共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
利用2014—2015年关中地区6个城市6种大气污染物(PM 10、PM 2.5、SO 2、NO 2、CO、O 3)监测数据,对比分析了全年环境空气质量变化特征及影响因素。结果表明:就全年的综合情况而言,影响关中地区空气质量的污染物依次为PM 2.5、PM 10、NO 2和O 3,呈现以颗粒物污染为主的复合型污染特征。PM 10、PM 2.5、SO 2、NO 2、CO浓度的月变化特征均为冬季最高,夏季最低;O 3浓度则表现为夏季最高,冬季最低。2015年关中地区各城市空气质量综合指数较2014年同比均下降,但平均优良天数仅占全年的71.9%,污染现状仍然不容乐观。2015年关中地区SO 2、NO x和烟(粉)尘总量的减排对减轻环境空气污染起到重要的作用,采暖期内气象因素对空气质量的影响较为明显。 相似文献
2.
为研究毕节市中心城区大气环境污染现状,利用2019—2021年毕节市中心城区3个国控监测站点的6项基本污染物以及AQI监测数据,采用趋势分析法,对毕节市中心城区各污染物浓度的时空分布特征进行了分析。结果表明:(1) 2019—2021年毕节市中心城区PM 2.5、PM 10、SO 2、CO、NO 2年平均浓度整体呈下降趋势,O 3年平均浓度呈上升趋势。(2) PM 2.5、PM 10、SO 2、CO、NO 2浓度月变化大致呈“U”型分布,O 3浓度月变化呈倒“U”型。(3) PM 2.5、PM 10、SO 2、CO、NO 2浓度季节变化规律为冬季最高、春秋季次之、夏季最低;O 3浓度季节变化特征为春>夏>秋>冬。(4) PM 2.5、PM 10<... 相似文献
3.
山东省空气质量存在明显的时空差异,并受气象和社会经济因子等的综合影响.为了解山东省空气质量指数(AQI)以及颗粒物和臭氧(O 3)浓度等时空演化特征,探究颗粒物与O 3浓度之间的协同关系,基于山东省16个地级市2013年12月—2021年12月的AQI和空气污染物(SO 2、NO 2、CO、O 3、PM 2.5和PM 10)浓度数据与同期的气象数据、工业及生活污染物(氨氮、SO 2、氮氧化物和烟尘、粉尘等)排放量和社会经济数据,运用R语言和ArcGIS对各地区AQI与PM 2.5和O 3浓度等的时间和空间变化特征及关键影响因素识别分析.结果表明:(1)山东省AQI和空气污染物浓度具有明显的月际、季节和年际变化特征以及地区性差异.鲁东地区各季节空气质量明显优于鲁西地区,呈现由东向西空气污染愈加严重的趋势. PM 2.5浓度呈鲁西地区最高,鲁中、鲁南和鲁北地区次之,鲁东地区... 相似文献
4.
本文利用长沙市2015—2019年长沙市空气质量数据,分析长沙市大气污染的时空分布特征。结果表明:(1)2015—2019年,长沙市大气首要污染物为PM 2.5、O 3、PM 10、NO 2四种,其中PM 2.5和O 3两者占比超过85%,4月和10月首要污染物的占比发生转折;O 3浓度逐年上升,其他污染物浓度不同程度下降。(2)PM 2.5、PM 10、NO 2浓度的季(月)变化相似,由高到低为:冬季、秋季、春季、夏季,冬季显著高于其他季节;1—7月下降,8月上升,9月下降,10—12月上升;PM 2.5、PM 10浓度1月最大,NO 2浓度12月最大。O 3浓度由高到低为:夏季、春季、秋季、冬季,9月浓度最高。各污染物浓度日变化特征明显。(3)空间分布上,PM 2.5、PM 10... 相似文献
5.
为进一步了解武汉市大气污染时空分布特征,对2017—2020年武汉市主要大气污染物(PM 2.5、PM 10、SO 2、CO、NO 2和O 3)进行了空间插值分析、时间变化分析以及与气象要素的相关性分析。结果表明:武汉市近4年环境空气质量达标率为72.98%。PM 2.5、PM 10、SO 2、CO和NO 2具有“冬高夏低”的“V”形特征,O 3呈“夏高冬低”的变化趋势。武汉市年均质量浓度超标的大气污染物主要有PM 2.5和PM 10,但其年均质量浓度均呈下降趋势,而O 3是年均质量浓度唯一处于上升状态的大气污染物,今后应重点关注颗粒物与臭氧污染。PM 2.5、PM 10、SO 2、CO和NO 2主要集中在武昌区、蔡甸区、青山区、江汉区、江岸区,而O<... 相似文献
6.
利用2013—2020年昆明城区国控点监测数据,分析大气污染物时空分布特征。结果表明:2013—2020年昆明城区O3年均浓度总体呈上升趋势,其余污染物年均浓度呈下降趋势,O3增幅为4.1%,SO2降幅为67.9%,其余污染物降幅为35.0%~55.0%。超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》一级以上标准的首要污染物天数占比显示,O3已经代替PM2.5成为昆明市最主要的大气污染物;O3浓度春季最高,夏季次之,秋季最低;PM10和PM2.5浓度春、冬季高,夏季最低;SO2、NO2、CO浓度冬季最高,夏季最低,但SO2和NO2四季变化幅度较其他污染物小。春、夏季的O3,冬、春季的PM2.5是昆明市大气污染的防治的重点。O3浓度日变化呈单峰型分布,CO、NO2、PM10、PM2.5浓度呈双峰型分布,但PM10、PM2.5浓度峰谷变化不明显;NO2、CO、PM2.5、PM10浓度峰值出现在早高峰时段,O3浓度峰值出现在14:00—15:00,SO2浓度上午高于下午。大气污染物浓度分布具有明显的空间差异性,SO2、PM2.5、NO2、PM10、CO浓度城区西部高于东部,分别高出54.5%、20.0%、17.9%、14.6%和2.4%,O3浓度则相反,城区东部高于西部,高出9.0%;SO2、NO2、O3浓度东部、西部差异呈逐年减小趋势,不排除上风向安宁工业园区污染传输影响变弱的可能性。 相似文献
7.
该文基于2017-2021年泉州市6项主要污染物(PM 10、PM 2.5、NO 2、SO 2、CO和O 3)监测数据及空气质量指数(AQI)数据,分析讨论了泉州大气污染的年际和季节变化特征以及常态化新冠疫情管控对泉州环境空气质量的影响,以期为泉州大气污染的进一步治理提供科学参考。结果表明,泉州2017-2021年PM 10、PM 2.5、NO 2、SO 2和CO的年均浓度整体上均呈现下降趋势,年均下降率最大的是SO 2(15.8%),其次是NO 2和CO(9.3%和8.1%),O 3污染相对突出但浓度变化范围显著减小,泉州的整体大气污染波动趋于平稳。泉州的PM 10、NO 2、SO 2、CO和O 3污染浓度最高的季节均为春季,春季为泉州的主要污染季节。新冠疫情管控期间,... 相似文献
8.
文章系统分析攀枝花市大气污染物时间、空间、季节变化趋势,揭示大气污染物特征及气象因子关系。基于2014-2020年攀枝花市环境空气质量监测数据,采用统计学的方法分析了2014-2020年攀枝花市6种污染物(PM 2.5、PM 10、NO 2、CO、SO 2、O 3-8 h)的时空变化特征;通过典型相关分析方法,研究了气象因子(气温、湿度、风速、降雨量、气压)对大气污染物浓度的影响。结果表明:从时间来看,攀枝花市PM 2.5、PM 10、CO、SO 2近年来呈下降趋势,NO 2浓度呈上升趋势,但均不显著;O 3-8 h浓度呈显著上升趋势。从季节来看,PM 2.5和PM 10浓度表现为冬季>春季>秋季>夏季,SO 2浓度四季变化不显著,NO 2浓度和CO浓度大小变化顺序为冬季>秋季>春... 相似文献
9.
文章利用2017年1月1日-2020年6月9日天门市6种主要大气污染物(PM 2.5、PM 10、O 3、SO 2、NO 2、CO)质量浓度逐时监测数据,分析了天门市主要大气污染物的月间、日内变化特征及影响。月间PM 2.5、PM 10、NO 2、SO 2、CO浓度均为单峰特征,夏季浓度最低,冬季浓度最高;而O 3的浓度月变化呈现出双峰型特征。PM 2.5、PM 10、NO 2、SO 2、CO日内呈现双峰型,2个峰值都分别出现在上午及晚上;O 3浓度的日变化表现为单峰型特点,峰值出现在下午。降水对PM 2.5、PM 10等颗粒物清除效果显著,但值得注意的是日降水量级在小雨以下,PM 2.5、PM 10污染物日浓度... 相似文献
10.
探讨兰州市空气污染对不同性别和年龄的儿童呼吸疾病就诊人数的影响以及季节性变化.通过收集2013~2017年兰州市空气污染物PM 2.5、PM 10、SO 2、NO 2、CO和O 38h浓度数据、气象数据及3家三甲医院儿童呼吸疾病门诊资料,采用广义相加模型(GAM)控制星期几效应、气象因素、假期效应等混杂因素,分析空气污染物浓度与儿童呼吸系统疾病日门诊量的关系及滞后效应.研究期间,兰州市3家三甲医院儿童呼吸系统疾病日门诊量平均为387人次,范围1~1413人次.单污染物模型结果显示,PM 2.5、NO 2、SO 2、CO均在累积滞后一天(lag01)时效应量达到最大值,其浓度每增加10μg/m 3(CO单位为1mg/m 3),儿童呼吸系统疾病就诊人次的超额危险度(ER)及95%可信区间(95% CI)分别为0.245%(95% CI:0.127%~0.363%),0.568%(95% CI:0.327%~0.808%),1.661%(95% CI:1.022%~2.302%),2.245%(95% CI:1.610%~2.883%);PM 10和O 38h在各滞后天数均无统计学意义.对不同性别、年龄、季节分析发现,性别分层中PM 2.5对女童的影响略高于男童,NO 2、SO 2和CO的影响男童略高于女童;年龄分层发现PM 2.5、NO 2和CO的影响6~14岁组大于0~5岁组,SO 2的影响0~5岁组大于6~14岁组;季节分层中PM 2.5、NO 2、SO 2和CO对门诊量的影响只在冬季有意义,PM 10和O 38h在各个季节均无意义.双污染物模型结果显示,分别调整其他5种污染物后,PM 10和O 38h对儿童呼吸系统疾病门诊量的增加均无统计学意义;调整PM 10和O 38h后,其他污染物呼吸系统疾病门诊量的增加均有统计学意义.兰州空气污染物(PM 2.5、NO 2、SO 2、CO)与呼吸系统疾病门诊量密切相关,并且SO 2和CO浓度增加更易增加儿童呼吸系统疾病的发病风险.性别、年龄和季节对空气污染物和呼吸系统疾病门诊就诊人次的关系有影响. 相似文献
11.
基于福州市2017—2021年大气常规污染物(PM 10、PM 2.5、SO 2、NO 2、CO和O 3)小时观测数据,探讨了不同时间尺度(年度、季度、新冠疫情前后)福州主要污染物变化特征.结果表明:2017—2021年福州市6种大气常规污染物年均浓度整体上均呈下降趋势,年均下降率最大的是NO 2(10.3%),其次是SO 2(8.3%).由于复杂的生成机制及较高的温度和较强的太阳辐射,福州春季、夏季和秋季O 3浓度较高且差异不大.除O 3外,其他污染物具有显著季节变化特征(春季>冬季>秋季>夏季).5年间福州空气污染物日均浓度变化幅度趋于平稳,全年大气环境状况愈加优良.新冠疫情发生期间(2020—2021)福州空气质量指数(AQI)年均下降率是疫情前(2017—2019)的2.2倍,疫情管控期间相较管控前PM 10、PM 2.5、NO 2 相似文献
12.
为了对比北京市和呼和浩特市空气质量,探讨其差异性成因及防治对策,收集2市2014—2019年的空气质量常规监测数据,对空气污染物浓度、首要污染物变化及空气质量指数等特征进行分析。结果表明:北京和呼和浩特2市空气中PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO这5种污染物浓度表现出相似的季节变化特征,空气质量冬季最差,夏季最好;2市空气中污染物都是以颗粒物为主,其中北京市以PM2.5为主,呼和浩特市以PM10为主;长期监测数据显示,2市在经济社会快速发展的同时,污染物浓度大多呈持续下降的趋势,但O3浓度有所增加。从2市各经济指标和污染物浓度变化的相关性看出,城市高质量发展越来越受到城市空气质量的约束,而改善城市经济结构在空气污染防治中具有极大作用。 相似文献
13.
本文基于四川省21个城市2017年PM 2.5、PM 10、SO 2、NO 2、CO和O 3浓度监测数据,运用模糊综合评价法对空气质量状况进行了评价与分析,选用复合污染特征分析研究了主要大气污染物来源。结果表明,2017年全省PM 2.5、PM 10、SO 2、NO 2、CO和O 3平均值分别为38μg/m 3,60μg/m 3,13μg/m 3,29μg/m 3,1.3 mg/m 3,129μg/m 3。PM 2.5年均值超过了二级标准浓度35μg/m 3限值;21个城市ρ(PM 2.5)/ρ(PM 10)在0.40~0.75波动,ρ(NO 2)/ρ(SO 2 相似文献
14.
西安市是我国承东启西、连接南北的战略性枢纽城市,但其长期受到重空气污染的影响.基于2018年11月24日-12月3日西安市及其周边7个地级市共38个环境质量监测站点的逐时数据,利用空间插值、趋势分析和相关性分析方法,研究了西安市一次重空气污染期间六大污染物(PM 2.5、PM 10、CO、NO 2、SO 2和O 3)的质量浓度时空变化及彼此间的相关关系.结果表明:①IDW(inverse distance weighting,反距加权插值法)和OKri(ordinary Kriging,普通克里格插值法)均能较好地获得西安市空气污染物的时空变化情况,但IDW的插值精度优于OKri,距离指数为7的IDW可以满足西安市空气污染物时空变化模拟的要求.②研究期间,西安市首要污染物为PM 2.5和PM 10,二者分别是中度-重度污染及严重-"爆表"污染天气的首要贡献因子.③ρ(PM 2.5)、ρ(PM 10)、ρ(CO)、ρ(NO 2)和ρ(SO 2)均呈中部高、两边低,北部高、南部低的空间分布特点,而ρ(O 3)则相反;PM 2.5、PM 10、O 3污染程度日趋严重,NO 2污染程度逐渐缓解.④ρ(PM 2.5)、ρ(NO 2)、ρ(CO)之间呈中等正相关,三者在时空变化上具有较高的一致性;ρ(SO 2)与ρ(PM 2.5)、ρ(NO 2)、ρ(CO)均呈弱正相关;ρ(O 3)与ρ(NO 2)、ρ(CO)均呈弱负相关.受扬尘天气和特殊风向及地形共同影响,西安市PM 10出现"爆表"现象,导致ρ(PM 10)与其他污染物质量浓度之间的相关性不明显.研究显示,距离指数为7的IDW适合西安市空气污染情况时空变化的模拟,重污染天气条件下,西安市ρ(PM 2.5)、ρ(NO 2)、ρ(CO)之间具有较高的同源性,但各污染物间时空变化和相关性关系较复杂. 相似文献
15.
为探究南京城区冬季主要大气污染物浓度变化规律,运用南京市空气自动监测站的φ(CO)、φ(O 3)、φ(NO 2)、φ(SO 2)、ρ(PM 2.5)和ρ(PM 10)逐时资料,结合同期气象数据,分析了2014年冬季(2014年12月—2015年2月)南京城区大气污染浓度水平和变化特征,探讨2015年春节期间在实施减排措施下气象条件对空气质量的影响.结果表明:① 观测期φ(CO)日均值和φ(O 3)小时均值未超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值;ρ(PM 2.5)、ρ(PM 10)、φ(NO 2)、φ(SO 2)日均值分别超标44%、38%、34%、2%;ρ(PM 2.5)、ρ(PM 10)最大日均值分别为231和283 μg/m3,分别是GB 3095—2012二级标准限值的3.1、1.9倍. ② 日变化分析显示,φ(CO)与φ(NO 2)呈早晚双峰型变化,与早晚交通高峰源排放有关;φ(O 3)呈明显的单峰型,在午后出现峰值;φ(SO 2)呈单峰型且夜间浓度低于白天;ρ(PM 2.5)和ρ(PM 10)为双峰型变化,峰值出现在10:00和22:00左右. ③ 南京地区污染物周末浓度整体高于工作日,其中周末φ(CO)、φ(NO 2)和ρ(PM 2.5)显著高于工作日,“周末效应”显著. ④ 2015年春节期间,南京实施减排措施后,即使在不利的气象条件下,污染物浓度也未出现明显升高,说明减排措施有效削弱了污染源的排放,是保持南京地区良好空气质量的重要因素. 相似文献
16.
为了解上海市主要大气污染物浓度水平及其变化规律,该研究依据上海市2019年1月1日-12月31日10个国控点SO 2、NO 2、PM 10、PM 2.5、CO和O 3逐时观测资料及对应空气质量指数(AQI),分析了上海地区大气污染的时间变化和空间分异特征。研究结果表明:(1)2019年上海市空气质量总体属Ⅱ级良,首要污染物为PM 2.5、O 3和NO 2。从时间上看,5月空气质量最差,9月空气质量最优。年均AQI呈现春季>冬季>夏季>秋季的特征;(2)从空间分布来看,位于市区的徐汇上师大和杨浦四漂监测站点受到传统工业的影响,空气质量较差,而浦东川沙、浦东张江监测站位于城市边缘,空气质量相对较优。作为清洁对照点的青浦淀山湖AQI值较高,大气质量相对较差,PM 2.5/PM 10值较高,表明青浦淀山湖大气环境主要受到细颗粒物的影响,其空气质量是其所属地理位置、湖泊性质和社会发... 相似文献
17.
运用相关性分析、单因变量偏最小二乘回归法(PLS1)和通径分析法,研究天津市2014年不同季节(共291 d)SO 2、NO 2、CO、O 3(8 h)和O 3(1 h)4类主要空气污染物对PM 2.5浓度的直接影响以及间接影响和总作用影响。结果表明:春季与PM 2.5浓度呈显著性相关的污染因子为SO 2、NO 2和CO;夏季为O 3(8 h)和CO;秋季为SO 2、NO 2和CO;冬季为SO 2、NO 2、CO和O 3(8 h)。冬季的O 3(1 h)与O 3(8 h)间存在严重的复相关性。剔除未通过T检验和F检验的污染因子后建立的春、夏、秋、冬四季PLS1模型的拟合优度( R 2)分别为0.553、0.323、0.713和0.839,模型拟合良好。通径分析结果显示:各季节中,CO对PM 2.5浓度的影响最大,且存在明显的季节变化,春、夏、秋、冬四季的总作用系数分别为10.810、5.587、6.271和12.500;O 3(8 h)在夏季对PM 2.5的总作用系数为0.897;NO 2在春、秋、冬季对PM 2.5的总作用系数分别为0.185、0.338和0.290;各污染因子对PM 2.5的直接作用系数均大于其间接作用系数。 相似文献
18.
为了解常州市冬季大气污染特征,对2013—2015年常州市冬季PM 2.5、PM 10、SO 2、NO 2、CO数据进行分析,并结合HYSPLIT 4.9模式研究不同气团来源对常州市各污染物浓度的影响及潜在污染源区分布特征.结果表明,常州市冬季以PM 2.5污染为主,其占冬季首要污染物的90%以上,冬季PM 2.5小时浓度对应的空气质量级别以良和轻度污染出现频次最多,冬季的ρ(PM 2.5)对ρ(PM 2.5)年均值的贡献率高达37.4%,不完全燃烧是颗粒物的一个重要来源.冬季ρ(PM 2.5)、ρ(PM 10)、ρ(SO 2)、ρ(NO 2)和ρ(CO)的日变化均呈双峰分布,两个峰值分别出现在交通的早高峰和晚高峰附近.ρ(NO 2)在晚高峰明显大于早高峰,而ρ(SO 2)和ρ(CO)表现为早高峰大于晚高峰.常州市CO/NO x和SO 2/NO x的分析结果表明,常州市交通源的贡献明显,点源对常州市的空气质量的影响也较大.1和6 h的ρ(PM 2.5)梯度变化可判识细颗粒物的爆发性增长.冬季常州市受到西北、西和西南等地区的大陆性气流影响较大,其对应的ρ(PM 2.5)、ρ(PM 10)、ρ(SO 2)、ρ(NO 2)和ρ(CO)平均值相对较高,且对应的污染轨迹出现概率较大.偏东方向的气流由于移动速度慢,不利于污染物扩散易造成污染累积,导致ρ(PM 2.5)、ρ(SO 2)和ρ(NO 2)相对较高.WPSCF(源区分布概率)高值区(>0.5)集中于从芜湖至上海的长江中下游区域和杭州湾区域.PM 2.5、PM 10、SO 2、NO 2和CO潜在源区存在较大差异性,NO 2、SO 2和CO本地化的潜在贡献较PM 2.5和PM 10更明显.此外,受船舶等影响海洋源区对NO 2、SO 2和CO的潜在贡献较大.研究显示,长三角区域的大气污染物以本地污染为主,但远距离污染输送贡献也不容忽视. 相似文献
19.
通过采集2015—2021年西藏自治区共7个城市和地区的SO 2、NO 2、CO、O 3、PM 10、PM 2.5等浓度实时监测数据,对污染物的污染特征与现状进行了分析。结果表明:PM 2.5、PM 10、SO 2、NO 2、CO年均浓度的变化情况较为稳定,O 3和NO X浓度呈上升趋势,O 3-8h平均浓度由2015年的105μg/m 3上升到2021年的124μg/m 3,O 3超标污染天数主要出现在5—8月份;PM 2.5月均浓度变化呈现显著的季节差异,每年夏季(7—9月)PM 2.5的含量较低,11月—次年3月含量较高;大气综合污染指数都<5,优良天数比率98.5%~99.7%。统计年份中,各年度O 3和2015年、2... 相似文献
20.
京津冀及周边地区等重点区域已经建立具有高时空分辨率特点的空气质量监测网,但监测数据主要用于环境空气质量评价,在大气污染来源识别中应用较少.采用特征雷达图中的双重归一化算法对区域上2018~2019年秋冬季空气质量监测数据中的SO 2、 NO 2、 CO、 PM 2.5和粗颗粒物(PM 10与PM 2.5的浓度差值)这5种因子进行分析,识别出偏SO 2、偏NO 2、偏CO、偏PM 2.5、偏粗颗粒物、偏SO 2-CO、偏NO 2-CO和偏PM 2.5-CO这8种典型污染特征.以偏SO 2-CO特征为例,结合污染特征时空分布、主要污染源排放特征和PM 2.5源解析,判断该特征下对空气质量影响最突出的污染源,并将该方法用于一次典型污染过程的分析.结果表明,研究时段内偏SO 2-CO特征的平均占比为7.6%.(1)偏S... 相似文献
|