山西阳泉空气污染特征及其与气象要素的相关性分析

为了研究阳泉市大气污染物排放特征及大气污染指数(API)与气象要素的相关性,利用2007～2011年山西省阳泉市的SO2、NO2、PM10浓度资料及地面气象观测资料,采用相关系数和逐步回归方法对其进行研究.结果表明,2007～2011年,阳泉地区首要污染物为SO2和PM10,污染物及大气污染指数呈U型分布特征,区域差异大,冬春季和夏秋季有显著不同,冬春季污染浓度明显大于夏秋季,分季节利用气象要素建立的大气污染回归模型通过了显著性检验,能较好地预报污染物浓度的变化和提供空气质量的预报服务信息,研究结果对阳泉地区的污染防治及环境气象服务有重要的意义.     

葫芦岛市空气质量分析及其与暴雨的关系

针对暴雨对空气质量的影响的问题,结合葫芦岛市环境监测中心站2010年市区空气质量逐日监测资料与葫芦岛市气象局气象观测资料,采用空气污染指数和空气质量指数法,分析了葫芦岛市空气质量时间分布特征及其与暴雨的关系。结果表明,在影响葫芦岛市空气质量的主要3种污染物——二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)和可吸入颗粒物(PM10)中PM10为首要污染物;3种污染物变化趋势基本一致,都是夏季污染最轻,冬季污染最重,春秋两季居中;暴雨与污染物浓度变化有着密切的关系,4次暴雨过程所在日3种污染物浓度都较低,且在强降水过后第一天污染物浓度继续降低。     

烟花爆竹燃放对西安环境空气质量影响的个例分析

利用西安城郊PM2.5、PM10、SO2、NO2等污染物逐小时浓度和常规气象观测资料,通过分析2014年春节期间大气环流形势、近地面大气层温度等要素及空气质量浓度的时空变化特征,讨论了烟花爆竹燃放对环境空气的影响。结果表明:2014年春节期间西安高空受西北气流控制,地面处于低压中心,等压线稀疏,风力较弱;近地面大气连续4天出现平均高度980 m的接地逆温,低空受东北气流控制,气象条件非常稳定;燃放烟花爆竹产生的特征污染物主要有PM2.5、PM10、SO2和CO等,PM2.5、PM10和SO2在除夕集中燃放时达到浓度最高值,分别是前期稳定状态下平均值的1.5、1.84和1.17倍;燃放烟花爆竹对PM10浓度的影响最大,其次为PM2.5;冷空气作用对粒径较小的PM2.5清除效果较好。     

成都市冬季重污染日气象条件成因分析及预报

本文通过对成都10个重污染日进行天气学分析,将污染浓度与气象要素进行聚类、研究了重污染日形成原因及污染浓度与气象要素的关系。在此基础上,建立了SO_2、TSP日平均浓度分级预报方程。     

娘子关泉域径流-排泄区岩溶水污染特征及成因分析

娘子关泉域径流-排泄区主要分布于山西省阳泉市,泉域内岩溶水是阳泉市重要的供水水源。分析评价了泉域径流-排泄区水质变化,结果显示岩溶水污染严重,主要污染物为SO2-₄、总硬度、TDS。岩溶水中SO2-₄的浓度来源对判别总硬度和TDS的污染源具有指示性意义,应用硫同位素(34S)计算表明采煤是岩溶水水质污染的重要原因。与2003年水质对比,地表水和岩溶水中SO2-₄来自煤系硫的比重都有所增加,尤其以岩溶水排泄区的增长速率最大。      

京津冀地区空气质量时空分布特征及其相关性分析

随着城市化的发展,伴随而来的空气质量问题已成为众多环境问题中被广泛讨论与关注的话题。为深入了解空气质量形成机理、探讨空气污染因子的分布特征,以2015年全国监测站点空气质量数据为基础,提取京津冀地区空气质量数据,从时间、空间、时空变化3个角度出发,研究NO2、SO2、PM2.5、CO、O3、PM10六种空气污染因子以及空气质量指数(AQI)的时空分布特征,并分析各个污染因子之间以及与AQI的相关性。分析结果表明:京津冀地区空气质量时空分布特征差异较大,北部地区AQI明显低于南部地区,夏秋两季空气质量普遍好于春冬两季;AQI与NO2、PM2.5、CO呈明显正相关,与O3呈不明显的负相关,O3与AQI相关性较小。分析结果可为京津冀地区空气质量的防控与预测提供理论基础。     

重庆市空气污染预报

本文通过分析近十年来冬季的污染监测资料,TSP与气系条件的关系,提炼出影响大气污染物扩散的若干气象、污染因子,建立了以TSP为预报对象的多元回归预报方程和自回归预报方程,制作污染浓度预报,获得了满意的结果。     

北京市细颗粒物时空分布及与呼吸系统疾病相关分析

细颗粒物(PM2.5)即粒径小于2.5μm的可吸入颗粒物[1],是当今中国城市大气污染的首要污染物。本研究以北京市为例,选取北京市2010年至2012年三年内采暖期与非采暖期两个不同时期的细颗粒物(PM0.3,PM0.5,PM1)实测数据,及同时期北京市患呼吸系统疾病人数数据,运用地统计的空间分析方法,对获取数据进行空间化及插值研究。通过偏相关分析法对北京市细颗粒物浓度与患呼吸系统疾病人数数据进行相关分析。得出以下主要结论:①细颗粒物的空间变化明显,2010年、2011年及2012年细颗粒物浓度整体呈上升趋势,2012年三种粒径细颗粒物浓度整体高于2010年与2011年。②不同粒径的细颗粒物,对呼吸疾病的影响程度不同:在0.3μm,0.5μm与1μm三种粒径的细颗粒物中,PM1对呼吸系统疾病影响最大,偏相关系数达到0.785。     

城市大气污染扩散GIS模拟分析--以福州市为例

以福州市为例,分析了GIS在环境模型研究中的主要应用范围;剖析了GIS与环境模型结合的三种层次。在 GIS技术支持下建立了城市点源和线源大气污染扩散模型,采用大气污染扩散模型与GIS的嵌入式的紧密集成技术,进行福州市大气污染扩散模拟,直接采用等值线的方式表达大气污染物在不同气象条件下空间分布模拟结果, 为城市大气污染源的管理和时空模拟提供了一个良好的可视化分析环境。模拟结果表明:2000年福州市区工业路附近区域与福新路附近区域出现SO2高浓度;湖东路、八一七路、福新路、六一北路围成区域出现NOx高浓度,为机动车污染严重的区域。污染物浓度分布与污染源的空间分布和排放量密切相关。     

2012年成都市PM10污染与地面气象条件的相关性分析

为了解2012年成都市PM10浓度分布情况及其与地面气象条件的相关性,通过分析2012年PM10浓度的分布情况,选取了13次污染过程,并对这些过程中的地面气象要素情况进行分析。结果表明,PM10浓度呈波状分布,其中3月和11月分别达到峰值,7月为全年最低;过程期间各变量具有以下特征:PM10浓度与温度呈正相关,与气压呈负相关,当有降温升压时PM10浓度减小;24小时变压变温都较小,表明天气较稳定;地面风速小,普遍小于2m/s,且主要为弱偏西偏北风,而当风速增大时有利于PM10的扩散;低能见度与较大的相对湿度对应较好,二者有明显的负相关。