基于A值法的庆阳地区大气环境容量研究

大气环境容量是指特定区域所能容纳污染物的最大负荷量。本文利用A值法,通过计算各控制区的大气环境容量得出庆阳地区SO_2的环境容量为9.46×10~4t/a,NO_2的环境容量为7.57×10~4t/a,PM10的大气环境容量为12.11×10~4t/a,结合庆阳地区大气污染物排放量现状,分析表明庆阳地区SO_2、NO_2的环境容量剩余空间较大,而PM10的排放量已经接近庆阳市的大气环境容量。     

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.     

天津滨海新区塘沽2013年供暖期前后大气污染物特征分析

为了解天津滨海新区塘沽供暖期前后大气污染物浓度水平的变化特征,利用2013年10月1日~12月29日NO2、SO2、PM2.5、PM10的连续在线监测数据,以供暖前10月1日~11月14日及供暖期11月15日~12月29日2个时间段来分析各污染物的变化特征。结果表明,滨海新区塘沽供暖期比供暖前PM10、PM2.5、NO2及SO2的日均浓度分别上升了46.7%、8.9%、60.5%和117.9%;4种大气污染物的日均浓度最高值均出现在供暖期;供暖期PM10、PM2.5、NO2及SO2的日均超标平均倍数较供暖前均有所上升;供暖期PM10、NO2及SO2的超标率均比供暖前上升,而PM2.5的超标率则下降。     

天津滨海新区塘沽2013年供暖期前后大气污染物特征分析

为了解天津滨海新区塘沽供暖期前后大气污染物浓度水平的变化特征,利用2013年10月1日~12月29日NO2、SO2、PM2.5、PM10的连续在线监测数据,以供暖前10月1日~11月14日及供暖期11月15日~12月29日2个时间段来分析各污染物的变化特征。结果表明,滨海新区塘沽供暖期比供暖前PM10、PM2.5、NO2及SO2的日均浓度分别上升了46.7%、8.9%、60.5%和117.9%;4种大气污染物的日均浓度最高值均出现在供暖期;供暖期PM10、PM2.5、NO2及SO2的日均超标平均倍数较供暖前均有所上升;供暖期PM10、NO2及SO2的超标率均比供暖前上升,而PM2.5的超标率则下降。     

基于 VAR 模型的重庆市大气污染物分析及研究

目的 研究重庆市首要空气污染物 PM2. 5 与 PM10 、SO2 、NO2 、CO、O3 的动态影响关系,为政府制定防治大气 污染措施及相关政策提供有价值的建议。 方法 收集重庆市 2021-05-01—2021-10-31 日的 PM2. 5 、PM10 、SO2 、 NO2 、CO、O3 这 6 项大气污染物的日浓度数据,利用 Eviews8. 0 软件,对原始数据进行序列平稳性检验;根据 Granger 因果检验结果选择变量,建立时间序列 VAR 模型,并检验模型的稳定性;利用广义脉冲响应分析和方差分 解分析,研究各污染物浓度对 PM2. 5 的动态影响及相对重要性。 结果 Granger 因果检验表明:PM10 、SO2 、NO2 、O3 是 PM2. 5 的 Granger 原因, CO 不是 PM2. 5 的 Granger 原因;广义脉冲响应分析表明:NO2 对 PM2. 5 的影响最大;方差 分解分析表明:NO2 的浓度对 PM2. 5 的影响最大;O3 对 PM2. 5 的影响次之,对 SO2 的影响作用最小。 所以,从长期 影响效应看,NO2 对 PM2. 5 具有长期较大的影响,SO2 对 PM2. 5 的影响最弱。 结论 防治 PM2. 5 对重庆市空气的污染 应着重控制 NO2 的污染,因此,政府应大力发展绿色交通,控制交通污染;大力监管高污染行业,将烟雾、粉尘、颗粒 物等排放量较大的行业作为工业污染源治理的重点;大力发展清洁能源,加快化石燃料替代资源的开发利用。     

兰州市3种主要污染物大气环境容量季节差异及排放总量控制

基于气象数据与大气污染物网格化排放清单,利用ADMS-Urban大气扩散模型,模拟了兰州市3种主要大气污染物ρ(PM_(10))、ρ(NO_2)和ρ(SO_2)日均值的空间网格分布,结合线性规划模型反推得到污染物各季节的大气环境容量,采用指南推荐的修正A值法验证了该大气环境容量的准确性及合理性.基于兰州市2015年3种主要大气污染物排放量,估算了各行政区县3种主要大气污染物的剩余大气环境容量,提出以大气环境容量作为基准的总量控制目标值,并基于各行政区县2015年的排放水平提出了削减目标和对策.结果表明, ADMS-Urban模拟得到的ρ(PM_(10))、ρ(NO_2)和ρ(SO_2)分别为108.9、37.8和35.4μg/m~3,与2017年实际监测值的相对标准偏差在20%以内.基于模拟的质量浓度值,估算得到3种大气污染物的年大气环境容量D(PM_(10))、D(NO_2)和D(SO_2)分别为3.81×10~5、1.68×10~5、5.14×10~5t/a,各区县的大气环境容量由大到小依次为永登县皋兰县榆中县红古区西固区城关区七里河区安宁区;环境容量由大到小的季节差异为夏季春季秋季冬季.与2015年排放的3种主要污染物相比,兰州市全部区域整体大气环境容量均有剩余, SO_2的剩余量最大,其次为PM_(10)和NO_2;各行政分区的大气环境容量中SO_2均有剩余, PM_(10)除永登、榆中以外的各行政区已无剩余大气环境容量,包括红古、西固、城关和七里河区的NO_2已无剩余大气环境容量.以大气环境容量、2015年排放量及空气质量二级标准为基准,兰州市整体仍需削减PM_(10)和NO_2的排放量为5.53×10~4和1.41×10~4t/a.     

太原市大气污染现状及监测站点优化

基于2008年12月至2009年11月太原市大气中SO2、NO2和PM10日均浓度值,评价了太原市的大气污染状况,并对监测站点进行了优化设计。结果显示:太原市大气中SO2、NO2和PM10年均浓度分别为0.105 mg/m3、0.060 mg/m3和0.197 mg/m3,接近或超过国家环境空气质量年均值三级标准。受气候和地形的影响,太原市大气中SO2、NO2和PM10呈现明显的季节变化和地域分布特征。利用物元分析法对原有的监测站点进行了优化后显示,现有的8个监测站点优化为5个后,仍能准确的反应太原市的大气污染状况。     

2000-2004年山东中西部五城市大气污染变化特征

以2000-2004年山东省中西部五城市(济南、济宁、德州、淄博、泰安)的主要大气污染物SO2、NO2、PM10的浓度资料为依据,分析了2000-2004年五城市主要大气污染物的季节变化特征以及年际变化趋势.根据2004年五城市主要大气污染物SO2、NO2、PM10的日均浓度值,分析了2004年五城市的空气质量现状.结果显示:2004年五城市的空气质量,济南市最差,其次是淄博、德州、济宁,泰安市最好.大气污染物浓度呈明显的季节变化特征,冬季污染最严重,夏季空气质量最好;总体来说,2000-2004年大气污染物SO2、PM10浓度呈逐年下降趋势,NO2浓度没有明显的变化趋势,到2004年,PM10污染浓度依然较高,是最主要的大气污染物.同时分析了引起大气污染物浓度变化的原因,表明大气污染物浓度的变化是地形、污染源和气象条件等因素共同作用的结果.     

西安冬季大气亚微米颗粒物的化学特征及来源解析

为了探讨西安市冬季大气亚微米颗粒物的污染水平及化学组成,2006年12月每天收集西安大气亚微米颗粒物（PM1.0）样品,并对PM1.0的质量浓度及其其中的11种水溶性离子、元素碳（EC）和有机碳（OC）及8个碳组分进行了分析．结果显示：西安市冬季大气PM1.0的平均质量浓度为149．7μg·m^-3分析的11种阴、阳离子（Na^＋、NH4^＋、K^＋、Mg^2＋、Ca^2＋、F^-、Cl^-、Br^-、NO2^-、NO3^-和SO4^2-）的质量浓度占到PM1.0的46％,表明水溶性组分是大气亚微米颗粒物的主要组成之一;OC的质量浓度（ρ（OC）=（23．7±10．27）μg·m^-3）明显高于EC的（（ρ（EC）=（4．6±1．8）μg·m^-3）,碳气溶胶的平均质量浓度为42．5μg·m^-3,占到PM1.0质量浓度的28．4％;对8个碳组分的因子分析结果显示,燃煤及汽油车排放、柴油车排放和生物质燃烧对碳颗粒的贡献分别为45．3％、24．2％和23．5%．     

陕西省汉中市大气环境质量的灰色预测

依据汉中市汉台区城区2005—2011年大气环境中SO2,NO2,CO,PM10的监测值,应用灰色理论建立GM(1,1)灰色模型对汉中市汉台区城区空气中的SO2,NO2,CO,PM10浓度进行预测。经过相关检验和修正,确定所建的SO2和CO模型具有较高的精确性和可信度,PM10模型经残差模型修正后准确度和精确度均有所提高,NO2模型不太适合小样本数据灰度建模。另外,利用建立的灰色模型对汉中市汉台区城区2012—2015年主要污染物浓度进行预测,为汉中市汉台区城区大气污染防治工作提供有益参考依据。     

模糊综合评判在武汉市空气质量评价中的应用

运用模糊综合评判的方法,选取二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物作为评价因子,参照我国环境空气质量标准,通过建立各污染物的隶属函数和权重集,计算出各污染物的隶属度和权重分配系数,进而对武汉市空气质量进行模糊综合评判.针对武汉市空气污染的特点,提出若干治理空气污染的建议.     

基于灰色聚类法的平顶山市空气质量评价

大气污染质量问题一直是关注的环境问题之一,而灰色聚类分析方法在很多领域已有应用.选取污染因子(SO2、NO2、PM10),采用灰色聚类分析方法对平顶山市2008—2012年环境监测数据进行评价,结果表明:平顶山市2008—2012年均空气质量灰色聚类结果为灰类2,并且所属灰类2的趋势越来越明显,平顶山市的大气综合质量处于稳中趋好的态势,平顶山市大气环境质量趋势在逐步转好.     

广西城市环境空气质量变化趋势分析

根据2005～2009年广西14个设区市的环境空气监测数据,统计和分析了主要污染物浓度以及环境空气综合污染指数和污染负荷系数的年际变化特征及趋势,探讨影响空气质量的主要因素.结果表明,广西城市环境空气质量保持良好的水平,二氧化硫和可吸入颗粒物浓度总体上呈现下降的趋势,二氧化氮的污染程度虽然比较小,但是其浓度却逐年上升....     

灰色系统在大气质量预测中的应用

把大气环境看作一个灰色系统,联系重庆市大气环境的实际情况,利用灰色关联分析判断出重庆市2000-2005年间大气污染物中主要污染因子为PM10和SO2,同时建立灰色模型对其进行质量预测.短期预测结果表明大气PM10和SO2浓度呈下降趋势,其浓度分别到2009年和2012年可达国家二级标准.     

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.     

COVID-19疫情不同阶段管控措施对大气污染物浓度的影响研究

2020年COVID-19疫情席卷全球，在我国疫情的集中爆发区和局部散发区均采取了严格的管控措施.论文采用2015年1月—2020年9月我国国控环境监测站点6种大气污染物(CO、SO2、NO2、O3、PM10、PM2.5)月均浓度值结果，分析了疫情管控措施对集中爆发区和后续局部散发区内大气污染物浓度的影响.结果显示在实施严格管控的疫情集中爆发期，湖北省内6种大气污染物中NO2浓度的减小最为明显，浓度变化与省内采取管控措施及复产复工的时间一致性较好.在2020年2月—4月的管控期间内，NO2各月均浓度值相较于前5年对应月份平均浓度均有显著减小，复工复产后逐渐恢复.SO2、PM10、PM2.5在管控期的部分月份也有显著下降，而CO月均值浓度亦出现了近6年来对应月份的最低值，但持续时间都相对较短.选用对管控措施表现最为明显的大气污染物指标NO2，持续监测了后续疫情局部散发区管控措施对其浓度的影响.吉林市、北京市、乌鲁木齐市等管控措施超过20天以上的散发区在其疫情管控期内均表现出了NO2浓度的显著降低.而确诊人数较少、扩散范围小的大连市、德宏傣族景颇族自治州瑞丽市由于管控时间较短，则未出现明显变化.证实了NO2浓度对人为活动强度的变化有直接的响应关系.     

基于多元回归分析的STM32空气质量监测系统设计与开发

以鞍山市空气环境资料为基础,用统计软件SPSS分析了空气质量指数与PM2.5,PM10,SO2,NO2,CO以及O3的相关性,选取相关性最显著的因素建立多元回归模型,并以此为基础设计并开发出基于STM32处理器的具有温湿度和紫外线测量及空气质量指数预报的空气质量监测系统。测试结果显示,测量及预报值与实际值相符合。     

2004年中国典型城市大气污染现状及污染差异分析

以北京、青岛、兰州、乌鲁木齐、南京、厦门、广州、重庆、昆明、武汉10个典型城市城区空气质量为研究对象,主要利用2004年的空气质量公报数据研究分析这10个城市的PM10、NO2和SO2的污染状况和污染差异。结果表明南方城市总体的污染程度轻于北方城市,厦门市的空气质量状况最佳,城市大气的污染程度与其地理位置、气象和地形条件、能源结构和经济发展状况等因素都有很大关系。最后针对城市大气污染的特点提出了治理方案。