长三角地区大气污染演变趋势及空间分异特征

基于2005-2015年环境空气质量观测数据,分析了长三角地区大气污染物质量浓度演变趋势及空间分异特征.结果表明,2005-2015年,长三角地区社会经济快速发展,大气污染情况随之增加.随着大气污染治理力度的加大,长三角地区在SO_2污染控制方面取得了显著成绩,2015年ρ(SO_2)较2005年下降了54%;区域ρ(NO_2)居高不下,快速增加的机动车保有量和使用强度,以及能源消费总量在很大程度上抵消了污染治理的效果;2013年"大气污染防治十条措施"实施以来,区域ρ(PM_(10))和ρ(PM_(2.5))逐年下降.长三角北部和腹地区域ρ(SO_2)高于区域平均值,与该地区较高的燃煤密度和工业布局有关;腹地区域和西南部ρ(NO_2)较高,与较高的机动车使用强度有关;颗粒物质量浓度呈北高南低、西高东低的空间分布特征,长三角北部PM_(10)污染突出;PM_(2.5)和O_3的区域性污染特征明显.区域ρ(SO_2)水平仍然较高,需进一步加大能源结构调整力度;机动车尾气污染治理力度亟需加强,以确保在机动车保有量持续增加的前提下,取得ρ(NO_x)的改善;区域大气污染特征存在显著空间分异,应当因地制宜制定分区防控政策.     

滇东地区城市空气污染变化特征及其与气象条件的关系

基于滇东城市曲靖2014-2018年2个国控空气质量监测点的逐日空气质量指数和6种空气污染物(SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、CO和O_3)逐小时浓度资料以及同期气象要素数据,统计分析了曲靖主城区空气污染变化特征及气象因子对污染物浓度分布的影响.结果表明:①2014至2018年,曲靖主城区空气质量优良率为97%-99.7%,污染日数呈逐年减少趋势,首要污染物以PM_(10)、PM_(2.5)和O_3为主.②曲靖主城区空气质量呈现出夏秋季节较好、冬春季节较差的季节性特征.③6种污染物浓度各自表现出不同的季节性变化和日变化特征.气象条件影响着曲靖主城区污染物的扩散、迁移和转变.④风速与SO_2、NO_2、CO和PM_(2.5)浓度具有较好的负相关关系;与O_3浓度呈正相关关系;风速对PM_(10)影响较复杂,当风速小于2 m/s时有利于PM_(10)扩散,当风速超过2 m/s时反而导致PM_(10)浓度增加.⑤地面盛行西北风和东南风时,SO_2、NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)浓度较高;地面盛行西南风时,O_3浓度达到最高值.⑥降水对6种污染物具有显著冲刷清洁作用.⑦温度与O_3浓度呈显著性正相关关系,与NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)浓度呈显著性负相关关系;与SO_2浓度关系不显著.⑧相对湿度与O_3、PM_(10)和PM_(2.5) 3种首要污染物浓度呈显著性负相关关系;与SO_2、NO_2和CO 3种非首要污染物浓度的关系不显著.     

基于LUR和GIS的西安市PM_(2.5)的空间分布模拟及影响因素

从地学角度出发,基于土地利用、人口状况、道路交通和地形等自然人文因素构建土地利用回归模型(LUR),模拟西安市主城区2014年和2015年冬季采暖季PM_(2.5)平均浓度的空间分布,并分析其空间分布成因和年际变化原因。结果显示:LUR模型构建中,2014年采暖季选择的变量主要有500m缓冲区内植被面积、1 000m缓冲区内植被和居民地面积以及人口密度,2015年采暖季选择的变量主要有1 500m、2 000m、2 500m和3 000m缓冲区内道路总长度。2014年和2015年采暖季LUR模型的R2分别为0.933和0.832,拟合效果很好。2014年采暖季各城区PM_(2.5)平均浓度均较高,碑林区绝大部分区域空气质量为严重污染,新城区次之,其他区空气质量基本为重度污染。2015年各城区PM_(2.5)平均浓度均有所下降,大部分区域为轻度污染。土地利用、污染源、道路交通、人口密度、国家环保相关政策、风向和DEM是西安市2014年和2015年采暖季PM_(2.5)浓度空间分布规律、成因、污染来源和年际变化的影响因素。     

太原市及周边采暖季大气PM_(2.5)中重金属污染特征及来源解析

为研究太原市及周边采暖季PM_(2.5)中重金属的污染特征及来源,于2018年1月采集太原市及榆次大学城大气PM_(2.5)样品,利用等离子体质谱仪测定其中10种重金属元素,使用富集因子法和聚类分析法明确其来源,结合HYSPLIT后向轨迹模型分析两个区域的空间传输过程。结果表明,锌、铅和锰为太原市和榆次大学城采暖季PM_(2.5)中重金属质量浓度最高的3种元素,分别占10种元素总浓度的77.80%和89.06%.铜、锌、砷、镉和铅在太原市和榆次大学城PM_(2.5)中富集水平为中度以上,主要受人为源影响。通过聚类分析发现,太原市和榆次大学城采暖季PM_(2.5)中重金属的主要污染源为燃煤源。太原市和榆次大学城受来自于西北方向的长距离传输气流影响而形成的扬尘是太原市和榆次大学城PM_(2.5)中10种重金属的自然源之一。同年采暖季中,12月为PM_(2.5)中重金属质量浓度最高的月份。     

天津市环境空气质量时空特征分析

基于对天津市23个自动空气质量监测站点的SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、CO和O_3监测数据进行分析,掌握了2014年12月1日-2015年11月30日期间各项污染物的时空分布特征,并选取主要污染物分析其时间变化特征和空间分布特征.采用Kriging方法对6项污染物进行分析,获取天津市大气污染物的空间插值分布图.研究结果表明,天津市PM_(10)质量浓度年均值为113μg/m~3,PM_(2.5)年均值为69μg/m~3,均超过二级标准;颗粒物质量浓度呈现明显的季节变化特征,PM_(2.5)浓度季均值从高到低依次为冬季(95μg/m~3)、秋季(64μg/m~3)、春季(63μg/m~3)、夏季(54μg/m~3);站点对比结果表明团泊洼站点污染最严重,而塘沽环保局优良率最高.从空间分布来看,PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2均表现出中部至南部区域为高值分布区域,说明天津市本地污染排放对大气环境污染的贡献为主要影响因素;而O_3和CO均表现为市区浓度较低而天津市南北区域形成高值且呈现相反分布.     

近两年武汉市环境空气质量时空分布特征及污染源解析

运用主成分分析和聚类分析法,对2016—2017年武汉市环境空气10个国控点10个市控点的6个空气质量指标数据进行分析,揭示武汉市环境空气质量时空分布差异性,辨识主要污染因子,解析污染成因.结果表明:2016—2017年,武汉市空气质量有变好的趋势,主要是因为PM_(2.5)和PM_(10)同期月均浓度下降; SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)浓度排序依次为:冬春秋夏; CO浓度排序依次为:冬秋春夏; O_3浓度排序依次为:夏秋春冬;武汉市监测点位空气质量从好到坏的顺序为:远郊区中心城区工业园(区)或经济开发区;春季的主要污染物因子为NO_2、CO、O_3、PM_(10),夏季的主要污染物因子为NO_2、SO_2、PM_(2.5),秋季的主要污染物因子为NO_2、PM_(2.5)、CO、O_3、PM_(10),冬季的主要污染物因子为NO_2、CO、O_3、PM_(2.5)、PM_(10);近两年,机动车尾气、工业废气排放以及建筑扬尘构成武汉市空气污染的主要来源,秸秆燃烧对空气质量的影响逐渐减小.     

四川盆地城市群6种大气污染物的时空分布

利用四川盆地18个城市2015-2016年6种大气污染物质量浓度资料,采用了集中期、集中度和变异系数等统计学方法,对该地区大气污染的时空分布特征进行了分析,将四川盆地划分为3个区进行对比研究.结果表明,四川盆地18个城市中,大气污染最严重的是自贡市,年均空气质量指数为100,污染天数占总天数的37.6%;污染最轻的是广元市,年均空气质量指数为57,污染天数占总天数的4.5%.四川盆地3个区域按照污染物质量浓度高低以及出现污染天数的长短排序均为:川南经济区成都平原经济区川东北经济区.研究时间段内,18个城市PM_(2.5)年均质量浓度达标的只有广元市;PM_(10)年均质量浓度达标的只有广元市和巴中市;SO_2年均质量浓度18个城市均达标;NO_2年均质量浓度除成都市和重庆市外,其他16个城市均达标;所有城市的CO和O_3日质量浓度均达标.近36年来,颗粒物和SO_2质量浓度呈现不同程度降低,表明国家对大气污染物排放的管控措施对颗粒物和SO_2污染改善明显.污染物PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2和SO_2质量浓度的季节变化为冬季高,夏季低;O_3质量浓度季节变化则为冬季低,夏季高.PM_(2.5)、PM_(10)和O_3质量浓度高的时段相对于SO_2、NO_2和CO来说更为集中,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO高质量浓度时段主要集中在1月左右,O_3高质量浓度时段主要集中在6月左右.不同城市间SO_2和NO_2质量浓度差异明显,其他污染物质量浓度分布则较为均匀.     

东北地区住宅厨房油烟PM_(2.5)分布及操作人员暴露量分析

目的研究住宅厨房油烟PM_(2.5)扩散规律、分布特性及操作人员呼吸处污染物暴露量.方法建立东北地区典型住宅厨房模型,在排烟机恒定运行下,模拟各季节5种典型通风工况,分析厨房油烟PM_(2.5)在操作人员呼吸带截面分布情况,同时引入污染暴露模型,计算操作人员污染物暴露量.结果冬季污染物浓度分布最均匀,浓度最大,且操作人员暴露量最大;春季、秋季污染物浓度水平比较一致,操作人员暴露量最小;夏季是否开门对污染物浓度影响较小;各工况操作人员暴露量为2.0×10-5~8.2×10-3.结论暴露量最小值出现在春秋季窗开、门关的工况,与夏季门窗开启相比,春秋季门窗开启时暴露量较小,冬季门窗关闭时暴露量较大.     

我国东部地区颗粒物与不同污染源的关系

对于中国东部地区细粒子污染中存在的问题,用WRF-CMAQ空气质量模式,结合RSM模型,对颗粒物(PM),NO_x,SO_2,NH_3,非甲烷挥发性有机物(NMVOC)5种污染物与PM_(2.5)质量浓度之间的关联性及其影响进行分析.结果表明,排放条件和水平不同对PM排放的贡献不同,一次PM排放对3个地区PM_(2.5)贡献最为明显,贡献最低的是NMVOC.随着控制水平的提高,NH_3,NO_x,SO_2对PM_(2.5)贡献会上升.对于北京地区,区域SO_2排放对硫酸盐的贡献约80%,而本地SO_2排放仅贡献了10%;在低控制率下,NO_x排放对硫酸盐几乎没有贡献,随着控制率的提升,NO_x排放的贡献逐渐增加.对于北京地区硝酸盐的贡献,区域NO_x排放贡献近50%,本地NO_x排放仅仅贡献5%;区域NH_3排放的贡献约为30%,随着控制率的提高,本地NH_3排放的贡献也有所提高.     

陕北地区冬季采暖期大气污染特征分析

基于2016年12月1日至2017年3月31日陕北地区(延安市、榆林市)SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、O_3、CO逐小时监测数据,研究陕北地区冬季采暖期大气污染水平及污染特征,并为陕北地区冬季空气质量改善提出建议.结果显示,2016年陕北地区冬季大气污染首要污染物为PM_(10)和PM_(2.5),大气污染类型为颗粒物污染型;通过月变化趋势分析和Pearson相关系数验证,各项大气污染物间表现出极强的相关性,O_3与其他5项污染物均为负相关,其他5项污染物两两互为正相关;经日变化趋势分析,SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、CO污染物浓度日变化趋势均为"双峰双谷"型,且时间变化上保持一致,O3为"单峰"型;"周末效应"分析发现,SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)周末浓度均大于工作日浓度,CO周末浓度与工作日浓度变化不显著,日平均偏差为6.24%,O_3工作日浓度普遍高于周末浓度.建议陕北地区加强对冬季颗粒型污染物的抑制,加大城市绿化建设投入,积极宣传环保理念,倡导绿色出行,市民在周末尽量减少出行.     

集中供暖与非集中供暖城市的冬季大气污染状况——以天津和上海为例

为了解集中供暖和非集中供暖2种不同模式对空气质量的影响,基于天津和上海冬季采暖期及非采暖期的空气质量数据,分析不同供热模式下大气污染物的长时间变化和日变化特征及其影响因素.结果表明:天津和上海采暖期PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2和SO_2的质量浓度均高于非采暖期.天津采暖期PM_(2.5)、PM_(10)、CO和SO_2浓度较高主要是受到集中供暖消耗的化石燃料燃烧排放和大气逆温层2个方面因素的影响.上海虽然处于非集中供暖区,但也受到了北方城市供暖区远距离污染物传输的影响.天津集中供暖模式产生的PM_(2.5)、PM_(10)、CO和SO_2排放对空气质量的影响高于非集中供暖城市上海.与非采暖期相比,天津和上海采暖期NO_2浓度的增加量几乎一致,说明供暖活动对大气中NO_2的贡献并不明显;天津和上海采暖期O_3浓度均低于非采暖期,表明供暖活动未对O_3排放产生显著作用.采暖活动明显改变了天津PM_(2.5)、PM_(10)和CO的日变化特征;受采暖活动和逆温层的影响,SO_2和NO_2浓度均在夜间呈现升高趋势;O_3的日变化趋势未受采暖活动影响.与非采暖期对比,采暖期上海的非集中供暖未对污染物的日变化趋势产生显著影响.     

中国工业基地城市群PM2.5时空分布特征及相关性分析

为研究2014年中国四大工业基地25个主要城市的空气质量污染情况,对25个城市2014年1月~2015年2月的数据进行SPSS聚类分析,研究其整体分布情况,并应用统计学和GIS软件分析其主要城市大气颗粒物的污染分布特征,同时利用SPSS软件对大气污染物PM_(10)、SO_2、NO_2、CO、O_3和PM_(2.5)做相关性分析。结果表明:(1)25个城市PM_(2.5)年均质量浓度在32.94~100.23μg·m~(-3)之间,其中分布在40~70μg·m~(-3)之间的城市相对集中,占所有城市的68%,仅3个城市的PM_(2.5)年均质量浓度小于35μg·m~(-3);(2)PM_(2.5)季节变化特征大体表现为冬季秋季春季夏季,重度污染主要集中在12月和1月;(3)从空间分布上看,京津唐污染水平高于其他三个工业基地,珠三角污染水平最低;(4)四大工业基地城市群PM_(2.5)的浓度与PM_(10)、SO_2、NO_2、CO的浓度存在显著相关性。由于温度、气候等原因,在珠三角和长三角O3与PM_(2.5)呈正相关,而在京津唐和辽中南工业基地则呈负相关。     

玉溪市城区大气VOCs及其它污染物质量浓度时空特征分析

2014年8月至2015年7月在云南典型高原城市玉溪市5个监测点利用苏玛罐采样法采集VOCs样品,基于GC-MS分析方法获取了VOCs总质量浓度,同时利用空气自动监测设备监测了5个点位的大气NO_2、CO、SO_2、O_3(最大8 h)、PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度.基于这些监测数据分析了玉溪市城区各种大气污染物的质量浓度分布特征及可能的来源.结果表明:监测期间玉溪市城区环境空气中VOCs、SO_2、NO_2、O_3、PM_(10)和PM_(2.5)的平均质量浓度分别为(19.02±18.31)、(20.11±25.53)、(16.08±11.21)、(34.54±32.79)、(49.51±34.09)μg·m~(-3)和(28.67±20.85)μg·m~(-3),CO质量浓度为(1.35±0.82)mg·m~(-3).从季节分布来看,各种污染物变化规律并不一致.VOCs质量浓度呈现秋、春高,冬、夏低的特点,O_3质量浓度呈现夏季高的明显特征,SO_2质量浓度呈现冬、秋高,春、夏低的特征,NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度则表现为冬、春高,夏、秋低的特点.从空间分布特征来看,玉溪市中心交通密集区监测点大气环境中VOCs、NO_2、O_3、PM_(2.5)和CO质量浓度较其他监测点浓度较高,反映机动车尾气的显著贡献;而工业区监测点大气环境中SO_2和PM_(10)质量浓度较高,符合工业燃煤排放烟气显著影响的基本特征.另通过相关性分析和气团轨迹研究表明除了本地人为活动影响外,区域传输源对玉溪城区大气污染有重要影响.     

海口市空气质量的特征及其与气象条件的关系

根据海口市2013—2014年空气污染物的监测数据及气象资料,研究了该市的空气质量特征及其与气象要素的关系.结果表明:海口市空气质量优良率为95%;PM_(2.5),PM_(10),O_3是该市的主要污染物,年均质量浓度分别为25.29μg·m~(-3),44.48μg·m~(-3),77.15μg·m~(-3);该市的空气质量随季节变化的特征明显,春、夏、秋、冬四季的AQI值分别为42,35,54,65;污染物的"周末效应"与北京、深圳等国内其他城市不同,表现为:周末浓度大于工作日浓度;旅游黄金周期间污染物均有不同程度增加;污染物日变化特征明显;SO_2,PM_(2.5)表现出一定的区域污染特征;NO_2,PM_(10),CO和O_3表现出一定的局部污染特征;降水、风速、风向、温度、湿度对空气质量的影响显著,在多数情况下AQI与降水、风速、温度、湿度等存在负相关,而与气压存在正相关;对典型污染过程的分析表明:PM_(2.5)受扩散条件、本地排放及外地输送共同影响,O_3浓度与蒸发量、相对湿度及风速等指标有明显关系.     

石家庄市采暖期空气质量特征及其与气象条件的关系

为确定石家庄市采暖期易引发大气污染的气象条件,通过对石家庄市2016—2018年采暖期的空气质量逐日监测数据,以及同期气象观测资料进行研究,分析了石家庄市采暖期的空气质量变化特征,探讨了影响环境数据变化的主要气象要素,筛选并确定了PM_(10)、PM_(2.5)、AQI的污染气象指标。结果表明:石家庄市采暖期内所有天数均为非一级天,其中污染日较多,占69.58%,以PM_(2.5)为首要污染物的天数最多,其次是PM_(10);PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO浓度与气温、变压、风速和混合层高度负相关,与相对湿度正相关(SO_2除外),O_3与气象要素的相关性和上述五种污染物相反;气象要素对大气环境影响的排序为:相对湿度风速混合层高度水汽压变压气温;确定的三种污染气象指标准确率分别是70.37%、70.37%、72.97%。     

武汉市大气污染特征及变化趋势

以2013—2015年武汉市大气污染物特征及变化趋势为研究对象,对大气污染物综合指数和各污染物单项指数进行分析.其主要结论是:大气污染冬季的污染状况比夏季严重,其中空气质量2013年优于2015年,2014年最差;根据各污染物单项指数,确定颗粒物(PM_(2.5))为大气污染的主要因子;PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO的浓度冬季大于夏季,O_3的浓度夏季大于冬季;根据各污染物之间相关性及气象因素的分析,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO之间均成正相关关系,其中PM_(2.5)与CO的相关性为0.901(P0.01),接近1,说明CO对PM_(2.5)的形成有直接作用;污染物与气象因素的相关性分析,几种污染物与气压、降水量、气温有明显的相关性;根据聚类分析,大气污染变化趋势与季节有关,季节变化特征为夏季春秋季冬季.     

南京市电力行业大气污染物排放清单建立及校验分析

该研究以2014年为基准年,使用排放系数法对南京市电厂开展SO_2、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)等大气污染物排放情况进行了定量研究,建立了电厂大气重点污染物排放源清单数据库。结果表明:排放系数法计算得到的SO_2和NO_x排放量均与环境统计资料中的数值较一致,PM_(10)的排放量可能存在较大偏差,这可能与企业除尘效率使用的数值有关。因此未来南京市分粒径颗粒物排放系数实现本地化是清单编制工作的重点。     

南京市一次大气污染事件时空演化特征及影响因素

利用数理统计和后向轨迹方法,分析江苏省南京市2015年全年空气质量指数(AQI)及1月21—27日各污染指标数据,探讨南京市大气污染时空分布特征及影响因素.研究发现:2015年南京市AQI达到污染程度的天数在瑞金路、迈皋桥最多,在玄武湖最少;AQI值在秋、冬季较高,春、夏季较低,推测南京市AQI主要受不同功能区污染排放和不同季节天气变化控制.在1月21—27日大气污染事件中, AQI在仙林大学城最高,为211.094;玄武湖最低,为168.881. PM_(10)平均浓度在奥体中心最大,为229.472,玄武湖最小,为179.932. PM_(2.5)的空间分布情况与PM_(10)类似, SO_2, NO_2和O_3浓度空间差别不大.在此期间, AQI总体呈波动上升趋势, 21日、24日、26日出现3次高峰, 25日和27日下降. PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2浓度变化趋势与AQI呈正相关关系, O_3与AQI呈负相关关系.因此,南京市大气污染在空间上具有明显区域特征,在时间上具有累加特征,同时还受周末效应和天气作用影响;主要污染物为汽车尾气、燃煤燃气和工业废气.气团后向轨迹显示,大气污染源主要来自局地和西北地区, 25日气团方向改变,导致污染物浓度下降,推测南京市大气污染受气团带来的外地污染物及天气变化的综合影响.     

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。     

基于模糊综合评判的京津冀地区空气质量评价

选取PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3和CO作为评价因子,并在环境空气质量标准的基础上对评价标准扩展到五级,通过建立各污染物的隶属函数和权重集,运用模糊综合评价法对2013年京津冀地区13个城市的环境空气质量进行评价,得出各个城市的环境空气质量污染水平及其污染因子的大小排序.结果表明,该区域空气质量状况总体较差,石家庄的首要污染物为PM_(10),张家口和承德对大气污染贡献率最大的污染因子为O_3,其他城市最主要的污染物均为PM_(2.5),可吸入颗粒物仍是该区域对大气污染影响最大的因子.评价结果能够较客观地反映该地区环境空气质量优劣状况,从而为改善和治理大气污染提供理论依据.