永泰县城区空气中主要污染物类别及其影响因素分析

经监测,永泰县城区大气污染物主要为PMl0、PM2.5、O3,影响O3的因素主要有汽车尾气排放、日照,PMl0、PM2.5浓度大小除与车流量、烟花爆竹燃放相关外,还与降水、风速等气象因素密切关联。针对这些影响因素,该文提出了相应的防治措施。     

新冠病毒肺炎疫情防控期间信阳市中心城区空气质量变化

基于信阳市中心城区的空气质量指数(AQI)日均值和《环境空气质量标准》(GB3095-2012),着重调查研究了该城区2020年1月21日-3月25日新冠病毒肺炎疫情防控相对严格期间的环境空气质量变化.结果表明:此期间该城区除了1d重度、3d中度、11d轻度污染天气外,没有严重污染天气,空气质量是2016年以来历年同时段最好的,疫情防控使环境空气质量总体上改善显著;环境空气质量存在震荡性变化;空气污染多发生于多云、阴、小雨、风力≤2级并挟带颗粒污染物质的北或偏北风天气条件下,颗粒物特别是PM2.5为主要污染物质,O3潜在污染问题突出;疫情防控力度对空气质量变化影响明显,疫控较严时没有出现中、重度污染天气,但仍出现了轻度污染天气,提示未来该城区乃至我国类似城市地区进一步改善环境空气质量可能面临着颗粒物特别是PM2.5和O3控制的艰巨性和复杂性问题.     

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。     

浅谈宁德市中心城区环境空气PM_(2.5)的污染成因

该文通过统计分析2014-2015年宁德市中心城区PM2.5监测情况及气象资料,了解、掌握宁德市中心城区环境空气PM2.5浓度的变化规律及产生PM2.5污染的主要原因,并提出控制措施。     

中国2001-2013年PM2.5重污染的历史变化与健康影响的经济损失评估

回顾21世纪以来中国PM2.5重污染及其健康影响与损失的历史变化,通过构建2001—2013年中国31个省PM2.5重污染数据集,结合最新的流行病学剂量–反应关系研究结果,同时在死亡风险赋值中考虑年龄结构的影响,评估2001年以来各省因PM2.5重污染对人群健康的影响与相应的经济损失。研究结果表明,2001年以来PM2.5重污染现象持续发生,全国平均每年71%的省份都受到重污染的影响。尽管13年间的PM2.5重污染浓度并未呈现明显恶化趋势,且发生比例及其健康影响在2001—2012年间持续减少,但2013年出现长时间的重污染现象,成为13年间重污染发生比例/频率最高的年份。2013年因PM2.5重污染带来的过早死亡达6.5万例,健康损失为281亿元,相当于2001—2013年期间健康损失总和的54%。其中,中东部8个省份和2013年1月的持续重污染是2013年健康损失显著增加的主要原因。     

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.     

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。     

2016-2020年春节烟花爆竹燃放对绵阳市环境空气质量的影响

利用2016-2020年绵阳市环境空气(SO2,NO2,CO,O3,PM2.5和PM10)监测数据,分析了春节期间烟花爆竹燃放对绵阳市城区环境空气质量的影响.结果表明:烟花爆竹燃放对环境空气质量产生严重影响,除夕烟花爆竹燃放后,SO2和颗粒物(PM2.5和PM10)均会升高,PM2.5增长尤为明显,正月初一达到峰值浓度...     

兰州市环境空气质量变化趋势分析研究

利用2014—2017年中国空气质量在线监测分析平台公布的兰州市监测数据,采用综合指数、空气质量指数和Pearson相关系数法,分析了兰州市环境空气质量变化情况及其与气象条件的关系。结果表明:2014—2017年兰州市环境空气质量变化趋势并不一致,相比于2014年,2015年环境空气质量略有好转,2016和2017年环境空气质量呈恶化状态。近4年PM10和PM_(2.5)两项污染因子污染负荷贡献率均超过55%,是兰州市环境空气质量主要的污染物;除PM10和PM_(2.5)外,其他污染因子均达到国家环境空气质量二级标准。兰州市环境空气质量有明显的季节性变化特征,整体上呈现冬春季差,夏秋季好的趋势;监测的污染因子中,除O3浓度的变化趋势为夏秋季高,春冬季低外,其他污染因子浓度均为春冬季高,夏秋季低;以PM10为首要污染物的天数在逐年降低,但O3成为首要污染物的天数在逐年增加。气温、降水和相对湿度是影响兰州市环境空气质量的主要气象因子;气温升高、降水和相对湿度的增加均有利于改善环境空气质量。     

上海城乡细颗粒物中碳质、无机和重金属的全组分特征及来源分析

为系统研究我国超大城市上海城乡细颗粒物（PM2.5）的组成特征及来源,本研究于2015年夏季在上海中心城区（普陀区市政大楼）和农村（青浦区淀山湖边）两地进行同步观测,全面分析了两地PM2.5浓度及各种化学组分：水溶性离子（8种）、元素（20种）、有机碳（OC）和元素碳（EC）。结果意外表明,农村站点PM2.5平均质量浓度（43.5±19.8 μg·m-3）高于城区站点（34.8±15.0 μg·m-3）。从化学组分来看,除Ca2+、Mg2+浓度低于城区站外,农村站测得的PM2.5中水溶性离子质量浓度均高于普陀站。二次无机离子（硫酸盐、硝酸盐及铵盐）在两地PM2.5中均占主导地位,贡献超过一半。元素分析表明,燃煤相关排放（以Pb、Hg等为示踪元素）对两地污染贡献均较大,其中城区站点有较显著的道路扬尘和机动车排放影响。观测期间两地同步出现一次PM2.5高浓度污染事件,后向轨迹结合潜在源贡献因子分析（PSCF）表明,本次污染事件可能受浙江北部工业污染物的短距离传输所致。     

乌鲁木齐市大气颗粒物污染特征及防治对策建议

近年来随着乌鲁木齐市"煤改气"工程的实施,大气污染类型已由煤烟型污染向复合型污染转变。基于2013年、2014年环境空气中SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3六项污染物浓度的变化情况,分析阐述了乌鲁木齐市大气颗粒物的年度变化特征。建筑扬尘、机动车尾气、燃煤是乌鲁木齐市大气颗粒物的主要来源,该文就这几大来源提出了颗粒物污染防治对策建议。     

重庆市环境空气质量综合评价研究

环境空气质量对当地居民的生活和幸福指数至关重要。空气质量越来越受到政府的关注。本文对重庆市环境空气质量进行综合评价研究,具体分析了重庆市2013—2018年环境空气质量的状况及变化趋势。收集重庆市2013—2018年主要环境空气污染物(PM2.5、PM10、SO_2)的月度统计历史数据平均浓度监测数据,按照《环境空气质量标准》(GB3095-2012)中的二级标准,用空气综合污染指数评价法和空气污染负荷系数法分析其变化特征和环境空气质量影响因素。结果表明,2013—2018年大气PM2.5月度浓度大多超过平均年浓度限值,PM10浓度月度均值也大多也超标,SO_2均达标。相关的整改措施使得大气中PM2.5与PM10均呈浓度下降状态,SO_2基本呈稳定状态。年内变化显示,各污染物的浓度季节变化非常明显,污染物浓度从高到低的顺序大体为冬季、春季、秋季、夏季。全市的综合污染指数呈下降趋势,空气污染程度显著降低,空气质量不断变好。研究结果可为相关部门提供一定的参考。     

2013-2016年夏季南京市臭氧和细颗粒物的污染特征及其相关性

为进一步理解南京地区大气复合污染现状,对2013-2016年南京市9个自动空气质量监测站点的夏季臭氧（O3）和细颗粒物（PM2.5）数据进行分析,分别探讨两者的时空分布特征,并探求两者之间的相关关系。结果表明：①O3的质量浓度处于上升状态,从2013-2016年南京市夏季臭氧平均浓度依次为58.1、65.8、79.3、81.8μg/m3,年均浓度增长率为8.45μg/m3,与之相反,PM2.5的污染程度明显好转,夏季平均浓度依次为45.2、65.7、38.5、31.2μg/m3,其中,2014年出现的高值与当年的气象条件有着密切联系;②O3的日变化特征为单峰型,一般在下午3点出现一天中的最大值,PM2.5的日变化呈现出不太明显的“W”型,两个谷值一般出现在凌晨和傍晚;③臭氧超标情况下的PM2.5浓度远远大于不超标情况下的PM2.5浓度,表明O3可以通过增强大气氧化性造成PM2.5质量浓度升高,两种情况下O3和PM2.5的相关系数的不同也进一步表明了这一点。     

基于主成分分析法的城市大气主要污染物关系研究

大气污染物是造成城市居民呼吸系统疾病高发的重要原因,研究城市大气主要污染物关系有助于有关部门采取针对性的治理措施.调查16个城市大气污染现状,借助SPSS软件,采用主成分分析法,对SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3等6个大气主要污染物数据进行分析计算.提取占总方差84.364%的2个因子来反映空气的污染程度,分别为:1)PM2.5、PM10、CO和SO2;2)O3.主成分分析法可以准确探讨出空气各污染物的内在关系,该结果有助于为环保部门的治理工作提供参考.     

九江市大气污染物扩散气象条件分析

利用气象观测资料和环境监测数据,分析2018—2019年九江市大气污染物扩散气象条件,并对比分析周边南昌、景德镇大气污染物扩散条件,得出以下结论:九江、南昌、景德镇3地平均PM2.5浓度均呈现秋冬季高、春夏季低的特点;3地PM2.5浓度偏高时段主要在冬半年,九江明显更高;当冬季九江盛行偏北风和东北风时PM2.5浓度更高、污染更严重,2018—2019年九江逆温次数较南昌多,垂直扩散条件略差于南昌;受地形影响,冬半年常见的偏北风被大别山脉分流为西北风和东北风,九江位于两股气流的交汇处,九江南侧有山脉阻挡,不利于污染物向南扩散.     

基于多元时间序列的哈尔滨市PM2.5影响因素分析

为探究哈尔滨市PM2.5与其他空气污染物和气象因子间的动态关系,基于哈尔滨市2013-2018年日值空气质量数据和气象观测数据建立PM2.5质量浓度的多元时间序列模型.利用相关性较强且平稳的空气污染物(包括SO2,NO2,PM10,CO和O3)和气象因子(平均气温、极大风速、累计降水量、日照时数和平均气压)建立PM2....     

南通市大气污染物浓度变化特征及其与气象因素的关系

为了厘清南通市大气污染浓度的变化情况以及与气象因素之间存在的关系,分析南通市大气污染物潜在的输送来源。文章利用南通市2018年全年大气污染物资料和同期气象观测要素资料,对SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5污染物的时、日、月、季浓度变化规律及其与气象因素之间的关系进行分析,并结合南通市2次重污染天气过程,使用后向轨迹模式HYSPLIT4分析南通市大气污染物的主要来源。结果表明：SO2、NO2、CO、PM10和PM2.5浓度均呈现夏季最低,其次是秋季,冬、春季浓度最高,O3浓度呈现明显春、夏季高于秋、冬季。SO2、NO2、CO、O3年平均排放量均较低。一天当中不同时间段,气象因素影响情况不同导致污染物的浓度不同。O3浓度变化跟NO2浓度变化呈明显负相关性。O3污染最高的天气,一般是气压较低,能见度较好的晴朗天气。而研究发现,PM2.5在气温较低、湿度高、气压高、日降水量较小、能见度低且风速较小的气象条件下,污染浓度更容易升高。NO2在低温高湿,气压高且风速较小的气象条件下时跟容易堆积。NO2、CO、O3与6种常规气象要素均存在显著相关性。O3跟气象要素之间相关性关系正好与其他5种污染物相反(湿度除外)。通过两次重污染天气过程的后向轨迹分析,南通市大气污染物来源既有西北和偏北气流的长距离输送,也有偏西和偏南气流的区域性源。     

PM2.5中金属元素污染特征研究——以介休市为例

为更好地了解介休市城区PM2.5中金属元素的污染特征和来源,本研究在2020年1月至12月期间利用AMMS-100大气重金属在线分析仪对PM2.5中金属元素浓度开展逐时观测,以研究PM2.5中14种金属元素的变化特征.采样期间14种金属元素的浓度范围从小于10 ng/m3到5000 ng/m3,金属元素浓度均值的排名顺...     

北京市2014年大气污染物空间分布特征分析

基于地理信息系统ArcGIS 10.2平台,采用反距离权重空间插值模型对2014年北京市35个环境质量监测点监测到的主要大气污染物:一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO2)、臭氧(O3)、可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)和二氧化硫(SO2)质量浓度年均值的变化规律及空间分布特性进行了分析.结果表明,在质量浓度分布上,2014年北京市CO、NO2、SO2、O3、PM10、PM2.5这6类大气污染物的质量浓度分别位于1～3 mg/m3、17.22 ～ 105.4 μg/m3、14.27～25.75 μg/m3、27～ 81μg/m3、76 ～ 179 μg/m3、67 ～ 123 μg/m3范围内.由此可知,北京市2014年大气污染物年均质量浓度除PM10和PM2.5外的其余污染物质量浓度并不高,都在轻度污染范围之内;在空间分布上,除O3质量浓度空间分布上呈现出北高南低的特征外,其余污染物均呈现南部、中部质量浓度较高,北部地区质量浓度较低的特征.     

2018年中国中东部地区臭氧浓度分布的时空特征

近几年,受人为排放的挥发性有机物逐年增加和大气中PM2.5浓度逐年降低的影响,近地面的O3已成为影响我国夏季空气质量的首要污染物,全国很多地区每年5月至9月会出现O3污染超标的现象和O3大范围蔓延的趋势.利用2018年逐时的O3浓度分析场数据对我国中东部尤其是京津冀、长三角和珠三角地区O3浓度的时空变化趋势进行研究.结...