呼和浩特市大气主要污染物浓度变化特征及趋势分析

根据呼和浩特市大气质量监测数据,对2001年~2010年期间呼和浩特市区主要大气污染物 PM10、SO2、NO2浓度变化特征进行分析,结果表明,呼和浩特市主要大气污染物 PM10、SO2、NO2浓度呈下降趋势     

重庆开县城区大气环境质量分析及评价

根据2009～2010年开县城区SO2、NO2、PM10的监测数据,综合运用空气污染指数评价法对开县城区的大气环境质量进行分析与评价。结果表明:开县城区主要大气污染物为PM10,SO2和NO2的污染程度较低;2010年较之2009年大气环境质量总体上有较大改善;一年中1月份和12月份污染最为严重。     

青海省城市大气污染物变化特征及与气象因子的灰色关联分析

对2001 ～ 2012年青海省西宁和格尔木2个城市环境空气中主要污染物SO2、NO2（或NOX）和PM10（或TSP）年际变化趋势和负荷系数进行了分析.结果表明,2001～ 2012年期间西宁市PM10均超过国家二级标准,SO2和NO2均符合国家二级标准,PM10和NO2浓度变化呈现极显著的下降趋势,SO2浓度变化呈现极显著的上升趋势;格尔木市TSP均超过国家二级标准,SO2（2003～2012年）和NOx均符合国家二级标准,TSP和SO2浓度变化的下降趋势显著,NOX浓度变化下降趋势不明显.西宁和格尔木市大气质量指数总体均呈现显著的下降趋势;西宁市12年间大气质量均达到中污染级别,处于警戒水平;格尔木市2008 ～2010年期间达到轻污染级别,符合空气质量标准,2003～2007和2011 ～ 2012年为中污染程度,处于警戒水平,2001和2002年分别达极重和重污染级别,处于紧急和警报水平.西宁市主要污染物分指数的排列顺序是PM10＞NO2＞ SO2,而格尔木主要污染物分指数的排列顺序是TSP＞ SO2＞NOx,2个城市主要污染物均是气溶胶颗粒物,且进入2010年以后SO2和NO2（或NOX）污染负荷系数非常接近.西宁和格尔木2个城市大气污染物与主要气象因子均处于较高的关联水平（0.55 ～0.78）,同时也显示出不同区域的差异性.     

四平市雾霾大气颗粒物污染特征和来源分析

[目的]研究四平市雾霾天气发生时大气颗粒物污染特征。[方法]于2016年3月1日—4月20日对四平市大气颗粒物PM2.5、PM10和气体污染物进行采样,分析采样期间3次污染事件发生时大气颗粒物粒径分布特征,比较颗粒物与相关气体污染物的相关性,并对其来源进行分析。[结果]在3次污染事件中,PM10的平均浓度为339.9μg/m3,是采样期间的3.0倍,是空气质量标准(GB 3095—2012)的2.0倍;在污染事件1(3月28日)和2(3月31日)发生时,PM2.5浓度也相应升高,分别是空气质量标准(GB 3095—2012)的1.2倍和1.4倍。污染事件1和污染事件2中,在粒径0.56~1.00μm时颗粒物质量浓度出现峰值,而污染事件3(4月8日)并无相应的峰值出现。[结论]该研究为四平市大气污染防治提供理论依据。     

安庆市2007~2013年大气污染物变化特征研究

以安庆市2007²013年空气污染日值资料为基础,分析了3种大气污染物(PM10、SO2、NO2)不同时间尺度的变化特征,并结合安庆市地面气象日观测资料,研究了污染物浓度与气象因子的变化关系。结果表明:20072013年空气污染日值资料为基础,分析了3种大气污染物(PM10、SO2、NO2)不同时间尺度的变化特征,并结合安庆市地面气象日观测资料,研究了污染物浓度与气象因子的变化关系。结果表明:2007²013年,安庆市首要大气污染物为PM10,3种主要大气污染物的载荷顺序为PM10(82.77μg/m3)>SO2(47.61μg/m3)>NO2(33.95μg/m3);冬季和春季大气污染物浓度较高,夏季最低;相关分析表明风、降水、气温和湿度等是与安庆大气污染物浓度呈显著线性相关的气象因子。     

襄阳市大气污染物 时空分布特征及影响因素分析

大气污染关系到人民大众的身体健康、社会和谐发展及经济的快速增长,大气污染防治工作早已被政府提上议事日程。研究襄阳市大气污染物时空分布特征及其影响因素,为襄阳市及各县(市)因地制宜治理大气污染提供有效的参考。以襄阳市环境质量检测站点2016-2018年主要污染物(SO2、NO2、PM2.5、PM10)的浓度数据为基础,运用统计学和GIS方法从市县级二个尺度对襄阳市的大气污染物进行时空特征、影响因素以及健康效应分析研究。     

安庆市2007~2013年大气污染物变化特征研究

以安庆市2007~2013年空气污染日值资料为基础,分析了3种大气污染物(PM10、SO2、NO2)不同时间尺度的变化特征,并结合安庆市地面气象日观测资料,研究了污染物浓度与气象因子的变化关系。结果表明:2007~2013年,安庆市首要大气污染物为PM10,3种主要大气污染物的载荷顺序为PM10(82.77μg/m3)SO2(47.61μg/m3)NO2(33.95μg/m3);冬季和春季大气污染物浓度较高,夏季最低;相关分析表明风、降水、气温和湿度等是与安庆大气污染物浓度呈显著线性相关的气象因子。     

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。     

夏季南京雨花台景区不同绿地类型与大气污染的关系

在南京雨花台景区内,选取不同结构的绿地类型进行群落调查,包括无林地、草坪、疏林草地、道路绿地及密林地。针对南京大气污染的特点,在夏季的晴天和雨天两种不同天气情况下,对不同绿地进行离地面1.5 m高大气SO2、NO2及可吸入颗粒物(PM10)质量浓度的测定,分析绿地与大气污染的关系。结果表明:雨花台景区大气中的SO2和NO2质量浓度均符合国家《环境空气质量标准》(GB 3095—1996)中的一级标准,PM10的质量浓度符合国家的二级标准;晴天,不同绿地类型下,大气污染物SO2、NO2及PM10的质量浓度差异显著,无林地>乔灌结构的道路绿地>乔灌草结构的密林地,乔灌草复层结构类型的绿地环境效应最佳;雨天,由于降水对大气污染物的净化作用,绿地对大气污染物的影响不明显。     

西安市2006～2015年大气污染物变化特征及与气象条件的关系

采用西安市环境监测站2006²015年大气主要污染物(SO2、NO2、PM10)的日均浓度观测资料,分析了3种大气主要污染物不同时间尺度的变化规律;同时结合西安地面气象观测资料、高空逆温强度,研究了西安市大气主要污染物(SO2、NO2、PM10)质量浓度与气象条件的关系。结果表明:20062015年大气主要污染物(SO2、NO2、PM10)的日均浓度观测资料,分析了3种大气主要污染物不同时间尺度的变化规律;同时结合西安地面气象观测资料、高空逆温强度,研究了西安市大气主要污染物(SO2、NO2、PM10)质量浓度与气象条件的关系。结果表明:2006²015年西安市SO2年平均质量浓度呈缓慢下降趋势,NO2和PM10年平均质量浓度呈逐年缓慢上升的趋势。大气主要污染物质量浓度的季节变化一致,都是夏季低,冬季高。风速和气温与大气主要污染物浓度之间存在着明显的负相关关系,逆温强度和大气主要污染物之间存在正相关关系,降水对大气污染物有明显的清除作用。     

宝鸡市空气质量监测及数据分析

对宝鸡市环境空气监测国控点2003年的PM10、SO2和NOx监测数据进行统计分析,结合宝鸡市区污染调查资料及地形地貌,分析了污染物的变化规律及原因.结果表明,PM10为空气中首要污染物;PM10、SO2和NOx变化规律呈现典型的槽型分布,最大值出现在冬季12月份.     

2012～2013安徽省空气质量对比及原因分析

根据安徽省环境保护局提供的2012～2013年空气污染指数（API）资料,对安徽省各地市空气质量级别、首要污染物等指标和空气污染指数的月、年均值进行了全面的统计分析及横向、纵向对比,得出安徽省空气污染的时空分布规律,并从多方面分析造成其规律变化的成因.结果表明,2013年安徽省API年均值、高值城市数量均显著高于2012年;安徽省空气质量以优良为主,2013年优良天数比例明显下降,Ⅲ1级污染以上天数也明显增加,出现V级污染的城市增加至7个,地域也扩大至安徽东南部;首要污染物以PM10为主,铜陵SO2污染相对严重.安徽省逐月的API分布有明显的时间、空间差异,API高值期有1、6及10 ～ 12月,整体上淮北＞江淮＞江南,东部＞西部;API高值期有明显的北高南低的逐降形势,区域间差值较大;API低值期则存在中东部偏高,南北相对偏低,区域间差值较小.安徽省各地市的GDP构成、人口结构对API起到基础性贡献,而6月小麦秸秆焚烧期及10月水稻-玉米秸秆混合焚烧期造成PM10浓度急剧增加,对API起到高峰推动作用,安徽省地形也起到平原扩散、山区阻挡堆积的作用.     

2003~2012年石家庄市大气污染特征分析

以石家庄市2003~2012年空气污染指数资料为基础,对每日空气污染指数、空气质量级别等的年变化特征进行了分析。结果表明,近10年来石家庄市的首要污染物仍以 PM10为主,空气质量分布具有明显的季节变化规律,夏季最好,秋、春季次之,冬季最差;近年来,石家庄市污染天数有减少趋势。     

衡水市空气污染特征与气象条件分析

利用2005~2006年衡水3个环境监测点的逐日逐时监测资料对衡水市的空气质量进行了分析。结果表明,衡水市可吸入颗粒物(PM10)为首要污染物的天数基本在300 d以上;二氧化硫(SO2)为主要污染物的天数为40~88 d。在观测时段内未出现二氧化氮(NO2)为首要污染物的情况。衡水空气质量多为良,二级以上天数在300 d以上。污染物浓度白天段要高于夜间段。污染物浓度具有明显的季节变化,冬半年到夏半年污染物浓度逐渐降低,从夏半年到冬半年污染物浓度逐渐升高。大雾及冬季燃煤取暖对空气污染具有正贡献;降水对降低空气中PM10的浓度有积极的作用,大的降水后空气质量维持优的时间较长,反之,空气质量达到优的持续时间较短。空气温度以及低层的空气湿度对污染物浓度有很大的影响。     

义乌市大气环境质量改善成效分析

[目的]评价近年来义乌市大气环境治理成效。[方法]依据2013~2015年义乌市环境空气质量监测数据,分析主要污染物的浓度变化趋势,按照《环境空气质量标准》(3095—2012)二级标准进行评价。[结果]影响义乌市空气质量的主要污染物依次为PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、O_3,义乌市大气污染呈现为扬尘和机动车尾气并存的混合型污染。颗粒物污染突出,NO_2和O_3浓度略有上升,PM_(2.5)、PM_(10)和SO_2总体呈下降趋势,尤其对SO_2治理效果显著。[结论]近年来义乌市大气环境质量有所改善,这可能与该市采取的各项能源、产业结构调整和污染源综合整治措施取得初步成效有关。     

乌鲁木齐市空气环境质量变化趋势及污染防治办法

[目的]通过对乌鲁木齐市二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、可吸入颗粒物、降尘的连续监测,分析了1996～2005年间空气环境质量中各污染物的变化趋势.[方法]通过实地监测,采样,对所采样品采用甲醛-盐酸副玫瑰苯胺光度法、Saltzman法进行实验分析.[结果]在此期间,乌鲁木齐市的主要污染物为SO2和可吸入颗粒物,其中SO2的年均值在0.068～0.145 mg/m3,可吸入颗粒物的年均值在0.115～0.186 mg/m3.SO2和可吸入颗粒物都超过国家<环境空气质量标准>二级标准,但总体上呈现下降趋势.从污染指数来看,1996年的主要污染物为降尘,1999、2003、2004、2005年主要污染物为SO2,其余年份均为可吸入颗粒物.[结论]从2005年空气污染状况分析出乌鲁木齐市空气污染具有明显的季节差异,在此基础上,从能源、工业布局、法律保障三方面提出相应的治理措施,用以减轻乌鲁木齐是空气污染程度.     

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.     

西安市近十年空气质量变化趋势及治理成效分析

对西安市近10年空气污染指数(API)进行研究分析,结果显示西安市大气环境质量正向良好的趋势发展。利用最小二乘法拟合三次曲线揭示出西安市年内空气污染呈现出"污染-良好-污染"的周期性变化规律。大气污染与自然气象因素的相关性分析显示,西安市大气污染与温度、降水量有显著的负相关关系,与气压有显著的正相关关系。通过变异系数法进一步分析得出能源结构调整和节能减排是促使西安市大气环境质量改善的主要因素。     

基于GIS的厦门市区机动车尾气扩散模拟

通过实测,确定机动车排放因子,计算道路线源污染源强.结合GIS技术,应用HIWAY2、CALINE4模型模拟厦门市区机动车尾气NOx、PM10的扩散,并验证与分析模拟结果.研究表明,选取的扩散模型对PM10的模拟值比实测值平均偏低4.03%,对NOx的模拟值比实测值平均偏高1.98%,即所用模型能较准确地定量模拟厦门市区机动车尾气污染扩散状况.