2017-2020年武汉市大气污染物时空分布特征研究

为进一步了解武汉市大气污染时空分布特征,对2017—2020年武汉市主要大气污染物(PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO、NO₂和O₃)进行了空间插值分析、时间变化分析以及与气象要素的相关性分析。结果表明：武汉市近4年环境空气质量达标率为72.98%。PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂具有“冬高夏低”的“V”形特征,O₃呈“夏高冬低”的变化趋势。武汉市年均质量浓度超标的大气污染物主要有PM_2.5和PM₁₀,但其年均质量浓度均呈下降趋势,而O₃是年均质量浓度唯一处于上升状态的大气污染物,今后应重点关注颗粒物与臭氧污染。PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂主要集中在武昌区、蔡甸区、青山区、江汉区、江岸区,而O<...     

昆明城市主要空气污染物污染特征及时空分布

通过对昆明城市空气中主要污染物的来源和构成,以及SO2、NO2、PM10三种大气污染物浓度的季节变化、日变化和空间变化规律的分析研究,说明昆明空气污染物的主要污染特征,为昆明城市空气污染防治决策提供依据.     

武汉市大气污染物时空分布与区域传输贡献

随着近年来武汉市社会经济的高速发展,严重的空气污染事件也日益频发,受到了当地政府和大众的广泛关注。该研究利用2017年PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO、NO₂和O₃实时监测数据,通过时间序列模型、空间统计方法、潜在源贡献因子分析模型和浓度权重轨迹分析模型研究了不同季节武汉市主要大气污染物的时空变化规律和污染物潜在来源。结果表明,武汉市环境空气质量当前还是以颗粒物污染较突出;主要污染物的小时质量浓度均呈现双峰型分布,且峰值出现在交通早晚高峰的时间段之后,O₃呈单峰型分布,峰值出现在15∶00-16∶00;在大气污染物空间分布上,中心城区除O₃浓度均值较低外,其余污染物浓度都较高,远城区则呈相反的变化规律;通过后向轨迹分析、污染物贡献因子分析和轨迹权重浓度分析表明,不同季节武汉市大气污染物潜在源区分布有一定差异,春季湖北省南部及江西省西北部等区域对PM_2.5、PM₁₀有较大贡献,而湖北省东南部...     

昆明城区大气污染物时空分布特征

利用2013—2020年昆明城区国控点监测数据,分析大气污染物时空分布特征。结果表明：2013—2020年昆明城区O₃年均浓度总体呈上升趋势,其余污染物年均浓度呈下降趋势,O₃增幅为4.1%,SO₂降幅为67.9%,其余污染物降幅为35.0%~55.0%。超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》一级以上标准的首要污染物天数占比显示,O₃已经代替PM_2.5成为昆明市最主要的大气污染物;O₃浓度春季最高,夏季次之,秋季最低;PM₁₀和PM_2.5浓度春、冬季高,夏季最低;SO₂、NO₂、CO浓度冬季最高,夏季最低,但SO₂和NO₂四季变化幅度较其他污染物小。春、夏季的O₃,冬、春季的PM_2.5是昆明市大气污染的防治的重点。O₃浓度日变化呈单峰型分布,CO、NO₂、PM₁₀、PM_2.5浓度呈双峰型分布,但PM₁₀、PM_2.5浓度峰谷变化不明显;NO₂、CO、PM_2.5、PM₁₀浓度峰值出现在早高峰时段,O₃浓度峰值出现在14:00—15:00,SO₂浓度上午高于下午。大气污染物浓度分布具有明显的空间差异性,SO₂、PM_2.5、NO₂、PM₁₀、CO浓度城区西部高于东部,分别高出54.5%、20.0%、17.9%、14.6%和2.4%,O₃浓度则相反,城区东部高于西部,高出9.0%;SO₂、NO₂、O₃浓度东部、西部差异呈逐年减小趋势,不排除上风向安宁工业园区污染传输影响变弱的可能性。

     

白洋淀1998—2016年水体污染物时空分布特征分析

基于白洋淀9个监测站点水质数据,采用综合污染指数法对白洋淀1998—2016年水体污物时空分布特征进行系统评价和分析。在空间上,南污染带所在的水域属于白洋淀的水质良好区。西污染为各污染带中水质最差区域,其中安新桥为严重污染水质。北污染带中大张庄和王家寨属于中度污染。在时间上,留通各污染物浓度呈现波动式逐年上升的趋势,且每年6—9月各项污染物浓度较大,溶解氧达到最低。安新桥主要污染物浓度年际波动较大且呈明显增加,年内COD超标严重,有10个月浓度均超过地表水V类标准,其余污染物浓度在非汛期高于汛期。圈头受各入淀河流影响较小,污染物浓度年际间波动不大,大部分污染物浓度呈现雨季高于旱季。栆林庄总体变化趋势不明显,与上游安新桥相比各项污染浓度均有所减小,年内NH3-N波动较大,11、12月浓度相差3倍以上。可以看出,白洋淀重新蓄水后水体污染情况仍较为严重,污染物以府河入淀口为中心向东部和南部扩散,形成以安心桥为代表的局部集中污染。各污染物浓度的时间变化规律并不明显,总体呈逐年增大趋势,淀外污染源治理不容忽视。     

云南边境五城市空气污染物分布特征

利用2015~2021年云南省5个边境城市6种常规大气污染物的质量浓度数据,探究其污染特征、时空变化及空间异质性。结果表明,研究区域污染物年际浓度变化起伏较大,PM₁₀、PM_2.5年均浓度分别为(42.6±8.2),(25.4±4.2)µg/m³,均低于中国《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级浓度限值。PM、NO₂和O_3-8h月均浓度呈U型变化趋势,其中3月份浓度最高。5个城市PM和NO₂浓度季节变化均表现为:春季>冬季>秋季>夏季,O_3-8h表现为:春季>夏季>秋季>冬季,而CO冬季污染程度最小,SO₂无明显的季节变化规律。根据Sen-MK的逐日浓度趋势分析,污染物总体呈现下降趋势,其中PM₁₀下降速率最高达11×10^-3µg/(m³×d),而O_3-8h呈现上升趋势。变异系数(COD)表明,污染物的空间分布极不均匀,特别是SO₂的COD均大于0.2,春季O_3-8h空间分布更加均匀。Person相关分析表明,PM与NO₂、CO、O_3-8h表现出较强的相关性,且西双版纳(BN)PM与其他大气污染物相关性较其他城市强。     

中国南北方大气污染物的时空分布特征

利用中国环境监测总站2014年12月-2015年11月171个城市的逐小时大气污染资料,对比分析了南北方大气颗粒物和气体污染物的时空分布特征。结果表明:(1)全国出现PM_(2.5)和PM_(10)污染日的频率分别为17.23%和10.33%,PM_(2.5)、PM_(10)具有较好的线性相关性,PM_(2.5)浓度约占PM_(10)浓度的47%,颗粒物和气体污染物的重污染区主要分布在环渤海地区、长三角地区、西北地区、四川盆地和两湖地区。(2)南北方大气颗粒物和气体污染物浓度具有明显的月季变化,从12月到次年3月和6、11月差距大,其他月份小(O3除外),PM_(2.5)/PM_(10)比值在秋末冬初大,其他季节小。(3)北方PM_(2.5)年均浓度为62.28μg/m3,比南方高12.62μg/m3,北方PM_(10)年均浓度为115.98μg/m3,比南方高36.34μg/m~3,虽然北方颗粒物浓度比南方大,但除2015年11月外,PM_(2.5)/PM_(10)北方都小于南方;北方SO_2、NO_2、CO年均浓度分别为38.16、42.28、1 256.67μg/m~3,比南方高18.43、3.56、315.83μg/m3,南北O3年均浓度相当。(4)从日变化看,污染物平均浓度(O3和SO_2除外)白天低于夜间,下降速率白天大于夜间;南北PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2平均浓度日变化呈"双峰双谷"型,O3呈"单峰单谷"型;日变化曲线还表明,日间和夜间北方PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2平均浓度都高于南方,下降速率也是北方大于南方。     

2016—2019年长江流域水质时空分布特征

为掌握“十三五”以来长江流域的水环境质量时序变化和空间分布特征,基于国家生态环境监测网2016—2019年长江流域615个可比断面监测数据,从流域主要污染特征、主要超标指标浓度时空变化等方面分析了长江流域水质变化情况.结果表明:2016—2019年,长江流域水质总体好转.依据GB 3838—2002《地表水环境质量标准》评价,Ⅰ~Ⅲ类水质断面比例上升7.2百分点,劣Ⅴ类下降2.8百分点.TP、NH₃-N和COD是长江流域的主要超标指标,2019年三者的浓度较2016年分别下降了28.3%、35.0%和8.0%;从流域不同级别河流来看,三者浓度在干流均为最低;从干流来看,三者浓度较高的断面主要分布在长江中游;TP和COD污染主要来自面源,NH₃-N主要来自点源.研究期间,TP对长江流域水环境污染贡献最大,其断面超标率一直排在首位.针对流域水质分布特征,建议继续加强流域内TP防控,重点加强中游污染治理;同时,优化流域产业结构,进一步改善流域水质和生态环境质量.      

武汉市2014-2017年大气污染物分布特征及其潜在来源分析

利用武汉市2014—2017年大气污染物（SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5和PM₁₀）和气象要素的观测数据,分析了大气污染物的变化特征及其影响因素.使用HYSPLIT模式计算了影响武汉市的主要气团类型,并利用潜在源区贡献（PSCF）和浓度权重轨迹（CWT）分析方法,揭示了研究期内武汉市不同大气污染物的潜在源区分布及其贡献特性.结果表明,武汉市2014—2017年空气质量逐年好转,SO₂、O₃、PM_2.5和PM₁₀的浓度呈逐年下降的趋势,但NO₂和CO的浓度先下降后上升.2017年SO₂、O₃、PM_2.5、PM₁₀、NO₂和CO的浓度分别为9.6、50.8、52.7、89.2、47.5 μg·m^-3和1.1 mg·m^-3,分别比2014年降低了64.3%、23.0%、24.7%、18.8%、3.5%和5.9%.大气污染物存在显著的季节变化和月变化.大气污染物在四个季节中日变化类似,SO₂和O₃均为单峰型分布,NO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀均为双峰型分布.武汉市空气污染以PM_2.5为主,随着污染程度的加剧PM_2.5/PM₁₀的值逐渐增大,在空气质量为严重污染时,PM_2.5/PM₁₀高达90%,比空气质量为优时高了31.34%.局地气团（45%）和来自山西、陕西和河南一带的西北气团（12.1%）下大气污染物浓度较高.大气污染物的潜在源区贡献（WPSCF）和浓度权重轨迹（WCWT）的较大值主要集中在武汉市本地及其周边地区,局地污染对武汉市大气污染物的贡献较大,但不同大气污染物受到排放源分布和停留时间等影响其WPSCF和WCWT的分布范围不同.     

西安市大气污染物时空分布特征及其趋势评估

近年来空气质量受到了人们的日益关注,然而目前尚缺乏针对西安市空气质量的系统分析。通过西安市2014—2017年环境监测的实时数据以及环境空气质量指数(AQI),可分析西安市雾霾天气的时空分布特征以及污染变化趋势。从年度变化看,西安市AQI呈现明显的单峰特征,取暖季重度污染和严重污染约占总天数的40%,PM_(2.5)作为首要污染物的天数增加到72 d,非取暖季2016年重度污染天数比2014年提高了4.4%。从空气污染物成分看,PM_(2.5)和PM_(10)的正相关性最强,而与臭氧则呈负相关关系。研究结果可预测未来几年污染趋势,为政府部门采取有针对性的大气污染治理措施提供了参考。     

近年南京冬季首要大气污染物时空分布特征

近年来,随着气候变化以及工业化程度的加深,城市的大气污染问题日益突显。作者收集了2013-2018年南京地区首要大气污染物资料,对该地冬季大气污染物的时空分布特征及各污染物之间的相关性进行分析。结果表明:(1)从时间分布来看,除O_3外,南京冬季各污染物浓度均在2月达到最小值,AQI、PM_(10)、SO_2和NO_2浓度均在12月达最大,1月次之。PM_(2.5)、PM_(10)与AQI日变化趋势高度一致,在上午10∶00-11∶00出现峰值,在下午17∶00出现最低值。SO_2日变化呈单峰式变化特征,在上午11∶00出现峰值。NO_2浓度的日变化趋势与O_3正好相反,在下午14∶00-15∶00,NO_2出现低值,而O_3出现峰值。(2)从空间分布来看,南京冬季AQI与PM_(2.5)、SO_2的空间分布特征类似,呈东南高、西北低的分布特点,而PM_(10)呈西南-东北向递增的分布特点。(3)AQI与PM_(2.5)、PM_(10)的相关性最好,与SO_2、NO_2的相关性次之,而AQI与O_3没有明显的相关性,即影响南京冬季空气污染的主要是PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2。     

安徽省大气污染物时空分布特征及演化规律

在区域复合型大气污染逐渐常态化之下,联防联控治理的新模式已成为解决区域性大气污染的根本途径和有效措施.利用2015年冬季（2015年11月8日—2016年1月20日）、2016年冬季（2016年11月8日—2017年1月20日）安徽省16个城市大气污染物（NO₂、SO₂、CO、O₃、PM₁₀、PM_2.5）浓度数据,结合耦合协调度模型、探索性空间数据分析和障碍度模型,分析大气污染物的时空格局特征,描述其演变规律和总体走向,诊断区域大气污染物中的首要障碍因子.结果表明:①安徽省大气污染物浓度水平具有时间波动性和空间非均衡性,NO₂、O₃、PM₁₀和PM_2.5指数水平表现为递增态势,整体呈现“两高一低”,即皖北高（0.050 3）、中部地区高（0.050 1）和皖南低（0.040 5）的态势,年际变化呈增长趋势,空间分异度变化较大;②安徽省大气污染物耦合度较高,基本维持在拮抗阶段（2015年冬季和2016年冬季耦合度年均值分别为0.480、0.479）,皖北呈增加态势,而中、南部城市主要呈略微降低趋势;包括极度失调和严重失调两种类型（2015年冬季和2016年冬季协调度平均值分别为0.114、0.123）;③安徽省内各城市大气污染物在全省范围内热、冷点分布迥异,2015年冬季和2016年冬季主要经历了聚拢（NO₂、O₃向中部城市聚拢）和北迁（PM₁₀、PM_2.5往北迁）两个过程.研究显示,结合安徽省大气污染物障碍度测量分析,优化和量化区域大气污染物中的首要障碍因子,可为有效开展地区大气污染的防控治理及区域联动提供有利保障.      

城市主要大气污染物时空分布特征及其相关性

为制订合理的大气污染物减排措施,利用中国环境监测总站公布的2015年1-12月299座城市实时发布的环境空气颗粒物（PM_2.5和PM₁₀）及气态污染物（CO、NO₂和SO₂）的质量浓度数据,对其进行了时空分布特征及其相关性研究.结果表明:① 2015年城市环境空气颗粒物污染严重,299座城市的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）年均值分别主要集中在25~60和40~110 μg/m3,年均值达到GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准的城市所占比例分别仅为24%和38%.② 城市大气污染物浓度具有明显的季节性特征,基本呈冬季>春秋季>夏季的趋势,其中冬季ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（CO）、ρ（NO₂）、ρ（SO₂）分别为（73±27）（114±42）（1.49±0.61）（36±14）（42±33）μg/m3.③ 高ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）主要集中在华北平原,年均值分别为（70±16）（117±22）μg/m3;高ρ（CO）主要出现在山西省,年均值为（1.76±0.48）mg/m3;高ρ（NO₂）主要分布在京津冀、山东省和长江三角洲,年均值分别为（42±6）（39±9）（34±8）μg/m3;高ρ（SO₂）主要分布在山西、山东两省,年均值分别为（54±10）（41±16）μg/m3.④ Pearson相关系数研究表明,我国城市环境空气颗粒物与气态污染物具有较强的复合性,并且具有秋冬季明显强于春夏季的季节性特征.研究显示,我国城市大气污染具有较强的季节性、区域性与复合性,在降低环境空气颗粒物浓度的同时,对气态污染物的削减也不容忽视.      

1990—2014年武汉市空气质量时空变化

基于武汉市1990—2014年空气污染物(SO2,NOx/NO2,TSP/PM10)年均值浓度数据,采用Daniel趋势检验和空间统计方法研究污染物浓度时间变化趋势和空间变异。研究发现武汉市近20年SO2浓度变化平稳且满足国家二级标准限值,而氮氧化物(NOx/NO2)浓度显著上升并超过标准限值,颗粒物(TSP/PM10)浓度虽然有下降趋势,但依然未达到标准限值。武汉市近10年SO2污染空间变化最明显,重污染区域由城区向郊区转移;NO2污染空间差异最显著,二环线内监测点NO2浓度一直高于二环线外且平均高9.2%,而二环线内监测点SO2、PM10浓度低于二环线外。     

鄂尔多斯市东胜区2011年春节期间空气污染物的浓度分布规律及其成因分析

利用空气质量自动监测系统分析了2011年春节期间鄂尔多斯市东胜区的SO2、NO2及PM10的浓度值,发现烟花爆竹的燃放对它们的浓度有较大影响。     

北京地区3500m高空内污染物的时空分布特征

利用2007~2010年北京地区3500m高空内飞机探测的大气污染物(NOx、SO2 、CO和O3)数据资料,分析其时空分布特征.结果表明: 在4~11月期间,NOx、SO2和CO月均值有比较明显的一致性变化规律,NOx、SO2 和CO月均值随高度增加而减小,而O3月均值随高度增加,出现先增大后减小的变化规律.温度较高月份(7~10月)值较小,而温度较低月份(4~6月、11月)值较大,但O3月均值季节变化规律为夏季5~9月的较大,春秋季4月、10~11月的较小.不同的高度大气污染物浓度白天逐时变化并不一致,其变化率是1500m以下的比1500~3500m的明显高.北京地区大气污染物区域分布特征是,除城区四环明显较高外,城区正北面、西南面(北京-保定方向)、东南面(北京-天津方向)较高,西北面(北京-张家口方向)较低.     

中国菌糠露天焚烧污染物排放时空分布特征

基于我国2000～2017年食用菌年产量数据,采用排放因子法估算了菌糠露天焚烧的污染物排放量,利用Mann-Kendall法和聚类分析法分析了排放量的时空分布特征,使用回归分析法预测了污染物的排放趋势.结果表明:(1)2000～2017年全国菌糠露天焚烧污染物排放量持续上升,PM_2.5、CO₂、CO、CH₄、NMVOCs、PAHs、NO_x、SO₂累积排放量分别为1.40×10⁶,3.48×10⁸,1.99×10⁷,8.43×10⁵,2.08×10⁶,3.00×10⁴,6.34×10⁵,8.29×10⁴t;(2)污染物排放量较高的省区包括山东、黑龙江、浙江、湖南、江苏、福建和河南,排放量较低的省区包括贵州、宁夏、天津、北京、新疆、重庆、甘肃;(3)预计2021年菌糠焚烧污染物总排放量高达4.25×10     

重庆市都市功能核心区秋季大气污染物时空分布特征

为研究重庆市都市功能核心区大气污染物浓度水平及变化规律,统计分析了2014年9月至2014年11月5个监测站(解放碑、高家花园、杨家坪、新山村和南坪)24 h连续监测PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O_3浓度数据.结果表明,观测期间,大气颗粒物污染严重,5个站点PM2.5日均浓度超标率分别为30.8%、37.4%、38.5%、37.4%和31.9%,5个站点PM10日均浓度超标率分别为23.1%、22.0%、18.7%、19.8%和19.8%;重庆市都市功能核心区细颗粒物(PM_(2.5))污染严重,5个站点PM2.5占PM10比例分别为60.2%、64.6%、64.1%、75.4%和62.8%;PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和CO早晚出现高峰值;SO_2和O_3浓度日变化曲线呈现单峰型,峰值分别出现在中午和午后;降水量、气温和水汽压与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2呈显著负相关;相对湿度与O_3呈显著负相关,气温、水汽压和风速与O_3呈显著正相关;CO与相对湿度呈显著正相关;风向也影响着大气污染物浓度的时空分布,南偏西、南偏东和东北偏北风利于PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO浓度积累,西北风利于PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO扩散;但西北风控制下利于O_3浓度积累.     

垃圾填埋场空气真菌群落结构和时空分布特征

为了解垃圾填埋场空气真菌的群落结构和浓度、粒径的时空分布,在北京市某垃圾卫生填埋场填埋区、渗滤液处理区、生活区分别选定监测点,利用安德森六级微生物采样器,对填埋场空气真菌进行了系统的定点取样和分析.结果表明,除无孢菌外,共出现了15属空气真菌.优势菌属依次为枝孢属(Cladosporium)、曲霉属(Aspergillus)、青霉属(Penicillium)、无孢菌群(Non-sporing).填埋区和渗滤液处理区空气真菌浓度约为1 750 CFU.m-3,明显高于生活区(p0.05).2006年4月~2007年1月空气真菌浓度变化曲线呈双峰型,2个高峰分别出现在5月和9~10月,浓度可达5 000 CFU.m-3以上.填埋区4~7月空气真菌09:00~11:00的浓度低于15:00~16:00,在8月~次年1月趋势相反.空气真菌粒子在Ⅲ~Ⅴ级约占总数的75%.填埋区和渗滤液处理区的空气真菌中值直径均为2.9μm,生活区为2.8μm,3个功能区空气真菌的中值直径没有差异(p0.05).     

四川盆地大气污染物时空分布特征及气象影响因素研究

利用2015—2018年四川盆地内18个城市的6种污染物逐日质量浓度监测资料、同期的常规气象观测资料，采用插值、相关分析等方法，分析了四川盆地3个区域6种污染物的时空分布特征，探讨了各个污染物质量浓度与气象要素之间的关系.结果表明：①O₃在盆地中西部污染较重，PM_2.5和PM₁₀在德阳、成都、眉山、内江、自贡一带污染较重，在广元和巴中污染较轻，SO₂在巴中、南充、绵阳、德阳一带污染较轻，在广元和盆地中南部污染较重；②NO₂平均浓度呈先增后减的趋势，O₃呈增加趋势，而CO、PM_2.5、PM₁₀、SO₂均呈减小趋势；③CO、NO₂、PM_2.5、PM₁₀、SO₂呈"夏低冬高"的特征，O₃则相反，CO、NO₂、PM_2.5、PM₁₀均表现为"双峰双谷"型，O₃和SO₂则表现为"单峰"型；④偏东风有利于CO、NO₂、PM₁₀、PM_2.5的稀释扩散，偏北风有利于O₃、SO₂的稀释扩散；⑤6种污染物质量浓度均与气压、气温、24 h变温、24 h变压、相对湿度、10 m风速、700 hPa散度、850 hPa高度显著相关.风速、相对湿度、混合层高度、逆温层平均高度的增加有利于大多数污染物的稀释扩散.