山西省PM2.5污染时空演变特征及其影响因素分析

由于PM2.5污染存在空间异质性与空间相关性的特点,因此探究PM2.5的时空演变规律并分析PM2.5污染程度的影响因素,对于山西省协同治理联防联控有着重要作用.基于2008-2018年山西省11个地级市PM2.5年度数据,该研究运用标准差椭圆法、普通克里金插值法、探索性空间数据分析法和建立空间杜宾模型,分别对山西省PM2.5污染重心转移、污染的空间分布、空间关联性和影响因素进行了研究.结果 表明:(1)山西省PM2.5污染重心随时间不断移动,但一直位于晋中市;PM2.5污染存在空间聚集特征,但特征变化不明显.(2)时间上,山西省PM2.5浓度在2011年达到峰值,之后逐年下降;空间上,大致呈现南高北低、东高西低的特点.(3)山西省PM2.5具有明显空间集聚现象和空间溢出效应.山西省大部分南部城市处在PM2.5高-高聚集区域.(4)人口密度、规模以上发电量对山西省PM2.5浓度具有显著正向作用,而城镇率对山西省PM2.5浓度具有显著的负向作用.     

成渝城市群PM2.5的时空分布及其影响因素研究

随着工业化与城镇化的深入推进,成渝城市群的PM_2.5污染不断加剧,呈明显的区域性与复合性特征.该研究以2015—2017年成渝城市群空气质量监测站的日均ρ（PM_2.5）数据为基础,结合区域气象、遥感与统计年鉴等多源数据,采用反距离插值法分析了ρ（PM_2.5）的时空分布差异,采用Moran's I指数与LISA指数探索了ρ（PM_2.5）的全局和局部空间自相关性,并利用空间回归模型研究了自然、经济社会等因素对ρ（PM_2.5）的影响.结果表明:①成渝城市群ρ（PM_2.5）分布存在明显的时空差异.时间上,2015年PM_2.5污染最严重,ρ（PM_2.5）年均值为54.38 μg/m3,2016年、2017年PM_2.5污染状况逐年减轻,ρ（PM_2.5）年均值分别为53.68与47.56 μg/m3;空间上,成渝城市群东北部ρ（PM_2.5）较低,而南部ρ（PM_2.5）较高.②空间自相关分析结果表明,PM_2.5污染在成渝城市群存在显著的空间聚集性,成渝城市群南部ρ（PM_2.5）呈高值-高值聚集,成渝城市群北部ρ（PM_2.5）则呈低值-低值聚集.③空间回归结果表明,成渝城市群范围内某一地区邻近区域的ρ（PM_2.5）平均值增加1%时,该地区ρ（PM_2.5）将上升至少0.38%.城镇化率对ρ（PM_2.5）的影响最大,其次是第一产业增加值,再次是工业增加值占比和降水量.城镇化率、降水量与ρ（PM_2.5）呈负相关,而第一产业增加值、工业增加值占比与ρ（PM_2.5）呈正相关.研究显示,加快城镇化进程、减少第一产业排放、降低工业增加值占比（尤其是重污染工业）是有效解决成渝城市群PM_2.5污染的重要手段.      

城市PM2.5污染防控多指标空间区划分析

对城市PM2.5污染进行防控多指标分析,能够准确的对城市空气污染的情况进行监测,进而对其进行有效的控制。基于此,本文将对城市PM2.5污染防控多指标空间区划的方法进行详细分析,其中包括数据的收集和处理、人口数据的空间分布、空气质量浓度、人口暴露强度以及人口加权浓度等方面。     

上海市西部郊区PM2.5污染状况及影响因素

通过2014年上海市西部郊区PM2.5的浓度变化分析了该地区的PM2.5污染分布状况,并且从温度、湿度和风向等方面讨论了PM2.5浓度与气象因子的关联性.结果表明:该地区2014全年超标天数有112天,超标率为30.7％,PM2.5月均浓度呈夏低冬高的趋势状态,并且PM2.5浓度与气象条件有密切的联系.该地区气温在5～15℃、湿度在60～70％时PM2.5浓度最高;在以东风为主导风盛行时,该地区PM2.5浓度较低,而在以西风为主导风盛行时,该地区易受到周边区域的高污染因素影响,形成PM2.5高浓度累积现象.     

PM2.5污染特点及防治途径分析

伴随科技的延展,公众对原来生活环境的要求也随之增加。调研数值表征出:城区内的大气污染,限缩了空气应有的能见度。气溶胶这一类别的粒子,被看成PM2.5,是限缩这种能见度的侧重物质。最近几年,随着经济的发展,环境污染问题日益加重,国家对污染源的控制采取了很多措施,虽然获得到了一定成效,但没能彻底化解越来越严重的雾霾污染。因此,有必要明晰PM2.5固有的污染特性,在这样的根基之上,摸索出最佳管控路径。     

河南省经济发展对PM2.5污染的门槛效应分析

基于2000-2015年河南省18个省辖市的面板数据,文章以经济发展规模和经济发展质量为门槛变量,分析经济发展对PM_(2.5)污染的门槛效应及其区域差异。结果发现:河南省经济发展和PM_(2.5)污染之间存在着显著的门槛效应,其中,经济发展规模的单一门槛值为13 236元,经济发展质量的双重门槛值为29%和33%。经济发展规模低于13 236元时,经济发展规模扩大会加剧PM_(2.5)污染;经济发展规模高于13 236元,经济发展规模扩大则会减轻PM_(2.5)污染。经济发展质量低于29%时,经济发展质量提升会加剧PM_(2.5)污染;经济发展质量处在29%至33%之间时,经济发展质量增长对PM_(2.5)污染的加剧作用有所减缓;经济发展质量高于33%,经济发展质量提升则会降低PM_(2.5)污染程度。河南省经济发展对PM_(2.5)污染门槛效应的区域差异显著,城市在跨越经济发展规模门槛时呈现出以郑州中心向外围扩散的空间演化特征,在跨越经济发展质量门槛时则表现出明显的多元化和波动性特征。     

天津市各区县PM2.5污染工业行业贡献构成分析

应用MM5/CMAQ模型,选取1月和7月作为冬、夏两季的典型代表月份,采用源开关法,将天津市工业源分为8大类,模拟分析不同季节下,各类源对天津市各区县的PM2.5污染贡献.结果表明,热力供应是各区县冬季PM2.5污染的首要贡献源,贡献比例约为50%以上,而石油加工和化工制造是夏季各区县PM2.5污染贡献的一个重要来源,贡献比例从冬季的7%上升到夏季的23%;在冬夏两季,黑色金属冶炼和水泥制造是构成天津市PM2.5污染的重要来源,合计分别约占工业污染贡献比重的30%和65%;此外,除蓟县外,电力生产在冬夏两季均不是各区县PM2.5的主要贡献来源.从具体区县看,水泥制造对河北、北辰、红桥等区县有较大影响,化工制造对宁河及滨海新区有较大影响,电力生产则对蓟县有较大影响.     

杭州市临平地区PM2.5和PM10污染特征分析研究

利用TEOM 1405-F和TEOM 1405颗粒物实时监测仪,研究了2013年12月至2014年5月临平地区PM2.5和PM10质量浓度实时变化特征,并结合气象五参数观测资料,对影响大气颗粒物分布特征的因素进行了分析,研究结果发现:冬季PM2.5和PM10的日均质量浓度明显大于春季,冬季PM2.5日均质量浓度范围为17.0 ～ 349.1 μg/m3,PM10日均质量浓度范围为18.8～516.9μg/m3,春季PM2.5日均质量浓度范围为20.4～167.6μg/m3,PM10日均质量浓度范围为38.2 ～243.3μg/m3;通过线性回归分析发现PM25和PM10存在较好的线性关系,说明PM10相对固定的受到PM2.5的影响,且污染物来源稳定;冬季PM2.5和PM10日均质量浓度存在三峰值波动状态,而春季PM2.5和PM10日均质量浓度存在双峰值波动状态;较大的风速、较高的气压和降水对于颗粒物的清除效果明显.     

汾渭平原PM2.5浓度的影响因素及空间溢出效应

基于实时监测和遥感反演数据,利用空间自相关分析和空间回归分析等方法,探讨了汾渭平原2015~2017年PM_2.5浓度时空变化规律和影响因素,揭示了各因素的空间溢出效应.结果表明：（1）2015~2017年汾渭平原PM_2.5浓度逐年上升,主要由采暖期（11月~次年3月）的快速上升引起,非采暖期（4~10月）年际变化不大.（2）PM_2.5月均浓度变化曲线呈底部宽缓的U型,采暖期PM_2.5污染明显高于非采暖期,超标天数占全年总超标天数比例由2015年的75.0%上升到2017年的83.4%.（3）2015~2017年,除铜川和三门峡外,各城市PM_2.5浓度都有不同程度的上升.咸阳至运城间的平原地区和洛阳盆地污染最严重,已形成连片的高污染区域,且区域内城乡差异小.临汾及其上游平原地区其次,但主要分布在城镇,城乡差异较大.（4）空间回归分析表明,汾渭平原PM_2.5浓度有显著的空间溢出效应.年均气温、城镇化率、能源消费指数和年均人口不仅与本地PM_2.5浓度有显著的正相关,而且会加重邻近地区PM_2.5污染.年降水量和地形起伏度则不仅与本地PM_2.5浓度有显著的负相关,而且能降低邻近地区PM_2.5浓度.风的传输作用能加重本地PM_2.5污染,植被覆盖度能消减本地PM_2.5浓度,但其间接效应都不显著.     

青岛市李沧区PM10与PM2.5污染变化特征分析研究

利用2014年1月-12月青岛市李沧区大气自动监测点实时发布的监测数据,对PM10和PM2.5的达标情况、变化趋势及其两者之间相关性进行分析.结果表明:青岛市李沧区PM10和PM2.5年均值分别为0.126mg/m3和0.062 mg/m3,均超过二级标准,全年达标天数比例分别为71.8％和72.1％;PM10和PM2.5有明显的季节变化特征,其中春季污染最重,污染日分别占全年的40.8％和44.1％.PM2.5占PM10比例较高,达到48.4％.PM2.5与PM10回归线性较好,y=0.571 2x-0.011 8,R2 =0.901 2;PM2.5和PM10的Pearson相关系数为0.912;PM2.5和PM10日均值呈显著线性相关.     

我国四城市空气中PM2.5和PM10的污染水平

为研究我国广州、武汉、兰州、重庆４城市空气中ＰＭ２．５和ＰＭ１０的污染水平，在这我国４城市分别设一污染点和对照点进行了为期２年的ＰＭ２．５、ＰＭ１０和ＴＳＰ监测。结果表明，空气中颗粒物的污染是严重的，污染点比对照点更甚．对人体健康危害大的ＰＭ２．５普遍超过美国新标准的２－８倍。     

上海PM2.5工业源谱的建立

总结统计了我国目前的PM2.5源成分谱,指出我国本土源谱缺乏的现状.我国主要的污染源类如燃煤源、机动车源、道路尘、生物质燃烧源等,在源解析工作中均有借鉴外来源谱的情况.对上海典型工业污染源进行PM2.5源谱测定.研究发现,混合燃料电厂和燃煤电厂主要化学组分相似,但是Ca、Al、Fe在混合燃料电厂排放中贡献更大,Ca占(8.0±4.7)%,而燃煤电厂排放颗粒物中SO42-的贡献可达(23.3%±3.7%).烧结厂和电炉厂的源谱差距较大,烧结厂中SO42- (22.8%±10.0%)、Cl- (20.0%±4.5%)、K (17.2%±8.5%)、OC(13.0%±11.5%)、Ca(12.7%±4.2%)等物种贡献较大,而电炉厂中Fe(38.2% ±0.6%)、Zn(10.4% ±1.2%)等物种含量丰富.不同源类化学组分的显著差异与其工艺过程紧密相关.     

崇明岛地区PM10和PM2.5浓度分析研究

2010年1月上海市政府颁布了《崇明生态岛建设纲要(2010-2020)》,本文从2013年9月1日至2014年8月31日运用颗粒物采集仪器于森林公园、绿华、现代农业园区、城桥四个空气自动监测点位监测PM10和PM2.5,分析PM10和PM2.5的浓度与风向的关系得出PM10和PM2.5污染与江对面的吴淞工业区、宝钢、石洞口电厂、罗店工业区乃至江苏太仓沿江工业区的污染物排放密切相关,在相当大的程度上主要是来自于他们的贡献.     

秦皇岛重点工业污染源一次PM2.5排放量估算分析研究

依据《PM2.5源排放清单编制技术指南》结合企业排污申报登记数据,量化分析了秦皇岛一次PM2.5排放源中工业源PM2 5排放数据,重点核算分析了秦皇岛的支柱产业玻璃、水泥的一次PM2.5排放量情况.结果显示在秦皇岛当地的工业企业中,水泥行业所排放的PM2.5总量在全部重点工业一次PM2.5排放源中所占的比例较大,同时结果显示在生产过程中使用燃煤较多的企业PM2.5的排放量要高于其它企业.从地区分布上来分析,秦皇岛市抚宁县PM2.5的排放量是当地三区四县中最多的地区.     

连云港市PM_(2.5)污染特征及影响因素分析研究

主要利用连云港市环境监测中心站的大气环境自动监测平台的监测数据,对PM2.5质量浓度的变化特征以及与气象要素的关系分析。结果表明,连云港市的PM2.5质量浓度的变化特征基本上有明显的夏季与非夏季两种季节性特征。在夏季,PM2.5污染程度较轻,而在非夏季,PM2.5污染程度较重;风速与PM2.5质量浓度变化曲线几乎是负相关的。当风速大的时候,利于污染物的扩散;而风速小的时候,容易使得污染物浓度变大;PM2.5质量浓度变化曲线与温度的关系几乎呈现的是正相关性。气温的变化不总是反映空气质量的好坏情况,而逆温却易使污染物浓度升高;PM2.5质量浓度变化曲线与相对湿度的关系呈现的是正相关性;PM2.5质量浓度变化曲线与气压的关系在总体是呈负相关的。     

北京某区域儿童夏季PM2.5的污染特征及分析

近年来,随着社会和经济的不断发展,人们对室内外空气质量的重视程度也不断提高。室内外空气质量尤其是细颗粒物污染与人群健康密切相关。北京市大气细颗粒物污染形势十分严峻,因此,相关研究也成为国内外研究的热点和难点问题。本文对北京市某区域年龄在9～11岁之间的38名健康儿童人群活动场所夏季PM2.5的污染特征作了研究评价。结果表明,运用室内外环境监测与问卷调查法相结合的研究方法,儿童人员夏季PM2.5室内外浓度呈现明显的时间、空间变化特征,并受到气象因素及室内外源排放的共同影响。