保定市空气PM2.5的污染现状与防治对策浅析

细颗粒物PM2.5如今已成为国内大气污染研究领域的热点和前沿，其污染现状也引起了国家和公众的重视。该文主要阐述了PM2.5的危害，分析了保定市环境空气中PM2.5的污染现状，提出了保定市环境空气PM2.5污染的防治对策。     

承德市PM_（2.5）成因、现状及治理对策

细颗粒物PM2.5,如今已成为国内大气污染研究领域的热点和前沿,其污染现状也引起了国家和公众的重视。本文主要阐述了PM2.5的成因,并结合国家新颁布的环境空气相关标准,分析了承德市环境空气中PM2.5的污染现状及污染成因,并提出了承德市环境空气PM2.5污染的防治对策。     

东莞市环境空气PM2.5污染现状及防治对策浅析

细颗粒物PM2.5如今已成为国内大气污染研究领域的热点和前沿,其污染现状也引起了国家和公众的重视。主要阐述了PM2.5的意义及其危害,并结合国家新颁布的环境空气相关标准,分析了东莞市环境空气中PM2.5的污染现状及污染成因。针对广东省及东莞市的现状,提出了东莞市环境空气PM2.5污染的防治对策。     

燃煤电厂电除尘PM_(10)和PM_(2.5)的排放控制Ⅲ:电除尘电源及小分区改造与PM_(10)和PM_(2.5)的排放(以44×330MW机组为例)

讨论了4台典型电除尘改造和细颗粒物(PM2.5)排放控制,对四电场电除尘器通过本体小分区和电源改造实现了颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5)的超低排放控制。仅对五电场电除尘器进行电源改造,即可实现PM10和PM2.5的超低排放,电除尘出口PM10和PM2.5可分别控制在15和2 mg/m3以下。脱硫塔对PM10有较好的捕集效果,但对PM2.5的去除几乎没有效果。电除尘振打引起的二次飞扬过程及烟气温度也影响PM10和PM2.5的排放,当烟气温度从150~160℃降低到约110℃时,电除尘出口及脱硫塔出口的PM2.5均在2 mg/m3以下。     

兰州市冬季大气颗粒物的污染特征分析

利用兰州市冬季大气颗粒物Anderson分级采样器和石英分级采样器的资料,采用改进的三次样条插值方法分离出PM2.5,研究兰州市PM2.5PM10的污染水平、PM2.5占PM10和TSP的比例,并比较兰州市PM2.5和PM10在国内的污染水平.结果表明:兰州市冬季PM2.5和PM10的污染严重,PM2.5在大气颗粒物中的质量浓度相对很高,PM2.5的污染和危害值得重视.     

大气污染期间北京住宅室内外空气中PM2.5的浓度水平

由于2012~2013年北京大气环境质量整体较差,且多天的PM2.5日均浓度值超过0.500 mg/m3。鉴于此,为了解大气污染期间住宅室内外PM2.5的浓度水平,于2014年4~5月对北京市内4所住宅A、B、C和D的室内外PM2.5浓度分别进行了随时间变化的同步测试,并对其浓度水平及影响室内PM2.5的因素进行了分析。结果表明：(1)测试期间4所住宅中,B、C和D住宅室内外PM2.5的平均浓度均高于0.075 mg/m3,室外PM2.5平均浓度分别为0.143 mg/m3、0.122 mg/m3和0.124 mg/m3,室内PM2.5平均浓度分别为0.129 mg/m3、0.089 mg/m3和0.104 mg/m3;(2)在室内无明显污染源或污染源强度相对较低时,较高的室外PM2.5浓度对室内PM2.5浓度水平起主导影响;(3)吸烟和烹饪对室内PM2.5浓度影响较大,开、关窗时间及室外PM2.5浓度水平影响室内PM2.5的衰减时间;(4)北京市朝阳区2014年测试的住宅A、B和2015年同期测试的住宅Z1的室外PM2.5平均浓度分别为0.037 mg/m3、0143 mg/m3和0.028 mg/m3,2014年开始实施的《北京市大气污染防治条例》使2015年北京市室外空气质量有所改善。     

PM2.5变化趋势的联合多重分形分析

PM2.5是造成雾霾天气、降低能见度,影响交通安全的主要因素。首先基于主成分分析法分析得出PM10最能影响PM2.5浓度变化,再利用联合多重分形探究不同城市的PM2.5与PM10之间的关系。从而得出西安市及伦敦市的PM2.5和PM10之间的关系具有一致性,即PM10浓度偏低时PM2.5也偏低,而PM10浓度偏高时PM2.5却偏低。无论PM10浓度如何变化,相对而言,伦敦市PM2.5浓度波动更剧烈些。     

基于协同Kriging插值和首尾分割法的PM2.5自然城市提取

PM2.5空气污染问题目前是社会关注热点以及学术研究重点。该文对PM2.5污染的自然城市提取进行了研究,结合PM2.5的站点监测数据和气溶胶遥感数据并采用协同Kriging插值实现了PM2.5数据空间化,然后采用首尾分割分类方法实现了PM2.5污染分布的分类和污染自然城市的提取。对中国大陆PM2.5自然城市的提取结果进行了分析和讨论。结果表明:采用适当的分割阈值,首尾分割分类方法可以有效进行PM2.5污染自然城市提取工作,有助于决策者合理划分PM2.5联合治理的区域范围。     

深圳PM2.5浓度变化趋势及其月尺度预测方法

基于深圳市环境监测站的PM2.5浓度数据以及深圳市国家气候观象台发布的月度气象监测公报,研究了2012年至2019年深圳市PM2.5浓度的变化规律,分析了PM2.5浓度与月尺度气候要素的关系,并利用多元线性回归分析法建立了PM2.5月均浓度的预测模型。结果表明：2012年至2019年深圳PM2.5浓度呈明显下降趋势,PM2.5浓度有季节性特征,干季(1~3月及10~12月)PM2.5浓度比较高,也是PM2.5污染防控的重要时段。月降水日数、月降水量以及月平均温度与PM2.5浓度的负相关较明显,偏北风频率与PM2.5浓度呈显著正相关,可一定程度上帮助预判月均PM2.5浓度。与前人研究结果相反,月平均相对湿度与PM2.5浓度呈显著负相关。包含气象因素项以及PM2.5浓度项的月平均PM2.5浓度预报模型拟合度较高,偏北风频率、月平均相对湿度是对月平均PM2.5浓度影响最大的气象因素。利用深圳市2020年数据对模型进行检验,结果证明方程对于月平均PM2.5浓度的预报有一定适用性,可较好预报PM2.5浓度月增量。     

PM2.5的时间分布与演变扩散研究

最初利用时间序列——指数平滑法来分析PM2.5的时间分布情况.考虑到在分析过程中不确定PM2.5与时间之间存在怎样的关系,所以分别建立了一次、二次及三次指数平滑模型,通过对比分析最终确定PM2.5与时间的具体关系.为了更好的控制和治理PM2.5污染物,则需要对其扩散规律进行分析,基于此,本文建立了基于高斯扩散模型的PM2.5污染物扩散模型,建模过程中,首先建立了大气稳定状态下的基本模型,然后在此基础上又进一步建立了能够反映风速、温度以及湿度对PM2.5扩散产生影响的基本模型,具有一定的适用性.     

不同污染程度下室内外小时PM2.5浓度变化特征对比

依据实测北京市夏季室外和开、关窗室内的PM_(2.5)浓度等数据,利用统计分析,探讨了不同污染程度下室内外小时PM_(2.5)浓度的变化特征。结果表明:室外PM2.5污染程度为轻度时,其浓度达到最大值后3 h,开窗室内PM_(2.5)也达到一天中的最大值。室外PM_(2.5)污染程度为良或优时,二者小时PM_(2.5)浓度的变化特征较同步。同时,关窗室内的小时PM_(2.5)浓度会出现大于室外的现象。室外PM_(2.5)的污染程度不论是轻度还是优或良,早晨7:00~9:00之间因交通早高峰的影响,室外和开窗室内细颗粒物浓度会出现峰值。     

南京地区PM2.5和PM10浓度分布特征及与相关气象条件的关系

利用2014年12月至2015年5月南京市PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度以及天气观测数据,研究南京市颗粒物浓度空间、时间分布特征及其与相关气象因子的关系。研究表明PM_(2.5)和PM_(10)同季节内高度线性相关,时间分布具有明显的季节性差异;PM_(2.5)与风速呈负相关关系,与降雨清除量呈正相关关系;相对湿度达到75%左右时污染最严重。研究首次将其他污染气体和相关气象因子结合起来,用逐步回归法建立PM_(2.5)预测模型,能较好地拟合冬春两季PM_(2.5)变化趋势,较准确地反映南京市PM_(2.5)的污染特征,具有一定的理论和实用价值。     

宜昌市城区PM_(2.5)污染形成灰霾天气的规律研究

2012年选取与气象站点相邻的一个环境空气质量测点对PM2.5进行了研究性监测,测点距地面23m,全年PM2.5质量浓度在19~284μg/m3之间,年均质量浓度为89μg/m3,月均质量浓度最高的为1月.系统分析全年PM2.5监测质量浓度与相邻气象测点灰霾、能见度观测数据之间的关系,得到以下结论:宜昌市城区PM2.5污染质量浓度与灰霾观测值相关性不强,但与能见度的观测值显著相关;全年能见度降低受PM2.5污染的影响具有季节性,2、5~6三个月与7~9三个月及4、10~11三个月,这3组月份内的PM2.5与能见度之间的回归曲线基本一致,全年中3月份影响最大,而1月份最小,主要与气温、风速、降雨因素有关.     

土地利用与景观格局对PM2.5浓度的影响--以深圳市为例

以深圳市为研究区,利用空气质量监测站点PM2.5浓度数据,选取类型水平的景观类型所占比例(PLAND),边缘密度(ED),以及景观水平的蔓延度(CONTAG),斑块数量(NP)和斑块平均面积(AREA_MN)共5个景观指数,并结合道路长度、餐饮点分布数量、海拔和土地利用类型等影响PM2.5浓度的因子,运用相关分析和多元逐步回归分析方法,探究深圳市土地利用和城市景观格局对PM2.5浓度的影响。结果表明:1)土地利用中,植被对PM2.5浓度的削减起着至关重要的作用;2)城市各类型景观格局特征中,组成特征(PLAND)和结构特征(ED)对PM2.5浓度的影响显著;3)城市整体景观中,景观水平的破碎度与PM2.5浓度关系密切。研究结果可以加深对景观生态学中过程–格局相互作用的认识,为大气污染防治和城市景观格局的规划管理提供参考和借鉴,同时在监测数据缺失的情况下,提供一种借助景观指数估算PM2.5浓度的方法。     

基于无线传感网络的大气环境pm2.5污染状况实时监测

大气环境中以PM2.5污染问题最为突出。由于无线传威网络的迅速发展为大气环境的实时监测提供了便利条件,于是提出对PM2.5污染状况进行监测。首先,以大气光谱吸收原理为基础,将谐波检测技术与双光路差分法结合后对气体中的PM2.5颗粒浓度物进行检测。由于气体中颗粒物对光谱吸收受波长影响,通过利用激光器的调频特性对发射光源进行调整,获取的输出光信号与调制频率相关,从而得到谐波分量信号中的大气PM2.5颗粒物浓度。其次,运用无线传感网的网络路由器将信号传输到监测终端,并利用人工鱼群理论对目标区域的网络覆盖率、未休眠节点及系统能耗等进行优化,达到有效采集PM2.5浓度信号以完成污染状况监测的目的。实验证明通过对大气环境PM2.5污染状况的有效监测为雾霾治理提供了数据支持。     

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。     

基于云模型的PM_(2.5)污染程度评价

空气污染问题是近期公众关注的焦点问题.考虑污染因子PM2.5污染程度的模糊性和随机性,采用武汉市130个以PM2.5为首要污染物的AQI数据,利用云模型建立了空气质量评价体系,并用于PM2.5污染程度评价.以PM2.5指数88为例,评价其属于良好等级的隶属度区间为[0.64,0.87],属于轻度污染等级的隶属度区间为[0.03,0.13],最终评价为良好等级,与国家标准一致,但信息表达更充分.结果表明:采用云模型进行空气污染程度评价,实现了空气质量分级评估随机性与定性语言表达模糊性的统一,更符合人类对事物的认知规律.云模型评价空气质量是国家评价标准的有益补充.     

南宁市PM2.5浓度与气象因素的关系研究

摘 要 空气污染主要与污染源的排放、气象条件、地形地貌三方面因素有关。对南宁市空气质量指数与气象因素的关系进行研究,进一步探究空气污染的主要污染源PM2.5与气象因素之间的关系,分析了促进空气污染发生的气象条件。并在此基础上建立多元线性模型对空气污染物PM2.5的浓度值进行预测。结果表明预测模型拟合度R2值最大达到了0.747,说明了该模型预测效果良好并能够适用于南宁市空气污染物PM2.5的监测和预报。