哈尔滨市2014年1-2月PM_(2.5)与主要空气污染物相关分析

为了解哈尔滨市主要空气污染物对PM2.5浓度变化的影响,利用SPSS软件及哈尔滨市南岗区2014年1-2月环境空气质量日报数据,对空气污染物中SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5进行了相关分析。结果显示,SO2、NO2、CO、O3、PM10与PM2.5均呈显著的正相关关系。结合相关性分析结果,建立了PM2.5与SO2、NO2、CO、PM10之间的主成分回归模型,并对模型进行了通径分析。分析结果表明,CO对PM2.5的直接影响最大,SO2、NO2、PM10对PM2.5的直接作用相对较小,但它们通过CO对PM2.5的间接作用较大。因此,在哈尔滨市1-2月主要空气污染物中,CO对PM2.5浓度的变化具有重要的影响。     

大气污染物及AQI时空特征分析——以山西省2015年上半年为例

根据2015年上半年山西省11个地级市PM 2.5、PM 10、NO 2、SO2、CO、O 3的日污染浓度监测数据及AQI值,分析其污染特征。结果表明:全省11市PM 2.5、PM 10超标率较高;NO 2、SO 2、CO、O 3超标率则较低;全省PM2.5/PM1 0的比值范围在0.367 7~0.718 9,且PM 2.5和PM 10之间存在较显著的线性关系;PM 2.5、PM 10、NO 2、SO 2、CO以及AQI监测值在1~6月份逐渐递减,O3则呈总体上升趋势;AQI达标天数比例范围在61.88%~85.08%,平均比例为71.42%,平均超标天数比例为38.58%,其中重度及以上污染天数比例为1.50%。     

基于因子分析法的空气质量综合评价研究

选取2018年南通市崇川区6项常规大气污染物进行分析,研究污染物的时间分布特征、内在联系,对空气质量进行综合评价.基于因子分析法结果显示,PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO呈显著正相关,O3仅与CO在0.05水平上呈显著相关.提取特征值分别为4.149和1.041两个公因子,累积方差贡献率包含86.505％的信...     

重庆市冬季PM_(2.5)及气态污染物的分布特征与来源

利用重庆市大气污染物监测站2013年冬季(2013年11月—2014年1月)的实测数据,分析PM2.5及相关气态污染物(SO2、NO2、O3)的时空特征,并采用轨迹聚类与PSCF(潜在源贡献因子)分析污染物来源.结果表明:除ρ(O3)以外,其他3种污染物质量浓度的月际变化趋势基本一致,均呈12月升高、1月降低的特征;污染物空间分布不均,其中ρ(PM2.5)和ρ(NO2)在工业区和人口密集区较高,ρ(SO2)南高北低,ρ(O3)城区低于郊区.ρ(SO2)、ρ(NO2)与ρ(PM2.5)均呈显著正相关,其中ρ(SO2)与ρ(PM2.5)的R(相关系数)在城、郊区分别为0.71、0.65,ρ(NO2)与ρ(PM2.5)在城、效区的R分别为0.73、0.56;而ρ(O3)与ρ(PM2.5)未表现出显著相关.ρ(SO2)、ρ(NO2)与ρ(PM2.5)的相关性高低可在一定程度上说明二次气溶胶的污染程度,ρ(O3)与ρ(PM2.5)的相关性受到PM2.5来源和污染程度的影响.轨迹分析结果显示,重庆市2013年冬季主要受东北方向气流影响;聚类分析表明,重庆市11月没有表现出明显的PM2.5外来输送特征,但12月和1月的PM2.5外来输送特征明显,并且不同方向的气流污染物浓度差异也较大.PSCF分析发现,重庆市冬季PM2.5、SO2、NO2、O3主要来源于本地和周围城市局地传输,同时还受南宁、贵阳、遵义、达州等地的影响.     

京津冀污染物跨界输送通量模拟

发展了关键影响因子加权人为源分配方法(WKIF),增添了依赖于气象条件和下垫面类型的生物源,动态更新了气象场和浓度场的边界条件.然后利用WRF-CAMx模式定量给出了四季北京、天津和河北大气边界层中PM2.5、O3、CO、SO2、NO2和NO跨界输送通量和北京净输入或输出通量.结果表明WKIF方法合理反映了中小城市人为源的空间分布特征,模式重要输入参量、初值与边界条件的改进显著改善了WRF-CAMx模式对京津冀地区6个观测站点近地面NOx、O3和PM2.5浓度的模拟.北京向天津冬、春季主要通过西北方向,夏、秋季主要经过偏西方向输入NO、NO2、SO2、CO、O3、PM2.5,输送通量夏季均最小,冬季均最大,且四季北京向天津输入的CO、O3、PM2.5通量显著高于NO、NO2、SO2通量.河北的污染物冬、春季主要通过西北方向,夏季主要经由偏南方向,秋季主要途径偏西方向进入北京;四季北京向河北输入NO和NO2,但跨界输送通量小于20t·d-1;四季河北向北京输入的CO、O3、PM2.5通量远高于北京向河北输送的NO、NO2通量,明显大于北京向河北输送的SO2通量,且河北向北京输入CO、O3、PM2.5通量夏季均最小,冬季均最大;四季北京大气边界层中NO、NO2、SO2最大净输出通量小于50t.d-1,CO、O3、PM2.5净输入或输出通量分别为111～2309、567～6244、715～1778t·d-1.这些定量结果为京津冀区域污染源调控对策的制定提供了科学依据.     

佛山惠景城大气污染物浓度时序特征

基于佛山市惠景城区2013年1月1日-12月31日SO2、NO2、O3、PM2.54种大气污染物的时序监测数据,分析其时序特征,4种污染物质量浓度的平均水平和离散程度表现为NO2PM2.5O3SO2。不同时间际的浓度变化以及污染物之间的互相关、自相关分析结果表明:(1)细颗粒污染、臭氧污染分别集中于冬春季和秋季。周一、周二的SO2、NO2、PM2.5浓度高于一周内的其他时日,O3则相反。尤其是周二NO2浓度显著高于其他日该值,可能与周一车流高峰期机动车直接排放NO转化耗时导致NO2峰值延迟有关。在12:00-15:00时段,SO2、NO2、PM2.5浓度最低,O3浓度最高,可能原因为中午高气温可促使地表污染物向高空扩散,而O3作为NO2的光解反应产物,其浓度水平更大程度上受制于太阳辐射强度。(2)4种污染物的自相关系数各不相同,整体上间隔期为1、3(天或时)的历史污染物浓度能够有效影响当前时刻的污染物浓度。SO2、NO2、PM2.5三者之间存在明显的正相关关系,而O3与NO2呈现弱负相关关系,可能与站点地理位置有关,即该站点PM2.5受机动车直接排放影响为主。O3除受NO2的制约外,更大程度上受太阳辐射的影响。     

上海市浦东城区二次气溶胶生成的估算

利用2010年5～10月不同日最高O3小时浓度(O3,max)下PM10浓度变化评估不同O3浓度水平下二次气溶胶生成量.CO作为一次颗粒物的标志物,O3作为光化学反应水平的指示物种.结果表明不同光化学水平条件下,PM10中一次与二次气溶胶浓度及比例存在较大差异.随着光化学水平的增加,PM10中一次气溶胶排放浓度增长不大(0.036～0.044 mg.m-3),二次气溶胶的生成量却呈数倍增长(0.018～0.055 mg.m-3);二次与一次气溶胶浓度的比例也从49.8%增加到124.5%.O3,max出现的时间也随着光化学水平的增强由13:00推迟到14:00,二次气溶胶生成的主要时段也从11:00～20:00增加到09:00～20:00;此外,PM2.5中主要组分SO24-、NO3-、OC等比例随着光化学水平(即O3,max浓度)的不同而存在一定差异,当O3,max<0.10 mg.m-3时,PM2.5主要由12.0%有机碳(OC)、18.7%硫酸盐、13.1%硝酸盐和4.5%元素碳(EC)组成,而O3,max>0.20mg.m-3时,PM2.5主要由20.0%有机碳(OC)、22.9%硫酸盐、23.1%硝酸盐和4.7%元素碳(EC)组成.说明SO24-、NO3-、OC受光化学水平影响较大.     

太原市2014年春节期间常规大气污染物浓度变化及聚类分析

为了探寻太原市春节期间不同监测站点各常规大气污染物的质量浓度变化规律及相互之间的关系,记录和收集了太原市上兰、南寨、涧河、尖草坪、桃园、坞城、小店、金胜、晋源9个监测点2014年农历小年至元宵节(2014-01-23—2014-02-14)期间的大气PM2.5、PM10、CO、NO2、O3、SO2小时浓度值以及相应的气温、气压、湿度、风级、能见度等气象数据,采用相关分析、小波分析、单因子污染指数评价和系统聚类等方法进行研究,发现:1该时段内就太原市总体而言,PM2.5超标倍数最大,其次是PM10、SO2、CO、NO2,O3污染最小.2农历小年、除夕、正月初八、元宵节大气PM2.5和PM10的浓度迅速增加,与自然气象因子基本无关,说明烟花爆竹的集中燃放对大气颗粒物尤其是细颗粒物产生较大影响.3SO2、NO2、CO与PM2.5和PM10浓度变化的波动趋势相似、主周期相同,反映了部分PM2.5和PM10与SO2、NO2、CO有共同的来源;O3的波动趋势及主周期与上述污染物完全不同,显示出它来源的特殊性.4按PM2.5聚类,南寨、涧河、尖草坪、桃园4个点聚为一类,小店和坞城2个点聚为一类,金胜和晋源聚为一类,位于太原市最北端作为清洁对照的上兰监测点自成一类,与它们的地理位置有较好的相符性,同时,聚类分析结果与各监测点的单因子污染指数评价结果相一致.本文提示小波分析与聚类分析相结合可以较好地反映城市大气污染物浓度变化的时间与空间分布规律.     

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.     

复合型工业城市重空气污染过程大气污染特征

以湘潭市地区2013年10月29日一次重空气污染过程为例,利用湘潭市空气自动监测站24小时连续监测数据,研究此次重空气污染过程大气污染浓度变化特征。结果表明SO2、NO2、PM10、CO、O3和PM2.5的日均值分别为105 ug/m3、117 ug/m3、542 ug/m3、2.583mg/m3、146 ug/m3、419 ug/m3,PM2.5污染最为严重,其日均浓度超出国家二级标准(75 ug/m3)4.59倍。SO2、NO2、PM10、CO、O3和PM2.5日变化显著,SO2和O3的日变化均呈单峰型,PM10、PM2.5、CO和NO2日变化均呈早晚双峰型。通过调查研究,这次污染事件的主要原因有极端不利的气象条件,近郊区大量焚烧秸秆以及PM2.5的区域污染传输。     

湖南省长株潭城市群环境空气质量易超标指标变化规律研究

根据长株潭24个环境空气质量监测国控点数据,分析了CO、SO2、NO2、O3、PM10和PM2.5常规六项污染物不同月份的变化规律,并对首要污染物O3和PM2.5不同时期、不同时段的变化规律以及达标状况进行了分析。研究结果表明:PM2.5和O3浓度的季节性变化大,O3浓度夏季高、冬季低,PM2.5则正好相反;在一天当中,昼间的PM2.5浓度低于夜间;在城市之间,长沙市PM2.5的日均浓度和O3浓度明显高于株洲和湘潭市。上述结论将为制定相应的防治措施提供参考依据。     

北京东北部城区大气细粒子与相关气体污染特征研究

于2008年7月~2009年4月的4个季节,在北京市朝阳区北部,利用VAPS通用型大气污染物采样仪(URG3000K)对大气细粒子(PM2.5)和环境空气中相关气体进行了同时采集,并利用IC离子色谱仪(DX-600型)分析了PM2.5中水溶性无机离子成分和环境空气中相关气体的含量.结果表明,PM2.5质量浓度春季>夏季>冬季>秋季;SO42-、NO3-和NH4+是PM2.5中最主要的3种水溶性无机离子,年均质量浓度分别为14.82μg/m3、11.57μg/m3和8.35μg/m3,三者浓度之和占PM2.5中总水溶性无机离子浓度的86.28%.SO42-、NH4+浓度占PM2.5浓度百分比均为夏、秋季高于冬、春季; NO3-浓度占PM2.5浓度的百分比为秋季>春季>夏季>冬季.空气中的SO2、NO2和NH3等气态污染物的含量直接影响PM2.5中二次离子SO42-、NO3-和NH4+的浓度, SO2、NO2浓度的季节特征为冬、春季高于夏、秋季,与SO42-、NO3-的季节变化规律相反; NH3浓度在夏季最高,冬季最低. PM2.5酸度在夏、秋季高于冬、春季,且夏、秋季PM2.5样品全部呈酸性,冬、春季PM2.5样品一部分呈酸性,一部分呈碱性.夏季SOR值和NOR值分别为冬季的4.8倍和3倍,表明夏季SO2和NO2更易转化生成SO42-和NO3-.PM2.5中SO42-、NO3-和NH4+主要以(NH4)2SO4、NH4NO3的形式共存于气溶胶体系中.     

南京北郊大气细粒子中黑碳气溶胶的观测研究

运用2008年11月至2010年4月在南京北郊大气细粒子中黑碳气溶胶的观测结果,研究黑碳的时间序列演变特征、污染状况、与气体的非均相关系等.结果表明,黑碳气溶胶的日均浓度为1114～19408 ng·m-3,局地人为活动与气象条件的改变等因素导致黑碳气溶胶日变化呈双峰形;黑碳气溶胶小时平均浓度频数统计和对数正态分布拟合...     

济南市秋末冬初大气颗粒物和气体污染物污染水平及来源

2009年11月23日─12月7日在济南市区对PM2.5、BC(黑碳)和污染物(SO2、NOx、NO、NO2和CO)进行实时监测与分析.观测期间ρ(PM2.5)、φ(SO2)和φ(NOx)分别为171μg/m3、54.3×10-9和107×10-9.其中,φ(SO2)与GB 3095─1996《环境空气质量标准》日标准值相当,φ(NOx)是标准的2.2倍,ρ(PM2.5)是美国环境空气质量标准(35μg/m3)的4.89倍.污染事件期间ρ(PM2.5)、φ(SO2)和φ(NOx)分别达到222μg/m3、74.4×10-9和158×10-9,是非污染期间的1.78、1.67和1.77倍.观测期间SO2主要来源于燃煤排放.在11月25─26日的污染事件中,NOx、BC和PM2.5主要来源于机动车尾气排放,除局地源外,东北风经过济南东北部工业区时也将污染物传输到采样点;而在12月1─2日的污染事件中,以静风为主,污染物积聚,NOx和BC主要来源于机动车尾气排放,PM2.5除了一次污染物,很可能包含一定比例的二次污染物.在非污染事件中,NOx和BC主要来源于机动车尾气排放,部分NOx很可能来源于燃煤排放,而PM2.5主要来源于一次源排放.     

霾天气南京市大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征

为了讨论南京市大气细颗粒物(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征,2007年6月10日至2008年5月29日对南京市大气细粒子PM2.5进行了采样,用PM2.5在线监测浓度、离子色谱法等分别测得PM2.5的质量浓度、水溶性离子组成,初步研究了南京市大气细粒子(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征。结果表明,南京市大气细颗粒物污染严重,霾天气下PM2.5中总水溶性离子质量浓度为54.28μg/m3,为非霾天气的1.6倍。分析的6种离子中SO42-、NO3-、NH4+是PM2.5的主要组成成分。灰霾期间PM2.5与NO3-、SO42-、NH4+的相关性较高,PM2.5中颗粒物的主要存在形式可能为NH4Cl、NH4NO3,(NH)42SO4或NH4HSO4。对比不同季节不同天气下的SOR(SO2转化率)和NOR(NOx转化率),发现霾天气下SO2和NOX转化率高于正常天气,表明SO2、NO2在霾天气更容易转化为二次粒子。     

唐山工业新区冬季采暖期大气污染变化特征研究

为研究唐山工业新区采暖期大气污染变化状况,2009～2010年冬季唐山工业新区的唐山市、迁安市和曹妃甸3个地区观测研究表明,唐山工业新区冬季采暖期间大气污染严重,NO、NO2、SO2、CO、PM2.5和PM10区域平均日均值分别达到（26±28）、（52±27）、（72±53）、（3 500±3 600）、（82±65...     

深圳市PM_(2.5)浓度特征及统计预报研究

根据2015年1—12月深圳市城区11站点PM_(2.5)小时浓度监测数据,探讨了深圳市PM_(2.5)浓度的时空分布特征。结果显示:监测期间深圳市城区PM_(2.5)平均浓度为29.8μg/m~3,PM_(2.5)平均浓度整体呈现出:冬季>秋季>春季>夏季的特征,PM_(2.5)质量浓度日变化整体呈现出双峰型分布,午后12:00—16:00浓度较低。空间分布上,年均浓度从东南至西北方向依次升高,梯度特征明显。PM_(2.5)浓度与PM_(10)呈高度相关,与SO_2、NO_2、CO呈显著正相关,与O_3呈实相关。相邻城市间空气污染物浓度呈现出一定的相关性,区域污染突出。建立的PM_(2.5)回归统计模型对深圳市2015年PM_(2.5)临近预报的级别准确率在70%以上,能较好地反映PM_(2.5)浓度变化趋势。     

北京市东北城区冬季大气细粒子与相关气体污染特征

利用VAPS通用型大气污染物采样仪与DX-600型离子色谱仪于2008年11月及2009年1月进行了北京市东北城区大气细粒子(PM2.5) 可溶性离子组分和相关气体组分的同时监测与分析.结果表明,在采样期间,北京PM2.5质量浓度随时间呈“3峰”的变化,在“3个峰段”期,随采样时间的推进,PM2.5质量浓度增高;与北京市以往监测结果相比,北京市PM2.5中几种主要水溶性无机离子的污染水平呈现下降的趋势;PM2.5呈弱酸性,对大气环境酸化和酸性湿沉降的形成具有一定的促进作用;PM2.5中NH4+主要以硫酸盐、硝酸盐及氯盐的形式存在;PM2.5中SO42-、NO3-的质量浓度变化趋势分别与环境空气中SO2、NO2的质量浓度变化趋势相似,PM2.5中SO42-和NO3-分别主要由SO2、NO2转化而来,且NO2二次转化率低于SO2的二次转化率.     

青岛沿海地区大气气溶胶浓度与主要无机化学组成

从 1997-09～1998-11期间 ,5次监测大气气溶胶 ,获得了青岛沿海地区气溶胶 (TSP、PM₁₀ 、PM_2.5)的质量浓度 .气溶胶中直径 <2.5μm的细粒子质量浓度约占TSP总浓度的 50% ;<10μm的粒子的质量浓度则占TSP总浓度的 75% .对气溶胶中主要可溶性离子组分的分析表明 :TSP中可溶性离子的质量浓度占总质量浓度的40%以上 .其中主要可溶性离子为SO^2-₄、NO^-₃ 、NH⁺₄ .这 3个离子的质量浓度约占可溶性离子总浓度的 70% ,而且主要存在于细粒子中 ,表明其主要来自二次气溶胶 .冬季气溶胶浓度大大高于其它季节 .     

天津滨海新区秋冬季大气污染特征分析

为了解天津滨海新区大气污染物浓度水平和污染来源,2009年9月1日~2010年2月28日对NOx、CO、SO2、O3、PM2.5、PM10进行了连续在线观测,并同步观测了气象要素.结果表明,秋冬季上述污染物最高日均值(秋冬平均值±标准差,O3为日小时均值最大值)分别达到300.7(65.4±52.9)×10-9、7.278(1.324±1.169)×10-6、53(13±12)×10-9、95(28±21)×10-9(体积分数)和287.4(62.3±53.6)μg/m3、1421.4(161.9±136) μg/m3. NOx和SO2秋季低于冬季,O3和PM10反之. CO和PM10相对国家二级标准超标率为2%和38%,PM2.5相对WHO标准(75μg/m3)超标率为31%.季节统计日变化显示CO和NOx为早晚双峰型,SO2为中午的单峰型,O3为午后单峰型,且秋季日变化振幅远大于冬季, PM10为早晚双峰型,但冬季比秋季晚出峰2~3h.除冬季PM10,大气污染物浓度49%~74%的逐日变化由气象要素影响.滨海新区大气污染受局地排放和外源输送共同影响,西南方向气流易造成污染物积累,其次是东北方向,而东和东南气流最有利于污染物扩散;各污染物具体表现为NOx主要受局地源控制;SO2主要受外来输送影响;CO和PM2.5同时受本地源和外来源的共同影响;PM10秋季表现为本地源污染,而冬季为本地源和外来源的共同影响.