宜良县城环境空气中颗粒物污染趋势分析

基于2019年宜良县城空气质量自动监测数据,分析了环境空气中PM10与PM2.5污染变化趋势,探讨了空气质量污染的原因,进而为控制宜良县城PM10与PM2.5污染,改善空气质量提出合理化建议.     

“西电东送”贵州火电项目对区域PM10污染的影响

以贵州省为中心的"西电东送"南部通道(20°N～33°N,97°E～118°E)为研究区域,分别对该区域2004(现状年)和2010年(规划年)的PM10污染情况进行模拟和预测.分析了该区域现状年与规划年2个时段的PM10污染空间分布特征,对比了原生和次生PM10的贡献,指出造成该区域PM10污染的主要原因.结果表明:研究区域内PM10污染主要由次生PM10造成,而次生PM10主要是由二氧化硫反应生成的硫酸盐颗粒物.因此,对于贵州火电规划项目而言,减轻区域PM10污染须减排二氧化硫.     

重庆市北碚区PM_(2.5)污染特征分析

利用2013年1-12月重庆市北碚区国控点实时发布的颗粒物污染监测数据,对PM2.5和PM10的达标情况、变化趋势及其两者之间相关性进行了分析。研究表明:2013年北碚区PM10年均值为100.2μg·m-3,超过了新国标Ⅱ级标准,PM10日均值超标天数为57天,全年达标天数比例为84.4%;北碚区PM2.5年均值为67.9μg·m-3,超过了新国标Ⅱ级标准,PM2.5日均值超标天数为94天,全年达标天数比例为74.2%;PM10和PM2.5有明显的季变性特征,其中春季PM2.5与PM10的污染最重,污染日分别占全年的58.5%和56.1%。PM2.5占PM10比例较高,PM2.5/PM10平均值为66.6%。PM2.5与PM10回归线性较好,y=0.7900x-11.280,R2=0.930;PM2.5和PM10的Pearson相关系数为0.964;PM2.5与PM10日均值呈显著线性相关。     

武汉市与西安市颗粒物PM_(10)、PM_(2.5)的污染水平分析

利用武汉、西安两市2013年PM10与PM2.5的监测数据,统计分析了武汉市和西安市PM10与PM2.5的污染水平,并比较了两城市的污染水平。根据GB 3095—2012《中华人民共和国环境空气质量标准》规定的二级浓度限值,可知武汉市和西安市PM2.5的污染都非常严重,PM10的污染相对较轻。从整体上说,西安市的污染水平要比武汉市严重,其中西安市PM10中PM2.5约占79%。武汉市和西安市的相关部门都应重视PM10和PM2.5的污染问题。     

江苏省2014年上半年颗粒物PM2.5、PM10污染特征分析研究

根据2014年1月1日～6月30日江苏省13地级市监测PM2.5,PM10的数据,分析其污染特征.结果表明:全省PM2.5和PM10污染较严重,全省PM2.5,PM10超标率都分别达到78.33％,66.11％以上,尤其是细颗粒物的污染占主导地位;PM2.5/PM10的比值范围达到0.461 9～0.687 2,全省PM2.5和PM10之间存在显著的线性关系;PM2.5,PM10浓度时空分布特征为PM2.5:1月＞3月＞2月＞5月＞6月＞4月,PM10:1月＞5月＞3月＞6月＞2月＞4月;苏北＞苏中＞苏南.     

珠三角区域环境PM2.5细颗粒物污染特征分析

本文研究了珠三角区域细颗粒物污染的污染分布特征及长期变化趋势,结果表明,2010年珠三角地区细颗粒物污染比2006年有所改善;PM2.5/PM10比值时间序列分析表明,3个区域站PM2.5/PM10长期平均比值介于0.639和0.690之间。PM2.5/PM10比值月变化幅度较为明显,最低值0.620出现在7月份,最高值0.737出现在10月份。2010年北方强沙尘暴影响期间,PM2.5/PM10比值变小,比值约为0.354。万顷沙子站3次典型重污染过程中,PM2.5/PM10比值差异较大,介于0.586和0.708之间。     

基于TSI天气分型方法的长沙PM_(10)浓度特征研究

根据2008-2012年长沙市的逐日的高空、地面气象资料,采用TSI天气分型法将长沙市的天气按季节进行分型,并利用2011-2012年逐日PM10浓度资料讨论了四季不同天气类型下PM10浓度特征和污染等级特征,结果发现:长沙四季的天气均可分为6种天气型,且各季各天气型的天气特征差异明显。长沙市PM10污染不是很严重,最高能达到4级即中度污染程度,且出现频率很低。各季均以PM10污染等级为良的情况最多,发生频率在66.1%~75.4%。春季在1型和3型天气下容易出现PM10轻度污染;夏季在1型和6型天气下容易出现PM10轻度污染;秋季在1型和3型天气下容易出现PM10轻度污染;冬季在1型和6型天气下容易出现PM10轻度污染。     

基于自组织临界的上海PM10污染预警与风险评价

应用R/S分析、功率谱及强度-频度法对上海市PM10污染的时间尺度特征进行分析,同时将PM10污染事件与沙堆模型中的崩塌事件进行类比,发现上海市PM10污染的演化具有自组织临界性(SOC)复杂系统的相关特征.上海市PM10污染指数的长期波动特征,在动力学上主要是由PM10污染物的SOC机制导致的.小的污染源如民用炉灶、餐饮业、建筑施工等排放的少量污染物也有可能通过SOC行为形成较严重的空气污染事件.在2010年期间,上海市较严重空气污染事件(PM10污染指数为100~250)的发生可能性较大,具有一定潜在的重污染风险.     

绵阳市城区空气PM_(10)、PM_(2.5)污染特征及相关性研究

采用连续自动监测方法于2013年9月至2014年4月对处于四川盆地内的中等城市绵阳市主城区富乐山、市人大、三水厂、高新区4个点进行空气质量监测。监测结果表明:空间分布上PM10和PM2.5污染程度城西工业区最高,市中心其次,森林公园最低。季节变化PM10和PM2.5污染程度为:春季<秋季<冬季。1天内PM10和PM2.5小时均值呈双峰分布。PM10和PM2.5一元线性回归方程为:y=0.7273x-2.9869,回归分析相关性系数为0.94。ρ(PM2.5)/ρ(PM10)平均值为0.7,变化范围为0.27~0.93。     

广州市空气可吸入颗粒物污染现状研究

根据近年来广州市区空气质量监测资料,对广州市空气可吸入颗粒物（PM10）的污染水平、时空变化特征进行了分析、评价。结果表明,2007年广州市PM10平均浓度为0．077mg／m^3,符合国家空气质量二级标准。得益于空气污染控制取得的成效,近5年来PM10年均浓度呈下降趋势。受气候因素影响,PM10污染季节变化明显,冬季节较高,夏季节浓度较低;在空间分布上PM10污染呈现区域性发展趋势。     

呼和浩特市PM10和PM2.5污染水平分析

分析呼和浩特市2011年8月到2012年7月逐日的PM10,PM2.5的质量浓度监测值,结果表明,呼和浩特市PM10和PM2.5污染在春季和冬季较夏季、秋季严重;PM10和PM2.5有良好的线性关系;PM2.5/PM10(β)平均值为0.55.     

重庆市建筑工地PM10污染状况调查

报导了重庆城市不同类型建筑工地PM10污染状况。为了解城市建筑工地对大气环境中PM10污染的影响。对重庆市主城区典型在建工地，建成工地和施工前工地的PM10污染状况进行了现场监测。结果表明，在建的江北滨江路工地PM10的污染很严重，日均值为0.326mg/m^3，建工地PM10平均浓度比建成工地高82.1%。比施工前工地高78.1%。这应引起相关部门的高度重视，对在建工地采取有效措施予以管理。     

大气污染物及AQI时空特征分析——以山西省2015年上半年为例

根据2015年上半年山西省11个地级市PM 2.5、PM 10、NO 2、SO2、CO、O 3的日污染浓度监测数据及AQI值,分析其污染特征。结果表明:全省11市PM 2.5、PM 10超标率较高;NO 2、SO 2、CO、O 3超标率则较低;全省PM2.5/PM1 0的比值范围在0.367 7~0.718 9,且PM 2.5和PM 10之间存在较显著的线性关系;PM 2.5、PM 10、NO 2、SO 2、CO以及AQI监测值在1~6月份逐渐递减,O3则呈总体上升趋势;AQI达标天数比例范围在61.88%~85.08%,平均比例为71.42%,平均超标天数比例为38.58%,其中重度及以上污染天数比例为1.50%。     

国内

环境保护部发布第一季度74个城市空气质量状况环境保护部近日发布了2013年3月及第一季度74个城市空气质量状况:3月,74个城市总体达标天数比例为54.4%,超标天数比例为45.6%,其中轻度污染占26.9%,中度污染占10.0%,重度污染占5.9%,严重污染占2.8%。首要污染物为PM2.5、PM10,其中PM2.5平均超标率为36.5%,PM10平均超标率为30.4%。与2月相比,74个城市     

关于柳州市空气中颗粒物PM_(10)和PM_(2.5)污染水平的分析

为了初步调查柳州市空气中颗粒物PM10、PM2.5的污染水平,于2013年春、夏、秋、冬4季在柳州市的6个典型城市功能区进行数据采集。结果表明,柳州市PM10和PM2.5污染很严重,超标率分别为12.6%和35.1%,而且对人体健康危害更大的PM2.5占PM10的大部分,约为79.55%,应引起公众和相关职能部门的高度重视,且应在PM2.5问题上重点寻求突破。     

西安地铁环境中PM_(10)、PM_(2.5)、CO_2污染水平分析

针对地铁环境空气污染状况,于2013年6月对西安地铁2号线各监测车站的站厅、站台、车厢及室外的PM10、PM2.5、CO2的污染水平进行了监测分析。结果表明:站厅、站台和车厢的PM10浓度均未超标;PM2.5浓度最大值分别为97.97,131.56,97.1μg/m3,超标率分别为30.6%、75.4%、29.5%,各监测站点细颗粒物污染较严重。车厢内部CO2最高浓度超过2 357 mg/m3,缺乏足够的新鲜空气来满足乘客的呼吸需求。对PM10和PM2.5源的相关性分析表明,站台和车厢环境中的颗粒物有强烈的相关性,二者有共同的来源。对站台和车厢环境中的PM10、PM2.5与室外环境的相关性分析表明,PM10有强烈的相关性(R2=0.83,0.78);PM2.5有较弱的相关性(R2=0.43,0.11)。各监测车站站台PM2.5/PM10为0.64~0.83,平均值为0.72;车厢PM2.5/PM10为0.68~0.85,平均值为0.78。     

廉江某地区大气TSP、PM10、PM2.5污染水平及相关性研究

为研究廉江市大气颗粒物污染特征,于2014年11月～12月采集TSP、PM10、PM2.5样品,用重量法分析质量浓度,并对相关性进行分析.结果表明,用环境空气质量标准(GB 3095-2012)来衡量,廉江市冬季大气颗粒物TSP、PM10、PM2.5的日均浓度均符合标准,环境空气状况良好;三个代表性采样点在监测周期内TSP、PM10、PM2.5的浓度变化趋势大体一致,监测结果能客观反映该区域颗粒物的污染状况;PM2.5与PM10,PM10与TSP之间均存在着显著相关性,回归方程相关性较好.     

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.     

铜仁市中心城区PM_(2.5)污染状况及影响因素分析

利用铜仁市中心城区2015年1~2月PM2.5空气质量监测资料,分析铜仁市中心城区PM2.5浓度污染状况及影响因素,为制定相应的污染控制措施提供参考数据。结果表明:中心城区监测站点PM2.5与PM10比值为0.514,可吸入颗粒物是PM2.5的主要来源。造成PM2.5污染还有人为产生的机动车尾气、工业扬尘、道路扬尘、饮食油烟及建筑工地等因素。     

基于细微粒子污染的灰霾判定方法的研究

本文从细微粒子污染导致灰霾形成的角度出发,首先开展了灰霾监测实验,并对实验数据进行频数和描述性分析,研究了以PM10为主的细微粒子污染与灰霾的影响关系。确定了以PM10日平均浓度为灰霾目的判定依据,并根据中国大陆PM10污染指数的分级标准建立了灰霾等级指数,从而形成了一套根据PM10日平均浓度来确定不同等级的灰霾发生概率的方法,为灰霾预测及灰霾治理提供一定的理论依据。