喀什市大气颗粒物污染特征与影响因素分析

为了解喀什市大气颗粒物(PM10,PM2.5)污染特征及气象因素的影响,基于喀什市3个环境监测站点2015—2019年的逐时观测数据,分析了PM10,PM2.5的时空分布特征,结合同期气象数据,运用线性回归及相关性分析方法探究了PM10,PM2.5的质量浓度与气象因素关系.结果表明,2015—2019年喀什市PM10年...     

2017年南昌市颗粒物污染特征研究

南昌市颗粒物污染相对较为严重、污染成因研究不充分。利用国控点地面观测数据和气象地面观测资料,分析了2017年南昌市大气污染特征、颗粒物浓度与气象条件的相关性及典型颗粒物污染过程。结果表明:2017年南昌市夏季空气质量最好,冬季空气质量最差;颗粒物与温度、湿度均呈现负相关关系,颗粒物污染浓度随着温度、湿度的升高而降低;典型污染过程分析显示,短时的风速降低会造成对应时段颗粒物浓度累积上升,外来传输主要来自安徽、浙江、江苏省等地,外部污染输入对本地颗粒物污染有一定的贡献。结果可作为南昌市颗粒物污染治理管控的依据。     

昆明城区颗粒物质量浓度变化特征及驱动因素研究

为探究颗粒物对昆明城区环境空气质量的影响,基于2015～2020年颗粒物质量浓度数据,利用Spearman相关性分析、冗余分析方法对颗粒物质量浓度时空变化特征及其驱动因素进行深入研究。结果表明：2015～2020年期间,可吸入颗粒物(PM₁₀)、细颗粒物(PM_2.5)质量浓度均呈现显著下降的变化趋势,年内旱季整体高于雨季,日内呈“双峰双谷”波动变化趋势且夜间显著高于白天;颗粒物质量浓度的主要影响因素是风速,并与降水量、相对湿度、气温呈现显著负相关,但也受到区域传输、人类活动等多种因素影响。未来,应分区域、分时段(旱季和雨季、昼间和夜间)制定差异化的污染管控措施,重点控制PM₁₀质量浓度并使PM_2.5质量浓度持续下降,为持续提升昆明城区环境空气质量水平提供科学依据。     

南充市大气PM10污染水平的分布特征

本文对南充市环境监测站2002年城区5个监测点的PM10监测资料进行了分析。结果发现南充市大气污染物PM10污染严重，并存在明显的空间和季节差异。嘉陵环保局测点污染最严重，西南石油学院和炼油厂测点污染相对较轻；冬季污染最严重，夏季污染程度最小。最后，结合其他相关资料，对造成上述状况的原因作了探讨。     

2015～2020年河南省主要大气污染物时空变化特征及归因分析

利用河南省国控空气质量监测站点实测主要大气污染物(PM_2.5、PM₁₀、O₃)小时监测数据,采用主成分分析技术和线性混合效应模型,对河南省2015～2020年主要大气污染物时空变化特征及归因进行了分析。结果表明：近年来河南省PM_2.5和PM₁₀浓度下降趋势尤为显著,近地面O₃污染却在日益加剧。大规模减排和扩散条件的改善是促进PM_2.5和PM₁₀污染降低的重要原因,而近地面温度的升高是造成O₃污染加剧的首要原因。研究成果可为当地开展大气污染防治精细化管控、实现近地面大气颗粒物与臭氧的协同治理提供理论参考。     

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。     

我国大气细颗粒物污染防治目标和控制措施研究

我国面临着严重的细颗粒物(PM2.5)污染问题,PM2.5对人体健康、能见度、气候变化、生态系统等均产生了不良影响。本文旨在提出我国PM2.5污染防治目标和控制措施,为从根本上改善空气质量提供科学依据。首先,本文提出了2020年和2030年我国PM2.5污染防治目标。其次,采用能源和污染排放技术模型,分情景预测了我国未来一次大气污染物排放量的变化趋势。基于情景预测结果和此前研究建立的一次污染物排放与PM2.5浓度间的非线性关系,确定了2020年—2030年与PM2.5浓度改善相适应的全国和重点区域大气污染物减排目标。最后,利用能源和污染排放技术模型,提出了实现大气污染物减排的技术措施和对策建议。研究表明,2030年全国二氧化硫、氮氧化物、一次PM2.5和挥发性有机物的排放量应分别比2012年至少削减51%、64%、53%和36%,氨排放量也要略有下降。对于污染严重的重点区域,必须采取更严格的控制力度。要实现上述减排,应加快能源结构调整,推进煤炭清洁高效集中可持续利用,建立"车-油-路"一体的移动源控制体系,并强化多源多污染物的末端控制。     

2017～2018年广安市大气细颗粒物(PM2.5)污染特征及季节性变化源解析研究

为研究广安市城区大气细颗粒物污染特征及成因,选取2017～2018年广安市委国控站点四个季度监测数据,运用移动式在线单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪(SPAMS)对广安市大气细颗粒物污染特征、季节性变化规律开展源解析。主要结果为：(1)2017～2018年广安市大气细颗粒物污染源贡献率季节性差异较大,春季和秋季扬尘源贡献突出,夏季和冬季为工艺过程源、燃煤源;(2)不同组分贡献率季节性差异不大。夏季、秋季、冬季有机碳、元素碳贡献较大,春季有机碳贡献较大;(3)冬季和夏季细颗粒物污染表现明显,颗粒物老化程度冬季>秋季>春季>夏季。研究为广安市加强大气细颗粒物污染防治研究提供参考依据,也为科学应对重污染天气提供一些借鉴意义。     

沈阳市大气PM2.5中重金属的分布与来源解析

于采暖期(2020年12月)和非采暖期(2021年4月)在沈阳市采集大气PM2.5样品,分析其所含重金属的浓度特征、空间分布与来源.结果表明,采暖期重金属浓度依次为Zn＞Pb＞As＞Cu＞Cr＞Cd＞Hg;非采暖期依次为Zn＞Pb＞Cr＞Cu＞As＞Cd＞Hg;采暖期采样点U,S,N的重金属含量普遍较高,非采暖期采样点...     

武胜县2017—2019年PM10与PM2.5污染变化特征研究

运用统计学分析方法对武胜县2017—2019年环境空气自动监测数据PM10和PM2.5的年度与季节间浓度差异及日变化趋势进行了分析.结果表明,近3年来,武胜县城区环境空气PM10和PM2.5的年均浓度以及PM2.5/PM10值总体均呈下降趋势,其中,PM10的年均浓度虽总体呈下降趋势,但2019年出现反弹,PM2.5的...     

日照市雾霾天气大气颗粒物微观形貌及物质来源研究

以日照市为研究对象,通过采集雾霾天气大气颗粒物样本,利用扫描电子显微镜、ICP-MS等工具对其进行形态特征分析,探讨了日照市雾霾天气大气颗粒物(PM_2.5)的微观形态特征及其来源。结果表明：日照市PM_2.5颗粒物主要以无定形态为主,为含铁、镁、铝、钾、钠的硅酸盐颗粒;日照市PM_2.5的主要来源包括道路扬尘及建筑施工排放、交通汽车尾气排放、燃煤、电子垃圾拆解等。通过对日照市PM_2.5微观形态特征和来源的研究,可为改善日照市的大气环境质量提供科学依据。     

上海市松江区PM2.5与PM10浓度变化特征分析

为了解松江区PM 2.5与PM 10浓度变化特征,选取2014年1月1日~2019年2月28日松江区3个环境空气自动监测市控点质控后的小时平均值,进行日、月、季节和年际变化的讨论分析。结果表明:2014~2018年松江区的PM 2.5与PM 10年均浓度分别为51、61μg/m 3,呈整体下降趋势;冬春季PM 2.5与PM 10浓度较高、秋季次之、夏季低;2014~2018年PM 2.5与PM 10浓度月变化趋势基本相同,整体呈现4~6月逐渐下降,10~12月逐渐上升的规律;PM 2.5与PM 10浓度各季节及全年的日变化均呈双峰型;PM 2.5与PM 10的相关系数为0.87,四季系数为r冬季(0.91)>r夏季(0.90)>r秋季(0.88)>r春季(0.72);PM 2.5/PM 10的平均值为0.83,大气颗粒物PM 2.5的贡献率非常高。     

炼化企业无机前体物排放对大气细颗粒物的贡献

大气污染物SO_2、NO_X、NH_3是形成二次细颗粒物(PM_(2.5))的重要无机前体物。为控制PM_(2.5)污染,要求形成一套便于炼化企业自身核算无机前体物排放对PM_(2.5)贡献的方法体系。探讨了基于排放清单、PM_(2.5)化学组成和NH_4~+/SO_4~(2-)摩尔浓度比值所建立的计算模型的合理性和可行性,并将其用于某炼厂进行案例分析。结果表明,所建立的计算模型可满足炼化企业PM_(2.5)核算要求,用于核算无机前体物排放对PM_(2.5)最大贡献量。案例企业排放前体物转化形成的PM_(2.5)等效排放量远高于该企业PM_(2.5)直接排放量,应予以关注。     

青海省海东市平安区环境空气质量状况变化分析及对策

根据青海省生态环境厅2015～2019年《青海省生态环境公报》公布的数据,详细分析了五年来青海省海东市平安区环境空气质量变化情况,初步探讨了高原地区环境空气质量状况变化及成因,总结出了如何治理高原城市空气质量的一些可行性策略,为大气污染治理提供科学依据.     

嘉兴市环境空气中PM2.5和PM10的时空分布特征

以 2017—2020 年嘉兴市范围内环境空气自动监测站的监测数据为基础,分析了嘉兴市 PM_2.5和 PM₁₀的时空分布特征,结果表明,嘉兴市 PM_2.5和 PM₁₀浓度逐年改善。从季节分布看,PM_2.5和 PM₁₀浓度均表现为冬春季高、夏秋季低,冬季质量浓度分别为 48,77 μg/m³,夏季质量浓度分别为 22,35 μg/m³;在月尺度上,大体呈两头高、中间低的“U”形分布;在周尺度上,存在明显的“周末效应”,即污染物浓度休息日低于工作日。从空间分布看,PM_2.5和 PM₁₀的浓度分布呈“东低西高”的特点。全局空间自相关分析表明,PM_2.5的全局相关性不显著,PM₁₀全局表现为较强正相关性。局部空间自相关分析表明,嘉兴市区 PM_2.5表现为高—低聚集,嘉善县PM₁₀表现为高—低...     

南充冬季大气PM2.5污染特征及来源分析

为探究南充市冬季大气PM_(2.5)污染特征,于2017年1月对南充市大气PM_(2.5)进行采样,分析水溶性离子、无机元素和碳质组分的组成、浓度水平和来源。结果表明,二次无机离子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+是南充市冬季大气PM_(2.5)水溶性离子中的重要组成部分,占总离子的86.7%;NH_4~+与NO_3~-和SO_4~(2-)主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4形式存在,SOR和NOR平均值分别为0.51和0.23,SOR高于NOR,说明南充市冬季硫氧转化速度比氮氧转化速度快且二次离子污染较为严重;NO_3~-/SO_4~(2-)比值为1.11,表明移动源是南充冬季大气污染物的主要来源,并且南充市冬季大气PM_(2.5)偏酸性。OC、EC是大气PM_(2.5)重要组成部分,OC/EC比值大于2,SOC对OC的贡献率较大(65.3%),南充市冬季大气PM_(2.5)中OC主要来源于二次污染。OC、EC之间相关性较好(R=0.84),二者具有共同的来源。主成分分析(PCA)结果表明,南充市冬季PM_(2.5)的主要来源是汽车尾气、燃煤、二次污染、生物质燃烧、土壤及建筑扬尘。     

长三角雾霾污染的驱动效应及空间演化分析——基于LMDI分解模型

长三角城市群是中国经济活动最为频繁的区域之一,然而雾霾污染问题也较为严重。以长三角41个城市2005—2018年PM2.5浓度为基础数据,借助LMDI指数分解法从强度效应、结构效应、增长效应和规模效应4个层面研究影响PM2.5浓度的驱动机制及贡献率,运用空间自相关分析法探究了雾霾污染集聚效应与空间演化。研究结果表明：各驱动因素具有正负效应和异质性。强度效应表现为负效应且是PM2.5浓度减少的关键因素;增长效应与规模效应为正效应,其中增长效应是促进PM2.5浓度增加的主要因素;而结构效应在以2013年为分界点的两个时间段产生正负相反的效应。雾霾污染空间分布具有正相关性特征,近年来,高—高集聚城市有所下降,而低—低集聚呈现增长趋势。探讨长三角雾霾污染的驱动效应及空间演化,对长三角雾霾污染防治以及促进经济与环境协调发展有重要意义。