河南省不同地域空气质量特征及其与气象要素的关系研究

基于2014—2016年逐小时安阳、郑州和南阳市空气质量六要素质量浓度及常规地面气象资料,分析了空气质量总体特征及气象要素对主要污染物浓度的影响,结果表明:2014—2016年,河南省空气质量南部好于中、北部,主要表现为南阳的优良天数最多,安阳、郑州的较少.2014—2016年河南省空气质量逐年提高,安阳、郑州和南阳市平均优良天数分别为153、165、178 d,呈逐步增多趋势.河南省夏季污染类型正由煤烟型向油烟型转变,冬季仍以煤烟型为主.夏季空气污染物中PM_(2.5)、PM_(10)污染水平逐年下降,O_38 h污染水平急剧上升,而冬季主要以PM_(2.5)和PM_(10)为主.O_3与气温和风速呈正相关,与气压、降水量和相对湿度呈负相关,相关系数最高的为气温,最低为风速.而PM_(2.5)和PM_(10)与气象要素的相关性与O_3相反.3个城市O_3重污染条件下基本都是以SE风向为主,而PM_(2.5)和PM_(10)重污染条件下多以偏N风和E风向为主.     

九江市PM_(2.5)时间变化特征及其与气象要素的关系

利用2014年-2015年九江市环境监测站污染物浓度监测资料以及常规的气象观测资料,统计分析近两年九江市PM_(2.5)浓度的时间变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:1)2014-2015年年九江市年平均污染日数为68 d,其中首要污染物为PM_(2.5)的天数占64%,重度污染日的首要污染物均为PM_(2.5);2)PM_(2.5)日变化表现为白天扩散晚上堆积,PM_(2.5)的月平均峰值主要出现在10月至次年1月以及5月底至6月初;3)秋冬季的污染主要由污染物水平输送造成,其次出现在不利于污染物扩散的稳定大气层结条件下。春夏交替期的污染主要由秸秆燃烧造成;4)PM_(2.5)浓度与能见度、温度风速、降水量呈显著负相关,而且弱降水有利于污染的加剧,高相对湿度更有利于出现重污染天气。     

咸阳市区颗粒污染物浓度分布特征与气象条件的关系

为研究咸阳市城区大气污染气象条件特征,统计分析了2014—2018年咸阳市城区大气浓度监测数据,对其浓度变化特征进行分析,同时选取冬季污染较重和空气良好的两个时段,对其相应的天气形势、物理量场及污染气象参数进行分析.结果表明:咸阳市城区大气污染物主要是以PM_(2.5)和PM_(10)为主的颗粒物,其季节变化明显,尤其在每年11月至次年3月采暖季最严重,其逐时变化规律明显受到上下班高峰机动车尾气密集排放的影响;重污染期间对流层上层及地面冷空气明显偏弱,关中地区处于均压场控制,对流层低层垂直上升运动偏弱,湿层偏厚偏强;重污染期间混合层高度与颗粒污染物浓度呈明显的负相关,尤其在混合层出现低值次日极易出现重污染天气;静稳指数值与重污染天气呈正相关,重污染期间咸阳市多为静稳天气,颗粒污染物容易聚集导致浓度迅速升高.     

石家庄市一次持续性霾过程气象成因分析及其对能见度的影响

基于地面气象观测数据和环境空气质量监测数据,对2015年12月6～13日石家庄市一次持续性重度霾污染过程进行分析,结果表明:空气湿度大、地面风速小、天气静稳为此次持续性霾的发生和维持提供了有利的气象条件;污染过程中逆温主要为不贴地逆温,逆温的形成滞后于污染的形成,霾严重时段逆温顶发展至高空1 km以上,逆温层厚大于1 km;污染的大部分时段,能见度在1 km以下波动,当PM_(2.5)质量浓度达到一定水平后,相对湿度对能见度的影响高于PM_(2.5)质量浓度;不同情景计算表明,重污染过程中降低相对湿度和控制PM_(2.5)质量浓度均能改善大气能见度,但相对湿度是影响能见度的关键.     

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.     

石家庄市采暖期空气质量特征及其与气象条件的关系

为确定石家庄市采暖期易引发大气污染的气象条件,通过对石家庄市2016—2018年采暖期的空气质量逐日监测数据,以及同期气象观测资料进行研究,分析了石家庄市采暖期的空气质量变化特征,探讨了影响环境数据变化的主要气象要素,筛选并确定了PM_(10)、PM_(2.5)、AQI的污染气象指标。结果表明:石家庄市采暖期内所有天数均为非一级天,其中污染日较多,占69.58%,以PM_(2.5)为首要污染物的天数最多,其次是PM_(10);PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO浓度与气温、变压、风速和混合层高度负相关,与相对湿度正相关(SO_2除外),O_3与气象要素的相关性和上述五种污染物相反;气象要素对大气环境影响的排序为:相对湿度风速混合层高度水汽压变压气温;确定的三种污染气象指标准确率分别是70.37%、70.37%、72.97%。     

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。     

利用单颗粒气溶胶质谱仪研究石家庄市采暖结束前后大气细颗粒物污染特征及成因

2016年3月1日~20日期间,石家庄市区于采暖期结束前后出现两次重污染天气。为探究重污染天气成因,利用位于石家庄市大气自动监测站(20 m)的单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)对两次重污染天气期间的细颗粒物化学组成进行分析;并结合颗粒物质量浓度和气象条件等对重污染天气成因进行了推定。结果表明,3月采暖期(3月1日~15日)期间共发生为期1 d的重度污染天气,主要成因为来自燃煤(贡献率42.6%)和工业工艺源(26.4%)的颗粒物严重累积;采暖期结束后(3月16日~20日)出现了连续3 d的重度污染天气,前期主要成因为来自机动车尾气(25.5%~25.9%)和工业工艺源(23.0%~25.5%)的颗粒物严重累积;后期首要污染源变为燃煤(28.6%)和工业工艺(27.4%)。监测过程中,PM_(2.5)与气象条件的相关性较高,r_(湿度/2.5)=0.76,r_(大气压/2.5)=-0.58,r_(风速/2.5)=-0.65,r_(温度/2.5)=0.35。综合来看,高湿状态下空气的低压静稳和低空传输,共同促使燃煤及工业工艺源的颗粒物累积,二次转化加剧后导致3月4日的重污染天气;而采暖期结束后,在同样不利于扩散的气象条件下,机动车尾气及工业工艺源的颗粒物累积,二次转化加剧,从而导致3月17和18日污染小高峰;不同于前两日,燃煤和工业工艺源的累积,二次转化加剧,导致了3月19日凌晨的污染小高峰。     

太原市冬季一次PM_(2.5)重污染过程特征及来源分析

针对2019年1月2—12日太原市发生的一次PM_(2.5)重污染过程,利用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)分析了PM_(2.5)的化学组成,根据太原市PM_(2.5)源谱库对主要成分进行了来源解析,并结合激光雷达监测综合分析了此次重污染过程的成因。监测结果显示,此次重污染过程中PM_(2.5)浓度超标严重,最高日均质量浓度达298μg·m~(-3),超标2.97倍;重污染期间硝酸盐、硫酸盐和有机碳是PM_(2.5)的主要组分,分别占22.32%、21.71%和18.10%;在线源解析结果显示,污染过程中主要以燃煤源、机动车尾气和工业工艺源为主,分别占30.11%、22.78%和18.42%;激光雷达及气象数据分析表明,此次重污染是受高湿静稳、逆温、边界层高度低等不利气象条件影响,加之区域污染传输和本地污染积累而引起空气质量的恶化。     

南京市一次大气污染事件时空演化特征及影响因素

利用数理统计和后向轨迹方法,分析江苏省南京市2015年全年空气质量指数(AQI)及1月21—27日各污染指标数据,探讨南京市大气污染时空分布特征及影响因素.研究发现:2015年南京市AQI达到污染程度的天数在瑞金路、迈皋桥最多,在玄武湖最少;AQI值在秋、冬季较高,春、夏季较低,推测南京市AQI主要受不同功能区污染排放和不同季节天气变化控制.在1月21—27日大气污染事件中, AQI在仙林大学城最高,为211.094;玄武湖最低,为168.881. PM_(10)平均浓度在奥体中心最大,为229.472,玄武湖最小,为179.932. PM_(2.5)的空间分布情况与PM_(10)类似, SO_2, NO_2和O_3浓度空间差别不大.在此期间, AQI总体呈波动上升趋势, 21日、24日、26日出现3次高峰, 25日和27日下降. PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2浓度变化趋势与AQI呈正相关关系, O_3与AQI呈负相关关系.因此,南京市大气污染在空间上具有明显区域特征,在时间上具有累加特征,同时还受周末效应和天气作用影响;主要污染物为汽车尾气、燃煤燃气和工业废气.气团后向轨迹显示,大气污染源主要来自局地和西北地区, 25日气团方向改变,导致污染物浓度下降,推测南京市大气污染受气团带来的外地污染物及天气变化的综合影响.