气象因素对大气中PM2.5的去除效应分析

通过对北京地区几次典型降水、降雪、大风等天气事件过程中大气PM2.5质量浓度变化情况分析,研究了降水、降雪、大风等气象因素对大气中PM2.5的去除效应,研究结果表明,上述气象因素对大气中PM2.5均有明显去除效果,因去除机理不同,各气象因素对PM2.5的去除能力依次为风、降雪、降雨.     

杭州市临平地区PM2.5和PM10污染特征分析研究

利用TEOM 1405-F和TEOM 1405颗粒物实时监测仪,研究了2013年12月至2014年5月临平地区PM2.5和PM10质量浓度实时变化特征,并结合气象五参数观测资料,对影响大气颗粒物分布特征的因素进行了分析,研究结果发现:冬季PM2.5和PM10的日均质量浓度明显大于春季,冬季PM2.5日均质量浓度范围为17.0 ～ 349.1 μg/m3,PM10日均质量浓度范围为18.8～516.9μg/m3,春季PM2.5日均质量浓度范围为20.4～167.6μg/m3,PM10日均质量浓度范围为38.2 ～243.3μg/m3;通过线性回归分析发现PM25和PM10存在较好的线性关系,说明PM10相对固定的受到PM2.5的影响,且污染物来源稳定;冬季PM2.5和PM10日均质量浓度存在三峰值波动状态,而春季PM2.5和PM10日均质量浓度存在双峰值波动状态;较大的风速、较高的气压和降水对于颗粒物的清除效果明显.     

自贡市PM_(2.5)浓度日变化规律及其与气象参数的关系

在连续30天实时采样监测基础上,对自贡市城区PM2.5浓度日变化规律及其与气象参数的关系进行了分析。结果表明,PM2.5浓度日变化规律显著,且与温度、湿度密切相关。     

中国中东部PM2.5时空分布变化及气象影响分析

为探究气象条件变化对PM_(2.5)的分布影响,该研究利用CAMx及WRF模型,分别模拟了中国中东部地区2017-2019年第4季度PM_(2.5)浓度(ρ(PM_(2.5)))分布及气象条件变化,并对"2+26"城市、长江三角洲地区的ρ(PM_(2.5))及气象因子进行时空变化分析。结果表明:2017-2019年,太行山东麓沿线污染最为严重,季度平均ρ(PM_(2.5))达150～250μg/m3,长江三角洲地区季度平均ρ(PM_(2.5))为35～115μg/m3;2019年太行山东麓及燕山南麓地区气象条件优势明显,西北气流频次增加,同时相对湿度下降,大气边界层升高,降水量增加,地区ρ(PM_(2.5))下降6～18μg/m3;长江三角洲沿海地区降水量增加,风速增大,ρ(PM_(2.5))下降8～16μg/m3。数值模拟结果显示,2017-2019年,受降水、相对湿度、边界层、风速以及主导风向的影响,2019年中国中东部地区冬季ρ(PM_(2.5))降低6～18μg/m3,不同区域影响ρ(PM_(2.5))变化的气象因子不同。     

呼和浩特市PM10和PM2.5污染水平分析

分析呼和浩特市2011年8月到2012年7月逐日的PM10,PM2.5的质量浓度监测值,结果表明,呼和浩特市PM10和PM2.5污染在春季和冬季较夏季、秋季严重;PM10和PM2.5有良好的线性关系;PM2.5/PM10(β)平均值为0.55.     

广州PM2.5化学组分特征及其与气象因子的关系

于2012年12月—2013年12月在广州城区(市站)和东部郊区(九龙)开展为期一年的PM2.5样品采集,并同步收集气象因子和气态污染物质量浓度等数据.结果表明,PM2.5中主要化学组分为有机质(OM)和硫酸盐(SO2-4),分别占市站和九龙PM2.5质量浓度的49.4%和15.2%及57.0%和17.3%.碳质气溶胶(OM和EC)贡献接近50%,二次无机气溶胶(SO2-4、NO-3和NH+4总和,SIA)贡献超过30%.由于以机动车尾气为代表的移动污染源在城市区域贡献较大,市站[NO-3]/[SO2-4]比值显著高于九龙.两个站点[NH+4]/[SO2-4]摩尔质量比均高于1.5,表明观测期间广州市干季大气处于富铵状态.市站和九龙站硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)的时空变化趋势与O3类似,表明大气光化学过程是影响广州市SOR和NOR的重要因素.相对湿度低于65%时,SOR和NOR均较高;温度对SOR和NOR的影响有显著的城郊差异.降雨对PM2.5及各化学组分浓度有显著去除作用.     

呼和浩特市PM2.5和PM10污染特征与相关性分析

本文分析探究了2016-2018年呼和浩特市PM2.5与PM10质量浓度的时间变化污染特征和趋势.结果表明:2016-2018年呼和浩特市的PM2.5与PM10质量浓度时刻变化均呈现"双峰双谷"字型;月变化趋势略有不同,PM2.5呈"单峰单谷"字型,最大值为65μg/m3,最小值为21μg/m3,PM10呈"双峰单谷"...     

湖北省PM2.5与PM10比值分析及PM2.5时空分布特征研究

基于2012年-2014年湖北省大气污染物监测数据,通过数据反演方法,得到湖北省17个城市的PM2.5年均浓度.利用ArcGIS绘制出各城市不同年份的颗粒物浓度空间分布图,并对其进行分析.结果表明,2012年-2014年间,湖北省17个城市PM2.5与PM10年均浓度比值为0.66,PM2.5年均浓度超出国家二级标准,整体呈现上升趋势.城市方面,在多数城市PM2.5与PM10浓度上升的同时,仅武汉、黄冈和天门3个城市颗粒物浓度2014年较2013年有所下降,且武汉市PM2.5浓度下降率达12.8%,表明武汉市近两年来采取的政策措施具有较好的可行性和有效性.     

长株潭地区秋冬季环境空气质量分析及与气象参数的关联性研究

以湖南省长株潭3市为研究区域,分析其在2013年第4季度的城市环境空气质量状况,并与上年同期进行对比,同时研究PM_2.5质量浓度和AQI值与气象参数的相关性。结果表明,PM₁₀和PM_2.5是长株潭3市的主要大气污染物;2013年第4季度中,长株潭3市在11月份的空气质量最好;总体上,3市中,湘潭市的空气质量最差,而3市2013年第4季度的环境空气质量较上年同期明显下降,复合污染特征越来越明显。PM_2.5质量浓度和AQI值与气象参数都有一定的相关性,尤其是与能见度显著负相关,与风速、湿度和气压微弱负相关,而与温度微弱正相关。与上年同期相比,长株潭3市在2013年第4季度的气温偏高,湿度较小,平均风速小,气象条件不利于大气污染物扩散。因此,尽管3市的污染治理力度大,减排成效明显,但城市环境空气质量反而较上年同期下降。在大气环境容量基本利用殆尽的情况下,不利气象条件随时可能直接诱发严重的大气污染问题。     

崇明岛地区PM10和PM2.5浓度分析研究

2010年1月上海市政府颁布了《崇明生态岛建设纲要(2010-2020)》,本文从2013年9月1日至2014年8月31日运用颗粒物采集仪器于森林公园、绿华、现代农业园区、城桥四个空气自动监测点位监测PM10和PM2.5,分析PM10和PM2.5的浓度与风向的关系得出PM10和PM2.5污染与江对面的吴淞工业区、宝钢、石洞口电厂、罗店工业区乃至江苏太仓沿江工业区的污染物排放密切相关,在相当大的程度上主要是来自于他们的贡献.     

上海市静安区PM2.5浓度变化特征及其与PM10的关系

根据2006-2011年静安区PM2.5连续自动监测数据,通过对其浓度变化特征进行趋势性分析发现,2006-2011年静安区环境空气中PM2.5浓度呈逐步下降趋势,但浓度年均值仍超过国家环境空气质量二级标准限值.PM2.5污染季节变化特征明显,冬春较高、夏秋较低.PM10与PM2.5的回归方程为y=1.5585x+0.0108,相关系数为0.78,显著性水平为0.01.PM2.5与PM 10浓度的比值(p)主要集中在0.5-0.7之间.     

烟台市环境空气自动监测中PM10与PM2.5数据异常情况分析研究

根据2014年烟台市范围内全部环境空气自动监测点位的PM 10和PM2.5数据,分析了不同监测仪器组合下PM10和PM2.5的倒挂情况,选取了倒挂率较高的4种监测仪器组合,将监测数据分为不同季节和时段比较分析,结果表明:大气湿度较高的季节倒挂率高于其他季节,夜间倒挂率高于昼间,雾霾等重污染天气时高于其他时段.数据采集频率、监测方法、监测仪器、采样管加热方式不同以及测量误差等都是产生倒挂现象的因素.     

南京市大气中PM10、PM2.5日污染特征

于2001年秋季(11月)、夏季(8月)对南京市五大典型功能区的大气颗粒物(PMl0、PM2.5)进行了监测研究。结果发现，南京市颗粒物污染严重，PMl0、PM2．5的超标率分别达到了65％、85％；颗粒物浓度季节变化大，11月污染物浓度明显大于8月，PMl0、PM2．5分别相差l68.44μg／m^3、190．1μg／m^3；PMl0中PM2．5比重较大，大约为75．9％，对人体健康潜在危害大。     

PM2.5的自动监测方法对比分析及应用

PM2.5是目前环境污染问题最为突出和集中的表现,当空气中的PM2.5指标一旦超标,不但意味着大气环境受到了严重的影响,也是现阶段雾霾形成的主要原因,无论是环境污染的角度还是从人的身体健康的角度考虑,PM2.5问题的解决和控制都是现阶段非常重要的一个问题。而要想及时准确地解决这一问题,针对空气中PM2.5含量的检测是非常关键的一个步骤,基于这种空气污染出现的时间比较短,在检测技术和方法上仍然处在不断研究和优化的状态下,重点针对监测工作的开展方法进行研究和讨论,通过对比的方式,以期获得PM2.5指数监测的更好的效果。     

2020年泰州市典型PM2.5重度污染过程分析

2020年,泰州市大气PM2.5中度、重度污染日主要集中在1月和12月,共计8次污染过程19个污染日,3次PM2.5重污染过程天气背景总体相似.对泰州市2020年1月12-14日大气PM2.5重度污染过程展开分析,结果表明,该次污染是典型的区域污染,污染过程中都伴随着冷高压南下带来的污染物区域输送过程,前期的区域输送、...     

贵阳市冬季一次典型PM2.5污染过程分析

为研究贵阳市冬季PM2.5污染过程的成因及气象影响因素,选取2020年12月一次典型污染天气过程,探讨了此过程期间污染物浓度变化、大气环流形势、地面气象要素变化、大气层结情况及区域性污染传输等特征.结果表明:此次污染过程与气象条件密切相关,稳定的大气环流形势为污染的持续累积提供了大气环流背景,区域性大气静稳、近地面水平...     

福州市春冬季灰霾天气PM10和PM2．5污染水平和气象特征分析

分析和探讨了福州市霾日和非霾日气溶胶PM10和PM2.5污染水平,无论春季或冬季,霾日福州市气溶胶PM10和PM2．5的质量浓度是非霾日的1．6倍;通过对霾日与非霾日的天气形势与及地面气象要素场的分析,揭示了福州市灰霾天气形成原因。为政府用空气扩散能力来对大气污染物排放进行调控,为开展相应的大气污染防治工作提供科学依据。     

青岛市李沧区PM10与PM2.5污染变化特征分析研究

利用2014年1月-12月青岛市李沧区大气自动监测点实时发布的监测数据,对PM10和PM2.5的达标情况、变化趋势及其两者之间相关性进行分析.结果表明:青岛市李沧区PM10和PM2.5年均值分别为0.126mg/m3和0.062 mg/m3,均超过二级标准,全年达标天数比例分别为71.8％和72.1％;PM10和PM2.5有明显的季节变化特征,其中春季污染最重,污染日分别占全年的40.8％和44.1％.PM2.5占PM10比例较高,达到48.4％.PM2.5与PM10回归线性较好,y=0.571 2x-0.011 8,R2 =0.901 2;PM2.5和PM10的Pearson相关系数为0.912;PM2.5和PM10日均值呈显著线性相关.     

PM2.5污染特点及防治途径分析

伴随科技的延展,公众对原来生活环境的要求也随之增加。调研数值表征出:城区内的大气污染,限缩了空气应有的能见度。气溶胶这一类别的粒子,被看成PM2.5,是限缩这种能见度的侧重物质。最近几年,随着经济的发展,环境污染问题日益加重,国家对污染源的控制采取了很多措施,虽然获得到了一定成效,但没能彻底化解越来越严重的雾霾污染。因此,有必要明晰PM2.5固有的污染特性,在这样的根基之上,摸索出最佳管控路径。