福州市鼓山风景区空气质量变化特征

收集2014年5月1日至2017年4月30日鼓山风景区的PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2和O3等6项大气污染物指标数据,通过分析大气污染物浓度、达标率、主要大气污染物及其影响因子,揭示鼓山风景区大气质量变化特征。结果表明,（1）与全国大部分城市相比,鼓山风景区6种大气污染物浓度均较低;（2）除冬季外,鼓山各季节中出现频率最高的主要污染物为PM10,其次为PM2.5和O3;(3)鼓山风景区各项污染物具有较高相关性,表明污染物的来源相近,找到并控制污染源是提升空气质量的有效途径。     

成都西部地区污染物浓度与气象条件相关性分析

利用成都西部地区彭州、都江堰、崇州、郫都、温江、邛崃、蒲江2018年逐小时环境数据主要为NO、NO2、SO2、CO、O3、PM2.5、PM10浓度资料以及同期、同地气象观测资料包括气温、降雨量、两分钟平均风速和风向及温江探空站资料,分析了成都市西部地区大气污染物浓度变化的特征和规律,进一步探索了成都西部各类污染物的气象...     

成都城区典型污染天气城市森林对大气颗粒物的影响

大气颗粒物(PM2.5和PM10)是影响城市空气质量的首要污染物。近年来成都秋冬季受气象条件制约,大气颗粒物污染严重。本文通过对成都2016年秋冬季大气颗粒物日均浓度动态变化及典型污染天气城市森林内外大气颗粒物浓度日变化分析,得出以下结论:(1)大气颗粒物浓度和气象条件有显著相关关系,有利的气象条件可以加速大气颗粒物的扩散,能有效的改善空气质量;(2)城市森林中的PM10和TSP日均浓度皆低于森林外,城市森林内的大气颗粒物日变化规律基本呈现"早晚高、白天低"的格局。     

长沙市大气颗粒物PM2.5和PM10的时空分布特征

利用 2017—2018 年长沙市空气质量监测数据,分析了长沙市大气颗粒物 PM2.5 和 PM10 的时空 分布特征。结果表明：长沙市大气颗粒物 PM2.5 和 PM10 均表现为冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季,冬季浓度最 高,PM2.5 和 PM10 分别为 62.87 和 89.22 μg · m-3;空间变化特征：PM2.5 浓度为长沙城区＞长沙县＞宁乡 县＞望城区＞浏阳市, PM10 浓度为长沙城区＞宁乡县＞长沙县＞望城区＞浏阳市;颗粒污染物 PM2.5 与 PM10 浓度有极显著的线性相关性,r = 0.853,P=0.000（P ＜ 0.01）;降水对大气颗粒物有显著消减作用, 使 PM2.5、PM10 的浓度分别下降了 17.93% 和 27.67%。通过调整能源结构、提倡绿色出行、增加绿量、人 工降水等可有效控制长沙市大气颗粒物污染。     

资阳市主城区空气质量及污染特征分析

根据资阳市主城区2015年空气质量监测数据,对资阳市主城区空气质量状况及PM10、PM2.5、SO_2、NO_2和O_3等大气污染物浓度变化特征进行了分析,并对空气污染特征进行了初步分析。结果表明:2015年资阳市主城区空气质量以良为主,首要污染物以O_3为主,PM10次之,PM2.5较少;PM2.5和PM10平均浓度冬季最高,春季次之,夏季最低,1月最高,2月次之;SO_2平均浓度冬季最高,春季次之,秋季最低;NO_2平均浓度冬季较高,其他季节无明显变化;O_3平均浓度春季最高,夏季次之,冬季最低,4月最高,7月次之。掌握资阳市大气污染物的变化特征,可为大气环境治理工作与防控措施研究提供科学依据。     

南昌市大气污染因子浓度变化规律研究

指出了SO2、NO2、PM10和O3是大气的主要污染因子，大气中的SO2和NO2是形成酸雨的污染物质，PM10和O3浓度过高会对人体健康产生危害。针对大气中SO2、NO2、PM10和O3等污染因子的浓度变化规律，分析了2011年8月至12月南昌市空气质量的变化规律，探讨了其市区大气环境质量现状，大气污染特征及变化趋势。     

咸宁市城区大气环境质量现状及污染防治对策初探

采用2015~2017年咸宁城区空气自动监测数据,对可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)、臭氧(O3)6种主要大气污染物进行了综合分析,研究其现状污染特征和变化规律,对咸宁市城区大气污染成因及防治措施进行了初步探索。     

安阳市大气环境容量核算技术路线研究

针对安阳市大气污染比较严重的现状,通过分析A值法、线性优化法、模型模拟法等,总结了不同大气环境容量核算方法的优点和不足,针对安阳市自然地理条件特殊,大气污染的复杂性、不确定性,以空气中一种或几种污染物达标为约束的多污染物环境容量本质是各空间大气污染物的最大允许排放量,核心技术是多种污染物排放量在空间和污染物指标的多目标最优化问题。利用WRF-CAMx-PSAT第三代空气质量模型,对安阳市PM2.5污染空间、行业、企业级精细化溯源;采用改进A值法,核算了NO2达标约束下NOx环境容量和PM10达标约束下的PM10环境容量;采用CAMx模型迭代法+CALPUFF模型,核算了PM2.5达标约束下多污染物环境容量。     

泰山区大气污染物浓度变化及改善原因探讨

探讨了泰山区大气污染物浓度变化及改善原因。收集泰山区2014年、2015年全年的SO2、NO2、PM10、PM2.5监测数据,分析了这4种污染物浓度的月度、年度变化特征,总结了大气污染物浓度变化规律,探讨了空气质量改善原因,并对污染治理工作提出了相关建议。结果表明:①4种污染物浓度的月度变化明显,总体上是冬季最高、夏季最低,春秋季节居中;②年度变化明显,总体上2015年的月均浓度值低于2014年;③P值变化明显,秋冬季节P值大,春夏季节P值小。泰山区大气污染物浓度变化明显,总体上冬季浓度较高,与其地理位置、降水量、冬季取暖有关。经过多个部门的努力,大气质量有所改善,未来应该将PM10和PM2.5的防治作为一个重点。     

佛山市路边测点PM_(2.5)质量浓度变化特征研究

对2014年1月1日至2014年12月31日湾梁、惠景城两个监测点位的PM_(2.5)、PM10、SO_2、NO_2、O3、CO六项污染物小时浓度,作为居民点和路边点代表进行了数据分析。分析结果发现:受气象条件季节变化影响,路边点和居民点PM_(2.5)、PM10、SO_2、NO_2、CO浓度均为秋冬季较高,夏季最低,而O3则为夏秋季最高。2014年路边点PM_(2.5)月均浓度最高值和最低值分别出现在1月和8月,浓度值分别为97μg/m3和22μg/m3,比居民点高出22.2%和10.2%。2014年各月份路边点PM_(2.5)/PM10在50.0%~82.8%。路边点PM_(2.5)浓度与当天PM10浓度相关系数最高,其次为NO_2、SO_2、CO。与前两天、前三天的各种污染物浓度相关性不强,与前一天的PM_(2.5)、PM10和NO_2存在一定的相关性。路边点因离交通源更近,PM_(2.5)浓度与NO_2浓度相关关系更明显。在不同湿度范围内,路边点和居民点PM_(2.5)浓度和大气能见度存在近似于幂函数的减函数关系。     

千岛湖国家森林公园大气能见度变化特征及其影响因素

【目的】研究千岛湖国家森林公园大气能见度变化特征及其影响因素,为提升森林景观及游览质量提供数据支撑。【方法】利用2015-12-01—2016-11-30监测数据,分析大气能见度变化特征,探究大气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO和O_3)和气象因子(风速、气温、露点温度、海平面气压和空气相对湿度)对大气能见度的影响。【结果】千岛湖国家森林公园年均大气能见度为12.84 km,除PM_(2.5)年均浓度略超出环境质量一级标准外,其他大气污染物年均浓度皆处于一级标准内,表明千岛湖国家森林公园空气质量较高;大气能见度呈夏秋季高、春冬季低的变化特征,最大值出现在8月,最低值出现在1月;从日变化规律看,最大值出现在傍晚(17:00),最低值出现在清晨(5:00);将大气能见度分为极差(4 km)、差(4~10 km)、好(10~20 km)和极好(≥20 km)4个级别进行分析,发现不同级别大气能见度出现的频率有明显季节性,春冬季极差和差的频率高,好和极好的频率低,夏秋季好和极好的频率较高,差和极差基本未出现;年内数据相关性分析显示,大气能见度与大气污染物PM_(10)、PM_(2.5)、CO、SO_2和NO_2浓度及空气相对湿度和海平面气压负相关(相关系数分别为-0.29,-0.33,-0.26,-0.16,-0.35,-0.42和-0.11),而与气温、风速和露点温度正相关(相关系数分别为0.39,0.20和0.19);K均值聚类分析表明,千岛湖大气能见度较高时,气象条件为高温、高风速、低湿和低海平面气压,是夏秋季午后典型的气象特征,而大气能见度出现低值时,气象特征为低温、高湿、高海平面气压和低风速,为春冬季夜晚及凌晨典型的气象特征;以消光系数、干消光系数与AQI和大气污染物PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、CO、NO_2浓度构建回归模型,显示回归(P0.001),且相对于其他污染物浓度指标,AQI和PM_(10)、PM_(2.5)浓度对大气能见度贡献率(R2)较高,表明其对大气能见度变化影响较大。【结论】千岛湖国家森林公园大气能见度高,空气环境质量较好,大气能见度呈现出明显的季节和日变化特征;大气能见度与大气污染物浓度和气象因子相关,气温、风速、空气相对湿度对大气能见度影响较高,AQI和PM_(10)、PM_(2.5)浓度对大气能见度影响较大;除去雨、雾等特殊天气影响后的大气能见度可有效反映大气环境质量。     

2016～2020年兰州市空气质量变化及数据相关性研究

根据兰州市2016～2020年("十三五"时期)城市环境空气质量监测数据,采用空气质量综合指数分析了兰州市空气质量状况年际变化特征,并且利用Spearman相关系数法探讨了兰州市空气质量综合指数(AQCI)及6类污染物浓度之间的关系。研究结果表明:(1)从2016～2020年,PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2、CO呈现出逐步降低的趋势,而O_3呈现出先升后降的趋势;(2)兰州市PM_(10)和NO_2两项指标尚未达到国家二级标准,应成为"十四五"期间兰州市大气污染治理及改善的重点方向;(3)从2016～2020年,优良天数比例(%)呈现出增加的趋势,空气质量综合质量(AQCI)呈现下降趋势,表明兰州市空气质量逐年变好;(4)兰州市2016～2020年六类污染物分担率逐步由颗粒物PM_(10)为主向气态污染物NO_2为主转变;(5)AQCI和PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2、CO呈现出显著的正相关,而SO_2、O_3与其他污染物浓度及AQCI相关性不显著。     

灰色系统理论在环境空气质量预测中的应用——以济南市为例

指出了灰色系统理论是由邓聚龙教授于1982年创立的,并在经济、气象、水利、交通运输、环境保护等众多领域得到了广泛应用。该理论体系中灰色预测GM(1,1)模型具有要求数据较少,原理简单有效,结果精度高等特点,适合对空气质量变化的预测。利用山东省济南市2001～2010年环境空气质量监测数据,分析了主要污染物(SO2、NO2和PM10)浓度的年际变化及其原因,并通过对其数据处理,建立了相应的GM(1,1)模型,对济南市未来五年空气质量做出预测。结果表明:在未来5年内,济南市SO2年平均浓度将呈现稳中有降的趋势,NO2和PM10则将呈现略微上升趋势。其中PM10仍是济南市最主要的污染物,是防治的重点。     

荥阳生态站PM2.5、PM10质量浓度时间变化特征及相关因素研究

2018-2019年在荥阳生态站每月监测3次空气颗粒物PM_2.5、PM₁₀(PM)和负氧离子的浓度,分析了荥阳生态站两种PM质量浓度日变化、月变化、季节变化特征;用监测日的气象因子日均值、空气负离子浓度日均值与两种PM质量浓度做相关分析,以期了解PM质量浓度时间变化特征及相关影响因子。结果表明：两种PM浓度的日变化在8:00～18:00浓度变化呈U型。8:00～9:00浓度较高8:00～17:00浓度呈下降趋势,17:00以后质量浓度上升。月变化中11月至次年4月月平均质量浓度高;5～10月份平均质量浓度为较低。两种PM季节平均质量浓度高低顺序为：夏季<秋季<春季<冬季。春季和冬季两种PM污染尤为严重。PM_2.5质量浓度与气温呈极显著负相关;与日照时数、气温呈显著负相关,与气压呈显著正相关;与负离子浓度呈极显著负相关;与PM₁₀呈极显著正相关。PM₁₀质量浓度与气温、气温日较差呈显著负相关。     

气象因素对南京市南郊大气PM2.5质量浓度的影响

依托江苏省林业科学研究院建立的森林环境空气质量监测系统,利用2014年6月到2015年5月1 a内该地区的大气PM2.5和气象观测数据,对PM2.5质量浓度的日变化特征、季节变化规律,以及气象因素(温度、相对湿度、风速、气压)对其的影响进行了研究。结果表明:该地区PM2.5质量浓度的日变化呈波浪形变化,并且有2个高峰,一个高峰出现在夜间,另一个高峰出现在上午。大气PM2.5质量浓度在春季最高(平均值为89.42μg/m~3),秋、冬季次之,夏季最低(平均值为53.27μg/m~3)。不同季节影响PM2.5质量浓度的气象因素各不相同:春季PM2.5质量浓度与气压呈显著负相关,冬季PM2.5质量浓度均与平均风速呈显著负相关,与气温、相对湿度呈显著正相关。     

长白落叶松苗高生长与气象因子相关关系分析

对长白落叶松2年生苗在一个生长季节内高生长进行定期测量,分析苗高生长速率与同期气象因子的变化关系,结果表明：苗高生长速率与气温和露点变化趋势表现为较明显的一致;通过统计分析检验,在试验测定的气象因子中,大气温度和露点对苗高生长速率变化影响极显著,其它气象因子对高生长速率的直接影响均不显著;相关检验证明,苗高生长速率与大气温度和露点变化呈极显著的线性相关。     

西安市气象参数对PM_(2.5)浓度变化的影响

采用西安市环境监测站2016年大气污染物PM2.5浓度数据作为分析资料,同时结合各监测点的位置,对市内和郊区进行了划分,分析了2016年西安市市内和郊区的PM2.5浓度的变化,并进行了污染物浓度与气象条件、温度、湿度等的相关性分析。结果表明:其PM2.5的质量浓度大气压以及相对湿度呈正相关,与温度和风速呈负相关。对于不同的季节,郊区与市区的PM2.5的质量浓度与气象因素的相关性不同。     

2018～2022年咸宁城区环境空气质量状况分析

为了解咸宁市近年来环境空气质量状况,选取2018年1月至2022年12月咸宁市城区空气质量国控点每小时监测数据,分析空气质量状况,找出存在的问题,为管理部门开展污染防治工作提供参考依据。结果表明：2018～2022年,咸宁市城区空气质量总体向好,PM_2.5浓度及其空气质量分指数呈显著下降趋势,空气质量优良率呈不显著上升趋势,PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和O₃浓度及其空气质量分指数变化趋势不显著。细颗粒物(PM_2.5)和臭氧(O₃)是造成咸宁市城市空气质量出现污染天气和影响城市空气质量的主要污染物。为此,提出了从强化扬尘污染管控、工业污染防治和机动车尾气监管方面精准发力,落实大气污染防治措施的建议。     

多城市PM2.5、PM10、O3浓度与气象条件关联性的Meta分析

使用2015～2017年我国29个城市的空气污染物PM_2.5、PM₁₀、O₃浓度和气象要素(包括气压、气温、相对湿度、降水量、风速、日照时数)日数据,对每个城市空气质量变化特征与气象要素的月平均值进行了线性相关和多元回归模型分析,然后Meta分析合并相关系数和回归系数。结果表明：PM_2.5浓度与所有气象变量(除风速)呈相关、PM₁₀浓度与所有气象变量呈相关,而O₃也与所有气象变量(除相对湿度)呈相关,但O₃与气象变量的相关方向和PM_2.5、PM₁₀相反。通过对污染物浓度和气象变量的多元回归分析,21个城市的空气污染都得到较好程度的解释(R²>0.5)。同时,对影响PM_2.5、PM₁₀和O₃的主要气象因素的效应进行了合并。     

青羊湖国家森林公园大气PM1.0、PM2.5及PM10.0浓度变化

以青羊湖国家森林公园为研究对象,开展森林植被区大气颗粒物的动态监测,揭示空气PM浓度日变化特征及其与气象因子的关系。结果表明:森林植被区域大气颗粒物浓度较低,其中PM10.0浓度日均值为60.37μg/m~3,低于二类大气环境浓度限值;PM2.5浓度日均值为22.79μg/m~3,低于一类大气环境浓度限值;而PM1.0浓度位于2.96~12.61μg/m~3,日均值为7.65μg/m~3。PM1.0、PM2.5及PM10.0浓度日变化显著,以清晨(6∶00-8∶00)最高,上午(10∶00-12∶00)和下午(16∶00-18∶00)较低。随着气温的升高,大气PM1.0、PM2.5、PM10.0浓度逐渐降低;而随着相对湿度的增加,大气PM1.0、PM2.5、PM10.0浓度逐渐增加,呈显著二项式回归关系,回归系数均超过0.6。因此,从大气颗粒物考虑,建议市民在夏季下午或傍晚前往森林公园,且应多选择空气湿度较低的区域开展休闲游憩活动。