上海市2002年以来空气中可吸入颗粒物浓度变化特征

用时间序列的时域分析和频域分析法，探讨2002～2004年空气中可吸入颗粒物（PMIO）浓度的频谱和趋势。结果表明PMIO的浓度呈周期性变化，而且是由三个周期成分构成；即每年有一次周期性升高的慢周期变化，每周有变化一次的周期和每周变化二次的周期。其浓度呈波动下降的趋势；在2002年较高，2003有一定下降，而在2004年又有呈上升波动的趋势，但其值仍远低于2002年的水平，由此可以说明PM10浓度已得到了较好的控制。     

宝鸡市可吸入颗粒物24h浓度变化特征分析

目的 分析宝鸡市区空气中可吸入颗粒物(PM10)24 h浓度变化特征,总结其规律性,以便百姓参考.方法 利用2003～2007年大气自动监测数据,结合气象资料,对宝鸡市区多年监测结果进行统计分析,每年分为采暖期和非采暖期2个阶段分别进行分析.结果 宝鸡市区PM10平均小时浓度值的日变化特征为12月份9点浓度最高,可以达到0.29 mg/m3,每年的3月份凌晨2点其浓度最低值,为0.03 mg/m3,每年的元月到3月中旬和11月中旬到年底,宝鸡市区PM10日平均小时浓度变化幅度较大,在6:00～11:00和17:00～23:00各出现一次峰值.3月份PM10的最小值与最大值相差0.20 mg/m3,2月份PM10的最小值与最大值相差0.12 mg/m3;非采暖期PM10浓度起伏较小,另外全天PM10浓度变化与气象条件和人为因素密切相关.结论 全年各月PM1024 h内的浓度变化规律明显,对宝鸡市居民合理安排出行、PM10控制和治理具有参考价值.     

郑州市大气可吸入颗粒物单颗粒污染特征分析

分析了2005年郑州市大气可吸入颗粒物(PM10)的污染特征,应用高分辨率场发射扫描电镜(FESEM)和图像分析技术,研究了郑州市2005年夏季大气单颗粒物的形貌特征以及PM10的数量-粒度和体积-粒度分布.研究表明,2005年郑州市大气PM10污染比较严重,其污染程度从高到低依次为春、冬、秋、夏:烟尘集合体、不规则状矿物颗粒物在郑州市2005年夏季大气PM10中占有较大数量,PM10的数量-等效球直径分布的峰值在0.1～0.2 μm,PM10的体积.等效球直径分布的峰值则出现在0.7～0.8 μm和1～2.5μm范围内,说明在郑州市夏季大气PM10中,细粒子数量占优势,较粗颗粒(主要是矿物颗粒)在数量上对PM10贡献很小,但是对总体积(总质量)的贡献很大.     

武汉沌口地区PM_(10)及PM_(2.5)化学组分分析

沌口地区为武汉经济技术开发区所在地。经过近20年的发展,武汉经济技术开发区已成为武汉经济发展的重要引擎之一。经济发展的同时,大气环境质量也日益引起人们的重视。用大气颗粒物采样器、PM10及PM2.5切割器采集沌口地区大气可吸入颗粒物,对其化学组分进行粗析定性识别其来源,进而为政府部门制定大气污染控制与治理措施、确定污染治理重点提供科学依据,为武汉两型社会建设做出贡献。     

兰州市冬季大气PM10的微观形貌和粒度分布

利用高分辨率场发射扫描电镜（FESEM）和图像分析技术研究了兰州市区（东方红广场）2005年冬季大气可吸入颗粒物（PM10）的微观形貌、数量-粒度和体积-粒度分布特征。结果表明,兰州市冬季大气PM10主要包括燃煤飞灰、烟尘集合体、矿物和未知颗粒四种类型,其中燃煤飞灰在数量上占优势（61．7％）,烟尘集合体和矿物颗粒在体积上占优势（43．6％和41．4％）。在数量-粒度分布上,粒径小于0．3μm的PM10占总颗粒物数量的78．6％,以燃煤飞灰为主（55．7％）。在体积-粒度分布上,粒径1～5μm之间的PM10占总体积的53％,主要是矿物颗粒和烟尘集合体（31．1％和19．6％）。综上可见,2005年冬季兰州市大气污染以燃煤污染为主,是今后大气环境防治中的主要控制对象。     

辽阳市空气质量分析与评价

为揭示辽阳市现行的空气质量及为以后的管理提供依据,将辽阳市分别按照功能划分为清洁区、工业区、交通区、居民区,每个功能区布置一个监测点位;按季节划分为春、夏、秋、冬四季;按采暖期划分为采暖期、非采暖期,在2009年全年进行24小时监测,并对监测结果进行评价。结果表明:按功能区划分,清洁区、工业区、交通区、居民区空气质量均为轻污染;按季节划分,冬季空气质量为中污染,春、夏、秋三季空气质量为轻污染;按采暖期划分,采暖期空气质量为中污染,非采暖期空气质量为轻污染。     

汕头市近三年空气质量监测要素中PM10年变化趋势

本文通过对汕头市各行政区域子站点2006～2008年各月份空气环境监测要素PM10进行统计、分析,指出其变化趋势。     

PM_(10)暴露诱导大鼠心肌损伤效应研究

对大鼠进行了采暖期不同浓度PM10染毒处理,然后对大鼠心脏组织的病理学变化及炎症相关因子iNOS和凋亡相关因子p53的mRNA表达进行了研究;接着使大鼠暴露于浓度均为10mg/kg不同季节PM10下,检测了大鼠心脏组织中炎症相关因子IL-1β、ICAM-1、COX-2和iNOS的mRNA表达变化。HE染色观察表明,高浓度PM10暴露可以诱导大鼠心脏组织炎症反应发生,iNOS和p53mRNA表达增加与这一结果相吻合,且春季冬季效应显著。上述结果提示,PM10暴露可能通过炎症反应造成心肌损伤,且其损伤效应与浓度和季节有关。     

基于多元时间序列的PM2.5预测方法

针对利用多元线性回归和时间序列模型预测PM2. 5时,存在信息利用不全面和预测精度不高的问题,提出了基于多元时间序列(ARMAX)的PM2. 5预测方法;方法在回归项中引入了PM2. 5影响因子在时间序列上的滞后性阶数,并对残差序列进行信息提取,建立了PM2. 5浓度预测模型;首先通过\"天气后报网\"采集了合肥市2017年和2018年污染物数据;完成了数据的预处理及相关性分析;分别建立了PM2. 5浓度预测的多元线性回归模型、时间序列模型和ARMAX模型;最后通过RMSE、MAE和Theil不相等系数3个评价指标,将3个模型预测精度进行比较;结果表明:ARMAX模型的预测精度显著高于单一的时间序列模型或多元线性回归模型。     

新乡市PM_（10）季节变化时空特征分析

应用数理统计方法分析了新乡市大气污染物PM10浓度季节变化特征。新乡市PM10浓度变化季节性明显,呈现冬季高、夏季低的趋势;人口密集、经济活跃商业区污染程度最高,文教区污染程度最低。分析表明,季节更替和人类日常活动对新乡市PM10浓度分布有一定的影响。     

镇江市区空气污染状况分析

2008年以来,镇江市区环境大面积整治,重点污染企业逐步搬离市区,集中进入工业园区,城市环境逐步改善。分析多次环境整治后镇江市区空气中二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、颗粒物（PM2．5和PM10）等主要污染指标的最终结果,为政府改善城市环境提供帮助。     

汕头市API指数年变化规律及控制对策

对汕头市全年空气主要污染物指数年变化规律进行统计、分析 ,结果显示 :其年变化规律受季节及气象要素影响 ,可吸入颗粒物浓度偏高的主要原因与人群活动有较密切关系 .并提出相应的控制对策 :加强对机动车尾气的控制、工业污染源管理和做好垃圾有效处理、主干道定期洒水降尘及绿化固土等工作     

南京北郊冬季典型灰霾天气气象成因及来源分析

2015年1月14~28日南京发生了入冬以来最为严重的持续性霾污染事件。利用地面气象资料、后向轨迹分析和污染物浓度数据,结合加强观测实验所获得的3 h高频次PM2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)的数据,分析了此次霾过程的成因和污染物来源。结果表明高压系统和静稳的均压场是观测期间霾过程形成的天气背景。后向轨迹和气态前体物的分析结果显示第一次霾过程的形成受到山西河北境内高污染气团区域传输的影响。第二次霾过程是一次短时局地污染事件,主要是由于低风速和极低的边界层高度等不利的扩散条件导致污染物在近地层的堆积。OC/EC计算结果(7.66)结合卫星火点资料和轨迹分析进一步说明第三次霾过程受到南方生物质燃烧的影响。高相对湿度有利于二次污染物的生成,因而加剧了第四次霾过程的污染程度。CO、SO_2、NO_2与颗粒物浓度显著相关,OC/EC比值范围2.54~11.61,表明化石燃料和生物质燃烧以及汽车尾气排放是此次观测期间霾形成的主要污染来源。     

山西省2007年PM10气溶胶变化特征分析

通过计算并分析大同、榆社两地PM10日际平均值、日平均值、月平均值、季平均值,详细解释了不同时间段和时期PM10质量浓度变化的规律和原因,为开展对气溶胶粒子的影响要素分析提供了依据。     

西安市大气PM_(10)中水溶性有机碳的季节变化及来源分析

为了探讨西安市大气可吸入颗粒物(PM10,空气动力学当量直径≤10μm的悬浮颗粒物)中水溶性有机碳(WSOC)的浓度水平与季节变化,从2006年12月至2007年11月,分季节(每个季节选取1个月)采集了西安市大气PM10样品,并采用燃烧氧化-非分散红外吸收法测定了PM10中的水溶性有机碳,采用热-光碳分析仪测定了样品中的有机碳(OC)和元素碳(EC).结果显示,WSOC在春、夏、秋、冬季节的平均质量浓度分别为17.2、14.9、28.3、32.5μg/m3,具有明显的季节变化特征.WSOC占OC的质量比在夏季最高(83.7%)、冬季最低(53.3%).WSOC与OC和EC的相关性分析结果显示:WSOC与EC的相关性微弱,相关系数为0.22;WSOC与OC的相关性很强,相关系数高达0.86.进一步分析显示出WSOC与二次有机碳的相关性达到了0.87,表明西安市大气颗粒物中的WSOC主要是在大气中气-固二次转化形成的.     

延安市大气PM10污染水平分布特征

本文对延安市环境监测站2005年城区3个监测点PM10监测资料进行了分析,结果发现延安市大气污染物PM10污染严重,并存在明显的空间和季节差异,延安市监测站测点污染最严重,枣园测点污染较轻;冬季污染最重,夏季污染最小。最后结合其他相关资料,对造成上述状况的原因作了探讨,并提出污染防治措施。     

小波变换在大气污染物时间序列分析中的应用

以西安市PM10日平均浓度时间序列为例,根据小波分析的基本原理,应用小波变换的时频局部化功能,对大气污染物时间序列的变化进行了分析,清楚地给出了大气污染物的年变化趋势及突变特征.这些特征对大气污染物的治理、预报和控制具有十分重要的实际意义.研究结果表明,将小波变换应用于大气污染物时间序列的分析是可行的.