青岛市大气颗粒物PM2.5动态分析

基于青岛市主城区大气自动监测站实时发布的数据,分析颗粒物PM2.5浓度的时空变化规律,并对PM2.5与其它颗粒物之间的相关性和影响因素进行了分析。结果表明,PM2.5颗粒物浓度年际变化起伏不定;年内变化冬、春季浓度较高,夏、秋季浓度低。根据PM2.5与其它颗粒物之间的相关曲线看,PM2.5与SO_2、NO_2、O_3之间呈现显著正相关,它们浓度的升高会引起PM2.5浓度增大,其来源相同或相关。     

计算烟花爆竹燃放对大气PM_(2.5)影响的方法研究

当前北京市开始实施春节期间可以燃放烟花爆竹的政策,使北京市在该时间段中空气质量明显下降,PM2.5排放量也逐渐增加,为此运用定量估算法计算燃放烟花爆竹对大气PM2.5作用极为重要。本文阐述了定量估计法的具体含义,同时得到两个计算PM2.5的公式。根据上述对方法的分析,其后又从风速风向与PM2.5浓度的时间变化关系,爆竹燃放时间对PM2.5浓度的影响,燃放烟花爆竹对PM2.5浓度分布的影响以及PM2.5的总量计算等四个方面阐述了烟花爆竹燃放对PM2.5产生的各种影响。本文希望研究得到的结果可以帮助我国各个城市进一步控制在春节期间因烟花爆竹燃放而产生的PM2.5总量,从而促进我国空气质量不断提升。     

经济增长与大气污染——基于城市面板数据的联立方程估计

采用2003—2015年我国104个城市的SO2、NO2和PM10浓度及2013—2016年30个省会城市的PM2.5、CO和O3浓度作为大气污染变量,构建经济增长与大气污染相互作用的联立方程组,使用三阶段最小二乘法（3SLS）检验随着人均GDP的增加,大气污染先严重后减轻的倒U型的环境库茨涅次曲线（EKC）是否存在。研究结果表明：六种大气污染物的浓度与经济增长之间均呈现倒U型的曲线关系;SO2、PM10、CO和O3的污染浓度已越过拐点,说明近年来我国对点源大气污染物的治理已经取得良好效果;NO2和PM2.5的污染浓度尚未越过拐点,即处于随着经济增长污染趋于加重的阶段。     

沧州市主城区大气颗粒物污染时空分布特征分析

近年随着传统气体污染物二氧化硫和总悬浮颗粒物的有效治理,大气污染已从传统的煤烟型污染逐渐过渡为以臭氧和细颗粒物为特征的区域性复合大气污染.本文利用2014-2018年沧州市主城区3个大气环境质量监测站点的大气颗粒物浓度监测数据,分别从不同的时间尺度和空间尺度对颗粒物的时空变化特征进行了分析.PM2.5和PM10的时间变...     

西安市空气中PM2.5的影响因素

文章以西安市2013年的空气数据为研究对象,分析了PM2.5与每个因素的相关性,并进行了PM2.5的空气动力学分析,发现主要影响西安市空气中PM2.5的因素是温度和天气状况。     

哈尔滨市空气污染指标相关性分析

根据近五年哈尔滨市区环境空气质量监测数据,对环境空气主要污染物二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)和可吸入颗粒物(PM10)及降尘月均浓度进行了相关统计分析。结果表明:PM10与SO2有较好的相关性,两者都受同一污染源的影响;PM10与NO2和降尘,SO2与NO2均有一定的相关性,污染源有所不同;春季沙尘对PM10和降尘有不同贡献。     

城镇化推进对雾霾污染的影响——基于中国省级动态面板数据的经验分析

采用国外权威发布的PM2.5数据,构建2001~2010年中国省级动态面板数据,利用改进的STIRPAT模型,研究城镇化推进对雾霾污染的影响。研究结果表明:在全国范围内,城镇化推进1%导致雾霾污染的浓度增加0.029%;在高排放区,城镇化推进1%导致雾霾污染的浓度增加0.121%;在中排放区,城镇化推进1%导致雾霾污染的浓度增加0.054%;在低排放区,城镇化推进1%导致雾霾污染的浓度增加1.992%。在此基础上,提出城市雾霾治理的政策建议。     

基于ARIMA模型的蚌埠市PM2.5预测

本文首先从真气网选取蚌埠市2018年6月1日至2019年5月31日的PM2.5日浓度数据作为样本数据,接着运用EVIEWS10.0软件并借助由Box和Jenkins创立的ARIMA(p,d,q)模型对样本数据进行合理建模,并验证所建立的AR(1)模型的合理性;然后运用所建立的AR(1)模型对蚌埠市2019年6月2日至2019年6月6日的PM2.5日浓度进行预测,最后将预测结果与实际值进行比较,结果表明:使用建立的AR(1)模型对蚌埠市短期内PM2.5浓度预测所得值与蚌埠市PM2.5浓度的实际值相对误差较小,其误差大小在10%之内,适合做蚌埠市PM2.5日浓度的短期预测。     

基于走航监测的北京市城区晚高峰VOCs污染特征分析

挥发性有机物(VOCs)是臭氧和细微颗粒污染物的关键前体物质。为加强北京城区晚高峰路段VOCs污染的精准化监管,有效降低大气颗粒物及VOCs污染,本研究利用装载单质谱仪与便携式气相色谱-质谱仪(GC-MS)的走航车对北京市城区晚高峰环境空气颗粒物及VOCs开展走航监测,对该时段区域内VOCs的浓度特征和组成特征进行监测和分析。结果表明,走航监测期间PM_2.5质量浓度为60.98 μg/m³,PM₁₀质量浓度为67.75 μg/m³,TSP总悬浮颗粒物均值为67.75 μg/m³,VOCs 的瞬时浓度均值为117.21 μg/m³,整体质量浓度处于较低水平。VOCs浓度与气象要素的皮尔森相关系数结果显示,VOCs的质量浓度与风向、湿度呈显著正相关关系,与风速、温度呈显著负相关关系。VOCs 浓度主要受苯系物影响,以1,2-二甲基苯、甲苯、苯、乙基苯为主的苯系物是该区域该时间段VOCs 的主要组分,排放源符合机动车尾气排放特征。     

城市化进程对气温和降水的影响研究——以长沙市1951~2011年气温与降水的变化特征分析为例

文章综合分析了1951~2011年长沙市气候变化特征和从改革开放以来城市化进程对其影响作用。首先,以国家气候中心的长沙1951年1月至2011年12月逐月的月平均气温和月平均降水量数据为依据,运用气候学统计诊断方法,分析了长沙气温和降水年际和年代际变化的特征。再利用湖南省统计年鉴的数据,探讨了气象要素与长沙市城市化进程的相关性,讨论了城市化面积与气温之间有较强的相关性。