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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 203 毫秒
1.
本文利用2015~2018年衡阳市城区空气质量监测数据,分析环境空气污染特征及变化趋势。研究结果表明:2015~2018年衡阳市城区环境空气以PM2.5、PM10、O3污染为主,其中PM2.5和PM10年均值浓度呈下降趋势,O3年均值浓度呈不规则波动变化;年内时空变化上,O3呈现夏、秋季浓度高和冬、春季浓度低的特点,PM2.5和PM10呈现出夏季浓度低、冬季浓度高的特点。针对衡阳市空气污染物特征,提出了衡阳市城区空气质量改善的对策建议。  相似文献   

2.
以长沙市10个城市环境空气自动监测站点2013年的历史监测数据为基础,分析了PM2.5质量浓度的周期性变化规律,并采用非参数分析(Pearson相关性)法,研究了气象因素对长沙市PM2.5质量浓度周期性变化的影响。结果表明,PM2.5日均质量浓度在不同季节的绝对值和变化周期都相差很大。总体上,PM2.5在冬季的浓度高于夏季;PM2.5质量浓度的变化周期在3~8d。在2013年4个典型月份内,温度和风速与PM2.5质量浓度负相关,而湿度和气压与PM2.5质量浓度正相关,相关系数分别为-0.573、-0.395、0.519和0.440。PM2.5周期性变化与区域内大气环境容量相关,而大风、降雨等强对流天气是终结PM2.5变化周期的主要环境因素。  相似文献   

3.
利用车载环境空气质量监测系统对长沙市城区典型交通路口的近地面空气质量进行了实时监测。结果表明,在监测时段(14∶00~20∶00)内,该监测点环境空气中PM10的小时质量浓度范围在0.097~0.222mg/m3之间,平均值0.163mg/m3;PM2.5的小时质量浓度范围在0.050~0.158mg/m3之间,平均值0.103mg/m3。PM2.5/PM10比值在48.1%~76.6%之间,平均值62.4%。PM10与PM2.5质量浓度在星期一相对较低,星期二有所升高,星期三至周末总体上保持基本稳定。在监测时段PM10与PM2.5小时质量浓度呈现先降后升的变化规律,即14∶00~15∶00,PM10与PM2.5质量浓度相对较高,16∶00左右降至最低,从17∶00开始逐渐升高,20∶00达到峰值。PM10和PM2.5的质量浓度变化与车流量和车速密切相关,温度、相对湿度和风速等气象因素对PM10和PM2.5质量浓度的变化影响也较显著。  相似文献   

4.
"十三五"是新疆经济、社会和环境发展的关键期。基于2015-2020年新疆14个城市空气质量年平均数据,采用三年滑动平均方法对新疆"十三五"空气质量进行评价分析。结果表明:全区空气质量优劣依次是北疆>东疆>南疆,其中乌鲁木齐市三年滑动年均优良天数比例呈逐年上升趋势,而和田市与之相反,呈下降趋势,且三年滑动年均下降率达到34.73%,此外阿图什市2020年三年滑动年均变化率从-40.19%上升至35.52%,上升幅度较大,表明空气质量明显改善。城市重污染天数呈高低交错形势,整体变化不明显,其中2018-2020年哈密市三年滑动年均变化率,从-42%上升至64%,上升幅度较大,表明重污染较严重。城市PM2.5年均浓度整体呈逐年波动下降趋势,而O_3年均浓度整体呈逐年波动上升趋势,且O_3三年滑动年均增长率占比远大于下降率,说明全区整体的臭氧污染情况不容乐观。上述评价结果可为我区空气质量管理提供参考。  相似文献   

5.
以沈阳市铁西区为研究区域,以环境空气污染物浓度为研究对象,对2012年沈阳市铁西区环境空气质量进行评价,并与2011年环境空气质量进行了对比分析,在此基础上研究了采暖期与非采暖期、不同季节不同月份间环境空气质量的变化规律。结果表明,2012年铁西区环境空气中SO_2,NO_2年均值浓度较2011年分别上升32.2%,18.4%,PM_(10)浓度同比下降18.3%;铁西区环境空气污染物浓度变化有明显季节性,且非采暖期空气质量优于采暖期。  相似文献   

6.
朱彤 《绿叶》2011,(12):8-12
只有在国家制定了很清晰的PM2.5的空气质量测量标准,以及在未来制定了合理的PM2.5环境空气质量标准,并且每个城市的监察测量网和监控系统的技术已经非常完善的情况下,公布出来的PM2.5监测值才有更多的可比性,才有更多的科学价值。近期我们更应该关注的不是引入新的标准,因为即使没有PM2.5的标准和数据,PM10的浓度也可以反映大气颗粒物的污染程度。现在的问题是怎样采取措施把目前的PM10污染尽快地降低下来,将已有的PM10空气质量标准调整到与世界卫生组织指导值更接近的水平。在这个基础上,进一步引进PM2.5的环境空气质量标准才有意义。  相似文献   

7.
根据PM2.5数据网提供的成都市2013年9月到2014年10月的数据,对空气质量指数(AQI)和空气质量分指数(IAQI)进行定量化研究。结果表明,AQI的年均值为115,属于轻度污染,空气质量优良天数为187天,占全年的51%。四季空气质量状况由好到差是夏季秋季春季冬季。空气质量白天优于夜晚,O3最高值出现在15∶00时,其他污染物浓度最高出现在23∶00,16∶00—18∶00各种污染物的浓度较低,为运动的最佳时间。PM2.5和PM10的相关系数为0.975,其年平均值分别为82.33μg/m3和126.65μg/m3,在日均值样本中超标率分别达43%和30%,NO2超标率为9%,SO2和CO无超标。  相似文献   

8.
利用2015~2019年云南省16个州市29188个空气质量日报数据进行数理统计,采用克里金插值法及Daniel趋势检验法分析AQI (空气质量指数)及主要污染物浓度的时空变化特征,探讨近5年云南省城市空气质量时空变化特征及其影响因素。结果表明:(1) 2015~2019年云南省SO_2、PM_(2.5、)PM_(10)浓度呈下降趋势,NO_2浓度保持基本稳定,O_3浓度呈显著上升趋势,各年间空气质量综合指数值波动较小,且逐年改善。(2) 2019年O_3-8h作为超标污染物占比达57.52%。云南省PM_(2.5)年均值相对较高区域面积略有减少,O_3年均值相对较高区域面积显著增加。(3)云南省PM_(2.5)与PM_(10)月均值呈现冬春高夏秋低的变化规律,O_3月均值为春季单峰高值,SO_2月均值整体趋势平稳变化幅度不大。(4)云南省AQI值及平均能见度和平均降水量呈显著负相关(P0.01),AQI值与平均气温及平均风速不存在显著相关性。研究显示云南省空气质量优良逐年改善,污染类型由颗粒物污染转为以颗粒物和臭氧为特征的复合型污染。空气质量受气象条件影响,能源结构优化、污染物总量减排等措施对空气质量改善起到积极作用。  相似文献   

9.
《环境教育》2015,(Z1):15
<正>今年1月21日,国际环保组织绿色和平和中国国内新浪网「全国空气质量指数」联合发布了2014年全国重点监测城市空气排行榜。据介绍,该排行榜是以中国环保部信息平台上公开的国内城市国控空气质量监测点每日每小时的PM2.5数值作为原始数据,并按算数平均的方法计算出的。列入排行榜的74座重点城市是国内第一批实施《环境空气质量标准》(GB3095——2012)的城市,从2013年开始监测  相似文献   

10.
李金  杨丽  陈甜鸽 《青海环境》2023,(3):147-153
于2016年1月至2021年12月对鞍山市环境空气质量进行为期6年的在线连续监测,获得了典型的鞍山空气质量变化特征。采用灰色预测方法,利用2016—2021年鞍山环境空气质量数据,建构空气质量预测GM(1,1)模型,经相关检验修正符合要求后,建模结果显示模型精度高,可以满足对于鞍山市“十四五”空气质量预测要求。预测结果显示,在目前大气环境污染攻坚的管理要求下,未来五年鞍山市空气质量整体趋好,其中达标天数比例上升,综合指数下降,重点污染物PM2.5年评价浓度下降,O3浓度上升,可能在2026年与《环境空气质量标准》中环境空气污染物基本项目浓度限值二级标准持平,需要采取更有针对性的举措应对O3污染。  相似文献   

11.
国家《大气污染防治行动计划》健康效益评估   总被引:4,自引:2,他引:2       下载免费PDF全文
为了提高空气质量改善进程,2013 年国家发布了《大气污染防治行动计划》。本文基于空气污染与健康效益评估模型(BenMAP),对人口分布资料、大气污染与人体健康影响的暴露反应关系等进行了本土化修正,采用“支付意愿法”与“疾病成本法”相结合的方法,系统评估了《大气污染防治行动计划》实施后,PM2.5 污染变化引起的环境健康效益。研究结果表明,《大气污染防治行动计划》的实施将在一定程度上降低PM2.5 环境浓度,改善环境空气质量。如果《大气污染防治行动计划》空气质量目标全面实现,可以避免城镇8.9 万居民的过早死亡,减少12 万人次住院治疗以及941 万人次的门诊和急诊病例,实现的全国健康效益约为867 亿元/ 年,说明了《大气污染防治行动计划》实施的健康有益性。本文对政府部门开展污染损失评估及制定环境健康政策具有重要的参考价值。  相似文献   

12.
近年来中国经历了数次大范围雾霾天气,北京等多个城市更是遭遇连续雾霾。造成雾霾天气的主要污染物PM2.5又称细颗粒物。为了进一步治理北京雾霾,为制定政策提供依据,须了解北京地区PM2.5的来源。本文基于后向轨迹模式并结合PM2.5浓度计算了2015年9月1日0:00至2016年8月31日23:00以北京为起始点,向后推算48小时的轨迹,并结合轨迹聚类分析法、潜在源贡献因子法(PSCF)、浓度权重轨迹分析法(CWT)等,探讨北京地区PM2.5的来源。结果表明:模拟的后向轨迹经过聚类分析可分为6类,其中来自内蒙古西部的轨迹最多,来自西北、北西北方向的轨迹次之,来自西西北方向且在京津冀地区停留一段时间的轨迹占比最小,来自河北、山东、河南的交接地区及河北的沿海地区的轨迹占比也较小。其中来自内蒙古西部地区及河北、山东、河南交界地区的两类轨迹对北京的空气质量有较大的影响,是北京PM2.5污染的主要潜在源区;来自北西北方向及河北的沿海地区两类轨迹的气团最为清洁,为北京带来良好的天气;来自西北及西西北方向的部分轨迹对应的PM2.5浓度严重超标,说明来自此方向的气团对北京的空气质量也有一定的影响。  相似文献   

13.
中国煤炭消费对PM2.5污染的影响研究   总被引:4,自引:4,他引:0       下载免费PDF全文
国务院颁布的《大气污染防治行动计划》明确提出制定国家煤炭消费总量中长期控制目标,到2017年,煤炭占能源消费总量比重降低到65%以下,然而煤炭消费对PM_(2.5)污染的贡献到底多大,这是当前亟待研究的科学问题。为定量分析煤炭消费对我国PM_(2.5)污染的影响,本研究首先计算了2012年煤炭消费产生的大气污染物排量,然后利用CAMx空气质量模型,分别采用组分分析法和情景模拟法两种方法研究了煤炭消费对全国PM_(2.5)污染的影响。组分分析法研究表明,煤炭消费对全国PM_(2.5)年均浓度的贡献率约为61%,其中煤炭直接燃烧、煤炭相关行业的贡献率分别约为37%、24%;情景模拟法研究表明,煤炭消费对全国PM_(2.5)年均浓度的贡献率约为56%。因此,我国由于煤炭消费对全国PM_(2.5)年均浓度的贡献率为56%~61%。  相似文献   

14.
本文根据深圳市8 个监测站点2013 年的逐日PM10 和PM2.5 浓度监测数据、气象数据,统计风向、风速、稳定度联合频率等,利用污染物在大气中输送扩散模式,由实测的浓度值反推出污染物的产生量或排放量的方法,重点分析龙华新区PM10 和PM2.5 的污染特征,并依据环境目标值,估算该区域剩余环境容量。研究结果表明,龙华新区全年盛行东风、南风,其风频分别为16.7%、13.2%,风速约为1.6m/s,PM10、PM2.5 浓度均呈现出季节性变化,秋、冬季浓度值较高,尤其在10 月到次年1 月份,其排放强度主要受本地污染源的影响。除此以外,其西、北部的污染源对其污染物浓度有一定的影响。新区PM10 和PM2.5 的剩余环境容量均呈现负值,尤其以PM2.5 最为突出,须大力加强减排控制,以达到环境目标值  相似文献   

15.
A data analysis of three major Korean cities was conducted to assess roadside inhalable particulate matter 10 μm or smaller in aerodynamic diameter (PM10), including temporal and meteorological variations, over a recent period of 4 to 6 years. The yearly roadside PM10 concentrations presented a well-defined increasing trend or no trend depending on the roadside monitoring station. Most mean values exceeded or approximated the Korean standard of 70 μg/m3 per year for PM10. A representative roadside diurnal trend was characterized by a distinct morning maximum. In most cases, the Sunday roadside concentrations were similar to or somewhat lower than the weekday concentrations, and the PM10 concentrations presented a well-defined seasonal variation, with the maximum concentration in March. The monthly maximum concentrations observed in March were most likely attributable to Asian dust storms. In two metropolitan cities (Seoul and Busan), the frequency of days with roadside PM10 concentrations exceeding the standard of 150μg/m3 per 24 h was much lower for the roadside monitoring stations than for the residential monitoring station, whereas in the third city (Daegu), this result was reversed. Interestingly, the average maximum concentrations observed for the roadside sites in Seoul and Busan during March were higher than those for the residential sites, suggesting that the roadside concentrations responded more to the dust storms than the residential areas. The relationship between the pollutant concentrations and five important meteorological parameters (solar radiation, wind speed, air temperature, relative humidity, and precipitation) showed that the number and type of meteorological variables included in the equations varied according to the monitoring station or season. Finally, the current results confirmed that attention should be given to the PM10 exposure of residents living near roadways.  相似文献   

16.
In this article, we analyzed the mass concentrations of particulate matter 2.5 micrometers (µm) or less in size (PM2.5), particulate matter 10 µm or less in size (PM10), sulfur dioxide (SO2), nitrogen dioxide (NO2), carbon monoxide (CO), and ozone (O3) in Lanzhou, the capital of Gansu province, China. We analyzed monitoring data collected from five air quality monitoring stations during the spring–summer period from 2014 to 2016. Our comparison of contaminant concentrations and average diurnal, daily, monthly, and annual concentrations revealed that the average concentrations of PM2.5 and PM10 amounted to 128.57 and 46.4 micrograms per cubic meters (µg/m3), respectively, exceeding the Chinese National Ambient Air Quality Standard (NAAQS). We used the Pearson correlation coefficient to establish connections between particulate matter and gaseous pollutants. The results show significant differences in the concentration levels of airborne pollutants. The Pearson correlation coefficient between PM2.5 and PM10 had the highest coefficient of r = 0.842. A correlation between the two particulate matter sizes (PM2.5 and PM10) and SO2 was PM2.5 and SO2 r = 0.313; PM10 and SO2 r = 0.279; and CO and the two particulate matter sizes, PM2.5 and CO r = 0.304; and PM10 and CO r = 0.203. The average monthly ratio for the study months of PM2.5 to PM10 was 0.361. In addition, we used the hybrid single particle Lagrangian integrated trajectory model for tracking sources and pathways of the air pollutants in Lanzhou.  相似文献   

17.
随着大气环境问题从煤烟型向以PM2.5和O3为特征的区域复合型污染演变,我国大气污染控制模式从以污染物排放浓度控制为核心、以污染物排放总量控制为核心逐渐走向以大气环境质量改善为核心。特别是近几年,全国各地在空气质量管理、科学精准治污等领域开展一系列积极的探索与实践,取得了显著成效。本文系统回顾了近50年来我国不同阶段大气环境管理工作的特点,重点梳理了2013年《大气污染防治行动计划》实施以来,空气质量管理经验与成绩,结合减污降碳总体部署对我国2035年“美丽中国建设目标基本实现”时的空气质量进行了展望,从PM2.5与O3协同控制的角度出发,提出了“十四五”期间我国大气环境管理的总体思路。  相似文献   

18.
随着移动互联网的快速发展,社交媒体日益成为公众表达对重污染天气等环境问题关注的工具。本研究以微博为例,探讨了社交媒体反映的环境关注对城市PM2.5浓度水平的影响以及内在机制。研究发现,微博上环境关注的空间分布显示出向高等级和高污染城市聚集的倾向,PM2.5浓度水平高的地区集中在煤炭资源或重工业集聚的地区。空间回归模型的结果证实了社交媒体的环境关注能显著降低PM2.5浓度水平,层级较高的城市及创新能力较强的城市能够更好地回应社交媒体的环境关注,并有效降低城市的PM2.5浓度水平。本研究表明,社交媒体的环境关注已经成为环境治理中的一种重要力量,在分析环境问题时应该充分考虑新兴社交媒体平台的影响。  相似文献   

19.
长沙市空气自动站周边区域大气污染物排放源清单   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
以长沙市空气自动站周边3 km为研究对象,基于统计年鉴和实地调查,获得了该地区2015年储存运输源、废弃物处理源、工艺过程源、化石燃料固定燃烧源、农业源、生物质燃烧源、扬尘源、移动源8个源类的活动水平数据。以大气污染物排放源清单编制技术指南为依据,建立了2015年长沙市空气自动站周边3 km区域NH_3、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、VOCs等6项污染物的源排放清单。结果表明,2015年长沙空气自动站周边3 km内,8类大气污染源排放的NH_3、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、VOCs总量分别为53.65t、4 899.35t、1 846.09t、6 257.75t、989.49t、4 383.31t。NH_3、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、VOCs排放量最大的源分别是农业源、移动源、扬尘源、扬尘源、化石燃料固定燃烧源和移动源,贡献率分别为98.45%、84.24%、60.82%、85.90%、97.33%、49.88%。优化道路交通、减少燃煤、减少建筑工地扬尘排放可促进长沙市空气自动站周边空气质量改善。  相似文献   

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