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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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     

细颗粒物(PM_(2.5))对农村环境空气质量评价的影响分析

为了评估细颗粒物(PM2.5)监测对农村空气质量等级的影响,2014年在3个村庄监测了二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、吸入性颗粒(PM10)和细颗粒物(PM2.5)等污染指标,使用环境空气质量标准(GB 3095-2012)和环境空气质量指数(AQI)法进行评价。结果显示:农村环境空气质量评价等级在细颗粒物(PM2.5)纳入评估后有所降低,等级为优的比例从29.7%下降到1.7%,等级为良的比例从70.3%提高到95.0%,同时轻微污染的比例从0提高到3.3%。环境空气质量指数(AQI)法对空气污染物有了更准确的评价,能评估未超标情况下空气污染物对空气质量的贡献程度。PM2.5与PM10有显著的正相关关系。     

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。     

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。     

宿州市PM2.5的时空变化特征及其与气象条件的关系

通过收集宿州市主城区三个监测点PM2.5的数据,分析PM2.5的时空分布规律及与气象条件的关系,结果表明:宿州市PM2.5的季相浓度基本呈现冬季最高,春季次之,夏秋季最低;三监测点的月变化曲线呈现波浪型分布,1月份最高,6月、10月也出现了浓度峰值,4月、7月浓度较低;而PM2.5日变化曲线呈现双峰型,分别在10:00和23:00出现峰值。     

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.     

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。     

呼和浩特市一次强沙尘暴特征分析

利用常规气象探测资料、颗粒物监测数据,采用天气学分析、轨迹分析等方法对2021年3月呼和浩特市一次强沙尘暴天气成因及传输特征进行了分析。结果表明,2021年3月27日—28日受高空低槽和地面冷锋共同影响,呼和浩特市出现了大风、扬沙、沙尘暴、强沙尘暴天气,严重污染时间长达12 h,主要污染物以粗粒子为主;在严重污染时段,PM₁₀增长速率远大于PM_2.5,PM_2.5、PM₁₀均呈现单峰型变化趋势,PM_2.5峰值出现在22:00,为1 062μg·m^-3,PM₁₀于28日01:00出现峰值,为5 037μg·m^-3;通过HYSPLIT后向轨迹分析可知,此次强沙尘暴污染源均来自蒙古国。     

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。     

“大气国十条”实施以来京津冀PM_(2.5)控制效果评估报告

2013年9月13日,国务院颁布了《大气污染防治行动计划》(简称"大气国十条"),提出了京津冀地区2017年PM2.5浓度比2012年下降25%,北京市PM2.5年均浓度控制在60μg/m3左右的目标。"大气国十条"实施以来,北京、天津和河北相继出台了对应的行动计划,分别从"控煤"、"控车"、"控尘"、"控工业污染"和"控新建项目污染"等方面部署了防治措施。中科院"大气灰霾追因与控制"研究团队从观测和模拟的角度对该区域控制措施的实际效果开展了评估,以期为后续防治措施的制定提供参考。与2013年相比,京津冀2014年SO2和NO2大气平均浓度下降约20%,PM2.5大气平均浓度下降约10%;其中河北SO2、NO2和PM2.5的下降幅度最显著。上述污染物浓度在冬季比夏季降低更显著。与2013年冬季相比,京津冀2014年冬季PM2.5中硫酸盐的比例略有下降,硝酸盐的比例略有增加。模式模拟表明,2013年和2014年该区域气象场无明显变化,由于控制措施的实施导致污染物排放清单的变化,进而导致2014年冬季京津冀PM2.5浓度下降,但对夏季PM2.5浓度无有利影响,并存在臭氧污染的潜在风险,与观测结果吻合。在实施京津冀大气污染联防联控过程中,控制重点应向河北倾斜。     

西宁市主要空气污染物特征及其与气象因子的相关性分析

本文根据《环境空气质量标准》(GB3095-2012)和《环境空气质量评价技术规范》中的环境空气质量评价方法,选取2013年的空气质量监测结果来研究西宁市主要空气污染物二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO_2)、可吸入颗粒物(PM_(10))、一氧化碳(CO)、臭氧(O_3)时间和空间上的分布特征。在此基础上,探析气象要素对大气污染物的制约关系,其中起主要作用的气象因子为相对湿度,研究得出PM_(10)和平均相对湿度具有较高的负相关性。     

南昌市2013年PM2.5/PM10污染态势研究

本文基于2013年南昌市大气自动监测系统的数据,分析了南昌市PM2.5、PM10污染情况。结果表明,PM10年均浓度为115.1μg/m3,PM2.5年均浓度为69.3μg/m3,均未达到国家空气质量二级标准;SO2及NO2的年均浓度达到或接近国家空气质量二级标准。南昌市城市大气污染呈现明显的季节变化特征,2013年全年达标优良率为60.8%,南昌城市空气质量与《环境空气质量标准(GB3095—2012)》二级标准的要求仍有很大差距。