福建省主要大气污染物分布研究

针对我国当前大气环境污染严重问题,以福建省为研究对象,对福建省2015年大气污染物中的PM2.5、PM10、SO_2、NO_2、CO和O_3之间错综复杂的关系进行综合分析,并运用多变量统计分析方法中的因子分析法,将这些复杂关系进行处理以归结为少数的主因子.结果显示,福建省目前主要的大气污染物为PM10.因子分析结果表明,原生大气污染物如PM和SO_2等自聚合成一类称为第1个主因子,主因子中的PM10和PM2.5贡献度最大;O_3之类的二次污染物构成第2个主因子.所讨论及建立的大气污染物之间的相关关系和所生成的因子模型,将有利于综合分析判断福建省主要大气污染物分布,对于未来控制和改善大气空气质量等均具有重要意义.     

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.     

攀枝花市PM10、PM2.5污染特征及相关性分析

基于西南地区攀枝花市大气监测站5个站点的大气污染物数据,整理了2019年PM10和PM2.5质量浓度的变化趋势,分析了不同季节不同粒径颗粒物浓度的分布特征与气象因素之间的相关性.结果显示:2019年攀枝花市PM10、PM2.5的质量浓度年均值分别为52.8±16.2μg/m3和29.2±10.5μg/m3;由PM10与...     

居住区内大气颗粒物污染特征和影响因素探究——以南京某高校为例

2014年4—5月,在对南京某高校居住区室内和室外的大气污染物PM10进行采样、监测的基础上,分析并讨论其具体的分布特征和影响因素.结果表明:该居住区室内外PM10日均质量浓度基本满足国家二级排放标准(PM10日均浓度小于150μg/m3),只有少数情况下超过国家二级排放标准;室内污染物浓度变化较室外污染物浓度变化有滞后;温度、相对湿度、大气压和天气条件与PM10质量浓度呈现出一定的关联性.     

PCA-BP模型下皖北城市群PM2.5浓度分析

为探究皖北城市群大气污染物在不同地域、不同时间下的分布规律以及影响空气中PM2.5浓度的相关变量,结合2018-2021年安徽省生态环境厅统计数据及相关地域资料,采用主成分分析(PCA)法按时间段长短及季节性变化分别选取月度数据与年度数据对空气质量的影响因子做相关性分析,对比分析不同季节下空气污染物PM2.5、PM10的浓度及其它空气污染物的变化,构建基于PCA算法的反向传播神经网络 (BP),建立PCA-BP模型并采用交叉-验证法提高模型精度,对大气中的污染物PM2.5浓度做短期预测。实验结果表明:PM2.5浓度的主要影响因子为PM10、CO、NO2、SO2;皖北地区PM2.5含量整体在冬季偏高;预测模型的精度在夏季与秋季较高,冬季较低,四季的预测精度R2分别达到0.924、0.958、0.935、0.794。     

厦门市大气PM2.5污染控制对策研究

该文从PM2.5基本概念出发,分析了厦门市大气PM2.5的污染现状、污染来源和成因,指出厦门市大气PM2.5污染控制应从多种污染物综合控制和区域联防联控两个方面进行:要全面削减与大气PM2.5污染有关的燃煤和机动车等一次污染源的排放,同时加强对二次转化前体污染物(SO2、NOx、VOCs、NH3)的控制,并实施区域大气污染联防联控.     

扬州市区大气污染的变化规律及其机理探讨

通过对2013年江苏省扬州市市区大气污染状况进行监测和统计,分析了扬州市大气主要污染指标的变化规律,并探讨其光化学反应机理.研究结果表明:1)受气压变化的影响,扬州市每日细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、SO_2和NO_2浓度大约在早晚8:00达最高值;2)O_3浓度全年隔月发生周期性变化,双月份涨幅较大;3)O_3形成的控制区的类型随监测地点、季节、污染物浓度及气象条件的不同而改变,从而影响PM2.5的生成浓度;扬州市区多数情况下属挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)控制区,因此O_3浓度的变化趋势与PM2.5、PM10、SO_2和NO_2的相反;4)春节期间燃放烟花炮竹引起PM2.5和SO_2浓度急剧上升,据此可预测人口密度的相对高低和污染物的分布特征.     

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.     

河南省主要城市大气气溶胶中的TSP和PM10污染特性

大气气溶胶中的颗粒物(TSP、PM10)是大气污染物研究的主要对象．本文论述了我国北京、重庆、贵阳、济南、郑州等城市的大气气溶胶的特征一讨论了河南省东、西、南、北、中几个重要城市大气气溶胶中的TSP和PM10对环境空气的污染状况；分析了河南省城市环境大气气溶胶中TSP和PM10污染特性。     

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.     

延安市大气PM10污染水平分布特征

本文对延安市环境监测站2005年城区3个监测点PM10监测资料进行了分析,结果发现延安市大气污染物PM10污染严重,并存在明显的空间和季节差异,延安市监测站测点污染最严重,枣园测点污染较轻;冬季污染最重,夏季污染最小。最后结合其他相关资料,对造成上述状况的原因作了探讨,并提出污染防治措施。     

2014-2017年除夕期间燃放烟花对南昌市空气PM2.5的影响

文章根据中国空气质量在线监测分析平台PM2.5污染物监测数据,定量评估南昌市2014-2017年除夕期间集中燃放烟花爆竹对大气PM2.5质量浓度的影响。结果表明:南昌市2015年除夕的降雨有效抑制了燃放烟花爆竹引起的对大气PM2.5浓度的增高速率。南昌市2014年、2016年和2017年除夕燃放烟花爆竹对大气PM2.5的贡献量分别为65.8、102.9、21.2μg/m~3,燃放烟花爆竹对空气中PM2.5的质量浓度增加显著。限制烟花爆竹的燃放可显著提升南昌市除夕期间的空气质量。     

农业活动大气污染物排放及其大气环境效应研究进展

农业活动是一个重要的大气污染物排放源。随着我国工业污染物减排措施的不断加强,以及我国农业现代化发展进程的加快,农业活动的污染物排放对大气环境的影响将日益突出。综述了农业活动排放大气污染物的基本形式和影响大气复合污染的主要机理,分析了农业活动的污染物排放及其大气环境效应模拟研究现状;并提出了面临的主要问题:1农业排放源估算和排放源清单制定的不确定性;2PM2.5与农业排放各前体物之间呈高度非线性关系;3现有空气质量模式仍缺乏对PM2.5及其化学组成的认识以及对PM2.5形成机理和形成过程的描述,对PM2.5浓度及其化学组分预报的准确性不够。     

2014-2017年除夕期间燃放烟花对南昌市空气PM2.5的影响

文章根据中国空气质量在线监测分析平台PM2.5污染物监测数据,定量评估南昌市2014-2017年除夕期间集中燃放烟花爆竹对大气PM2.5质量浓度的影响。结果表明:南昌市2015年除夕的降雨有效抑制了燃放烟花爆竹引起的对大气PM2.5浓度的增高速率。南昌市2014年、2016年和2017年除夕燃放烟花爆竹对大气PM2.5的贡献量分别为65.8、102.9、21.2μg/m~3,燃放烟花爆竹对空气中PM2.5的质量浓度增加显著。限制烟花爆竹的燃放可显著提升南昌市除夕期间的空气质量。     

校园大气环境不同高度PM_(2.5)的物理化学特征比较

大气细颗粒物(PM2.5)已经成为影响我国大气环境质量和人们身体健康的首要污染物.作为青少年集中学习和生活的校园环境的空气质量状况已经成为多方关注的热点.为研究校园环境大气细颗粒物的空间分布状况及其物理化学特征,在不同高度(5,40 m)设立采样点,同步采集大气PM2.5样品,利用高分辨扫描电子显微镜-X射线能谱仪(scanning electron microscope-energy dispersive spectrometer,SEM-EDS)分析了不同高度和不同时间段校园大气环境中PM2.5的微观组成、化学组分,得出如下主要结论:校园环境PM2.5的微观组分主要有燃煤飞灰颗粒、矿物颗粒(原生的和新生的矿物颗粒)、烟尘集合体以及无法鉴定的颗粒物;5 m高度处采集的颗粒物的质量浓度和数浓度均高于40 m高度处,5 m高度处PM2.5的矿物颗粒相对较多,而40 m高度处PM2.5的烟尘集合体相对较多;晚上样品中颗粒物数量和种类都比白天要多.     

大气颗粒物PM2.5及其危害

PM2.5代表空气动力学等效直径等于和小于2.5微米的大气颗粒物。PM2.5是造成雾霾天气、降低能见度,影响交通安全的主要因素。PM2.5通过呼吸道进入肺泡,危害人体健康。PM2.5的基本特征是体积小、重量轻,在大气中滞留时间长,可以被大气环流输送到很远的地方,造成大范围的空气污染。PM2.5对环境的影响范围和对人体健康的危害程度,比PM10和PM100更大、更严重。美国、日本、欧盟等发达国家早已把PM2.5列为国家标准污染物。2012年我国政府已经颁布PM2.5国家标准(0.035毫克/立方米.年和0.075毫克/立方米.日),将于2016年开始在全国范围内进行常规监测,并向公众报告监测数据。     

农业活动的污染物排放及其大气环境效应研究进展

农业活动是一个重要的大气污染物排放源。随着我国工业污染物减排措施的不断加强以及我国农业现代化发展进程的加快,农业活动的污染物排放对大气环境的影响将日益突出。文章综述了农业活动排放大气污染物的基本形式和影响大气复合污染的主要机理,分析了农业活动的污染物排放及其大气环境效应模拟研究现状,并提出了面临的主要问题：(1)农业排放源估算和排放源清单制定的不确定性;(2)PM2.5与农业排放各前体物之间呈高度非线性关系;和(3)现有空气质量模式对PM2.5浓度及其化学组分预报准确性不够。     

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。     

宁波镇海区生态隔离林带净化大气的生态效益

通过在宁波镇海区的三条生态隔离林带（海天生态隔离林带、镇骆生态隔离林带与雄镇生态隔离林带）中采集植物叶片样本,分析叶片中硫、氯、氟、锌和铁五个污染物含量,定量研究生态隔离林中的植物对污染物的吸收状况,为目前城市生态隔离林带生态效益的相关评价工作提供科学依据以及城市生态隔离林带建设树种选择提供参考.结果表明,不同林带间植物叶片污染物的含量具有显著差异性,林带距离化工区越近污染物的含量越高,表现出较高的净化大气的生态效益.海天生态林带>镇骆生态林带>雄镇生态林带.利用DPS软件对数据进行分析,八种植物中,综合生态效益在净化大气方面从高到低依次为杨树＞池杉＞珊瑚＞木槿＞女贞＞香樟＞杜英＞桂花.