重庆市主城区交通干道空气污染特征分析

2002年2月对重庆市主城区6条交通干道空气中PM10、CO、NOx、THC进行了监测,分析了这些污染物的时空变化特征及其与车流量的关系。结果表明：六条主干道PM10、CO、NOx、THC的日平均浓度分别为0．30、5．34、0．307、12．84mg／m^3,按空气质量二级标准,超标率分别为95％、60％、74％和100％,最大超标倍数分别为4．97、1．94、8．5和6．05。除THC外,按照污染因子分担率评价,在九龙坡区、渝中区和江北区,首要污染物是PM10,在南岸区、沙坪坝区和大渡口区首要污染物是NOx。沙坪坝区CO和NOx污染最严重,九龙坡区PM10污染最严重。CO、NOx的日变化趋势大致相同,而且与车流量关系较为明显,随着车流量的增加CO、NOx的浓度逐渐增加,但PM10与车流量相关性不大,说明PM10浓度还受其它源的影响。     

重庆市主城区交通干道空气污染特征分析

2002年2月对重庆市主城区6条交通干道空气中PM10、CO、NOx、THC进行了监测,分析了这些污染物的时空变化特征及其与车流量的关系.结果表明:六条主干道PM10、CO、NOx、THC的日平均浓度分别为0.30、5.34、0.307、12.84 mg/m3,按空气质量二级标准,超标率分别为95%、60%、74%和100%,最大超标倍数分别为4.97、1.94、8.5和6.05.除THC外,按照污染因子分担率评价,在九龙坡区、渝中区和江北区,首要污染物是PM10,在南岸区、沙坪坝区和大渡口区首要污染物是NOx.沙坪坝区CO和NOx污染最严重,九龙坡区PM10污染最严重.CO、NOx的日变化趋势大致相同,而且与车流量关系较为明显,随着车流量的增加CO、NOx的浓度逐渐增加,但PM10与车流量相关性不大,说明PM10浓度还受其它源的影响.     

聊城市春季交通源大气污染特征分析

为研究交通源空气污染状况,通过采用自动监测系统,于2009年春季期间,对在聊城市主干道附近布设的6个监测点的空气质量进行监测,获得了其空气污染物浓度特征（1）所有监测点SO2、NOx日均值与O3小时均值均未超标,且O3污染指数很低,表明二次污染甚微;（2）CO是首要污染物,PM10次之,两者日均值超标率均为100％。分析了超标污染物与交通流量的关系,结果表明,PM10浓度与交通量有较高的线性相关性,而CO浓度与交通流量无显著相关性。     

麦秸焚烧导致的北京市大气污染时空分布和化学组成特征分析

为了全面评价农田秸秆焚烧产生的污染事件,并为制定有效的管理措施提供依据,于2006年6月20日监测了西南风下北京南部农田麦秸焚烧产生的污染物向北京传输的过程.获得了SO2、CO、NOx以及可吸入颗粒物(PM10)质量浓度的数据.颗粒物的化学组分数据.数据分析结果表明,污染输送对北京市西南部地区空气质量影响最大(PM10小时浓度超过600μg·m-3),对北部山区影响较小(PM10浓度峰值在110μg·m-3).高浓度污染在市区持续时间最长.麦秸焚烧通过输送增加了PM10(尤其是PM1)、CO、NO2以及NMHC等污染物质,这使得与前一日相比污染物之间的相关关系发生了变化:SO2与其它污染物的相关性不显著,而CO与NO2、CH4与NO显著相关.因子分析进一步揭示,气象条件对污染物浓度变化具有主导作用,而由麦秸焚烧所产生的外来污染源属于次要地位.污染输送过程中,PM25中的硝酸盐类和有机碳、碳黑质量浓度增大.麦秸焚烧所输送的气态污染物和细小颗粒物对人体健康存在威胁,在不利扩散的气象条件下在大气中存留时间加长.研究结果表明,气象条件不利于污染扩散时必须禁止农田秸秆焚烧.     

天津滨海新区秋冬季大气污染特征分析

为了解天津滨海新区大气污染物浓度水平和污染来源,2009年9月1日~2010年2月28日对NOx、CO、SO2、O3、PM2.5、PM10进行了连续在线观测,并同步观测了气象要素.结果表明,秋冬季上述污染物最高日均值(秋冬平均值±标准差,O3为日小时均值最大值)分别达到300.7(65.4±52.9)×10-9、7.278(1.324±1.169)×10-6、53(13±12)×10-9、95(28±21)×10-9(体积分数)和287.4(62.3±53.6)μg/m3、1421.4(161.9±136) μg/m3. NOx和SO2秋季低于冬季,O3和PM10反之. CO和PM10相对国家二级标准超标率为2%和38%,PM2.5相对WHO标准(75μg/m3)超标率为31%.季节统计日变化显示CO和NOx为早晚双峰型,SO2为中午的单峰型,O3为午后单峰型,且秋季日变化振幅远大于冬季, PM10为早晚双峰型,但冬季比秋季晚出峰2~3h.除冬季PM10,大气污染物浓度49%~74%的逐日变化由气象要素影响.滨海新区大气污染受局地排放和外源输送共同影响,西南方向气流易造成污染物积累,其次是东北方向,而东和东南气流最有利于污染物扩散;各污染物具体表现为NOx主要受局地源控制;SO2主要受外来输送影响;CO和PM2.5同时受本地源和外来源的共同影响;PM10秋季表现为本地源污染,而冬季为本地源和外来源的共同影响.     

珠江三角洲地区机动车源排放特征

建立了2009年珠三角地区机动车SO2、NOx、PM10、THC和CO等五项典型污染物的排放清单,分析了该地区分车型、分城市的机动车排放特征。     

大气例行点位常规监测污染物的相关性分析及防控措施研究

根据济南市历下区5个大气例行监测点位2015年上半年PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3逐小时浓度的监测数据,通过SPSS软件对各项污染物的相关性进行分析得出:CO与PM2.5、PM10、SO2、NO2强相关性出现次数最多,表明CO排放源是引起颗粒物污染的主要原因之一.对监测点位周边2 km范围内机动车尾气和餐饮燃煤两项污染源进行排放量估算得出:机动车尾气CO、NOx、PM2.5和PM10年排放量分别为388.18吨、111.18吨、4.35吨和4.72吨;餐饮燃煤CO、SO2、NOx年排放量分别为36.0吨、24.0吨和9.6吨.因此,控制CO排放源对改善济南市大气环境质量至关重要.     

合肥紫外线辐射强度与空气质量的关系研究

利用合肥地面紫外辐射及环境空气质量观测资料,分析了晴天状况下9-15时逐时紫外线辐射强度与对应时段的PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3、CO这6种污染物浓度及空气质量指数(AQI)之间的关系。结果表明:在PM2.5为首要污染物的情况下,紫外线辐射强度与PM2.5、PM10、AQI存在较好的负相关,与PM2.5的相关系统可达-0.72,而与SO2、NO2、O3、CO的相关性较差;与PM2.5的相关性存在明显的日变化,PM2.5/PM10越大,相关性越好;以PM2.5为首要污染物的重度污染可使紫外辐射衰减32%以上。     

济南市秋末冬初大气颗粒物和气体污染物污染水平及来源

2009年11月23日─12月7日在济南市区对PM2.5、BC(黑碳)和污染物(SO2、NOx、NO、NO2和CO)进行实时监测与分析.观测期间ρ(PM2.5)、φ(SO2)和φ(NOx)分别为171μg/m3、54.3×10-9和107×10-9.其中,φ(SO2)与GB 3095─1996《环境空气质量标准》日标准值相当,φ(NOx)是标准的2.2倍,ρ(PM2.5)是美国环境空气质量标准(35μg/m3)的4.89倍.污染事件期间ρ(PM2.5)、φ(SO2)和φ(NOx)分别达到222μg/m3、74.4×10-9和158×10-9,是非污染期间的1.78、1.67和1.77倍.观测期间SO2主要来源于燃煤排放.在11月25─26日的污染事件中,NOx、BC和PM2.5主要来源于机动车尾气排放,除局地源外,东北风经过济南东北部工业区时也将污染物传输到采样点;而在12月1─2日的污染事件中,以静风为主,污染物积聚,NOx和BC主要来源于机动车尾气排放,PM2.5除了一次污染物,很可能包含一定比例的二次污染物.在非污染事件中,NOx和BC主要来源于机动车尾气排放,部分NOx很可能来源于燃煤排放,而PM2.5主要来源于一次源排放.     

武汉市大气中TSP、SO_2、NO_x、CO的变化规律研究

对武汉市大气中 TSP、SO2 、NOx、CO浓度的日、月、年变化规律以及 TSP、NOx 浓度和车流量之间的关系进行了研究。结果表明 :SO2 浓度与温度之间呈显著性负相关关系 ,NOx 浓度和车流量之间呈显著性正相关关系 ,TSP与 NOx、CO浓度的变化趋势一致 ,机动车尾气烟尘及行驶引起的扬尘 ,将是 TSP的主要来源     

重庆九龙坡城区和城郊大气污染物浓度特征研究

为了解重庆市九龙坡区城区和城郊大气污染物浓度特征,分析了城区和城郊国控空气站点2014年3月~2015年2月典型污染物的浓度变化。结果表明,除O_3表现出夏高冬低的季节变化趋势外,其它污染物均表现出冬高夏低的季节变化趋势。PM_(2.5)污染最严重,城区和郊区日均值超标率分别为31.4%和33.4%。城区和城郊的PM_(2.5)浓度之间没有显著性差异(p0.05),城郊O_3浓度显著高于城区(p0.01),NO_2、SO_2、CO和PM_(10)则是城区显著高于城郊(p0.01)。     

杭州市区机动车污染物排放特征及分担率

选取杭州市区绕城高速、快速路、主干道和民用支路4种典型道路进行工况测试,建立了2010年机动车CO、HC、NOx和PM10排放清单,获得了分车型、燃料类型、排放标准以及道路类型的机动车污染物排放分担率.结果表明,杭州市机动车的污染物排放分担率差别显著,乘用车、出租车和公交车是CO和HC排放的主要来源,重型货车和公交车是NOx和PM10排放的主要来源,且乘用车的NOx排放分担率也较大;柴油车的NOx和PM10的排放分担率远大于其保有量的贡献率,是其排放的主要来源,汽油车是CO和HC排放的主要来源;占保有量30%的国0和国I车辆,对CO、HC、NOx和PM10排放分担率分别为67%、69%、58%和82%;主干道是机动车CO、HC和NOx排放的主要来源,其排放分担率分别为66%、65%和64%,民用支路是PM10排放的主要来源,分担率为55%.     

天津市大气污染源排放清单的建立

通过调研天津市工、农业生产和居民生活的统计资料,研究分析文献报道的各种污染源排放因子,计算出天津市各行业、各区县NOx、SO2、NMVOC、CO、NH3、PM10、PM2.5等污染物的排放量,发展了天津市2003年排放源清单.结果显示,天津市2003年各类污染物质的排放量NOx为1.77×105t,SO2为2.59 ×105t,NMVOC为2.24×105t,CO为1.33×106t,NH3为7.40×104t,PM10为2.52×105t,PM2.5为1.10×105t.从排放源的行业分布来看,燃煤源、汽车移动源、秸秆燃烧源是天津市大气污染物的重要排放源,燃煤源对各污染物的贡献分别为NOx46%,SO284%,NMVOC 1%,CO 58%,PM1018%,PM2.5 24%.火电、水泥、钢铁、炼焦、原油加工等行业依然是重要的工业污染排放源,火电对SO2的贡献为13%,钢铁对SO2的贡献为24%,对CO的贡献为30%.2003年天津市区对NO,、S02、NMVOC、CO等污染物的贡献均高于其它区县,对PM10、PM2.5的贡献也很高;塘沽区对NOx、SO2、NMVOC、CO等污染物的贡献很大,蓟县、武清区、宝坻区对NH3、PM10、PM2.5的贡献很大.     

武汉市2020年机动车常规污染物排放预测及减排潜力分析研究

采用情景分析方法预测武汉市"十三五"期间不同情景下机动车保有量和主要污染物(NOx、CO、VOCs、PM10和PM2.5)排放量,同时进行减排潜力的初步核算.结果表明:在不淘汰黄标及老旧车辆的情况下,预计2020年武汉市机动车保有量将增长至352.5万辆,机动车排放NOx、CO、VOCs、PM10和PM2.5约为6.6万吨、13.5万吨、4.0万吨、0.2万吨和0.2万吨."十三五"期间采取结构减排、工程减排及管理减排方案措施后,2020年机动车排放NOx、VOCs、CO、PM10和PM2.5可在2015年的排放基础上分别减排0.51%、43.17%、40.74%、38.99%和38.45%.     

公路收费亭内外空气污染特征及其影响因素

2003-06～2003-07对重庆市辖4个收费站中的收费亭内外一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO₂)、总烃(THC)和可吸入颗粒物(PM₁₀)进行了采样监测,同时还观测了气温、大气压、风速和车流量等影响因素,通过二元相关和偏相关分析方法探讨了收费亭内外各空气污染指标与影响因素之间的关系.结果表明,收费亭外CO和PM₁₀小时平均浓度值比亭内高,亭内NO₂和THC的小时平均浓度值比亭外高.重庆站亭内外NO₂和茶园站亭内外CO的小时平均浓度值超过环境空气二级标准,其它各收费亭内外NO₂和CO的小时平均浓度均值未超过相关标准限值,其最高值均超过相关标准;各收费亭内外THC小时平均浓度均值分别达7.728 mg/m³和7.216　mg/m³,均超过标准限值10倍以上;收费亭内外PM₁₀变化幅度较大,亭外均值0.217　mg/m³,高于环境空气质量二级标准,亭内最高值达0.631　mg/m³,是室内空气标准日均值标准限值的4.2倍.在4个收费站的收费亭内外空气污染程度比较分析中,以重庆收费站为最严重,有3个指标的均值比其他收费站高.在污染指标与影响因素相关分析中,收费亭内外污染物之间的存在着一定的相关关系,CO、PM₁₀和NO₂呈极显著相关,亭内外THC呈显著性相关,车流量与NO₂、THC、PM₁₀均呈极显著（p<0.01）或显著相关(0.01<p<0.05),而与CO的污染程度相关性不显著;天气条件不同程度地影响各污染指标的浓度,分别以大气压和气温影响为主,风速影响不大.     

上海城市交通与机动车排气污染调查

上海市机动车保有量逐年增加，车辆的排气污染愈来愈严重，据调查，１９９７年机动画排放的ＣＯ，ＭＮＨＣ，ＮＯＸ和ＰＭ分别达到５８．６，９．０８，６．２０和０．２３万吨。中心城区机动车排放的ＣＯ，ＮＭＨＣ和ＮＯＸ污染物５０％以上来自于小型车，是影响上海城区环境空气质量的主要污染源。     

福州市机动车污染及其控制对策

通过对福州市城区道路的车流量及车辆构成状况的调查，估算城市中心区域机动车排气CO、THC和NO2的污染物排放量，分析不同车型的机动车排气污染和贡献率，提出对机动车排气污染的控制对策措施。     

乌鲁木齐市区机动车污染物排放特征研究

选择乌鲁木齐市125条道路调研测试得来的数据分析了乌鲁木齐市在用机动车的行驶分布的规律、污染物的排放特点和机动车道路的行驶特点。然后使用COPERT本地化模型计算CO、NMVOC、NOx和PM的排放因子,并计算了2012年CO、NMVOC、NOx和PM的排放量。通过估算得到2012年乌鲁木齐市机动车CO、NMVOC、NOx和PM的排放量分别为94 087,17 886,25 079,1 489 t。柴油机动车对NOx、PM的排放分担比率较大,而柴油机动车的保有量的贡献比率偏低;柴油汽车的CO、NMVOC的保有量的贡献比率跟它的排放分担率相比,贡献率要大;占保有量22.3%的国Ⅰ、国Ⅰ前标准的机动车辆对机动车CO、NMVOC、NOx、PM的排放分担比率分别为50.5%、41.0%、51.5%和55.0%;占保有量64.3%的国Ⅲ、和国Ⅳ车辆对CO、NMVOC、NOx和PM的贡献率分别为35.2%、42.7%、35.6%和33.9%。