和田绿洲沙尘暴强度及其影响因子分析——以墨玉县为例

以和田绿洲西北部的墨玉县为研究区域,对该地区2016—2018年发生的沙尘暴天气资料以及气象因子(气温、风速、湿度、气压、水汽压、日照时数)和大气污染物(PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3)进行分析。结果表明,墨玉县沙尘暴天气主要发生在春夏季(3—8月),平均占全年发生频率的77.12%。墨玉县沙尘暴强度主要由气象因子决定,特别是气温、风速、日照时数和湿度。沙尘暴强度与大气颗粒物(PM10和PM2.5)存在着明显的间接关系,主要因为两者均受风速影响较大,沙尘暴强度越大,大气中PM10和PM2.5浓度越高。沙尘暴强度与SO2、NO2、CO、O3等大气污染物的关系非常微弱,但O3与沙尘暴的形成季节比较一致。     

湖北省大气颗粒物浓度时空变化特征

了解大气颗粒物浓度的时空变化格局对于大气污染防治、预警预报等具有重要理论和实践意义。根据2015年1月至2015年12月湖北省13个主要城市53个监测站点每小时发布的PM10和PM2.5浓度数据,研究了湖北省大气颗粒物浓度时空变化特征。结果表明,PM10和PM2.5浓度在空间上均呈现出鄂西部最低、中部最高、东部居中、南北向的均质性;时间上各城市均呈现颗粒物浓度随着月份变化先降低后升高,1月份最高,8月份最低,且呈现夏季浓度秋季浓度春季浓度冬季浓度的变化规律。分析表明,湖北省大气颗粒物浓度时空变化特征与降水量、气温等气象因子呈现出显著负相关关系,与风速关系不显著;与其来源中建筑施工面积、机动车保有量、货运量和客运量、人均GDP和人均第二产值关系紧密。     

成都市大气颗粒物污染特征及与气象因子的关联性分析

利用成都市2013年6月至2014年5月的PM10和PM2.5浓度监测数据,分析大气颗粒物污染特征,并探讨其与气温、相对湿度、降雨、风向、风速等气象因子的关联性。结果表明:成都市大气PM2.5污染较严重;PM10和PM2.5浓度及超标率均表现为冬季秋季春季夏季,秋季和冬季为大气颗粒物污染高发期;PM2.5对PM10贡献显著;气温超过10℃时,PM10和PM2.5最高浓度大体随气温升高而降低;相对湿度为40%~80%时,PM10和PM2.5浓度随相对湿度增加而升高;相对湿度超过80%时,易发生降雨,PM10和PM2.5浓度降低;降雨对PM10的清除量高于PM2.5,但降雨后PM10和PM2.5浓度较快回升;PM10和PM2.5浓度在偏西风下高于其他风向;PM10主要受局地源影响,而PM2.5主要受西北方向上的外来源影响。     

西安市灰霾天气下PM_(2.5)浓度与气象条件分析

分析了2013年1—3月西安市12个空气监测子站监测的PM10、PM2.5以及相关气象参数;绘制了不同月的主城区浓度分布等值线图。运用单样本K-S非参数检验法检验表明,PM2.5浓度符合对数正态分布;各站点间的PM2.5浓度相关性非常高,变化趋势一致;PM10和PM2.5的变化规律呈现"W"型三峰分布;PM2.5日均值与能见度、净辐射量、平均气温、最高气温、最低气温均呈现显著负相关,且相关性较强;与平均湿度、最大湿度、最小湿度呈现显著正相关;与总辐射量、日照时数、气压、露点温度的相关性较弱;节日烟花燃放、沙尘天气容易造成严重大气污染,其中节日烟花燃放、沙尘天气对PM10的贡献量大于对PM2.5的贡献。     

广州PM2.5污染特征及与气象因子的关系分析

基于2014—2016年广州PM_(2.5)浓度逐时观测数据,研究了广州PM_(2.5)污染变化特征及其与气象因子的关系,确定了影响广州大气能见度的PM_(2.5)浓度阈值。结果表明:(1)2014—2016年广州PM_(2.5)质量浓度平均为32.7μg/m3,广州1月PM_(2.5)污染最重,轻度、中度、重度污染频率合计达20.16%;(2)PM_(2.5)浓度与风速、降水、气温、能见度呈负相关,与相对湿度、气压呈正相关;(3)广州地区在南风的条件下PM_(2.5)浓度最低,风速小于2m/s的偏北风下易出现污染;(4)PM_(2.5)浓度与相对湿度共同影响广州能见度的变化,随着相对湿度的增加,PM_(2.5)浓度的敏感阈值不断减小,通常当PM_(2.5)高于37.3μg/m3时,控制PM_(2.5)对改善城市能见度成效相对缓慢,而当PM_(2.5)浓度低于此阈值时,降低PM_(2.5)将显著提高大气能见度。     

北京空气重污染红色预警期间污染物与气象因子特征

揭示空气重污染红色预警期间污染物与气象因子的变化特征对空气质量预报和污染减排措施评估具有重要参考价值。利用大气污染和气象观测资料,研究了北京2015年11—12月空气重污染红色预警时期污染物浓度、气候特征及气象因子对空气质量影响。结果表明,PM_(2.5)在大气颗粒物中占有较大比重,为首要空气污染物;在重污染峰值时段,城郊PM_(2.5)与PM10比值(R)相差不大,可达0.9以上,空气呈均匀混合的高PM_(2.5)浓度特征,而空气质量较好时城区R值明显高于郊区;研究时段气候特征与历史同期相比有明显差异,其中平均风速偏小19%,平均气温偏高0.23℃,气温日较差减小,而多次小型降水增加了空气湿度,导致相对湿度值偏高40%,垂直方向上的逆温层或等温层则加剧了空气重污染的形成和发展,重污染过程中的红色预警措施明显降低了颗粒物浓度;风速与污染物浓度呈指数相关,城郊风速分别低于2.0和2.5 m·s~(-1)时,空气质量较差、污染物浓度随风速升高快速下降,而当城郊风速大于2.0和2.5 m·s~(-1)时变化特征则相反;相对湿度与污染物浓度呈幂相关,相对湿度在65%左右为空气质量特征发生变化的转折点;由于气温日较差存在季节变化,其与空气质量相关关系不太显著。     

济南市大气水平能见度与环境污染相关性分析

利用济南市2011年1月1日至12月31日大气水平能见度在线监测小时数据和对应细颗粒物(PM2.5)、PM2.5中碳组分(EC和OC)、挥发性有机物(VOC)及气象参数资料,分析污染物、气象参数等对能见度的影响。结果显示,相对湿度和PM2.5是影响能见度的主要因子,能见度与相对湿度及PM2.5浓度主要呈指对数关系。结合相对湿度条件对PM2.5浓度与能见度关系进行综合分析,得到相关经验模型公式,并利用2010年6月1日至11月30日的相应数据资料进行实例关系验证,结果表明,建立的经验模型公式有较好的实际应用价值。     

珠江三角洲夜间降雨对大气颗粒物清除作用的研究

因独特的发生时段与气象边界条件,夜间降雨(以下简称夜雨)对大气污染物的迁移转化过程影响较大。利用珠江三角洲56个环境监测站于2014年5月至2019年3月记录的逐时大气颗粒物(PM2.5、PM10)浓度数据及同期18个气象监测站记录的逐时降雨观测资料,统计分析夜雨和日间降雨(以下简称日雨)影响下的大气颗粒物浓度变化特征,比较了不同降雨强度、降雨持续时间的夜雨和日雨对大气颗粒物的清除作用,并通过相关分析证明了降雨清除作用的滞后效应。结果表明:降雨通过湿沉降作用可以有效清除大气颗粒物,对PM10的清除效率高于PM2.5,其中夜雨对大气颗粒物的清除效率相对日雨更高;降雨强度越大,降雨持续时间越长,夜雨清除效果的优越性越明显;在降雨后6d内,夜雨和日雨对大气颗粒物仍存在清除作用。     

疫情防控措施对乌鲁木齐市大气颗粒物浓度及分布影响分析

基于地面监测点的逐时空气质量数据分析两波疫情防控措施实施期间研究区PM2.5、PM10的时空变化特征,假设正常人类活动及气象因素对大气颗粒物的影响程度一致,分析防控措施对其影响.结果表明:(1)两波防控期间PM2.5、PM10均值降幅高于防控前后,就周均值看,疫情暴发初期出现颗粒物浓度反向增长的趋势,推断可能的原因是二...     

杭州城市可吸入颗粒物污染与气象条件关系的分级评价和BP神经网络评估

为了解杭州城市环境空气质量与气象条件之间的关系,利用杭州市区2003-2007年的可吸入颗粒物(PM10)浓度数据和气象资料,通过分级评价的方法和基于BP神经网络的污染物浓度评估模型,得到PM10浓度与气象条件的对应关系.结果表明,随着日降水量的增大,PM10浓度减小;风速与PM10浓度呈明显的负相关,随着风速的增大,PM10浓度明显减小;气象因素与PM10浓度之间呈非线性关系,大气能见度对PM10和相对湿度的变化极为敏感.随着PM10浓度的增大,大气能见度迅速降低,相对湿度越高,大气能见度则越低;近几年杭州市气象条件不利于大气污染物的扩散和清洗,是杭州城市环境空气质量上升缓慢的主要原因之一.     

不对称街谷内PM_(2.5)浓度垂直分布特征及成因

当前细颗粒物PM2.5已成为城市环境的主要污染物,研究城市不对称街谷内PM2.5浓度的垂直分布特征,对居民日常生活与健康出行有现实意义。实验选取2013年3个不同阶段对高度在1~35 m范围的街谷进行PM2.5浓度监测,同时引用街谷内流场模型与浓度场模型,对PM2.5浓度垂直分布特征及成因进行探究。结果表明,不对称街谷受大气对流、风速、风向影响,街谷内细颗粒物存在不均匀分布特点,在较高侧随着壁面高度的增加PM2.5浓度大体呈"S"型曲线变化。同时在同一阶段监测的4天中街谷内PM2.5浓度分布特征大体一致,而阶段之间差异明显;街谷内PM2.5浓度垂直分布的最高浓度差出现在阶段1,高达75μg/m3,阶段2与阶段3浓度差相对减弱,仅在20~30μg/m3之间。通过阶段2与阶段3对比可知,北京冬季供暖燃煤对大气细颗粒物的贡献较大,导致颗粒物浓度偏高;而非采暖期气温回升,大气对流作用较强,有助于大气颗粒物扩散,因而街谷内PM2.5污染程度相对较低。     

重庆主城区春季典型天气的大气颗粒物浓度变化分析

选取重庆大气超级站2010年春季典型天气时段的颗粒物实时监测数据,将β射线法和震荡天平法(TEOM法)的PM10监测值进行了比对,分析了PM10、PM2.5和PM1质量浓度百分比例关系及10μm以下颗粒物数浓度随粒径大小的分布规律。结果表明,β射线法与TEOM法的PM10监测结果基本一致,β射线法比TEOM法监测值平均偏低5.4%;PM2.5、PM1和PM0.5的数浓度均占PM10数浓度的98%以上;PM0.25数浓度占PM10数浓度的平均比例为34.9%,占PM1数浓度的平均比例为35.1%;TEOM法监测的PM2.5占PM10日均质量浓度平均比例为51.2%;β射线法监测的PM2.5占PM10日均质量浓度平均比例为56.9%,PM1占PM10平均比例为30.9%。     

道路区域PM_(2.5)浓度的影响因素研究

为探究人为因素和气象因素对道路区域PM_(2.5)浓度的影响,选择南京仙林大学城某条典型道路开展大气PM_(2.5)监测实验。结果表明,道路清扫抬升PM_(2.5)浓度,白天的抬升作用较傍晚和夜间更加显著。各类交通流对道路区域PM_(2.5)浓度的影响程度排序为:柴油车汽油车燃气车道路行人。PM_(2.5)浓度阴天高于晴天和多云天,霾日(209.3、80.5μg/m~3)高于非霾日(47.0、62.0μg/m~3);在霾日变化特征各异,在非霾日均呈"三峰"分布特征。非霾日,道路区域PM_(2.5)浓度的高值区与相对湿度的高值区,温度、风速的低值区重合;PM_(2.5)浓度的低值区与相对湿度的低值区,温度、风速的高值区重合。温度与PM_(2.5)浓度呈负相关(r=-0.501,P0.05),是影响PM_(2.5)污染程度的关键气象因子。由此可见,道路清扫、交通流和各类气象因素对道路区域PM_(2.5)浓度影响显著。     

杭州城市大气消光系数和能见度的影响因子研究

为了解杭州市能见度下降与大气污染之间的关系，在2001年5月至2002年5月对不同粒径的颗粒物（PM10、PM2.5）的质量浓度进行了观测，结合晴天天气条件下的大气能见度，推算污染物和水汽分子对大气的消光散射，发现细微颗粒物的散射消光特性对杭州市能见度下降起主要作用，并得到能见度与细微颗粒物浓度比值（PM2．5／PM10）的关系；分析了大气能见度和消光系数与PM2．5／PM10和相对湿度的相关系数。     

重庆市春季大气颗粒物浓度的对比监测分析

通过2012年春季在重庆大气超级站进行的PM10和PM2.5手工采样与自动仪器的对比监测,分析了自动监测与手工监测的一致性及造成偏差的原因,并对PM2.5与PM10浓度的比值关系进行了分析。结果表明:MP101M型颗粒物自动监测仪用于监测PM10时系统性误差偏高,仪器初始精密度存在负偏差;用于监测PM2.5时系统性误差在允许范围之内,仪器初始精密度存在较大负偏差;PM10和PM2.5的手工采样和自动仪器监测值之变化趋势具有非常高的一致性;PM2.5与PM10浓度比值范围在56.5%～90.4%,平均比值为(73.8±7.4)%。     

冬季关中城市及农村颗粒物的污染特征

为比较冬季城市和农村大气颗粒物浓度及化学组分等特征,本文分别采集分析了西安市区、安康农村冬季大气PM2.5颗粒物与PM0.1颗粒物。分析结果表明:两地大气中PM2.5日均浓度均超过国家二级标准(75μg·m~(-3)),空气质量不容乐观;其中农村样品中PM0.1颗粒物约占PM2.5颗粒物浓度的36.8%左右;所有颗粒物中有机碳远高于无机碳组分,而市区大气颗粒物中多环芳烃浓度显著高于农村浓度,说明城市空气中来源于机动车尾气的污染较为严重;从颗粒物粒径分布特征来看,粒径为0.300~0.374μm颗粒物具有最高数浓度和比表面积浓度,粒径为0.374~0.465μm的颗粒物具有最高质量浓度;由于农村污染源较为单一,安康样品颗粒物浓度受燃煤和油烟的影响较大。此外,由于受燃煤机动车排放影响,西安大气中PM0.1颗粒物中水溶性离子主要为NO_3~-与SO24,而安康大气PM0.1颗粒物中水溶性离子主要以SO_4~(2-)与Ca2+为主,PM2.5颗粒物中水溶性离子以NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+为主,这与农村环境中使用燃煤、农田灌溉、家畜喂养以及有机质降解等有关。     

哈尔滨市大气污染与气象因素的相关性分析

为了研究哈尔滨市大气污染特征以及气象要素对大气污染的影响,对哈尔滨市2013年采暖期及非采暖期内4种大气污染物(二氧化硫SO_2、二氧化氮NO_2、可吸入颗粒物PM_(10)、细颗粒物PM_(2.5))日均浓度分布特征以及日均浓度与部分地面气象要素(风速、气温、气压、相对湿度)相关性进行研究。提出哈尔滨市4种大气污染物日均浓度均符合对数正态分布。采暖期和非采暖期内4种大气污染物浓度与地面气象要素的相关性存在显著差异。采暖期内,4种污染物浓度与风速显著负相关,与风速相关系数最高达-0.639;与气压和相对湿度正相关。非采暖期内,4种大气污染物均与相对湿度呈负相关,相关系数为-0.5左右,与其他3种气象要素相关性普遍不高。全年4种污染物中仅有SO_2与气温呈较好负相关,相关系数为-0.4。     

室内空气中颗粒物污染特征研究

为获得室内空气颗粒物污染特征,2009年8月18～24日在某单位工作及生活区选取4个室内点和1个室外点进行颗粒物采样和成分分析.结果表明,室内粗颗粒(PM10)符合<室内空气质量标准>(GB/T 18883-2002),而细粒子(PM2.5)的浓度水平较高,表明室内PM2.5的污染较重;室内与室外PM2.5比值显示,P...     

一次长三角大气重污染期间浙江典型城市大气PM2.5污染成因分析

浙江大气PM2.5污染问题突出。利用国家环境空气质量监测站的实时在线监测数据分析了2013年12月上旬长三角地区一次大气PM2.5严重污染前后浙江典型城市(杭州、湖州、金华、宁波和舟山)的PM2.5污染成因。结果表明,严重污染天(SPD)风速和大气边界层高度均较非污染天低,不利于污染物扩散,而气温和相对湿度高,易于二次颗粒物生成。PM2.5/CO(质量比)的变化结果显示,SPD二次颗粒物对杭州、宁波、舟山PM2.5浓度的贡献高于60%,对湖州和金华PM2.5浓度的贡献略低(42%～54%)。杭州SPD时二次NO3-、SO24-、NH4+的增长幅度远高于PM2.5,且氮转化率和硫转化率随相对湿度的升高而上升,表明硫酸盐和硝酸盐的生成是PM2.5污染的重要来源。气团后向轨迹显示,SPD时杭州和湖州主要受江苏、安徽及浙江省内其他城市气团传输的影响,宁波和舟山主要受上海、江苏、安徽及东海上空气团传输的影响,而金华主要受本地及邻近的杭州、绍兴的影响。     

东莞市大气PM_(10)、PM_(2.5)、PM_1中多环芳烃/正构烷烃的污染特征和来源解析

2011年8月—2012年7月间于东莞市生活区(NC)点和工业区(ZT)点采集大气PM10/PM2.5/PM1样品,并检测分析了颗粒物上的多环芳烃(PAHs)和正构烷烃。粒径分布结果显示,PAHs和正构烷烃均主要富集在PM1上,而正构烷烃富集程度更高。PAHs环数分析结果显示,PM1中主导PAHs为6环,PM1~2.5和PM2.5~10中则为4环。利用特定比值法分析PAHs来源,结果表明,生活区NC点大气颗粒物中PAHs主要来自汽油车尾气、天然气燃烧、燃煤源和烹饪源,而工业区ZT点则主要来自柴油车尾气、燃煤和木材燃烧。通过主峰碳数、碳优势指数、植物蜡贡献率等方法分析正构烷烃来源,结果表明,化石燃料燃烧是东莞市大气颗粒物中正构烷烃的主要贡献源,其次是高等植物蜡排放,贡献率约为10.9%~28.9%。化石燃料燃烧源贡献率对PM1的贡献率明显较PM1~2.5和PM2.5~10高。