共查询到20条相似文献，搜索用时 250 毫秒
1.
石家庄近年来重污染天气频发,其中主要的空气污染物为颗粒物.基于2013和2014年1～6月PM10和PM25浓度水平、日变规律及PM25/PM10的变化情况,阐述了石家庄大气颗粒物污染的年度变化特征.结果表明,2014年上半年PM10、PM2.5的日平均浓度均值分别为257、145 μg/m3,相较于2013年分别下降了22.4％和14.7％,达标天数占总观测天数的比值明显提高,表明石家庄地区采取的大气颗粒物减排措施已初见成效.通过对石家庄大气颗粒物污染状况的系统分析,为该地区颗粒物污染控制提供参考和依据. 相似文献
2.
PM2.5由于粒径小、比表面积巨大、危害严重等特点而受到国际的广泛关注.综述了室内PM25的来源及其综合防治措施,重点介绍了绿色植物在缓解室内PM2.5污染方面的研究进展,以期为经济有效地解决室内PM2.5污染问题提供参考. 相似文献
3.
4.
为研究灰霾天气过程污染状况,在天津市南开区进行采样,分析了2011年10月17日～ 20日灰霾过程中PM10和PM25的质量浓度和化学成分特征.结果表明,此次灰霾过程是由高空风场减弱,低空暖湿气流增强,地面气压场减弱而形成.灰霾期间,PM2.5/PM10比值最高达71.9％,细颗粒物的质量浓度变化较粗颗粒物更为明显.PM10和PM25中,二次离子最高比例分别达31.9％、32.8％,NO3-/SO42-的平均比值分别为0.95和0.89,说明此次灰霾过程中固定源和流动源影响相当;OC/EC比值最高分别为3.7和2.8,表明灰霾存在二次有机气溶胶污染,并在PM10中表现更为明显;人为源元素S最高比例分别为3.4％、3.6％,说明燃煤燃油对此次灰霾过程贡献较为突出. 相似文献
5.
太原市PM10污染分布规律 总被引：1，自引：0，他引：1
以2001～2005年太原市大气中PM10的监测数据为依据,分析了太原市PM10的时空分布特征及其成因.结果表明:①太原市PM10污染为煤烟、汽车尾气和地面扬尘的混合型污染.②5年间PM10污染严重,但逐年减轻.③PM10污染冬春严重,夏秋较轻.12和1月,3和4月污染严重,5～10月污染较轻.④PM10污染空间差异明显,其中污染程度涧河最严重,南寨相对较轻,其他监测点则介于两者之间. 相似文献
6.
本文通过对盘锦市环境空气中PM2.5、PM10时间及空间分布特征污染变化分析,不同时间的PM2.5、PM10变化趋势均为采暖期＞非采暖期,11、12月份＞10月＞9月、8月＞7月;不同功能区PM10、PM2.5污染情况为工业区、交通区较重,清洁区空气质量相对较好。分析了ρ（PM2.5）对ρ（PM10）的贡献率,研究了PM2.5、PM10在空气中的分布特征及污染现状。 相似文献
7.
《现代农业科技》2015,(14)
以国家环保总站的监测数据为基础,分析了2014年1—12月郑州市空气质量指数的日变化和月变化规律,采用单因素评价法,研究了郑州市PM10、PM2.5、SO2、NO2、和CO与空气质量的相关性。结果表明,郑州市每月均有不同次数的污染过程出现,1月、11月空气质量指数大于100的天数最多,分别为25、24 d,其次为10月、12月的21 d,7月轻度污染出现的天数最少,仅为5 d。郑州市1—12月空气质量指数的日均值与其PM10、PM2.5、SO2、NO2和CO的相关性研究结果表明,PM10和PM2.5与空气质量指数呈极显著线性相关,CO和NO2与空气质量指数相关性不显著,SO2与空气质量指数呈显著指数函数相关。 相似文献
8.
使用2010-2012年西宁市区空气质量监测站逐日平均浓度数据以及同期气象要素资料,采用气候统计学方法,对PM10污染浓度特征及PM10与气象要素的关系进行分析。结果表明,近3年西宁市区PM10污染浓度呈递减趋势,由2010年的0.117 mg/m3到2012年的0.103 mg/m3,下降了0.014 mg/m3,同期的大部分气象要素呈升高趋势;PM10污染浓度最高值出现在12月,为0.166 mg/m3,最低值出现在7月,为0.061 mg/m3;污染浓度由重到轻排序依次为冬季>春季>秋季>夏季;冬季PM10污染浓度为夏季的2.0倍;取暖期污染物排放是PM10污染浓度增加的主要原因之一;PM10污染浓度的高低与春季沙尘天气有一定的关系,沙尘天气发生的次日污染最严重;污染天气出现概率呈冬季>春季>秋季的特征;PM10污染浓度月变化与地面气象要素有很高的相关性,说明PM10污染浓度的变化不仅与人类活动有关,与气象要素的关系也很密切。 相似文献
9.
本文以2013年3月份北京市环境监测中心公布数据为依据,对4个(东城天坛、西直门北大街、昌平镇、京西北八达岭)不同采样点PM2.5和PM10的浓度水平、空间分布、PM10/PM2.5比值和空气质量分指数进行分析。结果表明北京市3月份PM2.5和PM10月日均浓度为109.45±67.81μg·m~(-3)μg·m~(-3)和131.94±61.07μg·m~(-3),分别为国家二级标准的1.46倍和0.88倍,PM2.5和PM10日平均超标率为45.94%和4.87%;PM2.5和PM10的日变化以白天高,夜间低为主,基本呈现双峰型特征;PM2.5和PM10排序均为交通污染控制点郊区环境评价点城市环境评价点对照点及城区点,PM2.5/PM10的比值排序为京西北八达岭(107.59%)东城天坛(84.87%)昌平镇(84.79%)西直门北大街(67.80%);PM2.5和PM10与温度呈正相关关系,温度对PM10的影响更显著,PM2.5和PM10浓度变化与相对湿度和风速呈负相关关系,风速主要清除细粒子,对PM10的影响则较小。PM2.5空气质量指数在110.01~126.19之间,属于三级轻度污染,PM10空气质量分指数为68.75~96.82,属二级良,交通污染控制点的空气质量最差,对照点及城区点空气质量较高。北京市PM2.5和PM10污染不容忽视。 相似文献
10.
[目的]研究哈尔滨供暖期间PM25污染状况及其与气象因子的相关性.[方法]针对北方城市哈尔滨冬季供暖期和非供暖期PM25和PM10的浓度变化特征以及供暖期间PM2.5浓度与气象因子的相关性进行分析.[结果]2014年全年空气质量在二级以上达标的天数为244d,未这标天数占33％;供暖期PM2 5和PM10的质量浓度显著高于非供暖期,平均值分别是非供暖期的3.34和2.49倍,且11月份浓度值达到最高;供暖期间的首要污染物质为PM2.5,非供暖期间首要污染物质为PM10;供暖期间PM2.5在PM10中的比重也高于非供暖期;PM25质量浓度与日均气温呈显著的正相关关系,与日最大能见度呈显著的负相关关系,与日均气压、日均风速和总辐射存在不显著的负相关关系,与日均湿度、总云量存在不显著的正相关关系.[结论]该研究为空气质量预报、大气污染防治和农业生产技术更新提供理论依据. 相似文献
11.
[目的]探讨利用站点实测PM2．5数据与NASA MODIS气溶胶光学厚度（AOD）研究南京PM2．5时空分布规律的可行性。[方法]将2013年南京市实测PM2．5数据进行空间插值,基于MODIS数据利用暗像元法反演得到的气溶胶光学厚度与2013年南京市PM2．5质量浓度进行相关性分析。光学厚度引入季节变化的气溶胶标高,并用湿度因子订正。[结果]订正后的二者相关系数均有明显提高。站点实测PM2．5通过空间插值可以在一定程度上反映南京市PM2．5的空间分布规律,PM2．5主要集中于鼓楼、建邺等经济发达区域,栖霞区域相对最低。 PM2．5夏季较低,冬季较高。校正后的AOD与站点实测PM2．5的相关性达0．426,远高于未进行校正的0．214。[结论]在中小尺度下反演的AOD能够在一定程度上表征PM2．5的浓度变化,通过更为精确的AOD反演方法能够在时空两方面反映PM2．5的时空变化规律,使城市PM2．5污染治理更加科学合理。 相似文献
12.
[目的]研究太原地区常用地被植物及植被结构吸附PM_(2.5)等细颗粒物的能力。[方法]以太原市常用园林地被植物为试验材料,研究鸢尾、景天、玉簪、萱草4种地被植物PM_(2.5)等细颗粒物的吸附能力。记录2017年4—8月太原市PM_(2.5)浓度值,研究太原市夏秋季PM_(2.5)污染特征。[结果]4种地被植物吸附PM_(2.5)等细颗粒物的能力从大到小依次为玉簪、鸢尾、萱草、景天,其中白花玉簪吸附细颗粒物的效果最好,1 g鲜重、干重附尘量分别比八宝景天高4.4倍和2.0倍,吸附尘埃质量达到2.8倍,排序结果与其单位叶面积吸附PM_(2.5)等细颗粒物的能力相差不大;净化系数结果表明,3种植被结构净化系数均为正值,以大学校园中的乔灌草相结合的植被结构吸附PM_(2.5)能力较强;通过比较太原市PM_(2.5)浓度的季节性变化,发现太原市春末夏初PM_(2.5)浓度值偏高。[结论]地被植物对太原城市景观建设、调节生态环境起到重要作用。 相似文献
13.
为研究树木叶片大气颗粒物滞纳量在冠层内的空间变异性,以城市道路边银杏单木为例,对单木冠层的不同高度、不同方向及不同位置共48个位点进行采样、测定分析其单位面积叶片细颗粒物( PM2.5)、可吸入颗粒物( PM10)和总悬浮颗粒物(TSP)滞纳量。结果显示：在0－2级风且大气污染等级为轻度污染以内的天气下,单位面积叶片PM2.5、 PM10和TSP滞纳量在冠层内的空间分布无明显规律,单位面积叶片PM2.5和PM10滞纳量分布状况较为相似,低处叶片PM2.5、PM10滞纳量更大,高处叶片TSP滞纳量更大;三因素方差分析结果表明,除了高度对单位面积叶片PM2.5滞纳量有显著影响(P<0.05),其余各因子及交互作用对树冠单位面积叶片PM2.5、 PM10和TSP滞纳量均无显著影响(P>0.05)。针对不同研究目的,对树木冠层大气颗粒物滞纳量研究的采样方法提出建议,为城市植被对大气颗粒物吸滞作用的相关研究提供一定科学依据。 相似文献
14.
15.
夏季南昌市大气颗粒物PM10·PM2.5污染水平研究 总被引：3，自引：0，他引：3
为了调查夏季南昌市大气颗粒物PM、PM2.5的污染水平,在2007年7-8月在南昌市5个典型城市功能区采集了80个样品。结果表明,南昌市PM和PM2.5污染很严重,超标率分别达55%和60%,而且对人体健康危害更大的PM2.所占比例较大,约为65%;在空间分布上,夏季5个采样点的污染情况基本为交通干线〉工业区〉商业混合区〉居住区〉远郊区,南昌市大气颗粒物中PM、PM2.5的回归方程为PM2.5=0.545 9PM10,相关系数为0.998 3。 相似文献
16.
对北京市2007年10月至2011年6月的大气PM2.5质量浓度进行了分析。结果表明:春季、冬季的PM2.5质量浓度高于夏季、秋季,其中2008年8～9月和2009年8月的浓度较低。气象条件(如沙尘暴)是造成春季PM2.5浓度高的主要原因,燃煤取暖是造成冬季浓度高的主要原因。对于环境空气质量标准(GB3095─2012)中的PM2.5标准值,若采取北京奥运期间的空气质量保障措施,则北京以及其他城市的PM2.5达标是可以实现的。 相似文献
17.
为了探索空气污染的主要因素，对空气污染监测指标PM2.5与AQI中其他监测指标进行相关性分析, 得到PM2.5与SO2、NO2、CO呈正相关, 与O3和温度呈负相关, 同时利用多元回归模型得到PM2.5与主因子的数量关系, 给西安市PM2.5防控提供参考意见. 相似文献
18.
以森林覆盖率及其他空气污染物(PM10、CO、NO2、SO2、O38 h)和气象因素(气压、相对湿度、光照数、气温、风速)为研究指标,以黑龙江省13个市(区)为对象,应用3 a数据、依据面板数据模型分析PM2.5与森林覆盖率及其他空气污染物和气象因素之间的关系。结果表明:森林覆盖率较高城市的PM2.5质量浓度,低于森林覆盖率较低城市的PM2.5质量浓度。森林覆盖率是阻滞PM2.5质量浓度增高最主要的因素,其他空气污染物是导致PM2.5质量浓度升高的根本原因,气象因素对PM2.5质量浓度变化所起的作用较小。 相似文献
19.
利用空气质量监测数据和气象观测数据,采用统计分析方法,对武汉市2015年PM2．5变化特征及其与降水、气温、风速、气压和相对湿度的关系进行分析。结果表明,PM2．5浓度变化趋势呈U型,1～12月的浓度变化是逐渐先减小后增大;1～3、10～12月的浓度大于4～9月的浓度,其中1月浓度最大,7月浓度最小,冬季各个月份的浓度普遍比夏季高。 PM2．5浓度与月平均气温、月降水量呈现负相关关系,与月平均气压呈现正相关关系,最大风速和平均相对湿度对于PM2．5浓度的影响存在双重性。 相似文献