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相似文献
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1.
选取毕节市中心城区5个环境空气自动监测点SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5) CO、O_3等污染物监测数据进行统计分析,2020年,除新投运的长征村外的4个点数据统计,环境空气优良率为99.5%,同比提高2.8%;综合指数为2.63,同比降低0.28;6项污染物指标均达到《环境空气质量标准》(GB3095-2012)二级标准要求。SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、CO等污染物浓度均实现同比下降,毕节市八中、实验高中站O_3浓度同比上升,中心城区O_3污染天数占总污染天数的60%,新增国控站点出现6 d全是O_3轻度污染。分析了毕节市中心城区环境空气污染产生的原因,并提出了对其加以改善的对策建议,以期提供参考。  相似文献   

2.
基于2016~2020年贵州省环境质量自动监测数据,探讨了贵州省环境空气质量变化特征及6项常规污染物(SO_2、NO_2、PM_(10)、CO、O_3、PM_(2.5))浓度的时空变化特征。结果表明:与2016年相比,除O_3浓度上升11.8%之外,其余5项参数浓度均有不同程度下降。依据《环境空气质量标准》(GB3095-2012),SO_2、NO_2、PM_(10)和CO年均浓度均能达到一级浓度限值,PM_(2.5)和O_3达到二级浓度限值。此外,污染天数表明:十三五期间贵州省典型的污染物的PM_(2.5)和O_3。  相似文献   

3.
根据江津区城区环境空气自动站的监测数据,对2020年春节期间环境空气质量进行了研究分析。结果表明:春节期间PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO的浓度同比下降;O_3的浓度同比有所升高,这可能与O_3产生、消除机理不同。通过研究对比春节期间污染物浓度的变化情况,提出了为改善空气质量,必须从源头上控制污染物的排放的建议。  相似文献   

4.
随着工业化、城市化进程加快,中国城市的大气质量正面临前所未有的考验。利用2015~2017年博乐市城市空气质量监测数据,以大气污染因子二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)、可吸入颗粒物(PM_(10))、细颗粒物(PM_(2.5))为研究对象,分析了年、季节及月变化特征;利用Daniel趋势检验Spearman秩相关系数法,分析了博乐市环境空气中的主要污染物变化规律,及大气环境质量变化趋势。结果表明:2015~2017年间,博乐市NO_2和PM_(10)为首要污染物,呈上升趋势;PM_(2.5)和SO_2呈现下降趋势,但下降趋势均不显著。各大气污染物浓度均呈现双峰型, PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2年平均质量浓度分别为(29.63±19.7)、(66.9±36.8)、(15.6±9.3)、(17.8±9.13)μg/m~3。4种大气污染物浓度季节变化基本一致,均呈冬季秋季春季夏季的趋势。研究结果可为博乐市大气污染治理提供基础资料。  相似文献   

5.
选取2015~2018年南充市南部县空气质量监测数据进行了分析,研究了南部县近四年环境空气质量变化趋势。结果表明:南部县2015~2018年环境空气质量总共1232 d达标,达标率(优和良的天数占比)87.6%。环境空气质量首要污染物为二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)、可吸入颗粒物(PM_(10))、臭氧(O_3)和细颗粒物(PM_(2.5)),出现天数占比分别为0.2%、4.7%、39.6%、17.3%、38.3%。环境空气污染物随季节变化而变化,其中污染最严重的为冬季。2015~2018年SO_2年均浓度、NO_2年均浓度、O_3日最大8 h第90百分位数和一氧化碳(CO)日均第95百分位数均达到二级标准限值;PM_(2.5)年均浓度均超过二级标准限值,2018年PM_(10)年均浓度达到二级标准限值;2015~2017年PM_(10)年均浓度均超过二级标准限值。南部县2015~2018年环境空气质量综合指数呈先升高后降低趋势。以期为南部县今后改善大气环境,完成环境保护目标,主要污染物减排提供参考依据。  相似文献   

6.
指出了春节期间大量烟花爆竹的集中燃放所带来的空气污染影响较为显著。2017年春节期间福州市城区环境空气质量同2016年同期比,环境空气质量较差,除夕夜烟花爆竹的大量集中燃放使得除夕夜成为空气污染高峰时段。对2017年除夕(2017年1月27日)18:00至初一(2017年1月28日)17:00时段,福州市6个空气自动监测点的PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3小时监测数据进行了分析,结果表明:烟花爆竹的大量集中燃放对PM_(2.5)和PM_(10)浓度有很大影响,对SO_2浓度有明显影响,对NO_2浓度影响相对较小,O_3浓度则明显降低。另外气象条件也明显影响环境空气质量。  相似文献   

7.
对2012~2015年克拉玛依市中心城区空气自动站监测数据进行了分析,结果表明:中心城区空气质量整体较为清洁且继续向好的方向发展,优良率在87.7%~93.4%之间,首要污染物为PM_(10);PM_(2.5)在PM_(10)中占比由0.74持续降低至0.48,供暖期颗粒物污染来源单一,非供暖期相对复杂;SO_2和NO_2浓度相对不高,NO_2/SO_2比值为2.1,流动源问题相对突出;2012~2015年期间采取的环境管理措施已初见成效。  相似文献   

8.
为探究影响威海市空气质量综合指数排名的主要因素,并改善威海市环境空气质量,以生态环境部每月对168个城市的空气质量排名为背景,选取2018年6月至2019年6月威海市与168个城市的SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(10)、PM_(2.5) 6种污染物浓度以及空气质量综合指数进行对比分析,发现影响威海市空气质量综合指数排名的主要因素是O_3、PM_(10)和PM_(2.5)3种污染物的浓度,并针对各污染物单项指数提出了较有针对性的防治措施。以供参考。  相似文献   

9.
利用2020年遂宁市城区环境空气自动监测数据,分析了2020年遂宁市城区环境空气质量现状和污染特征,从小时、月、季度及年现状对各污染物参数进行了评价。结果表明:2020年遂宁市城区空气质量大幅改善,空气质量优良率为95.1%,臭氧为首要污染物,大气中SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(10)和PM_(2.5)的年平均浓度均达到国家二级标准。污染程度最重为春季的1月份,空气质量最好为秋季的7月和冬季的10月份;22时至第二天凌晨1时是每日污染峰值。最后结合本地大气污染特征,提出了4条防治措施:一是进一步调整优化产业结构,严格控制工业能源消费总量;二是加强扬尘管控;三是严控露天焚烧;四是加强大气环境精细化管理,以有效应对重污染天气。  相似文献   

10.
对2014年1月1日至2014年12月31日湾梁、惠景城两个监测点位的PM_(2.5)、PM10、SO_2、NO_2、O3、CO六项污染物小时浓度,作为居民点和路边点代表进行了数据分析。分析结果发现:受气象条件季节变化影响,路边点和居民点PM_(2.5)、PM10、SO_2、NO_2、CO浓度均为秋冬季较高,夏季最低,而O3则为夏秋季最高。2014年路边点PM_(2.5)月均浓度最高值和最低值分别出现在1月和8月,浓度值分别为97μg/m3和22μg/m3,比居民点高出22.2%和10.2%。2014年各月份路边点PM_(2.5)/PM10在50.0%~82.8%。路边点PM_(2.5)浓度与当天PM10浓度相关系数最高,其次为NO_2、SO_2、CO。与前两天、前三天的各种污染物浓度相关性不强,与前一天的PM_(2.5)、PM10和NO_2存在一定的相关性。路边点因离交通源更近,PM_(2.5)浓度与NO_2浓度相关关系更明显。在不同湿度范围内,路边点和居民点PM_(2.5)浓度和大气能见度存在近似于幂函数的减函数关系。  相似文献   

11.
为了研究沈阳市冬季大气污染过程中水溶性离子的变化特征,选择一次典型的大气污染过程进行大气颗粒物PM_(10)和PM_(2.5)的采样和分析,结果显示:沈阳冬季大气污染情况较为严重,PM_(10)和PM_(2.5)浓度均高于国家环境空气质量标准二级浓度限值;在典型污染过程中,PM_(10)和PM_(2.5)浓度最高值分别为国家环境空气质量标准二级浓度限值1.78倍和2.91倍。分析9种水溶性离子(Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、F~-、Cl~-、SO_4~(2-)、NO_3~-)中NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+为含量最多的三种离子,说明沈阳市大气二次污染较为严重,且机动车尾气是造成沈阳冬季大气污染的重要因素。  相似文献   

12.
根据兰州市2016~2020年("十三五"时期)城市环境空气质量监测数据,采用空气质量综合指数分析了兰州市空气质量状况年际变化特征,并且利用Spearman相关系数法探讨了兰州市空气质量综合指数(AQCI)及6类污染物浓度之间的关系。研究结果表明:(1)从2016~2020年,PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2、CO呈现出逐步降低的趋势,而O_3呈现出先升后降的趋势;(2)兰州市PM_(10)和NO_2两项指标尚未达到国家二级标准,应成为"十四五"期间兰州市大气污染治理及改善的重点方向;(3)从2016~2020年,优良天数比例(%)呈现出增加的趋势,空气质量综合质量(AQCI)呈现下降趋势,表明兰州市空气质量逐年变好;(4)兰州市2016~2020年六类污染物分担率逐步由颗粒物PM_(10)为主向气态污染物NO_2为主转变;(5)AQCI和PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2、CO呈现出显著的正相关,而SO_2、O_3与其他污染物浓度及AQCI相关性不显著。  相似文献   

13.
基于越秀区麓湖国控空气质量自动监测站2013年1月到2017年6月的六项常规污染物数据,结合同期气象观测与交通状况资料,重点分析了越秀区各污染物浓度特征、相似气象条件污染影响特征、交通状况对区域空气质量污染的影响。结果表明:2016年越秀区麓湖站PM_(2.5)、O_3-8h、PM_(10)、NO_2年均浓度值分别为34μg/m3、57.1μg/m~3、54.8μg/m~3、50.7μg/m~3,首要污染物占比排序为:PM_(2.5)PM_(10)O_3NO_2,PM_(10)和NO_2作为首要污染物逐年有所上升,NO_2浓度显著高于市及其他区平均值。PM_(2.5)与PM_(10)秋冬季污染主要受外来源输送影响为主,O_3污染浓度周一最高,其他各污染物则在周二均出现污染高峰,全区受交通源影响敏感。越秀区麓湖站周围路段工作日最低车速16~29m/s,尤以广园中路8时和18时平均车速仅为16.02m/s和23.31m/s,交通状况对越秀区NO、NO_2、O_3等污染物浓度变化影响较明显。  相似文献   

14.
于2015年12月15~21日选取泉州市区的环境空气自动监测点位,利用小流量颗粒物采样器对大气中的细颗粒物PM_(2.5)进行了为期6d的滤膜样品手工采样,应用微量电子天平分析PM_(2.5)质量和离子色谱检测了9种阴阳离子组分含量。对比分析得出:PM_(2.5)中主要水溶性无机离子为SO_4~(2-)、Cl~-、NH_4~+,三者约占总离子质量分数的75%,NH_4~+/SO_4~(2-)平均比值接近0.5,显示硫酸铵是细颗粒中硫酸盐的主要存在形式,NO_3~-/SO_4~(2-)浓度比均小于0.16,反映了该市主要以煤烟型的固定污染源为主的大气污染特征,其次为海盐粒子、生物质燃烧、土壤和建筑尘等。  相似文献   

15.
选取北京、济南和临沂这三大典型城市各月份的大气污染物监测数据,分析了大气中的主要污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2、SO_2和O_3)的月平均变化,发现不同地区的地形条件、气象条件和能源结构等是影响大气污染状况的重要因素。其中,机动车尾气是北京大气污染的主要来源,重工业是济南大气污染的主要来源,临沂则是复合型污染。以期为大气颗粒物的风险评估和环境空气质量监控提供参考。  相似文献   

16.
指出了冬季是郑州市区霾天气高发季节,环境空气中PM_(2.5)质量浓度在郑州市各城区的差异和影响因素尚需进一步讨论。采用全国城市空气质量实时发布平台于2015年11月18日至2016年1月31日期间发布的郑州市五城区监测点的PM_(2.5)质量浓度数据和郑州市经济统计数据,分析了各城区间PM_(2.5)污染水平的特征、相互关系及影响因素。结果显示:霾高发季节郑州市各城区之间的PM_(2.5)质量浓度相关性显著,各城区的经济结构对PM_(2.5)污染水平的影响也比较显著,城市的绿色发展对区域PM_(2.5)污染水平具有积极作用。  相似文献   

17.
利用江津区环境空气的监测资料和环统数据 ,研究了江津区2011~2013年二氧化硫、氮氧化物、烟(粉)尘变化趋势 ,结果表明:二氧化硫、氮氧化物区域总排放量呈下降趋势 ,烟(粉)尘区域总排放量波动较大 ,2012年明显增长 ,2013年显著下降.分析了大气环境污染防治存在的问题 ,并提出了建议与措施.  相似文献   

18.
通过对江汉区辖区内两个空气自动监测站2015年的空气质量天数、多种首要污染物天数以及两站PM_(2.5)和PM_(10)浓度与2014年同期进行的对比,分析和探讨了江汉区雾霾天气的成因,并提出了相应的雾霾防治措施,以期为进一步认识雾霾和改善环境空气质量提供参考价值。  相似文献   

19.
利用天津市津南区双港镇环境空气自动站冬夏两季的监测结果,使用SPSS分析软件进行了主成分分析,找出了影响天津市津南区双港镇冬夏两季环境空气质量的主要因素:冬季为NO_2、CO、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2,贡献值较大;夏季为PM_(10)、PM_(2.5)、CO、NO_2,贡献值较小。分析验证了北方燃煤对空气污染的重要影响,证明了《天津市清新空气行动方案》中煤改气工作的必要性,进一步明确了当前环境管理工作的方向和任务。  相似文献   

20.
对贵阳市2013年冬季PM_(10)和PM_(2.5)日均浓度实时数据进行了整理和分析,结果表明:PM_(10)和PM_(2.5)日均浓度在城区和郊区差异显著;由于城郊气象条件基本一致,PM_(10)和PM_(2.5)日均浓度月变化趋势基本一致;PM_(10)和PM_(2.5)日均浓度比值范围与均值相差较小,比值月变化趋势基本一致,表明贵阳市城郊PM_(10)和PM_(2.5)来源相同或相近,相关性分析表明PM_(10)和PM_(2.5)日均浓度为正相关,二者污染源存在较大一致性。  相似文献   

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