2015～2019年云南省城市空气质量特征及影响因素研究

利用2015～2019年云南省16个州市29188个空气质量日报数据进行数理统计,采用克里金插值法及Daniel趋势检验法分析AQI (空气质量指数)及主要污染物浓度的时空变化特征,探讨近5年云南省城市空气质量时空变化特征及其影响因素。结果表明:(1) 2015～2019年云南省SO_2、PM_(2.5、)PM_(10)浓度呈下降趋势,NO_2浓度保持基本稳定,O_3浓度呈显著上升趋势,各年间空气质量综合指数值波动较小,且逐年改善。(2) 2019年O_3-8h作为超标污染物占比达57.52%。云南省PM_(2.5)年均值相对较高区域面积略有减少,O_3年均值相对较高区域面积显著增加。(3)云南省PM_(2.5)与PM_(10)月均值呈现冬春高夏秋低的变化规律,O_3月均值为春季单峰高值,SO_2月均值整体趋势平稳变化幅度不大。(4)云南省AQI值及平均能见度和平均降水量呈显著负相关(P0.01),AQI值与平均气温及平均风速不存在显著相关性。研究显示云南省空气质量优良逐年改善,污染类型由颗粒物污染转为以颗粒物和臭氧为特征的复合型污染。空气质量受气象条件影响,能源结构优化、污染物总量减排等措施对空气质量改善起到积极作用。     

乌鲁木齐空气质量指数特征及其与气象要素相关性分析

利用2018年3月至2019年2月乌鲁木齐市空气质量指数(AQI)和同期6种主要空气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO、O_3)以及气象要素数据,研究空气质量指数的变化特征,并分析其与6种主要空气污染物浓度及气象要素的相关性,为乌鲁木齐市大气污染与气象要素相关性研究提供一定的数据支撑。结果表明:乌鲁木齐市首要污染物最多的是PM_(2.5),其次是PM_(10)、NO_2和O_3,AQI指数与PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO均呈高度相关,与O_3呈中度相关;空气质量指数与平均气温以及能见度具有显著的负相关性(p0.01),而与平均本站气压、平均相对湿度、平均风速、日照时数的相关性均不显著(p0.01)。     

2019年8～9月江苏省重点工业园区挥发性有机物污染特征及管控效果评估

为研究2019年江苏省一次专项管控期间VOCs浓度的变化情况,于8月13日～9月30日在13个设区市重点工业园区开展VOCs连续观测,分析江苏省工业园区VOCs浓度现状及分布特征,对各市工业园区管控期间VOCs的减排效果进行评估并给出相应对策建议。结果表明:VOCs是江苏省臭氧生成的主要前体物,13个设区市典型工业园区VOCs体积浓度为26.2×10^-9,呈现“南高北低”态势,烷烃、烯烃、炔烃和芳香烃物种对臭氧生成贡献的占比分别为16.7%、44.0%、0.6%和39.1%;管控有效减缓了臭氧浓度上升的幅度,但不同地区对臭氧的生成贡献较大的物种不同,建立优先控制物种数据库,既达到调控目的,又减少对社会经济的影响。     

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。     

成都市空气质量状况研究

根据PM2.5数据网提供的成都市2013年9月到2014年10月的数据,对空气质量指数(AQI)和空气质量分指数(IAQI)进行定量化研究。结果表明,AQI的年均值为115,属于轻度污染,空气质量优良天数为187天,占全年的51%。四季空气质量状况由好到差是夏季秋季春季冬季。空气质量白天优于夜晚,O3最高值出现在15∶00时,其他污染物浓度最高出现在23∶00,16∶00—18∶00各种污染物的浓度较低,为运动的最佳时间。PM2.5和PM10的相关系数为0.975,其年平均值分别为82.33μg/m3和126.65μg/m3,在日均值样本中超标率分别达43%和30%,NO2超标率为9%,SO2和CO无超标。     

长沙市空气质量变化特征及气象要素影响分析

利用2015—2018年长沙市连续在线观测得到的环境空气6项污染物质量浓度和同期的气象要素数据,分析空气质量变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:长沙市空气质量正逐年好转,且具有明显的季节特征,呈春夏季较好、冬秋季较差的特征;影响长沙市空气质量最主要的首要污染物为PM_(2.5),其次为O_3,且以PM_(2.5)为首要污染物的天数逐年减少,以O_3为首要污染物的天数逐年增加。PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO浓度的季节变化特征都是夏低冬高,但O_3浓度的季节变化却是夏高冬低。各项污染物浓度与同期5种气象要素的相关性分析结果表明:各项污染物浓度与气压、气温、降水量、风速相关程度较高,其中,O_3与气象要素的相关性与另外5种污染物的相关性完全相反。     

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。     

NAQPMS模型预报合肥、蚌埠和芜湖空气质量的效果评估

评估了NAQPMS模式预报的合肥、蚌埠和芜湖2017年3月1日—2018年2月28日PM_(2.5)、PM_(10)和O_3地面浓度及预报准确率,发现模式对物种的预报能力依次为:O_3 PM_(2.5)PM10;对城市的预报能力依次为:合肥芜湖蚌埠。模式对PM_(2.5)和PM_(10)的预报能力在春季较弱,对O_3的预报全年均较强。整体而言,评估地区的空气质量以优良为主,等级准确率在秋季最高,冬季最低,年均值为69%;首要污染物以PM_(2.5)、O_3、PM_(10)和NO_2为主,其准确率在冬季最高,春季最低,年均值为62%。     

株洲市2013—2018年空气质量时空分布特征

利用2013—2018年株洲市空气自动监测站点PM2.5、PM10、O3、SO2、NO2和CO的逐日监测数据,分析该地区近6 a空气质量的时空变化特征。研究发现:株洲市空气质量整体显著性提高,2018年达标率达到78.9%,重污染日天数逐年降低且持续时间缩短。O3污染问题日益突出,尤其是5月—10月易发生超标。空气质量空间差异明显,郊区达标率较高,工业区和市中心达标率相对较低。污染物超标情况区域特征明显,工业区SO2和NO2超标天数相对较多,市中心O3超标日明显多于其他区域。     

让我们行动起来,唤回京城蓝天

北京市区空气质量甚忧北京市区的大气污染到了什么程度？1998年2月20日至年底的42周,只有8周符合国家二级标准,其余19周为轻度污染、14周为中度污染、1周为重度污染,不仅如此,北京的大气污染还呈加重之势。据统计,1998年,市区“空气污染指数”四级周数由1997年的14周增加到20周,增长428％;历来秋高气爽的9、10月份,空气质量都属四级。从环境浓度情况来看,前11个月的氮氧化物、一氧化碳、臭氧增加最为明显,北京已成为国内三种污染物同时超标的唯一城市。氮氧化物和一氧化碳平均浓度分别比1997年同期高出18％和11％,氮氧化物3～11…     

兰州市冬季采暖对空气质量影响的断点分析

基于2015—2018年兰州市空气质量及气象数据,采用断点回归方法估计冬季采暖事件对空气质量污染物浓度的处置效应,借此研究兰州市煤改气、煤改电等政策实施之后,采暖前后空气质量指数及6项污染物的结构性变化。3 a采暖期对比分析结果显示:冬季采暖效应显著增加了空气质量污染程度,在样本平均水平上相当于使AQI增加了约31.35%;PM_(2.5)和PM_(10)在断点两侧提升约52.08%、44.56%;O_3无明显规律,PM_(2.5)、PM_(10)的增加间接导致浓度下降。     

WRF CMAQ模式对常州市空气质量预报效果的评估

基于通用多尺度空气质量模型The Weather Research and Forecasting model coupled with CMAQ(WRF-CMAQ)对常州市2018年6～12月的空气质量预报结果,结合实况资料,进行了预报效果评估,以期为常州市空气质量的预报提供更好的参考。结果表明:(1)模式对常州市各预报时效空气质量指数(AQI)和各污染物浓度的标准化平均偏差(MFB)和标准化分数误差(MFE)均处于"理想水平"范围,能较好的反映实际空气质量变化趋势。(2)当空气质量为优良时,AQI和空气质量等级(AQI等级)预报效果最好,当空气质量达中度及以上污染时,预报效果最差,应进一步优化调整。(3)模式对首要污染物24小时预报准确率为66.9%,当空气质量为轻度污染及以上级别时,预报准确率较高。(4)模式对AQI的预报总体存在负偏差,对细颗粒物(PM_(2.5))浓度的模拟结果较好,对臭氧(O_3)和可吸入颗粒物(PM_(10))存在低估现象,对二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)和一氧化碳(CO)等3项污染物浓度均有所高估。     

成都市城区大气污染特征及其假日效应研究

对成都市城区O_3、SO_2、NO_X、CO、PM_(2.5)、PM_(10)、苯和甲苯进行了为期一年的在线观测。结果表明:成都市超标最严重的为NO_X,年平均质量浓度为(100. 9±61. 5)μg/m3,超标天数为119 d。PM_(2.5)、PM_(10)、CO和NO_X的浓度均为冬季最高; O_3春夏季高而冬季低; SO_2浓度冬季相对较高但总体水平较低。春、夏、秋季成都市大气中苯系物的主要来源为机动车,冬季则是机动车源和燃烧源的综合贡献。O_3日变化呈"单峰型"; NO、苯和甲苯都在上午出现峰值; NO_2与PM_(10)、PM_(2.5)均呈现出"双峰双谷"型日变化; CO也为双峰型日变化。各大气污染物浓度没有明显"周末效应",但"长假效应"显著。     

环境空气中臭氧分布特征和超标原因分析

以湖南省某市2015年4个国控空气自动站污染因子和气象参数监测结果为基础数据,分析了臭氧的分布特征和超标原因。结果表明,在4类不同的功能区中,工业区O_3的月均浓度和日最大8小时滑动平均浓度均为最高;O_3小时浓度的日变化呈单峰型分布,一般在8:00达到最低值,15:00达到最高值;O_3小时浓度未显现"周末效应"的特征,即工作日和非工作日的变化规律基本一致;该市O_3的生成与前体物NO_x的关系密切;O_3日均浓度和月均浓度与气温、日照时间成正比;与风速变化关系不大。     

新疆“乌-昌-石”区域空气质量变化特征分析

《自治区打赢蓝天保卫战三年行动计划(2018-2020)》将"乌-昌-石"重点区域作为主战场,其空气质量受到广泛关注。通过收集2018～2020年"乌-昌-石"区域空气质量数据,分析区域及所辖城市主要大气污染物浓度的时空分布特征和变化趋势。结果显示:2018～2020年"乌-昌-石"区域空气污染具有明显的时间和空间分布特征。2018～2020年"乌-昌-石"区域污染物PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2和SO_2的年均浓度呈波动下降的趋势,CO和O_3的年均浓度呈小幅度波动上升的趋势;优良天数比例呈波动上升趋势。6种污染物质量浓度年内分布特征为单峰型分布,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO峰值在1～2月,O_3峰值在7月;五个地区的优良天数比例年内变化规律基本一致,均呈现倒"U"型曲线,1～2月污染最重,优良天数比例为22.60%～21.40%,12月次之,为38.70%。PM_(2.5)质量浓度在空间分布上呈现阜康最高、乌鲁木齐市最低,NO_2质量浓度分布为乌鲁木齐市最高、昌吉市和石河子市较高、其余地区较低,O_3质量浓度最大的地区为石河子市、其余地区均较低。     

株洲市臭氧污染状况及相关气象因子分析

采用2013年1～12月空气质量自动监测数据对株洲市臭氧污染现状及相关气象因子进行分析。结果表明:监测期间全年臭氧日最大8 h平均浓度一级标准值达标率达到71.8%,全年超标率为1.6%,超标主要出现在季节变换时期。臭氧日最大8 h平均浓度的月均值变化呈"M"型,浓度高值持续时间长。日变化规律较强,且不同季节变化特征略有差别。臭氧浓度与气温有正相关性,相关系数为0.612;与湿度和云量有负相关性,且臭氧与湿度负相关性较明显,相关系数为0.731。     

南京典型站点春节期间大气污染特征

2017年1月27日～2月2日,在南京市江东北路176号站点对各类污染物进行在线观测,研究春节期间污染特征。结果表明:采样期间,ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_(10))最大值分别为142μg/m~3、172μg/m~3。ρ(PM_(2.5))/ρ(PM_(10))平均值为74.5%; OC与EC的平均浓度分别为11.0μg/m~3和1.91μg/m~3,两者的相关系数为0.92,表明两者的污染来源相对稳定、集中。OC/EC比值在3.4～14.0之内,均值为6.8,表明本站点二次有机物污染主要来自于燃煤排放与机动车尾气排放。春节期间,该站点的VOCs关键活性物种主要为丙烯、乙烯、间/对二甲苯、甲苯、正丁烷、异戊烷、异丁烷、反-2-丁烯、丙烷和1-丁烯;春节期间出现明显"假日效应",污染排放强度显著降低,空气质量良。     

“十二五”南充市城区空气质量变化及污染成因浅析

"十二五"期间,南充市城区空气质量于2014年之后有所改善,2015年达标率为74.37%,同比上年上升7.61个百分点;城区酸雨污染状况不断改善,酸雨频率和酸度逐年下降。城区主要污染物为可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM_(2.5)),根据污染源排放情况,结合2016年3~4月细颗粒物(PM_(2.5))源解析结果,PM_(2.5)的来源主要为机动车尾气、二次无机源、燃煤、工业工艺源、扬尘、生物质燃烧等,严格控制机动车尾气和VOCs排放应为今后首要工作任务。     

十堰市环境空气质量变化特征及污染防治对策

以十堰市大气环境质量监测数据为依据,对2013—2017年的大气环境质量状况及变化趋势进行了分析。结果表明,2013—2017年期间,十堰市空气中SO_2、PM_(10)、PM_(2.5)浓度呈明显下降趋势,NO_2的浓度变化不明显,O_3和CO浓度有上升趋势。通过分析已采取的污染防控措施,从优化产业布局和能源结构,加大VOCs排放企业的管控力度和提升环境监管能力等方面提出了针对性的对策建议。     

济南市石化企业大气污染物周末效应研究

利用2016年6-9月石化企业周边大气污染物(PM_(2.5)、SO_2、O_3、NO、NO_2、CO)浓度的连续观测数据,研究了PM_(2.5)、SO_2、O_3的"周末效应"及出现的原因。结果显示,PM_(2.5)、SO_2存在工作日浓度明显高于周末浓度的"周末效应"现象。PM_(2.5)、SO_2的"周末效应"与人类活动强度在工作日较大有着密切关系。O_3的"周末效应"表现为:抑制阶段周末浓度较高,光化学生成和消耗阶段工作日浓度较高,可能的原因是在上述阶段周末NO浓度较低,而NO_2和CO浓度较高。