2021年乌鲁木齐市大气污染时空分布特征

乌鲁木齐市作为天山北坡城市群重点首府城市，空气质量虽逐年改善，但改善幅度不大，大气污染防治工作任重道远。基于乌鲁木齐市2021年10个监测站点逐日污染物浓度数据，对大气污染的时空变化特征及气象影响因素进行分析探讨。结果表明：O₃、PM₁₀和PM_2.5有显著的季节变化特征，PM₁₀和PM_2.5浓度夏季低、冬季高；O₃在夏季浓度较高，冬季浓度较低。米东区处于PM_2.5和PM₁₀等大气污染物高浓度分布区。降水越大对PM_2.5和PM₁₀的清除作用越强，PM_2.5浓度随着风速增大呈降低趋势；特别是风速在>5 m/s时，污染物降低的幅度最大。     

泸州市城区2021年PM2.5和O3时空分布特征

分析泸州市城区PM_2.5和O₃时空分布特征。利用2021年泸州市4个空气监测站点PM_2.5和O₃质量浓度数据，分析污染物浓度水平及其时空分布特征。结果显示：2021年泸洲城区PM_2.5与O₃浓度分别为40.6μg/m³、137μg/m³，超标天数分别为39天、18天，超标率分别为10.7%、4.9%。PM_2.5浓度冬季最高，夏季最低；O₃浓度夏季最高，冬季最低。在PM_2.5与O₃污染季节，PM_2.5与O₃两者不存在相关性。市环监站监测点PM_2.5与O₃浓度最低，分别为38.7μg/m³、131μg/m³。各站点之间PM_2.5与O₃浓度差异值较小(分别在0...     

2020年自贡市主城区PM2.5污染特征及来源解析

PM_2.5主要污染物来源解析对空气质量管理具有十分重要的意义。本研究利用自贡市国控站点气象、大气污染物及PM_2.5组分监测数据,基于颗粒物源解析模型,分析了2020年自贡城区PM_2.5的主要污染特征,识别并量化了PM_2.5的污染来源及贡献。结果表明：自贡城区的PM_2.5年均浓度为43.2μg/m³,按总体贡献度排序,二次源、移动源、扬尘源和工业源是PM_2.5的主要影响因素,时段及季节变化特征明显;春季贡献最大的为移动源和扬尘源,夏季贡献最大的为移动源和工业源,冬季移动源贡献最大。为自贡市城区空气质量管理及控制提供了重要的决策依据。     

昆明城区颗粒物质量浓度变化特征及驱动因素研究

为探究颗粒物对昆明城区环境空气质量的影响，基于2015～2020年颗粒物质量浓度数据，利用Spearman相关性分析、冗余分析方法对颗粒物质量浓度时空变化特征及其驱动因素进行深入研究。结果表明：2015～2020年期间，可吸入颗粒物(PM₁₀)、细颗粒物(PM_2.5)质量浓度均呈现显著下降的变化趋势，年内旱季整体高于雨季，日内呈“双峰双谷”波动变化趋势且夜间显著高于白天；颗粒物质量浓度的主要影响因素是风速，并与降水量、相对湿度、气温呈现显著负相关，但也受到区域传输、人类活动等多种因素影响。未来，应分区域、分时段(旱季和雨季、昼间和夜间)制定差异化的污染管控措施，重点控制PM₁₀质量浓度并使PM_2.5质量浓度持续下降，为持续提升昆明城区环境空气质量水平提供科学依据。     

基于超级站观测的乌鲁木齐市PM2.5组分特征分析

为了解乌鲁木齐市PM_2.5各组分浓度及其变化特征，利用2022年乌鲁木齐市大气环境超级站PM_2.5及其组分连续监测数据进行特征分析，结果表明：PM_2.5组分中有机碳、元素碳、水溶性阴、阳离子等组分浓度与PM_2.5浓度呈现“采暖季高、非采暖季低”的季节性变化；PM_2.5各组分中硫酸根、硝酸根、铵根和有机碳占比较大；无机元素浓度高低顺序为：钙>铁>氯>钾；有机碳与元素碳比值为6.08；硝酸根离子与硫酸根的比值小于1；典型污染过程中PM_2.5组分浓度中硫酸盐、硝酸盐、铵盐和有机物等二次气溶胶占比明显增加。说明2022年乌鲁木齐市冬季PM_2.5浓度受SO₂、NO₂和NH₃等污染物二次转化影响，而夏季则受有机物二次转化和一次扬尘源的共同影响，应重点控制相关行业污染排放，减少重污染天气。     

成都地区2014～2020年PM10变化特征及气象条件分析

利用相关分析、逐步回归等统计方法,考察了成都地区PM₁₀的变化趋势及不同气象要素对PM₁₀变化的作用。结果表明,成都地区PM₁₀逐年递减,月际尺度上呈典型的“U”型分布。PM₁₀质量浓度的变化与最大风速、降水量及气压、日照时数、平均风速的变化负相关,与气温及相对湿度的变化正相关。不同季节影响PM₁₀变化的典型气象因子不同,冬、春季最大风速影响最大,夏、秋季平均风速影响最大。通过建立PM₁₀变化的多元回归预测模型,为成都地区PM₁₀变化的预测及管控措施的制定提供了科学依据。     

昌吉市典型区域PM_(2.5)中有机碳和元素碳污染特征分析

本研究分析PM_(2.5)中有机碳和元素碳的质量浓度变化特征,对昌吉市典型区域昌吉州环保局2016-01月至2017-01月采集的大气细颗粒物(PM_(2.5))样品,利用美国(Sunset Lab Inc)大气气溶胶元素碳与有机碳仪分析了其中的有机碳(OC)和元素碳(EC)浓度水平、污染特征及其可能来源,以期为深入了解昌吉市颗粒物污染现状,制定大气污染防治对策提供依据。结果表明:昌吉市OC和EC的质量浓度范围分别为0.13~46.71μg/m3和0.05~8.25μg/m~3,5月份质量浓度最小,EC的质量浓度月分布无明显变化,OC和EC最大浓度均出现在2月。OC的质量浓度季节变化特征呈现冬季秋季夏季春季;EC的质量浓度季节变化特征呈现冬季秋季夏季春季。在不同的季节,OC的浓度变化比较明显,EC排放相对稳定。对各季节OC、EC相关性分析中可以看出,昌吉市OC、EC相关性表现为夏季最强,春秋次之,表明昌吉市夏、春、秋OC、EC具有相似来源或大气扩散过程,主要来源于交通源机动车尾气的排放;冬季相关性较低,说明OC和EC来源复杂,冬季进入采暖期,采暖期燃煤燃气增加,排放量增大,排放源结构复杂,大气污染可能受多种源共同影响。     

山东省冬季一次典型重污染天气过程分析

为研究山东省冬季重污染天气成因，以2020年1月一次典型重污染天气过程为例，基于各类环境空气监测数据和气象监测数据，深入分析污染演变过程、气象条件特征、组分变化特点等。结果表明，静稳高湿的气象条件是污染过程形成的主要气象原因，各市PM_2.5浓度与风速和大气边界层高度均呈显著负相关，但与相对湿度的相关性呈现海陆差异，内陆城市与相对湿度的相关性明显强于沿海城市，因此秋冬季时需准确识别山东省各区域的不利气象条件，并进行针对性预报。在不利气象条件影响下，一次颗粒物不断累积，SO₂、NO_x等气态前体物向硫酸盐、硝酸盐的二次转化均是推高PM_2.5浓度的重要原因，建议在PM_2.5污染期间除管控一次颗粒物排放外，也应加强无机组分前体物SO₂、NO_X排放源的管控。     

成都平原西郊PM2.5载带水溶性离子污染特征

为探究成都平原西郊冬季颗粒物污染特征,采用离子色谱仪对选择点位冬季PM_2.5载带进行离子测定。结合空气站点PM_2.5、SO₂、NO₂质量浓度,分析其浓度特征、酸碱度、相关性及主要来源等情况。结果表明：采样期间,该区域大气PM_2.5质量浓度均值为73.1μg/m³,主要水溶性离子质量浓度均值为27.42μg/m³,占比为37.5%;阴阳离子当量比为1.003,PM_2.5呈酸性;二次离子(NH⁺₄、SO₄^2-、NO^-₃)占总水溶性离子质量浓度比值为71.7%且相关性较好,污染期间SNA主要以NH₄HSO₄和NH₄NO₃两种形式存在;主成分分析可知燃烧排放、建筑施工扬尘及机动车排放二次转换是造成西郊冬季...     

基于Moran’s I指数的京津冀地区PM2.5空间自相关分析

选取2014~2018年京津冀地区环境监测站点PM_2.5浓度观测数据,基于Moran's I指数,分析了该地区PM_2.5浓度的时空变化特征以及空间相关性。研究表明:2014~2018年京津冀地区PM_2.5浓度空间分布差异显著,2014年良、轻度、中度污染面积约占1/3,降至2018年以“良”为主;PM_2.5浓度空间分布北部、西部优于南部、东部地区,山区优于平原地区;PM_2.5浓度年平均值、IQR、Q1、Q3值及标准差均呈下降趋势,达到且接近于“良”以上程度的站点,从2014年2成增长至2018年8成;通过对历年及各月PM_2.5浓度全局Moran's I指数分析,I值(除7月外)均超过0.5,生成的P值均小于显著水平0.01,Z得分均超过了临界值2.58;年、月平均值均呈显著的集聚效应,年值集聚效应呈减弱趋势,月值集聚效应秋、冬季大于春、夏季,空间集聚效应与污染程度呈显著正相关;局部空间自相关历年、各月H-H集聚主要出现在京津冀南部地区,L-L集聚主要出现在北部地区。京津冀地区PM_2.5浓度值分布存在空间异质性,主要影响因素为地理、气候和经济环境。     

“十三五”期间泸州市城市环境空气质量分析

为了解“十三五”期间泸州市城市环境空气质量情况,通过对“十三五”期间泸州市环境空气质量监测数据的统计、污染负荷计算和变化趋势分析,结果表明：泸州市SO₂、PM_2.5和PM₁₀浓度整体呈下降趋势,NO₂、CO和O₃浓度呈缓慢上升趋势。泸州市环境空气质量呈现出明显的季节差异,颗粒物总体负荷降低,细颗粒物二次贡献增大,大气污染类型以复合型污染为主。上述分析结果对泸州市、川南片区以至成渝地区其他城市进行大气污染治理具有实际指导意义。     

上海市松江区PM2.5与PM10浓度变化特征分析

为了解松江区PM 2.5与PM 10浓度变化特征,选取2014年1月1日~2019年2月28日松江区3个环境空气自动监测市控点质控后的小时平均值,进行日、月、季节和年际变化的讨论分析。结果表明:2014~2018年松江区的PM 2.5与PM 10年均浓度分别为51、61μg/m 3,呈整体下降趋势;冬春季PM 2.5与PM 10浓度较高、秋季次之、夏季低;2014~2018年PM 2.5与PM 10浓度月变化趋势基本相同,整体呈现4~6月逐渐下降,10~12月逐渐上升的规律;PM 2.5与PM 10浓度各季节及全年的日变化均呈双峰型;PM 2.5与PM 10的相关系数为0.87,四季系数为r冬季(0.91)>r夏季(0.90)>r秋季(0.88)>r春季(0.72);PM 2.5/PM 10的平均值为0.83,大气颗粒物PM 2.5的贡献率非常高。     

聚丙烯酰胺与植物联合抑尘效果的试验研究

如今颗粒物是我国大气环境污染的首要污染物之一,而土壤扬尘是大气颗粒物的主要来源,已经严重影响到大气质量及人们的生存环境,而聚丙烯酰胺不仅能促进植物生长,还能使土壤颗粒和孔隙结构保持稳定,控制土壤扬尘,因此通过聚丙烯酰胺与植物联合作用控制土壤扬尘排放对提升城市环境大气质量具有重要意义。本文在基于现有文献数据的基础上,以四川彭州市附近农田边裸露土壤为研究对象进行人工模拟对照试验,探讨了聚丙烯酰胺不同用量下与植物联合作用对抑尘效果的影响,以期为土壤扬尘污染的控制提供科学依据。研究表明:PM_2.5和PM₁₀的排放浓度随着聚丙烯酰胺的浓度增加而增加,随植被覆盖度的增加而减小。与植被覆盖作用相比,聚丙烯酰胺和植被覆盖的同时作用能更好的降低PM_2.5和PM₁₀排放浓度,PM_2.5浓度较之前平均下降了32.9%,PM₁₀浓度较之前相比平均下降了37.1%。通过对比实验数据可知,聚丙烯酰胺浓度在20 g/m²到25 g/m²时,整体抑尘效果最好,在施工7天时,PM_2.5和PM₁₀浓度平均下降了63.4%和77.9%,在施工1个月时,PM_2.5和PM₁₀浓度平均下降了和43.8%和56.3%。实验结论为利用聚丙烯酰胺和植物联合作用可以显著降低各时间段的土壤扬尘含量,为科学的治理土壤扬尘提供了理论参考。     

2015～2020年河南省主要大气污染物时空变化特征及归因分析

利用河南省国控空气质量监测站点实测主要大气污染物(PM_2.5、PM₁₀、O₃)小时监测数据，采用主成分分析技术和线性混合效应模型，对河南省2015～2020年主要大气污染物时空变化特征及归因进行了分析。结果表明：近年来河南省PM_2.5和PM₁₀浓度下降趋势尤为显著，近地面O₃污染却在日益加剧。大规模减排和扩散条件的改善是促进PM_2.5和PM₁₀污染降低的重要原因，而近地面温度的升高是造成O₃污染加剧的首要原因。研究成果可为当地开展大气污染防治精细化管控、实现近地面大气颗粒物与臭氧的协同治理提供理论参考。     

成都市2020年PM2.5变化规律及预测分析

以成都市2020年的日均空气质量数据和地面气象数据为基础,对PM2.5浓度的年际变化和季节分布进行分析,得出成都市2020年较2019年相比PM2.5平均浓度下降5.94μg/a·m3,年度最低值为4μg/m3;PM2.5随季节变化规律为:冬高夏低,冬季波动大,夏季稳定,平均浓度冬季最高,秋季次之,夏季最低,并且冬季有...     

浅析攀枝花市2015～2017年气象要素对空气污染的影响

利用2015～2017年攀枝花市污染因子和气象要素实测数据,运用GIS技术、相关分析以及统计分析等方法,分析攀枝花市空气污染因子和气象要素的时空特征及相关性。结果表明:攀枝花市首要污染物为PM₁₀,其次是NO₂;秋冬以PM₁₀和NO₂污染为主,春夏PM₁₀和O₃为主。不同季节,各气象要素对本地空气质量的影响程度及空间分布存在明显差异。弄弄坪一带PM_2.5和SO₂、CO浓度偏高,市中心炳草岗一带PM₁₀、O₃和NO₂浓度偏高。结合本地发展规划和实际情况,根据气象要素分析,为攀枝花市分区分季节的防污减排决策提供气象参考。     

日照市雾霾天气大气颗粒物微观形貌及物质来源研究

以日照市为研究对象,通过采集雾霾天气大气颗粒物样本,利用扫描电子显微镜、ICP-MS等工具对其进行形态特征分析,探讨了日照市雾霾天气大气颗粒物(PM_2.5)的微观形态特征及其来源。结果表明：日照市PM_2.5颗粒物主要以无定形态为主,为含铁、镁、铝、钾、钠的硅酸盐颗粒;日照市PM_2.5的主要来源包括道路扬尘及建筑施工排放、交通汽车尾气排放、燃煤、电子垃圾拆解等。通过对日照市PM_2.5微观形态特征和来源的研究,可为改善日照市的大气环境质量提供科学依据。     

大连市采暖期和非采暖期PM2.5中碳质组分污染特征

从整体水平、相关性、采暖期和非采暖期特征、采暖期不同污染程度碳质浓度变化以及小时变化等多方面研究了城区碳组分污染特征,为PM_2.5污染防治提供管控依据。研究结果表明：OC和EC的总和采暖期数值明显高于非采暖期;采暖期碳组分受一次源排放的影响更大,二次生成估算的SOC平均浓度为(1.57±1.27)μg/m³,SOC约占OC的38.1%,不同污染程度下的SOC占OC的34.3%～38.9%;非采暖期碳组分受二次生成的影响较大,估算得到的SOC平均浓度为(1.60±0.91)μg/m³,在OC中占比为59.9%;OC和EC有较好的相关性。     

基于VIIRS的夜间PM2.5浓度遥感估算

PM_2.5作为主要空气污染物之一，长期影响人类健康和生态环境。目前主流的大气PM_2.5遥感监测依赖于日间过境的气溶胶光学厚度AOD产品，夜间时效连续性受到限制。为此，本文在大气辐射传输原理的基础上，顾及气象、土地利用等与PM_2.5排放、传输相关的因素，构建基于VIIRS的夜间PM_2.5浓度遥感估算方法。以北京市2013—2014年大气重污染事件为例，定性分析、定量评估大气重污染过程下PM_2.5浓度与夜间灯光辐射强度的相关性，开展夜间灯光遥感数据融合多源地理要素的夜间PM_2.5浓度估算。结果表明：随着PM_2.5浓度的显著上升，夜间灯光遥感影像的同一个区域亮度明显下降，PM_2.5浓度值和夜间灯光辐射值的平均相关系数达-0.69(P<0.001)；融合夜间灯光数据与多源地理要素可以较好模拟夜间PM_2.5浓度，模型精度R²达0.83,RMSE为38.03μg/m^...     

沈阳市秋冬季PM2.5中有机碳和元素碳污染特征及来源分析

通过分析沈阳市环境空气秋冬季PM_2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)质量浓度,研究环境空气PM_2.5中OC,EC的污染特征。研究结果表明：沈阳城区秋季环境空气EC和OC质量浓度较高;秋冬季二次有机碳(SOC)平均质量浓度分别达到8.28～14.81μg/m³和6.98～11.59μg/m³,二次污染程度较为严重;通过碳组分进行主成分分析,秋冬季碳组分主要来源于生物质燃烧、燃煤排放和汽油车尾气;冬季K⁺与OC,EC,SOC之间的相关性较好,K⁺与OC,EC,SOC具有一定的同源性;冬季OC与EC相关性较好,冬季碳质气溶胶污染源来源相对一致。