宁波地区气象因素与大气污染对呼吸系统死亡率影响分析

利用2012—2013年宁波地区气象数据、污染物监测数据和呼吸系统死亡数据对大气污染与居民健康的影响情况进行分析。结果表明,2012—2013年宁波环境空气质量达标天数589 d,污染天气142 d,其中111 d首要污染物为PM_(2.5),占污染日数的78.2%,AQI表现为秋冬差、夏季好。气象要素在污染日和非污染日有明显差异,特别是雨日频率,低空风也是影响空气质量的关键因子。宁波地区呼吸系统死亡人数夏季低,秋冬春季高,冬季死亡人数最高,日均22.45人,其次春季,日均16.56人;死亡人数与气压、PM_(10)和PM_(2.5)存在明显正相关,与气温呈负相关;死亡人数对气温响应存在滞后性,秋冬季死亡人数对气温变化响应快速,滞后时间为2～3 d,颗粒物浓度对死亡人数在秋冬季的影响滞后时间有8～9 d,而在春季仅1 d。     

不同SO_2排放情景下PM_(2.5)对NO_x和NH_3的敏感性（英文）

随着大气污染防治计划的实施,我国SO_2排放量从2013年的25.4 Tg下降至2018年的10.5 Tg。SO_2排放的大幅变化是否会影响PM_(2.5)对NO_x和NH_3排放的敏感性尚不清楚。为此,本研究采用GEOSChem全球大气化学传输模式,评估了中国东部不同SO_2排放水平下PM_(2.5)对NO_x和NH_3敏感性的变化。结果表明:2013年, PM_(2.5)对NH_3的敏感性(0.31)比NO_x(0.21)更强。2013～2018年,由于SO_2排放大幅下降, PM_(2.5)对NO_x的敏感性上升至0.33,而对NH_3的敏感性则下降到0.22。因此,在较低的SO_2排放情景下,考虑到PM_(2.5)对NH_3的敏感性降低,进一步消减NO_x排放可能对降低PM_(2.5)浓度有更好的效果。     

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。     

降水对重庆市大气污染物浓度的影响分析

利用2013—2015年逐日沙坪坝气象站气象及临近的环境监测数据,探讨降水对重庆市大气污染物浓度的影响,结果表明:PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2浓度随降水量增加逐渐降低,降低趋势线较为明显,降低幅度为SO_2的 PM_(10)的PM_(2.5)的;NO_2和CO随降水量增加减少趋势不明显;O_3浓度随降水量的增加而逐渐增加。各类大气污染物在不同量级降水量时变化特征有所不同。在降水量小于1 mm时,弱降水的气象条件更有利于污染物的积累,不利于污染的稀释扩散和沉降,空气质量恶化;大于1 mm后,降水对各种大气污染物均有明显的清除作用,清除能力随着降水量级的增加而增大,在降水量大于10mm后湿清除能力明显提升,降水量大于20 mm时湿清除能力最强,粗细颗粒与雨滴碰并效应增加,降水对PM_(10)和PM_(2.5)的湿清除率分别达30%和25%。连续降水时,各季节降水对各类大气污染物的湿清除能力不尽相同:冬季降水对PM_(2.5)湿清除作用最为明显,对其余污染物清除作用从大到小依次为PM_(10)、SO_2、NO_2、CO,而O_3在冬季降水使O_3浓度增加非常明显,通常冬季臭氧浓度相对较低,降水一定程度上使冬季空气质量变好,太阳辐射增加,二次污染物光合作用增强,臭氧浓度也一定程度上增加。     

儿童呼吸系统疾病与气象要素的关系及其预测

利用成都市金牛区妇幼保健院2012年1~12月和2013年7月~2014年6月的儿童呼吸系统疾病病例,与同期气象资料进行统计和分析。结果表明,成都地区儿童呼吸系统疾病具有明显的季节变化,11月和12月为高峰期,8月最少。儿童呼吸系统疾病发病与年龄呈反比,年龄越小,患病的几率越大;男童比女童更易患呼吸系统疾病。儿童呼吸系统疾病与气象要素有紧密的关系,并且气象要素对呼吸系统疾病发病的影响存在较明显的滞后性,冷空气影响是发病人数明显增多的主要原因之一。利用逐步回归法,分四个季节建立了呼吸系统疾病逐日发病人数的预报方程,并进行了等级划分,经预报检验,预报模式具有较好的预报能力。     

2015年上海崇明岛PM2.5和PM10浓度变化特征 及气象因素影响分析

通过对2015年1—12月上海崇明岛崇南地区颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))浓度的连续监测,研究了PM_(2.5)、PM_(10)在不同季节的动态变化特征及与其他因子(SO_2、NO_2、O_3)的相关性,分析了风向风速和降雨对颗粒物浓度的影响。结果表明:崇明岛PM_(2.5)和PM_(10)浓度的季节变化明显,呈现冬季的春季的秋季的夏季的的特征,冬季PM_(2.5)和PM_(10)小时浓度均值分别为0.058 mg/m~3和0.085 mg/m~3,夏季PM_(2.5)和PM_(10)均值分别为0.034 mg/m~3和0.054 mg/m~3。PM_(2.5)和PM_(10)浓度分别与SO_2浓度和NO_2浓度显著正相关,与O_3显著负相关。全年来看,在西南风向时PM_(2.5)和PM_(10)浓度较高,这主要受该方向上游吴淞工业区、宝钢、石洞口电厂、罗店工业区等工业排放影响;从高浓度颗粒物(PM_(2.5)质量浓度≥0.115 mg/m~3)来向看,北和西北风向时出现高浓度颗粒物的频率最高,这主要是受到我国北方采暖季大气颗粒物输送过程对崇明岛区域的脉冲式污染影响所致;PM_(2.5)、PM_(10)实时浓度与相应的风速呈显著负相关。降雨量大于5 mm或持续3 h及以上的连续降雨对大气颗粒物起到显著的湿清除作用,降雨后PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度分别降低了68.0%和66.9%,降雨时和雨后PM_(2.5)浓度为0.025～0.033 mg/m~3,均低于我国环境空气PM_(2.5)的一级浓度限值。     

宁波市大气混合层厚度变化特征及其与空气污染的关系

基于2001—2014年宁波市每日4个时次(02时、08时、14时、20时)的常规气象观测资料和同期宁波市环保局空气污染物(SO_2、NO_2、PM_(10))浓度的日监测数据,采用最小二乘曲线拟合法计算了2001—2014年宁波市大气混合层厚度,并分析了大气混合层厚度的时间变化特征及其与空气污染的关系。结果表明:2001—2014年宁波市年平均大气混合层厚度波动变化明显,大气混合层厚度极大值和极小值分别出现在2004年、2007年,分别为866.1 m和746.1 m。水平风速对宁波市大气混合层厚度的影响较大。春季和7月、8月宁波市大气混合层厚度较大,秋季和冬季大气混合层厚度较小,而6月大气混合层厚度最小。大气混合层厚度在中午达最大值,夜间达最小值,大气混合层位于500.0—1200.0 m高度的出现频率最高。随着大气混合层厚度增大,污染物浓度被稀释。夏季,大气混合层厚度对PM_(10)、SO_2和NO_2浓度的调节能力较强。由于输入性污染的影响,冬季PM_(10)与SO_2浓度的极大值明显高于夏季,同时大气混合层厚度的变化对PM_(10)和SO_2浓度的增减效应比夏季明显削弱,但对NO_2浓度的影响较小。另外,当大气混合层厚度位于500.0—1200.0 m高度时,在同一大气混合层厚度下,同一污染物浓度的变化范围较大。     

武汉市空气质量状况与气象条件的关系

基于2013年武汉市环境监测数据和气象要素资料,分析该市空气质量状况与气象条件的关系。结果表明,武汉市全年平均空气质量指数(AQI)为135,良和轻度污染所占比例分别为35%和30%。雾天、霾天、晴天、雨天四种天气条件下,6种污染物(SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(2.5)和PM_(10))浓度值基本上为雾天最高、霾天次之、晴天再次之、雨天最低,雾天00—08时污染物浓度明显高于其他天气条件;PM_(2.5)浓度与降水量的相关性较差,中雨量级时,降水对污染物的清除作用显著,PM_(2.5)浓度下降明显,当日降水量小于1 mm时,PM_(2.5)浓度略有上升,平均上升1.3μg·m~(-3)左右,这与微量降水的大气增湿作用有关;PM_(2.5)浓度变化与相对湿度(RH)和风速的关系较明显,其相关系数分别为0.87和-0.72,当RH70%且每增加10%时,PM_(2.5)浓度增加10μg·m~(-3)左右;静风和风速很大时,污染物浓度相对较高,东南风影响下PM_(2.5)浓度在四季均较高,而秋、冬季在西北风影响下PM_(2.5)浓度最高;PM_(2.5)浓度主要增长阶段以正变温、负变压为主。     

气象要素对南京市呼吸系统疾病的影响研究

利用2007—2012年南京市逐日气象资料和同期某三甲医院呼吸系统疾病逐日急诊和门诊就诊人数资料,采用常规统计方法,分析了主要气象要素与疾病就诊人数的关系,揭示了气象条件对人群呼吸系统疾病的影响程度,为当地居民防病养生提供气象指导。结果表明:呼吸系统疾病发病与气象要素之间存在1~2 d的滞后效应,且与日平均气温、日最高气温和日最低气温的相关最显著,尤其当平均气温低于0℃时,全人群就诊人数明显增加;此外,当寒潮过程发生时,全人群和老年人(65岁)就诊人数增加率分别为35%和53%,且表现出1 d的滞后性;与之相比,儿童(6岁)就诊人数没有表现出滞后效应,寒潮结束当日,就诊人数增加了2倍以上。     

降雨天气对大气污染物浓度的影响分析

利用2014—2016年的中国气象局地面观测资料和中国环境保护部公布的6种大气污染物浓度数据,对降雨天气前后的大气污染物浓度变化进行分析。结果表明:在京津冀、长三角和珠三角区域,降雨天气后6种大气污染物浓度降低的时次约占43%—60%,其中PM_(10)浓度降低最为明显,PM_(2.5)、O_3、SO_2和NO_2次之,最不明显的是CO。一般而言,降水天气前大气污染物浓度越高,降雨后浓度降低的时次所占比例越大,浓度降低值也越大,但当降雨天气前大气污染物浓度较低时,降雨天气后浓度升高的个例也很多,约占21%—61%。京津冀地区由于平均大气污染物浓度较高,降水天气对大气污染浓度的降低效果比长三角和珠三角地区更明显。对于大多数降雨时次,小时降水量越大,大气污染物浓度降低的时次所占比例越大,但浓度降低值反而越小。例外的是,小时雨强大于10 mm的降雨后,京津冀地区的O_3和SO_2浓度以及长三角地区的PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2浓度降低程度不如小时雨强小于10 mm时;而珠三角地区的NO_2和O_3在降雨后的浓度变化对小时雨强不敏感。在京津冀地区,降雨天气对较大浓度的O_3清除作用非常明显。在长三角和珠三角地区,降雨前CO浓度较低时,降雨后浓度升高时次比浓度减小的多;另外,降雨天气对SO_2的清除作用非常明显。