北京市交通环境监测点大气污染特征分析

研究分析了2013—2017年北京市交通环境点位大气污染物浓度分布特征,结果发现:交通监测点NO、NO_2与PM_(2.5)浓度时间变化特征与城区总体状况基本一致,与交通环境密切相关的NO_2浓度采暖季高于非采暖季,重污染日期间交通监测点峰值浓度也明显偏高;周末交通监测点NO浓度在5:00—23:00低于工作日4.9%～32.1%,周末NO_2浓度在7:00—23:00低于工作日0.7%～7.4%,NO_x浓度周末偏低与车流量降低密切相关;重大活动期间空气质量减排措施实施后,北京市作为区域NO_2浓度高值区中心明显消失,PM_(2.5)浓度分布梯度减小,本地减排效果明显。     

生活垃圾与危险废物焚烧二噁英类排放特征研究

对某省52家焚烧企业(21家生活垃圾和31家危险废物)排放烟气数据进行了分析,结果表明,两类焚烧企业二噁英类17种单体分布有所不同,生活垃圾焚烧烟气中浓度较高的是O8CDD和O8CDF;危险废物焚烧烟气中较大的是2,3,4,7,8-P5CDF、2,3,7,8-T4CDD和1,2,3,7,8-P5CDD;两类焚烧企业二噁英类单体对I-TEQ贡献最高的都是2,3,4,7,8-P5CDF,贡献率分别为0. 7%～45%和10%～67%;两者的17种二噁英类与I-TEQ的相关性分析表明,1,2,3,7,8-P5CDF在2类焚烧炉中与I-TEQ均存在较高的相关性,其相关系数分别0. 932和0. 927,可以作为潜在的测定指示物。     

2007—2017年三亚城市景观空间格局动态特征及驱动因素分析

应用2007—2017年期间4个时间点的遥感影像数据,选取典型景观格局指数,对三亚市的景观空间格局动态特征进行分析,探求其驱动因素。研究表明：近十年来,三亚市内同种土地利用类型的空间聚集程度降低,空间分布逐渐趋向于分散,不同类型的土地之间相互融合度较高,形状趋于复杂化,景观类型分布趋势呈均衡化,景观的破碎化程度加强,景观复杂程度增高,土地利用的丰富程度逐渐加强。通过驱动因素分析,国家政策的导向、城市总体规划的实施、产业结构调整及自然环境的变化是影响三亚城市景观空间格局变化的主要驱动因素。     

淮南市大气颗粒物污染特征研究

2014年7月和2015年1月分别系统监测淮南市6个功能区夏、冬季大气颗粒物(TSP、PM10、PM2.5)质量浓度并分析其时空分布特征。结果表明:采矿区和工业区污染较严重;采矿区主要受采煤、运输等人为活动的影响,工业区受工业排放影响较大,商业区主要以汽车尾气排放为主,居民区和文教区则以燃煤排放为主;夏季颗粒物浓度日变化趋势均呈现两边凸中间凹的特征,峰值分别出现在7:00和18:00,谷值出现在13:00左右,而冬季变化趋势波动较大。     

博斯腾湖矿化度遥感反演及空间分布特征研究

以我国最大的内陆淡水湖——博斯腾湖为研究对象,利用Terra/MODIS L1B空间分辨率为250 m和500 m的遥感反射率数据及湖水矿化度实测数据建立线性回归模型,分析湖表面矿化度的空间分布特征。结果表明:空间分辨率为500 m的1~7个波段组合建立的多元线性回归模型相关性最高(R~2=0.70),模型验证结果显示,实测值和反演值的相关系数(R~2)为0.82,均方根误差(RMSE)为0.12。利用最优模型对博斯腾湖湖面矿化度进行反演,其分布存在明显的空间梯度,西北、东北和东南湖区矿化度较高,而西南湖区和湖区南部矿化度较低。     

利用SPAMS初探盘锦市冬季PM2.5污染特征及来源

利用SPAMS 0515于2015年1月在盘锦市兴隆台空气质量自动监测点位采集PM_(2.5)样品,并分析其污染特征和来源。研究结果表明,盘锦市冬季PM_(2.5)的颗粒类型主要以OC颗粒、富钾颗粒、EC颗粒组成。其中,OC颗粒占比最高,为52.5%;PM_(2.5)污染的主要贡献源为燃煤、生物质燃烧、机动车尾气排放,占比分别为33.2%、25.7%、17.5%,特别是在PM_(2.5)质量浓度较高时段,燃煤和机动车尾气排放对污染的贡献较大。     

广州市冬季PM_(2.5)污染过程二次水溶性无机离子组分特征

为了解广州地区灰霾天气成因,基于城市超级站,对2013年12月1日—12月8日期间2次灰霾天气过程的水溶性无机离子污染特征进行研究。结果表明:监测期间二次离子(SNA)SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+分别占PM_(2.5)质量浓度的15.8%、7.4%、7.0%;2次污染过程SNA对PM_(2.5)贡献显著,机动车排放和燃煤是PM_(2.5)的主要污染来源。广州冬季属于富氨区,2次污染过程都伴随着NH_4~+显著增加,NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3形式存在。     

沈阳臭氧污染时空分布特征及变化趋势

以沈阳2013—2015年臭氧(O_3)监测数据为基础,从地域差异及时间变化上分析了沈阳O_3浓度变化特征。结果表明:沈阳城市外围O_3浓度高于城市中心;O_3浓度变化具有明显季节特征,夏季O_3浓度最高,冬季最低;O_3浓度日变化呈单峰分布,谷值出现在06:00,峰值出现在14:00;O_3浓度出现明显"周末效应",周末白天O_3浓度高于工作日O_3浓度,夜间差异不大。     

青藏高原典型城市拉萨市近地面臭氧污染特征

拉萨市作为青藏高原典型城市,环境空气质量相对较好,但臭氧污染近年来有所凸显。对拉萨市臭氧的现状与污染特征进行分析基础上,探讨臭氧污染的影响因素。结果表明:拉萨市臭氧污染表现出"来得早,去得快"的特征,与内地城市相比,拉萨市臭氧质量浓度在3月即可达到全年平均值(2015年为105μg/m~3),而9月以后将低于全年平均值,并在春末夏初达到峰值;由于青藏高原海拔高,紫外线强,相对内陆地区臭氧均值偏高,2015年拉萨市臭氧年均值比北京市和成都市分别高出7.7%、29.0%,其小时浓度变化呈中午高、早晚低的特征;拉萨市臭氧的浓度变化受空气湿度、日照时间和日均气温的影响;生物质燃料的跨界传输可能也对青藏高原地区臭氧的来源产生一定影响。     

大连市臭氧污染特征及典型污染日成因

通过对大连市区10个空气监测子站的监测数据进行分析,探讨了大连市臭氧污染的时空分布、气象条件对臭氧污染的影响,对臭氧污染日进行了归类分析。结果表明,大连市臭氧污染主要出现在4—10月。在强紫外辐射、高温、低湿、低压和低风速的气象条件下,监测点位的臭氧浓度较高。臭氧污染日的日变化分为单峰型、双峰型和夜间持续升高型3种类型。通过对2015年的一次高浓度臭氧污染过程的气象条件、污染物浓度和污染气团轨迹进行分析,发现臭氧浓度在夜间持续升高现象与区域输送密切相关。