2015～2019年春节期间烟花燃放对长沙空气质量的影响分析

对2015～2019年春节期间长沙空气质量数据进行分析,结果表明:2015年除夕、初一期间空气扩散条件较好,PM2. 5、PM10浓度峰值相对不高,烟花燃放的影响较小; 2016、2017年空气扩散条件稍弱,燃放烟花燃放的影响较为严重; 2018年空气扩散条件虽然最为不利,但得益于政府强有力的控燃措施,烟花燃放的影响得到了较好的控制; 2019年空气扩散条件好转,烟花燃放的影响控制也较好。烟花爆竹的燃放对不同大气污染物的影响存在较明显的差别,其中,对PM2. 5、PM10的影响最为显著,对SO2的浓度也有较明显的影响,而对CO、O3、和NO2的影响则相对较小。近5年烟花燃放对春节期间长沙空气日均浓度的贡献率PM2. 5为31. 7%～73. 7%之间,PM10为1%～69. 7%之间;对小时浓度的贡献率PM2. 5为42. 2%～84. 3%,PM10为34. 9%～81. 3%之间。     

成都市城区春节期间燃放烟花爆竹对空气质量的影响

利用空气质量自动监测系统分析了2013年春节期间成都市城区的SO2、NO2、CO、O3、PM10及PM2.5的浓度值,发现烟花爆竹的燃放对SO2、NO2、PM10及PM2.5的浓度有较大影响。     

降水对西宁市城市空气污染的影响分析

文章依据西宁市2001~2009年主要污染因子PM10、SO2、NO2浓度日数据,从月(或季年)平均值、有降水(微量、微量以上)平均值、无降水平均值出发,研究西宁市PM10、SO2、NO2在有降水、无降水等不同情况下月、季节和年度变化特征,同时分析降水对PM10、SO2、NO2浓度变化的影响和关系。统计分析结果表明:西宁市城市PM10、SO2、NO2无降水日浓度均值最大,月均值其次,有降水日浓度值最小。三者浓度值在夏秋季最低。SO2的浓度均值2006年出现最小值,最大值出现在2003年;NO2浓度均值2006~2009年间呈上升趋势;PM10浓度均值2002年最低,2007年达到最高。     

燃放烟花爆竹对自贡市环境空气质量的影响分析

利用2016～2019年春节期间自贡市环境空气自动监测系统主要污染物浓度小时及日监测数据,分析燃放烟花爆竹及采取禁燃措施对自贡市空气质量的影响。结果显示:集中燃放烟花爆竹会造成短时空气严重污染,但随着自贡市实行行政辖区内全面禁止销售、燃放烟花爆竹,污染状况明显改善,2019年污染时段在春节期间占比较2016下降45. 6%。颗粒物浓度(PM_(2. 5)、PM_(10))大幅度下降,2019年春节期间PM_(2. 5)和PM_(10)均值分别为73μg/m~3和104μg/m~3,2019年春节期间PM_(2. 5)和PM_(10)均值分别较2016年同期下降了55. 2%和51. 6%。烟花爆竹对PM_(10)和PM_(2. 5)浓度影响明显高于SO_2、CO、O_3、NO_2。春节期间有利的气象因素对自贡市污染物的稀释和扩散具有一定的影响,但禁燃烟花爆竹对颗粒物浓度降低起决定性作用。     

四川省大气污染空间分异特征研究

利用GIS空间统计工具分析四川省3项大气污染物SO2、NO2和PM10浓度的空间分异特征。污染物在东北-西南方向上分布最为分散,污染重心与几何中心偏离较多,不均衡性较大。全局来看,NO2和SO2浓度的空间自相关性较强,属于聚集模式;PM10浓度的空间自相关性较弱,属于随机分布模式。局部相关性分析表明,大部分地市的大气污染物之间相关性较弱,SO2和NO2具有相似的自相关分布,PM10局地自相关性与其他两项污染物的差异较大。通过分析2001~2010年间污染重心的变化轨迹,可知10年间污染重心向西南方向偏移,向低纬度、低经度方向移动,其中SO2偏移量最大。2001年和2010年浓度变化率分析,发现全省各地市PM10削减力度明显,SO2局部地区有较大的削减,NO2仅有23.81%的地市有所削减,整体削减程度较小。     

柳州市2009-2014年空气污染变化

近年来,城市空气污染日益严重,已成为公众广泛关注的环境问题之一。柳州是中国西部的工业重镇、广西有名的工业城市,位列国家划定的113个大气污染防治重点城市之中,是广西第一个开展PM2.5监测的城市。本研究于2009—2014年连续6年对柳州市大气主要污染物SO2、NO2、PM10和PM2.5的浓度进行在线观测,获得了污染物的长期时间和空间分布特征。结果显示,SO2浓度呈逐年下降趋势,并于2011年达标之后显著下降,2014年相比2009年下降了50.0%;NO2浓度一直在低于标准以下波动(24.6~35.1μg/m3);PM10浓度呈逐年增长趋势,并从2011年开始超标,2014年相对于2009年增长了69.3%。各污染物浓度都具有显著的季节变化:冬季秋季春季夏季。SO2、NO2、PM10和PM2.5的浓度冬季相比夏季分别提高82.9%、56.3%、66.9%和133.6%。冬季SO2和秋冬季PM10超标,PM2.5除7月外全线超标。PM2.5/PM10的比值冬季也高于夏季,表明冬季更易富集细颗粒。各污染物浓度也表现出不同的空间分布。九中各污染物的浓度都最高,可能与其离柳州钢铁公司距离较近有关。SO2除九中外,其他站点均达标。NO2全部达标。PM10市监测站和九中超标。PM2.5所有站点超标严重。本研究结果表明,柳州市煤烟型污染得到有效控制,但颗粒物污染,尤其是细颗粒物污染日益严重。     

唐山市空气污染物的时间变化规律分析

利用MicrosoftExcel,对唐山市空气质量连续监测系统的一个点位全年数据进行日变化规律的统计分析。通过对各时段日变化规律的分析,得出①冬季燃煤量的增大不是影响PM10浓度变化的主要因素;②全年各时段燃煤量的变化是影响SO2的浓度变化的主要因素,因此消减潜力较大;③汽车保有量的快速增长对NO2浓度变化影响很大,同时对PM10浓度的变化也有一定影响。     

湘潭市环境空气质量变化趋势分析及对策

本文以湘潭市1996～2003年大气监测资料数据为依据,确定了湘潭市空气中的主要污染物,并利用Spearman相关系数法对湘潭市空气质量变化趋势进行了分析,结果表明：湘潭市大气污染属于煤烟型,主要污染物为PM10、SO2,其次为NO2,三种污染物浓度均呈现上升趋势,PM10和NO2上升趋势更为明显.文章并进一步提出了改善空气质量的防治对策.     

成都市空气质量状况研究

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。     

长沙市城区典型交通路口PM_(10)和PM_(2.5)污染特征研究

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。     

Characteristics of major secondary ions in typical polluted atmospheric aerosols during autumn in central Taiwan

In autumn of 2008, the chemical characteristics of major secondary ionic aerosols at a suburban site in central Taiwan were measured during an annually occurring season of high pollution. The semicontinuous measurement system measured major soluble inorganic species, including NH(4)(+), NO(3)(-), and SO(4)(2-), in PM(10) with a 15 min resolution time. The atmospheric conditions, except for the influences of typhoons, were dominated by the local sea-land breeze with clear diurnal variations of meteorological parameters and air pollutant concentrations. To evaluate secondary aerosol formation at different ozone levels, daily ozone maximum concentration (O(3,daily max)) was used as an index of photochemical activity for dividing between the heavily polluted period (O(3,daily max) ≧80 ppb) and the lightly polluted period (O(3,daily max)<80 ppb). The concentrations of PM(10), NO(3)(-), SO(4)(2-), NH(4)(+) and total major ions during the heavily polluted period were 1.6, 1.9, 2.4, 2.7 and 2.3 times the concentrations during the lightly polluted period, respectively. Results showed that the daily maximum concentrations of PM(10) occurred around midnight and the daily maximum ozone concentration occurred during daytime. The average concentration of SO(2) was higher during daytime, which could be explained by the transportation of coastal industry emissions to the sampling site. In contrast, the high concentration of NO(2) at night was due to the land breeze flow that transport inland urban air masses toward this site. The simulations of breeze circulations and transitions were reflected in transports and distributions of these pollutants. During heavily polluted periods, NO(3)(-) and NH(4)(+) showed a clear diurnal variations with lower concentrations after midday, possibly due to the thermal volatilization of NH(4)NO(3) during daytime and transport of inland urban plume at night. The diurnal variation of PM(10) showed the similar pattern to that of NO(3)(-) and NH(4)(+) aerosols. This indicated that the formatted secondary aerosols in the inland urban area could be transported to the coastal area by the weak land breeze and deteriorated the air quality in the coastal area at night.     

衡水市空气主要污染物体积质量的时间分布特征

利用衡水市环境监测站2005—2007年度大气例行检测的数据，对衡水市大气中主要污染物SO^2、NO^2、PM10体积质量值的逐日数据进行统计分析，得出了衡水市空气污染的现状和时间变化规律：（1）污染物体积质量值的月变化曲线呈槽型分布，非取暖期的空气状况明显好于取暖期，取暖期SO^2平均体积质量是非取暖期的2．45倍；（2）污染物体积质量值的日变化曲线基本为两高两低型，其中取暖期污染指数早晨出现极高值的时间比非取暖期明显偏晚；（3）污染物体积质量值的年变化表明了SO^2的体积质量在降低，而NO^2的体积质量却有了小幅增长。     

Impacts of pollution controls on air quality in Beijing during the 2008 Olympic Games

Air pollution has become one of the main environmental concerns in China since the 1980s due to China's rapid economic growth and resultant pollution. However, it is difficult to directly evaluate the anthropogenic contribution to air pollution in China. The 2008 Olympic Games in Beijing provided a unique opportunity for testing the contribution of anthropogenic pollution because of the clean-up controls on air quality in Beijing enforced over the period of the Games. In this case study, we monitored the concentrations of major air pollutants before, during, and after the Olympics at a suburban site in Beijing. Atmospheric concentrations of PM10, PM2.5, NH3, NO2, SO2, and the particulate ions NH4+, NO3-, SO4(2-) Ca2+, Mg2+, and K+ all decreased during the Olympic period because of strict emission controls, compared with the same period from 2005 to 2007. For example, the average PM10 concentration (61 microg m(-3)) during the Olympics was only 37% of that (166 microg m(-3)) in the same month (August) from 2005 to 2007. However, just 1 mo and 1 yr after the Games had ended, mean concentrations of these pollutants had increased significantly again. This rapid "recovery' of air pollutant concentrations after the Olympics suggests that China needs to implement long-lasting decreases in its air pollution in Beijing and other major cities.     

基于模糊数学的大气环境质量综合评价

鉴于大气环境质量评价中客观存在的不确定性和模糊性,运用模糊数学方法,选用SO2、NO2、PM10作为评价因子,参照大气环境质量标准,通过计算污染因子权重分配系数和隶属度对乌鲁木齐市2004年至2010年大气环境质量给出客观的评价,综合评价结果表明乌鲁木齐市总体大气环境质量为轻度污染(三级),但空气质量在逐年好转,SO2和PM10依然是乌鲁木齐市空气质量的制约因子,且NO2的权重在逐年上升。模糊综合评判考虑环境空气质量评价的模糊性,根据污染物浓度对各级别的贴近度考察污染物的级别,评价结果比较直观,可以细致准确的评价环境质量等级,评价结果基本可以反映环境空气污染的情况。     

2020年第一季度枣庄市PM2.5源解析的分析研究

为了评估分析枣庄市不同来源污染物排放强度削减与大气环境质量变化之间的关系,使用统计方法和正定矩阵因子分解法对枣庄市2020年第一季度大气污染变化特征和污染来源进行了解析,探究了枣庄市大气固体悬浮微粒浓度变化影响机制。结果表明:2020年第一季度PM2.5、PM10、NO2、SO2浓度较2019年同期显著下降,但枣庄市采暖季内社会活动造成的正常排放仍高于大气环境容量;受新冠疫情影响,2020年较2019年PM2.5源因子浓度削减最大的为机动车源(46.5%)和工业源(17.9%),应长期采取机动车减排、产业结构调整等措施,科学规划“十四五”大气污染防治。     

南充市城市空气质量变化及达标分析

为了掌握南充市近年来城市空气质量变化及其达标情况,对南充市城区2008～2012年SO2、NO2和PM10的质量浓度数据进行统计分析,并计算各个站点的空气污染指数和空气质量指数。结果表明,3种污染物浓度值都有明显的下降趋势,S02浓度在0．002～0．052mg／m^3之间变化;N02浓度值从0．042mg／m^3下降到0．029mg／m^3;PM10浓度在0．060～0．063mg／m^3之间波动。南充市空气质量冬季较差,夏季较好。在5个监测点中,炼油厂空气质量最差,优良率为92．9％（85．1％）;高坪空气质量最好,优良率为99．1％（98．3％）。相关性分析表明,南充市空气污染源主要是工业燃煤和机动车尾气。     

基于模糊综合法评价新乡市大气环境质量

以新乡市"十一五"期间大气环境中二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物监测数据为依据,总结了这3种污染物的特征及变化趋势,并利用模糊综合评价法对大气环境质量进行了综合评价。根据关联度判断出新乡"十一五"期间大气环境质量均为Ⅱ级,环境质量优劣次序为:2010>2008>2009>2006>2007,与实际的污染程度相吻合,说明该评价方法具有客观性和准确性,为评价大气环境质量提供了科学依据。