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相似文献
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1.
利用浙江省杭州市西溪监测站2014年12月1日到2016年11月30日的监测数据,分析了6种大气污染物(SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(2.5)和PM_(10))的变化特征及其相关性,探讨了气象条件对污染特征的影响。结果表明:1)研究期间SO_2和CO达到了空气质量一级标准,但NO_2、PM_(2.5)和PM_(10)超标严重,平均浓度分别是二级标准的1.21、1.40和1.04倍。2)除O_3外,其余污染物均呈冬高夏低的变化特征,而O_3浓度为夏高冬低;大气氧化性O_x冬季受NO_2主导,其余季节受O_3主导。3)PM_(2.5)与NO_2、CO浓度呈显著正相关,其次与SO_2、O_x(夏季)也存在较强的正相关性。4)温度与O_3呈较强的正相关,而与其他污染物呈负相关;相对湿度、风速和降雨量与SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)和PM_(10)存在负相关性,而CO受相对湿度和降雨量影响较小。该研究可为杭州市大气污染控制提供理论依据。  相似文献   

2.
新冠疫情管控措施为评估空气质量对极限减排的响应建立了"天然实验室"。本文综述了疫情管控措施对PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O_3等6项常规污染物浓度变化的影响,以期为空气污染防治提供科学依据。大量研究表明,疫情管控措施对污染物NO_2的影响最为显著,疫情期间的NO_2浓度下降了20%~100%;管控措施对SO_2影响较小,疫情期间SO_2浓度甚至出现了不降反升的现象;疫情期间CO浓度的下降幅度通常大于SO_2但小于NO_2;由于对O_3的"滴定"消耗作用减弱,疫情期间O_3浓度普遍上升;管控措施导致PM_(10)浓度的降幅通常比PM_(2.5)大,因为二次气溶胶的生成抵消了部分PM_(2.5)减排。因此,采取减排措施改善空气质量时有必要预防O_3污染和PM_(2.5)的二次生成,减排与空气质量改善并不具有必然联系,在减排条件下,不利气象条件仍会导致空气污染事件的发生。  相似文献   

3.
为明确济南市大气污染物在春节期间的变化特点,利用2014—2016年济南市16个国控监测站数据,以济南市天桥区、历下区、市中区、槐荫区、历城区5区作为研究对象,对春节期间的PM2.5、PM10等6项污染物浓度时空变化特征进行分析。研究结果表明,受气象因素及相关政策影响,不同年份、不同污染物在春节期间的平均浓度逐日变化特征并不相同。且烟花爆竹燃放对PM2.5、PM10、SO2逐时变化特征影响较大,对NO2、CO影响较小。与其他污染物相比,O3变化较独特。在空间分布规律方面,PM2.5、PM10及SO2表现较为一致,NO2分布具有一定对称性。CO呈现南北高,中部低的分布特点。O3则呈现西北及东南高,东北及西南处低的特征。综合考虑6项污染物日均浓度,可将16个监测站总体分为4类。  相似文献   

4.
为研究上海市不同地区的PM_(2.5)污染水平,选取徐汇上师大(市区)和浦东川沙(郊区)两个监测点的PM_(2.5)为研究对象,分析其变化特征及与空气中的PM_(10),CO,NO_2,SO_2和O_3间的相关性.结果表明:(1)PM_(2.5)与PM_(10)由于存在形态和成因相似而具有很强的相关性;(2)在季节分布上,夏秋季颗粒物浓度低,冬春两季颗粒物浓度高,春季颗粒物浓度低于冬季.PM_(2.5)与PM_(10)在不同季节表现不同,颗粒物的粒径分布特征在一定程度上与监测点周边的污染源及气象因素有关.(3)市区和郊区的PM_(2.5)和PM_(10)浓度都呈双峰性变化,PM_(2.5)与PM_(10)日变化存在相似性.(4)通过逐步回归建立PM_(2.5)的回归模型,结果表明空气中的PM_(2.5)浓度的变化会受到其他污染物的共同作用,不同区域对PM_(2.5)浓度变化贡献大的污染物也有不同.  相似文献   

5.
[目的]评价近年来义乌市大气环境治理成效。[方法]依据2013~2015年义乌市环境空气质量监测数据,分析主要污染物的浓度变化趋势,按照《环境空气质量标准》(3095—2012)二级标准进行评价。[结果]影响义乌市空气质量的主要污染物依次为PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、O_3,义乌市大气污染呈现为扬尘和机动车尾气并存的混合型污染。颗粒物污染突出,NO_2和O_3浓度略有上升,PM_(2.5)、PM_(10)和SO_2总体呈下降趋势,尤其对SO_2治理效果显著。[结论]近年来义乌市大气环境质量有所改善,这可能与该市采取的各项能源、产业结构调整和污染源综合整治措施取得初步成效有关。  相似文献   

6.
为掌握拉萨城区主要大气污染物及其变化特征,本文利用拉萨市八廓街、市环保局、区监测站、西藏大学、区辐射站、拉萨火车站等多个区域的大气污染物监测资料及拉萨市城区月平均气温、月降水量、气压等气象要素观测资料,重点探讨了拉萨城区主要大气污染物与气象因子之间的关系,结果表明:区辐射站与市环保局所在区域SO_2、NO_2与PM_(10)年平均质量浓度较高,而西藏大学以上3种污染物的年平均质量浓度最小;SO_2与PM_(10)的平均质量浓度的最大值均出现在冬季(12月—次年2月),而夏季(6—8月份) SO_2与PM_(10)的平均质量浓度最小;NO_2在秋季的平均质量浓度出现最大值,其最小值也出现在夏季;拉萨城区各月份PM_(10)的平均质量浓度最高,NO_2平均质量浓度次之,而SO_2的平均质量浓度最小;5月份SO_2平均质量浓度达到峰值,NO_2的平均质量浓度变化则呈现出"U"型变化趋势,其谷值出现在2月份,峰值出现在12月份;PM_(10)平均质量浓度的谷值出现在7月份,峰值出现在12月份。PM_(10)质量浓度的月变化与月平均气温及月平均降水量之间均呈现出较为明显的负相关关系,即月平均气温较高、月降水量较多时PM_(10)的平均质量浓度较小,相反则PM_(10)的平均质量浓度越大。  相似文献   

7.
根据宝鸡市区2014~2016年大气污染物的监测数据,分析了宝鸡市区大气污染物浓度变化特征,并探讨了气象要素与大气污染物浓度的相关性,以期为宝鸡市大气污染防治提供科学依据。结果表明:PM_(2.5)和PM_(10)浓度变化与AQI呈显著负相关,PM_(2.5)和PM_(10)为首要污染物,PM_(2.5)/PM_(10)浓度比值越大,宝鸡市大气污染越严重。AQI和大气污染物(除O_3外)的浓度年际变化基本呈"U"型变化特征,O_3的年际和季节浓度变化特征则与其他大气污染物相反。大气质量的季节变化从差到好依次为冬季、春季、秋季、夏季。大气污染物(除O_3外)与气温、风速呈负相关,气温高和风速大有利于大气污染物的扩散稀释。相对湿度的增加可减缓污染物的扩散,致使污染物的堆积。PM_(10)、SO_2与相对湿度呈负相关,相对湿度越大,PM_(10)的沉降和SO_2转化过程也越易发生。O_3与气温、风速呈正相关,与相对湿度呈负相关。宝鸡市区的季节风频变化以西风、西北及北风为主,冬季东南风频的增加会加重市区冬季的大气污染。  相似文献   

8.
根据宝鸡市区20142016年大气污染物的监测数据,分析了宝鸡市区大气污染物浓度变化特征,并探讨了气象要素与大气污染物浓度的相关性,以期为宝鸡市大气污染防治提供科学依据。结果表明:PM_(2.5)和PM_(10)浓度变化与AQI呈显著负相关,PM_(2.5)和PM_(10)为首要污染物,PM_(2.5)/PM_(10)浓度比值越大,宝鸡市大气污染越严重。AQI和大气污染物(除O_3外)的浓度年际变化基本呈"U"型变化特征,O_3的年际和季节浓度变化特征则与其他大气污染物相反。大气质量的季节变化从差到好依次为冬季、春季、秋季、夏季。大气污染物(除O_3外)与气温、风速呈负相关,气温高和风速大有利于大气污染物的扩散稀释。相对湿度的增加可减缓污染物的扩散,致使污染物的堆积。PM_(10)、SO_2与相对湿度呈负相关,相对湿度越大,PM_(10)的沉降和SO_2转化过程也越易发生。O_3与气温、风速呈正相关,与相对湿度呈负相关。宝鸡市区的季节风频变化以西风、西北及北风为主,冬季东南风频的增加会加重市区冬季的大气污染。  相似文献   

9.
为了有效地控制空气质量评价误差,将各污染物的毒性作用引入传统的模糊综合模型中,建立了双权重模糊综合评价模型。利用郑州市环境空气质量监测站点的PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O_3等空气质量指标的监测数据,采用双权重模糊综合模型,对2014~2017年郑州市的空气质量进行了综合评价。结果表明:郑州市空气质量隶属于第Ⅲ级标准(中度污染水平),主要空气污染物是PM_(2.5)、PM_(10)和NO_2,共占空气质量总权重的65%以上; 2014~2017年空气质量呈现逐步好转的趋势;空气质量的季节性变化显著,夏季空气质量明显优于冬、春季节;相比于传统的模糊综合模型,双权重模型综合考虑了各污染物的浓度和毒性,是一种更全面更客观的空气质量评价方法。  相似文献   

10.
为了有效地控制空气质量评价误差,将各污染物的毒性作用引入传统的模糊综合模型中,建立了双权重模糊综合评价模型。利用郑州市环境空气质量监测站点的PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O_3等空气质量指标的监测数据,采用双权重模糊综合模型,对2014~2017年郑州市的空气质量进行了综合评价。结果表明:郑州市空气质量隶属于第Ⅲ级标准(中度污染水平),主要空气污染物是PM_(2.5)、PM_(10)和NO_2,共占空气质量总权重的65%以上; 2014~2017年空气质量呈现逐步好转的趋势;空气质量的季节性变化显著,夏季空气质量明显优于冬、春季节;相比于传统的模糊综合模型,双权重模型综合考虑了各污染物的浓度和毒性,是一种更全面更客观的空气质量评价方法。  相似文献   

11.
张鑫童 《安徽农学通报》2018,24(13):122-124,139
根据2017年1—6月滁州市3个国控监测点的空气质量监测数据,运用主成分分析法对6种污染物进行分析,得到污染物之间的关系及其对空气质量的影响。结果表明:2017年1—6月滁州市空气质量为轻度污染的等级出现频率最高,首要污染物为PM_(2.5)和O_3。通过主成分分析得到2个主成分,反映了SO_2、PM_(10)、NO_2、CO、PM_(2.5)等5种和O_3这1种污染物的信息,且CO、PM_(2.5)、O_3对滁州市空气质量起主导作用。空气质量相对较好的监测点是人大宾馆,相对较差的是老年大学,且各监测点的季节性污染特征较为明显,具有"夏季好,冬季差"的典型城市空气环境状况。  相似文献   

12.
选取湖南省长沙、株洲、湘潭、常德、岳阳、张家界6个重点城市,基于其环境空气质量2010年1月1日至2014年12月31日的历史监测数据以及2015年1月1日至2015年12月31日的实时监测数据,对6个重点城市2010年以来的环境空气质量时间变化特征进行分析。结果表明:2011~2015年整体空气污染物浓度呈下降趋势。6个重点城市空气污染物SO_2、NO_2、PM_(10)质量浓度2011~2012年整体保持稳定状态,2013年浓度值突然升高,导致大范围持续雾霾天气频发,2014~2015年浓度值整体下降,空气质量得以改善;2011~2015年SO_2、NO_2、PM_(10)典型污染季节为冬季,2015年空气污染物CO、PM_(2.5)典型污染季节为冬季,O3典型污染季节为夏季;不同质量等级典型日期空气污染物质量浓度日变化时间具有一致性,空气污染物浓度日变化特征是受到多种因素综合作用的结果。  相似文献   

13.
利用滁州市2015年1月至2017年5月逐日大气污染物数据及对应的气象观测资料,分析滁州市空气污染状况及其与气象要素的关系并建立基于气象要素的空气质量预报模型。结果表明,该地区空气污染物以细颗粒物PM2.5为主,主要出现在冬、春季,其次为O_3,主要出现在夏季;该地区出现中度以上污染时,上游西北来向的污染输送起重要作用,风速、降水与空气质量指数(AQI)及各类污染物浓度呈显著负相关,气温与PM10、PM2.5、NO_2、CO呈显著负相关,与O_3呈显著正相关,日照时数和相对湿度与颗粒物PM10、PM2.5浓度呈显著正相关;基于气象要素的预报模型对AQI及PM2.5、PM10和O_3的浓度预测效果优良,能满足日常的业务需求,对NO2的预报效果相对较差,标准化平均误差(NME)超过了30%,且对NO_2浓度有一定程度高估。  相似文献   

14.
2013年7月至2014年4月期间,在银川市兴庆区设1个环境监测点,分4季采集PM_(10)和PM_(2.5) 样品,测试二者质量浓度及水溶性阴离子(Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-))、阳离子(K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、NH_4~+)成分,分析其主要组成、季节变化及污染来源。结果表明:银川市PM_(10)和PM_(2.5) 中离子平均浓度为33.8、18.74μg/m3,分别占PM_(10)和PM_(2.5) 的17.2%、23.5%。NH_4~+、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)等二次离子含量高,分别占离子总量的75%和84%,且冬季含量是其他季节的数倍;颗粒物总体呈碱性,PM_(10)中阳离子总量与阴离子总量的比值为1.23,PM_(2.5) 中两者比值为1.14,PM_(10)比PM_(2.5) 碱性强;大气中存在SO_2向SO_4~(2-)二次转化过程。冬季PM_(2.5) 中二次离子主要以(NH4)_2SO_4和NH_4NO_3形式存在;来源分析发现,PM_(2.5) 、PM_(10)可能主要来源于生物质燃烧、二次反应及燃煤尘。  相似文献   

15.
[目的]掌握泰州市减排措施实施后空气质量现状及其变化趋势。[方法]对2013~2015年泰州市空气质量监测数据进行系统分析,研究减排对泰州市环境空气质量的影响。[结果]受减排影响显著,空气质量有逐步好转的趋势。SO_2、PM_(10)、PM_(2.5)和CO年均浓度分别下降3.8%、12.9%、20.8%和30.2%,PM_(10)和PM_(2.5)下降幅度较大,NO_2和O_3年均浓度分别上升19.2%、19.3%。[结论]能源结构变化、污染源综合整治是改善空气质量的关键。  相似文献   

16.
利用2017—2019年洛阳市7个国控空气质量监测站的大气颗粒物PM_(10)、PM_(2.5)的质量浓度监测数据,研究洛阳市城区大气颗粒物浓度的时空变化特征及气象因素对其的影响。结果表明,2017—2019年洛阳市城区环境空气污染总体状况呈先降后增的趋势,其中,2018年空气质量整体状况最好,重度及以上的污染天数占全年有效天数的比例最低;2019年污染总天数相较于2017年减少10 d,但相较于2018年增加31 d;空气质量整体情况PM_(10)和PM_(2.5)浓度月均值变化基本一致,浓度变化均呈U形分布;PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化具有明显的季节性特征,冬季其质量浓度最高,春季和秋季次之,夏季最低;各国控站点的PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度同样显示冬季高,春、秋季次之,夏季低,大气污染状况整体呈西北高、东南低的分布特征;气象因子分析表明,ρ(PM2.5)、ρ(PM10)与温度均呈显著负相关;相对湿度与PM10的质量浓度呈负相关,但与PM2.5的质量浓度呈正相关,在相对湿度为60%~70%时,PM2.5的质量浓度较大;PM_(10)、PM_(2.5)的质量浓度在风向为南风、东南偏南风、西南偏南风、西南偏西风时较小。2017—2019年洛阳市空气污染状况变化与地形、气象条件、城市化建设均有一定的关系。  相似文献   

17.
空气质量问题是近些年来广受关注的问题,尤其对国际性盛会冬奥会而言,举办地的空气质量也是其能否举办成功的重要评估标准。为评估冬奥会举办地近6 a空气质量状况及动态变化环境相应机理,该研究收集了2014年以来3个冬奥会场馆所在地(北京延庆、奥体中心和河北张家口)的空气质量数据,分别分析了3个监测点的6个空气质量指标(CO、NO_2、O_3、SO_2、PM_(2.5)、PM_(10))的浓度动态,并结合2016年奥体中心的气象数据分析了6个指标环境因子的响应机制,结果表明:1)张家口空气质量相对最佳,PM_(2.5)达标率均在80%以上,但春季大颗粒物污染仍需治理;2)2014-2019年3个监测点的空气质量有明显改善,尤其张家口SO_2从37.50μg/m~3(2014)降至11.06μg/m~3(2019),但截至2019年奥体中心NO_2仍高于国际标准,气体污染物仍是其治理的重点;3)CO和NO_2日变化呈"U型",O_3和SO_2为"单峰型",CO、O_3、SO_2季节变化明显。各空气质量指标的主要影响因子分别为CO-太阳净辐射(R_n)、NO_2-太阳净辐射(R_n)、O_3-空气温度(T_a)、SO_2-空气温度(T_a),其中风速(Ws)与各空气质量指标呈负相关关系;6个指标年最大值(7.6 mg/m~3、155.5、186.9、68.4、373.2μg/m~3和465.5μg/m~3)均出现在Ws1 m/s时;然而,由于各空气质量指标的来源及彼此转换,各空气质量指标之间的相关性强于与环境因子的相关性。  相似文献   

18.
利用台湾海峡西岸晴天近地面大气电场、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO、NO、NO_X、温度、相对湿度和气压的同步观测资料,对大气电场日变化及其与典型大陆复杂型大气电场的差异进行了研究,并分析了大气电场与各影响因子之间的关系.结果表明:台湾海峡西岸晴天大气电场日变化呈双峰双谷特征,峰值分别出现在4时和10时,谷值分别出现在14时和19时,相比其他区域大气电场的差异性特征,台湾海峡西岸大气电场的日变化与海陆风关系较为密切.PM10、SO_2、NO_2、CO、NO、NO_X、相对湿度和气压与大气电场呈现正相关性,O_3和温度与大气电场呈负相关.  相似文献   

19.
以厦门市为研究对象,基于2014—2016年监测数据,分析大气能见度变化规律,探究大气污染物(PM_(10)、PM_(2. 5)、SO_2、NO_2、CO、O_3)浓度及气象因子(风速WS、大气温度T、露点温度DPT、最低云层高度CCH、海平面压强SLP、相对湿度RH)对大气能见度的影响。研究表明:厦门市年均大气能见度为8. 97 km,年度最高值出现在夏季,最低值出现在春季;日最高值出现在中午,最低值出现在凌晨;除O_3外大气能见度与大气污染物浓度均呈负相关,与T、WS和CCH呈正相关,而与RH,DPT及SLP呈负相关;通过K均值聚类分析,综合得出厦门市7组典型天气的大气能见度及相关气象指标与其它污染物浓度均值;利用消光系数(βext)与大气污染物浓度,构建了回归模型(β_(ext)=0. 007PM_(2.5)+0. 143,R~2=0. 500;β_(ext)=0. 005PM_(10)+0. 119,R~2=0. 393;β_(ext)=0. 011SO_2+0. 249,R~2=0. 168;β_(ext)=0. 007NO_2+0. 155,R~2=0. 313),能代表β_(ext)与各大气污染物的关系。  相似文献   

20.
应用spss软件工具,通过kendall系数分析近4年来保定、北京、承德、石家庄、廊坊、天津6个城市的PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO、NO_2、O_3等污染指标之间的相关性。结果表明,保定和北京的各项指标之间相关性转强,其他4市存在一定的相关性。  相似文献   

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