上海市大气气溶胶散射系数的季节变化特征

2009年4—12月于华东理工大学某实验楼楼顶利用浊度仪对大气散射系数进行监测,同时采集获得PM2.5质量浓度,分析其成分组成和不同季节散射系数日变化特征、散射系数与PM2.5的相关性,以及大气能见度与PM2.5成分的幂函数关系.结果表明,散射系数秋、冬季较高,夏季最小.日变化特征在6:00和18:00各出现1个峰值,秋、冬季晚高峰较显著,夏季日变化较平缓;4个季节比较,PM2.5质量浓度与散射系数均呈现良好线性关系;春季大气能见度与PM2.5中二次离子呈显著幂函数相关性,夏季能见度与EC相关性显著,秋季能见度与有机物和二次离子均呈显著性幂相关,冬季能见度与各组分关系不显著.     

郑州市大气颗粒物季节日变化特征及气象要素相关性研究

以郑州市2017年空气质量数据及气象数据为研究对象,通过对各颗粒污染物浓度进行统计分析,对其与气象要素的相关性进行分析,探究郑州市不同季节各污染物日变化特征。结果表明:1)郑州市PM2.5、PM10浓度呈现出明显的冬季高、夏季低的季节性变化规律;2)PM2.5和PM10浓度呈现出双峰型分布且峰值出现时间与交通早晚高峰时间基本重合;3)各污染物在不同季节与不同的气象要素均呈现不同程度的相关性。     

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。     

呼和浩特市环境空气污染特征、变化规律及控制措施

本文通过对2005年呼和浩特市环境空气质量自动监测系统监测数据进行年月均值及各时期日变化规律的统计分析得出:①年月均值变化呈采暖期污染最重(因沙尘影响4月份PM10污染浓度值最高),首要污染物是PM10,其次为SO2,NO2污染最经;②冬季、采暖期和全年小时均值变化曲线PM10和NO2是双峰双谷型,SO2呈现三峰三谷型,其他时期日内小时均值变化曲线稍有不同;③全年污染最重的是冬季采暖期,污染最重的两个时段是7:00～13:00和20:00～24:00;针对上述规律提出三个新的污染控制措施.     

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。     

PM2.5污染特征分析及其与气象因子的相关性

分析PM2.5的污染特征,研究它在各阶段的浓度变化规律及其与气象因子的相关性;探讨PM2.5可行的控制途径。通过记录烟台市一年间11个监测点位的大气颗粒物数据和逐日的气象数据;利用SPSS软件对数据进行统计分析;结果表明:PM2.5在一天内的时均浓度呈"M"型双峰的变化规律;采暖期PM2.5的质量浓度是非采暖期的1.27倍,非采暖期PM2.5占PM10的比重为59%,在采暖期上升到63%;最为靠海的监测点污染状况明显好于其他站点;气象因子在PM2.5浓度变化中起到的作用各有不同。在城市发展公交导向型交通能降低居民对机动车的依赖,减少汽车尾气的排放;对大气污染物实施人工降雨和进行湿沉降会是治理气溶胶污染的突破口。     

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。     

毕节市春节期间燃放烟花爆竹污染研究

本文通过分析2011年春节期间毕节市PM10、SO2、NO2、PM2.5这些大气成分资料,得出:集中燃放烟花爆竹对空气污染物浓度上升有明显作用,且以颗粒物浓度最为明显;相比燃放烟花,气象条件对SO2、NO2浓度变化的影响更明显;除夕夜PM2.5浓度在21点左右、2点左右分别达到峰值,元宵节PM2.5浓度最大值在23点左右达到,而除夕和元宵节两天中PM2.5时均浓度的最大值是2月平均时均浓度的7至8倍;还通过数据分析,发现不同的逆温层、相对湿度对污染物浓度的变化有着显著的影响作用。     

醴陵市烟花爆竹燃放对环境的影响研究

本文通过2008年～2010年醴陵市除夕夜、春节期和春节前后烟花爆竹燃放的环境污染状况分析研究,得出以下结论:(1)醴陵市2008年～2010年大年三十18:00至大年初一6:00烟花爆竹集中燃放过程中,PM10、SO2、NO2浓度大幅度增加。在研究时段内,居民室内噪声监测值峰值出现在0:00,最高值达120dB,室外的噪声监测值峰值达150dB。(2)醴陵市2008年～2010年农历十二月二十六至正月初五十日PM10、SO2和NO2的全市日平均质量浓度在大年初一达到峰值,PM10、SO2和NO2的最高浓度值是0.215mg/m3、0.052mg/m3和0.039mg/m3。(3)醴陵市2008年～2010春节期全市日平均质量浓度明显高于春节前后全市日平均质量浓度,PM10、SO2和NO2春节期全市日平均质量浓度较春节前偏高。     

浙江北部气溶胶时空动态与区域雾霾事件分析

研究采用地面站点、遥感和模型数据,对浙江北部杭州、临安、宁波三个典型城市的AOT、PM2.5时空变化以及雾霾发生期间颗粒物的后向轨迹进行了分析。结果表明,时间上,三个城市气溶胶光学厚度变化情况较一致,即春夏大于秋冬;空间分布上具有明显的区域特征,即杭州临安宁波。PM2.5最大值出现在1月份,最小值出现在7月份。但对PM2.5进行垂直订正和湿度订正之后,AOT与PM2.5具有较高的相关性,3次雾霾事件发生期间3个典型城市AOT与PM2.5颗粒物浓度相关系数均高于0.55。探索了浙江北部地区大气气溶胶光学厚度与PM2.5的相关关系,为进一步深入研究区域大气环境并建立相关模型提供参考和借鉴。     

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。     

呼和浩特夏季污染气体变化特征分析

选取2019年6月1日-2019年8月31日呼和浩特市小召环监站污染气体(CO、NO_2、O_3和SO_2)的监测数据及气象资料,分析了呼和浩特市夏季气态污染物的变化特征。结果表明:观测期间日变化特征,NO_2、O_3表现为单峰型,SO_2呈现双峰型,CO呈现不规则多峰型;观测期间CO、NO_2、O_3、SO_2均存在明显的"周末效应";工作日白天CO、NO_2、O_3浓度大于周末,SO_2与之相反;O_3小时平均质量浓度日循环工作日与周末均呈单峰型分布,峰值均出现在14∶00。     

杭州市区可吸入颗粒物的污染特征分析

本文分析了杭州市区2002年至2006年的空气质量资料，结果表明杭州市区首要污染物为PM10。PM10和PM2.5有明显的季节变化和“双峰型”日变化。PM10浓度与天气系统相关性研究表明，在高压控制时容易出现高浓度的污染，在东风带系统出现时PM10的浓度较低。在较长时间的稳定天气条件下霾、轻雾等天气现象对PM2.5、PM10的影响很大。     

你知道吗?

楼层越高PM2.5浓度越低吗?无论是更"轻"的PM2.5还是更大的PM10"灰"粒,在越接近地面的楼层,浓度越高。数据显示,PM2.5和PM10浓度是1～3楼最高。PM值越小,浓度差别越不明显,PM2.5分布比PM10更均匀。研究显示,只有个头在100个微米(PM100)以上的颗粒,     

杭州G20期间PM2.5污染过程的模拟

随着经济的发展和城市化进程的加快,我国城市大气污染已经成为首要环境问题,其中以PM2.5污染最为严重。G20峰会期间杭州地区从2日17时至4日18时出现了两次污染过程,PM2.5质量浓度峰值分别为3日00时的65.3μg/m3和4日01时的54.7μg/m3,两次污染过程均发生在夜间。本文利用WRF-Chem模式,模拟了9月2—4日的PM2.5污染过程,研究了减排区域内排放源对PM2.5颗粒物的贡献率和污染过程的天气条件,模拟结果表明:2日—4日减排区域内贡献率平均值为71. 4%,两次污染过程中PM2.5质量浓度达到峰值时减排区域内排放源贡献率分别为86.7%和77.7%,与平均值相比都有提高,在整个污染过程中PM2.5颗粒物的贡献主要以减排区域内贡献为主。发现在减排背景下,气象条件是产生污染的主要原因,杭州地区上空边界层内空气层结处于静力稳定状态,在850hPa上受高压控制,地面风场较弱这些天气条件不利于杭州地区污染物扩散,导致污染物在杭州地区堆积。     

太原地区冬春季PM2.5污染特征及影响因素

采用美国R&;P公司生产的TEOM系列1400A大气粒子（PM2.5）监测仪于2005年12月17日至2006年3月28日对太原地区PM2.5质量浓度进行在线观测。对观测期间2417个PM2.5小时平均浓度观测数据进行分析，得到小时平均浓度的平均值是247.6µg/m3(193.7 µg/m3)。在50-100µg/m3之间的PM2.5浓度出现的频率最高，PM2.5小时平均浓度小于400 µg/m3的频率为84.1%。PM2.5浓度日变化为双峰双谷型。太原市区PM2.5浓度与风速、能见度和气压呈负相关，与相对湿度呈正相关。通过3d 后向轨迹分析了影响太原地区气团的主要传输路径，结果表明，100 m高度上空的后向轨迹可划分为7种基本类型，其中第3类轨迹对应的PM2.5浓度值为342.6 µg/m3，明显高于其它类型。这类轨迹主要是来自太原的西南方向；而来自东边方向的第1类轨迹对应的PM2.5浓度为261.1 µg/m3，也比来自西北方向的2、4类轨迹PM2.5浓度高。观测结果表明在沙尘暴影响严重的日期，太原地区PM2.5浓度会极大地增加，从而对大气环境形成严重的污染。     

青海高原强对流天气时空分布特征

利用2004年～2018年5～9月青海地区50站A资料和地面灾情报告资料,分五个区(青南地区、环青海湖地区、东部农业区、柴达木盆地、祁连山区)统计青海高原强对流个例,分析强对流天气时空分布特征。结果表明:(1)空间分布特征:短时强降水东部多于西部、南部多于北部、自西北向东南逐渐增多;冰雹青南地区多于北部地区,唐古拉山区是青海冰雹高发区,但直径较小,主要为弱冰雹;雷暴大风青南地区多于北部地区,唐古拉山区是青海雷暴大风高发区,五道梁是极值中心。(2)时间变化特征:短时强降水近年有多发趋势,集中在7～8月,70.9%的站次均发生在16:00～24:00;冰雹近年来呈现逐渐减少趋势,极值出现在6月,91.4%的站次均发生在12:00～19:00。雷暴大风具有三峰型,主要活动在5～6月,89.1%的站次均发生在13:00～19:00。(3)对比华北和华南地区,青海高原冰雹、雷暴大风总体呈现减少趋势,不同于华北和华南地区,青海降雹峰值出现在6月,呈现单峰型。     

安吉县PM2.5污染特征及后向轨迹分析

以湖州市安吉县的PM2.5为研究对象,利用安吉城东大气成分监测站的PM2.5污染物浓度数据分析2015年1月2日～2018年9月30日安吉地区的PM2.5污染物浓度变化特征.结果表明,安吉地区PM2.5日平均浓度频率分布呈指数衰减,PM2.5日平均浓度的年变化呈现明显周期特征,并且冬季PM2.5日平均浓度超标日数要多于夏季.利用HYSPLIT模型模拟安吉县100 m高度下气流后向轨迹,通过聚类分析方法分析5次中度到重度污染过程.结果表明,安吉地区PM2.5污染主要受华北和华中影响,通过西北和偏西路径进行中远距离传输,对安吉地区影响较大.     

浙江省灰霾污染日判识标准探讨

利用逐小时的能见度和PM2.5及PM10自动观测资料,选取4种不同的灰霾污染日计算方案,对2014-2016年浙江省的灰霾污染情况进行了分析,结果表明:综合考虑能见度、PM2.5和PM10浓度及两者比值以及持续时间的4种计算方案都较好的反映出浙江省灰霾污染的分布形态,与同期观测霾日数和PM2.5污染日数的相似系数都超过0.95,计算效果较为理想;各方案计算灰霾污染日数的排序为方案4＜方案2＜方案3＜方案1,各方案计算的灰霾日数普遍明显少于观测霾日数,方案1～方案3计算灰霾日数较PM2.5污染日数大都偏多,方案4计算灰霾日数与PM2.5污染日数相当,基于灰霾污染日是对视觉空气质量好坏的反映,灰霾污染日应大都是PM2.5污染日,且PM2.5污染日也应大都为灰霾污染日,方案4计算效果最为理想.浙江省灰霾日较多的区域主要集中在杭州、嘉兴、湖州、绍兴等浙北平原地区和金衢盆地,较少的区域主要集中在浙南丘陵山地和浙江东南沿海地区,总体呈现出平原和盆地多,山区和沿海少的分布特征.从灰霾的日变化来看,呈现出明显的"正弦型"变化特征,峰值出现在08时前后,谷值出现在15时左右.灰霾的年内变化特征表现为冬季多、夏季少、春秋季过渡的特征.2014-2016年大部分站灰霾日数逐年减少,减幅普遍在30％以上,以温州站减幅最大,达70％,折射出近几年浙江省减排措施取得的积极进展.     

自然科学奖得主庄国顺:我为何专注于PM2.5

1月18日,北京,国家科学技术奖励大会召开。刚刚获得国家自然科学奖二等奖的庄国顺却轻松不起来。这一天,下午4点,北京天坛监测点PM2.5浓度216微克/立方米,空气质量五级;南三环西路,PM2.5浓度276微克/立方米,空气质量五级。