北京市采暖期大气中PM10和PM2.5质量浓度变化分析

对北京市2003年11月至12月间供暖期中大气悬浮颗粒物污染状况作了较详细的监测.数据表明,北京市的这段时间,其PM10和PM2.5质量浓度因日因月而异,其中PM10平均质量浓度为253.1μg/m3,超过国家二级标准(1996)1.9倍,PM2.5的变化幅度在8.9～276.2μg/m3之间,其平均值为145.2μg/m3,超过1999～2000年监测数值38.4%;其污染源和影响因素之间关系的研究表明在供暖期间,温度、湿度和风速对PM10和PM25的累积和消散也起着至关重要的作用.     

PM2.5质量浓度变化特征与交通流的关系——以北京市为例

为分析城市交通运行状况对大气PM2.5质量浓度的影响,针对北京市2014年至2015年12个月的PM2.5质量浓度及交通流量变化情况,基于小波分析的相关理论,对二者的周期性变化特征及其在不同尺度上的相关性进行研究,并进一步分析了特定周期尺度上PM2.5质量浓度变化相对于机动车流量变化的滞后响应现象.研究表明:二者在24 h左右的日周期尺度上显著相关,且PM2.5质量浓度的滞后时间约为9h.     

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。     

上海市PM2.5浓度特征及影响因素分析

大气环境质量的改善一直是备受关注的问题.利用上海市环境空气质量监测站的监测数据,分析了上海市PM2.5的浓度分布特征及其影响因素.结果显示,近6年来上海市PM2.5的浓度在逐年降低,年均下降率和年均变化幅度显著,同时PM2.5的浓度分布随季节的变化也较大.研究也分析了PM2.5与温度、相对湿度、平均气压以及每日累计降水...     

银川市2013年PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度变化及空气质量分指数等级特征分析

利用银川市2013年空气污染物日浓度资料,分析了其PM10、PM2.5的质量浓度变化特征及空气质量分指数等级特征.结果表明,PM10和PM2.5的质量浓度变化具有明显的季节特征,夏季最低,冬季最高,PM10质量浓度春季高于秋季,而PM2.5质量浓度春季略低于秋季;PM10和PM2.5月均质量浓度变化均为1月份最大,7月份最小;PM2.5和PM10日均质量浓度显著相关,相关系数达0.76,在2013年中,PM2.5占PM10质量载荷的36%.PM10和PM2.5在7—9月质量浓度低,空气质量分指数等级最好,达标率均为100%,在1月空气质量分指数等级最差.PM10和PM2.5分指数等级具有明显的季节特征,夏季空气质量分指数等级最好,冬季最差,PM10分指数等级秋季好于春季,PM2.5分指数等级春季好于秋季.     

北京市采暖期大气中PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化分析

对北京市2003年11月至12月间供暖期中大气悬浮颗粒物污染状况作了较详细的监测.数据表明,北京市的这段时间,其PM10和PM2.5质量浓度因日因月而异,其中PM10平均质量浓度为253.1μg/m3,超过国家二级标准(1996)1.9倍,PM2.5的变化幅度在8.9-276.2μg/m3之间,其平均值为145.2μg/m3,超过1999-2000年监测数值38.4％;其污染源和影响因素之间关系的研究表明:在供暖期间,温度、湿度和风速对PM10和PM2.5的累积和消散也起着至关重要的作用.     

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.     

贵州贫困农村室内PM10中金属元素的污染特征研究

采集贵州贫困农村室内不同类型燃料产生的PM10样品,运用微波消解电感耦合等离子体质谱仪（ICP—MS）法测定了Fe、A1、Zn、Cr、As、Mn、V、Cu等8种金属元素,分析了影响金属元素浓度的因素,结果表明：室内PM10中金属元素的污染主要是由燃料燃烧引起的,不同类型燃料对室内PM10中金属元素浓度贡献大小为柴〉蜂窝煤〉拌泥煤〉煤．运用富集因子法分析了室内PM-o中金属元素的来源,结果显示：Al、V、Mn、Cu、Fe元素主要为自然源,Cr元素是南自然源和人为源其同作用产毕的．Zn和As元素丰兽桌白人为源．加楸煤、嚼悯、亨悍等．     

石家庄市冬季大气中TSP,PM10,PM2.5污染水平研究

为研究石家庄市冬季大气颗粒物污染特征,于2013年2月采集TSP,PM10,PM2.5样品,用重量法分析其质量浓度,并对其相关性进行分析.结果表明,用环境空气质量标准（GB 3095-2012）来衡量,石家庄市冬季大气颗粒物TSP,PM10和PM2.5的日均浓度超标率分别为57.9％,82.9％和81.6％;超标倍数分别为1.28,1.86和2.24倍,超标情况严重;TSP与PM10和PM10与PM2.5相关系数分别为0.748 9和0.760 4,相关性较好;ρ（PM10）/ρ （TSP）平均值为0.74,ρ（PM2.5）/ρ（PM10）平均值为0.61,表明PM10和PM2.5污染严重.     

北京PM10中化学元素组成特征及来源分析

在通过对北京市区PM10连续1a的观测的基础上，发现北京PM10的质量浓度有明显的季节变化规律；使用质子激发荧光（PIXE）对PM10中的化学元素进行了分析．结果表明：不同季节PM10中元素的质量浓度总量差别较大，春季最高，秋季最低；地壳元素Al，Si，Mg，Ca，Fe等的质量浓度在春季最高，人为污染源的元素S，Cl，Zn的质量浓度则在冬季达到最大值；因子分析显示Si，Ca，Al，Fe，Mg和Ti有很高的相关度，表明来自地表土壤；S，Zn，Pb的相关程度很高，代表来自人类活动的工业排放源；Cl，As的相关性较大，可能与工业燃烧等人为活动有关。     

焦作市PM10污染状况及相关气象条件分析

重量法测定了2006年11月15—25日焦作市区PM10（可吸入颗粒物）的质量浓度,同时对相应的气象条件进行了连续监测,并利用监测结果深入分析了焦作市区PM10的污染状况、主要污染物PM10与风速、湿度及温度等相关气象条件的变化规律.结果表明：PM10的质量浓度在冬季的变化主要受风速的影响;PM10的质量浓度与湿度成正比,与风速成反比关系,与温度的相关性不大;焦作市PM10质量浓度超标严重.     

煤矿区城市PM_(10)元素组成特征及来源研究

采集河南省煤矿区代表城市平顶山市夏季和冬季的PM10样品,利用电感耦合等离子质谱测定PM10中Li,V,Cr,Co,Ni,Cu,Zn,Ga,As,Rb,Sr,Mo,Cd,Sn,Sb,Cs,Ce,Ba,Tl,Pb,Bi,Ti,Mn等23种元素的全样和水溶部分的浓度.研究结果表明,平顶山市PM10中全样和水溶性元素的总浓度均为冬季大于夏季,除部分地壳元素之外,来源于人为污染特别是燃煤的Ni,Cu,Zn,As,Cd,Sn,Sb,Tl,Pb,Bi等元素的浓度也为冬季大于夏季.Rb,Cs,Mo,Cd,Sb,Tl,Mn,Co,Ni等元素以水溶状态存在,Ga,Sn,Ce,Pb,Bi,Ti等元素多以不溶状态存在.富集因子分析结果表明,PM10中Ni,Cu,Zn,As,Mo,Cd,Sn,Sb,Tl,Pb,Bi等元素主要来自人为污染,Li,V,Cr,Co,Ga,Ti,Mn等元素主要来源于地壳.因子分析结果表明,平顶山市夏季和冬季PM10主要来源于燃煤和地壳,分别占49.98%和36.97%.Ni,Cu是以生产煤炭为主的平顶山市PM10中的代表性元素.     

济南市PM10和PM2．5污染水平研究

重量法测定了济南市PM10，PM2．5的质量浓度，分析表明，济南市PM10和PM2．5污染严重，尤其是在采暖季；PM10和PM2．5有良好的线性关系；PM2．5，PM10（β）平均值为0．53．探讨了影响β值、PM10和PM2．5浓度的因素，当PM10和PM2．5浓度较低时，β值较高。     

改进PSO-BP神经网络对尾矿坝地下水位的预测方法

为解决传统算法收敛速度慢、精度低的问题,提出一种改进粒子群算法(improved particle swarm optimization, IPSO),通过在寻优过程中动态调整惯性因子ω和加速因子c₁和c₂,提高算法的寻优效率;利用改进算法优化BP(back propagation)网络的权值和阈值,建立尾矿坝地下水位预测模型,结合实例数据对预测模型进行验证。研究结果表明,改进算法的收敛速度得到改善,预测模型对坝体地下水位的预测精度得到提高。     

平顶山市市区春季PM10污染状况及相关气象条件分析

利用重量法测定了2006年3月13-22日平顶山市区PM10的质量浓度,同时对采样时的气象条件进行了监测,并进一步分析了平顶山市区PM10的浓度日变化规律、污染状况及与主要气象条件的相关性.结果表明,平顶山市区春季PM10污染比较严重;PM10质量浓度日变化具有明显规律性;PM10质量浓度与风速呈负相关关系,与湿度呈正相关关系.     

北京市海淀区大气PM10中正构烷烃的分布研究

利用索氏抽提与层析柱前处理以及气相色谱/质谱联用技术(GC-MS)等方法检测了2004～2005年北京市海淀区采样点大气PM10中的正构烷烃.实验数据表明,正构烷烃的碳数分布范围在nC11～nC32之间,相对含量较大的范围为nC16～nC29,且随碳数递增,正构烷烃以等间距顺序出峰,秋季和夏季的色谱图基线比较平稳,UCM鼓包峰较小,冬季有不明显的UCM鼓包峰,春季有明显的UCM鼓包峰,23≤Cmax＜27,1＜CPI＜3,(nC21+nC22)/(nC28+nC29)值除冬季以外,春季、夏季和秋季的平均值均小于1.表明北京市海淀区2004～2005年大气PM10中均检测出丰富的正构烷烃,正构烷烃主要来自高等植物等现代生物和化石燃料(石油、煤等)的不完全燃烧双重来源.     

夏末秋初金沙区域大气颗粒物浓度的变化特征

对2013年8-10月金沙区域大气本底站的大气颗粒物观测资料平均日变化和同期的气象资料的平均日变化进行了分析,并与过去的5年同期数据进行对比分析。结果表明：金沙区域夏末秋初大气颗粒物质量浓度有明显的日变化,受气象要素的日变化影响,大气颗粒物质量浓度与相对湿度呈正相关,且颗粒物越小,相关性越强,风向风速对颗粒物质量浓度影响明显,来自观测点北部和东部的气流使大气颗粒物质量浓度升高,而来自西部和南部的风使大气颗粒物浓度降低。受局地排放和气象条件的共同影响,颗粒物质量浓度在凌晨、夜间显著上升。