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Fine Particulate Pollution Characteristics in Jinan City
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作者 Zhang Guiqin Wang Zhaojun +1 位作者 Liu Yutang Wilhelm Hoeflinger 《Chinese Journal of Population,Resources and Environment》 2010年第4期61-64,共4页
The characteristics of fine particulate pollution(PM10 and PM2.5) were measured at urban and suburban sites in Jinan during the 2008-2009 heating and non-heating seasons.The results showed that PM10 and PM2.5 pollutio... The characteristics of fine particulate pollution(PM10 and PM2.5) were measured at urban and suburban sites in Jinan during the 2008-2009 heating and non-heating seasons.The results showed that PM10 and PM2.5 pollution was quite serious,and PM mass concentration was higher during the heating season than the non-heating season.PM was the highest in the chemical factory and lowest in the development zone.The mass concentrations of PM10 and PM2.5 were linearly related,and the mass concentration ratio of PM2.5/PM10 was up to 0.59 in urban areas.PM pollution in Jinan was related to local meteorological factors:PM2.5 mass concentration and humidity were positively correlated,and PM2.5 mass concentration was negatively correlated with both click on the temperature and wind speed,although wind speed varied more. 展开更多
关键词 Fine Particles(pm2.5 and pm10) Pollution Characteristics Spatial and temporal variations Meteorological factors.
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Spatial and Temporal Variation of Particulate Matter (PM10 and PM2.5) and Its Health Effects during the Haze Event in Malaysia
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作者 Afiqah Ma’amor Norazian Mohamed Noor +5 位作者 Izzati Amani Mohd Jafri Nur Alis Addiena Ahmad Zia Ul Saufie Nor Azrita Amin Madalina Boboc Gyorgy Deak 《Journal of Atmospheric Science Research》 2023年第4期26-47,共22页
This study aims to assess and compare levels of particulate matter(PM10 and PM2.5)in urban and industrial areas in Malaysia during haze episodes,which typically occur in the south west monsoon season.The high concentr... This study aims to assess and compare levels of particulate matter(PM10 and PM2.5)in urban and industrial areas in Malaysia during haze episodes,which typically occur in the south west monsoon season.The high concentrations of atmospheric particles are mainly due to pollution from neighbouring countries.Daily PM concentrations were analysed for urban and industrial areas including Alor Setar,Tasek,Shah Alam,Klang,Bandaraya Melaka,Larkin,Balok Baru,and Kuala Terengganu in 2018 and 2019.The analysis employed spatiotemporal to examine how PM levels were distributed.The data summary revealed that PM levels in all study areas were right-skewed,indicating the occurrence of high particulate events.Significant peaks in PM concentrations during haze events were consistently observed between June and October,encompassing the south west monsoon and inter-monsoon periods.The study on acute respiratory illnesses primarily focused on Selangor.Analysis revealed that Klang had the highest mean number of inpatient cases for acute exacerbation of bronchial asthma(AEBA)and acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease(AECOPD)with values of 260.500 and 185.170,respectively.Similarly,for outpatient cases of AEBA and AECOPD,Klang had the highest average values of 41.67 and 14.00,respectively.Shah Alam and Sungai Buloh did not show a significant increase in cases during periods of biomass burning.The statistical analysis concluded that higher concentrations of PM were associated with increased hospital admissions,particularly from June to September,as shown in the bar diagram.Haze episodes were associated with more healthcare utilization due to haze-related respiratory illnesses,seen in higher inpatient and outpatient visits(p<0.05).However,seasonal variability had minimal impact on healthcare utilization.These findings offer a comprehensive assessment of PM levels during historic haze episodes,providing valuable insights for authorities to develop policies and guidelines for effective monitoring and mitigation of the negative impacts of haze events. 展开更多
关键词 HAZE Particulate matter(pm10 and pm2.5) AEBA and AECOPD Spatial variability
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南京市空气中颗粒物PM10、PM2.5污染水平 被引量:199
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作者 黄鹂鸣 王格慧 +2 位作者 王荟 高士祥 王连生 《中国环境科学》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2002年第4期334-337,共4页
为了初步调查南京市空气中颗粒物PM10、PM2.5的污染水平,于2001年冬、春、秋3季在南京市的5个典型城市功能区,用大流量采样器收集了50个样品.结果表明,南京市PM10、PM2.5的污染很严重,超标率分别为72%和92%,最大超标倍数达到6.3和9.0,... 为了初步调查南京市空气中颗粒物PM10、PM2.5的污染水平,于2001年冬、春、秋3季在南京市的5个典型城市功能区,用大流量采样器收集了50个样品.结果表明,南京市PM10、PM2.5的污染很严重,超标率分别为72%和92%,最大超标倍数达到6.3和9.0,而且对人体健康危害更大的PM2.5占PM10的大部分,约为68%,应引起公众和相关职能部门的高度重视. 展开更多
关键词 pm10 pm2.5 颗粒物 空气污染 南京
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合肥城区PM10及PM2.5季节污染特征及来源解析 被引量:62
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作者 陈刚 刘佳媛 +6 位作者 皇甫延琦 王海婷 史国良 田瑛泽 朱余 李菁 冯银厂 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1938-1946,共9页
于2014年4月、8月、10月和12月在合肥市城区采集了大气PM_(10)和PM_(2.5)样品,对PM_(10)和PM_(2.5)的质量浓度及其化学组分(无机元素、含碳组分和水溶性离子)进行了测定.结果显示:合肥城区的PM_(10)和PM_(2.5)的平均质量浓度高达113,83... 于2014年4月、8月、10月和12月在合肥市城区采集了大气PM_(10)和PM_(2.5)样品,对PM_(10)和PM_(2.5)的质量浓度及其化学组分(无机元素、含碳组分和水溶性离子)进行了测定.结果显示:合肥城区的PM_(10)和PM_(2.5)的平均质量浓度高达113,83μg/m3,分别超出国家环境空气质量标准年均PM_(10)和PM_(2.5)限值的1.61和2.37倍.不同粒径的颗粒物中主要化学组分含量的高低顺序基本一致,水溶性离子的含量最高,其次为碳组分,无机元素.利用正交矩阵因子分析(PMF)对合肥城区PM_(10)和PM_(2.5)的本地来源进行解析,结果表明:PM_(10)中二次源、燃煤、机动车尾气尘及地壳尘的贡献百分比分别为32.5%、25.9%、15.7%和25.5%;PM_(2.5)中二次源、燃煤、机动车尾气尘及地壳尘的贡献百分比分别为38.8%、25.9%、9.9%和21.7%.利用激光雷达评估合肥市环境中颗粒物PM_(10)的区域传输,四个季节常规贡献率分别为13.4%、12.9%、13.5%和16.4%. 展开更多
关键词 合肥 PM 10 PM 2.5 季节污染特征 来源解析
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天津市大气中PM10、PM2.5及其碳组分污染特征分析 被引量:86
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作者 吴琳 冯银厂 +2 位作者 戴莉 韩素琴 朱坦 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1134-1139,共6页
2007年12月-2008年10月期间,分3个时段,设置2个点位,采集了天津市大气环境中PM10和PM2.5样品.用热光反射分析仪测定样品中的碳组分含量,并用OC/EC最小比值法估算二次有机碳(SOC)的浓度.结果表明,市区采样点颗粒物浓度高于郊区,2个采... 2007年12月-2008年10月期间,分3个时段,设置2个点位,采集了天津市大气环境中PM10和PM2.5样品.用热光反射分析仪测定样品中的碳组分含量,并用OC/EC最小比值法估算二次有机碳(SOC)的浓度.结果表明,市区采样点颗粒物浓度高于郊区,2个采样点的颗粒物浓度变化趋势一致.5月份PM2.5/PM10比值最小,主要由于土壤风沙尘对PM10的贡献较大.PM10和PM2.5中的有机碳(OC)、元素碳(EC)浓度12月份最高,且变化趋势相同.OC占总碳(TC)比例较高,PM10中OC/TC为0.60-0.83,PM2.5中OC/TC为0.55-0.81.碳组分主要集中在PM2.5中,PM10中约有76%的OC存在于PM2.5中.12月份的SOC浓度最高,与12月份的气象条件和污染源排放等因素有关. 展开更多
关键词 pm10 pm2.5 有机碳(OC) 元素碳(EC) 天津市
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海口市PM2.5和PM10来源解析 被引量:41
6
作者 宋娜 徐虹 +4 位作者 毕晓辉 吴建会 张裕芬 杨海航 冯银厂 《环境科学研究》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2015年第10期1501-1509,共9页
以海口市为例,研究了我国典型热带沿海城市——海口市环境空气颗粒物的污染特征和主要来源.2012年春季和冬季在海口市区4个采样点同步采集了环境空气中PM10和PM2.5样品,同时采集了多种颗粒物源样品,并使用多种仪器分析方法分析了源与受... 以海口市为例,研究了我国典型热带沿海城市——海口市环境空气颗粒物的污染特征和主要来源.2012年春季和冬季在海口市区4个采样点同步采集了环境空气中PM10和PM2.5样品,同时采集了多种颗粒物源样品,并使用多种仪器分析方法分析了源与受体样品的化学组成,建立了源化学成分谱.使用CMB(化学质量平衡)模型对海口市大气颗粒物进行源解析.结果表明:污染源贡献具有明显的季节特点,并存在一定的空间变化.冬季城市扬尘、机动车尾气尘、二次硫酸盐和煤烟尘是海口市PM10和PM2.5中贡献较大的源,在PM10和PM2.5中贡献率分别为23.6%、16.7%,17.5%、29.8%,13.3%、15.7%和13.0%、15.3%;春季机动车尾气尘、城市扬尘、建筑水泥尘和二次硫酸盐是海口市PM10和PM2.5中贡献较大的源,在PM10和PM2.5中贡献率分别为27.5%、35.0%,20.2%、14.9%,12.8%、6.0%和9.5%、10.5%.冬季较重的颗粒物污染可能来自于华南内陆地区的区域输送,特别是,本地排放极少的煤烟尘和二次硫酸盐受区域输送的影响更为显著. 展开更多
关键词 海口市 pm10 pm2.5 CMB(化学质量平衡)模型 源解析
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2015年上海崇明岛PM2.5和 PM10浓度变化特征及气象因素影响分析 被引量:19
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作者 吴健 齐晓宝 +4 位作者 苏敬华 李佳凤 沙晨燕 熊丽君 王敏 《气象与环境科学》 2019年第3期1-8,共8页
通过对2015年1-12月上海崇明岛崇南地区颗粒物(PM2.5、PM10)浓度的连续监测,研究了PM2.5、PM10在不同季节的动态变化特征及与其他因子(SO2、NO2、O3)的相关性,分析了风向风速和降雨对颗粒物浓度的影响。结果表明:崇明岛PM2.5和PM10浓度... 通过对2015年1-12月上海崇明岛崇南地区颗粒物(PM2.5、PM10)浓度的连续监测,研究了PM2.5、PM10在不同季节的动态变化特征及与其他因子(SO2、NO2、O3)的相关性,分析了风向风速和降雨对颗粒物浓度的影响。结果表明:崇明岛PM2.5和PM10浓度的季节变化明显,呈现冬季的>春季的>秋季的>夏季的的特征,冬季PM2.5和PM10小时浓度均值分别为0.058mg/m^3和0.085mg/m^3,夏季PM2.5和PM10均值分别为0.034mg/m^3和0.054mg/m^3。PM2.5和PM10浓度分别与SO2浓度和NO2浓度显著正相关,与O3显著负相关。全年来看,在西南风向时PM2.5和PM10浓度较高,这主要受该方向上游吴淞工业区、宝钢、石洞口电厂、罗店工业区等工业排放影响;从高浓度颗粒物(PM2.5质量浓度≥0.115mg/m^3)来向看,北和西北风向时出现高浓度颗粒物的频率最高,这主要是受到我国北方采暖季大气颗粒物输送过程对崇明岛区域的脉冲式污染影响所致;PM2.5、PM10实时浓度与相应的风速呈显著负相关。降雨量大于5mm或持续3h及以上的连续降雨对大气颗粒物起到显著的湿清除作用,降雨后PM2.5和PM10质量浓度分别降低了68.0%和66.9%,降雨时和雨后PM2.5浓度为0.025~0.033mg/m^3,均低于我国环境空气PM2.5的一级浓度限值。 展开更多
关键词 pm2.5 pm10 变化特征 气象因素
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北京大气颗粒物PM10和PM2.5中水溶性阴离子的组成及特征 被引量:45
8
作者 宋燕 徐殿斗 柴之芳 《分析试验室》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期80-85,共6页
利用离子色谱技术对北京PM10和PM2.5中的水溶性阴离子(F^-,Cl^-,NO3^-和SO4^2-)进行了分析测定,并讨论了它们的分布、浓度变化和来源.F^-,Cl^-,NO3^-和SO4^2-离子的总质量分别占PM10和PM2.5总量的18.2%和24.2%,是大气颗粒物的重要组分... 利用离子色谱技术对北京PM10和PM2.5中的水溶性阴离子(F^-,Cl^-,NO3^-和SO4^2-)进行了分析测定,并讨论了它们的分布、浓度变化和来源.F^-,Cl^-,NO3^-和SO4^2-离子的总质量分别占PM10和PM2.5总量的18.2%和24.2%,是大气颗粒物的重要组分.其中F^-主要存在于PM10的粗颗粒中,而Cl^-,NO3^-和SO4^2-则主要在细颗粒中富集.PM10和PM2.5中Cl^-在总氯中所占的比例分别达到了49.5%和40.3%,并与总氯具有非常好的相关性.氯在大气中明显富集,其主要的人为来源为煤的燃烧.SO4^2-和NO3^-具有比较好的相关性,其浓度在7月份最高,9、10月较低,进入冬季采暖期之后浓度升高.在PM10和PM2.5中NO3^-与SO4^2-的质量之比分别在0.1~0.6和0.1~0.5之间,说明燃煤对它们的贡献要大于汽车尾气. 展开更多
关键词 pm10 pm2.5 离子色谱 阴离子 北京
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大气颗粒物(PM2.5、PM10)对地表景观结构的响应研究进展 被引量:23
9
作者 娄彩荣 刘红玉 +1 位作者 李玉玲 李玉凤 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第21期6719-6729,共11页
颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)是近年来我国大气首要污染物,威胁环境和人类健康。地表景观结构直接或间接影响PM_(2.5)、PM_(10)浓度,了解其影响过程和机理对于改善生态环境具有重要意义。系统总结了国内外关于PM_(2.5)、PM_(10)对地表景观... 颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)是近年来我国大气首要污染物,威胁环境和人类健康。地表景观结构直接或间接影响PM_(2.5)、PM_(10)浓度,了解其影响过程和机理对于改善生态环境具有重要意义。系统总结了国内外关于PM_(2.5)、PM_(10)对地表景观结构响应的研究成果,指出研究中出现不确定性的可能影响因素,并对今后的发展方向进行展望。得出基本结论:(1)地表景观类型的构成及其格局显著影响大气颗粒物浓度,对PM_(2.5)、PM_(10)起到"源"和"汇"的作用。(2)地表景观结构引起局地气候变化并影响颗粒物的迁移转化,但其影响过程和机理复杂,研究结论并不明确。(3)颗粒物浓度和地表景观数据主要通过实际监测或遥感处理方法获得,但因为获取方法、监测点微观环境及遥感影像等因素影响,导致数据具有不确定性,加上时空尺度相对应的复杂性,大大限制了地表景观结构与PM_(2.5)、PM_(10)响应关系的研究进展,是未来要突破的难点。(4)PM_(2.5)、PM_(10)对地表景观结构响应的区域时空差异及过程,局地小气候变化对颗粒物浓度的影响过程和强度,主要景观类型尤其是水体、湿地景观对大气颗粒物浓度的影响过程、机理与贡献程度等是未来需要关注的方向。 展开更多
关键词 大气颗粒物(pm2.5pm10) 地表景观类型 景观格局 响应
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城市绿地景观格局对PM2.5、PM10分布的影响及尺度效应 被引量:36
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作者 雷雅凯 段彦博 +1 位作者 马格 田国行 《中国园林》 北大核心 2018年第7期98-103,共6页
基于2015—2016年郑州市9个国控监测站点的连续监测数据及遥感影像数据,在1~6km尺度上分析PM_(2.5)、PM_(10)与城市绿地景观格局各季节的耦合机制及尺度效应。结果表明:在春季3km×3km^6km×6km尺度,夏季3km×3km、5km×... 基于2015—2016年郑州市9个国控监测站点的连续监测数据及遥感影像数据,在1~6km尺度上分析PM_(2.5)、PM_(10)与城市绿地景观格局各季节的耦合机制及尺度效应。结果表明:在春季3km×3km^6km×6km尺度,夏季3km×3km、5km×5km、6km×6km尺度,秋季2km×2km^6km×6km尺度增加绿地面积对PM_(10)浓度具有显著缓解效应,且在秋季5km×5km尺度缓解作用最佳;当绿地面积在春、冬季达到3km×3km,秋季达到5km×5km尺度以上时,绿地面积的增加才能使PM_(2.5)浓度降低。在秋季2km×2km^6km×6km尺度加强大型绿地斑块的保护及拓展、提高绿地斑块集群效应可以显著降低PM_(10)浓度,尤其在3km×3km尺度减缓作用最佳;分别在冬季4km×4km、5km×5km尺度增加大型斑块面积、提高斑块聚集程度能明显缓解PM_(2.5)浓度。在冬季1km×1km尺度或春季1km×1km尺度提高绿地斑块形状复杂程度可以分别降低PM_(10)和PM_(2.5)浓度。该成果可以为多尺度城市绿地系统规划设计提供定量依据。 展开更多
关键词 风景园林 pm2.5pm10浓度 景观格局 尺度 绿地规划 郑州
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北京大兴南海子公园PM2.5和PM10质量浓度变化特征 被引量:21
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作者 陈波 李少宁 +3 位作者 鲁绍伟 鲁笑颖 陈军丽 李辉 《生态科学》 CSCD 2016年第2期104-110,共7页
对北京南海子公园PM_(2.5)和PM_(10)的浓度水平进行了研究,并讨论了PM_(2.5)和PM_(10)的时间变化特征及其受气象因素的影响,分析了南海子公园空气质量浓度差异。结果表明:南海子公园PM_(2.5)和PM_(10)平均质量浓度分别为(110.22±19... 对北京南海子公园PM_(2.5)和PM_(10)的浓度水平进行了研究,并讨论了PM_(2.5)和PM_(10)的时间变化特征及其受气象因素的影响,分析了南海子公园空气质量浓度差异。结果表明:南海子公园PM_(2.5)和PM_(10)平均质量浓度分别为(110.22±19.19)μg·m^(-3)和(125.58±3.62)μg·m^(-3),南海子公园大气颗粒物主要是以细粒子为主,PM_(2.5)超标46.96%,PM_(10)未超标;南海子公园PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的日变化以夜间低,白天高为主,呈现明显的双峰型,南海子公园的PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度变化幅度较大;从不同月份来看,南海子公园PM_(2.5)质量浓度6月最大、8月最低;温度、风和降水与PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度呈负相关关系,湿度与PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度呈正相关关系,大风和降雨能有效的清除颗粒物,特别是细颗粒物。 展开更多
关键词 pm2.5 pm10 质量浓度 南海子公园 北京
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乌鲁木齐市PM10、PM2.5和PM1.0浓度及分布变化特征 被引量:28
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作者 韩茜 魏文寿 +1 位作者 刘新春 钟玉婷 《沙漠与绿洲气象》 2015年第1期32-38,共7页
利用GRIMM180气溶胶粒谱分析仪采集乌鲁木齐市PM10、PM2.5和PM1.0数据,研究表明:乌鲁木齐市气溶胶颗粒物质量浓度在进入采暖季后急剧增加,冬季颗粒物中细粒子含量最高,PM2.5/PM10可达77.6%,PM2.5/PM10,PM1.0/PM10,PM1.0/PM2.5三比值体... 利用GRIMM180气溶胶粒谱分析仪采集乌鲁木齐市PM10、PM2.5和PM1.0数据,研究表明:乌鲁木齐市气溶胶颗粒物质量浓度在进入采暖季后急剧增加,冬季颗粒物中细粒子含量最高,PM2.5/PM10可达77.6%,PM2.5/PM10,PM1.0/PM10,PM1.0/PM2.5三比值体现了颗粒物的分布特征,四季污染程度越高,细粒子含量越高。四季无降水日PM10、PM2.5、PM1.0的质量浓度和分布的日变化基本呈三峰三谷型,出现早—午—晚峰值,上午—下午—午夜后谷值,各季节峰谷值具体出现时间略有差别,由于冬季逆温层顶盖等因素的影响,冬季质量浓度和分布的日变化在此基础上多了两次波动。降水的发生对冬、春季质量浓度的影响大于夏、秋季,对不同粒径段粒子的分布影响有一定差别。 展开更多
关键词 pm10 pm2.5 PM1.0 日变化 乌鲁木齐市
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北京市无风天人体高度的PM2.5、PM10变化特征及扩散机制研究 被引量:4
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作者 葛秀秀 熊黑钢 +3 位作者 张南 朱忠鹏 石雪颖 周晓曦 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期63-69,共7页
为了解无风天情况下PM_(2.5)、PM_(10)的人体暴露水平及扩散机制,对人体呼吸高度的PM_(2.5)、PM_(10)浓度及近地面不同高度处的温度、相对湿度进行连续监测,分析了垂直温度梯度、相对湿度的相对变化速率对PM_(2.5)、PM_(10)浓度的影响,... 为了解无风天情况下PM_(2.5)、PM_(10)的人体暴露水平及扩散机制,对人体呼吸高度的PM_(2.5)、PM_(10)浓度及近地面不同高度处的温度、相对湿度进行连续监测,分析了垂直温度梯度、相对湿度的相对变化速率对PM_(2.5)、PM_(10)浓度的影响,并利用回归分析法建立PM_(2.5)、PM_(10)浓度与不同高度处温度、相对湿度的单、多变量回归模型,从中选取最优回归模型。结果表明:(1)晴天的PM_(2.5)、PM_(10)浓度在研究时段(9:00—21:00)内总体呈先降低再升高的趋势,而阴天、小雨天PM_(2.5)、PM_(10)浓度呈多峰变化,起伏较大;晴天不同高度的温度差异大,阴天、小雨天温度差异相对较小;晴天不同高度的相对湿度曲线总体均呈U型分布,相较而言,阴天及小雨天各层的相对湿度曲线波动较大;(2)垂直温度梯度是影响晴天PM_(2.5)、PM_(10)扩散的主要原因,相对湿度变化是影响颗粒物扩散的另一重要因素。(3)PM_(2.5)、PM_(10)浓度的单、多变量最优回归模型表明,低污染晴天,温度是影响颗粒物扩散的主要因素,高污染晴天则主要受相对湿度的影响,介于上述两种污染状况之间时,PM_(2.5)、PM_(10)浓度不仅受各层相对湿度的控制,还受到温度的影响。阴天PM_(2.5)、PM_(10)浓度的最优回归模型相对复杂,模型精度不及晴天。 展开更多
关键词 pm2.5 pm10 无风天 扩散机制
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东海PM2.5和PM10中水溶性离子的组成与化学特性 被引量:7
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作者 周胜杰 张洪海 杨桂朋 《中国环境科学》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2018年第3期900-909,共10页
2014年5~6月在东海海域采集PM_(2.5)和PM_(10)气溶胶样品,通过离子色谱法对样品中主要水溶性阳离子(Na^+、K^+、NH_4^+、Mg^(2+)、Ca^(2+))和阴离子(Cl^-、NO_3^-、SO_4^(2-)、MSA)的浓度进行测定,并结合相关数理统计方法探讨了其主要来... 2014年5~6月在东海海域采集PM_(2.5)和PM_(10)气溶胶样品,通过离子色谱法对样品中主要水溶性阳离子(Na^+、K^+、NH_4^+、Mg^(2+)、Ca^(2+))和阴离子(Cl^-、NO_3^-、SO_4^(2-)、MSA)的浓度进行测定,并结合相关数理统计方法探讨了其主要来源.结果表明,PM_(2.5)和PM_(10)样品中主要水溶性离子的总浓度范围分别为7.9~23.7μg/m^3和10.4~47.9μg/m^3,平均值分别为(14.9±5.8)μg/m^3和(21.3±10.7)μg/m^3.二次离子(nss-SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+)浓度最高,分别占测定离子总浓度的80.8%和73.3%,其中SO_4^(2-)和NH_4^+主要富集在细颗粒物(PM_(2.5))中,NO_3^-主要富集在粗颗粒物(PM_(10))中.富集因子及相关性分析表明K^+主要来自陆源,Mg^(2+)受海源和陆源双重输入影响.阴阳离子浓度平衡计算结果表明,细颗粒物样品呈弱碱性;粗颗粒物样品酸碱基本中和.两种样品中NH_4^+的主要结合方式均为(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3.来源分析结果表明,PM_(2.5)和PM_(10)样品中生源硫化物对nss-SO_4^(2-)的贡献率分别为13.7%和8.7%.根据估算的干沉降通量结果,NH_4^+对氮沉降的贡献程度小于NO_3^-. 展开更多
关键词 pm2.5 pm10 水溶性离子 甲基磺酸盐 非海盐硫酸盐 东海
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郑州城区PM10、PM2.5质量浓度变化特征及其对气象因子的响应 被引量:20
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作者 王翠连 张军 +3 位作者 郑瑶 赵同谦 娄亚敏 郑华 《环境保护科学》 CAS 2019年第6期76-83,共8页
利用郑州城区9个国控监测点位PM10、PM2.5的日监测数据,研究2013~2016年间郑州城区大气颗粒物质量浓度变化特征及其对气象因素的响应。结果表明,2013~2016年间郑州城区环境空气污染总体状况改善趋势较为显著,重度及以上的污染天数占全... 利用郑州城区9个国控监测点位PM10、PM2.5的日监测数据,研究2013~2016年间郑州城区大气颗粒物质量浓度变化特征及其对气象因素的响应。结果表明,2013~2016年间郑州城区环境空气污染总体状况改善趋势较为显著,重度及以上的污染天数占全年有效天数的比例逐年降低,PM10、PM2.5浓度逐年下降;PM10和PM2.5浓度月均值变化基本一致,浓度变化均呈"U"型分布。PM10和PM2.5质量浓度变化具有明显的季节性特征,冬季其质量浓度最高,春季和秋季次之,夏季最低。选取气温、气压、风速、相对湿度和降水量等气象因子,利用Spearman秩相关分析研究各个气象因子对大气PM10、PM2.5浓度的影响。相关性分析结果表明,与PM10、PM2.5浓度显著相关的气象因素存在季节性差异,风速、相对湿度和降雨量是影响郑州城区大气颗粒物质量浓度的主要气象因子。 展开更多
关键词 pm10 pm2.5 浓度变化 气象因素 Spearman相关性分析
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2017年上海市PM2.5和PM10变化特征及来源分析 被引量:7
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作者 王涛 邵田田 李江苏 《河南科学》 2018年第11期1752-1758,共7页
为了解上海市大气污染状况,采用2016年12月—2017年11月PM_(2.5)和PM_(10)数据及其他大气污染物和部分气象数据,分析PM_(2.5)和PM_(10)的年内变化特征及PM_(2.5)和PM_(10)与大气污染物、温度、湿度的关系.结果表明:(1)上海市PM_(2.5)和P... 为了解上海市大气污染状况,采用2016年12月—2017年11月PM_(2.5)和PM_(10)数据及其他大气污染物和部分气象数据,分析PM_(2.5)和PM_(10)的年内变化特征及PM_(2.5)和PM_(10)与大气污染物、温度、湿度的关系.结果表明:(1)上海市PM_(2.5)和PM_(10)春季超标个数最多,PM_(2.5)的超标率大于PM_(10);各季节及全年的PM_(2.5)和PM_(10)浓度日变化呈双峰型,城市上下班时间由于汽车尾气及人流扰动对于颗粒污染物影响很大.(2)PM_(2.5)和PM_(10)最小值出现在9、10月,最大值出现在12月;冬季PM_(2.5)和PM_(10)浓度最大,分别为50.94μg/m^3和63.46μg/m^3;春季次之;夏秋季节较低,PM_(2.5)和PM_(10)浓度的比值冬季(0.78)>夏季(0.69)>春季(0.66)>秋季(0.58).(3)上海市全年整体空气质量为良,空气质量由好到差排序为:秋季>春季>冬季>夏季.(4)PM_(2.5)和PM_(10)具有显著的相关性,SO_2、NO_2、CO与PM_(2.5)和PM_(10)存在相关性,O_3与夏季PM_(2.5)和PM_(10)以及春季PM_(10)存在显著相关性;年温度、湿度与PM_(2.5)和PM_(10)呈负相关,温度与PM_(2.5)在春季呈显著负相关,与夏季PM_(10)呈显著正相关,湿度与PM_(2.5)和PM_(10)在各季节均呈负相关. 展开更多
关键词 pm2.5 pm10 上海市 大气污染物 气象因子
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露天矿卡车运输起尘时PM2.5和PM10变化规律研究 被引量:10
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作者 鲁文岐 周伟 +3 位作者 丁小华 徐光 时旭阳 陆翔 《中国煤炭》 2019年第11期89-93,共5页
粉尘污染一直以来是露天矿的一大难题,露天煤矿起尘环节包括钻孔、爆破、采装、运输、破碎和排土等,其中运输环节是露天矿产尘的重要环节。通过对哈尔乌素露天煤矿卡车运输过程中粉尘浓度和粒径分布的监测,研究了卡车运输过程中PM2.5和P... 粉尘污染一直以来是露天矿的一大难题,露天煤矿起尘环节包括钻孔、爆破、采装、运输、破碎和排土等,其中运输环节是露天矿产尘的重要环节。通过对哈尔乌素露天煤矿卡车运输过程中粉尘浓度和粒径分布的监测,研究了卡车运输过程中PM2.5和PM10粉尘颗粒浓度的变化规律,得出了粉尘比例浓度中PM2.5和PM10占比。研究结果表明,PM2.5在卡车运输过程中起尘比例大约在30%,并和PM10变化规律一致,当运输车辆为重车行驶时所激起的粉尘量普遍大于空车行驶时所激起的粉尘量。 展开更多
关键词 露天煤矿 卡车运输 粉尘浓度 pm2.5 pm10
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冬季厦门市大气颗粒物PM10、PM2.5中水溶性组分及污染类型的变化研究 被引量:1
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作者 王坚 庄马展 +1 位作者 张杰儒 赵丽娟 《上海环境科学》 CAS 2014年第6期265-267,共3页
2013年1月进行了厦门市PM10、PM2.5中水溶性组分的特征研究,结果表明:冬季PM10、PM2.5中水溶性组分占质量浓度的比例分别为50.0%、65.4%;SO42-、NO3-、NH4+是水溶性离子的主要成分,SO42-优先富集于细颗粒中,NH4+在区域传... 2013年1月进行了厦门市PM10、PM2.5中水溶性组分的特征研究,结果表明:冬季PM10、PM2.5中水溶性组分占质量浓度的比例分别为50.0%、65.4%;SO42-、NO3-、NH4+是水溶性离子的主要成分,SO42-优先富集于细颗粒中,NH4+在区域传输过程中可产生硝化反应;主要大气污染物以传输为主的区域其NO3-、SO42-以NH4NO3、NH4HSO4的形式存在,其它区域的SO42-、NO3-以NH4NO3、(NH4)2SO4的形式存在;PM10中NO3-/SO42-接近1.0,远高于2005年,大气污染类型已发生明显变化。 展开更多
关键词 pm10pm2.5 水溶性组分 污染类型 厦门市
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河北省2013—2017年大气颗粒污染物PM2.5和PM10变化特征 被引量:7
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作者 王英刚 范欣雅 《沈阳大学学报(自然科学版)》 CAS 2020年第2期108-114,共7页
基于2013—2017年河北省11个地级市的PM2.5和PM10质量浓度、优良天数及年降水量数据,分析了河北省大气颗粒污染物的变化特征.数据表明,河北省2013—2017年大气中PM2.5和PM10质量浓度逐年下降,大气质量整体呈改善趋势.PM2.5是PM10的主要... 基于2013—2017年河北省11个地级市的PM2.5和PM10质量浓度、优良天数及年降水量数据,分析了河北省大气颗粒污染物的变化特征.数据表明,河北省2013—2017年大气中PM2.5和PM10质量浓度逐年下降,大气质量整体呈改善趋势.PM2.5是PM10的主要组分和每年所占比例基本稳定在57%左右,表明PM2.5与PM10质量浓度具有很强的相关性,大气颗粒物质量浓度的变化与降水之间无明显的相关性;2014—2015年2个指标的质量浓度下降率均达到最大值,可能与2015年新《环境保护法》的颁布和一系列治理措施的实施有关.空间上,受到河北省特殊地形、经济发展方式和产业结构分布等多因素影响,河北省大气质量呈现出明显的“北优南劣”特征趋势,为确保大气环境的总体改善,还需关注除PM2.5和PM10以外的大气污染物,如近年来质量浓度逐年上涨的O3. 展开更多
关键词 pm2.5 pm10 空气质量 大气颗粒物 河北省
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北京PM2.5和PM10浓度变化特征分析 被引量:2
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作者 周秀玲 王强 刘承水 《北京城市学院学报》 2016年第6期13-18,共6页
本文基于Daubechies小波变换方法,对北京市PM2.5日平均浓度时间序列和PM10日平均浓度时间序列进行研究,分析它们的年变化规律和突变特性,并对PM2.5浓度和PM10浓度时间序列的年变化规律进行比较。小波变换对于研究空气污染指数时间序列... 本文基于Daubechies小波变换方法,对北京市PM2.5日平均浓度时间序列和PM10日平均浓度时间序列进行研究,分析它们的年变化规律和突变特性,并对PM2.5浓度和PM10浓度时间序列的年变化规律进行比较。小波变换对于研究空气污染指数时间序列的变化规律是可行和有效的,研究结果期望为北京市的大气环境治理提供决策支持。 展开更多
关键词 小波分析 pm2.5 pm10 变化规律 突变点
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