基于MODIS数据的中原经济区气溶胶时空分布特征

基于2000-2013年MODIS气溶胶产品,统计分析了中原经济区气溶胶光学厚度(AOD)的年际及季节时空变化特点,有助于深入研究中原经济区颗粒物污染水平变化.结果显示中原经济区AOD高值区主要位于新乡、开封、郑州北部和焦作南部等地区,低值区主要位于河南西部和山西南部的山地地区.季节变化方面,AOD最高值通常出现在春季、夏季,秋季次之,冬季则为该地区AOD最小的季节.开封、新乡和郑州为中原城市群中卫星观测区域内AOD最高的三个城市.2011年之后整个中原经济区内AOD明显降低,但从长期来看,2000年之后,该地区AOD水平并未得到显著改善.     

基于卫星遥感和气象数据的2015年徐州市PM2.5时空特征

在2015年徐州市7个地面观测站PM2.5质量浓度监测数据的基础上,结合MOD04_3K AOD产品和地面气象数据,构建了基于物理机理修正的近地面PM2.5多元回归反演模型。利用实测和遥感反演数据共同分析了徐州市PM2.5质量浓度时空变化特征。分析结果表明,在徐州中心城区PM2.5质量浓度的日变化特征表现为PM2.5浓度白天降低,夜间升高的趋势。春秋两季的峰值出现在8:00—9:00,夏季峰值出现在6:00—7:00之间,冬季峰值出现在10:00—11:00之间。PM2.5浓度的季节变化特征为冬季>春季>秋季>夏季。PM2.5浓度的空间分布格局为：徐州市区及铜山中心区、新沂市及新沂与邳州边界为PM2.5高浓度的主要区域,与徐州的城镇会格局相似。     

武汉沌口地区PM_(10)及PM_(2.5)化学组分分析

沌口地区为武汉经济技术开发区所在地。经过近20年的发展,武汉经济技术开发区已成为武汉经济发展的重要引擎之一。经济发展的同时,大气环境质量也日益引起人们的重视。用大气颗粒物采样器、PM10及PM2.5切割器采集沌口地区大气可吸入颗粒物,对其化学组分进行粗析定性识别其来源,进而为政府部门制定大气污染控制与治理措施、确定污染治理重点提供科学依据,为武汉两型社会建设做出贡献。     

南宁市大气颗粒物PM_(l0)、PM_(2.5)污染水平

为了初步调查南宁市大气中颗粒物PMl0、PM2.5的污染水平 ,于2002年春、夏、秋、冬4季在南宁市的5个典型城市功能区 ,采集了85个样品.结果表明 ,南宁市PMl0、PM2.5 的污染很严重 ,超标率为82.5 %、92.5% ,而且对人体健康危害更大的PM2.5 占PM10 的大部分 ,约为63.5 % ,且重污染区PM2.5 浓度超过轻污染区近一倍 ,应引起公众和相关职能部门的高度重视.     

基于MODIS的华北平原长时间序列气溶胶光学厚度时空分布特征研究

本文利用Aqua/MODIS气溶胶光学厚度产品(Aerosol Optical Depth, AOD),从月均、季均及年均3个时间尺度,统计分析了近10 a(2006-2015年)华北平原AOD参数的空间分布特性及时间趋势变化.结果表明:从空间分布规律来看,高值区主要分布在河北省石家庄、邢台及邯郸沿线城市,沿山西省太原-临汾主线逐渐过渡到河南省郑州市,及山东省黄河以北及西南部及天津等地;需要注意的是,几乎在所有月份,山东省中心城市群AOD浓度要低于周围地区.对时间变化而言,AOD在6、7月份最大,11、12月份最小,夏季浓度高达1.6,明显高于其他3个季节;在10 a长时间变化序列中,从2006年开始呈缓慢下降,在2009年达到低谷,随后2年出现短暂的回升,从2011年起逐年下降,总体下降幅度达到17.14%.     

哈尔滨市大气中PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度及金属离子分析

对哈尔滨市大气环境中的PM10、PM2.5进行了采集,并对质量浓度及离子成分进行了分析.实验结果表明,两种颗粒物均呈现了先减小后增大的特征,最高值出现在1月,质量浓度分别是178.85、130.10μg/m3,PM10在1、2、3、4、11、12月均超标,而PM2.5质量浓度则高出欧盟标准(15μg/m3)的2~8倍,另外,离子总质量浓度在8月达到了最低值,分别是42.73μg/m3和25.3μg/m3.PM10和PM2.5中离子成分占颗粒物总质量的比例均表现为中间高两边低的特点,最高含量出现在7月份,分别为67.7%和68.4%.根据相关系数的判别原则,PM10中表现为高度负相关的离子是Ca2+和F-、Ca2+和SO42+、Ca2+和NO3-;表现为高度正相关的离子是K+和Mg2+、K+和Cl-、M2+和Cl-、F-和SO42+、F-和NO3-、SO42+和NO3-,说明上述离子间有相似的污染来源.PM2.5中表现为高度正相关的离子是K+和Cl-、K+和SO42+、K+和NO3-、Mg2+和SO42+、F-和NO3-、SO42+和NO3-,与PM10中离子相关性规律不同.     

PM_(2.5)浓度对能见度影响分析

利用江苏省环境监测中心大气多参数站对PM2.5浓度、能见度和散射系数的连续监测,结果表明,空气中的PM2.5浓度越高,散射系数越大,从而导致能见度越小。     

北京冬季室内空气中TSP,PM_(10),PM_(2.5)和PM_1污染研究

人们每天2/3以上的时间在室内度过,室内空气中可吸入颗粒物对人体健康的影响越来越受到国内外研究人员的广泛关注.在我国,虽然人们对大气中细粒子的研究比较系统、深入,然而对室内环境中可吸入颗粒物的研究、报道却很少.作者在北京市的海淀区、朝阳区、丰台区和昌平区选择了19个家庭,分别对其厨房、客厅和卧室的室内空气中TSP,PM10,PM2.5和PM1的浓度进行了测定,并且对室内空气中粉尘含量的影响因素进行了分析和探讨.     

燃煤锅炉烟尘颗粒物中PM_(2.5)排放规律研究

为澄清发电厂和工业锅炉联合除尘设备的烟尘排放特征,特别是PM2.5排放规律,选取太原市6台不同类型、容量和除尘方式的燃煤锅炉,采用激光粒度分析仪对采集的烟尘(颗粒物)进行粒径测定,讨论分析PM2.5的排放规律。结果表明,除尘设施前后颗粒物分布规律不同,除尘器前PM2.5呈单峰分布,最大峰值为60~70μm;除尘器后PM2.5呈多峰分布,最大峰值为12~17μm;除尘设施对粒径较大颗粒物的去除率明显高于细颗粒物,对细小颗粒物的除尘效率随锅炉容量的增大而增大;电袋复合除尘器对PM2.5去除率最高,其次为布袋除尘器、静电除尘器;太原市燃煤锅炉PM2.5排放因子范围为0.06~0.52kg/t,锅炉负荷越大,除尘率越高,PM2.5排放因子越小。研究结果可为山西省煤烟尘污染控制提供重要的数据支撑,为获知影响燃煤锅炉烟尘颗粒物中PM2.5排放的因素及采取相应技术提供了理论依据。     

太原市春季PM_(2.5)和PM_(10)中As及重金属污染特征研究

为了解太原市PM10和PM2.5中重金属污染状况,采集了太原市春季环境空气中可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5)样品,利用等离子体发射光谱仪对样品中As和8种重金属(Mn,Cu,Zn,Pb,Cr,Ni,Co,Cd)的含量进行测定,并对As和重金属健康风险进行评价。结果显示:太原市PM10和PM2.5中均以Zn的质量浓度最大,分别为369.08ng/m3和271.74ng/m3;As的质量浓度相对较小,分别为3.41ng/m3和2.33ng/m3;各点位As、Cu、Zn、Pb、Cr和Cd元素主要显含在PM2.5中。PM10和PM2.5通过呼吸吸入途径产生的成人非致癌风险和致癌风险为儿童的3.98~4.00倍;非致癌风险总和(Hi)低于人体可接受的水平,不具有非致癌风险;PM2.5和PM10的致癌风险介于人体可接受范围,不具有致癌风险。各点位As和重金属在PM2.5和PM10中的非致癌风险比值PHi小于1;1号、3号点位致癌风险比值QR大于1,且对人体健康危害最严重的为可吸入颗粒物PM10,需引起高度重视。     

上海城区PM_(2.5)精细化空间分布插值方法研究

PM_(2.5)是我国大中型城市的主要污染物之一,已成为多学科领域的研究热点.基于监测点的监测数据无法直接获取城市内部空气污染的高分辨率空间分布情况,以上海市中心为研究区,引入土地利用回归(LUR)模型模拟PM_(2.5)质量浓度的高分辨率空间分布情况.双变量相关分析表明,与PM_(2.5)质量浓度分布相关性最强的地理变量分别是国控点2 000 m缓冲区内的道路长度、2 500 m缓冲区内的建筑面积、2 500 m缓冲区内的绿地面积、500 m缓冲区内的水体面积以及人口密度.基于以上变量,用多元线性回归分析建立PM_(2.5)质量浓度空间分布的LUR模型.在研究区内建立1 km×1 km格网,用LUR模型模拟各格网交点的PM_(2.5)质量浓度,再通过空间插值分析得到上海市PM_(2.5)质量浓度的空间分布模拟图.结果表明,PM_(2.5)模拟质量浓度存在明显的空间梯度差异,整体呈现西部高东部低的格局,并由人口密集区域向四周递减.人类活动是影响PM_(2.5)质量浓度分布的主要原因,模拟结果与实际情况相符.     

济南市PM_(2.5)来源的解析

采集济南市环境空气样品和污染源样品,分析其化学成分.采用化学质量平衡(Chemical Mass Balance,CMB)源解析技术,研究探讨济南市环境空气中PM2.5的来源.结果表明:对济南市有明显贡献的颗粒物源类是煤烟尘、机动车尾气尘、土壤尘、扬尘、建筑尘、钢铁尘、硫酸盐和硝酸盐等,并且城市区域尘大于外来尘的贡献,各源类PM2.5贡献值和分担率的季节变化较明显.     

MODIS气溶胶光学厚度产品在地面PM_(10)监测方面的应用研究

利用MODIS(中分辨率成像光谱仪)两年的气溶胶光学厚度(AOD)产品与北京地区API转化得到的PM10质量浓度、北京大学站点直接监测的PM10质量浓度以及香港元朗站点监测的PM10质量浓度做相关性分析,发现二者的直接相关程度较低。将AOD除以气溶胶季节标高,得到地面消光系数,与地面PM10质量浓度相关性提高。对地面消光系数进行相对湿度订正,得到计算的质量浓度,与地面实际观测的PM10质量浓度相关性进一步提高。经过两年时间资料的对比分析,证实气溶胶遥感光学厚度经过垂直和湿度影响订正后,可以应用于地面PM10监测。     

丰台区PM_(2.5)中二次水溶性无机盐离子浓度分析

在2019年3月至2020年2月间,每月的10-16日和雾霾天气利用采集器将空气中的PM_(2.5)富集在石英纤维滤膜上,送地方机构进行检测.研究北京市丰台区大气污染中二次水溶性离子(SNA)SO_4^(2-)、NO_3(2-)、NO_3^-和NH_4-和NH_4⁺浓度的变化,为丰台区大气污染的研究和治理提供数据支撑.结果表明SO_4+浓度的变化,为丰台区大气污染的研究和治理提供数据支撑.结果表明SO_4^(2-)、NO_3(2-)、NO_3^-和NH_4-和NH_4⁺三种离子在2019年3月至2020年2月之间各月份浓度有显著差异,且均在2月份产生峰值.但只有NO_3+三种离子在2019年3月至2020年2月之间各月份浓度有显著差异,且均在2月份产生峰值.但只有NO_3^-的浓度在不同季节间差异明显(P<0.05).由NO_3-的浓度在不同季节间差异明显(P<0.05).由NO_3^-/SO_4-/SO_4^(2-)的春秋冬季比值均>1,夏季比值<1.可见,SO_4(2-)的春秋冬季比值均>1,夏季比值<1.可见,SO_4^(2-)、NO_3(2-)、NO_3^-和NH_4-和NH_4⁺浓度各月份之间的差异具有统计学意义,但只有NO_3+浓度各月份之间的差异具有统计学意义,但只有NO_3^-在不同季节间浓度变化明显.丰台区春秋冬季以流动源污染为主,夏季流动源污染不明显.     

Spatial and Temporal Variability of PM_(2.5) Concentration in China

PM_(2.5) has become an increasing public concern recently because of its visibility reduction and severe health risks. For the whole year of 2013, hourly PM_(2.5) data of 496 monitoring sites scattered in 74 cities of China are collected to analyze temporal and spatial variability of PM_(2.5) concentration. Different temporal scales(seasonal variation, monthly variation and daily variation) and spatial scales(urban versus rural, typical areas and national scale) are discussed. Results show that PM_(2.5) concentration changes significantly in both long-term and short-term scales. An apparent bimodal pattern exists in daily variation of PM_(2.5) concentration and the daytime peak appears around 10:00 am while the lowest concentration appears around 16:00 pm. Spatial autocorrelation analysis and Ordinary Kriging are used to characterize spatial variability. Moran's I of PM_(2.5) concentration in three typical regions, the Beijing-Tianjin-Hebei region, the Yangtze River Delta region and the Pearl River Delta region, is 0.906, 0.693, 0.746, respectively, which indicates that PM_(2.5) is strong spatial correlated. Spatial distribution of annual PM_(2.5) concentration simulated by Ordinary Kriging shows that 7.94 million km2(83%) areas fail in meeting the requirement of China's National Ambient Air Quality Standards Level-2(35 mg/m3) and there are at least three concentrated highly polluted areas across the country.     

基于MODIS数据的重庆NDVI时空分异研究

利用2001—2010年最大值合成的MODIS-NDVI数据,采用GIS空间统计并结合DEM、土地覆被等资料研究重庆市NDVI的时空格局分异规律。结果表明:NDVI低值区分布在江河沿岸,高值区分布在地势高、自然植被好的区域;时间序列分析显示全体像元变异系数4.49%,说明植被具有较强的稳定性;坡向分异中,NDVI偏西坡向的变异大于偏东坡向;地形位分异中,NDVI变异程度随着地形位的升高而逐步降低;在不同的区域,NDVI变异程度由高到低分别为渝西、渝中、渝南、渝东北;土地覆被不同,NDVI变异也存在一定的差异。     

PM_(2.5)中多种金属元素测定及分布特征研究

建立了用电感耦合等离子体发射光谱法测定PM2.5中金属元素的分析方法.采用微波消解系统处理样品,该前处理方法操作方便,样品消解较完全;确定了适宜的仪器工作条件;方法检出限在0.8～12.7 μg/L,回收率在94.7%～106.5%,元素测量误差在标准物允许的范围之内.该方法具有快速、准确和多元素同时测定等特点.对某市的测定结果表明,该市PM2.5的主要污染来源是人为源,其中主要是燃煤尘和冶金尘.