成都市PM2.5、PM10变化特征及其与气象因素的关系

为研究气象因素对成都市大气细颗粒物 (PM2.5)、可吸入颗粒物 (PM10) 的影响, 收集了2015―2018 年成都市 PM2.5、PM10的月平均浓度, 采用Pearson 相关分析法, 分析了成都市PM2.5、PM10与气象条件的关系。结果表明： (1) 2015 ―2018 年, 成都市PM2.5、PM10年平均浓度虽然年际间差别较小, 但整体呈现逐年缓慢下降趋势, 2015 年以来成都市的 一系列大气污染控制措施是PM2.5、PM10逐年缓慢下降的原因; 2015―2018 年成都市PM2.5、PM10浓度季节变化特征整体 表现为冬季 > 春季 > 秋季> 夏季。(2) 不同气象因素对成都市PM2.5、PM10月平均浓度的影响程度不同, 降水量与气温 是影响成都市PM2.5、PM10月平均浓度的主要因素, 两者与PM2.5、PM10呈较高的负线性相关, 其中PM2.5、PM10与降水量 的相关系数均为 −0.612, 与月平均气温的相关系数分别为 −0.822、−0.776, 降水会通过捕获大气中的颗粒物来去除 PM2.5、PM10, 而温度的升高会加强PM2.5、PM10等污染物在垂直方向上的对流运动, 从而对成都市污染物浓度的降低起 到重要作用; 日照时数、月平均风速、相对湿度等与PM2.5、PM10月平均浓度整体也呈现负相关, 但与降水量和气温相 比, 日照时数、月平均风速与PM2.5、PM10月平均浓度的相关性较低, 而相对湿度与PM2.5、PM10月平均浓度的相关性则 更加微弱, 表明相对湿度的变化对成都市PM2.5、PM10的积累和扩散影响很小。     

香港港口PM2.5和PM10的多重分形特征

颗粒物是港口地区的主要污染物之一,利用多重分形理论分析港口地区PM2.5和PM10浓度的多重分形特征。首先,运用多重分形消除趋势波动分析方法(Multifractal detrended fluctuation analysis, MF-DFA)分析PM2.5和PM10自身的多重分形特征,结果显示PM2.5和PM10浓度的演化过程表现出非线性、复杂性的多重分形特征,且PM10浓度的多重分形特征较PM2.5强。其次,利用多重分形消除趋势交叉波动分析方法 (Multifractal detrended cross-correlation analysis, MF-DCCA)研究港口地区PM2.5和PM10的交叉相关性,结果表明两者之间不仅存在具有长期记忆性的多重分形特征,而且其互相关性多重分形特征具有明显的季节变化特征。港口地区PM2.5和PM10的多重分形特征在春季最强,夏季次之, 秋季最弱。这些结论对港口地区PM2.5和PM10的联合控制具有一定的参考价值。     

徐州冬季雾霾天气PM1.0单颗粒污染特征分析

本文利用场发射透射电子显微镜(FETEM)及能谱仪(EDS),对2014年元月徐州市区雾霾污染天气下采集的PM1.0进行了单颗粒样本分析.通过电子束辐照损伤实验,分析了无机气溶胶颗粒形态、颗粒模态及颗粒混合态,探讨了复合污染颗粒的形成过程.利用EDS实验,进行了无机气溶胶颗粒物相分析,估算了颗粒相中直接排放源组分及二次污染组分含量.对碱金属及极易挥发的S和N在PM1.0上的富集分布情况进行了分析.实验结果表明:PM1.0直接排放源颗粒与无机水溶性离子组分、可溶有机溶胶组分多呈非均相性内部混合分布特征.采样时段大气环境相对湿度大、温度较低及区域性秸秆焚烧,大量气态污染物凝结或浓缩在直接排放颗粒物表面,造成复合污染颗粒的快速转化,是导致徐州冬季雾霾事件形成的主要原因.     

河南省PM2.5时空分布特征研究

PM2.5是影响河南省空气质量的首要污染物,秋冬季节灰霾污染严重。为了解河南省PM2.5污染的特征,对河南省的17个城市,运用统计学方法和ARCGIS技术分析其时空分布特征。结果表明：从2015年1月至12月,河南省17个城市日均质量浓度达标天数比例为57.16%,冬季整体污染严重,超标天数比例为73.68%,春季超标天数比例为44.37%,秋季超标天数比例为34.52%,夏季超标天数比例为20.08%。在去除气象记录的空气质量重污染日之后,周末的PM2.5平均值比工作日高 8.04%,表现出“逆周末效应”。PM2.5/PM10值在0.50~0.65之间,且PM2.5与SO2相关性较高,表明河南省受传统煤烟型污染影响较大,粗粒子污染明显。 PM2.5与PM10、SO2、NO2均呈现显著的相关性,说明河南省的污染主要是由燃煤及机动车尾气造成。由于温度及光照变化的影响,河南省PM2.5与O3在不同季节呈现显著差异,其在冬季和秋季的相关性分别为-0.315(p=0.05)、-0.353(p=0.05),而在夏季的相关性为0.496(p=0.01),春季为0.003。     

浅谈PM2.5

通过对能见度和PM2.5的有关介绍,指出PM2.5给人们健康带来的危害以及对环境造成的污染,并提出了PM2.5的检测技术和预防方法。     

PM10室内外浓度的关系及其影响因素测试与分析

对湖南省部分城市不同建筑类型室内的空气动力学当量直径小于等于10μm的可吸入悬浮颗粒物(PM10)室内外浓度进行了测试。分析测试结果表明,当室内无任何发生源和人的活动时,PM10的室内外浓度比(I/O)接近于0.85。在室人员的室内活动、吸烟、烹饪和空调的运行都会导致PM10室内外浓度比发生变化。在所有的室内发生源中,吸烟对PM10室内外浓度比(I/O)影响最大。在室内放置某些绿色植物,可降低PM10室内外浓度比,提高室内空气品质。     

湘潭市PM2.5 中二次水溶性无机离子及其 气态前体物的污染特征

2013年12月3日至2014年1月14日, 在湘潭市2个功能区(交通、商业、居民区和工业区) 采样点对大气PM2.5进行了采集, 并同步采集了SO₂、NO₂; 进而利用离子色谱法对PM2.5中二次水溶性无机离子(SO₄²⁻、NO₃⁻ 和 NH₄⁺ ) 的浓度进行测试分析。通过分析不同空气质量级别下硫、氮氧化速率(SOR 和 NOR) , 探讨了PM2.5中硫酸盐和硝酸盐的来源、形成机制和影响因素等。结果表明, 采样期间湘潭市PM2.5及其二次水溶性无机离子(SO₄²⁻、NO₃⁻ 和 NH₄⁺ ) 的质量浓度分别为148.34、56.19 g/m3, 其中 SO₄²⁻、NO₃⁻ 和 NH₄⁺分别占PM2.5 浓度的15.26%、14.06% 和8.57%, 三者累计值占PM2.5质量浓度的37.88%。随着PM2.5 浓度增加, 二次水溶性无机离子及其气态前体物SO₂、NO₂ 的浓度也逐渐增加, 且“重度”污染时SO₄²⁻、NO₃⁻ 和 NH₄⁺ 浓度较“良”时分别上升了1.93、2.41、2.03倍。不同空气质量级别下PM2.5中的SO₄²⁻、NO₃⁻ 主要以NH₄NO₃ 和(NH₄)₂SO₄ 的形式存在, 但在“轻度”和“ 中度”污染时可能存在其它的硫酸盐和硝酸盐。采样期间SOR 和NOR 的平均值分别为0.18和0.17, 不同污染级别下二者均在0.15 以上(大于0.1), 表明湘潭市PM2.5中的硫酸盐和硝酸盐主要是经转化形成的二次污染物。大气PM2.5中NO₃⁻ /SO₄²⁻ 为0.89, 不同空气质量级别下二者比值分别为0.78、0.99、0.82、0.97(均小于1), 表明湘潭市冬季PM2.5污染以燃煤源排放为主。     

PM2.5自启净化器

本文设计的PM2.5自启净化器通过GP2Y1010AU0F灰尘传感器检测到PM2.5的浓度,最小系统根据判断结果来控制继电器作为自启动的开关。DS1302定时,可以避免人们离开后忘记关闭,可以在人们进入室内之前定时开启,提前净化空气。     

通风对室内外颗粒物浓度关系的影响分析

基于室内颗粒物质量平衡方程,建立了通风过滤空调系统的数学模型,对不同的通风系统以及不同粒径下的I/O比进行了理论研究。通过数值计算表明,过滤器效率对机械通风系统的I/O比影响显著;对于自然通风系统,当换气次数由1 h-1增加至6h-1,I/O比变化迅速,继续增大换气次数,则I/O比趋于平缓。     

室外温度对庭院建筑热压通风的影响

针对具有一定内热源的庭院建筑,采用计算流体力学(CFD)方法,对庭院建筑热压作用下的自然通风进行数值模拟分析,通过改变室外温度场,得出了不同工况下建筑房间内通风量的分布情况及变化规律.结果表明:室内外温度差越大,房间的通风效果越好,且房间的热压通风效果随着建筑物高度的增加而变弱.该结论为庭院建筑自然通风系统的设计提供了理论依据.     

自然通风和地板送风混合空调系统室内空气品质的研究

利用数值流体力学方法,通过改变自然通风口的高度,研究了过渡季节采用自然通风和地板送风混合系统的办公室内的空气品质。结果表明适当的降低送风窗户的高度可以降低室内粒子的浓度,尤其是大粒子的浓度。     

自然通风条件下室内甲醛扩散模拟研究

针对现代家居部分室内空气气味刺鼻、异味较重,空气质量较差的问题,建立了室内甲醛质扩散数学模型,并以某会议室为算例,采用CFD软件模拟了该会议室在自然通风条件下甲醛浓度的变化情况;分析了具有明显特征的不同空间点的甲醛浓度随时间的变化规律,为改善室内的空气品质、确保人员健康以及合理安排室内通风提供一定的理论依据。     

热源温度对热压自然通风房间内污染物浓度分布的影响

在房间有初始污染物浓度和有均匀分布污染源两种情况下,对热压自然通风房间内的污染物浓度分布进行数值模拟,指出热源温度越高,有初始污染物的房间内浓度分层高度越高,有均匀分布污染源的房间内污染物被清除的效果越好。综合两种情况的浓度分布特征,表明热源温度越高,室内平均污染物浓度越低且污染物在室内的水平分布更均匀。