武威市臭氧污染特征及其影响因素

为研究武威市臭氧(O_3)污染特征及其影响因素,统计了武威市2015～2017年共3年的地面监测数据与相应的气象条件,对武威市臭氧、氮氧化物(NO_x、NO_2、NO)浓度变化规律进行分析,并探究O_3与NO_x和气象条件的相关性。结果表明O_3浓度的时间分布特征呈单峰单谷变化,早上8点浓度最低,下午4点浓度最高,且夏季污染最为严重;O_3浓度变化与NO_x(NO、NO_2)污染浓度变化呈负相关(r=-0.483,α0.01),控制NO_x的浓度是控制O_3污染的关键之一;天气因素对O_3浓度的影响显著,其中温度升高和日照积累能使近地面O_3浓度升高,湿度的增加并不利于O_3的生成与累积;武威易受到东南偏东方向的大气输送的影响,导致O_3浓度增高;同时弱风或静风条件也会使污染物累积使浓度增大。     

贵阳市臭氧的时空分布、气象作用及其与前体物的关系

利用贵阳市10个环境空气监测站发布的臭氧(O_3)及其前体物NO_2和CO数据,结合同期的气象观测资料,研究2015年3月1日至2016年2月29日一个自然年O_3的时空分布特征、气象作用及其与前体物的关系。结果显示O_3日变化显示出"单峰"型分布特征,一般在16:00～17:00点左右达到峰值。在3～10月与次年2月,O_3月平均浓度整体较高,而11月、12月和次年1月,O_3浓度整体偏低。O_3-8h-max浓度与日照时数、日最高气温和风速呈正相关关系,与气压和相对湿度呈反相关关系;贵阳市O_3浓度城区相对较低,郊区相对较高,从市中心到郊区污染逐渐增大。大气氧化剂O_X的日变化特征呈"单峰"型分布,在春季和夏季的氧化性最强。O_X在白天和夜晚的控制因素不同,O_X在白天主要受O_3控制,在夜间主要受NO_2控制。     

陕北地区冬季采暖期大气污染特征分析

基于2016年12月1日至2017年3月31日陕北地区(延安市、榆林市)SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、O_3、CO逐小时监测数据,研究陕北地区冬季采暖期大气污染水平及污染特征,并为陕北地区冬季空气质量改善提出建议.结果显示,2016年陕北地区冬季大气污染首要污染物为PM_(10)和PM_(2.5),大气污染类型为颗粒物污染型;通过月变化趋势分析和Pearson相关系数验证,各项大气污染物间表现出极强的相关性,O_3与其他5项污染物均为负相关,其他5项污染物两两互为正相关;经日变化趋势分析,SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、CO污染物浓度日变化趋势均为"双峰双谷"型,且时间变化上保持一致,O3为"单峰"型;"周末效应"分析发现,SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)周末浓度均大于工作日浓度,CO周末浓度与工作日浓度变化不显著,日平均偏差为6.24%,O_3工作日浓度普遍高于周末浓度.建议陕北地区加强对冬季颗粒型污染物的抑制,加大城市绿化建设投入,积极宣传环保理念,倡导绿色出行,市民在周末尽量减少出行.     

高原地区高速路-森林接触带光化学臭氧形成机制研究

基于大气氮氧化物(NO和NO_2)和总挥发性有机化合物(TVOCs)在太阳辐射条件下生成大气臭氧(O_3)这一反应原理,选取云贵高原地区高速路-森林接触带生态系统开展大气臭氧污染特征及生成机制研究,并以昆明城区大气臭氧污染特征为对照,采集大气臭氧、氮氧化物及挥发性有机物样品,分析高速路-森林接触带大气污染物浓度时空分布特征及受气象条件的影响.结果表明,在夏季高速路-森林接触带存在强烈的大气光化学反应,臭氧质量浓度为91.83μg/m~3,高于其他季节,气温及太阳紫外指数与其浓度变化显著正相关;高速路-森林接触带大气O_3生成对周边NO_2浓度变化最为敏感,说明减少机动车尾气中NO_x排放将有利于此区域臭氧污染的控制.     

郑州市臭氧变化特征及影响因素分析

利用2017-2019年郑州市臭氧(O_3)浓度数据和气象数据资料,分析了郑州市O_3污染时间变化特征及其与前体物和气象因子之间的关系.结果表明:郑州市以O_3为首要污染物的天数逐年增加,2019年上升为148 d,约占一年总天数的40.55%,说明O_3污染越来越严重;郑州市O_3浓度具有明显的季节变化,呈现出夏季>春季>秋季>冬季的特征,6月O_3污染最为严重,3年来O_3月均浓度均超过170μg·m^(-3);O_3与NO_2、CO月浓度呈负相关关系.在O_3浓度与气象因素的相关性分析中表明,O_3浓度与温度呈显著正相关,而与气压的相关性刚好相反,与相对湿度和降水量均呈现出弱的负相关性,与风速呈现出弱的正相关性.重污染案例研究表明,在高温、低湿、低压及一定风速条件下有利于O_3的生成与累积.     

紫外光降解水中磷酰基乙酸的特性研究

采用紫外光降解水中磷酰基乙酸,研究了光源、磷酰基乙酸初始浓度、溶液初始pH值以及不同形态氮对磷酰基乙酸光降解的影响。结果表明,紫外光照射下磷酰基乙酸发生直接光解和·OH,~1O_2参与的自敏化光解。紫外光辐射强度的增加有助于磷酰基乙酸的去除,1 000 W高压汞灯照射150min后,0.1mmol/L磷酰基乙酸溶液完全降解,降解速率为0.016 5min~(-1),光解半衰期为42min.随着初始浓度和溶液初始pH值升高,磷酰基乙酸的降解速率呈现下降趋势,NH_4~+,NO_3~-均对磷酰基乙酸光解有抑制作用。     

长沙市郊区环境大气中颗粒物PM10的质量浓度及其变化特性

于2007-11-2008-10对长沙市郊区环境空气中的颗粒物PM10的质量浓度采用TEOM 1400a进行实时监测,以揭示城市颗粒物污染的主要特征及其变化趋势.研究结果表明:长沙市郊区颗粒物污染相当严重,PM10年平均质量浓度为(120.8±47.7) μg/m3,明显超出我国环境空气质量标准,其中秋、冬季节质量浓度高于夏季质量浓度;PM10质量浓度日变化受城市交通密度的影响显著,峰值分别出现于9:00与18:00附近,与早晚交通高峰期吻合;PM10质量浓度在工作日与周末存在明显差异,夏季周末质量浓度明显高于工作日质量浓度,而冬季则相反;颗粒物PM10与PM2.5质量浓度具有很好的相关性,说明我国现行采用的PM10环境空气质量标准评价城市空气质量仍是合适的.     

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.     

杭州市2014年城区大气污染物浓度变化特征观测分析

为了研究杭州市城区大气污染物的浓度变化特征,本文选取了2014年杭州市环境监测中心站空气质量自动监测站的大气污染物浓度数据,并结合地面气象要素资料进行分析,结果表明,在观测期间,杭州市城区大气中的PM_2.5污染状况最严重,日平均浓度的超标率达30.7%;各污染物全年分布呈现明显的季节变化：O₃浓度呈现与该季节气温和太阳辐射强度在全年中的排列相一致的夏、秋、春和冬季依次递减的分布,NO₂则呈现冬高夏低,春秋介于两者之间的分布,SO₂浓度从高到低依次为冬季>春季>秋季>夏季,CO、PM_2.5和PM₁₀浓度都呈现出冬高夏季、春秋季变化平缓的季节变化特征;各污染物浓度日变化呈现不同变化规律：O₃和O_x浓度四季的日变化都呈单峰型分布,浓度峰值都出现在13:00～15:00,SO₂也呈现单峰型分布,在09:00～10:00左右达到峰值,于次日04:00左右达到谷值,NO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀浓度的日变化特征类似,呈现双峰型变化,且峰值都与早晚高峰时间基本重合,冬季相对于其他季节首峰值时间推迟一小时左右;利用成对样本T检验进行比较,结果表明：NO₂浓度在17:00～次日09:00工作日均明显高于周末,而在09:00～14:00工作日略低于周末,14:00～17:00浓度基本相等,O₃浓度则在工作日的各时刻均高于周末;气象要素是大气污染物分布的重要影响因子,O₃与气温和风速呈极显著正相关关系,与湿度呈极显著负相关关系,NO₂与之相反,SO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀与风速呈现一致的显著负相关关系外,与其他气象要素在不同季节差异性较大,SO₂和PM₁₀与相对湿度呈现极显著负相关关系,CO和PM_2.5与气温和湿度的相关性在不尽相同。     

福州市城区不同粒径颗粒物污染特征

利用福州市国控监测站点2013年4月-2017年3月PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度监测数据,对福州市不同粒径颗粒物污染特征进行研究.结果表明:时间变化方面,福州市空气质量整体较好,PM_(2.5)和PM_(10)浓度呈逐年下降趋势;PM_(2.5)、PM_(10)、PM_(2.5)/PM_(10)时间变化规律具有一致性:呈现冬季>春季>秋季>夏季的季节性特征;春季、夏季和秋季工作日浓度均高于周末的浓度,存在周末效应,冬季周末浓度则显著高于工作日浓度;日变化呈明显的双峰型变化趋势.空间变化方面,PM_(2.5)和PM_(10)浓度变化表现为工业区>市区>清洁区,清洁区PM_(2.5)/PM_(10)比值最高,其次是市区、工业区.相关分析结果表明:PM_(10)和PM_(2.5)存在显著相关性,且相关性明显受季节影响,夏季相关性最高.城市颗粒物与气态污染物(SO_2、NO_2)复合性较强.     

海口市空气质量的特征及其与气象条件的关系

根据海口市2013—2014年空气污染物的监测数据及气象资料,研究了该市的空气质量特征及其与气象要素的关系.结果表明:海口市空气质量优良率为95%;PM_(2.5),PM_(10),O_3是该市的主要污染物,年均质量浓度分别为25.29μg·m~(-3),44.48μg·m~(-3),77.15μg·m~(-3);该市的空气质量随季节变化的特征明显,春、夏、秋、冬四季的AQI值分别为42,35,54,65;污染物的"周末效应"与北京、深圳等国内其他城市不同,表现为:周末浓度大于工作日浓度;旅游黄金周期间污染物均有不同程度增加;污染物日变化特征明显;SO_2,PM_(2.5)表现出一定的区域污染特征;NO_2,PM_(10),CO和O_3表现出一定的局部污染特征;降水、风速、风向、温度、湿度对空气质量的影响显著,在多数情况下AQI与降水、风速、温度、湿度等存在负相关,而与气压存在正相关;对典型污染过程的分析表明:PM_(2.5)受扩散条件、本地排放及外地输送共同影响,O_3浓度与蒸发量、相对湿度及风速等指标有明显关系.     

基于集对分析法的长株潭城市群大气环境质量评价

运用集对分析方法,选取2016年1-12月大气污染物的月均浓度分析长沙、株洲、湘潭三市大气环境的变化规律.研究结果表明:三市大气环境质量联系度rk呈折线型关系,并伴有明显的升降现象,12月污染最严重,7月污染最轻;三市的第一污染物均为PM_(2.5);三市的大气质量呈鲜明的季节性变化,即冬春季高,夏秋季低,冬季是大气污染物PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO的典型污染季节,夏季是大气污染物O_3的典型污染季节.     

信阳城区气温和降水量与主要污染物之间关系分析

以2014—2017年信阳城区逐日气象要素(最高气温、最低气温、均温和降水量)和环境空气自动监测系统逐日数据(SO_2,NO_2,PM_(10),PM_(2.5),CO,O_3污染物浓度和AQI)为研究对象,采用统计分析和Pearson相关系数法,分析气温和降水量与主要污染物之间关系.结果表明:(1)2014—2017年信阳城区空气质量以优良为主,重度、严重污染的日数较少.(2)日气温(最低、平均和最高)和日降水量与主要污染物SO_2,NO_2,PM_(10),PM_(2.5),CO浓度和AQI呈显著的负相关,与O_3呈显著的正相关,说明气温愈高、降水量愈多,空气质量愈好,即夏季空气质量优于冬季.通过统计2014—2017年逐日空气质量,四季空气质量从夏季、秋季、春季和冬季依次由好转差.(3)相较于非雨日,雨日主要污染物浓度明显降低;降水过程中或者降水之后,大气主要污染物浓度显著下降,共同说明降水量对主要污染物具有显著淋洗作用,尤其是颗粒物PM_(10)和PM_(2.5).     

重庆市主城区大气中二氧化硫浓度时空分布特征研究

采用2016年3月～2017年2月重庆市17个空气质量监测站24 h自动连续采样的SO_2逐小时数据,探讨重庆市主城区大气中SO_2的时空分布特征。结果表明,研究期间日均浓度总体呈先下降后上升的变化趋势;春夏两季,SO_2高值主要集中在主城区的中部,秋冬两季,大渡口区和巴南区的浓度相对较高; SO_2月均浓度表现为冬季月份浓度高,夏季月份低,南岸区月均浓度最高(14. 99μg/m~3),北碚区浓度最低(11. 51μg/m~3);周末两天的SO_2周浓度均值高于日常工作日,南岸区的周浓度均值最高,渝北区最低; SO_2小时浓度具有明显的双峰双谷的24 h日变化特征; SO_2日平均浓度与降水量、相对湿度、风速和日照呈显著负相关,与气温或气压的相关性不强,与相对湿度呈最显著负相关;重庆市大气中SO_2四季的气团输送轨迹主要来自重庆本地、西部、西北部和西南部气团。研究结果可为重庆市进行大气环境管理提供研究基础。     

西安市区大气污染物时空分布特征分析*

利用2014年10月31日～2015年11月31日西安市区13个环境空气质量监测站AQI、CO、SO_2、NO_2、O_3、PM_(2.5)和PM_(10)逐日数据,分析了西安市区各种污染物的时空分布特征,研究污染物之间的相关性及西安和周边城市的空气质量相关性。结果表明,西安市空气主要分布国家标准在二三级之间,长安区超标率最低(24.41%)。利用空间插值法分析污染物空间分布各监测点夏季空气质量均优于冬季,长安区空气质量较好,主城区污染严重,西安大气污染物呈现明显的主城区向郊区递减变化趋势。月平均气温与CO、SO_2和PM_(10)显著负相关,与O_3显著正相关;月降雨量与CO、SO_2和PM_(10)显著负相关;日照时数与O_3显著正相关。SO_2月均浓度值在监测期中达到一级标准;O_3在5～8月份月均浓度值达到最大,其他月份均达到一级标准;NO_2在11月～次年1月月均浓度为全年最高,其他月份达到一级标准;CO在1～2月份浓度达到最高值,其他月份满足一级标准;PM_(2.5)和PM_(10)在整个监测期内均未达到一级标准。西安和周边城市空气质量存在显著相关性,需要城市间协同解决大气污染问题。     

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.