广东省气象与源排放因素对PM_(2.5)浓度影响的数值模拟研究

为更好地区分大气污染物浓度变化中气象与源排放因素的影响,使用中尺度气象模型WRF和三维空气质量模型CAMx,通过固定源清单的方法模拟研究了广东省各地区不同时期气象因素对PM_(2.5)浓度变化的影响,并结合实测的PM_(2.5)浓度变化,计算出源排放因素对PM_(2.5)浓度的贡献。结果表明:相对于2014年,2015年广东省夏季的气象条件不利于PM_(2.5)浓度的下降,春季和秋季的气象条件有利于PM_(2.5)浓度的下降,就全年各季度平均而言,珠江口附近地区气象条件较有利于PM_(2.5)浓度的下降;源排放变化对肇庆市、韶关市和揭阳市等城市PM_(2.5)浓度变化有较强的削减作用,可使其浓度下降30%以上,显示这些城市的减排工作较为有效,深圳市、珠海市、东莞市、中山市与顺德区等市(区)PM_(2.5)污染改善主要是由于有利的气象条件的影响,源排放变化对珠海市和湛江市等城市污染起加剧的作用,表明不利的源排放变化抵消了部分有利气象条件对PM_(2.5)污染的改善作用,应加强对这些地区源排放的控制。     

杭州市临平地区PM2.5和PM10污染特征分析研究

利用TEOM 1405-F和TEOM 1405颗粒物实时监测仪,研究了2013年12月至2014年5月临平地区PM2.5和PM10质量浓度实时变化特征,并结合气象五参数观测资料,对影响大气颗粒物分布特征的因素进行了分析,研究结果发现:冬季PM2.5和PM10的日均质量浓度明显大于春季,冬季PM2.5日均质量浓度范围为17.0 ～ 349.1 μg/m3,PM10日均质量浓度范围为18.8～516.9μg/m3,春季PM2.5日均质量浓度范围为20.4～167.6μg/m3,PM10日均质量浓度范围为38.2 ～243.3μg/m3;通过线性回归分析发现PM25和PM10存在较好的线性关系,说明PM10相对固定的受到PM2.5的影响,且污染物来源稳定;冬季PM2.5和PM10日均质量浓度存在三峰值波动状态,而春季PM2.5和PM10日均质量浓度存在双峰值波动状态;较大的风速、较高的气压和降水对于颗粒物的清除效果明显.     

长株潭地区秋冬季环境空气质量分析及与气象参数的关联性研究

以湖南省长株潭3市为研究区域,分析其在2013年第4季度的城市环境空气质量状况,并与上年同期进行对比,同时研究PM_2.5质量浓度和AQI值与气象参数的相关性。结果表明,PM₁₀和PM_2.5是长株潭3市的主要大气污染物;2013年第4季度中,长株潭3市在11月份的空气质量最好;总体上,3市中,湘潭市的空气质量最差,而3市2013年第4季度的环境空气质量较上年同期明显下降,复合污染特征越来越明显。PM_2.5质量浓度和AQI值与气象参数都有一定的相关性,尤其是与能见度显著负相关,与风速、湿度和气压微弱负相关,而与温度微弱正相关。与上年同期相比,长株潭3市在2013年第4季度的气温偏高,湿度较小,平均风速小,气象条件不利于大气污染物扩散。因此,尽管3市的污染治理力度大,减排成效明显,但城市环境空气质量反而较上年同期下降。在大气环境容量基本利用殆尽的情况下,不利气象条件随时可能直接诱发严重的大气污染问题。     

南京地区PM2．5污染特征及其影响因素分析

文章利用2007年南京市草场门和迈皋桥采样点的PM2．5在线监测资料研究了南京地区PM2．5浓度的时空变化特征。对PM2．5质量浓度进行了月季变化、日变化特征分析。并利用同时期气象资料分析了PM2．5浓度与气象条件的关系。结果表明,南京市细颗粒物污染较严重,草场门采样点各月超标率均在55％以上,年超标率达72％;2采样点各季节霾天气下PM2.5质量浓度均大于非霾日下浓度均值,不管是霾天气还是非霾天气下,草场门采样点各季节PM2．5质量浓度均高于迈皋桥采样点（除秋季非霾天气）。2007年南京市PM2．5质量浓度呈现出春冬季节较高、夏秋季节较低的特点;日变化呈双峰分布。对PM2.5质量浓度与水平能见度的相关性研究表明,南京市大气能见度与细粒子质量浓度呈现很好的负相关性,相关系数高达0．98。草场门采样点霾天气下平均能见度水平仅5．2km,最高能见度为13km,最低为1．7km。     

徐州市气象因子与空气质量和PM_（10）浓度的相关性分析

通过对徐州市空气质量及其对应的气象因子进行统计分析,得出空气质量与相对湿度、风速,降水等气象因子的关系。分析特殊气象天气出现时空气中主要污染物PM10的变化规律.得到一些初步结果,为减轻和防止污染提供参考。     

芜湖市臭氧污染特征及气象成因分析

文章基于芜湖市2019年环境空气质量监测数据及同期气象观测资料分析了芜湖市臭氧污染时空分布特征及气象成因。结果表明,2019年芜湖市由O_3导致污染天数占比高达54.9%,O_3已成为影响芜湖市环境空气质量的首要污染因子,但以轻度污染(91.1%)和中度污染(8.7%)为主,极少发生重度及以上污染(0.2%)天气。2019年各县(市)区O_3第90百分位浓度范围为172～196μg/m~3,整体呈"周边高于中心"的空间分布规律,湾沚区、繁昌区和无为市的O_3浓度相对较高。季节上呈夏季(195μg/m~3)秋季(166μg/m~3)春季(159μg/m~3)冬季(85μg/m~3)的分布规律,逐月O_3浓度呈"倒U型"分布,5-9月为O_3污染的高发时段。日变化O_3浓度呈典型的"单峰分布",在16:00左右达到峰值;NO、NO_2和CO浓度则呈"双峰分布",在08:00和20:00达到峰值。气温、湿度、风速、风向均是影响芜湖市O_3浓度的重要气象因子,O_3浓度与气温呈"正相关"关系,与湿度呈"负相关"关系,Pearson系数分别为0.58和-0.56。高温低湿的气象条件更加有利于O_3的生成与积累,当气温为25～40℃,湿度为20%～60%时,易出现O_3超标现象,超标率为41.0%～71.8%。当风速为2～4 m/s,主导风向为东北、偏东及西南方向时,O_3浓度相对较高,各地O_3浓度高值所在风向与前体物高排放企业分布方向呈高度一致性,东北、东部及西南方向的污染源排放对芜湖市臭氧污染影响较大。     

北京一次近地面O3与PM2.5复合污染过程分析

利用O_3、PM_(2.5)监测数据、紫外辐射观测数据及气象观测资料,结合WRF模式模拟的大气环境背景场,分析了2014年9月3—8日北京一次近地层O_3与PM_(2.5)复合污染过程。结果表明,O_3和PM_(2.5)出现高质量浓度污染与大陆高压和副热带高压系统的相继持续控制有关,较强的紫外辐射及高压形成的下沉气流是造成边界层复合污染,尤其是O_3污染的主要原因。此次复合污染过程中,O_3于9月4—7日连续4 d超标,PM_(2.5)于9月5—7日连续3 d超标。造成这一现象的原因为:受大陆高压和副高的持续高压影响,北京地区天气晴朗、紫外辐射较强,地面风场较弱,700 h Pa以下持续存在下沉气流,O_3日均质量浓度逐日上升,于9月5日先到达峰值,同时PM_(2.5)日均质量浓度逐日升高;6日在副高西部边缘偏南暖湿气流输送及形成的平流逆温作用下,PM_(2.5)质量浓度突增,削弱了太阳紫外辐射强度,O_3质量浓度开始下降。此后,在低压槽作用下PM_(2.5)质量浓度增到峰值,O_3质量浓度保持下降趋势。9月5—7日形成了3 d的O_3与PM_(2.5)复合污染事件。     

基于AHP-熵权法的输气站场区块风险因素权重确定方法研究

为合理地体现主、客观风险因素对输气站场安全状况的影响,综合运用AHP和熵权法在确定权重方面的优势,在充分尊重专家经验的基础上,最大限度地削弱了权重确定的主观性.针对输气站场设施种类繁多、数量巨大,且分布既相对独立,又相互联系的特点,以工艺流程单元为大致框架,并兼顾设施共性风险因素,将输气站场划分为了清管器收发区、计量区、压气区、阀组区、安全仪表系统区等10大风险区块,并重点关注各区块内关键设备在运行期间的风险因素,最终建立起了10大区块62小项的输气站场两级风险评价指标体系.权重确定过程利用yaahp层次分析法软件和Excel辅助计算,大大降低了数据处理的工作量,同时保证了计算结果的准确性.     

成渝城市群臭氧污染特征及影响因素分析

为研究成渝城市群O_3污染特征及其影响因素,对成渝城市群15个城市2015—2016年国控环境监测站点和国家气象台站数据进行了研究.结果表明,研究区域15个城市均存在不同程度的O_3超标现象.2015—2016年成渝城市群O_3污染形势愈发严峻,春末及夏季污染最为严重,且在7月达到O_3浓度峰值(118μg·m~(-3)),O_3污染空间分布呈片状,以资阳为中心的遂宁、眉山、成都等城市为O_3污染较为严重的区域.颗粒物、NO_2及CO均与O_3有显著相关性,其中,颗粒物与O_3浓度在冬季呈负相关,在夏季则表现为正相关.太阳辐射、气温、相对湿度及流场均是影响O_3浓度的重要因子,强辐射、高温及低湿易形成较高浓度的O_3,相对湿度对O_3浓度的影响呈先升后降的关系.