山东省城市气质量周报计算机管理系统的开发与应用

《山东省城市空气质量周报计算机管理系统》的主要功能是将城市气质量信息进入录入，接收，处理、计算、归档，修改，查询、显示、打印以及对计算结果进行分类、编排最后产生全省空气质量周报的计算机软件系统。     

小波分解在空气污染指数分析中的应用

本文利用Mallat分解在不同时频域的多分辩分析能力，以可吸入颗粒物污染指数为例，将其分解到不同的频域中进行分析，通过实际应用证明其效果良好。将Mallat法应用于上海市城区全年可吸入颗粒物、SO2、NO2等污染物的分析研究当中，发现秋冬两季煤、油等燃料的不完全燃烧对颗粒物浓度的增加影响最大，而汽车尾气对后两者浓度增加的影响也较大。     

用空气污染指数评价城市空气质量

主要介绍空气污染指数的概念,分级浓度限值,空气污染系数的计算方法,如何用空气污染指数评价城市空气质量,空气质量周报的发布,以及利用空气污染指数评价重点城市空气质量时存在的问题。     

合肥“组装房”,让建筑扬尘遁迹

今年年初,我国中东部地区持续数日的厚重雾霾久久挥之不去。从北京、天津到石家庄,从郑州、南通到贵阳、合肥,空气污染指数纷纷"爆表",74个重点监测城市近半数严重污染,北京城区PM2.5值一度逼近1000。绵延不散的雾霾中,"执子之手,却看不见你","厚德载雾,自强不吸"     

2001—2012年哈尔滨市空气质量长期变化特征

根据2001—2012年环保部发布的哈尔滨市城市空气质量日报数据及同期气象资料分析了哈尔滨市空气污染指数(API)的变化特征.结果表明,哈尔滨市空气污染呈现明显的北方季节变化特征,API冬、春季高,夏、秋季低,供暖期高于非供暖期.哈尔滨市空气污染以可吸入颗粒物为首要污染物,空气质量状况以良居多,占总样本数的75.4%.从年际变化来看,空气质量有了一定的改善,12年间空气污染指数呈显著下降的趋势.哈尔滨市空气污染指数与风速呈显著正相关,与降水量、气温、能见度呈显著负相关.后向轨迹分析结果表明,哈尔滨市出现中度以上污染时,其气团来源体现了3种不同的特征.     

空气污染潜势-统计结合预报模型的建立及应用

建立了一个空气污染潜势预报和统计预报相结合的模型,该模型以特征气象因子和大气扩散清除因子为基础,并考虑不同因子的权重,定义空气污染潜势指数APPI.所考虑的因子包括:地面风速、混合层高度、混合层内平均风速、风向日变化、稳定度级数、垂直扩散系数、SO2干沉降速率、NO2干沉降速率、PM10干沉降速率、降水时长、地面天气形势.进一步利用统计方法建立空气污染指数API与APPI之间的关系.利用南京地区2009~2010年气象资料计算APPI,通过3项式拟合得到API与APPI的统计方程.结果表明,拟合得到的API与实际API相关系数为0.67,具有显著的相关性,且等级准确率为76.7%.进一步利用2011年1~12月中尺度气象模式WRF预报的气象场开展实况预报.研究表明,24h预报、48h预报、回顾预报的逐月等级正确率分别为44.4%~87.5%,46.4%~100%和63.0%~80.0%,年均等级正确率为60.6%,62.4%.和73.1%.若定义预报API与实际API相差±20以内为正确,则24h预报、48h预报、回顾预报的正确率分别为58.1%, 59.4%和63.8%.在IBM x3500并行集群服务器上计算,48h预报需要机时3h.可见,该模型具有较好的预报性能, 相对数值模型计算效率很高.     

空气污染指数改进方案公众参与调查

为进一步改进API(空气污染指数),提出了5个改进方案,并针对方案中的重点问题进行公众参与调查. 调查问题包括现行API能否反映空气污染状况以及灰霾状况;是否同意加入CO,O₃和PM_2.5指标;是否同意将API的计算时间调整为00:00─23:00;ρ(PM_2.5)限值如何设定. 结果表明:公众对API改进方案总体上持肯定意见;超过70%的人同意在API中加入CO,O₃和PM_2.5指标,并有50%以上的人同意根据我国实际情况制订ρ(PM_2.5)限值. 由于改进方案4中增加了CO,O₃和PM_2.5指标,且将API计算周期调整为00:00─23:00,并按照我国的研究成果提出了ρ(PM_2.5)限值,因此,方案4更贴近公众的意见.      

北京市空气污染季节变化规律研究及污染控制建议

北京市的空气质量问题直接关系到首都的经济发展和生态环境建设,也影响着北京在世界大都市的地位.近几年,中央政府和北京市对首都空气质量的改善也越来越重视.根据北京市环保局下设的27个测站点从2005年末到2008年初的观测资料,借助SPSS统计软件,通过对北京市各区域不同时间段的空气污染指数进行对比分析和研究,旨在探索北京市空气污染的季节性变化规律及其污染控制埘策.研究结果表明:北京的首要污染物为可吸入颗粒物;在一年当中,6-8月份的气象条件有利于大气污染物的稀释和扩散,大气环境质量相对最好:冬季受气象条件和采暖的影响.春季季风段受西北部沙尘暴的影响,大气环境质量相对较差.根据这个规律,为确保北京市中长期大气环境保护工作目标的实现,进一步降低污染排放、改善城市空气质量提出了具体的对策和建议.     

中国沿海城市空气污染指数的分布特征

根据沿海23个城市2001年6月至2005年6月四年的空气污染指数(API)资料,利用聚类分析和时间序列分析对API值及首要污染物数据进行统计分析,利用相关性分析探讨API值和气象因素的关系,初步揭示了中国沿海城市API的变化特征.聚类分析的结果可将研究区域分为北部、东南部和南部三个区域.中国沿海区域的API都明显受到降水和风速的影响,API与降水普遍成负相关,与风速成正相关.指出采暖期燃煤对北方地区冬季API的增大有显著影响.北部城市明显受沙尘暴天气的影响,东南部受季风和降雨因素的影响,南部受海洋性气候的季节性风力和降水影响,各区域API呈现出季节性变化.     

西安市空气污染现状及气象因子的相关分析

利用西安市城区2010年12月—2011年11月空气中逐日PM10浓度监测值,对西安市PM10时空分布特征进行分析,揭示了西安市PM10的动态分布规律,冬季污染浓度最高,夏季污染浓度最低。与辐射量、相对湿度和能见度呈负相关,与气压和总云量呈正相关。并对PM2.5进行了简要的讨论。