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。     

气象因素对长沙市PM_(2.5)周期性变化规律的影响分析

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。     

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。     

大连市环境空气中PM_（2.5）含碳组分浓度特征研究

2013年9~12月对大连市环境空气中的PM2.5、有机碳和元素碳进行连续监测。研究结果表明,有机碳约占PM2.5质量的14.0%,元素碳约占6.9%,有机碳和元素碳的总质量约占PM2.5的21%。一半以上的天数有机碳与元素碳比值超过2.0,说明大连存在二次污染。有机碳与元素碳具有显著的正相关性,相关系数约为0.93,表明有机碳和元素碳可能有相同的污染来源。较大降水能有效降低PM2.5、有机碳和元素碳的浓度,风速与PM2.5、有机碳和元素碳的浓度呈负相关,雾霾天气时,有机碳和元素碳的浓度明显增加。     

京津冀PM2.5浓度控制目标可达性分析

雾霾污染已成为京津冀地区最突出的环境问题,国务院颁布了《大气污染防治行动计划》,明确提出了京津冀地区雾霾治理的浓度目标和减排措施。但是这些减排措施能否够实现PM2.5的浓度目标呢?本文基于数据分析方法,量化了2013—2014年京津冀地区PM2.5浓度与污染物排放量的关系,预测了现有减排措施可以达到的PM2.5浓度以及实现既定的PM2.5浓度目标的大气污染物减排要求,对"大气十条"减排政策的有效性进行了科学评估。结果显示,现有的减排措施难以实现PM2.5浓度控制目标,天津和河北的大多数地市需要进一步加大污染物减排力度。河北的部分地市即使实现了PM2.5浓度下降25%的目标,PM2.5浓度仍然过高,应改下降百分比为绝对值目标。北京的污染物减排率过高,减排难度较大,可以考虑一个现实合理的PM2.5浓度目标和污染物减排计划。由于污染物减排行动涉及区域经济和民生保障,PM2.5浓度受到风力等自然因素的影响较大,京津冀地区的雾霾治理应确定现实可行的浓度控制目标,并制定相应的污染物排放量管理目标。     

气象因素对大连空气中PM_(2.5)的去除效应分析

根据2013年1月1日至2月15日大连市环境监测中心PM2.5监测数据和大连市气象局风向、风速、降水量等资料,研究了降雪、降雨、风等气象因素对大气中PM2.5的去除效应。结果表明,大连市冬季采暖期PM2.5污染较重,PM2.5浓度受气象因素影响较明显。降雪、降雨、风三种气象因素对大气中PM2.5均有明显的去除效果,因去除机理不同,各气象因素对PM2.5的去除能力大小依次为风、降雨、降雪,去除效率分别为61.6%、46.0%、34.5%。     

基于SPSS探究鞍山市雾霾影响因素

研究鞍山市雾霾影响因素,对有效控制鞍山市雾霾天气十分重要.以空气质量指数为基础,采用SPSS软件分析鞍山市雾霾污染指数与大气组分因子、气象因子等的相关性.研究发现,雾霾污染指数与PM2.5,PM10,SO2,NO2,CO的相关系数为正数,与03的相关系数为负数,且与PM2.5,PM10的相关系数较大;与气压相关系数为正...     

克拉玛依市PM_(2.5)污染特征分析

对克拉玛依市2014-2015年PM_(2.5)质量浓度进行整理统计,通过Arc GIS空间插值和EXCEL数理统计分析得出PM_(2.5)的质量浓度变化特征。结果表明,PM_(2.5)各小时浓度均低于国家二级标准,整体空气质量为良;PM_(2.5)季节浓度呈现冬季高,春夏低的规律,其中2月份浓度最高,为63.7μg/m3,4月份最低为23.6μg/m3;各监测站PM_(2.5)浓度受盛行风影响自西北向东南方向递增,依次为南林小区、长征新村、白碱滩区、独山子区、乌尔禾区商贸区;PM_(2.5)与PM10全年平均比值为0.53,整体空气污染较重。此外,PM_(2.5)与NO_2和SO_2均呈正相关,与O_3呈负相关性,说明汽车尾气和化石燃料排放是PM_(2.5)的主要来源。     

大气细粒子(PM2.5)监测技术进展

大气细粒子(PM2.5)的污染对人和生态环境等影响巨大,迫切需要进行PM2.5质量浓度的监测;本文介绍了PM2.5国内外监测研究进展、监测网络应用情况以及监测技术;重点介绍了几种先进的技术:β射线法、振荡天平法和光散射法,并详细描述了各种监测设备的原理及结构,提出最好采用PM2.5在线监测仪进行日常监测。     

济南市环境空气中PM_(2.5)的碳组成与特征分析

对济南市环境空气中PM2.5中碳组分污染特征的研究结果表明,济南市环境空气细颗粒物中碳主要以有机碳(OC)和元素碳(EC)的形式存在,二者浓度以冬季最高,且变化趋势相同;OC占总碳比例较高;冬季二次有机气溶胶(SOC)浓度最高,与污染源排放及气象条件有关。     

青奥会少吸PM_(2.5)让人五味杂陈

正据《现代快报》9月8日报道,南京青奥会空气质量保障专家组于7日公布了空气保障资料。整个8月份,南京人比平时少吸了3764吨PM10和1750吨的PM2.5,下降比例达到44%和36%。据了解,青奥会期间空气质量"优良"等级预报准确率达到75%~80%。对于南京市民而言,8月份少吸了3764吨的PM10和1750吨的PM2.5,这当然是一种难得的生态福利,是保障市民健康权益的利好消息。不过,只是在南京     

潍坊城区典型区域PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化特征

利用2016年1月至12月潍坊城区典型区域的PM_(10)、PM_(2.5)浓度的连续观测数据,研究了PM_(10)、PM_(2.5)浓度的变化特征及其与气象因素的关系。结果表明,潍坊城区颗粒物污染较为严重,PM_(10)超标率为7.59%、PM_(2.5)超标率为33.61%。PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度均存在明显的季节变化和月变化规律,表现为夏季月份较低,而冬季月份较高。PM_(2.5)/PM_(10)比值的平均值为0.526,该比值也呈现一定季节变化,冬夏两季较高,春秋两季较低。PM_(10)和PM_(2.5)与气温均呈现一定的负相关性,PM_(10)还与湿度呈现负相关关系。     

石家庄市PM_（2.5）的污染现状及防控对策

通过对石家庄市PM2.524 h质量浓度监测结果的分析,发现PM2.5的污染指数范围是84~242,污染指数最高点出现在高新区,最低点出现在封龙山。导致PM2.5高污染指数的影响因素有气象、地理、机动车保有量和石家庄工业结构。因此从减少扬尘、控制机动车尾气排放量、工业污染防治、环保及气象部门协作等方面提出了PM2.5的防控对策。     

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。     

β射线法监测PM_(2.5)的主要影响因素和控制方法分析

在总结环境空气质量自动监测站运行和维护经验的基础上,发现了采样流量、采样管道、纸带走纸精确度、相对湿度等为影响PM2.5的质量浓度的主要影响因素,并对其影响因素提出了相应的控制方法,以最大限度地减小误差、保证PM_(2.5)监测数据的质量。为提高环境监测能力、加强环境执法监管提供可靠依据。     

燃煤电厂PM_(2.5)捕集增效技术的研究及应用

介绍了一种燃煤电厂PM2.5捕集增效技术—烟尘预荷电微颗粒捕集增效装置的结构组成和工作原理,研究了双极荷电对粉尘凝并的影响及扰流柱的产涡效果,在中试平台上测试了热态模拟烟气条件下该装置的增效结果。该技术在300MW机组工程上应用的测试结果为:电除尘器出口PM2.5下降30%,烟尘总质量浓度下降20%。     

燃煤电厂PM_(2.5)减排技术与装备探讨

燃煤电厂在我国电力工业中占有很大的比重,其烟尘排放污染问题也尤其突出。大量燃煤烟尘的排放造成了严重的环境污染,特别是其中的细颗粒物PM2.5,能长期悬浮于大气中,对人类的健康造成了长期持续的危害,因此燃煤电厂PM2.5减排技术对于环境保护事业具有重要的意义和深远的影响,大力发展PM2.5减排技术与装备是电力行业大势所趋。     

沈阳市环境空气PM_(2.5)中有机碳、元素碳的污染特征研究

通过采集沈阳市环境空气不同时期PM_(2.5)样品,测定其中有机碳(OC)和元素碳(EC)含量,研究采暖期、非采暖期环境空气PM_(2.5)中OC,EC的污染特征。结果表明,沈阳市采暖期PM_(2.5)中OC,EC的含量高于非采暖期,而且采暖期OC,EC在PM_(2.5)中所占比重较高;采暖期PM_(2.5)中EC和OC的相关系数R是0.75,非采暖期为0.58;采暖期与非采暖期PM_(2.5)中SOC浓度分别为5.87μg/m3与3.92μg/m3,占OC含量的32.95%与50.05%。沈阳市采暖期OC和EC存在一致或者相似来源,采暖期OC和EC主要来源于柴油和汽油车尾气排放及燃煤排放,而非采暖期主要来自柴油和汽油车尾气排放,非采暖期大气光化学活性较高,二次污染源的贡献增强。     

乌鲁木齐市空气质量5参数对PM_(2.5)的影响及PM_(2.5)浓度时空变化特征分析

根据新疆环境质量发布平台提供的数据,对乌鲁木齐市2014-2016年3年间7个监测点的PM_(2.5)(粒径小于等于2.5μm)日均质量浓度监测数据进行时空特征分析,其中,空间上运用IDW反距离权重插值法,分别对全年、采暖期和非采暖期数据进行整理分析。运用灰色关联模型对空气质量6参数(PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(10)六项因子)进行计算,结果表明全年、采暖期、非采暖期对PM_(2.5)影响最大的因素都是CO。     

辽宁PM_(2.5)连降三个月 6月份浓度仅为一季度一半

<正>据辽宁省环境监测实验中心大气环境监测室统计,6月份,辽宁全省PM2.5为34微克/立方米(国家标准为年均35微2.5克/立方米),PM2.5月均浓度为56微克/立方米,今年以来颗10粒物月均浓度首次实现双达标。今年一季度,全省PM2.5季