焦作市PM2.5污染化学组分特征及潜在源分析

利用2017年12月至2018年2月焦作市PM_2.5及其化学组分（水溶性离子和碳组分）数据,分析了观测期间焦作市PM_2.5化学组分特征及潜在源。结果显示:1)焦作市PM_2.5主要由NO₃^-、NH₄⁺、SO₄^2-、OC（Organic Carbon,有机碳）和EC（Elemental Carbon,元素碳）组成,观测期间平均浓度分别为30.26μg/m³、17.86μg/m³、16.47μg/m³、17.44μg/m³和4.27μg/m³,在PM_2.5中占比75.1%;2)焦作市冬季污染天NO₂和SO₂的二次转化程度更高且OC和EC的来源更为相似;3)本地源是焦作市冬季PM_2.5污染的主要潜在源,周...     

深圳市常见园林植物滞尘效应研究

以深圳市6种常见的园林植物为对象,研究其单位面积滞尘量及其粒径组成特征,探究植物叶片表面的微观形貌结构以及滞留颗粒物的组分和分布特征,分析气象因子对植物滞尘的影响。结果表明:1)6种园林植物的单位叶面积滞尘量排序为黄金榕(0.74±0.21g/m²)>鹅掌藤(0.42±0.26g/m²)>对叶榕(0.24±0.26g/m²)>龙船花(0.20±0.07 g/m²)>沿阶草(0.18±0.10 g/m²)>鸡蛋花(0.15±0.10 g/m²);2)6种园林植物滞尘以粒径α>10μm的颗粒物为主,质量占比为59.21%～88.92%(黄金榕除外),鹅掌藤对α>10μm颗粒物的滞尘能力最强(0.34±0.20g/m²),黄金榕对3μm<α<10μm(0.51±0.15 g/m²)和0.15μm<α<3μm (0.14±0.07g/m²     

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.     

西安冬季高层公寓室内外颗粒物浓度水平与变化

 以西安市冬季某研究生高层公寓为监测对象, 通过1 min 时间间隔同步监测, 研究了不同楼层室内外空气中颗粒物PM1、PM_2.5、PM₁₀以及总悬浮颗粒物TSP 的质量浓度、分布状况与变化特征。结果表明, 西安市冬季高层公寓存在严重的颗粒物污染, 室内粗颗粒物PM₁₀质量浓度为(65.5±20.0)~(142.0±16.9)μg/m³, 略低于室内空气质量标准, 但室内细颗粒物PM_2.5及超细颗粒物PM1分别为(52.2±14.3)~(111.5±12.2)μg/m³和(50.6±13.9)~(108.7±11.9)μg/m³, 其中PM_2.5质量浓度占总悬浮颗粒物TSP 的50%以上;室外以粗颗粒物PM₁₀为主, 楼层高度与颗粒物质量浓度之间无显著关联。     

某地区PM2.5与居民呼吸系统疾病及恶性肿瘤死亡的时间序列研究

目的 基于广义相加模型定量分析某地级市大气污染物PM_2.5与居民呼吸系统疾病及恶性肿瘤死亡风险的相关性。方法 收集2016～2018年该地级市逐日PM_2.5浓度数据、气象数据、居民呼吸系统疾病及恶性肿瘤死亡数据,进行描述性统计分析;采用基于Quasi-Poisson回归的广义相加模型(GAM),分析PM_2.5与该市居民呼吸系统疾病和恶性肿瘤死亡风险间的相关关系。结果 2016～2018年该地级市大气PM_2.5日均值为49μg/m³,共有631 d超出《环境空气质量标准》GB3095-2012污染物浓度一级限值标准,占三年总天数的57.6%;广义相加模型滞后效应(Lag0～Lag7)显示,PM_2.5浓度升高10μg/m³,呼吸系统疾病死亡率在滞后5 d的影响最大(ER=0.699%(95%CI:0.121%～1.277%)),恶性肿瘤死亡率在滞后3 d时的影响最大(ER=0.443%(95%CI:0.013%～0.873%));寒季(1...     

硅藻土矿开采区颗粒物浓度特征分布及环境健康风险评价研究

选择位于白山市六道沟镇山区典型的硅藻土矿点及晾坯场,采用野外现场监测结合健康风险评价的分析方法,研究了硅藻土矿点和晾坯场内工况条件下PM 2.5和PM 10的浓度特征,依据WHO环境空气准则值、美国和中国AQI指数对硅藻土矿点和坯场进行了健康风险评估.结果表明:静态工况时,矿点内PM 2.5浓度均值是(30.2±0.53)μg/m~3,PM 10的浓度均值是(152.47±0.46)μg/m~3;坯场PM 2.5浓度均值是(32.4±0.32)μg/m~3,PM 10浓度均值是(79.7±0.69)μg/m~3.动态工况时,矿点PM 2.5和PM 10的均值分别为(197.4±32.5)μg/m~3和(3 055.4±205.6)μg/m~3;坯场PM 2.5和PM 10的均值分别为(139±44.6)μg/m~3和(2 195.4±135.2)μg/m~3.矿区颗粒物暴露水平,静态工况时,矿点PM 2.5和PM 10分别为30.2μg/m~3和152.5μg/m~3,坯场PM 2.5和PM 10分别为32.4μg/m~3和79.7μg/m~3;动态条件时,矿点PM 2.5和PM 10分别为98.7μg/m~3和1 527.7μg/m~3,坯场PM 2.5和PM 10分别为69.5μg/m~3和1 097.7μg/m~3.环境健康风险评价结果表明:动态工况时(短期暴露),矿点和坯场PM 10和PM 2.5浓度远超IT-1目标;矿点和坯场PM 10的AQI指数均已超出指数上限(爆表),而PM 2.5的AQI指数也依次为很不健康和不健康、重度污染和中度污染.静态工况时(较长期暴露),矿点和坯场PM 2.5浓度实现IT-3目标,矿点PM 10小于IT-2,坯场PM 10高于IT-1;矿点和坯场PM 2.5和PM 10的AQI指数分别为二级(适中)和三级(轻度污染)、二级(良).     

长春市冬春季环境空气中PM2.5污染特征与来源解析

为研究长春市冬季和春季大气PM_2.5的主要来源及污染特征, 于2018-01-06—2018-05-14连续采集PM_2.5环境受体样品, 分析其无机元素及水溶性阴离子组分. 结果表明： 采样期间长春市PM_2.5的质量浓度为（46.4±24.4）μg/m³, 冬季和春季的平均质量浓度分别为(51.0±25.8)μg/m³和(32.6±11.5)μg/m³, 超标率为11%, 均在冬季超标, 在春节假期中（2018-02-15—2018-02-21）, PM_2.5的质量浓度低且保持平稳; 所测全部水溶性阴离子及部分无机元素（Al,As,Pb,Se,Ti）质量浓度呈冬季高于春季的趋势; 长春市无机元素主要源于燃煤、 交通和扬尘; 长春市PM_2.5中NO^-₃和SO^2-₄是燃煤和机动车尾气共同作用的结果, 其中燃煤源的贡献率相对较高; 长春市冬春季PM_2.5主要来源为二次源（28.2%）、土壤尘源（12.6%）、交通排放源（10.7%）、燃煤源和建筑尘源（28.6%）、工业源和其他源（19.8%）.     

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....     

海陆风环流和城市热岛环流相互作用及其对空气污染的影响

沿海城市的PM_2.5和臭氧除受排放源、天气条件影响以外，还往往同时受城市热岛环流和海陆风环流的双重影响.利用2015年杭州市气象和环境监测数据以及数值模式RBLM-Chem，分析研究了杭州市在陆风天气、海风天气和海陆风三种环流条件下污染物浓度特征及城市效应对其的影响.得到了以下主要结论：海风使杭州市污染物浓度增大，在观测数据中PM_2.5浓度和臭氧浓度分别最大增高了10.9μg·m^-3和12.0μg·m^-3，在模拟结果中相比于陆风天气型，海陆风天气型的PM_2.5浓度和臭氧浓度分别增大13.1μg·m^-3和18.9μg·m^-3；相比于海风天气型，海陆风天气型的PM_2.5浓度和臭氧浓度分别减小24.1μg·m^-3和11.6μg·m^-3.城市效应导致杭州市边界层高度增加63.8 m，地面风速减小0.99 m·s^-1，地面气温增高1.14℃，PM_2...     

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.     

污染事件对空气质量的影响研究

空气污染物标准指标中有5种主要污染物,分别为悬浮微粒(PM10)、二氧化硫(SO2)、臭氧(O3)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)。我国近年来亦将细悬浮微粒(PM2.5)纳入空气质量标准,采用每日空气质量指针的细悬浮微粒(PM2.5)预警分级制度,提醒民众指标达到一定标准需开始注意户外活动的强度,空气质量已成为国民关注的热点问题。     

南京北郊PM2.5中含碳物质和水溶性离子的污染特性

为了解南京市北郊四季细粒子中含碳组分与水溶性离子的污染特征及影响因素,于2012年8月~2013年6月期间在南京北郊采样点采集PM2.5样品。利用DRI Model 2001A热/光碳分析仪对有机碳(OC)与元素碳(EC)进行了测定。结果显示,PM2.5、OC、EC的质量浓度均是冬季最高、夏季最低,PM2.5的日平均值为122.7±75.2μg/m3,OC和EC的日平均值分别为(15.4±8.0)μg/m3和(3.6±1.8)μg/m3,含碳物质占PM2.5总质量的11%~40%。OC与EC在秋季和冬季有较好的相关性(r2分别为0.86和0.83),表明其来源相似;春季和夏季的相关性较低(r2分别为0.47和0.53),可能原因是有较多二次有机碳(SOC)生成致其来源复杂。利用EC示踪法对SOC的含量进行了估算,夏季SOC占OC的比例最高,达到了44.6%,可见高温与强烈的光照有利于SOC的形成。利用戴安离子色谱对PM2.5中的阴离子SO42-、NO3-、F-、Cl-、HCOO-、CH3COO-和C2O42-,阳离子Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+进行分析,结果表明,水溶性离子占PM2.5总质量的20%~60%,SO42-、NO3-、NH4+二次离子是南京市郊PM2.5中主要的无机离子。     

攀枝花市PM10、PM2.5污染特征及相关性分析

基于西南地区攀枝花市大气监测站5个站点的大气污染物数据,整理了2019年PM10和PM2.5质量浓度的变化趋势,分析了不同季节不同粒径颗粒物浓度的分布特征与气象因素之间的相关性.结果显示:2019年攀枝花市PM10、PM2.5的质量浓度年均值分别为52.8±16.2μg/m3和29.2±10.5μg/m3;由PM10与...     

城市采暖前后黑碳气溶胶污染差异及影响因素分析

为研究城市采暖前后黑碳气溶胶(BC)变化特征,采用BC 1054型黑碳仪对石家庄市空气中的BC进行连续监测并分析,得到以下结果:监测期间BC平均浓度为(6.39±0.36)μg·m^-3,浓度范围为1.04～23.39μg·m^-3,采暖前平均浓度为(4.68±0.29)μg·m^-3,而采暖后平均浓度为(9.20±0.68)μg·m^-3,是采暖前的1.97倍;受人类活动影响呈明显的规律性:采暖前后BC日变化趋势为双峰双谷型,采暖后周末效应明显,BC浓度约为工作日的1.25倍;采暖前BC浓度受粗颗粒物影响较大,采暖后则受细颗粒物影响较大.石家庄市BC与CO,NO₂,PM₁₀,PM_2.5这4种要素来源相似,主要源于工业企业排放、机动车尾气、道路扬尘.     

基于AOD数据和随机森林模型估算河南省ρ(PM2.5)

基于融合的深蓝/暗目标气溶胶光学厚度数据集构建了随机森林(RF)、地理加权回归(GWR)和线性混合效应(LME)模型估算河南省的ρ(PM_2.5),通过十折交叉验证评价模型性能.结果表明, RF模型估算的河南省ρ(PM_2.5)精度优于其他模型,其中RF模型月数据的R²比GWR和LME模型分别高0.26、0.27, R_MSE分别低6.56、5.32μg/m³; RF模型季节数据的R²比GWR和LME模型均高0.24, R²MSE分别低3.13、4.31μg/m³.利用RF模型估算河南省2017年的ρ(PM_2.5),冬季最高, R最高,R_MSE最大;春、秋季次之;夏季最低, R²和R_MSE最小,空间分布特征为北高南低.     

新乡市大气细颗粒物中碳质气溶胶的污染水平、季节特征及来源追踪

为了探究典型“2+26”传输通道城市之一的新乡市PM_2.5中碳质气溶胶的污染水平、季节分布及来源特征,于2019年7月至2020年4月在河南师范大学采集PM_2.5样品,采用热/光碳分析仪测定了8种碳组分质量浓度.结果显示,新乡市PM_2.5年均质量浓度为(66.25±35.73)μg·m^-3,TCA(Total Carbonaceous Aerosol)/PM_2.5质量浓度比年均为(25.16±6.93)%,说明新乡市碳组分污染较为严重.碳组分具有显著的季节变化特征,冬季OC(Organic Carbon)和EC(Elemental Carbon)的质量浓度分别为(13.50±6.43)μg·m^-3和(5.67±2.32)μg·m^-3,明显高于其他季节,说明冬季污染较为严重.SOC(Secondary Organic Carbon)/OC质量浓度比值夏季最高(49.37±17.73)%,冬季最低(39.06±15.83)%.OC和EC的...     

重庆三大城区夏季PM_(2.5)中有机碳和元素碳的污染特征

以重庆市渝北区、南岸区和渝中区3个主要城区为研究对象,采集夏季PM2.5样品,应用DRI Model 2001A热/光分析仪,采用IMPROVE-TOR方法测定了PM2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)含量,并对3地的OC、EC污染特征进行了评价,探讨了PM2.5中含碳物质的来源。结果表明,南岸区OC、EC质量浓度分别为(5.8±1.5)、(2.5±0.8)μg·m-3,低于渝北区((8.9±3.2)、(4.2±1.6)μg·m-3))和渝中区((8.8±2.2)、(4.6±1.3)μg·m-3),与PM2.5质量浓度的分布一致,表明渝北区和渝中区的含碳污染物的排放可能较为严重。渝北区、南岸区和渝中区的OC与EC均显著正相关,表明三大城区OC和EC可能分别具有相似的一次污染源。排除降雨天和O3浓度较高的晴天,利用m(OC)/m(EC)比值法对渝北区、南岸区、渝中区二次有机碳(SOC)进行估算,SOC质量浓度分别为(2.0±1.8)、(1.0±0.7)、(2.3±2.0)μg·m-3,占OC比例均低于30%。渝中区SOC对OC的贡献率最高,这可能是因为该地区易于形成城市热岛效应,且热量和辐射效应更加明显,有助于SOC的生成。通过计算PM2.5中8个碳组分丰度,初步判断机动车尾气排放可能是三大城区碳质组分的主要来源。     

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。     

中国大陆地区传染病的PM2.5归因发病率分析

通过研究PM_2.5对中国大陆地区7种传染病发病率的影响,得到了百日咳、猩红热、麻疹、肺结核、风疹、流行性腮腺炎及流行性感冒的PM_2.5归因发病率分布和变化趋势.结果表明,这7类传染病的PM_2.5归因发病率主要集中于中国大陆中部和东部地区;除流感、猩红热及少数省份的百日咳外,其余传染病的PM_2.5归因发病率均呈不同程度的降低.当部分省市的ρ(PM_2.5)降至世界卫生组织提出的安全值10μg/m³时,北京、天津及上海等人口稠密,ρ(PM_2.5)高值区的PM_2.5归因发病率降低程度最大.