一次冷空气前后广州大气污染研究

以冷空气过境前后的广州市污染物数据为基础,运用Shapiro-Wilk检验、Pearson积矩和Spearman秩等方法,探讨PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO的污染特征及变化规律.结果表明,PM2.5、PM10高浓度出现在8—9时和17—18时,低浓度出现在12—13时和0—1时.PM2.5和PM10相关性显著,PM2.5/PM10=0.62⁰.83,冷空气对PM2.5和PM10都有较好的清除作用.SO2浓度在7—8时出现峰值,3时出现谷值,良好的气象条件对SO2有明显的清除作用.NO2、CO高浓度出现在9时和19时,低浓度出现在15时和3时.冷空气对NO2有一定的清除作用,对于CO浓度增大的异常情况,推断与广州以北地区燃烧生物质有关.O3浓度日变化呈现单峰特征,15时浓度最高,5时浓度最低,冷空气在夜间过境对O3浓度影响较小.O3与CO、NO2存在显著的负相关,在光化学反应时间段O3/CO=0.060.83,冷空气对PM2.5和PM10都有较好的清除作用.SO2浓度在7—8时出现峰值,3时出现谷值,良好的气象条件对SO2有明显的清除作用.NO2、CO高浓度出现在9时和19时,低浓度出现在15时和3时.冷空气对NO2有一定的清除作用,对于CO浓度增大的异常情况,推断与广州以北地区燃烧生物质有关.O3浓度日变化呈现单峰特征,15时浓度最高,5时浓度最低,冷空气在夜间过境对O3浓度影响较小.O3与CO、NO2存在显著的负相关,在光化学反应时间段O3/CO=0.06⁰.12,O3/NO2=10.12,O3/NO2=1².     

基于主成分分析法的城市大气主要污染物关系研究

大气污染物是造成城市居民呼吸系统疾病高发的重要原因,研究城市大气主要污染物关系有助于有关部门采取针对性的治理措施.调查16个城市大气污染现状,借助SPSS软件,采用主成分分析法,对SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3等6个大气主要污染物数据进行分析计算.提取占总方差84.364%的2个因子来反映空气的污染程度,分别为:1)PM2.5、PM10、CO和SO2;2)O3.主成分分析法可以准确探讨出空气各污染物的内在关系,该结果有助于为环保部门的治理工作提供参考.     

南通市大气污染物浓度变化特征及其与气象因素的关系

为了厘清南通市大气污染浓度的变化情况以及与气象因素之间存在的关系,分析南通市大气污染物潜在的输送来源。文章利用南通市2018年全年大气污染物资料和同期气象观测要素资料,对SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5污染物的时、日、月、季浓度变化规律及其与气象因素之间的关系进行分析,并结合南通市2次重污染天气过程,使用后向轨迹模式HYSPLIT4分析南通市大气污染物的主要来源。结果表明：SO2、NO2、CO、PM10和PM2.5浓度均呈现夏季最低,其次是秋季,冬、春季浓度最高,O3浓度呈现明显春、夏季高于秋、冬季。SO2、NO2、CO、O3年平均排放量均较低。一天当中不同时间段,气象因素影响情况不同导致污染物的浓度不同。O3浓度变化跟NO2浓度变化呈明显负相关性。O3污染最高的天气,一般是气压较低,能见度较好的晴朗天气。而研究发现,PM2.5在气温较低、湿度高、气压高、日降水量较小、能见度低且风速较小的气象条件下,污染浓度更容易升高。NO2在低温高湿,气压高且风速较小的气象条件下时跟容易堆积。NO2、CO、O3与6种常规气象要素均存在显著相关性。O3跟气象要素之间相关性关系正好与其他5种污染物相反(湿度除外)。通过两次重污染天气过程的后向轨迹分析,南通市大气污染物来源既有西北和偏北气流的长距离输送,也有偏西和偏南气流的区域性源。     

北京市2014年大气污染物空间分布特征分析

基于地理信息系统ArcGIS 10.2平台,采用反距离权重空间插值模型对2014年北京市35个环境质量监测点监测到的主要大气污染物:一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO2)、臭氧(O3)、可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)和二氧化硫(SO2)质量浓度年均值的变化规律及空间分布特性进行了分析.结果表明,在质量浓度分布上,2014年北京市CO、NO2、SO2、O3、PM10、PM2.5这6类大气污染物的质量浓度分别位于1～3 mg/m3、17.22 ～ 105.4 μg/m3、14.27～25.75 μg/m3、27～ 81μg/m3、76 ～ 179 μg/m3、67 ～ 123 μg/m3范围内.由此可知,北京市2014年大气污染物年均质量浓度除PM10和PM2.5外的其余污染物质量浓度并不高,都在轻度污染范围之内;在空间分布上,除O3质量浓度空间分布上呈现出北高南低的特征外,其余污染物均呈现南部、中部质量浓度较高,北部地区质量浓度较低的特征.     

2000-2004年山东中西部五城市大气污染变化特征

以2000-2004年山东省中西部五城市(济南、济宁、德州、淄博、泰安)的主要大气污染物SO2、NO2、PM10的浓度资料为依据,分析了2000-2004年五城市主要大气污染物的季节变化特征以及年际变化趋势.根据2004年五城市主要大气污染物SO2、NO2、PM10的日均浓度值,分析了2004年五城市的空气质量现状.结果显示:2004年五城市的空气质量,济南市最差,其次是淄博、德州、济宁,泰安市最好.大气污染物浓度呈明显的季节变化特征,冬季污染最严重,夏季空气质量最好;总体来说,2000-2004年大气污染物SO2、PM10浓度呈逐年下降趋势,NO2浓度没有明显的变化趋势,到2004年,PM10污染浓度依然较高,是最主要的大气污染物.同时分析了引起大气污染物浓度变化的原因,表明大气污染物浓度的变化是地形、污染源和气象条件等因素共同作用的结果.     

环境空气质量标准修订后城市空气质量变化趋势及污染特征分析 ——以济南市为例

2012年环境空气质量标准修订后,大气污染物监测指标与频次发生变化,在一定程度上影响了城市空气质量评价及污染特征判定。为进一步促进城市空气质量改善,为地方环境管理与决策提供科学支撑,通过运用统计分析、趋势检验及相关分析等方法研究了济南市执行新环境空气质量标准后,各时段城市空气质量及6项污染物浓度变化趋势,在此基础上识别了空气污染特征。结果表明：自2013年起,PM10、PM2.5浓度不断下降,SO2、CO持续达标,近3年间全市无污染天数占50%左右;从季节变化来看,冬季大气污染最为严重,夏秋两季空气环境质量较好;PM10、PM2.5与NO2长期处于超标水平,O3污染愈加严重。可见济南市环境空气质量虽日趋改善,但以PM10、PM2.5和O3污染为代表的复合型大气污染特征已经形成。     

南宁市灰霾天气与空气污染物关系分析

根据2010年6月1日至2011年5月31日南宁市的环境监测数据和气象数据,分析南宁市灰霾天气特征,然后通过SPSS软件分析灰霾天气与能见度、颗粒物(PM2.5、PM10)浓度、气态污染物浓度和空气污染指数的关系,探讨南宁市灰霾天气与空气污染物的关系。结果发现,南宁市灰霾天气主要分布在秋、冬两季,PM2.5是直接造成南宁市灰霾天气的主要因子,PM10、SO2、NO2、CO和O3对灰霾天气的发生也有一定影响。PM2.5与PM10相关性最显著,与SO2、NO2相关性较显著,与CO相关性显著,与O3相关性不显著。     

基于多元时间序列的哈尔滨市PM2.5影响因素分析

为探究哈尔滨市PM2.5与其他空气污染物和气象因子间的动态关系,基于哈尔滨市2013-2018年日值空气质量数据和气象观测数据建立PM2.5质量浓度的多元时间序列模型.利用相关性较强且平稳的空气污染物(包括SO2,NO2,PM10,CO和O3)和气象因子(平均气温、极大风速、累计降水量、日照时数和平均气压)建立PM2....     

武汉市空气污染物长期变化规律研究

搜集了武汉市2006年~2013年8a间的PM10和气态污染物(包括SO2、NO2、NO、CO和O3)质量浓度监测数据.利用基于Loess的季节趋势分解和窗口滑动平均等时间序列分析方法提取了各种监测指标的长期趋势、季节变化和周变化规律.结果表明,武汉市PM10历经了6a的缓慢下降后于2012年后开始急剧上升,SO2出现明显的下降趋势,其他污染物在2013年之前呈现出小幅上升或基本稳定的趋势,2013年有明显上升;季节规律方面,PM10、SO2、NOX和CO都表现出冬季高夏季低的变化特征,O3则呈现相反的变化特征,另外每年4月PM10会出现一个小高峰现象;PM10表现出明显的周变化规律,呈现出以周三为谷值周六为峰值的周期性变化,而其他气态污染物基本没有明显的周变化规律.     

陕西省汉中市大气环境质量的灰色预测

依据汉中市汉台区城区2005—2011年大气环境中SO2,NO2,CO,PM10的监测值,应用灰色理论建立GM(1,1)灰色模型对汉中市汉台区城区空气中的SO2,NO2,CO,PM10浓度进行预测。经过相关检验和修正,确定所建的SO2和CO模型具有较高的精确性和可信度,PM10模型经残差模型修正后准确度和精确度均有所提高,NO2模型不太适合小样本数据灰度建模。另外,利用建立的灰色模型对汉中市汉台区城区2012—2015年主要污染物浓度进行预测,为汉中市汉台区城区大气污染防治工作提供有益参考依据。     

空气污染现状及咸阳市大气中SO2浓度变化研究

目的研究空气污染所造成严重健康问题以及咸阳市2014-2017年大气中SO_2浓度变化,并对其进行统计分析,为咸阳市能源结构调整和大气污染控制提供参考。方法以全球环境污染对健康影响的最新成果以及历史上SO_2烟雾事件为背景,结合咸阳市2014-2017年大气中SO_2浓度变化,利用Origin9.0软件进行统计分析,总结其变化规律。结果全世界每6个过早死亡者当中就有一个是因为环境污染而导致的,仅2015年约有900万人因为暴露于毒素而导致疾病致死,因为污染年度损失花费约4.6万亿美元,约占全球经济产出的6.2%。咸阳市大气中SO_2浓度变化,每年度的采暖期(11月中旬到来年3月中旬)SO_2浓度要比其它时间段更高一些;2014-2017年9月之间,年度SO_2浓度平均值有逐年下降之势,而且平均值之间存在极其显著性差异(P0.01);SO_2浓度变化与NO_2及CO浓度变化呈现出正线性相关,而与O_3浓度变化呈现出负线性相关。结论面对全球环境污染发展严重之势,咸阳市大气中SO_2浓度变化呈现出逐年下降的发展态势,与咸阳市进行能源结构调整、控制燃煤消费量等环境保护措施有直接关系。但是,同时也应该注意对于其它大气污染物(PM_(2.5),PM_(10),NO_2,CO,O_3)浓度变化的研究,为保护环境、控制污染提供更为全面的参考依据。     

COVID-19疫情不同阶段管控措施对大气污染物浓度的影响研究

2020年COVID-19疫情席卷全球，在我国疫情的集中爆发区和局部散发区均采取了严格的管控措施.论文采用2015年1月—2020年9月我国国控环境监测站点6种大气污染物(CO、SO2、NO2、O3、PM10、PM2.5)月均浓度值结果，分析了疫情管控措施对集中爆发区和后续局部散发区内大气污染物浓度的影响.结果显示在实施严格管控的疫情集中爆发期，湖北省内6种大气污染物中NO2浓度的减小最为明显，浓度变化与省内采取管控措施及复产复工的时间一致性较好.在2020年2月—4月的管控期间内，NO2各月均浓度值相较于前5年对应月份平均浓度均有显著减小，复工复产后逐渐恢复.SO2、PM10、PM2.5在管控期的部分月份也有显著下降，而CO月均值浓度亦出现了近6年来对应月份的最低值，但持续时间都相对较短.选用对管控措施表现最为明显的大气污染物指标NO2，持续监测了后续疫情局部散发区管控措施对其浓度的影响.吉林市、北京市、乌鲁木齐市等管控措施超过20天以上的散发区在其疫情管控期内均表现出了NO2浓度的显著降低.而确诊人数较少、扩散范围小的大连市、德宏傣族景颇族自治州瑞丽市由于管控时间较短，则未出现明显变化.证实了NO2浓度对人为活动强度的变化有直接的响应关系.     

基于多元回归分析的STM32空气质量监测系统设计与开发

以鞍山市空气环境资料为基础,用统计软件SPSS分析了空气质量指数与PM2.5,PM10,SO2,NO2,CO以及O3的相关性,选取相关性最显著的因素建立多元回归模型,并以此为基础设计并开发出基于STM32处理器的具有温湿度和紫外线测量及空气质量指数预报的空气质量监测系统。测试结果显示,测量及预报值与实际值相符合。     

广西城市环境空气质量变化趋势分析

根据2005～2009年广西14个设区市的环境空气监测数据,统计和分析了主要污染物浓度以及环境空气综合污染指数和污染负荷系数的年际变化特征及趋势,探讨影响空气质量的主要因素.结果表明,广西城市环境空气质量保持良好的水平,二氧化硫和可吸入颗粒物浓度总体上呈现下降的趋势,二氧化氮的污染程度虽然比较小,但是其浓度却逐年上升....     

石家庄市采暖期空气质量特征及其与气象条件的关系

为确定石家庄市采暖期易引发大气污染的气象条件,通过对石家庄市2016—2018年采暖期的空气质量逐日监测数据,以及同期气象观测资料进行研究,分析了石家庄市采暖期的空气质量变化特征,探讨了影响环境数据变化的主要气象要素,筛选并确定了PM_(10)、PM_(2.5)、AQI的污染气象指标。结果表明:石家庄市采暖期内所有天数均为非一级天,其中污染日较多,占69.58%,以PM_(2.5)为首要污染物的天数最多,其次是PM_(10);PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO浓度与气温、变压、风速和混合层高度负相关,与相对湿度正相关(SO_2除外),O_3与气象要素的相关性和上述五种污染物相反;气象要素对大气环境影响的排序为:相对湿度风速混合层高度水汽压变压气温;确定的三种污染气象指标准确率分别是70.37%、70.37%、72.97%。     

北京大气污染区域分布及变化趋势研究

本文利用2000-2005年北京市8个国控点PM10、SO2、CO、NO2和NOX等污染物浓度数据,分析了北京各区域大气污染分布与季节变化特征,以及近几年大气污染变化趋势.方法以主成分分析为主,辅以时间序列分析.分析结果显示：北京大气污染存在明显的时空差异,第一、二主分量可以很好地表征城市大气污染属性,所有污染物对第一主分量贡献都为正值,能够清楚区分大气污染程度,以及城市与区域背景的异同,第二主分量可以区分城市污染的源排放特征.基于此标准,全市范围内大气污染划分为燃煤型、机动车排放型、过渡型以及环境背景等四种污染类型.     

元宵节燃放烟花爆竹对北京市空气质量的影响

本文利用2011年元宵节(2月17日)前后北京市主要大气污染物(PM10、SO2、NOX、CO和O3)的浓度数据和相关气象资料,分析了元宵节烟花爆竹燃放对北京市空气质量的影响.结果表明:元宵节大量鞭炮的集中燃放导致了PM10的急剧升高,影响时段主要在2月17日19:00到18日7:00.全市PM10最高小时浓度出现在17日23:00左右,全市平均达到469.3μg/m3,单站最高达到1307μg/m3;烟花爆竹的燃放对SO2、NOX和CO也有一定影响,且对CO的影响有一定的滞后性;燃放烟花爆竹对O3浓度影响很小;不同的采样点之间空气质量有所差异.另外,元宵节前后北京市的气象条件相对较好,API中烟花爆竹的贡献较高,但在良好的气象条件下,烟花爆竹燃放的影响很快消除.     

呼和浩特市大气污染物浓度与气象要素的灰色关联分析

基于呼和浩特市大气污染和同期气象要素的监测数据,采用灰色关联度方法,研究了气象要素对PM10、SO2、NO2污染物浓度时空变化的影响.结果表明,对PM10影响最强的气象要素是日平均风速,而对SO2和NO2影响最强的气象要素是日平均相对湿度,逆温强度对三者的影响次之,总云量对其影响最弱.研究结果可为呼和浩特市大气污染预报提供有效依据.     

基于加权灰色统计的平顶山市空气质量分析

依据平顶山市2000—2009年环境状况公报数据,选取空气污染物SO2,NO2,PM10作为评价因子,将灰色统计方法和模糊综合评价模型相结合,建立加权灰色统计模型,对河南省平顶山市空气质量进行综合评价.结果显示:平顶山市2000—2002年空气质量综合评价Ⅳ级,为重污染;2003—2007年空气质量综合评价Ⅲ级,为轻污染;2008—2009年空气质量综合评价Ⅱ级,为尚清洁.2000—2009年(2007年除外)主要污染因子为PM10,2007年的主要污染因子为SO2.但近几年PM10对空气质量的影响呈现逐年下降趋势,NO2对空气质量的影响呈现逐年上升趋势.