长沙市PM2.5浓度时空分布特征及影响因子分析

为分析长沙市PM2.5浓度时间变化特征、空间分布特征及其影响因子,利用数据统计分析、克里金空间插值技术、地理探测器等方法与Arc GIS平台表达,选取长沙市中心城区10个监测点2013—2019年PM2.5日变化数据.结果显示:在PM2.5浓度时间变化特征方面,不同季节中,PM2.5浓度表现出冬季>秋季>春季>夏季的季节特征,不同时段中,各季节PM2.5浓度日均小时变化曲线均大致呈双峰形态;在PM2.5浓度空间变化特征方面,PM2.5浓度的高值区主要分布在中部芙蓉区,整体呈城区向郊区逐渐递减的变化规律.根据地理探测器研究结果发现,2017年长沙主城区PM2.5浓度主要受气温、降雨和风速因子影响,其次是道路、相对湿度、气压和人口密度,高程、植被和餐饮因子影响较小;且任意两个影响因子共同作用均会对PM2.5浓度影响增强.     

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...     

郑州市区PM2.5的污染特征简析

灰霾天气对大气环境的影响日趋严重,对人居环境和居民的身心健康都有很大的危害,引起了公众极大的关注,本文根据PM2.5的研究数据,介绍了PM2.5的季节和小时分布特征,并结合郑州气象因素、能源结构、城市污染源的特点做出原因分析,为PM2.5监测做出基础性研究。     

福州紫阳、厦门集美PM2.5的浓度分析及与天气类型的关系

该文利用2012年5月～9月福州紫阳、厦门集美两地PM2.5的监测数据,分析了福州、厦门PM2.5的变化情况与气象条件之间的关系.结果表明:福州、厦门PM2.5浓度变化趋势较为相似,浓度峰值出现的时段基本相同;在高压楔控制、副热带高压的边缘、台风低压东南侧的天气条件下,PM2.5浓度升高现象明显;受夏季副热带高压的控制、台风天气的影响,6～9月福州、厦门两地的PM2.5浓度均处于较低水平.     

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.     

沈阳市大气环境PM2.5污染特征

针对沈阳市大气环境分析了2011年7月至2012年3月期间沈阳市太原街、北陵街及科技园三处的PM2.5含量,研究表明:监测位置PM2.5超标率为15%,变化范围在0.02～0.07 mg/m3之间,冬季浓度高于夏季浓度,反映了主要源排放(燃煤)变化与气象条件的共同影响,并且监测PM10含量与PM2.5存在很好的线形关系,同时对PM2.5离子组分和多环芳烃进行了分析,发现PM2.5系颗粒物含有阴离子、多环芳烃等污染物,多环芳烃的含量在16.0～35.1 ng/m3之间.     

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。     

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.     

大连市2016—2017年PM2.5质量浓度时空 分布特征研究及相关性分析

以大连市为研究区域,基于2016—2017年大连市9个国控自动空气质量监测站的PM_(2.5)质量浓度逐小时监测数据,整理、筛选得到52 029个有效样本数据,探讨PM_(2.5)质量浓度时空分布特征,分析其年、季节、月份、日均值变化规律,进行PM_(2.5)质量浓度与SO2和CO的相关性分析.结果表明:2017年较2016年PM_(2.5)质量浓度有所下降,1a中浓度由高到低的季节依次是冬、春、秋、夏.PM_(2.5)质量浓度月均值呈V型分布,2016年和2017年最大值分别出现在12月和3月,最小值均出现在8月.日变化呈多峰型分布,峰值出现在早高峰8:00前后及夜间22:00.各站点月均值变化趋势大体一致,均呈V型分布.位于工业区的站点PM_(2.5)质量浓度都相对高于居民区,位于海边和郊区的居民区PM_(2.5)质量浓度相对低于市中心的居民区.PM_(2.5)质量浓度与SO_2和CO均呈现极显著相关性,Pearson相关系数分别是0.584和0.730,说明工厂废气排放及机动车尾气排放对空气质量产生了不容忽视的影响.     

宝鸡市城区空气细颗粒物(PM2.5)污染特征及源分析

目的研究宝鸡市城区PM2.5的污染特点及成因,为制定控制污染应对策略,改善空气质量提供参考依据。方法利用2013年1月至2014年8月宝鸡市城区7个空气自动监测子站24h对PM2.5的监测数据,结合宝鸡地形特点、同期气象数据以及对颗粒物源解析在线监测资料进行分析与讨论。结果分析结果表明,宝鸡市城区PM2.5及其它污染项目与各气象参数有关,总结了PM2.5时空分布特征,宝鸡市PM2.5的组成和来源随昼夜、季节而变,其主要组成为硫酸盐、硝酸盐、铵盐、有机物、元素碳和土壤尘等化学成分,主要来源为燃煤、汽车尾气排放、扬尘、工业排放、二次气溶胶污染和周边输送等。结论分阶段经常性地分析宝鸡城区PM2.5污染现状与机理,提出治理建议和防控对策,为宝鸡市区空气污染控制提供参考依据。     

京津冀主要城市与背景地区PM2.5分布差异

利用大气污染物监测数据及高分辨率再分析资料,将时空差异性量化与污染物来源分析相结合,利用城市与背景地区间的污染物质量浓度差与气象要素的相关关系,分析外源输送和本地排放对城市空气污染的贡献.京津冀地区城市大气污染较严重且季节变化明显,背景站点空气质量好且全年稳定少变.主要城市与背景站点的污染物质量浓度变化同步性秋冬季高,...     

不同污染程度下室内外小时PM2.5浓度变化特征对比

依据实测北京市夏季室外和开、关窗室内的PM_(2.5)浓度等数据,利用统计分析,探讨了不同污染程度下室内外小时PM_(2.5)浓度的变化特征。结果表明:室外PM2.5污染程度为轻度时,其浓度达到最大值后3 h,开窗室内PM_(2.5)也达到一天中的最大值。室外PM_(2.5)污染程度为良或优时,二者小时PM_(2.5)浓度的变化特征较同步。同时,关窗室内的小时PM_(2.5)浓度会出现大于室外的现象。室外PM_(2.5)的污染程度不论是轻度还是优或良,早晨7:00~9:00之间因交通早高峰的影响,室外和开窗室内细颗粒物浓度会出现峰值。     

黄河三角洲PM 2.5时空分布及其影响因子分析

为黄河三角洲生态文化区域打造提供参考,并为环境污染防治提供有力基础,以空间数据插值和Pearson相关分析方法,运用黄河三角洲及周围40个监测站点的PM2.5逐日浓度和气象数据,研究PM 2.5浓度的区域分布特征及随时间尺度的变化规律,以及气象和PM 2.5浓度之间的相关性.结果表明:黄河三角洲区域的PM 2.5浓度具...     

长三角典型城市PM2.5浓度变化特征及与气象要素的关系

利用长三角地区4个典型城市南京、上海、杭州、合肥2014年4月1日~2015年3月31日的PM2.5监测数据,以及同期MICAPS地面气象要素的观测资料,对该地区PM2.5浓度的变化规律及其与气象要素的关系进行了分析和讨论。结果表明:长三角地区PM2.5浓度总达标率总体表现为夏季最高,冬季最低的态势。4个城市中,上海全年总达标率最高,杭州其次,合肥最低。上海和杭州达标率月变化特征相近,南京和合肥相近;PM2.5逐小时浓度日变化曲线呈现两峰一谷型分布,最大值均出现在早晨,最小值均出现在下午16~17时之间;月平均浓度具有明显的季节变化特征,冬季最高,夏季最低;PM2.5浓度与风速呈现显著现负相关关系,受地面风向影响明显,污染物在主导风的作用下从上游污染源扩散至下风区域;与气温呈现负相关关系;从全年来看,PM2.5浓度与相对湿度呈现负相关关系,高湿度状态更有利于降水从而增加PM2.5湿清除;各个城市PM2.5浓度与气压相关性很弱,并且未通过显著性检验,可见气压是影响PM2.5浓度变化的次要因素;降水对PM2.5清除作用明显。不同城市PM2.5的变化特征及其受气象要素的影响存在差异,主要是由不同城市的地理环境、产业布局以及污染源等因素造成的。     

贵州六盘水市PM2.5时空分布特征与植被覆盖相关性分析

以2017年PM2.5污染较为严重的贵州六盘水市为研究对象,分析PM2.5的月变化与季变变,探讨PM2.5污染来源与各个因子之间的关系。通过PM2.5与平均气温的相关性分析、PM2.5与平均植被指数的相关性分析,以月、季为时间尺度对六盘水市5的监测点(PM2.5)进行浓度变化分析。得出时间上六盘水市大气中PM2.5浓度变化具有季节性,季平均气温与季平均PM2.5呈负相关,各监测点(PM2.5)在冬季最高,各监测点平均PM2.5浓度达到55.16μg/m_³,夏季最低为22.59μg/m_³。季PM2.5浓度变化与季平均植被指数呈现负相关,植被覆盖的变化对大气PM2.5浓度变化有显著影响,在土地利用类型中耕地与领地的植被指数变化最大,土地利用类型当中的耕地与林地对大气中PM2.5浓度变化有显著影响。     

阴霾天气的元凶——PM2.5

空气中悬浮的大量微小尘粒、烟粒的集合体,使空气混浊,水平能见度降低到10 km以下,这样的天气现象称为阴霾天气。其原因是空气中存在微小的可吸入颗粒物PM2.5气溶胶,PM2.5是制造阴霾天气的元凶。PM2.5直接伤害可能导致心脏病、肺癌、哮喘和慢性支气管炎。我们只有建立科学的监测评估体系,优化能源结构,绿化环境,才能避免烟尘污染,杜绝气溶胶粒子的产生。