济南市大气中SO_2浓度变化特征研究

为研究城区近地面SO_2浓度变化特征,于2016年在山东大学对济南城市大气中SO_2浓度进行了连续监测。结果表明,济南城区SO_2年均浓度为0.049 mg/m3。SO_2存在明显的季节变化规律,浓度最高值出现在冬季1月,最低值出现在7月。SO_2在采暖季表现出明显的双峰型日变化,在非采暖季显示出单峰型日变化,这归因于非采暖季SO_2排放量远低于采暖季。风向、风速与SO_2扩散和输送密切相关,偏东方向,风速越大,SO_2浓度越高;其他方向,风速越大SO_2清除效果越好。     

济南市大气中一氧化碳污染特征研究

为研究城市近地面CO浓度变化特征,于2015年1~12月在山东大学开展了CO连续监测试验。结果表明,济南城区CO年均浓度为1.431 mg/m~3。CO表现出明显的双峰型日变化规律,峰值出现在8:00和21:00,谷值出现在15:00。不同季节的CO日变化幅度存在差异,夏季最小,冬季幅度最大。一周之中周末CO浓度要高于工作日时。CO存在明显的季节变化规律,浓度最高值出现在12月,最低值出现在7月份。     

CO_2排放峰值问题探究:国别比较、历史经验与研究进展

作为我国气候变化治理的关键目标,CO_2排放峰值问题备受研究者关注。在比较分析世界主要发达国家CO_2排放历史趋势、达峰时间与达峰时各国社会经济状况的基础上,对我国整体和部分省市的CO_2排放达峰情况进行了研判,梳理总结了有关研究成果。研究发现:世界主要发达国家CO_2排放峰值分为3种类型,我国CO_2排放可能会经历波动型峰值,达峰时间将在2030年前出现;理论界已使用了至少16种峰值预测方法,对CO_2排放影响因素的不同理解构成了这些方法的主要差异;我国学术界对CO_2排放峰值的研究大致以2014年国家明确达峰目标这一事件为界分成两个阶段;基于不同省份的多项实证研究表明,我国各省市CO_2排放达峰时间表现出明显的区域差异。     

成都市城区大气污染特征及其假日效应研究

对成都市城区O_3、SO_2、NO_X、CO、PM_(2.5)、PM_(10)、苯和甲苯进行了为期一年的在线观测。结果表明:成都市超标最严重的为NO_X,年平均质量浓度为(100. 9±61. 5)μg/m3,超标天数为119 d。PM_(2.5)、PM_(10)、CO和NO_X的浓度均为冬季最高; O_3春夏季高而冬季低; SO_2浓度冬季相对较高但总体水平较低。春、夏、秋季成都市大气中苯系物的主要来源为机动车,冬季则是机动车源和燃烧源的综合贡献。O_3日变化呈"单峰型"; NO、苯和甲苯都在上午出现峰值; NO_2与PM_(10)、PM_(2.5)均呈现出"双峰双谷"型日变化; CO也为双峰型日变化。各大气污染物浓度没有明显"周末效应",但"长假效应"显著。     

昌吉市典型区域PM_(2.5)中有机碳和元素碳污染特征分析

本研究分析PM_(2.5)中有机碳和元素碳的质量浓度变化特征,对昌吉市典型区域昌吉州环保局2016-01月至2017-01月采集的大气细颗粒物(PM_(2.5))样品,利用美国(Sunset Lab Inc)大气气溶胶元素碳与有机碳仪分析了其中的有机碳(OC)和元素碳(EC)浓度水平、污染特征及其可能来源,以期为深入了解昌吉市颗粒物污染现状,制定大气污染防治对策提供依据。结果表明:昌吉市OC和EC的质量浓度范围分别为0.13~46.71μg/m3和0.05~8.25μg/m~3,5月份质量浓度最小,EC的质量浓度月分布无明显变化,OC和EC最大浓度均出现在2月。OC的质量浓度季节变化特征呈现冬季秋季夏季春季;EC的质量浓度季节变化特征呈现冬季秋季夏季春季。在不同的季节,OC的浓度变化比较明显,EC排放相对稳定。对各季节OC、EC相关性分析中可以看出,昌吉市OC、EC相关性表现为夏季最强,春秋次之,表明昌吉市夏、春、秋OC、EC具有相似来源或大气扩散过程,主要来源于交通源机动车尾气的排放;冬季相关性较低,说明OC和EC来源复杂,冬季进入采暖期,采暖期燃煤燃气增加,排放量增大,排放源结构复杂,大气污染可能受多种源共同影响。     

西宁市区大气CO_2浓度变化特征及与气象要素的关系

文章对2010年2~10月在西宁市区获得的大气CO2浓度观测资料及气象观测资料进行了分析。结果表明,西宁地区大气CO2本底浓度具有明显的季节变化,且变化幅度较大,最高值大约出现在每年的12月至次年2月,最低值出现在夏季的5~6月份;日变化也比较明显,并在四季均有明显的双峰值特征,最高值一般出现在一天之中的07:00~10:00时和19:00~22:00时,而低值一般在14:00~17:00时和00:00~03:00时时间段内出现;与气象要素的变化也比较明显,尤其与地面风向、风速及温度的变化比较明显;与瓦里关全球大气本底站大气CO2浓度的季节变化和日变化有明显的差异。     

重庆三峡广场商圈大气CO2浓度变化特征与相关因素分析

利用便捷式CO2温度监测仪监测了重庆三峡广场商圈不同地点和时间的大气CO2浓度,采用摄像机记录车流量、人流量及天气状况,采用单因素方差分析和Pearson相关性检验法分析了城市商圈大气CO2浓度时空变化特征及其与各影响因素的相关关系。研究表明,车流量和天气状况是影响城市商圈大气CO2浓度的重要因素,人流量对城市商圈大气CO2浓度的影响不明显。     

混交林内大气的CO_2浓度及其对幼树生长的影响

1985年3月至11月末,即从生长季初持续到休眠时期,我们在美国新英格兰的落叶混交林里,对地表以上0.05、0.2、3至12m的CO_2浓度,进行了有计划的、系统的连续观测。数据经过了与处在北半球而代表全球大气CO_2水平的夏威夷冒纳罗亚地区对比。结果表明,林内所有测点CO_2浓度的季节变化与日变化剧烈。在生长季节,林内CO_2的平均水平,一般高于冒纳罗亚的空间。CO_2最高水平在林内底层附近12m处水平最低。休眠季节,林内每天的CO_2水平,在每天的所有时间和所有测点高度上,均基本相同和稳定少变。然而在生长季节则每天的中午时期CO_2浓度最低,特别是在12m的高处。因此,这一研究证明,林内的CO_2浓度与空间大气相比可能是完全不同的,而幼苗、幼树、以及成年树木由于它们对光合作用,生长和水分的利用可有不同的反应,故可经受不同的CO_2环境。而且,单株树木在伸向冠层生长时,同样可以经受这不同的CO_2环境,它的各个不同组成部位也可生长在不同的CO_2大气层中。     

长沙城区大气中二氧化碳浓度变化及与其它污染物相关性分析

利用长沙市城区2011年及2012年连续自动监测获得的CO2数据,两年的平均值为412．2×10^-6,高于世界本底站青海瓦里关5．6％,与临安、无锡相当,略高于乌鲁木齐,而低于北京、上海。冬季CO2浓度日小时变化呈现双峰形态,峰值出现在上午9时及晚上19时～21时。夏季日小时变化为单峰形态,峰值出现在上午8时。冬季CO2浓度日均值为420．3×10^-6,比夏季高3．4％。CO2除与O3呈负相关以外,与其它污染物均呈现显著性正相关,特别是与CO、NO、NO2、NOx、SO2的相关性最强,而与颗粒物（PM10、PM25）的相关性稍差。     

乌鲁木齐市区PM2．5污染特征及其溯源与追踪分析

重点研究乌鲁木齐市大气中PM2.5的污染特征,分析其质量变化浓度与各种气象影响因素的相关性．利用美国空气资源实验室的HYSPLIT模型对颗粒物进行备季节代表月份的溯源和追踪分析,为正确认识乌鲁木齐市区大气PM2.5污染状况提供重要基础数据,为以后的对比研究和制定相应的污染控制措施提供参考依据。结果表明：（1）PM2.5质量浓度的最高值出现在1月,受采暖期的影响,冬季PM2.5质量浓度全年最高。（2）PM2.5的质量浓度与温度呈负相关性,与气压的呈正相关性;在无降水的前提下,PM2.5的质量浓度与相对湿度呈正相关。（3）春、夏、秋三季PM2.5来源主要是阿拉山口、阿勒泰北部及南疆,冬季则主要来自于南疆。到达乌鲁木齐的颗粒物主要向河西走廊及阿拉山口方向移动。     

气象因素对长沙市PM_(2.5)周期性变化规律的影响分析

以长沙市10个城市环境空气自动监测站点2013年的历史监测数据为基础,分析了PM2.5质量浓度的周期性变化规律,并采用非参数分析(Pearson相关性)法,研究了气象因素对长沙市PM2.5质量浓度周期性变化的影响。结果表明,PM2.5日均质量浓度在不同季节的绝对值和变化周期都相差很大。总体上,PM2.5在冬季的浓度高于夏季;PM2.5质量浓度的变化周期在3~8d。在2013年4个典型月份内,温度和风速与PM2.5质量浓度负相关,而湿度和气压与PM2.5质量浓度正相关,相关系数分别为-0.573、-0.395、0.519和0.440。PM2.5周期性变化与区域内大气环境容量相关,而大风、降雨等强对流天气是终结PM2.5变化周期的主要环境因素。     

巴中市城区PM_(2.5)污染特征及时空变化规律分析

利用巴中市城区一个自然年(2016年3月1日~2017年2月28日)的空气质量数据,分析了巴中市城区PM_(2.5)的污染特征和时空变化规律。结果表明,PM_(2.5)日均浓度对数值接近正态分布特征,PM_(2.5)与其他主要大气污染物都具有显著的相关关系。CO、NO_2是主要的相关因素,与PM_(2.5)的相关系数都高达0.7以上。PM_(2.5)浓度表现为冬季秋季春季夏季,这与首要污染物是PM_(2.5)的天数占比以及PM_(2.5)与PM_(10)相关系数的季节变化一致,反映了PM_(2.5)呈现出以冬季污染最重,春、秋季污染中等,夏季污染最小的季节特征。PM_(2.5)与PM10的浓度比值表现为冬季秋季夏季春季。各个站点的PM_(2.5)变化趋势一致,相互之间浓度差异小且比较均衡,巴中中学站点的PM_(2.5)浓度无论在任何季节都高于其他站点,苏山坪站点在冬季的PM_(2.5)浓度明显低于其他站点,表明PM_(2.5)污染具有明显的区域性特征,与人类活动强度相关的局地污染对PM_(2.5)污染具有一定影响。     

大连市大气中气态总汞的时间分布特征研究

为研究大连市大气中气态总汞的时间分布特征,采用Lumex RA-915AM型测汞仪对大连市气态总汞进行了长达一年(2015年)的连续监测。结果表明:2015年大连市气态总汞年平均值为3.72 ng/m3;季节浓度高低顺序为春季夏季冬季秋季;月均值最大值出现在夏季,日均值最大值出现在春季;春季气态总汞浓度白天明显高于夜间,而夏季则白天明显低于夜间,秋季、冬季白天与夜间气态总汞浓度没有明显差别。     

潍坊城区典型区域PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化特征

利用2016年1月至12月潍坊城区典型区域的PM_(10)、PM_(2.5)浓度的连续观测数据,研究了PM_(10)、PM_(2.5)浓度的变化特征及其与气象因素的关系。结果表明,潍坊城区颗粒物污染较为严重,PM_(10)超标率为7.59%、PM_(2.5)超标率为33.61%。PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度均存在明显的季节变化和月变化规律,表现为夏季月份较低,而冬季月份较高。PM_(2.5)/PM_(10)比值的平均值为0.526,该比值也呈现一定季节变化,冬夏两季较高,春秋两季较低。PM_(10)和PM_(2.5)与气温均呈现一定的负相关性,PM_(10)还与湿度呈现负相关关系。     

秦皇岛空气污染特征及其与气象因素的关系

利用国控站点空气监测数据和气象数据,对2016年秦皇岛市空气污染特征及其与气象因素的关系进行了分析。结果表明:2016年秦皇岛市NO_2、PM_(10)和PM_(2.5)浓度未达到国家二级标准限值,污染物浓度季节变化规律明显,SO_2峰值出现在1月,O_3峰值出现在5月,PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2和CO浓度峰值均出现在12月。污染物在西南偏西风时污染程度较高。PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、CO浓度受风速影响较小,NO_2、O_3浓度受风速影响较大。颗粒物浓度受湿度影响较大,随湿度增加而增大。     

香港地区不同类型站点大气污染变化特征对比研究

选取香港环境保护署设立的5个代表性站点(可归类为路边站、一般站及背景站)2016年的监测结果,对获取的各类污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、NO_X、SO_2、O_3)浓度变化特征进行对比研究,结果表明:(1)三类站点颗粒物及SO_2浓度年均值差异较小,体现了其区域性的污染特性,NO_2与NO_X年均值均为路边站一般站背景站,而O_3则相反,路边站最低而背景站最高;(2)各类站点PM_(2.5)与PM_(10)季节差异表现为夏季最低而冬季最高,O_3最低值也出现在夏季;(3)三类站点大气污染物日变化特征差异显著,路边和一般站NO_2与NO_X日变化表现为"早晚双峰"型,背景站变化幅度较小;路边站、一般站颗粒物日变化表现为单峰型,峰值出现在晚间22∶00,背景站变化幅度较小;O_3在路边站和一般站呈现双峰型变化,而在背景站为单峰型,峰值出现在下午15∶00左右;(4)所有站点PM_(2.5)、NO_X及O_3"假日效应"明显,具体表现为:PM_(2.5)和O_3浓度在假日全天浓度高于工作日;路边站和一般站的NO_X浓度在假日0∶00~8∶00时段高于工作日,其余时间均低于工作日。     

陕西省空气质量时空差异研究

通过2016年12月~2017年5月陕西省10个地级市6项常规大气污染物逐小时监测数据,分析陕西省冬春季大气污染现状和时空分布规律。结果表明:(1)冬季关中地区空气质量最差,陕南、陕北地区较好,进入春季后,关中地区空气质量有显著提高;(2)冬季延安市SO2浓度异常高于其它城市,各市冬春季大气污染以颗粒物污染为主;(3)关中城市全天颗粒物污染较重,温度变化对O3小时浓度变化影响最显著,各市O3污染高频时段集中在午后。建议关中地区应加强冬季大气颗粒型污染物浓度控制,延安市应加强对SO2污染物排放的监管。     

十堰市汽车涂装VOCs污染状况及变化趋势分析

通过调查,初步摸清了十堰市汽车涂装行业的规模、产生VOCs的原辅材料消耗情况及污染治理情况,在此基础上,冬季、春季采样监测十堰市VOCs的环境背景值及污染现状。结果表明,VOCs在十堰各点位均有检出,但不同季节VOCs的浓度不同,总VOCs平均浓度1月份为2 113.29μg/m3,5月份为1 816.70μg/m3。各采样点VOCs质量浓度排序是:工业区商业区办公居住区。十堰市VOCs的日变化情况与工业区内工厂生产作业情况密切相关,通过对苯系物相关性的研究,得知涂料喷涂行业是十堰大气中苯及VOCs的重要来源。     

大连市中心区O3污染特征分析

本文采用2007年大连市环境自动监测数据,分析了城市中心区O3的污染特征。结果表明：O3质量浓度的最大值出现在午后15：00—17：00,比太阳辐射强度最大值的出现时间滞后2h左右;O3质量浓度的季节性变化十分显著,春夏季较高,秋季次之,冬季最低;汽车尾气是近地面O3污染的主要原因。     

西昌市臭氧污染特征及影响因素分析

根据西昌市环境空气自动站监测数据,分析了西昌市O_3现状、时空变化特征和污染日特征,探讨了O_3与其前体物及气象因素的关系。结果表明,西昌市O_3浓度春夏季高、秋冬季低,伴有明显的春、夏季双峰。O_3日变化为最低值出现在早晨8～9点,峰值出现在14至17时,夜间浓度缓慢下降,污染日峰值持续时间延长,出现夜间高值,最高值达为165μg/m~3。空间分布特征表现为生活区的市政府、州政府浓度最高,其次是郊区的青龙寺,位于商业区的长安点位O_3浓度相对最低。O_3与其前体物NO_X、NO_2及NO小时浓度呈负相关性。O_3与气压、相对湿度呈负相关,与气温、风速呈正相关。