北京市重度大气污染时段污染物时空扩散特征

该文通过分别对北京市重度大气污染时段的风力与空气污染指数(API)以及空气质量指数(AQI)分析,建立了风力预测大气污染程度的回归模型,并探讨了不同风力条件下空气质量(污染)指数时空扩散规律。结果表明:(1)风力与空气质量指数和空气质量指数均为负相关,且有极其显著的相关性,但空气质量指数对风力的响应程度更高。(2)各空气污染指数预测模型均表现出南部模型精度中部北京市北部,前者比后者的精度高16%~26%。二次模型是预测空气污染指数简便、实用、有效的模型。而在空气质量指数预测模型中,北京市、中部及南部均是指数模型预测能力最好,二次模型较差。北部则相反。(3)重度大气污染时段,大气污染物由南向北扩散过程基本需要3 d时间。若南部空气质量指数300,且污染过程持续4 d,则北部的污染程度将超过南部。一般情况下,风力需要大于3级,且要持续1 d以上,空气污染程度才会降低。否则,全市大气污染程度相差不大,均处于重度或严重污染。     

基于时空数据挖掘的大气重污染传输过程时空规律分析

为掌握区域性空气污染传输扩散时空规律,支撑大气污染区域联防联控及应急管控,基于空气质量地面观测数据和时空数据挖掘算法,识别重污染气团的区域传输路径和传输强度,以2021年春季和冬季期间京津冀地区的PM_2.5重污染过程为例进行验证。结果表明：研究时段内京津冀地区共发生17次区域重污染,长（>48 h）、中长（24~48 h）、短（<24 h）时间的污染过程分别为3、7和7次,长时间污染过程均发生在春季,污染强度较高,污染范围和传输范围覆盖整个区域;中长和短时间污染过程春、冬季均有发生,污染强度较低,前者影响范围(>80%)高于后者（<63%）;中长时间污染过程的传输范围存在季节性差异。京津冀各城市的重污染过程污染传输强度系数普遍符合本地(0.32~1.00)>城市内(0.01~0.95)>城市间(0.00~0.28)的规律,其中,邢台市的城市间传输强度大于城市内传输,衡水市对周边城市的影响则低于平均水平。

     

大气二氧化硫污染预测模型初探

考虑了影响大气扩散的主要气象因素及其它因素,提出了一个大气SO_2污染预测模型,并运用加权实时最小二乘算法对模型进行实时辨识。这一模型尤其适用于城市及城市中SO_2日均浓度的分区预测,给出了该模型在上海地区应用的结果。     

山区盆地大气湍流特征与污染扩散的数值试验

运用三维非表在气动力学数值模式，模拟了稳定、中性和不稳定３种层结下山区盆地的大气湍流和污染扩散特区通过模拟认为，在山区复杂地形条件下，由风切变引起的机械湍流是湍流动运动的主要形式之一，它主受风速的影响，同时，在非中性层结下，热力湍也是充运动的主要形式之一，由于地形复杂和层荮变化，使得污染扩散与平原地区有较大差异，在稳定层结条件下可以产生高浓度的污染。     

北京市火葬场大气污染物排放现状及污染特征

遗体火化和祭品焚烧过程会产生烟尘、CO、SO2、NOx等常规大气污染物及Hg、PCDD/Fs等有毒有害物质,且由于排放高度较低,对周边空气质量及人体健康造成影响,引起越来越多的关注.本研究通过实地调研和资料收集,获取相关的活动水平;选择典型火化机进行污染物排放的实际监测,了解当前北京市火化机大气污染物排放水平;采用排放因子法核算了2012年北京市火葬场大气污染物排放量,并定量了其不确定性范围.利用大气扩散模型,评估火葬场对周边环境的影响,识别其大气污染特征.结果表明,北京市安装烟气净化系统的火化机烟尘排放浓度较低,CO排放浓度波动较大,火化机燃烧控制欠佳,导致PCDD/Fs排放浓度相对较高;北京市火葬场遗体火化产生的烟尘、CO、SO2、NOx、Hg和PCDD/Fs分别为11.5t、41.25 t、2.34 t、7.65 t、13.76 kg和0.88 g;根据模拟计算结果,12家火葬场对北京市整体环境空气质量影响较小,但对周边环境会产生一定的影响,烟尘、CO、SO2、NOx、Hg、PCDD/Fs最大浓度贡献为0.059 47μg·m-3、0.200 9μg·m-3、0.012 6μg·m-3、0.036 67μg·m-3、0.062 47 pg·m-3、0.004 213 pg·m-3.     

佛山市区酸雨时空分布特征及其成因分析

从致酸源、地理环境、工业状况、气候条件等因素分析了佛山市酸雨的成因，提出一些控制酸雨污染的建议。     

气态汞污染源的扩散污染及其特点

对汞扩散污染源的现状和行为的规律性进行了分析和研究。结果表明,汞污染源对环境的污染较符合气体扩散规律;大部分气态汞污染源的污染方式为无组织排放,相对风速影响较小,不同距离间浓度梯度明显;受汞污染的室内空气的汞浓度分布,有一定规律,特别可见垂直分布的差异,这与汞性质和污染方式有关;气温对空气中汞浓度的影响是明显的,因此,降温可作为一个控制汞浓度的有效措施。     

大气中铅对居民污染的调查分析

选择市区:污染区和轻污染区、对照区,采集植物,取居住污染区和对照区居民头发进行铅含量测定。研究了大气中铅对居民的污染情况,为治理市区大气铅污染,提供科学依据。     

2014年1月北京市大气重污染过程单颗粒物特征分析

利用在线单颗粒物气溶胶质谱仪(SPAMS)对2014年1月北京市典型大气重污染过程进行了连续监测,分析了具有正负离子质谱信息的颗粒物共2248225个.同时,利用ART-2a神经网络分类方法并结合Matlab统计分析,将具有质谱信息的颗粒物归为10类,分别为:矿尘类颗粒物(Dust)、元素碳颗粒物(EC)、有机碳颗粒物(OC)、元素碳和有机碳混合颗粒物(ECOC)、钠钾颗粒物(NaK)、富钾颗粒物(K)、含氮有机物(KCN)、高分子有机物(MOC,Macromolecular OC)、多环芳烃类颗粒物(PAHs)和重金属类颗粒物(Metal).结合PM_2.5质量浓度数据和HYSPLIT 4.0后向轨迹模型结果,将观测时间段划分为3个典型污染过程和1个清洁过程.结果显示,重污染期间OC、MOC和PAHs为最主要的颗粒物类型.最后,本文还比对分析了污染过程和清洁期间颗粒物的混合状态,结果表明,污染过程中硫酸盐和硝酸盐较清洁期间更容易与碳质颗粒物结合.     

运城大气污染物时空演化特征及源区分析

在复合型大气污染治理常态化背景下,联防联控的治理模式已经成为当今区域性大气污染的主要解决措施和根本途径。本文通过山西省运城市大气污染物监测站点监测到的大气数据,分析了2021年运城市大气污染物SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5、PM₁₀浓度的时空分布特征和与气象因素的相关性,通过分析运城市污染物的排放清单计算出了大气污染物的排放指标和排放量,从时间和空间的角度对其防控管理工作提出了建议,以期为同行今后工作提供一定的参考和借鉴。     

城市空气质量模式及其预测研究

本文通过现场实测和研究,建立了一个适合于平原中等工业城市的空气质量模式体系,利用大量实测资料进行了模式验证,表明模式与实况符合甚好。在此基础上预测了1990年和2000年的大气污染状况,并进行了综合防治对策、环境容量估算等模式应用研究,取得良好效果。为城市经济发展和环境保护的协调调提供了科学依据。     

重庆市主城区交通干道空气污染特征分析

2002年2月对重庆市主城区6条交通干道空气中PM10、CO、NOx、THC进行了监测,分析了这些污染物的时空变化特征及其与车流量的关系。结果表明:六条主干道PM10、CO、NOx、THC的日平均浓度分别为0.30、5.34、0.307、12.84 mg／m3,按空气质量二级标准,超标率分别为95％、60％、74％和100％,最大超标倍数分别为4.97、1.94、8.5和6.05。除THC外,按照污染因子分担率评价,在九龙坡区、渝中区和江北区,首要污染物是PM10,在南岸区、沙坪坝区和大渡口区首要污染物是NOx。沙坪坝区CO和NOx污染最严重,九龙坡区PM10污染最严重。CO、NOx的日变化趋势大致相同,而且与车流量关系较为明显,随着车流量的增加CO、NOx的浓度逐渐增加,但PM10与车流量相关性不大,说明PM10浓度还受其它源的影响。     

2015年12月北京市一次重污染过程中PM_(2.5)特征分析

2015年入冬以来京津冀区域重污染频发,综合分析了2015年12月19—26日京津冀及周边地区发生的一次重污染过程中PM_(2.5)分布特征及成因。监测数据显示,2015年12月北京市重污染日共计13 d,累计月均值为151.8μg/m3。在12月19—26日一次重污染过程中,区域污染面积均超过40万km2,北京市单站PM_(2.5)小时均值超过800μg/m3。污染初期北京市南部地区PM_(2.5)浓度明显偏高,且PM_(2.5)极端高值出现在南部站点。污染输送阶段,北京市PM_(2.5)小时浓度在短时内呈爆发式增长,浓度增值是年均值的2~5倍。污染缓解阶段,偏北风作用,浓度明显下降。除了极端不利的天气形势外,区域散煤排放是造成重污染的重要原因;河北省唐山、保定、廊坊、石家庄等城市区域输送加重了污染程度。     

2008年北京市大气质量的灰色预测

运用灰色关联分析方法对北京市大气主要污染物质进行了分析,得出PM10、TSP和SO2是主要污染因子。在此基础上,运用灰色系统理论建模方法,分别建立主要污染因子的预测模型。运用该模型预测出到2008年北京市的TSP和PM10仍不能达到国家二级标准。在今后几年内降低颗粒物的污染是北京市大气污染控制工作的首要任务。     

西安市PM_(2.5)的时空分布特征研究

大气污染物PM_(2.5)对空气质量造成严重危害,威胁着人类健康。根据西安市13个监测区2013年1月1日—4月26日的PM_(2.5)质量浓度数据,得出西安市PM_(2.5)的浓度呈冬季高、春季低的特点。结合西安市的海拔数据、气象资料,并引入污染系数,分析得出了西安市13个监测区PM_(2.5)的浓度有以下规律:从西到东递减;分布与海拔高度和风向特点相一致;与平均温度、最高温度、最低温度均呈现负相关关系,但相关性不是很高。这为PM_(2.5)的针对性治理工作提供了理论指导。     

1990—2014年武汉市空气质量时空变化

基于武汉市1990—2014年空气污染物(SO2,NOx/NO2,TSP/PM10)年均值浓度数据,采用Daniel趋势检验和空间统计方法研究污染物浓度时间变化趋势和空间变异。研究发现武汉市近20年SO2浓度变化平稳且满足国家二级标准限值,而氮氧化物(NOx/NO2)浓度显著上升并超过标准限值,颗粒物(TSP/PM10)浓度虽然有下降趋势,但依然未达到标准限值。武汉市近10年SO2污染空间变化最明显,重污染区域由城区向郊区转移;NO2污染空间差异最显著,二环线内监测点NO2浓度一直高于二环线外且平均高9.2%,而二环线内监测点SO2、PM10浓度低于二环线外。     

北京城区及近郊区尘污染模式的研究

本文应用经源高、粒径和风速修正的ATDL模式计算烟尘的扩散。通过实测数据与风速的经验关系估算地面扬尘,并且通过资料分析提出在大城市附近有一个不可忽略的本底值存在的设想,从而得到了总尘浓度的计算方法。用此方法计算尘的日平均浓度及月平均浓度,经与实测值比较结果尚好。     

主成分分析和GIS技术在沈阳大气环境时空特征研究中的应用

在广泛收集整理相关资料和数据基础上,运用主成分分析法和GIS SuperMap技术对沈阳市2002—2010年大气污染物SO2、NO2、PM10年均值和8个环境监测站点2002—2010年的SO2、NO2、PM10年均值进行分析,结果表明:在时间变化方面,大气主要污染物的年均值在逐年下降,大气质量在近9年间逐渐转好,2007—2009年污染指数的月平均值变化曲线清晰呈现出两头高中间低的"U"字型变化趋势;在空间变化方面,从市中区到近郊区再到远郊区有逐渐减弱的趋势,市中心的太原街、小河沿的环境质量逐年转好,但市郊区的环境质量在逐年下降。     

北京市空气质量时间变化特点分析

本文以北京市为例,对北京市2000—2004年的空气质量日报（包括首要污染物,污染指数,空气质量级别以及空气质量状况等）进行分析研究,得出其年变化和月变化的特征以及中重度污染日的分布特征,结果表明,从2000年到2004年中,北京市2001年和2002年的污染颇为严重,其平均的污染指数为113和112。北京市一年中,冬季污染较为严重,尤其是12和1月两个月份,这与北京市的能源结构是密切相关的。2001年是中重度污染日最多的年份,为23天;中重度污染日持续天数最多的是8天,是在2002年4月份;中重度污染多发生在3月份、4月份以及11月份,北京市的首要污染物是可吸入颗粒物。     

海南岛大气污染物扩散特征

研究热带海岛大气环境污染的特殊性对于发展中的海岛大气环境规划和保护具有重要意义。通过采用统计分析方法、数值模拟和天气学分析方法,对海南省海口市大气污染物PM10的分布特征和大气污染的气象条件进行了研究。结果表明:海口市PM10存在春秋冬高、夏低的季节性差异,并受区域环境的影响较大;外来源输入和大陆冷高压是造成海口市大气污染的主要原因。采用CALPUFF模型模拟不同空间位置污染源对环境影响大小,结果显示不同空间位置的中架源的扩散特征差异较大,海南岛海岸线附近以及18.89°N,19.07°N,19.34°N,19.52°N 4个区域为敏感源区域。