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。     

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。     

杭州市城区典型区域PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度变化特征

为研究杭州市城区大气中PM_(2.5)、PM_(10)的浓度变化特征,在采荷监测区内对PM_(2.5)、PM_(10)浓度变化和气象特征进行了为期1 a的监测。结果表明:PM_(2.5)质量浓度呈冬春高于夏秋季节,冬季出现最高值(104.35±99.86)μg/m~3;颗粒物PM_(10)呈冬季远高于其他季节,浓度为(274.39±160.92)μg/m~3,春秋两季相较于夏季高约1倍,说明颗粒物PM_(10)比PM_(2.5)的污染来源更为多样,成分更为复杂。PM_(2.5)、PM_(10)在不同的季节中,二者的相对浓度和变化规律有所不同。细颗粒物浓度日间变化过程在季节间大势体变化趋势规律类似,在观测时段内从峰值逐渐减小,伴随季节间的差异而呈不同的波动。PM_(2.5)/PM_(10)值范围为0.26~0.58,春冬两季的均值分别为0.51和0.50,夏秋两季的均值分别为0.34和0.32,表明春秋两季污染物中PM_(2.5)比例高;颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度与温度之间均呈现显著负相关关系,相关系数分别高达0.619、0.640;与气压呈现显著正相关关系,相关系数为0.559、0.583。     

北京地区城市绿地内不同空气颗粒物质量浓度时间变化特征及相关性分析

【目的】为更好掌握北京地区空气颗粒物污染的长期变化特征。【方法】利用城市绿地内在线环境颗粒物监测仪从2015年1月1日—2018年12月31日实时监测的ρ(PM_(10))、ρ(PM_(2.5))和ρ(PM_1)数据,对北京地区2015—2018年空气颗粒物质量浓度的时间变化特征进行分析。【结果】北京地区2015—2018年ρ(PM_(10))、ρ(PM_(2.5))和ρ(PM_1)历年年均值均呈现出逐年降低的变化趋势,超标天数逐年减少;季节变化中,ρ(PM_(2.5))和ρ(PM_1)最高的均是冬季,最低的是夏季,而ρ(PM_(10))最高的是春季,其次是冬季、秋季、夏季;日变化中,三种空气颗粒物质量浓度总体日变化趋势为白天低、夜间高;相关性分析中,PM_(10)、PM_(2.5)和PM_1之间具有极显著正相关。【结论】北京地区2015—2018年空气颗粒物污染情况改善程度十分明显,空气质量显著提高。三种空气颗粒物质量浓度夜间高于白天,他们间具有极显著正相关。     

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。     

泸州城区大气细颗粒物时空分布特征及变化规律

利用2016年泸州4个环境监测站点(九狮山、市环监站、兰田宪桥、小市上码头)的PM_(2.5),PM_(10)的质量浓度数据和气象数据,研究了泸州2016年大气细颗粒物的空间变化特征及分布规律.结果发现,泸州市城区2016年PM_(2.5)年平均质量浓度为64.4μg/m~3,冬季最高,春秋季其次,夏季最低.重污染天气集中在冬季,且污染程度高、持续时间长.与对照点相比,城区PM_(2.5)质量浓度高9μg/m~3,小市上码头的差异最大,市环监站的差异最小.夏季PM_(2.5)质量浓度日变化最为平稳,中午与夜间有所升高,冬季PM_(2.5)质量浓度呈现夜间高于日间的污染模式. PM_(2.5)质量浓度总体呈现出工作日低,周末高的"周末效应". PM_(2.5)与PM_(10)相关性有统计学意义,全年PM_(2.5)/PM_(10)比值范围为0.73～0.83,夏季PM_(2.5)/PM_(10)比值最高,与当地地形、气候密切相关.     

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。     

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。     

重庆市霾天气下大气能见度与颗粒污染物的关系

利用重庆沙坪坝站2013-2015年逐时环境气象资料,对大气能见度与相对湿度和PM_(2.5)之间的关系进行分析研究,结果表明:重庆市区霾都是在相对湿度大于65%的条件下产生的,重度霾时相对湿度达到86%左右,重庆粗细粒子质量比PM_(2.5)/PM_(10)在霾发生时大于65%,重度霾情况下粗细粒子质量比达82%,说明伴随着细粒子比例的增加, PM_(2.5)细颗粒对能见度的影响作用明显,重庆霾进一步加重, PM_(2.5)相对PM_(10)来说对霾影响作用更大.不同相对湿度条件下,能见度与PM_(2.5)颗粒物关系不同,在70%≤RH80%湿度条件下PM_(2.5)与大气能见度相关性最大,非霾天气下PM_(2.5)阈值仅为30μg/m~3.相对湿度在40%～90%之间,随着相对湿度的增加,颗粒物逐渐吸湿增长,其产生消光效应逐渐加剧,导致能见度不断降低,在PM_(2.5)质量浓度大于85μg/m~3情形下,不论相对湿度大小,都极易形成霾天气,而PM_(2.5)质量浓度小于85μg/m~3情形下,如果相对湿度较高,随着湿度变化颗粒物吸湿增长,也极易形成霾天气.     

浙江省杭州市城西大气污染物变化特征及相关性研究

利用浙江省杭州市西溪监测站2014年12月1日到2016年11月30日的监测数据,分析了6种大气污染物(SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(2.5)和PM_(10))的变化特征及其相关性,探讨了气象条件对污染特征的影响。结果表明:1)研究期间SO_2和CO达到了空气质量一级标准,但NO_2、PM_(2.5)和PM_(10)超标严重,平均浓度分别是二级标准的1.21、1.40和1.04倍。2)除O_3外,其余污染物均呈冬高夏低的变化特征,而O_3浓度为夏高冬低;大气氧化性O_x冬季受NO_2主导,其余季节受O_3主导。3)PM_(2.5)与NO_2、CO浓度呈显著正相关,其次与SO_2、O_x(夏季)也存在较强的正相关性。4)温度与O_3呈较强的正相关,而与其他污染物呈负相关;相对湿度、风速和降雨量与SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)和PM_(10)存在负相关性,而CO受相对湿度和降雨量影响较小。该研究可为杭州市大气污染控制提供理论依据。     

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。     

广州大夫山雨季林内外空气TSP和PM2.5浓度及水溶性离子特征

采用平行同步采样法,于2012年雨季,对广州市大夫山森林公园林内外空气的总悬浮颗粒物(TSP)和细颗粒物(PM_2.5)样品进行了24 h收集,测定了TSP和PM_2.5的质量浓度并分析了样品中水溶性无机离子成分。结果表明:林内外PM_2.5的质量浓度平均值分别为(40.18±10.47)和(55.79±13.01) g/cm³;林内外TSP的质量浓度分别为(101.32 ± 33.19)和(116.61±35.36) g/cm³。林内与林外比,PM_2.5和TSP平均质量浓度都显著减少(P < 0.05),表明森林能显著改善空气环境质量。TSP和PM_2.5中SO₄^2-、Na⁺、NH₄⁺和NO₃^-为水溶性无机离子主要成分,占总离子质量的80%以上,林外这些离子的浓度高于林内(NH₄⁺除外)。这4种离子雨季在空气中的主要存在方式为NaCl、Na₂SO₄、NH₄HSO₄和NH₄NO₃。计算表明,采样期间海盐对大夫山空气TSP和PM_2.5的水溶性组分中Na⁺和Cl^-贡献最大,其它元素主要源自陆地源。林内外TSP和PM_2.5的c(NO₃^-)/c(SO₄^2-)比值在0.3以下,表明固定源是大夫山森林公园空气主要污染贡献者,TSP中c(NO₃^-)/c(SO₄^2-)的比值大于PM_2.5的比值,说明移动源对TSP的贡献大于PM_2.5。     

冬季供暖对沈阳市各功能区4种大气污染物浓度的影响

[目的]研究冬季供暖对沈阳市不同功能区4种大气污染物浓度的影响。[方法]根据沈阳市2013年全年11个监测点位的PM10、PM2.5、SO2、NO2实时监测数据,分析4种污染物浓度的月变化规律,并应用主成分分析方法对供暖期和非供暖期该市6类功能区4种污染物对各功能区的影响进行分析。[结果]污染物PM10、PM2.5、SO2的浓度受供暖影响月变化明显,NO2的浓度受供暖及降水的双重影响月变化规律与其他3种污染物有较大不同;供暖期工业区各类污染物浓度最高,商业交通居民混合区供暖期和非供暖期各类污染物浓度均较高,供暖期农村和风景名胜区较其他点位污染物浓度最低;农村、商业交通居民混合区点位NO2浓度最高。[结论]该研究可为进一步调控与治理沈阳市大气污染提供理论支撑。     

秸秆燃烧PM2.5及其碳组分排放特征研究

采用自主设计的民用炉灶燃烧-烟气稀释采样装置,获得安徽淮南和湖北武汉的小麦、玉米、水稻、花生、大豆5类典型农作物秸秆燃烧排放PM_(2.5)及其碳组分的排放因子,分析了排放因子的差异,筛选了碳组分的标识组分。结果表明,秸秆燃烧PM_(2.5)的排放因子随秸秆种类和地区的不同而呈现明显差异,淮南的秸秆燃烧烟气PM_(2.5)排放因子在0.56～7.67 g·kg~(-1),武汉的秸秆燃烧烟气PM_(2.5)排放因子在3.53～7.91 g·kg~(-1);不同种类秸秆烟气PM_(2.5)排放因子有明显差异,花生秸秆燃烧烟气PM_(2.5)的排放因子最高(均值5.98 g·kg~(-1)),是大豆秸秆燃烧烟气PM_(2.5)排放因子(均值2.04 g·kg~(-1))的2.93倍。秸秆燃烧PM_(2.5)的排放因子随秸秆含水率的增加而明显增大。碳组分是5种秸秆燃烧PM_(2.5)的主要成分碳,总碳(TC)占PM_(2.5)的36.40%～65.84%,其中花生秸秆TC排放因子最高(均值2.58 g·kg~(-1)),是小麦秸秆的TC排放因子(均值1.07 g·kg~(-1))的2.41倍;秸秆燃烧PM_(2.5)中的有机碳(OC)浓度远高于元素碳(EC),OC/EC值为2.36～13.73,表明秸秆燃烧对二次气溶胶的形成具有重要影响。淮南及武汉的秸秆燃烧烟气PM_(2.5)中char-EC/soot-EC值为17.20～64.16,char-EC显著高于soot-EC,可作为判断秸秆燃烧源的一个重要指标。主成分分析结果表明,秸秆燃烧PM_(2.5)中的OC1、OC2和EC1在碳组分中贡献较大,因此,OC1、OC2和EC1可作为秸秆燃烧PM_(2.5)的标识性组分。     

华南农产品主产区2005—2014年秸秆露天燃烧污染物排放估算及时空分布

为了解华南农产品主产区秸秆露天燃烧大气污染物排放情况,通过室内模拟试验,实测该地区水稻、小麦、豆类、油菜、玉米、棉花和花生秸秆CO、CO₂、NO_x、C_xH_y和PM_2.5的排放因子,并基于统计年鉴计算出的研究区域农作物秸秆产量和露天燃烧量,对华南主产区4省2005—2014年间秸秆露天燃烧各类污染物的排放总量进行估算,并分析其时空动态变化。结果表明：不同农作物秸秆燃烧时CO、CO₂、NO_x、C_xH_y和PM_2.5的平均排放因子分别为165.32、1 231.76、1.94、38.47 g·kg^-1和7.54 g·kg^-1。2005—2014年,华南农产品主产区农作物秸秆产量范围59.361（福建）~185.890 Mt（云南）;秸秆燃烧量范围13.629（福建）~41.902 Mt（广东）;CO、CO₂、NO_x、C_xH_y和PM_2.5的排放总量分别为18 926.32、149 866.73、153.13、6 467.09 kt和870.33 kt。水稻是研究区域大气污染物的主要来源,对各类污染物贡献率为61.16%~84.83%。研究区域污染物时空分布结果显示,广东全省、广西中部和云南东部是大气污染物单位网格排放高值区,福建全省污染物排放较低且分散。研究区域各省不同污染物排放在时间上的变化存在差异。福建污染物排放呈下降趋势,广东、广西、云南呈上升趋势。     

城乡特色核桃防护林树种配置结构对空气颗粒物及温湿度的影响

【目的】分析干旱区城乡核桃林与不同树种配置结构空气颗粒物浓度变化差异,探讨树种配置结构与大气颗粒物浓度、温度、相对湿度间的关系,为区域环境绿化建设提供理论参考。【方法】以新疆叶城县城区、城郊和乡村3个不同区域树种配置结构的林带为监测点,树种配置分别是苹果（Malus domestica）—核桃（Juglans regia）、红枣（Ziziphus jujuba Mill.）、红枣—核桃、新疆杨（Populus alba）—核桃和核桃,通过监测防护林内和林带不同水平距离颗粒物浓度、空气温度和相对湿度,分析大气颗粒物的时空变化规律、防护林不同水平距离对颗粒物浓度的削减作用。【结果】颗粒物浓度具有明显的时空差异。城区、城郊和乡村核桃防护林颗粒物浓度污染排序依次为乡村>城郊>城区;城区、城郊和乡村核桃防护林的PM_2.5最高浓度分别出现在20: 00（20.00 μg/m3）、12:00（29.00 μg/m3）和14: 00（58.25 μg/m3）;PM₁₀最高浓度分别出现在20: 00（35.25 μg/m3）、14: 00（62.67 μg/m3）、14: 00（131.50 μg/m3）;PM_1.0最高浓度分别出现在20:00（12.50 μg/m3）、12: 00（12.67 μg/m3）、14: 00（28.75 μg/m3）。树种不同配置结构颗粒物浓度存在差异,排序依次为核桃>对照>新疆杨—核桃>红枣>苹果—核桃>红枣—核桃。防护林不同水平距离对PM_2.5浓度消减程度不同。城区与城郊不同水平距离削减作用排序为0 m>20 m>10 m;乡村依次为0 m>10 m>20 m。城区与城郊核桃防护林温度差异不明显,二者的温度明显高于乡村防护林温度;城区、城郊和乡村核桃防护林相对湿度均存在波动变化。PM_2.5浓度与温度呈极显著负相关（P<0.01,下同）,与相对湿度呈显著正相关（P<0.05）,PM_1.0浓度与温度、相对湿度的相关性均达极显著水平,PM₁₀与温度、相对湿度相关性均不显著（P>0.05）。【结论】核桃林在城区、城郊和乡村发挥的生态效益存在一定差异,在乡村能明显改善空气质量;核桃林带搭配种植红枣可充分发挥其生态效益,在农业环境污染较重的地区可作防护林带选用。     

兰州市区春季PM_（10）污染特征

对甘肃省兰州市区2006年春季大气可吸入颗粒物（PM10）实际监测结果进行分析,在此基础上,讨论了兰州市区春季PM10的污染特征以及不同采样时间段内PM10质量浓度变化规律与气象要素之间的关系,初步推断出影响兰州市冬季PM10质量浓度的主要常规气象因子。     

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。     

上海市中心城区典型河道水环境质量变化趋势分析

为了研究上海市中心城区典型河道的水环境质量变化趋势,基于2010-2014年上海市中心城区典型河道的水质监测数据,运用综合污染指数法、Danial趋势检验法等方法,从空间和时间两个方面对该区域的水环境质量变化趋势进行综合分析。研究结果发现,该区域东部(出境断面)的水质较西部(入境断面)有较明显的改善,水质由北部到中部,再由中部到南都呈现不同程度的好转趋势。各典型河道的主要污染负荷为氨氮,污染负荷在30%~45%之间,总磷为次要污染物。与其他河道相比,关港的水质恶化趋势较为严重,氨氮、总磷和5日生化需氧量在该河道都出现显著恶化趋势。另外,高锰酸盐指数在春申塘出现了恶化显著上升的趋势,而5日生化需氧量在蒲汇塘和漕河泾港-龙华港都出现了显著下降好转的趋势。     

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。