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相似文献
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1.
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   

2.
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   

3.
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   

4.
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PM_(2.5)、PM_(10)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、PM_(10)、SO_2逐时变化特征影响较大,对NO_2、CO影响较小。与其他污染物相比,O_3变化较独特。在空间分布规律方面,PM2.5、PM_(10)及SO_2表现较为一致,NO_2分布具有一定对称性。CO呈现南北高,中部低的分布特点。O_3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   

5.
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   

6.
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   

7.
[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   

8.
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   

9.
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   

10.
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   

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.
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   

13.
生物质燃烧和采暖燃煤对太原市大气PM_(2.5)的影响   总被引:2,自引:0,他引:2  
[目的]研究山西省太原市秋冬季生物质燃烧和采暖燃煤对大气细颗粒物(PM_(2.5))质量浓度及化学成分的影响。[方法]使用武汉天虹公司TH-150C中流量大气PM_(2.5)采样器于2014年10月4日至11月23日在山西大学环境科学研究所楼顶采集大气PM_(2.5)样品,测定其重金属、水溶性无机离子和有机碳(OC)、元素碳(EC)含量,记录采样期间气温、相对湿度、风速、大气PM_(2.5)日均浓度值,并查阅同期太原市周围卫星火点图。[结果]卫星火点图显示,2014年10月下旬太原市周边火点明显多于11月,与之相联系,采样点大气PM_(2.5)质量浓度呈现10月高、11月前2周低、之后快速上升的趋势,与该趋势变化相一致的是PM_(2.5)中的无机水溶离子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+、K~+、重金属元素Zn、Pb、As以及含碳颗粒OC、EC,而F~-、Cl~-和重金属Cd、Ni却呈现缓慢累积的变化规律,Na~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)浓度变化幅度较小,说明PM_(2.5)的来源复杂,影响因素较多;与采暖前相比,采暖后NO_3~-和SO_4~(2-)质量浓度比以及OC/EC均下降,表明采暖燃煤可使大气中SO_2和EC的排放迅速增加。[结论]太原市大气PM_(2.5)质量浓度及化学成分受多种因素的影响,除气象因素和燃煤外,生物质燃烧是重要的贡献源,城市周边生物质大量燃烧甚至可以超过采暖燃煤对大气PM_(2.5)浓度的影响。  相似文献   

14.
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   

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.
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   

17.
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   

18.
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   

19.
干旱区城市颗粒物如可吸入颗粒物(PM_(10))、细颗粒物(PM_(2.5))以及超细颗粒物(PM_(1.0))受到越来越多的关注。根据新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市燕儿窝生态林大气颗粒物(PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10))浓度、温度、相对湿度、风速等环境因子数据,对干旱区城市森林内大气颗粒物浓度时间变化规律进行分析。结果表明:(1)3种颗粒物(PM_(10)、PM_(2.5)、PM_(1.0))的日变化较为相似,均呈现"早晚高,中午低"的浅"V"形变化趋势。(2)3种颗粒物季节变化均表现为冬季秋季春季夏季,其中冬春2季林地内浓度小于林地外,而夏秋2季林地内浓度大于林地外。(3)环境因子与3种不同粒径大气颗粒物浓度存在显著相关关系,相对湿度、风速与颗粒物浓度呈显著正相关,温度与颗粒物浓度呈显著负相关。  相似文献   

20.
该研究根据搜集的南京市生物质燃烧源活动水平数据,采用排放因子法,建立了南京市2015年生物质燃烧源大气污染物排放清单。结果表明:(1)2015年南京市生物质燃烧源主要大气污染物SO_2、NO_X、PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC、CO、VOC_S、NH_3排放量分别为553t、1504t、3123t、2920t、501t、1793t、27653t、3396t和446t;(2)生物质燃烧大气污染物排放地区分布不均衡,排放量较大的是六合、溧水、江宁、高淳区;(3)各类生物质燃烧对不同污染物排放量的贡献差异显著。生物质锅炉是SO_2和NO_X排放的主要来源,户用炉灶是PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC、CO、VOC_S、NH_3的主要贡献源。  相似文献   

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