呼和浩特夏季PM变化特征分析

选取2019年6月1日-2019年8月31日呼和浩特市小召环监站PM(PM_(2.5)和PM_(10))的监测数据,分析了呼和浩特市夏季PM_(2.5)和PM_(10)的变化特征。结果表明:PM_(2.5)呈不规则多峰型日变化特征,PM_(10)日变化主要呈双峰型变化;PM_(2.5)小时平均质量浓度日循环在工作日呈不规则多峰型分布,周末呈三峰型分布;PM_(10)小时平均质量浓度日循环在工作日与周末均呈现三峰型分布;PM_(2.5)周末效应比PM_(10)更加明显。     

湖州近地面臭氧浓度变化特征分析

利用湖州3个大气成分监测站的2013-2015年污染物监测数据,分析了O_3浓度的变化特征,讨论了O_3浓度与五种污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、CO和SO_2)的相关性。研究发现:年O_3浓度频率呈类指数衰减分布特征,二级标准年超标率为5.99%;O_3表现出明显的季节变化特征,夏季、春季是湖州高浓度O_3易发季节,夏季超标率最高,达到10.73%,冬季超标率接近0;月平均O_3浓度呈双峰型分布,峰值浓度出现在5月和9月;日平均O_3浓度谷值和峰值分别出现在6时和15时,且冬季日变化幅度明显小于其它3个季节;O_3与PM_(2.5)、NO_2负相关明显,与SO_2变化趋势相似,一般比SO_2滞后6 h。     

光学遥感技术及其在污染观测中的应用

正项目概况采用光学遥感技术为主要空气污染物的源排放清单对比、颗粒物和气态污染物水平和垂直分布及输送提供可靠数据:1.进行主要大气痕量组分(SO_2、NO_2)的源排放清单对比观测研究;2.参与综合观测实验,利用光学遥感技术测量边界层结构及颗粒物的空间分布;3.观测北京及周边地区地面大气痕量组分(SO_2、O_3、NO_2、CO)的垂直分布;4.利用卫星遥感资料分析提供华北地区对流层和近地面颗粒物浓度和主要痕量污染气体(SO_2、O_3、NO_2、CO)的区域分布。     

光学遥感技术及其在污染观测中的应用

正i项目概况采用光学遥感技术为主要空气污染物的源排放清单对比、颗粒物和气态污染物水平和垂直办分布及输送提供可靠数据:1.进行主要大气痕量组分(SO_2、NO_2)的源排放清单对比观测研究;2.参与综合观测实验,利用光学遥感技术测量边界层结构及颗粒物的空间分布;3.观测北京及周边地区地面大气痕量组分(SO_2、O_3、NO_2、CO)的垂直分布;4.利用卫星遥感资料分析提供华北地区对流层和近地面颗粒物浓度和主要痕量污染气体(SO_2、O3、NO_2、CO)的区域分布。     

天津机场运行对区域空气质量影响评估研究

本文利用在天津市跃进路(E117°20',N39.09')设置的站点对天津机场区域空气质量进行连续监测,结合全国城市空气质量实时发布平台和天津滨海国际机场的实时报文,应用R语言和广义加性模型(GAM),针对2019年5月1日至2019年10月31日(世界时)的空气质量数据,对天津机场区域大气进行大气污染特征和大气污染因子的研究,结果表明飞机起降与飞行对周围环境大气贡献较大的主要污染物为:SO_2、NO_2、PM2.5、CO。决定主要污染物浓度时间变化特征的影响因子是气象因素。飞机起降与飞行对SO_2、PM10、NO_2、CO浓度有影响。     

青岛市大气颗粒物PM2.5污染特征动态分析

基于2016年5月至2017年4月青岛市主城区大气自动监测站实时发布的数据,统计分析颗粒物PM2.5浓度的时空变化规律,并对PM2.5与其它颗粒物之间的相关性和影响因素进行了分析。结果表明,PM2.5颗粒物质量浓度在1月份达到最高为68.8μg/m~3,8月份是全年最低为17.8μg/m~3;冬、春季PM2.5浓度较高,而夏、秋季PM2.5颗粒物浓度相对较低;从空间分布特征情况分析发现仰口站PM2.5年均浓度为23.59μg/m~3,为青岛市区最低,李沧区子站和黄岛区子站PM2.5年均浓度较高分别为44.13μg/m3和48.66μg/m~3;根据PM2.5颗粒物与其它颗粒物之间的相关曲线看,PM2.5与SO_2、NO_2、O_3之间呈现显著正相关,SO_2、NO_2、O_3浓度的升高都会引起PM2.5颗粒物浓度增大,其来源相同或相关。     

广州市PM_(2.5)污染特征及其与AQI的其他污染物相关性分析

为了探究广州市PM_(2.5)污染特征及其与AQI的其他污染物的相关性,对广州市各监测点一年AQI数据做出PM_(2.5)质量浓度变化折线图,再运用K-均值聚类对11个监测点进行聚类分析,最后运用因子分析和偏最小二乘多元线性回归模型对AQI各污染物的相关性进行分析。发现广州市PM_(2.5)具有明显的夏季和非夏季两种季节性特征;帽峰山森林公园属于一类区,而市监测站PM_(2.5)污染情况最严重;PM_(2.5)与SO_2、NO_2、PM_(10)、CO相关性强,与O_3的相关性较弱。     

环境空气质量动态目标分解方法探讨

为了改进和弥补当前年度单一指标目标管理中存在的全面性、前瞻性和灵活性不足,构建了基于小尺度时段的环境空气质量逐月动态目标分解方法,制定安新县PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO和O_(3_8H)的年度及2019年9-12月月度目标,并视实际目标完成情况灵活调整CO和O_(3_8H)剩余控制目标及9-12月月度参考目标,拟为《打赢蓝天保卫战三年行动计划》提高城市精细化管理水平提供方法支持。     

中宁县城市空气质量状况分析及改善对策

通过对宁夏中卫市中宁县2018—2019城市空气质量大气六参数指标可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)、二氧化硫(SO_2)、氮氧化物(NO_2)、一氧化碳(CO)、臭氧(O_3)进行分析,查找影响中宁县城市空气质量的主要因素及特点,提出了中宁县大气污染防治相应改善对策。     

海宁市近地面臭氧污染特征及气象影响因素

基于2015-2018年逐小时的臭氧(O_3)浓度、逐日最大8 h滑动平均浓度数据,分析了海宁市近地面O_3浓度、超标的主要特征,并结合气象资料初步讨论了气象因素对O_3浓度的影响。结果表明:(1)海宁市O_3污染季节特征明显,春季最重、夏季、秋季次之、冬季最轻,主要污染时段是3～10月; 2015-2018年O_3浓度和各级超标日数总体上呈现出不明显地下降趋势,其中春、秋季保持平稳,夏季下降不明显,冬季下降趋势明显;(2) O_3浓度呈现"单峰"型日变化特征,最低浓度出现在06时左右,最高浓度出现在14时前后,主要超标时段是12时～17时;(3)O_3浓度与气温、日照时数表现为显著的正相关,与相对湿度、风速则表现为显著的负相关,表明较高的气温、较长的日照对于高O_3浓度的出现具有正作用,而较高的相对湿度、较大的风速均不利于高浓度O_3的出现。     

三江平原小叶章和毛果苔草两种地表覆被下的贴地气层CO2浓度垂直分布特征

研究了三江平原小叶章和毛果苔草两种地表覆被下的贴地气层CO2浓度分布特征.结果表明,小叶章和毛果苔草两种地表覆被下贴地气层CO2平均浓度要明显高于全球大气中CO2平均浓度及向海湿地大气中CO2平均浓度,毛果苔草贴地气层CO2平均浓度(389.56μmol/mol)低于小叶章草甸(400.04μmol/mol).在生长初期,毛果苔草和小叶章草甸日变化曲线均是单峰型;成熟期,毛果苔草为单峰型曲线,而小叶章草甸0m、0.5m高度为明显的双峰型曲线,峰值分别出现在12点左右和18点左右.一个完整的生长季中,毛果苔草和小叶章的贴地层CO2浓度最高峰均出现在植物生长之前;但是两种覆被下的贴地气层CO2最大值却出现在不同的高度,毛果苔草最大值在2m处,小叶章草甸出现在0m处.     

中国城市NO_2浓度的时空分布及社会经济驱动力

城市空气质量改善是当前中国社会经济转型发展过程中的重要目标。基于中国274个地级及以上城市2004-2013年以来的监测数据对NO_2浓度的时空特征进行分析,并通过空间计量经济模型构建了社会经济要素对城市NO_2污染影响的动力机制。结果表明:(1)10年间,城市NO_2浓度年均值整体呈现先波动下降再增加的"U"形曲线特征,NO_2浓度年达标率由2004年78.1%降至2013年最低值73.0%,NO_2污染的控制总体不稳定。(2)城市NO_2浓度分布格局总体发生一定变化,并在局部区域有显著改变。京津冀、山东半岛、长三角等东部经济发达城市是主要NO_2高污染区,并存在显著的空间正相关关系(集聚状态)。(3)解析了城市NO_2浓度分布变化的社会经济驱动力。10年间,城市经济增长依然是影响NO_2浓度和变化的主要原因,并呈"U"型曲线特征;人口城市化水平、二产比重和机动车数量激增是恶化城市NO_2浓度的重要因素。空间自回归系数值为0.236 659,表明城市的NO_2浓度除受自身影响外,还受相邻城市的溢出扩散影响。未来,需继续加强氮氧化物减排控制,并在NO_2治理过程中注重城市间的联合防控。     

保山市大气降水化学特征及变化分析

通过研究保山市2011年～2018年连续采集的523个大气降水样品,根据监测结果,结合着电导率、pH,分析了8年降水中SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl~-、F~-、K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)和NH_4~+的变化趋势。结果表明:质量浓度由高到低的顺序为:SO_4~(2-)Ca~(2+)NO_3~-NH_4~+Cl~-Mg~(2+)Na~+K~+F~-,其中SO_4~(2-)、NO_3~-是保山中心城市的主要阴离子,Ca~(2+)、NH_4~+是保山中心城市的主要阳离子,SO_4~(2-)、NO_3~-分别占分析中离子总量的31.9%、15.8%,Ca~(2+)、NH_4~+分别占分析中离子总量的23.5%、8.6%,4种离子占了离子总量的79.8%。依据组成成分变化特征,结合着气象因素,探讨了的降水中不同离子的来源。     

厦门PM_(10)、PM_(2.5)时间变化特征

利用厦门市国控环境空气质量自动监测站点2013—2015年PM_(10)、PM_(2.5)监测数据,深入分析了厦门市环境空气中PM_(10)和PM_(2.5)浓度的年、周、日变化特征。结果表明,厦门市PM_(10)、PM_(2.5)浓度具有单峰型年变化特征,10月至次年5月颗粒物(PM_(10)、PM_(2.5))浓度较高,6月至9月浓度较低。PM_(10)、PM_(2.5)浓度变化未出现"周末效应"。PM_(10)、PM_(2.5)浓度具有单峰型日变化特征,尤以冬季日变化特征最为显著,PM_(10)、PM_(2.5)高浓度时段出现在7:00—12:00。不同月份PM_(2.5)在PM_(10)中的占比介于54%~73%之间,PM_(2.5)/PM_(10)比值7月最低,2月最高。PM_(2.5)/PM_(10)比值存在显著的双峰型日变化特征,峰值分别出现在04:00、14:00,谷值出现在10:00、19:00。     

基于灰色RBF神经网络的空气质量预测

正针对神经网络建模预测时,其建模精度往往受到数据随机性的影响,以及灰色系统具有减小数据随机性的特点,提出了灰色RBF神经网络组合模型。根据中国环境监测总站数据中心采集到的泉州市2017年8月PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2、SO_2和O_3六个表征空气污染程度的数据作为训练样本构建模型,并选取2018年同期数据作为测试样本以对预测模     

赣州市大气污染时空变化规律及防治建议

本文利用2008—2014年赣州市中心城区的SO_2、NO_2、PM_(10)空气污染物监测数据,按年份、月份进行统计,分析九年来空气污染物年际、月际变化趋势、中心城区空气污染物空间变化规律及主要原因。通过年度统计分析可知,SO_2浓度呈下降趋势,NO_2浓度呈逐年快速上升趋势,PM_(10)浓度呈升降交替态势。从污染物分布空间来看,老城区的SO_2、商业闹市区的NO_2、工业区的PM_(10)污染问题相对突出。     

基于多源卫星遥感数据的河北省NO_2柱浓度时空变化

二氧化氮(NO_2)是对流层大气的重要组成成分,是大气中一种重要的痕量气体,也是大气主要污染物之一,其浓度是大气环境监测的一个重要指标。本研究利用长时间序列的每月的GOME、GOME-2和SCIAMACHY卫星遥感数据,利用Arc GIS软件提取了1996-2012年河北省NO_2柱浓度月平均值,并结合降水和气温数据以及人口、生产总值和能源消耗总量数据,分析了河北省对流层NO_2柱浓度的时空分布特征。结果表明,1996-2012年河北省NO_2柱浓度整体上呈现上升趋势,2011年达到最大值23.61×10~(15)mol/cm~2,最小值出现在1996年,为6.72×1015mol/cm~2;17年平均年增长率为6.874%。在季节变化上,河北省NO_2柱浓度在秋季、冬季高于春夏两季,冬季最高,夏季最低。NO_2柱浓度季节变化与温度显著相关,相关系数R为0.691,与降水相关系数R为0.5296,相关性比降水高。河北省NO_2柱浓度空间分布极不平衡,NO_2柱浓度高值区分布在河北平原西南地区的石家庄市、邢台市、邯郸市和廊坊市;低值区分布在燕山和太行山以北以及坝上高原等。     

AIRS遥感观察三峡库区二氧化碳浓度变化特征

本文采用AIRS仪器遥感观察获得的2003至2010年CO2产品L3数据的月平均结果,分析了三峡库区CO2浓度的时空变化特征。选择三峡库区周边9个网格点,结果表明2003至2010年三峡库区周边区域CO2浓度有明显的季节变化和逐年增加的趋势。8年平均增加量与全国大气CO2浓度增加量一致。不同地区CO2浓度与平均浓度的偏差均在仪器测量误差范围以内,未发现不同地区CO2浓度分布和变化规律有明显的差异。     

降水,云与大气CO2浓度的年际波动

观测资料显示大气CO2浓度具有非常明显的年际变化.通过分析年平均降水量和夏威夷Mauna Loa站大气CO2浓度的关系,发现大气CO2浓度年际增长量与全球陆地降水的年际增长量成正相关,提出了亚洲季风区云量变化对生态系统净生产力(NEP)有显著影响的假设.利用更高分辨率的月平均温度和降水资料,进一步分析研究大气CO2浓度的年际变化与温度以及降水变化的关系;利用1984～1993年的月平均卫星云资料,研究了云量变化与大气CO2浓度变化关系,结果发现全球CO2浓度年际增长量与低纬度地区陆地上空云量的年际增长量呈同步变化趋势.     

东亚地区对流层O3和CO模拟

本文利用全球三维大气化学模式MOZART-2，采用两组不同的污染源数据对东亚地区对流层臭氧（O3）及一氧化碳（CO）浓度的季节变化进行了模拟。通过与观测资料进行对比发现，模拟结果能较好的再现日本南鸟岛站与绫里崎站观测到的季节变化特征。由于这两观测站所处的环流场形势不同，受亚洲大陆污染物出流的影响程度有所差别，两组排放源下CO与O3浓度的模拟差异在两地的表现有所不同，在绫里崎站可以看到CO与O3浓度的模拟差异呈现出比较显著的季节性特征。