阜康市PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度变化特征分析

通过对阜康市2015年1个区控点的PM_(2.5)和PM_(10)的连续自动监测数据分析得出:2015年阜康市大气颗粒物中PM_(2.5)、PM_(10)浓度日均值和小时值的最大值均出现在4月,日均值均超过了环境空气质量标准的二级标准限值;月均值最大值均出现在12月;PM_(2.5)的年均值超过了环境空气质量标准的二级标准限值;PM_(2.5)和PM_(10)冬季的日变化浓度高于其他三季,夏季最低。超标天数高值出现在1、2、11、12月,PM_(2.5)的污染程度比PM10严重;PM_(2.5)和PM_(10)的比值1、11、12月较大。     

下沙空气中可吸入颗粒物污染特征分析

通过对PM_(2.5)和PM_(10)的浓度特征分析,探讨下沙空气中可吸入颗粒物污染特征。根据2013~2015年下沙空气连续自动监测数据,对浓度变化特征分析发现,PM_(2.5)和PM_(10)的季节变化明显,冬季最高,夏季最低。PM_(2.5)与PM_(10)的月均浓度存在线性回归关系,回归方程为y=1.0759x+0.02532,相关系数方值为0.857。PM_(2.5)与PM_(10)的浓度比值P主要集中在0.5~0.8之间。     

2014年宝鸡市大气颗粒物时空分布特征分析

基于2013年12月和2014年全年宝鸡市8个自动空气质量监测子站的PM_(10)和PM_(2.5)的监测数据,探讨PM_(10)和PM_(2.5)的时间分布特征和空间分布特征。结果表明:PM_(10)的日平均浓度为118.23μg/m~3,全年中PM_(10)超过二级标准的天数为80 d,超标率为22%;PM_(2.5)的日平均浓度为68.93μg/m~3,全年中PM_(2.5)超过二级标准的天数为92 d,超标率为25%;PM_(10)和PM_(2.5)的浓度有明显的季节差异。PM_(2.5)和PM_(10)浓度由高到低的季节依次是冬季、春季、秋季和夏季;不同的监测点位中,解放军第三陆军医院监测点位的PM_(10)和PM_(2.5)浓度对于宝鸡市大气颗粒物的污染贡献率相对其他点位较高,主要是其地理位置导致的。     

基于气象条件下哈尔滨市污染特征分析

利用2013年哈尔滨市环境监测资料及气象资料,分析了4种主要污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2)的时空分布特征及各种气象条件对城市大气污染的影响。结果表明:风速在采暖期对污染物浓度的影响尤为显著,相关系数达-0.87;混合层高度对雾霾天气形成影响较大,PM_(2.5)浓度与混合层高度呈现负相关;气温、气压、降水与PM_(2.5)浓度均有较好相关性,哈尔滨市污染物特征受气象条件影响较大。     

郑州城区PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度变化特征及其对气象因子的响应

利用郑州城区9个国控监测点位PM_(10)、PM_(2.5)的日监测数据,研究2013～2016年间郑州城区大气颗粒物质量浓度变化特征及其对气象因素的响应。结果表明,2013～2016年间郑州城区环境空气污染总体状况改善趋势较为显著,重度及以上的污染天数占全年有效天数的比例逐年降低,PM_(10)、PM_(2.5)浓度逐年下降;PM_(10)和PM_(2.5)浓度月均值变化基本一致,浓度变化均呈"U"型分布。PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化具有明显的季节性特征,冬季其质量浓度最高,春季和秋季次之,夏季最低。选取气温、气压、风速、相对湿度和降水量等气象因子,利用Spearman秩相关分析研究各个气象因子对大气PM_(10)、PM_(2.5)浓度的影响。相关性分析结果表明,与PM_(10)、PM_(2.5)浓度显著相关的气象因素存在季节性差异,风速、相对湿度和降雨量是影响郑州城区大气颗粒物质量浓度的主要气象因子。     

金沙秋季PM2.5污染特征及影响因素分析

文章对2013年9～11月金沙区域大气本底站的PM_(2.5)连续在线数据日变化和同期的气象资料的平均日变化进行了分析,并与过去的5年同期数据进行对比分析。结果表明:金沙区域秋季PM_(2.5)质量浓度有明显的日变化规律,受局地排放和气象条件的共同影响,颗粒物质量浓度在凌晨、夜间显著上升。降水对PM_(2.5)的清除量与初始质量浓度、降水量均呈正相关关系,金沙站的云下清除更多取决于PM_(2.5)的初始质量浓度;风向风速对细颗粒物影响明显,来自金沙站北部和东部的气流使大气颗粒物质量浓度升高,而来自西部和南部的风使大气颗粒物浓度降低,大于7 m/s的东风对PM_(2.5)有稀释作用,而北风对细颗粒物几乎无稀释作用。     

京津冀秋冬季PM2.5污染概况和预报结果评估

对京津冀区域2013年9月至2018年2月连续5个秋冬季PM_(2.5)的污染特征和气象影响因素,2015年10月至2018年2月连续3个秋冬季以及典型污染过程时NAQPMS、CMAQ和CAMx这3个模式PM_(2.5)的预报结果进行了分析评估,对模式预报的不确定性和改进措施进行了探讨.结果表明,5个秋冬季PM_(2.5)区域均值浓度分别为122、98、82、99和65μg·m-3,污染过程(中度及以上污染过程)期间浓度分别为229、198、210、204和180μg·m-3. 5个秋冬季累计发生64次PM_(2.5)为首要污染物的区域污染过程,2013～2014年秋冬季污染过程平均持续时间最长,2017～2018年持续时长最短.除2016～2017年外,其他年份PM_(2.5)浓度峰值和均值逐年降低,区域总体污染形势减轻.秋冬季PM_(2.5)浓度与相对湿度、风速和日照时数相关性相对较好,与温度和气压的相关性整体较弱.当风速小于2 m·s-1、大气相对湿度65%以上、主导风向为西南和东北风时,容易出现区域中度及以上污染过程.此外,3个模式均能够预测出京津冀区域秋冬季PM_(2.5)污染过程,预报值与监测值体现了较好地相关性.3个模式对张家口、承德和秦皇岛的预报结果较好,对唐山、石家庄、保定、北京和天津等城市预报偏高,这与污染源清单、气象初始场和气象预报、以及大气化学反应机制的不确定性有一定关系.     

北京市PM_(2.5)和气态前体物相关关系分析

利用2012年全年北京市SO_2、NO_x、O_3、CO和PM_(2.5)监测数据,分析了其季节变化及日变化的差异,讨论PM_(2.5)与气态前体物的相关性及其来源。结果表明:PM_(2.5)质量浓度的频率分布在不同季节有显著差异,但总体趋势均为PM_(2.5)出现频率随着污染的加剧而逐渐降低;除春季CO与PM_(2.5)的相关性略低于夏季外,各气态前体物与PM_(2.5)的相关性均为冬季最为显著,其次为秋季,春季次之,夏季基本未表现出明显相关关系;冬季,PM_(2.5)和SO_2的相关性受相对湿度影响显著;北京本地的污染受局地源排放和污染远距离输送的共同作用,污染性的气团主要来自偏南方向,秋季污染远距离输送对北京本地污染的贡献最为显著,冬季本地排放是PM_(2.5)的主要来源;春、秋、冬季均表现出一定的周末效应。     

J市2016年PM2.5浓度不降反升原因探析

根据2015、2016年J市5个空气质量自动监测点位PM_(2.5)相关浓度数据,对J市2016年PM_(2.5)浓度升高原因进行了探析。结果表明,3、5、6、11、12月作为重点月份对2016年PM_(2.5)浓度升高影响最大,在重点月份中,佳纺、环保局、发电厂、四丰4个点位PM_(2.5)月均值浓度升高较为明显。     

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。     

绵阳市城区空气PM_(10)、PM_(2.5)污染特征及相关性研究

采用连续自动监测方法于2013年9月至2014年4月对处于四川盆地内的中等城市绵阳市主城区富乐山、市人大、三水厂、高新区4个点进行空气质量监测。监测结果表明:空间分布上PM10和PM2.5污染程度城西工业区最高,市中心其次,森林公园最低。季节变化PM10和PM2.5污染程度为:春季<秋季<冬季。1天内PM10和PM2.5小时均值呈双峰分布。PM10和PM2.5一元线性回归方程为:y=0.7273x-2.9869,回归分析相关性系数为0.94。ρ(PM2.5)/ρ(PM10)平均值为0.7,变化范围为0.27~0.93。     

燃煤电厂超细粉尘的危害及控制

燃煤电厂超细颗粒物通常富集各种重金属元素,PAHs（多环芳烃类）,PCDD/Fs（二恶英类）等有机污染物,这些多为致癌物质和基因毒性诱变物质,危害极大。吸附有重金属的PM2.5对NOX和SO2起催化作用,加剧了大气酸雨和光化学烟雾的形成,是诱发臭氧层破坏的重要因素。国外近年来在这方面作了大量的观测和研究工作。对燃煤电厂超细粉尘的危害及控制进行了研究。     

邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)在线监测研究

对2015年3月—2016年2月邯郸市大气中的PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)进行了在线监测,探讨了其质量浓度的变化特征,并分析了其质量浓度与风速、风向的关系。结果表明:邯郸市颗粒物质量浓度水平较高,β射线吸收法所监测的PM_(10_WET)、PM_(2.5_WET)和PM_(1.0_WET)年均浓度值分别为202.5,114.8,81.1μg/m~3,PM_(2.5_DRY)/PM_(10_WET)和PM_(2.5_WET)/PM_(10_WET)分别为0.58、0.70,PM_(1_DRY)/PM_(2.5_WET)和PM_(1_WET)/PM_(2.5_WET)分别为0.58、0.71,PM_(2.5)为PM_(10)中的主要组成,PM_(1.0)为PM_(2.5)中的主要组成。邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)质量浓度冬季最高;PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)日变化峰值为上午09:00左右,谷值为下午16:00左右,扬沙、降雨,霾和春节不同条件下PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)差异明显。邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)的浓度高值主要分布在风向0°~100°和175°~225°、风速小于1 m/s的情况下。     

沙尘天气监测及指标界定探讨

对2008年和2009年丹东市沙尘天气的气象观测和环境监测结果进行了分析。气象部门通过观测水平能见度及风速来确定沙尘天气及等级,但不能测定沙尘天气出入境时间、沙尘浓度及降尘量,沙尘夜间袭来还可能漏测;环保部门还没有沙尘天气分级技术标准,对PM10低于0．6mg／m^3的沙尘天气还没有指标确认。应整合气象部门和环保部门的沙尘天气监测资源,监测沙尘天气出入境时间、级别和沙尘落入量,共同发布沙尘天气预警和预报。     

武汉市与西安市颗粒物PM_(10)、PM_(2.5)的污染水平分析

利用武汉、西安两市2013年PM10与PM2.5的监测数据,统计分析了武汉市和西安市PM10与PM2.5的污染水平,并比较了两城市的污染水平。根据GB 3095—2012《中华人民共和国环境空气质量标准》规定的二级浓度限值,可知武汉市和西安市PM2.5的污染都非常严重,PM10的污染相对较轻。从整体上说,西安市的污染水平要比武汉市严重,其中西安市PM10中PM2.5约占79%。武汉市和西安市的相关部门都应重视PM10和PM2.5的污染问题。     

邯郸市PM_(1.0)、PM_(2.5)污染特征及在线水溶性离子分析

对2014年12月—2015年2月邯郸市大气中PM_(1.0)、PM_(2.5)以及PM_(2.5)中的硝酸根(NO-3)、水溶性有机碳(WSOC)和硫酸根(SO2-4)进行在线监测。结果表明,PM_(1.0)中干性成分(PM_(1.0)_DRY)和包含水分的PM_(1.0)(PM_(1.0)_WET)分别占PM_(2.5)的74.0%和81.4%,PM_(1.0)为PM_(2.5)中的主要组成。利用锯齿型方法估算本地源和区域源对PM_(1.0)、PM_(1.0)~2.5、PM_(2.5)的贡献,得出区域源对PM_(1.0)的贡献为40.6%,明显高于对PM_(1.0)~2.5与PM_(2.5)贡献的32.3%和37.7%,因为PM_(1.0)直径小,在大气中存在时间较长、传输距离远。根据NO-3、WSOC、SO2-4与PM_(1.0)、PM_(1.0)~2.5的相关系数,推断NO-3、WSOC可能在PM_(1.0)生成,而SO2-4可能在PM_(1.0)~2.5中生成。     

邯郸市大气PM_(2.5)成分空间分布研究

为研究邯郸市2015年PM_(2.5)的污染状况,采用河北工程大学监测站全年PM_(2.5)浓度和气象在线监测数据以及4个代表月4个站点离线采样成分数据,分析了PM_(2.5)的浓度水平与气象要素的关系以及其化学组分特征。结果表明:PM_(2.5)的年均浓度为91.14μg/m~3,最高达到706.56μg/m~3;不同相对湿度条件下,PM_(2.5)浓度对邯郸地区能见度有较大影响。此外,邯郸静风频率较大,全年东南风风速较小,PM_(2.5)污染相对更加严重;PM_(2.5)中主要化学成分为SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+、OC和EC,4个站点采样无显著差异性。     

湿式电除尘(WESP)技术对模拟烧结烟气除尘效果研究

介绍了WESP试验装置对模拟钢铁厂烧结烟气除尘效果的研究。试验中考察了WESP试验装置对含尘烟气,特别是其中的细颗粒物的去除效果。在一个冲洗周期内,试验装置对含尘量40g/m3的气体,其除尘效率可以达到99.9%以上,其中对粒径4μm以上的细颗粒物去除效率可以达到100%,对PM2.5的净化效果达到98%。     

乌鲁木齐PM_(10)和PM_(2.5)的形貌特征与来源解析

PM_(10)和PM_(2.5)是近年来乌鲁木齐市空气质量的首要污染物,其成分复杂,来源不清。采用扫描电镜和离子色谱研究了乌鲁木齐市2015年采暖期和非采暖期大气颗粒物PM_(10)和PM_(2.5)的显微形貌,元素组成及其水溶性离子特征,并采用主成分分析法(PCA)对其来源进行解析。结果表明:PM_(10)和PM_(2.5)的颗粒形态各异,以球状、团絮状形状居多。主要物质有硅铝酸盐颗粒、铁氧化物颗粒,硫酸/碳酸盐晶体,碳质气溶胶以及不明物质等。采暖期和非采暖期主要的无机水溶性离子分别是SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_3~-、Cl~-和SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_3~-、Ca~(2+)。推测乌鲁木齐市颗粒物污染主要来源于固定污染源。     

鞍山大气颗粒物浓度的变化特征

利用鞍山大气成分监测站Grimm180观测的2007年颗粒物数浓度,ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM_1.0)以及台站的常规气象观测资料,分析了该地区颗粒物数浓度的谱分布、质量浓度的变化特征及与气象条件的相关性. 结果表明:颗粒物数浓度谱分布符合Junge分布;参数υ与能见度呈负相关,υ值越大且PM0.45占PM₁₀的数浓度比例小于90%,能见度较差;颗粒物质量浓度日变化呈双峰特征,ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM_1.0)之间有很好的相关性,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎平均值为0.654,ρ(PM_1.0)/ρ(PM_2.5)的平均值为0.832,ρ(PM_1.0)/ρ(PM₁₀₎平均值为0.545;鞍山地区年主导风向为SE,颗粒物质量浓度变化受辽宁沙尘移动路径的影响较小,主要受排放累积型污染影响,其中大雾天气条件下颗粒物质量浓度较高,大雾期间的回归方程截距较年平均回归方程的大,这对研究颗粒物质量浓度的突变特性具有指示作用.