燃放烟花爆竹对自贡市环境空气质量的影响分析

利用2016～2019年春节期间自贡市环境空气自动监测系统主要污染物浓度小时及日监测数据,分析燃放烟花爆竹及采取禁燃措施对自贡市空气质量的影响。结果显示:集中燃放烟花爆竹会造成短时空气严重污染,但随着自贡市实行行政辖区内全面禁止销售、燃放烟花爆竹,污染状况明显改善,2019年污染时段在春节期间占比较2016下降45. 6%。颗粒物浓度(PM_(2. 5)、PM_(10))大幅度下降,2019年春节期间PM_(2. 5)和PM_(10)均值分别为73μg/m~3和104μg/m~3,2019年春节期间PM_(2. 5)和PM_(10)均值分别较2016年同期下降了55. 2%和51. 6%。烟花爆竹对PM_(10)和PM_(2. 5)浓度影响明显高于SO_2、CO、O_3、NO_2。春节期间有利的气象因素对自贡市污染物的稀释和扩散具有一定的影响,但禁燃烟花爆竹对颗粒物浓度降低起决定性作用。     

2015～2019年春节期间烟花燃放对长沙空气质量的影响分析

对2015～2019年春节期间长沙空气质量数据进行分析,结果表明:2015年除夕、初一期间空气扩散条件较好,PM2. 5、PM10浓度峰值相对不高,烟花燃放的影响较小; 2016、2017年空气扩散条件稍弱,燃放烟花燃放的影响较为严重; 2018年空气扩散条件虽然最为不利,但得益于政府强有力的控燃措施,烟花燃放的影响得到了较好的控制; 2019年空气扩散条件好转,烟花燃放的影响控制也较好。烟花爆竹的燃放对不同大气污染物的影响存在较明显的差别,其中,对PM2. 5、PM10的影响最为显著,对SO2的浓度也有较明显的影响,而对CO、O3、和NO2的影响则相对较小。近5年烟花燃放对春节期间长沙空气日均浓度的贡献率PM2. 5为31. 7%～73. 7%之间,PM10为1%～69. 7%之间;对小时浓度的贡献率PM2. 5为42. 2%～84. 3%,PM10为34. 9%～81. 3%之间。     

四川省大气污染空间分异特征研究

利用GIS空间统计工具分析四川省3项大气污染物SO2、NO2和PM10浓度的空间分异特征。污染物在东北-西南方向上分布最为分散,污染重心与几何中心偏离较多,不均衡性较大。全局来看,NO2和SO2浓度的空间自相关性较强,属于聚集模式;PM10浓度的空间自相关性较弱,属于随机分布模式。局部相关性分析表明,大部分地市的大气污染物之间相关性较弱,SO2和NO2具有相似的自相关分布,PM10局地自相关性与其他两项污染物的差异较大。通过分析2001~2010年间污染重心的变化轨迹,可知10年间污染重心向西南方向偏移,向低纬度、低经度方向移动,其中SO2偏移量最大。2001年和2010年浓度变化率分析,发现全省各地市PM10削减力度明显,SO2局部地区有较大的削减,NO2仅有23.81%的地市有所削减,整体削减程度较小。     

柳州市2009-2014年空气污染变化

近年来,城市空气污染日益严重,已成为公众广泛关注的环境问题之一。柳州是中国西部的工业重镇、广西有名的工业城市,位列国家划定的113个大气污染防治重点城市之中,是广西第一个开展PM2.5监测的城市。本研究于2009—2014年连续6年对柳州市大气主要污染物SO2、NO2、PM10和PM2.5的浓度进行在线观测,获得了污染物的长期时间和空间分布特征。结果显示,SO2浓度呈逐年下降趋势,并于2011年达标之后显著下降,2014年相比2009年下降了50.0%;NO2浓度一直在低于标准以下波动(24.6~35.1μg/m3);PM10浓度呈逐年增长趋势,并从2011年开始超标,2014年相对于2009年增长了69.3%。各污染物浓度都具有显著的季节变化:冬季秋季春季夏季。SO2、NO2、PM10和PM2.5的浓度冬季相比夏季分别提高82.9%、56.3%、66.9%和133.6%。冬季SO2和秋冬季PM10超标,PM2.5除7月外全线超标。PM2.5/PM10的比值冬季也高于夏季,表明冬季更易富集细颗粒。各污染物浓度也表现出不同的空间分布。九中各污染物的浓度都最高,可能与其离柳州钢铁公司距离较近有关。SO2除九中外,其他站点均达标。NO2全部达标。PM10市监测站和九中超标。PM2.5所有站点超标严重。本研究结果表明,柳州市煤烟型污染得到有效控制,但颗粒物污染,尤其是细颗粒物污染日益严重。     

雾霾治理需构建系统战略和长效机制

PM2．5污染问题的解决．不仅需要有强烈的政治意愿,也需要从系统及长期的角度进行污染控制策略的制定和有效实施。政府应该从PM2．5的信息传播中体味公共事件中信息公开的益处,汲取经验、改进管理。在污染控制策略制定过程中．应基于科学认知改进、社会损益分析、区域社会经济发展情势等,制定基于区域发展成果共享、环境责任共担、长期行为改变激励的区域污染控制战略．建立实现区域污染控制目标社会成本最小化、减排责任公平化、控制标准一体化、发展权益均等化的区域大气污染治理合作机制。     

神经网络在空气污染预报中的应用研究

空气污染预报是一项复杂的系统工程，是当今环境科学研究的热点，国内外已有将神经网络法应用于大气污染预报的研究。本论文以PM2．5为例，采用伦敦市PM2．5的小时平均浓度数据，使用传统的BP神经网络建立预报模型，定量预测伦敦市PM2.5的小时平均浓度，探讨了大气污染预报网络的建模过程中，扩大样本集、去除样本集数据噪声和在输入向量中加入气象变量等因素对建模所产生的影响。最后得出结论，适当的选择样本集、气象变量，有利于提高所建立网络模型的预测精度。     

成都市大气消光系数及PM2.5质量浓度在不同湿度条件下的关系研究

大气消光系数可以表征污染程度的大小,其本身与相对湿度密切相关。对2013年6月~2014年5月的逐小时地面观测的大气消光系数、相对湿度和PM2.5质量浓度数据进行统计与相关分析,以了解成都市大气污染的时间分布特征以及相对湿度和PM2.5质量浓度对其影响,在此基础上分析细颗粒物的吸湿增长特性。结果表明:(1)成都市消光系数具有明显的季节特征,消光系数大小依次为冬季秋季夏季春季。消光系数日变化在不同季节表现出不同的变化趋势。(2)当相对湿度小于80%时,PM2.5浓度与消光系数显著正相关,可直接利用污染物浓度代表污染的严重程度。(3)平均单位质量消光系数随相对湿度的变化表现出随机性,但整体呈现正相关。就平均而言,相对湿度每增加一个单位,平均单位质量消光系数增加0.013%。(4)由于成都市相对湿度对消光系数影响较大,因此在评定污染程度时用空气质量指数进行评定比用能见度评定更具科学性。     

G20期间宜兴市臭氧和VOCs污染特征及管控成效分析

为联合保障2016年G20峰会期间杭州市空气质量,于2016年8月24日～9月15日在宜兴开展空气常规污染物和VOCs连续观测,并对期间O_3、VOCs污染特征进行分析。结果表明:G20期间,宜兴市空气质量主要受O_3超标影响,有17天首要污染物是O_3并且超标,其余指标均达标,宜兴市O_3平均浓度高于周边城市;G20期间宜兴市VOCs平均浓度为34.68 ppb,化学组成以烷烃为主,占比31.7%,其次是OVOCs和芳香烃,占比分别为29.9%和16.6%。强化管控阶段,O_3和VOCs平均浓度均低于解除管控阶段,分别下降2.5%和9.6%,管控措施取得一定成效。     

环保铁军在行动

<正>外界常常认为,我国对PM2.5的关注和研究,是从2011年美国驻华使馆公布自测的北京PM2.5数据后开始的。"其实不是这样的。"柴发合说,国内一批科研人员2000年就开始从事这方面的研究。本世纪初,我国经济高速发展,能源消费量增长迅猛,高耗能企业数量增加。2007年,柴发合牵头在环科院建起了大气环境观测超级站,提供了研究北京地区大气复合污染及其演变特征的科学实验平台,在北京奥运空气质量保障和相关研究工作中发挥了重要作用。     

乌鲁木齐市区PM2．5污染特征及其溯源与追踪分析

重点研究乌鲁木齐市大气中PM2.5的污染特征，分析其质量变化浓度与各种气象影响因素的相关性．利用美国空气资源实验室的HYSPLIT模型对颗粒物进行备季节代表月份的溯源和追踪分析，为正确认识乌鲁木齐市区大气PM2.5污染状况提供重要基础数据，为以后的对比研究和制定相应的污染控制措施提供参考依据。结果表明：（1）PM2.5质量浓度的最高值出现在1月，受采暖期的影响，冬季PM2.5质量浓度全年最高。（2）PM2.5的质量浓度与温度呈负相关性，与气压的呈正相关性；在无降水的前提下，PM2.5的质量浓度与相对湿度呈正相关。（3）春、夏、秋三季PM2.5来源主要是阿拉山口、阿勒泰北部及南疆，冬季则主要来自于南疆。到达乌鲁木齐的颗粒物主要向河西走廊及阿拉山口方向移动。     

长沙市城区典型交通路口PM_(10)和PM_(2.5)污染特征研究

利用车载环境空气质量监测系统对长沙市城区典型交通路口的近地面空气质量进行了实时监测。结果表明,在监测时段(14∶00~20∶00)内,该监测点环境空气中PM10的小时质量浓度范围在0.097~0.222mg/m3之间,平均值0.163mg/m3;PM2.5的小时质量浓度范围在0.050~0.158mg/m3之间,平均值0.103mg/m3。PM2.5/PM10比值在48.1%~76.6%之间,平均值62.4%。PM10与PM2.5质量浓度在星期一相对较低,星期二有所升高,星期三至周末总体上保持基本稳定。在监测时段PM10与PM2.5小时质量浓度呈现先降后升的变化规律,即14∶00~15∶00,PM10与PM2.5质量浓度相对较高,16∶00左右降至最低,从17∶00开始逐渐升高,20∶00达到峰值。PM10和PM2.5的质量浓度变化与车流量和车速密切相关,温度、相对湿度和风速等气象因素对PM10和PM2.5质量浓度的变化影响也较显著。     

PM2.5监测真的来了！

“好饭不怕晚”,从2011年11月被列为全国PM2．5试点城市之一,历经一年多时间,合肥市环保局经过多方筹备,于2012年12月1日正式开始按照空气质量新标准监测和发布空气质量状况。新标准中新增PM2．5和臭氧两项空气监测指标。监测PM2．5是为了更加了解我们身边的污染情况,     

2011年重庆地区灰霾污染特征初步研究

本文结合2011年重庆区域灰霾统计结果表明，灰霾污染状况已逐步由重度和严重灰霾向轻中度灰霾污染过渡，污染程度得到好转。灰霾／非灰霾对比发现颗粒物PM2.5污染浓度较高，超标率较大，占颗粒物污染较大比重，且对能见度影响显著。2011年BC／PM2.5平均比值为18％左右，且比值时间序列变化趋势与全年灰霾污染总体发生趋势相符。     

大连市夏季臭氧污染成因分析——以2020年6月臭氧污染过程为例

以2020年6月17—20日大连市典型臭氧污染过程为例,从本地气象条件和周边区域污染形势两方面入手,分析等压线、气温、风向、周边环境等因素对大连市臭氧污染的影响,并使用后向轨迹分析进行佐证,进而得出大连市夏季臭氧污染的主要成因。     

基于后向轨迹模式的北京市PM_(2.5)来源分布及传输特征探讨

近年来中国经历了数次大范围雾霾天气,北京等多个城市更是遭遇连续雾霾。造成雾霾天气的主要污染物PM_(2.5)又称细颗粒物。为了进一步治理北京雾霾,为制定政策提供依据,须了解北京地区PM_(2.5)的来源。本文基于后向轨迹模式并结合PM2.5浓度计算了2015年9月1日0:00至2016年8月31日23:00以北京为起始点,向后推算48小时的轨迹,并结合轨迹聚类分析法、潜在源贡献因子法(PSCF)、浓度权重轨迹分析法(CWT)等,探讨北京地区PM_(2.5)的来源。结果表明:模拟的后向轨迹经过聚类分析可分为6类,其中来自内蒙古西部的轨迹最多,来自西北、北西北方向的轨迹次之,来自西西北方向且在京津冀地区停留一段时间的轨迹占比最小,来自河北、山东、河南的交接地区及河北的沿海地区的轨迹占比也较小。其中来自内蒙古西部地区及河北、山东、河南交界地区的两类轨迹对北京的空气质量有较大的影响,是北京PM_(2.5)污染的主要潜在源区;来自北西北方向及河北的沿海地区两类轨迹的气团最为清洁,为北京带来良好的天气;来自西北及西西北方向的部分轨迹对应的PM_(2.5)浓度严重超标,说明来自此方向的气团对北京的空气质量也有一定的影响。     

空气指标不能被污染牵着鼻子走

环保部于2011年11月1日起首次对PM2．5微粒测定做出规范，但未将PM2．5纳入空气质量标准强制监测指标。相关人士称，技术已不成问题，但是目前国内PM2．5的污染情况较重，如制定标准，将大范围超标。     

G20:行动比承诺更重要

正G20杭州峰会达成了许多重要的共识,尤其是各国在应对气候变化上取得的突破让世界备受期待。2016年9月4日晚上21:15分,一场美轮美奂、诗情画意的视听盛宴让G20杭州峰会充满了诗意。一切美好来自于努力,习近平在闭幕词中强调"达成了许多重要共识",其中包括各国在应对气候变化上取得的重大突破。尤为瞩目的是中美两国在峰会期间提交了《巴黎协定》的批准文书。而且在G20公报中各国达成一致,     

代表委员共商国是,环境保护备受关注

近年来发生的环境热点事件,历历在目。一年一度的全国"两会"期间,代表委员们对PM2.5、食品安全等环保话题尤为关注,有的代表委员还为环境教育建言献策。     

反演同化技术在激光雷达中的应用研究

为增强模式预报准确性,提高激光雷达数据在化学模式中的应用水平,建立激光雷达同化系统,将激光雷达数据引入模式,利用WRF-Chem模拟2016年12月6日~10日一次污染过程,将激光雷达监测的气溶胶光学深度(AOD)反演成近地面PM2.5浓度,通过三维变分同化技术订正模式原始场,调整模式预报结果。实验对比发现,反演同化后水平和垂直方向初始场调整显著,PM2.5、PM10和AQI的预报准确率明显提升,同化后相关性提高了0.05~0.1,预报准确率提高了10%~20%,分级风险评分也不同程度升高,与观测结果接近,优于不同化的预报结果。表明激光雷达数据在模式同化方面表现良好,有广阔的应用空间。     

2017～2018年荆州城区空气质量分布及重污染天气特征分析

利用2017年1月至2018年12月荆州城区3个国家环境空气质量监测点的污染物监测数据和荆州国家气象站地面气象要素观测数据,采用统计学方法,对荆州城区空气质量分布及重污染过程天气特征进行了初步分析,结果表明:空气污染综合指数冬季最高,春秋季次之,夏季最低;PM2.5、PM10、 CO和NO2的浓度在上午和傍晚至上半夜其...