PWD22能见度仪监测上海市水平能见度的试验研究

利用PWD22能见度仪监测数据,分析了上海市2008年—2009年能见度日变化规律和四季逐日变化特征,以及能见度和混合层高度(MLH,Mixed Layer Height)、空气污染指数(API)及气象要素(相对湿度、风速、温度)的相关性。结果表明,能见度一峰一谷日变化特征明显,峰值出现在14:00~16:00,谷值出现在6:00~8:00。能见度与MLH相关性显著,与温度最差。能见度和气溶胶光学厚度(AOT)线性拟合呈负相关关系,且夏季相关性最显著,冬季最差。     

基于GA-ANN改进的空气质量预测模型

基于人工神经网络的空气质量预测模型优于传统的逐步回归模型,但由于性能差异不明显而较少在空气质量预报中应用. 设计了将遗传算法和神经网络算法相结合的基于GA_-ANN的空气质量预测模型,并利用天津市2003—2007年气象和污染物监测资料对该模型进行验证. 对2007年全年的ρ(SO₂),ρ(NO₂)和ρ(PM₁₀₎进行预测,预测值与实测值的相关系数分别为0.899 6,0.828 3和0.600 0. 与一般的人工神经网络预测模型相比较,GA_-ANN模型将空气质量等级预报的准确率从77.57%提高到79.67%. GA_-ANN模型可结合其他方法进行日常空气质量预报.      

空气污染指数计算的改进建议

按照<城市空气质量日报和预报技术规定>,我国对空气污染指数(Air Pollution Index,API)的计算方法是根据某一污染物的浓度求得该污染物的API分指数I,然后在各分指数中选取其中的最大值作为全市的API,即API=max(ISO2,INO2,IPM10),并根据API数值确定空气质量级别.     

城市空气污染分布不均匀特征分析

运用空气质量数据统计分析方法研究了广东省城市间空气污染的分布特征,同时以广州和佛山为例,根据主要工业污染源分布、常规监测站点监测数据及路边空气质量监测实验分析了城市内部空气污染分布特征。研究结果表明,城市间与城市内部的空气污染分布存在不均匀性,空气污染分布不均匀的特点使得少数监测站点的空气质量监测结果难以全面代表整个城市的空气质量。     

空气环境质量评价分析的数学方法及应用

用空气污染指数法,进行空气质量评价;用主成分分析法进行污染因子分析;用秩相关系数检验法作污染趋势分析。并根据淮安市2004-2007年实测空气质量日报资料,说明上述方法的应用。     

上海市空气污染指数API的时空分布特征

空气污染指数(API)是一种综合反应和评价空气质量的指标,分级表征空气污染程度和空气质量状况.利用上海市环境监测中心收集的上海市2006 ～2011年各个区的API指数,对API指数进行时间序列分析和空间分析,包括近6年来API的年变化、季节变化以及比较上海市市区和郊区的API值.结果表明:上海市的空气污染状况在2006～2011年期间得到改善;夏季的空气质量最好,春季最差;空间上存在城郊差异,郊区API指数低于市区,金山区空气质量最好,普陀区和宝山区质量较差.     

中国空气污染指数变化特征及影响因素分析

以2001～2010年我国42个城市逐日空气污染指数、主要污染因子、空气质量级别和空气质量状况资料为基础,分析了近10 a我国空气质量的变化特征.结果表明,我国城市大气受燃煤影响较为严重,可吸入颗粒物为主要污染因子,空气质量状况以优、良和轻微污染居多;空气质量季节变化明显,冬季空气污染最严重,夏季最轻;从年际变化看,空气质量表现出逐年好转趋势;城市大气环境质量在区域上存在显著差异,表现为由南到北、从沿海到内陆逐渐变差的趋势.对空气污染影响因素的分析表明,局地污染和西北地区沙尘传输造成的自然降尘是我国城市空气质量的主要污染源;气象要素对大气污染物有制约关系,空气污染指数与降水量、风速、逆温线性相关;地形的空间差异影响着气象条件的分布,进而对空气质量的空间变化产生影响;人类活动对城市空气质量也存在一定的影响,且具有双重作用.     

兰州市PM_(10)污染变化特征及其成因分析

利用2001年1月～2007年12月兰州市空气质量日报数据,结合时间尺度分离法,分析研究了兰州市PM10污染的年、季变化特征、年变化趋势及其成因.结果表明,2001年以来兰州市PM10污染有所减轻,年日均PM10浓度由2001年的236μg.m-3下降为2007年的127μg.m-3,空气质量为优、良的天数增加了1.3倍,但年平均PM10浓度仍超过国家二级标准,超标率为25%;PM10污染存在明显的季节变化,冬半年的11月、12月和1～4月PM10浓度较高,月平均最大值和次大值分别出现在12月(271μg.m-3)和3月(245μg.m-3),5～10月PM10浓度较低,基本维持在150μg.m-3以下;61.2%的中度污染和50.6%的重度污染发生在冬季,67.4%的优良天数出现在夏季和秋季;2001～2007年,兰州市PM10浓度每年下降12.6%与兰州市烟、粉尘年排放量变化趋势一致;由于沙尘、浮尘天气造成的自然尘排放量的年际变化对PM10浓度年际变化趋势的贡献约为21%,而局地气象条件的扰动对PM10浓度年际变化的影响很小.近年来兰州市PM10污染状况的改善主要是由本地污染物排放量的减少造成的,同时也受沙尘、浮尘天气年际变化的影响,要长期有效地改善兰州市大气环境质量,不仅要制定科学合理的本地减排措施,还应考虑周围生态环境的改善.     

环境规制效果与中国城市空气污染

中国不同城市的空气污染现状与年际变化存在巨大的差异,但总体而言正在经历着明显的改善。城市空气污染是政府环境规制效果的体现,论文从影响环境规制的多种途径和渠道出发,将影响政府环境规制执行效果的原因分为三种因素,包括来自企业等利益攸关者的环境规制执行阻力、来自社会的空气污染改善受益方的环境规制执行压力和政府本身的环境规制执行能力。论文着重阐述了这三种动力内容,并利用空气污染指数(API)数据制作非平衡面板模型,对这三种动力因素与规制执行效果的关系进行了验证,发现环境规制执行阻力和环境规制执行能力显著地影响规制执行效果。教育等社会因素通过提升环境规制压力也能够对环境规制执行进行一定的推动。     

西安市空气污染现状及气象因子的相关分析

利用西安市城区2010年12月—2011年11月空气中逐日PM10浓度监测值,对西安市PM10时空分布特征进行分析,揭示了西安市PM10的动态分布规律,冬季污染浓度最高,夏季污染浓度最低。与辐射量、相对湿度和能见度呈负相关,与气压和总云量呈正相关。并对PM2.5进行了简要的讨论。