成都市城区空气污染指数的时间序列分析

根据成都市城区2001～2005年的大气污染监测资料,获取和分析成都市空气污染指数.采用时间序列分析方法,对空气污染指数建立自回归滑动平均模型模拟实测的空气污染指数,并对模拟结果进行了检验.结果表明:成都市空气污染状况具有夏季较好、其他季节较差的季节性变化规律.采用时间序列分析大气污染状况是可行性的.     

江苏省持续性空气污染时空特征及一次典型事件环流形势分析

分析了2013年12月2日-2018年12月31日江苏省持续性大气污染事件的总天数和主要污染物平均质量浓度的逐月和年际变化特征及空气质量指数的时空分布特征,分析了 2018年1月17-20 日发生的一次典型持续性污染事件期间的大气环流特征.结果表明,江苏省冬季大气污染最严重,PM2.5为主要污染物;夏季污染程度较低,O...     

延安市城区大气污染特征及影响因素

根据延安市城区2003—2004年间大气污染物浓度资料,应用统计的方法分析了大气中主要污染物二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物随季节变化,日时间变化和空间变化的污染特征,并分析了风向、风速、降水、云量、浮尘、逆温等气象因素以及城区地形和人为因素对城区污染物浓度变化的影响.结果表明:延安市城区大气污染状况存在着显著的季节差异和地域性差异,日大气污染呈现明显的双峰特征.风和降水是影响大气污染程度的主要气象因子.     

盆地气候条件下成都城区O_3与NO_2相互作用的时间尺度分析

应用去趋势互相关分析法对比分析了成都市2013年7月1日至8月31日和2014年1月1日至2月28日等2个时间段4个大气环境监测站点近地面O3与前体物(NO2)小时平均浓度的相关性及其时空演化尺度特征.研究表明,成都市4个监测站点近地面O3与NO2小时平均浓度波动的相关性在一定时间尺度内具有长期持续特征.并对成都市夏季和冬季近地面O3与NO2相关性进行了对比分析,探讨了导致此种差异的原因.结果表明,不同的气象条件下成都市O3与NO2相互作用的时间尺度存在显著差异.其差异性可能与成都市独特的盆地气候特点以及当地夏季与冬季太阳光辐射、日照数、气温等气象因子有关.研究结果有助于进一步加深对盆地气候条件下成都市O3污染特征的认识.     

城市热岛效应监测与典型强热岛区识别研究——以北京市六环区域为例

城市热岛效应(Urban Heat Island, UHI)是快速城市化进程中具有代表性的生态环境问题之一,对局地气候、能源消耗、城市居民健康等均有深远影响.城市热岛效应动态变化的有效监测及合理管控是改善人居环境与防范健康风险的重要条件.该研究定义了热岛强度指数(HII)和热岛监测指数(UHEI),以2期夏季Lnadsat-7 ETM+遥感影像为数据源反演地表温度(Land Surface Temperature, LST),结合GIS空间分析与统计技术监测了北京市六环区域2003年及2014年热岛效应的动态变化,识别了典型强热岛区.研究结果表明:1)2003年至2014年,六环区域内热岛效应呈现好转趋势,中心城区强热岛区大面积减缓,外围地区呈现明显恶化趋势; 2)依据热岛效应影响因素,典型强热岛区可归类为裸露地表主导型、人为热源主导型及混合主导型; 3)典型强热岛区管控可从城市规划、增加绿量以及改变建筑物色彩3方面开展.     

基于CBERS数据的北京城区NDVI演变及其驱动机制分析

随着城市建设的日新月异,利用NDVI进行城市绿化动态变化的监测已经成为一个行之有效的方法.本文选择我国CBERS自主遥感数据,通过北京城区2001~2007年多时序夏季NDVI专题信息提取,分析了奥运建设前后植被覆被时空分布及变化特征,并初步分析了NDVI演化驱动机制,认为北京城区绿地变化存在3个典型阶段,即发展停滞期、发展高峰期和发展平缓期.研究结果对北京市宜住城市建设和规划管理具有一定参考价值.     

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.     

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.     

2020年初湖北省PM2 .5和O3与往年同期时空差异对比研究

目的 探究COVID-19疫情防控期间PM2 .5和O3 浓度变化的潜在影响因素.方法 利用湖北省25个自动监测站点2015－2020年(1－3月)的PM2 .5 ,O3 以及相关大气污染物浓度数据,在对其进行空间插值的基础上,分析湖北省市域尺度PM 2 .5和O3 浓度数据空间演变,并结合气象资料和大气污染数据进行相关性分析,重点研究影响疫情防控期间PM2 .5和O3 时空分异特征的气象因素及经济因素.结果与结论 (1)湖北省13个市(州)PM2 .5浓度在疫情期间为近6 a来最低水平;其中,2月份荆门(57 μg/m3 ) 、荆州(42 μg/m3 ) 、随州(46 μg/m3 )和襄阳(59 μg/m3 )同比降幅最大,分别为38 .7%, 40%,39 .5% 及41 .6%;(2)疫情期间近地面O3 浓度有上升趋势,整体表现为1月波动,2月上升,3月下旬达到峰值,除荆州和宜昌外,其他市(州)浓度增长率均超过20%;(3 )从空间变化差异来看,湖北省PM2 .5和O3 浓度呈中部高、东部较低、西部最低的分布规律;(4)相关性分析表明,湖北省防疫期间生产制造业的停摆与PM2 .5的下降呈正相关;近地面O3 浓度的上升与PM2 .5等颗粒物的减少以及形成臭氧所需的前体物活跃度上升有关.     

信阳市中心城区空气质量的时间变化特征

以《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》和信阳市中心城区2015-2017年的空气质量指数(AQI)日均值为依据,计算出每年的AQI月均值,分析该城区空气质量的年际、年内变化特征及其影响因素.结果表明,该城区空气质量逐年改善,年内空气质量季节变化明显:夏季良好、较稳定;冬季污染天数多于其他季节,总体表现为轻污染;春、秋季在良好和轻污染级别之间震荡.多云、阴、小雨、小雪及雨夹雪,风力≤2级、无持续方向,特别是冬季北风、偏北风等天气条件下,易发生空气污染,城市地貌阻碍空气扩散.进一步表明在防控大气污染方面,该城区应关注天气和季节变化、重视城市规划和城市设计.     

环境空气质量标准修订后城市空气质量变化趋势及污染特征分析 ——以济南市为例

2012年环境空气质量标准修订后,大气污染物监测指标与频次发生变化,在一定程度上影响了城市空气质量评价及污染特征判定。为进一步促进城市空气质量改善,为地方环境管理与决策提供科学支撑,通过运用统计分析、趋势检验及相关分析等方法研究了济南市执行新环境空气质量标准后,各时段城市空气质量及6项污染物浓度变化趋势,在此基础上识别了空气污染特征。结果表明：自2013年起,PM10、PM2.5浓度不断下降,SO2、CO持续达标,近3年间全市无污染天数占50%左右;从季节变化来看,冬季大气污染最为严重,夏秋两季空气环境质量较好;PM10、PM2.5与NO2长期处于超标水平,O3污染愈加严重。可见济南市环境空气质量虽日趋改善,但以PM10、PM2.5和O3污染为代表的复合型大气污染特征已经形成。     

南宁市PM2.5浓度与气象因素的关系研究

摘 要 空气污染主要与污染源的排放、气象条件、地形地貌三方面因素有关。对南宁市空气质量指数与气象因素的关系进行研究,进一步探究空气污染的主要污染源PM2.5与气象因素之间的关系,分析了促进空气污染发生的气象条件。并在此基础上建立多元线性模型对空气污染物PM2.5的浓度值进行预测。结果表明预测模型拟合度R2值最大达到了0.747,说明了该模型预测效果良好并能够适用于南宁市空气污染物PM2.5的监测和预报。     

兰州市区大气污染与气象条件的关系

本文利用１９８９年１２月１－１５日兰州大气边界层和大扩散监测试验期间的气象和污染浓度资料，分析了此段时间内兰州市区大气污染现状和相应的天气环流形势，并计算了有关空气污染气象参数。结果表明，该试验期间高空５００ｈＰａ等压面上欧亚范围的主要环流形势为两槽一脊型；地面天气图上分别在５日和１０日有两次冷锋经过兰州，当冷锋来临之前污染浓度逐渐增高，冷锋过境后污染浓度有很大差异，空气污染浓度的变化与气象条件有     

北京大气污染区域分布及变化趋势研究

本文利用2000-2005年北京市8个国控点PM10、SO2、CO、NO2和NOX等污染物浓度数据,分析了北京各区域大气污染分布与季节变化特征,以及近几年大气污染变化趋势.方法以主成分分析为主,辅以时间序列分析.分析结果显示：北京大气污染存在明显的时空差异,第一、二主分量可以很好地表征城市大气污染属性,所有污染物对第一主分量贡献都为正值,能够清楚区分大气污染程度,以及城市与区域背景的异同,第二主分量可以区分城市污染的源排放特征.基于此标准,全市范围内大气污染划分为燃煤型、机动车排放型、过渡型以及环境背景等四种污染类型.     

高等学校实验室空气质量影响与控制研究

实验室人员的安全和健康是实验室科研产出的前提和重要保障。通过梳理北京大学实验室内空气质量检测数据,分析实验室内空气污染的来源和途径,结合高校实验室特点,探讨影响实验室内空气质量的原因,并提出控制实验室污染物的对策。研究表明,使用化学试剂的化学学院、分子医学所等实验室和通风条件较差的位于地下的实验室室内空气污染普遍较重,而其它如物理学院、工学院等实验室则污染物均达标。作者建议,通过合理设计实验,改善实验条件,提倡绿色化学,引进负压试剂柜,保持室内空气流通,适当种植盆栽植物等方法,能有效控制实验室内空气污染。     

郑州市城区"八五"-"九五"期间环境空气污染特征及变化趋势分析

以"八五"—"九五"期间郑州市城区环境空气污染的主要监测指标为依据,分析了郑州市环境空气污染的状况、特征及原因。并用模糊综合评判和Spearman秩相关系数rs进行环境空气质量变化趋势分析。     

公众参与大气污染治理的意愿及促进对策研究

调动公众参与大气污染治理工作是改善空气质量的重要抓手.通过开展问卷调查,在客观描述公众参与大气污染治理现状的基础上,运用二元Logistic模型实证分析公众参与大气污染治理的意愿情况.研究结果显示:公众参与大气污染治理的意愿较高,但实际参与大气污染治理工作并不普遍;虽然公众认为应由政府和污染企业承担治理的主要责任,但多数公众愿意为大气污染治理平均每月出资1～30元;公众参与治理的意愿受到空气质量满意度、关注度及改善需求等变量的正向影响,却受到年龄变量的反向影响,因此,为提高公众参与治理的意愿,应加快创造条件、营造环境,为公众参与治理提供保障,强化公众对空气质量的关注度,激发公众对改善空气质量的需求.最后,要着力构建多渠道、多层面的大气污染治理信息交流模式,健全公众参与大气污染治理工作机制.     

空气污染问题的量化分析

利用模糊评价模型对现有的空气污染指数的评判标准进行改进。首先以西安市2008-2012年的空气质量数据为例,应用灰色模型的理论知识,找出影响空气质量最大的因素是NO2,其后是PM10和SO2。然后利用层次分析法对污染的途径进行分析,得出汽车尾气排放对空气污染的影响最大,其次是燃烧,并对此提出相应的建议。     

太原市空气污染问题分析与防治对策

文章从自然地理状况、经济结构以及空气污染发展的趋势等方面分析了太原市空气污染的原因和特点 ,并提出了相应的对策。