杭州市城区典型区域PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度变化特征

为研究杭州市城区大气中PM_(2.5)、PM_(10)的浓度变化特征,在采荷监测区内对PM_(2.5)、PM_(10)浓度变化和气象特征进行了为期1 a的监测。结果表明:PM_(2.5)质量浓度呈冬春高于夏秋季节,冬季出现最高值(104.35±99.86)μg/m~3;颗粒物PM_(10)呈冬季远高于其他季节,浓度为(274.39±160.92)μg/m~3,春秋两季相较于夏季高约1倍,说明颗粒物PM_(10)比PM_(2.5)的污染来源更为多样,成分更为复杂。PM_(2.5)、PM_(10)在不同的季节中,二者的相对浓度和变化规律有所不同。细颗粒物浓度日间变化过程在季节间大势体变化趋势规律类似,在观测时段内从峰值逐渐减小,伴随季节间的差异而呈不同的波动。PM_(2.5)/PM_(10)值范围为0.26~0.58,春冬两季的均值分别为0.51和0.50,夏秋两季的均值分别为0.34和0.32,表明春秋两季污染物中PM_(2.5)比例高;颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度与温度之间均呈现显著负相关关系,相关系数分别高达0.619、0.640;与气压呈现显著正相关关系,相关系数为0.559、0.583。     

森林植被对信阳市城郊PM2.5等颗粒物污染的影响

选择森林植被盖度存在明显差异的信阳市中心城区-近郊区-远郊区分别设立监测点开展大气颗粒物污染同步定位观测,比较分析了3个监测点TSP、PM10、PM2.5和PM1等4种粒径颗粒物质量浓度日变化和季节变化特征及其影响因素。结果表明,3个监测点4种颗粒物质量浓度日变化特征基本一致,峰值和最低值出现的时间基本同步。上午颗粒物污染比下午严重。3个监测点的颗粒物污染均表现为夏季最轻,秋季次之,冬季污染最严重。森林植被具有强大的削减PM2.5等颗粒物污染的功能,监测点颗粒物质量浓度与森林植被盖度呈负相关。在日变化和季节变化中,森林植被盖度最高的生态站监测点4种颗粒物质量浓度均明显低于其他2个监测点;同样,森林植被盖度较高的浉河景观带监测点4种颗粒物质量浓度均明显低于缺林少绿的体彩广场监测点。影响颗粒物污染的主要气象因子是气温和气压。PM2.5等4种颗粒物质量浓度与日均气温均呈极显著负相关,与日均气压均呈极显著正相关。     

生物质燃烧和采暖燃煤对太原市大气PM_(2.5)的影响

[目的]研究山西省太原市秋冬季生物质燃烧和采暖燃煤对大气细颗粒物(PM_(2.5))质量浓度及化学成分的影响。[方法]使用武汉天虹公司TH-150C中流量大气PM_(2.5)采样器于2014年10月4日至11月23日在山西大学环境科学研究所楼顶采集大气PM_(2.5)样品,测定其重金属、水溶性无机离子和有机碳(OC)、元素碳(EC)含量,记录采样期间气温、相对湿度、风速、大气PM_(2.5)日均浓度值,并查阅同期太原市周围卫星火点图。[结果]卫星火点图显示,2014年10月下旬太原市周边火点明显多于11月,与之相联系,采样点大气PM_(2.5)质量浓度呈现10月高、11月前2周低、之后快速上升的趋势,与该趋势变化相一致的是PM_(2.5)中的无机水溶离子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+、K~+、重金属元素Zn、Pb、As以及含碳颗粒OC、EC,而F~-、Cl~-和重金属Cd、Ni却呈现缓慢累积的变化规律,Na~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)浓度变化幅度较小,说明PM_(2.5)的来源复杂,影响因素较多;与采暖前相比,采暖后NO_3~-和SO_4~(2-)质量浓度比以及OC/EC均下降,表明采暖燃煤可使大气中SO_2和EC的排放迅速增加。[结论]太原市大气PM_(2.5)质量浓度及化学成分受多种因素的影响,除气象因素和燃煤外,生物质燃烧是重要的贡献源,城市周边生物质大量燃烧甚至可以超过采暖燃煤对大气PM_(2.5)浓度的影响。     

长沙市PM_(10)、PM_(2.5)污染特征及其与气象条件的关系

2014年6月1日~7月2日在黄土岭、马坡岭采样点采集PM10、PM2.5样本,研究PM10、PM2.5质量浓度的时空分布特征,并分析其与气温、风速、相对湿度、气压和降水的相关性。结果表明,黄土岭、马坡岭PM10平均日均浓度分别为108.37、91.00μg/m3,日均浓度超标率分别为25.00%、18.75%;PM2.5平均日均浓度分别为73.48、65.09μg/m3,日均浓度超标率分别为31.25%、34.38%。长沙市PM2.5污染比PM10严重。6月12~16日PM10、PM2.5污染最严重,出现了灰霾天气。PM2.5和PM10质量浓度呈显著正相关;PM10、PM2.5质量浓度与气温、风速、气压呈正相关,与相对湿度呈显著负相关,与降水量呈弱负相关。     

乌鲁木齐河滩快速路2种配置林带内PM_(2.5)、PM_(10)分布特征及影响因子分析

为研究乌鲁木齐市河滩快速路林带对PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度的影响,在河滩快速路南段燕儿窝风景区2种配置结构的混交林带内0、3、10、20、30、50 m处设置观测点,于2019年4月1日至4月30日实地测量了颗粒物浓度与气象因子数据,运用SPSS19.0分析了颗粒物扩散至林带后的变化特征。结果表明,PM_(2.5)、PM_(10)浓度日变化呈双峰态分布,主高峰出现在15:00,谷值出现在20:00,次高峰在不同配置林带内表现不同;林带宽度10～20 m对颗粒物消减作用明显;车流量对颗粒物浓度有一定贡献率;在一定范围内颗粒物浓度与温度、风速呈负相关,与相对湿度呈正相关;风向也对颗粒物浓度存在一定的影响。     

洛阳城区PM10、PM2.5质量浓度时空变化特征及其与气象因子的关系

利用2017—2019年洛阳市7个国控空气质量监测站的大气颗粒物PM_(10)、PM_(2.5)的质量浓度监测数据,研究洛阳市城区大气颗粒物浓度的时空变化特征及气象因素对其的影响。结果表明,2017—2019年洛阳市城区环境空气污染总体状况呈先降后增的趋势,其中,2018年空气质量整体状况最好,重度及以上的污染天数占全年有效天数的比例最低;2019年污染总天数相较于2017年减少10 d,但相较于2018年增加31 d;空气质量整体情况PM_(10)和PM_(2.5)浓度月均值变化基本一致,浓度变化均呈U形分布;PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化具有明显的季节性特征,冬季其质量浓度最高,春季和秋季次之,夏季最低;各国控站点的PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度同样显示冬季高,春、秋季次之,夏季低,大气污染状况整体呈西北高、东南低的分布特征;气象因子分析表明,ρ(PM2.5)、ρ(PM10)与温度均呈显著负相关;相对湿度与PM10的质量浓度呈负相关,但与PM2.5的质量浓度呈正相关,在相对湿度为60%～70%时,PM2.5的质量浓度较大;PM_(10)、PM_(2.5)的质量浓度在风向为南风、东南偏南风、西南偏南风、西南偏西风时较小。2017—2019年洛阳市空气污染状况变化与地形、气象条件、城市化建设均有一定的关系。     

银川市环境空气PM_(10)和PM_(2.5)中水溶性离子化学特征及来源分析

2013年7月至2014年4月期间,在银川市兴庆区设1个环境监测点,分4季采集PM_(10)和PM_(2.5) 样品,测试二者质量浓度及水溶性阴离子(Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-))、阳离子(K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、NH_4~+)成分,分析其主要组成、季节变化及污染来源。结果表明:银川市PM_(10)和PM_(2.5) 中离子平均浓度为33.8、18.74μg/m3,分别占PM_(10)和PM_(2.5) 的17.2%、23.5%。NH_4~+、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)等二次离子含量高,分别占离子总量的75%和84%,且冬季含量是其他季节的数倍;颗粒物总体呈碱性,PM_(10)中阳离子总量与阴离子总量的比值为1.23,PM_(2.5) 中两者比值为1.14,PM_(10)比PM_(2.5) 碱性强;大气中存在SO_2向SO_4~(2-)二次转化过程。冬季PM_(2.5) 中二次离子主要以(NH4)_2SO_4和NH_4NO_3形式存在;来源分析发现,PM_(2.5) 、PM_(10)可能主要来源于生物质燃烧、二次反应及燃煤尘。     

干旱区城市森林大气颗粒物浓度变化特征及其与环境因子的关系

干旱区城市颗粒物如可吸入颗粒物(PM_(10))、细颗粒物(PM_(2.5))以及超细颗粒物(PM_(1.0))受到越来越多的关注。根据新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市燕儿窝生态林大气颗粒物(PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10))浓度、温度、相对湿度、风速等环境因子数据,对干旱区城市森林内大气颗粒物浓度时间变化规律进行分析。结果表明:(1)3种颗粒物(PM_(10)、PM_(2.5)、PM_(1.0))的日变化较为相似,均呈现"早晚高,中午低"的浅"V"形变化趋势。(2)3种颗粒物季节变化均表现为冬季秋季春季夏季,其中冬春2季林地内浓度小于林地外,而夏秋2季林地内浓度大于林地外。(3)环境因子与3种不同粒径大气颗粒物浓度存在显著相关关系,相对湿度、风速与颗粒物浓度呈显著正相关,温度与颗粒物浓度呈显著负相关。     

郑州市不同道路等级对近地空气PM_(2.5)和PM_(10)分布特征的影响

为探究城市不同道路等级对空气PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度特征及其日变化规律的影响,本研究选取郑州市的金水路(快速路)、文化路(主干道)和东三街(支道)进行调查和监测。结果表明,PM_(2.5)和PM_(10)的日均值表现为金水路文化路东三街,3条道路PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度均不同程度超过国家标准质量浓度限值。文化路PM_(2.5)和PM_(10)的日变化呈现单峰型曲线,峰值出现在7:00-8:00。金水路PM_(2.5)和PM_(10)日变化波动性较小,且整体保持较高质量浓度水平。东三街PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度峰值出现在6:00-8:00,在12:00之后随着车流量的变化呈现波动。3条道路PM_(2.5)/PM_(10)值为0.64~0.73,且在13:00-14:00之间出现峰值。PM_(2.5)/PM_(10)的平均比值:文化路(0.69)东三街(0.68)金水路(0.66),说明机动车尾气对PM_(2.5)的贡献大于PM_(10)。3条道路的PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度与车流量之间存在相关性,但显著性不同。     

黄河三角洲白蜡人工林空气PM_(2.5)浓度变化规律的研究

以黄河三角洲典型的白蜡人工林为研究对象,选取2016年3月～翌年2月期间白蜡林内、外的PM_(2.5)数据和相关气象数据,对比分析了林内、外PM_(2.5)浓度的季节性变化和日变化特征,同时对特殊天气下PM_(2.5)浓度的变化进行了研究。结果表明:林内、外空气PM_(2.5)浓度均呈明显的季节性变化,均表现为冬季>春季>秋季>夏季;四季PM_(2.5)浓度的日变化近似呈双峰型曲线,变化趋势为夜间>日间、上午>下午;除冬季外,林内PM_(2.5)浓度普遍低于林外空地的;大风、降雨和降雪均有利于空气颗粒物的消除,且随着风力的增强和降雨量的增加,清除效果更好;在3种特殊天气下PM_(2.5)浓度均表现为林内>林外;春季和冬季的空气PM_(2.5)浓度与温度、风速呈显著负相关,与湿度呈显著正相关。     

黄河三角洲白蜡人工林空气PM_(2.5)浓度变化规律的研究

以黄河三角洲典型的白蜡人工林为研究对象,选取2016年3月～翌年2月期间白蜡林内、外的PM_(2.5)数据和相关气象数据,对比分析了林内、外PM_(2.5)浓度的季节性变化和日变化特征,同时对特殊天气下PM_(2.5)浓度的变化进行了研究。结果表明:林内、外空气PM_(2.5)浓度均呈明显的季节性变化,均表现为冬季春季秋季夏季;四季PM_(2.5)浓度的日变化近似呈双峰型曲线,变化趋势为夜间日间、上午下午;除冬季外,林内PM_(2.5)浓度普遍低于林外空地的;大风、降雨和降雪均有利于空气颗粒物的消除,且随着风力的增强和降雨量的增加,清除效果更好;在3种特殊天气下PM_(2.5)浓度均表现为林内林外;春季和冬季的空气PM_(2.5)浓度与温度、风速呈显著负相关,与湿度呈显著正相关。     

杭州城市森林区和居民区大气颗粒物浓度特征的差异性研究

【目的】本文以杭州国家半山森林公园和采荷社区为研究地点,揭示城市森林对TSP、PM_(10)、PM_(2.5)和PM_14种不同类型大气颗粒物浓度变化的影响。【方法】对TSP、PM_(10)、PM_(2.5)和PM_14种不同类型大气颗粒物的浓度进行了周期为1年的定点监测,通过对比分析城市森林区和城区的不同类型大气颗粒物浓度的变化差异。【结果】半山监测点的TSP、PM_(10)、PM_(2.5)以及PM_14种大气颗粒物浓度的日变化曲线为早上9:00到达最大值,然后随时间变化而持续减少,在下午14:00到达最小值,分别为:182.2、124.2、68.2、20.6μg·m~(-3);在采荷社区,4种大气颗粒物浓度由早上9:00开始降低但到下午17:00时又基本上升到早上9:00的水平;在半山监测点相比采荷,PM_(2.5)和PM_1浓度年变化的峰值均延迟了1个月的时间,城市森林区和城区的不同类型大气颗粒物浓度的日变化和月变化规律存在明显的不同。【结论】4种不同类型大气颗粒物的平均浓度均为半山森林公园高于采荷社区;在半山和采荷2个监测点的PM_(2.5)和PM_1浓度的差异分别显示为有高度统计意义和有统计意义。     

基于大气程辐射遥感图像的上海地区PM_(2.5)监测

基于2012年1月1日至2015年7月30日上海地区PM_(2.5)监测数据,借助空间分析技术,详细分析了上海地区PM_(2.5)时空分布特征。在此基础上,通过计算分析表征区域大气环境状况的大气程辐射遥感图像,利用图像分析技术,研究分析了上海地区基于MODIS的大气程辐射遥感图像和PM_(2.5)空间分布图像的相关性和关系模型,探讨了基于大气程辐射遥感图像进行PM_(2.5)的快速有效监测的可行性。结果表明:在时间上,上海PM_(2.5)浓度冬季或第四季度和第一季度较高,春夏季节相对较低。在空间上,位于上海西部的青浦淀山湖监测站PM_(2.5)浓度相对较高,市区次之,上海靠海的东部浦东新区相对较低。上海地区基于MODIS的大气程辐射遥感影像和PM_(2.5)具有较好的相关性。基于研究区监测站点的大气程辐射遥感值和PM_(2.5)的拟合分析,二者呈对数函数关系,其R~2达0.6。     

泸州城区大气细颗粒物时空分布特征及变化规律

利用2016年泸州4个环境监测站点(九狮山、市环监站、兰田宪桥、小市上码头)的PM_(2.5),PM_(10)的质量浓度数据和气象数据,研究了泸州2016年大气细颗粒物的空间变化特征及分布规律.结果发现,泸州市城区2016年PM_(2.5)年平均质量浓度为64.4μg/m~3,冬季最高,春秋季其次,夏季最低.重污染天气集中在冬季,且污染程度高、持续时间长.与对照点相比,城区PM_(2.5)质量浓度高9μg/m~3,小市上码头的差异最大,市环监站的差异最小.夏季PM_(2.5)质量浓度日变化最为平稳,中午与夜间有所升高,冬季PM_(2.5)质量浓度呈现夜间高于日间的污染模式. PM_(2.5)质量浓度总体呈现出工作日低,周末高的"周末效应". PM_(2.5)与PM_(10)相关性有统计学意义,全年PM_(2.5)/PM_(10)比值范围为0.73～0.83,夏季PM_(2.5)/PM_(10)比值最高,与当地地形、气候密切相关.     

长沙市PM_(2.5)质量浓度及其变化特征

统计2015年9月到2016年8月长沙市PM_(2.5)监测数据及气象数据,并分析其季节特征、温度特征及其与工作日和周末之间的关系,以期揭示城市PM_(2.5)污染的主要特征及其变化趋势。研究结果表明:我国北部和南部的细颗粒物PM_(2.5)的污染程度大于长沙市,长沙市PM_(2.5)质量浓度的季节变化趋势表现为:冬天春天秋天夏天;冬季空气污染较重,PM_(2.5)日均值(75.32±38.12)μg/m~3超过我国空气质量(PM_(2.5))二级标准;夏天空气质量相对良好,日均值(32.40±14.25)μg/m~3,达到我国空气质量(PM_(2.5))一级标准;长沙市PM_(2.5)质量浓度与月平均温度存在一定程度的负相关,当月平均温度最高达29.71℃时,对应PM_(2.5)质量浓度最低,为29.71μg/m~3,当月平均温度最低为5.07℃时,对应PM_(2.5)质量浓度最高,为80.9μg/m~3;PM_(2.5)质量浓度在工作日和周末存在显著差异,冬季周末质量浓度高于工作日,而夏季则相反。     

不同绿地结构对PM_(2.5)和PM_(10)的消减作用

为研究城市道路中不同绿地结构对PM_(2.5)、PM_(10)的消减作用,选择河南省信阳市城区主干道——新五大道、新七大道上不同绿地结构(乔、乔-草、灌-草、乔-灌、乔-灌-草、对照点)为试验监测点,对其PM_(2.5)、PM_(10)浓度进行监测、分析以及消减率的计算,结果表明,不同绿地结构内PM_(2.5)、PM_(10)浓度呈现出"早晚高、中午低"的日变化特征,且在08:00左右浓度达到最大。乔-灌、乔-灌-草绿地结构的PM_(2.5)、PM_(10)浓度显著低于其他4种绿地结构。不同绿地结构对PM_(2.5)、PM_(10)消减作用差异显著,对PM_(2.5)消减作用规律为乔-灌-草﹥乔-灌、乔-草﹥灌-草、乔,对PM_(10)消减作用规律为乔-灌-草﹥乔-灌、灌-草、乔-草﹥乔,整体上看,绿地对PM_(2.5)消减率高于PM_(10)。     

养殖场、农田和道路大气PM_(2.5)中金属元素的污染特征分析

为探究不同区域大气PM_(2.5)中金属元素的组分差异、季节性分布规律、富集程度等污染特征,于2015年11月—2016年10月监测了保定地区养殖场、农田和道路3个监测位点PM_(2.5)浓度变化,并分析了PM_(2.5)中金属元素K、Ca、Mg、Al、Fe、Mn、Cu和Zn含量变化特征。结果表明:3个监测位点大气PM_(2.5)日均浓度水平为道路(320.51μg/m~3)养殖场(245.67μg/m~3)农田(203.63μg/m~3),总金属浓度水平为养殖场(14.76μg/m~3)道路(13.77μg/m~3)农田(8.91μg/m~3),PM_(2.5)质量浓度和总金属浓度的季节性变化差异明显,但总金属浓度占PM_(2.5)浓度的比值在不同监测位点差异较小,分别为4.49%~8.90%(养殖场)、3.67%~6.22%(农田)、2.85%~6.68%(道路)。8种金属元素平均浓度水平大致为KAlCaMg,FeZnMn,Cu,其中K、Ca、Mg、Al和Fe浓度相对较高,占总量的97.76%~98.27%。秋季不同监测位点间各金属元素的富集因子(EF值)均为最高,且位点间差异最大,其中农田PM_(2.5)金属元素受人为源影响最小。     

长沙市PM_(2.5)质量浓度及其变化特征

统计2015年9月到2016年8月长沙市PM_(2.5)监测数据及气象数据,并分析其季节特征、温度特征及其与工作日和周末之间的关系,以期揭示城市PM_(2.5)污染的主要特征及其变化趋势。研究结果表明:我国北部和南部的细颗粒物PM_(2.5)的污染程度大于长沙市,长沙市PM_(2.5)质量浓度的季节变化趋势表现为:冬天>春天>秋天>夏天;冬季空气污染较重,PM_(2.5)日均值(75.32±38.12)μg/m³超过我国空气质量(PM_(2.5))二级标准;夏天空气质量相对良好,日均值(32.40±14.25)μg/m3超过我国空气质量(PM_(2.5))二级标准;夏天空气质量相对良好,日均值(32.40±14.25)μg/m³,达到我国空气质量(PM_(2.5))一级标准;长沙市PM_(2.5)质量浓度与月平均温度存在一定程度的负相关,当月平均温度最高达29.71℃时,对应PM_(2.5)质量浓度最低,为29.71μg/m3,达到我国空气质量(PM_(2.5))一级标准;长沙市PM_(2.5)质量浓度与月平均温度存在一定程度的负相关,当月平均温度最高达29.71℃时,对应PM_(2.5)质量浓度最低,为29.71μg/m³,当月平均温度最低为5.07℃时,对应PM_(2.5)质量浓度最高,为80.9μg/m3,当月平均温度最低为5.07℃时,对应PM_(2.5)质量浓度最高,为80.9μg/m³;PM_(2.5)质量浓度在工作日和周末存在显著差异,冬季周末质量浓度高于工作日,而夏季则相反。     

城市景观格局对PM_(2.5)污染的影响

随着城市大气环境日益恶化,细颗粒物(PM_(2.5))作为大气污染的重要组成部分,逐渐成为环境与健康领域的研究重点。在获取浙江省47个监测站点PM_(2.5)监测数据及站点周边的土地利用景观格局的基础上,运用相关分析和逐步多元回归分析方法探讨景观格局对PM_(2.5)质量浓度的影响。结果表明:(1)在5类景观格局指标中(景观格局指标表达格式:类型_指标,或类型_指标_范围),与PM_(2.5)质量浓度相关性较高的是PLAND(景观中各斑块类型所占比例)和ED(边缘密度),其中相关性最高的是年度水平上的住宅_PLAND_5指标,相关系数为0.633。(2)各回归模型中,对PM_(2.5)质量浓度影响最大的是住宅_PLAND,不同建筑用地的景观格局指标[住宅_ED,住宅_PD(斑块密度),商服_PD,商服_PLAND]也出现在不同季节的回归模型中;水域、道路、林地的不同景观指标等也在不同季节对PM_(2.5)产生影响。不同土地利用类型及其景观格局对PM_(2.5)质量浓度产生不同的影响,可为城市景观格局规划和PM_(2.5)污染防治提供参考。     

北京地区城市绿地内不同空气颗粒物质量浓度时间变化特征及相关性分析

【目的】为更好掌握北京地区空气颗粒物污染的长期变化特征。【方法】利用城市绿地内在线环境颗粒物监测仪从2015年1月1日—2018年12月31日实时监测的ρ(PM_(10))、ρ(PM_(2.5))和ρ(PM_1)数据,对北京地区2015—2018年空气颗粒物质量浓度的时间变化特征进行分析。【结果】北京地区2015—2018年ρ(PM_(10))、ρ(PM_(2.5))和ρ(PM_1)历年年均值均呈现出逐年降低的变化趋势,超标天数逐年减少;季节变化中,ρ(PM_(2.5))和ρ(PM_1)最高的均是冬季,最低的是夏季,而ρ(PM_(10))最高的是春季,其次是冬季、秋季、夏季;日变化中,三种空气颗粒物质量浓度总体日变化趋势为白天低、夜间高;相关性分析中,PM_(10)、PM_(2.5)和PM_1之间具有极显著正相关。【结论】北京地区2015—2018年空气颗粒物污染情况改善程度十分明显,空气质量显著提高。三种空气颗粒物质量浓度夜间高于白天,他们间具有极显著正相关。