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。     

信阳市不同生态功能区PM_(10)和PM_(2.5)污染特征

目前大气颗粒物污染已成为严重的城市环境问题。利用2015年4个位于信阳市不同生态功能区的环境空气质量监测站数据,比较分析4个站点的PM_(10)和PM_(2.5)污染日变化、季节变化和年际变化特征及其影响因素。结果表明,1)4个站点2015年PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度平均值均表现为南湾水厂平桥分局审计局酿酒公司。2)森林植被对大气颗粒物浓度有明显的削减功能。在不同季节和一天中的不同时段,森林植被盖度高的南湾水厂监测站PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度平均值均明显低于其他3个站点。3)4个站点的颗粒物污染均表现为夏季最轻,秋季其次,冬季污染最严重。4)4个站点的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度日变化特征基本一致,日峰值和最低值出现的时间基本同步。夜间颗粒物污染比白天严重。5)2014-2016年,4个站点的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度均呈现逐年下降趋势。6)影响颗粒物污染的最主要气象因子是气温和气压。PM_(10)和PM_(2.5)浓度与日均气温、日均风速和日最大风速均呈极显著负相关(P0.01),与日均气压均呈极显著正相关(P0.01);PM_(2.5)日均浓度与日均相对湿度呈显著正相关(P0.05)。这些结果显示了信阳市大气颗粒物污染特征,可为当地大气污染防治工作提供参考。     

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。     

张掖市城市道路林带对PM_(2.5)的削减作用

张掖市作为"一带一路"节点城市,干旱少雨,沙尘天气频发,空气中的细小颗粒物已成为张掖市大气首要污染物。本文以张掖市主城区北环路道路林带为研究背景,运用BR-HOL-1210空气质量检测仪对林带内PM_(2.5)浓度进行逐小时监测。借助SPSS 19.0进行单因素方差分析,多重比较道路林带对PM_(2.5)的削减差异。结果表明,林带对PM_(2.5)削减存在季节差异,4月于30～50m处、7月于50m处、10月于20～50m处、12月于50m处削减效果最佳。同时,林带对PM_(2.5)的削减效果在城市不同功能区也存在差异,因此在实际生产中应结合城市功能区去配置林带宽度,以发挥最佳滞尘效果。     

宝鸡市区大气污染物浓度特征及与气象要素的关系

根据宝鸡市区2014~2016年大气污染物的监测数据,分析了宝鸡市区大气污染物浓度变化特征,并探讨了气象要素与大气污染物浓度的相关性,以期为宝鸡市大气污染防治提供科学依据。结果表明:PM_(2.5)和PM_(10)浓度变化与AQI呈显著负相关,PM_(2.5)和PM_(10)为首要污染物,PM_(2.5)/PM_(10)浓度比值越大,宝鸡市大气污染越严重。AQI和大气污染物(除O_3外)的浓度年际变化基本呈"U"型变化特征,O_3的年际和季节浓度变化特征则与其他大气污染物相反。大气质量的季节变化从差到好依次为冬季、春季、秋季、夏季。大气污染物(除O_3外)与气温、风速呈负相关,气温高和风速大有利于大气污染物的扩散稀释。相对湿度的增加可减缓污染物的扩散,致使污染物的堆积。PM_(10)、SO_2与相对湿度呈负相关,相对湿度越大,PM_(10)的沉降和SO_2转化过程也越易发生。O_3与气温、风速呈正相关,与相对湿度呈负相关。宝鸡市区的季节风频变化以西风、西北及北风为主,冬季东南风频的增加会加重市区冬季的大气污染。     

玉米须对大气细颗粒物的吸附及监测潜能分析

通过分析中国主要玉米产区山东省17个地区的玉米须和叶片滞留细颗粒物(PM_(2.5))的能力,并与当地常规大气PM_(2.5)浓度监测结果进行相关性分析,探寻利用当地农作物资源进行大气颗粒物生物监测的可能。结果显示:山东沿海地区大气PM_(2.5)浓度明显低于内陆地区,与之对应的是,玉米须上PM_(2.5)含量低的地区也位于沿海,而利用玉米叶的监测无此结果。相关性分析表明,玉米叶片上PM_(2.5)含量与大气中PM_(2.5)浓度无相关性,而玉米须上PM_(2.5)滞留量与大气中PM_(2.5)月平均浓度和雨后平均浓度均存在显著的正相关(P0.01),说明玉米须可有效地、较长时间地滞留细颗粒物。研究表明,玉米须上PM_(2.5)的量不但能反映大气PM_(2.5)的污染程度,还能反映大气PM_(2.5)的污染分布,利用玉米须来监测大气PM_(2.5)的污染状况具有很大的应用潜力。     

宝鸡市区大气污染物浓度特征及与气象要素的关系

根据宝鸡市区2014²016年大气污染物的监测数据,分析了宝鸡市区大气污染物浓度变化特征,并探讨了气象要素与大气污染物浓度的相关性,以期为宝鸡市大气污染防治提供科学依据。结果表明:PM_(2.5)和PM_(10)浓度变化与AQI呈显著负相关,PM_(2.5)和PM_(10)为首要污染物,PM_(2.5)/PM_(10)浓度比值越大,宝鸡市大气污染越严重。AQI和大气污染物(除O_3外)的浓度年际变化基本呈"U"型变化特征,O_3的年际和季节浓度变化特征则与其他大气污染物相反。大气质量的季节变化从差到好依次为冬季、春季、秋季、夏季。大气污染物(除O_3外)与气温、风速呈负相关,气温高和风速大有利于大气污染物的扩散稀释。相对湿度的增加可减缓污染物的扩散,致使污染物的堆积。PM_(10)、SO_2与相对湿度呈负相关,相对湿度越大,PM_(10)的沉降和SO_2转化过程也越易发生。O_3与气温、风速呈正相关,与相对湿度呈负相关。宝鸡市区的季节风频变化以西风、西北及北风为主,冬季东南风频的增加会加重市区冬季的大气污染。     

典型天气条件下哈尔滨城市森林不同林型对PM2.5的调控作用研究

[目的]探究不同林型对PM_(2.5)的调控作用和净化效应,进而研究气象因子与PM_(2.5)质量浓度的相关性。[方法]以哈尔滨城市森林3种不同林型为主要研究对象,选择3种典型天气条件,PM_(2.5)质量浓度进行连续12 h的观测。[结果]晴天时PM_(2.5)质量浓度最小;而在降水之后的阴天条件下,其质量浓度是晴天时的1.34倍,日变化幅度不大;多云天气时,PM_(2.5)质量浓度的增加明显,日变化幅度较大,其质量浓度是晴天时的1.69倍。3种不同林型对PM_(2.5)均会起到一定的净化效应,各天气条件下净化效应从大到小依次为晴天、阴天、多云。晴天时,PM_(2.5)质量浓度与气压达到极显著正相关;多云时,PM_(2.5)质量浓度与气温呈极显著负相关,而与相对湿度和气压呈极显著正相关,与风速的相关性不显著;阴天时,PM_(2.5)质量浓度与气象因子的相关性较低,与风速呈负相关,与气压、气温和相对湿度呈正相关,但均未达到显著性水平。[结论]建议人们选择晴天条件下在樟子松林内进行休闲活动,且活动时间选择在午后;PM_(2.5)质量浓度变化趋势因天气条件差异而不同。     

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。     

基于环境空气质量数据的湖北省武汉市大气污染特征研究

根据湖北省武汉市大气主要污染物的浓度数据、空气质量指数,运用线性回归分析、主成分分析法对其大气污染特征进行系统分析。结果表明,PM_(2.5)对空气质量的贡献率最大,为武汉市大气的首要污染物,其浓度季节变化为冬季﹥春季﹥秋季﹥夏季。最后针对武汉市大气污染特征提出防治措施,旨在为改善空气质量提供科学依据。