常州市空气污染特征及原因研究

利用2013年-2014年常州市6个空气自动站监测数据,分析了执行空气新标准后常州市空气污染特征,并进行了原因探讨.研究发现:用新标准评价,常州市空气优良率61％,PM2.5和O3(8 h)是主要的污染物;并呈现秋冬季以PM2.5污染为主、春夏季以O3污染为主的特征,PM2.5等4项污染物24小时出现双峰.PM2.5等主要来自本地污染,SO2受区域和本地叠加影响;燃煤、机动车尾气、二次粒子的影响要高于长三角地区平均水平;风速、降水量与PM2.5浓度呈显著的负相关.     

2013年-2017年江苏省环境空气中首要污染物变化分析研究

选择2013年-2017年环境空气质量监测数据进行统计分析,结果表明:成为影响江苏省环境空气质量的首要污染物有PM10、PM2.5、O3和NO2等;2016年,这些污染物成为首要污染物的天数占比大小依次为PM2.5 (36.8%)、O3(34.9%)、PM10(20.5%)和NO2(7.8%).秋冬季颗粒物对空气质量的影响大,春夏季则是O3污染的影响占优势.地区差异方面,苏北、苏中地区PM10作为首要污染物的天数占比总体高于苏南地区.苏南、苏中沿江部分地区NO2作为首要污染物的天数占比明显高于苏北地区.2013年-2016年,O3污染对空气质量的影响日益上升,将成为公众对于空气质量改善的另一个关注点.     

基于精细观测资料的深圳不同季节霾及其污染特征分析

利用2010~2013年逐时霾、能见度和空气质量监测数据,分析了深圳霾天气的变化特征、霾与空气质量和气象条件的关系.结果表明:深圳市霾日数总体呈现增多增强趋势,2009年开始明显下降;霾日数呈“V”型月变化:即秋冬季多、春夏季少,秋冬季多发持续时间长、影响严重的霾过程,春夏季多发持续时间短的霾过程; 霾常伴有污染发生(35%),污染以轻度污染为主;霾时首要污染物PM2.5最多、其次O3,这说明PM2.5是造成深圳霾的主因,且深圳光化学污染严重. 霾时PM2.5、PM10 和O3季节变化明显,冬春季首要污染物以PM2.5为主(75%以上),夏秋季O3和PM2.5为主;分析还发现,风、相对湿度与霾密切相关,风速越弱,湿度越大, 越利于霾出现和发展.约80%的中重度霾出现在风速<2m/s,相对湿度70%~90%的情况下.     

渝北区环境空气质量现状及污染原因分析

本文采用综合污染指数法和空气质量指数法对2014年重庆市渝北区的主要空气污染物(SO2、PM10、NO2、O3、CO、PM2.5)的现状监测值进行了评价。结果表明:对照环境空气质量标准,2014年城区内SO2、NO2均符合国家空气质量二级标准,PM10、PM2.5测定值均超标。污染物浓度时空分布不均匀,冬春季浓度较夏秋季高,出现明显的季节特征;空间分布上,两路空气质量优于空港。2014年渝北区环境空气中大部分污染物浓度均低于2013年和主城平均浓度,环境空气质量综合污染指数呈现下降趋势。2014年渝北区空气质量优良天数255天,高于2013年和主城优良天数,影响渝北区空气质量的首要污染物为PM2.5,其次为PM10、O3-8h、NO2。渝北区的环境空气污染主要受城市建设、产业结构、气象条件、交通尾气的影响。     

天津市环境空气质量特征分析

基于天津市环境空气质量监测数据及相关资料,统计分析其环境空气质量状况。结果表明,天津市自2013年实施环境空气质量新标准以来,空气质量状况持续改善,达标天数呈现逐年上升的趋势,2016年达标天数较2013年增加81天。首要污染物从2013年的PM2.5占绝对优势,逐渐发展成为PM2.5、O_3、NO_2和PM10占比相对均匀,NO_2、O_3对综合指数占比上升明显,光化学和颗粒物复合污染特征交织。环境空气中六项污染物(除O_3外)月均浓度变化趋势一致,冬季污染最重,夏季污染最轻,春秋季污染介于夏冬季之间。天津市污染物空间分布有所差异,与污染物来源及当地污染物排放有关。     

"十二五"期间义乌市环境空气质量及影响因素分析研究

利用环境空气质量监测数据,对义乌市2011年-2015年环境空气质量变化趋势及影响因素进行了分析.结果表明,影响义乌空气质量的主要污染物为:PM2.5、PM10、NO2、O3,且大气污染呈现为扬尘和机动车尾气并存的混合型污染.尽管PM2.5、PM10和SO2总体均呈现下降趋势,尤其是SO2下降显著,但细颗粒物污染仍然突出,NO2不降反升等问题都值得关注.这可能与义乌市城市化进程进一步加快、能源结构亟待优化以及机动车保有量不断攀升等因素有关.     

黄河流域空气质量时空分布及影响因素分析

本文基于2015—2018年空气质量监测数据,研究了黄河流域空气质量的时空变化特征,量化分析了影响黄河流域空气质量空间分布的主要因素。结果表明:(1)2015—2018年,黄河流域空气质量总体趋于改善,除O3-8h外,PM2.5、PM10等污染物浓度均不同程度下降;(2)空气质量不达标天数未有明显减少,以O3-8h为首要污染物的持续时间明显延长,并且污染天数与PM2.5的差距逐渐缩小;(3)PM2.5、PM10浓度呈现东高西低的分布格局,O3-8h污染区域逐渐扩大并呈持续连片分布,热点城市主要分布在流域下游,冷点城市主要分布在流域上游;(4)平均气温、平均风速、人口密度和城镇居民人均可支配收入是影响PM2.5空间分布的主要因素;地形起伏度、降水量、平均气压和人口密度是影响PM10空间分布的主要因素,累积解释率为65.9%;平均气压、地形起伏度、日照时间和平均风速是影响O3-8h空间分布的主要因素。     

佛山惠景城大气污染物浓度时序特征

基于佛山市惠景城区2013年1月1日-12月31日SO2、NO2、O3、PM2.54种大气污染物的时序监测数据,分析其时序特征,4种污染物质量浓度的平均水平和离散程度表现为NO2PM2.5O3SO2。不同时间际的浓度变化以及污染物之间的互相关、自相关分析结果表明:(1)细颗粒污染、臭氧污染分别集中于冬春季和秋季。周一、周二的SO2、NO2、PM2.5浓度高于一周内的其他时日,O3则相反。尤其是周二NO2浓度显著高于其他日该值,可能与周一车流高峰期机动车直接排放NO转化耗时导致NO2峰值延迟有关。在12:00-15:00时段,SO2、NO2、PM2.5浓度最低,O3浓度最高,可能原因为中午高气温可促使地表污染物向高空扩散,而O3作为NO2的光解反应产物,其浓度水平更大程度上受制于太阳辐射强度。(2)4种污染物的自相关系数各不相同,整体上间隔期为1、3(天或时)的历史污染物浓度能够有效影响当前时刻的污染物浓度。SO2、NO2、PM2.5三者之间存在明显的正相关关系,而O3与NO2呈现弱负相关关系,可能与站点地理位置有关,即该站点PM2.5受机动车直接排放影响为主。O3除受NO2的制约外,更大程度上受太阳辐射的影响。     

大气污染物及AQI时空特征分析——以山西省2015年上半年为例

根据2015年上半年山西省11个地级市PM 2.5、PM 10、NO 2、SO2、CO、O 3的日污染浓度监测数据及AQI值,分析其污染特征。结果表明:全省11市PM 2.5、PM 10超标率较高;NO 2、SO 2、CO、O 3超标率则较低;全省PM2.5/PM1 0的比值范围在0.367 7~0.718 9,且PM 2.5和PM 10之间存在较显著的线性关系;PM 2.5、PM 10、NO 2、SO 2、CO以及AQI监测值在1~6月份逐渐递减,O3则呈总体上升趋势;AQI达标天数比例范围在61.88%~85.08%,平均比例为71.42%,平均超标天数比例为38.58%,其中重度及以上污染天数比例为1.50%。     

浅析宜昌市城区PM_(2.5)污染特征及防治对策研究

依据2013年白龙岗站点自动监测数据,对PM2.5污染特征及手工采集的PM2.5膜中水溶性阴离子进行分析,并结合实际提出相应的防治对策。结果表明,PM2.5作为首要污染物,其分布具有季节性特征,冬季最高,夏季最低;灰霾日PM2.5、PM10、SO2和NO2具有相同的变化趋势;NO-3/SO2-4的比值表明宜昌市呈现工业污染和机动车尾气污染的复合污染特征。     

新疆四城市大气质量及污染物变化趋势对比分析研究

对新疆四城市三种主要污染物(SO2、NO2、PM10)的年均污染水平状况、大气空气质量等级天数以及主要污染物天数进行对比分析,探讨四城市环境质量状况.通过收集2009年-2015年四城市三种污染物的质量监测数据,使用统计描述、卡方分析等对四个城市的污染特征进行评价.得到2009年-2015年四城市优良天数由高到低为克拉玛依市>伊宁市>乌鲁木齐市>喀什市.证明了2009-2015年四城市环境质量状况有所改善;大气环境中污染物SO2、NO2总体上呈下降趋势,PM10呈上升趋势.     

重庆九龙坡城区和城郊大气污染物浓度特征研究

为了解重庆市九龙坡区城区和城郊大气污染物浓度特征,分析了城区和城郊国控空气站点2014年3月~2015年2月典型污染物的浓度变化。结果表明,除O_3表现出夏高冬低的季节变化趋势外,其它污染物均表现出冬高夏低的季节变化趋势。PM_(2.5)污染最严重,城区和郊区日均值超标率分别为31.4%和33.4%。城区和城郊的PM_(2.5)浓度之间没有显著性差异(p0.05),城郊O_3浓度显著高于城区(p0.01),NO_2、SO_2、CO和PM_(10)则是城区显著高于城郊(p0.01)。     

长江三角洲地区大气O3和PM10的区域污染特征模拟

以TRACE-P污染源资料及上海市地方排放清单为基础,采用Models-3/CMAQ环境空气质量模型和中尺度气象模式MM5,模拟研究了2001-01和2001-07长三角近地面二次污染物O₃及PM₁₀的浓度分布及输送状况,并以上海市国控点2001年冬、夏季各10 d的小时监测数据对模型进行了验证.验证结果显示,Models-3/CMAQ对O₃和PM₁₀的模拟结果与监测值的相关系数分别为0.77和0.52;一致性指数分别达到0.81和0.99.模型对O₃小时最高浓度的估算偏低27%,标准偏差为-3.1%;对PM₁₀小时平均浓度的估算偏低10%,标准偏差为46%.模型已具备再现和模拟长三角大气污染输送过程的能力,且误差落在可接受的范围之内.模拟结果显示,2001-07长三角区域16个主要城市中,有14个城市O₃小时最大浓度超过国家二级标准,高浓度O₃可覆盖苏南和浙北广大区域.2001-01泰州、扬州、南京、镇江、常州等城市受本地排放源和北部大气污染输送的影响显著,大气PM₁₀日均浓度超过PM₁₀国家二级标准.长三角地区环境空气质量与污染类型受大气污染传输与化学转化的影响十分明显.夏季太阳辐射较强时,南部城市排放的污染物常以二次污染物的形式影响下风向城市;太阳辐射较弱的情况下,则以一次污染物输送为主的形式影响周边地区.冬季长三角区域颗粒物污染总体水平较高,这与我国北方地区排放的颗粒物在西北风作用下向长三角输送造成的影响密切相关.长三角地区的大气污染已逐渐从局地转为区域问题.     

沈阳市冬季一次典型大气污染过程特征和成因分析

2013年11月18日~25日沈阳地区出现一次典型空气污染过程。采用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS),并结合气象条件分析了该次污染的成因和细颗粒物的污染特征。结果表明,不利于污染物扩散的气象条件是重污染发生的主要原因,低空排放的积累可能是造成这次污染的又一重要原因。从细颗粒物成分上看,污染过程中有机碳颗粒占比明显增加,有机物污染较为严重,颗粒物间混合加剧;从来源上看,机动车尾气、工业排放和燃煤的占比较高。     

深圳市PM_(2.5)浓度特征及统计预报研究

根据2015年1—12月深圳市城区11站点PM_(2.5)小时浓度监测数据,探讨了深圳市PM_(2.5)浓度的时空分布特征。结果显示:监测期间深圳市城区PM_(2.5)平均浓度为29.8μg/m~3,PM_(2.5)平均浓度整体呈现出:冬季>秋季>春季>夏季的特征,PM_(2.5)质量浓度日变化整体呈现出双峰型分布,午后12:00—16:00浓度较低。空间分布上,年均浓度从东南至西北方向依次升高,梯度特征明显。PM_(2.5)浓度与PM_(10)呈高度相关,与SO_2、NO_2、CO呈显著正相关,与O_3呈实相关。相邻城市间空气污染物浓度呈现出一定的相关性,区域污染突出。建立的PM_(2.5)回归统计模型对深圳市2015年PM_(2.5)临近预报的级别准确率在70%以上,能较好地反映PM_(2.5)浓度变化趋势。     

福州市PM2.5污染过程中大气边界层和区域传输研究

以福建省会福州市2013年1月空气质量变化为对象,分析大气边界层变化和周边区域污染物传输对福州市大气颗粒物PM2.5的影响.利用福州市2013年1月逐日地面和探空观测资料以及NCEP提供的2013年1月FNL分析资料,通过大气边界层要素与PM2.5浓度之间的相关性,对PM2.5污染过程的大气边界层特征进行分析;同时采用HYSPLIT后向轨迹模拟及区域风场相关矢分析对影响福州雾霾的污染物区域传输路径进行探讨.结果表明:地面气温与PM2.5浓度呈正相关,地面风速与PM2.5浓度呈负相关,近地面边界层条件有利于霾颗粒物的形成和累积.但不同于我国东部主要污染源区霾污染过程中存在大气边界层逆温,福州PM2.5污染过程中并未出现大气边界层逆温结构,这一边界层结构的垂直混合可有利于区域传输的污染物从上层大气到达近地面从而加重福州霾污染,福州是华东地区一个PM2.5污染物的主要接受区,PM2.5污染物主要以外源输送为主.2013年1月份福州市清洁日近地面风向为海洋吹向大陆的东南风,霾污染日则为大陆吹向海洋的偏北风,PM2.5污染物主要从长三角地区、苏北以及安徽河南一带通过东北和西北方向的传输路径影响福州的空气质量.     

中国典型城市环境空气质量变化趋势分析研究

文章选取北京市、兰州市、乌鲁木齐市、青岛市、武汉市、深圳市这六个典型城市为研究对象,利用2003年-2013年六个城市的SO2、NO2和PM10浓度数据,计算出区域空气综合污染指数和污染负荷指数,并采用Daniel趋势检验法分析主要污染物的变化趋势.结果表明,六个典型城市环境空气质量状况从优至差排列依次为深圳、青岛、武汉、北京、兰州、乌鲁木齐;六个典型城市空气首要污染物为PM10,SO2的污染负荷呈下降趋势,NO2的污染负荷呈上升趋势;各城市的空气质量整体呈现好转趋势,表明大气治理初见成效.     

奥运时段北京及近周边区域空气污染观测与比对分析

为研究奥运时段北京与近周边区域空气质量的相互影响,评价区域污染源协同减排对奥运时段北京空气质量的作用,寻求北京空气污染预警的有效途径,2008-06-01～2008-10-03在北京奥运村以及近周边的河北涿州、廊坊、香河、燕郊进行了空气污染联网观测.结果表明,夏秋季节北京和近周边首要污染物均为颗粒物,北京和周边可吸入颗粒物(PM10)平均质量浓度分别为(114±66)μg/m3和(128±59)μg/m3;细粒子(PM2.5)质量浓度则分别为(77±47)μg/m3和(81±51)μg/m3;臭氧质量浓度小时最大值的平均分别为(164±52)μg/m3和(165±55)μg/m3;NOx分别为(58±23)μg/m3和(25±14)μg/m3.相对于6月,奥运会时段(8月8日～8月24日)北京地区PM10、PM2.5、O3、NOx的浓度分别下降69%、62%、18%和41%,残奥会时段(9月6日～9月17日)PM10、PM2.5、O3、NOx的浓度分别下降56%、49%、17%和16%.北京大气中细粒子浓度受周边影响严重,而NOx有向周边扩散的潜势,夏季臭氧则表现出区域污染的特征.结合气象要素分析表明,近周边区域联网观测,有助于北京空气质量预警研究,并可为区域协同防控空气污染提供科学支撑.