济南市灰霾期大气复合污染特征分析

采用济南市蓝翔技校、泉城广场、建筑大学和跑马岭4个点位SO2、NO2、PM10 、PM2.5、PM1和O3等的监测,数据,研究了济南市灰霾期大气污染物的污染特征.结果表明:灰霾天气下,各类大气污染物浓度均有不同程度的增加,且PM2.5、PM1较其它大气污染物浓度增幅较大,济南市PM2.5占PM10的60.3％,PM1占PM2.5的65.7％,说明济南市大气细粒子对灰霾的贡献率最大.典型灰霾天气下,大气颗粒物污染呈现出“南部山区好于城区、城区好于城乡接合部”的分布特征.市区VOCs与PM10、PM2.5、SO2、NO2均呈显著正相关,而O3与SO2、NO2呈显著负相关,这与光化学反应有关.     

吉林市城区大气污染物浓度演变特征及其与气象因素关系

为了解吉林市大气环境现状,利用2014~2018年吉林市城区7个国控环境空气质量监测站点的CO、SO2、NO2、O3（O3-8h）、PM2.5和PM10质量浓度监测数据以及2018年逐时气象数据,采用相关分析法和应用统计法分析了大气污染物的质量浓度变化特征以及各污染物浓度与气象因素的相关性。研究结果表明：吉林市2014~2018年来SO2、NO2、PM10、PM2.5年均浓度总体呈下降趋势,O3浓度有上升趋势;PM10、PM2.5和O3浓度有超标现象,说明其为吉林市主要大气污染物;同一污染物浓度在不同季节、月份、和时刻具有明显的变化特征,可以根据变化规律采用错峰生产的方式改善环境空气质量;气象因素与污染物浓度之间的有较好的相关性,其中O3浓度与温度、湿度、风速均呈现高度相关性,NO2浓度与风速高度负相关;气象因素对CO、NO2、O3、PM10和PM2.5浓度的重要程度均为：风速 > 大气压 > 湿度 > 温度;降水对PM10和PM2.5浓度具有一定的削减作用,当降水量较大时,削减作用明显。本研究结果可为吉林市大气污染治理和环境容量研究提供一定的数据支撑。     

采暖季北京市主要大气污染物变化特征

为研究采暖季北京市主要大气污染物变化特征,收集北京市35个自动空气监测站点2013年11月至2014年4月上半月6种大气污染物的小时浓度均值,分析了其时间变化规律,并采用地理信息系统分析了污染物的空间分布特征.北京市采暖期间CO、NO2、SO2、O3、PM2.5和PM10的平均质量浓度分别为2.62 mg/m3、64.05μg/m3、50.52μg/m3、26.39μg/m3、118.61μg/m3和126.05μg/m3,其中：NO2的月均质量浓度变化较小;SO2和颗粒物的最高月均质量浓度都出现在2月;CO月均质量浓度呈现稳步下降的趋势;O3月均质量浓度则逐步上升. PM2.5、PM10、NO2和SO2的质量浓度日变化均呈双峰双谷型.对照点及区域点的O3质量浓度最高,其他种类污染物最高质量浓度出现在交通控制点.北京市大气污染物除O3外都呈现出南部质量浓度较高、向北部逐步递减的特点,O3在城区的质量浓度明显低于其他区域.     

澳门地区大气污染特征及其变化规律

根据澳门特别行政区地球物理暨气象局的实时观测资料,对2007-2008年澳门地区空气质量及大气污染特征进行了分析,研究了澳门地区大气污染变化与澳门地区气象条件之间的变化规律,同时与北京、上海等城市的大气污染情况进行了分析.结果表明,澳门地区PM10、SO2和NO2年日均值均达到《环境空气质量标准(GB3095-1996)》二级标准,SO2和NO2接近《环境空气质量标准》一级标准,但在冬季和秋季仍然存在一些污染严重的时段.澳门地区大气中的首要污染物主要是PM10和NO2;澳门地区大气污染情况与气象要素关系非常密切,是引起污染物浓度变化的主要原因.     

荆门市“十三五”期间空气质量分析及应对措施

通过收集荆门市“十三五”期间5个国控监测点的大气监测数据,分析荆门市大气质量变化趋势及污染成因。结果表明：荆门市空气污染的主要来源为颗粒物（PM2.5和PM10）,两者对城市空气污染总体贡献率超过50%;其次为O3,贡献占比在13% - 23%之间,污染物的年均负荷系数顺序分别为：PM2.5＞PM10＞O3＞NO2＞CO＞SO2。荆门市SO2、NO2、CO和O3年均值均低于国家《环境空气质量标准》（GB3095-2012）二级标准限值,除2020年的PM10年均值达标之外,PM2.5和PM10均超国家二级标准限值。其中,SO2和CO两种污染物季节变化不明显,而PM2.5、PM10、NO2和O3四种污染物呈现明显季节变化趋势。本文提出的对策建议对我国城市大气环境管理具有一定的参考价值。     

北京市PM10粒度分布分形维数特征

采用分形理论研究了北京市可吸入颗粒物（PM10）粒度分布的分形特征．采集了北京市不同功能区大气PM10样品,计算了各采样点PM10粒度分布的分形维数,分析了PM10粒度分布分形维数的变化与粒度分布的关系,讨论了采样时气象条件等因素对颗粒物粒度分布分形维数的影响．结果表明,北京市PM10粒度分布的分形维数在1．6446～2．6655之间,夏季PM10的粒度分布分形维数（2．6655）明显大于秋季（1．6446）,表明夏季PM10的粒度普遍较秋季的细．分形维数能够较好地表征颗粒物的粒度分布,可以用分形维数定量比较不同采样点、不同季节的粒度分布,颗粒物的不同粒度分布分形维数和采样时的局部环境及气象条件相吻合．     

严重雾霾期大气PM2.5和PM10中水溶性离子污染特征

为掌握雾霾期大气PM2.5和PM10中水溶性离子污染特征,采集东北某市2013年10月20~31日发生严重雾霾期间大气PM2.5和PM10样品,分析颗粒物样品中9种水溶性离子(F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+和Ca2+)的质量浓度.结果表明:各水溶性离子均表现为夜间质量浓度大于日间质量浓度,其在雾霾期PM2.5中的昼、夜质量浓度比为1.68;NO3-、SO42-、NH4+等3种离子质量浓度较高,雾霾期PM2.5中质量分数分别为11.03%、8.3%和7.39%,PM10中也有类似结果.K+和Ca2+在PM2.5和PM10中,雾霾期和非雾霾期质量分数变化不大.根据各离子比值,可以判定雾霾期固定源对颗粒物污染的贡献更大,说明雾霾期城市气象因素对大气颗粒物污染影响较大.对比2009年10、11月水溶性离子数据发现移动源污染贡献在增加.     

石家庄市2005-2012年环境空气质量变化及影响因素分析

利用石家庄市区环境空气质量定点监测资料,研究了市区2005-2012年环境空气质量变化趋势及影响因素。结果表明：石家庄市首要污染物是PM10（可吸入颗粒物）,其次为SO2（二氧化硫）,呈现尘污染和煤烟型污染特征;SO2和NO2（二氧化氮）、PM10月均值总体呈非采暖期小于采暖期的趋势,PM10在非采暖期3-5月份出现一个小高峰,沙尘天气影响可能是其主要原因。API（空气污染指数）的月均值与PM10月际变化趋势一致,表明石家庄市大气污染以尘污染为主。总体上,PM10呈现显著下降趋势,SO2和NO2呈不显著上升趋势,空气综合污染指数表现为不显著下降。能源结构变化、产业结构变化、污染源综合整治对减轻环境空气污染起到一定的作用。     

吉林市采暖期空气质量演变特征调查研究

利用吉林省吉林市环境保护监测中心发布的实时大气环境监测数据,对吉林市采暖期间空气质量演变特征进行研究.分析了吉林市大气中可吸入颗粒物PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2及O_3月均质量浓度变化趋势、演变特征及在不同功能区的变化规律.结果表明:吉林市大气污染物的浓度具有明显的时空演变特征,采暖期污染物浓度主要受冬季燃煤的影响,主要污染物为颗粒物.空气质量依功能区不同差异不明显,工业区的污染状况相对较复杂.     

银川市2000—2009年空气质量变化趋势分析

通过对2000—2009年银川市环境空气质量监测数据统计分析,结果表明,3种常规污染物NO2S,O2,PM10达二级以上日数分别占总天数的100%,92%,83.3%.影响银川市空气质量的首要污染物是PM10和SO2,分别占污染天数的68.1%,31.9%,平均每年因其造成三级以上污染的日数分别达57.1 d和26.7 d;3种污染物质量浓度整体呈逐年下降趋势,说明银川市近年来综合改善大气环境质量成效明显;主要污染物日变化规律基本与企业生产、市民出行和湍流变化时间相一致;SO2和NO2质量浓度冬季最高,夏季最低,PM10质量浓度冬季最高,春季次之,夏季最小.致污因素与银川市属于北方城市,冬半年利用锅炉或煤炉采暖导致煤烟型污染及易出现逆温,春秋多外来沙尘天气影响有关.