2000-2004年山东中西部五城市大气污染变化特征

以2000-2004年山东省中西部五城市(济南、济宁、德州、淄博、泰安)的主要大气污染物SO2、NO2、PM10的浓度资料为依据,分析了2000-2004年五城市主要大气污染物的季节变化特征以及年际变化趋势.根据2004年五城市主要大气污染物SO2、NO2、PM10的日均浓度值,分析了2004年五城市的空气质量现状.结果显示:2004年五城市的空气质量,济南市最差,其次是淄博、德州、济宁,泰安市最好.大气污染物浓度呈明显的季节变化特征,冬季污染最严重,夏季空气质量最好;总体来说,2000-2004年大气污染物SO2、PM10浓度呈逐年下降趋势,NO2浓度没有明显的变化趋势,到2004年,PM10污染浓度依然较高,是最主要的大气污染物.同时分析了引起大气污染物浓度变化的原因,表明大气污染物浓度的变化是地形、污染源和气象条件等因素共同作用的结果.     

拉萨市几种空气污染物浓度变化与气象要素之间的关系分析

文章利用2000年6月至2005年12月拉萨市几种主要污染物SO2、NO2及PM10的浓度逐日监测数据,以及风速、风向、降水、水平能见度及太阳总辐射量等资料,分别对拉萨市几种主要污染物浓度与同期气象要素之间的关系进行了分析,并针对冬夏气候特点,分析了夏半年、冬半年拉萨市NO2污染物浓度与太阳总辐射量的相互关系。结果表明：拉萨市空气质量总体上保持良好水平;三种污染物浓度与降水强度呈显著负相关;SO2和NO2浓度与风速呈负相关,与风向变化不大,而PM10与风速、能见度呈正相关关系;在干（冬）季时,NO2的浓度值要比湿季时略高,且NO2浓度值与太阳总辐射量之间呈负相关。     

拉萨市几种空气污染物浓度变化与气象要素之间的关系分析

文章利用2000年6月至2005年12月拉萨市几种主要污染物SO2、NO2及PM10的浓度逐日监测数据,以及风速、风向、降水、水平能见度及太阳总辐射量等资料,分别对拉萨市几种主要污染物浓度与同期气象要素之间的关系进行了分析,并针对冬夏气候特点,分析了夏半年、冬半年拉萨市NO2污染物浓度与太阳总辐射量的相互关系。结果表明:拉萨市空气质量总体上保持良好水平;三种污染物浓度与降水强度呈显著负相关;SO2和NO2浓度与风速呈负相关,与风向变化不大,而PM10与风速、能见度呈正相关关系;在干(冬)季时,NO2的浓度值要比湿季时略高,且NO2浓度值与太阳总辐射量之间呈负相关。     

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。     

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。     

烟台市区大气中SO_2、NO_X及PM_(10)的时空分布规律研究

以2006—2007年烟台市区大气中SO2、NOX、PM10的监测数据为依据,分析了这3种大气污染物的时间、空间分布特征.结果表明:烟台市大气污染物浓度较低,空气质量较好.主要污染源为采暖排放、机动车排放与风沙影响.SO2、PM10污染呈明显的季节变化,SO2采暖季排放上升明显,PM10在春、秋的风沙时期保持较高的值.各污染物呈明显的区域性分布,SO2、PM10污染多集中在只楚工业区,NOX污染多集中在城市中心区域.     

基于 VAR 模型的重庆市大气污染物分析及研究

目的 研究重庆市首要空气污染物 PM2. 5 与 PM10 、SO2 、NO2 、CO、O3 的动态影响关系,为政府制定防治大气 污染措施及相关政策提供有价值的建议。 方法 收集重庆市 2021-05-01—2021-10-31 日的 PM2. 5 、PM10 、SO2 、 NO2 、CO、O3 这 6 项大气污染物的日浓度数据,利用 Eviews8. 0 软件,对原始数据进行序列平稳性检验;根据 Granger 因果检验结果选择变量,建立时间序列 VAR 模型,并检验模型的稳定性;利用广义脉冲响应分析和方差分 解分析,研究各污染物浓度对 PM2. 5 的动态影响及相对重要性。 结果 Granger 因果检验表明:PM10 、SO2 、NO2 、O3 是 PM2. 5 的 Granger 原因, CO 不是 PM2. 5 的 Granger 原因;广义脉冲响应分析表明:NO2 对 PM2. 5 的影响最大;方差 分解分析表明:NO2 的浓度对 PM2. 5 的影响最大;O3 对 PM2. 5 的影响次之,对 SO2 的影响作用最小。 所以,从长期 影响效应看,NO2 对 PM2. 5 具有长期较大的影响,SO2 对 PM2. 5 的影响最弱。 结论 防治 PM2. 5 对重庆市空气的污染 应着重控制 NO2 的污染,因此,政府应大力发展绿色交通,控制交通污染;大力监管高污染行业,将烟雾、粉尘、颗粒 物等排放量较大的行业作为工业污染源治理的重点;大力发展清洁能源,加快化石燃料替代资源的开发利用。     

北京市2014年大气污染物空间分布特征分析

基于地理信息系统ArcGIS 10.2平台,采用反距离权重空间插值模型对2014年北京市35个环境质量监测点监测到的主要大气污染物:一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO2)、臭氧(O3)、可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)和二氧化硫(SO2)质量浓度年均值的变化规律及空间分布特性进行了分析.结果表明,在质量浓度分布上,2014年北京市CO、NO2、SO2、O3、PM10、PM2.5这6类大气污染物的质量浓度分别位于1～3 mg/m3、17.22 ～ 105.4 μg/m3、14.27～25.75 μg/m3、27～ 81μg/m3、76 ～ 179 μg/m3、67 ～ 123 μg/m3范围内.由此可知,北京市2014年大气污染物年均质量浓度除PM10和PM2.5外的其余污染物质量浓度并不高,都在轻度污染范围之内;在空间分布上,除O3质量浓度空间分布上呈现出北高南低的特征外,其余污染物均呈现南部、中部质量浓度较高,北部地区质量浓度较低的特征.     

太原市大气污染现状及监测站点优化

基于2008年12月至2009年11月太原市大气中SO2、NO2和PM10日均浓度值,评价了太原市的大气污染状况,并对监测站点进行了优化设计。结果显示:太原市大气中SO2、NO2和PM10年均浓度分别为0.105 mg/m3、0.060 mg/m3和0.197 mg/m3,接近或超过国家环境空气质量年均值三级标准。受气候和地形的影响,太原市大气中SO2、NO2和PM10呈现明显的季节变化和地域分布特征。利用物元分析法对原有的监测站点进行了优化后显示,现有的8个监测站点优化为5个后,仍能准确的反应太原市的大气污染状况。     

北海市城区大气污染物变化特征与地区生产总值的关系

利用北海市2002～2012年中NO2,SO2和PM10浓度的监测数据,分析城区大气污染物的月变化、季节变化、年变化、空间分布以及地区生产总值（GDP）增长对污染物浓度的影响.结果表明：北海城区大气环境质量整体状况较优,主要污染物NO2,SO2和PM10污染物浓度具有明显的时空变化,污染物在时间上呈冬高夏低的季节性变化,并受季风、降水湿沉降的影响明显;在空间上,污染物呈南高北低的区域性变化,市区及近郊高于远郊.污染物浓度和GDP增长关系明显,GDP增长幅度较污染物增长幅度大,两者之间存在着显著线性相关关系.北海市第一产业（农林牧渔业）和第三产业（服务业）对污染物排放量贡献大于第二产业（工业及建筑业）.     

广西城市环境空气质量变化趋势分析

根据2005～2009年广西14个设区市的环境空气监测数据,统计和分析了主要污染物浓度以及环境空气综合污染指数和污染负荷系数的年际变化特征及趋势,探讨影响空气质量的主要因素.结果表明,广西城市环境空气质量保持良好的水平,二氧化硫和可吸入颗粒物浓度总体上呈现下降的趋势,二氧化氮的污染程度虽然比较小,但是其浓度却逐年上升....     

呼和浩特市大气污染物浓度与气象要素的灰色关联分析

基于呼和浩特市大气污染和同期气象要素的监测数据,采用灰色关联度方法,研究了气象要素对PM10、SO2、NO2污染物浓度时空变化的影响.结果表明,对PM10影响最强的气象要素是日平均风速,而对SO2和NO2影响最强的气象要素是日平均相对湿度,逆温强度对三者的影响次之,总云量对其影响最弱.研究结果可为呼和浩特市大气污染预报提供有效依据.     

西安市大气环境容量估算研究

为估算西安市大气环境容量,了解西安市大气环境质量现状,用国标《制定地方大气污染物排放标准的技术方法》中规定的以箱模型为基本模型推导出的宏观总量控制A值法,结果为西安市SO2,NO2,PM10大气环境年容量分别为4.2450×10^4,3.7351×10^4,9.5937×10^4t。估算结果表明,SO2和NO2环境容量剩余,可以满足当前工业生产的需要,而PM10的排放量已超过了西安市环境的承载力。     

基于遥感监测的大气污染物减排成效评估——以湖北省“十一五”以来SO2与NOx减排为例

我国从“十一五”开始实施了一系列严格的大气污染物减排措施.然而,由于大气污染源复杂多样,尤其对分散污染源监测上存在盲区;相关的统计数据可能无法准确反映切实的减排成效.卫星遥感技术作为一种大范围全覆盖的监测手段,能反映大气污染物的时空变化趋势,从而客观反映减排成效.因此,研究通过对OMI卫星遥感长时序大气污染监测产品的时空趋势分析,解析了湖北省内“十一五”以来SO₂与NO_x减排成效,结果显示湖北省内大部分地区SO₂浓度呈显著下降趋势,NO₂浓度则无显著变化趋势,宜昌、荆门等地区表现为显著增加,亟需重点关注.     

APEC会议前后京津冀空气污染物时空变化特征

 以2014年北京APEC会议前后京津冀地区的PM_2.5、SO₂、NO₂监测数据为基础,通过最优空间插值得到该地区空气污染物质量浓度的空间分布变化图,采用空间自相关与核密度分析法研究了污染物分布的空间差异和变化规律。结果表明,京津冀空气污染物质量浓度具有显著的空间正相关与空间集聚特性,城市群空气污染空间关联密切,PM_2.5热点集中在北京南部、天津、石家庄和保定等地,SO₂热点集中在保定、天津、唐山和石家庄等地,NO₂热点集中在北京-天津-唐山片区和保定-石家庄-邢台片区;不同时段空气污染物质量浓度差异显著,APEC会议前及期间,在冷空气活动与减排措施的双重作用下,污染物质量浓度显著降低,高密度热点区均逐渐向中、低密度区转化,而APEC会议后,受冷空气影响良好空气质量得以短期维持,但污染反弹现象较快出现,高密度热点区污染迅速加强并扩展。     

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...     

泸州市城区空气质量时空变化分析

为了掌握泸州市城区近年空气质量时空变化,对泸州市城区2004-2009年空气质量监测数据进行系统分析。结果表明,近年来泸州市城区空气质量总体良好,平均空气污染指数为80,空气质量优良率在72.33%以上。空气质量有逐步好转的趋势,SO2和PM10年平均浓度明显下降,分别从0.110 mg/m3、0.120 mg/m3下降到0.058 mg/m3、0.070 mg/m3;NO2略有上升,从0.029 mg/m3上升到0.040 mg/m3。污染物浓度时空分布不均,SO2与PM10夏季浓度较低,冬季较高,NO2浓度季节性变化不明显;兰田宪桥、小市上码头污染物浓度总体上高于忠山环监站。