滇东地区城市空气污染变化特征及其与气象条件的关系

基于滇东城市曲靖2014-2018年2个国控空气质量监测点的逐日空气质量指数和6种空气污染物(SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、CO和O_3)逐小时浓度资料以及同期气象要素数据,统计分析了曲靖主城区空气污染变化特征及气象因子对污染物浓度分布的影响.结果表明:①2014至2018年,曲靖主城区空气质量优良率为97%-99.7%,污染日数呈逐年减少趋势,首要污染物以PM_(10)、PM_(2.5)和O_3为主.②曲靖主城区空气质量呈现出夏秋季节较好、冬春季节较差的季节性特征.③6种污染物浓度各自表现出不同的季节性变化和日变化特征.气象条件影响着曲靖主城区污染物的扩散、迁移和转变.④风速与SO_2、NO_2、CO和PM_(2.5)浓度具有较好的负相关关系;与O_3浓度呈正相关关系;风速对PM_(10)影响较复杂,当风速小于2 m/s时有利于PM_(10)扩散,当风速超过2 m/s时反而导致PM_(10)浓度增加.⑤地面盛行西北风和东南风时,SO_2、NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)浓度较高;地面盛行西南风时,O_3浓度达到最高值.⑥降水对6种污染物具有显著冲刷清洁作用.⑦温度与O_3浓度呈显著性正相关关系,与NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)浓度呈显著性负相关关系;与SO_2浓度关系不显著.⑧相对湿度与O_3、PM_(10)和PM_(2.5) 3种首要污染物浓度呈显著性负相关关系;与SO_2、NO_2和CO 3种非首要污染物浓度的关系不显著.     

基于多相质点网格法的大气污染仿真模拟

为了准确估计不同风速条件对单点源排放的污染物浓度时空分布、粒子抬升高度、污染物扩散范围产生的影响,本文使用以多相质点网格方法（Multi-Phase Particle-In-Cell,MP-PIC）为基础的拉格朗日粒子追踪模型对污染物扩散进行大涡仿真模拟。结果表明:低风速下,受污染源阻挡作用,污染源周边形成方柱绕流现象,污染物在下风方向分裂为两股,污染物随湍流作用在计算域内波动,且计算域内分裂状况始终存在。随着风速的增大,污染物分裂情况逐渐消失,且污染物扩散范围、粒子最大抬升高度随风速增大而减小。风速为2 m·s-1时,分裂的两股污染物之间距离为5-20 m,流场稳定时下风向1 000 m至1 300 m污染物最大数浓度为70-87个·m-3;风速为5 m·s-1时,分裂的两股污染物距离为2-10 m,流场稳定时下风向1 000 m至1 300 m污染物最大数浓度为212-300个·m-3;风速为10m·s-1时,分裂情况消失,流场稳定时下风向1 000 m至1 300 m污染物最大数浓度为407-502个·m-3。     

重庆北碚地区大气污染物与气象要素的相关性分析

利用北碚地区2009—2014年空气质量监测数据和同期的气象资料,分析了大气污染物的变化情况及其与气象要素的相关性.结果表明:大气污染物PM_(10),SO_2,PM_(2.5)的浓度具有先减小后增加的周期性变化规律,NO_2变化规律周期性不明显.大气污染物浓度从高到低依次为PM_(10),SO_2,NO_2,可吸入颗粒物为北碚地区首要污染物.北碚地区天生、缙云山、蔡家3个监测点大气污染物浓度差异有统计学意义,从高到低依次为蔡家、天生、缙云山,造成这种差异与地理环境、人类活动有密切联系.大气污染物浓度与气温、风速、降雨量具有负相关性,静风更容易造成大气污染物积累,并且静风时出现高浓度的比例更大.在特定条件下,高湿环境能使大气污染物浓度升高.大气污染物浓度在不同的月份受气象要素的影响程度不同,主要影响因素也不同.     

陕北地区冬季采暖期大气污染特征分析

基于2016年12月1日至2017年3月31日陕北地区(延安市、榆林市)SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、O_3、CO逐小时监测数据,研究陕北地区冬季采暖期大气污染水平及污染特征,并为陕北地区冬季空气质量改善提出建议.结果显示,2016年陕北地区冬季大气污染首要污染物为PM_(10)和PM_(2.5),大气污染类型为颗粒物污染型;通过月变化趋势分析和Pearson相关系数验证,各项大气污染物间表现出极强的相关性,O_3与其他5项污染物均为负相关,其他5项污染物两两互为正相关;经日变化趋势分析,SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、CO污染物浓度日变化趋势均为"双峰双谷"型,且时间变化上保持一致,O3为"单峰"型;"周末效应"分析发现,SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)周末浓度均大于工作日浓度,CO周末浓度与工作日浓度变化不显著,日平均偏差为6.24%,O_3工作日浓度普遍高于周末浓度.建议陕北地区加强对冬季颗粒型污染物的抑制,加大城市绿化建设投入,积极宣传环保理念,倡导绿色出行,市民在周末尽量减少出行.     

重庆市大气污染物分布特征及影响因素分析

基于重庆市2014—2018年的六大气体污染源PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO、NO_2、O_3的月均浓度数据以及AQI(空气质量指数),对污染物的月度变化、季度变化、年度变化特征进行了描述性的分析,再根据收集的7个变量数据,运用多元回归分析,建立AQI与六大污染物之间的回归方程,运用分位数回归,对主要污染源在各个分位点上的变化进行分析。     

AERMOD与CALPUFF模拟复杂地形空气质量的对比

根据兰州新区总体规划的产业布局,通过污染源识别出对兰州新区空气质量产生影响的污染源主要为石化园区与燃煤电厂,分别利用AERMOD与CALPUFF模拟了兰州新区SO_2小时平均、日平均和年平均质量浓度的空间分布,探讨了两种模式模拟结果的差异.结果表明,两种模式模拟的污染物质量浓度高值区均集中在石化园区附近,AERMOD模拟结果影响范围较小,主要与该模式只采用单点气象数据代表模拟范围内的气象场有关;两种模式模拟的峰值差异较大,CALPUFF模拟的污染物质量浓度普遍高于AERMOD,主要原因是CALPUFF扩散模型在复杂下垫面考虑烟团遇障碍物回流造成质量浓度叠加,从而导致污染物质量浓度较大.     

鼓泡塔中SO_2和CO_2对钴氨络合物脱硝效率的影响

为了研究烟气中的SO_2、CO_2及其与氨反应生成的SO_3~(2-)和CO_3~(2-)对钴氨络合物脱硝效率的影响,搭建了钴氨络合物脱硝的鼓泡反应实验装置。通过改变烟气中SO_2和CO_2的浓度研究SO_2和CO_2对脱硝效率的影响;通过向钴氨溶液中加入不同浓度的SO_3~(2-)和CO_3~(2-)离子,研究SO_3~(2-)和CO_3~(2-)对脱硝效率的影响。实验结果表明:烟气中的SO_2和CO_2会降低NO的吸收率,当烟气中同时含有质量浓度为100g/m3的CO_2和质量浓度为2 646mg/m3的SO_2时,NO的吸收率降幅为46%;溶液中生成的SO_3~(2-)和CO_3~(2-)会降低NO的吸收率,当溶液中SO_3~(2-)的摩尔浓度达到0.03mol/L时,NO的吸收率降幅为72%;当溶液中CO_3~(2-)的摩尔浓度达到0.50mol/L时,NO的吸收率降幅为41%。     

晋安区大气污染物浓度变化分析

利用2016年1月1日~12月31日福州市晋安区五个空气质量监测站点CO、SO_2、NO_2、O_3、PM_(2.5)、PM_(10)的监测数据,分析了晋安区大气污染物的污染水平及时间分布情况。结果表明,晋安区空气质量基本处于国家一、二级标准内,首要污染物为PM10,按污染物浓度日均值分布情况分析,O_3浓度在14时前后出现峰值,其余污染物浓度日变化主峰值均出现在9时前后,次峰值出现在18时前后。     

四川盆地城市群6种大气污染物的时空分布

利用四川盆地18个城市2015-2016年6种大气污染物质量浓度资料,采用了集中期、集中度和变异系数等统计学方法,对该地区大气污染的时空分布特征进行了分析,将四川盆地划分为3个区进行对比研究.结果表明,四川盆地18个城市中,大气污染最严重的是自贡市,年均空气质量指数为100,污染天数占总天数的37.6%;污染最轻的是广元市,年均空气质量指数为57,污染天数占总天数的4.5%.四川盆地3个区域按照污染物质量浓度高低以及出现污染天数的长短排序均为:川南经济区成都平原经济区川东北经济区.研究时间段内,18个城市PM_(2.5)年均质量浓度达标的只有广元市;PM_(10)年均质量浓度达标的只有广元市和巴中市;SO_2年均质量浓度18个城市均达标;NO_2年均质量浓度除成都市和重庆市外,其他16个城市均达标;所有城市的CO和O_3日质量浓度均达标.近36年来,颗粒物和SO_2质量浓度呈现不同程度降低,表明国家对大气污染物排放的管控措施对颗粒物和SO_2污染改善明显.污染物PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2和SO_2质量浓度的季节变化为冬季高,夏季低;O_3质量浓度季节变化则为冬季低,夏季高.PM_(2.5)、PM_(10)和O_3质量浓度高的时段相对于SO_2、NO_2和CO来说更为集中,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO高质量浓度时段主要集中在1月左右,O_3高质量浓度时段主要集中在6月左右.不同城市间SO_2和NO_2质量浓度差异明显,其他污染物质量浓度分布则较为均匀.     

基于CALPUFF的“乌-昌-石”区域燃煤污染物扩散模拟

为了研究"乌-昌-石"区域燃煤对空气质量的影响,运用CALPUFF模型对区域消耗燃煤的工业企业源的不同污染因子的扩散进行模拟分析,得到SO_2、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)的时空分布情况。结果表明:SO_2、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)四种污染因子的扩散均有着明显的季节性差异,采暖季(1月)污染物的扩散面积较大,且浓度较高,非采暖季(6月)污染物的扩散面积较小;从地区分布情况来看,浓度较高的区域分布在昌吉洲的阜康市和乌鲁木齐市的米东区、新市区等地,石河子、五家渠和沙湾县的浓度相对较低。污染物对区域浓度的贡献不仅与污染物排放量相关,气象条件和地形条件也是重要的影响因素。     

福州市台江区2016-2018年环境空气质量变化趋势及规律分析和探讨

以2016—2018年福州市台江区空气质量监测自动站的监测数据为样本,分析统计了台江区的环境空气质量变化,以及主要环境污染物的季节、日变化趋势和规律。结果表明,除O_3浓度升高外,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO浓度均有所降低,NO_2、PM_(2.5)、O_3、PM_(10)是该地区的主要污染物。其中NO_2、PM_(2.5)、PM_(10)浓度表现为冬春季节较高、夏秋季节较低;O_3浓度春夏季较高,冬季低,O_3是夏季的首要污染物。NO_2、PM_(2.5)、PM_(10)日变化呈双峰型特征,O_3日变化呈单峰型特征,各污染物之间及污染源之间具有相关性。结合分析结果,提出了对台江区道路、工地扬尘控制、机动车尾气排放、挥发性有机物(VOCs)企业排放控制等建议。     

基于后向轨迹模式下的合肥市大气污染来源研究

利用HYSPLIT(hybrid single-particle Lagrangian integrated trajectory)-4后向轨迹模式和美国国家环境预报中心(NCEP)的全球资料同化系统(GDAS)气象数据,结合SO_2、NO_2、PM_(10)和PM_(2.5)等常规大气污染物的质量浓度数据,对安徽省合肥市2014年的大气污染输送过程进行了模拟,并通过聚类分析和轨迹分型确定大气污染传输路径及影响源区.结果表明:合肥市的气流后向轨迹季节变化明显;合肥市不同季节的污染物潜在源区不同.1月份西北方向气流占43%,城市间局地气流占57%,SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)各项污染物浓度都很大;4月份从长三角地区来的气流占58%,各项污染物浓度都很低;7月份城市间局地气流占48%,长三角地区来的气流占24%,PM_(10)浓度较高,其他污染物浓度较低;10月份城市间局地气流占50%,北方气流占27%,长三角地区来的气流占23%,PM_(10)浓度较高,其他污染物浓度较低.影响合肥市大气污染的来源主要有北方气流,长三角地区来的气流和城市间局地气流.     

秋季珠江口地区海风对城市群空气污染的影响

 根据2004年10月珠江三角洲大气边界层和空气污染物观测资料,分析了位于城市群下风向的珠江口地区的海风对珠江三角洲城市群空气污染的影响。结果表明,秋季珠江口地区海风将抑制城市群空气污染物向下风向输送,而导致城市群空气污染物在向下风向“迁移”过程中“减速”或在城市群短期“堆积”,使城市群空气污染物浓度随海风的出现显著上升,珠江口地区出现海风日城市群空气污染物日平均和日最高浓度与非海风日相比上升了2到4倍;而珠江口地区空气污染物浓度随海风的出现而降低。     

2018年春节期间燃放烟花爆竹对福州市晋安区大气污染物浓度的影响

利用2018年春节期间晋安区五个空气自动监测站点PM_(10)、PM_(2.5)、CO、NO_2、SO_2、O_3的监测数据,分析了春节期间燃放烟花爆竹对晋安区大气污染物浓度的影响,重点讨论了除夕、初一两日大气污染物浓度的小时变化特征。结果表明,晋安区春节期间首要污染物主要为颗粒物。烟花爆竹对PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2浓度有直接影响,对PM_(10)和PM_(2.5)浓度的影响尤其突出,对CO、O_3浓度无显著影响。     

兰州市大气污染对人体呼吸系统疾病的影响

通过分析2001-2005年兰州市呼吸系统疾病日就诊人数和主要大气污染物的年变化特征,采用时间序列的半参数广义相加模型,在控制人群的长期趋势、节假日效应、星期几效应和气象要素等混杂因素的基础上,定量分析了不同季节兰州市主要大气污染物质量浓度变化与呼吸系统疾病日就诊人数之间的关系.结果表明,兰州市夏、秋季人体呼吸系统疾病受气温、气压等气象要素和其他因素的影响较大,冬、春季受大气污染物的影响较显著,研究兰州市大气污染对人体呼吸系统疾病的影响以冬、春季为主.冬季3种污染物对人体呼吸系统疾病均有一定的影响,春季SO_2和NO_2的影响更明显,当SO_2质量浓度增加10μg/m~3时,呼吸系统疾病影响较大的人群入院人数的相对危险度(RR)依次为:全人群1.015(1.005~1.025),男性1.015(1.001~1.028),60岁人群1.028(1.011~1.046);当NO_2质量浓度增加10μg/m~3时,影响较大人群人院人数的RR依次为:全人群1.039(1.014~1.066),女性1.050(1.009~1.094),≥60岁人群1.038(1.00l~1.075).兰州市大气污染对人体呼吸系统疾病的影响冬、春季比较显著;冬季3种污染物均有一定的影响,春季SO_2和NO_2对人体呼吸系统疾病日入院人数影响较明显,且冬、春季污染物对人体呼吸系统疾病影响的滞后效应具有一定差异;呼吸系统疾病在冬季时3种污染物均是≥60岁的人群比60岁的人群敏感,女性比男性敏感;春季时,女性和≥60岁的人群对NO_2敏感,男性和60岁的人群对SO_2敏感.     

龙岩市中心城区大气污染特征与相关性研究

为了解龙岩市中心城区大气环境质量现状,利用2016—2019年龙岩市中心城区6种大气污染物监测数据进行统计分析,结果表明,2016—2019年,龙岩市中心城区SO_2、CO和NO_2三种污染物质量浓度年际变化平稳。O_3的质量浓度年际变化呈明显上升趋势。PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度于2016—2018年呈上升趋势,2019年则下降。龙岩市中心城区SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)和CO的空气质量分指数(IAQI)具有冬季最高、夏季最低的特征,O_3的IAQI则是秋春季高,冬季最低。PM_(10)、PM__(2.5)、NO_2和CO日间浓度变化呈现双峰特征,O_3和SO_2日间浓度变化呈单峰分布特征。通过对一次臭氧超标事件的模拟表明,外来输入和本地的臭氧污染物的集聚是臭氧超标的原因。分析各种污染物间的关系表明,SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)和CO浓度之间呈显著的两两正相关。O_3与CO、SO_2、NO_2呈显著负相关,与PM_(10)、PM_(2.5)呈正相关。     

火山渣吸附低温水体中SO_4~(2-)的效果

以火山渣为吸附材料,研究其对低温水体中SO_4~(2-)的吸附效果及影响因素.实验结果表明:火山渣对SO_4~(2-)具有较好的吸附效果;当SO_4~(2-)初始质量浓度为100~1 000mg/L时,吸附量随初始质量浓度的增加而增大;当ρ(SO_4~(2-))=1 000mg/L时,火山渣最大吸附量为6.24mg/g,平衡时间最短,为4h;吸附过程的最佳pH=7;Ca~(2+),Mg~(2+)对火山渣吸附SO_4~(2-)有一定促进作用,而Cl~-与NO_3~-具有抑制作用.     

基于贝叶斯推断的时变流场下污染源反演

对5个不同位置的污染源分别做污染物扩散数值模拟,将其计算结果作为测量浓度;利用伴随方程计算时变流场下传感器的模拟浓度。通过测量浓度和模拟浓度构造似然函数,基于贝叶斯推断计算了在时变流场下污染源参数的后验概率。结果表明：污染源参数反演的误差取决于测量浓度与模拟浓度之间的误差。当污染源与传感器的距离较远时,污染源参数的后验概率呈较宽的分布,反演结果具有较大的不确定性;当污染源与传感器距离较近时,反演结果的不确定性得到了显著的降低。此外,还讨论了反演污染源参数时,利用污染物扩散不同阶段的测量数据对反演效果的影响。发现利用扩散初始阶段的测量浓度反演源位置,可以得到比利用稳定阶段数据时更小的反演误差和后验概率标准差,但效果没有得到显著提升。     

乌鲁木齐市PM_(2.5)及其影响因素关系的研究——基于VAR模型的脉冲响应和方差分析

通过对乌鲁木齐市从2015年1月1号到2016年12月31号每天的PM_(2.5)、PM_(10),以及SO_2、CO NO、NO_2、O_3污染物浓度等数据的整理和分析,进一步设立向量自回归(VAR)模型,对时间序列PM_(2.5)与其它空气污染物之间的关系探索使用格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数方法和方差分解的方法分析,建立了它们之间的自回归模型关系,探讨了其他空气污染物对PM_(2.5)的影响。结果表明:乌鲁木齐市PM_(2.5)与其它空气污染物所构成的空气质量系统是稳定的,PM_(10)SO_2、CO、PM_(2.5)、NO_2、O_3浓度值的增加会引起PM2.5浓度值持续较长时间的增加,其中SO_2对影响作用最大;O_3浓度值的增加则会使PM_(2.5)浓度值降低。     

基于主成分分析法的京津冀空气质量研究

针对京津冀空气质量问题,利用SPSS软件,建立主成分分析的数学模型,提取主成分,得出影响京津冀空气质量水平的三大污染物是NO_2,SO_2,PM2.5.高斯点源模型计算出每小时分散在相同空间位置的污染物的浓度和,得出该点上的污染物浓度;多污染源扩散模型利用坐标变换的方法和GIS技术,模拟污染物扩散,实验结果表明,污染物减少的浓度越大,污染梯度变化越大.