广州市灰霾期PM10的化学组成对能见度的影响

采集广州市大气可吸入颗粒物(PM10)样品,并分别对冬、夏两季灰霾和非灰霾期PM10中有机碳(OC)、元素碳(EC)和水溶性离子进行分析。广州市灰霾期大气PM10中的主要化学成分按质量浓度大小排序为OC>NO3->SO24->NH4+>EC(非灰霾期则依次为OC>SO24->EC>NH4+>NO3-),其质量浓度分别为非灰霾期的4.7、12.5、3.7、3.2和2.3倍。相关性分析表明,灰霾期总碳[TC(OC+EC)]及NO3-的质量浓度对大气能见度的降低起主要作用,而非灰霾期则主要是TC和SO24-。     

遵义市PM10中元素污染特征、来源与生态风险评价

采集2012年3月-2013年2月遵义市丁字口（市区点）、凤凰山（背景点）监测点的 PM10样品,并对 PM10中元素污染特征、来源和生态风险进行分析与评价。结果表明,遵义市 PM10质量浓度季节变化为：冬季＞春季＞秋季＞夏季,且市区点高于背景点,冬季超标率均为100％。PM10中 As、Pb、Hg、Mn质量浓度市区点高于背景点,且均为冬季最高。富集因子分析表明,Pb、As、Cd、Hg、Mn、Cu、Zn来自人为污染,生态危害顺序为：Cd＞Pb ＞As＞Cu ＞Zn ＞Ni ＞Cr,其中 Cd 的潜在生态危害为极强。     

空气自动监测中PM2.5与PM10 “倒挂”现象特征及原因

采用不同原理的自动监测仪器在不同季节同时测定PM2.5与PM10,对所得数据中的PM2.5与PM10"倒挂"现象进行分析。结果表明,当PM10采用振荡天平法时,PM2.5与PM10的"倒挂"率较高;冬季和夏季"倒挂"现象发生率明显高于其他季节;造成PM2.5与PM10"倒挂"的原因主要有监测过程中的随机误差,PM2.5与PM10的监测方法原理不同,监测方法之间存在显著差异等。     

2015年新疆阿克苏市沙尘污染与气象因素关系的分析

应用阿克苏市国家基准站及2个环保局监测站2015年大风沙尘天气过程前后PM10浓度变化及其与污染源、NECP全球再分析资料、风、监测站周边环境等关系进行分析.结果表明,阿克苏市春季沙尘天气的首要污染物均为PM10,PM10的变化曲线呈正态分布,春季中度及以上污染日均出现在污染日当日或次日.造成阿克苏市沙尘天气污染源分本地型、外来型以及二者共同影响型三种.本地型沙尘污染强度取决于北风风速大小及强风持续时间,PM10浓度变化与风速呈正相关.而外来型污染多发生在本地型沙尘天气之后,"东灌"冷空气裹挟沙尘进入南疆盆地,造成地面加压,浮尘天气造成PM10浓度增大,并持续数天.总结出沙尘天气污染预警的几个必要条件,后续在地区环保局、县局监测站建立的情况下,为分析阿克苏地区"八县一市"污染物与气象因素的关系提供借鉴,同时为实际的空气质量预警提供参考.     

河南省五城市环境空气PM_(10)手工标准方法与自动监测法比对分析

在焦作、安阳、开封、三门峡、信阳5个城市开展PM_(10)手工标准方法和自动监测法比对实验,并用相关性和相对偏差对比对结果进行分析和评价。结果表明:12015年5个城市采集的PM_(10)手工和自动监测值均具有良好的相关性。22015年5个城市采集的PM_(10)手工和自动监测值的相对偏差为-19.1%~9.68%;负偏差数据占总数据量的75%。3PM_(10)手工和自动监测值|RD|平均值在中浓度下最小,高浓度下最大,低浓度介于二者之间,说明在高浓度和低浓度时PM_(10)的监测数据质量尤其值得关注。     

博乐市PM10与TSP相关性分析

选用博乐市2010年大气PM10与TSP监测数据月均值,分析了PM10与TSP在大气中的浓度变化相关性趋势、沙尘暴天气对其相关性的影响以及PM10占TSP中的浓度比,并得出PM10与TSP的浓度变化趋势除沙尘暴天气干扰外非常相似,具有很好的相关性。     

宁波PM10中有机碳和元素碳的季节变化及来源分析

为了探讨宁波市大气颗粒物中浓度水平与季节变化,2010年1、5、8、11月分季节采集了宁波市大气中PM10样品,在宁波连续观测了PM10以及有机碳(OC)、元素碳(EC)的浓度变化,并探讨宁波全年各季碳气溶胶污染变化特征;PM10中OC和EC相关性较好,说明OC与EC的来源相同,各采样点PM10中OC/EC的各季均值大部分超过2.0,表明宁波空气中存在一定的二次污染。宁波秋季SOC占OC含量高于其他季节。从PM10中8个碳组分丰度初步判断宁波市颗粒物中碳的主要来源是汽车尾气、道路扬尘及燃煤。     

京津冀地区经济发展与PM10浓度变化的灰色关联分析

近几年,京津冀地区因灰霾天气频发而备受关注。通过分析京津冀地区PM10浓度变化与主要经济指标的关系,查找京津冀地区空气污染原因,并为今后污染控制措施提供参考。采用灰色关联分析法,对2007—2012年京津冀地区PM10与GDP、钢铁产量、煤炭消费总量、原油消费总量、天然气消费总量5项经济指标进行了分析,结果表明,在与本地经济指标的关联度方面,京津冀地区、北京市、天津市的PM10与煤炭消费总量相关性高;河北省略有不同,钢铁产量为关联度最高的经济指标。在与京津冀地区经济指标的关联度方面,相比本地,北京市、河北省均呈现较大差异性,天津市差异性较小,说明北京市、河北省空气质量受自身影响较大,天津市空气质量受区域传输影响明显。建议整个京津冀地区均应重点加大"控煤"力度,天津市还需加强区域联防联控力度,河北省应加快钢铁企业转型升级,压缩过剩产能。     

基于GIS的石家庄市PM10和PM2.5时空分布研究

利用2018年261个乡镇环境空气自动监测站监测数据,结合GIS空间分析技术,对石家庄市PM10和PM2.5的时空污染特征进行了研究。结果表明,石家庄地区PM10和PM2.5污染的空间分布整体表现为西北部山区好于东南部的平原地区,主城区好于周边县(市、区)的特征。采暖期PM10和PM2.5的污染程度明显重于非采暖期。PM2.5稳定性差于PM10,PM10和PM2.5的稳定性与污染程度具有一定的负相关性,表现出污染越轻的区域稳定性越差。两者的日均值浓度变化在时间序列上呈极强正相关,且污染越重的区域时间相关性越强。与日均值相关性不同,污染程度越轻的区域PM10和PM2.5年均值的线性相关性越强。     

Contribution of (222)Rn-bearing water to indoor radon and indoor air quality assessment in hot spring hotels of Guangdong, China

This study investigates the contribution of radon (²²²Rn)-bearing water to indoor ²²²Rn in thermal baths. The ²²²Rn concentrations in air were monitored in the bathroom and the bedroom. Particulate matter (PM, both PM₁₀ and PM_2.5) and carbon dioxide (CO₂) were also monitored with portable analyzers. The bathrooms were supplied with hot spring water containing 66-260 kBq m⁻³ of ²²²Rn. The results show that the spray of hot spring water from the bath spouts is the dominant mechanism by which ²²²Rn is released into the air of the bathroom, and then it diffuses into the bedroom. Average ²²²Rn level was 110-410% higher in the bedrooms and 510-1200% higher in the bathrooms compared to the corresponding average levels when there was no use of hot spring water. The indoor ²²²Rn levels were influenced by the ²²²Rn concentrations in the hot spring water and the bathing times. The average ²²²Rn transfer coefficients from water to air were 6.2 × 10⁻⁴-4.1 × 10⁻³. The 24-h average levels of CO₂ and PM₁₀ in the hotel rooms were 89% and 22% higher than the present Indoor Air Quality (IAQ) standard of China. The main particle pollutant in the hotel rooms was PM_2.5. Radon and PM₁₀ levels in some hotel rooms were at much higher concentrations than guideline levels, and thus the potential health risks to tourists and especially to the hotel workers should be of great concern, and measures should be taken to lower inhalation exposure to these air pollutants.