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评估国家重点生态功能区及毗邻区空气质量时空异质性,对差异性开展空气污染防治具有重要意义。该研究基于2015-2019年东北地区13个生态功能区城市和23个毗邻非生态功能区城市的AQI及6种空气污染物(PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3)浓度数据,采用空间自相关、随机森林模型等方法分析空气污染物时空差异及其驱动因素。结果表明:(1)从时间尺度来看,与2015年相比,2019年除O3在5年中波动上升且年均浓度值相对较高外,其他的污染物浓度值均呈下降趋势,生态功能区空气质量整体优于非生态功能区。其中SO2浓度下降幅度(50%)大于NO2和CO(20%),PM2.5大于PM10。PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO季节变化特征最高值均出现在冬季,O3... 相似文献
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为了解上海市主要大气污染物浓度水平及其变化规律,该研究依据上海市2019年1月1日-12月31日10个国控点SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO和O3逐时观测资料及对应空气质量指数(AQI),分析了上海地区大气污染的时间变化和空间分异特征。研究结果表明:(1)2019年上海市空气质量总体属Ⅱ级良,首要污染物为PM2.5、O3和NO2。从时间上看,5月空气质量最差,9月空气质量最优。年均AQI呈现春季>冬季>夏季>秋季的特征;(2)从空间分布来看,位于市区的徐汇上师大和杨浦四漂监测站点受到传统工业的影响,空气质量较差,而浦东川沙、浦东张江监测站位于城市边缘,空气质量相对较优。作为清洁对照点的青浦淀山湖AQI值较高,大气质量相对较差,PM2.5/PM10值较高,表明青浦淀山湖大气环境主要受到细颗粒物的影响,其空气质量是其所属地理位置、湖泊性质和社会发... 相似文献
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利用2014—2015年关中地区6个城市6种大气污染物(PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO、O3)监测数据,对比分析了全年环境空气质量变化特征及影响因素。结果表明:就全年的综合情况而言,影响关中地区空气质量的污染物依次为PM2.5、PM10、NO2和O3,呈现以颗粒物污染为主的复合型污染特征。PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO浓度的月变化特征均为冬季最高,夏季最低;O3浓度则表现为夏季最高,冬季最低。2015年关中地区各城市空气质量综合指数较2014年同比均下降,但平均优良天数仅占全年的71.9%,污染现状仍然不容乐观。2015年关中地区SO2、NOx和烟(粉)尘总量的减排对减轻环境空气污染起到重要的作用,采暖期内气象因素对空气质量的影响较为明显。 相似文献
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为研究毕节市中心城区大气环境污染现状,利用2019—2021年毕节市中心城区3个国控监测站点的6项基本污染物以及AQI监测数据,采用趋势分析法,对毕节市中心城区各污染物浓度的时空分布特征进行了分析。结果表明:(1) 2019—2021年毕节市中心城区PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2年平均浓度整体呈下降趋势,O3年平均浓度呈上升趋势。(2) PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2浓度月变化大致呈“U”型分布,O3浓度月变化呈倒“U”型。(3) PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2浓度季节变化规律为冬季最高、春秋季次之、夏季最低;O3浓度季节变化特征为春>夏>秋>冬。(4) PM2.5、PM10<... 相似文献
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该文基于2017-2021年泉州市6项主要污染物(PM10、PM2.5、NO2、SO2、CO和O3)监测数据及空气质量指数(AQI)数据,分析讨论了泉州大气污染的年际和季节变化特征以及常态化新冠疫情管控对泉州环境空气质量的影响,以期为泉州大气污染的进一步治理提供科学参考。结果表明,泉州2017-2021年PM10、PM2.5、NO2、SO2和CO的年均浓度整体上均呈现下降趋势,年均下降率最大的是SO2(15.8%),其次是NO2和CO(9.3%和8.1%),O3污染相对突出但浓度变化范围显著减小,泉州的整体大气污染波动趋于平稳。泉州的PM10、NO2、SO2、CO和O3污染浓度最高的季节均为春季,春季为泉州的主要污染季节。新冠疫情管控期间,... 相似文献
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利用Andersen空气微生物采样器采集青岛市不同空气质量下的可培养生物气溶胶,分析了其浓度和粒径分布特征,并利用Spearman’s相关性分析了可培养生物气溶胶浓度和空气质量指数中的颗粒物质量浓度〔ρ(PM10)、ρ(PM2.5)〕、气体污染物质量浓度〔ρ(O3)、ρ(SO2)、ρ(NO2)〕和气象参数(温度、相对湿度、风速)之间的关系.结果表明:可培养真菌和细菌气溶胶浓度范围分别为133~1 113和13~212 CFU/m3.真菌气溶胶浓度与ρ(SO2)、ρ(PM10)、ρ(PM2.5)均呈正相关,而与相对湿度呈显著负相关(P<0.05).细菌气溶胶浓度与ρ(NO2)、ρ(SO2)呈负相关,而与ρ(O3)、温度呈正相关.风速对可培养生物气溶胶浓度的影响较小.以AQI(空气质量指数)中ρ(PM10)为依据,将研究时间段空气质量划分为4个空气污染等级.在不同污染等级下,真菌气溶胶均呈对数正态分布,粒径主要分布于2.1~4.7 μm.低污染时细菌气溶胶呈偏态分布(粒径>4.7 μm),高污染时粒径分布发生改变.初步推断,随着空气污染等级的升高,可培养生物(真菌+细菌)气溶胶总浓度增加,但单位颗粒物上的浓度变化较稳定.ρ(PM10)是影响可培养生物气溶胶浓度及粒径分布的主要因素. 相似文献
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采用统计学方法、Pearson相关系数法和线性回归法研究分析了2018年吉林市大气污染物SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO和O3浓度的变化特征、污染物浓度之间的相关性以及污染物与气象因素的相关性。结果表明:1)吉林市大气环境中O3、PM10和PM2.5日均值超标率分别为1.06%、3.27%和7.14%,颗粒物、O3及其前体物质为治理重点;CO、SO2、NO2、PM10和PM2.5春、冬季污染较重,夏季污染最轻;大气环境中的污染物浓度随季节、时刻及人类活动发生周期性变化;2)PM10和PM2.5、PM2.5和CO、NO2和CO浓度之间高度相关(相关系数r均>0.8),并建立了其预测线性模型;3)污染物(O3除外)浓度与温度、风速和混合层高度呈负相关,与气压呈正相关;降水对SO2、PM10和PM2.5浓度具有一定的削减作用,降水后其浓度减少的次数占总降水次数的68.75%、84.38%和78.13%;吉林市污染最严重的颗粒物受气象因素中混合层高度、风速和降水影响较大。该研究成果可为日后吉林市开展大气污染治理、区域大气环境容量测算、空气污染潜势预报等研究提供参考。 相似文献
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为探究云浮市颗粒物和臭氧(O3)污染特征,利用多元统计分析方法分析了云浮市2018—2020年6项环境空气污染物浓度、气象因子等监测数据,并对2020年12月25—29日冬季PM2.5和O3污染过程进行了研究. 结果表明:①PM2.5、PM10、NO2、CO月均浓度呈夏季低、冬季高的变化特征;O3-8 h第90百分位数呈夏秋季高、冬春季低的变化特征. ②PM10、PM2.5和CO小时浓度日变化呈波浪型变化特征,PM2.5、CO小时浓度最大值均出现在09:00,PM10小时浓度最大值出现在02:00. O3、SO2小时浓度日变化呈单峰型变化特征,O3、SO2小时浓度最大值分别出现在16:00、10:00. NO2小时浓度日变化呈单谷型变化特征,最小值出现在14:00. ③PM2.5-10、SO2、NO2、O3小时浓度与PM2.5小时浓度均呈正相关,说明PM2.5-10、SO2、NO2、O3与PM2.5具有一定程度的同源性. O3小时浓度与NO2、CO小时浓度呈负相关,且O3小时浓度与NO2小时浓度相关性更强. 夏秋季NO2、CO、O3、PM2.5小时浓度与气温的相关性比冬春季的更强. SO2、PM10、PM2.5、O3小时浓度均与湿度呈负相关,其中O3小时浓度与湿度的相关性最强,相关系数为?0.586. ④2020年12月25—29日云浮市城区PM2.5污染受到静稳天气影响,O3污染与28日午后太阳高温辐射以及来自珠三角地区O3污染气团的输入影响有关. 利用ART-2a对该时段采集的颗粒物进行成分分析,得到K、EC、OC、ECOC、HM、LEV、Na、SiO3这8种单颗粒物. 整个时段EC、OC、ECOC谱图中都存在明显的硫酸盐峰和硝酸盐峰. PM2.5小时浓度与硫酸盐离子、硝酸盐离子、硅酸盐离子、铵离子、氯离子的数量均呈显著正相关,二次反应和老化过程对PM2.5污染有显著影响. 研究显示,云浮市PM2.5和O3复合污染防控需要关注本地污染物变化特征和排放源影响,也需关注外来污染气团特别是来自珠三角地区污染气团输入的影响. 相似文献
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文章系统分析攀枝花市大气污染物时间、空间、季节变化趋势,揭示大气污染物特征及气象因子关系。基于2014-2020年攀枝花市环境空气质量监测数据,采用统计学的方法分析了2014-2020年攀枝花市6种污染物(PM2.5、PM10、NO2、CO、SO2、O3-8 h)的时空变化特征;通过典型相关分析方法,研究了气象因子(气温、湿度、风速、降雨量、气压)对大气污染物浓度的影响。结果表明:从时间来看,攀枝花市PM2.5、PM10、CO、SO2近年来呈下降趋势,NO2浓度呈上升趋势,但均不显著;O3-8 h浓度呈显著上升趋势。从季节来看,PM2.5和PM10浓度表现为冬季>春季>秋季>夏季,SO2浓度四季变化不显著,NO2浓度和CO浓度大小变化顺序为冬季>秋季>春... 相似文献
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国内生产总值(Gross domestic product, GDP)可反映地区的经济实力和市场规模,环境空气质量指数AQI及污染物浓度(SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3)可反映环境空气质量,二者具有相关性。本研究以高原山地省会城市—昆明市为代表,研究近10年(2013—2022年)环境空气质量与区域GDP的环境库兹涅茨EKC曲线,并分析空气中代表性污染物浓度的变化趋势及相互关系,再对环境空气AQI指数变化做出ARIMA模型的预测。近10年来,昆明市环境空气AQI指数与GDP的发展呈现良性促进,随着GDP增长总体呈现下降向好趋势。环境空气中O3与PM10、PM2.5和CO具有中度相关性。未来两年环境空气AQI指数可能受到O3的影响而分别升高2.5%和3.7%。 相似文献
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利用历史观测数据来探究短时间内AQI(空气质量指数)的起伏变化,有助于制定空气污染防治措施,对区域环境经济的协调发展具有重要意义.为研究陕西省、甘肃省和宁夏回族自治区(简称"陕甘宁地区")2015-2017年空气质量特征,对3 a的AQI及评价体系中6项污染物(PM2.5、PM10、O3、NO2、SO2、CO)质量浓度特征进行研究.通过数理统计对29个监测站点32 910个样本数据进行整理,采用克里金法分析AQI及6项污染物质量浓度的时空变化特征.结果表明:①空间上,陕甘宁地区西南部污染较轻,陕西省中部关中平原、宁夏回族自治区北部及甘肃省河西走廊西北部污染较严重.ρ(O3)高值集中分布在研究区西北部地区,ρ(CO)、ρ(NO2)高值集中分布在东部地区,ρ(PM2.5)、ρ(PM10)分布特征与AQI分布特征相似,ρ(SO2)高值集中分布在北部地区.②时间上,3 a的AQI平均值为88,AQI季节性变化呈冬季(108)>春季(88)>秋季(78)>夏季(74)的规律.③通过数理统计对污染物质量浓度月变化特征分析发现,ρ(O3)夏季最高,峰值为140.3 μg/m3,春秋次之,冬季最低;ρ(PM2.5)、ρ(PM10)、ρ(SO2)、ρ(NO2)和ρ(CO)均为冬季最高,其最高值分别为83.7 μg/m3、155.9 μg/m3、72.6 μg/m3、52.1 μg/m3、2.04 mg/m3.④相关性分析表明,AQI与自然因素中的平均气温、平均降水量和气压的相关系数分别为-0.859、-0.903和0.620,平均气温、平均降水量与AQI均呈极显著负相关(P < 0.01),气压与AQI呈显著正相关(P < 0.05).DEM(数字高程模型)地形起伏度分析发现,地形起伏度级别越大,AQI越小.社会经济因素中,AQI受工业企业数的影响最大,相关系数为0.634.研究显示,自然因素对陕甘宁地区空气质量的影响大于社会经济因素的影响,气象条件对空气污染的扩散起重要作用. 相似文献
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利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,选择京津冀地区8个城市(北京市、天津市、石家庄市、保定市、唐山市、邢台市、邯郸市和秦皇岛市)57个站点为研究对象,对2015年该地区AQI(环境空气质量指数)及其首要污染物日报和实时报特征进行综合分析与评估.结果表明:①京津冀地区8个城市空气质量等级日报的首要污染物主要是PM2.5,其中邯郸市以PM2.5为首要污染物日数占比(即出现日数占全年总天数的比例)最高,为90%;北京市最小,为50%;其余城市在70%左右.以O3为首要污染物日数占比较高的是北京市和保定市,超过20%;秦皇岛市最小,为2.8%.以NO2为首要污染物日数占比较高的是秦皇岛市,为10.6%.②京津冀地区8个城市AQI实时报中以O3为首要污染物的情况最多不超过10%,几乎没有以NO2为首要污染物的情况;但在AQI日报中,以O3为首要污染物的日数占比最高的可达26%,以NO2为首要污染物的日数占比高达11%.③以2015年北京市奥体中心站点为例,当AQI日报仅以NO2为首要污染物时(23 d),空气质量等级日报均为良的情况主要发生在1-3月和10-12月;然而同期AQI实时报白天(08:00-16:00)空气质量等级均呈现优、良,而夜晚(16:00以后)ρ(PM2.5)为中度和重度污染等级;当AQI日报仅以O3为首要污染物时(55 d),空气质量等级日报均为良的情况主要发生在4月和7-8月;同期,尽管AQI实时报中ρ(PM2.5)日变化差异不明显,但ρ(PM2.5)达到中度和重度污染等级的时段明显增多,且峰值多出现在10:00左右.④导致AQI日报和实时报结果差异的主要原因是在计算实时AQI时颗粒物质量浓度标准仅参考ρ(PM2.5)和ρ(PM10)24 h限值,这将会导致不确定性及滞后性.研究显示,在全国已有5 a长时间监测数据的基础上,有必要对AQI等内容开展深入研究,以加强对标准及其相关指南和规定的修改与完善工作. 相似文献
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为了实现杭州G20峰会(二十国集团财长和央行行长会议)期间的环境空气质量目标,2016年初开始长江三角洲地区尤其是浙江省加快推进大气污染防治行动,分区分时间节点实施多种污染控制措施.为了评估这些措施实施成效,利用WRF-Chem(Weather Research and Forecasting Model Coupled to Chemistry)模式对2015—2016年浙江省AQI(air quality index)、PM2.5、SO2等污染物浓度观测资料进行了模拟计算及分析.结果表明:①模拟计算显示,G20峰会期间各污控措施减排效果明显,核心区减排比例最大,严控区次之,管控区最小,4种污染物浓度减排比例从大到小顺序依次是SO2、PM2.5、NOx和VOCs.②观测资料分析显示,G20峰会期间浙江省环境空气质量明显改善,但不同控制区改善状况不尽相同.与2015年9月、2016年8月相比,2016年9月核心区月均AQI的降幅约为35和25;严控区次之,AQI降幅约为20和15;管控区最弱,AQI降幅约为8和5.ρ(PM2.5)情况与AQI相似,观测结果与模拟计算一致.③G20峰会期间日均AQI及各种污染物浓度振荡下降,9月5日降至最低值.9月4—5日杭州市和浙江省日均AQI分别为90、62和77、51,均在GB 3095—2012《环境空气质量标准》的二级标准限值以下;日均ρ(PM2.5)分别为37、35 μg/m3和20、21 μg/m3,优于GB 3095—2012二级标准.④污控措施改变了大气中的首要污染物.以杭州市为例,2016年6—8月没有出现以PM2.5为首要污染物的污染天气情况;7—9月没有出现以NO2为首要污染物的污染天气情况,2015仅8月出现这种情况,10月出现跃升,日数占比高达60%左右;从4月开始以O3为首要污染物的日数占比较往年呈更快的增长状态,7月出现最大值,并呈现与往年双峰型不同的单峰型结构.研究显示,除有利气象条件外,对污染源所采取的严格控制措施是杭州G20峰会取得良好效果的主要原因. 相似文献
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为识别我国沿海地区的大气污染分布特征,基于2015—2016年我国沿海12个省(自治区、直辖市)的115个地级以上城市ρ(PM2.5)、ρ(PM10)、ρ(NO2)、ρ(O3)、ρ(CO)和ρ(SO2)监测数据,在分析其时空分布特征的基础上,结合主成分分析和AIC(改进赤池信息准则)开展我国沿海地区大气污染聚类分析研究.结果表明:我国沿海地区颗粒物污染严重,其中70%和54%的城市未达到GB 3095—2012《环境空气质量标准》中ρ(PM2.5)和ρ(PM10)二级标准,ρ(PM2.5)在空间上以浙江省金华市为界呈“北高南低”、金华市以北地区“西高东低”的分布特征;环渤海带及长三角地区ρ(O3)处于相对较高水平,山东省中部ρ(SO2)突出,最高值达71.3 μg/m3.根据6种大气污染物监测值,可将115个地级以上城市聚为3类:类Ⅰ包括河北省南部和山东省西部在内的21个城市,空间分布连续且相对集中,受本地源和扩散条件的影响,各项大气污染物质量浓度均处于较高水平;类Ⅱ包括辽宁省、山东省东部和长三角等地区的42个城市,各项大气污染物质量浓度较类Ⅰ有所降低,ρ(PM2.5)降低(比类Ⅰ低34.2%)明显,更多表现为受工业和散煤燃烧影响的SO2污染,和受海运船舶和陆路交通源影响的NO2污染;类Ⅲ包括福建省、广东省和广西壮族自治区沿海一带的52个城市,大气污染物质量浓度相对较低,空气质量较优,受季风和外来源影响的秋季O3污染特征明显.3类城市ρ(O3)平均值相近但季节性变化有所差异,类Ⅰ和类Ⅱ ρ(O3)峰值均出现在6月,类Ⅰ ρ(O3)季节性差异更为显著,类Ⅲ峰值出现在10月,全年变幅相对较小.研究显示,我国沿海地区山东省西部、江苏省北部与京津冀地区南部呈较为相似的污染特征,广西壮族自治区柳州市与周边城市呈不同聚类特征,ρ(PM)和ρ(SO2)相对较高,为大气污染热点. 相似文献
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山东省PM2.5-O3复合污染特征突出,空间差异性明显,本文基于2016—2020年国控和省控环境空气自动监测站监测数据以及同期各气象代表站气象监测数据,分析PM2.5和O3时空分布的变化特征,初步探究其与气象因子及前体物的关系. 结果表明:①2016—2020年山东省空气质量逐步改善,优良天数比例上升了7.1%,重污染天数比例下降了3.5%. 除O3年评价值上升9.6%以外,SO2、PM10、PM2.5、CO和NO2的浓度均下降,降幅依次为61.3%、29.8%、28.6%、26.3%和11.4%. 各市PM2.5年评价值均下降(范围为18.4%~34.9%);除德州市外,其他15市O3年评价值均上升,滨州市的升幅(30.8%)最大. 1月PM2.5平均浓度最高,呈现先下降后上升的年变化趋势,6月O3平均浓度最高,且逐年上升. ②山东省PM2.5和O3均呈现内陆地区高于沿海地区的分布特征,PM2.5浓度在西部内陆地区较高,O3浓度在中北部内陆地区较高,PM2.5-O3复合污染特征在中西部地区较明显. 统计期间共计出现PM2.5-O3复合污染日224 d,分布在2—11月,出现天数逐年减少. ③为探究PM2.5-O3复合污染的影响因素及气象特征,进行相关性分析及气象因子阈值筛查,结果表明,PM2.5日均浓度和O3_8 h (臭氧日最大8小时滑动平均值)与其主要前体物和气象因子均呈现相反的相关关系,且对不同因子的响应有一定区域性差异. 当气温为14.9~24.1 ℃、相对湿度为55.5%~75.1%、风速为0.6~2.9 m/s、气压为992.8~1 018.8 hPa时PM2.5-O3复合污染易于发生,该条件下大部分城市的气温、相对湿度和气压平均值介于PM2.5和O3污染单独发生时的对应因子平均值,但平均风速小于PM2.5和O3污染单独发生的平均风速. 研究显示,“十三五”期间山东省PM2.5浓度波动下降,O3浓度波动上升,二者的协同关系日趋明显,气象因素对PM2.5和O3的生成和累积有一定影响. 相似文献
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为深入了解保定市空气质量状况,揭示PM2.5与臭氧(O3)的变化特征及相互关系,利用小波分析法对保定市2013—2020年每年4—9月AQI、PM2.5、O3-8 h (O3日最大8 h滑动平均值)和NO2浓度的逐日数据进行分析. 结果表明:①2013—2018年保定市O3污染呈逐年加重趋势,最大日浓度达到347 μg/m3;随着治理措施的颁布与实施,PM2.5超标天数由2013年的97 d减至2020年的1 d,PM2.5超标情况逐年改善. ②O3超标天数由2013年的3 d增至2018年的95 d,2020年减至61 d;O3超标天数占PM2.5和O3超标总天数的比例从2013年的3%增至2020年的98%,说明O3逐渐成为影响保定市空气质量的主要污染物. ③2013年保定市O3-8 h浓度低于“2+26”城市均值,2014—2020年O3-8 h浓度高于或接近“2+26”城市均值,说明近年来保定市O3-8 h浓度的升幅已超过“2+26”城市的平均水平. ④小波分析发现,2013—2020年(除2015年和2018年外)AQI与PM2.5污染序列的第1主周期相近,从2017年开始,AQI与O3-8 h污染序列的第1主周期和第2主周期均一致,说明近年来保定市空气污染逐渐由PM2.5污染转为PM2.5与O3复合污染. ⑤在同一时间尺度范围内,PM2.5与O3-8 h污染序列的震荡频率基本一致,说明二者存在较明显的正相关关系;2015—2019年,NO2与O3-8 h污染序列的震荡频率趋于一致,说明保定市O3-8 h浓度受前体物NO2影响较大,2020年震荡频率有较大差异,这可能与新冠肺炎疫情复工后生产规模尚未完全恢复,致使NO2、PM2.5等污染物排放强度同比降低有关. 因此,减少NO2排放,协同控制多污染物是实现保定市空气质量改善的主要途径. 相似文献
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为了研究城市的空气质量指数(air quality index,AQI)与各污染物浓度序列之间的一致性,以及相邻城市间污染物的相似程度,提出一种新的多尺度交叉趋势样本熵(multiscale cross trend sample entropy,MCTSE),用于刻画2个具有趋势的序列在不同尺度上的一致性。利用该方法对长沙、株洲和湘潭3个城市春、夏、秋、冬的AQI与PM2. 5、PM10、SO2、NO2、CO和O3 6种污染物浓度序列展开研究,为寻找影响这些城市空气质量的污染源以及共同治理提供参考。最后为这些城市制定空气污染防治目标提出了可行的治理对策。 相似文献
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为进一步了解武汉市大气污染时空分布特征,对2017—2020年武汉市主要大气污染物(PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2和O3)进行了空间插值分析、时间变化分析以及与气象要素的相关性分析。结果表明:武汉市近4年环境空气质量达标率为72.98%。PM2.5、PM10、SO2、CO和NO2具有“冬高夏低”的“V”形特征,O3呈“夏高冬低”的变化趋势。武汉市年均质量浓度超标的大气污染物主要有PM2.5和PM10,但其年均质量浓度均呈下降趋势,而O3是年均质量浓度唯一处于上升状态的大气污染物,今后应重点关注颗粒物与臭氧污染。PM2.5、PM10、SO2、CO和NO2主要集中在武昌区、蔡甸区、青山区、江汉区、江岸区,而O<... 相似文献