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为探究杭州市冬春季节大气污染特征与雾霾成因,本文分析了2015年12月—2016年3月市区10个空气质量监测站的PM_(2.5)、SO_2等6种污染物的浓度变化规律,对比了雾霾期和非雾霾期各污染物间的相关性,利用HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)模型探讨了期间5次典型雾霾期污染物的潜在来源.结果表明,研究期内各污染物浓度呈现冬高春低的变化趋势(除O3浓度3月最高),颗粒物和NO_2是主要的超标污染物,其中PM_(2.5)和PM_(10)日均值分别是一级标准的2.2和2.4倍.雾霾期PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO浓度是非雾霾期的2.4、2.3、1.3、1.5和1.6倍,PM_(2.5)与CO的正相关性最强(0.863),远高于NO_2(0.410)和SO_2(0.399),而非雾霾期三者差异不大,表明雾霾期机动车尾气的贡献更为重要.HYSPLIT后向轨迹和浓度权重轨迹CWT(Concentration-Weighted Trajectory)分析结果表明雾霾时期西南(38.3%)、西北(19.1%)方向和近距离输送(27.3%)的气团携带了较多的污染物,远距离输送是污染物的主要来源.研究结果可为长三角的雾霾污染控制提供数据支撑. 相似文献
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基于环境空气质量监测数据,分析了各项污染物时间变化特征,并利用SPSS 19.0软件进行相关性分析和主成分分析。结果表明:SO_2和CO污染较轻,NO_2浓度水平较高,O_3和PM_(2.5)污染相对严重。SO_2和O_3呈现"单峰型",NO_2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)呈现"双峰双谷型"的日变化特征。SO_2、NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)呈"U型",O_3呈现倒"U型"季节变化特征。PM_(10)、PM_(2.5)与SO_2、NO_2、CO,SO_2与NO_2、CO,NO_2与CO呈现正相关;NO_2、CO与O_3呈现负相关。主成分分析法结果显示第1个因子为PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2,第2个因子为O_3。 相似文献
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以河北省重点城市石家庄2014年环境空气质量监测数据为依据,分析了PM_(2.5)的变化规律及其原因,以及PM_(2.5)与其他污染物之间的相关性。结果表明,石家庄PM_(2.5)的最高值出现在1月份,主要原因是冬季雨雪少,且因受太行山阻挡,在高燃煤重污染的条件下,污染物易聚集而不易扩散。由于形成的逆温层不利于污染物扩散,造成夜间浓度高于白天。冬季颗粒物污染是典型的煤烟型污染,燃煤排放在PM_(2.5)中占49%;春季颗粒物污染是混合型污染,扬尘和煤烟尘的分担率在PM_(2.5)中达到了76%。PM_(2.5)浓度与SO_2的变化趋势呈现出显著正相关性、与NO_2具有一定的正相关性、与CO具有一定的正相关性、与O_3呈现负相关性、与VOCs呈现正相关性、和NH_3呈现负相关性。 相似文献
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为深入了解西安市大气污染程度,对2015年西安市主要大气污染物(SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)、PM_(10)、O_3)的空气质量指数进行了逐日变化分析、相关性分析及空间插值分析。结果表明:SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)、PM_(10)空气质量指数春冬季高于夏秋季,而O_3空气质量指数则是春冬季低于夏秋季。11月和12月份污染较为严重。在4个季度中,PM_(2.5)和PM_(10)与气态污染物SO_2、CO、NO_2均呈正相关,说明PM_(2.5)、PM_(10)与这3种气态污染物具有同源性。SO_2与CO、NO_2均呈显著性正相关,三者均受化石燃料燃烧及机动车尾气影响。O_3与CO、SO_2相关性不大,与NO_2在二季度呈现正相关。SO_2、NO_2、PM_(2.5)、CO、PM_(10)多聚集在高新西区、莲湖区、碑林区、经开区、雁塔区、长安区,O_3多聚集在阎良区、未央区和灞桥区。 相似文献
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《环境与可持续发展》2016,(5)
为了探究呼和浩特市大气污染物污染特征,对2014年一年的AQI做出统计整理并对PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、CO、NO_2的相关性进行分析。研究结果发现:呼和浩特市2014年空气质量总体良好,空气质量为良所占比重为58%,中度污染和重度污染所占比重为35%。该市的主要污染物PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2的超标率分别达到了88.81%、52.60%、36.20%。空气污染指数AQI与PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、CO、NO_2、呈显著相关,尤其是PM_(10)和PM_(2.5),相关性系数高达0.959和0.851,可见其污染主要以颗粒物物为主。PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、CO、NO_2浓度间两两正相关。O_3的浓度与PM_(2.5)、SO_2、CO、NO_2均呈现负相关,O_3与AQI和PM_(10)的相关性不显著。 相似文献
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《环境保护科学》2017,(6):66-70
文章以位于温州城区的瓯海区为例,在建立大气污染源清单的基础上,利用WRF-CMAQ、CALPUFF模型分析了外来污染物区域输送对瓯海区的影响,模拟了瓯海区主要大气污染物浓度分布,解析了区域大气污染物排放来源。WRF-CMAQ模型模拟结果表明,区域大气污染物SO_2、NO_2、PM_(10)和PM_(2.5)的输送对瓯海区的贡献影响均呈现冬季(1月)>春季(4月)>秋季(10月)>夏季(7月)的变化规律,这可能与大气污染物来源有关。CALPUFF模型模拟结果显示,瓯海区SO_2和PM_(10)的年平均浓度达标,但NO_2和PM_(2.5)出现超标现象。除SO_2均能达标外,部分敏感目标处NO_2、PM_(10)和PM_(2.5)年平均浓度有不同程度的超标现象。来源分析结果表明,瓯海区大气污染物SO_2和NO_2主要来自本地源排放,而PM_(10)和PM_(2.5)本地源与外来源的排放贡献相当。 相似文献
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以西安市为例,选取2017-06-01至2017-08-31的气象数据,研究空气污染物与气象参数之间的相关性,利用SPSS软件对与空气质量指数(AQI)相关的各项监测指标(PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2、O_3、SO_2)与温度、湿度和风级等气象条件进行分析,从相关性分析、线性模型分析等方面来探索西安市夏季空气污染物与气象参数之间的关系。得出结论如下:统计发现西安市夏季首要污染物以PM_(2.5)、PM_(10)和O_3为主;湿度对各项污染物均显著相关,O_3的相关系数最大为0.709;温度对PM_(2.5)、PM_(10)、O_3和CO显著相关,对SO_2和NO_2的影响不显著;风级只与CO显著相关。 相似文献
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