盘锦市环境空气中PM2.5、PM10污染特征分析

本文通过对盘锦市环境空气中PM2.5、PM10时间及空间分布特征污染变化分析,不同时间的PM2.5、PM10变化趋势均为采暖期＞非采暖期,11、12月份＞10月＞9月、8月＞7月;不同功能区PM10、PM2.5污染情况为工业区、交通区较重,清洁区空气质量相对较好。分析了ρ（PM2.5）对ρ（PM10）的贡献率,研究了PM2.5、PM10在空气中的分布特征及污染现状。     

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...     

中国夜间灯光指数与PM2.5的时空相关性分析

运用夜间灯光指数表征城市化水平,进而探索城市化进程对PM2.5污染的影响机制,分析二者的时空关系。结果表明,2000年中国夜间灯光指数为7.49%,2010年增长至11.05%,2015年增长至16.21%,夜间灯光指数呈快速增长趋势;2000年PM2.5质量浓度为32.10μg/m3,2010年增长至37.54μg/m3,2015年为37.44μg/m3,PM2.5质量浓度与夜间灯光指数增长趋势保持一致。基于405个城市区域统计数据,2000年夜间灯光指数为22.48%,2010年增长至48.11%,2015年增长至62.78%,增长率为179.27%,是全国的1.54倍;2000年PM2.5质量浓度为28.99μg/m3,2010年增长至53.51μg/m3,2015年增长至58.53μg/m3,增长率为101.90%,是全国平均水平的6.12倍。城市区域夜间灯光指数和PM2.5污染的增长均显著高于非城市区域,二者呈显著正相关(R2=0.582 8)。研究表明中国城市化进程,尤其是粗放式经济发展对城市空气污染的影响巨大,直接加剧了PM2.5污染。     

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。     

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.     

云和县PM_(2.5)浓度变化特征分析

利用云和县环保局城区环境监测站点2014年1月至2015年6月PM2.5逐时数据,以探究PM2.5浓度的气候分布特征。结果显示:PM2.5逐小时浓度日变化曲线为单峰分布,峰值出现在北京时间7:00—9:00;春节等特大节假日PM2.5浓度值与燃放烟花爆竹等人为活动关系密切;PM2.5月平均浓度呈现波峰波谷分布,浓度值在冬季最大然后降低并在7—9月达到全年最低,秋季开始增大并在冬季达到最大。秋冬季节日平均浓度变化存在12 d左右的变化周期;冬季PM2.5日平均浓度变化幅度大于其他季节。     

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.     

安徽省PM2.5污染时空分布特征及影响因素分析

随着城市化和工业化的逐渐深化,以PM2.5为首要污染物的空气质量问题尤为凸显,严重危害着人们的身心健康和区域可持续发展.基于2017年安徽省136个PM2.5浓度监测站点数据,分析了全省PM2.5污染的时空分布特征;利用地理探测器分析了影响因子的影响力以及彼此的交互作用.结果表明:安徽省PM2.5浓度时空特征差异明显,在时间上,冬季>春季>秋季>夏季;在空间上,皖北>皖中>皖南;各风险因子的影响力中,年均气温最高,社会用电量次之,人口密度和一产占比也相对较高.交互作用显示,各影响因子关系均为双因子增强.