呼市TSP大气污染趋势分析

本文对呼市TSP大气污染变化进行了分析,认为呼市TSP污染从2003年以来得到控制,"十五"较"九五"期间有明显的改善,采暖期TSP污染得到有效治理,并提出消除呼市大气TSP污染的有效对策.     

生态建设与能源结构调整并重根治呼和浩特市大气污染

呼市大气环境质量的主要污染因子是悬浮颗粒物。文章通过分析TSP的构成，说明了生态建设与能源结构调整是根治TSP浓度过高的两个主要手段。文中采用大量统计数据，科学论证了治理工程，呼市的大气污染一定能得到根治。     

基于GIS的城市大气TSP污染空间分析

利用GIS的空间分析功能 ,对焦作城区大气TSP的污染状况及污染源的内在关系进行了深入的分析 ,通过建立TSP污染类型划分标准和污染动态变化分类系统 ,对城区TSP污染进行了分区评价 ,并进一步对城区大气TSP污染的空间动态转化规律和趋势进行了研究     

呼和浩特市十年来环境空气污染趋势分析

通过对呼和浩特市10年的环境空气监测数据进行分析,结果表明,二氧化硫、总悬浮颗粒物呈下降趋势,二氧化氮变化不大,尘是影响呼市环境空气质量的主要污染因子,并提出了改善呼市大气环境质量的对策。     

城市道路绿化带土壤侵蚀和TSP污染的相关性研究

低质量的城市道路绿化带也可造成城市的环境污染。对长沙市道路绿化带年土壤侵蚀量进行估算,约为 90t/a。对长沙市的道路绿化低质量问题、绿化带土壤的侵蚀情况及由此引起道路低空的 TSP污染情况进行了相关性研究。研究表明,低质量道路绿化与道路低空大气颗粒物污染成正相关,有非常显著意义。证明了绿化带土壤侵蚀可以成为城市大气颗粒物污染的重要来源。最后对城市道路绿化提出了修订新标准的建议。     

城市大气环境TSP污染防治对策

TSP是悬浮在城市大气环境中的总颗粒物，亦称为大气灰尘，是影响城市大气环境质量的重要污染物。它不仅影响到到城市居民的生活质量和身体健康，而且直接影响到城市环境卫生与美观。为了防治城市大气环境的TSP污染，采用从污染源治理、到提高城市姆化面积、喷水除尘等各种途径和对策，然而灰尘仍然是城市大气环境中的首要污染物。为了有效地降低城市大气环境污染，该文试图对目前的大气污染防治措施进行一定的分析。     

城市大气TSP浓度影响因素分析

城市大气中TSP(总悬浮颗粒物)的产生与该市工业生产规模、经济发展状况、科学技术水平、环境管理能力、市政建设、居民生活水平以及气候气象条件等诸多因素有关,上述各种因素的综合作用导致出现大气TSP污染。实际上欲将影响TSP浓度水平的所有因     

基于API方法的城市大气污染评价

收集了2006年《重点城市空气质量日报》中中国86个重点城市空气质量主要分析指标——空气污染指数（API）、首要污染物、空气质量级别,并对数据进行统计分析。结果表明：（1）总体来说,中国城市大气质量良好;（2）城市大气污染以煤烟型污染为主,大气中以TSP、SO2和NOx作为首要污染物出现的频率依次递减;（3）城市大气污染最严重的季节是冬季,最轻的季节是夏季;（4）城市大气环境质量表现出从北到南、从沿海至内陆逐步变差的趋势。     

气象条件变化对呼市地区大气污染的影响

利用1995至2002年呼和浩特市区空气污染物PM10、TSP、NO2、NO2、SO2浓度的实际监测数据与同期的地面要素场资料、大气边界层气象参数和地面天气图分析了污染物浓度与气象条件的关系及气象条件变化对呼市地区污染物浓度变化的影响，讨论了污染物浓度变化规律的成因。在此基础上用逐步回归方法建立了不同季节呼市地区空气污染浓度统计预报模型。     

廉江某地区大气TSP、PM10、PM2.5污染水平及相关性研究

为研究廉江市大气颗粒物污染特征,于2014年11月～12月采集TSP、PM10、PM2.5样品,用重量法分析质量浓度,并对相关性进行分析.结果表明,用环境空气质量标准(GB 3095-2012)来衡量,廉江市冬季大气颗粒物TSP、PM10、PM2.5的日均浓度均符合标准,环境空气状况良好;三个代表性采样点在监测周期内TSP、PM10、PM2.5的浓度变化趋势大体一致,监测结果能客观反映该区域颗粒物的污染状况;PM2.5与PM10,PM10与TSP之间均存在着显著相关性,回归方程相关性较好.     

宣化城区大气TSP浓度特征及来源分析

以宣化区大气环境监测数据为基础,评价了宣化城区非采暖期和采暖期TSP污染的现状,分析了TSP污染的日变化特征.根据X荧光分析测定的TSP元素成分,采用因子分析法探讨了TSP污染的来源.宣化城区TSP在非采暖期以冶金行业排放为主要来源,采暖期则以燃煤为主要来源.最后,针对污染物来源提出了城区TSP污染控制对策.      

影响郑州市大气TSP浓度诸因素的灰色关联分析与弹性分析

根据郑州市大气TSP浓度的监测数据以及相关影响因素数据，运用灰色系统理论的关联分析方法，得出了影响TSP浓度的主要因素，并通过建立灰色GM（1，N）模型，运用弹性分析理论分析了各影因素对TSP浓度的贡献大小。经过两者分析，提出了控制和治理TSP污染的对策。     

浮尘天气对十堰空气质量的影响

以十堰市近几年来的气象统计和空气中总悬浮颗粒物的监测结果为例,探讨北方频发沙尘暴天气对十堰空气质量的影响及其影响的程度,认为沙尘暴天气对我省空气质量主要是以浮尘天气出现,总体影响不是很严重。本地扬尘、扬沙是影响十堰空气质量的主要污染物,而浮尘天气更加重了总悬浮颗粒物的污染程度。     

成都市东区TSP及其重金属污染分析

采用TSP大流量采样器对成都市东区进行连续采样,对该区域大气总悬浮颗粒物的污染情况以及其中的重金属铅、镉、铜、锰、砷、汞的含量进行了分析。结果表明,成都市东区总悬浮颗粒物的超标率达到37.5%,存在中度的大气污染;TSP中重金属元素平均浓度的大小顺序为:As>Mn>Pb>Hg>Cu>Cd;TSP中重金属的含量虽未超过工作场所空气中有毒物质容许浓度值,但随着人类活动及机动车数量的增加,其排放量仍不容忽视。     

赤峰市中心城区TSP中的扬尘贡献率的估算

地面扬尘在自然风力、机械动力的作用下易产生TSP污染。本文以1999－2001年的监测数据为基础，对赤峰市中心城区地面扬尘贡献率进行了估算，结果为43.1%，双南方的重庆市（20.0%）高出一倍多，双北方的长春市高出7.1%。     

营口港鲅鱼圈港区大气环境质量分析与评价

通过对营口港鲅鱼圈港区10年监测数据进行了全面统计、分析、评价，得知营口港鲅鱼圈港区大气环境质量，目前尚属清洁与轻污染范畴。但是，随着港口规模的不断扩大，大气污染有加重的趋势，TSP污染将尤为突出。因此，鲅鱼圈港区环境保护工作的重点为TSP污染的预防和治理。     

上海市TSP-Pb空气质量监测点位优化研究

通过对上海市23个站点的TSP-Pb监测数据的分析,发现TSP与Pb之间具有良好的相关性.因此考虑只用TSP数据对站点进行优化.通过对各站点TSP数据的聚类分析,将所有站点分为6类,然后对包含多个站点的类,将类中各站点与本类均值一同进行再聚类,选取代表站点.最终选取6个站点作为上海市TSP-Pb污染水平的代表站点.优化前后的对比分析表明,优化结果合理,信息损失量小.     

能源重工业区大气环境容量与大气环境整治研究

利用不同风速出现频率条件下的箱式扩散模型对龙门能源重工业区的大气环境容量进行计算,SO2的环境容量为21097.72ta,TSP的环境容量为63293.15ta。运用资料收集法和成果参照法分别统计有组织排放的污染物量和计算无组织排放的污染物量,SO2为13728.79ta,TSP为68555.97ta。小风及静风条件下SO2的大气环境容量利用率为71.2%,TSP的大气环境容量利用率为108.1%;大风条件下SO2的大气环境容量利用率为30.1%,TSP的大气环境容量利用率为109.6%。研究结果表明,在不同的风速条件下,污染情况有所不同。SO2主要是有组织排放,其容量相对剩余量为7368.93ta。TSP已经超容量,大风条件下,煤堆起尘、裸露地面扬尘是主要的污染源;小风条件下,大气污染由无组织扬尘和有组织排放共同作用。针对园区存在的环境问题,提出相应的大气环境整治措施。     

广州市大气TSP浓度变化及其与气象因子的关系

利用实地监测大气TSP浓度和局地气象数据,研究了2005年至2006年广州市不同功能区大气TSP浓度变化及其与气象因子的关系。结果表明,工业区大气TSP月平均浓度0.273mg/m3最高,显著高于交通繁忙区的0.207mg/m3;极显著高于商业区的0.180mg/m3、社区的0.155mg/m3和对照郊区的0.142mg/m3。研究显示,广州市大气TSP污染仍然比较严重。广州市大气TSP浓度与降雨呈现负相关性,与温度呈极显著的负相关性,与相对湿度呈显著的负相关性,与风速呈负相关性,与风向的相关性不明显。各功能区大气TSP浓度与局地气象因子也存在类似的规律。