南通市大气污染物浓度变化特征及其与气象因素的关系

为了厘清南通市大气污染浓度的变化情况以及与气象因素之间存在的关系,分析南通市大气污染物潜在的输送来源。文章利用南通市2018年全年大气污染物资料和同期气象观测要素资料,对SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5污染物的时、日、月、季浓度变化规律及其与气象因素之间的关系进行分析,并结合南通市2次重污染天气过程,使用后向轨迹模式HYSPLIT4分析南通市大气污染物的主要来源。结果表明：SO2、NO2、CO、PM10和PM2.5浓度均呈现夏季最低,其次是秋季,冬、春季浓度最高,O3浓度呈现明显春、夏季高于秋、冬季。SO2、NO2、CO、O3年平均排放量均较低。一天当中不同时间段,气象因素影响情况不同导致污染物的浓度不同。O3浓度变化跟NO2浓度变化呈明显负相关性。O3污染最高的天气,一般是气压较低,能见度较好的晴朗天气。而研究发现,PM2.5在气温较低、湿度高、气压高、日降水量较小、能见度低且风速较小的气象条件下,污染浓度更容易升高。NO2在低温高湿,气压高且风速较小的气象条件下时跟容易堆积。NO2、CO、O3与6种常规气象要素均存在显著相关性。O3跟气象要素之间相关性关系正好与其他5种污染物相反(湿度除外)。通过两次重污染天气过程的后向轨迹分析,南通市大气污染物来源既有西北和偏北气流的长距离输送,也有偏西和偏南气流的区域性源。     

一次冷空气前后广州大气污染研究

以冷空气过境前后的广州市污染物数据为基础,运用Shapiro-Wilk检验、Pearson积矩和Spearman秩等方法,探讨PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO的污染特征及变化规律.结果表明,PM2.5、PM10高浓度出现在8—9时和17—18时,低浓度出现在12—13时和0—1时.PM2.5和PM10相关性显著,PM2.5/PM10=0.62⁰.83,冷空气对PM2.5和PM10都有较好的清除作用.SO2浓度在7—8时出现峰值,3时出现谷值,良好的气象条件对SO2有明显的清除作用.NO2、CO高浓度出现在9时和19时,低浓度出现在15时和3时.冷空气对NO2有一定的清除作用,对于CO浓度增大的异常情况,推断与广州以北地区燃烧生物质有关.O3浓度日变化呈现单峰特征,15时浓度最高,5时浓度最低,冷空气在夜间过境对O3浓度影响较小.O3与CO、NO2存在显著的负相关,在光化学反应时间段O3/CO=0.060.83,冷空气对PM2.5和PM10都有较好的清除作用.SO2浓度在7—8时出现峰值,3时出现谷值,良好的气象条件对SO2有明显的清除作用.NO2、CO高浓度出现在9时和19时,低浓度出现在15时和3时.冷空气对NO2有一定的清除作用,对于CO浓度增大的异常情况,推断与广州以北地区燃烧生物质有关.O3浓度日变化呈现单峰特征,15时浓度最高,5时浓度最低,冷空气在夜间过境对O3浓度影响较小.O3与CO、NO2存在显著的负相关,在光化学反应时间段O3/CO=0.06⁰.12,O3/NO2=10.12,O3/NO2=1².     

中山市灰霾天气与相关污染物的关系分析

根据中山市四个空气质量自动监测站和中山市气象局的监测数据,统计2008年和2009年全市PM10、NO2、O3的浓度值与灰霾天气出现天数。分析了它们的月变化趋势和PM10、NO2、O3与灰霾天气的相关关系。结果表明PM10、NO2、O3和灰霾天气有明显的季节变化规律,PM10、NO2与灰霾天气有较好的相关性,其中PM10与灰霾天气的相关水平达到0.9以上;O3与灰霾天气也有一定的关系,但相关水平较低。     

基于多元时间序列的哈尔滨市PM2.5影响因素分析

为探究哈尔滨市PM2.5与其他空气污染物和气象因子间的动态关系,基于哈尔滨市2013-2018年日值空气质量数据和气象观测数据建立PM2.5质量浓度的多元时间序列模型.利用相关性较强且平稳的空气污染物(包括SO2,NO2,PM10,CO和O3)和气象因子(平均气温、极大风速、累计降水量、日照时数和平均气压)建立PM2....     

基于主成分分析法的城市大气主要污染物关系研究

大气污染物是造成城市居民呼吸系统疾病高发的重要原因,研究城市大气主要污染物关系有助于有关部门采取针对性的治理措施.调查16个城市大气污染现状,借助SPSS软件,采用主成分分析法,对SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3等6个大气主要污染物数据进行分析计算.提取占总方差84.364%的2个因子来反映空气的污染程度,分别为:1)PM2.5、PM10、CO和SO2;2)O3.主成分分析法可以准确探讨出空气各污染物的内在关系,该结果有助于为环保部门的治理工作提供参考.     

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。     

基于神经网络的PM2.5预测模型

目前PM2.5的计算主要采用物理方法,其成本较高.为此,通过采集空气中O3,CO,PM10,SO2,NO2的浓度数据,选择神经网络方法建立PM2.5预测模型.实验结果表明,该模型对PM2.5的预测准确率较高.     

合肥市灰霾大气污染特征浅析

根据《灰霾污染日判别标准(试行)》判别标准,合肥市2013年PM10、PM2.5等浓度值及天气统计数据,分析了灰霾天气下,不同PM2.5浓度区间及不同PM2.5/PM10区间的气象特征。在非灰霾天气下,剖析了降水、无降水,能见度5km及无降水,能见度5km且相对湿度95%,主要是有雾或者雾霾混合的天气下的气象特征。得出如下结论:合肥市灰霾天气主要出现在1月和12月,这个期间降水量低,轻微的降水沉降颗粒物效果不明显,风速明显低于非灰霾时期,不利于颗粒物扩散,气压呈增加趋势,增加了大气的温度性,也不利于污染物扩散,导致污染物浓度增加。PM2.5是导致灰霾天气的主要原因。     

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.     

珠江三角洲城市群灰霾天气主要污染物的数值研究

主要利用美国第三代空气质量模式系统Models-3(MM5/SMOKE/CMAQ),设计三重嵌套网格对2004年9月26-30日珠江三角洲城市群一次灰霾天气过程进行数值研究,通过对主要大气污染物如PM10、CO、SO2和NOx的模式结果与观测对比分析表明,模式较好地模拟出了大气污染物的变化趋势,与观测结果比较一致,再现了污染物浓度呈周期性日变化的重要特征。结果还表明,在这次灰霾天气过程中珠江三角洲城市群大气污染物的水平分布具有区域性,存在3个高值中心,污染物的高值中心对应着大城市。污染物主要积聚在大气边界层内,形成近地面高浓度,这是造成此次灰霾天气的直接原因。     

Variability and reduction of atmospheric pollutants in Beijing and its surrounding area during the Beijing 2008 Olympic Games

The Beijing-Tianjin-Hebei Atmospheric Environment Monitoring Network was established by the Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences. The goals of the network were to monitor and provide warnings of the atmospheric quality in Beijing and its surrounding area during the Beijing 2008 Olympic Games. The results showed that the atmospheric complex pollution exhibited high concentrations of ozone and fine particles and oxidation in summer, with a ubiquitous regional source. The regional mean concentrations of SO₂, PM_2.5, NO₂, and O_{3_8h max} (the maximum daily 8 h mean) and O_x were 22±11, 90±40, 25±5, 136±35 and 112±21 μg/m³ in summer, respectively. During the Olympic Games, the mean concentration of SO₂, PM_2.5, NO_{2, O3_8h} max, and O_x were 12.5±4, 56±28, 23±4, 114±29, 95±17 μg/m³ in the region, respectively, and fell by 51.0%, 43.7%, 13%, 20.2%, and 18.9%, respectively, compared to the prophase mean before the Olympic Games. The concentration of atmospheric pollutants declined significantly and achieved the “Green Olympics” control goal of air quality. After the Olympic Games, SO₂, PM_2.5 and NO_x increased significantly as the temporary atmospheric pollution control measures were terminated.     

Emission inventories of primary particles and pollutant gases for China

Detailed high-resolution emission inventories of primary particles(PM2.5,BC and OC) and pollutant gases(SO2,NOx,NH3,CO and VOCs) for China in 2007 were constructed on the basis of the latest fuel consumption data,mostly at the county level,and from socio-economic statistics and data on fossil and biomass fuels obtained from government agencies.New emission factors reflecting local features were also used.The calculated emissions were 13.212 Mt PM2.5,1.4 Mt BC,2.946 Mt OC,31.584 Mt SO2,23.248 Mt NOx,16.017 Mt NH3,164.856 Mt CO and 35.464 Mt VOCs.The national and regional emissions were gridded with 0.5°× 0.5° resolution for use in air quality models.Larger emissions were found in eastern and central China than in western China.The emissions estimated here are roughly equal to those obtained in previous studies,but with different contributions from because of seasonal changes in residential heating and biomass combustion.Finally,uncertainties in inventories were analyzed.     

重庆涪陵大气污染物特征及其与气象要素的关系

利用重庆涪陵2010—2014年空气质量监测数据和同期的气象资料,分析了涪陵地区大气污染物的变化情况与气象要素的相关关系.结果表明:涪陵从2010到2014年空气质量有变好趋势,迎宾大道和兴华中路的空气质量总体较好,AQI指数优良天数分别占87%和85.6%,PM_(10)为涪陵首要污染物.PM_(10),SO_2质量浓度具有周期性变化特征,从1月至12月为先降低后升高的趋势,每年较冷的12月、1月、2月PM_(10)质量浓度值较高,较热的月份质量浓度值较低.NO_2质量浓度年际间变化幅度较小.PM_(10)与气温、降水量、相对湿度、平均风速具有负相关性,与气压具有正相关,即气温越高、降雨量越大、气压越低、风速越大,PM_(10)质量浓度越低.SO_2,NO_2与气温、气压、降水量均为负相关,与相对湿度正相关.不同月份大气污染物与气象要素的相关性存在较大差异.     

南宁市一次严重空气污染期间颗粒污染物特征及气象条件分析

利用南宁市环境保护监测站2010年11月5日至12(污染个案期)在南宁市区振宁花园、市监测点、区农职院、大自然花园4个有代表性的国控环境空气监测点观测到的空气质量数据,分析颗粒污染物PM10和PM2.5的浓度变化及PM2.5的主要化学组分浓度,再利用广西气象服务中心观测的天气数据分析污染个案期的气象条件。结果表明:此次长时间空气污染重,南宁市大气中的颗粒物出现显著升高,颗粒物为此次诱发长时间空气污染物的首要污染因子,颗粒物中的组分以有机质OM和硫酸盐为主;观测时段内气象因素对空气污染存在重要影响,来自湖南方向的污染气团对南宁市的长时间轻微污染也存在一定影响。     

燃煤电厂锅炉PM2.5现场实测与排放特征研究

采用自设固定源PM_2.5稀释采集系统对陕西省关中地区多个燃煤电厂烟气中的颗粒物开展了现场实测与样品化学源组分分析。结果表明：4个燃煤电厂PM_2.5、PM₁₀占颗粒物比重差异较大（PM_2.5占比范围为6.92%~54.34%,PM₁₀占比范围为36.36%~73.02%）;4个燃煤电厂数浓度水平最高值（2.0×10⁴~4.0×10⁵个/cm³）差异较大,相差约1个数量级;燃煤电厂PM_2.5小粒径段颗粒物质量浓度占比大多较低,但其对PM_2.5数浓度贡献却很大（最小值>95%）,大粒径段颗粒物则相反;煤粉炉PM₁/PM_2.5较大,占比范围为35.29%~51.35%,循环流化床锅炉PM₁/PM_2.5较小,占比范围为16.62%~21.47%;SO₄^2-是燃煤电厂PM_2.5中最丰富的离子成分,各电厂SO₄^2-占总离子浓度比重范围为50.02~65.52%,Na⁺和Ca²⁺位于第2或第3位;各燃煤电厂主要检出无机元素是Si、Al、Ca、Na、Fe、Na等地壳元素;燃煤电厂PM_2.5、PM₁₀和颗粒物的排放因子范围分别为0.001~0.028 kg/t、0.002~0.086 kg/t、0.003~0.236 kg/t;除尘设施组合越复杂先进,排放因子就可能越小。     

Effects of ambient air pollution on allergic rhinitis among preschool children in Changsha, China

Prevalence of allergic rhinitis has rapidly increased among Chinese children,but the reasons are unclear.Recent findings have suggested that exposure to outdoor air pollutants may increase the risk of allergic rhinitis,but the results were inconsistent.This study further investigated the effect of outdoor air pollutants on allergic rhinitis among preschool children.A standardized questionnaire on health,home and environmental factors was conducted for 4988 children aged 1–8 in the city of Changsha,and the concentrations of PM10(particle diameter 10 m),sulfur dioxide(SO2)and nitrogen dioxide(NO2)during 2006–2011 were acquired from the official web of Changsha Environmental Protection Agency.Results showed that the prevalence of children’s doctor diagnosed rhinitis was 8.4%(95%confidence interval[CI]7.0%–10.0%).It was found that the prevalence of rhinitis was not associated with site-specific background concentrations of air pollutants,but significantly positively correlated with age-related accumulative personal exposure of PM10,SO2and NO2.We conclude that age-related accumulative personal exposure to ambient air pollution may play an important role in the development of rhinitis.     

石家庄市冬春季环境空气中挥发性有机物的污染特征

为了深入探究石家庄市冬春季环境空气中挥发性有机物的污染特征,采用EPA TO-15方法定性定量分析了石家庄市冬春季环境空气中62种挥发性有机物的污染特征,对比了环境空气中VOCs浓度的季度、月度变化情况,以及VOCs与PM2.5浓度之间的相关性,分析了环境空气中主要VOCs组分的来源。结果表明:在石家庄市冬春季环境空气中定量检测到其中的40种VOCs,主要有丙酮、苯、四氯化碳、二氯甲烷、甲苯、乙酸乙酯等;未定量的组分中,检测出了较高的乙酸丁酯、丁烷、乙醇等。在雾霾天气,PM2.5浓度和环境空气中VOCs浓度具有较好的正相关性。     

室内PM2.5暴露水平影响研究

近年来,雾霾天气频繁发生,大气污染已引起世界范围的殷切关注;并且成为世界共同研究的课题,其中细颗粒物污染已成为首要问题。而伴随着生活方式的转变,人们越来越注重室内空气品质,因此,室内PM_(2.5)污染已成为亟需解决的问题。通过分析室内PM_(2.5)污染来源以及对人体健康的影响,进行了关于室内PM_(2.5)暴露水平影响的实验研究。结果表明,吸烟是室内PM_(2.5)的主要来源;吸烟时会使室内PM_(2.5)暴露水平显著升高;烹饪会使室内PM_(2.5)暴露水平严重超标;人员活动产生的细颗粒物强度取决于室内的人数、活动类型、活动强度等;室内PM_(2.5)暴露水平受室外影响较大,呈现明显的正相关性。     

盆地气候条件下成都城区O_3与NO_2相互作用的时间尺度分析

应用去趋势互相关分析法对比分析了成都市2013年7月1日至8月31日和2014年1月1日至2月28日等2个时间段4个大气环境监测站点近地面O3与前体物(NO2)小时平均浓度的相关性及其时空演化尺度特征.研究表明,成都市4个监测站点近地面O3与NO2小时平均浓度波动的相关性在一定时间尺度内具有长期持续特征.并对成都市夏季和冬季近地面O3与NO2相关性进行了对比分析,探讨了导致此种差异的原因.结果表明,不同的气象条件下成都市O3与NO2相互作用的时间尺度存在显著差异.其差异性可能与成都市独特的盆地气候特点以及当地夏季与冬季太阳光辐射、日照数、气温等气象因子有关.研究结果有助于进一步加深对盆地气候条件下成都市O3污染特征的认识.     

SNOX法催化脱除模拟烟气中NO○x及SO2实验研究

为了实际考察SNOX方法的工艺条件对烟气中NO○x及SO2的催化脱除效果,针对NO○x的催化还原反应,采用浸渍法制备CuO/γ-Al2O3催化剂,考察了反应温度、空间速度、n(NH3)/n(NO○x)、SO2浓度对NO○x转化率的影响;针对SO2催化氧化反应,采用筛选出的V2O5催化剂,实验考察了反应温度、空间速度、n(O2)/n(SO2)对SO2转化率的影响.以实验研究成果为依据,进行了反应动力学计算.研究结果表明,在实验确定的最佳工艺条件下,NO○x还原率可达87.5%,经两级氧化SO2的转化率达94.3%.