基于MODIS气溶胶产品的南昌市PM_(10)质量浓度反演研究

该文使用2017年MODIS MYD04_3K气溶胶光学厚度日产品数据、南昌市环境监测站点实测的PM_(10)质量浓度数据建立AOD与PM_(10)的相关性,并利用水平能见度数据以及相对湿度数据对AOD进行订正,进一步提高两者的相关性以反演南昌市PM_(10)质量浓度.得出结论:①当AOD与PM_(10)质量浓度直接相关时,相关系数较低,仅为0.552.在对AOD进行垂直—湿度订正后,其与PM_(10)质量浓度的相关系数提高到0.714.②利用订正后AOD与PM_(10)质量浓度的最优拟合模型反演PM_(10)质量浓度,发现其与站点实测的PM_(10)质量浓度的相关系数为0.774,反演效果较好.表明MODIS MYD04_3K气溶胶产品在经过垂直—湿度订正后,可以作为南昌市PM_(10)质量浓度监测的一个有效手段.     

北京市Himawari-8AOD与PM2.5质量浓度相关性分析

基于2016年Himawari-8 AOD产品、地面监测PM_(2.5)质量浓度以及相关气象资料,分析了北京市AOD与PM_(2.5)质量浓度的相关性。通过与全球自动观测网AOD产品比较,对Himawari-8 AOD进行精度评估,结果显示二者表现出显著的相关性,表明Himawari-8 AOD产品能有效表征气溶胶光学厚度的变化,适用于北京地区气溶胶的相关研究。研究结果表明:Himawari-8 AOD数据与近地面PM_(2.5)质量浓度相关性较弱,决定系数R2为0. 384 2。以气象资料中边界层高度对Himawari-8 AOD进行垂直订正,订正后AOD与PM_(2.5)的相关性显著提高,决定系数R2为0. 483 2。引入相对湿度进行湿度订正及垂直-湿度订正,二者的相关性显著降低。结合IMPROVE观测的气溶胶吸湿增长特征,采用相对湿度分区订正的方法可以提高Himawari-8 AOD与近地面PM_(2.5)的相关性,可作为辅助监测北京市近地面PM_(2.5)质量浓度的有效方法。     

银川市环境空气中PM_(10)、PM_(2.5)时空分布特征

以银川市空气质量自动监测站点2014年的数据为基础,对银川市环境空气中PM_(10)和PM2.5质量浓度的空间和时间分布特征进行了分析。结果表明,受冬季燃煤采暖锅炉排放源的影响,PM_(10)和PM2.5的质量浓度在采暖期远高于非采暖期;PM_(10)和PM2.5的质量浓度具有较明显的季节、月份、区域变化特征;PM_(10)和PM2.5的逐日变化趋势较一致;全市PM2.5与PM_(10)的比值为47.3%,小于50%,表明银川市细颗粒物污染程度较轻,但也不应忽视。     

基于GAM的北京PM_(2.5)浓度变化的影响因素研究

为辨识与测度不同影响因子对PM_(2.5)浓度变化的作用机理,以2015年北京PM_(2.5)浓度时间演变模式为基础,建立PM_(2.5)与各大气污染物(PM_(10)、SO_2、NO_2、CO、O_3)及气象因素(日均温度、风力、风向)的GAM模型,探索不同因素对PM_(2.5)浓度变化的影响作用。结果显示:(1)北京PM_(2.5)浓度具有夏秋季低、春冬季高的时间分布特点;(2)2015年北京PM_(2.5)浓度变化与PM_(10)、SO_2、NO_2、CO大体呈线性正相关,且正相关程度由强到弱为:COPM_(10)SO_2NO_2,而与O_3、温度和风因子的关系更为复杂;(3)GAM模型的拟合优度R~2为0.725,线性回归模型的拟合优度R~2为0.519,相比较,GAM模型对PM_(2.5)浓度变化的解释度提高了20.6%。研究表明,GAM模型对于建立PM_(2.5)浓度变化与影响因素间综合性复杂关系更灵活、更可靠,优于线性回归模型。     

城市道路交叉口处颗粒物空间分布规律

为了在宏观上掌握交叉口处颗粒物的分布规律,通过采集北京市多个交叉口处的颗粒物质量浓度,并进一步分析颗粒物质量浓度与交通特性之间的相关关系以及数据之间的拟合估计,建立交叉口处颗粒物的空间扩散模型,最终得出颗粒物在城市道路交叉口处的分布规律,即:颗粒物质量浓度在交叉口处横向断面上的分布基本呈现中央较高,随后向两侧递减的趋势;颗粒物在交叉口处50 m范围内纵断面上的扩散规律为越靠近交叉口停车线的点位颗粒物质量浓度越高,波动越大,且人行道上的纵向分布波动性高于机动车道的波动性;颗粒物PM_(2.5)与颗粒物PM_(10)规律一致.     

唐山PM2.5污染特征及区域传输的贡献

为研究唐山PM_(2.5)污染特征及区域传输贡献,对唐山冬夏2季PM_(2.5)环境样品进行测试分析,并采用WRFCAMx对京津冀地区PM_(2.5)及二次离子进行定量模拟,获取了PM_(2.5)成分谱数据,估算了PM_(2.5)和二次离子的区域传输贡献.唐山冬夏2季PM_(2.5)平均质量浓度分别为(117.9±56.6)、(77.3±29.8)μg/m3,超标率分别为65.0%和41.7%;水溶性离子的平均质量浓度分别为(58.4±17.9)和(42.6±23.6)μg/m~3,分别占PM_(2.5)的49.4%和55.0%,是PM_(2.5)的主要成分.Cu、Zn、As、Sr、Cd、Sb、Pb主要来自人为源,Na、Mg等其余元素主要来自地壳源.冬夏2季PM_(2.5)受外来源贡献分别为26.9%和31.1%,二次无机气溶胶(secondary inorganic aerosol,SIA)传输作用较PM_(2.5)更为显著,夏季PM_(2.5)和SIA外来源贡献高于冬季,高质量浓度时段外来源贡献会有一定幅度的上升.稳定的大气环流背景场、低风速等气象条件和燃煤排放源的增加是造成冬季重污染发生的重要原因.     

2017年春节期间赣州市城区空气质量时空分析

为探究春节时期烟花爆竹的燃放对赣州市城区空气质量的影响,运用数理统计、GIS方法等对2017年春节期间赣州市通天岩、气象台、市图书馆、华坚鞋城和地委监测站的PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2、O_3_8 h、SO_2浓度数据进行分析,探讨烟花爆竹燃放对赣州市区空气质量的影响.结果表明:燃放烟花爆竹在短时间内会造成严重的空气污染,除夕夜间AQI达369,处于严重污染状态,其中对PM_(10)、PM_(2.5)和SO2的影响最为显著,颗粒物浓度急剧增加,PM_(2.5)和PM_(10)分别达到303μg/m~3和425μg/m~3.空间上AQI呈现城区内高,城区外低的分布,且除夕期间气象台、市图书馆、华坚鞋城和地委监测站空气质量严重超标,"破五"和元宵节时段烟花爆竹对赣州市城区空气质量污染不明显,总体为良状态.     

2017年春节期间赣州市城区空气质量时空分析

为探究春节时期烟花爆竹的燃放对赣州市城区空气质量的影响,运用数理统计、GIS方法等对2017年春节期间赣州市通天岩、气象台、市图书馆、华坚鞋城和地委监测站的PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2、O_3_8 h、SO_2浓度数据进行分析,探讨烟花爆竹燃放对赣州市区空气质量的影响.结果表明:燃放烟花爆竹在短时间内会造成严重的空气污染,除夕夜间AQI达369,处于严重污染状态,其中对PM_(10)、PM_(2.5)和SO2的影响最为显著,颗粒物浓度急剧增加,PM_(2.5)和PM_(10)分别达到303μg/m~3和425μg/m~3.空间上AQI呈现城区内高,城区外低的分布,且除夕期间气象台、市图书馆、华坚鞋城和地委监测站空气质量严重超标,"破五"和元宵节时段烟花爆竹对赣州市城区空气质量污染不明显,总体为良状态.     

通风方式对PM_(2.5)颗粒分布影响的模拟研究

PM_(2.5)颗粒对室内空气品质的影响日益受到重视,可吸入的颗粒物对人体的健康造成直接的威胁。采用数值模拟的方法分析空调系统送风条件下,四种不同的通风方式对PM_(2.5)颗粒浓度及运动分布的影响。结果表明:四种通风方式中,顶送顶回方式下室内PM_(2.5)颗粒浓度最小,空气净化效果最佳。选择合理的通风方式,合理的气流组织,对于降低室内PM_(2.5)颗粒物浓度有着重要作用。     

基于银川市大气颗粒物组分网观测的夏季沙尘污染过程分析

利用银川市大气颗粒物组分监测网在线观测数据,分析了2018年7月沙尘天气下不同粗细颗粒物(TSP,PM_(10),PM_(2.5),PM_1)的质量浓度变化趋势,PM_(2.5)中的水溶性离子、金属元素、有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度变化趋势和污染来源,及本次沙尘过程区域污染传输情况。结果表明,7月14—18日受沙尘天气过境影响,TSP,PM_(10)的小时质量浓度均在15日10:00达到了峰值,分别为2 692,2 173μg/m~3,PM_(2.5)的小时质量浓度在15日9:00达到了峰值,为608μg/m~3,PM_1的小时质量浓度峰值出现在7月16日15:00,为54.2μg/m~3;7月沙尘期PM_(2.5)中水溶性离子日均质量浓度由大到小排序为Ca~(2+)SO_4~(2-)NH_4~+Mg~(2+)Na~+K~+NO_3~-,Ca~(2+)日均质量浓度增幅最大,升高16.2倍,PM_(2.5)中金属元素日均质量浓度由大到小排序为CaFeKMnPbCrZnVTiCuNiAs,Ca日均质量浓度为31 945.6 ng/m~3,PM_(2.5)中有机碳和元素碳的日均质量浓度分别为7.22,1.09μg/m~3,比值为6.6。后向轨迹图和气溶胶激光雷达消光图显示,本次沙尘污染是由外来源输入的颗粒物沉降和本地地面扬尘叠加共同造成。     

河南省PM2.5时空变化及其影响因素

PM_2.5属于大气细颗粒物,能够长时间悬浮于空气中且易被人体吸入,影响人类的身体健康。以河南省18个观测站逐小时PM_2.5浓度数据为研究对象,采用数理统计、反距离权重和地理探测器等方法,探讨河南省PM_2.5浓度的时间和空间变化特征及其影响因素。研究表明：(1)年际尺度上,2017—2022年河南省年均PM_2.5浓度呈下降趋势。(2)季节尺度上,四季PM_2.5平均浓度由高到低依次为：冬季(89.5±16.2μg/m³)、秋季(48.5±5.5μg/m³)、春季(41.4±6.1μg/m³)、夏季(28.8±7.3μg/m³),冬季平均浓度远高于其他三季。(3)月份尺度上,PM_2.5浓度呈“U”型变化特征,1～7月呈降低趋势,8～12月呈增加趋势,其中1月浓度最高(107.9±12.2μg/m³),7月浓度最低(27.0±10.6μg/m^3<...     

P M2 .5污染与气象条件的关系

基于2015-2017年乌兰察布市空气质量日报及相关气象数据,分析全市PM_(2.5)污染物浓度及其时间序列变化,并研究气象条件与PM_(2.5)污染之间的相关性。结果表明,PM_(2.5)占总污染日数近40%,且发生在冬季。PM_(2.5)浓度受风向影响且与风速呈显著负相关;与湿度存在显著正相关;与气压不存在显著的相关性。     

青岛海滨大气PM_(2.5)与PM_(10)观测

2007年5～10月在黄海海滨青岛的观测表明大气PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度呈同步变化,且变化范围较大.海陆风转换对海滨空气质量有重要影响:海风输送时空气较洁净,而陆风输送通常导致空气质量变差.PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度与相对湿度(RH%)呈显著反相关,可能与RH%较高时多为海风输送有关.海风输送条件下较高的RH%和细粒子吸湿增长可能导致了此时PM_(2.5)对PM_(10)质量载荷的贡献率(64.7%)小于在海风/陆风混合输送和陆风输送条件下的贡献率(70.9%和77.5%).PM_(2.5)占PM_(10)质量载荷的72.3%,表明细粒子贡献显著.整个观测期PM_(10)未"达标"(PM_(10) 24 h均值 < 150 μg m~(-3),空气质量"良")的观测日仅占14 7%;但PM_(2.5)未达到美国EPA标准(PM_(2.5) 24 h均值 < 35 μg m~(-3)的观测日约为68.6%,表明大气细颗粒物PM_(2.5)的达标任务尚很艰巨.     

银川市环境空气PM_(10)和PM_(2.5)中无机元素污染特征及来源

根据银川市1个国控环境空气质量监测点,采集4季PM10和PM2.5样品,测试样品及19种无机元素的质量浓度,分析了各无机元素的污染特征及来源。研究发现,银川市PM_(10)和PM_(2.5)中地壳元素Si、Ca、Al、Fe、Mg、K和Na质量浓度占无机元素总质量浓度的93%,是主量元素;无机元素质量浓度季节变化表现为春季高,夏、秋和冬季低;冬季PM_(10)和PM_(2.5)污染严重,但无机元素贡献值低,其中,人为污染元素Mn、Cu、Zn、As、Cd和Pb富集因子较高,说明银川市环境空气颗粒物具有复合型污染特征。因子分析结果表明,银川市环境空气颗粒物中无机元素主要来源于土壤尘、城市扬尘、燃煤尘等。     

松江区大气气溶胶光学厚度对PM_(2.5)浓度的影响

探讨了大气气溶胶光学厚度在大气污染研究中的实用性,通过获取美国国家航空航天局和上海市松江区环境保护局的相关数据,针对松江区大气气溶胶光学厚度对细颗粒物(粒径≤2.5μm的颗粒物,PM2.5)浓度(质量浓度,全文同)的影响进行相关性分析,建立了最优回归模型,并进行了精度检验,同时对未来PM2.5浓度进行了预测.     

基于图像质量分析的PM_(2.5)空气质量预测

为了提高空气污染物PM_(2.5)质量浓度预测的准确性,提出了一种基于图像数据预测PM_(2.5)质量浓度的方法.首先用手机或相机获取图像数据,然后用图像质量分析模型提取与PM_(2.5)质量浓度相关的特征向量作为输入,建立一个基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的支持向量回归机(support vector regression, SVR)(PSO-SVR)预测模型来估计PM_(2.5)的质量浓度.实验结果表明,与SVR模型和用遗传算法(genetic algorithm, GA)优化的支持向量回归机(GA-SVR)模型相比,PSO-SVR模型在预测准确性和实施效率方面具有更好的预测性能.     

宁波市近地层大气环境中PM2.5空间分布研究

为研究近地层大气环境中的PM_(2.5)的浓度分布和影响因素,于2018年7月13日至16日期间,利用Dylos air quality monitor DC1700和BLATN smart-126s型空气质量检测仪获得大气颗粒物质量浓度进行研究,分析和探讨了其质量浓度分布及日变化特征,得到以下结论:宁波市内PM_(2.5)浓度水平与距城市中心的距离成反比;越靠近城市中心,PM_(2.5)浓度变化幅度越明显;近地层(h40m)PM_(2.5)日平均质量浓度总体分布与高度呈负相关趋势;分时段PM_(2.5)浓度呈现"三峰趋势",分别在8:00、12:00、17:00三个时间段出现峰值,不同峰值之间差值不同。     

霾天气下我国6城市PM_(2.5)污染水平相关性及影响因素分析

我国城市PM_(2.5)污染存在空间分布差异,在霾天气下,需对其空间分布关系作进一步研究。本文对2015年冬季我国6个城市PM_(2.5)污染数据进行Pearson相关性分析,并探讨主要影响因素。结果表明:入冬后由于大面积采暖,北方城市的PM_(2.5)污染明显高于南方;季风气候对各地PM_(2.5)污染有影响;建筑施工面积与PM_(2.5)污染有明显的相关性;经济结构与各城市PM_(2.5)污染的相关性不明显。     

基于MODIS影像江西省气溶胶时空分布变化遥感分析

使用2000—2018年的MODIS MOD04_3K气溶胶标准产品对江西省气溶胶光学厚度(AOD)进行提取。通过合成年均值、月均值和季均值AOD数据,分析550 nm处气溶胶光学厚度的时空变化特征。结果表明:2006年与2014年为两个波峰,南昌市、宜春市等人为活动频繁的中北部地区AOD值偏高,省边缘及南部AOD值较低。利用19年各月数据合成月均值AOD,发现AOD值从3月开始增大,5月达到最大值,在7—8月AOD值减小,直至12月达到最小。AOD值季节差异较大,随春夏秋冬四季依次降低。研究影响因子时,发现高程和降水量与AOD值成反比,人口密度与AOD值成正比,土地利用类型中的林地地区AOD值在0.5以下,而耕地地区与居民区的AOD值较高。     

上海浦东地区冬季大气PM2:5 和PM10 污染特征分析

为了解上海浦东地区冬季大气PM_(2.5)和PM_(10)污染特征和状况,以上海第二工业大学作为监测点进行了为期3个月的连续自动监测,并对污染物进行了分析。结果表明,监测时段内该地区空气污染情况较为严重,PM_(2.5)和PM_(10)日均浓度均超过我国现行的国家空气二级质量标准浓度限值。根据污染物形态和成分分析结果,综合气象、地理因素可见:该地区大气颗粒物污染以外部输入为主,本地道路扬尘、汽车尾气等对其也有较大的贡献;污染物中含有多种重金属元素,对空气质量和人体健康危害较大。