柳州市2009-2014年空气污染变化

近年来,城市空气污染日益严重,已成为公众广泛关注的环境问题之一。柳州是中国西部的工业重镇、广西有名的工业城市,位列国家划定的113个大气污染防治重点城市之中,是广西第一个开展PM2.5监测的城市。本研究于2009—2014年连续6年对柳州市大气主要污染物SO2、NO2、PM10和PM2.5的浓度进行在线观测,获得了污染物的长期时间和空间分布特征。结果显示,SO2浓度呈逐年下降趋势,并于2011年达标之后显著下降,2014年相比2009年下降了50.0%;NO2浓度一直在低于标准以下波动(24.6~35.1μg/m3);PM10浓度呈逐年增长趋势,并从2011年开始超标,2014年相对于2009年增长了69.3%。各污染物浓度都具有显著的季节变化:冬季秋季春季夏季。SO2、NO2、PM10和PM2.5的浓度冬季相比夏季分别提高82.9%、56.3%、66.9%和133.6%。冬季SO2和秋冬季PM10超标,PM2.5除7月外全线超标。PM2.5/PM10的比值冬季也高于夏季,表明冬季更易富集细颗粒。各污染物浓度也表现出不同的空间分布。九中各污染物的浓度都最高,可能与其离柳州钢铁公司距离较近有关。SO2除九中外,其他站点均达标。NO2全部达标。PM10市监测站和九中超标。PM2.5所有站点超标严重。本研究结果表明,柳州市煤烟型污染得到有效控制,但颗粒物污染,尤其是细颗粒物污染日益严重。     

渠县近5年大气污染特征及预测分析

本文应用污染损害综合指数法,分析了四川省渠县近5年来的大气变化及其危害程度,并运用GM(1,1)模型对渠县未来8年的大气状况作预测。结果表明,渠县大气环境主要污染物为可吸入微粒,其浓度变化呈逐年下降趋势,从2008年开始TSP有明显下降,SO2与NO2含量较低并且比较稳定。通过GM(1,1)模型对渠县空气质量进行预测得知,SO2、NO2逐渐下降,TSP的浓度将大幅度下降,在未来的8年里渠县的空气环境质量得到大幅度的提高。     

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。     

湘潭市环境空气质量变化趋势分析及对策

本文以湘潭市1996～2003年大气监测资料数据为依据,确定了湘潭市空气中的主要污染物,并利用Spearman相关系数法对湘潭市空气质量变化趋势进行了分析,结果表明：湘潭市大气污染属于煤烟型,主要污染物为PM10、SO2,其次为NO2,三种污染物浓度均呈现上升趋势,PM10和NO2上升趋势更为明显.文章并进一步提出了改善空气质量的防治对策.     

2015-2018年衡阳市城区环境空气污染特征分析

本文利用2015~2018年衡阳市城区空气质量监测数据,分析环境空气污染特征及变化趋势。研究结果表明:2015~2018年衡阳市城区环境空气以PM2.5、PM10、O3污染为主,其中PM2.5和PM10年均值浓度呈下降趋势,O3年均值浓度呈不规则波动变化;年内时空变化上,O3呈现夏、秋季浓度高和冬、春季浓度低的特点,PM2.5和PM10呈现出夏季浓度低、冬季浓度高的特点。针对衡阳市空气污染物特征,提出了衡阳市城区空气质量改善的对策建议。     

城市景观格局与大气颗粒物污染的关系研究

随着城市化和工业化发展,大气颗粒物对城市空气环境造成了严重污染,选取西安市作为研究区,分析不同时间和空间尺度下城市景观格局与大气颗粒物污染的关系。通过GIS软件、Fragstats4.2软件和SPSS软件对西安市2014年土地利用数据和2014年整年的大气颗粒物监测数据进行分析,结果显示,西安市土地利用类型分布较为集中;西安市大气颗粒物浓度的空间分布特征为浓度从市中心至城郊呈梯度递减趋势,在整体上呈现西北高于东南的倾向,大气颗粒物污染物浓度峰值基本都集中出现在建设用地范围内(PM10:102.7μg/m^3;PM2.5:99.7μg/m^3);相关性结果证实了城市景观格局与大气颗粒物浓度的空间分布特征。研究结果为中国西部内陆城市大气颗粒物污染控制、土地利用规划以及生态建设提供参考。     

降水对西宁市大气污染物浓度的影响分析

文章利用西宁市区2013~2014年逐日空气污染日平均浓度资料和日平均降水资料,分析了西宁市区大气污染物浓度的分布和不同等级降水对SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)污染物浓度的清除能力。结果表明,西宁市空气质量以二级为主,二级天数占样本总数的57.8%;西宁市大气中的首要污染物是PM_(10)和PM_(2.5);降雨、降雪对污染物浓度具有稀释作用;不同等级的降雪量对4种污染物的稀释作用不同,降雪量在0.5mm以下时对污染物浓度的清除作用较弱甚至出现反弹现象,降雪量≥5.0mm时对4种污染物的清除能力最强;降雨量越大,对各项污染物的清除作用越明显,日降水量≥10.0mm对4种污染物的清除率达到了29.54%~57.57%;清除能力表现为SO_2PM_(10)PM_(2.5)NO_2的特征;连续降雪比连续降雨更有利于空气质量的改善;降雨等级不同时,AQI指数级别不变的天数居于首位的均为PM10;降雪量为0.6~1.0mm、1.1~1.9mm、≥5.0mm时,AQI指数级别不变的天数居于首位的是PM2.5;无论降雪还是降雨,PM_(10)和PM_(2.5)级别下降天数明显大于上升天数,尤其以PM2.5明显。     

青岛市大气环境质量状况分析与评价

以青岛市2001年至2010年大气环境中的主要污染物二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)和可吸入颗粒物(PM10)的监测结果为依据,对青岛市大气主要污染物变化趋势进行了分析,并利用模糊综合评价模型对各年大气环境质量状况进行了综合评价。研究结果表明:近10年来青岛市大气环境质量处于尚清洁状况,且在不断改善;受工业扬尘和建筑扬尘的影响,青岛市主要污染物是可吸入颗粒物PM10;以煤炭为主的能源结构加之落后的工艺设备等原因使得大气中二氧化硫的浓度一直处于较高的水平;随着青岛市机动车保有量的增长,以氮氧化物为特征的机动车尾气的污染日趋明显,因此,冬季采暖燃煤利用、机动车尾气控制及城市扬尘抑制仍是青岛市未来大气污染的治理重点,强化燃煤脱硫技术和改善机动车尾气排放是青岛市大气环境质量改善的关键。     

四川省大气污染空间分异特征研究

利用GIS空间统计工具分析四川省3项大气污染物SO2、NO2和PM10浓度的空间分异特征。污染物在东北-西南方向上分布最为分散,污染重心与几何中心偏离较多,不均衡性较大。全局来看,NO2和SO2浓度的空间自相关性较强,属于聚集模式;PM10浓度的空间自相关性较弱,属于随机分布模式。局部相关性分析表明,大部分地市的大气污染物之间相关性较弱,SO2和NO2具有相似的自相关分布,PM10局地自相关性与其他两项污染物的差异较大。通过分析2001~2010年间污染重心的变化轨迹,可知10年间污染重心向西南方向偏移,向低纬度、低经度方向移动,其中SO2偏移量最大。2001年和2010年浓度变化率分析,发现全省各地市PM10削减力度明显,SO2局部地区有较大的削减,NO2仅有23.81%的地市有所削减,整体削减程度较小。     

秦皇岛市空气污染对呼吸系统疾病的影响

通过分析秦皇岛市2011—2012年每日的API值及大气PM10、 SO2、 NO2的日平均浓度变化与同时期的呼吸系统疾病日门诊人数资料,建立了时间序列分析数学模型,分析了秦皇岛市主要大气污染物与呼吸系统疾病发病的关系。发现秦皇岛市大气污染物的浓度与居民呼吸系统疾病之间存在着一定的正相关性,污染物浓度升高,居民呼吸系统疾病的就诊人数随之增加。     

Assessment and management of air quality for an opencast coal mining area

A study for the assessment and management of the air quality was carried out at Lakhanpur area of Ib Valley Coalfield in Orissa state in India. The 24-h average concentrations of total suspended particulate (TSP) matter, respirable particulate matter (PM10), sulphur dioxide (SO2) and oxides of nitrogen (NOx) were monitored during 1 year period. Samplings were done at a regular interval through out the year at 13 monitoring stations in the residential areas and four monitoring stations in the mining/industrial areas. The 24-hr average TSP and PM10 concentrations ranged from 338.8 to 799.8 microg m(-3) and 102.5-425.6 microg m(-3) for industrial area, and 72.3-497.1 microg m(-3) and 40.8-171.9 microg m(-3) for residential area, respectively. During the study period 24-hr and annual average TSP and PM10 concentrations exceeded the respective standards set in the national ambient air quality standard (NAAQS) protocol at most residential and industrial areas. However, 24-hr and annual average concentrations of SO2 and NOx were well within the prescribed limit of NAAQS both in the residential and industrial areas. The annual and 24-hr average concentrations varied from 23.3 to 36.8 microg m(-3) and 16.0-55.2 microg m(-3) for SO2 and 23.9-41.9 microg m(-3) and 19.0-58.1 microg m(-3) for NOx, respectively. The temporal variations of TSP and PM10 fitted polynomial trend with an average correlation coefficient (R2) of 0.77 (+/-0.17) for TSP and 0.85 (+/-0.10) for PM10. On average the PM10 in the ambient air of the mining area constituted 31.94 (+/-1.76)% of the TSP. The linear regression correlation coefficient (R2) between TSP with PM10 and NOx with SO2 was 0.86 (+/-0.12) and 0.57 (+/-0.20), respectively. Maximal concentrations of TSP and PM10 occurred within the mining site based on the kriging technique. A management strategy is formulated for effective control of air pollution at source and other mitigative measures recommended including implementation of green belts around the sensitive areas where the concentration of air pollutants exceeded the standard limit.     

2008年泸州市环境空气中PM_(10)/TSP比值分析

本文通过分析泸州市2008年不同地区PM10与TSP对比监测数据,得出泸州市环境空气中PM10/TSP比值分布情况,并与《环境空气质量标准》标准比值进行比较,得出制定PM10标准值时应充分考虑不同地区的影响的结论。     

Spatial variations in selected metal contents and particle size distribution in an urban and rural atmosphere of Islamabad, Pakistan

Spatial variations in total suspended particulate matter (TSP) were investigated for distribution of metals and particle size fractions in the urban and rural atmosphere of Islamabad, Pakistan. The metals Na, K, Fe, Mn, Pb, Cd, Cr, Zn, Ni and Co, and the particle fractions <2.5, 2.5-10, 10-100 and >100 microm were included in the study. TSP samples were trapped on glass fibre filters using high volume samplers and quantification of metals was done using Atomic Absorption Spectrometry employing HNO(3) based wet digestion. At the urban site, Na was dominant at 2.384 microg/m(3) followed by K, Fe and Zn with 0.778, 0.667 and 0.567 microg/m(3) as mean concentrations, respectively. The metal levels for the rural site ranged from 0.002 microg/m(3) for Cd to 1.077 microg/m(3) for Na. However, compared with the urban site, mean Pb concentration showed an almost two-fold enhancement, i.e., 0.163 Vs. 0.327 microg/m(3). Metals and particle size source identification was done using Principal Component Analysis and Cluster Analysis. Five sources were traced out for the urban site: industrial, soil, automobile emissions, metallurgical industries and excavation activities. For the rural site, four sources were recorded: agricultural, automotive emissions, excavation activities and metallurgical units. Collectively, for both the sites, PM(10-100) emerged as a major contributor to TSP, followed by PM(2.5-10), PM(<2.5) and PM(>100) in that order. The metals showed in general positive relationship with fine particulate fractions (PM(2.5-10), PM(<2.5)), and negative correlation with coarse fractions (PM(10-100), PM(>100)). Comparison with the corresponding data from various Asian sites revealed that the levels of Na, K, Fe, Mn, Co and Ni for the present study were lower than those reported for grossly polluted cities of the world.     

西宁市环境空气中TSP和PM10来源解析研究

在西宁市7个采样点分别采集了环境空气中的总悬浮颗粒物(TSP)和可吸入颗粒物(PM10),用化学质量平衡(CMB)受体模型和二重源解析技术解析了TSP和PM10的来源。结果表明:扬尘、煤烟尘和土壤风沙尘是造成该市TSP和PM10污染的主要源类。扬尘是造成该市颗粒物污染的首要因素,控制城市扬尘污染是城市环境空气颗粒物达标的关键。     

Air quality impact assessment of multiple open pit coal mines in northern Colombia

The coal mining region in northern Colombia is one of the largest open pit mining regions of the world. In 2009, there were 8 mining companies in operation with an approximate coal production of ～70 Mtons/year. Since 2007, the Colombian air quality monitoring network has reported readings that exceed the daily and annual air quality standards for total suspended particulate (TSP) matter and particles with an equivalent aerodynamic diameter smaller than 10 μm (PM??) in nearby villages. This paper describes work carried out in order to establish an appropriate clean air program for this region, based on the Colombian national environmental authority requirement for modeling of TSP and PM(10) dispersion. A TSP and PM?? emission inventory was initially developed, and topographic and meteorological information for the region was collected and analyzed. Using this information, the dispersion of TSP was modeled in ISC3 and AERMOD using meteorological data collected by 3 local stations during 2008 and 2009. The results obtained were compared to actual values measured by the air quality monitoring network. High correlation coefficients (>0.73) were obtained, indicating that the models accurately described the main factors affecting particle dispersion in the region. The model was then used to forecast concentrations of particulate matter for 2010. Based on results from the model, areas within the modeling region were identified as highly, fairly, moderately and marginally polluted according to local regulations. Additionally, the contribution particulate matter to the pollution at each village was estimated. Using these predicted values, the Colombian environmental authority imposed new decontamination measures on the mining companies operating in the region. These measures included the relocation of three villages financed by the mine companies based on forecasted pollution levels.     

我国城市大气污染现状与特点

中国城市化和工业化的快速发展与能源消耗的迅速增加，给中国城市带来了很多空气污染问题。20世纪70年代期间，煤烟型污染排放成为中国工业城市的特点；80年代，许多南方城市遭受严重的酸雨危害；近年来，汽车尾气排放的NOx、CO及随后形成的光化学烟雾，使得许多大城市的空气质量恶化。城市空气污染影响着城市居民的健康和城市的发展。为控制空气污染和保护大气环境质量，我国政府已经实施了许多规划。本文概述了当前中国城市特别是重点城市的空气质量状况，描述一些主要城市空气污染物包括总悬浮颗粒、PM10、PM2．5、SO2、酸雨、NOx/NO2的特点。尽管采取了很多应对措施，但目前我国城市的空气质量依然不容乐观，文中还讨论了未来城市空气污染控制面临的问题。     

环境空气背景值中PM2．5和PM10的相关性分析

四川省大气背景站颗粒物PM2．5和PM10实时监测结果表明,两个点位的PM2．5浓度占PM10浓度分别为80．15％、68．9％,两个点位的PM2．j浓度和PM10浓度均呈显著线性关系,点位1：y=0．8634x-0．2212,R^2=0．9823;点位2：y=0．7352x-0．2142,R^2=0．7767。     

南充市城市空气质量变化及达标分析

为了掌握南充市近年来城市空气质量变化及其达标情况,对南充市城区2008～2012年SO2、NO2和PM10的质量浓度数据进行统计分析,并计算各个站点的空气污染指数和空气质量指数。结果表明,3种污染物浓度值都有明显的下降趋势,S02浓度在0．002～0．052mg／m^3之间变化;N02浓度值从0．042mg／m^3下降到0．029mg／m^3;PM10浓度在0．060～0．063mg／m^3之间波动。南充市空气质量冬季较差,夏季较好。在5个监测点中,炼油厂空气质量最差,优良率为92．9％（85．1％）;高坪空气质量最好,优良率为99．1％（98．3％）。相关性分析表明,南充市空气污染源主要是工业燃煤和机动车尾气。     

大连市环境空气中PM_（2.5）含碳组分浓度特征研究

2013年9~12月对大连市环境空气中的PM2.5、有机碳和元素碳进行连续监测。研究结果表明,有机碳约占PM2.5质量的14.0%,元素碳约占6.9%,有机碳和元素碳的总质量约占PM2.5的21%。一半以上的天数有机碳与元素碳比值超过2.0,说明大连存在二次污染。有机碳与元素碳具有显著的正相关性,相关系数约为0.93,表明有机碳和元素碳可能有相同的污染来源。较大降水能有效降低PM2.5、有机碳和元素碳的浓度,风速与PM2.5、有机碳和元素碳的浓度呈负相关,雾霾天气时,有机碳和元素碳的浓度明显增加。     

基于模糊数学的大气环境质量综合评价

鉴于大气环境质量评价中客观存在的不确定性和模糊性,运用模糊数学方法,选用SO2、NO2、PM10作为评价因子,参照大气环境质量标准,通过计算污染因子权重分配系数和隶属度对乌鲁木齐市2004年至2010年大气环境质量给出客观的评价,综合评价结果表明乌鲁木齐市总体大气环境质量为轻度污染(三级),但空气质量在逐年好转,SO2和PM10依然是乌鲁木齐市空气质量的制约因子,且NO2的权重在逐年上升。模糊综合评判考虑环境空气质量评价的模糊性,根据污染物浓度对各级别的贴近度考察污染物的级别,评价结果比较直观,可以细致准确的评价环境质量等级,评价结果基本可以反映环境空气污染的情况。