郑州市主要污染物污染特征及污染趋势分析

选用郑州市城郊7个代表站2006年可吸入颗粒物PM10、二氧化硫和二氧化氮等主要污染物逐日浓度监测资料,分析了郑州市这3种主要空气污染物的时空分布特征及其与气象条件的相关性,并利用2001-2006年均浓度资料分析了主要污染物浓度的变化趋势。     

太原地区主要污染物污染的气象特征

选用2002年太原地区6个环境监测站主要污染物逐时浓度监测资料和山西省观象台逐时的气象观测资料,系统的统计分析了太原地区主要污染物浓度的时空分布特征,其中包括SO2和可吸入颗粒物PM10平均浓度的逐月变化、采暖期和非采暖期平均浓度的逐时变化,以及主要污染物浓度与地面常规气象要素的相关性。揭示了各代表站主要污染物污染的年、日变化趋势、采暖期和非采暖期日变化的差异,并分析了春季大风天气时PM10与SO2污染浓度的变化特征。     

郑州市区环境空气污染趋势分析

以2003年郑州市环境空气污染的主要监测指标为依据,分析了郑州市空气污染现状,并根据1994～2003年10年来的监测数据,对空气污染特征和污染趋势进行了分析,结论是郑州市空气污染在近10年呈下降趋势.     

郑州市区环境空气污染趋势分析

以2003年郑州市环境空气污染的主要监测指标为依据,分析了郑州市空气污染现状,并根据1994~2003年10年来的监测数据,对空气污染特征和污染趋势进行了分析,结论是:郑州市空气污染在近10年呈下降趋势。     

2013—2015年廊坊市连续重污染条件下的气象要素和污染物特征

通过综合运用micaps、自动站等气象资料,以及环境监测污染物浓度和AQI指数等资料,对2013—2015年廊坊市的连续重污染天气进行了分析,并细致分析探讨了在空气达到重污染背景下,气温、风向、风速、相对湿度等气象要素和多种空气污染物指数的分布特征。结果表明:(1)连续重污染具有明显的季节性特点,秋季开始出现,冬季达到顶峰,随着次年春季的到来逐渐减少至消失;(2)连续重污染的出现将导致气温升高,此时风向多为西南风—西风和偏东风,平均风速以0.3~1.5m·s^(-1)为主,最大风速多在1.6~3.3m·s^(-1)之间,相对湿度以60%~70%为最高发区间;(3)连续重污染天气的首要污染物为PM_(2.5)或PM_(10),其中以PM_(2.5)为主,比例高达94.3%,且呈逐年小幅下降趋势;(4)CO和SO_2浓度变化与采暖期污染物排放关系密切;(5)5月出现的连续重污染较少,且由大风沙尘天气造成。     

近10年辽阳市大气环境质量及污染趋势分析

通过近10 a大气污染物的监测数据,分析了辽阳市采暖期与非采暖期大气环境中污染物的变化情况。结果表明:采暖期污染物超标及近年来超标趋势加快是由于燃煤增加、气象条件不利和机动车增加等原因所致,并据此提出了扩大集中供暖面积、推广新的供暖方式、加大机动车尾气治理等防治对策。     

2010年太原空气污染物特征及环流形势

利用太原市2010年6个环境监测站SO2、NO2、PM10的逐日监测资料和MICAPS、自动站逐日资料，应用统计方法分析了太原市污染物的时空分布特征，并分析了污染严重时期的大气环流形势特点。结果表明：随着城市工业结构变化、集中供暖布局改变、以及住宅小区建设，PM10。已不再是首要污染物，3种污染物的时空分布特征均发生了明显变化；大气结构对污染物扩散的影响也呈现复杂化的特点。     

彭州市大气污染物浓度变化特征研究

本文利用2017年彭州市大气污染物(SO₂、NO₂、O₃、CO、PM₁₀、PM_2.5)小时浓度数据并结合地面气象观测资料,统计分析了该地区大气污染物浓度的演变规律及影响因素。结果表明：该地区细粒子(PM₁₀和PM_2.5)污染较为严重,O₃次之,其它污染物浓度水平则低于国家新二级标准限值。观测期间,各污染物浓度表现出明显的日变化与季节变化,其中SO₂、O₃呈单峰型日变化,NO₂、CO和细粒子则呈双峰型日变化;污染物浓度的季节变化基本表现为冬高夏低、春秋次之的变化特征(O₃为夏高冬低),并且固态污染物(PM₁₀、PM_2.5)与气态污染物(NO₂、CO)之间有显著的相关性。在污染物浓度与气象要素相关性分析中表明,湿度对于污染物浓度的影响整体上要弱于温度和风速,除了O₃与温度、风速呈正相关外,其它污染物与两者均呈负相关。除此以外,风向对于当地各种大气污染物的积累与清除也有直接的影响。     

室内空气污染及其控制

在介绍城市室内空气污染的现状、空气污染物的主要来源种类及其对人体健康造成危害的基础上,对目前常用的控制室内空气污染、改善室内空气质量的方法进行了对比分析,并提出了一些建设性意见。     

室内空气污染及其控制

在介绍城市室内空气污染的现状、空气污染物的主要来源种类及其对人体健康造成危害的基础上,对目前常用的控制室内空气污染、改善室内空气质量的方法进行了对比分析,并提出了一些建设性意见.     

兰州市2000年污染源分担率分布特征分析

利用 2 0 0 0年兰州市城区 1km 1km网络化污染源的调查资料 ,对每一网格内影响该市的大气污染源排放量进行了分担率计算 ,结果表明 :兰州城区污染物排放量分担率呈“区域”状连片分布 ,分担率分布广 ,影响范围大 ,从整体看 ,分担率分布出现了 3个中心 ,分别出现在西固电厂南部、城关区铁路局和七里河西站一带 ,与地形走向 ,人口密度分布相一致。     

大气污染物浓度变化的非线性特征分析

研究了大气污染物浓度变化的非线性动力学特征,首次详细考察了污染物浓度时间序列的谱分布、结构函数、自相关函数、时间变化曲线的分数维、相空间中吸引子的关联维及最大Lyapunov指数.此外,当前在国际上得到广泛应用的小波分析方法也能对揭示污染物浓度变化的非线性特征提供很好的帮助.     

郑州市大雾气候特点及一次个例分析

为了了解近20 a郑州市大雾的时空变化特征,根据1980-2005年郑州市大雾观测记录,统计分析了这一时期郑州市大雾的变化特点及产生大雾时的气象要素特征;并利用河南省地面和探空观测资料以及NCEP1°×1°再分析资料,从要素场、大气稳定度等方面,对2007年12月25-27日郑州市大雾形成原因进行了分析.结果表明:郑州市年雾日数呈下降趋势,每月都可以出现大雾,但12月最多,6月最少.降水后较大的相对湿度、稳定的大气层结以及近地层较小风速等是大雾形成的必要条件.     

广西5个主要极端降水指数变化趋势分析

利用广西80个气象站1961～2010年的逐日降水量资料,运用线性倾向估计、M-K突变检验等方法分析了广西5个主要极端降水指数在时间、空间上的变化趋势及其差异。结果表明:(1)广西强降水阈值、强降水比例和日降水强度增加趋势显著;大部分台站也呈增加趋势,部分台站增加趋势明显。(2)强降水日数、最大5日降水量变化趋势不明显,但年际间变化较大;各台站也无明显变化趋势。(3)强降水阈值、强降水比例和日降水强度90年代初发生了突变,强降水日数和最大5日降水量未出现突变。     

聊城市近30年来降水变化特征及趋势分析

利用1971-2000年聊城市8个气象站降水资料，分析了自然降水的宏观特征与变化趋势，并分别统计了各类天气系统对降水的影响；在此基础上进一步研究了各类降水云系的时空分布特征及与降水的关系。结果表明：聊城市30年来降水总体呈下降趋势，降水局地差异明显。近10年降水有所增加的主要原因是气旋活动增加、积云类对流性降水加强。     

川北绵阳地区降水量的时空分布特征及变化趋势

选用四川省绵阳地区8个台站1959~2005年日降水资料,采用经验正交函数分解法和连续功率谱分析等方法分析了绵阳地区年降水量的时空分布特征及变化趋势,结果表明,绵阳地区年降水量的空间分布不均匀,局地差异大,主要表现为3种分布型:①区域一致型;②东南—西北型;③中部型。绵阳地区的年降水量呈整体下降趋势,但降水剧烈程度加大,同时东南—西北分布型在加剧;功率谱分析发现,绵阳年降水量的变化具有2.9年和6.7年的显著变化周期;绵阳地区各站的年降水和不同等级降水的降水量和降水日数大致呈不同程度的下降趋势和减少趋势,但不同站点暴雨以上量级的降水量和降水日数变化特征又有所不同;绵阳地区区域平均年降水量呈减少趋势主要是由于雨季降水量和降水日数均出现减少趋势造成的。     

2014年京津冀空气污染时空分布特征及主要成因分析

为进一步了解京津冀区域空气污染状况与工业排放、气象条件的相互关系,运用统计分析方法,使用环保部2014年空气质量日报数据对京津冀地区13个城市空气质量指数(Air Quality Index,简称AQI)、首要污染物的时空分布特征进行了分析,并与各城市的城市建设、经济发展、工业排放及相应时段主要气象因子的影响进行了对比分析。结果表明:总体上,2014年京津冀地区空气质量呈北优南劣分布,即北部优于中部、中部优于南部。京津冀地区空气质量以良和轻度污染的天数居多,其中位于北部的张家口、承德和秦皇岛3市空气质量最好,优良的天数达到67%~86%;北京、天津的占46%,保定、衡水和邢台的仅占23%。各城市AQI具有相似的季节变化特征,12月AQI值最大,9月份达到最小,10月份起AQI开始回升。各市首要污染物1—3月、7月、9—12月以PM2.5为主,4、5月以PM10和PM2.5为主,6、8月以O3为主。影响京津冀地区的首要污染物来源不同,北京市、河北省分别以机动车尾气排放和燃煤排放为主,天津以工业二氧化硫排放及燃煤影响显著。各地空气质量的首要污染物多为原地生成。秋冬季节空气污染加重与燃煤用量加大、静稳天气增多关系密切;而春夏季节空气污染减轻依赖于风力加大、降水频繁、大气不稳定等气象因素。机动车尾气、工业排放、燃煤排放、人口数量等因素与空气污染关系密切,气象条件（风、雨、不稳定大气层结等）对空气污染扩散起着重要作用。