大连市大气中气态总汞的时间分布特征研究

为研究大连市大气中气态总汞的时间分布特征,采用Lumex RA-915AM型测汞仪对大连市气态总汞进行了长达一年(2015年)的连续监测。结果表明:2015年大连市气态总汞年平均值为3.72 ng/m3;季节浓度高低顺序为春季夏季冬季秋季;月均值最大值出现在夏季,日均值最大值出现在春季;春季气态总汞浓度白天明显高于夜间,而夏季则白天明显低于夜间,秋季、冬季白天与夜间气态总汞浓度没有明显差别。     

乌鲁木齐空气质量指数特征及其与气象要素相关性分析

利用2018年3月至2019年2月乌鲁木齐市空气质量指数(AQI)和同期6种主要空气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO、O_3)以及气象要素数据,研究空气质量指数的变化特征,并分析其与6种主要空气污染物浓度及气象要素的相关性,为乌鲁木齐市大气污染与气象要素相关性研究提供一定的数据支撑。结果表明:乌鲁木齐市首要污染物最多的是PM_(2.5),其次是PM_(10)、NO_2和O_3,AQI指数与PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO均呈高度相关,与O_3呈中度相关;空气质量指数与平均气温以及能见度具有显著的负相关性(p0.01),而与平均本站气压、平均相对湿度、平均风速、日照时数的相关性均不显著(p0.01)。     

2015～2019年云南省城市空气质量特征及影响因素研究

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。     

遵义市汇川O_3、NO_2和SO_2变化特征分析

根据2015年1月—2017年12月间监测数据,分析了遵义市汇川大气中O_3、SO_2和NO_2浓度变化特征。结果表明,3年间SO_2污染最轻,NO_2次之,O_3污染较重;NO_2与SO_2浓度冬春季要显著高于夏秋季,O_3浓度表现为夏高冬低。夜间建筑施工及渣土车排放对NO_2浓度影响较大,社会生活燃煤排放对冬春大气中SO_2的贡献较大。相关性研究表明,不同天气下各污染物与相对湿度均呈负相关性,多云和晴天NO_2和SO_2浓度与风速、气温呈显著负相关性,而与O_3浓度呈正相关性。     

西昌市臭氧污染特征及影响因素分析

根据西昌市环境空气自动站监测数据,分析了西昌市O_3现状、时空变化特征和污染日特征,探讨了O_3与其前体物及气象因素的关系。结果表明,西昌市O_3浓度春夏季高、秋冬季低,伴有明显的春、夏季双峰。O_3日变化为最低值出现在早晨8～9点,峰值出现在14至17时,夜间浓度缓慢下降,污染日峰值持续时间延长,出现夜间高值,最高值达为165μg/m~3。空间分布特征表现为生活区的市政府、州政府浓度最高,其次是郊区的青龙寺,位于商业区的长安点位O_3浓度相对最低。O_3与其前体物NO_X、NO_2及NO小时浓度呈负相关性。O_3与气压、相对湿度呈负相关,与气温、风速呈正相关。     

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。     

株洲市臭氧污染状况及相关气象因子分析

采用2013年1～12月空气质量自动监测数据对株洲市臭氧污染现状及相关气象因子进行分析。结果表明:监测期间全年臭氧日最大8 h平均浓度一级标准值达标率达到71.8%,全年超标率为1.6%,超标主要出现在季节变换时期。臭氧日最大8 h平均浓度的月均值变化呈"M"型,浓度高值持续时间长。日变化规律较强,且不同季节变化特征略有差别。臭氧浓度与气温有正相关性,相关系数为0.612;与湿度和云量有负相关性,且臭氧与湿度负相关性较明显,相关系数为0.731。     

近20年来乌鲁木齐空气质量时空变化趋势分析

基于2001～2018年乌鲁木齐市空气质量监测数据及2014～2018年各监测站点的数据,采用主成分分析法、BFAST趋势分析法、及反距离权重插值法对乌鲁木齐市空气质量进行时空分析。结果表明:乌鲁木齐市空气质量在2012年前呈升高降低交替的趋势,2012年煤改气后呈急速下降的趋势;污染物以PM_(2.5),SO_2,CO为主,方差累计贡献率达到85.37%;由BFAST对AQI时间序列进行分解与识别发现,周期为1年且AQI呈现两头高中间低的双峰型特征,6～8月为U型谷底,趋势上呈现逐年递减的趋势。由空气质量空间分布得出AQI高值区仍然聚集在新疆农科院农场和米东区环保局,低值区则集中在收费所与监测站且由北向南呈逐渐递减的趋势;变化速率最快的为铁路局,改善最好的是米东区环保局,空间插值与主成分分析结果一致。     

基于Moran’s I指数的京津冀地区PM2.5空间自相关分析

选取2014~2018年京津冀地区环境监测站点PM_2.5浓度观测数据,基于Moran's I指数,分析了该地区PM_2.5浓度的时空变化特征以及空间相关性。研究表明:2014~2018年京津冀地区PM_2.5浓度空间分布差异显著,2014年良、轻度、中度污染面积约占1/3,降至2018年以“良”为主;PM_2.5浓度空间分布北部、西部优于南部、东部地区,山区优于平原地区;PM_2.5浓度年平均值、IQR、Q1、Q3值及标准差均呈下降趋势,达到且接近于“良”以上程度的站点,从2014年2成增长至2018年8成;通过对历年及各月PM_2.5浓度全局Moran's I指数分析,I值(除7月外)均超过0.5,生成的P值均小于显著水平0.01,Z得分均超过了临界值2.58;年、月平均值均呈显著的集聚效应,年值集聚效应呈减弱趋势,月值集聚效应秋、冬季大于春、夏季,空间集聚效应与污染程度呈显著正相关;局部空间自相关历年、各月H-H集聚主要出现在京津冀南部地区,L-L集聚主要出现在北部地区。京津冀地区PM_2.5浓度值分布存在空间异质性,主要影响因素为地理、气候和经济环境。     

基于三次指数平滑模型的雾霾天气预测

通过分析郑州市2013—2016年空气质量指数月统计数据,可以看出空气质量指数(AQI)、PM_(2.5)、SO_2等指标均关于时间呈非线性趋势。应用三次指数平滑模型对郑州市2017年每月的AQI、PM_(2.5)、SO_2等指标进行预测。结果表明,郑州市2017年雾霾天气与实际季节变化相符,且呈"U"型分布。     

夏冬两季胶州湾李村河口沉积物/大气汞的释放模拟研究

模拟研究了夏冬两季胶州湾李村河口沉积物中的汞向大气的释放,结果表明光照下沉积物样品中的汞快速向大气释放。光照8 h后,夏冬两季总汞的释放率分别为52%和27%;光照下,沉积物样品中的水溶态汞逐渐增加,酸溶态汞、有机质结合态汞和惰性汞逐渐减少,其中,有机质结合态汞释放率最大,酸溶态汞次之,惰性汞最小;一天之中,光照下沉积物样品总汞的释放通量先升高,再降低,夏季通量在12∶00~13∶00达到最大值1793μg/(m2.h),冬季通量在12∶00~13∶00达到最大值943μg/(m2.h),不同形态汞的日平均释放通量为有机质结合态汞>盐酸溶态汞>惰性汞。     

“十二五”期间高平市空气质量特征及其与气象要素的关系

基于高平市2011~2014年间的常规污染物浓度监测数据并结合同期气象资料,分析了高平市的空气质量变化特征,并讨论了空气污染指数与气象要素之间的相关关系。结果表明,高平市的空气质量从2013年开始下滑,空气良好率下降了7个百分点;首要污染物以PM_(10)为主;空气污染指数月变化具有统计学意义,季变化差异无统计学意义;气象因素与空气污染密切相关,气压、相对湿度与空气污染指数呈显著正相关,全年降水量、风速、气温与空气污染指数呈显著负相关;气温与空气污染指数间的相关性最高,其次为风速;东南气流为主导风向时往往给高平市带来优良空气质量,而北西北风向常伴随着污染日的出现。     

开远市空气污染与气象条件关系及污染等级预报方法

为探究空气污染与气象条件的关系，以及基于气象条件的空气污染等级报方法，以开远市为例，利用相关性分析、数值统计预报方法及《空气污染扩散气象条件等级》标准进行了分析。结果表明：(1)开远空气污染具有“冬春高夏秋低”的鲜明特点，影响污染物主要有SO₂、PM₁₀、O₃、PM_2.5,其中O₃为首要污染物；(2)影响开远市空气质量的气象条件主要有降水、相对湿度和风向。夏季降水的湿清除作用对改善当地空气质量有重要作用，尤其是在调节降低SO₂、PM₁₀、CO、PM_2.5浓度中作用显著。相对湿度与空气质量呈负相关，影响开远市空气污染扩散的风向主要为南向风；(3)根据《空气污染扩散气象条件等级》标准建立的基于气象条件的空气污染等级预报方程，比数值统计预报方法建立的AQI逐步回归预报方程具有更好的适用性，预测AQI等级对比实测AQI预报等级正确率达79.4%,对开远市空气污染防治具有一定的科学指导意义。     

北京市城区PM_(2.5)浓度分布及影响因素研究

对2015年4月1日至2016年3月31日期间北京市城区PM_(2.5)的日均浓度变化及天气影响因素进行了研究。研究结果表明PM_(2.5)的日均浓度变化幅度较大,且在秋冬季节明显高于春夏季节;PM_(2.5)日均浓度统计结果的概率密度呈对数形式分布;由于北京市城区的地理位置原因,导致东南风向时城区PM_(2.5)浓度普遍偏高;而温度与PM_(2.5)浓度无明显相关性。     

基于Web of Science的国际夜间经济研究热点与脉络

基于1990—2019年Web of Science核心合集收录的292篇夜间经济文献,借助CiteSpace软件进行可视化分析。结果发现:①国际夜间经济研究的文献数量呈波动上升趋势,学科交叉研究特征显著。②发文学者集中于欧美澳地区,已形成多个紧密的合作网络。③研究历程可分为萌芽探索、逐步推进和快速发展三大阶段。④领域研究聚焦于夜间犯罪与暴力、夜间治安与管理、群体特征与行为、夜间旅游与休闲等。     

重庆市主城环境空气中二氧化氮污染浅析

利用重庆市主城区2009年~2013年二氧化氮监测数据,对重庆市二氧化氮浓度时空变化趋势进行分析。结果表明:近5年二氧化氮浓度总体呈上升趋势,空间分布呈交通干线和城市中心区域二氧化氮浓度相对偏高的分布特征;日变化出现"双峰双谷"分布,峰值分别出现在中午11时左右和夜间21时左右,"双谷"分别出现在凌晨6时和下午16时左右;二氧化氮变化显示出受到交通源排放、边界层气象条件及臭氧大气光化学反应过程的影响,影响程度与道路交通相对空间位置、拥堵程度等相关联。     

居住区生活污水资源化的探讨

城镇居住区的生活污水资源化越来越受到关注,掌握其水质水量变化趋势对收集、处理和资源化利用十分必要。分别以北方某城市、南方某城市、东部某城市的典型居住区为例,开展了水质水量调查。研究表明,居住区的水量变化规律有很强的地区差异性,且与当地的生活习惯有很大关系。北方地区的污水各项污染物浓度平均比南方地区高10%。主要污染物的浓度与用水量有一定相关性,除去夜间的洗浴时间,在用水高峰期尤其是清晨期间浓度较高。     

高温干旱天气下长株潭地区PM_(2.5)的变化规律研究

以湖南省长株潭地区24个环境空气质量监测国控点数据为基础,对2013年6月~8月持续高温干旱天气条件下,长株潭地区城市PM2.5浓度的日、月变化规律,以及点位差异性分布等进行分析。结果表明,进入夏季持续高温干旱天气后,PM2.5质量浓度较冬季显著下降。受人为活动影响,位于商业区的监测站点的PM2.5较其他站点高;不同城市PM2.5的日变化规律基本一致,呈双峰型;夏季PM2.5上午出现最高值的时间比冬季提前1 h左右,商业区站点的PM2.5最高值出现的时间较其他类型站点早1~2 h。非工作日PM2.5的峰值出现在夜间和凌晨,而工作日则出现在上午9~11点。     

基于VIIRS的夜间PM2.5浓度遥感估算

PM_2.5作为主要空气污染物之一，长期影响人类健康和生态环境。目前主流的大气PM_2.5遥感监测依赖于日间过境的气溶胶光学厚度AOD产品，夜间时效连续性受到限制。为此，本文在大气辐射传输原理的基础上，顾及气象、土地利用等与PM_2.5排放、传输相关的因素，构建基于VIIRS的夜间PM_2.5浓度遥感估算方法。以北京市2013—2014年大气重污染事件为例，定性分析、定量评估大气重污染过程下PM_2.5浓度与夜间灯光辐射强度的相关性，开展夜间灯光遥感数据融合多源地理要素的夜间PM_2.5浓度估算。结果表明：随着PM_2.5浓度的显著上升，夜间灯光遥感影像的同一个区域亮度明显下降，PM_2.5浓度值和夜间灯光辐射值的平均相关系数达-0.69(P<0.001)；融合夜间灯光数据与多源地理要素可以较好模拟夜间PM_2.5浓度，模型精度R²达0.83,RMSE为38.03μg/m^...     

山东省冬季一次典型重污染天气过程分析

为研究山东省冬季重污染天气成因，以2020年1月一次典型重污染天气过程为例，基于各类环境空气监测数据和气象监测数据，深入分析污染演变过程、气象条件特征、组分变化特点等。结果表明，静稳高湿的气象条件是污染过程形成的主要气象原因，各市PM_2.5浓度与风速和大气边界层高度均呈显著负相关，但与相对湿度的相关性呈现海陆差异，内陆城市与相对湿度的相关性明显强于沿海城市，因此秋冬季时需准确识别山东省各区域的不利气象条件，并进行针对性预报。在不利气象条件影响下，一次颗粒物不断累积，SO₂、NO_x等气态前体物向硫酸盐、硝酸盐的二次转化均是推高PM_2.5浓度的重要原因，建议在PM_2.5污染期间除管控一次颗粒物排放外，也应加强无机组分前体物SO₂、NO_X排放源的管控。