9月以来的空气质量监测数据(API/AQI)和浙江省气象局2005年以来的逐时气象要素数据,分析浙江省近年的空气质量及其空间分布特征、与主要气象因子的相关性。结果表明:浙江省近年空气质量总体稳定,年际变化不大,但偶有区域性空气污染事件发生;春节效应明显,而星期效应较弱;区域上,浙北空气质量最差,浙中次之,沿海较好,浙西南山区更好,最佳为海岛舟山地区。主要污染物在监测API时期为PM10,2012年10月起改为监测AQI后,首要污染物为PM2.5取代,且臭氧(O3)作为首要污染物的比率凸显,AQI指数值比同期API高近15~30。进一步分析空气质量与(雾)霾、降水、连晴天数、风向风速等气象因子的相关性,发现适量降水和中等风速有利空气净化,连晴使空气污染加重;各地除舟山海岛地区外,空气质量与(雾)霾天气的出现比率较为一致。     

河北省大气污染时空变化特征及其影响因素

河北省是中国污染最严重的省份,研究该省大气污染的时空变化与影响因素具有十分重要的意义。利用逐日空气质量指数（AQI）、气象要素观测资料以及社会经济数据,统计分析与空间分析法结合分析了河北省AQI时空变化特征及其与影响因素的定量关系。结果表明：河北省大气污染主要发生在中西部和南部,尤以邯郸、邢台与石家庄等地最为严重,北部地区相对较少。河北省AQI总体呈现逐年减少的趋势,2014—2018年河北省平均AQI线性趋势为-8.845/年,而且与风速、气温、降水、GDP、人口、电力消耗量和第二产业呈现显著负相关关系,而和NO_x与SO₂的排放量呈正相关。气候条件是河北省大气污染的诱导因素,而人为排放是河北省大气重污染的主要因素。随着河北经济的飞速发展,大气污染综合防治经费的投入增加,河北省经济增长与环境污染处于反向阶段,大气污染与经济发展的非线性关系早已过了环境库兹涅兹曲线（EKC）“拐点”。研究结果可为河北省空气污染治理提供理论依据。     

北京市大气重污染过程中AQI的时空扩散特征及其预测模型

通过对北京市大气重度污染时段AQI与气象因子分析,探讨AQI的时间和空间变化特征,并建立了AQI的空间预测模型。结果表明:1)风速>2.5 m/s,且持续时间长(超过5 h)时,AQI曲线特征呈现倒"V"型。若其在1.7 m/s中部>北部,4 d后则中部>南部>北部。3)各方向上中部和北部的AQI预测模型中幂函数模型精度最高,且两者受西南方向的影响最大。     

Evaluation of dust activity and climate effects in North China

TOMS/Al data with nearly 20 years are utilized in the paper to evaluate dust activities in North China. Combined with simultaneous NCEP reanalysis climate data, climate effects on dust activities are assessed. The results showed that the whole North China suffers impact by dust aerosols, with three centers standing out in TOMS/Al spring average map that are western three basins, which are characterized by lower annual precipitation and elevation. Gobi deserts in Mongolia Plateau do not attain higher TOMS/AI value due to cloud contamination and relative higher elevation. Spring is the season with the highest TOMS dust aerosol index; within the western three basins, high dust aerosol index appears in both spring and summer, especially in Tarim Basin. Wind speed in spring and precipitation in previous rainy season play important roles in controlling dust activities, higher wind speed and less precipitation than the normal are in favor of dust activities in spring. Temperature in spring and previous winter also affect dust activity to a certain extent, but with contrary spatial distribution. Temperature in winter exert effect principally in west part, contrarily, temperature effect in spring is mainly shown in east part. Both of them have negative correlation with dust activity.     

华北地区地表臭氧时空分布特征及驱动因子

利用趋势分析(TA)、地理时空加权回归模型(GTWR)和多因素广义相加模型(MGAM),研究了2015~2020年华北地区O₃浓度的时空分布规律及驱动因素间的复杂非线性关系.结果表明,华北地区年均O₃浓度>70μg/m³,整体呈持续增长趋势,平均增加速率为2.3μg/(m³.a)(P<0.01);季节上O₃浓度呈春夏高、秋冬低,其中夏季(136.6μg/m³)>春季(112.4μg/m³)>秋季(78.8μg/m³)>冬季(56.5μg/m³);空间上呈西南高、东北低的分布格局.气温是华北地区O₃浓度的主要气象驱动因子,其次是风速与降水;O₃浓度与气温、风速呈显著正相关,与气压、相对湿度、降水、能见度呈显著负相关;气温与相对湿度、气温与能见度以及气温与气压的交互作用对O₃浓度的影响较大. 第二产业占GDP的比重是华北地区O₃浓度的主要社会经济驱动因素,工业生产用电量、工业SO₂排放量对O₃浓度变化也有一定影响.     

生活垃圾焚烧厂周边土壤汞污染特征及评价

生活垃圾焚烧汞污染排放问题一直受到广泛的关注,特别是汞在其周边环境土壤中沉积,可能影响环境和人体健康.以华北某生活垃圾焚烧厂为研究对象,对其周边土壤中汞的含量及分布特征进行了分析,并对土壤中汞的污染状况及对周边人群的健康风险进行了评价.土壤中汞的浓度范围为0.015~0.25 mg·kg-1,平均值为(0.088±0.064)mg·kg-1.土壤中汞的浓度明显受到了风向影响,在焚烧厂西北方向(下风向)上汞的浓度高于东南方向(上风向)上汞的浓度.通过克里格插值绘制的汞等浓度值线图进一步给出了汞在周边土壤中的空间分布特征,图中显示在焚烧厂的周边存在3个浓度相对较高的区域,分别位于焚烧厂的西北偏北、东北偏北、西南偏西方向.单项污染指数及地累积指数评价结果表明焚烧厂部分周边土壤样品受到了一定影响,但健康风险评价表明土壤汞未对当地人群造成健康危害.     

2017年京津冀地区PM2.5污染特征及潜在来源分析

京津冀及周边地区大气污染问题突出,秋、冬季重污染天气频发。为探讨该地区PM_2.5污染来源,分析其污染状况和气象因素的关系,利用2017年京津冀地区空气质量监测站的气象资料如气压、风速、相对湿度、温度、降水量等,结合ArcGIS软件空间插值法、SPSS 21.0的Pearson相关性分析等方法,采用拉格朗日混合型的扩散模型HYSPLIT后向轨迹聚类分析方法,探讨北京地区主要气团传输轨迹,结合GDAS气象资料计算潜在源贡献因子。结果表明:1）2017年京津冀地区ρ（PM_2.5）年均为64.4μg/m3,比2016年下降11.5%,全年达标天数占比为74.2%。2）京津冀地区PM_2.5与气压、相对湿度呈正相关,其中气压与PM_2.5相关性最高;与风速、日照时长、温度、降水量呈负相关,其中日照时长与PM_2.5相关性最高。冬季比其他季节影响更为显著。3）从时间尺度看,冬季污染最严重,秋、春季稍好,夏季PM_2.5优、良级占92.4%;其中,1月平均ρ（PM_2.5）最高。4）从空间范围看,整体上京津冀地区呈现南高北低,南北差异相对明显,其中其北部承德、张家口、秦皇岛地区ρ（PM_2.5）最低,石家庄、邯郸PM_2.5污染较严重。5）源解析结果表明,冬季北京地区主要受本地污染源影响,在春、秋季节受周边区域源贡献因子PSCF值>0.4,河北、山东、河南等地对北京PM_2.5的污染有一定的源贡献。     

影响精确界定我国酸雨区空间分布的因素探讨

利用酸雨监测网的实测数据对影响精确界定我国酸雨区空间分布的因素进行了深入分析,结果表明:首要影响因素是酸雨监测网的站点数量及其空间分布,可导致在同一插值与地统计方法下所获得的酸雨区的分布存在较大差异;其次是选择正确、合适的空间插值方法及其相应参数的设置,反距离加权(IDW)插值法的重酸雨区分布比克里格(Kriging)插值法多而广;最后是精确的面积比测算方法,网格法计算的酸雨区面积比小于等值面法.建议我国酸雨监测网建设应优先在西藏、内蒙古北部及西部等地区布点,进行酸雨区空间分析时应采用多种插值方法进行比较与分析评估,确保在现有酸雨监测网的基础上获得精确、可靠的酸雨区空间分布.     

北京市顺义区浅层土壤硝态氮的空间变异特征分析

顺义是北京市的主要水源地和农业生产基地,研究氮素在顺义区土壤中的分布累积及空间变异情况,对于了解顺义区的土壤潜在污染,指导农业生产,预防面源污染等具有重要作用.因此,本研究应用传统统计学方法和基于GIS的地统计学法研究了顺义区不同地点各土层土壤中硝态氮的空间分布特征.结果发现,地统计分析过程中,在考虑各向异性和趋势效应的情况下,各土层土壤硝态氮含量均具有空间相关性,理论变异模型主要为球状模型和指数模型.同时,选用普通Kriging插值法得到了各土层土壤硝态氮的空间分布图,并对其空间分布特征进行了分析.结果表明,研究区不同土层硝态氮空间分布状况各异,潮白河东部土壤硝态氮含量高于潮白河西部.     

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...