2017—2020年武汉市大气污染物时空分布特征研究

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、PM₁₀、SO₂、CO、NO₂和O₃)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、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂具有“冬高夏低”的“V”形特征,O₃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PM₁₀,但其年均质量浓度均呈下降趋势,而O₃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、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂主要集中在武昌区、蔡甸区、青山区、江汉区、江岸区,而O<...     

昆明市2019年空气质量特征分析

利用昆明市空气质量国控监测点2019年监测资料,分析每个监测点AQI变化情况,发现昆明市全市空气质量总体较好;空气污染程度春季最严重,秋季最轻,没有表现出明显的周末效应;造成昆明市空气污染超标的主要污染物依次为O3-8h、PM10、PM2.5.     

基于CMAQ空气质量模型研究机动车对济南市空气质量的影响

为研究济南市机动车排气对城市区域空气质量的影响,利用环境空气质量监测站点（简称"1号站点"）和路边机动车尾气监测站点（简称"2号站点"）的在线数据,以及基于4种模拟情景的CMAQ空气质量模型预测数据,研究了济南市城市区域大气污染物质量浓度变化规律及不同机动车车型对6种常规大气污染物的贡献.结果表明:①在采暖季,1号站点ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（NO₂）、ρ（CO）、ρ（O₃）和ρ（SO₂）月均值分别为435 μg/m3、702 μg/m3、84.2 μg/m3、6.8 mg/m3、4.5 μg/m3和92 μg/m3.②2015年12月24日（灰霾天）,1号站点ρ（CO）、ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）均明显升高,ρ（SO₂）、ρ（O₃）和ρ（NO₂）均变化不明显.2个监测站点中ρ（NO₂）和ρ（PM₁₀）均呈双峰趋势,2个峰值出现的时间与上、下班高峰期基本一致.除ρ（O₃）和ρ（SO₂）达GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准外,其他污染物均超过GB 3095-2012二级标准限值,采暖季大气污染特征为颗粒物型污染.③机动车对研究区域NO₂和PM₁₀贡献率较大,其中,小型车对CO、NO₂、PM₁₀和PM_2.5贡献率最大,其贡献率分别为85.7%、50.1%、53.4%和52.8%.机动车排放源能降低空气中ρ（O₃）,其总贡献率为-25.5%,其中大型车、中型车、小型车对O₃的贡献率分别为-8.8%、-2.7%和-8.9%.灰霾天下不同机动车车型对空气中污染物质量浓度的总贡献率均比采暖季大.研究显示,济南市采暖季大气污染特征为颗粒物型污染,机动车排放源对空气中NO₂和PM_2.5有较大贡献.      

近年南京冬季首要大气污染物时空分布特征

近年来,随着气候变化以及工业化程度的加深,城市的大气污染问题日益突显。作者收集了2013-2018年南京地区首要大气污染物资料,对该地冬季大气污染物的时空分布特征及各污染物之间的相关性进行分析。结果表明:(1)从时间分布来看,除O_3外,南京冬季各污染物浓度均在2月达到最小值,AQI、PM_(10)、SO_2和NO_2浓度均在12月达最大,1月次之。PM_(2.5)、PM_(10)与AQI日变化趋势高度一致,在上午10∶00-11∶00出现峰值,在下午17∶00出现最低值。SO_2日变化呈单峰式变化特征,在上午11∶00出现峰值。NO_2浓度的日变化趋势与O_3正好相反,在下午14∶00-15∶00,NO_2出现低值,而O_3出现峰值。(2)从空间分布来看,南京冬季AQI与PM_(2.5)、SO_2的空间分布特征类似,呈东南高、西北低的分布特点,而PM_(10)呈西南-东北向递增的分布特点。(3)AQI与PM_(2.5)、PM_(10)的相关性最好,与SO_2、NO_2的相关性次之,而AQI与O_3没有明显的相关性,即影响南京冬季空气污染的主要是PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2。     

东北空气质量时空变化特征及变化趋势研究

在建设美丽中国的背景下,空气污染问题的解决对于东北地区的生态文明建设和经济发展显得愈发重要.利用2015-2019年东北地区空气质量数据,从时间尺度和空间尺度比较归纳东北地区空气质量时空变化特征,并结合Mann-Kendall趋势检验法分析东北地区的空气质量变化趋势.结果表明:东北地区空气质量逐渐改善,重工业区域污染明...     

2017～2020年临汾市空气质量特征分析及评价

以临汾市为研究区域,基于2017～2020年空气质量逐日数据,对研究区AQI和首要污染物的年季变化特征进行分析,采用综合污染指数法对空气质量进行了评价。结果表明:2017～2020年,空气质量为优良的天数呈逐年增加趋势,而轻度污染及以上等级的天数呈逐年减少趋势;煤炭能源总量消耗,私家车保有量,绿化覆盖率,第二产业占比和工业粉尘排放等因素影响了污染物的排放;空气质量总体上呈现"夏好冬差,春秋居中"的规律;秋冬季节的首要污染物主要为PM_(2.5),夏季的首要污染物主要为O_3;空气质量综合指数优良排序依次为2020年、2019年、2018年和2017年; 2017和2018年的空气质量等级为中度污染,2019和2020年的空气质量等级为轻度污染,空气质量有所改善,但需要继续加强治理。     

大气污染物总量减排与空气质量的分析与对策研究——以苏州市高新区为例

利用2009年-2013年污染物大气的总量减排数据、大气污染物排放量和同期环境空气质量监测数据,采用大气污染综合指数法分析了苏州高新区的污染物总量减排、大气污染物排放量与空气质量的关系.认为大气环境主要污染因子为PM10、SO2和NO3,燃煤为SO2主要来源,机动车是NOx的重要来源.为预防与治理污染,应不断提高新生产机动车排放标准,推进车用油品升级,加强环保检验、工业企业大气污染治理和扬尘治理,完善公共交通体系,发展循环经济,推广清洁生产.     

西安市大气降尘污染时空分异特征

在西安市位于工业区、商业区、居民文教区和旅游区的4处国家环境空气质量控制点设置大气降尘采样器,用湿法逐月收集2014年度大气降尘样品并测试降尘量,采用ICP-MS法测试4点位各季大气降尘混合样品重金属Pb、Zn、Cu、Cr、Ni、Cd的含量,研究大气降尘量及大气降尘重金属污染水平及时空分异特征。结果表明,西安市大气降尘污染严重,工业区、商业区、居民文教区、旅游区降尘量年均值分别为17.84、15.99、15.46和11.76 t/(km~2·(30 d)),远超国外相关标准;大气降尘量季节变化显著,表现为冬季春季夏季秋季,各功能区降尘量除秋季差异不显著外,其余各季差异明显,且表现出工业区最大,商业区、居民文教区次之,旅游区最小的趋势;大气降尘重金属Pb、Zn、Cu、Cr、Ni、Cd质量浓度均值分别为438.1、454.9、61.1、149.5、41.4和7.8 mg/kg,分别是陕西省土壤背景值的20.5、6.6、2.9、2.4、1.4和83.0倍,Pb、Cr、Cd污染严重,富集显著;除Pb、Zn季节变化不显著外,Cu、Cd、Ni显著呈现冬季最高、春季次之、夏秋季最小的季节变化特征,Cr表现为冬季最高、其余季节较小;受城市功能区区分不明显及高空大气环流作用影响,西安市大气降尘重金属空间差异不显著。     

西安市大气污染物时空演化特征及对人体健康评价

西安市是我国西北政治、经济和文化中心,工业发达,但空气污染事件对社会经济的高质量发展带来极大挑战,探究该地区大气污染特征并厘清其对人体健康产生的影响至关重要.对西安市2015~2021年大气污染物的时空趋势变化特征进行分析;其次,利用空气质量指数（AQI）、综合空气质量指数（AAQI）和空气质量健康指数（HAQI）结合AirQ_2.2.3 模型量化各污染物对人体的健康效应.结果发现,研究区整体空气质量呈良好状态,各大气污染物呈现下降态势.污染物主要以PM₁₀ 、PM_2.5 和O₃ 为主,地形特征和人为排放的混合式污染是研究区的主要污染特征.AAQI和HAQI相较于AQI对污染水平表现出较好的分类效果,HAQI揭示研究区全年约有80 %左右的人口暴露于不健康的空气中,其中冬季暴露于不健康空气中的人群最多,其次为秋季、春季,夏季最少.AirQ_2.2.3 模型量化出归因于PM_2.5 、PM₁₀ 、SO₂ 、CO、NO₂ 和O₃ 的总死亡率比例分别为0.99 %、2.04 %、0.41 %、1.72 %、8.76 %和3.67 %,且呼吸系统和心脑血管疾病死亡率的可归因比例与总死亡率变化规律较为一致.     

谈双鸭山市气象特征及地形特征对空气质量的影响

双鸭山市采暖期污染较重是因为采暖期燃煤量大、低矮分散的面源多的缘故，同时气象因素及地形特征对空气质量的影响也起着相当大的作用，采用2005年空气质量监测数据，进行双鸭山市气象特征及地形特征对空气质量影响分析，得出空气较稳定的取暖期和具有山风、谷风、局地环流的地形特征是形成双鸭山市空气污染的主要原因之一，并针对地形特征及气象特征对双鸭山市空气质量的影响提出空气污染治理措施。     

新疆地区大气环境容量系数的气候特征及其在空气质量变化中的作用

新疆在我国属于冬半年大气环境容量系数(A值)显著偏低的区域.研究了1975—2019年新疆大气环境容量系数的时空变化特征.新疆的低A值区主要分布在塔里木盆地北部和新疆东部;研究期间新疆的大气环境容量系数在随机波动中整体呈下降趋势,这与新疆平均风速的变化较为一致,主要是由气候变化引起.新疆A值的季节差异大,春夏高、秋冬低;A值的冬季均值远小于年均值,说明新疆冬季的大气自净能力很弱.新疆4个地级市的月均A值与PM_2.5浓度具有显著的负相关,A值能够较好地反映当地空气污染的气象条件特征.南疆城市则由于沙尘天气的影响,大气颗粒物浓度很高,但A值与PM_2.5浓度的相关性较差.还基于A值,利用城市大气环境荷载指数对新疆4个地级市的大气污染排放变率进行了评估.     

华北地区空气质量空间分布特征及成因研究

以2015年华北地区71个主要城市的AQI监测数据为基础,通过交叉验证评估不同空间插值方法,选择克里金指数模型生成华北地区的AQI栅格数据;然后分析区域AQI的时空分布特征,并重点讨论了降水、风向、风速及地形对AQI的影响;最后利用逐步回归分析法,找出对AQI产生较大影响的社会经济因子,并结合ESDA方法和空间回归模型对AQI及社会经济因子进行空间相关性分析.结果表明:AQI的几种插值方法中以克里金指数插值法精度整体最优;AQI有明显的季节性变化,冬季AQI明显高于夏季;华北地区整体污染较重,最严重的区域集中在河北南部、河南北部和山东西部;降水、风和地形与AQI关系密切,当降水量大于10 mm时,对AQI具有显著的抑制作用;AQI与风速呈显著负相关,风速对不同污染物的影响强度具有明显的季节差异,冬季偏北风向是造成空气污染南移和扩散的主要原因;太行山脉和燕山山脉阻塞污染物向西和向北扩散,导致华北平原的东南部地区污染加重;社会经济因子中,工业对AQI的影响最大,其他依次为民用汽车保有量、人口密度、森林覆盖率.     

中日韩空气质量特征对比分析研究

本文通过对中国、日本和韩国三个国家的环境空气质量标准和三个国家典型城市上海、东京和首尔的空气质量指数进行对比分析,发现中国的空气环境质量一级标准等于或严于日本和韩国两个国家,而二级标准比其他两国相对宽松,同时,分析了三个典型城市的主要污染特征,对上海的空气质量进一步改善提出了相关建议。     

新泰城区空气质量及大气环境容量计算研究

新泰是山东省重要的煤炭工业城市,为泰安市环境空气监控城市;新泰环境监测站在青云城区和新汶城区设置新泰气象局、新汶孙村社区两个监测点位,监测PM10、SO2、NO2三项指标;城区空气执行国家空气质量二级标准浓度值;分析了新泰市2009年-2012年的大气监测数据及大气污染物浓度的变化趋势,采用《GB/T 3840-91》标准计算了两个城区的大气环境容量;最终为城市经济发展置换大气环境容量以及污染防治提供理论依据。     

城市街道峡谷空气质量的初步研究

介绍了街道峡谷的定义及特征,通过对其空气质量进行初步研究,分析影响街道峡谷空气质量的因素,选择采样点位及监测技术,探讨了污染物迁移扩散的规律,提出今后街道峡谷研究的方向.     

谈双鸭山市气象特征及地形特征对空气质量的影响

双鸭山市采暖期污染较重是因为采暖期燃煤量大、低矮分散的面源多的缘故,同时气象因素及地形特征对空气质量的影响也起着相当大的作用,采用2005年空气质量监测数据,进行双鸭山市气象特征及地形特征对空气质量影响分析,得出空气较稳定的取暖期和具有山风、谷风、局地环流的地形特征是形成双鸭山市空气污染的主要原因之一,并针对地形特征及气象特征对双鸭山市空气质量的影响提出空气污染治理措施.     

2019～2022年成都市春节期间烟花爆竹燃放对空气质量影响分析

基于空气质量和PM_2.5组分站观测数据,分析成都市2019～2022年春节期间烟花爆竹燃放对污染物浓度、 PM_2.5组分和二次转化的影响.结果表明,烟花爆竹燃放对SO₂、 PM_2.5和PM₁₀浓度影响显著,2019～2022年集中燃放期内小时浓度平均值分别增加6.7、 105.0和117.4μg·m^-3,升幅分别为135%、 236%和203%,集中燃放对其浓度的贡献率分别为10.0%～34.0%、28.1%～31.3%和27.8%～34.6%.烟花爆竹燃放对空气质量影响时间呈小幅下降趋势,由2019年的42h下降至2022年的38 h,但对PM_2.5浓度影响呈波动变化,2022年与2019年相当.烟花爆竹燃放主要组分为K、 Cl、 Al、 K⁺和Cl^-等,集中燃放期内这些组分浓度较高且增长较快,在PM_2.5中的占比为5%～18%,增幅为87%～1 511%,对NH     

上海市大气中NMHC,NOx,O3和SO2变化规律

通过对上海市大气中光化学主要污染物如ＮＭＨＣ、ＮＯｘ、Ｏ３及ＳＯ２等的日变化监测，发现ＮＯｘ、Ｏ３的日浓度变化与气象条件密切相关，高浓度Ｏ３多出现在晴朗少云，气温较高的大气条件下同步监测发现，Ｏ３与ＮＯｘ呈负相关，相关系数ｒ＝－０．７８５；ｄｍｊ ＳＯ２ｇｎ ＮＭＨＣｅ ｔｖｅ ｖｂ ｒ ｇｈｄ ｓｈ ｕｄ ，ｓｈ ｕｄ ｔｘｉ ｏｖｔ ｒ＝     

2014~2016年京津冀沿山城市空气质量首要污染物特征分析

对北京、保定、石家庄、邢台和邯郸这5个京津冀太行山沿山城市2014~2016年空气质量首要污染物进行分析,探讨其空间分布特征和时间变化趋势.结果表明,北京首要污染物由主到次为PM_2.5、O₃-8h、NO₂和PM₁₀,其他4个城市首要污染物排序为PM_2.5、PM₁₀、O₃-8h、NO₂、SO₂和CO.在空间分布上,各城市PM_2.5首要污染物天数比例3 a均值相当（53.3%~58.1%）,但从北向南,5个城市PM₁₀天数比例基本呈上升趋势,而O₃-8h反之.除邯郸PM_2.5首要污染物天数比例逐年明显下降外,其他4个城市的天数比例年际变化幅度较小;2016年石家庄、邢台和邯郸O₃-8h天数比例均显著上升.各城市PM_2.5和O₃-8h首要污染物天数月变化曲线分别呈"W"型和"倒U"型,PM₁₀首要污染物天数在3~5月出现明显高值区.从良至严重污染,各城市PM_2.5和PM₁₀首要污染物天数比例之和随空气质量级别逐级递增,其中PM₁₀天数比例逐级下降,而PM_2.5表现相反;O₃-8h首要污染物天基本出现在良至中度污染级别,且总体上逐级下降;NO₂仅在良级天有较高的天数比例贡献.     

新型冠状病毒肺炎疫情防控时期上海市空气质量特征及成因分析

为研究新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情防控政策实施对上海市大气污染物质量浓度的影响,利用上海市内环某高层顶楼微环境平台观测了政策实施前10 d（2020-01-14—23）和实施后20 d（2020-01-24—02-12）的PM_2.5和PM₁₀质量浓度及气象要素（温度、相对湿度、风向、风速、大气压及降雨）,结合2019年同期观测数据和杨浦四漂空气质量监测点的气态污染物逐时数据,采用描述性统计、合成分析、拉格朗日粒子扩散模式和Spearman相关系数方法,分析了政策实施前、后大气污染物特征及其影响因素。结果表明:1）污染物浓度变化方面。政策实施后,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）和ρ（NO₂）均明显降低,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）分别由61.4,102.4 μg/m3降至38.1,63.5 μg/m3,降幅均为38.0%,ρ（NO₂）由57.3 μg/m3降至27.0 μg/m3,降幅达到52.9%,而ρ（O₃）由47.6 μg/m3增至69.5 μg/m3。ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）日变化特征由实施前的双峰双谷型变为单谷型。2）气象因素影响方面。上海地区南风异常减弱了冬季风强度,对流层中层正距平异常抑制了对流活动的发展,易导致大气污染物在近地面的汇聚。ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）与相对湿度呈负相关,风速对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的影响与风向有关。3）外源输入影响方面。长三角城市群及山东省、河南省等周边区域对上海市ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）贡献显著。