成都市典型建筑工地扬尘污染特征研究

在成都市选取一个典型建筑工地,布设4个采样点,利用在线监测和手工离线监测同步测试建筑施工工地扬尘污染特征。监测结果表明:扬尘在线监测与手工离线监测变化趋势较接近,其中在线监测总颗粒物(TSP)浓度总体高于手工监测浓度,上风向(2#)、下风向(1#)PM_(10)日均值总体较手工监测数据分别低19%和33%,PM_(2.5)日均值总体较手工监测数据分别低24%和20%;建筑施工活动以及车辆进出对工地扬尘排放影响较大。     

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。     

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。     

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。     

关于环评现状评价监测的几点思考

<正>对拟建项目进行环境影响评价已成为我国一项法律制度,在环评过程中,通过环境质量现状调查和监测获取的调查区域环境质量参数值,是拟建项目对所在区域今后环境质量影响程度预测的重要背景数据,是客观反映区(流)域环境本     

大连市南部地区冬季气态总汞浓度特征研究

利用RA-915AM汞监测仪对大连市南部地区冬季环境空气中的气态总汞进行连续监测,研究了该地区气态总汞的污染现状、日变化特征以及与空气质量指数(AQI)和气象参数的关系。结果显示,采样期间气态总汞浓度日均值变化范围为2.1~7.1 ng/m3。气态总汞浓度与AQI具有几乎一致的变化趋势。气态总汞浓度从早晨7:00左右开始逐渐减小,中午时达到最小值,之后又逐渐增大。夜间浓度高于昼间,属于夜间控制型。气态总汞与风速呈显著负相关性,与相对湿度呈显著正相关性,与温度无相关性。     

乌鲁木齐黑碳气溶胶浓度时间变化特征及影响因素分析

利用乌鲁木齐市环境空气超级站中MAAP-5012型黑碳仪对乌鲁木齐市黑碳气溶胶进行连续一年的监测,并结合乌鲁木齐环境空气质量城市站小时数据和日数据及气象数据对黑碳气溶胶变化情况进行综合分析。结果表明:2019年6月至2020年5月乌鲁木齐黑碳气溶胶浓度日均值为1 506(±1 096) ng/m~3,本底值为575 ng/m~3,与国内主要城市相比黑碳浓度相对较低;污染最严重的冬季黑碳浓度为2 414(±1 325) ng/m~3,本底值为825 ng/m~3,较十年前浓度下降明显。乌鲁木齐市黑碳气溶胶浓度随季节变化差异大,冬季>秋季>夏季>春季,24小时昼夜变化整体呈现"夜高昼低"和不典型的"双峰双谷"特征,"周末效应"特征显著。相关性分析结果表明:乌鲁木齐黑碳气溶胶与NO_2、CO的Pearson相关性系数均超过0.8,一元线性拟合度均超过0.7,黑碳气溶胶与环境空气中的污染物NO_2、CO具有高度的同源性。虽然气象因素中温度、湿度、风速与黑碳的Pearson相关性及一元线性拟合效果不佳,但气象因素仍是影响黑碳气溶胶浓度重要因素。     

使用不同能源炉具对厨房空气中NO2浓度的影响

使用化学荧光连续监测仪，监测了使用天然气炉具和电炉、电加热器的四户住家室内NO2浓度的24小时变化情况。监测结果表明：燃气炉具的使用可以使厨房中NO2浓度升高，小时均值甚至可达到270ug／m^3，超出《室内空气质量标准》0．24mg／m^3的限值，而电加热器的使用则未发现对室内空气中NO2的浓度有显著贡献。     

江苏沿海平原拟建水库咸化趋势分析

为分析江苏沿海拟建平原水库建设后的咸化风险,于2013年4月,在江苏沿海1#、2#、3#、4#拟建水库取0~200cm原装土样,通过对样品氯离子含量和释放速率的测定,建立水质模型,预测不同初始蓄水水质条件下水库咸化风险,模拟结果表明:在模拟运行一年后,1#、2#拟建水库底泥盐分释放量小,来水水质较好,不会发生咸化,可作为生活用水水源地;3#拟建水库底泥盐分释放量较大,一年后各条件下氯离子浓度均高于250mg/L,平均氯离子浓度涨幅为173.20%,咸化风险较高,不适合作为生活用水水源地;4#拟建水库在各条件下氯离子浓度平均上升6.83mg/L,因此当蓄水水源良好时可以作为生活用水水源地。     

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。     

~(210)Pb分析方法在成都大气气溶胶中的应用

用γ能谱法和放射化学法对大气气溶胶中~(210)Pb的活度浓度进行测定,对比分析结果,γ能谱法能够满足大气环境气溶胶中~(210)Pb的常规监测。用γ能谱法对成都地区大气气溶胶中~(210)Pb活度浓度进行了为期两年的采样监测,年平均浓度为1.50 m Bq/m~3,浓度变化有明显的季节性特征,冬季高夏季低。     

北京市大兴区民用燃煤汞污染研究

采用Lumex RA915+M测汞仪对北京黄村镇3个自然村56户家庭进行了入户检测、采样。结果表明56户人家烟气中汞浓度均值为723 ng/m3。空气汞测定表明生活燃煤汞排放导致三个自然村的空气汞浓度提高到7~13 ng/m3,显著高于未受燃煤影响的附近念坛水库周边空气汞浓度(1.7 ng/m3)。调查发现,较高价格蜂窝煤中汞含量较低(均值163 ng/g),廉价蜂窝煤中汞含量较高(均值552 ng/g)。总之,生活燃煤确实存在汞排放,廉价劣质的蜂窝煤流向民用市场更可能导致生活燃煤汞排放加剧。     

大气VOCs在线监测及来源解析技术应用探讨

挥发性有机物(VOCs)在臭氧生成中起着关键作用。通过分析2018年8月19日至22日在湖南省某地区开展的VOCs在线连续监测发现,VOCs浓度大小依次表现为烷烃烯烃芳香烃。进一步分析相关VOCs的臭氧生成潜势(OFP)得知,芳香烃、烯烃是臭氧生成的主要贡献源。利用正交矩阵因子模型(PMF)对VOCs进行来源解析,结果显示在监测期间涂料和溶剂使用、汽油车尾气排放为两大主要的污染源,结合风向分析,污染源主要来自监测点位西南方向的汽车产业园和高速公路车流。     

香港地区不同类型站点大气污染变化特征对比研究

选取香港环境保护署设立的5个代表性站点(可归类为路边站、一般站及背景站)2016年的监测结果,对获取的各类污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、NO_X、SO_2、O_3)浓度变化特征进行对比研究,结果表明:(1)三类站点颗粒物及SO_2浓度年均值差异较小,体现了其区域性的污染特性,NO_2与NO_X年均值均为路边站一般站背景站,而O_3则相反,路边站最低而背景站最高;(2)各类站点PM_(2.5)与PM_(10)季节差异表现为夏季最低而冬季最高,O_3最低值也出现在夏季;(3)三类站点大气污染物日变化特征差异显著,路边和一般站NO_2与NO_X日变化表现为"早晚双峰"型,背景站变化幅度较小;路边站、一般站颗粒物日变化表现为单峰型,峰值出现在晚间22∶00,背景站变化幅度较小;O_3在路边站和一般站呈现双峰型变化,而在背景站为单峰型,峰值出现在下午15∶00左右;(4)所有站点PM_(2.5)、NO_X及O_3"假日效应"明显,具体表现为:PM_(2.5)和O_3浓度在假日全天浓度高于工作日;路边站和一般站的NO_X浓度在假日0∶00~8∶00时段高于工作日,其余时间均低于工作日。     

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。     

济南市大气降水化学特征分析

为了解济南市大气降水化学特征,于2015年1~12月在山东大学采集了降水样品,测定了p H值、电导率及水溶性无机离子、水溶性有机酸。结果表明,观测期间降水p H雨量加权均值为5.45,电导率均值为78.5μS/cm。降水中离子总浓度为1 189.07μeq/L,污染程度较为严重,其中SO_4~(2-)和NO_3~-是浓度较高的阴离子,NH4+和Ca2+是主要的阳离子。降水中SO_4~(2-)/NO_3~-为2.18,表明济南市大气污染向混合型转变趋势明显。济南市降水中有机酸浓度较低,甲酸和乙酸是主要的有机酸种类。     

成都市冬季挥发性有机物污染特征及来源研究

利用挥发性有机物在线监测仪(GC-FID/MS)在成都市市区开展为期一个月的挥发性有机物监测,分析了VOCs浓度水平、组分构成、日变化规律,并分别利用PMF模型和排放清单法对VOCs的来源进行解析研究。结果表明,监测期间,VOCs小时平均浓度为7610~(-9),最高浓度为26210~(-9),最低浓度为14.810~(-9);监测物种类别中烷烃类占VOCs总体积浓度为38%,炔烃为17%,芳香烃为15%,烯烃为13%,卤代烃为9%,含氧(氮)类化合物为8%,浓度前十的物种分别为乙烷、乙炔、乙烯、丙烷、甲苯、己醛、二氯甲烷、苯、正丁烷和异戊烷,占总浓度的70%以上。烷烃、炔烃、烯烃、芳香烃在8点～10点间均出现浓度峰值,芳香烃、卤代烃以及含氧(氮)化合物浓度最高值出现在凌晨2点～5点;最低浓度则均出现在下午17点左右。基于PMF的方法,VOCs的来源解析结果为工业源贡献32%,机动车贡献26%,生物质燃烧贡献22%,溶剂源贡献7%,油气挥发贡献6%,本底混合源贡献7%;基于排放清单法,2015年成都市VOCs年排放量为36.9万t,工艺过程源、溶剂使用源、移动源分别贡献32%、32%、30%。     

北京大气试验站典型环境因素监测分析

对北京大气试验站典型环境因素(如温湿度、太阳辐射等气象因素及SO2、NO2、海盐离子等大气污染物)进行了长期监测。监测结果表明,该站年平均温度在12℃~14℃之间,年平均相对湿度为47%,年太阳总辐射量低于5 600 MJ/m2;连续法测得SO2和NO2与其他污染物相比浓度偏高,但污染物总体浓度较低;该站具有内陆性气候、半乡村大气的特点。     

长沙城区大气中二氧化碳浓度变化及与其它污染物相关性分析

利用长沙市城区2011年及2012年连续自动监测获得的CO2数据,两年的平均值为412．2×10^-6,高于世界本底站青海瓦里关5．6％,与临安、无锡相当,略高于乌鲁木齐,而低于北京、上海。冬季CO2浓度日小时变化呈现双峰形态,峰值出现在上午9时及晚上19时～21时。夏季日小时变化为单峰形态,峰值出现在上午8时。冬季CO2浓度日均值为420．3×10^-6,比夏季高3．4％。CO2除与O3呈负相关以外,与其它污染物均呈现显著性正相关,特别是与CO、NO、NO2、NOx、SO2的相关性最强,而与颗粒物（PM10、PM25）的相关性稍差。     

济南市大气中SO_2浓度变化特征研究

为研究城区近地面SO_2浓度变化特征,于2016年在山东大学对济南城市大气中SO_2浓度进行了连续监测。结果表明,济南城区SO_2年均浓度为0.049 mg/m3。SO_2存在明显的季节变化规律,浓度最高值出现在冬季1月,最低值出现在7月。SO_2在采暖季表现出明显的双峰型日变化,在非采暖季显示出单峰型日变化,这归因于非采暖季SO_2排放量远低于采暖季。风向、风速与SO_2扩散和输送密切相关,偏东方向,风速越大,SO_2浓度越高;其他方向,风速越大SO_2清除效果越好。