大气污染物浓度变化及其与气象因子的关系

利用Spearman秩相关系数法分析2002~2012年北京市四类大气污染物年日均浓度的变化;并用广义灰色关联度法分析大气污染物浓度与气象因子的关系。结果表明:①近10年来四类主要大气污染物的年日均浓度总体呈下降趋势,NO2、可吸入颗粒物和CO的年日均浓度出现阶段性的稳定态势,而SO2年日均浓度一直在下降;②影响SO2年日均浓度、NO2年日均浓度和可吸入颗粒物年日均浓度的最主要气象因子都是平均相对湿度;影响CO年日均浓度最主要气象因子是全年日照数;③平均相对湿度是影响空气质量的最优因子,可吸入颗粒物浓度是表征空气质量的最优特征。     

天津市东丽区主要大气污染物浓度时空变化特征及气象影响要素分析

利用天津市东丽区各街道的12个环境监测站2016年1月～2018年12月的逐小时、逐日、逐月数据,以及同一时期东丽国家一般气象站的相对湿度、日照时数、风速、最高气温数据,分析了东丽区各主要街道PM_(2.5)、PM_(10)浓度的日、月、季变化特征。通过相关分析方法研究了气象要素与PM_(2.5)和PM_(10)浓度及气象要素与污染物浓度超标的关系,评估了气象要素对PM_(2.5)、PM_(10)浓度的影响。基于逐步多元线性回归方法建立了各气象要素和PM_(2.5)、PM_(10)浓度的多元线性回归模型。     

昆明市MODIS AOD与大气污染物浓度在气象因子影响下的相关性分析

利用昆明市2018年MODIS L1 B数据通过暗像元法反演大气气溶胶光学厚度,分别与空气污染指数AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3进行相关性分析.分析发现,AOD与AQI、PM2.5、PM10、CO、O3的质量浓度有显著相关性,相关系数分别为0.502、0.411、0.512、-0.401、0....     

济南市气象要素对大气污染物浓度的影响

利用2014-12-01—2015-11-30期间济南市空气质量的监测数据,运用Spearman秩相关分析法研究该市大气中细颗粒物PM_(2.5)、可吸入颗粒物PM_(10)、臭氧(O_3)的浓度与气象要素之间的相关性,其中气象要素选取温度、相对湿度和风速。结果表明:PM_(2.5)、PM_(10)及O_3与气象要素有显著的相关性,PM_(2.5)、PM_(10)的浓度与相对湿度呈正相关,与温度和风速呈负相关,O_3的浓度与温度和风速呈正相关,与相对湿度呈负相关;PM_(2.5)、PM_(10)浓度的日变化特征呈双峰双谷型,O_3浓度的日变化特征呈单峰单谷型;PM_(2.5)、PM_(10)的浓度在冬季、秋季、春季较大,在夏季较小;O_3的浓度在夏季最大,在冬季、秋季、春季相对较小,O_3已成为影响济南市夏季空气质量的首要污染物。     

晋安区大气污染物浓度变化分析

利用2016年1月1日~12月31日福州市晋安区五个空气质量监测站点CO、SO_2、NO_2、O_3、PM_(2.5)、PM_(10)的监测数据,分析了晋安区大气污染物的污染水平及时间分布情况。结果表明,晋安区空气质量基本处于国家一、二级标准内,首要污染物为PM10,按污染物浓度日均值分布情况分析,O_3浓度在14时前后出现峰值,其余污染物浓度日变化主峰值均出现在9时前后,次峰值出现在18时前后。     

银川市大气逆温特征对空气污染物浓度的影响

通过对银川市2013-2015年逐日探空观测资料及同期银川市六个监测站点的污染物浓度逐时监测数据,对银川市的低空温度层的特征进行了分析,并结合统计数据,分析了逆温层的特征与四种主要空气污染物(SO₂、NO₂、PM10、PM2.5)浓度之间的关系。结果表明,银川市主城区在全年的四季中均有逆温层的存在,但是冬半年逆温发生的频率高于夏半年;逆温层厚度冬季较厚、夏季较薄,逆温强度秋季最强、夏季最弱。通过污染物浓度与逆温特性的相关度分析,发现四种主要空气污染物的浓度与逆温层存在相关性,其中,其浓度与逆温层厚度呈正相关,与逆温层强度呈负相关。这说明银川市低空大气逆温层结状况是影响当地空气污染程度的主要因素之一。     

兰州大气污染物浓度与局地气候环境因子的关系

利用2000年12月10～l7日在兰州市城区的大气边界层观测资料以及同期的污染物浓度监测资料、自动气象站观测资料和常规气象站辐射观测资料等，通过山谷内市区污染物浓度变化与山谷外对照点的比较，研究了兰州市城区污染物浓度的变化特征；分析了对应时期兰州市山谷气候环境因子和特征参数的变化。结果发现，大气中污染物对太阳辐射的吸收增温与白天大气逆温层之间有明显的正反馈机制，而且这种反馈机制在白天大气逆温层的形成和发展过程中起主导作用；讨论了兰州市山谷大气污染物浓度与大气逆温、水平风速、Froude数和边界层稳定度参数之间的简单关系。     

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。     

武汉市PM_(2.5)与主要大气污染物浓度间相关性分析

通过分析武汉市PM_(2.5)与SO_2、NO_2、CO、O_3浓度间的相关性,得到PM_(2.5)与SO_2、NO_2、CO间存在正相关性,与O_3间存在负相关性,并对存在这种相关性的原因进行了解释,同时对PM_(2.5)与SO_2、NO_2、CO间的上尾相关系数进行了估计。估计结果表明:SO_2、NO_2、CO、O_3浓度的急剧上升会加剧PM_(2.5)的产生,最后对武汉市治理PM_(2.5)提出了建议。     

西安市春季气象因子对空气中碳颗粒物浓度影响的分析

文章以探究大气中碳颗粒物浓度为目的,应用IMPROVE热光反射的实验方法,对影响碳颗粒物浓度的气象因子湿度展开研究.结果表明:西安市2005年TC浓度比2004年下降10%,主要原因是大气中碳颗粒物浓度与气象因子湿度呈负相关.     

气象因素对泰山顶大气中苯系物浓度的影响分析

利用SUMMA罐容器捕集法-气相色谱质谱法对2015年6月到7月采集的泰山气象站大气样品进行处理分析,与不同背景的其他站做浓度比对,统计该站点同期不同天气条件下的变化情况,以探究泰山顶部气象因素对苯系物浓度的影响。结果表明:泰山苯系物平均浓度为9.71μg/m~3,跟其他背景站点相比处于中低水平;雾天苯系物浓度明显高于晴天,与气象扩散条件有关;受光照条件影响,夜间污染物浓度高于白天。对苯系物浓度较高的7月14日、24日做48小时后推气流轨迹的分析发现,位于东北、东南部工业城市的污染物随着气团移动通过自由对流层远距离输送方式到达泰山,是导致该日泰山顶部苯系物浓度偏高的主要原因。     

伊宁市大气污染物浓度变化规律分析与大气质量评价

以1999年至2004年伊宁市大气污染物监测数据分析伊宁市大气污染物浓度的变化规律,评价大气质量.结果表明采暖期SO2、NO2日平均浓度显著(P0.05)高于非采暖期各自日平均浓度,1月、2月、5月、9月、10月、12月的TSP日平均浓度高于或显著(P0.05)高于其它各月日平均浓度,采暖期降尘月平均浓度低于非采暖期月平均浓度;采暖期SO2日平均浓度分别与NO2日平均浓度和TSP日平均浓度之间正相关,非采暖期TSP日平均浓度与NO2日平均浓度正弱相关.根据大气质量指数,采暖期大气质量处于轻度污染,非采暖期日均大气质量处于清洁.     

气象因子对麻疯树主要物候的影响

 利用2010和2011年贵州省罗甸县的气象资料,分析了气象因子对麻疯树主要物候期的影响,结果表明:3个气象因子中,温度是决定麻疯树各主要物候的主要因子.日较差对打破麻疯树休眠有一定的作用,萌芽前日较差加大,有利于营养的大量积累,促进麻疯树解除休眠;有效积温对麻疯树物候的发生有决定性作用,当有效积温达到27~28 d·℃,树液开始流动,超过30 d·℃时,嫩芽开始萌出,35 d·℃以上时,开始展叶,积温达76~78 d·℃时,茎尖抽生新枝,并有花序出现,当积温达到110 d·℃,单花开放,当积温值达到约167 d·℃时,茎尖停止生长,积温220 d·℃时,茎尖再次开始生长,当积温值达到约320 d·℃,植株开始落叶;降水是麻疯树完成生长发育必不可少的因素,麻疯树在雨季生长快速,旱季休眠,但降雨过多会导致日照时间变短,树体因营养合成不足而停止生长;日照时间不是影响麻疯树开花的决定性因素,但它可通过影响温度而影响麻疯树生长发育.     

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.     

南京近郊主要大气污染物的观测分析研究

2007年10月至2008年9月在南京的一个近郊站点(32°03′N,118°78′E)对可吸入颗粒物(PM10)、臭氧(O3)、二氧化硫(SO2)、一氧化碳(CO)、氮氧化物(NOx)和氨气(NH3)等6种大气中的主要污染物进行了为期一年的连续监测.本文利用统计方法研究了这些污染物不同时间尺度(小时、日、周、月)的浓度变化特征和相互关系,并利用后向轨迹和聚类分析方法研究了不同季节到达该测站的气团来源及化学特征.结果表明,PM10、O3、SO2、CO、NOX和NH3的年均浓度和标准差分别为0.14±0.08 mg/m3(、18.52±14.05)×10-9(、21.14±15.96)×10-9(、1.08±0.98)×10-6(、24.57±24.65)×10-9(、24.33±15.73)×10-9.O3浓度表现出明显的白天高、夜间低的日变化特征,SO2和PM10一般在早上9、10点钟达到一天中的最大值,NOX呈双峰结构;O3春季浓度高,2008年2月出现峰值,可能与当年冬季持续降雪有关.NOX、NH3浓度呈现秋冬季节低、春季高的特点,而PM10和SO2则相反;O3周末浓度低,工作日浓度高,SO2和O3前体...     

太原市大气污染物浓度预测方法研究

太原市是全国大气污染最严重的城市之一，其中主要污染物有SO2、总悬浮颗粒物．根据“九五”期间太原市大气中SO2浓度变化规律，使用灰色系统理论，建立GM(1，1)动态模型，对SO2浓度进行预测．结果表明，预测模型精度较高，残差最大值小于15％，预测结果与实际状况基本相符．     

福建省主要大气污染物分布研究

针对我国当前大气环境污染严重问题,以福建省为研究对象,对福建省2015年大气污染物中的PM2.5、PM10、SO_2、NO_2、CO和O_3之间错综复杂的关系进行综合分析,并运用多变量统计分析方法中的因子分析法,将这些复杂关系进行处理以归结为少数的主因子.结果显示,福建省目前主要的大气污染物为PM10.因子分析结果表明,原生大气污染物如PM和SO_2等自聚合成一类称为第1个主因子,主因子中的PM10和PM2.5贡献度最大;O_3之类的二次污染物构成第2个主因子.所讨论及建立的大气污染物之间的相关关系和所生成的因子模型,将有利于综合分析判断福建省主要大气污染物分布,对于未来控制和改善大气空气质量等均具有重要意义.     

甘肃省主要大气污染物季节性特征分析

"十四五"是甘肃省空气环境质量精准管控的重要时期,在已开展的"冬防"行动、夏秋季挥发性有机物(VOCs)专项整治的基础上,进一步落实国家提出的精准治污要求十分必要.本研究对2015—2018年二氧化硫(SO2)、臭氧(O3)、二氧化氮(NO2)、可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)、一氧化碳(CO)等主要大...     

鄱阳湖入湖主要污染物浓度变化趋势分析

通过同步监测2010-2014年入湖监测断面水质,分析了化学需氧量、氨氮、总磷和总氮4项污染物的变化趋势。结果表明,除总磷外,化学需氧量、氨氮和总氮3项污染物浓度总体上均有不同程度的上升趋势,应引起有关部门的重视。     

石家庄市大气颗粒污染物主要成分及其来源分析

总悬浮颗粒物(TSP)是对环境与人体健康造成危害的主要物质。因此,本文对石家庄市大气悬浮颗粒物的时空分布和组成进行分析,探究了导致石家庄市产生雾霾的物质及其来源。结果表明:(1)研究区PM_(10)和PM_(2.5)平均浓度差异性较小,且高于《环境空气质量标准》(GB3095-2012)中所规定的年平均二级浓度限值;(2)西南高教的PM_(10)浓度相对较小;(3)石家庄市冬季TSP、PM_(10)和降尘的浓度均高于夏季;(4)TSP和PM_(10)二者所含重金属种类和含量高低顺序基本一致,由高到低依次为Ca、Al、Fe、Zn、Pb、Cu、Ni、Cr、Cd;(5)冬季(雾霾期)与夏季(非雾霾期)污染物主要化学组分基本一致,但冬季各元素含量明显高于夏季。