南宁市灰霾天气与空气污染物关系分析

根据2010年6月1日至2011年5月31日南宁市的环境监测数据和气象数据,分析南宁市灰霾天气特征,然后通过SPSS软件分析灰霾天气与能见度、颗粒物(PM2.5、PM10)浓度、气态污染物浓度和空气污染指数的关系,探讨南宁市灰霾天气与空气污染物的关系。结果发现,南宁市灰霾天气主要分布在秋、冬两季,PM2.5是直接造成南宁市灰霾天气的主要因子,PM10、SO2、NO2、CO和O3对灰霾天气的发生也有一定影响。PM2.5与PM10相关性最显著,与SO2、NO2相关性较显著,与CO相关性显著,与O3相关性不显著。     

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.     

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....     

乌鲁木齐市大气颗粒物污染特征及防治对策建议

近年来随着乌鲁木齐市"煤改气"工程的实施,大气污染类型已由煤烟型污染向复合型污染转变。基于2013年、2014年环境空气中SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3六项污染物浓度的变化情况,分析阐述了乌鲁木齐市大气颗粒物的年度变化特征。建筑扬尘、机动车尾气、燃煤是乌鲁木齐市大气颗粒物的主要来源,该文就这几大来源提出了颗粒物污染防治对策建议。     

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.     

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.     

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。     

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Pearson相关指标的BP神经网络PM2.5预测模型

为了降低PM2.5设备预测成本,同时分析大气因素与污染物的相关性,选取O3、CO、PM10、SO2、NO2污染物指标预测PM2.5,之后加入温度、湿度、风力等大气指标,建立综合气象的指标体系,采用pearson算法对指标进行合并,用pearson相关指标的BP神经网络的方法再次对PM2.5做预测。对比实验证明,基于pearson相关指标的BP神经网络PM2.5预测模型在提高了预测准确率的同时降低了预测的时间复杂度,起到了降低PM2.5预测成本的目的。     

依靠科技进步,加快我国PM_(2.5)污染治理与空气质量改善步伐

<正>随着中国经济的快速发展,城市化进程的加快,能源消耗和大气污染物排放总量不断增加,中国空气质量面临严峻挑战。目前,我国空气污染已由传统的总悬浮颗粒物(TSP)、可吸入颗粒物(PM10)和SO2污染转向以大气细颗粒物(PM2.5)和污染气体(VOCs、O3、NO x)等组成的跨区域、复合型大气污染,其中以PM2.5污染问题最为突出。2011年末以来,多次大范围灰霾天气引起了国内外广泛关注。从观测结果和能见度与气溶胶关系的研究发现,雾-霾或灰霾现象背后的根本原因是PM2.5污染及其与大气相互作用的问题。2012年2月国务院正     

中国大范围雾霾期间大气污染特征分析

为分析我国2013年1月份大范围雾霾成因及特点,在收集相关污染物与气象数据的基础上,运用主成分及相关性分析,对雾霾期间我国8个重点城市大气细颗粒物(PM2.5)浓度、粒径分布,时空变化规律,雾霾与气象因素的关系以及雾霾期间各城市大气污染指标的主成分及相关性进行了分析.结果显示雾霾期间8个城市PM2.5平均超标2.34倍,11~14号超标最为严重,PM2.5/PM10浓度比值平均为0.72,高湿、逆温、低压、静风等气象条件有利于雾霾的形成,PM2.5与SO2,NO2等表现出较好的相关性,主成分分析表明多数城市表现出明显的复合污染特征.此次雾霾是以特殊气象条件为主导的机动车尾气及煤烟型复合污染引起的大范围污染现象.     

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.     

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。     

天津蓟县夏季PM_(2.5)污染特征及影响因素

为探究天津蓟县大气细颗粒物(PM2.5)污染特征及气象因素对它的影响,搜集了2013年蓟县PM2.5质量浓度变化资料,对PM2.5污染情况进行了详细分析;并针对夏季典型天气,对PM2.5质量浓度进行监测,结合同步气象数据,运用线性回归及相关性分析方法研究PM2.5质量浓度与气象因素关系.结果表明:蓟县PM2.5质量浓度呈现明显冬高夏低特征,夏季污染超标率达45%,其日变化呈明显双峰型;PM2.5质量浓度受温度、相对湿度、风速、风向、降雨影响显著,与气压无显著关系,能见度随PM2.5质量浓度增大呈现e指数衰减规律.研究结果可为当前的京津冀区域大气污染协同防控提供一定的科学参考.     

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。     

厦门市大气PM2.5污染控制对策研究

该文从PM2.5基本概念出发,分析了厦门市大气PM2.5的污染现状、污染来源和成因,指出厦门市大气PM2.5污染控制应从多种污染物综合控制和区域联防联控两个方面进行:要全面削减与大气PM2.5污染有关的燃煤和机动车等一次污染源的排放,同时加强对二次转化前体污染物(SO2、NOx、VOCs、NH3)的控制,并实施区域大气污染联防联控.     

COVID-19疫情不同阶段管控措施对大气污染物浓度的影响研究

2020年COVID-19疫情席卷全球，在我国疫情的集中爆发区和局部散发区均采取了严格的管控措施.论文采用2015年1月—2020年9月我国国控环境监测站点6种大气污染物(CO、SO2、NO2、O3、PM10、PM2.5)月均浓度值结果，分析了疫情管控措施对集中爆发区和后续局部散发区内大气污染物浓度的影响.结果显示在实施严格管控的疫情集中爆发期，湖北省内6种大气污染物中NO2浓度的减小最为明显，浓度变化与省内采取管控措施及复产复工的时间一致性较好.在2020年2月—4月的管控期间内，NO2各月均浓度值相较于前5年对应月份平均浓度均有显著减小，复工复产后逐渐恢复.SO2、PM10、PM2.5在管控期的部分月份也有显著下降，而CO月均值浓度亦出现了近6年来对应月份的最低值，但持续时间都相对较短.选用对管控措施表现最为明显的大气污染物指标NO2，持续监测了后续疫情局部散发区管控措施对其浓度的影响.吉林市、北京市、乌鲁木齐市等管控措施超过20天以上的散发区在其疫情管控期内均表现出了NO2浓度的显著降低.而确诊人数较少、扩散范围小的大连市、德宏傣族景颇族自治州瑞丽市由于管控时间较短，则未出现明显变化.证实了NO2浓度对人为活动强度的变化有直接的响应关系.     

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.     

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。