餐厨垃圾与污泥厌氧发酵动力学特性分析

基于2016—2017年大连市6种大气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、O_3、CO)的监测数据,研究污染物浓度的时间变化、周末效应及气象影响因素。结果表明,大连市大气污染物以O_3、PM_(10)和PM_(2.5)为主;冬季主要污染物为颗粒物,夏季为O_3。受供暖燃煤等影响,PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2浓度供暖季显著高于非供暖季。大气污染物浓度季节变化显著,且PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2及NO_2呈现周末较高的"周末效应"。利用相关性分析考察温度、湿度、风速等气象因素对污染物的影响;利用后推气流轨迹等方法分析大连市大气PM_(2.5)可能的来源。     

挥发性污染物二硫化碳处理技术

2016年11月—2017年2月在西安市城郊连续观测了NO_2、SO_2、O_3和PM_(2.5)的浓度,利用观测数据分析大气污染物的日变化和周末效应特征,结合不同污染物间的相关性分析结果,初步探讨了污染物间的相互作用机理。结果表明:观测期间NO_2、SO_2、O_3和PM_(2.5)浓度的平均值分别为(39.9±21.0),(77.2±22.8),(37.7±23.5),(192±141)μg/m3。PM2.5污染最为严重,超过国家二级标准的2.56倍。NO_2、SO_2和O_3浓度日变化特征显著,其中NO_2和O_3日变化为单峰型,SO_2日变化为单峰单谷型,PM_(2.5)日变化幅度较小。NO_2和SO_2周末效应较为明显,O_3和PM_(2.5)周末与工作日相差较小。PM_(2.5)浓度与NO_2、SO_2和OX浓度均为显著正相关,表明前体物和大气氧化性对PM_(2.5)浓度有显著影响。     

西安城郊采暖季大气污染物浓度特征研究

2016年11月—2017年2月在西安市城郊连续观测了NO_2、SO_2、O_3和PM_(2.5)的浓度,利用观测数据分析大气污染物的日变化和周末效应特征,结合不同污染物间的相关性分析结果,初步探讨了污染物间的相互作用机理。结果表明:观测期间NO_2、SO_2、O_3和PM_(2.5)浓度的平均值分别为(39.9±21.0),(77.2±22.8),(37.7±23.5),(192±141)μg/m3。PM2.5污染最为严重,超过国家二级标准的2.56倍。NO_2、SO_2和O_3浓度日变化特征显著,其中NO_2和O_3日变化为单峰型,SO_2日变化为单峰单谷型,PM_(2.5)日变化幅度较小。NO_2和SO_2周末效应较为明显,O_3和PM_(2.5)周末与工作日相差较小。PM_(2.5)浓度与NO_2、SO_2和OX浓度均为显著正相关,表明前体物和大气氧化性对PM_(2.5)浓度有显著影响。     

典型西南工业城市柳州市核心区大气污染物时空分布与气象因素研究

为研究柳州市核心区大气污染物浓度时空变化规律与气象因素之间的关系,统计分析了2018年全年研究区内6个自动监测站点PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3和CO的浓度监测数据和气象站气象数据,并对28次超标日污染物来源进行了解析.结果显示:①核心区颗粒污染物污染较为严重,且以PM_(2.5)为主的细颗粒污染物仍为柳州市主要的大气污染物;各污染物月均浓度季节差异显著,除NO_2外柳州大气污染物浓度下降明显,指示柳州市多项节能减排综合整治措施成效显著;PM_(2.5)、PM_(10)、CO受早晚高峰期影响,浓度日变化均呈双峰型;NO_2在不同季节峰型不同,作为O_3前体物其浓度日变化与O_3相反,呈现"早峰午谷"的变化趋势.②通过对污染物浓度插值发现,由于核心区主要工商业区位于西部且处于主导风向下风向,故PM_(2.5)和SO_2浓度西北高、东南低,PM_(10)、NO_2和CO浓度西南高、东北低;核心区东部的山区为O_3生成带来大量前体物,使O_3浓度东南高、西北低.③由于气候特征,核心区春、夏季主要气象因素均为降水量;秋季的主要气象因素是风速,风速与污染物的负相关关系表明了风的扩散效应;冬季大部分污染物与气象因素的相关性不显著,表明人为因素对污染物的影响大于气象因素;核心区大气污染物主要来源于局地排放和区域传输,且南北主导风向对大气污染影响最大.④HYSPLIT模型结果指示柳州超标日大气污染物主要来自于珠三角地区,且陆源颗粒物浓度普遍比海洋源高,来自南部的远距离输送气流颗粒物含量最低,表明远距离输送为影响颗粒物传播的主要原因.     

秀山县城区大气环境质量特征研究

为详细了解秀山县城区大气质量状况,选择2016年9月—2017年1月大气观测数据进行分析研究,结果表明:研究时段内PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2和O_3大气污染物浓度均满足《GB3095-2012环境空气质量标准》中二级标准要求,随着月份变化,PM_(10)、PM_(2.5)和O_3呈先降低再升高的趋势,NO_2呈逐渐增加趋势,SO_2变化趋势相对平缓。大气污染物NO_2与PM_(10)和PM_(2.5)呈显著性相关,聚类分析结果表明PM_(10)、PM_(2.5)对大气环境质量影响较大。气象参数与大气污染物均呈明显相关性,表明气象条件对污染物的扩散起着重要作用。     

气象因素对乌鲁木齐市城区空气质量的影响

基于乌鲁木齐市2015年大气污染物和气象观测数据,用相关性分析和主成分分析法探讨了气象因素对乌鲁木齐市城区空气质量的影响。研究结果表明:1)大气压与PM_(2.5)、CO正相关显著,与O_3负相关显著;气温、水汽压和风速与PM_(10)、O_3存在显著正相关,与其他污染物都存在负相关;湿度与PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO存在显著正相关,与PM_(10)、O_3存在负相关。2)对乌鲁木齐市首要污染物PM_(10)存在显著影响的空气污染物包括CO、PM_(2.5)、SO_2,气象影响因素包括水汽压和湿度。     

广州中心城区大气污染物“周末效应”分析

本文分析了广州中心城区大气污染物周末和非周末浓度变化特征,发现广州中心城区干季SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)4项污染物周末日均浓度值比非周末高,日变化浓度峰值周末高于非周末,特别是PM_(2.5)存在显著的"周末效应",湿季"周末效应"稍弱于干季;广州中心城区SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)干季周末与非周末浓度相对偏差最大值主要出现在傍晚,湿季周末与非周末浓度相对偏差最大值主要出现在上午;广州中心城区O3-8h周末与非周末浓度湿季相对偏差较大,日变化上非周末浓度值高于周末,周末与非周末浓度相对偏差最大值出现在夜间。     

毕节市区大气污染特征及影响因素分析

根据毕节市2015年大气污染物浓度和气象因子的监测数据,分析了毕节市区大气污染物SO_2、NO_2、PM10、PM2.5、CO及O_3浓度的月、季和年平均变化特征及其影响因素,并对大气污染物浓度之间以及大气污染物浓度与气象因子之间的相关性进行了分析。结果表明:(1)毕节市区2015年空气质量总体良好,空气质量优良天数占95.1%,主要大气污染物为PM10和PM2.5;(2)大气污染物SO_2、PM10、NO_2、PM2.5、CO的月浓度都呈"V"型单谷变化趋势,而O_3的月浓度则为单峰变化趋势;大气污染物SO_2、PM10、NO_2、PM2.5、CO浓度的季节变化为冬季最高、夏季最低,O_3浓度的季节变化则为春季最高、冬季最低,且季节之间的差异性显著(p0.05);大气污染物PM10和PM2.5的年平均浓度分别超过我国《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中一级标准年平均浓度限值的18.2%和112.4%,SO_2和NO_2的年平均浓度均未超过国家一级标准的年平均浓度限值;(3)大气污染物SO_2、NO_2、CO浓度与颗粒物PM10、PM2.5浓度之间两两呈极显著正相关性(p0.01),其与O_3浓度之间呈极显著负相关性(p0.01);PM2.5浓度与PM10浓度之间呈极显著正相关性,而PM2.5浓度与O_3浓度之间呈显著负相关性,多元线性回归分析得出PM2.5浓度与其他大气污染物浓度之间的拟合方程为:PM2.5=2.718+0.130SO_2+0.747PM10+0.255NO_2-0.077O_3+0.678CO;(4)气压与大气污染物SO_2、NO_2、CO、PM10浓度之间呈显著正相关性,其与O_3浓度之间呈极显著负相关性;温度除与O_3浓度之间呈极显著正相关性外,与其他大气污染物浓度之间呈显著负相关性,且其与O_3浓度的相关性系数最大(r=0.501),说明温度对O_3浓度的影响较大;相对湿度除与CO浓度之间无显著相关性外,与其他大气污染物浓度之间均呈显著性负相关性;风速与O_3浓度之间呈极显著正相关性,其与其他大气污染物浓度之间均呈极显著负相关性。     

福州市区大气污染物质量浓度时空分布特征分析

利用2014年2月1日—2015年1月31日福州市区6个国控空气质量监测站点CO、SO_2、NO_2、O_3、PM_(2.5)、PM_(10)逐时监测数据,综合分析了福州市区大气污染物污染水平及其时空分布特征。结果表明:福州市区首要污染物为PM_(10),且SO_2、CO污染程度极低,6个站点质量浓度超标率均未超过10%,其中鼓山站的空气质量最优,达到国家一级标准的概率超过了50%。在污染物质量浓度日变化曲线中发现,只有O_3呈单峰形态,峰值出现在14:00左右,通过对污染物的"周末效应"分析,发现CO、PM_(2.5)工作日质量浓度显著高于周末。     

重庆市都市功能核心区秋季大气污染物时空分布特征

为研究重庆市都市功能核心区大气污染物浓度水平及变化规律,统计分析了2014年9月至2014年11月5个监测站(解放碑、高家花园、杨家坪、新山村和南坪)24 h连续监测PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O_3浓度数据.结果表明,观测期间,大气颗粒物污染严重,5个站点PM2.5日均浓度超标率分别为30.8%、37.4%、38.5%、37.4%和31.9%,5个站点PM10日均浓度超标率分别为23.1%、22.0%、18.7%、19.8%和19.8%;重庆市都市功能核心区细颗粒物(PM_(2.5))污染严重,5个站点PM2.5占PM10比例分别为60.2%、64.6%、64.1%、75.4%和62.8%;PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和CO早晚出现高峰值;SO_2和O_3浓度日变化曲线呈现单峰型,峰值分别出现在中午和午后;降水量、气温和水汽压与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2呈显著负相关;相对湿度与O_3呈显著负相关,气温、水汽压和风速与O_3呈显著正相关;CO与相对湿度呈显著正相关;风向也影响着大气污染物浓度的时空分布,南偏西、南偏东和东北偏北风利于PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO浓度积累,西北风利于PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO扩散;但西北风控制下利于O_3浓度积累.     

广州某区PM_(2.5)和气态污染物质量浓度的日变化特征及其相关性分析

本文分析了2015年3月至2016年2月广州某区细颗粒物(PM_(2.5))和气态污染物(SO_2、NO_2、CO、O_3)质量浓度的日变化特征,并对PM_(2.5)和气态污染物之间质量浓度的相关性进行分析,结果表明:PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO、O_3大气污染物存在一定规律的日变化特征。PM_(2.5)与SO_2、NO_2、CO、O_3全年质量浓度的相关系数范围分别为0.184～0.219,0.271～0.436,0.170～0.368和0.051~0.318,存在一定的线性正相关关系。     

嘉兴市春季PM、主要污染气体和气溶胶粒径分布的周末效应

为研究嘉兴市周末与工作日主要污染物和气溶胶粒径分布变化的差异,对2015年5月南湖区城区污染气体(SO_2、NO_2、CO和O_3)、PM(PM10和PM_(2.5))和10 nm~10μm气溶胶数浓度粒径谱分布进行了观测分析.结果表明,嘉兴市SO_2、NO_2、CO和O_3存在显著的周末效应,周末白天O_3浓度低于工作日.O_3在周末峰值出现时间为14:00,比工作日晚1 h.PM_(2.5)的周末效应要比PM10明显.PM_(2.5)/PM10周末为0.7,在工作日为0.6.嘉兴市气溶胶数浓度均集中在500 nm以下,周末和工作日平均数浓度分别为16 602 cm~(-3)和23 309 cm~(-3).核模态粒子数浓度的周末效应最显著,核模态和粗模态粒子表面积浓度的周末效应最显著,积聚模态和粗模态粒子质量浓度的周末效应最显著.周末和工作日气溶胶数浓度谱分布为单峰型分布,表面积浓度谱为三峰型分布,质量浓度谱为四峰型分布.     

达州市城区大气污染物浓度变化特征及影响因素分析

利用达州市城区环境空气自动监测站2015—2017年数据,研究了大气污染物的浓度变化特征和影响因素。结果表明:达州市城区未受到SO_2污染,PM_(10)和PM_(2.5)同比大幅下降,NO_2、CO和O_3-8 h浓度有所上升。污染物在不同季节的差异显著性不同,SO_2、CO、O_3-8 h在不同季节之间均存在显著差异(P<0.05),NO_2浓度在除秋季和冬季外的其他季节之间均存在显著差异,PM_(10)和PM_(2.5)浓度在除春季和秋季外的其他季节之间均存在显著差异。不同污染物的月均浓度变化曲线和不同季节的小时浓度变化曲线,以及不同季节的相关性也具有明显的特征。同时,本研究还建立了PM_(10)和PM_(2.5),NO_2和CO分别在不同季节的预测线性模型,为进一步了解污染物之间的相互关系和预测污染物的浓度发展趋势提供了参考。     

北京市2014年APEC期间及前后城区大气污染物变化特征

该文选择北京城区12个空气质量监测点,研究APEC前后及期间污染物时空变化特征及相互关系,并从不同角度分析污染物时空变化的影响因素,探讨APEC期间采取的临时减排措施对污染物的影响。结果表明:除O_3外,APEC期间污染物浓度低于非APEC期间,各污染物浓度在会间逐日变化呈"M"型、日变化最为平稳(α=0.05,Sig0.05),基本呈从北至南、从西至东的递增趋势,O_3浓度空间变化和NO_2的相反耦合度最高(p=0.01,r-0.80);PM_(2.5)、SO_2、NO_2和CO相互间在不同时段呈不同水平的正相关关系,但O_3在和其他污染物呈负相关。大气污染物浓度主要受排放源、气象因素、区域传输及污染物相关性等综合因素的影响,通过回归分析发现SO_2、NO_2、CO浓度和温度负相关性显著(α=0.05,Sig0.05),NO_2、CO、PM_(2.5)和湿度负相关性极显著(α=0.05,Sig=0.000.05)。PM_(2.5)为APEC期间首要污染物,PM_(2.5)浓度在各因素综合影响下降低,使得会间空气质量达到优良水平,因此,APEC期间采取的减排措施取得成效,可为相关环保部门采取合理有效的环保手段提供指导。     

西安市主要大气污染物浓度变化特征及相关特性分析

分析西安市主要大气污染物浓度(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO、O_3)随时间、空间的变化特征及其与天气情况、车流量变化之间的相关特性。结果表明:大气污染物浓度会因地区特点随人流量呈规律性波动;PM_(2.5)、PM_(10)与对应的SO_2、NO_2、CO、大气相对湿度呈正相关,与臭氧、温度、风速呈负相关;受排放及气温辐射影响,NO_2浓度在午后出现峰值且滞后于交通峰值;连续型降水对PM_(10)的稀释作用随降雨天数的增加呈"驼峰"型变化。     

夏季空气污染物指数与气象参数相关性分析

以西安市为例,选取2017-06-01至2017-08-31的气象数据,研究空气污染物与气象参数之间的相关性,利用SPSS软件对与空气质量指数(AQI)相关的各项监测指标(PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2、O_3、SO_2)与温度、湿度和风级等气象条件进行分析,从相关性分析、线性模型分析等方面来探索西安市夏季空气污染物与气象参数之间的关系。得出结论如下:统计发现西安市夏季首要污染物以PM_(2.5)、PM_(10)和O_3为主;湿度对各项污染物均显著相关,O_3的相关系数最大为0.709;温度对PM_(2.5)、PM_(10)、O_3和CO显著相关,对SO_2和NO_2的影响不显著;风级只与CO显著相关。     

清洁大气背景下贵阳空气质量变化及气象作用

利用贵阳市2013~2016年空气质量监测及气象观测资料进行分析,研究云贵高原城市空气变化及气象影响作用.结果表明:近4a贵阳区域SO_2、NO_2、O_(3_8h)、PM_(10)、PM_(2.5)和CO年平均浓度分别为(20.78±19.71),(28.32±9.59),(107.59±27.54),(67.56±34.32),(42.53±24.52)μg/m3和(0.74±0.22)mg/m~3,除SO_2浓度接近或超出我国中东部城市之外,其它污染物均表现为相对清洁水平;地面O_3浓度逐年明显上升,但其它大气污染物水平均呈逐年下降趋势,且呈现与我国中东部一致的空气质量年际、月际和日变化特征.各功能区污染物区域差异明显,颗粒物和SO_2、NO_2、CO浓度水平表现为工业区居民区郊区,O_3浓度呈现为郊区居民区工业区的特征,表明人为活动对空气质量的影响.近4a O_3与PM_(2.5)夏季白天呈显著正相关,冬季显著负相关,反映了云贵高原城市空气质量的复合污染特性.大气污染物浓度与温度、边界层高度、太阳直接辐射和气压的相关性显著,而与相对湿度和风速相关性较弱,这不同于中东部地区风速主导大气污染物水平变化的特征.云贵高原夏季作为主要雨季,小雨和中雨量级降水对PM_(2.5)吸湿增长较弱,中雨以上降水对PM_(2.5)具有清除作用;而在PM_(2.5)浓度较高和干冷的冬季,小雨的PM_(2.5)吸湿增长明显,中雨以上降水对PM_(2.5)清除显著.     

重庆市大气主要污染物特征分析

基于环境空气质量监测数据,分析了各项污染物时间变化特征,并利用SPSS 19.0软件进行相关性分析和主成分分析。结果表明:SO_2和CO污染较轻,NO_2浓度水平较高,O_3和PM_(2.5)污染相对严重。SO_2和O_3呈现"单峰型",NO_2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)呈现"双峰双谷型"的日变化特征。SO_2、NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)呈"U型",O_3呈现倒"U型"季节变化特征。PM_(10)、PM_(2.5)与SO_2、NO_2、CO,SO_2与NO_2、CO,NO_2与CO呈现正相关;NO_2、CO与O_3呈现负相关。主成分分析法结果显示第1个因子为PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2,第2个因子为O_3。     

呼和浩特市大气污染物污染特征及污染物的相关性分析

为了探究呼和浩特市大气污染物污染特征,对2014年一年的AQI做出统计整理并对PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、CO、NO_2的相关性进行分析。研究结果发现:呼和浩特市2014年空气质量总体良好,空气质量为良所占比重为58%,中度污染和重度污染所占比重为35%。该市的主要污染物PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2的超标率分别达到了88.81%、52.60%、36.20%。空气污染指数AQI与PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、CO、NO_2、呈显著相关,尤其是PM_(10)和PM_(2.5),相关性系数高达0.959和0.851,可见其污染主要以颗粒物物为主。PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、CO、NO_2浓度间两两正相关。O_3的浓度与PM_(2.5)、SO_2、CO、NO_2均呈现负相关,O_3与AQI和PM_(10)的相关性不显著。     

近年南京冬季首要大气污染物时空分布特征

近年来,随着气候变化以及工业化程度的加深,城市的大气污染问题日益突显。作者收集了2013-2018年南京地区首要大气污染物资料,对该地冬季大气污染物的时空分布特征及各污染物之间的相关性进行分析。结果表明:(1)从时间分布来看,除O_3外,南京冬季各污染物浓度均在2月达到最小值,AQI、PM_(10)、SO_2和NO_2浓度均在12月达最大,1月次之。PM_(2.5)、PM_(10)与AQI日变化趋势高度一致,在上午10∶00-11∶00出现峰值,在下午17∶00出现最低值。SO_2日变化呈单峰式变化特征,在上午11∶00出现峰值。NO_2浓度的日变化趋势与O_3正好相反,在下午14∶00-15∶00,NO_2出现低值,而O_3出现峰值。(2)从空间分布来看,南京冬季AQI与PM_(2.5)、SO_2的空间分布特征类似,呈东南高、西北低的分布特点,而PM_(10)呈西南-东北向递增的分布特点。(3)AQI与PM_(2.5)、PM_(10)的相关性最好,与SO_2、NO_2的相关性次之,而AQI与O_3没有明显的相关性,即影响南京冬季空气污染的主要是PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2。