青岛市采暖期PM2．5与大气能见度的关系

利用青岛市大气综合观测站的研究性监测数据,分析了2011年采暖期PM2.5和能见度的相关性,结果表明：①能见度在≤3km时,对应的PM2.5浓度超出0．250mg／m^3,属于严重污染;②PM2.5浓度对能见度的影响存在一临界区域,当PM2.5浓度低于该临界区时能见度会随PM2.5浓度减少迅速改善,临界值大致位于PM2.5浓度为0．100mg／m^3处;③相对湿度小于85％时,能见度与PM2.5浓度呈显著负相关。其中,相对湿度在60％-70％时,能见度与PM2.5浓度之间的相关性最好,PM2.5对能见度的影响最直接。     

乌鲁木齐终端能源消费结构与采暖季PM10污染相关性分析

通过定量分析近年环境空气质量变化,建立并验证采暖季PM10与能源消费结构的多元回归方程,得出了各个主要终端能源消费比例变化对采暖季PM10的影响效果,解释了提高清洁能源消费比例对改善空气质量所起到的作用,为进一步治理采暖季PM10的污染提出了相应措施.     

PM10颗粒物采样器对比测试方法研究

在参考了美国国家环保局相关文献的基础上。提出了颗粒物监测仪器对比分析方法，有效地消除了时空对PM10采样器的影响。为颗粒物采样器的研制提供了参考。     

上海市城区典型居民住宅区PM2.5和PM10监测结果比较研究

在上海市环境空气质量连续自动监测网络中的一个城市居民住宅区监测点进行了为期一年的PM2.5和PM10的同步监测，监测结果表明：PM2.5和PM10日平均浓度之间的比值范围为0．194～0．889，月平均浓度之间的比值范围为0．420～0．667；冬季颗粒物中小粒径颗粒物PM2.5的比例较高，春季则较低；随着相对湿度的上升；颗粒物中小粒径颗粒物PM2.5的比例缓慢升高；比值变化的风向特征与监测点周围环境情况有关；PM2.5和PM10监测结果月均值之间和各月的日均值之间均线性相关，回归直线关系存在。     

青岛市区春夏季大气能见度与颗粒物的关系

利用青岛市灰霾综合观测站2012年3月2日-2012年6月7日期间的监测数据,分析了青岛市区大气能见度与不同粒径颗粒物质量浓度的日变化特征,比较了各级别大气能见度下不同粒径颗粒物质量浓度及所占比例的相关性,研究了相对湿度对大气能见度和颗粒物质量浓度相关性的影响.结果表明,监测时段大气能见度与颗粒物质量浓度呈现较好的负相关,每天大气能见度最低值出现在早晨07:00--09:00;剔除相对湿度高于90％的前提下,PM2.5是影响大气能见度的主要因子,随着其在PM1o中所占比例上升,大气能见度级别不断下降,相关系数为-0.84;不同相对湿度区间下,PM2.5对大气能见度的影响最明显,其中,相对湿度为60％ ～ 70％,大气能见度与颗粒物质量浓度之间的相关性最好.     

平顶山市大气PM10、PM2.5污染调查

于2003年12月-2004年11月对平顶山市城区大气PM10、PM2.5污染进行了调查.结果表明,2004年大气PM10、PM2.5质量浓度分别为0.031 mg/m3～0.862 mg/m3、0.019 mg/m3～0.438 mg/m3;年均值分别为0.174 mg/m3、0.114 mg/m3,超标0.74倍、6.60倍.PM10、PM2.5污染的季节变化趋势是以冬季、春季高,秋季次之,夏季最低,细颗粒(PM2.5)约占PM10 65%;As、Pb、Cd、S、Zn、Cu、Mn、Ca等元素是颗粒物中主要污染元素,易在PM2.5中富集.平顶山市大气颗粒物污染的主要来源有煤炭燃烧、汽车尾气、城市基础建设和有色金属冶炼行业.     

环境空气中TSP与PMl0的相关性浅析

通过对自动监测PMl0与24h手工监测TSP的监测结果对比分析，运用数理统计的方法进行了相关性分析找出了两者的回归方程，以保持监测数据的连续性。     

基于GIS的石家庄市PM10和PM2.5时空分布研究

利用2018年261个乡镇环境空气自动监测站监测数据,结合GIS空间分析技术,对石家庄市PM10和PM2.5的时空污染特征进行了研究。结果表明,石家庄地区PM10和PM2.5污染的空间分布整体表现为西北部山区好于东南部的平原地区,主城区好于周边县(市、区)的特征。采暖期PM10和PM2.5的污染程度明显重于非采暖期。PM2.5稳定性差于PM10,PM10和PM2.5的稳定性与污染程度具有一定的负相关性,表现出污染越轻的区域稳定性越差。两者的日均值浓度变化在时间序列上呈极强正相关,且污染越重的区域时间相关性越强。与日均值相关性不同,污染程度越轻的区域PM10和PM2.5年均值的线性相关性越强。     

乌鲁木齐市可吸入颗粒物(PM10)与总悬浮颗粒物(TSP)的相关性规律浅析

通过对乌鲁木齐市的PM10和TSP数据的对比分析，找出PM10在TSP中所占比率（分担率）在采暖季和非采暖季的变化范围，从而使过去采集的TSP数据与PM10数据有一定的可比性，保证监测数据的连续可比。     

博乐市PM10与TSP相关性分析

选用博乐市2010年大气PM10与TSP监测数据月均值,分析了PM10与TSP在大气中的浓度变化相关性趋势、沙尘暴天气对其相关性的影响以及PM10占TSP中的浓度比,并得出PM10与TSP的浓度变化趋势除沙尘暴天气干扰外非常相似,具有很好的相关性。     

重庆市春季大气PM10中有机碳、元素碳浓度水平及污染特征分析

2006年4月于重庆市主城区9个采样点和1个城郊对照点同步采集了大气PM10样品,利用热分解示差热导法元素分析仪测定了PM10中的有机碳(OC)、元素碳(EC)的质量浓度,对OC和EC的污染水平、空间分布、OC和EC的浓度关系以及二次有机碳(SOC)等特征进行了较为详细的分析。结果显示,不同区域采样点的OC、EC浓度存在较明显差异,主城区大气环境中OC、EC平均浓度分别为52.5、8.6μg/m3,是对照点OC(16.8μg/m3)、EC(2.9μg/m3)浓度的3.1和3.0倍;主城区总碳气溶胶(TCA)占PM10总浓度的比例均值为33.3%;无论是高污染城区点还是一般城区点,OC和EC浓度间的相关性均不显著;各样点OC/EC值均超过2,表明存在二次有机碳的贡献;初步估算主城区PM10中的二次有机碳浓度均值为39.6μg/m3,占PM10总浓度的16.1%左右。     

杭州市大气PM2.5和PM10污染特征及来源解析

2006年在杭州市两个环境受体点位采集不同季节大气中PM2.5和PM10样品,同时采集了多种颗粒物源类样品,分析了其质量浓度和多种化学成分,包括21种无机元素、5种无机水溶性离子以及有机碳和元素碳等,并据此构建了杭州市PM2.5和PM10的源与受体化学成分谱;用化学质量平衡(CMB)受体模型解析其来源。结果表明,杭州市PM2.5和PM10污染较严重,其年均浓度分别为77.5μg/m3和111.0μg/m3;各主要源类对PM2.5的贡献率依次为机动车尾气尘21.6%、硫酸盐18.8%、煤烟尘16.7%、燃油尘10.2%、硝酸盐9.9%、土壤尘8.2%、建筑水泥尘4.0%、海盐粒子1.5%。各主要源类对PM10贡献率依次为土壤尘17.0%、机动车尾气尘16.9%、硫酸盐14.3%、煤烟尘13.9%、硝酸盐粒8.2%、建筑水泥尘8.0%、燃油尘5.5%、海盐粒子3.4%、冶金尘3.2%。     

北京市大气PM10源解析研究

于2004年在北京市定陵、车公庄、古城、亦庄、房山和奥体中心6个采样点采集大气PM10环境样品,针对北京市颗粒物主要排放源采集土壤尘、建筑水泥尘、燃煤等污染源PM10样品,分别对其中的无机元素、离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)进行测定。采用代表北京市颗粒物主要排放源PM10组分特征的成分谱,利用CMB受体模型对PM10来源进行解析。结果表明,PM10的最大来源为土壤尘,其它贡献源类依次为燃煤排放、机动车/燃油排放、二次粒子(SO42-、NO3-和NH4 )、建筑水泥尘。污染源贡献具有明显的季节变化,并存在一定的地域变化。     

广州市灰霾期PM10的化学组成对能见度的影响

采集广州市大气可吸入颗粒物(PM10)样品,并分别对冬、夏两季灰霾和非灰霾期PM10中有机碳(OC)、元素碳(EC)和水溶性离子进行分析。广州市灰霾期大气PM10中的主要化学成分按质量浓度大小排序为OC>NO3->SO24->NH4+>EC(非灰霾期则依次为OC>SO24->EC>NH4+>NO3-),其质量浓度分别为非灰霾期的4.7、12.5、3.7、3.2和2.3倍。相关性分析表明,灰霾期总碳[TC(OC+EC)]及NO3-的质量浓度对大气能见度的降低起主要作用,而非灰霾期则主要是TC和SO24-。     

郑州市 PM2．5和 PM10质量浓度变化特征分析

根据郑州市2013年PM2．5和PM10颗粒物连续自动监测数据,对郑州市各国控站点的PM2．5和PM10的达标情况、变化趋势等进行探讨分析。结果表明：2013年郑州市PM10和PM2．5的年均质量浓度均超过了新标准规定的年均值二级标准限值。 PM10和PM2．5月均值峰值出现在1月和10月,谷值出现在8月,各月PM2．5的超标天数都大于PM10。PM10和PM2．5冬季的日均值浓度明显高于其他季节,呈双峰型,夜晚浓度整体高于白天;PM2．5春、夏、秋三季日变化呈单峰型,PM10夏季和秋季呈单峰型,春季呈双峰型。 PM2．5和PM10日均值有着非常显著的线性相关关系,PM2．5和PM10浓度的比值（p）10月最高。     

北京市主要PM10排放源成分谱分析

对北京市土壤尘、道路扬尘、城市扬尘、建筑施工尘、钢铁尘、煤烟尘等主要PM10无组织排放源和固定源进行采样、分析,建立相应的成分谱数据库,通过对其化学组分分析,确定各类PM10排放源的化学组分特征和标识元素。土壤尘、建筑施工扬尘、钢铁尘、煤烟尘PM10的标识元素分别为Si、Ca、Fe、Al,道路扬尘显示出明显的土壤尘、建筑施工尘和机动车污染的特征,城市扬尘成分谱与道路尘有很强的共线性,具有明显的道路扬尘特征。     

乌鲁木齐市冬季大气颗粒物PM_(10) 和PM_(2.5)污染水平及相关性研究

为研究乌鲁木齐市冬季采暖期间大气颗粒物污染特征,通过采样和在线监测二种手段分析了2015年1~2月大气颗粒物样品,采用重量法分析颗粒物质量浓度,并对其相关性进行分析。结果表明:依据《环境空气质量标准》(GB 3095-2012),采样期间乌鲁木齐市大气PM_(10) 和PM_(2.5)的日均质量浓度均超过了国家二级标准,颗粒物污染严重;PM_(10) 和PM_(2.5)存在显著相关性,PM_(2.5)和PM_(10) 浓度的比值均大于0.5,采暖期PM2.5对乌鲁木齐市大气颗粒物贡献显著。     

2006年春季石家庄市沙尘天气与PM_(10)污染

文章应用气象资料和环境监测逐时资料,对2006年春季石家庄市出现的沙尘天气过程中PM10浓度变化,及其与污染源、天气形势、风、周边环境等的关系进行分析。结果表明,沙尘天气的首要污染物均是PM10,PM10的变化曲线呈正态分布,春季中度及以上污染日均出现在污染日当日或次日。造成石家庄沙尘天气污染源分本地型、外来型以及两者共同影响型三种。本地型沙尘污染强度取决于风速大小及强风持续时间,PM10浓度变化与风速呈正相关。而外来型污染多发生在地面弱气压场,PM10浓度变化与风速呈反相关。文章总结出沙尘天气污染预警的几个必要条件,可供实际的空气质量预警参考。     

大中型商场PM10、PM2.5污染水平与来源分析

利用便携式气溶胶监测仪,对平顶山市区的中原商场、商业大楼、食品城总店三家大型商场不同楼层空气PM10和PM2.5进行了现场测定。结果显示,平顶山市大中型商场可吸入颗粒物污染严重,PM10、PM2.5污染平均超标率分别为13.7%和48.0%;PM10、PM2.5的质量浓度在时间和空间分布上存在很大差异;PM10中PM2.5所占比例为83%。