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通过收集广州市2011~2015年6种疾病(非意外因素、心血管疾病、脑卒中、缺血性心脏病、呼吸系统疾病以及慢性阻塞性肺疾病)逐日死亡人数、逐日NO2浓度以及同期气象资料,采用广义相加模型探讨了NO2暴露对不同疾病死亡的影响(相对危险度,RR值)和累积滞后效应,并进一步采用分层分析方法解析了冷季(11月至次年4月)和暖季(5~10月) NO2死亡风险的差异.结果表明,NO2影响急促短暂,通常持续4d.当NO2浓度升高10μg/m3,在Lag0-4d时,人群非意外死亡人数将上升2.18%(RR=1.0218;95% CI:1.0167,1.0270),在冷季与暖季分别上升2.6%(RR=1.0260;95% CI:1.0191,1.0328)与0.57%(RR=1.0057;95% CI:0.9952,1.0163),两者差异有统计学意义(P=0.002).在不同疾病中,NO2对慢性阻塞性肺疾病的影响最大.因而NO2仍然为广州地区人群健康重要的危险因素,需要加强NO2排放的控制与治理,并且加强冷季健康风险预警以保护公共健康. 相似文献
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为评估极端污染减排情境下广州市大气污染物的响应特征,结合气象要素和出行指数,分析了2020年新冠疫情停工前后大气污染物时空变化特征。2020年疫情停工期(1月24日—2月9日)气象条件与2017—2019年同期相比,大气水平扩散条件未见显著性差异,湿清除条件较好,生成O3的光化学反应条件较差,NO2、PM10、PM2.5、SO2和CO浓度达2017年以来同期最低值,O3浓度则处于2017年以来的次低值。相似气象条件下,全市6项大气污染物在停工期的浓度均比停工前和复工期低。其中,NO2、PM10和PM2.5对疫情管控的响应较灵敏,SO2和CO的响应较弱;由于受气象条件和气态前体物的共同作用,O3浓度在停工前后的变化显得较为复杂,变化幅度较小。城区大气污染物对管控的响应比郊区大,而在大气污染排放较为集中的工业园区,响应比城郊区更加灵敏。对严控措施响应较... 相似文献
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通过多元线性回归定量分析了福州市低层大气污染物对大气降水pH值的影响。分析结果表明低层大气中总悬浮颗粒、二氧化硫浓度与降水pH值负相关,氮氧化物浓度与降水pH值正相关,低层大气中TSP和NOx对降水pH值的影响较大。随着二氧化硫排放量的减少,控制总悬浮颗粒、氮氧化物排放对减少福州市酸性降水的污染具有重要意义。 相似文献
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利用时间序列的半参数广义相加模型,分析沈阳市2015年12月~2016年12月整个观测期间和污染期间大气污染物与气象因素及其交互作用对呼吸系统疾病门诊就诊人数的影响.结果表明:无论是全人群、不同性别、还是不同年龄人群中,HONO对门诊人数的影响均非常显著.最佳滞后时间下,PM10、PM2.5、SO2、NO2、HONO和NH3的浓度每增加10μg/m3或1个IQR,对应的呼吸系统疾病日门诊人数增加百分比(ER)分别为1.29%(1.18%~1.4%), 1.31%(1.2%~1.43%), 3.28%(3.07%~3.50%), 5.26%(4.91%~5.61%), 12.89%(4.45%~22.01%)和11.09%(9.84%~12.36%).HONO、NH3和PM2.5对女性的影响远比对男性的影响大,污染日当日对门诊量的影响最大;PM2.5对≥65岁的老人影响大;NH3、HONO和SO2对15~65岁人群影响大.污染天气条件下HONO和NO2对门诊人数影响最高,均为污染日当日对门诊量的影响最大.沙尘天气Ca2+等土壤性离子影响最大.多污染物模型中,不同污染物对呼吸疾病的影响具有协同作用或拮抗作用.气温对各呼吸疾病的影响最强,低温和高污染物浓度对呼吸系统疾病门诊人数的影响有交互作用. 相似文献
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重庆市大气主要污染物特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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在综合分析省际分配考虑因素和原则的基础上,运用DEA模型构建了适合于我国的大气污染物总量减排指标省际分配方法,并以2010年统计数据为例计算,得出最终分配方案表明,该方法是一种客观公正定量的分配方法,体现了分配的效率性,考虑了区域差异性和改善环境空气质量的原则,为我国总量控制工作提供了一定参考。 相似文献
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探讨兰州市空气污染对不同性别和年龄的儿童呼吸疾病就诊人数的影响以及季节性变化.通过收集2013~2017年兰州市空气污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O38h浓度数据、气象数据及3家三甲医院儿童呼吸疾病门诊资料,采用广义相加模型(GAM)控制星期几效应、气象因素、假期效应等混杂因素,分析空气污染物浓度与儿童呼吸系统疾病日门诊量的关系及滞后效应.研究期间,兰州市3家三甲医院儿童呼吸系统疾病日门诊量平均为387人次,范围1~1413人次.单污染物模型结果显示PM2.5、NO2、SO2、CO均在累积滞后一天(lag01)时效应量达到最大值,其浓度每增加10μg/m3(CO单位为1mg/m3),儿童呼吸系统疾病就诊人次的超额危险度(ER)及95%可信区间(95%CI)分别为0.245%(95%CI:0.127%0.363%),0.568%(95%CI:0.327%0.808%),1.661%(95%CI:1.022%2.302%),2.245%(95%CI:1.610%2.883%);PM10和038h在各滞后天数均无统计学意义.对不同性别、年龄、季节分析发现,性别分层中PM2.5对女童的影响略高于男童,NO2、SO2和CO的影响男童略高于女童;年龄分层发现PM2.5、NO2和CO的影响6-14岁组大于0~5岁组,SO2的影响0~5岁组大于6-14岁组;季节分层中PM2.5、NO2、SO2和CO对门诊量的影响只在冬季有意义,PM10和038h在各个季节均无意义.双污染物模型结果显示,分别调整其他5种污染物后,PM10和038h对儿童呼吸系统疾病门诊量的增加均无统计学意义;调整PM10和038h后,其他污染物呼吸系统疾病门诊量的增加均有统计学意义.兰州空气污染物(PM2.5、NO2、SO2、CO)与呼吸系统疾病门诊量密切相关,并且SO2和CO浓度增加更易增加儿童呼吸系统疾病的发病风险.性别、年龄和季节对空气污染物和呼吸系统疾病门诊就诊人次的关系有影响. 相似文献
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屈森虎;张正中;庞伟;郭昊;涂振君 《黑龙江环境通报》2025,(4):4-8
在新时代的高速发展下,各地区需要结合《关于深入打好污染防治攻坚战的意见》,做好污染防治攻坚战。对于大气污染物浓度扩散问题,气象因素起着至关重要的作用。因此,污染防治工作必须重视气象因素的影响。本文以南京建邺区2022年的大气污染数据为例,对区域污染物浓度变化特征进行了分析,然后利用气象学知识和数据分析技术,探讨了相对湿度、温度和风速这三种气象因素对大气污染物浓度扩散的影响,期望通过充分了解污染物浓度扩散与气象因素之间的关系,为后续的污染防治工作提供参考依据。 相似文献
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通过采集北京市典型区域2015年夏季大气降水样品,分析研究了大气降水的理化特性,典型降水过程化学组分的变化特征、成因以及对大气污染物的影响.结果表明,北京市典型区域夏季降水pH值范围为5.15~7.34,雨量加权平均值为6.21,酸雨率极低.降水中污染元素Cd、Ca和Mn呈现中度富集,Cu、Zn、Pb和S呈现严重富集;Ca和S是降水中主要污染元素,分别占总污染元素浓度的45.43%和43.93%,Zn、Mn、Cu、Pb和Cd是降水中主要重金属污染元素,占总污染元素浓度的1.32%.降水速率不同的降水对大气污染物的影响作用也有所不同.降水速率较大的降水对PM_(2.5)的清除作用较小,对SO_2、NO_2和O_3的清除作用较大,且影响机制表现为4个重要过程:大气污染物的清除、累积、累积和清除、清除.降水速率较小的降水主要以云内雨除为主,对PM_(2.5)、SO_2、NO_2和O_3的云下清除作用较小,且影响机制表现为:污染物的清除、清除和累积、累积、以及清除为特征的4个重要过程.降水速率较大的降水对大气污染物的清除作用大于降水速率较小的降水. 相似文献
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提出了一种新的大气污染物来源及输送情况的网格化分析方法.首先,不依赖于排放源清单,而是以预设的网格化排放源来运行空气质量模型,得到排放源的污染影响因子.然后,结合污染物监测数据,构建排放源总合排放强度求解方程组,并利用遗传算法进行求解.最后,基于排放源的污染影响因子和总合排放强度,计算出排放源的污染贡献占比,从而完成对大气污染物来源及输送情况的网格化分析.这一方法的提出,为缺少准确排放源清单情况下大气污染状况的分析与治理,提供了新的思路.利用此方法,对北京市、石家庄市、保定市2017年10~12月期间PM2.5的来源及输送情况进行了验证性实验. 相似文献
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系统分析了2001~2010年南通市城区中大气自动监测站和降水监测点位数据,得出:10年间逐年降水量与二氧化硫年均浓度呈现高度线性负相关,其它时空降水量与大气污染物浓度分布中呈现非线性显著性负相关。降水量大污染物浓度就小,反之就大。2006~2010年5年平均降水量1083.49mm,比2001~2005年5年平均降水量多出244.97mm,大气污染指标5年平均浓度下降幅度为:可吸入颗粒物0.013mg/m3、二氧化硫0.009mg/m3、二氧化氮无变化。10年的平均季度降水量夏季最大为467.97mm,对应的夏季大气污染物最小均值为:可吸入颗粒物0.073mg/m3、二氧化硫0.026mg/m3;10年平均季度降水量冬季最小为137.84mm,对应的冬季大气污染物季最大均值为:可吸入颗粒物为0.104mg/m3、二氧化硫0.034mg/m3和二氧化氮0.036mg/m3。 相似文献
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成都市受特殊地形和气候条件影响,地面风速小,静风比例高,空气湿度大,大气污染物扩散缓慢,主要靠降水的冲刷和清除作用去除大气污染物.利用2014年5月13日-2017年12月31日成都市逐小时ρ(PM2.5)、ρ(PM10)、ρ(NO2)、ρ(O3)、ρ(CO)、ρ(SO2)监测数据和同期地面降水量观测数据,分析了降水前污染物质量浓度、小时最大降水量、降水持续时间及累积降水量对大气污染物清除效果的影响.结果表明:①降水对6种大气污染物的清除率随降水前污染物质量浓度的增加而增大,并且汛期降水对大气污染物的清除率大于非汛期降水.②降水对大气污染物起正清除作用,清除率随降水持续时间的增加而增大.③不同降水量对不同污染物的清除效果不同,对PM2.5、PM10、NO2、CO和SO2的清除率随降水量的增加而逐渐增大,对O3的清除效果相差不大且清除率均较大;小时最大降水量对PM2.5、PM10、NO2、O3、CO、SO2的清除率平均值分别为29.48%、26.95%、22.02%、26.87%、11.94%、28.75%,累积降水量的清除率平均值分别为31.64%、30.66%、24.38%、26.31%、13.89%、32.91%,其中CO不易溶于水,降水对其清除作用明显小于其他几种污染物.研究显示,降水对大气污染物的清除作用显著,对SO2、PM2.5和PM10的清除效果较好,而对CO的清除效果较差. 相似文献