北京春季PM2.5和PM10污染水平及影响因素研究

本文以2013年3月份北京市环境监测中心公布数据为依据,对4个(东城天坛、西直门北大街、昌平镇、京西北八达岭)不同采样点PM2.5和PM10的浓度水平、空间分布、PM10/PM2.5比值和空气质量分指数进行分析。结果表明北京市3月份PM2.5和PM10月日均浓度为109.45±67.81μg·m~(-3)μg·m~(-3)和131.94±61.07μg·m~(-3),分别为国家二级标准的1.46倍和0.88倍,PM2.5和PM10日平均超标率为45.94%和4.87%;PM2.5和PM10的日变化以白天高,夜间低为主,基本呈现双峰型特征;PM2.5和PM10排序均为交通污染控制点郊区环境评价点城市环境评价点对照点及城区点,PM2.5/PM10的比值排序为京西北八达岭(107.59%)东城天坛(84.87%)昌平镇(84.79%)西直门北大街(67.80%);PM2.5和PM10与温度呈正相关关系,温度对PM10的影响更显著,PM2.5和PM10浓度变化与相对湿度和风速呈负相关关系,风速主要清除细粒子,对PM10的影响则较小。PM2.5空气质量指数在110.01~126.19之间,属于三级轻度污染,PM10空气质量分指数为68.75~96.82,属二级良,交通污染控制点的空气质量最差,对照点及城区点空气质量较高。北京市PM2.5和PM10污染不容忽视。     

武汉市空气质量与气象条件的关系及气象预报方法研究

利用2013~2014年武汉市空气质量指数和气象要素因子,分析了武汉市环境空气质量分布特征以及气象要素因子对空气质量的影响。结果表明,武汉市空气质量严重污染天气占全年的4%;近10年(2005~2014年)武汉市PM10、SO2污染物浓度逐年下降,首要污染物以细颗粒物为主。武汉市空气质量变化与气温、低云量、平均风速、降水量等气象因子相关性最好,均呈明显的负相关性。利用数理统计方法,选用与空气质量指数相关性较好的气象因子制作逐日空气质量指数多元回归预测方程,可结合气象预报产品及时制作空气质量预报。     

滁州市空气质量与气象要素的关系及其预报方法研究

利用滁州市2015年1月至2017年5月逐日大气污染物数据及对应的气象观测资料,分析滁州市空气污染状况及其与气象要素的关系并建立基于气象要素的空气质量预报模型。结果表明,该地区空气污染物以细颗粒物PM2.5为主,主要出现在冬、春季,其次为O_3,主要出现在夏季;该地区出现中度以上污染时,上游西北来向的污染输送起重要作用,风速、降水与空气质量指数(AQI)及各类污染物浓度呈显著负相关,气温与PM10、PM2.5、NO_2、CO呈显著负相关,与O_3呈显著正相关,日照时数和相对湿度与颗粒物PM10、PM2.5浓度呈显著正相关;基于气象要素的预报模型对AQI及PM2.5、PM10和O_3的浓度预测效果优良,能满足日常的业务需求,对NO2的预报效果相对较差,标准化平均误差(NME)超过了30%,且对NO_2浓度有一定程度高估。     

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。     

固原市空气质量特征及其与气象条件的关系

本文利用2015年1月至2017年12月固原市空气污染监测资料和气象资料,分析了空气质量特征及其与气象条件的关系。结果表明:固原市空气质量以良为主,空气质量为优的天数呈现减少趋势,从年际变化看,2017年空气质量有明显改善;PM10是固原市最主要的污染物,O3作为首要污染物天数年际变化呈明显增加趋势;春季、秋季、冬季固原市的首要污染物主要是PM10,夏季固原市首要污染物主要是O3,冬季12月至次年3月PM2.5成为首要污染物的天数占比较大,NO2成为首要污染物的天数主要集中在12月;不同季节影响空气质量的气象因子并不完全相同,各地面气象要素与空气污染指数(AQI)的关系,与风速最密切,其次是相对湿度;不同季节气温对空气污染指数(AQI)的影响作用不同;固原市易发生严重污染的典型天气形势:500hPa高空受脊前强西北气流影响,同时地面处于高气压场前部,多伴有大风、沙尘天气等灾害性天气现象。     

近3年苏州市吴中区空气质量动态监测结果与成因分析

为探讨苏州市吴中区近3年大气污染特征及其空气质量状况,采用数理统计方法结合2012年2月最新颁布的《环境空气质量标准》,对2011—2013年苏州市吴中区表征每日空气污染的各项指标作月平均化、3年均值化和频率分析等处理,对处理后的结果进行分析。结果表明,2011—2013年苏州市吴中区SO2、NOX、NO2、PM10月际变化趋势趋于一致,12月份和1月份各指标值相对较高,8月份各指标的值最低;2011—2013年每年首要污染物累计值最大的分别是NO2、PM10和PM2.5,频度分别达到266,214,94 d;根据国家环境空气质量二级标准(GB 3095—2012),2011—2013年NOx、NO2和PM10年均值浓度都超标,其中NOx超标最严重,3年分别达到1.71,1.34和1.44倍;近3年苏州市吴中区空气质量以二级良为主,空气质量中等,夏季空气质量最好,冬季最差;空气质量指数级别一、二级累积百分比3年分别达到76.1%,79.3%,53.5%,出现优良空气质量的天数分别达到277,290,195 d。     

天门市城区空气污染特征及与气象条件关系分析

利用2017—2018年1—12月天门市基本站逐日常规地面、探空实测资料,天门市城区环境保护局环境监测站同时段SO₂、NO₂、O₃、CO、PM10、PM2.5逐日质量浓度监测资料及2017—2018年1—12月空气质量指数(AQI)逐日指数资料,在对天门市城区空气污染分布特征分析的基础上,重点对空气污染易发月份的污染气象条件进行详细分析。结果表明,天门市城区AQI为优、良、轻度污染、中度污染、重度污染的出现概率分别为21.0%、61.0%、14.0%、2.0%、2.0%,无严重以上污染日出现,年平均AQI为79.3;影响天门市城区空气质量的首要污染物是PM2.5,其次是PM10,天门市城区环境状况具有明显的季节变化特征,表现为冬季空气质量最差,污染日数主要集中在冬季,春、秋季次之,夏季最好;空气污染春节效应较为突出,分析2017、2018年春节前后7 d空气质量至少是轻度污染;空气PM2.5浓度与月降水量和月平均气温的关系为典型负相关,冬季天门市城区典型污染日更易出现在降水偏少、气温偏高、平均相对湿度偏大、平均气压偏低、...     

哈尔滨供暖期间PM2.5污染状况及其与气象因子的相关性分析

[目的]研究哈尔滨供暖期间PM25污染状况及其与气象因子的相关性.[方法]针对北方城市哈尔滨冬季供暖期和非供暖期PM25和PM10的浓度变化特征以及供暖期间PM2.5浓度与气象因子的相关性进行分析.[结果]2014年全年空气质量在二级以上达标的天数为244d,未这标天数占33％;供暖期PM2 5和PM10的质量浓度显著高于非供暖期,平均值分别是非供暖期的3.34和2.49倍,且11月份浓度值达到最高;供暖期间的首要污染物质为PM2.5,非供暖期间首要污染物质为PM10;供暖期间PM2.5在PM10中的比重也高于非供暖期;PM25质量浓度与日均气温呈显著的正相关关系,与日最大能见度呈显著的负相关关系,与日均气压、日均风速和总辐射存在不显著的负相关关系,与日均湿度、总云量存在不显著的正相关关系.[结论]该研究为空气质量预报、大气污染防治和农业生产技术更新提供理论依据.     

通辽地区空气污染状况调查分析

PM10(Suspended Particulate Matter With Aero-dynamic Diameter Less Than 10μm)也称可吸入颗粒物(Inhalable Particulate Matter),是指空气动力学直径小于或等于10μm的大气颗粒物。颗粒物质量浓度监测是评价城市空气质量的基础,也是进行城市污染控制与评估健康效应的重要依据,因此,通过利用通辽市2012年的PM10的监测资料,分析通辽市空气质量现状、空气污染源,以此为依据提出治理和控制空气污染的相关建议。     

2014—2018年山西省空气质量综合评价研究

通过构建空气质量的综合评价指标体系,借助综合评价模型,对山西省11个地级市2014—2018年的空气质量进行研究.结果表明:(1)研究期间,山西省空气质量指标权重O3浓度权重值最高,对空气质量优劣影响最大;PM10浓度权重最小,对空气质量优劣影响最小.(2)山西省空气质量的污染物年变化存在明显差异,SO2、CO、PM2.5、PM10年浓度呈下降趋势,SO2的年浓度下降幅度最大,PM10年浓度下降幅度最小;NO、O3年浓度呈上升趋势,O3浓度增幅较高,NO增幅较小.(3)山西省空气质量总体呈波动上升趋势,8个城市呈上升趋势,朔州市增幅最高,太原市增幅最小;3个城市呈下降趋势,临汾市下降幅度最大.2014—2018年山西省空气质量综合水平属于中等水平,大同市空气质量综合水平属于较高水平,其他10个城市属于中等水平,空气质量水平在空间分布上总体表现为"自北向南递减"的特征.     

河北南部空气污染特征及其气象条件分析

在一定条件下,空气污染物浓度除与污染源排放程度有关外,也受气象条件影响。文章以河北省南部城市邯郸为研究对象,采用邯郸市环境监测站质量浓度资料及同期气象资料,利用统计方法,结合邯郸市空气污染物时空变化特征,对空气污染及其气象条件影响进行分析。结果表明,邯郸市的空气质量总体以轻度污染为主,空气质量指数AQI和空气污染物SO2、NO2、NO、PM10、PM2.5质量浓度变化趋势一致,均为秋冬季污染严重,O3变化情况与之相反,夏季严重;邯郸市空气质量指数AQI有一个高值中心、一个低值中心,刮东南风时不利于污染物扩散,污染最大;降水和适量的风对空气污染物有明显的扩散稀释作用,但均有一个临界值;气温与AQI呈负相关。     

北京道边银杏叶片大气颗粒物滞纳量冠层变异

为研究树木叶片大气颗粒物滞纳量在冠层内的空间变异性,以城市道路边银杏单木为例,对单木冠层的不同高度、不同方向及不同位置共48个位点进行采样、测定分析其单位面积叶片细颗粒物( PM2.5)、可吸入颗粒物( PM10)和总悬浮颗粒物(TSP)滞纳量。结果显示：在0－2级风且大气污染等级为轻度污染以内的天气下,单位面积叶片PM2.5、 PM10和TSP滞纳量在冠层内的空间分布无明显规律,单位面积叶片PM2.5和PM10滞纳量分布状况较为相似,低处叶片PM2.5、PM10滞纳量更大,高处叶片TSP滞纳量更大;三因素方差分析结果表明,除了高度对单位面积叶片PM2.5滞纳量有显著影响(P<0.05),其余各因子及交互作用对树冠单位面积叶片PM2.5、 PM10和TSP滞纳量均无显著影响(P>0.05)。针对不同研究目的,对树木冠层大气颗粒物滞纳量研究的采样方法提出建议,为城市植被对大气颗粒物吸滞作用的相关研究提供一定科学依据。     

四平市雾霾大气颗粒物污染特征和来源分析

[目的]研究四平市雾霾天气发生时大气颗粒物污染特征。[方法]于2016年3月1日—4月20日对四平市大气颗粒物PM2.5、PM10和气体污染物进行采样,分析采样期间3次污染事件发生时大气颗粒物粒径分布特征,比较颗粒物与相关气体污染物的相关性,并对其来源进行分析。[结果]在3次污染事件中,PM10的平均浓度为339.9μg/m3,是采样期间的3.0倍,是空气质量标准(GB 3095—2012)的2.0倍;在污染事件1(3月28日)和2(3月31日)发生时,PM2.5浓度也相应升高,分别是空气质量标准(GB 3095—2012)的1.2倍和1.4倍。污染事件1和污染事件2中,在粒径0.56~1.00μm时颗粒物质量浓度出现峰值,而污染事件3(4月8日)并无相应的峰值出现。[结论]该研究为四平市大气污染防治提供理论依据。     

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。     

环境保护部:我国338个地级及以上城市全部开展空气质量新标准监测

<正>近日,环保部表示,截至2014年底,全国338个地级及以上城市共1436个监测点位全部开展了空气质量新标准监测,提前一年实现《大气污染防治行动计划》的相关目标,并从2015年1月1日起实时发布空气质量新标准监测数据。据介绍,2012年新《空气质量标准》发布,把PM2.5和O3新增为监测和评价空气质量的常规指标,加严了PM10和NO2的浓度限值。2012年至2014     

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.     

我国城市PM2.5数值预报简述

对当前国内PM2.5数值预报模式及应用作了简单的评述和介绍,重点介绍了北京、上海、南京空气质量数值模拟预报系统.在此基础上探讨了我国城市PM2.5大气污染预报模式的发展方向及存在问题,结合我国目前面临的PM25污染问题,揭示了数值模式对空气质量预报的意义.     

宣城市空气污染特征与气象要素的关系分析

依据2006～2013年宣城市空气污染指数(air pollution index,API)日数据和相应时段的常规地面气象数据,利用SPSS对城市空气质量与气象要素进行相关统计分析。结果表明,宣城市空气质量以Ⅰ级和Ⅱ级天气为主,其中Ⅱ级天数占统计样本的77.9%,而Ⅲ级以上天数共有170 d,占统计样本的5.8%,整体空气质量较好;首要污染物为PM10,2012年以来有逐年严重的趋势。API周末效应指数分布区间主要集中在-20～20,变化趋势符合夏季低、冬季高的规律;气温、湿度、风速和能见度等气象要素与API指数关系密切,各季节相关性存在差异。     

连续雾霾天气污染物浓度变化及天气形势特征分析

通过探究分析连续雾霾天气污染物浓度变化及天气形势特征,对某地区连续雾霾天气中的PM2.5、PM10、能见度以及温度、风速、气温等气象要素的变化特征进行分析,弄清连续雾霾天气浓度变化的情况,从而为大气污染防治和雾霾天气变化预测做好铺垫。     

2016年含山县PM2.5的污染特征及与气象要素的相关性分析

当前,随着生态文明建设的深入实践,人们的环保意识不断提高,空气质量作为判别环境好坏的直观标准之一,愈发受到社会关注.该文研究了2016年含山县大气污染物PM2.5的变化特征,对PM2.5数据进行统计分析,分析含山县PM2.5的污染水平,然后重点探究了PM2.5质量浓度日数据与气象要素气压、气温、湿度、降水量、风速的相关性.结果表明:含山县1月、2月、3月、12月的PM2.5污染较为严重,PM2.5日平均质量浓度与气压正相关,与气温、湿度、降水量、风速负相关.该文结论可以为当地通过气象要素的变化分析预测空气质量提供参考依据.