汾渭平原东部运城市空气污染变化特征及其气象因素影响分析

本文综合利用2015—2020年地面气象观测资料、欧洲中心ERA5再分析资料及大气环境监测数据，分析了汾渭平原东部运城市污染物浓度的变化特征以及与天气形势和气象要素的关系。结果表明：①2015—2020年期间运城市PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO 5种污染物年平均浓度呈下降趋势，而O3浓度呈上升趋势；②冬季和夏季空气质量相对较差，首要污染物分别是PM2.5和O3，边界层高度的变化与近地层风向风速、污染物浓度的关系密切，冬季（夏季）PM2.5（O3）污染较重时边界层高度较低（较高），以东北风（东南风）为主，风速偏小（偏大）；③最后利用自组织映射神经网络（SOM）算法分别对冬夏925 hPa位势高度场进行天气分型并开展不同天气形势下污染物浓度与气象要素的变化对比研究，发现冬季污染时以静稳天气为主，低层弱东北风将污染物输送至运城市，而夏季O3污染较重时受热低压形势控制，利于O3前体物汇合，太阳辐射较强时O3浓度较高。     

青岛市雾和城市空气质量的特征及其相关关系

基于2006—2012年青岛市区雾日数和同一时期市区8个环境监测站SO2、NO2及PM10 3种污染物浓度的监测资料,统计分析青岛市区雾日和空气质量特征,揭示青岛夏季海雾和冬季陆雾对城市空气质量的影响差异。分析结果表明,青岛市区年平均雾日55天,海雾日数占总雾日数的58%,6、7月是海雾高发期。青岛市年平均污染日数为30天,空气污染主要出现在冬、春两季,首要污染物为PM10。随着城市化进程,NO2质量浓度呈明显递增趋势,SO2年平均浓度是逐年下降的趋势。雾天气背景下常伴随着不同程度的空气污染,冬季大雾天气3种污染物浓度均显著高于夏季海雾天气污染物浓度。     

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。     

北京郊区夏季PM2.5和黑碳气溶胶的观测资料分析

城市近郊常受到城区污染物扩散和输送的影响,2010年7月21日至8月6日利用β射线颗粒物连续监测仪和黑碳仪对北京西北郊区PM25和黑碳气溶胶（BC）进行了连续观测。结果表明,北京西北郊区夏季PM25和BC的质量浓度分别是(13316±8164)、(289±162) μg/m3。受明显的山谷风的影响,来自观测点东南方的城区的气流使PM25和BC浓度升高,来自观测点西北方向的风则使PM25和BC浓度降低。受局地排放、区域输送和气象条件的共同影响,郊区的PM25和BC浓度表现出明显日变化特征,二者浓度在上午、傍晚和夜间显著上升。     

基于WRF模式的兰州秋冬季大气污染预报模型研究

随着城市化进程的加快,城市大气环境问题成为人们关注的热点问题之一。诸多研究表明,特殊气象条件是造成城市大气污染事件的主要因子之一。本文利用WRF模式模拟得到的高时空分辨率气象场,结合污染物浓度监测数据,分析了风速、稳定能量、Froude数、边界层高度、位温递减率、输送指数和梯度理查森数与兰州大气污染物浓度的关系,并根据WRF的模拟要素建立了污染物浓度与气象影响因子的回归方程。研究发现,兰州城区边界层高度和位温递减率与大气污染物浓度的相关系数高,NO2与气象影响因子的相关性较PM10好。建立的回归方程对NO2的模拟效果好于对PM10的模拟效果,其对城区污染物浓度的模拟效果好于郊区。通过与不同地区空气质量数值模式模拟效果对比,结果表明：回归方程对污染物的模拟效果与数值模式模拟效果相当,甚至好于部分地区空气质量数值模式的模拟效果。因此,该研究方法为我国城市空气质量预报和大气污染研究提供了科学依据。     

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。     

2014-2017年成都市大气污染特征分析

利用2014年5月~2017年12月的成都市环境空气质量监测资料,分析了成都市空气污染情况及污染物浓度时空变化特征。结果表明:成都市空气质量以优良天气为主,市区的首要污染物以PM2.5为主,郊区以O3为主;灵岩寺监测点的PM2.5,PM10,NO2和CO四种污染物的质量浓度低于成都市区各监测点,O3的质量浓度高于成都市区各监测点,SO2的质量浓度值与成都市区各监测点相差不大;成都市各监测站点六种污染物质量浓度具有明显的年际变化、季节变化、月变化和日变化趋势,且成都市区各监测点的变化趋势比较一致。     

2006-2017年成都地区酸雨变化特征及趋势分析

利用成都地区温江、简阳两个酸雨观测站2006—2017年的历史酸雨观测资料，结合主要大气污染物浓度数据以及降水量、风等地面气象要素，分析成都地区的酸雨变化特征及趋势。研究结果表明：温江站多年平均pH值为4.74，酸雨频率为51.6%，简阳站多年平均pH值为5.64，酸雨频率为27.2%，酸雨频率在地理区域上分布呈现不均一性；降水pH值和电导率(K)季节变化特征显著，降水pH值夏季最高，冬季最低，而降水K值则相反，夏季最小，冬季最大；近年来酸雨年变化有年平均pH值上升、酸雨频率下降和强度减弱趋势特征，年平均K值减小规律明显：温江K值以每年约3.5 μS〖DK〗·cm-1〖DK〗·a-1的速率下降，简阳以每年约3.7 μS〖DK〗·cm-1〖DK〗·a-1的速率下降；降水pH值与大气污染物SO2、NO2的负相关较为明显，相关系数为-0.488，硫氧化物对酸雨污染贡献逐渐减小；降水K值和大气主要污染物有较强的正相关，相关系数为0.657，与PM10、PM2.5相关性好于与SO2、NO2，近地层大气污染颗粒物浓度对降水K值影响较大；降水pH值与降水量级的变化不明显,但降水量越大其K值越小，且随平均风速的增大降水pH值相对偏大而K值偏小。     

2005年南京市PM10浓度时间序列分析

根据南京市2005年的PM10日均浓度和气象观测资料,利用Matlab小波分析工具,对PM10浓度的年时间序列进行分析,得出了该地区PM10日均浓度的变化规律：2—5月较大,6—9月较小,10—12月较大;并且全年共有5个突变点。结合HYSPLIT-4污染扩散模式,对污染源进行追踪,结果表明：造成南京市大气污染主要有局地污染物的排放和外来污染物的输送两种类型;在垂直方向上,污染物的长距离输送一直稳定在低层。     

一次低能见度事件中大气颗粒物的微物理特征

利用合肥地区高时间分辨率观测资料对2013年1月13-15日一次低能见度事件中大气颗粒物变化进行分析,依据能见度、相对湿度和PM2.5浓度将过程划分为轻雾、霾、雾3个阶段,进而研究不同阶段大气颗粒物的微物理特征。结果表明：这次低能见度事件经历了“轻雾—霾—轻雾—雾—轻雾—雾—轻雾”的阶段转换过程。整个过程PM2.5/PM10和PM1/PM2.5与能见度呈负相关关系,雾阶段PM2.5/PM10大,细颗粒物积聚程度较快;而轻雾和霾阶段PM2.5/PM10小且离散程度大,粗颗粒物生成速度较快。不同阶段的颗粒物谱分布存在较大差异,轻雾和霾阶段的细颗粒物数浓度、表面积浓度和体积浓度谱形相似;雾阶段对不同粒径尺度的颗粒物数浓度、表面积浓度和体积浓度均有沉降作用,雾过程持续时间越长,对颗粒物的沉降作用越强。     

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。     

2018年春季西北五省省会城市大气质量与健康风险评价

城市大气污染及其引起的健康效应一直是关注的热点。本研究对2018年春季西北五省省会城市PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO和O3浓度数据进行了系统分析,并采用美国环境保护署(United States Envi‐ronmental Protection Agency,USEPA)推荐的健康风险评价模型评估了PM2.5、PM10、SO2和NO2的健康风险。结果表明:PM2.5和PM10为主要超标污染物。除乌鲁木齐市(该市PM10春季平均质量浓度亦超标)外,其余四个城市PM2.5和PM10的春季平均质量浓度均超过国家二级标准。各城市SO2、NO2、O3和CO的污染水平较低。2018年春季各城市空气质量以良好至轻度污染为主。各城市人群PM2.5和PM10的春季健康风险均在USEPA规定的可接受风险范围内。SO2和NO2的健康风险均未超过瑞典、荷兰等国推荐的可接受风险值。SO2和NO2对老人产生的健康风险最小,儿童最大,儿童为较敏感受体。儿童(<6岁)SO2/NO2的春季健康风险约是成人(18~60岁)的1.2/1.3倍,是60岁以上人群的1.7/1.8倍。不同性别及年龄阶段人群SO2和NO2的健康风险存在差异,6~17岁人群和60岁以上老人的健康风险有女性>男性的特点,6岁以下儿童与18~60岁成人的健康风险则表现为男性>女性。     

南京SO2、NO2和PM10变化特征及其与气象条件的关系

利用南京市2002—2006年大气监测资料,分析了南京市大气中SO2、NO2、PM10年变化趋势及月季规律,评价了南京市空气质量状况。结果表明:5a来,SO2质量浓度呈显著上升趋势,NO2质量浓度缓慢上升,PM10质量浓度明显下降;南京市首要污染物是PM10,SO2、NO2污染较轻;3种污染物质量浓度均以夏季最低。进一步研究不同气象条件下污染物质量浓度发现,污染物质量浓度与风速反相关,且东南风时浓度最高;降水对污染物有清除作用;雾、霾天气下污染加剧;气象能见度与PM10、NO2的质量浓度反相关;污染物有明显的"周末效应",周末质量浓度值较低。     

南京SO_2、NO_2和PM_(10)变化特征及其与气象条件的关系

利用南京市2002—2006年大气监测资料,分析了南京市大气中SO2、NO2、PM10年变化趋势及月季规律,评价了南京市空气质量状况。结果表明:5a来,SO2质量浓度呈显著上升趋势,NO2质量浓度缓慢上升,PM10质量浓度明显下降;南京市首要污染物是PM10,SO2、NO2污染较轻;3种污染物质量浓度均以夏季最低。进一步研究不同气象条件下污染物质量浓度发现,污染物质量浓度与风速反相关,且东南风时浓度最高;降水对污染物有清除作用;雾、霾天气下污染加剧;气象能见度与PM10、NO2的质量浓度反相关;污染物有明显的"周末效应",周末质量浓度值较低。     

陕西关中地区大气环境承载力研究

以陕西省关中地区大气环境中SO2和PM10作为评估对象进行大气环境承载力研究,基于关中5市共46个地面气象台站的逐时气象观测资料和2010—2013年污染物排放资料,采用烟云足迹分析法计算了各市2010—2013年环境容量系数A值和SO2、PM10大气环境承载力的时空分布状况。结果表明:关中地区5市中铜川和咸阳的A值相对最大,渭南、宝鸡、西安的A值较小,且呈现出逐年下降的趋势。2010—2013年关中地区SO2环境承载力已无余额,PM10环境承载力仍有余额。SO2环境承载力西安市和渭南市4年均无余额,其他市均有余额且呈逐年上升趋势;PM10环境承载力除渭南市2013年无余额外,其他市4年均有余额且年际变化较为平稳。     

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...     

边界层臭氧浓度变化特征及相关因子分析

根据广州市城区麓湖、郊区花都测站的2004年污染物监测数据和气象资料,采用统计分析软件SPSS和Excel分析了广州市臭氧浓度的时间变化特征,包括臭氧浓度的年季变化、周变化及日变化特征,并分析了O3与污染物CO、NOx（NO和NO2）、SO2、PM10以及与气象条件之间的相关性。结果表明：广州市臭氧浓度一年出现2个峰值,分别为6月和10月并且郊区浓度大于城区;一周之中最大浓度出现在周末;O3日平均浓度与NOx、NO、CO、相对湿度负相关性较显著,与PM10和气温正相关性较显著;在气温较高、湿度较低的晴朗少云天气时,易造成广州市臭氧的高浓度。     

边界层臭氧浓度变化特征及相关因子分析

根据广州市城区麓湖、郊区花都测站的2004年污染物监测数据和气象资料,采用统计分析软件SPSS和Excel分析了广州市臭氧浓度的时间变化特征,包括臭氧浓度的年季变化、周变化及日变化特征,并分析了O3与污染物CO、NOx(NO和NO2)、SO2、PM10以及与气象条件之间的相关性。结果表明:广州市臭氧浓度一年出现2个峰值,分别为6月和10月并且郊区浓度大于城区;一周之中最大浓度出现在周末;O3日平均浓度与NOx、NO、CO、相对湿度负相关性较显著,与PM10和气温正相关性较显著;在气温较高、湿度较低的晴朗少云天气时,易造成广州市臭氧的高浓度。     

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。