重庆市黔江区春季大气污染物浓度变化与气象因素关系研究

分析了2015年重庆市黔江城区2个自动监测站点PM10,SO2,NO2,O3日均值和小时均值,结合同期气象因素,对污染物浓度与气象因素进行分析.表明,PM10、SO2、NO2和O3春季平均值呈显著差异,PM10超标6天,SO2,NO2,O3污染水平较低,未超标;PM10、SO2和NO2呈现早晚双峰型,O3呈典型单峰型;风速与SO2和NO2浓度呈负相关,与O3浓度则呈正相关关系,风速较小时,利于PM10浓度降低,当风速达到一定程度,会导致PM10浓度升高;污染物浓度和相对湿度呈明显负相关;降水对大气污染物有削减作用.     

大气污染物浓度变化及其和气象因子的关系

随着社会经济的高速发展,现如今我国的广大人民群众的基本生活水平得到了非常巨大的提升,而在这种大的形势之下,人民群众的基本生活上的要求也不再仅仅是温饱二字了,现如今的广大人民群众要求得更多得一项便是身体健康了,于是关于大气污染物的话题开始被广泛的讨论起来。所以在本文中我们也会对大气污染物这一话题进行基本的探讨,探讨的中心点在于大气污染物的浓度变化与气象因子之间的关系,并且我们还会对二者之间的关系进行必要的研究分析,试图提出一些能够减少大气污染物浓度的相关建议。     

沈阳大气污染物浓度变化及气象因素影响分析

为深入探究沈阳市区大气污染物浓度变化特征和气象因子对大气污染物浓度的影响,文章利用2014-2019年沈阳市区PM₁₀、PM_2.5、O₃质量浓度监测数据及地面气象观测数据,研究沈阳市区大气污染物质量浓度和空气质量变化特征,选取气温、气压、相对湿度、风速、降水量和日照时数,利用Person相关分析方法研究气象因子对大气污染物PM₁₀、PM_2.5和O₃质量浓度的影响,根据大气污染物浓度与气象因子相关性建立多元回归方程预报大气污染物浓度,并评估预报效果。结果表明:2014-2019年沈阳市区大气污染得到改善,总污染天数及其占比逐年降低,优良天数明显增加,重度及以上污染天数急剧减少;PM₁₀、PM_2.5质量浓度逐年下降,O₃质量浓度稍有上升;PM₁₀、PM_2.5月均浓度呈"U"型分布,O₃月均浓度呈倒"U"型分布;PM_10<...     

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.     

沿海典型城市大气污染物分布特征和影响因素分析

基于2016～2020年来中国环境监测总站发布的PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2浓度监测数据,选取了4个经济较为活跃的典型沿海城市(天津、青岛、上海、宁波),从地理位置、气候、产业结构、交通运输、GDP等方面进行了分析。结果表明,区域地理位置和气候对大气污染物的浓度分布存在影响。北方两城冬季PM_(2.5)、PM_(10)和SO_2浓度均高于南方两城,其中2020最高均值分别为南方的2倍、1.8倍和1.4倍。青岛冬季的PM_(10)浓度均值最高,但在夏季远低于天津,与浓度最低的宁波相近。交通运输、温度、降水量均对大气污染物浓度分布存在不同程度的影响。受疫情影响,上海2020年运力与2019年运力差异显著,由此导致上海2020年冬季NO_2浓度波幅为2019年冬季的1.5倍。降水量对季节性干旱城市的影响大于常年湿润的城市,降水量对北方两市影响呈负相关,对南方两市呈弱相关。以单位GDP为比对基准值,各污染物浓度比对值最小的城市为上海。以上海为基准,北方城市的PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2浓度比对值的最大值分别为上海的4.16、4.61、3.82、2.91倍。     

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。     

宜昌市大气二氧化硫浓度与气象因素关系的探讨

<正> 宜昌市位于长江中上游交界点,地处西陵峡口、长江白西向东流经市区。境内丘陵起伏气候温和多雨。这里是我国新型的交通及发电枢纽,也是我国大气污染最严重的城市之一。除了由于历史原因新造成的工业布局和城市规化不合理外,山间盆地的地形条件和复杂的气象因素,也是引起大气严重污染的重要原因。     

2010—2018年西安市大气污染物变化特征分析

日益严重的大气污染问题不仅对西安市的城市形象,还对人们的身体健康造成危害。对西安市13个国控环境空气质量自动监测站6类污染物的数据进行时空变化特征分析,对各污染物的相关性进行分析,并探讨大气污染原因,结果表明：2010—2018年SO₂浓度显著降低,PM₁₀和NO₂年均浓度总体并未呈现下降趋势,2013—2018年PM_2.5浓度变化趋势与PM₁₀浓度变化趋势相同,二者污染情况均较严重,CO浓度呈减小趋势,2013—2016年O₃的污染状况有恶化趋势;第二、三产业增加值的大幅上升所反映的工业、旅游业、交通运输、餐饮业的大规模发展,对西安空气质量有较大影响;SO₂的工业减排对大气SO₂浓度水平下降效果明显,但NO_x和烟（粉）尘排放量的下降却没有反映在大气NO₂和颗粒物浓度下降上。说明大气NO₂来源除了工业来源外,还有其他重要来源（如：机动车排放、天然气燃烧产物）,同时也反映了大气颗粒物来源的复杂,单纯依靠降低烟（粉）尘排放量无法有效降低颗粒物浓度。高增速的机动车保有量和能源消费结构均对西安市大气污染问题有重要影响。     

重庆大气中臭氧浓度变化及其前体物的相关性分析

臭氧是城市光化学烟雾的主要成分,同时也是重要的温室气体,因此臭氧污染已经成为城市空气质量的重要因素。利用近几年臭氧连续监测的数据,对臭氧的浓度变化特征进行了分析,并且对臭氧前体物（NOx、NOy、VOCs等）和气象因素作了相关性分析。结果表示臭氧浓度呈典型的季节性变化趋势,并且小时值变化出现明显的日变化规律,与太阳辐射强度成正相关;另外VOCs（挥发性有机物）与臭氧的变化规律基本一致,同时与NOx、NOy的浓度变化趋势存在较好的负相关性。     

西安市主要大气污染物的相关性分析及时空分布特征

为深入了解西安市大气污染程度,对2015年西安市主要大气污染物(SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)、PM_(10)、O_3)的空气质量指数进行了逐日变化分析、相关性分析及空间插值分析。结果表明:SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)、PM_(10)空气质量指数春冬季高于夏秋季,而O_3空气质量指数则是春冬季低于夏秋季。11月和12月份污染较为严重。在4个季度中,PM_(2.5)和PM_(10)与气态污染物SO_2、CO、NO_2均呈正相关,说明PM_(2.5)、PM_(10)与这3种气态污染物具有同源性。SO_2与CO、NO_2均呈显著性正相关,三者均受化石燃料燃烧及机动车尾气影响。O_3与CO、SO_2相关性不大,与NO_2在二季度呈现正相关。SO_2、NO_2、PM_(2.5)、CO、PM_(10)多聚集在高新西区、莲湖区、碑林区、经开区、雁塔区、长安区,O_3多聚集在阎良区、未央区和灞桥区。     

概论N_2O大气浓度演变及其大气化学

N2 O在对流层中是长寿命的痕量温室气体 ;在平流层 ,它是破坏O3层主要痕量气体之一NO的生成源。本文主要综述了N2 O的大气浓度演变、大气寿命、对温室效应的贡献、大气化学等 ,着重探讨了可能存在的N2 O大气生成和消耗过程     

复合人工湿地系统酶活性及其与污染物净化效果的相关性

构建目前广泛应用的复合垂直流人工湿地系统,从酶学角度探讨湿地主要污染物净化机理。通过对下行流-上行流复合人工湿地和下行流-下行流复合人工湿地2套系统磷酸酶、脲酶活性的测定发现,磷酸酶、脲酶活性随系统流程逐级降低,一级池磷酸酶、脲酶活性较高且日变化较大,同一一级池中磷酸酶、脲酶活性呈显著相关性。系统脲酶活性和TN去除率相关性显著,磷酸酶活性与TP去除率不存在显著相关性,磷酸酶、脲酶活性与COD去除率相关性亦不显著。     

成都市气态污染物NO2、SO2与大气颗粒物相关性分析

以成都市为例,研究气态污染物NO_2、SO_2与大气颗粒物之间的相关性。以2014—2016年成都市8个监测站3种污染物(PM_(2. 5)、NO_2、SO_2)的监测数据做统计数据分析,包括趋势分析和相关性分析。分析结果表明:PM_(2. 5)与SO_2和NO_2的关系密切,3种污染物之间总体呈现一致的季节性变化规律,即春、冬高,夏、秋低,且呈现不同的空间变化规律;在重度雾霾条件下,PM_(2. 5)与SO_2的关系较其他污染物密切,但在空气质量条件较好的情况下,PM_(2. 5)与NO_2的关系较其他污染物密切。这说明SO_2对雾霾的形成有着关键作用,特别是在SO_2突然变化的情况下更为明显。因此,未来研究需重点关注SO_2的来源及其清单的准确估算,这对于雾霾的控制异常关键。     

2017-2020年武汉市大气污染物时空分布特征研究

为进一步了解武汉市大气污染时空分布特征,对2017—2020年武汉市主要大气污染物(PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO、NO₂和O₃)进行了空间插值分析、时间变化分析以及与气象要素的相关性分析。结果表明：武汉市近4年环境空气质量达标率为72.98%。PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂具有“冬高夏低”的“V”形特征,O₃呈“夏高冬低”的变化趋势。武汉市年均质量浓度超标的大气污染物主要有PM_2.5和PM₁₀,但其年均质量浓度均呈下降趋势,而O₃是年均质量浓度唯一处于上升状态的大气污染物,今后应重点关注颗粒物与臭氧污染。PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂主要集中在武昌区、蔡甸区、青山区、江汉区、江岸区,而O<...     

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。     

聚氯乙烯生产过程中大气污染物的产生及治理措施

通过对聚氯乙烯生产工艺的分析,说明聚氯乙烯生产过程中主要污染物氯乙烯单体的产生部位和特点,在此基础上分析其治理措施情况,最终提出高效、可行、且易操作的治理措施。     

城市大气中臭氧浓度控制的困难与挑战——以成都市为例

研究城市化、工业化和区域经济一体化进程的不断加快,对城市大气环境的影响是当前大气环境领域研究的热点问题。在此过程中,利用空气质量模型模拟系统研究大气环境污染问题成为大气环境研究中不可缺少的组成部分。在当前空气污染复杂的形势下,针对城市大气环境中臭氧的浓度尚未有效的控制措施。研究主要利用Models-3/CMAQ空气质量模式对成都市臭氧浓度数值通过不同的控制情景进行模拟,揭示城市大气中臭氧浓度控制的困难与挑战,并尝试性提出今后的研究方向,以期为控制城市大气中臭氧浓度提供建议。     

西安大气环境要素变化特征分析

利用1951年至2007年西安气象观测资料及2002年至2007年环境监测资料,对西安市大气环境要素进行分析。结果表明,（1）随着西安城市化进程的加快,和NOx年平均浓度变化具有明显增加的趋势。（2）从1951到2007,西安市气温增长了约2℃,仅21世纪以来,就增长了近1℃。热夜天数自上世纪90年代中期以来明显上升。2008年7月上旬西安市区与周边郊区地表温度温差约为8—10℃。（3）年平均风速,极大风速明显减小。分析认为,随着西安城市规模的扩大、人口的增加,高楼林立,城市下垫面发生巨大变化,使城市热容量增加,耗能增大,有效蒸发减少,增温明显,从而导致城市风速减小、大气污染物浓度增加、温度升高、热岛效应越来越显著。提出建立人工环境与自然环境协调一致的城市规划环境气候图,有效缓解因城市化进程引起的城市大气环境问题。     

桂林市区大气颗粒物污染特征研究

通过采样分析,研究了不同月份各采样点TSP质量浓度、同一时间各采样点TSP和PM10质量浓度,并对桂林市大气颗粒物中无机离子(Cl-、NO-3、SO2-4、K+、Na+、Ca2+、Mg2+、NH4+)进行定量分析测定。结果表明:桂林市大气颗粒物TSP质量浓度在11月要高于8月,3个监测点TSP日均值分别为0.2213,0.2775,0.1301 mg/m3;TSP与PM10质量浓度的相关系数为0.7406,PM10/TSP比值达到0.71以上,颗粒物构成基本相同。桂林市大气颗粒物中水溶性无机离子主要以SO2-4,Cl-,Ca2+,NH4+,Na+和K+为主,桂林市第八中学、八里街第一小学、建干路三采样点的无机离子组分状态大体相同,但存在个体差异。