荥阳生态站PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度时间变化特征及相关因素研究

2018-2019年在荥阳生态站每月监测3次空气颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)(PM)和负氧离子的浓度,分析了荥阳生态站两种PM质量浓度日变化、月变化、季节变化特征;用监测日的气象因子日均值、空气负离子浓度日均值与两种PM质量浓度做相关分析,以期了解PM质量浓度时间变化特征及相关影响因子。结果表明:两种PM浓度的日变化在8:00~18:00浓度变化呈U型。8:00~9:00浓度较高8:00~17:00浓度呈下降趋势,17:00以后质量浓度上升。月变化中11月至次年4月月平均质量浓度高;5~10月份平均质量浓度为较低。两种PM季节平均质量浓度高低顺序为:夏季<秋季<春季<冬季。春季和冬季两种PM污染尤为严重。PM_(2.5)质量浓度与气温呈极显著负相关;与日照时数、气温呈显著负相关,与气压呈显著正相关;与负离子浓度呈极显著负相关;与PM_(10)呈极显著正相关。PM_(10)质量浓度与气温、气温日较差呈显著负相关。

黄土高原PM_(2.5)质量浓度与微雨事件的权衡−协同关系演化

基于权衡−协同关系视角,从长时间序列和多层次空间尺度探讨1998—2017年黄土高原PM_(2.5)质量浓度与微雨事件的作用关系、时空演化及地域分异。结果表明:①黄土高原PM_(2.5)质量浓度和微雨事件均表现出以5 a或4 a为周期的“三峰三谷”波动小幅上升趋势。②PM_(2.5)质量浓度和微雨事件间的作用关系呈现出“过程上的协同性+增量上的权衡性”特征;从过程演化来看,协同关系是研究期内黄土高原PM_(2.5)质量浓度和微雨事件的主导关系,但从基于倾斜率的增量变化上看,二者以异向的权衡关系为主导,表明微雨事件的强化在黄土高原未来的雾霾治理中具有重要意义。③不同微雨事件指标与PM_(2.5)质量浓度的空间关系和演化趋势存在差异;冬春季节微雨事件,尤其是冬春微雨天数与PM_(2.5)质量浓度的作用关系明显强于年尺度。④PM_(2.5)质量浓度和微雨事件权衡−协同关系及演化在不同治理分区差异显著,城镇化和工业化水平较高的河谷平原区和土石山区是二者关系敏感区。

基于多元线性回归模型的赣州市PM_(2.5)质量浓度模拟

以土地利用变化为切入点,基于赣州市空气监测站的PM_(2.5)质量浓度数据和土地利用数据、道路数据、人口数据、气象因子数据,分析各因素与PM_(2.5)质量浓度的相关关系,筛选合适的数据,建立基于多元线性回归方法的土地利用回归(Land Use Regression,LUR)模型来模拟PM_(2.5)的空间分布。研究结果表明,基于多元线性回归的LUR模型将森林和主要道路、边界层高度、风速作为建模变量,模型的调整R2(决定系数)为0.855,RMSE(均方根误差)为0.635,在拟合度和准确度方面都表现良好。

青海共和盆地PM_(10)质量浓度变化特征及其影响因子研究

青藏高原作为生态脆弱区,大气颗粒物的质量浓度是生态安全的一项重要指标,研究其时间变化和影响因子的对该地区的环境和生态保护具有重要意义。利用2015—2020年海南州共和县气象局地面气象资料及海南州生态环境局监测点PM_(10)质量浓度资料,分析共和盆地PM_(10)质量浓度变化特征及其与气象因子的关系。结果表明,共和盆地年、春季、冬季PM_(10)平均质量浓度下降趋势显著,夏季与秋季下降趋势不显著,平均月际分布呈双峰型。春季受偏东南风和偏西北风主导风向上的污染物水平输送的共同影响,PM_(10)质量浓度居高不下,冬季受西风影响,PM_(10)质量浓度次之,夏秋季盆地盛行东南风,污染物水平输送减弱,PM_(10)质量浓度较低;月平均PM_(10)质量浓度与月平均风速呈显著正相关,尤其春季更明显。冷空气活动是共和盆地PM_(10)重污染过程的主要原因。共和盆地重污染过程气团路径主要有西南路径和西方路径。

北京地区PM_(10)质量浓度与边界层气象要素相关性分析

对北京市2007年观象台观测站PM10质量浓度资料、观象台气象自动站资料、风廓线资料和探空资料进行了数据分析。结果表明,在污染物源强一定的条件下,污染物的积累、稀释、扩散和清除主要取决于气象条件。近地面风速、温度、湿度、气压和边界层高度等气象条件对于可吸入颗粒物的污染程度有着很重要的影响:PM10质量浓度与地面风速、温度、湿度、气压和大气边界层高度呈显著相关性,并且相关性随季节变化明显。其中,6月PM10质量浓度与地面风速和大气边界层高度呈负相关性,而与温度呈正相关,11月则与温度成负相关;风速与PM10质量浓度之间的相关性可以用二次多项式来描述,二者呈"U"形变化。另外由11月份PM10质量浓度资料的分析表明,当月PM10质量浓度最小值对应的风速为4.1 m/s。

沈阳地区PM_(10)、PM_(2.5)和PM_1质量浓度的分析

分析了其时间分布特征。结果表明,沈阳地区的气溶胶分布具有明显的季节差异,气溶胶的质量浓度冬季最高,秋季最低,其中冬季、春季和夏季均超标。PM2.5和PM1分别在PM10中所占的比值均为冬季最高,夏季和秋季次之,春季由于受到沙尘的影响,其比值最低。在各个不同的季节,气溶胶粒子的粒级分布具有相似之处,主要集中在6～8级(<1.1μm)、1级(5.8～9.0μm)、0级(9～10μm)和5级(1.1～2.1μm);春季出现沙尘时粗粒子明显增多,气溶胶粒子的粒级主要集中在0级(9～10μm)、1级和3级(3.3～4.7μm);冬季重污染天气下细粒子浓度高,峰值出现在1级、7级和5级(1.1～2.1μm)。

近50年春季沙尘活动及其对PM_(10)质量浓度的影响

利用中国北方847个地面气象台站观测的天气现象,从沙尘日数的时空分布、变化趋势等方面对1961 2012年中国北方春季沙尘活动进行了分析。结果表明,中国西北部的沙漠地带是春季沙尘暴和扬沙的多发和频发区。除个别台站,绝大部分北方站点的沙尘暴日数、起沙日数均呈显著下降趋势。1961 2012年中国北方区域平均的春季沙尘暴日数、起沙日数变化趋势分别为-1.2 d·(10a)-1和-2.3 d·(10a)-1,下降趋势显著。另外,沙尘暴的影响范围也逐步缩小。通过分析大气环境监测的PM10质量浓度(ρPM10)日平均值数据表明,发生沙尘时,北京、石家庄、济南、兰州、西宁的日空气质量易超标。ρPM10日平均值与沙尘持续时间呈显著正相关,即沙尘持续时间越长,ρPM10日平均值增幅越大。

北京PM_(10)质量浓度与总体理查逊数的关系

为了研究总体理查逊数对可吸入颗粒物PM10(particulate matter with aero-dynamic diameter smaller than 10μm)质量浓度的影响,对2007年11月北京南郊观象台的PM10质量浓度资料、地面气象自动站资料和常规无线电探空资料进行了分析。统计分析软件采用SPSS 15.0(Statistical Package for Social Sciences 15.0)。分析结果表明,在北京地区以稳定层结为主的条件下,PM10质量浓度与地面气象要素和总体理查逊数存在很好的规律性。PM10质量浓度与风速和相对湿度显著相关,相关系数分别为原0.65和0.69,通过α=0.01显著性检验;PM10质量浓度与地面至450m层的总体理查逊数存在显著的对数形式非线性关系,决定系数R2=0.42。非线性回归方程的独立样本预测检验显示回归模型可以用于根据无线电探空资料对PM10质量浓度进行预测。

湿度变化对TEOM~1400a系列环境颗粒物监测仪PM_(10)质量浓度观测的影响

为评价环境湿度变化对TEOM1400a·系列环境颗粒物监测仪进行PM10观测的影响,在2004年1月到2005年1月的观测过程中,获得了30 min平均的大气PM10质量浓度,并观测了地面气象条件及降水过程中仪器的响应.结果表明,湿度变化较大时仪器记录的PM10浓度明显受到滤膜上吸附的水汽含量变化的影响.仪器提供的PM10质量浓度反映出明显的日变化规律,分别在8：00～9：30和18：00～23：00出现峰值而在12：00～15：30出现谷值;此变化规律反映了大气污染物的日变化特征,但也受到空气湿度变化的影响.应用该仪器时对空气湿度的影响应当予以考虑.

东北地区PM_(2.5)质量浓度遥感估算与时空分布特征

利用2014—2018年近地面观测PM_(2.5)质量浓度数据、MODIS 10 km气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)数据、ERA5再分析气象数据和DEM(Digital Elevation Model)数据,分别构建估算东北地区PM_(2.5)质量浓度的多元线性回归模型(Multiple Linear Regression,MLR)、线性混合效应模型(Linear Mixed Effects Model,LME)和随机森林模型(Random Forest,RF),利用十折交叉验证方法对3个模型进行精度评价。根据最优模型估算2009—2018年东北地区逐日PM_(2.5)质量浓度,结果表明:(1) 3种模型模拟的PM_(2.5)质量浓度与地面实测值间的相关系数R^(2)排序为RF>LME>MLR,RF模型整体精度最高。(2)不同季节、月份的RF模型模拟PM_(2.5)质量浓度与地面实测值间的R^(2)均高于0.93,通过RF模型估算东北地区的PM_(2.5)质量浓度是可行的;(3) 2009—2018年东北地区PM_(2.5)质量浓度呈先升后降的年际变化趋势,同时表现为冬季>春季>秋季>夏季的季节性变化特征;从空间分布上看,PM_(2.5)质量浓度由西南到东北逐渐降低,总体上辽宁>吉林>黑龙江。

银川市2013年PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度变化及空气质量分指数等级特征分析

利用银川市2013年空气污染物日浓度资料,分析了其PM10、PM2.5的质量浓度变化特征及空气质量分指数等级特征.结果表明,PM10和PM2.5的质量浓度变化具有明显的季节特征,夏季最低,冬季最高,PM10质量浓度春季高于秋季,而PM2.5质量浓度春季略低于秋季;PM10和PM2.5月均质量浓度变化均为1月份最大,7月份最小;PM2.5和PM10日均质量浓度显著相关,相关系数达0.76,在2013年中,PM2.5占PM10质量载荷的36%.PM10和PM2.5在7—9月质量浓度低,空气质量分指数等级最好,达标率均为100%,在1月空气质量分指数等级最差.PM10和PM2.5分指数等级具有明显的季节特征,夏季空气质量分指数等级最好,冬季最差,PM10分指数等级秋季好于春季,PM2.5分指数等级春季好于秋季.

北京市采暖期大气中PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化分析

对北京市2003年11月至12月间供暖期中大气悬浮颗粒物污染状况作了较详细的监测.数据表明,北京市的这段时间,其PM10和PM2.5质量浓度因日因月而异,其中PM10平均质量浓度为253.1μg/m3,超过国家二级标准(1996)1.9倍,PM2.5的变化幅度在8.9-276.2μg/m3之间,其平均值为145.2μg/m3,超过1999-2000年监测数值38.4％;其污染源和影响因素之间关系的研究表明:在供暖期间,温度、湿度和风速对PM10和PM2.5的累积和消散也起着至关重要的作用.

常州市典型区域大气PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度分布

采集常州市3个典型区域2011~2012年的大气样品并进行了测定,质量浓度作微分模式处理并分析。结果表明,可吸入颗粒物（PM10）分布呈明显的双峰型,峰值出现在13~3.9μm和1.3~0.51μm,表明了常州市至少存在2种不同类型的污染源。质量密度分布预测曲线与实测曲线变化趋势基本相似,均在6.95~10.65μm和1.04~0.64μm这2个范围内出现峰值,表明4次多项式函数能较好地描述常州市可吸入颗粒物质量浓度双峰型分布特征。PM13占PM30平均比重为82.86%,PM2.5占可吸入颗粒物平均比重为51.52%,表明可吸入颗粒物及细颗粒仍然是当前环境空气主要污染物。

环境空气中PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度关系的研究

采集大连市4个大气自动监测点位30 d PM2.5和PM10质量浓度小时值的监测数据,通过对每个点位720个有效数据对的统计分析,研究二者质量浓度的相关性及PM2.5/PM10比值的分布情况,并研究了气象因素对PM2.5与PM10的影响。结果表明,雾使PM2.5与PM10浓度都减小,但二者比值也随之降低;强风会使PM10浓度增大,但PM2.5浓度却减小。

西安市区PM_(10)质量浓度时空变化特征及与气象条件的关系

以西安市环境监测站1998—2006年大气PM10的监测资料为基础,分析了西安市区PM10污染物质量浓度的特征及与气象要素之间的关系,结果表明:PM10平均质量浓度冬季较大、夏季较小,质量浓度分布以高压开关厂为最高,取暖期污染物排放增加是影响PM10质量浓度的重要因素,PM10质量浓度近年来有降低的趋势,PM10质量浓度变化与降水、风速呈显著负相关。

2001—2018年非洲尼日尔河流域PM_(2.5)质量浓度的时空变化特征

探究PM_(2.5)质量浓度的时空演变过程,对于明确PM_(2.5)治理方向和推进非洲可持续发展目标至关重要.利用全球遥感反演PM_(2.5)数据集,结合GIS空间分析、空间自相关、Mann-Kendall检验和重标极差分析等方法揭示2001—2018年尼日尔河流域PM_(2.5)质量浓度的时空变化特征及趋势.结果表明:(1)2001—2018年,尼日尔河流域PM_(2.5)质量浓度在时间变化上呈现波动且微弱增长趋势,年增长速率为0.06μg/m^(3);(2)尼日尔河流域PM_(2.5)质量浓度在空间上整体呈现东南向西北递减的空间格局,其浓度高值区与低值区表现出强烈的空间集聚性特征,高值区集中在中下游地区的尼日尔东部地区、尼日利亚北部山地及南部三角洲地区,低值区集中在尼日尔河的上游地带、流域北端阿尔及利亚区域和下游支流贝努埃河流域;(3)尼日尔河流域PM_(2.5)质量浓度变化的时空趋势上以不显著增加趋势为普遍特征,且在时间序列上具备长程相关性.研究结果将有助于尼日尔河流域相关国家政府制定更加行之有效的防控措施和方案.

呼和浩特市城区环境空气中PM_(10)和PM_(2.5)浓度时空分布特征

为揭示2021年呼和浩特市城区环境空气中PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度时空变化特征,以呼和浩特市8个国家环境空气质量监测站点实时监测数据为基础与人工监测数据对比分析,获得以下结果:(1)2021年呼和浩特市城区环境空气中PM_(10)、PM_(2.5)的小时平均质量浓度变化趋势为12:00和22:00时出现双峰值;PM_(10)、PM_(2.5)月平均质量浓度随时间变化趋势均表现为2021年3月份的月平均质量浓度最高、7月份的月平均质量浓度最低;(2)PM_(10)质量浓度变化特征为春季>冬季>秋季>夏季、而PM_(2.5)质量浓度变化特征为冬季>春季>秋季>夏季;PM_(2.5)年平均质量浓度未超标,PM_(10)年平均质量浓度为85μg/m3,超过国家二级标准;PM_(10)为呼和浩特市城区环境空气中的主要颗粒物污染物;(3)基于GIS的PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度空间分布呈西高东低的分布特征,浓度变化趋势由东北向西南方向递增;(4)与人工监测数据相比,环境空气中颗粒物浓度较高时,自动监测数据普遍偏低。

不同耕作模式下农机作业对PM_(2.5)、PM_(10)和TSP排放的影响

农机可以提高作业效率,但也会加剧农田扬尘的排放,对农田区域大气造成污染,影响空气质量。以北京市昌平区玉米收获与小麦耕种环节农机作业为研究对象,揭示了农机作业对农田PM_(2.5)、PM_(10)和TSP 3种颗粒物排放的影响。结果表明,在小麦耕种阶段,农机作业对农田扬尘浓度的影响程度由大到小依次为秸秆切碎、旋耕、免耕播种和传统播种;传统耕作模式排放的颗粒物总量为保护性耕作模式的4.6~6.7倍,保护性耕作模式减少了作业环节,减少了农机下地次数,从根本上减少了农田扬尘。