重庆中心城区空气污染特征及气象影响因素分析

根据环境空气质量监测数据和气象观测数据,对重庆中心城区2013—2020年空气污染特征及气象影响因素进行了分析.结果表明:2013—2020年影响重庆中心城区空气质量的大气污染物主要为PM2.5和O3,重度污染日首要污染物基本为PM2.5;PM2.5污染和O3污染均呈现出明显的季节差异,PM2.5超标主要出现在初春、秋...     

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。     

影响银川市城区环境空气质量因素分析

通过对2014年银川市环境空气质量自动监测站监测结果分析,根据频度、首要污染物分布、空气质量单项指数等判断,确定4项污染物PM10、PM2.5、SO2和NO2为研究目标,对他们浓度变化趋势分析得出:银川市环境空气质量综合指数1~6月呈下降趋势9~12月呈上升趋势,环境空气主要污染物浓度随季节变化特征明显,影响银川市环境空气质量的主要因素与自然条件、地理环境有很大关系。     

福州市空气质量变化趋势分析

利用2013—2017年福州市空气质量监测数据,计算出空气污染综合指数和污染物负荷系数,并运用秩相关系数法首次对空气质量新标准实施后增加的PM_(2.5)、O_3等主要污染物变化趋势进行定量分析。结果表明,福州市空气质量整体向好,6项污染物指标呈现"五降一升"趋势,其中PM_(10)和PM_(2.5)浓度显著下降,O_3浓度显著上升;NO_2、SO_2和CO_浓度呈下降趋势。大气十条实施以来,福州市大气污染防治工作初见成效,下一阶段应将臭氧污染防治作为大气污染防治攻坚战的重点工作。     

兰州市环境空气质量变化趋势分析研究

利用2014—2017年中国空气质量在线监测分析平台公布的兰州市监测数据,采用综合指数、空气质量指数和Pearson相关系数法,分析了兰州市环境空气质量变化情况及其与气象条件的关系。结果表明:2014—2017年兰州市环境空气质量变化趋势并不一致,相比于2014年,2015年环境空气质量略有好转,2016和2017年环境空气质量呈恶化状态。近4年PM10和PM_(2.5)两项污染因子污染负荷贡献率均超过55%,是兰州市环境空气质量主要的污染物;除PM10和PM_(2.5)外,其他污染因子均达到国家环境空气质量二级标准。兰州市环境空气质量有明显的季节性变化特征,整体上呈现冬春季差,夏秋季好的趋势;监测的污染因子中,除O3浓度的变化趋势为夏秋季高,春冬季低外,其他污染因子浓度均为春冬季高,夏秋季低;以PM10为首要污染物的天数在逐年降低,但O3成为首要污染物的天数在逐年增加。气温、降水和相对湿度是影响兰州市环境空气质量的主要气象因子;气温升高、降水和相对湿度的增加均有利于改善环境空气质量。     

天津市近五年空气质量变化特征分析

利用天津市2013—2018年空气质量监测数据和同期气象数据,分析了天津市大气主要污染物浓度变化特征及其与气象要素之间的关系。结果表明,自2013年实施"大气十条"以来,天津市环境空气质量逐年改善效果显著,6项主要污染物中,除O_3外,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO_5项污染物浓度均明显下降。与京津冀13个城市平均水平相比,天津市2018年环境空气质量总体略好,但与首批实施新环境空气质量标准的74个重点城市平均水平相比仍有一定差距。降水、风速、湿度和温度等气象要素对于天津市空气质量影响显著,风速、气温、降水、日照时数与O_3正相关,与其他污染物负相关;气压与SO_2、NO_2、CO正相关,与O_3负相关性,与颗粒物无明显相关性;相对湿度与PM_(2.5)和CO正相关,与SO_2、NO_2负相关,与PM_(10)、O_3无明显相关性。     

近15a兰州市空气质量变化特征及沙尘天气影响

采用2002-2016年兰州市PM10、SO_2及NO_2质量浓度监测数据、空气质量指数和地面常规气象观测资料,统计分析了兰州市的空气质量变化特征及沙尘天气的影响.结果表明,兰州市空气重污染天数减少,空气质量呈好转趋势,首要污染物仍以PM10为主,其污染天数占总污染天数的89%.较重的空气污染主要出现在11-4月,尤其春季的沙尘天气对空气污染有重要影响.兰州市每3～4 a会出现一个沙尘天气多发年, 3类沙尘天气以浮尘为主;沙尘天气的月、季分布特征明显, 90%以上的沙尘天气出现在春季.沙尘天气的PM10年均质量浓度最高,为非沙尘天气的1.2～5.4倍,平均为2.6倍;沙尘天气的PM2.5年均质量浓度比非沙尘天气高2.4倍, SO_2和NO_2的年均质量浓度差别不大.沙尘天气对兰州市PM10月均质量浓度贡献率较大的月份为3、4月,对PM2.5月均质量浓度贡献率较大的月份则持续至5月. 14 a间3类沙尘天气对PM10日均质量浓度的平均贡献率均为正值,对SO_2和NO_2,除沙尘暴对SO_2的贡献率为正值外,其余均为负值, 2013-2016年浮尘对PM2.5日均质量浓度的平均贡献率为110%,扬沙对PM2.5的平均贡献率为-30%.不同强度的沙尘天气对兰州市空气质量的影响体现在细颗粒物和粗颗粒物上有差异.     

黔东南州城市环境空气质量季节性变化特征

以2018年黔东南州16个县(市)城市空气自动监测数据为基础,分析城市环境空气污染物浓度变化趋势、污染物之间相关性以及城市环境空气综合指数,研究黔东南州城市环境空气质量季节性变化特征。结果显示:黔东南州城市环境空气中除CO浓度水平具有不明显的季节特征外,其余SO_2、NO_2、O_3、PM_(10)和PM_(2.5)浓度水平具有明显的季节特征,其中,SO_2浓度高值出现在秋季和冬季;NO_2浓度高值出现在冬季和春季;O_3浓度高值出现在冬季和春季;PM_(10)和PM_(2.5)浓度高值出现在冬季和春季。在0.01的置信水平下,PM_(10)和PM_(2.5)的Pearson相关系数达到0.962,具有极强的正相关,初步判断PM_(10)和PM_(2.5)是影响黔东南州城市环境空气质量季节性变化的主要污染物。从全年空气质量变化趋势来看,黔东南州城市环境空气质量从好到差依次为夏季、秋季、春季、冬季,PM_(10)和PM_(2.5)浓度的高低直接影响城市空气质量综合指数的变化。     

黎平县大气环境质量综合评价

为了评价黎平县大气环境质量状况,查明污染大气环境的影响因子,在参照国家大气环境质量标准的基础上,选取SO_2、NO_2、PM10作为评价因子,运用模糊数学方法对黎平县大气环境质量进行定量评价。结果表明:2010—2018年,黎平县大气环境主要污染因子为PM10,其中2014年主要污染物是SO_2;2011—2014年为轻度污染,2015—2018年为清洁且空气质量指数呈现波浪型递增趋势;研究时段大气环境质量整体状况趋向好转。     

太原市近5年环境空气污染物浓度变化与趋势分析

采用综合污染指数法、污染负荷系数法、Daniel趋势检验、Spearman秩相关系数法并结合空气质量指数(AQI)数据,探讨了近5a来太原市环境空气污染物浓度变化,结果表明,2015—2019年,太原市SO_2的超标天数和污染物浓度均逐年下降(超标天数由50d下降至0d,污染物浓度由77.55μg·m~(-3)下降至29.52μg·m~(-3));而NO_2的超标天数和污染物浓度均逐年上升(超标天数由2d上升至40d,污染物浓度由43.11μg·m~(-3)升至59.81μg·m~(-3)),变化趋势显著;PM_(10)和PM_(2.5)的变化表现出一定的波动,变化趋势不显著;空气综合污染指数呈现先升高后降低的趋势,环境空气污染在冬季较为严重.可吸入颗粒物(PM_(10)和PM_(2.5))历年的负荷系数均显著高于SO_2和NO_2,空气污染物以可吸入颗粒物为主.从各年AQI累积的数值之和来看,空气污染有逐渐加重的趋势.     

重庆市大气污染物分布特征及影响因素分析

基于重庆市2014—2018年的六大气体污染源PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO、NO_2、O_3的月均浓度数据以及AQI(空气质量指数),对污染物的月度变化、季度变化、年度变化特征进行了描述性的分析,再根据收集的7个变量数据,运用多元回归分析,建立AQI与六大污染物之间的回归方程,运用分位数回归,对主要污染源在各个分位点上的变化进行分析。     

龙岩市中心城区大气污染特征与相关性研究

为了解龙岩市中心城区大气环境质量现状,利用2016—2019年龙岩市中心城区6种大气污染物监测数据进行统计分析,结果表明,2016—2019年,龙岩市中心城区SO_2、CO和NO_2三种污染物质量浓度年际变化平稳。O_3的质量浓度年际变化呈明显上升趋势。PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度于2016—2018年呈上升趋势,2019年则下降。龙岩市中心城区SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)和CO的空气质量分指数(IAQI)具有冬季最高、夏季最低的特征,O_3的IAQI则是秋春季高,冬季最低。PM_(10)、PM__(2.5)、NO_2和CO日间浓度变化呈现双峰特征,O_3和SO_2日间浓度变化呈单峰分布特征。通过对一次臭氧超标事件的模拟表明,外来输入和本地的臭氧污染物的集聚是臭氧超标的原因。分析各种污染物间的关系表明,SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)和CO浓度之间呈显著的两两正相关。O_3与CO、SO_2、NO_2呈显著负相关,与PM_(10)、PM_(2.5)呈正相关。     

滇东地区城市空气污染变化特征及其与气象条件的关系

基于滇东城市曲靖2014-2018年2个国控空气质量监测点的逐日空气质量指数和6种空气污染物(SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、CO和O_3)逐小时浓度资料以及同期气象要素数据,统计分析了曲靖主城区空气污染变化特征及气象因子对污染物浓度分布的影响.结果表明:①2014至2018年,曲靖主城区空气质量优良率为97%-99.7%,污染日数呈逐年减少趋势,首要污染物以PM_(10)、PM_(2.5)和O_3为主.②曲靖主城区空气质量呈现出夏秋季节较好、冬春季节较差的季节性特征.③6种污染物浓度各自表现出不同的季节性变化和日变化特征.气象条件影响着曲靖主城区污染物的扩散、迁移和转变.④风速与SO_2、NO_2、CO和PM_(2.5)浓度具有较好的负相关关系;与O_3浓度呈正相关关系;风速对PM_(10)影响较复杂,当风速小于2 m/s时有利于PM_(10)扩散,当风速超过2 m/s时反而导致PM_(10)浓度增加.⑤地面盛行西北风和东南风时,SO_2、NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)浓度较高;地面盛行西南风时,O_3浓度达到最高值.⑥降水对6种污染物具有显著冲刷清洁作用.⑦温度与O_3浓度呈显著性正相关关系,与NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)浓度呈显著性负相关关系;与SO_2浓度关系不显著.⑧相对湿度与O_3、PM_(10)和PM_(2.5) 3种首要污染物浓度呈显著性负相关关系;与SO_2、NO_2和CO 3种非首要污染物浓度的关系不显著.     

四川盆地城市群6种大气污染物的时空分布

利用四川盆地18个城市2015-2016年6种大气污染物质量浓度资料,采用了集中期、集中度和变异系数等统计学方法,对该地区大气污染的时空分布特征进行了分析,将四川盆地划分为3个区进行对比研究.结果表明,四川盆地18个城市中,大气污染最严重的是自贡市,年均空气质量指数为100,污染天数占总天数的37.6%;污染最轻的是广元市,年均空气质量指数为57,污染天数占总天数的4.5%.四川盆地3个区域按照污染物质量浓度高低以及出现污染天数的长短排序均为:川南经济区成都平原经济区川东北经济区.研究时间段内,18个城市PM_(2.5)年均质量浓度达标的只有广元市;PM_(10)年均质量浓度达标的只有广元市和巴中市;SO_2年均质量浓度18个城市均达标;NO_2年均质量浓度除成都市和重庆市外,其他16个城市均达标;所有城市的CO和O_3日质量浓度均达标.近36年来,颗粒物和SO_2质量浓度呈现不同程度降低,表明国家对大气污染物排放的管控措施对颗粒物和SO_2污染改善明显.污染物PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2和SO_2质量浓度的季节变化为冬季高,夏季低;O_3质量浓度季节变化则为冬季低,夏季高.PM_(2.5)、PM_(10)和O_3质量浓度高的时段相对于SO_2、NO_2和CO来说更为集中,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO高质量浓度时段主要集中在1月左右,O_3高质量浓度时段主要集中在6月左右.不同城市间SO_2和NO_2质量浓度差异明显,其他污染物质量浓度分布则较为均匀.     

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。     

近两年武汉市环境空气质量时空分布特征及污染源解析

运用主成分分析和聚类分析法,对2016—2017年武汉市环境空气10个国控点10个市控点的6个空气质量指标数据进行分析,揭示武汉市环境空气质量时空分布差异性,辨识主要污染因子,解析污染成因.结果表明:2016—2017年,武汉市空气质量有变好的趋势,主要是因为PM_(2.5)和PM_(10)同期月均浓度下降; SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)浓度排序依次为:冬春秋夏; CO浓度排序依次为:冬秋春夏; O_3浓度排序依次为:夏秋春冬;武汉市监测点位空气质量从好到坏的顺序为:远郊区中心城区工业园(区)或经济开发区;春季的主要污染物因子为NO_2、CO、O_3、PM_(10),夏季的主要污染物因子为NO_2、SO_2、PM_(2.5),秋季的主要污染物因子为NO_2、PM_(2.5)、CO、O_3、PM_(10),冬季的主要污染物因子为NO_2、CO、O_3、PM_(2.5)、PM_(10);近两年,机动车尾气、工业废气排放以及建筑扬尘构成武汉市空气污染的主要来源,秸秆燃烧对空气质量的影响逐渐减小.     

银川市大气细颗粒物(PM_(2.5))污染现状及影响因素分析

依据2013年银川市城市环境空气质量大气细颗粒物(PM2.5)的监测数据,对银川市环境空气中PM2.5的污染现状、变化趋势及与气象因子关联性进行了系统分析.结果表明,银川市PM2.5的质量浓度变化呈现明显的采暖季和非采暖季2种典型的季节性特征,非采暖季PM2.5的质量浓度与气压呈显著的正相关,与气温、能见度呈显著的负相关,采暖季PM2.5的质量浓度与风向、相对湿度呈显著的正相关,与风速、气温、能见度呈显著的负相关.     

武汉市大气污染特征及变化趋势

以2013—2015年武汉市大气污染物特征及变化趋势为研究对象,对大气污染物综合指数和各污染物单项指数进行分析.其主要结论是:大气污染冬季的污染状况比夏季严重,其中空气质量2013年优于2015年,2014年最差;根据各污染物单项指数,确定颗粒物(PM_(2.5))为大气污染的主要因子;PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO的浓度冬季大于夏季,O_3的浓度夏季大于冬季;根据各污染物之间相关性及气象因素的分析,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO之间均成正相关关系,其中PM_(2.5)与CO的相关性为0.901(P0.01),接近1,说明CO对PM_(2.5)的形成有直接作用;污染物与气象因素的相关性分析,几种污染物与气压、降水量、气温有明显的相关性;根据聚类分析,大气污染变化趋势与季节有关,季节变化特征为夏季春秋季冬季.     

典型会议期间污染调控对城市空气质量影响分析

以2017年5月在南京市举行的首届江苏发展大会期间的空气质量为例,研究空气质量保障措施对城市空气质量的影响。结合气象观测数据、污染物质量浓度观测数据、污染物排放清单等,采用时间序列分析方法分析空气质量变化情况。根据2012年的分类别污染物排放清单和首届江苏发展大会具体保障措施,估算了保障期间南京市污染物排放强度的变化,结果表明:PM2.5和PM10分别减排57%和60%; CO、非甲烷挥发性有机物(NMVOC)、SO_2和NOx分别减排36%、35%、33%和26%; CO、NO_2、SO_2、PM2.5和PM10日均质量浓度分别下降22.5%、30.1%、30.9%、3.94%和19.0%,O_3日均质量浓度上升了32.1%;会后,随着管控措施的取消,除O_3外的主要大气污染物日均质量浓度上升,而O_3日均质量浓度不变。气象条件稳定时,现行的调控措施可以控制南京市除O_3外的主要大气污染物。     

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.