贵阳市大气污染物浓度特征及降水的清除作用

本文利用2013年1月1日~2015年6月30日贵阳市9个环境监测站的6种主要大气污染物(SO2、NO2、O3、PM10、CO、PM2.5)监测数据,分析了贵阳市主要大气污染物的年变化、日变化特征及降水对首要污染物浓度变化的影响。发现SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5浓度为单谷型年变化,夏季浓度最低,冬季浓度最高;O3浓度为双峰型年变化,4、10月分别有两个极大值、11~2月与7月分别为两个极小值;SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5浓度日变化呈双峰型特征;O3浓度日变化为单峰型特征;郊区SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5日平均浓度低于市区,而郊区O3日平均浓度高于市区。降水对O3的湿清除效果不好,对其余大气污染物的湿清除效果较好,尤其夜间降水对颗粒污染物(PM2.5、PM10)的清除效果优于白天降水,但会使O3浓度明显上升。     

关中地区大气污染特征分析

基于2014-2018年关中区域西安、咸阳、渭南、铜川、宝鸡等5个主要城市6种大气污染物(PM10、PM2.5、SO2、CO、NO2、O3)的逐日平均质量浓度和气象探空资料,分析了关中地区大气污染物时空分布特征、重污染过程持续性特征及逆温发生频率.结果表明:关中地区大气污染超标日达31％以上,西安最多为47％,其中颗粒...     

基于CUACE系统沈阳地区春季空气质量预报的校验及修正

本文基于CUACE系统,利用2015年4—5月沈阳市大气环境观测数据对沈阳地区春季空气质量的预报效果进行了校验和修正。结果表明:CUACE模式对6种污染物(PM10、PM2.5、NO2、O3、SO2和CO)质量浓度的预报值普遍小于观测值,对PM10浓度的预报存在严重低估。CUACE模式预报的沈阳地区春季日首要污染物多为PM2.5,而观测表明沈阳地区春季PM10和PM2.5为日首要污染物的日数相当。同时,CUACE模式预报的空气污染等级与实际观测的空气污染等级相比存在较高的等级偏差率。利用污染物观测浓度和预报浓度之间的线性拟合公式修正CUACE模式的预报结果,修正后首要污染物的预报结果与实际观测结果基本吻合,同时空气污染等级的预报准确率也明显提高,提高幅度为50.0%—80.0%。     

关中区域主要大气污染物时空分布特征分析

利用关中区域西安、咸阳、渭南、铜川、宝鸡五个主要城市2014-2018年PM2.5、PM10、SO2和NO2四种主要大气污染物逐日平均质量浓度,统计分析了关中区域近5年环境空气质量时间变化特征和区域分布特征。结果表明:关中区域颗粒物PM2.5、PM10和SO2年平均质量浓度呈逐年下降趋势;西安、咸阳和渭南NO2年平均质量浓度呈逐年上升趋势,宝鸡和铜川相对较低且变化趋势不明显;区域大气环境质量总体在不断改善。关中区域4-10月尤其是夏季6-9月空气质量状况较好,7月最好;采暖期空气污染较为严重,其中1月环境空气质量最差,其次是2月。近5年以颗粒物PM2.5和PM10为主要污染物,年平均值均超标,而SO2质量浓度相对较低;从区域分布来看,中部环境空气质量最差,其中PM2.5、PM10和NO2质量浓度明显较高,东部次之,北部和西部相对较好。咸阳中度以上污染日数明显较多,其次为西安,渭南居第三,铜川最少;咸阳、西安和渭南中度以上污染日数呈逐年增加趋势,咸阳增加趋势最为显著,而宝鸡和铜川呈逐年减少趋势。     

山东省大气污染时空分布特征分析

通过分析山东省近6a来大气中污染物的浓度变化,发现影响山东省空气质量的主要污染物是颗粒物（PM2.5和PM10）,山东省PM2.5年平均浓度均超过国家规定的轻污染标准10%以上,PM10年平均浓度基本接近轻污染标准值,其余四种污染物（SO2、CO、O3和NO2）浓度均低于轻污染规定标准,因此山东省大气污染治理的重点是减少颗粒物。分析污染物浓度时间变化发现：11—1月山东大气污染最严重,6—9月污染较轻;济南周四污染相对最轻,周六到周一污染较重;每日15—17时是空气质量最好的时段。分析污染物浓度空间分布发现：O3浓度半岛地区较其他地区高;SO2浓度鲁中地区较高;CO浓度鲁西北和鲁中较高;NO2、PM10和PM2.5浓度分布基本一致,除半岛地区外,其他地区均维持较高污染物浓度。     

郑州市2012-2014年春节期间大气污染物浓度时空变化特征研究

利用郑州市环境监测站自动站点和自选监测站点的大气污染物监测数据,结合气象因子,对郑州市2012-2014年春节期间燃放烟花爆竹对大气气溶胶几种污染物的影响变化进行了分析。结果表明:2012-2013年春节的SO2、NO2、CO、PM2.5和PM10污染高峰出现在初一01-02时和初六00时之后;O3污染高峰则出现在初四和初五。经对2013年2月9日12时(除夕)到2月11日23时(初二)60 h观察,PM10和PM2.5污染高峰出现在初一01时和10时,NO2和SO2的高峰出现在初一01时,CO则出现在次日01时,O3的浓度变化规律则与上述污染物浓度变化呈反向增减的关系。郑州市城区春节期间各种污染物浓度的水平分布总体呈现西、北部污染浓度高,东、南部较低的趋势。各项气象因素对PM2.5和PM10浓度有着直接的影响。无特殊情况下,气温、风速与两种污染物浓度呈反向增减的关系,湿度和气压与两种污染物浓度呈同向增减的关系。     

聊城市空气质量现状及污染原因分析

利用2013年10月至2014年9月山东省聊城市大气主要污染物监测数据,分析了各种污染物的时空分布特征及其对空气污染的贡献,探讨了聊城市大气污染的成因。结果表明:2013年10月至2014年9月聊城市轻度污染以上的空气质量日数所占比例高达70.0%,大气中SO2、NO2、CO、PM2.5和PM10浓度季节变化规律明显,即冬季各种污染物浓度远高于夏季。日首要污染物以PM2.5和PM10出现日数最多,其次为SO2作为首要污染物在冬季出现偏多,臭氧8 h作为首要污染物在夏季出现相对较多。聊城市5种污染物对空气污染的影响程度从大到小依次为PM2.5PM10NO2COSO2,其中PM2.5与PM10分担率大幅高于其他3种污染物,说明聊城市大气污染属于可吸入颗粒物与细颗粒物主导的类型。相关分析发现,PM2.5和PM10具有来自相同或相似污染源的可能性,扬尘与化石燃料使用是PM2.5和PM10污染的主要成因。     

长江三角洲地区四省会城市PM10污染特征

对长江三角洲地区四省会城市(上海、南京、杭州、合肥)2001-2005年逐日大气污染指数资料进行统计分析,并采用HYSPLIT轨迹模式,分析了各城市中度以上大气污染过程的输送特征。结果表明:2002年以后,四省会城市的大气质量都有好转的趋势;大气污染发生频率最高的季节是春季(南京)和冬季(其他城市);11月和3月是大气污染出现频率最高的月份。上海PM10与NO2和SO2浓度之间存在非常显著的正相关,合肥PM10与NO2和SO2浓度之间的相关性比上海略差。两城市都是PM10与NO2之间的偏相关系数远大于与SO2之间的偏相关系数。各城市的PM10浓度都与另外三个城市之间存在显著的正相关,尤其是3,4月份。后向轨迹分析表明,造成本地区中度以上大气污染的气团以西北来向为主。     

基于BP人工神经网络的鹰潭市PM2.5和PM10浓度预测模型

利用2015—2019年鹰潭市5个大气成分监测站数据和气象站地面观测数据,运用主成分分析法,提取气象要素、气体污染物对PM2.5和PM10浓度影响的主要成分,调整BP人工神经网络的隐藏层个数和隐藏层节点数,构建基于BP人工神经网络的鹰潭市PM2.5和PM10浓度预测模型。结果表明：1） 气象要素中,共提取3个影响PM2.5、PM10浓度的主成分,分别为相对湿度、降水,气温、气压和风速,其中湿度、气温、风速与PM2.5、PM10浓度显著相关。2） 气体污染物中,共提取2个主成分,分别为SO2、NO2和O3,其中NO2、SO2与PM2.5、PM10浓度显著相关。3） 所建立的PM2.5、PM10浓度逐小时预测模型在20 h内预测性能良好,预测准确率分别为88%、86%,逐日预测模型在5 d内的预测性能良好,预测准确率分别为94%、92%,准确率较高,具有良好的预报性能。     

沈阳空气质量时空变化

利用2000年3月至2002年4月20日沈阳市区5个大气自动监测子站的SO2、NO2和PM10资料分析了沈阳城市空气污染平均状况、时空分布特点及其与气象条件的关系，得出：（1）沈阳城市空气主要污染物年平均日值温度NO2达国家空气质量要求标准，空气质量状况属于良好范畴，而SO2和PM10超标，属于轻度污染；PM10为沈阳城市首要污染物；（2）沈阳城市空气污染冬季最重，其次是春季，夏季最轻；一天中08时和19时左右污染严重，15时和02时左右污染较轻；（3）近市中心区点（太原街，中街一带）空气污染相对重些，各区点空气污染状况差异冬季更为明显；（4）影响沈阳城市空气污染浓度变化的主要气象因子是温度、风速和风向。     

春季沙尘天气对内蒙古相关城市颗粒物污染影响研究

沙尘天气是造成我国北方春季区域性沙尘型重污染的主要原因,然而目前对此研究并不多见。因此,本文利用中国环保网2014年1月1日-2016年12月31日内蒙古11个城市环境监测站的颗粒物浓度的逐日和逐时资料,首先分析近3年该地区颗粒物污染浓度的年变化特征,然后对比这3年沙尘天气发生的次数及时段,探究颗粒物污染的年变化特征及其与沙尘天气之关系。统计结果表明,近3年春季内蒙古沙尘天气的发生次数是逐年增加的,中西部是沙尘天气频发区,与之相对应,西部颗粒物浓度的年变化高于东部,且造成内蒙古主要城市PM10浓度春季出现全年的最高值,表明沙尘天气频繁发生对当地粗颗粒物污染有显著的影响。对比内蒙古全年3个时间段的PM10浓度值,其排序是：春季沙尘期间＞春季非沙尘期间＞其他季节;即春季沙尘期间PM10浓度比非沙尘期间高69%,比其他季节高101%。有所不同的是,3个时间段平均PM2.5浓度排序则为：春季沙尘期间＞其他季节＞春季非沙尘期间;春季沙尘期间PM2.5的平均浓度比其他季节高16%,比春季非沙尘期间高29%;可见,春季沙尘天气对相关城市PM10浓度的影响明显大于对PM2.5浓度的影响。最后对内蒙古地区典型沙尘暴和扬沙个例进行细致研究, 发现沙尘暴个例中PM10浓度的增加倍数在2.3~15.1之间,而扬沙过程PM10浓度的增加倍数在0.8~5.6之间,两者相比可看出,沙尘暴过程对颗粒物污染的影响显著大于扬沙过程。     

北京市房山区大气污染物时空分布特征及气象影响因素分析

利用北京市房山区良乡镇和琉璃河镇内的区域自动气象站和环境监测站观测数据,对2013年至2015年PM_(2. 5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO 5种大气污染物浓度变化特征进行了统计分析。结果显示,近3年来,两个镇综合污染物指数呈现逐年下降趋势,各污染物对房山区整体大气污染的贡献率从大至小依次为PM_(2. 5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO,PM_(2. 5)已取代传统大气污染物SO_2成为房山区的主要大气污染贡献体。两个站点各污染物浓度均表现出明显的季节、月、日变化特征。在不同季节条件下,局地气象要素与污染天气发生概率之间有着很好的相关关系。因此,可根据气象要素分级方法找出各季节污染天气发生时最敏感的气象因素,为局地污染天气预报提供参考指标,也为防范空气污染、制定科学的综合管理措施提供科学参考。     

2007—2011年春季呼和浩特市空气质量特征分析

文章对2007—2011年春季(3—5月)呼和浩特市逐日环境空气主要污染物SO2、NO2和PM10的日平均值进行了分析,得出可吸入颗粒物PM10是呼和浩特市近5a春季环境空气出现Ⅲ级(轻微污染)以上污染天气的唯一的首要污染物;在此基础上,对发生在2011年春季(3—5月)内蒙古中西部沙尘天气下,呼和浩特市同期首要空气污染物的变化做了分析,以期对今后呼和浩特市空气质量预报能提供一些参考。     

乌鲁木齐市降水对大气污染的影响

根据2002—2003年乌鲁木齐市SO2、NO2、PM10的日平均浓度和日降水量分析了乌鲁木齐市降水对3种大气污染物的湿清除能力。分析表明大雨对SO2和PM10的湿清除能力大于小雨,而小雨大于中雨。中雪对SO2和PM10的湿清除能力大于大雪,而大雪大于小雪。小量以上降水(降雨和降雪)对NO2的湿清除能力基本相当。微雨对3种大气污染物具有湿清除能力,而微雪使3种大气污染物的浓度增加。     

汾渭平原CUACE模式空气质量预报性能的检验订正及环境评估

利用2019年1—6月地面环境监测资料和PM_2.5气象条件评估指数，结合滚动偏差订正方法，对汾渭平原CUACE空气质量预报产品进行了检验订正，并对气象条件和污染减排影响进行了评估。结果表明：CUACE模式对空气质量指数(AQI)、PM_2.5和SO₂浓度预报值较接近观测值，PM₁₀、CO和NO₂预报值小于观测值，O₃预报值大于观测值；对首要污染物O₃和PM_2.5及重度和严重等级污染的预报的TS评分最高，漏报率和空报率最小，预报偏差最接近1；滚动偏差订正方法对改善CUACE空气质量预报效果较为明显，尤其是对PM₁₀、O₃和NO₂改善最为明显；汾渭平原2019年上半年气象条件变化使PM_2.5浓度较2018年同期和过去5年同期分别上升了18.26%和11.18%，减排措施使PM_2.5浓度较2018年同期和过去5年...     

珠江三角洲空气质量现状及特征

利用2000～2006年常规监测资料,对珠江三角洲地区二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）和可吸入颗粒物（PM10）的现状水平、污染特征、地区差异及演变趋势,进行数理统计的综合分析。结果表明,该地区空气质量总体稳定,不同城市之间空气质量存在显著差异,首要大气污染物各有不同,空气质量具有明显的月变化特征,于季空气质量明显劣于雨季。     

乌海市空气污染浓度的时间分布特征分析

利用2005—2007年乌海市区大气中SO2、NO2、PM10浓度的实测数据,分析了乌海市大气污染物的时间分布特征,分析结果表明：乌海市首要污染物是PM10,其次是SO2;从2005—2007年日平均值看：SO2、PM10呈下降趋势,NO2略呈上升趋势。SO2、NO2、PM10的浓度都有明显的季节变化。     

丽水空气污染物时序特征及与气象条件的关系研究

利用丽水2012年9月—2014年3月主要空气污染物浓度和气象数据,分析丽水空气污染物构成及其与气象因子的相关性。分析结果表明:丽水空气质量优良率约80%,高频首要污染物依次为PM2.5、O38、PM10、NO2;各污染物浓度分布的时间、季节特征明显:早晚高峰时段污染物浓度普遍偏高,冬季—初春是一年中污染较重季节,尤其春节期间PM和SO2浓度急剧上升。各主要污染物质浓度随气象因子的变化各有特点:CO在气温较高、晴朗微风、高层层结稳定的天气条件下浓度较高;NO2在气温适中、湿度较大且无明显降水时浓度较高;SO2则在气温适中、湿度较小、晴朗微风的天气条件下浓度较高;O3则在高温干燥天气时浓度较高;PM在干燥、气温较低、连续晴朗、微风、高层层结稳定时浓度较高。     

Particulate matter trends and quantification of the spring sand-dust contribution in Hohhot,Inner Mongolia,from 2013 to 2017

2013年9月国务院颁布了《大气污染防治行动计划》.研究其实施前后呼和浩特市大气污染物浓度变化及及原因;同时,分析了春季沙尘天气对于呼和浩特市大气环境颗粒物浓度的定量影响.结果表明:呼和浩特市大气环境质量持续改善,但大气污染物浓度仍然较高.PM2.5和PM10年均浓度分别超过国家二级标准22.9％和35.7％;2013-2017年春季PM2.5和PM10浓度降幅较大,沙尘天气对呼和浩特市PM2.5,PM10,和TSP浓度的绝对贡献范围分别在0.6-5.2μg m-3,9.0-16.9 μg m-3和 14.7-30.0 μg m-3.