基于GIS的唐山地区大气污染物时空分布研究

应用数据统计和ArcGIS对北方重工业城市唐山地区2014年14个县(区)18个空气自动监测站的数据进行时空分布特征分析,监测的污染物为PM_(10)、SO_2、NO_2、PM_(2.5)、O_3、CO共6项。利用ArcGIS对各个自动监测站污染物数据建立网格模型,采用反距离权重法分别对年均、采暖期、非采暖期的环境空气质量综合指数和6项污染因子浓度的空间分布进行估算,直观比较了污染物在不同时期内的空间分布状况。结果表明,空气质量时间分布较为明显,非采暖期明显好于采暖期。同时,计算出每个网格单元污染指数的标准偏差,结合气象气候、地形地势、工业发展等情况,分析得出北部山区、市中心区附近区域空气质量波动较大。为区域大气污染有针对性的综合防治、联防联控及污染物区域削减计划打下数据基础。     

2018年大连海域船舶大气污染物排放特征及影响分析

船舶废气已成为大气污染物的重要来源之一。为掌握大连周边海域船舶大气污染物排放特征,以及大连海域船舶排放对大连市大气环境的影响,基于船舶自动识别系统监测数据,采用基于功率的动力法估算出2018年大连海域船舶排放清单,并利用WRF、SMOKE、CMAQ空气质量数值模拟系统,研究了1月、4月、7月、10月船舶排放对大连市大气环境的影响。研究结果表明,2018年大连海域船舶共排放SO₂ 7 606.23 t、NO_x 30 990.13 t、PM₁₀ 1 212.02 t、PM_2.5 969.58 t、CO 3 339.10 t、HC 1 414.63 t、CO₂ 2 546 299.67 t。其中,客船、散货船、油船和多用途船的排放占比较大,排放区域主要集中在大连湾、大窑湾附近及周边航道。受气候因素影响,不同月份的船舶排放对大连市大气环境的影响不同,其中,1月、4月和10月受影响较大的区域主要是旅顺口区和金州区,而7月受影响较大的区域主要是甘井子区。     

成都双流国际机场大气污染物排放清单与时空分布特征

基于成都双流国际机场活动水平数据,采用排放因子法和计算模型等,编制了机场大气污染物排放清单,并完成了时空分配和不确定性分析,建立了高分辨率网格化排放清单。结果表明,成都双流国际机场标准起飞着陆(LTO)循环数为2.4×10~5次/a,CO、VOCs、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2排放量分别为1.2×10~3、1.3×10~2、2.1×10~3、2.8×10、2.7×10、2.5×10~2t/a,且主要由飞机发动机排放;活动水平数据仅包括LTO循环数和地面保障设备两部分;污染物排放分布和跑道类型相关性较高;排放清单活动水平数据可靠性较高,而排放因子存在一定的不确定性。     

“十一五”期间新疆大气降尘量时空分布特征及影响因素分析

通过对"十一五"期间新疆134个大气降尘监测点位数据进行统计分析发现,"十一五"期间,全疆年均降尘量维持在22.2~24.6 t/km2.月,变化幅度小于10%。一年内降尘主要集中在3~6月份,占全年降尘量的51%。在空间分布上,新疆年均降尘量呈现明显的南疆高于北疆的特征,南疆五地、州的总降尘量占全疆总降尘量的70.2%,为新疆降尘的主要集中区。特殊的气象、生态环境是决定新疆大气降尘时空分布特征的主要因素。     

2015—2019年抚州市临川区主要大气污染物时空变化及成因分析

选取2015—2019年抚州市临川区不同时间尺度的空气质量指数(Air Quality Index,AQI)与6种常规大气污染物监测数据,分析了临川区主要大气污染物的时空变化及影响因素。结果表明,临川区大气PM_2.5、PM₁₀、SO₂和CO年均质量浓度整体呈现下降趋势,O₃年均质量浓度逐年增加,说明临川区应警惕O₃污染的加剧。PM_2.5、PM₁₀和NO₂质量浓度的月变化趋势表现为冬高夏低的特征。此外,2015—2019年临川区大气PM_2.5、PM₁₀月均浓度与AQI的相关性极高(r＞0.96,P≤0.01),表明临川区大气污染类型为颗粒型污染。根据污染物浓度日变化规律以及相关性分析结果可知,PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂日变化趋势与AQI相似。通过对2015—2019年临川区除夕至大年初一期间大气污染物变化规律和复合污染特征的分析可以发现,2018年和2019年空气污染程度较之前的3年有所下降,说明烟花爆竹燃放禁令对春节期间空气污染的控制具有明显成效。此外,控制移动源排放成为临川区大气污染治理亟需解决的重要问题。     

新疆大气颗粒物的时空分布特征

基于2015年新疆12个城市的PM_(10)和PM_(2.5)地面监测数据,并结合同期气象观测数据,分析了新疆PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的时空分布特征及其与气象要素的关联性。结果表明:新疆大气颗粒物年均质量浓度呈现南高北低特征,南疆各城市的年均PM_(10)质量浓度为150～262μg/m~3,年均PM_(2.5)质量浓度为50～118μg/m~3。北疆各城市的质量浓度相对较低,年均PM_(10)质量浓度为28～139μg/m~3,年均PM_(2.5)质量浓度为13～74μg/m~3。从时间变化来看,在春季和夏季,新疆以粗颗粒物污染为主,冬季以细颗粒物污染为主。此外,在南疆各城市3月PM_(10)质量浓度突然大幅升高与相对湿度明显下降、风速增大直接相关,沙尘天气是导致该区域春季高PM_(10)质量浓度的重要原因。     

常州市大气污染物排放清单及分布特征

以点源、流动源、面源分类,在研究工业企业、机动车、建筑工地、秸秆焚烧等20多类排放源的基础上,建立2011年常州市大气污染物排放清单。结果表明:2011年该市大气污染物PM、PM10、PM2.5、SO_2、NO_x、CO、NH_3和VOCs的排放总量分别为13.514万t、6.746万t、2.67万t、5.975万t、12.316万t、66.595万t、1.64万t、9.026 1万t。道路、工业、建筑工地、机动车是颗粒物的主要排放来源;SO_2、NO_x、CO排放主要来自工业和机动车;NH_3的主要排放源为农业氮肥使用和畜禽养殖;VOCs的排放主要来自机动车、涂料、植被和工业。各行政区中,武进、溧阳、新北和金坛大气污染物排放量较大。     

武汉市降尘污染特征及影响因素

以武汉市2006—2013年降尘数据为例,采用SPSS19.0软件统计分析了中部地区内陆城市的降尘污染特征及其影响因素。结果表明,月均降尘污染呈5月峰、11月谷三次曲线型,季节降尘污染呈春季夏季冬(秋)季,年均降尘量呈显著下降趋势。各功能区降尘量差异显著,从多到少顺序依次为工业区交通稠密区居商工混区清洁区。根据主成分分析结果,对于武汉这类经济发展中的中部内陆城市来说,气象因素是影响降尘的重要外在因素。社会因素是主要内在影响因素,其中经济发展因子的影响高于环境建设因子。     

佳木斯大气污染物扩散影响因素及区域探究

对影响佳木斯市大气污染物扩散的因素进行了分析。结果表明,大气稳定度、垂直和水平温度梯度、低空风场引起的平流动力输送、地面粗糙度、湍流运动、雨雾等都不同程度地影响大气污染物的扩散,以一定的传输和扩散规律决定城市大气污染水平的高低,并由此使局部区域污染程度各不相同。城市热岛效应和温度层结是影响大气污染物扩散的重要因素。影响区域主要为城市主导风向下风向的城市东部地区。     

南通市降尘时空分布特征及影响因素

对2004年—2009年南通市降尘监测数据进行分析,结果表明,市区降尘污染较轻,年均值全部达标,在6年间呈波状变化态势;从各月分布来看,3—7月降尘污染较为严重;在各功能区中,受降尘污染程度从大到小依次为:居民区>工业区>商业交通区>文教区。提出,应继续推进城区企业工艺改造升级,加快燃煤锅炉淘汰;施工(运输)期间对易产生扬尘的建筑材料应采取密闭存储、设置围挡等有效措施并保证建筑垃圾及时清运、施工车辆及道路及时清扫冲洗;加大城市的绿化建设和道路的硬化建设,尽量避免道路开挖。     

广西臭氧时空分布特征及污染天气类型研究

基于2015—2017年广西14个城市环境空气质量日监测数据和相关气象资料,分析了广西O_3时空分布特征,利用主观分型方法归纳了广西O_3污染的典型天气类型。结果表明,广西2015—2017年O_3累积超标天数分别为74,41和89 d,年均值分别为122,120和128μg/m~3,日变化呈现单峰型分布特征,O_3超标占比最高的时段均为4—5月和8—10月; 2017年O_3高值区面积明显增大,呈现连片式的特征;台风外围型(53. 4%)、副高控制型(26. 5%)和冷高压脊变性控制型(16. 7%)是造成广西O_3污染的典型天气类型。广西O_3污染受气象条件影响较大,天气形势变化导致的污染规律较明显。     

临汾市大气污染物的时间分布特征与源区分析

多年来,临汾市多次名列我国生态环境部公布的空气质量最差的重点城市之列,对其大气污染的时间分布特征和潜在源区进行分析对其环境管理与污染防治具有重要意义。利用2015—2019年临汾市5个国控空气环境质量监测站点的6种空气污染物(SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5和PM₁₀)浓度数据和气象观测数据,使用HYSPLIT模型研究了该市空气污染物的时间变化特征、轨迹输送特征和可能的来源。结果表明,PM_2.5和PM₁₀的年均浓度均超过了《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)Ⅱ级标准,SO₂仅在2016—2017年超过该标准,其余3种污染物的年均浓度均低于该标准。6种污染物2015—2019年的月均浓度的变化特征表现为O₃浓度呈以6、7月为中心的近似正态分布,SO₂、NO₂和CO以及PM_2.5和PM₁₀浓...     

菏泽市主要河流中氟的分布及其影响因素

菏泽市地处鲁西南高氟地区,其河流中的高浓度氟化物不仅会通过径流过程影响南四湖水质,还会影响当地水生态平衡及人体健康。通过分析菏泽市主要河流中氟化物的时空分布特征,并结合地下水、土壤及废污水调查结果,探讨了影响河流中氟化物分布的主要因素。结果表明:研究区河流中氟化物的平均浓度在0.98~1.45 mg/L之间,氟化物浓度分布呈现出枯水期＞平水期＞丰水期、下游＞上游、支流＞干流的特征。氟化物浓度较高的河流呈现高pH、低钙的特点,水化学组分以Na-HCO₃型、Na-SO₄型为主。河流中氟化物的浓度主要受蒸发浓缩和岩石风化作用的影响。研究区地下水和土壤中氟化物的背景浓度整体较高。枯水期高氟地下水可能通过直接补给河流对河流水体产生影响,丰水期土壤中的氟也会通过径流过程汇入河流。人类工农业生产过程大量开采利用当地高氟地下水,而高氟废水最终则会进入河流,导致河流中氟化物的含量升高。     

库尔勒市大气颗粒物污染特征与影响因素分析

针对库尔勒市PM 10、PM 2.5年均浓度超标现象,基于市区3个环境监测站2013—2017年的逐时观测数据,分析PM 10、PM 2.5污染特征、成因及其主要影响因素。结果表明:①2013—2017年库尔勒市PM 10年均浓度变化较大且无明显趋势,PM 2.5年均浓度整体呈下降趋势;②季节尺度上,库尔勒市PM 10在每年2—5月呈现高浓度,PM 2.5高浓度期则为10月至翌年5月;③城郊的开发区站PM 10浓度最高,老城区的州政府站PM 2.5浓度最高,在PM 10和PM 2.5的高浓度期空间差异尤其显著;④PM 10与风速显著正相关,来自塔克拉玛干沙漠的风蚀沙尘颗粒物是库尔勒地区颗粒污染物的主要来源;⑤库尔勒市PM 10主要为外源输入,PM 2.5则以城市内源为主,相对湿度、风速、风向、温度等气象条件是影响大气颗粒物浓度及分布的重要因素。     

内蒙古某灌域表层土壤六氯环己烷空间分布特征及影响因素

为修复灌区内土壤有机氯农药污染,降低六氯环己烷对土壤环境的危害,对内蒙古某灌域表层土壤进行采样,利用气相色谱测定50个土壤样品中六氯环己烷及其异构体的含量,并利用ArcGIS空间分析技术确定表层土壤中六氯环己烷的分布状况。样本中六氯环己烷的检出率为96%,各样本中六氯环己烷的浓度范围为未检出～23.0 ng/g,平均浓度为4.4 ng/g。4种异构体含量平均值顺序为γ-六氯环己烷>δ-六氯环己烷>β-六氯环己烷>α-六氯环己烷。灌域东北部和西南部残留浓度较高,并由这2个方向向中部地区逐渐递减,表层土壤中的六氯环己烷分布受土壤黏粒量、不同种植种类和灌溉水源的影响较大。虽受人类耕作的影响,但表层土壤中的六氯环己烷污染水平相对较低。     

石家庄市NO2时空分布特征及影响因素

为了解石家庄市NO₂时空分布特征及影响因素,结合GIS和相关性分析,对2018年环境空气自动监测站监测数据、气象数据和社会经济数据进行统计分析。结果表明：261个乡镇NO₂年均质量浓度范围为11～68μg/m³,超标率为47.9%,仅有49个乡镇NO₂日均质量浓度达到国家二级标准。主城区NO₂质量浓度高于周边县(市、区),NO₂总体呈圆环形带状分布。月变化方面,1—3月、10—12月污染较重,峰值出现在1月。NO₂日变化呈“高-低-高”的变化趋势,区域差异明显。NO₂与温度、湿度、风速呈负相关,与大气压呈正相关,气象条件的月际差异是导致NO₂月差异的重要因素,NO₂空间分布主要受地形、人口密度和机动车排放等因素影响。研究结果提示秋冬季是NO₂治理的关键时期,主城区为重点防控治理区域。     

喻家湖水质时空分布特征和影响因子分析

通过设计合理的水质监测网,采用多元统计分析,并结合地理信息技术对武汉市喻家湖在2011年-2012年期间12个监测点、13个水质参数监测值进行水质时空分布特征研究.结果表明,喻家湖13个水质指标概括为4个主成分:第一主成分代表喻家湖的重金属污染,第二主成分代表其富营养化水平,第三主成分代表有机污染程度,第四主成分间接指示富营养化程度;在时间和空间变化上都可分为二组,显著性指标的时空差异较明显,水质污染程度从南至北逐渐减弱,湖溪河是喻家湖的最主要污染源.并对水质参数,监测点位和频次进行了优化.     

灰霾期间武汉城市区域大气污染物的理化特征

利用湖北省大气复合污染自动监测站2013年的全年监测数据,分析了灰霾期间武汉城市区域大气污染物的理化特征。霾日主要出现在春季、秋季和冬季。霾日与非霾日大气污染物质量浓度和气象参数的对比分析结果显示:高湿度、静风是武汉城市区域霾日的重要气象特征;PM1、PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、CO、NH3的质量浓度,SOR、NOR值以及PM_(2.5)中的二次无机离子(SO2-4、NO-3、NH+4)和部分元素(Pb、Se、Cd、Zn、K)的质量浓度均在霾日明显高于非霾日,而霾日SO2质量浓度仅在冬季略高于非霾日。选取2013年1月的连续灰霾日进行相关性分析,结果表明:污染组分主要来自当地排放(包括直接排放和二次形成),并受当地气象条件影响。此次灰霾过程中PM_(2.5)中的硫酸盐和硝酸盐主要来自气相反应,气态NO_2主要生成了气态HNO_3,而不是HNO_2。