图像法监测PM2.5专利分析

近年来我国多地出现严重雾霾天气,雾霾的主要原因之一是PM2.5,如何准确测定PM2.5不但是一个科学问题,也逐渐成为社会大众所关注的社会问题。目前对于各国环保部门广泛采用的PM2.5测定方法有三种:光散射法、重量法、β射线吸收法、微量振荡天平法以及图像法。本文介绍了图像法监测PM2.5的技术分类,结合目前相关的发明专利,对我国图像法监测PM2.5的发明专利领域进行分析。     

试论PM2.5监测技术及防控技术

PM2.5是一种有毒、有害的微小颗粒物,除了会造成雾霾天气、影响空气质量外,被人体吸入后还会对损害身体健康。自从2017年我国政府提出"打赢蓝天保卫战"的口号以来,各地PM2.5的含量呈现出较为明显的下降趋势。本文首先介绍了几种常见的PM2.5含量监测技术,像β射线吸收法、微量振荡天平法等,随后概述了通过吸附技术、负离子技术等进行PM2.5防控的技术原理,最后设计了一种基于PLC控制的PM2.5监测及防控系统,并对其结构组成、运作流程等展开了简要分析。     

基于高级统计算法估算近地面PM_(2.5)浓度

本文利用MODIS 3 km AOD产品对2015年福州地区PM_(2.5)浓度进行遥感估算,结果表明卫星遥感AOD和PM_(2.5)浓度之间的相关系数为0.316。由于AOD和PM_(2.5)浓度受气候条件的影响,因此本文基于MODIS 3 km AOD,进一步构建了线性混合效应模型(LME)来估算福州地区的近地面PM_(2.5)浓度。结果表明,由LME模型估算的PM_(2.5)浓度值和地面监测值的相关系数达到了0.89。研究结果表明,基于MODIS 3 km AOD估算地面PM_(2.5)浓度的LME模型能较好地应用于城市地区的PM_(2.5)监测。     

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。     

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。     

降水对新郑市大气污染的湿沉降特征

本文利用新郑市2018年的降水量资料和降水天气出现前后空气的PM_(10)和PM_(2.5)浓度变化数据,分析降水对新郑市大气污染湿沉降特征。结果表明:2018年新郑市的74次降水天气过程对PM_(10)和PM_(2.5)的平均清除效率分别为12.6%、16.5%,大部分的降水天气对空气中的PM_(10)清除效果要比PM_(2.5)差,不管降水强度如何,其对于空气中的扬尘、沙尘等大粒径颗粒物的清除效果相对较好;新郑市的弱降水天气过程共出现31次,其中有13次的降水天气过程中增加了PM_(10)浓度,降水过程对PM_(10)的平均清除效率为8.0%;其中有10次降水增加了PM_(2.5)浓度,降水过程对PM_(2.5)的平均清除效率为-11.0%;新郑市超过1.5mm的降水天气过程共有43次,占总降水天气过程的41.9%,但是大部分降水过程对空气中的PM_(10)和PM_(2.5)浓度以正清除效率效率为主;随着小时最大降水量的增加,降水对空气中的PM_(10)和PM_(2.5)清除效果会不断增大;因降水天气过程对PM_(10)的清除效果要低于PM_(2.5),使得降水天气结束后PM_(2.5)/PM_(10)比率要低。     

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。     

大气PM_(2.5)采样初体验

正随着城市化发展和工业化进程的加快,大气污染已成为危害人类健康的大公共卫生问题之一。PM_(2.5)作为大气污染物的主要成分之一,近年来引起广泛关注最近,我有幸参与大学高校实验室关于PM_(2.5)污染情况的研究,了解到各种关于PM_(2.5)的知识。初识PM_(2.5)污染危害在南京某高校陆教授的指导下,我查阅了一些资料,了解到空气动力学当     

大气颗粒PM_(2.5)浓度变化及其盐基离子的分布

PM_(2.5)季节平均质量浓度从小到大的顺序排列为:春季(52.4ug/m~3)秋季(58.5ug/m3~)冬季(96.6ug/m~3)。在PM_(2.5)中占质量混合比为41.759%-61.141%的SO_4~(2-)是大气颗粒物PM_(2.5)的主要离子组成。     

利用PM_(2.5)长期监测数据优化常规大气环境监测点布局选址方案研究

近年来,随着某市经济的快速发展和工业化、城镇化进程的加快,环境问题已成为社会民众关心的热点问题,这方面又以PM_(2.5)热度最高。文章结合2013年全年某市六个常规大气环境监测站的污染因子、气象因子数据,重点从统计角度研究分析某市PM_(2.5)浓度的数据分布、时空变化特点及其与大气污染浓度变化和气象因子的相关性,同时结合站点布局分析其与PM_(2.5)监测数据的联系,进一步提出优化常规大气环境监测点布局选址方案的模式。通过站点布局优化形成相互联系的监测网络,将为环境监测提供更为可靠的代表数据,为环境保护管理决策提供新的思路。     

基于t检验的气象与环保部门PM2.5观测一致性评估

选取杭州地区5组两两临近的气象部门与环保部门大气成分观测站点资料,以2015年12月1日～2016年11月30日两个部门的日平均PM_(2.5)浓度观测值为样本,对"气象部门日平均PM_(2.5)浓度"与"环保部门日平均PM_(2.5)浓度"两个总体的一致性进行评估。得到分析结果如下:(1)两种来源的PM_(2.5)观测年平均浓度相差较小,5组站点的平均绝对偏差为2. 20μg/m3,平均相对偏差为3. 71%;(2)两种来源的PM_(2.5)浓度观测值随时间的变化趋势一致,两者时间序列的相关系数达到0. 64;(3)两种来源的日平均PM_(2.5)浓度值差异大小存在一定的季节变化,这一差值在7～11月间于0值附近摆动,说明在此期间两个部门观测数据的一致性好于其他月份;(4)通过基于t检验的逐对比较法检测两种来源日平均PM_(2.5)浓度的观测值是否存在固有差异,可知当置信水平为99. 5%时,可以判断该种差异是存在的。总体而言,气象与环保部门的PM_(2.5)浓度观测在一定时间域内有一致的量值和趋势,但具体到每日的观测而言,两种来源存在一定的固有差异。推测这种差异的存在原因,可能是由不同部门观测仪器、观测方法等不同而引起的。     

中国城市PM_(2.5)时空分布的动态比较分析

本文基于2014-2015年中国190个大中城市PM_(2.5)的监测数据,建立空间数据统计模型,总结两年内PM_(2.5)的浓度、空间集聚的年际变化和存在问题,为相关研究与决策提供参考。结果显示:(1)2015年较2014年全国平均PM_(2.5)浓度下降10%,达标天数提升了4.4%,空气质量整体改善,但改善的天数主要集中在春夏秋季,冬季改善幅度甚微,其中12月污染加重。(2)2015年PM_(2.5)整体污染范围缩小,污染核心区由京津冀向鲁西北和豫北地区扩散,京津冀、长三角、长江中游等城市群年均浓度降幅较大,长三角、珠三角和成渝城市群日均达标率增长较快。(3)2015年PM_(2.5)的集聚性更明显,浓度高值区范围减小,热点地区更密集地分布在以京津冀地区为中心的华北地区,并呈多中心格局。由此,应该加快构建制度支持的多中心监督治理模式,以华北地区为先行先试区域,构建管理支持的多区域联动治理模式,培养环境伦理支持的公众环保意识,实现民防民治。     

口罩综合性能测试装置研制

为测试不同类型口罩对PM_(2.5)的过滤效率及其吸气阻力和呼气阻力,自主研制了SJZEZ型口罩综合性能测试装置。该装置可以模拟人体在不同状态(平静、轻微运动、剧烈运动)时的呼吸过程,以及佩戴口罩时口罩与面部的闭合程度,还可以同时测得口罩在真实大气环境的PM_(2.5)去除效率、吸气阻力和呼气阻力。     

河池市大气污染源排放清单

通过污染源调查及资料收集,获得河池市污染源活动水平数据,计算主要大气污染物一次排放源排放因子,估算河池市主要大气污染物源排放清单,摸清各污染物源排放的分担率。研究发现扬尘源和工业源是河池市大气PM_(10)和PM_(2.5)的重要来源;PM_(10)和PM_(2.5)控制以控制扬尘源、工业源为主;SO_2和NO_x源控制以控制工业源和道路移动源为主;VOCs源控制以管控工业源、生物质燃烧源为主。     

德清县PM2.5演变特征及其与气象因素关系的初步分析

为探究德清县大气污染物的规律和成因,本文分析了2016年1月1日至2018年8月31本地环境监测站的PM_(10),PM_(2.5)浓度变化规律。利用HYSPLIT(hybrid single particle lagrangian integrated trajectory)模型探讨了污染事件的气团潜在来源,对比了PM_(2.5)浓度及其与其他4种污染物及气象要素之间的滞后相关性。结果表明:本地污染事件多发生于冬季;西南、西北方向远距离输送的气团携带了较多的污染物,其次是杭州-德清周边地区;超标日温度较高、气压较低、湿度略大、风速较小,且相较于日均值,0至10时的平均值有更好的代表性。     

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。     

我国省域空气质量的空间计量分析

在全国31个省及直辖市2013-2015年空气质量数据的基础上,利用局域Moran’s Ⅰ统计量对AQI指数、PM_(10)和PM_(2.5)的空间自相关性进行分析,并以扩展的STIRPAT模型为基础,利用空间误差模型分析了影响空气质量的因素。结合实证分析结果从转变经济增长方式、优化能源结构、加速区域合作等方面提出对策建议。     

我国雾霾污染影响因素的空间效应——基于PM_(2.5)的实证分析

使用2014年我国31省(市、区)数据,采用空间计量经济学方法,对我国PM_(2.5)的影响因素进行分析,并试图考查EKC假说。全局Moran's I指数表明我国PM_(2.5)存在空间正自相关性,局部Moran's I指数显示我国雾霾污染存在较强的空间溢出效应。空间滞后模型显示,我国雾霾污染与经济增长之间不存在EKC假说,雾霾污染与城镇化之间存在倒U型曲线,支持EKC假说。第二产业比重与雾霾污染呈同方向变动。降雨量的提高会降低PM_(2.5),从而减缓雾霾污染问题。最后,提出地方政府间要加强环境领域的合作,区域联动,加强环境规制,推进新型城镇化进程,优化产业结构等建议。     

北京市大气污染治理现状及面临的机遇与挑战

"大气十条"实施以来,全国城市PM_(2.5)浓度呈下降趋势,预期能够实现国家规定的2017年空气质量改善目标。若按现有力度措施,北京市2017年PM_(2.5)浓度达到年均值60μg/m~3左右的目标难以实现,同时臭氧(O_3)污染迅速抬头。未来两年必须下决心采取超常规措施破解北京大气污染防治中的若干难点问题,才能突破大气污染治理瓶颈,达到预定目标。     

浅析空气监测方法对测定值的影响

1 提出问题.自空气自动站运行后,监测数据与传统监测同期测定值及上年同期测定值出现了一定差异,特别是SO2存在高于传统监测值的趋势,NO2、PM10监测值的平均值也略高。据南京市环境监测站对测尘仪器的比较,发现震荡天平法所测的数据比大流量方法低10％以上,而β射线法所测的数据又比大流量方法高10％以上。为进一步证实,对自动监测、连续监测两种监测方法进行定点同步实验,结果表明空气自动监测法对连续监测SO2、NO2、PM10测定值偏差分别为49．9％、19．33％、11．35％,连续监测的测定值则偏低,SO2偏差明显,反映日常监测数据之间的差别除空气污染实际情况变化、监测点因素外,主要来自方法本身。方法的不同,所测得的数据不一致,不利于正确评价城市空气质量,有必要对不同监测方法对测定值的影响做比较研究。