2017-2019年中卫市空气质量特征分析研究

利用2017-2019年中卫市环保局提供的环境监测资料,统计分析中卫市主要污染物的变化及污染物平均浓度与气象要素的关系.结果表明,中卫市空气污染主要出现在冬、春两季,主要污染物为PM10和PM2.5,4月开始一直到夏季,中卫市典型的大气污染源为,中卫市中度以上污染主要为PM10污染,大多由扬沙、浮尘天气引起.PM2.5...     

南京市冬春PM_(2.5)和PM_(10)污染特征及影响因素分析

南京2013年冬季至2014年春季多次出现灰霾污染天气过程,防治颗粒物污染刻不容缓,其中细颗粒物(PM_(10))和超细颗粒物(PM_(2.5))所占比例较大。利用南京市环保局空气质量发布平台污染物监测数据和中国天气网站气象要素数据,对冬春季PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的变化特征以及它们与气象条件的关系进行分析。结果表明:南京冬季PM_(2.5)、PM10平均浓度分别为0.0982,0.1536 mg/m3,春季平均浓度分别为0.0673,0.1207 mg/m3。市区和郊区污染程度由高到低依次为:市区>江宁>六合>溧水。南京空气中颗粒物小时平均浓度日变化呈"双峰双谷型"特征。颗粒物与相对湿度、降雨量和风力呈一定的负相关性,与温度呈一定的正相关性,它们共同影响颗粒物质量浓度水平和大气污染状况。     

黔江区环境空气质量评价及变化趋势

利用黔江区环境空气的监测资料,采用空气综合污染指数、Daniel趋势检验方法等评价和分析方法,研究了黔江区2012年环境空气质量状况及变化趋势。结果表明:2012年,黔江区环境空气综合污染指数为1.67,满足国家二级标准天数比例为94.2%,影响环境空气质量等级的首要污染物为可吸入颗粒物;2006—2012年环境空气质量变化趋势表明,二氧化氮和可吸入颗粒物随年份变化呈增长趋势;月变化结果表明,黔江城区环境空气质量夏季和秋季质量比春季和冬季好。     

城市森林植被区空气PM_(2.5)质量浓度时空变化

该研究选取北京大兴南海子公园植被区与亦庄非植被区PM_(2.5)数据进行研究,对比分析植被区与非植被区PM_(2.5)质量浓度日变化、月变化和年变化特征,典型天气下的PM_(2.5)质量浓度变化。结果表明:植被区PM_(2.5)质量浓度整体上低于非植被区,二者日变化均呈典型的双峰曲线,白天低,夜间高,最小值出现在下午15:00左右;从不同月份看,PM_(2.5)质量浓度最高值出现在冬季的1月、2月,最低值出现在6月、8月,整体表现为冬季月份明显高于其余月份;气温、降雨和大风均与PM_(2.5)浓度呈负相关,晴天时,温度较高,有利于PM_(2.5)浓度降低;降雨有利于空气颗粒物沉降,有效清除大气PM_(2.5)污染,降低其浓度;大风天气会增加大气环流,有助于颗粒物在大气中扩散,使PM_(2.5)不易滞留,从而导致浓度降低。降雨和大风均能导致PM_(2.5)污染降低,且城市森林植被对于PM_(2.5)有明显降低作用。     

百里风区、世界风极及其他

春夏之交,常有大风出现酿成灾害。对于风这一自然现象我们并不陌生,诸如春风的妩媚,冬风的肆虐,秋风的萧瑟和夏风的迅猛。众所周知,空气的水平运动称为风,那么空气为什么会有水平运动？是什么力量驱使它运动的呢？自从17世纪出现了气压表,     

景洪市环境空气质量状况及污染特征分析

利用2015—2017年景洪市国控空气自动监测点的环境空气质量监测数据,分析了景洪市环境空气质量现状、变化趋势以及污染特征。结果表明:景洪市环境空气质量总体较好,污染主要出现时段为每年的春季(2—5月),以细颗粒物和臭氧为主的复合型污染态势初显;颗粒物与SO_2、NO_2日均值均呈正相关,SO_2与NO_2日均浓度呈正相关。此外,根据对景洪市周边环境的分析,针对环境空气质量现状,提出了相关对策建议。     

人工湿地空气微生物群落碳源代谢特征

采用BIOLOG-GN微平板分析自由表面流人工湿地空气微生物群落碳源代谢特征,阐明空气微生物群落代谢功能与环境因子相关性.结果表明,不同季节人工湿地空气微生物AWCD值、优势群落及Mc Intosh指数均存在差异,春季和夏季空气微生物碳源代谢强度明显高于秋季和冬季(P0.01);4个季节人工湿地空气微生物优势群落依次为羧酸类代谢群落、糖类代谢群落、聚合物类代谢群落和羧酸类代谢群落,夏季空气微生物对6类化合物的利用水平高于其他季节(P0.05).主成分分析显示,秋季和冬季空气微生物碳源代谢特征相似,但与春季和夏季差别较大,胺类是区分人工湿地夏季与春季、秋季和冬季的主要碳源类型,羧酸类是区分春季与秋季和冬季空气微生物代谢差异的主要碳源类型.不同季节人工湿地空气微生物群落结构主导影响因子存在差异.     

近三年乌兰察布市空气污染气象条件分析

利用2015～2017年乌兰察布市空气质量日报数据,分析主要大气污染物及其时间序列变化,并研究气象条件与主要大气污染物之间的相关性。结果表明:当空气质量指数级别达到Ⅲ级(轻度污染)或以上时,首要污染物以PM2.5、PM10和O_3为主。PM2.5污染多发生在冷高压控制下的冬季,大气层结稳定、降水少不利于污染物的清除;PM10污染多发生在春季,此时冷暖空气活动频繁,蒙古气旋多发,易形成大风、扬沙、空气干燥的气象条件;O_3污染主要出现在夏季,较高气温和强烈日照造成光化学作用,催化O_3的大量产生。不同季节的气候特征对空气质量影响显著,天气系统和各个气象要素也与污染的形成有密切关系。     

空气中SO2浓度变化与气象因素的关系

空气中SO_2浓度的变化除了和污染源的排放量有关之外,气象因素对于它的扩散和积聚,变浓和稀释有着十分密切的关系,大风天气有利于SO_2的迅速扩散稀释,逆温层的存在则有利于SO_2的积聚,所以当大气的温压场、流场以及层结状况具备了某种条件时,就会促使低层空气中SO_2大量积聚,造成某一地区空气中人呼吸带高度上SO_2浓度增     

普洱市思茅城区空气污染指数API时空分布特征研究

空气污染指数(API)是一种综合反应和评价空气质量的指标,分级表征空气污染程度和空气质量状况。利用普洱市环境监测站收集的普洱市思茅城区2013—2014年度API指数,对API指数进行时间序列分析和空间分析,包括2013—2014年API的质量状况、季节变化以及比较南北市区的API值。结果表明:普洱市城区的空气状况在2013—2014年度优良,夏季的空气质量最好,春季最差;空间上存在南北差异,南市区API指数低于北市区,南市区空气质量优于北市区。     

春季旗山福建柏林内外空气颗粒物变化特征

随着人们生活质量的提高和环保意识的增强,对森林生态保健功能的研究也越来越关注,而林分内外空气颗粒物浓度的高低是评价其好坏的标准之一。该文以福州旗山森林公园福建柏为例,采用英国生产的Dustmate粉尘监测仪,对春季其林内和林缘空气颗粒物进行了30 d的观测,旨在为福建柏游憩林的选择利用提供理论依据。结果表明:(1)林内和林缘4种粒径颗粒物浓度整体日变化相似,白天呈"W"型,夜间呈"N"型。林内外在13:00-15:00、19:00-21:00和3:00-5:00时间段出现高峰期;低谷期出现在7:00-9:00、15:00-17:00和1:00-3:00。林内颗粒物以细颗粒为主,而林缘则以粗颗粒物为主。(2)对于福建柏林内和林缘,4种不同粒径空气颗粒物日变化趋势大体相似,夜间平均质量浓度高于白天,TSP与PM10高峰期浓度值是低谷期浓度值的1.4倍和1.6倍;PM2.5与PM1.0高峰期浓度值分别是低谷期浓度值的1.6倍和1.9倍。(3)空气颗粒物质量浓度与小气候的相关性分析表明:湿度、光照均与其呈正相关,而温度、风速呈负相关,且林缘的颗粒物质量浓度与风速呈显著负相关。按照《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)对其进行综合评价,春季福建柏林内外空气质量良好,有利于生态保健功能的开发和利用。     

深圳市空气中多氯联苯污染的初步研究

于2001年春季使用大流量采样器对深圳市气相和颗粒相空气样品进行采集,分析其中的多氯联苯(PCBs)的含量和分布,计算出PCBs的氯数分布和气 固两相之间的分配,并将所得结果与国外的同类研究进行了对比。结果表明,深圳市空气中PCBs的质量浓度处于中等污染水平;与国外同类研究相比,深圳市空气中颗粒相PCBs的质量浓度贡献远高于其他地区的对应值;lgKp与lgPL0线性回归分析表明,深圳市空气中的PCBs接近气 固分配的平衡状态。      

沈阳市环境空气中铅的污染特征分析

自1996－2000年对沈阳市空气铅浓度进行了连续监测，本文分析了沈阳市铅含量的时空变化规律、形成原理，不同功能区的铅含量分布状况是：工业区＞商业区＞居民区＞文化区＞对照区；自1996－2000年铅含量是降低趋势，季节变化规律是冬季＞秋季＞春季＞夏季。通过多元回归分析和主成分分析和出结论：影响沈阳市空气铅含量的主要因 工业、交通和燃煤。沈阳市空气铅污染虽然在好转，但与其它城市相比，铅污染依然较重。     

恶魔"沙尘暴"

近年,每到春季,中国北方总要发生波及大半个中国的沙尘暴。它影响到我国内蒙、宁、甘、陕、晋等十几个省、市、自治区,总面积约200多万平方千米。其所经之处大风劲吹,沙尘滚滚、能见度极低,航班受到严重影响,交通事故增加约30％,严重影响了社会生产和人民生活。目前,对沙尘暴心有余悸的人们仍免不了忧心忡忡:今后的沙尘暴会怎样? 沙尘暴是强风把地面大量沙尘卷扬起来,使空气变得相当混浊,从而使能见度小于1000米的风沙现     

黄石市空气微生物动态变化监测

为了解黄石市空气微生物动态变化特征。于2 0 0 4年7月(夏)、10月(秋)、2 0 0 4年元月(冬)、5月(春)选择黄石市有代表性的工业区、居民区、商业交通混合区、长途客运站、学校进行空气微生物监测。结果是黄石市不同功能区空气微生物菌落数分别为商业交通混合区2 2 0 5cfu/m3 ;商业居住区1388cfu/m3 ;居民区831cfu/m3 ;新长途客运站797cfu/m3 ;工业区5 6 0cfu/m3 ;学校4 5 6cfu/m3 。空气微生物季节变化为秋季>春季>夏季>冬季。黄石市空气微生物菌落数的高峰出现在商业交通混合区的秋季和春季。     

上海市浦东环境空气质量预报模式及环境状况探讨

将浦东新区空气自动监测系统监测数据与上海市空气质量日报数据进行比对 ,考察两者之间的定量关系 ,以简便的方法建立浦东环境空气质量预报模式 ,了解空气污染物在上海市区与浦东区域的分布状况差异 ,探讨造成差异的原因。     

沙尘暴灾害与沙尘天气的防护

沙尘天气是干旱地区特有的一种灾害性天气。早春大地回暖,气温回升较快,低层空气很不稳定,很容易出现空气扰动把地面沙尘卷向空中的扬尘现象。在扬尘天,空中沙尘弥漫,人们外出活动被风沙搞得灰头土脸;沙尘降低了能见度,对交通运输造成了不良影响。如果遭遇持续强劲的大风,便形成了沙尘暴。强沙尘暴可长距离扩散到数千里之外,沙尘遮天蔽日天昏地暗,空气混浊,水平能见度只有几百米甚至几十米。这种气象灾害给人们的生产生活带来了严重威胁。     

青藏高原地区TSP分布特征及影响因素分析

利用大流量采样器采集了2002年11月~2009年8月的瓦里关山地区TSP样品,通过对数据的日、月、年和季节及后向轨迹等方法的分析处理,揭示了瓦里关山地区TSP基本特征及影响因素: 2003~2008年TSP质量浓度多年均值为0.076mg/m3,呈下降趋势.TSP质量浓度的月际变化特征明显,从秋初开始逐步增大,至春季的4月出现峰值(多年平均值为0.195mg/m3),在5~8月的变化中,TSP质量浓度是逐渐下降,9月份达到浓度的最低值(多年平均值为0.029mg/m3);多年平均值在1~4月均超过国家标准环境空气质量一级标准.季节变化:春季最高,其次是冬季和秋季,夏季最低,四季的TSP平均质量浓度分别为0.148,0.091,0.037,0.035mg/m3,夏季呈下降趋势,其余季节呈上升趋势.TSP质量浓度明显受到局地气象因子降水量、温度、相对湿度、气压和风的控制.降雨量越小、温度越低、相对湿度越小、风速越小,大气TSP浓度越高,反之越低.春季背景大气TSP的质量浓度平均0.12mg/m3,大风天气为0.22mg/m3,浮尘天气为0.329mg/m3,扬沙天气0.382mg/m3,沙尘暴0.874mg/m3,分别为背景大气的1.8、2.7、3.2和7.3倍,雨雪的清除效率分别为33.9%和26.7%.气象后向轨迹模型分析瓦里关山地区沙尘暴的沙源地来源于新疆北部、甘肃西北部、内蒙古中西部及本省西北部的柴达木盆地.TSP质量浓度远低于城市和区域本底站,代表了全球大陆尺度的环境,冬春季多风沙是造成TSP质量浓度较高的主要因素.     

曹妃甸近海营养盐和叶绿素a的时空分布及其影响因素研究

本文通过2014年5月、2013年8月在曹妃甸周边海域分别实施春季、夏季航次,分析了营养盐和叶绿素a（Chl a）的时空分布特征、影响因素及其与温度、盐度、化学耗氧量（COD）、悬浮颗粒物（SPM）的关系,评估了水体营养状态和营养盐限制状况,并且结合历史资料探讨了围填海前后营养状况的变化情况。结果表明:调查海域无机氮（DIN）、磷酸盐（DIP）和硅酸盐（DSi）受到河流输入和沉积物释放作用的显著影响,其高值区主要出现在曹妃甸两侧的近岸海域;营养状态质量指数（NQI）在1.07~2.23之间,处于贫营养或中营养状态;营养盐限制状况具有季节差异,春季主要为Si限制,夏季主要为P限制;Chl a在春季的高值区主要分布在东侧远岸海域和东北侧内湾海域,与盐度、P和Si密切相关,其夏季高值区出现在甸头和内湾附近海域,与P和Si关系紧密。结合历史资料的比较表明春季DIN、NQI和Chl a在西侧海域有所降低,在东侧海域有所升高,这是由于围填海后潮流变化的空间差异造成了营养盐的重新分布,而夏季各断面多为DIN和NQI降低而Chl a升高,表明营养盐被浮游植物充分利用,需要结合浮游植物群落进一步分析围填海的影响。     

基于单点观测的西安东二环附近TSP特性研究

本项研究通过单点采样,对西安东二环附近总悬浮颗粒物（TSP）污染状况及TSP中重金属的浓度变化趋势和组配特征进行研究。结果显示,观测点处2006年冬季与2007年春季的髑P日均浓度的平均值均超过国家空气环境质量二级标准（0．30mg／m^3）。2006年冬季TSP中Cu、Pb、Cd、Zn、Ni的平均含量均高于2007年春季。此外,应用相关性计算,推测TSP中Pb、cd、cu可能具有同源性;而根据Cu、Ni高度相关,推测Cu还有另一贡献源,而Zn则来自于独立的污染源。