肇庆市广宁县春季PM_(10)污染成因及来源分析

使用后向轨迹与空气质量模型分析了肇庆市广宁县2017年春季PM_(10)污染成因及来源。结果表明,广宁县春季3~5月以小风为主,风速增大对污染物的清除消散作用无法显著体现。100 m高空受北方和东南方向气团影响,气团发生频率分别为49%和51%。东南方向气团控制时PM_(10)浓度整体较高,且气团轨迹在广宁县境内经过鼎丰造纸厂,需重点考虑鼎丰造纸厂工业区附近的污染源控制。2017年春季3~5月整体时段,广宁县PM_(10)约有40%来自本地排放贡献,60%来自区域传输贡献,且PM_(10)浓度较高时区域传输贡献较整体时段更大,应加大区域联防联控力度。     

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。     

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。     

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“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。     

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。     

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。     

郴州市环境空气中首要污染物变化规律研究

以湖南省郴州市为研究区域,根据郴州市5个环境空气质量监测点数据,对郴州市环境空气中主要的首要污染物O_3、PM_(2.5)及PM_(10)浓度在不同时期、不同时段及不同点位变化规律做了分析,并对2015和2016年O_3、PM_(2.5)及PM_(10)的浓度做了对比分析。结果表明:O_3、PM_(2.5)及PM_(10)浓度的季节性变化大,O_3浓度夏秋两季高,春冬两季低,PM_(2.5)及PM_(10)浓度春夏两季低,秋冬两季高;在一天当中,O_3浓度在夏冬两季昼间浓度明显高于夜间,在下午时段会出现峰值,春秋两季则呈现马鞍型变化规律,而PM_(2.5)及PM_(10)浓度在四季当中都是夜间浓度高于昼间;不同功能区中,混合区和原有工业区的PM_(2.5)及PM_(10)浓度会高于文教区,O_3则刚好相反;与2015年相比,2016年颗粒物(PM_(2.5)及PM_(10))浓度有所下降,但是臭氧浓度变化不大。上述结论将为郴州市制定相应的大气污染防治措施及环境空气质量预报预警提供参考依据。     

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。     

新冠疫情期间城市空气质量状况分析

以2020年1月24日～3月31日城市SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(2.5)和PM_(10)监测数据为基础进行分析,结果表明:新冠疫情期间株洲市空气质量优良率达到95.6%,较2019年同期提高13.5%;除臭氧外,其它污染物质量浓度明显降低;前期日均质量浓度变化更为明显,PM_(2.5)、PM_(10)和NO_2较2019年同期下降超过50%;农历新年空气质量优良率达到100%。同时对污染物在防控措施下的响应情况、力度及原因等进行了探讨。     

兰州市秋冬季PM2.5浓度变化特征

兰州市作为我国西北地区重要的工业基地和综合交通枢纽,大气气溶胶污染正受到越来越多的关注,PM_(2.5)污染已逐渐变成该市的主要污染物。为了解兰州市秋冬季大气气溶胶的污染特征,本研究于2017年9月1日至2018年2月28日利用气溶胶采样器在兰州市国家环境空气质量自动监测点职工医院内共采集179个PM_(2.5)样品。结果表明,PM_(2.5)在秋季质量浓度为46. 96μg/m3,冬季PM_(2.5)质量浓度为76. 01μg/m3,冬季比秋季高的原因在于冬季采暖期燃煤使用量会增加。秋季和冬季的集中峰与当地的气温与风速有关。秋冬季空气质量为优良的有105天,占观测期天数的58. 66%。结果表明兰州市大气污染防治工作取得了良好效果。     

公共场所室内PM_(2.5)质量浓度测定分析

以高校大型学生餐厅为例,通过对餐厅室内和室外PM_(2.5)浓度的测量及分析发现,1)室内、外PM_(2.5)质量浓度有着较大的差别,测量时间段内,室外PM_(2.5)的质量浓度均小于50μg/m~3,而室内PM_(2.5)浓度波动变化,变化范围为45μg/m~3~210μg/m~3。2)室外空气中湿度因素对空气中PM_(2.5)浓度影响显著;3)早、中、晚3个时间段测量,午间就餐高峰时,PM_(2.5)浓度最大。     

基于MODIS-AOD产品的南昌市近地面颗粒物定量反演

利用能见度转换的气溶胶垂直标高、地面相对湿度、大气压力和风速等数据,以南昌市为研究区,对MODIS-AOD产品进行垂直和气象要素的校正,并使用地面PM_(10)和PM_(2.5)浓度监测数据对校正结果进行评估。结果表明,经过校正的MODISAOD产品与地面颗粒物监测数据相关性较好,与PM_(10)、PM_(2.5)的决定系数分别为0.318、0.457,说明MODIS-AOD产品经相关校正后,可用于南昌地面空气污染的监测。在遥感与地面实测数据相关性季节变化方面,夏季相关性最高,秋季次高,春季较低,冬季最低。     

北京雾霾的季节特点及成因分析

本文首先分析北京地区四季的气象及雾霾情况,发现不同季节雾霾的出现伴随条件不同,如春季的雾霾污染主要和天气形势有关;夏季雾霾主要受到气压场和光化学作用贡献等。还讨论了不同因素对雾霾的影响,包括温度,湿度,风速风向等。最后分析2016年北京地区的污染物浓度数据和气象参数,PM_(2.5)浓度均值冬季(82.21μg/m~3)秋季(79.62μg/m~3)春季(71.67μg/m~3)夏季(58.38μg/m~3),这与气象场,气态前体物等因素有关。此外,北京地区目前SO_2浓度(年均值为10.0μg/m~3)显著低于NO_2(48.20μg/m~3)。在重点分析冬季时期之后,进一步发现PM_(2.5)与NO_2之间的正相关性,说明北京冬季雾霾可能更多与NO_2有联系,建议将NO_2的控制作为以后北京地区雾霾控制的主要对象。     

广州市黄埔区臭氧浓度变化特征及其与各类污染物相关性研究

研究广州市黄埔区2020年1月1号至2021年1月1号O_3污染规律特征,以及其与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO等污染物相关性。结果表明,2020年广州市黄埔区O_3污染控制情况良好,2020年超标率仅为6%;从季度看,都符合二级标准;从月份变化看,无明显规律;从24小时变化看,符合O_3生成的理论曲线。相关性计算表明,O_3与CO和颗粒物的负相关性最好,相关系数均达到-0.92～-0.64,与NO_x、SO_2等污染物相关性较差。     

粉尘传感器测量喷涂过程细颗粒物(PM_(2.5))分布规律的研究

涂装作业时产生的大量漆雾是重要的细颗粒物(PM_(2.5))污染源之一。开展涂装喷涂时PM_(2.5)分布规律的研究,对于保护工人身体健康、提高大气质量有重要意义。本文使用粉尘传感器分析了喷涂距离、时间、风速、偏移距离等因素对PM_(2.5)分布的影响。结果表明:随着喷涂距离增加,PM_(2.5)浓度开始时逐渐提高,而后逐渐降低,在0. 9～1. 2 m达到最大稳定状态;随着喷涂时间增加,PM_(2.5)浓度逐渐提高;有风时PM_(2.5)浓度迅速降低,随着风速增加,PM_(2.5)浓度逐渐降低;随着距漆雾中心径向偏移距离增大,PM_(2.5)浓度降低,漆雾中心下方PM_(2.5)浓度相对于漆雾中心上方降低较慢;将传感器布置在距离喷嘴0. 9～1. 2 m、漆雾中心下方0. 3～0. 4 m处,可以较好地监测喷漆时PM_(2.5)浓度。     

南乐县环境空气质量监测分析

根据2017年濮阳市南乐县3个监测点各季度二氧化硫(SO_2)、氮氧化物(以NO_2计)和可吸入颗粒物(PM_(10))的数据进行分析。经数据分析表明,污染物浓度随季节性变化明显,SO_2浓度日均值在第2季度最高,NO_2浓度日均值在第3、4季度较高,PM_(10)在第2、4季度都较高。SO_2和NO_2浓度年均值均可达到《环境空气质量标准》二级标准,但PM10浓度年均值超出《环境空气质量标准》二级标准。     

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。     

“十二五”期间海宁市空气质量调查

本研究旨在通过对海宁市"十二五"期间大气质量的监测及其评价,为之后海宁市"十三五"期间的大气质量改善提供数据支持和参考依据。通过对SO_2、NO_2、PM_(10)和PM_(2.5)等指标的监测,采用空气质量级别、API指数和AQI指数等评价法分别对大气环境进行评价。研究结果表明"十二五"期间SO_2的年均浓度在0.018~0.042 mg/m~3之间,且呈逐年下降的趋势;PM_(2.5)在2014和2015年的年均浓度分别为0.057和0.050 mg/m~3,也呈下降趋势。而NO_2和PM_(10)的年均浓度分别在0.036~0.048 mg/m~3和0.069~0.083 mg/m~3之间,且总体相对稳定。2011-2013年各项指标均达到国家二级标准,但2014和2015年PM_(10)和PM_(2.5)则未达到国家二级标准。"十二五"期间的大气优良天数检测结果表明2012年空气质量最好,空气优良天数为360天,占全年总天数98.4%,但2014年起采用AQI评价后,空气质量优良率只占70%左右,且呈下降趋势。