天津市河东区空气质量状况分析及其污染防治对策

以相关空气质量数据为基础,对天津市河东区2016年空气质量状况进行了研究,分析大气环境中PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、O_3等污染因子的污染时间和污染来源,分析结果表明,河东区空气质量受季节性影响较为严重,工业扬尘和机动车尾气等构成了大气污染物的主要来源。据此,从政府、企业以及民众等角度提出污染防治对策。     

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。     

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)。     

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。     

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。     

乌鲁木齐大气污染物变化特征及综合评价

随着经济发展和城市化速度加快,大气污染已经成为区域性环境问题,基于2001～2018年乌鲁木齐市城市空气质量监测数据,选取SO_2、NO_2、PM_(10) 3种常规大气监测污染物作为乌鲁木齐大气环境体系评价指标,利用AHP层次分析法,建立大气污染物层次构造模型,对乌鲁木齐市大气环境质量作出综合评价。结果表明:乌鲁木齐市大气2001～2014年期间环境质量为三级,2015～2018年环境质量为二级,大气污染物权重排序为:煤改气前PM_(10)SO_2NO_2,煤改气后PM_(10)NO_2SO_2,说明乌鲁木齐市大气颗粒物占主要作用,"煤改气"能源结构调整使SO_2的浓度也有所降低,大气污染类型从以前的煤烟型污染向复合型污染逐渐转化。各年度大气质量优劣依次为2014～2018呈现逐年变好的趋势,2001～2013年有升高也有降低交替存在,整体评价与乌鲁木齐市环境质量状况公报公布的一致。表明大气环境质量改善趋势较明显,研究成果为探索乌鲁木齐市大气环境治理提供重要依据。     

长沙市空气质量变化特征及气象要素影响分析

利用2015—2018年长沙市连续在线观测得到的环境空气6项污染物质量浓度和同期的气象要素数据,分析空气质量变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:长沙市空气质量正逐年好转,且具有明显的季节特征,呈春夏季较好、冬秋季较差的特征;影响长沙市空气质量最主要的首要污染物为PM_(2.5),其次为O_3,且以PM_(2.5)为首要污染物的天数逐年减少,以O_3为首要污染物的天数逐年增加。PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO浓度的季节变化特征都是夏低冬高,但O_3浓度的季节变化却是夏高冬低。各项污染物浓度与同期5种气象要素的相关性分析结果表明:各项污染物浓度与气压、气温、降水量、风速相关程度较高,其中,O_3与气象要素的相关性与另外5种污染物的相关性完全相反。     

湘潭市环境空气质量变化趋势分析及对策

本文以湘潭市1996～2003年大气监测资料数据为依据,确定了湘潭市空气中的主要污染物,并利用Spearman相关系数法对湘潭市空气质量变化趋势进行了分析,结果表明：湘潭市大气污染属于煤烟型,主要污染物为PM10、SO2,其次为NO2,三种污染物浓度均呈现上升趋势,PM10和NO2上升趋势更为明显.文章并进一步提出了改善空气质量的防治对策.     

新疆“乌-昌-石”区域空气质量变化特征分析

《自治区打赢蓝天保卫战三年行动计划(2018-2020)》将"乌-昌-石"重点区域作为主战场,其空气质量受到广泛关注。通过收集2018～2020年"乌-昌-石"区域空气质量数据,分析区域及所辖城市主要大气污染物浓度的时空分布特征和变化趋势。结果显示:2018～2020年"乌-昌-石"区域空气污染具有明显的时间和空间分布特征。2018～2020年"乌-昌-石"区域污染物PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2和SO_2的年均浓度呈波动下降的趋势,CO和O_3的年均浓度呈小幅度波动上升的趋势;优良天数比例呈波动上升趋势。6种污染物质量浓度年内分布特征为单峰型分布,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO峰值在1～2月,O_3峰值在7月;五个地区的优良天数比例年内变化规律基本一致,均呈现倒"U"型曲线,1～2月污染最重,优良天数比例为22.60%～21.40%,12月次之,为38.70%。PM_(2.5)质量浓度在空间分布上呈现阜康最高、乌鲁木齐市最低,NO_2质量浓度分布为乌鲁木齐市最高、昌吉市和石河子市较高、其余地区较低,O_3质量浓度最大的地区为石河子市、其余地区均较低。     

降水对西宁市大气污染物浓度的影响分析

文章利用西宁市区2013~2014年逐日空气污染日平均浓度资料和日平均降水资料,分析了西宁市区大气污染物浓度的分布和不同等级降水对SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)污染物浓度的清除能力。结果表明,西宁市空气质量以二级为主,二级天数占样本总数的57.8%;西宁市大气中的首要污染物是PM_(10)和PM_(2.5);降雨、降雪对污染物浓度具有稀释作用;不同等级的降雪量对4种污染物的稀释作用不同,降雪量在0.5mm以下时对污染物浓度的清除作用较弱甚至出现反弹现象,降雪量≥5.0mm时对4种污染物的清除能力最强;降雨量越大,对各项污染物的清除作用越明显,日降水量≥10.0mm对4种污染物的清除率达到了29.54%~57.57%;清除能力表现为SO_2PM_(10)PM_(2.5)NO_2的特征;连续降雪比连续降雨更有利于空气质量的改善;降雨等级不同时,AQI指数级别不变的天数居于首位的均为PM10;降雪量为0.6~1.0mm、1.1~1.9mm、≥5.0mm时,AQI指数级别不变的天数居于首位的是PM2.5;无论降雪还是降雨,PM_(10)和PM_(2.5)级别下降天数明显大于上升天数,尤其以PM2.5明显。     

沈阳市铁西区环境空气质量变化与分析

以沈阳市铁西区为研究区域,以环境空气污染物浓度为研究对象,对2012年沈阳市铁西区环境空气质量进行评价,并与2011年环境空气质量进行了对比分析,在此基础上研究了采暖期与非采暖期、不同季节不同月份间环境空气质量的变化规律。结果表明,2012年铁西区环境空气中SO_2,NO_2年均值浓度较2011年分别上升32.2%,18.4%,PM_(10)浓度同比下降18.3%;铁西区环境空气污染物浓度变化有明显季节性,且非采暖期空气质量优于采暖期。     

北京经济增长与空气污染关系的实证研究——基于脱钩理论与VAR模型

运用脱钩理论和VAR模型,分析了北京三类空气污染物与经济增长之间的脱钩状态、相互间动态影响方向和程度。主要结论为:1SO_2和NO_2浓度经历了从强脱钩到弱脱钩的循环过程,SO_2浓度强脱钩年份稍多;PM10浓度经历了从强脱钩—弱脱钩—强脱钩—扩张连接的循环过程,三类污染物浓度均未出现持续强脱钩状态。2三类空气污染物和经济增长间均存在长期协整关系且呈负向,SO_2浓度弹性系数最大,其次是PM10浓度,最后是NO_2浓度,表明北京空气污染治理力度取得了部分成效。3脉冲响应分析结果表明,今后一段时期内,经济增长和三类空气污染物相互间的脉冲响应值总体上是负向的,并呈波动性变化趋势。方差分解结果表明,三类空气污染物对经济增长的方差分解贡献度逐步上升,SO_2浓度贡献度最大,其次是PM10浓度,NO_2浓度最小;经济增长对SO_2浓度方差分解的贡献度最大,其次是PM10浓度和NO_2浓度,均持续上升。     

北京经济增长与空气污染关系的实证研究——基于脱钩理论与VAR模型CSSCI

运用脱钩理论和VAR模型,分析了北京三类空气污染物与经济增长之间的脱钩状态、相互间动态影响方向和程度。主要结论为:1SO_2和NO_2浓度经历了从强脱钩到弱脱钩的循环过程,SO_2浓度强脱钩年份稍多;PM10浓度经历了从强脱钩—弱脱钩—强脱钩—扩张连接的循环过程,三类污染物浓度均未出现持续强脱钩状态。2三类空气污染物和经济增长间均存在长期协整关系且呈负向,SO_2浓度弹性系数最大,其次是PM10浓度,最后是NO_2浓度,表明北京空气污染治理力度取得了部分成效。3脉冲响应分析结果表明,今后一段时期内,经济增长和三类空气污染物相互间的脉冲响应值总体上是负向的,并呈波动性变化趋势。方差分解结果表明,三类空气污染物对经济增长的方差分解贡献度逐步上升,SO_2浓度贡献度最大,其次是PM10浓度,NO_2浓度最小;经济增长对SO_2浓度方差分解的贡献度最大,其次是PM10浓度和NO_2浓度,均持续上升。     

乌鲁木齐市能源消耗与大气环境质量的相关性浅析

2002-2015年的主要能源消耗、主要大气污染物变化以及它们之间的相关性进行了分析,结果表明:乌鲁木齐市大气主要污染物废气总量、SO_2、NO_x的排放量呈上升趋势,其主要污染源来源为燃煤;废气、SO2的排放量与燃煤和燃气的消耗量呈强正相关,而NO_x排放量只与燃气消耗量呈强正相关。建议发挥乌鲁木齐市的资源优势,加大以燃气供应为主的能源结构调整,对改善当地空气质量有重要价值。     

我国部分地区大气污染现状及其分布特征

收集2014—2016年我国部分地区环保部常规监测的6项大气污染物浓度,重点分析了我国东北、华北、华东、华中、西部地区经济快速发展城市空气污染的状况及分布特征。结果表明:除O_3外,其余污染物浓度均下降,SO_2二级达标率持续上升。各污染物区域性分布显著,北方比南方污染重。东部O_3污染严重;PM_(10)、CO浓度在华北地区最高;SO_2浓度在东北、华北最高;PM_(2.5)、NO_2浓度在华中、华北最高。华北地区大气污染严重,华东PM及SO_2污染最轻。     

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。     

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。     

成都市空气质量预报系统的应用及预报效果评估

介绍了成都市空气质量预报系统的模式设置和排放源处理,并评估其对2017年2月成都市的气象要素和PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2小时浓度的24小时预报效果。结果表明,系统能较好的预报成都市主要气象要素的逐小时变化情况,平均气温、气压和相对湿度的相关系数均在0.72以上,但对累积降水的预报效果仍需优化;系统能合理的反映各污染物的时空分布,PM_(10)和PM_(2.5)的预报效果达优秀水平,但存在不同程度的高估;NO_2的预报值与实况值的时间变化趋势一致性最高,空间分布对应较好,但模式预报对其存在一定程度的低估;对SO_2有显著的高估,但其空间分布模拟效果最佳。优化源的空间分配,及时更新源排放清单,同时针对不同排放源提高小时尺度排放清单分辨率可能是未来提高成都市空气质量预报系统预报准确率的有效途径。     

济南市石化企业大气污染物周末效应研究

利用2016年6-9月石化企业周边大气污染物(PM_(2.5)、SO_2、O_3、NO、NO_2、CO)浓度的连续观测数据,研究了PM_(2.5)、SO_2、O_3的"周末效应"及出现的原因。结果显示,PM_(2.5)、SO_2存在工作日浓度明显高于周末浓度的"周末效应"现象。PM_(2.5)、SO_2的"周末效应"与人类活动强度在工作日较大有着密切关系。O_3的"周末效应"表现为:抑制阶段周末浓度较高,光化学生成和消耗阶段工作日浓度较高,可能的原因是在上述阶段周末NO浓度较低,而NO_2和CO浓度较高。     

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。