绍兴市大气环境容量与污染控制研究

利用2014—2016年绍兴市16个监测点位监测数据和代表年份2015年环统数据,分析了绍兴市大气环境现状、大气污染物变化特征和空间分布特征,重点对中心城区主要空气污染物浓度年、季和月变化特征进行分析,结果表明:绍兴市中心城区环境空气中SO_2、NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度呈现"秋冬较高,春季次之,夏季较低"的季节变化特征,O_3质量浓度则正好相反。利用CAMX模型,对绍兴市主要大气污染物浓度进行模拟和结果校验,结果表明:绍兴市通过减排SO_2、NO_X和VOCS,全市SO_2、NO_2、PM_(2.5)、PM_(10)、O_3等污染物浓度将得到一定改善,PM_(2.5)则需协同削减至少18%的烟粉尘才能满足达标要求。推荐以烟粉尘为主其他污染物为辅的PM_(2.5)协同削减方案。建议从环境准入、强化减排、行业整治、协同削减、联防联控监管等方面进行污染控制。     

空气污染气象指数在成都地区的适用性分析

文章利用2014-2018年常规气象观测资料、多种再分析资料以及空气污染资料,对成都市空气质量和气象条件进行了初步分析,对描述水平和垂直方向上扩散条件的滞留指数、通风系数、综合二者构建的空气污染扩散指数以及基于后向轨迹模拟PSCF贡献因子构建的描述污染物输送的空气污染输送指数进行了计算分析,结论如下:成都冬半年的污染物浓度较高,尤其在冬季的1月、2月和12月,冬半年气象条件不利于污染物的扩散。滞留指数、通风系数以及空气污染扩散指数与PM_(2.5)浓度均有一定的相关关系,空气污染扩散指数与PM_(2.5)浓度相关系数为0.303 1,高于滞留指数和通风系数的相关系数。四川盆地内部的气团对成都空气污染物的贡献较大,输送指数与成都PM_(2.5)浓度存在极强的正相关关系,对成都地区的污染预报预警业务存在一定的指导意义。     

基于大气污染源排放清单的北京市污染物减排分析

《北京市2013—2017年清洁空气行动计划》的实施,有效改善了空气质量,细颗粒物下降了35.6%。空气质量受内因污染物排放量和外因气象因素的双重影响。本文通过大气污染源排放清单分析了内因污染物排放量的变化,结果表明:2017年与2012年相比,SO_2排放量下降了88%,NO_x排放量下降了36%,PM_(10)排放量下降了51%,PM_(2.5)排放量下降了53%,VOCs排放量下降了25%;NH_3排放量2017年比2014年下降了44%。北京市2013—2017年5种大气污染物的综合减排率与空气中PM_(2.5)浓度下降率的比值为1.3,符合根据北京市科技计划项目《北京市空气质量达标规划研究》中利用CMAQ模型研究得到的大气污染物综合减排率与环境空气PM_(2.5)浓度下降率的半定量关系1.2～1.5。     

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。     

不同环境空气质量评价标准和体系对天津空港经济区空气质量评价的影响

本文采用不同环境空气质量评价标准和体系对天津空港经济区空气质量进行评价。分析发现,若采用新标准,污染物年均浓度超标情况加重;全年空气质量达标率大幅下降,由之前的69.2%下降到44.8%;PM_(2.5)取代了PM_(10)成为了全年首要污染物;同时,PM_(2.5)也取代了PM_(10)成为了全年空气质量不达标的主要污染因子。     

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。     

基于灰色GM(1,1)模型的成都市大气污染物浓度预测

基于灰色系统理论的预测原理和方法,在城市大气污染物浓度预测中应用了灰色GM(1,1)模型。该模型通过了残差检验和后验差检验,检验结果均在允许范围内,模型精度较高。采用该模型对成都市2018-2022年大气污染物SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)年均浓度进行了灰色预测。预测结果显示,成都市未来五年环境空气质量将持续好转,但NO_2和PM_(2.5)的年均浓度仍然较高,NO_2及颗粒物污染防治仍是成都市未来五年大气污染治理的重点。     

六盘水市大气污染物变化特征及排放清单

为了分析贵州省六盘水市大气污染物浓度变化及排放清单,该文系统收集和整理2015-2018年大气污染物浓度观测资料和2015年排放清单。分析表明:2015-2018年,六盘水市环境空气优良率逐年增加,且在2018年达到98.2%。PM_(2.5)日均浓度有97 d超过国家环境空气质量二级标准(75μg/m~3)(GB 3095-2012),其中最大浓度为167μg/m~3;PM10有16 d超过二级标准(150μg/m~3);O_(3-8 h max)、NO_2、SO_2和CO日均浓度和年均浓度未超标。PM_(2.5)和PM_(10)年均浓度逐年降低,但PM_(2.5)在2015-2017年超标,浓度分别为42.6、40.7和40μg/m~3;PM10年均浓度在2016年和2017年超标,浓度分别为73.0和70.3μg/m~3。2015年六盘水市PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_x、CO和VOCs排放总量分别为5.78万t、10.89万t、16.64万t、14.23万t、37.42万t和3.32万t。化石燃料固定燃烧源是PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_x和CO的最大排放源。     

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。     

青岛市环境空气质量改善进程国际对比研究

针对青岛市建设宜居幸福国际城市战略目标,研究选取了新加坡、旧金山、大阪、香港、上海、深圳等10个国内外港口城市,对比分析了青岛市环境空气质量状况,并与典型国际发达国家污染物减排和环境质量改善进程进行了对比。结果表明:青岛市PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2年均浓度与国际城市差距较大,改善任务艰巨;NO_2年均浓度相对较低,已达到与国际接轨的程度,并优于大部分国际对比城市。从国际大气污染物减排及环境空气质量改善进程来看,预计青岛市将在2025年全面达到国家环境空气质量二级标准。青岛市需加快环境空气质量改善进程,为建成宜居幸福的现代化国际城市提供优良的环境空气质量保障。     

珠海市近期空气污染形势与对策建议

根据对珠海市2014、2015及2016年1月的环境空气质量监测数据,对主要的大气污染物(SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、CO、O_3-8h)来源,在空气质量综合指数的贡献,污染物浓度与上年同期的比较分析的基础上提出对策建议。     

杭州市典型雾霾期污染特征及污染源的HYSPLIT模型分析

为探究杭州市冬春季节大气污染特征与雾霾成因,本文分析了2015年12月—2016年3月市区10个空气质量监测站的PM_(2.5)、SO_2等6种污染物的浓度变化规律,对比了雾霾期和非雾霾期各污染物间的相关性,利用HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)模型探讨了期间5次典型雾霾期污染物的潜在来源.结果表明,研究期内各污染物浓度呈现冬高春低的变化趋势(除O3浓度3月最高),颗粒物和NO_2是主要的超标污染物,其中PM_(2.5)和PM_(10)日均值分别是一级标准的2.2和2.4倍.雾霾期PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO浓度是非雾霾期的2.4、2.3、1.3、1.5和1.6倍,PM_(2.5)与CO的正相关性最强(0.863),远高于NO_2(0.410)和SO_2(0.399),而非雾霾期三者差异不大,表明雾霾期机动车尾气的贡献更为重要.HYSPLIT后向轨迹和浓度权重轨迹CWT(Concentration-Weighted Trajectory)分析结果表明雾霾时期西南(38.3%)、西北(19.1%)方向和近距离输送(27.3%)的气团携带了较多的污染物,远距离输送是污染物的主要来源.研究结果可为长三角的雾霾污染控制提供数据支撑.     

关中地区冬季人为源减排对PM_(2.5)浓度的影响

使用WRF-Chem模式和关中地区高分辨率的人为源排放清单,选取2013年冬季不利于关中地区污染物扩散的4类典型天气形势中的各1d,模拟了PM_(2.5)时空分布和日变化趋势,同时以国家环境空气质量标准为目标,制定人为源等比例减排的敏感性试验.结果表明,模式可以较好地捕捉PM_(2.5)的时空分布和变化趋势,且与天气形势有着一致的对应关系.在4类不利天气形势下,PM_(2.5)浓度随着人为排放源的减少呈二次曲线下降趋势,PM_(2.5)浓度下降率与所在区域原有大气污染程度成正比.在不同天气形势下,要使PM_(2.5)浓度达到国家环境空气质量标准75mg/m~3时,人为源需削减比例为30%~60%.     

哈尔滨市PM_(2.5)质量浓度变化特征及影响因素分析

针对哈尔滨市的PM_(2.5)空气污染问题,收集整理了哈尔滨市2014年全年的空气污染物数据和气象数据,分析研究了当地PM_(2.5)质量浓度变化特征,找出其影响因素。结果表明,哈尔滨市PM_(2.5)日均质量浓度为72.64μg/m~3,初步达到国家标准。PM_(2.5)月均质量浓度11月最高,约为148.27μg/m~3,9月最低,约为21.07μg/m~3。秋冬两季PM_(2.5)平均质量浓度较高。PM_(2.5)/PM10比例春季最低,约为0.5,PM_(2.5)已成为哈尔滨市可吸入颗粒物中的首要污染物。从PM_(2.5)与SO~2、NO~2、CO的相关性来看,哈尔滨市PM_(2.5)与CO的相关性最高,四季均在0.9左右。各类空气污染物的平均浓度降水日低于非降水日。PM_(2.5)与气象因子的相关性较小,与风速呈负相关。     

湖北大气颗粒物污染水平及污染物相关性研究

基于2012-2014年湖北省环境空气质量监测统计数据,根据污染浓度水平,利用ArcGIS软件分析湖北省大气颗粒物污染空间分布特征,并利用SPSS软件对大气污染物SO_2、NO_2、O_3、CO、PM_(2.5)和PM_(10)的相关性进行分析。结果表明:2012-2014年期间,湖北省PM_(10)年均浓度总体呈上升趋势,超标城市几乎分布于湖北省各区域;武汉、荆州、宜昌3个城市PM_(2.5)与PM_(10)、SO_2、NO_2、CO均呈较高的正相关性,鄂州、恩施、黄冈、黄石、荆门、十堰、随州、咸宁、襄樊和孝感10个城市PM_(10)与NO_2、SO_2均呈正相关性。文章的分析结果可为湖北省改善环境空气质量,降低颗粒物浓度水平提供基础信息和建议。     

重庆九龙坡城区和城郊大气污染物浓度特征研究

为了解重庆市九龙坡区城区和城郊大气污染物浓度特征,分析了城区和城郊国控空气站点2014年3月~2015年2月典型污染物的浓度变化。结果表明,除O_3表现出夏高冬低的季节变化趋势外,其它污染物均表现出冬高夏低的季节变化趋势。PM_(2.5)污染最严重,城区和郊区日均值超标率分别为31.4%和33.4%。城区和城郊的PM_(2.5)浓度之间没有显著性差异(p0.05),城郊O_3浓度显著高于城区(p0.01),NO_2、SO_2、CO和PM_(10)则是城区显著高于城郊(p0.01)。     

山东省环境空气质量动力统计预报系统

以山东省17个城市2014年至2015年环境空气质量监测指标和同步的气象观测数据为基础,采用线性回归和神经网络方法建立统计预报模型,构建山东省环境空气质量动力统计预报系统。该系统实现了业务化自动运行,对山东省17城市的6项污染物指标(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO日均浓度和O_3日最大8小时滑动平均浓度)和AQI指数进行逐日预报。预报结果能较好的反应各市空气质量的变化趋势,为预报业务提供参考。     

暴露-反应关系的Meta分析与健康效应评价

为了进一步认识西安大气污染暴露对人群健康的影响,利用Meta分析获取了中国人群大气污染物暴露与以死亡为健康终点影响的暴露—反应关系,结合西安2013、2014年的SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、O_3监测数据,利用泊松回归模型评价了人群健康影响。Meta分析结果表明,SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、O_3浓度每升高10μg/m~3居民非意外死亡率会增加1.17%、1.32%、0.40%、0.47%、0.56%;心血管疾病死亡率会增加1.27%、1.15%、0.54%、0.75%、0.84%;呼吸系统疾病死亡率会增加0.83%、1.83%、0.43%、0.56%、0.89%。以WHO空气质量指导值和国家《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)一、二级标准限值为参考浓度、可避免非意外死亡为健康端点,2013、2014年PM_(10)、PM_(2.5)、O_3达到相应指标的健康效应远远高于SO_2、NO_2健康效应。主要原因是这些污染物超过相应标准的程度高。PM_(10)、PM_(2.5)和O_3浓度导致的健康效应巨大,因此在目前应该把PM_(10)、PM_(2.5)和O_3作为优先污染物进行控制。在符合我国目前经济发展阶段和环境管理要求的基础上,应适当降低现有国家标准浓度限值较高的PM_(10)、PM_(2.5)颗粒物和O_3的环境空气质量标准限值。     

深圳大运会环境空气质量保障措施方案评估

运用CALPUFF模式模拟了深圳市2011年大运会环境空气质量保障措施方案实施后对污染物减排及环境空气质量的影响。结果表明,大运会前常规措施、大运会期间临时措施和大运会期间极端不利天气条件下应急措施3套方案对二氧化硫(SO_2)、氮氧化物(NO_x)、可吸入颗粒物(PM_(10))有明显的减排效果。机动车排放标准和油品升级、黄标车禁行、电厂"油改气"和低氮燃烧器改造、工业锅炉窑炉治理、建筑工地扬尘和道路扬尘控制等措施是降低污染物排放的主要途径。相对于基准情景(2009年),3套措施实施后,深圳市SO_2、NO_2、PM_(10)月均浓度累计下降比例均在50%以上,其中临时措施贡献最大,实施后各污染物浓度下降了30%以上。同时,深圳市不同地区的污染浓度差距缩小,全市范围的环境空气质量得到整体提升。     

春节期间黔江区污染物浓度变化特征及相关影响因素研究

利用2015年春节期间黔江城区主要污染物(PM_(10)、SO_2、NO_2、PM_(2.5))自动监测数据,分析了燃放烟花爆竹对空气质量的影响。结果表明:黔江区城区春节期间集中燃放烟花爆竹造成了环境空气短时间严重污染;对空气中不同污染物浓度的影响存在差异,PM10污染最为严重;气象条件是影响春节期间空气质量的关键因素。