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。     

济南市石化企业大气污染物周末效应研究

利用2016年6-9月石化企业周边大气污染物(PM_(2.5)、SO_2、O_3、NO、NO_2、CO)浓度的连续观测数据,研究了PM_(2.5)、SO_2、O_3的"周末效应"及出现的原因。结果显示,PM_(2.5)、SO_2存在工作日浓度明显高于周末浓度的"周末效应"现象。PM_(2.5)、SO_2的"周末效应"与人类活动强度在工作日较大有着密切关系。O_3的"周末效应"表现为:抑制阶段周末浓度较高,光化学生成和消耗阶段工作日浓度较高,可能的原因是在上述阶段周末NO浓度较低,而NO_2和CO浓度较高。     

气象因素对成都市主要大气污染物影响的非参数分析

通过获取2014年成都市大气污染物和气象因素的在线监测数据,分析大气污染物的时间变化规律,并采用Spearman秩相关系数来分析污染物逐日浓度和气象因素的相关性。结果显示,SO_2、NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)夏季浓度最低,冬季最高,O_3则夏季最高,冬季最低;受秸秆露天焚烧影响,5月各污染物浓度均出现一个小高峰。温度和风速均与O_3显著正相关,与其他污染物显著负相关;大气压则相反;相对湿度与各污染物均显著负相关,但在严重污染时与颗粒物显著正相关。     

四川省近年来空气质量变化趋势及污染特征分析

采用2013～2017年四川省环境空气质量监测数据,按照国家最新标准及技术规范分析空气质量变化趋势及污染特征。结果表明:四川省城市空气质量总体逐年好转,优良天数率在80%左右波动上升;PM_(10)和SO_2浓度高于全国平均下降率;PM_(2.5)浓度与全国平均下降率持平;NO_2浓度在2017年开始反弹明显;细颗粒物二次转化问题突出,PM_(2.5)/PM_(10)比例在62%左右;NO_2/SO_2逐年上升,大气氧化性逐年增强;21个城市O_3第90百分位浓度平均升幅为10.7%,O_3造成的污染天数逐年上升。大气污染形势的变化表明加大对VOCs和NO_X的协同减排刻不容缓。     

秦皇岛市环境空气质量状况及污染防治对策

2015—2017年秦皇岛市环境空气质量有所好转,SO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)污染程度呈现下降趋势,NO_2和O_3污染程度呈现上升趋势,主要污染物为PM_(10)和PM_(2.5)。秦皇岛市大气污染的主要因素有工业废气、机动车尾气、扬尘和燃煤等,是典型的复合型污染。建议通过加强工业污染源治理、强化机动车尾气治理、推进扬尘治理、加强燃煤锅炉治理、推广清洁能源、完善大气预警应急体系等污染防治对策来改善秦皇岛市环境空气质量。     

秦皇岛空气污染特征及其与气象因素的关系

利用国控站点空气监测数据和气象数据,对2016年秦皇岛市空气污染特征及其与气象因素的关系进行了分析。结果表明:2016年秦皇岛市NO_2、PM_(10)和PM_(2.5)浓度未达到国家二级标准限值,污染物浓度季节变化规律明显,SO_2峰值出现在1月,O_3峰值出现在5月,PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2和CO浓度峰值均出现在12月。污染物在西南偏西风时污染程度较高。PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、CO浓度受风速影响较小,NO_2、O_3浓度受风速影响较大。颗粒物浓度受湿度影响较大,随湿度增加而增大。     

新疆“乌-昌-石”区域空气质量变化特征分析

《自治区打赢蓝天保卫战三年行动计划(2018-2020)》将"乌-昌-石"重点区域作为主战场,其空气质量受到广泛关注。通过收集2018～2020年"乌-昌-石"区域空气质量数据,分析区域及所辖城市主要大气污染物浓度的时空分布特征和变化趋势。结果显示:2018～2020年"乌-昌-石"区域空气污染具有明显的时间和空间分布特征。2018～2020年"乌-昌-石"区域污染物PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2和SO_2的年均浓度呈波动下降的趋势,CO和O_3的年均浓度呈小幅度波动上升的趋势;优良天数比例呈波动上升趋势。6种污染物质量浓度年内分布特征为单峰型分布,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO峰值在1～2月,O_3峰值在7月;五个地区的优良天数比例年内变化规律基本一致,均呈现倒"U"型曲线,1～2月污染最重,优良天数比例为22.60%～21.40%,12月次之,为38.70%。PM_(2.5)质量浓度在空间分布上呈现阜康最高、乌鲁木齐市最低,NO_2质量浓度分布为乌鲁木齐市最高、昌吉市和石河子市较高、其余地区较低,O_3质量浓度最大的地区为石河子市、其余地区均较低。     

乌鲁木齐空气质量指数特征及其与气象要素相关性分析

利用2018年3月至2019年2月乌鲁木齐市空气质量指数(AQI)和同期6种主要空气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO、O_3)以及气象要素数据,研究空气质量指数的变化特征,并分析其与6种主要空气污染物浓度及气象要素的相关性,为乌鲁木齐市大气污染与气象要素相关性研究提供一定的数据支撑。结果表明:乌鲁木齐市首要污染物最多的是PM_(2.5),其次是PM_(10)、NO_2和O_3,AQI指数与PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO均呈高度相关,与O_3呈中度相关;空气质量指数与平均气温以及能见度具有显著的负相关性(p0.01),而与平均本站气压、平均相对湿度、平均风速、日照时数的相关性均不显著(p0.01)。     

长沙市空气质量变化特征及气象要素影响分析

利用2015—2018年长沙市连续在线观测得到的环境空气6项污染物质量浓度和同期的气象要素数据,分析空气质量变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:长沙市空气质量正逐年好转,且具有明显的季节特征,呈春夏季较好、冬秋季较差的特征;影响长沙市空气质量最主要的首要污染物为PM_(2.5),其次为O_3,且以PM_(2.5)为首要污染物的天数逐年减少,以O_3为首要污染物的天数逐年增加。PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO浓度的季节变化特征都是夏低冬高,但O_3浓度的季节变化却是夏高冬低。各项污染物浓度与同期5种气象要素的相关性分析结果表明:各项污染物浓度与气压、气温、降水量、风速相关程度较高,其中,O_3与气象要素的相关性与另外5种污染物的相关性完全相反。     

广安市大气污染源排放清单研究

基于全面的实地调研,获取了广安市2016年各典型污染源的活动水平数据,以城市大气污染物排放清单编制技术手册为指导,采用排放因子法,建立了广安市2016年大气污染源排放清单,并分析了主要污染源排放特征。结果表明,2016年广安市SO_2、NO_X、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs、NH_3总排放量分别为31 706 t、28 084 t、115 874 t、56 415 t、19 710 t、24 774 t以及39 484 t。SO_2排放主要来自工业源;NO_X排放主要来自工业源和移动源;CO排放主要来自工业源、民用燃烧源及移动源;PM_(10)和PM_(2.5)排放来自工业源、扬尘源和露天秸秆焚烧;VOCs主要来自工业源、移动源以及溶剂使用源;NH_3主要来自农业排放。     

宜宾市大气细颗粒水溶性离子污染特征研究

在川南地区的宜宾市开展了大气细颗粒物(PM_(2.5))浓度及组分的季节观测分析,结果表明,采样点的PM_(2.5)年均浓度(51. 7μg/m~3)超过二级浓度限值47. 71%,同时全年有20. 94%的天数PM_(2.5)日均浓度超过二级浓度限值;冬季浓度最高、达81. 1μg/m~3,明显高于其他季节,夏季浓度最低。PM_(2.5)中水溶性无机离子浓度总和冬(42. 42μg/m~3)秋(32. 73μg/m~3)春(24. 57μg/m~3)夏(17. 0μg/m~3),但占PM_(2.5)浓度的百分比的季节规律则刚好与之相反,为夏(54. 19%)春(48. 1%)秋(46. 91%)冬(45. 45%);其中,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+是PM_(2.5)中最主要的3种二次无机离子组分,三者浓度之和占PM_(2.5)的37. 47%。PM_(2.5)中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+的浓度均为冬季高于其他季节,但NO_3~-/PM_(2.5)冬(12. 22%)秋(11. 53%)春(8. 14%)夏(5. 43%)、NH_4~+/PM_(2.5)秋(9. 85%)夏(9. 15%)春(8. 52%)冬(7. 61%)、SO_4~(2-)/PM_(2.5)夏(26. 3%)春(20. 75%)秋(15. 82%)冬(14. 61%)。四个季节SOR值均大于NOR值,SOR值季节变化差异不大,但NOR值冬季明显高于其他季节。PM_(2.5)中的SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+冬季以(NH_4)_2SO_4、NH_4NO_3的形式共存于气溶胶体系中,而夏季则主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4HSO_4存在。     

新疆某焦化厂污染状况和人群健康情况的调查

本文对新疆某焦化厂污染状况和人群健康情况进行了调查。焦化厂有害物质浓度测定为:苯同系物、CO_2、NH_3、H_2S、NO_X 均未超标,已烷、酚、氰化物个别点有超标,CO 和3.4苯并(a) 均超标,大气污染物测定为:SO_2、NO_X 未超标,CO、3.4苯并(a)、总悬浮微粒均超标,提示此三种超标物质对该地区大气污染严重。人群健康检查为:焦化厂工人出现神经系统自觉症状、职业性皮肤损害、血象异常变化;厂区附近居民出现身高发育降低、鼻炎发率增高、心肺检查异常率增高、非特异性免疫能力下降、心脑血管及恶性肿瘤死亡率上升。说明大气污染对该地区人群健康已产生一定影响。     

我国部分地区大气污染现状及其分布特征

收集2014—2016年我国部分地区环保部常规监测的6项大气污染物浓度,重点分析了我国东北、华北、华东、华中、西部地区经济快速发展城市空气污染的状况及分布特征。结果表明:除O_3外,其余污染物浓度均下降,SO_2二级达标率持续上升。各污染物区域性分布显著,北方比南方污染重。东部O_3污染严重;PM_(10)、CO浓度在华北地区最高;SO_2浓度在东北、华北最高;PM_(2.5)、NO_2浓度在华中、华北最高。华北地区大气污染严重,华东PM及SO_2污染最轻。     

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。     

乌鲁木齐大气污染“周末效应”特征及其变化趋势分析

利用乌鲁木齐市主城区内四个国控环境空气质量自动监测站点2015—2019年的小时数据,对乌鲁木齐城区大气污染物"周末效应"情况及演变趋势进行研究,并对其产生的原因进行简要分析。研究结果表明:乌鲁木齐大气环境中PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2呈现出明显的"负周末效应"现象,工作日PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2浓度分别较周末高出2.2%、3.5%和0.5%。臭氧(O_3)呈现明显的"正周末效应",周末臭氧浓度较工作日高出3.5%。周末臭氧前体物CO、NO、NO_2浓度较工作日分别低3%、5.9%、2.2%,均呈现明显的"负周末效应"现象。近五年乌鲁木齐市各主要大气污染物"周末效应"偏差呈现逐渐减小的趋势,并在整体上呈现出由"负周末效应"向"正周末效应"转变的趋势。     

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。     

南充市移动源污染物排放清单特征分析

基于2014年南充市大气污染源排放清单调查,通过实地调研、现场测试与统计年鉴等获得活动水平数据,采用排放系数法估算建立排放清单。结果表明道路机动车保有量为877 197辆,摩托车、载客汽车、载货汽车占比分别为61.8%、29.9%、8.3%。道路移动源CO 39 631.2t,NO_X26 448t、VOCs 20 544t、HC 3 648t、PM101 777t、PM_(2.5)1 600t、SO2391.7t,主要污染物为CO、NO_X和VOCs。柴油重型载货汽车、柴油轻型载货汽车、柴油大型载客汽车是NO_X、SO2、PM10和PM_(2.5)主要排放源,普通摩托车、其他燃料小型载客汽车是CO、VOCs主要排放源。普通摩托车和汽油中型载货汽车是HC主要排放源。非道路移动源污染物总量NO_X2 322t,CO 1 173t,HC 657.2t、PM 467.7t、PM_(2.5)252.9t、VOCs 179.8t。农业机械对CO、PM_(2.5)、PM、THC排放贡献率高,分别为49.5%、50.2%、48.3%、30.0%;工程机械对NO_X、PM_(2.5)、PM、THC的贡献率高,分别为51.4%、40.3%、38.9%、39.3%;船舶对VOCS排放贡献为90.3%。顺庆、高坪、嘉陵的CO、NO_X、THC、PM排放贡献率较高,蓬安VOCS排放贡献率较高。     

巴中市城区PM_(2.5)污染特征及时空变化规律分析

利用巴中市城区一个自然年(2016年3月1日~2017年2月28日)的空气质量数据,分析了巴中市城区PM_(2.5)的污染特征和时空变化规律。结果表明,PM_(2.5)日均浓度对数值接近正态分布特征,PM_(2.5)与其他主要大气污染物都具有显著的相关关系。CO、NO_2是主要的相关因素,与PM_(2.5)的相关系数都高达0.7以上。PM_(2.5)浓度表现为冬季秋季春季夏季,这与首要污染物是PM_(2.5)的天数占比以及PM_(2.5)与PM_(10)相关系数的季节变化一致,反映了PM_(2.5)呈现出以冬季污染最重,春、秋季污染中等,夏季污染最小的季节特征。PM_(2.5)与PM10的浓度比值表现为冬季秋季夏季春季。各个站点的PM_(2.5)变化趋势一致,相互之间浓度差异小且比较均衡,巴中中学站点的PM_(2.5)浓度无论在任何季节都高于其他站点,苏山坪站点在冬季的PM_(2.5)浓度明显低于其他站点,表明PM_(2.5)污染具有明显的区域性特征,与人类活动强度相关的局地污染对PM_(2.5)污染具有一定影响。     

南充冬季大气PM2.5污染特征及来源分析

为探究南充市冬季大气PM_(2.5)污染特征,于2017年1月对南充市大气PM_(2.5)进行采样,分析水溶性离子、无机元素和碳质组分的组成、浓度水平和来源。结果表明,二次无机离子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+是南充市冬季大气PM_(2.5)水溶性离子中的重要组成部分,占总离子的86.7%;NH_4~+与NO_3~-和SO_4~(2-)主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4形式存在,SOR和NOR平均值分别为0.51和0.23,SOR高于NOR,说明南充市冬季硫氧转化速度比氮氧转化速度快且二次离子污染较为严重;NO_3~-/SO_4~(2-)比值为1.11,表明移动源是南充冬季大气污染物的主要来源,并且南充市冬季大气PM_(2.5)偏酸性。OC、EC是大气PM_(2.5)重要组成部分,OC/EC比值大于2,SOC对OC的贡献率较大(65.3%),南充市冬季大气PM_(2.5)中OC主要来源于二次污染。OC、EC之间相关性较好(R=0.84),二者具有共同的来源。主成分分析(PCA)结果表明,南充市冬季PM_(2.5)的主要来源是汽车尾气、燃煤、二次污染、生物质燃烧、土壤及建筑扬尘。     

十堰市环境空气质量变化特征及污染防治对策

以十堰市大气环境质量监测数据为依据,对2013—2017年的大气环境质量状况及变化趋势进行了分析。结果表明,2013—2017年期间,十堰市空气中SO_2、PM_(10)、PM_(2.5)浓度呈明显下降趋势,NO_2的浓度变化不明显,O_3和CO浓度有上升趋势。通过分析已采取的污染防控措施,从优化产业布局和能源结构,加大VOCs排放企业的管控力度和提升环境监管能力等方面提出了针对性的对策建议。