2020年-2023年春节期间重庆城区空气质量对比研究

为明晰实行烟花爆竹管控措施后重庆城区空气质量变化成因,文章基于PM_(2.5)质量浓度、PM_(2.5)组分及气象观测数据,对比分析了2020年-2023年春节期间重庆城区污染物浓度变化趋势。结果表明,气象条件对于燃放高峰期和春节期间大气污染物浓度具有重要影响。春节期间PM_(2.5)主要来源为二次源、机动车尾气、工业排放、烟花爆竹和生物质燃烧、扬尘源。2023年新冠疫情“乙类乙管”后经济复苏,机动车尾气、工业等排放增加,叠加烟花爆竹燃放影响,在气象不利条件下,春节期间PM_(2.5)出现明显反弹。

淮南人工增雨改善空气质量对比实验研究

文章利用淮南近5年冬半年(当年10月至次年3月)飞机人工增雨改善空气质量的实验进行研究,结果表明:淮南主城区冬半年降水天数少,降雨量小,空气质量不达标天数多,降水对空气中污染物有明显的净化作用。通过统计发现,5年内实施飞机人工增雨作业58架次,对空气中污染物有明显的净化作用和削峰作用,空气质量明显改善。

长江三角洲部分城市空气质量对比研究

以长江三角洲地区上海、南京、苏州、南通、杭州、宁波6城市公布的资料为研究对 象，对各城市的空气污染特点及规律进行了对比研究。

长三角地区三大城市空气质量对比分析

随着社会经济与城市化的快速发展,大气污染日益加剧,空气质量问题已引起人们的密切关注和重视。本文选取长三角地区典型三大城市十年空气质量相关数据,运用系统聚类方法,对三大城市空气质量进行对比分析,结果表明:上海的空气质量相对杭州和南京较好,南京市的PM_(10)及NO_2浓度均有相对较高的现象,而杭州PM_(10)浓度在2003至2008年相对偏高。根据研究结果,提出控制工业废气排放、调整能源结构、开发清洁能源、加强汽车尾气排放控制、淘汰老旧机动车等政策建议。

肇庆市市区与风景区空气质量对比分析

分析了肇庆市2013年七星岩风景区和市区的空气质量。监测结果表明,七星岩与市区的各类大气污染物呈现类似的月际变化规律,普遍呈夏季污染较轻但秋冬季污染较严重的态势。七星岩的臭氧浓度显著高于市区,PM10与PM2.5浓度略高于市区,与市区相比,大多数月份七星岩具有较低的SO2、NOx与CO浓度,表明七星岩的空气一次污染较轻,但二次污染严重。七星岩风景区空气质量差于市区,大量天然源VOC叠加少量人为排放的气态污染物生成较多二次污染物是导致自然风景区空气质量差于市区的重要原因。

发酵床猪舍与传统猪舍空气质量对比试验

不同的养殖模式对猪舍环境和生产性能的影响不同,为了筛选出最佳猪舍环境的养猪模式,开展发酵床与传统水泥地面养猪模式的猪舍环境对比试验研究,本试验测定了发酵床猪舍与传统水泥地面猪舍的环境温度、地面温度和有害气体含量等指标并进行分析,为发酵床的推广提供依据。笔者等于2011年11月～2012年5月进行了本次试验。1材料与方法1.1试验地点与分组试验在凌海市荣华养猪场进行。该场有发酵床养猪和传统水泥地面养猪两种模式。

厦门会晤期间集美区空气质量对比分析

为研究大气污染物减排措施对厦门市空气质量的影响,结合地面空气观测站常规污染物和气象参数,对厦门会晤期间集美区的空气质量进行分析。结果表明:会晤期间SO_2、 NO_2、 O_3、 CO、 PM10和PM2.5平均浓度分别为2.0、 19.15、 67.61、 499.9、 30.01和18.22μg/m^3,与管控前相比分别降低了63.1%、 53.6%、 4.2%、 11.9%、60.3%和57.5%。其中, NO_2、 SO_2、 PM等人为源污染物降幅较大,说明一次源排放管控减排发挥重要作用;各空气污染物浓度与风速呈负相关,说明风速大有利于污染物的扩散。由此可见,科学减排、精准管控,可有效改善保障会晤期间厦门市的空气质量。

华北地区五所典型城市空气质量对比分析

基于华北地区五所典型城市2015年1月至2016年3月的空气质量常规监测数据,比较了本地区典型城市空气污染的时空分布差异.分析结果表明:华北地区五所典型城市的空气质量指数(AQI)的时空变化差异较大,春秋季节空气质量较好,冬夏季节空气质量较差.首要污染物多为可吸入颗粒物和臭氧,臭氧随着温度和光照的增加而升高,呈现夏高型特征,其他污染物呈现夏低型特征.五所典型城市中,北京和石家庄的空气质量较差,其中,石家庄的污染最为严重,呼和浩特的空气质量最好.从整体上看,2016年前三个月的各项污染物浓度均低于2015年前三个月,说明华北地区五所典型城市的空气质量正在逐渐好转.地形、社会经济发展水平、产业结构等对空气质量有较大影响.

北京市与呼和浩特市空气质量对比分析

为了对比北京市和呼和浩特市空气质量,探讨其差异性成因及防治对策,收集2市2014—2019年的空气质量常规监测数据,对空气污染物浓度、首要污染物变化及空气质量指数等特征进行分析。结果表明:北京和呼和浩特2市空气中PM_(10)、PM_(2.5)、SO_(2)、NO_(2)、CO这5种污染物浓度表现出相似的季节变化特征,空气质量冬季最差,夏季最好;2市空气中污染物都是以颗粒物为主,其中北京市以PM_(2.5)为主,呼和浩特市以PM_(10)为主;长期监测数据显示,2市在经济社会快速发展的同时,污染物浓度大多呈持续下降的趋势,但O_(3)浓度有所增加。从2市各经济指标和污染物浓度变化的相关性看出,城市高质量发展越来越受到城市空气质量的约束,而改善城市经济结构在空气污染防治中具有极大作用。

APEC前后北京市空气质量对比

根据北京市环境保护监测中心的监测数据和国家环境空气质量标准,选取PM2.5,PM10,SO2,NO2作为评价指标,通过建立各污染因子的隶属函数和权重集,运用模糊综合评价的方法对北京市2014年10月及11月进行了空气质量评价及比较。结果表明,影响北京市空气质量的主要污染因子为PM2.5,PM10,其次是NO2,SO2对于空气污染的作用最小。APEC会议期间采取的"机动车辆限行"、"上百家企业停限产"、"建筑施工工地停工"等措施能够有效地控制大气中PM2.5的含量,改善空气质量。空气质量评价结果客观地反映了北京市的空气质量状况,从而为改善和治理大气污染提供理论依据。

阜新市2006-2010年功能区环境空气质量对比现状分析及防治对策

本文以阜新市功能区大气污染及大气环境质量现状分析数据为依据,列举了2006-2010年的空气质量监测数据,对阜新市的大气环境质量作了全面系统的分析,虽然现在的大气环境质量有了明显好转,全年的空气质量二级达标率有所提高,但大气污染防治、控制工作任务应很艰巨,通过对我市近五年功能区环境空气质量的对比分析,查找出城市污染严重的主要原因,并在城市综合治理上、控制风沙扬尘污染上、煤炭燃烧上、机动车尾气治理上、城市规划、绿化和环保宣传上都提出了自己的观点和防治对策。

空气质量改善能缩小城乡居民消费差距吗?——兼论绿色发展对共同富裕的促进作用

厘清空气质量对城乡居民消费差距的影响作用,有助于理解中国式现代化进程中绿色发展与共同富裕目标的协同推进。从医疗和防御性支出、规避行为以及劳动生产率等视角阐释了空气质量影响城乡居民消费差距的理论机制,并使用2005—2020年中国省际面板数据对其影响作用进行了实证检验。研究发现:空气质量改善会显著缩小城乡居民消费差距,这一结论在使用逆温天数作为工具变量进行内生性处理,以及更换空气污染物指标、考虑空间自相关等方式进行稳健性检验后依然成立;该作用通过缩小城乡居民消费倾向差距以及城乡居民收入差距两条渠道产生;此外,空气质量对城乡居民消费差距的影响作用还存在空间溢出效应。研究结果表明,推动绿色发展改善空气质量,能够缩小城乡居民消费差距,从而助力共同富裕目标的实现。

新冠疫情期间西安市空气质量时空特征研究

2019年和2021年新冠疫情期间西安市政府均采取了强有力的管控措施,为此对比研究了不同程度减排措施对空气质量的影响。采用特征雷达图、空间插值和HYPLIST轨迹模型等方法对西安市疫情期间(2019年12月—2020年2月、2021年12月—2022年2月)和正常生产期(2020年12月—2021年2月)冬季空气质量变化特征进行了对比分析,并探讨了人为减排情景下空气质量变化潜在原因。结果表明:(1)西安市环境空气质量指数(AQI)空间分布整体呈现“西北劣东南优”特征。2020年疫情严控期空气质量得到明显改善,优良率达到53%;2022年疫情严控期空气质量未受管控措施明显影响。(2)2020年疫情严控期除O_(3)外污染物浓度均明显下降,降幅分别为PM2.5(42.90%)>NO_(2)(42.13%)>CO(35.37%)>PM10(32.58%)>SO_(2)(17.40%);2022年仅有SO_(2)和NO_(2)浓度下降,降幅为NO_(2)(31.86%)>SO_(2)(18.31%)。疫情期间污染类型属于偏二次型。(3)疫情期间,污染天气是在高湿静风天气条件和盆地地形的基础上,受人为源排放和区域污染物传输引起的,因此促进污染物协同减排和关中地区联防联控是改善空气质量的关键举措。

基于机器学习方法的空气质量预测与影响因素识别

空气质量指数(AQI)的精准预测及影响因素识别,对空气污染防护和治理具有重要现实意义。选取北京市2014年第一季度至2022年第二季度AQI作为研究对象,探究六大污染物、五个气象因子和十四个经济变量对空气质量影响。选用DT,RF,GBDT和XGBoost模型对AQI进行预测,并使用稳定性选择方法定量分析各个变量对AQI的贡献。结果表明:四种模型方法均有良好的预测效果,其中XGBoost和RF的预测效果最优;六大污染物中PM2.5,PM10浓度和气象因素中的风速和气压对AQI影响较大;十四个经济变量对AQI的影响差异较大,其中城镇居民人均可支配收入、第三产业GDP和规模以上工业总产值等对AQI影响较大,而第一产业GDP和公路货物运输量等影响较小。

统一大市场的绿色之路--基于空气质量视角

为探究统一大市场的绿色之路,基于2001—2019年城市数据,采用面板回归模型探讨空气质量对市场一体化的影响,并构建多期双重差分(DID)模型探究《环境空气质量标准(2012)》政策对市场一体化的影响。研究表明,空气质量改善有利于市场一体化形成,该结论经过一系列的稳健性检验和内生性检验依然成立;在非城市群城市和东部地区空气质量改善对市场一体化的促进作用更为明显;商品流通程度、劳动力流动和资本流动是空气质量影响国内市场一体化的重要渠道;进一步分析发现,《环境空气质量标准(2012)》的实施,能够有效地降低市场分割程度,促进市场一体化。研究结果为进一步探索市场一体化的绿色路径提供参考,为地方政府推进绿色发展和建设市场一体化提供理论和经验证据。

节能环保财政支出、环境税收与城市空气质量——基于安徽省16个地级市的面板证据

基于安徽省16个地级市的PM10、SO2和NO2三类污染数据,运用极值熵值法和面板Tobit模型,展现安徽省16个城市空气质量的时空演变特征,考察节能环保财政支出和环境税收对城市空气质量的作用机理。研究表明:铜陵、马鞍山、芜湖、淮南、蚌埠、淮北等城市空气污染较严重,空气质量较差,重污染城市连片分布特征较为显著;安徽省大气污染防治仍处于“先污染,后治理”的发展阶段,从末端治理到源头管控,再到污染防治效果持续显现需要的时间较长;节能环保财政支出和环境税收均不利于城市空气质量的改善,但节能环保财政支出与环境税收的交互项作用抑制了城市空气污染排放。

基于DBO-LSSVM的空气质量指数预测

针对当下空气质量指数预测的模型精度不高的问题,提出一种基于蜣螂优化(DBO)算法,优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的空气质量指数预测模型。该模型利用蜣螂优化算法对最小二乘支持向量机的两项参数进行寻优,提高预测速度和精度。并与传统最小二乘支持向量机、灰狼优化最小二乘支持向量机模型进行比对,通过实验仿真结果表明,蜣螂优化算法优化最小二乘支持向量机预测模型的均方误差、平均绝对误差及决定系数均为最优值,可以为空气质量指数预测提供更准确的支持。

北京市环境空气样品外照射辐射水平与空气质量的关系

目的探讨大气气溶胶颗粒物外照射辐射水平与空气质量的关系,及时发现环境中可能存在的放射性污染,为建立人群健康监护体系和有效的污染防控策略提供技术基础。方法在北京市东城区某院5层设置固定的环境空气监测点,使用Snow White大流量采样器收集2024年1—2月期间28个监测日的大气气溶胶样品,每日连续20~24 h采样,使用TBM-3S型测量监测仪测量样品滤膜表面的空气比释动能率,分析样品的辐射水平与当日空气质量指数(AQI)、PM_(2.5)和PM_(10)的变化关系。结果2024年1—2月随机抽取28个监测日空气样品的外照射辐射水平范围值为2.10~7.18μGy/h,平均值为(4.72±1.28)μGy/h,样品外照射辐射水平与AQI、PM_(2.5)和PM_(10)的相关系数R2分别为0.0329、0.0135和0.044。2017年38个监测日样品外照射辐射水平范围值为2.52~6.83μGy/h,平均值为(4.46±1.29)μGy/h,2024和2017年两组样品外照射辐射水平比较,差异无统计学意义(t=0.008,P>0.05)。结论北京市大气气溶胶滤膜样品外照射辐射水平与空气质量无直接关系。空气样品外照射辐射水平是环境空气放射性污染监测的可靠指针,应持续进行监测。

机动车限行对西安市空气质量的影响及其模型分析

近年来,空气污染已成为限制西安城市人居环境质量提升的重要因素之一。当地政府采取了一系列的措施进行空气污染治理,其中机动车限行政策以其可实施性强、公共投入较少、简单易行等特点而最受青睐。在分析2016―2020年间西安市空气质量变化趋势的基础上,运用R语言针对相关影响因子(限行政策、平均风速、相对湿度和平均温度)与空气质量之间的关系建立了广义相加模型,并进行了拟合分析和相关性检验,结果表明机动车限行政策与西安市空气质量改善具有较明显的相关性。

2015-2022年兰州市环境空气质量时间变化特征分析

【目的】分析兰州市环境空气质量时间变化特征,为兰州地区空气污染预报预警和大气污染防治工作提供依据。【方法】利用2015年1月1日—2022年12月31日空气质量逐小时数据,统计分析兰州市空气质量和空气质量等级日数的年际变化、月变化及日变化特征。【结果】结果表明:①2015—2022年兰州市AQI指数呈逐年下降趋势,优良天数呈增加趋势,轻度污染和中度污染天数呈减少趋势;兰州空气质量以优、良和轻度污染为主。②兰州市1—12月AQI指数呈“冬春高夏低”特征,优良天数整体呈先增后降的趋势,轻度污染和中度污染天数呈倒“U”形,12月的污染天数为最多,次峰值则出现在3月。③兰州市逐小时AQI指数呈典型的双峰特征,白天峰值出现在9时至12时,夜间峰值出现在20时至23时。【结论】研究结论可为兰州地区空气污染预报预警和大气污染防治工作提供依据。