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1.
根据苏州市8个国控大气监测站点2013—2015年的PM_(10)、PM_(2.5)、O_3、SO_2监测数据,计算了各站点之间监测数据的相关系数;通过分析相关系数矩阵,发现苏州市大气国控点位的监测数据相关性均较高,点位设置存在一定的冗余,国控监测点位的优化调整十分必要。利用最长距离法对各站点的监测数据进行聚类分析,从而得出中心城区的点位调整方案。点位调整前后4种污染物监测数据四季平均值的相对误差均小于5%;正负偏差的二项检验结果表明,调整后未对监测结果产生显著的正/负影响。因此,经过优化的大气监测网络具有较好的客观性和代表性。  相似文献   
2.
针对苏州市大气中汞的分布特征和污染来源,自2018年1月1日至2018年12月31日对苏州市大气中的气态元素汞(GEM)、气态氧化汞(GOM)和颗粒态汞(PBM)进行1 a的连续监测,并基于浓度权重轨迹分析法(CWT)和浓度玫瑰图法,研究2018年大气汞来源和浓度变化规律.结果表明,监测期间苏州市大气中GEM、GOM和PBM浓度分别在0~53.3 ng·m~(-3)、 0~256 pg·m~(-3)和0~5 208 pg·m~(-3),年均浓度分别为(2.57±2.09)ng·m~(-3)、(5.27±15.7)pg·m~(-3)和(16.0±157)pg·m~(-3).其中,GEM是苏州市大气汞的主要成分,约占99.2%.监测期间,苏州市大气中GEM季节平均浓度表现出冬季(3.17 ng·m~(-3))春季(3.09 ng·m~(-3))秋季(2.30 ng·m~(-3))夏季(1.98 ng·m~(-3))的规律.根据CWT分析结果,苏州大气中汞迁移具有季节性差异:春季和冬季的含汞气团主要来自于内陆,夏季主要来自于苏州本地、黄海和东海,秋季的含汞气团来自于内陆、黄海和渤海.同时研究发现西北方向来自内陆的大气汞浓度较高,东方向来自海洋的大气汞浓度较低.苏州市大气中GEM和PBM平均浓度表现为昼间低夜间高,与大气参数进行相关性拟合,得出大气中GEM日变化规律与太阳总辐射亦呈显著的相关性(r=-0.664,P0.001),与湿度呈显著的相关性(r=0.859,P0.001),与气温呈显著的相关性(r=-0.866,P0.001); PBM与太阳总辐射呈一般相关性(r=-0.554,P0.01),与湿度呈显著的相关性(r=0.835,P0.001),与气温呈显著的相关性(r=-0.831,P0.001).苏州市大气中GOM平均浓度在1 d内出现多次峰值(05:00、 12:00、 18:00和23:00)和谷值(02:00、 10:00、 15:00和19:00).GOM浓度升高与早晚高峰燃料油燃烧排放正相关,亦与O_3浓度升高导致GEM氧化生成GOM正相关.  相似文献   
3.
缪青  杨倩  吴也正  魏恒  周民锋  张晓华  邹强 《环境科学》2022,43(6):2851-2857
为了解COVID-19管控期间苏州市PM2.5中金属元素浓度变化和来源,利用多金属在线监测仪于2019年12月1日~2020年3月31日测定了14种金属元素小时浓度,分析停产前、停产期和复工期金属元素浓度变化,并采用PMF模型分析其污染来源.结果表明,停产期Cr、 Mn、 Zn和Fe浓度降幅最大,较停产前分别降低了87.6%、 85.6%、 78.3%和72.2%;复工期Mn、 Cr、 Zn和Fe浓度升幅最大,较停产期分别增加了227.0%、 215.4%、 147.4%和113.4%.K在3个阶段日变化均不相同;Zn在3个阶段日变化均呈单峰形,但峰宽和峰值出现时间有所不同;Fe、 Mn、 Pb、 Se和Hg日变化无明显变化,仅仅是浓度发生了变化;Ca、 Ba、 Cu、 As、 Cr和Ni停产期和复工期日变化较停产前变化较大. PMF模型来源解析结果表明,金属元素主要来源于扬尘、机动车、燃煤、工业冶炼和混合燃烧源,其中工业冶炼源浓度变化最大,停产期浓度下降了89.0%,复工期浓度较停产期上升了358.0%.  相似文献   
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