徐州市臭氧污染现状分析

基于徐州市空气质量国控监测站点的臭氧数据,本文分析了2020年徐州市臭氧污染特征.结果表明,2020年,徐州市臭氧污染总体有所下降;臭氧单项污染物对空气质量的影响比例增加;徐州市臭氧污染有显著季节和月度变化;臭氧浓度日变化趋势呈典型的单峰形,最高值出现在14:00-16:00.     

长江经济带臭氧污染全域空间动态跃迁与局部空间驱动差异

作为臭氧污染治理的重点区域,提升对长江经济带臭氧污染的时空变化认知和探寻污染产生的主要驱动因素成为实现协同治理的两大基础性关键问题。基于2015—2020年长江经济带各地市的臭氧浓度监测数据,运用探索性时空数据分析(ESTDA)研究长江经济带全域空间臭氧污染的特征与时空变化过程,应用面板分位数回归模型分析长江经济带臭氧污染格局变化背后的主要驱动因素,并进一步探究其局部空间的驱动差异,进而提升对长江经济带臭氧污染的科学认知。研究发现,长江经济带臭氧污染格局整体呈现东高西低态势,重污染区域由下游向中上游扩展;臭氧污染的空间相关性逐年增强,且呈现集聚与分异并存的空间演进特征;臭氧浓度的时空跃迁具有较强的空间依赖性,但整体呈现一定的转移惰性;地市空间尺度的臭氧浓度时空跃迁驱动类型存在差异。上海、长沙等中下游城市表现为开放-城镇化驱动型;贵阳、昆明等上游城市表现为科技-绿化制约型。从上游至下游臭氧浓度的时空跃迁呈现出“同向制约—逆向发展—同向发展”的递变格局。     

徐州市典型月份臭氧污染特征分析

历年6月都是徐州市臭氧污染最严重的月份。本文基于徐州市空气质量国控监测点的臭氧数据,分析2023年6月徐州市臭氧污染特征。结果表明,芳香烃和烯烃是对臭氧生成贡献较大的组分,乙烯、间/对-二甲苯、异戊二烯是臭氧生成潜势（OFP）排名前三的物种,需要重点加强相关污染源的管控。     

2020年杭州市臭氧污染情况分析

臭氧污染是近年来杭州市面临的重要空气污染。统计发现，2020年杭州市共有30 d发生臭氧污染，这说明臭氧已经成为杭州市空气的突出污染物。本文主要选取2020年杭州市国控站点臭氧监测数据，对臭氧污染情况进行分析。结果表明，臭氧污染主要出现在春末、夏季和初秋，气温高、相对湿度中等偏高、风速小、降水少是2020年臭氧污染发生时的共性气象特点，这为臭氧污染治理提供有效参考。     

成都市臭氧生成对气象因素的敏感性分析

气象因子对臭氧生成的大气化学过程具有显著影响。为探究影响成都市臭氧生成的主要气象因子序列,本研究利用2016—2019年四川省环境空气质量综合监测站的臭氧浓度数据及同期同站点气象监测数据,构建BP神经网络臭氧预测模型,并基于Sobol法分析成都市臭氧浓度对各气象因素的敏感性。结果显示,BP神经网络模型可以较好地反映臭氧浓度变化趋势。根据一阶敏感性指数分析结果,各气象因子对成都市臭氧浓度的影响大小排序为太阳辐射强度(0.220 3)>温度(0.218 7)>混合层高度(0.068 2)>相对湿度(0.037 3),气压(0.005 8)和风速(0.000 8)的单独作用对臭氧的影响极小。根据二阶敏感性指数分析结果,臭氧浓度对温度、太阳辐射强度和混合层高度的相互作用较为敏感,其中,臭氧对温度和太阳辐射的相互作用最为敏感(0.020 9),对温度和混合层高度的相互作用(0.015 5)、太阳辐射和混合层高度的相互作用(0.012 3)次之。总敏感性指数分析结果表明,各气象因子对臭氧的敏感程度排序为太阳辐射(0.616 9)>温度(0.560 7)>混合层高度(0...     

2017—2022年北川县臭氧污染特征分析

北川羌族自治县(简称北川县)位于四川盆地西北部，目前面临较大的大气污染防治压力。结合大气环境监测数据，本文分析2017—2022年北川县臭氧(O₃)污染特征，明确臭氧污染的形成原因，并提出建议，以期为区域大气污染防治提供参考。监测结果显示，2018年、2020年臭氧污染天数最多，均为25 d；从季节分布来看，4—8月是臭氧污染的高发季节；从日变化来看，O₃浓度呈现出单峰结构。未来，北川县要因地制宜，综合施策，强化源头监管，全面治理臭氧污染，稳步推进区域大气污染防治。     

徐州市区PM10浓度时间分布特征

徐州市区环境空气污染特征以煤烟型为主,可吸入颗粒物PM10是影响环境空气质量的首要污染物。通过对徐州市2005～2009年5年间1 825天空气质量日报资料的调查汇总,系统研究了徐州市区PM10污染的时间分布特征。得出了徐州市区PMl0污染状况在逐渐减轻,污染程度季节分布规律为冬季>春季>秋季>夏季的结论。采用Spearman秩相关系数法分析认为,冬季和春季PM10污染有所下降,而夏秋季PM10污染在逐渐升高。PM10日均值具有明显的"周末效应",周末较低,PM10小时均值呈现出峰值为每天7～9时,谷值为14～19时的时间分布特征。     

秦皇岛市PM2.5污染特征及其对地面气象因素的相关性分析

结合2017年3月1日-2018年2月28日的PM2.5监测数据和气象条件观测数据进行分析,采用Spearman秩相关系数分析法研究秦皇岛市PM2.5浓度对不同季节气象因素的相关性。秦皇岛市PM2.5质量有明显的季节特征,冬季污染最严重,夏季最轻。不同季节影响细颗粒物浓度的气象因素各不相同,其中气压、气温和相对湿度为主要因素。     

2000—2020年广西生态系统服务价值时空变化评估

近年来,广西壮族自治区（简称广西）社会经济稳步发展,但部分因素依然制约区域生态系统服务价值的持续提升。分析2000—2020年广西生态系统服务价值和生态风险的时空变化特征及二者关联性,可为广西生态系统保护和修复提供参考。本文运用单位面积当量因子法、生态风险核算模型、双变量空间自相关分析,核算2000—2020年广西生态系统服务价值与生态风险指数,并分析其时空分异特征及其相关性。结果表明,2000—2020年广西生态系统服务价值增减起伏,从2000年的25 240.24亿元增加到2020年的25 251.56亿元,总体增幅为0.05%。生态风险等级总体呈现南高北低的空间格局,各区域面积表现出增减起伏的走向。从数量相关性来看,生态系统服务价值和生态风险具有较强的相关性;从空间相关性来看,生态系统服务价值与生态风险在空间上呈聚集分布,呈显著的负相关。广西生态系统服务价值与生态风险呈负相关,二者的结合研究可以更好地体现人类活动造成的生态环境变化,为生态系统修复及土地可持续利用提供支持。     

贵州省2020年植被NDVI变化及其驱动因素分析

探究2020年贵州省逐月植被动态变化及其影响因素,为区域生态环境恢复与治理提供科学依据。基于2020年逐月归一化植被指数（NDVI）数据,辅以同期气象数据、相关分析及滞后性分析等方法,深入解析贵州省植被时空变化特征及其对气候变化响应机制。研究表明：2020年贵州省植被覆盖度良好,且非喀斯特地区高于喀斯特地区,其中喀斯特区域中等覆盖度及以上面积占全省面积的46.78%;贵州省的NDVI与同期降雨量、气温均呈现良好的相关性,而植被生长对气温变化敏感性高于降水变化;2020年贵州省植被变化受气候变化影响较大,植被生长对降水存在滞后效应,滞后时间为1个月。     

徐州市大气污染成因及重污染天气途径分析

以江苏省徐州市为研究对象,从徐州市大气污染源排放、区域地理位置及地形、地貌、本地污染物积聚与区域性污染物输入等方面来分析对空气质量的影响,找出造成徐州市重污染天气的形成途径,从而提出有针对性的大气污染防治措施,以期为徐州市空气质量提升提供帮助。     

徐州市PM2.5和PM10相关性分析

徐州市是典型的煤炭工业城市,目前,大气污染依然比较严重,颗粒物是影响区域大气质量改善的主要污染物。本文以徐州市为研究区,利用国控监测站、省控监测站获得的细颗粒物(PM_2.5)、可吸入颗粒物(PM₁₀)质量浓度数据,结合大气灰霾超级站在线监测数据,综合运用数理统计和相关性分析,探讨PM_2.5和PM₁₀的时间变化特征,明确二者的相关性。作为老工业基地,徐州市必须充分发挥资源优势和创新优势,大力发展新型能源和双碳产业,从而削减PM_2.5和PM₁₀的排放量,改善区域生态环境。     

2021年徐州市环境空气质量评价

本文通过分析2021年徐州市空气质量数据，开展环境空气质量评价，解析细颗粒物(PM_2.5)和O₃的月变化特征和来源。与2020年和2016年空气质量数据比较，2021年徐州市各项主要污染物浓度均同比下降，优良天数同比上升。与2021年江苏省内城市对比，徐州市PM_2.5浓度降幅和空气优良率升幅均居第一。2021年，徐州市PM_2.5、O₃均具有明显的月变化特征。     

京津冀地区PM_(2.5)质量浓度时空分布及其与PM_(10)等5种空气质量指标的相关关系分析

从2012年起,雾霾问题一直备受我国国民的关注,京津冀地区是我国首都经济圈,是我国近年来城市化进程较快的地区之一,同时也是雾霾污染最严重的地区之一。文章通过京津冀及周边地区的137个地面空气质量监测站的数据,使用空间插值、统计分析等方法,来研究京津冀地区PM_(2.5)质量浓度的时空分布及其与PM_(10)、二氧化硫、二氧化氮、臭氧、一氧化碳的相关性。最终得出结论:京津冀地区PM_(2.5)质量浓度随季节变化较为明显,受地形影响大,总体空间分布为东北低,西南高,PM_(2.5)质量浓度与PM_(10)的相关系数为0.891,其次是二氧化氮相关系数为0.734,与一氧化碳相关系数为0.477,与二氧化硫相关系数为0.239,与臭氧的相关系数为-0.282,由相关系数推测得,PM_(2.5)可能与PM_(10)、二氧化氮、一氧化碳来源一致,主要来自于土壤黏粒与机动车尾气及扬起的地面颗粒物。文中研究结果对于PM_(2.5)质量浓度的控制与治理具有指导意义。     

山西省文化产业时空演变与高质量发展

以山西省文化产业为研究对象,运用因子分析法研究山西省省内文化产业各主因子和综合发展水平的差异以及时空变化特征.研究表明,山西省的文化产业发展极具潜力,但是现阶段的发展表现出不充分不均衡的特征,太原市的发展远快于其他地区,省内发展差距较大;文化生产发展明显不足,不能提供丰富的文化产品供人们消费,文化产业结构不够合理,山西省文化产业发展仍需重视资源要素的开发以及市场要素的发掘.     

地方财政支出结构变化及其影响——基于江苏省徐州市的数据分析

作为发达省份欠发达地区的江苏省徐州市,“九五”以来,地方财政支出结构发生了较大的变化。分析表明,该市地方财政支出的结构调整呈现出工业化初期地方政府财政发展的基本特征,即过度追求建设性投入的倾向。文章通过实证分析的方法对地方政府财政支出结构变化的进行了相关性论证后认为,徐州市现行财政支出结构有待于优化。     

化工项目竣工环保验收监测实例分析

本文以徐州市某化工企业为例,从项目的污染来源、防治措施、监测点位、监测因子、评价标准及结果评价等方面,对该类建设项目的竣工环境保护验收监测进行实例分析,并提出相关建议。     

基于AQI的文山市空气质量统计预报研究

本文利用2015-2019年文山市气象监测站常规地面观测资料和文山市环境监测站空气质量指数(AQI)逐日平均值、各类污染物逐日平均浓度值等观测资料,通过统计学方法对不同季节气象要素和AQI做相关性分析,选取相关性好的因子做回归分析并分季节建立预报方程.结果表明,不同季节的AQI与各类气象要素相关程度不同,相较全年回归预...     

黄河流域农林碳汇时空演变特征及驱动因素

利用2000—2020年的相关数据计算农业和森林碳汇量，研究黄河流域农林碳汇的时空变化特征，并运用地理探测器模型对其影响因素进行分析。结果表明：黄河流域各省份农林碳汇量均有不同幅度的提升，但空间分布不均衡现象仍存在；降水、气温、坡度、坡向及人口数量是黄河流域农林碳汇的主导因子；交互作用的解释力度增强，且以双因子增强型为主；各因素均与农林碳汇有显著差别，可以得到农林碳汇量达到最大的因子范围。     

石家庄市7月份典型重污染过程分析

2019年7月1-5日,石家庄市出现本年度夏季中最严重的一次污染过程。为探究其污染成因,基于石家庄市大气复合污染及灰霾监测超级站,本文对典型重污染时段进行分析。结果表明,臭氧受到气象条件和气体前体物浓度的双重影响,高温、低湿和静风的不利气象条件对臭氧生成贡献显著,O_3与NO_2、PAN浓度的日变化规律分别为明显的负相关与正相关。在夏季臭氧高发期,加强对氮氧化物和VOCs等臭氧前体物的管控,可有效降低臭氧浓度。