广东某工业城市空气质量变化特征分析

以一典型工业城市为研究对象，利用该城市国控环境空气质量自动站2016—2020年的二氧化硫(SO₂)、二氧化氮(NO₂)、可吸入颗粒物(PM₁₀)、臭氧(O₃)、一氧化碳(CO)、细颗粒物(PM_2.5)监测数据，分析该城市环境空气中六项主要的空气污染物浓度、AQI达标率、各级污染级别的首要污染物占比和年际变化趋势及其主要污染特征。结果表明：5年间，该城市主要大气污染物的污染程度表现为O₃>PM_2.5>NO₂>PM₁₀>CO>SO₂，空气质量综合指数呈现波动性改善趋势，但臭氧污染日渐凸显，且O₃已成为影响空气质量最为关键的大气污染物。通过分析该区大气质量变化，有针对性地提出空气质量改善建议。     

安徽省大气细颗粒物污染特征及来源解析

基于2015-2020年安徽省空气质量监测和PM_2.5化学组分等逐小时数据，分析了安徽省颗粒物污染特征和污染来源。结果表明，2015-2020年期间全省呈现PM_2.5日均浓度低值日增多、高值日减少的趋势，其中浓度高值主要分布在秋冬季和春末夏初，局部短期污染和区域重污染过程显著，逐步向PM_2.5与O₃复合污染类型转变。2020年全省PM_2.5化学组分中占比较高的三个组分为有机物(28.2%)、硝酸盐(21.6%)和硫酸盐(12.1%)。PMF结果表明，安徽省PM_2.5最主要的来源是二次硝酸盐，其占比范围在26.3%～38.3%之间，其次为二次硫酸盐、燃煤、工业排放和机动车排放。     

“乌昌石”区域PM2.5污染特征及其与气象要素的关系

基于2015～2020年“乌昌石”区域PM_2.5逐时监测数据及气象资料，分析了区域内PM_2.5污染特征及其与气象要素的关系。结果表明：2015～2020年“乌昌石”区域PM_2.5年均浓度介于53.61～65.31μg/m³之间，2017年后区域PM_2.5污染得以明显改善，但2020年仍高于国家标准限值，4城市PM_2.5年均浓度呈西低东高的分布特征。6年4城市PM_2.5日均浓度总污染天数比例为24.40%，以轻度污染和重度污染天数为主，不同城市PM_2.5污染等级天数比例差异较大，且主要出现在秋冬季，五家渠和石河子的污染较乌鲁木齐和昌吉更严重。“乌昌石”区域风速、气温、日照时数和降水量与PM_2.5浓度呈极显著负相关，湿度和气压与其呈极显著正相关。研究显示，“乌昌石”区域PM_2.5污染改善显著，但重度污染尚未消除，构建PM_2.5污染发生时的气象要素数据库...     

泸州大气污染特征、成因及其防治对策研究

以2020年泸州市大气自动监测数据为对象，应用相关分析开展大气污染成因及污染防治对策研究。成果表明，泸州市区主要污染源为O₃和PM_2.5;在冬季全市及各站点PM_2.5与NO₂、CO显著相关，PM_2.5与SO₂、SO₂与CO、CO与NO₂俱低度相关；在夏季全市及各站点O₃与NO₂显著相关；泸州大气环境主要受工业污染源和机动车污染源共同影响；在不利天气下，通过多污染源综合控制工业污染源、机动车、秸秆燃烧等方式以减轻大气污染。     

2021年鹰潭市城区空气质量状况分析

利用2021年鹰潭市城区环境空气自动监测结果，对鹰潭城区的环境空气状况进行了统计分析，分析表明：2021年6项污染物均达到环境空气质量二级标准要求，城区空气质量优良率为95.3%，主要受PM_2.5和臭氧的影响；环境空气污染具有明显的变化特征，SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5和CO这5种污染物月均值浓度均呈现先逐渐降低后逐渐升高的“船”形变化趋势，O₃-8 h与之相反，浓度呈现先逐渐升高后逐渐降低的倒“V”形变化趋势；通过同比分析，2021年鹰潭市城区环境空气质量较2020年有一定的改善。     

寒亭区环境空气治污举措成果及防控重点

调阅寒亭区两个空气自动监测站点的污染物监测数据，采用污染物分担率、Spearman秩相关系数、污染状况统计、现状对比等多维度对主要污染物、污染物变化进行污染物年度、月度变化趋势分析，结果表明寒亭区环境空气质量明显转好，在PM₁₀和PM_2.5治理上取得显著成效。为进一步改善空气质量，仍然需要PM₁₀和PM_2.5、臭氧协同治理。     

2013-2020年唐山市大气污染物空间分布特征及其成因

为推动唐山市空气质量改善,以PM2.5、PM10、CO、NO₂、O₃、SO₂六项大气污染物数据为基础,通过相关性分析和因子分析,探讨了影响唐山市空气质量变化的成因。结果表明：不同污染物的相关性研究结果显示,影响唐山市空气质量的主要污染物是SO₂、CO、PM2.5和PM10,其次是O₃和NO₂;从空间上看,中部地区相较沿海地区、迁西县和迁安市污染较为严重;唐山市以第二产业为主的特征导致煤炭消耗量高、企业排放量大、柴油货车多,是导致唐山市空气质量不佳的主要原因。     

基于广义隐马尔可夫模型的PM2.5浓度预测

近年来,以PM_2.5为主要污染物的重霾污染事件频频发生,给我国国民经济和居民健康造成了严重损失。在空气质量尚未得到根本性改善的情况下,对重霾污染的准确预警不仅能使公众合理回避污染危害,还能为政府实施应急管理提供时间裕量。针对影响PM_2.5浓度的前体物及气象因素的非高斯分布特点以及传统隐马尔可夫模型（hidden Markov model,HMM）必须已知隐含状态个数的缺点,采用广义隐马尔可夫模型（generalized hidden Markov model,GHMM）对北京市除去定陵外的11个国控站点2013年1月～2017年1月的PM_2.5浓度进行了预测。结果表明：GHMM对严重污染及以上PM_2.5样本浓度预测准确率显著高于传统连续HMM,但针对中度污染及以下PM_2.5样本浓度的预测准确率接近传统HMM。     

中山市一次臭氧污染过程分析

2022年4月4—8日中山市发生连续臭氧(O₃)污染过程,其中6日为中度污染。污染期间,O₃前体物挥发性有机物(VOCs)和NO₂均明显上升,“光化学燃料”充足,太阳辐射强度亦高于非污染日,加剧光化学反应,O₃以本地生成为主。污染期间和清洁时段的O₃、NO₂和VOCs的日变化呈现相似的趋势,污染日的O₃、NO₂和VOC均高于非污染日,O₃呈现午后高峰、VOCs和NO₂则为双峰分布。进行活性物种分析,O₃生成潜势排名靠前的物种为要为甲苯类和正丁烷,主要来源于工业溶剂和机动车尾气。中山市此次污染的主要为前体物升高及气象条件不利所致,主要活性物种来自于溶剂源,因此在气象不利的条件下,须提前预警,做好VOCs管控。     

清河县臭氧污染现状及其影响因素分析

利用2021年清河县空气监测站数据及气象参数,对清河县臭氧(O₃)污染现状、变化特征及其与气象参数的关系进行分析。结果表明：清河县臭氧(O₃)已成为影响清河县夏季空气质量优良率的首要污染物。臭氧(O₃)污染主要集中在5-7月份,峰值浓度出现在6月份,日均小时变化中臭氧(O₃)小时浓度呈“单峰状”分布。臭氧(O₃)污染峰值集中出现在城市西南、南部方位,与西南部、南部涉VOCs企业空间分布基本一致。在高温、低湿、静风气象条件下易出现臭氧(O₃)超标天气。     

2013-2020年唐山市大气污染物随时间变化趋势及成因

以PM2.5、PM10、CO、NO₂、O₃、SO₂六项大气污染物数据为基础，通过分析其时间变化特征，探讨了影响唐山市空气质量变化的原因。结果表明：经过不断治理，唐山市2013—2020年空气质量总体向好，ρ(PM2.5)、ρ(PM10)、ρ(SO₂)、ρ(NO₂)和ρ(CO)均呈下降趋势，但臭氧问题逐渐凸显；从时间上看，ρ(O₃)在4—9月较高，可能受到光照和温度等自然条件的影响，其余污染物均在1—3月份和11—12月份较高，可能受冬季采暖期大量使用燃煤和冬季污染气体扩散条件差的影响。     

基于深度时间序列特征融合的西安市2015—2020年供暖季雾霾重污染过程预警

为准确预测雾霾重污染演变过程，本文提出深度时间序列特征融合模型（long short-term memory and multivariate linear regression，LSTM-MLR）并对西安市PM_2.5浓度进行了临近预测。该模型利用不同超参数长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）提取PM_2.5前体和气象因素时间序列中的深度特征；采用多元线性回归（multivariate linear regression，MLR）形式融合LSTM单元输出的深度时间序列特征，最终输出PM_2.5浓度预测值。为评估模型性能，采用西安市2015年1月至2020年3月采暖季数据进行建模并计算未来3h、6h、12h、24h的PM_2.5浓度预测精度。结果表明：LSTM-MLR模型对雾霾严重污染样本的准确预测率分别为94.12%、85.29%、77.57%和51.10%，显著高于随机森林（random forest，RF）、支持向量回归（support vector regression，SVR）、MLR、单变量LSTM（LSTM_PM_2.5）、多变量LSTM（M_LSTM）和LSTM-RF（long short-term memory and random forest）；融合系数显示当前PM_2.5浓度对未来PM_2.5浓度的影响随预测步长的增加从80.89%（t+3）急剧降低至16.34%（t+24），前体浓度影响力从5.23%（t+3）上升至29.43%（t+24），说明提前控制前体物排放强度对雾霾重污染事件消峰降速效果具有显著影响。     

常州市冬季PM2.5中金属元素污染特征及健康风险评价

为了解常州冬季PM_2.5中重金属元素的污染特征及其对健康的影响，于2019年冬季采集PM_2.5样品61个，测定了不同元素的含量，评价了不同重金属元素的健康风险。采样期间，PM_2.5的平均质量浓度为64.51μg·m^-3,31.2%的天数超过GB3095-2012中规定的二级浓度限值，说明常州存在一定的大气污染问题；痕量元素仅占所测元素的8.3%,其中，Mn、Zn、Pb和Cu对于成年男性、女性和儿童的非致癌风险均小于1,非致癌风险较低；Ni对于成年男性、女性和儿童不存在致癌风险；而Cr对于三者的致癌风险处于10^-6～10^-4之间，具有潜在致癌风险。     

潮州市城区大气颗粒物的移动监测与分析

2020年9月、10月和11月利用车载Sniffer4D灵嗅大气移动监测设备对潮州市城区的大气颗粒物进行移动监测，分析了颗粒物的时空变化情况。结果表明，潮州市城区的PM_2.5日均浓度范围是15.80～60.80μg/m³,与潮州市国控站点相比偏高，但变化趋势基本一致；PM_1.0、PM_2.5和PM₁₀三者的日均浓度变化趋势高度相似，PM_1.0/PM_2.5比值在66%-74%之间，PM_2.5/PM₁₀比值在86%以上；城区PM_2.5的空间分布差异显著，路口、小巷子、施工区域、南堤路和绿榕南路等机动车车流多的地方，PM_2.5的浓度普遍偏高。     

深圳宝安国际机场大气污染物排放清单与扩散模拟研究

2018年深圳宝安国际机场CO、NO_x、PM_2.5、PM₁₀、HC的排放总量分别为1937.11吨、2922.30吨、333.96吨、1228.74吨、429.26吨，其中飞机发动机本身CO、NO_x、PM_2.5、PM₁₀、HC的单位排放量分别为45.9吨/万架次、74.5吨/万架次、2.6吨/万架次、2.7吨/万架次、6.2吨/万架次。利用AERMOD模型模拟得出，2018年深圳宝安国际机场排放的PM_2.5、PM₁₀对西乡监测站的年均贡献浓度分别为0.9μg/m³、1.4μg/m³，约占西乡监测站2018年实际监测浓度的2.9%、3.5%，其中机场对西乡监测站PM_2.5的贡献中二次贡献约占81.6%。针对深圳宝安国际机场颗粒物污染，应重点关注施工和裸露土地扬尘以及非道路移动机械等管控；针对深圳宝安国际机场臭氧污染，应重点加强飞机辅助动力装置、油库及...     

基于多元线性回归的空气质量指数预测模型

随着中国社会的发展和人口数量的增多,空气污染环境问题表现突出,对人们的生活环境以及生态系统造成严重破坏。本文基于《中国统计年鉴2022》的相关数据,选取PM₁₀、O₃、SO₂、PM_2.5、N0₂、CO六个影响空气质量指数的指标。首先,通过相关性分析模型验证六个影响指标都对空气质量指数有较强的相关性;其次,通过各污染物浓度计算相应污染物分指数,利用多元线性回归模型建立空气质量指数(air quality index, AQI)与各影响指标之间的数学模型,利用该模型对城市空气质量指数进行预测;最后,将真实值与预测值使用皮尔逊相关性检验对模型评估,准确率达到0.928,能够反映空气质量的总体状况。     

中山市人为源大气污染物排放清单及特征研究

建立了中山市2017年人为源大气污染物排放清单。结果发现，SO₂、NOx、CO、PM₁₀、PM_2.5、BC、OC、VOCs和NH₃排放总量分别为4164、38231、92978、21492、6469、586、1199、56910和7059 t。SO₂的最大排放源是化石燃料固定燃烧源；NOx、CO和BC的最大排放源是道路移动源；PM₁₀和PM_2.5的最大排放源是扬尘源；VOCs的最大排放源是溶剂使用源；NH₃的最大排放源是农业源；其他源中的餐饮油烟源是OC的重要排放源。SO₂、PM₁₀、PM_2.5和VOCs的排放主要集中在中山市北部和东部工业区，以及中心城区，NOx的排放多分布在交通较为密集的交通干线和高速路区域，NH₃的排放主要集中在中山市南部和北部。     

城市主干道夏季大气颗粒物日变化规律研究——以南宁市为例

以南宁市种植有茂密林带的主干道路为研究对象，对空气中PM_0.5、PM_1.0、PM_2.5、PM₁₀、TSP等的质量浓度随时间变化的规律进行了研究，结果表明：PM_0.5、PM_1.0质量浓度的日变化趋势基本相同，主要受绿色植物生理活动的影响，最高值都出现在凌晨4∶00,最低值则都出现在下午18∶00;PM_2.5质量浓度的高值出现在4∶00和8∶00;PM₁₀、TSP质量浓度的日变化趋势基本相同，变化曲线呈现双波峰的变化趋势，自由沉降在PM₁₀、TSP的除去中占主导地位，绿色植物生理活动的影响较弱，PM₁₀质量浓度的高值出现在8∶00和22∶00,TSP质量浓度的高值出现在10∶00和22∶00。     

贵阳市秋冬季大气颗粒物化学组分特征分析

为研究贵阳市秋冬季节大气颗粒物化学组分特征,于2021年11月18日—2021年12月4日在花溪区、乌当区、息烽县、修文县同步采集PM₁₀和PM_2.5样品,并对其质量浓度、水溶性离子、碳组分和无机元素进行了分析。结果表明PM₁₀质量浓度呈花溪区>息烽县>修文县>乌当区的分布特征,PM_2.5质量浓度呈息烽县>花溪区>修文县>乌当区的分布特征;PM₁₀、PM_2.5中水溶性阳离子以Ca²⁺、NH₄⁺、K⁺为主,花溪区Ca²⁺、K⁺的含量相对较高,阴离子以SO₄^2-、NO₃^-、Cl^-为主,息烽县SO₄^2-、NO₃^-<...     

呼和浩特市城区环境空气颗粒物中重金属含量时间分布特征

于2021年7月至12月，为揭示呼和浩特市城区环境空气颗粒物中重金属含量时间分布特征，使用中流量大气采样器采集环境空气中PM₁₀、PM_2.5样品，选择毒性效应较强的Cr、Mn、Fe、Ni、Cu、As、Cd和Pb等8种重金属作为研究对象，采用ICP-MS测定了其含量。结果表明：(1)2021年7月至12月，除Cu以外，其他重金属在PM₁₀和PM_2.5中的质量浓度变化趋势基本相同；(2)PM₁₀中Cr、Pb呈现出冬季>夏季>秋季的特点；Mn、Fe、As呈现出冬季>秋季>夏季的特点；Cu、Cd呈现出夏季>冬季>秋季的特点；Ni呈现出秋季>夏季>冬季的特点；PM_2.5中Cr、Mn、Fe、As、Cd、Pb呈现出冬季>秋季>夏季的特点；Ni的季节变化与PM₁₀相同，即秋季>夏季>冬季的特点；Cu呈现出秋季>冬季>夏季的特点。PM₁₀和PM