石家庄市区PM_(2.5)时空分布特征

石家庄市大气污染严重,尤其是PM_(2.5)浓度经常居高不下。为了更全面地掌握石家庄市PM_(2.5)浓度的变化规律,需要对其时间和空间变化规律进行长时间序列的分析。根据2013—2015年石家庄市区的监测数据,采用GIS空间分析方法,研究了PM_(2.5)的时空分布特征。结果表明,2013年PM_(2.5)平均质量浓度为154μg/m3,2014年为124μg/m3,2015年为89μg/m3;季节性分布规律明显,月均浓度均呈波浪形分布,日变化呈双峰形分布;还呈现出周末浓度高于工作日浓度的"周末效应"端倪;空间分布上呈现市区东南部污染较轻、北部污染较重的空间格局,并且污染较重的空间范围在逐渐缩小,污染较轻的空间范围逐渐扩大。研究结果有利于准确掌握石家庄市区PM_(2.5)污染的时空分布,从而有针对性地开展环境污染防控。

石家庄市秋季以NO_2为主的气态污染物典型污染案例分析

为保障空气质量明显改善,石家庄市采取了一系列举措治理大气污染,然而2015年9月出现了一次以NO_2为首要污染物的气态污染物典型污染过程,各项气态污染物浓度明显高于历史同期水平。NO_2作为二次颗粒物及光化学污染的重要前体物,研究其污染来源及影响因素,对于保护公众健康及提高大气污染综合治理水平具有重要的指导意义。对污染过程中NO_2的浓度变化、时空变化及气象条件对NO_2的影响等方面进行了分析。结果表明:2015年9月由于气象条件与区域污染的影响,造成空气中气态污染物聚集,浓度高于去年同期水平。大气环境中的NO_2主要来源于东南部工业和燃煤源的排放,与机动车保有量增加、大型车辆多活动于夜间、晚出行高峰时段拥堵造成的尾气排放量增加也有直接关系。

石家庄市一次雨雪过程大气污染特征分析

为了研究气象条件与大气污染之间的关系,结合气象资料和环境监测数据分析了2015-11-21至2015-11-25石家庄市一次雨雪过程对各类污染源及污染物浓度的影响,并利用Pearson相关系数法分析不同污染物之间及污染物浓度与气象要素之间的相关关系。结果表明:此次雨雪过程对面源影响最大,扬尘接近零排放;对移动源的影响主要表现为机动车早晚高峰时段及车辆怠速时间的延长;对工业点源影响较小。颗粒态污染物与SO2,NO2和O3(8h)的浓度呈显著正相关,说明污染物来源呈现一定的同源性。雨雪期间主要污染物浓度与温度呈显著相关性,风速的扩散和稀释作用仅对PM2.5有较明显的影响。

基于环境库兹涅茨模型的石家庄市经济发展与空气质量关系实证研究

环境与经济协调关系的研究可以定性地反映区域环境与经济发展的综合实力水平。环境库兹涅茨曲线(EKC)假设反映的是经济增长与环境质量之间呈现倒U型的曲线关系,通过建立模型,将石家庄市2000—2015年人均GDP与工业废气排放量及城市环境空气中3项主要污染物(SO2,NO2,PM10)等4项指标进行拟合,发现EKC曲线并不完全符合传统的倒"U"型。结果表明,石家庄市环境空气中SO2和NO2与人均GDP之间存在比较明显的三次曲线特征,整体呈现出倒"N"型,而工业废气排放量仍处于上升阶段,表现为"N"型。典型的EKC理论不适用于解释石家庄市PM10浓度的变化趋势。政策分析表明,石家庄市正处于由工业化中期向后期的过渡中,迫切需要加强大气环境治理,转变经济增长结构,提升经济增长质量,向生态宜居城市转变。

2-甲基吡嗪研究进展

介绍了2-甲基吡嗪的物性、合成方法及其在医药、化工等领域的应用。

石家庄市区大气污染物浓度变化特征研究

利用2014-2015年3月SO2,NO2,PM10,PM2.5,CO和臭氧的观测数据,分析了石家庄市主要大气污染物的变化特征.结果表明,臭氧夏季平均浓度值最高;NO2夏季浓度值最低;PM2.5,SO2和CO冬季浓度最高,夏季浓度最低;而PM10浓度春季最高,较为明显的高于其它3个季节.臭氧四季的日变化均呈单峰型,其余五项污染物浓度四季的日变化呈现出"早峰午谷",且夜间出现小高峰.掌握石家庄市大气污染物的变化特征,可为大气环境治理工作与防控措施研究提供科学依据.

3070型XRF仪快速分析铝土矿的方法研究及应用

重点介绍了孝义铝矿铝土矿矿石类型 ,矿物组成、含量范围的分布特点 ,建立了XRF测定Al2 O3、SiO2 、Fe2 O3、CaO、K2 O六个组份的分析方法 ,使用最为简便快捷的粉末直接压片法制样 ,用光谱法测定采场、堆场、配矿、皮带、车皮、民矿和地质队的铝土矿样中上述六元素 ,制样时间只需 3min ,测量时间仅为 6min ,达到了快速分析的要求 ,且数据准确 ,重现性好。

不同区域城市空气O3和PM2.5累积速率时序模型

利用2017—2018年全国7个区域10个典型城市环境空气O3和PM2.5浓度数据,统计污染物累积速率,进而采用回归方法拟合污染物浓度及其累积速率的时间序列模型,分析不同区域污染物时序变化特征差异。结果表明:不同区域O3浓度时序曲线拟合程度总体高于PM2.5,石家庄O3拟合程度最高,西安PM2.5拟合程度最高。以07:00、14:00分别作为O3、PM2.5模拟起点是24 h中的最优模型。不同城市夏季O3小时浓度时序变化曲线均为单峰形态,O3浓度及累积速率峰值出现时间可能由城市所处经度决定,太原O3累积最快,西安O3消解最快。各城市间冬季PM2.5小时浓度及其累积速率时序变化曲线形态差异较大,沈阳PM2.5累积和消解均最快。与浓度相比,城市环境空气O3和PM2.5累积速率与光照、扩散条件等有更好的时间相关性。

大气颗粒物对慢性阻塞性肺疾病急性发作和哮喘日入院的影响

目的研究大气颗粒物对慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)急性发作与支气管哮喘日入院的影响。方法应用广义相加模型,研究2014年大气颗粒物对患者日入院人数的影响并分析滞后效应及累计效应。结果在控制温度、相对湿度的影响后,PM2.5、PM2.5-10与COPD急性发作及哮喘患者日入院人数之间均存在正向关联。大气颗粒物浓度对滞后2 d的COPD急性发作日入院人数的影响最大,PM2.5及PM2.5-10每升高10μg/m3,其每日入院人数分别增加0.9%(95%CI:0.3%~1.5%)、0.5%(95%CI:0.1%~0.9%);累积2d后影响最大,相对危险度变化不明显。PM2.5的浓度对哮喘当天入院人数有影响,PM2.5每升高10μg/m3,入院人数增加0.58%(95%CI:0.02%~1.16%);PM2.5-10在滞后1 d时影响最大,其浓度每升高10μg/m3,入院风险增大0.62%(95%CI:0.01%~1.23%);PM2.5及PM2.5-10对哮喘日入院人数的影响在累积1 d时最大,PM2.5及PM2.5-10每升高10μg/m3,其每日入院风险分别增大0.8%(95%CI:0.2%~1.5%)和0.6%(95%CI:0.1%~1.2%)。在分别调整其他污染物的影响后,PM2.5及PM2.5-10对两种疾病的日入院人数均仍有影响,且差异有统计学意义(P<0.05)。结论大气颗粒物浓度的上升可促进COPD的急性发作和哮喘入院人数的增加,并有一定的滞后作用,且滞后期存在差异。