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.     

吉林地区一次沙尘暴天气PM10和PM2.5特征分析

利用吉林市空气质量监测小时数据资料和常规气象资料,对吉林地区2017年5月5—7日一次沙城暴天气中PM10和PM2.5变化进行了分析和比对。结果表明:5—7日沙尘暴天气过程中,AQI的主要贡献者是PM10。这表明在沙尘暴天气里,沙尘颗粒是一种重要的大气污染源,对大气中可吸入颗粒PM10的浓度产生很大的影响;5月6日沙尘暴天气PM10质量浓度呈单峰值趋势,PM2.5质量浓度呈双峰值趋势;PM10质量浓度和PM2.5质量浓度变化与风速、湿度等气象要素具有良好的相关性;在这场沙尘暴中所带来的沙尘颗粒是一种重要的大气污染源,对大气中可吸入颗粒PM10的浓度产生很大的影响,PM2.5质量浓度是次要影响。     

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。     

蚌埠市空气中PM2.5形成与扩散的研究

目的探究空气中PM2.5形成方式、传播途径及模式。方法首先以蚌埠市为例,参考相关资料,使用相关性分析,分析各因素与PM2.5的相关性和各因素之间的相关性。得到相关结果,对结果进行检验,并使用SPSS得到各因素的系数,判断方程是否为线性,从而得到PM2.5的形成模型。接着通过热传导方程对高斯烟羽模型进行改进,得到空气污染物扩散模型。收集蚌埠市空气数据,对数据进行处理后代入模型,利用MATLAB进行求解,得到蚌埠市PM2.5的分布情况。结果从PM2.5的形成模型结果,得到了二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)和一氧化碳(CO)等是在一定环境条件下形成PM2.5前的主要气态物体。推导出空气污染物扩散模型,得到PM2.5的扩散方式,在通过对空气污染物扩散模型求解后,得出蚌埠市空气监测点每天空气中PM2.5的分布情况。结论空气中PM2.5由各因素综合影响形成。改进后的空气污染物扩散模型更好地模拟了PM2.5的扩散方式,得到的具体结果说明了模型的可行性和实用性。     

PM2.5与空气相对湿度间关系浅析

通过对常州市2015—2016年PM2.5连续观测发现,PM2.5浓度的变化与空气含水量密切相关,运用比较法,简单说明常州市PM2.5与空气相对湿度间的变化关系,这为降低空气PM2.5的含量提供思路,为相关研究提供技术支持。     

6种城市绿地空气PM2.5浓度变化规律的研究

为合理安排树木的种植和配置结构,发挥绿色植物在改善城市生态环境方面的重要功能,研究6种城市绿地空气PM2.5浓度的日变化规律、月变化规律,分析不同类型绿地空气PM2.5浓度差异以及不同天气条件下PM2.5浓度.结果表明:PM2.5浓度日变化和月变化规律明显,不同季节有显著差异;6种城市绿地空气PM2.5浓度在同一季节内没有显著差异,从均值来看,春、秋、冬季有乔木的绿地内空气PM2.5浓度较低,夏季草坪内空气PM2.5浓度较低;阴天颗粒物的浓度比晴天高45%,雨后阴天颗粒物的浓度比雨后晴天高426%,降水对PM2.5的清除作用在雨后晴天发挥的较好.     

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。     

天门市PM2.5和PM10颗粒污染物特征及其预测模型

利用2017年1月1日至2020年5月30日PM2.5、PM10大气颗粒污染物质量浓度逐时监测数据,分析了大气颗粒污染物与气温、降水、相对湿度和风速风向等气象因子的关系.结果表明,PM2.5和PM10颗粒物质量浓度与 日平均气温呈先上升后下降的关系,10℃以下颗粒物浓度随着气温的上升而升高,而10℃以上随着气温的逐渐升...     

PM2.5的成分特征及来源分析

PM2.5是空气中动气动力学直径小于或等于2.5μm的悬浮颗粒物。通过对PM2.5的来源分析,发现PM2.5的产生途径大多是机动车辆尾气的排放、煤的燃烧、生物质的燃烧等。以北京地区为例,对PM2.5的观测发现,PM2.5的浓度会受到季节的影响,夏季浓度较低,冬季和春季的浓度较高,早春和冬季北方地区天气寒冷,人们需要烧煤取暖,因此,PM2.5的浓度相比其他季节要高。同时,研究数据表明在沙尘天气、交通运输高峰期扬起地面的粗颗粒物能减小PM2.5在PM10中占的比例。PM2.5浓度不仅与季节有关,而且与气压、地区的相对湿度、风速都有着密不可分的关系。     

夏季不同结构绿地空气PM2.5浓度与气候因子关系

在2014年夏季,通过对宿迁市不同结构绿地和对照内空气PM2.5浓度以及温度、湿度、光照强度、风速进行监测分析。结果表明,不同结构绿地及对照内空气PM2.5浓度日变化均明显,基本呈现“M”型趋势,波峰出现的时间受人流和车流影响;PM2.5浓度均值从大到小的顺序是对照、草坪、篱草、大阔叶乔草、乔灌草、针叶乔草、小阔叶乔草;PM2.5浓度与不同结构绿地的光照强度达到显著正相关,与风速相关性不明显。     

森林覆盖率及其他空气污染物和气象要素对PM2.5的影响——以黑龙江省13个市(区)冬季为例

以森林覆盖率及其他空气污染物(PM10、CO、NO2、SO2、O38 h)和气象因素(气压、相对湿度、光照数、气温、风速)为研究指标,以黑龙江省13个市(区)为对象,应用3 a数据、依据面板数据模型分析PM2.5与森林覆盖率及其他空气污染物和气象因素之间的关系。结果表明:森林覆盖率较高城市的PM2.5质量浓度,低于森林覆盖率较低城市的PM2.5质量浓度。森林覆盖率是阻滞PM2.5质量浓度增高最主要的因素,其他空气污染物是导致PM2.5质量浓度升高的根本原因,气象因素对PM2.5质量浓度变化所起的作用较小。     

4种类型绿地空气PM2.5浓度与环境因子关系研究

通过对宿迁学院内4种类型绿地和对照内空气PM2.5浓度及温度、湿度、风速、光照强度进行监测分析,结果表明:4种绿地类型及对照内空气PM2.5浓度日变化明显,基本都呈双波峰走势,分布在上午9:00和下午13:00;4种绿地类型及对照内空气PM2.5浓度均值按大小排序为:对照点＞高羊茅草坪＞火棘+海桐—高羊茅＞黄山栾树+白玉兰—金钟花+迎春—高羊茅＞日本早樱—狗牙根;空气PM2.5浓度与4种类型绿地的温度都达显著正相关,与光照强度达到极显著正相关.     

重庆主城区环境空气中PM10的质量浓度和水溶性组分

对2001年夏冬2季重庆市工业区和非工业区环境空气颗粒物PM10质量浓度及其水溶性成分的分析结果进行了探讨,结果表明:重庆市PM10质量浓度超标严重,颗粒物中以SO42-,NH4+和Ca2+为主要水溶性离子成分;空气颗粒物浓度及其离子组成随季节和功能区的不同而有明显变化.     

重庆主城区环境空气中PM10的质量浓度和水溶性组分

对2001年夏冬2季重庆市工业区和非工业区环境空气颗粒物PM10质量浓度及其水溶性成分的分析结果进行了探讨,结果表明：重庆市PM10质量浓度超标严重,颗粒物中以SO4^2-,NH4^＋和Ca^2＋为主要水溶性离子成分;空气颗粒物浓度及其离子组成随季节和功能区的不同而有明显变化。     

基于STM32的PM2.5空气检测系统的设计

近年来环境问题引起人们的关注,尤其是PM2.5的数值变化,对人们的身体健康影响严重。本文基于STM32F103C8T6微控制器设计了一款PM2.5的检测系统,它能够精准检测出周边环境的PM2.5浓度,并且能够将检测出的数值显示在TFT LCD屏上。如果所检测到的PM2.5浓度超出加入的最大值,系统就会自动报警。该设计综合了采样、显示和报警等功能,具有非常好的实用价值。     

室内通风方式对PM2.5浓度的影响

参与空气质量评价的主要污染物为细颗粒物PM2.5,大气中PM2.5不仅影响气候和空气质量,而且严重危害人体健康。PM2.5等细颗粒物是大气中主要污染物之一,PM2.5对正处于发育期的学生危害极大,因此良好的教室内空气品质对学生的健康成长有着重要的意义,而教室通风方式对室内PM2.5的质量浓度分布有着直接关联。为探究郑州学校教室内PM2.5浓度长期变化及其影响因素,本研究运用I/O值和线性回归分析法,对2018～2019年均教室内PM2.5浓度网格化数据进行分析。并结合河南省郑州市某中学教室进行了实测,以探求自然通风与新风系统两种不同的通风方式对室内PM2.5浓度的影响。     

高斯烟雨扩散模型在空气中PM2.5实际问题的应用

通过建立高斯烟雨扩散模型并采用多元线性回归等数学方法,进一步探索产生雾霾的主要因素PM2.5的形成、扩散过程以及与风速之间的关系。以武汉市和西安市2013年AQI监测数据为基础,得到空气中PM2.5与其他污染物之间的相关性。预测了西安市某一区域PM2.5浓度骤增并持续数小时的情况下,污染严重和相对安全的区域。为研究空气中PM2.5成因、监测和治理提供了一定的理论依据。     

常州市PM2.5气候统计

通过对常州市2015—2016年PM2.5浓度值资料统计分析,基本掌握了常州市PM2.5浓度值的基本态势,总结出常州市PM2.5浓度年、季、月、日、时基本变化规律。为区域环境保护工作,环境科学研究提供技术数据支持。     

夏季南昌市大气颗粒物PM10·PM2.5污染水平研究

为了调查夏季南昌市大气颗粒物PM、PM2.5的污染水平,在2007年7-8月在南昌市5个典型城市功能区采集了80个样品。结果表明,南昌市PM和PM2.5污染很严重,超标率分别达55%和60%,而且对人体健康危害更大的PM2.所占比例较大,约为65%;在空间分布上,夏季5个采样点的污染情况基本为交通干线〉工业区〉商业混合区〉居住区〉远郊区,南昌市大气颗粒物中PM、PM2.5的回归方程为PM2.5=0.545 9PM10,相关系数为0.998 3。     

浙江临安5种竹类群落可吸入颗粒物(PM10)变化规律的研究

在浙江临安农林大学校园内测量5种竹类群落中空气可吸入颗粒物浓度。结果表明,可吸入颗粒物浓度每日和每月的变化都具有一定的规律性:5种竹类群落空气中可吸入颗粒物PM10浓度白天出现2次峰值,而一年中的变化规律是冬季和初春高于夏季。竹群落中的PM10与环境因子中的湿度和温度在0.01水平上分别呈正相关和负相关。