佛山市“十三五”环境空气质量评价

"十三五"期间,佛山市环境空气质量总体改善。从时间变化上看,SO_2、PM_(10)和CO(95per)浓度五年内持续达到国家环境空气质量年二级标准,其中SO_2和PM_(2.5)浓度呈明显下降趋势;"十三五"末年(2020年)与"十二五"末年(2015年)相比,佛山市SO_2、NO_2、PM1_0、CO(95per)和PM_(2.5)浓度均出现下降,但O_3-8h(90per)浓度出现上升;PM_(2.5)作为首要污染物发生频率呈明显下降趋势,但O_3-8h作为首要污染物发生频率却呈明显上升趋势。从空间分布上看,佛山市五区SO_2、NO_2、PM_(10)和PM_(2.5)浓度均有所下降,仅高明区CO(95per)和O_3-8h((90per)浓度出现上升。     

印染污泥脱水车间PM_(10)与PM_(2.5)质量浓度分析

夏秋两季对两个典型的污泥脱水车间(CY和HT)采集大气颗粒样品,对PM_(10)与PM_(2.5)质量浓度进行分析。结果表明,通风性较差的HT点的PM_(10)与PM_(2.5)污染严重,超过《环境空气质量标准》(GB3095-2012)规定2至3倍;颗粒物浓度季节变化规律:秋季夏季;PM_(2.5)/PM_(10)比值在0.5以上,表明颗粒物以PM_(2.5)为主;CY点通风好,利于室内颗粒物排放;HT点通风差,不利于室内颗粒物排放。HT点应改善通风设备,保障工人生命健康安全。     

昌吉市PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度变化特征分析

通过对昌吉市2015年1个区控点的PM_(2.5)和PM_(10)的连续自动监测数据分析得出:2015年昌吉市大气颗粒物中PM_(2.5)、PM_(10)浓度小时值的最大值均出现在4月和9月,日均值的最大值出现在12月和4月,月均值最大值均出现在12月;日均值和年均值均超过了环境空气质量标准的二级标准限值;PM_(2.5)和PM_(10)冬季的日变化浓度高于其他三季,夏季和秋季浓度值基本无变化。超标天数高值出现在1、2、12月;PM_(2.5)和PM_(10)的比值1、2、12月较大。     

合肥市大气污染物的时空变化特征与影响因素分析

为研究合肥市大气环境污染现状,根据2015～2020年合肥市内10个国控监测站点的六项基本污染物和AQI的观测数据对大气污染现状进行分析。结果表明:合肥市大气污染物PM_(2.5)、PM10、SO2、CO浓度呈现逐年降低的趋势,NO_2和O_3浓度呈现逐年上升的趋势; PM_(2.5)、PM10、NO_2、SO_2、CO浓度年变化趋势呈现"U"型,O_3浓度呈现倒"U"型。环境空气质量得到了明显改善,优良天数增加。风速、降雨等气象因素和日照时长对大气污染物浓度也有一定的影响。     

气象参数和节假日对上海市区大气污染物浓度的影响

对2014年上海城区监测站点颗粒物及气象参数进行连续观测,得到PM_(10),PM_(2.5)及O_3质量浓度的年均值分别为(66.34±36.77),(49.10±29.22)和(74.75±28.44)μg/m~3,且随人为源排放强度和气象参数的季节变化而变化。PM_(2.5)和PM_(10)季节变化趋势一致性强,与O_3基本相反。PM_(2.5)质量浓度的日际变化特征呈冬季和春季较其他季节滞后,且节假日较工作日明显滞后。PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度在低温低风速的不利气象条件下,不利于扩散稀释,易形成积聚污染。因此,对颗粒物及气态污染物进行长期观测和统计分析,有利于了解其污染演变趋势和与影响因素。     

佛山市南海区近8年O_3浓度变化特征及影响因素研究

根据佛山市南海区2012～2019年环境空气质量监测数据,分析该区近8年O_3浓度的变化趋势及影响因素。结果表明:近8年佛山市南海区O_3浓度呈稳中有升状态,O_3浓度时间分布不均匀,最高值出现在第3季度。该区的O_3受机动车尾气影响较大,与PM_(2.5)年均浓度呈负相关关系。     

齐齐哈尔市PM_(2.5)与气象因素、气体污染物浓度的相关性研究

根据齐齐哈尔大学监测点2014年3月~2015年5月间的大气实时监测数据及所采集的PM_(2.5)样品的分析数据,研究了监测期间各种气体污染物浓度在不同时段的变化特征,以及气象因素、各种气体污染物浓度之间的相关性。PM_(2.5)质量浓度与气象要素的相关性分析显示,PM_(2.5)质量浓度与大气压、风向呈正相关,与温度、湿度和风速呈负相关。PM_(2.5)质量浓度与气体污染物浓度的相关性分析表明,不同季节PM_(2.5)质量浓度与气体污染物浓度相关性不同,整个监测期间PM_(2.5)质量浓度与SO_2、CO、NO_2浓度呈现正相关,与O_3浓度呈较小的负相关。     

萍乡市PM_(10)和PM_(2.5)污染特征分析

对萍乡市2015~2017年PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度监测数据资料进行整理统计,通过定性分析、定量计算以及对各物理量之间的相互作用过程研究,分析萍乡市PM_(10)和PM_(2.5)浓度污染状况、时空分布特征和污染特点。结果表明,萍乡市PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度随着季节和月份的变化均有显著变化规律,平均浓度值冬季最高,春、秋季次之,夏季最低,污染最严重的是1月份,最轻的是6-8月份; PM_(10)和PM_(2.5)平均浓度具有相似的空间分布特征,变化规律基本一致。     

泉州城区与近郊区PM_(10)和PM_(2.5)时空分布及其相关性研究

为研究泉州城区与近郊区PM_(10)与PM_(2.5)浓度的时空分布特征,对2014年泉州市涂山街和万安两个空气自动监测站的PM_(10)、PM_(2.5)监测数据进行了分析,并观察PM_(10)与PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO的相关关系。结果表明,泉州城区PM_(10)与PM_(2.5)的浓度均高于泉州近郊区,城区和近郊区的PM_(10)与PM_(2.5)具有明显的相关性且均出现出明显的月变化趋势,PM_(10)及PM_(2.5)最高月均浓度均出现于1月,而其最低月均浓度则分别出现于2月及7月。受周边环境及扩散条件的影响,涂山街PM_(10)与PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO的相关性较万安明显。     

建瓯市空气质量变化趋势分析

利用"十三五"期间建瓯市空气质量监测数据,计算空气质量综合指数、污染物负荷系数,并用Spearman秩相关系数法,对建瓯市环境空气中的SO_2、N_O2、PM10、PM2.5、CO、O_3六项因子年均浓度变化进行趋势分析,评价环境空气质量。结果表明:建瓯市六项污染呈"四降两升"趋势,其中NO_2、PM10、PM_(2.5)呈显著下降趋势;SO_2呈下降趋势;CO、O_3呈上升趋势。首要污染物由PM2.5变为O_3,为建瓯市下阶段的大气污染防治工作重点。     

成都市PM_(2.5)现状及其治理措施

根据成都市环境监测中心站2014-2015年每月的成都市空气质量报告中PM_(2.5)数据资料,对成都市PM_(2.5)浓度的月变化规律,季度变化规律进行对比分析,并结合成都市PM_(2.5)的治理目标,进一步提出了PM_(2.5)污染防治措施。     

春节期间烟花炮竹对天津市质量影响研究

为研究烟花爆竹的燃放对空气中常规污染物浓度的影响,本文对2015～2020年春节期间天津市P M_(2.5)、PM_(1 0)、SO_2、NO_2、O_3、CO浓度数据进行分析,得到以下结论:2015～2020年春节期间天津市的整体空气质量呈现以轻度污染和中度污染为主,其中2015年空气质量呈现轻度污染主要污染物为PM_(1 0),其浓度超过国家标准二级限值7%,2018年空气质量呈现轻度污染,并且2016年和2020年空气质量处于中度污染,主要污染物为PM_(2.5),分别超过国家标准二级限值的73%、25%、73%。烟花爆竹的燃放对PM_(2.5)、PM_(1 0)、SO_2的浓度具有显著影响,并且可以发现PM_(2.5)、PM_(1 0)、SO_2三种污染在18:00-2:00浓度出现了明显上升,三种污染物的浓度增长率分别为239%、232、383%,在6:00-9:00,三种污染物再次呈现上升趋势,三种污染物的增长率分别为6%、17%、32%。烟花爆竹的燃放对NO_2、O_3、CO浓度的影响不明显。     

肇庆市广宁县春季空气污染特征分析

分析了肇庆市广宁县2017年春季空气污染特征。广宁县PM_(10)、PM_(2.5)、O_3在2017年3~5月出现日均浓度超标的情况。PM_(10)是广宁县最重要的大气污染物。PM_(10)和PM_(2.5)日变化不显著,可能与无组织排放源有关。PM_(10)浓度与SO_2、NO_2、PM_(2.5)相关性较好,证明PM_(10)和这三种污染物有相似的来源。PM_(10)浓度与气温、相对湿度、风速相关性不显著,广宁县风速较小,风速范围为0.3~1.5 m/s之间,小风不利于PM_(10)的消散,降水也没有显著降低广宁县主要污染物的浓度。     

禁止燃放烟花爆竹对城市环境空气质量的影响

为研究禁止燃放烟花爆竹对城市环境空气质量的影响,对郴州市2017年春节期间及2018年春节期间城区环境空气质量及主要受影响监测项目(SO_2、PM2.5、PM10)做了对比分析。结果表明:与2017年相比,2018年郴州市采取禁燃措施后,春节期间市城区环境空气质量明显改善,优良率提高57.1%,SO_2浓度均值减少68%,PM2.5浓度均值减少27.6%,PM10浓度均值减少30.7%。上述结论将为城市制定相应的大气污染防治措施及春节期间采取禁燃令提供参考依据。     

梧州市大气污染特征及变化趋势研究

利用梧州市4个空气质量监测站点网上公开发布的2015~2016年连续两年的颗粒物及气态污染物在线观测数据对该市大气污染状况进行分析,结果表明:梧州市2015~2016年环境空气质量达标率为93.3%,空气质量总体良好;大气污染以颗粒物为主,2015~2016年梧州市PM2.5年均浓度分别为36μg/m~3、39μg/m~3,均超出国家二级标准(35μg/m~3);梧州市颗粒物浓度的空间分布并无明显差异;PM2.5季节变化规律为冬季秋季春季夏季,PM10季节变化规律为冬季春季秋季夏季;PM2.5/PM10逐年增加,梧州市颗粒物污染逐渐由粗颗粒物污染向细颗粒物污染转变。     

燃煤电厂对冬季PM_(2.5)和O_3污染影响解析

PM_(2.5)和O_3是现在空气质量恶化的主要污染物。选取2013年1月作为冬季模拟时段,利用GEOS-Chem模型分析了冬季全国燃煤电厂减排对改善PM_(2.5)和O_3污染的效果。结果表明,燃煤电厂NOx、SO_2和粉尘排放虽然占据人为源排放的39.2%、19.3%和2.8%,但是对大气PM_(2.5)污染的减排贡献仅为8.5%。O_3污染由VOC浓度控制,O_3浓度随着污染物减排略微上升。冬季全国平均PM_(2.5)和O_3浓度呈现负相关,两种污染物一般不产生叠加污染。总体上,冬季在华北平原和长三角区域应当主要防治PM_(2.5)污染,而在黔南和中西部区域应主要防治O_3污染。     

广州城区大气PM_(2.5)化学组成特征研究

2015年在广州城区开展为期一年的PM_(2.5)样品采集,对其质量浓度以及主要的化学组分(水溶性离子、碳组分和元素)进行分析测定。结果表明:PM_(2.5)质量浓度的年均值为39.7±25.4μg/m3,有机物(Organic matter,OM)是其主要组成(38.3%),SO42-次之(21.8%),除K外,其他所检测出的金属元素对PM_(2.5)的贡献很小(≤1.0%)。PM_(2.5)及其主要的化学组分浓度季节变化特征显著,整体呈现冬高夏低的趋势。气团后向轨迹分析结果表明,北部地区的远距离传输是广州冬季PM_(2.5)的主要来源。此外,冬季生物质燃烧的贡献不容忽视。     

梧州市环境空气PM_(2.5)污染现状及防治对策探讨

近年来,空气污染现象日趋严重,不断引起国家和公众的重视,而细颗粒物PM_(2.5)已然成为大气研究领域的前沿和热点。本文利用2016年1~12月梧州市环境空气PM_(2.5)大量监测资料,总结梧州市空气中PM_(2.5)的污染现状及污染成因,同时针对梧州市的实际情况,探讨梧州市环境空气PM_(2.5)的有效防治对策。     

闽北四种天气类型PM_(2.5)浓度变化规律分析

通过对南平市建阳区登高山环境监测站点2015年1-12月PM_(2.5)逐时浓度数据处理、分析,结果表明:(1)2015年PM_(2.5)日平均浓度变幅较大,最高值与最低值相差32.4倍,冬季PM_(2.5)浓度和日变化幅度明显大于其他季节,春、秋季PM_(2.5)浓度日变化趋势相近;旬PM_(2.5)浓度变化为"凹字"分布,最低值出现在7月上旬。(2)PM_(2.5)浓度日变化呈现双峰一波谷分布,波谷值出现在15-16时;最适于人们户外运动。(3)不同天气条件下的PM_(2.5)日平均浓度为多云晴天阴天雨天,这与降水对空气中的悬浮颗粒冲刷作用、多云天气不利于悬浮颗粒向高空输送、污染物集聚在近地层相符。(4)南平市建阳区2015年空气质量优良率为98.0%,是十分适宜人居城市。     

鄂州市区大气中PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度污染特征

根据鄂州市3个环境空气质量自动监测站采集的2014年12月至2015年11月间的PM2.5和PM10质量浓度数据,分析了2015年鄂州市环境空气颗粒物质量浓度的变化特征。结果表明:2015年,鄂州市PM2.5和PM10的年均质量浓度均超过了《环境空气质量标准》规定的年均值二级标准限值;PM2.5和PM10质量浓度的日变化幅度比较大,但整体变化趋势非常相似,PM2.5和PM10质量浓度存在明显的季节变化,均为冬季最高,春季次之,秋季较低,夏季最低,PM2.5和PM10质量浓度的日均值冬季明显高于其它季节,呈双峰型,夜晚整体高于白天;PM2.5和PM10质量浓度的月均值峰值均出现在1月,谷值均出现在7月,各月PM2.5的超标天数都多于PM10;11月的β值(PM2.5和PM10的浓度比)最高。