重庆市地区道路PM10/PM2.5浓度分布特征研究

采用单点监测、水平分布监测和垂直分布监测方法考察了重庆市城区道路PM10和PM2.5的浓度分布;并结合车流量调查,探讨了交通干道PM10,PM2．5浓度分布与车流量,以及距离干道不同距离之间的关系。结果表明：重庆市主城区交通干道PM10,PM2.5质量浓度平均值分别为505．364μg／m^3和261．878μm^3,PM10的水平分布和垂直分布有明显的规律,质量浓度随着距离的增加而减少,而PM2.5没有明显变化规律。     

自贡市PM2.5浓度时空特征分析

基于四川省自贡市2014—2018年逐日平均国控站点空气质量监测数据,对自贡市PM2.5浓度时间和空间变化特征进行多尺度分析。结果表明,自贡市PM2.5浓度逐小时变化趋势主要与人类活动规律及太阳照射时间有关;逐日PM2.5的浓度达到国家空气质量标准天数比率为73.5%,其中一级标准的天数比率为27.5%;PM2.5浓度大值期主要在1、2和12月;且呈春秋冬季高、夏季低的分布特征,冬季超标天数占比高达69.02%;PM2.5浓度空间分布特征不仅受监测点位及地形、气候、城市结构等的影响,还与风向及周围其他城市污染源的贡献密切相关,整体表现为工业生产总值高、交通运输频繁、人口较为密集的大安区、高新区和贡井区PM2.5浓度水平较高。     

重庆市地区道路PM10/PM2.5浓度分布特征研究

采用单点监测、水平分布监测和垂直分布监测方法考察了重庆市城区道路PM10和PM2.5的浓度分布;并结合车流量调查,探讨了交通干道PM10,PM2.5浓度分布与车流量,以及距离干道不同距离之间的关系.结果表明:重庆市主城区交通干道PM10, PM2.5质量浓度平均值分别为505.364 μg/m3和261.878μg/m3,PM10的水平分布和垂直分布有明显的规律,质量浓度随着距离的增加而减少,而PM2.5没有明显变化规律.     

洛阳市冬季大风天气下PM10和PM2.5浓度变化研究

利用洛阳市环境空气质量自动监测国控站点的监测数据,分析了冬季大风天气下PM10、PM2.5浓度变化情况.结果表明,从大风来临到结束,PM10和PM2.5质量浓度整体呈现先下降后升高的趋势;PM2.5与PM10的比值在风中阶段较低,大风前、后时段较高,特别是风中到风后过渡阶段,二者比值达到峰值,此时容易发生倒挂现象;大风来临初始阶段,风速增大导致PM10浓度出现峰值,而对PM2.5无明显影响;PM2.5对大气能见度影响较大,且当其浓度＜0.5 mg/m3时,能见度属良好等级.     

上海市PM2.5浓度变化特征及其对气象变化的响应研究

该文通过统计2014年1月至2016年12月上海市PM_(2.5)质量浓度的日观测数据,对上海市PM_(2.5)浓度变化特征及其对气候变化的响应进行了分析。结果表明:(1)PM_(2.5)浓度最高的季节是冬季、最低的季节是夏季;(2)PM_(2.5)月均浓度变化,1月份超标严重,8月份最低。通过月距平分析,6月至10月距平值为负,空气PM_(2.5)月平均浓度达标;(3)PM_(2.5)浓度与最高温度、最低温度、降水量、相对湿度均成负相关性关系。     

天门市PM2.5和PM10颗粒污染物特征及其预测模型

利用2017年1月1日至2020年5月30日PM2.5、PM10大气颗粒污染物质量浓度逐时监测数据,分析了大气颗粒污染物与气温、降水、相对湿度和风速风向等气象因子的关系.结果表明,PM2.5和PM10颗粒物质量浓度与 日平均气温呈先上升后下降的关系,10℃以下颗粒物浓度随着气温的上升而升高,而10℃以上随着气温的逐渐升...     

西安市PM10、PM2.5的时空特征及其与土地利用的关系

基于西安市9个空气质量监测站的颗粒物浓度数据与土地利用景观格局指数,探索大气污染的时空差异及其与土地利用指数的深层量化关系,为城市规划提供参考。结果表明:1）大气污染浓度呈现冬、春、秋、夏递减的季节特征;大气污染站点浓度表现出高值、低值相聚、北高南低的空间自相关性;不同站点的PM₁₀、PM_2.5浓度在城市平均水平6.7%~9.7%、6.4%~6.8%浮动。2）PM₁₀、PM_2.5浓度与G-PLAND、R-PLAND相关性显著,与B-PLAND不相关,与G-LPI、G-DIVISION、G-ED、G-AI分别呈负相关、正相关、负相关、负相关。表明绿地斑块越大、优势度越高、分离程度越低、边缘密度越高、聚集度越高、道路斑块越小越有利于颗粒物的减少。与B-AI的正相关关系表明,建设用地的聚集度越大,PM₁₀、PM_2.5浓度越高。3）当G-PLAND每增加10%,PM₁₀ 、PM_2.5分别消减11.29%、8.6%;当R-PLAND每增加10%,PM₁₀、PM_2.5分别增加5.39%、6.03%,表明绿地对PM₁₀的沉积作用强于PM_2.5,道路与PM_2.5的关系更加密切。     

冬季居住区不同功能绿地PM2.5浓度变化及其与气象因子的关系

以杭州市临安区林水山居为研究对象,在2017年冬季采用实地测量法对居住区内3个不同功能绿地和对照点的PM 2.5 浓度、气象因子(温度、相对湿度、风速和光照强度)进行监测,评价绿地对居住区环境降低大气PM 2.5 浓度的作用,同时探讨环境因素对PM 2.5 浓度的影响。结果表明,居住区3个不同功能绿地和对照点的PM 2.5 浓度日变化趋势基本一致,呈“单峰单谷”型;PM 2.5 浓度均值从大到小依次是道路绿地>宅旁绿地>中心绿地>对照点。居住区的PM 2.5 浓度与温度呈负相关关系(R^2=0.794 6);与相对湿度呈正相关(R^2=0.642 5);与风速呈负相关;与光照强度呈负相关,可拟合为线性方程 y=95.3-4.7x,(0.05

相似文献   

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。     

夏季南昌市大气颗粒物PM10·PM2.5污染水平研究

为了调查夏季南昌市大气颗粒物PM、PM2.5的污染水平,在2007年7-8月在南昌市5个典型城市功能区采集了80个样品。结果表明,南昌市PM和PM2.5污染很严重,超标率分别达55%和60%,而且对人体健康危害更大的PM2.所占比例较大,约为65%;在空间分布上,夏季5个采样点的污染情况基本为交通干线〉工业区〉商业混合区〉居住区〉远郊区,南昌市大气颗粒物中PM、PM2.5的回归方程为PM2.5=0.545 9PM10,相关系数为0.998 3。     

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(PM₁₀)、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、PM₁₀)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(PM₁₀、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。     

喀什市PM2.5、PM10及其中水溶性无机离子污染特征及污染源解析

为了解喀什市大气颗粒物(PM10、PM2.5)及其中水溶性无机离子的污染特征和污染源,于2020年5月23日～2020年7月6日在喀什市2个研究区域(居民集中生活区及居民休闲区)分别设置采样点对PM10和PM2.5进行采集,并对颗粒物中9种水溶性离子浓度进行测定分析.结果表明:研究期PM10和PM2.5浓度逐日变化趋势...     

2000—2018年陕西省县域PM2.5质量浓度时空演化特征分析

PM_2.5是形成雾霾天气的重要污染物,探索PM_2.5污染的时空演化规律及空间异质性特征对空气污染的精准治理具有重要意义。基于2000—2018年陕西省县域PM_2.5浓度数据,采用重心模型、空间自相关分析等方法,对PM_2.5污染的时空演化态势进行了系统研究。结果表明,2000—2018年,陕西省PM_2.5浓度年均值经历了前期小幅波动下降、中期急剧上升、后期大幅波动下降的倒“N型”波动变化过程,2011年是PM_2.5浓度年均值波动变化的重要“拐点”;PM_2.5浓度年均值低于一级浓度限值（15μg/m3）的低污染县（区）占比较少且变化不稳定,15～35μg/m3（二级浓度限值）比例有所增加,35～70μg/m3的比例持续减少,反映大多数县（区）未来的PM_2.5污染将逐步控制在二级浓度限值以下,空气质量持续好转;在空间分布上,PM_2.5浓度年均值具有明显的区域分异;PM_2.5浓...     

河北廊坊市2018年PM2.5质量浓度变化特征分析

利用廊坊市气象信息共享平台公布的PM2.5质量浓度的实时观测数据,首次完成对2018年廊坊市区PM2.5的质量浓度变化情况分析.结果表明:廊坊市2018年PM2.5污染情况相比往年持续有所好转.     

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。     

4种类型绿地空气PM2.5浓度与环境因子关系研究

通过对宿迁学院内4种类型绿地和对照内空气PM2.5浓度及温度、湿度、风速、光照强度进行监测分析,结果表明:4种绿地类型及对照内空气PM2.5浓度日变化明显,基本都呈双波峰走势,分布在上午9:00和下午13:00;4种绿地类型及对照内空气PM2.5浓度均值按大小排序为:对照点＞高羊茅草坪＞火棘+海桐—高羊茅＞黄山栾树+白玉兰—金钟花+迎春—高羊茅＞日本早樱—狗牙根;空气PM2.5浓度与4种类型绿地的温度都达显著正相关,与光照强度达到极显著正相关.     

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。     

长沙市PM_(2.5)质量浓度及其变化特征

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