2015—2020年成都市PM2.5的时空分布及影响因素

以2015—2020年成都市PM_2.5浓度的时空分布为研究对象,运用克里金插值法、Pearson相关系数法、主成分分析法等方法,结合降水、风速2个气象因子及GDP、第二产业生产总值比重、人口密度、城镇化率4个社会因子进行分析,从而得到成都市PM_2.5的时空分布情况及其影响因素的相关分析,为成都市的空气污染治理提供科学依据.结果表明：成都市PM_2.5浓度在空间上整体呈中间高、两边低的特征,在时间上的整体走向为先降低后升高;同时成都市PM_2.5浓度与各种气象因子、社会因子都存在相关性,但相关程度存在较大的差异.     

基于属性识别模型的铜仁市空气质量评价

为行政部门有效治理城市环境和生态保护,科学客观评价空气质量极为重要。本研究以铜仁市为对象,统计分析了2015—2020年铜仁市空气污染物变化动态特征,同时利用属性识别模型综合评价了铜仁市空气质量水平。研究结果表明：1)铜仁市主要污染物是PM_2.5、PM₁₀和O₃,其污染程度为PM_2.5>PM₁₀≈O₃,PM_2.5和PM₁₀浓度水平处于Ⅱ级标准,PM_2.5在冬季处于不达标水平,PM₁₀于2020年达Ⅰ级以下标准,有显著好转,O₃浓度2016年以来显著增加,存在污染风险。2)铜仁市近几年空气综合质量均为Ⅰ级标准,但空气质量综合水平呈下降趋势,主要原因在于PM_2.5作为首要的空气污染物,污染水平一直没有得到有效控制。此外,O₃污染程度风险增加。因此,PM_2.5和O₃     

成都平原经济区城市空气质量时空变化特征

基于2016—2020年成都平原经济区城市空气质量监测数据，应用空气质量综合指数评价法、Pearson相关分析法，对成都平原经济区空气质量时空变化特征、成都市主要污染物变化特征进行了研究.结果表明：1) 2016—2020年，成都平原经济区城市群中空气质量指数出现了2个高值和2个低值中心，高值中心分别位于成都市、德阳市，2个低值中心分别位于雅安市、遂宁市，即成都市和德阳市空气质量最差，雅安市和遂宁市的空气质量最优；对于不同季节，1—12月，成都平原经济区的空气质量综合指数呈U字型变化，即空气质量6—10月较好，11月—次年2月较差.2) 2016—2020年，成都市PM_2.5质量浓度值皆超过了国家二级标准限值，并且以PM_2.5为首要污染物出现频率最高，而O₃、CO、SO₂年均质量浓度在研究时段内均低于国家二级标准质量浓度限值.3) 2016—2020年，成都市PM_2.5质量浓度与能见度呈显著负相关；年尺度上，成都市PM_2.5质量浓度与平均气温呈低度负相关，...     

呼和浩特市大气污染特征及气象条件影响分析

为了解呼和浩特大气污染防治效果,选取呼和浩特市2017—2022年的主要大气污染物、气象要素数据,对污染物浓度的年、月变化、浓度比值、相关性进行分析,利用后向轨迹聚类对2020年3月进行分析。分析结果表明：呼和浩特市2017—2022年空气质量为优、良的天数呈上升趋势。各污染物浓度年变化特征明显,各污染物的浓度变化趋势除O₃均呈“U”形分布。PM_2.5、PM₁₀污染是呼和浩特市大气污染主要研究对象,PM_2.5/PM₁₀的值有明显的月变化特征,5月份为全年最低值。PM_2.5和PM₁₀高度相关性,而NO₂和SO₂与PM_2.5、PM₁₀均呈现正相关性。受气象要素影响,PM_2.5和PM₁₀污染物浓度变化趋势为夏低冬高,7、8月降雨量大,有利于空气质量改善,降水可带走、稀释更多的污染物。而后向轨迹聚类分析得4条气团...     

重庆市荣昌区冬季典型霾期大气颗粒物浓度垂直变化特征

为探究川东平行岭谷大气颗粒物质量浓度垂直变化特征,通过对四川盆地偏东部的重庆市荣昌区典型雾霾期气象条件下大气颗粒物质量浓度(PM₁,PM_2.5和PM₁₀)的垂直连续监测,分析温度、风速、相对湿度等气象条件与大气颗粒物浓度垂直分布的关系。结果表明：PM₁,PM_2.5,PM₁₀的日变化在各高度范围内均表现为夜间浓度较高。3种粒径段颗粒物的质量浓度均随高度升高而下降,0～300 m内颗粒物质量浓度最高,PM₁,PM_2.5,PM₁₀分别为39.61,193.62,338.87μg/m³。不同空气质量状况下,颗粒物浓度纵向分布不同。空气质量为良时,颗粒物随高度升高缓慢下降,600 m处PM₁,PM_2.5和PM₁₀浓度为100 m处的70.49%,69.60%,65.94%;轻度污染期间,600 m高度的颗粒物浓度比...     

中央环保督察与地方大气质量改善——基于多期双重差分法的检验

 采用2014-2018年中国225个地级市的面板数据,以各地市当年PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、CO、O₃的年均浓度作为被解释变量,通过多期双重差分的方法检验了中央环保督察制度在改善地方大气质量方面的政策效果及其持续性。研究发现：中央环保督察对PM₁₀、SO₂和CO的浓度改善具有显著作用;在政策效果持续性上,相比PM₁₀,中央环保督察对地方SO₂、CO浓度的改善更具有持续性。建议进一步常态化中央环保督察制度以持续推动地方大气环境质量改善,关注移动源、建设工程扬尘与二次污染物防治以推动多类大气污染物的减排,实现空气质量的综合提升。     

人为排放对信阳市细颗粒物和臭氧的影响评估

基于信阳市2017—2020年细颗粒物(PM_2.5)和臭氧(O₃)浓度数据及同期地面气象观测资料,利用Kolmogorov-Zurbenko(KZ)滤波法将原始浓度序列分解为短期分量、季节分量和长期分量,采用逐步回归方法建立污染物基线分量和短期分量与相应尺度气象要素的线性回归模型,通过对残差进行滤波和序列重建,得到去除气象影响的污染物长期变化趋势,该浓度仅与污染物的排放量有关。结果表明,PM_2.5和O₃浓度的波动主要由污染源排放及气象条件的短期变化和季节变化引起,气象条件对PM_2.5季节分量和O₃长期分量影响较大。信阳市PM_2.5污染排放减弱,O₃污染排放先升高,在2018年10月后降低。由于污染排放导致的2017—2020年PM_2.5和O₃长期分量分别降低3.5、1.5μg/(m³·a)。     

济南市主城区空气污染物特征分析

为了深入探寻济南市主城区空气污染物特征,研究基于2019年济南市主城区7个国控自动监测点位的空气质量监测数据,分析PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和O₃共6项空气污染物时空特征,并对相关性进行研究。结果表明：浓度季变化,PM_2.5、PM₁₀、CO、SO₂和NO₂呈正“U”型曲线,O₃呈倒“U”型曲线;浓度月变化,PM_2.5、PM₁₀、CO、SO₂和NO₂呈开口向上波动性抛物线,O₃呈开口向下波动性抛物线;浓度日变化,PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO呈“双峰双谷”周期性波动趋势,O₃呈“单峰单谷”周期性波动趋势;空间特征,主城区西部和北...     

基于GIS技术与嵌套网格的大气PM2.5污染最优集成预报方法

为了提升城市空气质量的预报准确率,分析大气PM_2.5污染物各尺度污染变化情况,提出基于GIS技术与嵌套网格的大气PM_2.5污染最优集成预报方法.基于大气污染扩散模拟情况,利用GIS技术的前、后期数据处理以及结果显示输出,处理大气PM_2.5污染数据,可视化展示污染扩散情况;采用嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS),模拟大气PM_2.5污染物各尺度污染变化,完成污染预报;基于观测、预报资料结合多种集成方法组建集成预报,经评价获取评分最高集成预报方法,完成大气PM_2.5污染最优集成预报.以安阳市为例,应用该方法进行空气质量预报实验.结果表明：该方法的PM_2.5质量浓度预报值与实际观测值更加接近,有效提升了大气污染预报准确率,以PM_2.5为代表的细颗粒物和以扬尘为主要源的粗颗粒物污染突出,需加强企业烟尘污染物的管控.     

北京地区PM10质量浓度与边界层气象要素相关性分析

对北京市2007年观象台观测站PM₁₀质量浓度资料、观象台气象自动站资料、风廓线资料和探空资料进行了数据分析。结果表明, 在污染物源强一定的条件下, 污染物的积累、稀释、扩散和清除主要取决于气象条件。近地面风速、温度、湿度、气压和边界层高度等气象条件对于可吸入颗粒物的污染程度有着很重要的影响: PM₁₀质量浓度与地面风速、温度、湿度、气压和大气边界层高度呈显著相关性, 并且相关性随季节变化明显。其中, 6月PM₁₀质量浓度与地面风速和大气边界层高度呈负相关性, 而与温度呈正相关, 11月则与温度成负相关; 风速与PM₁₀质量浓度之间的相关性可以用二次多项式来描述, 二者呈“U”形变化。另外由11月份PM₁₀质量浓度资料的分析表明, 当月PM₁₀质量浓度最小值对应的风速为4.1 m/s。     

天津WRF-Chem模式空气污染浓度预报误差时空分析

分析2019—2021年天津WRF-Chem模式日预报结果与实况对比的误差时空特征，得出以下结论：(1)模式预报结果与O₃浓度的相关性最好(0.90)，与PM₁₀(0.59)的最差；(2)模式预报结果对污染物浓度的高估现象更显著，PM₁₀、PM_2.5和O₃浓度的预报绝对误差明显高于其他3种污染物；(3)模式预报的相对误差大小排序为O₃22102.5，且夏季最高，秋冬近似，春季最小，夏秋冬三季相对误差都为PM_2.5最大，春季则为PM₁₀最大；(4)从2种主要污染物浓度预报相对误差的空间分布特征来看，PM_2.5为蓟州、中心城区、大港偏大，PM₁₀为中部地区西青、武清、塘沽、宝坻偏大；(5)经综合衡量，模式预报效果最差的是PM     

CUACE模式对银川市区重污染天气预报效果检验

基于中国气象局化学天气数值预报系统（CUACE）模式下2015年1月至2018年12月预报产品及同期实况监测资料,通过对比和分析,从4种污染物的质量浓度、首要污染物、AQI及其等级等方面,评估CUACE模式对银川市区重污染天气的预报性能.结果表明,CUACE模式能较好地模拟2015—2018年中度以上污染天气的AQI及PM_2.5,PM₁₀,O₃质量浓度的变化趋势,其中,AQI与O₃质量浓度的预报值偏小,NO₂,PM₁₀质量浓度的预报值接近实测值;AQI与PM_2.5,NO₂,O₃质量浓度预报值与实测值之间的相关系数为0.48～0.70;实测AQI等级为4,5,6级时,表现出预报值偏小2级的概率较大、偏小1至3级的概率为20%～24%、偏小3级的概率为50%;首要污染物为颗粒物时,预报正确率为73.8%～75.0%,首要污染物为O₃时,预报的正确率较低.CUACE模式的整体...     

湖北省五市空气质量时空差异及首要污染物分析

近年来我国灰霾天气频发，环境空气质量引起了人们的广泛关注.本研究在湖北省5个代表城市2018年3月至2019年2月空气质量基础上，采用线性拟合分析法对该地区空气质量时空变化规律和温度对首要污染物PM_2.5的影响进行研究.年度结果表明，五市空气质量最差时段均出现在1月，且7月空气质量最优，其原因是冬季北方城市供暖，以及民众燃放烟花爆竹导致空气质量下降.五市空气质量空间分布结果表明，全年空气质量以咸宁市最优，襄阳市最差.冬季湖北省东部(武汉、黄冈和咸宁市)空气质量明显优于西部(襄阳和宜昌市);进一步对湖北省东部的武汉和西部的襄阳的首要污染物加以比较发现，两城市首要污染物均为PM_2.5和O₃,其中武汉市NO₂日均值达标率低于襄阳市，其来源一部分是当地工业生产和汽车尾气排放，另一部分则是由于气候风向和地形因素导致北方城市的空气污染物扩散而来.     

北京交通限行对城市次干道空气质量的影响

 为研究交通限行对城市次干道路域环境空气质量的影响,于2015年8月20日至9月30日对北京市典型次干道PM_2.5、NO₂、O₃、CH₄和非甲烷总烃等污染物进行连续监测,并同步观测车流量,研究阅兵期间交通限行措施对北京城市次干道车流量和空气质量的影响。结果表明,交通限行措施对小客车、中型客车和重型货车的车流量控制明显,分别降低了35.36%、45.12%和94.23%,而出租车和公交车的车流量有增高现象;交通限行期间及限行结束后次干道污染物浓度变化显著,交通限行结束后NO₂、非甲烷总烃浓度分别增加了127%和33.3%,O₃浓度下降了27.7%;次干道车流量与CH₄小时浓度呈显著负相关,与PM_2.5小时浓度、日均浓度有相关性;机动车贡献的NO₂、O₃浓度净值与车流量显著相关,交通限行对机动车贡献的NO₂浓度净值的平均削减幅度为51.25%,O₃增加幅度为82.99%;受交通限行和区域减排影响,PM_2.5削减幅度达34.72%。     

秦皇岛冬季典型污染时段PM2.5中重金属和PAHs的污染特征

为了探究近年来秦皇岛市大气中PM_2.5污染特征和影响因素,通过采集冬季重污染时段城区和开发区PM_2.5样品,使用等离子体发射光谱仪和气相色谱-质谱仪,分别测定城区样品中6种元素(Cu,Pb,Zn,Cr,Ni,Cd)和PAHs.结果表明,秦皇岛城区PM_2.5日平均质量浓度186μg/m³,开发区平均质量浓度为118.88μg/m³,城区PM_2.5中各重金属元素的浓度水平排序为Zn＞Pb＞Ni＞Cr＞Cu＞Cd,其中Cd为强-极强污染,Pb为中-强污染,Zn属于中等污染,Ni,Cu,Cr等其他元素基本无污染.PM_2.5中定性的检测到奈(Nap)、菲(Phe)、荧蒽(Fla)、芘(Pyr)、苯并(k)荧蒽(BkF)等单体.PM_2.5日浓度与风速具有显著的负相关性,与相对湿度呈正相关性.     

兰州西固区PM2.5和烷醇类分布特征及其与气象因素相关性分析

采集2019年兰州市西固区细颗粒物监测数据,用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)对PM_2.5中的有机组分进行定性和定量分析,着重探讨PM_2.5与烷醇类的分布特征.同时收集同期近地面气象观测数据,采用相关性(Pearson)与非参数分析(Spearman)方法,研究PM_2.5和烷醇类与气象因素之间的关系并比较Pearson和Spearman两种方法的适用性.结果表明:2019年兰州市西固区PM_2.5年平均浓度为51 μg/m³,是我国环境空气质量年平均二级标准(35 μg/m³)的1.5倍,其中烷醇类占比达0.3%,PM_2.5和烷醇类均呈现明显的季节性规律,均为冬季＞春季＞秋季＞夏季.Pearson和Spearman对温度和相对湿度的分析结果一致,对风速的计算结果在显著性水平方面稍有差别,对大气压统计结果有明显差异.     

长沙某区域空气污染成因分析

探寻长沙某区域内的大气污染成因，为该区域大气污染预警与控制提供理论依据。以该区域内大气中PM_2.5、PM₁₀、O₃、NO₂、SO₂、CO、有机污染物等污染因子为研究对象，以各污染因子浓度与组成在2021年3月至2022年2月的监测数据为依据，通过污染因子与影响因素之间的关联性分析，确定该区域内各污染因子的形成原因。结果显示：该区域内PM_2.5年均浓度为40μg/m³、PM₁₀年均浓度为43μg/m³，大气颗粒污染物主要由工地扬尘、非道路移动机械、机动车尾气以及燃烧源共同引起；大气有机物污染主要是由机动车尾气排放、有机溶剂挥发以及化石燃料燃烧产生。通过对臭氧生成潜势进行分析发现，芳香烃类物质贡献最大，占比60.8%，其次为烯烃类物质，占比为22.9%，这表明该区域臭氧浓度受溶剂涂料使用工序影响较大。     

西宁市非金属矿物制品业大气污染物排放清单研究

为研究西宁市非金属矿物制品业对大气污染物的贡献情况,根据排放因子方法建立了西宁市2018年非金属矿物制品业4种大气污染物的排放清单,并对清单进行了时空分布及不确定性分析,为西宁市非金属矿物制品业污染物排放控制提供依据.结果显示,西宁市2018年非金属矿物制品业大气污染物NO_x、SO₂、PM_2.5和PM₁₀的排放总量分别为3 300.18、1 195.93、1 281.18和2 382.72 t.西宁市非金属矿物制品业污染物排放企业主要在大通县、湟中县、城北区,集中在西宁市南部.其中,大通县是NO_x和SO₂最大的贡献区域,也是PM_2.5和PM₁₀的第二大贡献区域;湟中县是PM_2.5和PM₁₀的最大贡献区域,也是NO_x和SO₂的第二大贡献区域.水泥（干法）行业是NO_x、SO₂、PM     

空气细颗粒物污染的来源、危害及控制对策

 近年来由空气细颗粒物(PM_2.5)引起的大气污染现象频发,成为全社会广泛关注的环境问题.结合国内外研究,综述了PM_2.5污染的来源、危害及控制对策的相关研究进展.研究表明,人类活动排入大气中的一次颗粒物、一次颗粒物与大气中的气态污染物相互作用形成的二次颗粒物是PM_2.5的主要来源.长期暴露在PM_2.5环境中,会对人体的呼吸系统、心脑血管系统、神经系统及免疫系统的健康造成伤害.PM_2.5还会导致大气能见度下降,影响正常的生产、生活.针对中国PM_2.5的污染现状,提出了PM_2.5污染的控制对策及建议.     

北京PM10质量浓度与总体理查逊数的关系

为了研究总体理查逊数对可吸入颗粒物 PM₁₀ ( particulate matter with aero-dynamic diameter smaller than 10 μm) 质量浓度的影响, 对2007年11月北京南郊观象台的PM₁₀质量浓度资料、地面气象自动站资料和常规无线电探空资料进行了分析。统计分析软件采用 SPSS15.0( Statistical Package for Social Sciences 15. 0) 。分析结果表明,在北京地区以稳定层结为主的条件下, PM₁₀质量浓度与地面气象要素和总体理查逊数存在很好的规律性。PM₁₀质量浓度与风速和相对湿度显著相关, 相关系数分别为 - 0. 65 和 0. 69, 通过 α= 0. 01 显著性检验; PM₁₀质量浓度与地面至450m层的总体理查逊数存在显著的对数形式非线性关系, 决定系数 R2= 0.42。非线性回归方程的独立样本预测检验显示回归模型可以用于根据无线电探空资料对PM₁₀质量浓度进行预测。