浅谈如何做好工业企业厂界噪声监测质量保证工作

针对如何做好工业企业厂界噪声监测质量保证工作问题,文中介绍了如何做好监测前的质量保证工作,包括监测人员的保证作用、监测方法的保证作用、噪声监测仪的保证作用、噪声校准仪的保证作用,探讨了对现场监测质量测定的影响因素,主要包括对气象要求、测量工况、监测情况调查、测点位置、测量时间、背景噪声值扣除、人为噪声的排除和测量记录对监测质量的影响,并对监测数据进行了处理及分析,这有益于做好工业企业厂界噪声监测质量保证工作。     

澜沧县城区酸雨形成原因分析

澜沧县城区已出现酸雨,并且有上升趋势,监测分析结果表明, SO2是影响降水酸度主要因素,酸雨类型以硫酸型为主,并且受当地气候条件、气象因素影响.     

北非某地区环境因素监测分析

采用国家标准和国防科技工业自然环境试验网站<自然环境因素采集及监测规程>规定的方法,对北非某地区的环境状况(如大气、地下水、土壤等的主要污染物含量)及太阳辐射、温湿度等主要气象参数进行了短期综合监测.监测结果表明,氯化物是当地大气的主要污染物,监测期间瞬时法测得氯化氢质量浓度平均为0.412 mg/m3(以HCl计)、...     

河南省首次利用卫星数据监测评价典型生态系统状况

河南省首次利用卫星遥感资料对境内典型生态系统生态状况进行监测与评价,并于日前向社会发布了监测与评价结果。河南省气象局23日说,河南省气象科学研究所日前发布了第一期《2007年森林生态气象监测与评价》与《2007年河南省农田生态气象监测与评价》。这是河南省     

空气中TSP分段采样监测的必要性

空气中ＴＳＰ分段采样监测的必要性朱伟芬（玉溪地区环境监测站玉溪市６５３１００）设置大气污染物的监测点和监测时间，既要考虑区域的污染分布、地理条件、气象因素、各种污染排放等密切相关的因素，也要真实地、全面地反映区域的环境质量及具体变化规律。目前多数城市...     

常州市区空气PM2．5污染分布和气象因素影响初探

PM2.5作为一种重要的空气污染物指标,其形态与组成非常复杂,影响人类身体健康。本文根据常州市环境空气自动监测站系统的常年污染物和气象监测资料,研究了常州市PM2.5污染状况及与其他城市的比较,指出PM2.5的冬春季污染较重、夏秋季污染较轻的季节变化特征,日变化的双峰结构特征,以及城市风场和降水对常州市PM2.5浓度的影响规律。研究揭示PM2.5污染与气象因素之间的相关关系,为本地PM2.5监测、预警和污染防治提供参考。     

青草沙水源地水库藻类监测预警指标体系研究

文章概述典型藻类生长与环境影响因素的关系,分析了草沙水源地特殊的地域水质特征,筛选并优化水库藻类监测因子,包括理化因子、生物因子和气象因子,形成三大综合临测指标:藻类生长环境指标、藻类增殖状况指标和饮用水安全指标,结合监测技术及监测方案设计等要素,初步构建青草沙水源地水库藻类监测预警指标体系框架.     

海洋大气氯离子监测方法——湿烛法与干片法对比研究

目的对比研究两种海洋大气氯离子监测方法。方法针对湿烛法与干片法各自的特点,在万宁试验站海洋平台、近海试验场、内试验场和不同离海距离的屋顶监测了两种方法多种条件下的氯离子沉降速率。采用成对数据的符号秩和检验法对比研究了湿润、透风、采样的方向性、氯离子污染程度对两种采样方法的监测结果的影响,采用皮尔逊积矩相关系数分析了气象因素对氯离子沉降速率的关系。结果湿润、透风、采样的方向性是重要的影响因素,氯离子污染程度越大的环境,其影响程度越大。结论诸多影响的综合结果导致了湿烛法监测的氯离子沉降速率高于干片法。     

基于空气质量和气象数据的大气污染物排放水平评估

评估大气污染物排放水平有助于防治大气污染。基于空气质量和气象数据,定量分析了气象因素对大气污染物浓度的影响,在此基础上建立了一种基于空气质量和气象数据的大气污染物排放水平指标——"参考浓度",即同等排放水平、参考气象条件下的大气污染物浓度;以SO_2为例,通过比较我国主要城市SO_2监测浓度、参考浓度与排放水平的相关性,验证了该排放水平指标的有效性;将该排放水平指标应用于我国不同地区大气细颗粒物PM2.5污染的脆弱性分析,得到了不同地区PM2.5排放水平的时空分布特征。结果显示:大气污染物参考浓度相比监测浓度可以更好地反映大气污染物的排放水平。该评估方法可以为大气污染防治提供参考。     

试论辽阳冬季气象条件对二氧化硫污染的影响

以大气环境质量标准为依据，对辽阳冬季SO2监测结果进行定量分析，绘制SO2污染浓度时空分布图，从中寻找SO2超标区域，结果发现，2001年冬季的交通区与清洁区和2002年冬季的清洁区与居民区出现了SO2严重污染。在此基础上，利用当地气象资料，同步分析SO2浓度变化与气象因子变化关系，从而得出SO2严重污染的气象因素。     

乌鲁木齐市空气污染时空分布特征及其与气象因素相关分析

基于乌鲁木齐市7个检测站点实测数据(参照《环境空气质量标准》规定的6项常规监测污染物(PM_2.5、PM_10、SO_2、NO_2、CO、O_3)的24小时/8小时国家二级标准和AQI分级标准),对乌鲁木齐市2016年空气质量做变化趋势分析。结合乌鲁木齐市气象要素和城市发展数据对乌鲁木齐市空气质量影响因素做相关分析,然后利用层次分析法(AHP)对乌鲁木齐市环境空气污染时空分布特征的影响因素做评价分析。研究结果有:(1)乌鲁木齐市2016年1月,轻度污染天气占整月的3%、中度污染天气占26%、严重污染天气占32%、重度污染天气占39%;工业园区集中的米东区是乌鲁木齐市空气污染最严重的城区。(2)乌鲁木齐市的城区空气污染物因子和同期气象因素相关性显著;(3)重要污染物企业的空间分布对乌鲁木齐市空气污染空间分布起到绝对的影响作用。     

徐州大气PM10污染特征研究

通过分析徐州市近几年的大气PM10监测数据和气象条件,研究了大气PM10质量浓度的时间变化规律及气象因素的影响,结果表明:PM10质量浓度年变化呈"冬重夏轻"的规律;在大气污染源数量和污染物排放量相对稳定的情况下,风和降水是影响大气颗粒物污染程度的主要气象因子,PM10浓度随温度的升高而降低,随气压的增强而减少。     

珠江三角洲城市间空气污染的相互影响

以2002年源排放清单、气象资料和空气质量观测资料为基础,利用CALPUFF模拟系统,通过数值模拟及对排放源现状分析,揭示了珠江三角洲内城市之间污染物相互输送的特点和规律,分析了不同城市空气污染影响因素的差异,定量给出了珠江三角洲城市间空气污染的相互影响和相互贡献.结果表明,珠江三角洲城市间污染相互作用显著,其中广州是最典型的与周边发生显著相互作用的城市之一.     

丹东市SO2污染分析

通过对大气自动监测数据和被动扩散监测数据的分析，得出丹东市SO2在采暖季早晨污染重和城市西南部污染重的时空变化规律及污染特征，确定其受城市规划建设、锅炉脱硫方式及气候条件等污染原因，并探讨了改进脱硫除尘技术、不利气象条件下减少燃煤、实施热电联产集中供热形式等防治SO2污染的途径。     

不同时间尺度气象要素与空气污染关系的KZ滤波研究

空气污染状况受气象要素和污染源排放的共同影响,为了评估大气污染控制措施的效果,需将由污染源排放的浓度数据分离出来.本文利用KZ滤波方法将天津市6个监测站点2015~2017年逐日的O₃、PM_2.5和PM₁₀浓度资料和6个同期气象数据分解为长期分量、短期分量和季节分量,计算各分量对原始时间序列方差的贡献.采用逐步回归法建立O₃及颗粒物3种分量与相应尺度气象要素的线性模型.结果表明,上述3种污染物浓度数据经分解后,季节分量对总方差贡献最大,其次为短期分量;气温和相对湿度是影响O₃季节和短期分量的主要气象因素,其中温度占主导地位,且呈现正相关,与相对湿度呈负相关;风速、气压、降水与颗粒物的短期及季节浓度变化呈负相关,相对湿度与之呈正相关,温度与短期分量呈正相关、与季节分量的变化呈负相关;经逐步回归消除气象影响的PM₁₀的长期分量有波动下降的趋势,PM_2.5浓度在2017年年初有所上升,其余部分有下降趋势,O₃长期分量浓度有所上升;这几年间颗粒物污染控制措施的效果较为显著,O₃污染有所加重.     

气象条件变化对呼市地区大气污染的影响

利用1995至2002年呼和浩特市区空气污染物PM10、TSP、NO2、NO2、SO2浓度的实际监测数据与同期的地面要素场资料、大气边界层气象参数和地面天气图分析了污染物浓度与气象条件的关系及气象条件变化对呼市地区污染物浓度变化的影响，讨论了污染物浓度变化规律的成因。在此基础上用逐步回归方法建立了不同季节呼市地区空气污染浓度统计预报模型。     

沈阳市冬季一次典型大气污染过程特征和成因分析

2013年11月18日~25日沈阳地区出现一次典型空气污染过程。采用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS),并结合气象条件分析了该次污染的成因和细颗粒物的污染特征。结果表明,不利于污染物扩散的气象条件是重污染发生的主要原因,低空排放的积累可能是造成这次污染的又一重要原因。从细颗粒物成分上看,污染过程中有机碳颗粒占比明显增加,有机物污染较为严重,颗粒物间混合加剧;从来源上看,机动车尾气、工业排放和燃煤的占比较高。     

青岛冬季PM2.5持续重污染天气的大气边界层特征

鲜有出现空气质量问题的北方沿海城市青岛近年来也频频出现重污染天气. 2014年1月青岛市总计出现7 d重污染天气,其中1月15-18日是持续4 d的PM_2.5重污染,其余的则分别出现在1月6日、11日和30日.为了获得气象条件对持续重污染天气发展、维持和消除的影响机制,利用激光雷达、大气稳定度仪探测数据以及地面、高空气象观测和空气质量监测数据,重点分析了1月15-18日持续重污染期间青岛市大气边界层气象要素的时间和空间特征.结果表明,2014年1月影响青岛冷空气势力弱、青岛近地面低于3 m/s的风速不利于污染物扩散,66%以上的相对湿度有利于污染物浓度增大.在污染源稳定的背景下,气象要素的差异性导致了污染物浓度时空分布的差异.在持续的弱偏北风下污染物浓度居高不下;在偏南风影响下,污染物浓度趋于下降.边界层内存在高层干冷弱北风和低层暖湿弱南风的风切变、稳定层结、低层相对湿度为70%的高湿大气以及交替出现的近地面南北风是此次重污染持续的主要原因.大气边界层高度变化对污染物浓度具有6 h左右的延迟影响;而低边界层高度、大稳定度因子,低云的存在和较高的污染物浓度之间具有较好的一致性变化趋势.当近地面温度升高、相对湿度减小以及增大的偏南风和存在弱不稳定层结时,有利于提高青岛局地大气扩散能力.      

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.