宝鸡市可吸入颗粒物24h浓度变化特征分析

目的 分析宝鸡市区空气中可吸入颗粒物(PM10)24 h浓度变化特征,总结其规律性,以便百姓参考.方法 利用2003～2007年大气自动监测数据,结合气象资料,对宝鸡市区多年监测结果进行统计分析,每年分为采暖期和非采暖期2个阶段分别进行分析.结果 宝鸡市区PM10平均小时浓度值的日变化特征为12月份9点浓度最高,可以达到0.29 mg/m3,每年的3月份凌晨2点其浓度最低值,为0.03 mg/m3,每年的元月到3月中旬和11月中旬到年底,宝鸡市区PM10日平均小时浓度变化幅度较大,在6:00～11:00和17:00～23:00各出现一次峰值.3月份PM10的最小值与最大值相差0.20 mg/m3,2月份PM10的最小值与最大值相差0.12 mg/m3;非采暖期PM10浓度起伏较小,另外全天PM10浓度变化与气象条件和人为因素密切相关.结论 全年各月PM1024 h内的浓度变化规律明显,对宝鸡市居民合理安排出行、PM10控制和治理具有参考价值.     

银川市PM10污染特征分析

通过银川市2015年空气污染物质量浓度值分析,结果表明,PM10和PM2.5的浓度变化具有明显的季节特征和区域特征。PM10质量浓度春季高于夏季,秋季最低,PM10月均质量浓度变化均为1月份最大,9月份最小;PM10分指数等级冬季最差,PM10分指数等级秋季好于夏季;4#监测点各个季节PM10浓度均表现为最高。     

成都市空气质量状况与气象条件的关系分析

利用成都市城区2010年环境监测资料及同期气象资料,分析了成都市城区空气污染物的变化特征,及各污染物浓度与气象条件的关系。结果表明:1)成都市大气环境中PM10为首要污染物,城区空气质量具有明显的季节特征,最优在夏季,冬季最差;2)成都市大气稳定度稳定类频率的变化幅度与污染物月均值变化幅度较为一致;3)成都市城区污染物除本地污染源外,还受到外地源的影响。     

环境空气质量标准修订后城市空气质量变化趋势及污染特征分析 ——以济南市为例

2012年环境空气质量标准修订后,大气污染物监测指标与频次发生变化,在一定程度上影响了城市空气质量评价及污染特征判定。为进一步促进城市空气质量改善,为地方环境管理与决策提供科学支撑,通过运用统计分析、趋势检验及相关分析等方法研究了济南市执行新环境空气质量标准后,各时段城市空气质量及6项污染物浓度变化趋势,在此基础上识别了空气污染特征。结果表明：自2013年起,PM10、PM2.5浓度不断下降,SO2、CO持续达标,近3年间全市无污染天数占50%左右;从季节变化来看,冬季大气污染最为严重,夏秋两季空气环境质量较好;PM10、PM2.5与NO2长期处于超标水平,O3污染愈加严重。可见济南市环境空气质量虽日趋改善,但以PM10、PM2.5和O3污染为代表的复合型大气污染特征已经形成。     

汉中市城区空气质量特征分析及预报方法初探

利用2006—2007年汉中市城区空气污染物浓度监测资料,分析了汉中市城区空气质量特征。在此基础上,利用同期的地面、高空气象要素与空气污染物进行相关分析,建立多元线性回归预报方程。结果表明：（1）汉中市城区空气质量优良天数占77％,主要污染物为PM10;污染物浓度存在明显的季节性变化,冬季远远高于夏季;（2）冬季空气质最主要受地面气象要素影响;夏季既受地面要素影响又受高空要素影响。     

PCA-BP模型下皖北城市群PM2.5浓度分析

为探究皖北城市群大气污染物在不同地域、不同时间下的分布规律以及影响空气中PM2.5浓度的相关变量,结合2018-2021年安徽省生态环境厅统计数据及相关地域资料,采用主成分分析(PCA)法按时间段长短及季节性变化分别选取月度数据与年度数据对空气质量的影响因子做相关性分析,对比分析不同季节下空气污染物PM2.5、PM10的浓度及其它空气污染物的变化,构建基于PCA算法的反向传播神经网络 (BP),建立PCA-BP模型并采用交叉-验证法提高模型精度,对大气中的污染物PM2.5浓度做短期预测。实验结果表明:PM2.5浓度的主要影响因子为PM10、CO、NO2、SO2;皖北地区PM2.5含量整体在冬季偏高;预测模型的精度在夏季与秋季较高,冬季较低,四季的预测精度R2分别达到0.924、0.958、0.935、0.794。     

Ocean Data View软件在城市大气污染物因子分析中的应用

近些年城市大气污染问题尤为突出,其中PM2.5、PM10等污染物是引起雾霾天气的重要因素.本文基于2007—2016年10年中全国主要城市SO2、NO2、PM10等污染物因子的年平均浓度变化,利用Ocean Data View软件分析主要城市大气污染主控因子(二氧化硫、氮氧化物以及颗粒物)的排放特征及其成因.结果表明:各污染物的区域性分布明显,污染物浓度变化的总体趋势北方高于南方,SO2、NO2、PM10年平均浓度北方分别高于南方108.15%、7.60%、48.36%;从大气污染组分来看,颗粒物的增长速度最快,石家庄2007—2016年PM10增速为28.10%;而SO2的污染物浓度在下降,乌鲁木齐的降速为84.10%.     

天津滨海新区塘沽2013年供暖期前后大气污染物特征分析

为了解天津滨海新区塘沽供暖期前后大气污染物浓度水平的变化特征,利用2013年10月1日~12月29日NO2、SO2、PM2.5、PM10的连续在线监测数据,以供暖前10月1日~11月14日及供暖期11月15日~12月29日2个时间段来分析各污染物的变化特征。结果表明,滨海新区塘沽供暖期比供暖前PM10、PM2.5、NO2及SO2的日均浓度分别上升了46.7%、8.9%、60.5%和117.9%;4种大气污染物的日均浓度最高值均出现在供暖期;供暖期PM10、PM2.5、NO2及SO2的日均超标平均倍数较供暖前均有所上升;供暖期PM10、NO2及SO2的超标率均比供暖前上升,而PM2.5的超标率则下降。     

重庆市环境空气质量综合评价研究

环境空气质量对当地居民的生活和幸福指数至关重要。空气质量越来越受到政府的关注。本文对重庆市环境空气质量进行综合评价研究,具体分析了重庆市2013—2018年环境空气质量的状况及变化趋势。收集重庆市2013—2018年主要环境空气污染物(PM2.5、PM10、SO_2)的月度统计历史数据平均浓度监测数据,按照《环境空气质量标准》(GB3095-2012)中的二级标准,用空气综合污染指数评价法和空气污染负荷系数法分析其变化特征和环境空气质量影响因素。结果表明,2013—2018年大气PM2.5月度浓度大多超过平均年浓度限值,PM10浓度月度均值也大多也超标,SO_2均达标。相关的整改措施使得大气中PM2.5与PM10均呈浓度下降状态,SO_2基本呈稳定状态。年内变化显示,各污染物的浓度季节变化非常明显,污染物浓度从高到低的顺序大体为冬季、春季、秋季、夏季。全市的综合污染指数呈下降趋势,空气污染程度显著降低,空气质量不断变好。研究结果可为相关部门提供一定的参考。     

典型城市道路区域空气TSP和PM10污染特征研究——以上海市为例

为对空气中总悬浮颗粒物(TSP)和可吸入颗粒物(PM10)的污染特征进行研究,采用KC-120H型智能中流量TSP和PM10采样器,运用重量法测定道路的TSP和PM10浓度.针对重车型比例大的典型城市—上海市,对其道路区域中TSP和PM10污染物随车型、绿化情况、洒水情况和天气等的变化情况进行分析,并采用统计分析方法对数据进行处理.研究结果表明:(1)TSP和PM10浓度的日变化特征为白天浓度高于夜间浓度,阴天浓度高于多云和晴朗天气,雨天浓度下降显著;(2)在一定车型比例范围内,TSP和PM10浓度随着重型车数量的增加逐渐增大;(3)有绿化隔离状况下,TSP和PM10浓度明显低于无绿化情况,高大乔木阻挡作用强于灌木丛生植物;(4)洒水车过后,TSP和PM10浓度显著下降;(5)PM10与TSP浓度值线性相关.     

基于因子分析法的宝鸡市PM10污染四季预报

目的以宝鸡市2003年3月1日-2006年2月28目的4个监测点的逐日PM10浓度监测值以及宝鸡市同期的地面气象要素监测值为研究对象,进行宝鸡市PM10污染四季预报研究。方法采用因子分析法,按春、夏、秋、冬四季分别建立PM10污染预报模型。结果通过四季气象要素的因子分析,春季、夏季、秋季、冬季的相关系数矩阵中各提取7个、8个、6个、7个公共因子,分别解释了原有变量总方差的85．779％、86．986％、88．693％、85．389％,总体上,原有变量的信息丢失较少,使用因子分析较为理想。结论由因子分析法建立的宝鸡市PM10污染浓度四季预报方程的准确率达到了81．70％、81．48％、78．19％、75．67%,等级命中率为100％,对宝鸡市空气中PM10的污染的控制与治理有一定的借鉴意义。     

宝鸡市可吸入颗粒物与气象要素的关系分析

讨论了宝鸡市2003--2005年可吸入颗粒物（PM10）API指数的季节分布、区域分布状况；运用统计软件SPSS分析了宝鸡市2003-2005年的API指数与同期气象要素的相关性．结果表明，宝鸡市API〉100日数百分数的季节变化为春季〉冬季〉秋季〉夏季，区域分布为1#〉3#〉2#〉4#；宝鸡市API与S02、N02、日均气压、08气压、08气温呈正的强相关，与湿度呈正的弱相关，与气温、风速、能见度呈负的强相关，与日照时数、降水量呈负的弱相关．     

北京地区夏季PM10污染的数值模拟研究

利用三维区域空气质量模式CAMx,对北京地区夏季PM10浓度的时间变化规律和空间分布特征进行了数值模拟研究。结果表明,北京市城近郊区夏季的PM10具有明显的时空变化规律。一般在半夜前后和早晨常表现出较高的浓度;中午前后由于大气化学转化对二次气溶胶的生成贡献,在城市地区也会表现出一定的高浓度值;傍晚前后往往是一天中浓度最低的时段。PM10的空间分布与源排放关系密切,中午前后的空间分布会体现出光化学反应对其二次生成作用的影响。二次气溶胶在PM10中占有相当的份额,对于PM10中硫酸盐和硝酸盐的浓度变化,其中的二次组分起主要决定作用,而有机碳气溶胶以及PM10的浓度水平和变化规律则主要受一次成分的影响。     

宝鸡城区大气中铅污染现状分析

目的分析评价宝鸡市市区大气中铅及其化合物的污染现状,为宝鸡市大气污染治理提供依据。方法在宝鸡市区设置7个点位对大气中铅浓度进行了两期调查监测,同时对宝鸡市区域内煤的主要供应种类进行铅含量测定,及煤炭燃烧和汽车燃油对大气中铅尘的贡献量进行预测,结合市区大气中铅浓度的历史数据以及其他城市的铅污染情况,分析宝鸡市大气中铅的时空分布特征,说明宝鸡大气中铅污染的主要成因。结果宝鸡城区大气中铅尘本底值较低,近20年来成倍增长,但近来开始出现下降趋势,且冬季城区大气中铅尘浓度明显高于夏季;燃煤对大气铅的污染愈发明显,估计宝鸡燃煤对城区大气中铅尘贡献量大约为5～15μg／m^3,汽车燃油贡献量远低于5μg／m^3,但道路扬尘成为宝鸡市大气铅尘污染的一个重要因素,同时铅尘浓度分布也受灰霾和宝鸡特殊地形等因素影响。结论大气中铅尘的总体监测结果与细颗粒物有明显相关。因此需要通过控制颗粒物特别是细颗粒物（PM2.5）来实现对铅尘污染的降低,长远考虑需要逐步调整能源结构,降低燃煤量,加强管理,减少铅尘排放。     

宝鸡市区空气中PM_(10)、PM_(2.5)污染状况研究

目的研究宝鸡市城区采暖期和非采暖期PM10、PM2.5的质量浓度变化以及比例关系,为宝鸡的雾霾治理提供技术支撑。方法在宝鸡市环境监测中心站院子设点对PM10、PM2.5分别进行采暖期和非采暖期2个时段对比监测,结合气象条件进行分析,总结规律。结果在一般气象条件下PM2.5、PM10质量浓度采暖期高于非采暖期,昼间大于夜间,但细粒子在大气中漂浮时间长,昼夜变化幅度小于可吸入颗粒物。两种颗粒物浓度受气象条件影响较大,阴天浓度明显大于晴天。结论总结了不同时段PM10、PM2.5质量浓度和二者比例关系,为以后的研究和环境管理提供参考。     

北京市MODIS气溶胶光学厚度和PM2.5浓度的时空差异及其相关性研究

利用NASA MODIS数据反演北京市气溶胶光学厚度,探讨与北京市12个环境污染监测站点PM2.5质量浓度的时空差异及其相关性。结果显示,AOT与PM2.5均有明显的时空分布特征;二者的日均值具有相反的季节性变化特征(AOT夏季日均值高于冬季,PM2.5浓度日均值相反);日均值空间分布围绕城区向远郊区递减;二者的相关性对季节变化敏感,夏季相关性较好,冬季相关性较差。且郊区相关性明显优于城区。因此,卫星气溶胶数据可以反映PM2.5的分布,弥补地面监测站点的不足。     

银川市大气逆温特征对空气污染物浓度的影响

通过对银川市2013-2015年逐日探空观测资料及同期银川市六个监测站点的污染物浓度逐时监测数据,对银川市的低空温度层的特征进行了分析,并结合统计数据,分析了逆温层的特征与四种主要空气污染物(SO₂、NO₂、PM10、PM2.5)浓度之间的关系。结果表明,银川市主城区在全年的四季中均有逆温层的存在,但是冬半年逆温发生的频率高于夏半年;逆温层厚度冬季较厚、夏季较薄,逆温强度秋季最强、夏季最弱。通过污染物浓度与逆温特性的相关度分析,发现四种主要空气污染物的浓度与逆温层存在相关性,其中,其浓度与逆温层厚度呈正相关,与逆温层强度呈负相关。这说明银川市低空大气逆温层结状况是影响当地空气污染程度的主要因素之一。     

宝鸡市大气环境质量EKC模型的建立与分析

目的了解宝鸡大气环境质量变化与近10年宝鸡市GDP增长之间的关系,以便更好地认识大气污染和经济发展之间存在的规律。方法建立环境库兹涅茨模型,用统计软件SPSS进行相关性分析。结果SO2拟合曲线是增加一减小-再增加-再减小这样一个过程;NO2拟合曲线是先下降,然后上升的趋势,而且上升趋势明显;PM10拟合曲线也是先下降,然后有上升的趋势,但上升趋势不是很明显。结论宝鸡市SO2变化趋势将是逐渐减小,将出现经济增长和SO2排放物减小的较为和谐局面。随着交通的发展和私家车的增多,NO2还会呈增长趋势。建筑、冶金、水泥等行业等带来的PM10污染较大,并随着经济的发展有上升的趋势。     

合肥市城市PM10污染成因及控制对策

利用合肥市4个空气自动监测站2001-2003年3年PM10的监测结果,从4个监测点3年PM10年均值、月均值和日均值超标率的变化情况对PM10污染时空分布特征进行了详细分析,并从气象条件、下垫面性质和污染物排放三个方面对PM10污染的成因进行了分析研究。同时针对PM10污染的形成原因和影响因素,提出了加大执法力度,控制燃烧排放;采取综合措施,减少扬尘污染;加强机动车尾气治理与监督管理;加强生态环境建设,以增加城市大气环境容量等一系列减轻合肥市城市PM10污染、改善城市空气环境质量的综合治理对策。     

宝鸡市区地表温度反演与城市热岛分布格局时空演变研究*

目的反演宝鸡市市区的地表温度,定量分析研究近20年来研究区热岛效应的时空演变和分布特征,以缓解城市环境问题和合理规划未来城市的发展。方法利用1995-2015年Landsat 5TM和Landsat 8TIRS影像数据和气象台站资料,采用GIS和RS技术,实现对渭河阶地型城市——宝鸡市地表温度(LST)的反演,并在此基础上进行热岛分布格局的时空演变研究,分析LST与NDVI,NDBI的空间对应关系。结果与结论宝鸡市存在明显的城市热岛效应,热场分布及延伸与宝鸡市空间扩展布局相一致,热岛范围呈逐年增长的趋势,低温区和次中温区面积减小,相应的次高温和高温区面积增加,热岛强度明显增强。在渭河阶地型城市的空间格局上,地表温度与NDVI呈负相关关系,与NDBI呈正相关关系。