宁波市区秋冬季PM_(2.5)质量浓度特征及影响因素分析

该研究基于2013年11-12月的宁波市空气质量监测数据和气象资料数据,分析了PM_(2.5)质量浓度变化特征,探讨了PM_(2.5)与其它粒径颗粒物、气体污染物以及多个气象因子之间的相关性及影响规律,构建了包含气象和污染气体因子的逐步回归模型,综合分析了2类因子对宁波市PM_(2.5)浓度的影响。研究结果表明:(1)研究时间段内的宁波PM_(2.5)质量浓度范围为(100.66±72.98)μg/m~3,超过粗颗粒PM_(2.5-10)的质量浓度,是可吸入颗粒物的主要组成部分。(2)PM_(2.5)与3种污染气体均表现出显著的相关性,其中与CO的质量浓度相关性最高,R=0.85。风速与PM_(2.5)呈现负相关,受西北-北风向影响下的PM_(2.5)浓度要明显高出其它风向影响下的浓度。降水对PM_(2.5)影响显著,降水日的PM_(2.5)平均质量浓度随降水强度呈现幂函数递减,为非降水日的48.4%。非降水日的PM_(2.5)浓度与相对湿度显著正相关,与日照时数显著负相关。(3)逐步回归结果表明,气象和污染气体两类因子能够解释PM_(2.5)浓度82.4%的变异。其中,CO是影响宁波市秋冬季PM_(2.5)浓度的首要显著因子。本研究对明确城市PM_(2.5)污染特征和影响因素具有参考价值和意义。     

北京城市植被区PM_(2.5)浓度时空变化及影响因素分析

文章在北京城市森林植被区选择2个观测点,采集2个观测点的PM_(2.5)质量浓度数据,并结合北京植物园的气象数据,研究其PM_(2.5)质量浓度变化特征和影响因素,探讨PM_(2.5)质量浓度变化对城市生活的影响。结果表明:被选观测点的PM_(2.5)浓度月变化基本呈"M"型,PM_(2.5)浓度在6月最低(西山公园为(71.01±34.34)μg/m~3,北京植物园为(44.41±31.57)μg/m~3),2月最高(西山公园为(154.07±95.70)μg/m~3,北京植物园为(139.49±100.74)μg/m~3),10月达下半年的最高值(西山公园为(133.45±109.06)μg/m~3,北京植物园为(127.04±109.34)μg/m~3);PM_(2.5)浓度全年均值为西山公园((104.02±26.45)μg/m~3)>北京植物园((82.52±28.18)μg/m~3);PM_(2.5)浓度季节变化呈"V"型在冬季最高,春季次之,夏季最低PM_(2.5)质量浓度季节变化西山公园为冬季((115.46±41.37)μg/m~3)>春季((112.39±18.50)μg/m~3)>秋季((106.37±24.25)μg/m~3)>夏季((81.87±12.60)μg/m~3),北京植物园为冬季((97.35±41.38)μg/m~3)>春季((94.07±12.21)μg/m~3)>秋季((93.17±31.42)μg/m~3)>夏季((61.86±16.70)μg/m~3);森林空旷地的空气质量优于森林内部PM_(2.5)浓度变化主要受地理位置、气象因素、人文因素的影响。     

北京市PM_(2.5)和反应性气体浓度的变化特征及其与气象条件的关系

利用2012年全年北京市SO_2、NO_y、O_3、CO和PM_(2.5)监测数据,讨论PM_(2.5)和反应性气体的变化特征及其与气象条件的相关关系.结果表明:北京地区2012年PM_(2.5)平均质量浓度为52.0μg/m~3,年波动范围较大,特别是秋冬两季,呈现出慢累积而快清除的变化特征;NO_y、NO、CO、SO_2与PM_(2.5)质量浓度增减呈相同的变化趋势,O_3变化趋势相反;PM_(2.5)质量浓度0~25μg/m~3之间出现的频率最高,为27%;NO_y、NO、CO、SO_2和PM_(2.5)在风速小于3m/s时,随风速增大均呈显著的下降趋势,其中PM_(2.5)的下降率约为25%/m/s,风速大于3m/s后,污染物下降到较低浓度后趋于平缓;清洁天,相对湿度增大对PM_(2.5)质量浓度的影响不显著,而污染天,在较高相对湿度下,PM_(2.5)的质量浓度迅速升高.     

乌鲁木齐市PM_(2.5)和PM_(2.5~10)中碳组分季节性变化特征

2011年1月至12月在乌鲁木齐市区用膜采样法采集了大气PM_(2.5)和PM_(2.5~10)样品,并利用热光/碳分析仪测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度.通过OC与EC的粒径分布特征、比值和相关性的分析,初步分析了乌鲁木齐市大气可吸入颗粒物中碳质气溶胶污染特征,并用OC/EC比值法估算了二次有机碳(SOC)的浓度.结果表明,PM_(2.5)和PM_(2.5~10)的年平均质量浓度分别为92.8μg/m~3和64.7μg/m~3.PM_(2.5)中OC和EC的年平均浓度分别为13.85μg/m~3和2.38μg/m~3,PM_(2.5~10)中OC和EC的年平均浓度分别为2.63μg/m~3和0.57μg/m~3.OC和EC四季变化趋势基本一致,季浓度最高.碳组分主要集中于PM_(2.5)中,OC/EC比值范围为3.62~11.21.夏季和秋季的PM_(2.5)和PM_(2.5~10)中OC和EC的相关性较好(R20.65).估算得出的PM_(2.5)和PM_(2.5~10)中SOC的估算浓度为2.31~11.98μg/m~3和0.38~1.49μg/m~3.     

西安市主要大气污染物的观测分析研究

该文分析了西安地区的AQI指数以及PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO、O_3、SO_2 6种污染物浓度在2013年7月到2014年4月的每小时观测数据,利用统计方法研究了各污染物不同时间尺度(小时、日、周、月)的浓度变化特征,分析了各个污染物之间的相关系数,对各个污染物之间的相互关系和相互作用进行了探讨。结果表明,PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2、O_3、SO_2的平均浓度和标准差分别为:(92.37±75.59)μg/m~3、(166.79±106.27)μg/m~3、(2.16±2.39)mg/m~3、(51.01±20.84)μg/m~3、(36.85±34.44)μg/m~3、(36.97±30.62)μg/m~3、(39.99±31.27)μg/m~3。PM_(2.5)、PM_(10)以及CO浓度都是在中午12时以及夜间12时左右达到峰值,在下午或傍晚达到低谷;O_3则是白天浓度高,夜间浓度低,清晨达到一天中的极小值;研究还发现,O_3浓度在周末要高于工作日,CO、SO_2却是周末浓度低于工作日浓度;PM_(2.5)和PM_(10)浓度都在冬季达到峰值,在夏季达到低谷,O_3浓度则是在夏季明显高于冬季。O_3与其他所有污染物之间都呈负相关,而其他污染物之间都是正相关。     

清洁大气背景下贵阳空气质量变化及气象作用

利用贵阳市2013~2016年空气质量监测及气象观测资料进行分析,研究云贵高原城市空气变化及气象影响作用.结果表明:近4a贵阳区域SO_2、NO_2、O_(3_8h)、PM_(10)、PM_(2.5)和CO年平均浓度分别为(20.78±19.71),(28.32±9.59),(107.59±27.54),(67.56±34.32),(42.53±24.52)μg/m3和(0.74±0.22)mg/m~3,除SO_2浓度接近或超出我国中东部城市之外,其它污染物均表现为相对清洁水平;地面O_3浓度逐年明显上升,但其它大气污染物水平均呈逐年下降趋势,且呈现与我国中东部一致的空气质量年际、月际和日变化特征.各功能区污染物区域差异明显,颗粒物和SO_2、NO_2、CO浓度水平表现为工业区居民区郊区,O_3浓度呈现为郊区居民区工业区的特征,表明人为活动对空气质量的影响.近4a O_3与PM_(2.5)夏季白天呈显著正相关,冬季显著负相关,反映了云贵高原城市空气质量的复合污染特性.大气污染物浓度与温度、边界层高度、太阳直接辐射和气压的相关性显著,而与相对湿度和风速相关性较弱,这不同于中东部地区风速主导大气污染物水平变化的特征.云贵高原夏季作为主要雨季,小雨和中雨量级降水对PM_(2.5)吸湿增长较弱,中雨以上降水对PM_(2.5)具有清除作用;而在PM_(2.5)浓度较高和干冷的冬季,小雨的PM_(2.5)吸湿增长明显,中雨以上降水对PM_(2.5)清除显著.     

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。     

恩施州城区空气污染特征及成因分析

该文利用2018-2020年恩施市环境监测站同时段PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3、CO每日质量浓度监测资料,以及每日空气质量指数(AQI)资料,分析了近3年来恩施市的环境空气污染现状与成因。恩施州的主要污染物有PM_(2.5)、PM_(10)、O_3,最高浓度可达到65.03、96.87、109.13μg/m~3;恩施州空气质量指数为优、良、轻度污染、中度污染、重度污染的出现概率分别为50.69%、43.82%、4.57%、0.64%、0.27%,无严重以上污染日出现;气象条件对恩施州的空气质量有较大影响,PM_(2.5)浓度与月降水和月平均气温呈典型负相关,温度和降水量升值最高在7月时,PM_(2.5)的质量浓度降至最低11.61μg/m~3。研究发现,恩施州的空气质量变化程季节性变化,冬季空气质量最差,夏季最好;空气质量变化具有春节效应。结果可为恩施州的空气污染防治提供有效依据。     

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。     

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。     

南京北郊大气气溶胶中水溶性有机碳(WSOC)的污染特征

对南京北郊2014年1~11月的大气气溶胶进行采样分析,研究了其中水溶性有机碳(WSOC)的污染特征.WSOC在PM_(2.5),PM_10和TSP中的年平均浓度分别为5.90±3.38、6.93±3.79、7.34±3.91μg/m~3,80%以上的WSOC集中在PM_(2.5)中.PM_(2.5)中WSOC冬季浓度最高,夏季浓度次之,与冬夏季较强的二次转化过程有关;春季粗粒径段浓度较高,受到土壤来源颗粒物的影响;秋季浓度最低.春秋季PM_(2.5)中WSOC浓度夜晚高于白天,受夜间不利扩散条件的影响较大;但冬夏季却是白天高于夜晚,与白天较强的光化学反应有关.降水对各个粒径的WSOC都有清除作用,对PM_(2.5)的清除效率最高;四个季节比较,夏季清除效率最高,达到54.9%.霾发生时,随着霾污染等级的加重,PM_(2.5)中WSOC浓度逐渐增加,从非霾天的3.84μg/m~3升高到重度霾天的11.23μg/m~3,增加了近4倍,在细粒子中的比例也增大,霾天稳定的天气条件有利于二次有机污染物的生成.     

长沙市冬季重污染过程PM2.5污染特征和潜在源分析

文章针对2019年12月长沙市冬季气象数据和大气污染物质量浓度在线监测数据,分析大气污染特征及气象因素,通过HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS气象数据对12月及污染过程的3个阶段逐时72 h气流后向轨迹进行聚类,利用潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)揭示长沙市冬季PM_(2.5)的潜在源区及其贡献特征。结果表明:12月长沙市PM_(2.5)平均浓度分别为77.12μg/m~3,其中阶段Ⅱ(185.9μg/m~3)阶段Ⅰ(80.9μg/m~3)阶段Ⅲ(59.1μg/m~3),相关性分析和特征雷达图表明,污染过程以一次颗粒物的排放为主;风速上升过程长沙市PM_(2.5)污染方位由西南方向南方转移,不利气象条件促进了污染过程PM_(2.5)的积累和爆发;聚类分析显示长沙市12月来自湘鄂交界处的轨迹3最频繁,来自福建和广东的轨迹4携带PM_(2.5)浓度最高。阶段Ⅰ偏燃煤型污染显著,受安徽、江西和湖南3个省份的气流轨迹影响;阶段Ⅱ偏二次型污染受福建和广东气流轨迹影响;阶段Ⅲ转变为偏综合型和其他类型污染,与北方气流占比相对阶段Ⅱ上升有关,主要受来自江西和福建交界处的轨迹1影响浓度和占比均为最大;WPSCF和WCWT结果显示,长沙市PM_(2.5)浓度的主要源区位于湖南西南、北部及广东、湖北等地。     

广西北海涠洲岛春季大气颗粒物浓度特征及影响因素

为了解我国北部湾区域大气环境特征和可能的跨界输送,于2015年3~4月在涠洲岛开展了对大气颗粒物浓度水平和粒径分布特征的外场观测研究,并结合气象因子和后向轨迹探讨了颗粒物浓度变化原因和来源.结果表明涠洲岛大气PM_1、PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度分别为(21±12)、(35±19)、(43±20)μg·m~(-3).PM1、PM_(1~2.5)和PM_(2.5~10)质量浓度分别占PM10的50%、32%、18%.0.5~1、1~2.5和2.5~20μm粒径段颗粒物数浓度分别占总数浓度的93.5%、6.1%和0.4%.颗粒物数浓度与能见度和气压呈弱负相关.后向轨迹模拟分析发现,来自涠洲岛西南方向东南亚一带的气团影响频率最高(45.9%),0.5~1μm、1~2.5μm数浓度和PM_(2.5)浓度最低但NO浓度最高;其次为来自正东方向气团(34.1%),SO2浓度最低但O3浓度最高;来自正南方向的气团(12.5%)NO2、NOx、O3和CO浓度最低;来自东北方向的大陆气团影响频率最低(7.4%),但颗粒物数浓度、质量浓度和气体污染物浓度(除O3和NO)最高.涠洲岛大气细颗粒物和气态污染物主要受大陆和东南亚地区输送影响,来自大陆方向的输送以工业污染为主,来自东南亚方向的输送以港口船舶及航运污染为主.     

基于GWR模型的天山北坡经济带PM2.5浓度反演及时空特征分析

构建PM_(2.5)浓度与相关因子的关系模型已成为获取干旱区经济带连续变化PM_(2.5)浓度数据的有效手段之一。本文以天山北坡经济带为研究对象,基于PM_(2.5)浓度监测数据、中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)的气溶胶光学厚度数据(aerosol optical depth,AOD)和气象数据,利用地理加权回归模型(geographically weighted regression,GWR)反演了研究区2018年3～11月PM_(2.5)浓度,进而分析其时空变化特征。结果表明:(1)相比多元回归模型(multiple linear regression,MLR),GWR模型在天山北坡经济带的PM_(2.5)浓度反演效果更优,决定系数R2、平均绝对误差MAE和均方根误差RMSE分别为0.897、4.569μg/m~3和5.627μg/m~3,明显优于MLR模型的0.819、5.825μg/m~3和7.731μg/m~3;(2)天山北坡经济带PM_(2.5)浓度在月尺度上呈"凹字型"变化特征,其中11月最高,达到59.50μg/m~3,3月和10月次之,9月最低,仅为17.92μg/m~3;在季节尺度上表现出秋季(9～11月)春季(3～5月)夏季(6～8月)的变化特征,其中春季呈波动下降趋势,夏季总体维持在较低水平,秋季呈急剧上升趋势;(3)在空间分布上,研究区PM_(2.5)浓度呈现出"东高西低"的特征,峰值出现在乌鲁木齐附近,说明经济带东部地区PM_(2.5)污染相对严重,尤其是乌鲁木齐。     

江苏省PM_(2.5)时空变化及土地利用影响研究

基于江苏省2013年12月-2014年11月期间71个监测点PM_(2.5)日数据以及2014年土地利用数据,以年、季为时间尺度,利用泰森多边形划分研究区域,在系统分析PM_(2.5)时空分异规律基础上,揭示PM_(2.5)浓度变化及其与土地利用的关系。结果表明:(1)PM_(2.5)浓度分布存在明显的时空变化趋势。时间上,冬季浓度最高,达109.72μg/m~3,春季次之,为70.13μg/m~3,秋季最低,仅53.20μg/m~3;空间上,从各监测点一年PM_(2.5)浓度看,南京、泰州和宿迁数个监测点是PM_(2.5)高浓度区域,浓度范围81~85μg/m~3。盐城开发区管委会浓度最低,仅49.75μg/m~3,全省呈现"内陆高,沿海低;内陆南高北低"的趋势。(2)土地利用类型及景观格局对PM_(2.5)浓度分布有一定影响。耕地、草地、水域和未利用地与PM_(2.5)呈负相关,林地和建设用地则呈正相关。景观面积、密度、破碎度和聚散性是影响PM_(2.5)的主要因素,冬夏季较为敏感。     

广州市PM2.5污染特征及潜在贡献源区分析

基于NCEP/NCAR全球再分析气象资料和2015-2017年PM_(2.5)浓度,利用HYSPLIT模型研究不同气流轨迹对广州PM_(2.5)浓度的影响,以及污染输送路径和潜在源区空间分布特征。结果表明:(1)广州2015-2017年PM_(2.5)平均浓度为36.5μg/m~3,逐月平均PM_(2.5)浓度1月份最高,为49.3μg/m~3,轻度污染及以上时次比例达15.66%,6月份最低,为20.8μg/m~3,无轻度及以上污染时次。(2)PM_(2.5)平均浓度在不同情景类型下的浓度高低顺序依次为:污染日干季清洁日湿季,其中污染日的PM_(2.5)平均浓度是清洁日的近3倍,干季的PM_(2.5)平均浓度是湿季的1.4倍;不同情景类型下的PM_(2.5)浓度日变化特征基本都在白天时段低(16时最低),晚上时段高(21-22时最高),日变化幅度为污染日干季清洁日湿季。(3)在干季,影响广州的气流轨迹路径主要有5类:东北路径、东南路径、西北路径、西南路径及偏西路径,其中第2类东南路径对广州PM_(2.5)平均浓度的贡献最高;而在湿季,影响广州的气流轨迹路径主要有4类:偏南路径、东南路径、偏北路径及西南路径,其中第3类偏北路径对广州PM_(2.5)浓度的贡献最高。(4)基于潜在源贡献因子和浓度权重轨迹分析法分析表明,广州PM_(2.5)浓度潜在源贡献较大的区域主要集中在广州东部的东莞、惠州、深圳、肇庆、中山等周边地区,该研究可为确定广州污染潜在源贡献区以及区域联防联控提供参考。     

广西玉林市大气PM10和PM2.5中有机碳和元素碳污染特征分析

2015年7月~2016年3月期间在广西玉林市3个空气监测点位共采集环境大气颗粒物PM_(10)样品218份,PM_(2.5)样品202份,利用多波段热/光碳分析仪分析其颗粒物中有机碳和(OC)和元素碳(EC)浓度水平、时空变化、污染特征及可能来源.结果表明,玉林市PM_(10)中OC和EC质量浓度分别为10.99μg·m~(-3)和5.11μg·m~(-3);PM_(2.5)中OC和EC质量浓度分别为7.51μg·m~(-3)和4.70μg·m~(-3).3个监测点位大气中PM_(10)和PM_(2.5)冬季的OC和EC浓度水平均高于其他季节,PM_(10)、PM_(2.5)中OC和EC的相关性较好,R2分别为0.58和0.60(P均小于0.01).应用最小OC/EC比值法对二次有机碳(SOC)含量进行了估算,冬季大气PM_(10)和PM_(2.5)中SOC平均质量浓度分别为14.50μg·m~(-3)和6.74μg·m~(-3),高于其他季节.PM_(10)和PM_(2.5)中SOC/OC比值均0.5,玉林市大气中粗细颗粒物均以SOC为主.夏季PM_(10)和PM_(2.5)中SOC/OC分别为80.6%和77.7%,为四季最高值,与夏季温度较高、光照强烈、有利于光化学反应将OC转化为SOC有关.     

基于气象条件下哈尔滨市污染特征分析

利用2013年哈尔滨市环境监测资料及气象资料,分析了4种主要污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2)的时空分布特征及各种气象条件对城市大气污染的影响。结果表明:风速在采暖期对污染物浓度的影响尤为显著,相关系数达-0.87;混合层高度对雾霾天气形成影响较大,PM_(2.5)浓度与混合层高度呈现负相关;气温、气压、降水与PM_(2.5)浓度均有较好相关性,哈尔滨市污染物特征受气象条件影响较大。     

北京市霾天PM_(2.5)污染特征及其与气象因素的关系

2016年在北京市区春、夏、秋、冬四季分别进行1个月的PM_(2.5)样品采集,探讨了北京市霾与非霾期间PM_(2.5)质量浓度的季节变化、逐日变化特征,对影响其浓度的气象因素进行了分析,并使用MATLAB软件对数据进行可视化表达。结果表明,2016年北京市PM_(2.5)年均浓度为119.8μg/m~3,占采样天数37.6%的霾天PM_(2.5)质量浓度对其贡献率为72.5%;采样期间夏季与冬季的霾天数较多,呈明显的双峰特征。霾天与非霾天PM_(2.5)质量浓度存在显著差异,霾天PM_(2.5)平均浓度(138.3～263.8μg/m~3)是非霾天PM_(2.5)均值(65.4～86.4μg/m~3)的1.9～3.1倍。各季节温度对霾天的影响较小,春、冬季霾天的相对湿度(40%～70%,65%～95%)高于相应平均值(31.7%,55.0%),PM_(2.5)质量浓度与其显著正相关(R0.68),表明该季节相对湿度对霾天的形成有比较明显的影响。另外,南风和西南风且风速1.2 m/s,大气压较高时易形成霾天。     

高原省份城市空气质量状况统计分析及PM_(2.5)污染水平时空分布

收集了地处高原的云南省全省8个地级市、8个自治州政府所在地城市共40个监测点2015年全年(2015.01.01—2015.12.31)的大气PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3、CO、O_3-8 h日均浓度数据,计算出年均浓度值、空气质量指数AQI,并根据《HJ633-2012环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》对云南省各州市政府所在地城市空气质量进行评价。PM_(2.5)年均浓度值最高的是文山,为37.89μg/m~3;最低的是丽江,为16.21μg/m~3。空气质量评价结果表明,云南省2015年整体空气质量状况优良,空气质量状况最好的是香格里拉,空气质量指数为35.76;空气质量指数最高的是昭通,为68.26。SO_2、NO_2与PM_(2.5)的关系呈现正相关,PM_(10)的变化趋势与PM_(2.5)的变化趋势较一致。