大连市大气污染特征、影响因素及来源分析

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。     

降水和风对大气PM2.5、PM10的清除作用分析

对合肥2015—2017年的降水、风和PM_(2.5)、PM_(10)浓度观测数据统计研究发现,降水对PM_(2.5)、PM_(10)有一定的清除作用,尤其在秋冬季节.秋冬季节小雨、中雨分别导致PM_(2.5)和PM_(10)浓度降低23.1%、40.4%和32.0%、63.7%.雨日PM_(2.5)/PM_(10)比例上升8.4%,表明降水对PM_(10)清除作用更显著.降水前后PM_(2.5)浓度变化与降水前PM_(2.5)浓度、降水强度、降水时长密切相关.当降水强度大于4 mm·h~(-1)或PM_(2.5)初始浓度高于115μg·m~(-3)时,降水对PM_(2.5)产生明显清除作用;而降水强度小于1 mm·h~(-1)或PM_(2.5)初始浓度低于115μg·m~(-3)时由于吸湿增长作用极易造成PM_(2.5)浓度反弹升高;且持续3 h以上雨强介于1～4 mm·h~(-1)的降水也对PM_(2.5)产生清除作用.降水前后PM_(10)浓度变化与初始浓度密切相关,而与雨强相关性较弱.当PM_(10)初始浓度大于50μg·m~(-3),降水就对PM_(10)产生明显清除作用,且PM_(10)初始浓度越高,降水后PM_(10)浓度下降越多.风速大于2 m·s~(-1)可显著降低PM_(2.5)浓度,因此,当风速大于4 m·s~(-1)时合肥较少出现中度及以上污染,但易造成地面起尘,使PM_(10)浓度不降反升.合肥冬季严重污染主要出现在西北风向,夏季中度以上污染天气较少,主要出现在风速低于3 m·s~(-1)的东南风向.     

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。     

内蒙古自治区2016年PM_(2.5)时空分布

研究了内蒙古自治区2016年PM_(2.5)浓度时空分布规律及PM_(2.5)与其前体物之间的关系。结果表明,内蒙古自治区PM_(2.5)浓度具有一定的时空分布特征,并与气象条件、污染物排放及前体物二次转化均有关联。时间上,PM_(2.5)日浓度变化曲线呈双峰型分布,两个峰值时段分别为10:00—12:00、23:00—翌日01:00,PM_(2.5)月均浓度曲线呈"U"形分布,在8月最低;空间上,内蒙古自治区PM_(2.5)浓度由高到低的区域依次为中部、西部、东部;PM_(2.5)小时浓度与其前体物NO_2、SO_2小时浓度均为显著正相关,说明前体物对PM_(2.5)浓度变化影响显著。研究结论可为内蒙古自治区大气污染环境治理提供参考。     

邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)在线监测研究

对2015年3月—2016年2月邯郸市大气中的PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)进行了在线监测,探讨了其质量浓度的变化特征,并分析了其质量浓度与风速、风向的关系。结果表明:邯郸市颗粒物质量浓度水平较高,β射线吸收法所监测的PM_(10_WET)、PM_(2.5_WET)和PM_(1.0_WET)年均浓度值分别为202.5,114.8,81.1μg/m~3,PM_(2.5_DRY)/PM_(10_WET)和PM_(2.5_WET)/PM_(10_WET)分别为0.58、0.70,PM_(1_DRY)/PM_(2.5_WET)和PM_(1_WET)/PM_(2.5_WET)分别为0.58、0.71,PM_(2.5)为PM_(10)中的主要组成,PM_(1.0)为PM_(2.5)中的主要组成。邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)质量浓度冬季最高;PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)日变化峰值为上午09:00左右,谷值为下午16:00左右,扬沙、降雨,霾和春节不同条件下PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)差异明显。邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)的浓度高值主要分布在风向0°~100°和175°~225°、风速小于1 m/s的情况下。     

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.     

太原市PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的变化特征

为了了解太原市PM_(2.5)、PM_(10)的污染水平变化情况及其相关关系,本文基于太原市颗粒物自动监测数据,对太原市2015年12月-2016年11月PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度进行分析。分析发现:PM_(2.5)和PM_(10)日均质量浓度变化幅度较大,但其变化趋势非常相似;PM_(2.5)和PM_(10)月均质量浓度均超过年均二级标准,特别是秋季最为严重;PM_(2.5)、PM_(10)小时平均质量浓度呈双峰现象;ρ(PM_(2.5))与ρ(PM_(10))相关系数为0.9371,ρ(PM_(2.5))/ρ(PM_(10))在0.5-0.6之间出现的频率最高达30.33%。     

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。     

泰山区大气中PM_(10)和PM_(2.5)的污染特征分析

根据2014-2016年泰山区大气污染物PM_(10)和PM_(2.5)的监测数据,对PM_(10)和PM_(2.5)浓度的变化特征和二者的相关性以及PM_(2.5)占PM_(10)的比重进行分析。结果表明:受地形、气象和冬季燃煤取暖的共同影响,近三年的PM_(10)、PM_(2.5)月均浓度都具有明显的季节变化规律,冬季最高,夏季最低,春季、秋季居中。环保部门等采取了一系列措施,三年来空气中PM_(10)和PM_(2.5)的浓度逐年下降。PM_(10)和PM_(2.5)的浓度具备一定的相关性,且PM_(2.5)在PM_(10)中比重很大,可认为两者的变化趋势一致。秋冬季节是泰山区细颗粒物污染较重的季节,环境危害较大。在雾霾天气频发的阶段,PM_(10)和PM_(2.5)的防治更应成为大气污染防治工作的重中之重。     

阜康市PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度变化特征分析

通过对阜康市2015年1个区控点的PM_(2.5)和PM_(10)的连续自动监测数据分析得出:2015年阜康市大气颗粒物中PM_(2.5)、PM_(10)浓度日均值和小时值的最大值均出现在4月,日均值均超过了环境空气质量标准的二级标准限值;月均值最大值均出现在12月;PM_(2.5)的年均值超过了环境空气质量标准的二级标准限值;PM_(2.5)和PM_(10)冬季的日变化浓度高于其他三季,夏季最低。超标天数高值出现在1、2、11、12月,PM_(2.5)的污染程度比PM10严重;PM_(2.5)和PM_(10)的比值1、11、12月较大。     

燃放烟花爆竹对云南省环境空气质量的影响

利用2016—2018年春节期间(除夕—初六)云南省环境空气中PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O3的质量浓度监测数据,研究了春节期间燃放烟花爆竹对环境空气质量的影响,并采用spearman分析了除夕—初一PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO小时浓度值变化相关性。结果表明:春节期间(除夕—正月初六)超标天数集中出现在大年初一,首要污染物均为细颗粒物(PM_(2.5));烟花爆竹集中燃放阶段,SO_2、PM_(2.5)、PM_(10)日均值显著升高,O3、NO_2和CO的日均浓度值变化则基本不受其直接影响;总体上PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO的小时浓度值变化趋势呈正相关,其中SO_2与PM_(2.5)、PM_(10)相关系数均值在0.800左右,高度正相关,这与全省除夕—初一污染物浓度的逐时变化趋势相一致。     

银川市颗粒物污染特征分析

通过银川市2015年空气污染物质量浓度值分析,结果表明,PM_(10)和PM_(2.5)的浓度变化具有明显的季节特征和区域特征。PM_(10)质量浓度春季高于夏季,秋季最低,且PM_(2.5)质量浓度夏季略低于秋季,春季最低;PM_(10)和PM_(2.5)月均质量浓度变化均为1月份最大,9月份最小;PM_(10)和PM_(2.5)分指数等级冬季最差,PM_(10)分指数等级秋季好于夏季,PM_(2.5)分指数等级春季好于秋季;4#监测点各个季节PM_(10)浓度均表现为最高,5#监测点PM_(2.5)浓度有3个季节均为最高。     

中国南北方大气污染物的时空分布特征

利用中国环境监测总站2014年12月-2015年11月171个城市的逐小时大气污染资料,对比分析了南北方大气颗粒物和气体污染物的时空分布特征。结果表明:(1)全国出现PM_(2.5)和PM_(10)污染日的频率分别为17.23%和10.33%,PM_(2.5)、PM_(10)具有较好的线性相关性,PM_(2.5)浓度约占PM_(10)浓度的47%,颗粒物和气体污染物的重污染区主要分布在环渤海地区、长三角地区、西北地区、四川盆地和两湖地区。(2)南北方大气颗粒物和气体污染物浓度具有明显的月季变化,从12月到次年3月和6、11月差距大,其他月份小(O3除外),PM_(2.5)/PM_(10)比值在秋末冬初大,其他季节小。(3)北方PM_(2.5)年均浓度为62.28μg/m3,比南方高12.62μg/m3,北方PM_(10)年均浓度为115.98μg/m3,比南方高36.34μg/m~3,虽然北方颗粒物浓度比南方大,但除2015年11月外,PM_(2.5)/PM_(10)北方都小于南方;北方SO_2、NO_2、CO年均浓度分别为38.16、42.28、1 256.67μg/m~3,比南方高18.43、3.56、315.83μg/m3,南北O3年均浓度相当。(4)从日变化看,污染物平均浓度(O3和SO_2除外)白天低于夜间,下降速率白天大于夜间;南北PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2平均浓度日变化呈"双峰双谷"型,O3呈"单峰单谷"型;日变化曲线还表明,日间和夜间北方PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2平均浓度都高于南方,下降速率也是北方大于南方。     

郑州城区PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度变化特征及其对气象因子的响应

利用郑州城区9个国控监测点位PM_(10)、PM_(2.5)的日监测数据,研究2013～2016年间郑州城区大气颗粒物质量浓度变化特征及其对气象因素的响应。结果表明,2013～2016年间郑州城区环境空气污染总体状况改善趋势较为显著,重度及以上的污染天数占全年有效天数的比例逐年降低,PM_(10)、PM_(2.5)浓度逐年下降;PM_(10)和PM_(2.5)浓度月均值变化基本一致,浓度变化均呈"U"型分布。PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化具有明显的季节性特征,冬季其质量浓度最高,春季和秋季次之,夏季最低。选取气温、气压、风速、相对湿度和降水量等气象因子,利用Spearman秩相关分析研究各个气象因子对大气PM_(10)、PM_(2.5)浓度的影响。相关性分析结果表明,与PM_(10)、PM_(2.5)浓度显著相关的气象因素存在季节性差异,风速、相对湿度和降雨量是影响郑州城区大气颗粒物质量浓度的主要气象因子。     

北京市PM2.5时空分布特征及其与PM10关系的时空变异特征

PM_(2.5)时空分布特征及其与其它污染物的相关关系是PM_(2.5)时空统计分析的主要研究内容.然而,现有的方法直接从监测站点的角度对时空分布特征进行分析,难以有效地揭示PM_(2.5)浓度的聚集分布特征;同时,常用的地理加权回归在对PM_(2.5)与其它污染物间关系进行建模的过程中,缺乏同时考虑时间异质性与空间异质性,从而不能准确地描述依赖关系的时空变异特征.为此,首先借助于空间聚类分析技术,对北京市2014年PM_(2.5)浓度的聚集结构进行探测,在此基础上,通过聚集结构来分析PM_(2.5)季节性时空分布特征.然后,利用地理时空加权回归对北京市PM_(2.5)与PM_(10)季节平均浓度间关系进行建模,依据回归结果分析PM_(2.5)-PM_(10)间关系的时空变异特征.实验结果表明,春夏季节PM_(2.5)污染程度及空间变异程度均低于秋冬季节,各季节PM_(2.5)浓度均表现为北部浓度低、南部浓度高的空间分布特征;地理时空加权回归具有更好的拟合效果,由回归系数进一步可发现,春夏季PM_(2.5)-PM_(10)相关性低于秋冬季PM_(2.5)-PM_(10)相关性;各季节均表现为西北部PM_(2.5)-PM_(10)的相关性高于东南部PM_(2.5)-PM_(10)的相关性.     

基于MODIS气溶胶产品的安徽省颗粒物浓度反演研究

基于MODIS level2的气溶胶产品,分别利用地面气象观测和ECMWF再分析资料进行垂直订正和地面水汽订正,建立MODIS气溶胶光学厚度与地面颗粒物浓度间的关系模型,并分析了颗粒物浓度的时间变化特征。结果表明:(1)MODIS光学厚度与地面PM_(2.5)和PM_(10)浓度相关性较差,经过垂直订正得到的地面消光系数与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性增强,水汽订正后的干消光系数与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性进一步提高。(2)ECMWF再分析格点数据中边界层厚度和相对湿度产品适用于MODIS光学厚度的垂直订正和水汽订正。(3)利用MODIS光学厚度历史数据反演的合肥市月平均PM_(2.5)浓度自2000年以来呈震荡增长趋势,PM_(2.5)浓度冬季较高,春秋次之,夏季最低。     

十堰市空气质量特征分析

根据十堰市2013-2015年的空气质量数据,对十堰市空气质量状况及PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2的浓度变化特征进行了分析。结果表明,十堰空气质量达标率逐年上升,SO_2、NO_2、PM_(2.5)年均浓度呈逐年下降趋势,PM_(10)、PM_(2.5)有着显著的相关性,各项污染物浓度春、冬季高于夏、秋季,且在12月至次年1月监测结果最高、6-8月份监测结果最低,4个因子不同季节的日变化规律基本一致,但各因子之间的变化规律又不尽相同。     

不同空气质量等级下环境空气颗粒物及其碳组分变化特征

为研究不同空气质量等级下环境空气颗粒物及其碳组分变化特征,于2016年3月在廊坊市对环境空气中PM_(10)、PM_(2.5)和PM1质量浓度及PM_(2.5)中碳组分质量浓度进行了在线监测.结果表明,监测期间廊坊市PM_(10)、PM_(2.5)和PM1质量浓度较高,其分别为204.1、107.9和87.8μg·m~(-3),日变化趋势呈双峰型分布.总体来说,当空气质量越好,PM_(10)、PM_(2.5)、PM1及其碳组分(OC、EC、SOC和POC)质量浓度越低,PM1/PM_(2.5)、PM1/PM_(10)和PM_(2.5)/PM_(10)比值越小.但"中度污染"时,PM_(10)质量浓度最高,且PM1/PM_(10)和PM_(2.5)/PM_(10)达到谷底值;同时OC质量浓度比"轻度污染"略低,而明显低于"重度污染",且主要出现在13:00~23:00,表明"中度污染"时细颗粒物和超细颗粒物占比下降,与其对应的首要污染物相一致.此外,OC/EC比值大于2.0,通过最小OC/EC比值法估算PM_(2.5)中SOC和POC,其浓度均值分别为12.2μg·m~(-3)和5.0μg·m~(-3).     

深圳市PM_(2.5)浓度特征及统计预报研究

根据2015年1—12月深圳市城区11站点PM_(2.5)小时浓度监测数据,探讨了深圳市PM_(2.5)浓度的时空分布特征。结果显示:监测期间深圳市城区PM_(2.5)平均浓度为29.8μg/m~3,PM_(2.5)平均浓度整体呈现出:冬季>秋季>春季>夏季的特征,PM_(2.5)质量浓度日变化整体呈现出双峰型分布,午后12:00—16:00浓度较低。空间分布上,年均浓度从东南至西北方向依次升高,梯度特征明显。PM_(2.5)浓度与PM_(10)呈高度相关,与SO_2、NO_2、CO呈显著正相关,与O_3呈实相关。相邻城市间空气污染物浓度呈现出一定的相关性,区域污染突出。建立的PM_(2.5)回归统计模型对深圳市2015年PM_(2.5)临近预报的级别准确率在70%以上,能较好地反映PM_(2.5)浓度变化趋势。     

2014年宝鸡市大气颗粒物时空分布特征分析

基于2013年12月和2014年全年宝鸡市8个自动空气质量监测子站的PM_(10)和PM_(2.5)的监测数据,探讨PM_(10)和PM_(2.5)的时间分布特征和空间分布特征。结果表明:PM_(10)的日平均浓度为118.23μg/m~3,全年中PM_(10)超过二级标准的天数为80 d,超标率为22%;PM_(2.5)的日平均浓度为68.93μg/m~3,全年中PM_(2.5)超过二级标准的天数为92 d,超标率为25%;PM_(10)和PM_(2.5)的浓度有明显的季节差异。PM_(2.5)和PM_(10)浓度由高到低的季节依次是冬季、春季、秋季和夏季;不同的监测点位中,解放军第三陆军医院监测点位的PM_(10)和PM_(2.5)浓度对于宝鸡市大气颗粒物的污染贡献率相对其他点位较高,主要是其地理位置导致的。