贵阳建筑扬尘PM_(10)排放及环境影响的模拟研究

为了研究贵阳建筑扬尘的环境影响,根据对建筑和市政施工工程的调查,估算了贵阳市区2002年建筑扬尘的PM10排放量,并利用CALPUFF模型模拟了建筑扬尘对PM10浓度的贡献,分析了其季节变化及影响因素。结果表明,2002年贵阳城区建筑扬尘的PM10排放量为416t,占PM10排放总量的4%。建筑扬尘对贵阳市区较大范围内的PM10浓度水平均有影响,对整个城区PM10的年均浓度贡献接近12%。受施工强度以及风场和降水等气象因素作用,建筑扬尘排放的影响体现出明显的季节变化。     

武汉沌口地区PM_(10)及PM_(2.5)化学组分分析

沌口地区为武汉经济技术开发区所在地。经过近20年的发展,武汉经济技术开发区已成为武汉经济发展的重要引擎之一。经济发展的同时,大气环境质量也日益引起人们的重视。用大气颗粒物采样器、PM10及PM2.5切割器采集沌口地区大气可吸入颗粒物,对其化学组分进行粗析定性识别其来源,进而为政府部门制定大气污染控制与治理措施、确定污染治理重点提供科学依据,为武汉两型社会建设做出贡献。     

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。     

武汉经济技术开发区冬季大气中PM_(2.5)的组成及污染特征

测定了武汉经济技术开发区冬季大气中PM_(2.5)的质量浓度,并用IC和XRF技术对PM_(2.5)中的几种水溶性阴离子和无机元素进行了测定和分析。结果显示:监测周期内,武汉经济技术开发区冬季空气中PM_(2.5)的浓度范围是26.00~321.28μg/m~3,平均值为158.78μg/m~3,大大超过PM_(2.5)的国家空气质量二级标准限值(75μg/m~3);水溶性阴离子是PM_(2.5)的重要组分,PM_(2.5)中4种水溶性阴离子浓度大小顺序为NO_3~->SO_4~(2-)>F~->Cl~-,4种离子总和占PM_(2.5)总量的36.85%,13种无机元素总和占PM_(2.5)总量的25.08%;PM_(2.5)中NO_3~-与SO_4~(2-)的平均比值为1.22,NO_3~-与SO_4~(2-)的相关系数高达0.957 1,表明两者有一定的同源性,同时也说明武汉经济技术开发区冬季大气污染中移动源的贡献大于固定源;元素富集因子分析显示,Ti、Cr、Ni、Zn、As富集程度较高,富集因子均大于10,Ni富集因子大于1 000,Fe和Ni、Fe和Cr的相关系数分别是0.833和0.846,表明这些元素主要受人为污染源的影响。     

山西省城市空气质量指数地理特征及其与气象要素的关系

以山西省11个地级市2014年空气质量日报数据和部分气象站点同期的地面气象数据为基础,基于地理信息系统软件surfer运用克里格插值法绘制出2014年山西省空气质量指数(AQI)的时空分布特征,然后将AQI与5个地面气象要素进行相关分析,得出它们在不同时内的相关关系.结果显示:2014年1~2月全省AQI值普遍较高,空气污染较重;3~6月AQI值逐渐降低;7~9月AQI值维持在较低范围内,空气质量优良;10~12月AQI值再度升高.在研究时段内,AQI值和平均本站气压呈显著负相关关系,和平均气温、平均水汽压呈显著正相关关系,风速对于AQI值的影响具有双重性,平均相对湿度和AQI值相关性较弱.     

上海城区PM_(2.5)精细化空间分布插值方法研究

PM_(2.5)是我国大中型城市的主要污染物之一,已成为多学科领域的研究热点.基于监测点的监测数据无法直接获取城市内部空气污染的高分辨率空间分布情况,以上海市中心为研究区,引入土地利用回归(LUR)模型模拟PM_(2.5)质量浓度的高分辨率空间分布情况.双变量相关分析表明,与PM_(2.5)质量浓度分布相关性最强的地理变量分别是国控点2 000 m缓冲区内的道路长度、2 500 m缓冲区内的建筑面积、2 500 m缓冲区内的绿地面积、500 m缓冲区内的水体面积以及人口密度.基于以上变量,用多元线性回归分析建立PM_(2.5)质量浓度空间分布的LUR模型.在研究区内建立1 km×1 km格网,用LUR模型模拟各格网交点的PM_(2.5)质量浓度,再通过空间插值分析得到上海市PM_(2.5)质量浓度的空间分布模拟图.结果表明,PM_(2.5)模拟质量浓度存在明显的空间梯度差异,整体呈现西部高东部低的格局,并由人口密集区域向四周递减.人类活动是影响PM_(2.5)质量浓度分布的主要原因,模拟结果与实际情况相符.     

丰台区PM_(2.5)中二次水溶性无机盐离子浓度分析

在2019年3月至2020年2月间,每月的10-16日和雾霾天气利用采集器将空气中的PM_(2.5)富集在石英纤维滤膜上,送地方机构进行检测.研究北京市丰台区大气污染中二次水溶性离子(SNA)SO_4^(2-)、NO_3(2-)、NO_3^-和NH_4-和NH_4⁺浓度的变化,为丰台区大气污染的研究和治理提供数据支撑.结果表明SO_4+浓度的变化,为丰台区大气污染的研究和治理提供数据支撑.结果表明SO_4^(2-)、NO_3(2-)、NO_3^-和NH_4-和NH_4⁺三种离子在2019年3月至2020年2月之间各月份浓度有显著差异,且均在2月份产生峰值.但只有NO_3+三种离子在2019年3月至2020年2月之间各月份浓度有显著差异,且均在2月份产生峰值.但只有NO_3^-的浓度在不同季节间差异明显(P<0.05).由NO_3-的浓度在不同季节间差异明显(P<0.05).由NO_3^-/SO_4-/SO_4^(2-)的春秋冬季比值均>1,夏季比值<1.可见,SO_4(2-)的春秋冬季比值均>1,夏季比值<1.可见,SO_4^(2-)、NO_3(2-)、NO_3^-和NH_4-和NH_4⁺浓度各月份之间的差异具有统计学意义,但只有NO_3+浓度各月份之间的差异具有统计学意义,但只有NO_3^-在不同季节间浓度变化明显.丰台区春秋冬季以流动源污染为主,夏季流动源污染不明显.     

重庆涪陵大气污染物特征及其与气象要素的关系

利用重庆涪陵2010—2014年空气质量监测数据和同期的气象资料,分析了涪陵地区大气污染物的变化情况与气象要素的相关关系.结果表明:涪陵从2010到2014年空气质量有变好趋势,迎宾大道和兴华中路的空气质量总体较好,AQI指数优良天数分别占87%和85.6%,PM_(10)为涪陵首要污染物.PM_(10),SO_2质量浓度具有周期性变化特征,从1月至12月为先降低后升高的趋势,每年较冷的12月、1月、2月PM_(10)质量浓度值较高,较热的月份质量浓度值较低.NO_2质量浓度年际间变化幅度较小.PM_(10)与气温、降水量、相对湿度、平均风速具有负相关性,与气压具有正相关,即气温越高、降雨量越大、气压越低、风速越大,PM_(10)质量浓度越低.SO_2,NO_2与气温、气压、降水量均为负相关,与相对湿度正相关.不同月份大气污染物与气象要素的相关性存在较大差异.     

九江市PM_(2.5)时间变化特征及其与气象要素的关系

利用2014年-2015年九江市环境监测站污染物浓度监测资料以及常规的气象观测资料,统计分析近两年九江市PM_(2.5)浓度的时间变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:1)2014-2015年年九江市年平均污染日数为68 d,其中首要污染物为PM_(2.5)的天数占64%,重度污染日的首要污染物均为PM_(2.5);2)PM_(2.5)日变化表现为白天扩散晚上堆积,PM_(2.5)的月平均峰值主要出现在10月至次年1月以及5月底至6月初;3)秋冬季的污染主要由污染物水平输送造成,其次出现在不利于污染物扩散的稳定大气层结条件下。春夏交替期的污染主要由秸秆燃烧造成;4)PM_(2.5)浓度与能见度、温度风速、降水量呈显著负相关,而且弱降水有利于污染的加剧,高相对湿度更有利于出现重污染天气。     

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.     

北京地区PM10质量浓度与边界层气象要素相关性分析

对北京市2007年观象台观测站PM₁₀质量浓度资料、观象台气象自动站资料、风廓线资料和探空资料进行了数据分析。结果表明, 在污染物源强一定的条件下, 污染物的积累、稀释、扩散和清除主要取决于气象条件。近地面风速、温度、湿度、气压和边界层高度等气象条件对于可吸入颗粒物的污染程度有着很重要的影响: PM₁₀质量浓度与地面风速、温度、湿度、气压和大气边界层高度呈显著相关性, 并且相关性随季节变化明显。其中, 6月PM₁₀质量浓度与地面风速和大气边界层高度呈负相关性, 而与温度呈正相关, 11月则与温度成负相关; 风速与PM₁₀质量浓度之间的相关性可以用二次多项式来描述, 二者呈“U”形变化。另外由11月份PM₁₀质量浓度资料的分析表明, 当月PM₁₀质量浓度最小值对应的风速为4.1 m/s。     

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。     

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。     

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。     

北京PM10质量浓度与总体理查逊数的关系

为了研究总体理查逊数对可吸入颗粒物 PM₁₀ ( particulate matter with aero-dynamic diameter smaller than 10 μm) 质量浓度的影响, 对2007年11月北京南郊观象台的PM₁₀质量浓度资料、地面气象自动站资料和常规无线电探空资料进行了分析。统计分析软件采用 SPSS15.0( Statistical Package for Social Sciences 15. 0) 。分析结果表明,在北京地区以稳定层结为主的条件下, PM₁₀质量浓度与地面气象要素和总体理查逊数存在很好的规律性。PM₁₀质量浓度与风速和相对湿度显著相关, 相关系数分别为 - 0. 65 和 0. 69, 通过 α= 0. 01 显著性检验; PM₁₀质量浓度与地面至450m层的总体理查逊数存在显著的对数形式非线性关系, 决定系数 R2= 0.42。非线性回归方程的独立样本预测检验显示回归模型可以用于根据无线电探空资料对PM₁₀质量浓度进行预测。     

福建省铅锌矿床主要金属矿物中微量元素统计特征及其与成因类型的关系

利用锅锌矿床中方铅矿、闪锌矿单矿物中微量元素Ａｇ、Ｓｉ、Ｃｄ、Ｍｎ的含量，应用数学地质的方法将参加统计的铅锌矿床划分为四种类型．同时描述了各类型矿床单矿物中微量元素的统计特征及其与成因类型之间的关系．由工作结果看到．单矿物中微量元素的统计特征可为矿床成因类型的划分提供比较客观的依据，方铅矿中的微量元素比闪锌矿判别能力更强．     

典型人工湿地去污模型之间的关系(Ⅱ)

典型人工湿地去污模型的统一微分方程能够从形式上很好地概括目前从不同理论中得到的各种模型结构．通过调整统一微分方程的结构参数，可进一步获得现行去污模型之间的一系列过渡模型，从而能够系统比较不同类型湿地去除各种污染物的去污特点，为进一步深入探讨不同类型湿地系统中污染物去除模型的适用性、降解过程和复杂反应机理奠定了基础．     

北京冬季室内空气中TSP,PM_(10),PM_(2.5)和PM_1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.作者在北京市的海淀区、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.     

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.