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.     

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.     

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.     

泸州市城区空气质量时空变化分析

为了掌握泸州市城区近年空气质量时空变化,对泸州市城区2004-2009年空气质量监测数据进行系统分析。结果表明,近年来泸州市城区空气质量总体良好,平均空气污染指数为80,空气质量优良率在72.33%以上。空气质量有逐步好转的趋势,SO2和PM10年平均浓度明显下降,分别从0.110 mg/m3、0.120 mg/m3下降到0.058 mg/m3、0.070 mg/m3;NO2略有上升,从0.029 mg/m3上升到0.040 mg/m3。污染物浓度时空分布不均,SO2与PM10夏季浓度较低,冬季较高,NO2浓度季节性变化不明显;兰田宪桥、小市上码头污染物浓度总体上高于忠山环监站。     

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。     

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。     

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.     

连云港市大气污染物浓度变化的多重分形分析

以2002-2005年连云港市不同功能区大气SO2,NO2和PM10的日监测数据为基础,运用多重分形分析方法对各污染物的时间演变特征进行了研究.结果表明,3种大气污染物的序列数据在不同城市功能区均表现出多重分形特征,且以SO2的多重分形性最强,PM10的多重分形性最弱.分析各污染物的多重分形谱发现,SO2变化的奇异性在工业区和商业及居民生活区有逐年发展的趋势;NO2变化的奇异性在各功能区基本相当,但工业区NO2发生剧烈变化的几率相对较小;PM10在各功能区均表现出下降的趋势,但港口服务区PM10波动变化的奇异性要强于其它功能区.研究结果对于连云港大气环境系统动力学过程的理解和环保决策的制定具有参考价值.     

武安市PM2.5及其二次水溶性无机离子污染特征和区域来源解析

武安市是以钢铁立市的典型重工业城市.为研究武安市PM2.5的污染特征和区域来源解析,对武安非采暖期(2018年10月)和采暖期(2019年1月)进行大气PM2.5样品的采集和组分测试,并利用CAMx-PSAT模型模拟结果分析区域源排放对武安PM2.5及其二次水溶性无机离子(SO2-4、NO3-、NH4+)的质量浓度贡献.测试结果表明,武安PM2.5污染严重,平均质量浓度为113.5μg/m3,采暖期PM2.5污染水平高于非采暖期;SO2-4、NO3-和NH4+的平均质量浓度占PM2.5总质量浓度的41.1％,是PM2.5重要组成部分;SO2-4、NO3-和NH4+质量浓度表现为采暖期高于非采暖期;NO3-与SO2-4质量浓度比值在采暖期和非采暖期均小于1,表明燃煤烟尘等固定源贡献相对较大;随着PM2.5污染等级的升高,SO2-4、NO3-和NH4+质量浓度明显增大,达到重污染天时,SO2-4、NO3-和NH4+质量浓度增至最高.模拟结果显示,武安城区PM2.5污染是由本地污染源排放和外来污染物区域传输共同作用的结果,本地污染源排放占主导地位;冶金源排放对PM2.5、NO3-和SO2-4质量浓度贡献影响最大;农业源排放是NH4+质量浓度的主要污染来源;采暖期的居民源排放对PM2.5和SO2-4、NO3-、NH4+质量浓度贡献率相比于非采暖期出现大幅度增加.外来工业源和机动车源对武安PM2.5质量浓度贡献较为突出.     

基于MM5-Models-3/CMAQ的中国地区大气污染模拟

采用MM5-Models-3/CMAQ区域空气质量模拟系统,以2005年1、4、7和10月为模拟时段,对中国地区的SO2、NO2和颗粒物(PM)等大气污染物的浓度进行了模拟,应用卫星遥感数据,对包括NO2柱浓度和气溶胶光学厚度(AOD)等模拟结果进行了进一步的验证。从模拟结果与监测资料对比分析中可以看出,该模式能较好地模拟出几种污染物的空间分布格局,尤其是我国的京津冀地区,长江三角洲地区和珠江三角洲地区等三大经济圈的模拟结果与监测结果较吻合。中国地区的大气污染呈现出区域性的特征,且在时空分布上东西部地区存在明显的差异,经济发达地区的污染较为严重。CMAQ计算结果与卫星遥感数据有很好的相关性,该模拟系统对中国地区的大气污染物特征具有良好的模拟能力。     

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(O₃-8 h)、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     

晋城市大气环境质量的灰色综合评估法

针对城市空气质量的不确定性,引入灰色综合法对晋城市5个监测地点在三年中的大气质量进行灰色综合评估,评价因子为SO2、NO2、PM10.通过计算白化函数、灰聚类与聚类系数,最终确定出各灰类的污染级别,并找出最大贡献因子。评价结果与晋城市环境质量相吻合,可以作为环境治理和保护的依据。     

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.     

南昌市大气颗粒物中重金属的污染特征研究

为了改善南昌市城市环境质量,给政府部门完善＂生态南昌＂的建设提供科学依据,本项目采集了PM10、道路扬尘、建筑扬尘等样品,并用ICP-AES对样品进行了重金属元素的分析,结合Excel2003,SPSS11.5软件对数据进行统计分析。结果表明：南昌市工业区采样点李家庄PM10的浓度较高（635.5159μg/m3）,主要交通区PM10的浓度高于居住区。南昌市大气颗粒物PM10重金属元素的污染不容忽视,工业区采样点李家庄PM10中Cu、Mn、Pb、Zn的浓度分别为104.5447mg/m3、454.5147mg/m3、325.0281mg/m3,626.7280mg/m3,远高于八一桥头（交通繁忙区）及永外正街（居民住宅区）两采样点。重金属元素按污染程度排序依次为Zn〉Mn〉Pb〉Cd〉Cu〉Cr〉Ni,工业污染是城市大气颗粒物重金属污染的主要来源。进一步拆迁重污染的企业、减少建筑扬尘及道路扬尘、淘汰报废的汽车以及改善能源结构将有利于改善南昌市的空气质量。     

城市灰霾与空气细颗粒物质量浓度水平的关系

为说明灰霾天空气中PM2.5的质量浓度与能见度的相互关系,对2007—2009年环境空气自动站连续自动监测数据进行分析。结果表明,PM2.5质量浓度上升时,大气能见度下降。空气因PM2.5的污染造成的大气能见度在3～10km,PM2.5质量浓度≤0.010mg/m3能使大气能见度〉10km。应采取相应措施对空气污染加以控制,提高大气能见度。     

大气颗粒物时空分布特征及影响因素

目的研究城市空气污染现状以应对日益严重的城市空气污染问题．方法以某市为研究区域,市城区以及邻县的大气颗粒物为研究对象,分别于采暖季、风沙季、非采暖季每个季度连续6天对TSP、PM小PM2.5,样品进行有效同步采集,对该市大气颗粒物质量浓度的时空分布特征和影响因素进行了分析．结果该市空气大气颗粒物污染以PM2.5,的污染最为严重,PM2.5,最大超标倍数为3．6倍．结论该市大气颗粒物的平均质量浓度变化特征为采暖李质量浓度〉风沙季质量浓度〉非采暖季质量浓度,TSP、PM10和PM2.5,质量浓度与风速呈现负相关性,PM10和PM2.5质量浓度与湿度呈现正相关性,TSP质量浓度与湿度呈现负相关性,能见度与三个粒径的颗粒物浓度均呈现负相关性．     

唐山夏季PM2.5污染特征及来源解析

选取唐山市有代表性的4个监测点:唐山工业区(钢铁冶金工业)、唐山丰南(经济开发区)、唐山监测中心站(居民区)、唐山大学城(大学区),于2012年7月连续1个月采集PM2.5样品;通过分析PM2.5的元素和水溶性组分,研究了唐山市PM2.5污染特性,并应用正交矩阵因子分解法(PMF)对PM2.5来源进行了解析.结果表明:唐山夏季PM2.5平均质量浓度为97μg/m3;4个功能区PM2.5质量浓度空间变化为工业区>经济开发区>大学区>居民区.工业区和经济开发区Fe、Pb、Mn元素富集程度明显高于其他区域.大学区受周边建筑活动影响较大,PM2.5样品中Al浓度最高.监测中心和丰南区采样点紧邻交通干线,PM2.5受机动车影响明显高于其他区域.唐山夏季二次无机气溶胶占PM2.5的47.7%,高温度、高湿度有利于二次无机气溶胶的生成,SO2转化率(SOR)为0.57,NO2转化率(NOR)为0.39.夏季PM2.5主要来源有金属冶金工业,建筑尘、燃煤尘及其他无组织尘,机动车,水泥建材及玻璃陶瓷行业,外来颗粒物区域性传输也是导致PM2.5污染的重要原因之一.