遂宁城区大气污染时空分布特征分析

根据四川省遂宁城区2006年1月￣2010年12月大气连续采样监测数据,利用空气污染指数(API)法分析了遂宁城区大气质量时空分布特征。结果表明,近5年来遂宁城区大气首要污染物是PM10,城区SO2、NO2和PM10的污染浓度总体呈下降趋势,大气质量级别为Ⅱ级(良),污染程度已处于较低水平。大气污染程度呈现冬季>春、秋季>夏季的变化规律;污染物浓度顺序在城区分布为群康印染厂>市监测站>市行政中心>石溪浩,空气污染在城区呈现出南高北低的分布特征。     

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.     

等维灰数递补模型在西安市空气污染物浓度预测中的应用

在分析比较GM（1,1）模型与等维灰数递补模型后,利用准确度较高的等维灰数递补模型对西安市2010～2014年主要污染物SO2、NO2、PM10年均浓度进行预测。结果表明,西安市SO2、PM10浓度逐渐减小,NO2浓度逐渐增加。利用大气污染单项指数和污染物负担率分析,发现西安市空气污染类型由煤烟型污染转为混合型污染。     

百色市右江区冬春季节大气PM_(10)中主要水溶性无机离子分析

[目的]分析百色市右江区冬春季大气PM10中主要水溶性无机离子。[方法]于2010年11月至2011年4月,采集百色市城区大气可吸入颗粒物PM10样品,研究其水溶性无机离子的化学特征。[结果]百色市城区冬季PM10平均浓度为163.45μg/m3,春季PM10平均浓度为148.59μg/m3,略低于冬季。水溶性无机离子浓度的大小次序为SO24-Cl-NO3-NH4+K+Na+Mg2+F-,其中SO24-、NO3-和Cl-分别占水溶性组分质量的52.4%、18.2%和12.6%。PM10呈较强酸性,可能是高含量的SO24-所致。NO3-和SO24-的当量比值为0.73,表明固定源是大气N、S污染重要来源。NH4+和SO24-的当量比值为0.75,表明PM10中的NH4+主要以NH4HSO4形式存在。海盐对大气颗粒物中离子来源的贡献很小。[结论]可吸入颗粒物成为百色市大气首要污染物之一。     

郑州市空气质量时间变化动态及影响因子研究

以国家环保总站的监测数据为基础,分析了2014年1—12月郑州市空气质量指数的日变化和月变化规律,采用单因素评价法,研究了郑州市PM10、PM2.5、SO2、NO2、和CO与空气质量的相关性。结果表明,郑州市每月均有不同次数的污染过程出现,1月、11月空气质量指数大于100的天数最多,分别为25、24 d,其次为10月、12月的21 d,7月轻度污染出现的天数最少,仅为5 d。郑州市1—12月空气质量指数的日均值与其PM10、PM2.5、SO2、NO2和CO的相关性研究结果表明,PM10和PM2.5与空气质量指数呈极显著线性相关,CO和NO2与空气质量指数相关性不显著,SO2与空气质量指数呈显著指数函数相关。     

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     

福州和厦门大气污染物突变特征与气象条件的关系

利用2006-2010年福建省福州和厦门的环境监测资料和气象资料,对城市空气质量等级出现正、负突变的现象进行分析,结果表明:厦门SO2浓度高于福州;这2个城市PM10和NO2的浓度分布基本相同,但厦门出现PM10轻度污染的次数比福州少;福州和厦门在1-4月份出现轻度污染的几率比其它月份大,且福州高于厦门;福州PM10浓度出现等级突变的事件比厦门多,更易发生轻度污染事件;影响福州和厦门出现PM10浓度等级突变的主要天气系统为变性冷高压、低涡切变、暖区辐合和高空槽;日雨量越大,福州和厦门出现PM10浓度等级负突变的机会越多;福州和厦门PM10浓度在等级突变上受风向的影响比较明显,风速强弱决定着浓度等级突变的属性.     

厦门市空气质量时空分布特征及其与气象条件的关系

利用2002-2006年厦门市空气质量监测资料和气象资料,对厦门市空气质量的时空分布特征及其与气象条件的关系进行分析.结果表明:厦门市空气质量优良率达98%,PM10和SO2年平均浓度变化不明显,NO2年平均浓度则呈逐年上升趋势;PM10、SO2和NO2浓度的月变化趋势基本相同,月平均浓度7月份最低,而出现平均浓度高值的月份则有所差异.各污染物浓度在一定区域范围内存在同相位变化特征.PM10浓度在大陆高压、暖区辐合系统控制下最高,副热带高压和低涡控制时最低,副热带高压控制时未曾出现轻微以上污染,暖区辐合系统中出现轻微以上污染最多;风向变化对厦门市SO2和NO2浓度分布影响不明显,偏南风下厦门市空气质量出现优的概率高,但出现轻微以上污染也多,北风影响下空气质量为优的概率最小,但未曾有轻微以上污染.     

基于逐步回归的空气质量影响因素分析——以呼和浩特市区为例

空气质量指数是一种评价大气环境质量状况简单而直观的指标,可用于大气环境质量评价以及污染控制和管理。本文利用呼和浩特市PM2.5监测点数据和气象数据,利用空气质量指数法进行空气质量分析,用逐步回归法对影响空气质量的主要因素进行分析,并分析气象因素对空气质量的影响。得出影响呼和浩特市城区空气质量的主要因素是PM2.5、PM10、NO2和SO2,且寒冷、空气相对干燥和风大对空气质量会产生显著性的影响。     

重庆市大气环境质量的模糊数学综合评价

运用模糊数学方法,选用SO2,NO2,TSP,PM10作为评价因子,参照大气环境质量标准,通过计算污染因子权重、权重分配系数和隶属度对重庆市主城区、万州区、涪陵区、黔江区大气环境质量进行评价.通过权重系数分析,得出SO2,NO2,TSP,PM10的权重系数在主城区分别为0.230,0.110,0.410,0.250,在万州区分别为0.240,0.160,0.350,0.250,在涪陵区分别为0.380,0.010,0.280,0.240,在黔江区分别为0.520,0.070,0.260,0.150;主城区、万州区、涪陵区、黔江区对重庆大气环境质量的影响系数依次为0.366,0.177,0.296,0.161;且在主城区、万州区TSP影响最为严重,在涪陵区、黔江区SO2则为主要的污染因子.综合评判结果表明,主城区大气环境质量达到重污染水平,涪陵区、黔江区大气环境质量达到中污染水平,万州区大气环境质量为轻度污染,整体水平达到中等污染程度.     

2006～2012年武陵山区黔江区域大气污染物变化分析及防治对策

利用黔江区环境空气的监测资料,采用空气综合污染指数、Daniel趋势检验方法等评价和分析方法,研究了2006～2012年环境空气质量状况及变化趋势.结果表明,SO2 、NO2和PM10年均浓度分别为0.019 ～0.060、0.004 ～0.022、0.063 ～0.089 mg/m3,均达到国家二级标准限制要求.环境空气综合污染指数为1.08 ～2.14,属于轻度污染,主要污染物为SO2和PM10.2006～2012年环境空气质量年际变化趋势表明,NO2浓度随年份变化呈增长趋势.根据黔江区环境空气质量状况,分析了污染成因,并提出了污染防治对策.     

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.     

安徽省大气环境质量模糊综合评价

以二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）和可吸入颗粒物（PM10）作为评价因子,利用模糊综合评价法对安徽省大气环境质量进行了评价与分析.结果表明,可吸入颗粒物是安徽省的首要污染物,但铜陵市有所不同,首要污染物为二氧化硫.模糊综合评价显示,安徽省大气环境受到一定程度的污染,16个市中黄山市的大气环境综合质量最好.近年来,安徽省大气环境质量有所改善,但改善幅度较小.     

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。     

减排对泰州市环境空气质量变化趋势的影响

[目的]掌握泰州市减排措施实施后空气质量现状及其变化趋势。[方法]对2013~2015年泰州市空气质量监测数据进行系统分析,研究减排对泰州市环境空气质量的影响。[结果]受减排影响显著,空气质量有逐步好转的趋势。SO_2、PM_(10)、PM_(2.5)和CO年均浓度分别下降3.8%、12.9%、20.8%和30.2%,PM_(10)和PM_(2.5)下降幅度较大,NO_2和O_3年均浓度分别上升19.2%、19.3%。[结论]能源结构变化、污染源综合整治是改善空气质量的关键。     

西安市PM2.5相关因素多元回归分析模型

为了探索空气污染的主要因素，对空气污染监测指标PM2.5与AQI中其他监测指标进行相关性分析, 得到PM2.5与SO2、NO2、CO呈正相关, 与O3和温度呈负相关, 同时利用多元回归模型得到PM2.5与主因子的数量关系, 给西安市PM2.5防控提供参考意见.     

河南省济源市2006—2012年环境空气质量状况分析

根据济源市环境空气质量监测数据,对2006～2012年济源市环境空气质量状况进行了分析。结果表明,2006—2012年济源市的环境空气优良率总体呈上升趋势,二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物污染呈现下降趋势,但浓度仍相对较高,首要污染物主要为可吸入颗粒物,老城区的污染重于新区,采暖期浓度高于其他季节。