Ocean Data View软件在城市大气污染物因子分析中的应用

近些年城市大气污染问题尤为突出,其中PM2.5、PM10等污染物是引起雾霾天气的重要因素.本文基于2007—2016年10年中全国主要城市SO2、NO2、PM10等污染物因子的年平均浓度变化,利用Ocean Data View软件分析主要城市大气污染主控因子(二氧化硫、氮氧化物以及颗粒物)的排放特征及其成因.结果表明:各污染物的区域性分布明显,污染物浓度变化的总体趋势北方高于南方,SO2、NO2、PM10年平均浓度北方分别高于南方108.15%、7.60%、48.36%;从大气污染组分来看,颗粒物的增长速度最快,石家庄2007—2016年PM10增速为28.10%;而SO2的污染物浓度在下降,乌鲁木齐的降速为84.10%.     

2014-2017年除夕期间燃放烟花对南昌市空气PM2.5的影响

文章根据中国空气质量在线监测分析平台PM2.5污染物监测数据,定量评估南昌市2014-2017年除夕期间集中燃放烟花爆竹对大气PM2.5质量浓度的影响。结果表明:南昌市2015年除夕的降雨有效抑制了燃放烟花爆竹引起的对大气PM2.5浓度的增高速率。南昌市2014年、2016年和2017年除夕燃放烟花爆竹对大气PM2.5的贡献量分别为65.8、102.9、21.2μg/m~3,燃放烟花爆竹对空气中PM2.5的质量浓度增加显著。限制烟花爆竹的燃放可显著提升南昌市除夕期间的空气质量。     

2014-2017年除夕期间燃放烟花对南昌市空气PM2.5的影响

文章根据中国空气质量在线监测分析平台PM2.5污染物监测数据,定量评估南昌市2014-2017年除夕期间集中燃放烟花爆竹对大气PM2.5质量浓度的影响。结果表明:南昌市2015年除夕的降雨有效抑制了燃放烟花爆竹引起的对大气PM2.5浓度的增高速率。南昌市2014年、2016年和2017年除夕燃放烟花爆竹对大气PM2.5的贡献量分别为65.8、102.9、21.2μg/m~3,燃放烟花爆竹对空气中PM2.5的质量浓度增加显著。限制烟花爆竹的燃放可显著提升南昌市除夕期间的空气质量。     

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。     

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。     

集中燃放烟花爆竹对永安市环境空气质量的影响

燃放烟花爆竹是一个历史悠久的民间习俗,由此带来的安全隐患被人们广泛关注,同时其燃放过程造成的空气污染也不容忽视。该文通过对春节期间集中燃放烟花爆竹时永安市环境空气质量指数和环境空气中的PM10、PM2.5监测数据进行分析,指出集中燃放烟花爆竹对环境空气的污染,并提出减少燃放烟花爆竹的建议。     

扬州市区大气污染的变化规律及其机理探讨

通过对2013年江苏省扬州市市区大气污染状况进行监测和统计,分析了扬州市大气主要污染指标的变化规律,并探讨其光化学反应机理.研究结果表明:1)受气压变化的影响,扬州市每日细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、SO_2和NO_2浓度大约在早晚8:00达最高值;2)O_3浓度全年隔月发生周期性变化,双月份涨幅较大;3)O_3形成的控制区的类型随监测地点、季节、污染物浓度及气象条件的不同而改变,从而影响PM2.5的生成浓度;扬州市区多数情况下属挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)控制区,因此O_3浓度的变化趋势与PM2.5、PM10、SO_2和NO_2的相反;4)春节期间燃放烟花炮竹引起PM2.5和SO_2浓度急剧上升,据此可预测人口密度的相对高低和污染物的分布特征.     

福州市典型天气形势或污染过程下空气质量特征分析

基于福州市国控环境空气自动监测站、福州市大气超级站相关监测数据等资料,研究分析了福州市近几年六种典型情况下空气质量特征。结果表明,(1)冷空气来临前,污染物浓度短暂升高;冷空气抵达,扩散清除条件较好,污染物浓度降至较低,冷空气抵达后可能带来O_3传输,浓度上升。(2)冷空气可能带来沙尘暴和雾霾南下,分别引起PM_(10)和PM_(2.5)浓度增加。(3)副高控制期间,O_3浓度整体较全年略高,但超标率不高,高温、强紫外辐射和无降水条件下,O_3浓度不一定高。(4)台风对O_3浓度影响分别为风雨清除作用和外围下沉气流影响使其上升。(5)除夕夜燃放烟花爆竹,短时内PM_(2.5)和PM_(10)浓度快速升高,Ba、K、Cu等含量明显增加。     

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.     

哈尔滨市大气中PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度及金属离子分析

对哈尔滨市大气环境中的PM10、PM2.5进行了采集,并对质量浓度及离子成分进行了分析.实验结果表明,两种颗粒物均呈现了先减小后增大的特征,最高值出现在1月,质量浓度分别是178.85、130.10μg/m3,PM10在1、2、3、4、11、12月均超标,而PM2.5质量浓度则高出欧盟标准(15μg/m3)的2~8倍,另外,离子总质量浓度在8月达到了最低值,分别是42.73μg/m3和25.3μg/m3.PM10和PM2.5中离子成分占颗粒物总质量的比例均表现为中间高两边低的特点,最高含量出现在7月份,分别为67.7%和68.4%.根据相关系数的判别原则,PM10中表现为高度负相关的离子是Ca2+和F-、Ca2+和SO42+、Ca2+和NO3-;表现为高度正相关的离子是K+和Mg2+、K+和Cl-、M2+和Cl-、F-和SO42+、F-和NO3-、SO42+和NO3-,说明上述离子间有相似的污染来源.PM2.5中表现为高度正相关的离子是K+和Cl-、K+和SO42+、K+和NO3-、Mg2+和SO42+、F-和NO3-、SO42+和NO3-,与PM10中离子相关性规律不同.     

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。     

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.     

陕西省汉中市大气环境质量的灰色预测

依据汉中市汉台区城区2005—2011年大气环境中SO2,NO2,CO,PM10的监测值,应用灰色理论建立GM(1,1)灰色模型对汉中市汉台区城区空气中的SO2,NO2,CO,PM10浓度进行预测。经过相关检验和修正,确定所建的SO2和CO模型具有较高的精确性和可信度,PM10模型经残差模型修正后准确度和精确度均有所提高,NO2模型不太适合小样本数据灰度建模。另外,利用建立的灰色模型对汉中市汉台区城区2012—2015年主要污染物浓度进行预测,为汉中市汉台区城区大气污染防治工作提供有益参考依据。     

太原市大气污染现状及监测站点优化

基于2008年12月至2009年11月太原市大气中SO2、NO2和PM10日均浓度值,评价了太原市的大气污染状况,并对监测站点进行了优化设计。结果显示:太原市大气中SO2、NO2和PM10年均浓度分别为0.105 mg/m3、0.060 mg/m3和0.197 mg/m3,接近或超过国家环境空气质量年均值三级标准。受气候和地形的影响,太原市大气中SO2、NO2和PM10呈现明显的季节变化和地域分布特征。利用物元分析法对原有的监测站点进行了优化后显示,现有的8个监测站点优化为5个后,仍能准确的反应太原市的大气污染状况。     

近十几年上海空气质量变化动态及主要污染指标间的相关性分析

分析了近20年来上海空气质量的变化情况,同时研究了总悬浮颗粒物(TSP)浓度与降尘量相关性,可吸入颗粒物(PM10)浓度与降尘量、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)浓度相关性,以及酸雨频率与SO2、NO2浓度相关性.发现上海空气质量优良率、TSP,PM10,SO2和NO2浓度以及全市区域降尘量等指标均呈波浪式改善趋势,但酸雨频率和酸度呈恶化趋势.城区和全市TSP浓度与城区降尘强度、城区PM10浓度与全市区域降尘量及城区NO2浓度间均表现出极显著的相关关系.城区PM10浓度与道路降尘量关系不如与全市区域降尘量密切,与城区SO2浓度之间无显著相关性.全市酸雨频率与城区SO2浓度在1990~1999年有极显著相关性,在2000~2013年无显著相关,在1997~2013年与城区NO2浓度无明显相关.有效降低降尘量将是降低TSP和PM10浓度的有效手段之一;严格控制城市机动车等NOx排放量,是控制城区PM10污染的有效手段之一.     

呼和浩特市大气污染物浓度与气象要素的灰色关联分析

基于呼和浩特市大气污染和同期气象要素的监测数据,采用灰色关联度方法,研究了气象要素对PM10、SO2、NO2污染物浓度时空变化的影响.结果表明,对PM10影响最强的气象要素是日平均风速,而对SO2和NO2影响最强的气象要素是日平均相对湿度,逆温强度对三者的影响次之,总云量对其影响最弱.研究结果可为呼和浩特市大气污染预报提供有效依据.     

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。     

郑州市城区环境空气污染特征分析

以2000-2002年郑州大气污染的主要监测指标为依据,分析了郑州市大气污染的现状、特征及原因。并根据近五年的监测数据对大气污染趋势进行分析,结论是市区首要污染物为PM10(TSP)。其季节变化规律为春>冬>秋>夏。主要污染物SO2、NO2、PM10年平均值,近五年间均有下降趋势。