北京城区可吸入颗粒物分布与呼吸系统疾病相关分析

可吸入颗粒物(PM10)已成为北京市首要空气污染物,严重影响城市环境质量及居民健康.本研究采集了北京市2008～2009年非采暖期与采暖期两个不同时期不同粒径(0.3、0.5、3.0和5.0μm)的大气颗粒物浓度,利用空间分析方法研究其分布规律;同时收集同期患呼吸系统疾病的病人数据,对其进行统计分析;再在回归分析的基础上,运用灰色关联模型探讨可吸入颗粒物与呼吸系统疾病的相关性.结果表明,细颗粒的空间分布情况相异,而粗颗粒物分布规律大致相同.呼吸系统疾病与可吸入颗粒物浓度有一定的关联,采暖期是呼吸系统疾病的高发期,可吸入颗粒物在采暖期对呼吸系统疾病的发病率影响相对较高.无论在采暖期还是非采暖期,细颗粒物的浓度均高于粗颗粒物,且细颗粒物对呼吸系统疾病的影响较大.     

北京城区2007~2012年细颗粒物数浓度时空演化

为反映近年来北京城区细颗粒物数浓度时空演化过程,利用MODEL 3886GEO-α手持式激光粒子计数仪连续采集了2007~2012年北京城区93个采样点 6月上旬~7月上旬(非采暖期)和12月上旬~次年的1月上旬(采暖期)细粒径颗粒物PM (0.3、0.3~0.5、0.5~1.0) 的粒子数浓度数据,然后在地统计和空间分析方法的基础上,探究了北京城区细颗粒物数浓度的时空演化特征.结果表明,PM0.3在采暖期的数值均高于其在非采暖期的浓度值,而PM0.3~0.5和PM0.5~1.0在两个不同的采样期浓度值有高有低;采暖期不同下垫面细颗粒浓度差异较明显,而非采暖期下垫面类型对细颗粒浓度的影响相对较弱;非采暖期,北京城区南部的丰台区和东部的朝阳区细颗粒物污染最严重,市中心次之,而北部的海淀区和西部的石景山区污染相对较轻;采暖期,北京城区细颗粒物污染主要集中在朝阳区的东部和东南部,以及市中心及其周边区域.     

北京市PM5.0可吸入颗粒物反演及其时空分布分析

分析城市可吸入颗粒物的空间特征及影响因素对于制定更为有效的可吸入颗粒物污染控制政策具有重要的现实意义.本研究在实际采样和遥感数据处理基础上,构造差值植被指数(DVI),通过建立TM影像与对应PM5.0颗粒物实测值之间的相关关系模型,对北京市2008~2010年3 a的PM5.0的分布进行了反演计算和精度分析;研究了NDBI和NDMI对PM5.0浓度的影响,进一步揭示了北京五环区域范围内可吸入颗粒物的时空分布特征.结果表明,采用DVI反演PM5.0分布的方法可行,反演精度在可接受范围内;整体上研究区2008年PM5.0颗粒物污染最轻,西南三环和四环以及东南三四环之间为颗粒物污染的高值区,西北五环附近颗粒物污染较轻;NDBI(归一化建筑指数)、NDMI(归一化水汽指数)与PM5.0可吸入颗粒物的分布分别呈现显著的负相关和正相关关系,且二者对PM5.0的影响相近.     

上海大气颗粒物中溴、碘浓度水平的影响因素

统计分析了2008年采样期间大气颗粒物TSP和PM10中溴、碘浓度水平与气象条件和气态污染物SO2、NO2的关系。结果表明,风向为向岸流时,大气中TSP、PM10浓度以及颗粒物中溴、碘的浓度均低于离岸流时的数值;在各气象因素中,影响颗粒物中溴、碘浓度的主要气象因素为风向、气压和气温,风速和相对湿度的影响较小;颗粒物中溴、碘的浓度水平随大气中SO2、NO2浓度的上升而上升,颗粒物中碘与SO2、NO2呈显著正相关,而颗粒物中溴呈较弱的正相关性;当空气质量恶化时,PM10中Br、I浓度增大,而Br/I比值降低,城市大气中污染物质之间的化学反应对颗粒物中Br/I的比值有一定影响。     

大气细颗粒物的污染特征及对人体健康的影响

采集兰州市2005年1月1日至2007年12月31日的大气颗粒物(TSP、PM10、PM2.5、PM1.0),分析不同粒径颗粒物的污染特征及其与气象因素的相关关系,并采用时间序列半参数广义相加模型(GAM)分析了可吸入颗粒物与呼吸系统疾病和心脑血管疾病日入院人次的暴露-反应关系.结果显示,TSP和PM10的质量浓度在春季较高,PM2.5和PM1.0在冬季较高;气象因子与大气颗粒物有显著的相关关系;对于呼吸系统疾病来说,PM10、PM2.5和PM1.0每升高10μg·m-3或10粒子数·m-3,入院危险分别增加0.052%、0.604%和0.652%;对于心脑血管疾病来说,PM10、PM2.5和PM1.0每升高10μg·m-3或10粒子数·m-3入院危险分别增加0.046%、0.697%和0.935%.由此可见,兰州市不同粒径大气颗粒物均有不同程度的污染,PM10、PM2.5和PM1.0对呼吸系统疾病和心脑血管疾病入院人次均有一定影响,且PM10对呼吸系统疾病的影响较心脑血管疾病明显,而PM2.5和PM1.0则正好相反.     

北京市2009年8月大气颗粒物污染特征

为研究2008年8月北京奥运会1a之后北京市大气颗粒物的污染特征,于2009年8月对北京市大气颗粒物PM10、PM2.5样品进行采集,测量其质量浓度并对其中的水溶性离子组分进行分析.研究发现2009年8月北京市大气颗粒物PM10、PM2.5质量浓度日均值分别为176.9μg/m3和102.5μg/m3.PM10质量浓度比2008年观测值上升了180%,比2007年降低了10%; PM2.5质量浓度比2008年观测值上升了126%,比2007年上升了31%.水溶性离子是大气颗粒物的重要组分,分别占PM10和PM2.5质量浓度的43%和61%.对比发现,污染天气条件下PM2.5/PM10和NO3-/SO42-比值升高,移动源是北京地区主要的污染物来源.风向风速和降水等天气条件对颗粒物质量浓度有很大影响,其中0.5~1.0m/s的东南风条件下大气颗粒物污染最为严重.     

徐州大气PM10污染特征研究

通过分析徐州市近几年的大气PM10监测数据和气象条件,研究了大气PM10质量浓度的时间变化规律及气象因素的影响,结果表明:PM10质量浓度年变化呈"冬重夏轻"的规律;在大气污染源数量和污染物排放量相对稳定的情况下,风和降水是影响大气颗粒物污染程度的主要气象因子,PM10浓度随温度的升高而降低,随气压的增强而减少。     

贵阳市大气颗粒物(PM2.5)污染特征及气象参数的影响

运用连续颗粒物采样仪(URG Model 2000-01J)对贵阳市城区大气颗粒物PM2.5进行了连续3个月(9~11月)的采集与分析,探讨了PM2.5的浓度分布特征、气象条件的影响。结果显示,贵阳市大气颗粒物PM2.5的平均质量浓度为53±27μg/m3,变化范围为3.7~186μg/m3;初步推断大气颗粒物PM2.5的污染来源主要是燃料燃烧、生物质燃烧、汽车尾气等人为源;相对湿度、风速、风向、温度等气象条件是影响大气颗粒物浓度及分布的重要因素。     

北京地区冬春PM2.5和PM10污染水平时空分布及其与气象条件的关系

北京2012~2013年的冬春多次出现雾霾天气,可吸入颗粒物(PM10)污染严重.而PM2.5作为PM10中粒径较小的部分,在PM10中所占比重越高,污染越严重.因此,本研究选取了能够覆盖北京所有区县的30个PM2.5和PM10的质量浓度监测点,对该地区的PM2.5和PM10污染特征进行分析,确定其空间差异特征和时间性变化特征.普通克里格插值(Original Kriging)法得到的北京地区冬、春季颗粒物浓度分布图显示,颗粒物浓度从北部山区到南部地区逐渐递增,在中心城区处,西部高于东部,且局部地区存在一定的城乡差异.颗粒物浓度月变化曲线呈单峰单谷型,1月最高,4月最低;逐日变化反映了PM2.5和PM10浓度具有较好的相关性,且受气象条件影响显著;日变化呈双峰趋势.本文选取日平均气温(℃)、相对湿度(%)、风速(风级)、降水量(mm)等气象因子,利用Spearman秩相关分析研究各个气象因子对大气PM2.5和PM10浓度的影响.北京冬季PM2.5和PM10的质量浓度分别与气温、相对湿度正相关,与风速负相关,风速和相对湿度是影响污染物质量浓度分布的主要因素.     

夏季高湿度条件下北京市气溶胶颗粒物粒谱特征研究

2007年8月,利用粒谱分析仪(APS)、振荡天平颗粒物分析仪(TEOM)和碳黑分析仪(BC)观测北京市大气气溶胶可吸入颗粒物(PM10),研究高湿度气象条件对气溶胶颗粒物吸湿长大的影响.结果表明,PM10质量浓度与碳黑质量浓度在静稳天气状况下相关系数达0.82,而对于颗粒物数浓度与PM10质量浓度,静稳与非静稳天气状况下两者的相关性并不一致,颗粒物数浓度及1μm的细粒子在粒谱分布中所占的比重显著增加.气溶胶颗粒物粒谱变化结果说明,在高湿度条件下颗粒物粒径明显吸湿增长.     

上海市大气中PM10浓度的统计分析

以上海市2002年-2009年的PM10实测数据和同步气象资料为研究对象进行上海市PM10污染分析研究。对2002年-2009年的监测数据进行分析、归纳,得到了上海市可吸入颗粒物(PM10)浓度的季节变化规律、每日小时变化规律以及上海市不同地区可吸入颗粒物(PM10)浓度的分布特征,并对这种特征及变化规律进行了详尽地分析。研究表明上海市空气环境质量在逐年好转,其标志是累计超标污染天数每年减少5天;在一年当中,污染天数最多的是冬季,其次是春季,最少的是夏季;在空气环境质量逐年好转的大趋势下,针对其产生的原因进行了分析。     

气象条件对可吸入颗粒物浓度的影响

气象条件对可吸入颗粒物浓度有较大的影响,通过对鞍山市二年来的监测数据进行分析,得出了结论并提出建议.     

天津市滨海新区PM_(2.5)污染时空分布及影响因素研究

为了降低天津市滨海新区中PM_(2.5)的污染,需要对天津市滨海新区PM_(2.5)污染的时空分布和影响因素进行研究。研究天津市滨海新区近年来PM_(2.5)的时空分布特征,并选取PM_(2.5)的相关指标,对天津市滨海新区PM_(2.5)污染影响因素进行分析。结果表明,在天津市滨海新区的冬季时,PM_(2.5)的质量浓度值最高,在滨海新区的夏季时,PM_(2.5)的质量浓度值最低。PM_(2.5)在天津市滨海新区昼间大气中的质量浓度低于夜间大气中的质量浓度。     

上海地区光化学污染中气溶胶特征研究

利用上海地区2011~2013年9个大气成分及气象观测站点臭氧(O3)、颗粒物(PM1、PM2.5、PM10)、气溶胶粒子谱观测资料以及气象数据,分析了上海不同功能区臭氧超标时的频率分布及各类污染物浓度特征.结果表明,上海地区夏季光化学污染严重,周边城区臭氧污染要明显高于中心城区,不同功能区污染情况差异较大,金山化工区和崇明生态岛光化学污染较为严重.通过分析光化学污染前后气溶胶变化特征可知,当出现光化学污染时,各站气溶胶浓度明显升高,特别是PM1浓度增加显著,且PM1/PM2.5比未出现臭氧污染时的比例明显升高.表明随着光化学反应的增强,二次气溶胶生成明显增多.因此可将PM1作为光化学污染的判定指标之一.     

2009年8~9月成都市颗粒物污染及其与气象条件的关系

对成都市3个不同点位PM2.5和PM10进行了为期30d的连续观测,研究了大气颗粒物浓度的时空分布特征,及其与气象条件的关系.研究表明,观测期间成都市大气颗粒物PM2.5和PM10质量浓度日均值分别为66,94μg/m3,两者浓度变化范围较大,但变化趋势相同.从空间分布来看,大气颗粒物浓度均是熊猫基地>草堂寺>丽都花园,即下风向污染状况最严重,商业繁华地段次之,生活居住区最好;从时间分布来看,大气颗粒物污染最严重出现在9月17~19日,9月5~9日2个时间段,不利的气象因素和污染物的累积是造成该时间段大气颗粒物污染加重的主要原因.PM2.5与PM10质量浓度的相关性为0.93,PM2.5对PM10的贡献较大,两者质量浓度的比值达0.69.气温对大气颗粒物浓度变化没有显著影响;降水以及风速对颗粒物浓度影响较大,主要是对颗粒物的湿清除和促进扩散作用;在一定相对湿度范围内,高湿度条件容易造成大气颗粒物的较重污染.能见度与大气颗粒物浓度呈明显负相关性,且与PM2.5的相关系数大于与PM10的相关系数.     

城市大气颗粒物背景值涵义及定值方法

城市大气颗粒物背景值的概念对防治城市大气颗粒物污染具有重要意义。城市大气颗粒物背景值不同于颗粒物本底值。本底值是指不受人类活动影响的自然条件下颗粒物的浓度值,而背景值是个相对值,其所在的环境条件有可能已经受到了环境污染。影响城市大气颗粒物背景值的因素主要包括两个方面:一是污染源,主要包括城市本地源排放和外来颗粒物,二是颗粒物扩散的天气和气象因素。将城市大气颗粒物的背景值定义为在一定时期内,由于城市本身的排放,城市大气环境中颗粒物的浓度水平。通过分析总结近年来人们对大气颗粒物垂直分布规律的研究,探讨了采用监测一定高度处大气颗粒物,结合气象因素确定城市环境空气中大气颗粒物背景值的方法。     

山东省AQI、颗粒物和臭氧时空演化特征及关键影响因素识别分析

山东省空气质量存在明显的时空差异,并受气象和社会经济因子等的综合影响.为了解山东省空气质量指数(AQI)以及颗粒物和臭氧(O₃)浓度等时空演化特征,探究颗粒物与O₃浓度之间的协同关系,基于山东省16个地级市2013年12月—2021年12月的AQI和空气污染物(SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5和PM₁₀)浓度数据与同期的气象数据、工业及生活污染物(氨氮、SO₂、氮氧化物和烟尘、粉尘等)排放量和社会经济数据,运用R语言和ArcGIS对各地区AQI与PM_2.5和O₃浓度等的时间和空间变化特征及关键影响因素识别分析.结果表明：(1)山东省AQI和空气污染物浓度具有明显的月际、季节和年际变化特征以及地区性差异.鲁东地区各季节空气质量明显优于鲁西地区,呈现由东向西空气污染愈加严重的趋势. PM_2.5浓度呈鲁西地区最高,鲁中、鲁南和鲁北地区次之,鲁东地区...     

西安市近地层空气离子与环境因子的关系研究

2009年8月至2010年7月在西安市16个采样点上开展了近地层空气离子浓度和温度、相对湿度、风速及可吸入颗粒物(PM10)等环境因子的观测,研究了西安市空气离子时空分布的基本特征,并利用空气离子浓度值对西安市的空气质量进行了评价.另外,详细分析了近地层空气负离子浓度与温度、相对湿度和PM10等主要环境因子之间的相互关...