毕节市中心城区大气污染物时空分布特征分析

为研究毕节市中心城区大气环境污染现状,利用2019—2021年毕节市中心城区3个国控监测站点的6项基本污染物以及AQI监测数据,采用趋势分析法,对毕节市中心城区各污染物浓度的时空分布特征进行了分析。结果表明：(1) 2019—2021年毕节市中心城区PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO、NO₂年平均浓度整体呈下降趋势,O₃年平均浓度呈上升趋势。(2) PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO、NO₂浓度月变化大致呈“U”型分布,O₃浓度月变化呈倒“U”型。(3) PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO、NO₂浓度季节变化规律为冬季最高、春秋季次之、夏季最低;O₃浓度季节变化特征为春>夏>秋>冬。(4) PM_2.5、PM_10<...     

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。

     

2010—2018年西安市大气污染物变化特征分析

日益严重的大气污染问题不仅对西安市的城市形象,还对人们的身体健康造成危害。对西安市13个国控环境空气质量自动监测站6类污染物的数据进行时空变化特征分析,对各污染物的相关性进行分析,并探讨大气污染原因,结果表明：2010—2018年SO₂浓度显著降低,PM₁₀和NO₂年均浓度总体并未呈现下降趋势,2013—2018年PM_2.5浓度变化趋势与PM₁₀浓度变化趋势相同,二者污染情况均较严重,CO浓度呈减小趋势,2013—2016年O₃的污染状况有恶化趋势;第二、三产业增加值的大幅上升所反映的工业、旅游业、交通运输、餐饮业的大规模发展,对西安空气质量有较大影响;SO₂的工业减排对大气SO₂浓度水平下降效果明显,但NO_x和烟（粉）尘排放量的下降却没有反映在大气NO₂和颗粒物浓度下降上。说明大气NO₂来源除了工业来源外,还有其他重要来源（如：机动车排放、天然气燃烧产物）,同时也反映了大气颗粒物来源的复杂,单纯依靠降低烟（粉）尘排放量无法有效降低颗粒物浓度。高增速的机动车保有量和能源消费结构均对西安市大气污染问题有重要影响。     

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。     

成都市区夏季大气污染物浓度时空变化特征分析

为了解成都市区大气污染物浓度水平及其变化规律,统计分析了2013年6月1日—8月31日3个市区站点(十里店、梁家巷和草堂寺)SO2、NO2、O3、PM2.5、PM10和CO逐时观测资料.结果表明,观测期间O3污染严重,上述3个站点小时均值超标率分别达22%、37%和42%.大气颗粒物污染也较为严重,上述3个站点PM10日均浓度超标率分别为13%、8%和3%,而PM2.5日均值超标率分别高达34%、27%和26%.NO2和CO早晚的浓度高峰主要与机动车流量增加和混合层高度降低有关.由于紫外辐射影响,O3浓度在正午出现峰值.受机动车流量高峰和气象条件的影响,PM2.5和PM10最大值和最小值分别出现在上午和下午.通过对污染物"周末效应"的分析,发现周末O3、PM2.5和PM10的浓度显著高于工作日,SO2、NO2和CO反之.成都市区大气污染受局地排放和外源输送共同影响,其中PM10和NO2主要受局地源控制,而PM2.5、SO2和O3受外输送影响较大.     

太原市典型大气污染物时空分布及其成因分析研究

根据太原市2001年-2012年环境空气定点监测数据,采用分时段统计分析和GIS空间分析相结合的方法探讨了太原市主要大气污染物的时空分布特征,并分析了形成原因.结果表明,太原市环境空气污染物浓度呈逐年下降趋势,环境空气质量逐步改善,这与太原市积极转变经济结构,加强污染控制有直接的关系.但是,太原市自然气象条件和污染源格局都不利于环境空气质量的改善,太原市空气污染情况依然严峻.     

江苏省淮安市大气中德克隆浓度水平及时空分布特征

为评估淮安市大气中DP（德克隆）的水平及分布特征,于2016—2018年采用大气被动采样方法,共收集了96个大气样品,对大气中ρ（DP）、ρ（syn-DP）（syn-DP为顺式DP）和ρ（anti-DP）（anti-DP为反式DP）进行分析,结合f_syn〔ρ（syn-DP）占ρ（DP）的比例〕分布模式,追溯大气中DP的迁移转化规律.结果表明:①所有样品中均检出DP,厂界内大气中ρ（DP）范围为1 925~4 221 pg/m3,平均值为3 053 pg/m3;除厂界内采样点外,其他采样点大气中ρ（DP）范围为9~92 pg/m3,平均值为42 pg/m3.②ρ（DP）最高值出现在厂界内采样点,其ρ（DP）比厂界外采样点高约3个数量级.③大气中ρ（DP）分布受季节性影响较为明显,呈冬季高、夏季低的特征.④厂界内采样点f_syn平均值为0.26,厂界外采样点的f_syn值在0.18~0.53之间,平均值为0.28,与厂界内采样点大气中DP的f_syn平均值相当.研究显示,淮安市大气中的高水平DP主要来源于DP生产,f_syn值受季节和空间变化的影响.      

天津重污染期间大气污染物浓度垂直分布特征

利用天津气象局255 m铁塔垂直4层观测平台(高度分别为3、40、120和220 m),对各层大气中的NO_x、O₃、SO₂浓度(均以φ计)和PM_2.5浓度(以ρ计)进行了连续观测,结合同步气象要素分析了2010年10月3—11日天津发生的一次重污染事件.结果表明:在此次重污染事件期间,一次及二次污染物浓度的垂直梯度变化差异显著,φ(NO)、φ(NO₂)和ρ(PM_2.5)随高度上升而降低,φ(NO)在3～120和120～220 m的递减率分别为58.0%和8.5%,ρ(PM_2.5)在3～220 m递减率为13.0%;而φ(O₃)和φ(SO₂)平均值却随高度的上升而增加,其中φ(O₃)在3～40、40～120和120～220 m的增长率分别为108.0%、19.1%和56.4%,φ(SO₂)在3～220 m的增长率为25.0%. NO_x主要来源于局地近地面污染源的排放;SO₂主要来源于高架点源的排放,O₃则来源于局地光化学过程积累;PM_2.5受局地排放源和光化学过程的双重影响,垂直梯度变化最不显著. 不利于扩散的气象条件使以局地排放为主的污染物积累升高及其伴随的光化学反应造成了天津此次重污染事件.      

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。     

运城大气污染物时空演化特征及源区分析

在复合型大气污染治理常态化背景下,联防联控的治理模式已经成为当今区域性大气污染的主要解决措施和根本途径。本文通过山西省运城市大气污染物监测站点监测到的大气数据,分析了2021年运城市大气污染物SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5、PM₁₀浓度的时空分布特征和与气象因素的相关性,通过分析运城市污染物的排放清单计算出了大气污染物的排放指标和排放量,从时间和空间的角度对其防控管理工作提出了建议,以期为同行今后工作提供一定的参考和借鉴。     

西安市PM_(2.5)的时空分布特征研究

大气污染物PM_(2.5)对空气质量造成严重危害,威胁着人类健康。根据西安市13个监测区2013年1月1日—4月26日的PM_(2.5)质量浓度数据,得出西安市PM_(2.5)的浓度呈冬季高、春季低的特点。结合西安市的海拔数据、气象资料,并引入污染系数,分析得出了西安市13个监测区PM_(2.5)的浓度有以下规律:从西到东递减;分布与海拔高度和风向特点相一致;与平均温度、最高温度、最低温度均呈现负相关关系,但相关性不是很高。这为PM_(2.5)的针对性治理工作提供了理论指导。     

西安市主要大气污染物的相关性分析及时空分布特征

为深入了解西安市大气污染程度,对2015年西安市主要大气污染物(SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)、PM_(10)、O_3)的空气质量指数进行了逐日变化分析、相关性分析及空间插值分析。结果表明:SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)、PM_(10)空气质量指数春冬季高于夏秋季,而O_3空气质量指数则是春冬季低于夏秋季。11月和12月份污染较为严重。在4个季度中,PM_(2.5)和PM_(10)与气态污染物SO_2、CO、NO_2均呈正相关,说明PM_(2.5)、PM_(10)与这3种气态污染物具有同源性。SO_2与CO、NO_2均呈显著性正相关,三者均受化石燃料燃烧及机动车尾气影响。O_3与CO、SO_2相关性不大,与NO_2在二季度呈现正相关。SO_2、NO_2、PM_(2.5)、CO、PM_(10)多聚集在高新西区、莲湖区、碑林区、经开区、雁塔区、长安区,O_3多聚集在阎良区、未央区和灞桥区。     

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<...     

北京市PM_(2.5)组分SO_4~(2-)浓度的时空分布及来源分析

采用观测与数值模拟相结合的方法并查阅大量文献,系统分析了北京市SO_4~(2-)时空分布、转化及来源特征,结果表明:近年来北京市SO_4~(2-)年均浓度在8.85~25.13μg/m3;2013年北京市SO_4~(2-)浓度整体呈现出重污染日>冬季>春、秋季>夏季的特征,日变化上SO_4~(2-)浓度呈现双峰型分布,空间分布上SO_4~(2-)浓度呈南北梯度分布特征;2013年北京市SOR年均值在0.36~0.44,重污染日SOR平均值在0.40~0.46;2013年北京市年均SO_4~(2-)本地、外来源、背景及边界条件分别贡献34%、57%、9%;重污染日SO_4~(2-)本地、外来源、背景及边界条件分别贡献18%、77%、5%;外来源对北京市SO_4~(2-)浓度起着更为重要的作用。     

“组合火焰型”焦炉大气主要污染物排放特征分析

为了研究"组合火焰型"焦炉对大气环境的实际影响,通过实测主要污染物排放浓度,对其排放规律及达标情况进行分析。结果表明:颗粒物有组织排放浓度特征规律为,筛焦处>备煤处>焦炉烟囱>装煤处>推焦处;SO2、NOx有组织排放浓度特征规律为,焦炉烟囱>推焦处>装煤处;BaP有组织排放浓度特征规律为,装煤处>推焦处>焦炉烟囱;装煤处、推焦处以BaP污染为主,焦炉顶以NOx污染为主。受装煤、出焦的双重影响,颗粒物无组织排放由塔南向塔北浓度逐渐降低,BaP、BSM在装煤塔两侧浓度水平相当。在生产负荷大于90%的情况下,所测污染物排放浓度均能达标且优于传统型焦炉,在BaP、BSM控制方面具有明显优势。     

主成分分析和GIS技术在沈阳大气环境时空特征研究中的应用

在广泛收集整理相关资料和数据基础上,运用主成分分析法和GIS SuperMap技术对沈阳市2002—2010年大气污染物SO2、NO2、PM10年均值和8个环境监测站点2002—2010年的SO2、NO2、PM10年均值进行分析,结果表明:在时间变化方面,大气主要污染物的年均值在逐年下降,大气质量在近9年间逐渐转好,2007—2009年污染指数的月平均值变化曲线清晰呈现出两头高中间低的"U"字型变化趋势;在空间变化方面,从市中区到近郊区再到远郊区有逐渐减弱的趋势,市中心的太原街、小河沿的环境质量逐年转好,但市郊区的环境质量在逐年下降。     

苏鲁边界区域水资源保护与利用的协同机制探讨——以南四湖为例

通过对苏鲁界湖南四湖水源保护与利用状况的详细考察,全面系统分析了湖域水资源现状、存在的关键问题、影响因素等。针对湖域水资源现状,探讨了南四湖流域水资源保护与利用的协同机制,即建立湖域水资源协同规划与管理机制、湖区经济协同发展机制、生态修复与补偿协同机制、群众协同参与与监督机制、水危机协同处置机制和湖域界面冲突协同控制机制等,以促进跨界区域水资源的保护与利用,统筹区域协同发展,增强南四湖湖域的可持续发展能力。     

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     

乌鲁木齐市大气湿沉降离子空间分布特征研究

降水样本中所含的离子成分和浓度能有效地反映出大气环境的污染状况。实验在乌鲁木齐市不同区域布设了降水监测点收集样品,进行数理分析,结果显示阴阳离子中SO_4~(2-)和Ca~(2+)所占比重最大,且在不同区域各阴阳离子的浓度均存在差异,从浓度分布情况来看市北区>市中区>市南区,从污染源分析来看,燃煤、沙尘和石油化工是影响离子浓度的主要原因。作为参照点的浓度已明显高于其他区域,建议政府部门及时调整,力求背景点监测数据的有效性。     

陕西省雾霾污染时空分布特征及相关性分析

基于陕西省10个地级市2016年PM2. 5浓度数据,分析雾霾污染的时空分布特征,计算雾霾污染与气象及社会经济因素不同指标间的相关性。结果表明:陕西省雾霾污染时空分布差异较大,随季节变化特征明显,冬季污染最严重且范围最广,春秋季次之,夏季最小;关中地区雾霾污染最严重,并且逐渐向南北两边扩散;雾霾污染时空分布与气象因素紧密相关,温度、风力与雾霾污染呈负相关,湿度对其影响较小。社会经济因素中,工业企业生产和能源结构、污染物的直接排放都是影响雾霾污染的重要因素。