西宁市区PM_(10)污染物特征及其与气象要素的关系

使用2010-2012年西宁市区空气质量监测站逐日平均浓度数据以及同期气象要素资料,采用气候统计学方法,对PM10污染浓度特征及PM10与气象要素的关系进行分析。结果表明,近3年西宁市区PM10污染浓度呈递减趋势,由2010年的0.117 mg/m3到2012年的0.103 mg/m3,下降了0.014 mg/m3,同期的大部分气象要素呈升高趋势;PM10污染浓度最高值出现在12月,为0.166 mg/m3,最低值出现在7月,为0.061 mg/m3;污染浓度由重到轻排序依次为冬季>春季>秋季>夏季;冬季PM10污染浓度为夏季的2.0倍;取暖期污染物排放是PM10污染浓度增加的主要原因之一;PM10污染浓度的高低与春季沙尘天气有一定的关系,沙尘天气发生的次日污染最严重;污染天气出现概率呈冬季>春季>秋季的特征;PM10污染浓度月变化与地面气象要素有很高的相关性,说明PM10污染浓度的变化不仅与人类活动有关,与气象要素的关系也很密切。     

乌鲁木齐市夏季大气PM_(10)、PM_(2.5)中重金属的分布特征

利用PM2.5、PM10、TSP便携式采样器、TAS-990石墨炉原子吸收光谱仪,采集了乌鲁木齐市5个功能区大气PM10、PM2.5样品,并检测了PM10、PM2.5样品中Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Mn6种元素的含量。结果表明:PM10质量浓度除卡子湾水泥厂区采样期间全部超标外,其他地点均低于国家二级标准;PM2.5质量浓度与美国日均值标准相比,卡子湾水泥厂区采样期间全部超标,安宁渠良种场超标天数为20%,友好路超标天数为60%,其他地点均低于标准。富集因子法分析结果显示:乌鲁木齐市5个采样区夏季大气PM10、PM2.5中Cr、Ni、Cu、Cd、Pb5种重金属污染主要来自于人类活动,Mn则来源于地壳物质。     

乌鲁木齐市大气PM10中重金属元素的浓度和富集特征

利用PM2.5,PM10便携式采样器、TAS-990石墨炉原子吸收光谱仪,采集了乌鲁木齐市五个功能区大气PM10样品,并检测了PM10样品中Cd、Cu、Ni、Pb、Mn五种元素的含量.结果表明:乌鲁木齐大气PM10浓度变化趋势是冬季＞秋季＞春季＞夏季.采样期间,卡子湾水泥厂区全部超过国家环境空气质量二级标准(150 μg/m3),其余四个采样点在冬季也全部超标.Pb、Cu、Cd、Mn四种元素浓度在秋、冬两季大于春、夏两季;Ni的浓度在春、夏两季大于秋、冬两季.Pb、Ni、Cu、Cd四种重金属富集因子基本大于10,说明这几种重金属元素的富集与人类活动有关,Mn则主要是来自于地壳物质.     

北京PM_(2.5)污染特征的分析

对北京市2007年10月至2011年6月的大气PM2.5质量浓度进行了分析。结果表明:春季、冬季的PM2.5质量浓度高于夏季、秋季,其中2008年8～9月和2009年8月的浓度较低。气象条件(如沙尘暴)是造成春季PM2.5浓度高的主要原因,燃煤取暖是造成冬季浓度高的主要原因。对于环境空气质量标准(GB3095─2012)中的PM2.5标准值,若采取北京奥运期间的空气质量保障措施,则北京以及其他城市的PM2.5达标是可以实现的。     

我国PM2.5污染现状及来源解析研究

利用2013年我国各城市PM2.5浓度数据及查找大量文献,对我国细颗粒物的污染现状及重点城市细颗粒物来源解析工作进行了初步研究。结果发现,我国PM2.5浓度水平较高且空间差异较大,呈现明显的时空分布特征;PM2.5浓度高值区主要分布在华北平原、四川盆地、长三角地区,华北地区年均浓度在80μg/m3左右,各城市PM2.5浓度季节变化基本为冬季＆gt;春季＆gt;秋季＆gt;夏季;燃煤源、工业源、汽车尾气是对PM2.5有明显贡献的主要排放源类,机动车尾气对PM2.5贡献的大多在10%～30%。     

森林覆盖率及其他空气污染物和气象要素对PM2.5的影响——以黑龙江省13个市(区)冬季为例

以森林覆盖率及其他空气污染物(PM10、CO、NO2、SO2、O38 h)和气象因素(气压、相对湿度、光照数、气温、风速)为研究指标,以黑龙江省13个市(区)为对象,应用3 a数据、依据面板数据模型分析PM2.5与森林覆盖率及其他空气污染物和气象因素之间的关系。结果表明:森林覆盖率较高城市的PM2.5质量浓度,低于森林覆盖率较低城市的PM2.5质量浓度。森林覆盖率是阻滞PM2.5质量浓度增高最主要的因素,其他空气污染物是导致PM2.5质量浓度升高的根本原因,气象因素对PM2.5质量浓度变化所起的作用较小。     

沙尘天气对兰州市城区环境空气质量影响研究

以2013年3月8 ～15日兰州市发生的系统性沙尘天气为例,分析了兰州市PM10、TSP以及能见度等污染物及气象因子对兰州市城区环境空气质量的影响.结果表明,此次沙尘天气甘肃始发地在河西走廊酒泉地区,主要受强冷空气影响,沙尘在风力影响下远距离输送,8日17：00在酒泉市发生时,大气最低能见度3.4 km,可吸入颗粒物最大浓度14.74 mg/m3,23：00影响到兰州等地,对甘肃省大部分地区影响较大,尤其对兰州市环境空气质量影响较大;受沙尘天气的影响,8 ～15日兰州市环境空气质量7d为重污染,1d为中度污染,首要污染物为可吸入颗粒物;能见度和可吸入颗粒物有明显的的负相关关系,湿度对能见度和颗粒物浓度的拟合存在影响.     

贵阳市大气颗粒物的污染特征及其与主要气象要素的相关性分析

2008年7月-2009年4月,作者对贵阳市4个点(蔡家关、市中心、水泥厂和花溪)的TSP和PM10进行了系统采样,分析其污染特征,并探讨了白天和夜间PM10浓度与主要气象因素(相对湿度、风速、气压和温度)之间的相关性.结果表明,贵阳市TSP与PM10日均浓度范围分别为:48.1～985.8,32.5～595.4μg/m3;对比<环境空气质量标准>二级标准的日均值,贵阳市TSP和PM10的超标率分别为2%,45%,PM10/TSP比值范围为0.30～0.99,平均为0.70;4个采样点TSP和PM10浓度在季节上的变化规律大小顺序为:冬季,秋季,春季,夏季,在空间上的规律大小顺序为:水泥厂,蔡家关,市中心,花溪.PM10质量浓度与主要气象要素的相关性表明,白天PM10浓度与相对湿度、风速、气压和温度的相关系数R分别为0.19,-0.33,0.23和0.18,夜间PM10与相对湿度、风速、气压和温度的相关系数R分别为0.25,-0.5,0.18和0.11.     

贵阳市大气颗粒物的污染特征及其与主要气象要素的相关性分析

2008年7月-2009年4月,作者对贵阳市4个点(蔡家关、市中心、水泥厂和花溪)的TSP和PM10进行了系统采样,分析其污染特征,并探讨了白天和夜间PM10浓度与主要气象因素(相对湿度、风速、气压和温度)之间的相关性.结果表明,贵阳市TSP与PM10日均浓度范围分别为:48.1~985.8,32.5~595.4μg/m3;对比《环境空气质量标准》二级标准的日均值,贵阳市TSP和PM10的超标率分别为2%,45%,PM10/TSP比值范围为0.30~0.99,平均为0.70;4个采样点TSP和PM10浓度在季节上的变化规律大小顺序为:冬季,秋季,春季,夏季,在空间上的规律大小顺序为:水泥厂,蔡家关,市中心,花溪.PM10质量浓度与主要气象要素的相关性表明,白天PM10浓度与相对湿度、风速、气压和温度的相关系数R分别为0.19,-0.33,0.23和0.18,夜间PM10与相对湿度、风速、气压和温度的相关系数R分别为0.25,-0.5,0.18和0.11.     

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。     

基于AERMOD模型兰州城区环境空气质量变化情况的研究

根据《兰州市大气污染综合防治方案》、兰州国家气象观测二级站2008年全年逐日逐次的实测地面气象数据、环评基础数据应用库中的中尺度高空气象模拟数据及兰州市环境监测站2008年全年逐日监测数据,应用AERMOD模型,估算了供热规划实施和未实施(即零方案)两种方案下采暖期的主要污染物PM10、SO2日均浓度值。结果表明,供热规划实施后,环境空气污染物SO2、PM10贡献值是零方案下的14.5、11.2倍,但占标率还是较高,原因是背景值过高。     

百色市右江区冬春季节大气PM_(10)中主要水溶性无机离子分析

[目的]分析百色市右江区冬春季大气PM10中主要水溶性无机离子。[方法]于2010年11月至2011年4月,采集百色市城区大气可吸入颗粒物PM10样品,研究其水溶性无机离子的化学特征。[结果]百色市城区冬季PM10平均浓度为163.45μg/m3,春季PM10平均浓度为148.59μg/m3,略低于冬季。水溶性无机离子浓度的大小次序为SO24-Cl-NO3-NH4+K+Na+Mg2+F-,其中SO24-、NO3-和Cl-分别占水溶性组分质量的52.4%、18.2%和12.6%。PM10呈较强酸性,可能是高含量的SO24-所致。NO3-和SO24-的当量比值为0.73,表明固定源是大气N、S污染重要来源。NH4+和SO24-的当量比值为0.75,表明PM10中的NH4+主要以NH4HSO4形式存在。海盐对大气颗粒物中离子来源的贡献很小。[结论]可吸入颗粒物成为百色市大气首要污染物之一。     

夏季3种生境森林内空气颗粒物变化特征

研究不同生境类型城市森林内空气颗粒物的变化特征及其影响因素,为休闲保健型城市森林的营造提供理论依据。于2015年夏季对深圳园山山麓(SL)、河谷(HG)和山脊(SJ)3种典型生境类型城市森林内的空气颗粒物(TSP、PM₁₀、PM_2.5、PM₁)进行昼夜24h监测,并同步观测气象因子,分析3种森林内颗粒物质量浓度的变化规律及影响因素。结果表明:1)深圳园山3种生境城市森林内TSP、PM₁₀质量浓度日均值都达到二类环境功能区质量要求,其中HG、SJ的TSP质量浓度甚至达到一类环境功能区质量要求(120μg/m3);PM_2.5质量浓度日均值都达到一类环境功能区质量要求(35μg/m3)。2)不同生境林地内各粒径颗粒物质量浓度存在差异,4种粒径颗粒物日均质量浓度在SJ均为最低(分别为85.51、58.82、14.29、5.13μg/m3);TSP、PM₁₀质量浓度在SL最高(分别为162.19、95.39μg/m3);PM_2.5、PM₁质量浓度在HG最高(分别为21.76、8.29μg/m3)。3)3种林地内4种粒径颗粒物质量浓度总体表现为白天低、夜间高的特点,高峰出现在01:00—07:00,低谷出现于11:00—15:00。4)3种林地间相对湿度、风速、气压等气象因子存在差异;林内4种粒径颗粒物质量浓度与温度、风速表现为显著负相关,与相对湿度呈显著正相关,颗粒物质量浓度变化受多种气象因子共同影响。基于上述研究认为,深圳园山3种生境类型城市森林均为人们提供了一个相对健康的森林游憩环境,人们在11:00—15:00进行森林游憩最为适宜。      

福州和厦门大气污染物突变特征与气象条件的关系

利用2006-2010年福建省福州和厦门的环境监测资料和气象资料,对城市空气质量等级出现正、负突变的现象进行分析,结果表明:厦门SO2浓度高于福州;这2个城市PM10和NO2的浓度分布基本相同,但厦门出现PM10轻度污染的次数比福州少;福州和厦门在1-4月份出现轻度污染的几率比其它月份大,且福州高于厦门;福州PM10浓度出现等级突变的事件比厦门多,更易发生轻度污染事件;影响福州和厦门出现PM10浓度等级突变的主要天气系统为变性冷高压、低涡切变、暖区辐合和高空槽;日雨量越大,福州和厦门出现PM10浓度等级负突变的机会越多;福州和厦门PM10浓度在等级突变上受风向的影响比较明显,风速强弱决定着浓度等级突变的属性.     

上海市大气环境中PM2.5与其他污染物相关性研究

为研究上海市不同地区的PM_(2.5)污染水平,选取徐汇上师大(市区)和浦东川沙(郊区)两个监测点的PM_(2.5)为研究对象,分析其变化特征及与空气中的PM_(10),CO,NO_2,SO_2和O_3间的相关性.结果表明:(1)PM_(2.5)与PM_(10)由于存在形态和成因相似而具有很强的相关性;(2)在季节分布上,夏秋季颗粒物浓度低,冬春两季颗粒物浓度高,春季颗粒物浓度低于冬季.PM_(2.5)与PM_(10)在不同季节表现不同,颗粒物的粒径分布特征在一定程度上与监测点周边的污染源及气象因素有关.(3)市区和郊区的PM_(2.5)和PM_(10)浓度都呈双峰性变化,PM_(2.5)与PM_(10)日变化存在相似性.(4)通过逐步回归建立PM_(2.5)的回归模型,结果表明空气中的PM_(2.5)浓度的变化会受到其他污染物的共同作用,不同区域对PM_(2.5)浓度变化贡献大的污染物也有不同.     

石家庄市雾霾时空特征及影响因子研究

分析了石家庄市2015年全年空气质量监测点位所统计的PM2.5和PM10浓度数据的时空分布特征,并研究了PM2.5和PM10浓度与风速、降水量、气温、气压等气象因子以及社会经济之间的相关程度。结果表明,石家庄市PM2.5、PM10在时间上具有周期性演变规律,主要集中在秋冬季节,在空间上具有分布不均衡的现象;影响PM2.5、PM10时空分布规律的因素包括自然气象和社会经济两大因素,气象要素是雾霾集聚、转移与扩散的重要影响因子,而社会经济要素是影响石家庄市雾霾频发的根本性原因。因此,治理雾霾的根本在于能源结构的调整。     

6种城市绿地空气PM2.5浓度变化规律的研究

为合理安排树木的种植和配置结构,发挥绿色植物在改善城市生态环境方面的重要功能,研究6种城市绿地空气PM2.5浓度的日变化规律、月变化规律,分析不同类型绿地空气PM2.5浓度差异以及不同天气条件下PM2.5浓度.结果表明:PM2.5浓度日变化和月变化规律明显,不同季节有显著差异;6种城市绿地空气PM2.5浓度在同一季节内没有显著差异,从均值来看,春、秋、冬季有乔木的绿地内空气PM2.5浓度较低,夏季草坪内空气PM2.5浓度较低;阴天颗粒物的浓度比晴天高45%,雨后阴天颗粒物的浓度比雨后晴天高426%,降水对PM2.5的清除作用在雨后晴天发挥的较好.