宝鸡市区PM10和PM2.5中5种重金属元素的大气污染特征研究

目的研究宝鸡市区2个不同时期(采暖期和非采暖期)、2种不同颗粒物(PM10和PM2.5)中Zn,Pb,Ni,Cu,Cd 5种重金属污染指数(Igeo)及富集状况(EFi),并据此推断污染元素可能的来源,为宝鸡雾霾治理提供技术支撑。方法在宝鸡市监测站院内设采样点进行监测,采用地积累指数法(Igeo)评价污染状况,富集因子法(EFi)分析各金属富集情况,并对结果进行了相关性分析。结果大气颗粒物中5种元素含量排序为:ZnPbCuNiCd,其中Pb,Zn,Cd为严重污染。采暖期Zn,Pb,Cu,Cd在2种颗粒物中的含量高于非采暖期,而Ni的情况相反。富集因子(EFi)表明,Pb,Zn,Cd有很明显的富集,且更容易富集到PM2.5中,相关性分析表明,2个时期2种颗粒物中Cu和Pb的来源不同,采暖期PM2.5中Pb,Zn,Cd的含量与质量浓度呈显著正相关。结论掌握宝鸡市区不同时期和不同粒径颗粒物中5种元素的污染状况,为大气污染治理提供技术支持。     

银川市PM10污染特征分析

通过银川市2015年空气污染物质量浓度值分析,结果表明,PM10和PM2.5的浓度变化具有明显的季节特征和区域特征。PM10质量浓度春季高于夏季,秋季最低,PM10月均质量浓度变化均为1月份最大,9月份最小;PM10分指数等级冬季最差,PM10分指数等级秋季好于夏季;4#监测点各个季节PM10浓度均表现为最高。     

宝鸡市高新区PM10中重金属元素的浓度水平及风险评价

目的研究宝鸡市高新区大气PM10中金属元素的浓度变化规律,为其防控提供参考依据。方法使用智能中流量采样器在宝鸡文理学院高新校区于2013年9月至2014年2月进行采样。结果结果分析表明:宝鸡市高新区PM10中4种重金属含量FeZnPbMn,Fe含量明显高于其他3种重金属;Pb的季平均值分别为0.277μg/m3和0.467μg/m3,未超出《环境空气质量标准》(GB3095-2012)规定标准值(1.0μg/m3),其浓度变化受季节因素的影响较为明显,冬季略高于秋季;而Fe和Zn浓度变化较为平稳,Mn无明显变化。使用潜在生态风险指数法对PM10中的3种重金属进行生态风险评价,按照危害排序从高到低依次为PbZnMn。结论宝鸡市高新区大气中PM10污染不容忽视,其Pb,Zn和Mn的污染值得更深入的研究。     

南宁市大气颗粒物PM10、PM2.5污染水平

为了初步调查南宁市大气中颗粒物PM10、PM2.5的污染水平，于2002年春、夏、秋、冬4季在南宁市的5个典型城市功能区，采集了85个样品．结果表明，南宁市PM10、PM2.5的污染很严重，超标率为82．5％、92．5％，而且对人体健康危害更大的PM2.5占PM10的大部分，约为63．5％，且重污染区PM2.5浓度超过轻污染区近一倍，应引起公众和相关职能部门的高度重视。     

保山市隆阳区PM10浓度与气象因子的相关性研究

根据保山市隆阳区2009年1—12月的PM10质量浓度资料以及同期的气象资料,对PM10平均质量浓度数据在不同时间和空间上进行分析,并采用逐步回归方法建立了空气污染物PM10与气象因子的回归模型。模型结果表明,PM10预测值与实测值比较吻合,变化趋势一致。结合该课题得到的结论和PM10产生的根源,提出了PM10污染防治措施。     

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...     

贵阳市大气PM10中水溶性金属元素的污染特征

2008年7月到2009年4月对贵阳市三个采样点(贵州大学蔡家关校区、市中心和甘荫塘水泥厂附近)的PM10进行了系统采样,运用ICP-AES对PM10中Al、As、Fe、Mn、Pb、Cd、Co、Cu、Zn、Sb、Ti、V等元素进行分析.研究表明,Al、As、Fe、Mn、Zn的含量很高,最高值分别是5809 ng/m3、...     

郑州市PM2.5和PM10中水溶性无机离子的污染特征

于2009年10月至2010年8月间采集郑州市大气颗粒物PM2.5与PM10样品,对其质量浓度及水溶性离子进行分析研究.结果表明：PM2.5在秋、冬、春、夏四季的质量浓度的平均值分别为134.9、121.6、77.9和102.0μg/m^3,PM10在秋、冬、春、夏四季的质量浓度的平均值分别为193.2、184.0、140.9和140.5μg/m^3,日均值超标率分别达77.8%和59%.PM2.5和PM10质量浓度呈现很好的相关性,春季粗粒子在PM10中的比例相对较高,而秋、冬和夏季细粒子是PM10的主要组成部分.主要的水溶性离子是SO4^2-、NO3^-和NH4^＋,大部分以（NH4）2SO4和NH4NO3形式存在;NO3^-和SO4^2-质量比小于1,说明采样期间郑州市大气以固定排放源污染为主.     

北京冬季室内空气中TSP，PM10，PM2．5和PM1污染研究

人们每天2／3以上的时间在室内度过，室内空气中可吸入颗粒物对人体健康的影响越来越受到国内外研究人员的广泛关注，在我国，虽然人们对大气中细粒子的研究比较系统、深入，然而对室内环境中可吸入颗粒物的研究、报道却很少，作在北京市的海淀区、朝阳区、丰台区和昌平区选择了19个家庭，分别对其厨房、客厅和卧室的室内空气中TSP，PM10，PM2.5和PM1的浓度进行了测定，并且对室内空气中粉尘含量的影响因素进行了分析和探讨。     

PM_(10)污染及BP神经网络气象预测——以西安市为例

在研究近几年西安市PM10污染的现状的基础上,初步选取8类20个气象因子,再采用主成分分析法进行精简,得到11个与PM10相关的主要因子,在此基础上,采用人工神经网络模型对西安市PM10污染状况进行预测,确定了网络模型结构。预测结果表明:预测值与实际值的相关系数达到0.801,在265个测试样本中,预测结果与实际完全吻合的为212d,占80%;相差不超过一级的天数为262d,占98.87%,与实际情况基本一致。     

基于PCA与RBF神经网络的PM_（10）质量浓度预测

对影响PM10质量浓度的20个因子进行主成分分析（PCA）,得到一组新的输入因子,有效的降低了输入维数,然后以新的输入因子作为RBF神经网络的输入,建立RBF神经网络PM10质量浓度预测模型,并对西安市2005年采暖季PM10质量浓度进行了预测,获得较好的拟合和预测效果。     

山西省2007年PM10气溶胶变化特征分析

通过计算并分析大同、榆社两地PM10日际平均值、日平均值、月平均值、季平均值，详细解释了不同时间段和时期PM10质量浓度变化的规律和原因，为开展对气溶胶粒子的影响要素分析提供了依据。     

宝鸡市大气可吸入颗粒物浓度分布特征分析

目的分析宝鸡市空气污染物PM10的时空变化特征,为宝鸡市PM10污染的综合防治提供依据。方法采用宝鸡市各空气监测点三年PM10污染物浓度资料,分析了宝鸡市区PM10浓度的时空变化特征。结果宝鸡市PM10浓度分布为春、冬季>秋季>夏季,各监测点的浓度变化是监测站>技校>三陆医院>竹园沟。结论提出了切实可行的措施以降低空气中PM10的浓度来改善宝鸡市的城市空气质量。     

南宁市大气颗粒物PM_(l0)、PM_(2.5)污染水平

为了初步调查南宁市大气中颗粒物PMl0、PM2.5的污染水平 ,于2002年春、夏、秋、冬4季在南宁市的5个典型城市功能区 ,采集了85个样品.结果表明 ,南宁市PMl0、PM2.5 的污染很严重 ,超标率为82.5 %、92.5% ,而且对人体健康危害更大的PM2.5 占PM10 的大部分 ,约为63.5 % ,且重污染区PM2.5 浓度超过轻污染区近一倍 ,应引起公众和相关职能部门的高度重视.     

佛山市禅城区空气中PM10变化特征及其防治对策

通过选择佛山市禅城区具有代表性的6个监测点.对空气中可吸入颗粒物(PM10质量浓度进行监测.在收集大量监测数据的基础上.分析PM10的时间与空间变化特征.并提出防治对策和建议以控制PM10的污染.     

长春市PM_(10)污染特征及与气象因素的相关分析

为了研究长春市PM10污染特征以及影响PM10浓度的因素,利用长春市PM10的实时监测资料,分析长春市PM10浓度的季节变化特征和污染程度.并利用同期的气象资料,建立PM10浓度和气象因素之间的多元线性回归模型,来进行两者之间的相关分析.采用逐步回归法,建立了"最优"回归方程,分析不同季节对污染物浓度有显著影响的气象因素,从而为长春市大气污染防治和雾霾天气预测提供科学依据.结果表明,长春市PM10浓度冬季偏高、夏季偏低、春季和秋季居中,2013年全年中1、4、10月份出现了不同程度的高污染现象,日平均浓度最高值达到591μg/m3.研究发现对长春市PM10有显著影响的气象因素主要有当日平均风速和最高最低气温温差.     

贵阳市西郊PM10污染特征及其与主要气象因素的关系探讨

对贵阳市西郊一贵州大学蔡家关校区的PM10进行了系统采样,分析了PM10的污染水平及在时间上的污染特征,并探讨了PM10与主要气象因素（如相对湿度、风速、气压、温度等）的关系。结果表明：贵阳市西郊PM10出现轻度污染,且春、夏、秋季PM10超标率分别是24％,25％,14％,超标倍数范围分别是0．04～0．49,0．02～0．35,0．09～0．48;春、夏、秋季的PM10／TSP比值平均值分别为62％,72％,69％,与北京、西安等城市的PM10／TSP比值结果相当,略高于安阳市;春、夏、秋季PM10浓度变化不大,夏季略高、秋季次高,春季略低。春季和秋末白天易出现高浓度污染,而夏季夜间易出现高浓度污染;PM10浓度与相对湿度、风速呈负相关关系,与气压呈正相关关系,与温度的相关性不大。     

大气中PM_(10)浓度的影响因素及其污染变化特征分析

讨论了影响大气中可吸入颗粒物PM10浓度的因素，包括来源、源强、气象条件等，并分析了其时空分布特征．     

MODIS气溶胶光学厚度产品在地面PM_(10)监测方面的应用研究

利用MODIS(中分辨率成像光谱仪)两年的气溶胶光学厚度(AOD)产品与北京地区API转化得到的PM10质量浓度、北京大学站点直接监测的PM10质量浓度以及香港元朗站点监测的PM10质量浓度做相关性分析,发现二者的直接相关程度较低。将AOD除以气溶胶季节标高,得到地面消光系数,与地面PM10质量浓度相关性提高。对地面消光系数进行相对湿度订正,得到计算的质量浓度,与地面实际观测的PM10质量浓度相关性进一步提高。经过两年时间资料的对比分析,证实气溶胶遥感光学厚度经过垂直和湿度影响订正后,可以应用于地面PM10监测。