2015～2019年云南省城市空气质量特征及影响因素研究

利用2015～2019年云南省16个州市29188个空气质量日报数据进行数理统计,采用克里金插值法及Daniel趋势检验法分析AQI (空气质量指数)及主要污染物浓度的时空变化特征,探讨近5年云南省城市空气质量时空变化特征及其影响因素。结果表明:(1) 2015～2019年云南省SO_2、PM_(2.5、)PM_(10)浓度呈下降趋势,NO_2浓度保持基本稳定,O_3浓度呈显著上升趋势,各年间空气质量综合指数值波动较小,且逐年改善。(2) 2019年O_3-8h作为超标污染物占比达57.52%。云南省PM_(2.5)年均值相对较高区域面积略有减少,O_3年均值相对较高区域面积显著增加。(3)云南省PM_(2.5)与PM_(10)月均值呈现冬春高夏秋低的变化规律,O_3月均值为春季单峰高值,SO_2月均值整体趋势平稳变化幅度不大。(4)云南省AQI值及平均能见度和平均降水量呈显著负相关(P0.01),AQI值与平均气温及平均风速不存在显著相关性。研究显示云南省空气质量优良逐年改善,污染类型由颗粒物污染转为以颗粒物和臭氧为特征的复合型污染。空气质量受气象条件影响,能源结构优化、污染物总量减排等措施对空气质量改善起到积极作用。     

兰州市冬季采暖对空气质量影响的断点分析

基于2015—2018年兰州市空气质量及气象数据,采用断点回归方法估计冬季采暖事件对空气质量污染物浓度的处置效应,借此研究兰州市煤改气、煤改电等政策实施之后,采暖前后空气质量指数及6项污染物的结构性变化。3 a采暖期对比分析结果显示:冬季采暖效应显著增加了空气质量污染程度,在样本平均水平上相当于使AQI增加了约31.35%;PM_(2.5)和PM_(10)在断点两侧提升约52.08%、44.56%;O_3无明显规律,PM_(2.5)、PM_(10)的增加间接导致浓度下降。     

湿地匍灯藓监测大气污染的初步研究

本研究监测了湖南省某市5个点位2个时段的大气SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)污染实况,同期检测了自然暴露的湿地匍灯藓的Chlo、MDA、Pro水平。监测和检测结果显示,PM_(2.5)是影响空气质量的主要因子,Pro是比Chlo、MDA更灵敏的监测指标;相关系数分析显示,PM_(2.5)与湿地匍灯藓之间的污染物浓度—生理指标水平关系具有更高的相关性。本研究认为,湿地匍灯藓Pro可应用于PM_(2.5)污染的短期追溯性监测和现状监测。     

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。     

实施“煤改燃”对天津空气质量的改善效果研究

燃煤供热所排放的废气是城市污染物的来源之一。以天津市河东区空气质量相关数据为基础,通过对比2015—2016年供暖期与前三年同期大气环境中SO_2、CO、NO_2、NO以及可吸入颗粒物(PM10)等污染物相关浓度数值,计算大气中污染物浓度改善率,分析实施"煤改燃"工程后河东区空气质量的改善效果,得出各项污染物改善效果的顺序为:SO_2NOPM10CONO_2,为后续提升环境质量工作提供理论支持。     

四川省近年来空气质量变化趋势及污染特征分析

采用2013～2017年四川省环境空气质量监测数据,按照国家最新标准及技术规范分析空气质量变化趋势及污染特征。结果表明:四川省城市空气质量总体逐年好转,优良天数率在80%左右波动上升;PM_(10)和SO_2浓度高于全国平均下降率;PM_(2.5)浓度与全国平均下降率持平;NO_2浓度在2017年开始反弹明显;细颗粒物二次转化问题突出,PM_(2.5)/PM_(10)比例在62%左右;NO_2/SO_2逐年上升,大气氧化性逐年增强;21个城市O_3第90百分位浓度平均升幅为10.7%,O_3造成的污染天数逐年上升。大气污染形势的变化表明加大对VOCs和NO_X的协同减排刻不容缓。     

黄河流域城市PM_(2.5)时空异质及空间溢出效应研究北大核心

选择2000—2020年黄河流域69个地级市PM_(2.5)浓度相关监测数据,采用空间自相关模型和空间回归模型对流域PM_(2.5)污染时空特征和空间溢出效应进行分析。结果表明:①2000—2020年黄河流域城市年度PM_(2.5)浓度值呈“先升后降”的趋势,黄河流域PM_(2.5)污染呈“先恶化、后改善”的趋势。②黄河流域PM_(2.5)浓度年度均值为52.99μg/m^(3),其中,上游、中游和下游PM_(2.5)浓度年度均值分别为39.35μg/m^(3)、54.65μg/m^(3)、72.53μg/m^(3),表明黄河流域PM_(2.5)污染水平地理梯度分布呈“上游<中游<下游”的态势。③黄河流域PM_(2.5)污染具有显著的空间自相关性和空间聚集特征,下游已形成较为稳定的大气污染区,但流域PM_(2.5)污染水平空间极化程度不断降低,空气质量朝着空间均衡方向不断改善。④黄河流域城市PM_(2.5)污染空间溢出效应明显,年均气温、人口密度、工业化程度、人均GDP等因素与城市PM_(2.5)污染水平呈正向相关性,降水量、年均风速、植被覆盖度等因素与城市PM_(2.5)污染水平之间呈负向相关性。     

WRF CMAQ模式对常州市空气质量预报效果的评估

基于通用多尺度空气质量模型The Weather Research and Forecasting model coupled with CMAQ(WRF-CMAQ)对常州市2018年6～12月的空气质量预报结果,结合实况资料,进行了预报效果评估,以期为常州市空气质量的预报提供更好的参考。结果表明:(1)模式对常州市各预报时效空气质量指数(AQI)和各污染物浓度的标准化平均偏差(MFB)和标准化分数误差(MFE)均处于"理想水平"范围,能较好的反映实际空气质量变化趋势。(2)当空气质量为优良时,AQI和空气质量等级(AQI等级)预报效果最好,当空气质量达中度及以上污染时,预报效果最差,应进一步优化调整。(3)模式对首要污染物24小时预报准确率为66.9%,当空气质量为轻度污染及以上级别时,预报准确率较高。(4)模式对AQI的预报总体存在负偏差,对细颗粒物(PM_(2.5))浓度的模拟结果较好,对臭氧(O_3)和可吸入颗粒物(PM_(10))存在低估现象,对二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)和一氧化碳(CO)等3项污染物浓度均有所高估。     

基于颗粒物激光雷达的南充市一次沙尘污染过程分析

利用环境空气颗粒物自动监测数据、近地面气象数据和颗粒物激光雷达资料对南充市主城区2016年5月12日的沙尘气溶胶污染天气过程进行分析,并利用HYSPLIT模式对沙尘气溶胶的来源进行了模拟分析。结果表明:来自新疆盆地的沙尘气溶胶经高空远距离输送到达四川盆地上空后沉降造成南充市主城区的PM_(10)和PM_(2.5)浓度极显著升高,PM_(2.5)/PM_(10)值极显著降低;沙尘天气过程中,风速、气温、相对湿度、气压、能见度和大气边界层高度等气象因子发生变化并对环境空气中颗粒物浓度产生影响,其中风速与PM_(2.5)和PM_(10)浓度间显著正相关,与PM_(2.5)/PM_(10)值间显著负相关;颗粒物激光雷达连续监测到整个沙尘气溶胶沉降过程,与地面环境空气自动监测数据变化趋势一致。在对盆地城市沙尘天气的环境空气质量进行预警预报时,将历史环境空气质量自动监测数据与常规气象因子数据、颗粒物雷达资料和后向轨迹等资料进行综合分析,能进一步提高沙尘天气条件下的空气质量预警预报准确度。     

乌鲁木齐空气质量指数特征及其与气象要素相关性分析

利用2018年3月至2019年2月乌鲁木齐市空气质量指数(AQI)和同期6种主要空气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO、O_3)以及气象要素数据,研究空气质量指数的变化特征,并分析其与6种主要空气污染物浓度及气象要素的相关性,为乌鲁木齐市大气污染与气象要素相关性研究提供一定的数据支撑。结果表明:乌鲁木齐市首要污染物最多的是PM_(2.5),其次是PM_(10)、NO_2和O_3,AQI指数与PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO均呈高度相关,与O_3呈中度相关;空气质量指数与平均气温以及能见度具有显著的负相关性(p0.01),而与平均本站气压、平均相对湿度、平均风速、日照时数的相关性均不显著(p0.01)。     

“十二五”南充市城区空气质量变化及污染成因浅析

"十二五"期间,南充市城区空气质量于2014年之后有所改善,2015年达标率为74.37%,同比上年上升7.61个百分点;城区酸雨污染状况不断改善,酸雨频率和酸度逐年下降。城区主要污染物为可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM_(2.5)),根据污染源排放情况,结合2016年3~4月细颗粒物(PM_(2.5))源解析结果,PM_(2.5)的来源主要为机动车尾气、二次无机源、燃煤、工业工艺源、扬尘、生物质燃烧等,严格控制机动车尾气和VOCs排放应为今后首要工作任务。     

基于三次指数平滑模型的雾霾天气预测

通过分析郑州市2013—2016年空气质量指数月统计数据,可以看出空气质量指数(AQI)、PM_(2.5)、SO_2等指标均关于时间呈非线性趋势。应用三次指数平滑模型对郑州市2017年每月的AQI、PM_(2.5)、SO_2等指标进行预测。结果表明,郑州市2017年雾霾天气与实际季节变化相符,且呈"U"型分布。     

高密市环境空气污染物浓度变化特征

基于2014—2018年高密市大气监测数据,分析了SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)浓度的变化特征及成因,对四项污染物及降雨量进行了相关性分析,利用GM(1,1)模型对高密市未来空气质量进行了预测。结果表明,2014—2018年高密市环境空气中SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)年际变化呈现出逐年下降趋势;污染物月均值变化均为冬春季浓度高,夏秋季浓度低;通过相关性分析发现,环保政策对高密市空气质量总体改善起到了决定性作用,自然地理因素对高密市大气污染物月均值的变化影响明显。     

南充冬季大气PM2.5污染特征及来源分析

为探究南充市冬季大气PM_(2.5)污染特征,于2017年1月对南充市大气PM_(2.5)进行采样,分析水溶性离子、无机元素和碳质组分的组成、浓度水平和来源。结果表明,二次无机离子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+是南充市冬季大气PM_(2.5)水溶性离子中的重要组成部分,占总离子的86.7%;NH_4~+与NO_3~-和SO_4~(2-)主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4形式存在,SOR和NOR平均值分别为0.51和0.23,SOR高于NOR,说明南充市冬季硫氧转化速度比氮氧转化速度快且二次离子污染较为严重;NO_3~-/SO_4~(2-)比值为1.11,表明移动源是南充冬季大气污染物的主要来源,并且南充市冬季大气PM_(2.5)偏酸性。OC、EC是大气PM_(2.5)重要组成部分,OC/EC比值大于2,SOC对OC的贡献率较大(65.3%),南充市冬季大气PM_(2.5)中OC主要来源于二次污染。OC、EC之间相关性较好(R=0.84),二者具有共同的来源。主成分分析(PCA)结果表明,南充市冬季PM_(2.5)的主要来源是汽车尾气、燃煤、二次污染、生物质燃烧、土壤及建筑扬尘。     

新疆准噶尔盆地南缘一次典型沙尘污染特征分析

沙尘对空气质量特别是空气中TSP,PM_(10)和PM_(2.5)浓度有重要影响。为探讨沙尘对空气质量的影响,在位于准噶尔盆地南缘荒漠-绿洲交错带的准噶尔生态环境观测站开展了近地面空气颗粒物的连续监测实验及气象观测实验;结合HYSPLIT模型对典型沙尘事件中空气颗粒物的运动轨迹进行模拟;分析了沙尘全过程空气颗粒物分布特征及颗粒物的输送特征。结果表明:在2015-09-13日的沙尘事件对空气中颗粒物TSP、PM_(10)和PM_(2.5)的浓度分布产生影响严重,TSP、PM_(10)和PM_(2.5)的质量浓度分别达到了412μg/m~3、354μg/m~3和190μg/m~3,远超过了国家二级空气质量标准;TSP、PM_(10)和PM_(2.5)的质量浓度显著相关,其中PM_(2.5)和PM_(10)的相关系数达0.993,颗粒物轨迹分析显示,沙尘主要来源于北面的古尔班通古特沙漠,为大风输送所致。     

南京市空气质量达标规划基本思路研究

基于南京市空气质量现状及达标差距分析,研究了达标规划总体思路、目标及策略。研究结果表明:2015年,南京市NO_2、PM_(2.5)、PM_(10)年均浓度及O_3最大8 h第90分位数距离国家二级标准限值分别为25%、63%、37%与6.9%;建议达标期限分三阶段,近期(2020年)NO_2达标,中期(2025年)PM_(10)达标,远期(2030)PM_(2.5)与O_3达标;建议采取产业结构调整,能源结构优化以及加强末端治理三方面策略实现空气质量达标。     

秦皇岛大气污染物的分布特征及其天气背景

根据官方公布的空气质量观测数据,对秦皇岛城市PM_(2.5)细颗粒物的分布以及主要污染物(CO、NO_2、SO_2、O3)进行了分析研究。研究结果显示:秦皇岛城区年均119 d处于轻度以上污染,冬季年均有16 d处于重度以上污染,NO_2是最主要污染物,PM_(2.5)浓度在春夏季早晚各有一个峰值、秋冬季午夜前后出现极值。"静稳天气"是空气污染的必要条件,重度空气污染与近地面深厚逆温层紧密相关,地面风速0~3 m/s的风场会发生空气污染。     

克拉玛依市PM_(2.5)污染特征分析

对克拉玛依市2014-2015年PM_(2.5)质量浓度进行整理统计,通过Arc GIS空间插值和EXCEL数理统计分析得出PM_(2.5)的质量浓度变化特征。结果表明,PM_(2.5)各小时浓度均低于国家二级标准,整体空气质量为良;PM_(2.5)季节浓度呈现冬季高,春夏低的规律,其中2月份浓度最高,为63.7μg/m3,4月份最低为23.6μg/m3;各监测站PM_(2.5)浓度受盛行风影响自西北向东南方向递增,依次为南林小区、长征新村、白碱滩区、独山子区、乌尔禾区商贸区;PM_(2.5)与PM10全年平均比值为0.53,整体空气污染较重。此外,PM_(2.5)与NO_2和SO_2均呈正相关,与O_3呈负相关性,说明汽车尾气和化石燃料排放是PM_(2.5)的主要来源。     

禁燃烟花爆竹对萍乡市春节期间空气质量的影响

利用2018年、2019年春节期间萍乡市中心城区空气质量指数和PM_(2.5)、PM_(10)浓度数据,并结合气象条件,分析萍乡中心城区实施全面禁止燃放烟花爆竹前后春节期间空气质量变化特征。研究发现:禁燃烟花爆竹对萍乡市空气质量改善显著,禁燃后与禁燃前同期相比,颗粒物浓度出现峰值次数明显减少,PM_(2.5)日均浓度明显下降,禁燃对PM_(2.5)浓度降低起了决定性作用。建议在充分调查论证的基础上,进一步扩大禁燃区范围。     

典型城市空气污染特征对比分析

本文以聊城和宁波为典型城市案例,利用两市国家环境空气质量自动监测站监测数据以及环境质量公告数据,分析南北城市大气污染特征与影响因素差异,在此基础上,提出我国南北城市大气污染防治策略。结果表明:(1) 2016年宁波市仅ρ(PM_(2.5))超出二级标准11%,ρ(SO_2)和ρ(NO_2)均已达标;2016年聊城市ρ(SO_2)低于二级标准,ρ(NO_2)仍超出二级标准2.5%,ρ(PM_(2.5))超出二级标准限值1.46倍。(2)聊城市空气污染呈现出煤烟型污染与机动车尾气污染共存的复合型大气污染特征,而宁波市空气质量呈现出明显的二次污染特征。(3)较低的经济发展水平是造成聊城市较高的污染物浓度以及较多的重污染天数的主观原因;而产业结构的差异是两市首要污染物不同的主观原因,地理位置与扩散条件差异是两市空气质量差异的客观原因。(4)建议今后在城市空气质量防治过程中,构建有针对性的城市大气污染防治策略,形成精细化管理的理念,积极开展"一市一策"研究。