深圳市空气污染物时空分布特征

依据深圳市国家环境空气质量自动监测站2019年全年的SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、CO和O₃逐小时监测数据及对应空气质量指数(AQI)，分析了深圳市空气质量的时间变化和空间分布特征，并研究了社会经济因素和人为活动对污染物浓度的影响，旨在梳理深圳市空气质量状况及主要空气污染物变化规律，为环境管理提供技术参考。     

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...     

“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。     

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。     

沈阳市铁西区环境空气质量变化与分析

以沈阳市铁西区为研究区域,以环境空气污染物浓度为研究对象,对2012年沈阳市铁西区环境空气质量进行评价,并与2011年环境空气质量进行了对比分析,在此基础上研究了采暖期与非采暖期、不同季节不同月份间环境空气质量的变化规律。结果表明,2012年铁西区环境空气中SO_2,NO_2年均值浓度较2011年分别上升32.2%,18.4%,PM_(10)浓度同比下降18.3%;铁西区环境空气污染物浓度变化有明显季节性,且非采暖期空气质量优于采暖期。     

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。     

燃放烟花爆竹对自贡市环境空气质量的影响分析

利用2016~2019年春节期间自贡市环境空气自动监测系统主要污染物浓度小时及日监测数据,分析燃放烟花爆竹及采取禁燃措施对自贡市空气质量的影响。结果显示:集中燃放烟花爆竹会造成短时空气严重污染,但随着自贡市实行行政辖区内全面禁止销售、燃放烟花爆竹,污染状况明显改善,2019年污染时段在春节期间占比较2016下降45.6%。颗粒物浓度(PM 2.5、PM 10)大幅度下降,2019年春节期间PM 2.5和PM 10均值分别为73μg/m 3和104μg/m 3,2019年春节期间PM 2.5和PM 10均值分别较2016年同期下降了55.2%和51.6%。烟花爆竹对PM 10和PM 2.5浓度影响明显高于SO 2、CO、O 3、NO 2。春节期间有利的气象因素对自贡市污染物的稀释和扩散具有一定的影响,但禁燃烟花爆竹对颗粒物浓度降低起决定性作用。     

开远市空气污染与气象条件关系及污染等级预报方法

为探究空气污染与气象条件的关系，以及基于气象条件的空气污染等级报方法，以开远市为例，利用相关性分析、数值统计预报方法及《空气污染扩散气象条件等级》标准进行了分析。结果表明：(1)开远空气污染具有“冬春高夏秋低”的鲜明特点，影响污染物主要有SO₂、PM₁₀、O₃、PM_2.5,其中O₃为首要污染物；(2)影响开远市空气质量的气象条件主要有降水、相对湿度和风向。夏季降水的湿清除作用对改善当地空气质量有重要作用，尤其是在调节降低SO₂、PM₁₀、CO、PM_2.5浓度中作用显著。相对湿度与空气质量呈负相关，影响开远市空气污染扩散的风向主要为南向风；(3)根据《空气污染扩散气象条件等级》标准建立的基于气象条件的空气污染等级预报方程，比数值统计预报方法建立的AQI逐步回归预报方程具有更好的适用性，预测AQI等级对比实测AQI预报等级正确率达79.4%,对开远市空气污染防治具有一定的科学指导意义。     

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。     

基于《全球空气质量指导值（2021）》的中国环境空气质量评价与启示

2021年9月,世界卫生组织发布了《全球空气质量指导值（2021）》,在国际上引起了政府、社会组织和公众的广泛关注。本文梳理了全球空气质量指导值2021版相较于2005版的主要更新内容,以及全球空气质量指导值与我国环境空气质量标准之间的差异。基于我国2017年以来地级及以上城市的空气质量监测数据,比较了使用我国环境空气质量标准和全球空气质量指导值对我国空气质量进行评价的结果差异。同时,分析了全球不同国家空气质量现状和全球空气质量指导值要求的差距,以及我国空气质量在全球国家中的位次。评价结果显示：如果将2021版指导值作为评价标准,则2021年我国地级及以上城市日评价值达标比例仅为19.8%,所有城市的年评价指标均不能达标;我国PM_2.5和O₃暴露水平在全球203个国家中均处于世界中后水平。本文建议结合全球空气质量指导值的新要点,适时启动我国环境空气质量标准修订及相关大气环境质量管理制度的研究工作,引导我国城市空气质量持续改善。     

利用HYSPLIT分析沈阳市大气污染物时空变化特征

为了解沈阳市大气污染物传输路径和浓度变化规律，利用NCEP气象再分析资料与HYSPLIT模式结合，计算了不同季节抵达沈阳市的气团轨迹，并通过聚类分析方法得到每个季度气团轨迹的代表性传输路径，并将其与对应污染物浓度数值结合。结果表明：夏季，偏南方向的轨迹1气团对应O₃浓度最高，为90.59μg/m³，而来自西北方向的轨迹2气团，其AQI数值较低，为42.59，显示较清洁的空气质量。冬季，来自北偏西方向的轨迹2气团，其PM₁₀浓度最高，为97.28μg/m³，而来自北偏西方向的轨迹3气团，其AQI数值最高，达到100.5，表明污染较为严重。除O₃外，冬季各项污染物平均浓度均高于其他季节。     

“十二五”期间成都市环境空气质量变化状况分析

"十二五"期间,是全国环境空气质量新旧标准转变时期,为全面掌握环境空气质量新标准执行以来成都市空气质量状况,对2011年~2015年,成都市空气质量等级、污染物浓度、综合污染指数变化趋势进行了综合分析,并针对变化特征提出了污染防治建议。     

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^...     

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。     

高密市环境空气污染物浓度变化特征

基于2014—2018年高密市大气监测数据,分析了SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)浓度的变化特征及成因,对四项污染物及降雨量进行了相关性分析,利用GM(1,1)模型对高密市未来空气质量进行了预测。结果表明,2014—2018年高密市环境空气中SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)年际变化呈现出逐年下降趋势;污染物月均值变化均为冬春季浓度高,夏秋季浓度低;通过相关性分析发现,环保政策对高密市空气质量总体改善起到了决定性作用,自然地理因素对高密市大气污染物月均值的变化影响明显。     

四川省近年来空气质量变化趋势及污染特征分析

采用2013～2017年四川省环境空气质量监测数据,按照国家最新标准及技术规范分析空气质量变化趋势及污染特征。结果表明:四川省城市空气质量总体逐年好转,优良天数率在80%左右波动上升;PM_(10)和SO_2浓度高于全国平均下降率;PM_(2.5)浓度与全国平均下降率持平;NO_2浓度在2017年开始反弹明显;细颗粒物二次转化问题突出,PM_(2.5)/PM_(10)比例在62%左右;NO_2/SO_2逐年上升,大气氧化性逐年增强;21个城市O_3第90百分位浓度平均升幅为10.7%,O_3造成的污染天数逐年上升。大气污染形势的变化表明加大对VOCs和NO_X的协同减排刻不容缓。     

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。     

滨州市一次重污染天气影响因素分析

为探究滨州市重污染天气形成机理，文章以滨州市2020年12月一次重污染天气为研究对象，选取12月3—14日细颗粒物(PM_2.5)、可吸入颗粒物(PM₁₀)、二氧化氮(NO₂)、二氧化硫(SO₂)、一氧化碳(CO)和臭氧(O₃)6种常规大气污染物，温度、湿度和风级3项气象因子及空气质量指数(AQI)，同时选取重污染天气峰值当天的气象条件激光雷达观测数据进行分析。研究表明：(1)此次重污染天气形成以本地污染物排放为主，主要受气象条件影响。高湿、低风和无降水天气，大气边界层较低，垂直扩散能力较差，导致污染物的不断积累，发生重污染天气。(2)重污染天气的污染因子以PM_2.5、PM₁₀、NO₂、CO为主，尤其是PM_2.5、PM₁₀。因此，在预防和应对重污染天气时，可重点考虑PM_2.5、PM₁₀的减排。     

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。