重庆市大气主要污染物特征分析

基于环境空气质量监测数据,分析了各项污染物时间变化特征,并利用SPSS 19.0软件进行相关性分析和主成分分析。结果表明:SO_2和CO污染较轻,NO_2浓度水平较高,O_3和PM_(2.5)污染相对严重。SO_2和O_3呈现"单峰型",NO_2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)呈现"双峰双谷型"的日变化特征。SO_2、NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)呈"U型",O_3呈现倒"U型"季节变化特征。PM_(10)、PM_(2.5)与SO_2、NO_2、CO,SO_2与NO_2、CO,NO_2与CO呈现正相关;NO_2、CO与O_3呈现负相关。主成分分析法结果显示第1个因子为PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2,第2个因子为O_3。     

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。     

挥发性污染物二硫化碳处理技术

2016年11月—2017年2月在西安市城郊连续观测了NO_2、SO_2、O_3和PM_(2.5)的浓度,利用观测数据分析大气污染物的日变化和周末效应特征,结合不同污染物间的相关性分析结果,初步探讨了污染物间的相互作用机理。结果表明:观测期间NO_2、SO_2、O_3和PM_(2.5)浓度的平均值分别为(39.9±21.0),(77.2±22.8),(37.7±23.5),(192±141)μg/m3。PM2.5污染最为严重,超过国家二级标准的2.56倍。NO_2、SO_2和O_3浓度日变化特征显著,其中NO_2和O_3日变化为单峰型,SO_2日变化为单峰单谷型,PM_(2.5)日变化幅度较小。NO_2和SO_2周末效应较为明显,O_3和PM_(2.5)周末与工作日相差较小。PM_(2.5)浓度与NO_2、SO_2和OX浓度均为显著正相关,表明前体物和大气氧化性对PM_(2.5)浓度有显著影响。     

西安城郊采暖季大气污染物浓度特征研究

2016年11月—2017年2月在西安市城郊连续观测了NO_2、SO_2、O_3和PM_(2.5)的浓度,利用观测数据分析大气污染物的日变化和周末效应特征,结合不同污染物间的相关性分析结果,初步探讨了污染物间的相互作用机理。结果表明:观测期间NO_2、SO_2、O_3和PM_(2.5)浓度的平均值分别为(39.9±21.0),(77.2±22.8),(37.7±23.5),(192±141)μg/m3。PM2.5污染最为严重,超过国家二级标准的2.56倍。NO_2、SO_2和O_3浓度日变化特征显著,其中NO_2和O_3日变化为单峰型,SO_2日变化为单峰单谷型,PM_(2.5)日变化幅度较小。NO_2和SO_2周末效应较为明显,O_3和PM_(2.5)周末与工作日相差较小。PM_(2.5)浓度与NO_2、SO_2和OX浓度均为显著正相关,表明前体物和大气氧化性对PM_(2.5)浓度有显著影响。     

绍兴市大气环境容量与污染控制研究

利用2014—2016年绍兴市16个监测点位监测数据和代表年份2015年环统数据,分析了绍兴市大气环境现状、大气污染物变化特征和空间分布特征,重点对中心城区主要空气污染物浓度年、季和月变化特征进行分析,结果表明:绍兴市中心城区环境空气中SO_2、NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度呈现"秋冬较高,春季次之,夏季较低"的季节变化特征,O_3质量浓度则正好相反。利用CAMX模型,对绍兴市主要大气污染物浓度进行模拟和结果校验,结果表明:绍兴市通过减排SO_2、NO_X和VOCS,全市SO_2、NO_2、PM_(2.5)、PM_(10)、O_3等污染物浓度将得到一定改善,PM_(2.5)则需协同削减至少18%的烟粉尘才能满足达标要求。推荐以烟粉尘为主其他污染物为辅的PM_(2.5)协同削减方案。建议从环境准入、强化减排、行业整治、协同削减、联防联控监管等方面进行污染控制。     

福州市区大气污染物质量浓度时空分布特征分析

利用2014年2月1日—2015年1月31日福州市区6个国控空气质量监测站点CO、SO_2、NO_2、O_3、PM_(2.5)、PM_(10)逐时监测数据,综合分析了福州市区大气污染物污染水平及其时空分布特征。结果表明:福州市区首要污染物为PM_(10),且SO_2、CO污染程度极低,6个站点质量浓度超标率均未超过10%,其中鼓山站的空气质量最优,达到国家一级标准的概率超过了50%。在污染物质量浓度日变化曲线中发现,只有O_3呈单峰形态,峰值出现在14:00左右,通过对污染物的"周末效应"分析,发现CO、PM_(2.5)工作日质量浓度显著高于周末。     

达州市城区大气污染物浓度变化特征及影响因素分析

利用达州市城区环境空气自动监测站2015—2017年数据,研究了大气污染物的浓度变化特征和影响因素。结果表明:达州市城区未受到SO_2污染,PM_(10)和PM_(2.5)同比大幅下降,NO_2、CO和O_3-8 h浓度有所上升。污染物在不同季节的差异显著性不同,SO_2、CO、O_3-8 h在不同季节之间均存在显著差异(P<0.05),NO_2浓度在除秋季和冬季外的其他季节之间均存在显著差异,PM_(10)和PM_(2.5)浓度在除春季和秋季外的其他季节之间均存在显著差异。不同污染物的月均浓度变化曲线和不同季节的小时浓度变化曲线,以及不同季节的相关性也具有明显的特征。同时,本研究还建立了PM_(10)和PM_(2.5),NO_2和CO分别在不同季节的预测线性模型,为进一步了解污染物之间的相互关系和预测污染物的浓度发展趋势提供了参考。     

呼和浩特市大气污染物污染特征及污染物的相关性分析

为了探究呼和浩特市大气污染物污染特征,对2014年一年的AQI做出统计整理并对PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、CO、NO_2的相关性进行分析。研究结果发现:呼和浩特市2014年空气质量总体良好,空气质量为良所占比重为58%,中度污染和重度污染所占比重为35%。该市的主要污染物PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2的超标率分别达到了88.81%、52.60%、36.20%。空气污染指数AQI与PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、CO、NO_2、呈显著相关,尤其是PM_(10)和PM_(2.5),相关性系数高达0.959和0.851,可见其污染主要以颗粒物物为主。PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、CO、NO_2浓度间两两正相关。O_3的浓度与PM_(2.5)、SO_2、CO、NO_2均呈现负相关,O_3与AQI和PM_(10)的相关性不显著。     

大连市大气污染特征、影响因素及来源分析

基于2016—2017年大连市6种大气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、O_3、CO)的监测数据,研究污染物浓度的时间变化、周末效应及气象影响因素。结果表明,大连市大气污染物以O_3、PM_(10)和PM_(2.5)为主;冬季主要污染物为颗粒物,夏季为O_3。受供暖燃煤等影响,PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2浓度供暖季显著高于非供暖季。大气污染物浓度季节变化显著,且PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2及NO_2呈现周末较高的"周末效应"。利用相关性分析考察温度、湿度、风速等气象因素对污染物的影响;利用后推气流轨迹等方法分析大连市大气PM_(2.5)可能的来源。     

餐厨垃圾与污泥厌氧发酵动力学特性分析

基于2016—2017年大连市6种大气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、O_3、CO)的监测数据,研究污染物浓度的时间变化、周末效应及气象影响因素。结果表明,大连市大气污染物以O_3、PM_(10)和PM_(2.5)为主;冬季主要污染物为颗粒物,夏季为O_3。受供暖燃煤等影响,PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2浓度供暖季显著高于非供暖季。大气污染物浓度季节变化显著,且PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2及NO_2呈现周末较高的"周末效应"。利用相关性分析考察温度、湿度、风速等气象因素对污染物的影响;利用后推气流轨迹等方法分析大连市大气PM_(2.5)可能的来源。     

潍坊市环境空气质量现状及变化特征研究

文章分析了潍坊市区大气环境空气质量时空分布特征,监测的污染物为PM_(10)、SO_2、NO_2、PM_(2.5)、O_3、CO共6项。2015～2017年SO_2和NO_2年均浓度基本呈下降趋势,均低于国家二级标准,SO_2/NO_2值呈逐年下降趋势;PM_(10)、PM_(2.5)浓度时间变化规律基本相同,呈现夏季浓度较低、冬季浓度较高;CO年均浓度呈小幅下降趋势;O_3-8 h年均浓度在109～119μg/m~3之间,臭氧的污染不容忽视。从空间分布来看,8个自动监测点位周边情况不同,均能反映其区域环境空气质量状况。     

重庆市都市功能核心区秋季大气污染物时空分布特征

为研究重庆市都市功能核心区大气污染物浓度水平及变化规律,统计分析了2014年9月至2014年11月5个监测站(解放碑、高家花园、杨家坪、新山村和南坪)24 h连续监测PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O_3浓度数据.结果表明,观测期间,大气颗粒物污染严重,5个站点PM2.5日均浓度超标率分别为30.8%、37.4%、38.5%、37.4%和31.9%,5个站点PM10日均浓度超标率分别为23.1%、22.0%、18.7%、19.8%和19.8%;重庆市都市功能核心区细颗粒物(PM_(2.5))污染严重,5个站点PM2.5占PM10比例分别为60.2%、64.6%、64.1%、75.4%和62.8%;PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和CO早晚出现高峰值;SO_2和O_3浓度日变化曲线呈现单峰型,峰值分别出现在中午和午后;降水量、气温和水汽压与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2呈显著负相关;相对湿度与O_3呈显著负相关,气温、水汽压和风速与O_3呈显著正相关;CO与相对湿度呈显著正相关;风向也影响着大气污染物浓度的时空分布,南偏西、南偏东和东北偏北风利于PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO浓度积累,西北风利于PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO扩散;但西北风控制下利于O_3浓度积累.     

燃放烟花爆竹对云南省环境空气质量的影响

利用2016—2018年春节期间(除夕—初六)云南省环境空气中PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O3的质量浓度监测数据,研究了春节期间燃放烟花爆竹对环境空气质量的影响,并采用spearman分析了除夕—初一PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO小时浓度值变化相关性。结果表明:春节期间(除夕—正月初六)超标天数集中出现在大年初一,首要污染物均为细颗粒物(PM_(2.5));烟花爆竹集中燃放阶段,SO_2、PM_(2.5)、PM_(10)日均值显著升高,O3、NO_2和CO的日均浓度值变化则基本不受其直接影响;总体上PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO的小时浓度值变化趋势呈正相关,其中SO_2与PM_(2.5)、PM_(10)相关系数均值在0.800左右,高度正相关,这与全省除夕—初一污染物浓度的逐时变化趋势相一致。     

西安市主要大气污染物浓度变化特征及相关特性分析

分析西安市主要大气污染物浓度(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO、O_3)随时间、空间的变化特征及其与天气情况、车流量变化之间的相关特性。结果表明:大气污染物浓度会因地区特点随人流量呈规律性波动;PM_(2.5)、PM_(10)与对应的SO_2、NO_2、CO、大气相对湿度呈正相关,与臭氧、温度、风速呈负相关;受排放及气温辐射影响,NO_2浓度在午后出现峰值且滞后于交通峰值;连续型降水对PM_(10)的稀释作用随降雨天数的增加呈"驼峰"型变化。     

基于WRF-CMAQ模式的非线性预报模型研究

文章基于WRF-CMAQ空气质量数值预报系统,对石家庄地区未来3 d逐小时SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(10)和PM_(2.5)6种污染物浓度进行预报,选取2014年5-11月市区7个国控点的监测数据对模式预报能力进行评估检验。结果表明,CMAQ模式预报系统对CO的日均浓度预报准确率较高,而对其他污染物浓度的预报均有不同程度高估,其中PM10的预报效果相对较好,对SO_2、NO_2和PM_(2.5)这3种污染物浓度的预报值均明显大于观测值,O_3的预报效果最差。这与石家庄市排放源清单的不确定性及污染物日浓度变化幅度较大有关。为提高模式预报的准确性,采用非线性自适应偏最小二乘回归滚动法建立订正模型对逐小时污染物浓度预报值进行订正,结果明显改善了CMAQ模式预报值,对县市级的精细化预报有一定指导意义。订正结果对首要污染物PM_(10)和PM_(2.5)浓度的日变化特征表征较好,日变化曲线及波峰波谷值与观测结果基本一致,订正后的污染物浓度能反映出其在石家庄的区域分布特征,有利于预报分析不同天气背景下污染物的空间分布特征及输送变化过程。     

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。     

清洁大气背景下贵阳空气质量变化及气象作用

利用贵阳市2013~2016年空气质量监测及气象观测资料进行分析,研究云贵高原城市空气变化及气象影响作用.结果表明:近4a贵阳区域SO_2、NO_2、O_(3_8h)、PM_(10)、PM_(2.5)和CO年平均浓度分别为(20.78±19.71),(28.32±9.59),(107.59±27.54),(67.56±34.32),(42.53±24.52)μg/m3和(0.74±0.22)mg/m~3,除SO_2浓度接近或超出我国中东部城市之外,其它污染物均表现为相对清洁水平;地面O_3浓度逐年明显上升,但其它大气污染物水平均呈逐年下降趋势,且呈现与我国中东部一致的空气质量年际、月际和日变化特征.各功能区污染物区域差异明显,颗粒物和SO_2、NO_2、CO浓度水平表现为工业区居民区郊区,O_3浓度呈现为郊区居民区工业区的特征,表明人为活动对空气质量的影响.近4a O_3与PM_(2.5)夏季白天呈显著正相关,冬季显著负相关,反映了云贵高原城市空气质量的复合污染特性.大气污染物浓度与温度、边界层高度、太阳直接辐射和气压的相关性显著,而与相对湿度和风速相关性较弱,这不同于中东部地区风速主导大气污染物水平变化的特征.云贵高原夏季作为主要雨季,小雨和中雨量级降水对PM_(2.5)吸湿增长较弱,中雨以上降水对PM_(2.5)具有清除作用;而在PM_(2.5)浓度较高和干冷的冬季,小雨的PM_(2.5)吸湿增长明显,中雨以上降水对PM_(2.5)清除显著.     

南宁市区环境空气质量分布特征

利用2013年1月—2015年12月南宁市区环境空气质量监测数据进行统计分析。结果表明,南宁市区空气质量指数(AQI)为17~245,平均值为74,超标率18.5%;AQI月平均变化呈双峰周期型。首要污染物项目出现频次由高到低的排序为:PM_(2.5)PM_(10)O_(3-8)NO_2,首要污染物为PM_(2.5)与PM_(10),两者占总数的91.3%;超标污染物有:PM_(2.5)、PM_(10)、O_(3-8)、NO_2,超标率分别为:17.8%、12.1%、1.4%、19.2%。PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO、O_(3-8)质量浓度的日均值与AQI均存在显著的正相关关系,PM_(2.5)与AQI相关系数最大(r=0.988)。     

北京市2014年APEC期间及前后城区大气污染物变化特征

该文选择北京城区12个空气质量监测点,研究APEC前后及期间污染物时空变化特征及相互关系,并从不同角度分析污染物时空变化的影响因素,探讨APEC期间采取的临时减排措施对污染物的影响。结果表明:除O_3外,APEC期间污染物浓度低于非APEC期间,各污染物浓度在会间逐日变化呈"M"型、日变化最为平稳(α=0.05,Sig0.05),基本呈从北至南、从西至东的递增趋势,O_3浓度空间变化和NO_2的相反耦合度最高(p=0.01,r-0.80);PM_(2.5)、SO_2、NO_2和CO相互间在不同时段呈不同水平的正相关关系,但O_3在和其他污染物呈负相关。大气污染物浓度主要受排放源、气象因素、区域传输及污染物相关性等综合因素的影响,通过回归分析发现SO_2、NO_2、CO浓度和温度负相关性显著(α=0.05,Sig0.05),NO_2、CO、PM_(2.5)和湿度负相关性极显著(α=0.05,Sig=0.000.05)。PM_(2.5)为APEC期间首要污染物,PM_(2.5)浓度在各因素综合影响下降低,使得会间空气质量达到优良水平,因此,APEC期间采取的减排措施取得成效,可为相关环保部门采取合理有效的环保手段提供指导。     

气象因素对乌鲁木齐市城区空气质量的影响

基于乌鲁木齐市2015年大气污染物和气象观测数据,用相关性分析和主成分分析法探讨了气象因素对乌鲁木齐市城区空气质量的影响。研究结果表明:1)大气压与PM_(2.5)、CO正相关显著,与O_3负相关显著;气温、水汽压和风速与PM_(10)、O_3存在显著正相关,与其他污染物都存在负相关;湿度与PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO存在显著正相关,与PM_(10)、O_3存在负相关。2)对乌鲁木齐市首要污染物PM_(10)存在显著影响的空气污染物包括CO、PM_(2.5)、SO_2,气象影响因素包括水汽压和湿度。