基于API方法的西安城市大气环境质量评价

采用空气污染指数法对西安市2004年大气环境质量进行了评价，结果表明，2004年西安市空气质量达到了国家二级标准，影响该市空气质量的主要污染物为可吸入颗粒物．主要污染时间为1、2、3、11月，采暖期污染源的排放和不利于污染物扩散的气象条件是影响西安市空气质量的两大重要因素。     

大气污染物总量控制中气象控制条件的选取

利用多源模型计算大气环境容量,对污染物进行总量控制的关键在于控制条件的选取,而气象控制条件是所有控制条件中对计算结果影响最大的.本文利用上海市宝山区各污染源的排放资料和气象资料,使用ISC3模型,选用气象控制条件中的联合频率法和典型气象日法,对该区的污染物浓度分布进行计算,分析其不同的污染程度,比较两种方法的特点.     

“箱”模式在特殊地形条件上的应用

兰州市区特殊地形气象条件以及大气污染物排放源分布特征,造成大气环境的不断恶化。在不具备应用城市多源模式前题下,选用简便易行的“箱”模式对该地区大气污染物年日平均浓度进行预测,并用预测值和实测值进行了误差检验,相关关系极显著,还确定了误差修正值。在此基础上,对今后5年年日平均浓度进行了预测和分析。认为用经过订正后的“箱”模式预测兰州市区大气污染物年日平均浓度是可行的,且预测精度较高。     

烟塔合一项目大气评价等级和评价范围估算的季节选择

《环境影响评价技术导则大气环境》(2008)中推荐了大气评价等级和大气评价范围的估算模型SCREEN3,SCREEN3模型可以用于点源、面源、线源及体源等污染源的大气评价等级和大气评价范围的估算,但不适用于烟塔合一项目。本文利用德国AUSTAL2000模型和2016年的四季气象观测资料,对216组气象条件下的下风向轴线的各污染物浓度进行计算,并选取不同季节各污染物的最大地面浓度占标率(Pi)和地面浓度达标准限值的10%时对应的最远距离D10%,估算不同季节的大气评价等级与评价范围。结果表明,对于烟塔合一项目,采用四季气象条件估算的大气评价等级基本均为二级;但对于大气评价范围,采用不同季节气象资料的估算结果存在一定差异,夏季最大,春、秋季次之,冬季最小。     

西安市区PM10质量浓度时空变化特征及与气象条件的关系

以西安市环境监测站1998--2006年大气PM10的监测资料为基础,分析了西安市区PM10污染物质量浓度的特征及与气象要素之间的关系,结果表明：PM10平均质量浓度冬季较大、夏季较小,质量浓度分布以高压开关厂为最高,取暖期污染物排放增加是影响PM10质量浓度的重要因素,PM10质量浓度近年来有降低的趋势,PM10质量浓度变化与降水、风速呈显著负相关。     

西安市大气能见度变化规律及与空气污染关系

利用1980—2005年西安市大气能见度资料对大气能见度变化规律统计分析,并利用2005年西安市逐日污染物质量浓度资料,分析与能见度的相关性,结果表明:大气能见度有较明显的年际变化、月季变化和日变化特征。年际变化总体呈增大趋势,20世纪90年代中期以来明显好于80年代到90年代前期;能见度与空气污染物质量浓度呈负相关,污染物质量浓度对能见度的影响冬季最明显,秋季次之,夏季最差。     

大气环境影响预测模型

本文比较系统地介绍了二、三级评价项目中高架连续点源污染物排放的短期平均浓度预测模式、地面最大浓度及其出现距离计算方法、不利气象条件下的污染浓度预测模式及长期平均浓度预测模式。对其中资料的选取,细节的确定及多个点源迭加方法作了详细的阐述,最后简要地给出了分析方法。     

春节燃放烟花爆竹对西安空气质量的影响

利用西安泾河站气象观测资料和西安空气质量指数、污染物质量浓度等,对2014—2016年春节期间西安市空气污染特征和气象条件的影响进行分析。结果表明:除夕夜间大量燃放烟花爆竹导致PM10和PM2.5质量浓度短时内骤增,但对SO2和NO2质量浓度影响不显著,春节期间空气污染主要是由细颗粒物(PM2.5)造成。气象条件对空气质量有明显影响。在静稳天气下风速小,湍流弱,贴地逆温持续存在,大气扩散能力差,春节期间烟花爆竹集中燃放,强污染源和大气扩散能力差是春节期间出现空气重污染的主要原因;而冷空气来临时,大气相对湿度降低,风速增大,湍流增强,大气扩散能力增强,加上降水的沉降作用,是空气质量改善的主要气象原因。     

宣城市大气污染与气象分析

用 2003-2005 年宣城市环境保护监测中心PM10、NO2、SO2自动监测资料、宣城市气象台地面观测资料和美国NCEP/NCAR全球日平均再分析资料,分析了宣城市区空气污染浓度、典型大气持续高污染过程形成的气象条件.结果表明,PM10、SO2平均浓度从春季到冬季逐渐增大,NO2平均浓度冬季明显偏小;PM10、NO2、SO2浓度存在准12 d周期变化.典型大气持续高污染过程的环流形势是500 hPa沿海为低槽,槽后为弱冷平流区;地面为宽广的均压区.1000～925 hPa主要为下沉气流;且上层增温明显大于低层,气层稳定度增大,这两种因素均使污染物扩散受阻;1000～700 hPa各层风力微弱,不能将污染物输送至远处,造成污染大气长时间维持.     

气象参证站的选取对AERMOD模型结果的影响分析

选取南昌经济技术开发区规划大气环境影响预测工作为案例,分析了当选取不同气象参证站,输入同期两套不同的气象数据参数对AERMOD模型计算结果的影响,探究气象条件的差异对大气扩散的影响程度。分析结果表明,气象参证站的选取对大气环境影响预测的结果有较大的影响,使用两个距离相近的地面气象站进行预测,污染物浓度计算结果相差可达数倍以上。对比风速、风向、气温、湿度、压力、云量这些单个的气象因子,稳定边界层(SBL)湍流高度和莫宁-奥布霍夫长度这些边界层参数更能综合地反映当时的气象扩散条件,对污染扩散模型的响应更为直接。翔实的有代表性的气象数据是环境影响评价至关重要的基础。在日常的大气环境影响评价中,应全面调查了解项目周边的地面气象站的数量、类型、距离、地形特征,经过专业的气象分析,选取最能代表评价项目所在地气象条件的气象站作为气象参证站,用于该项目的环评和浓度预测。各地气象部门还应加强城市与郊区大气边界层垂直结构变化规律的观测与研究,从而为提高各地空气质量预报的精度,改善大气污染治理措施和优化城市布局提供更为科学的依据。