西安市“源-汇”景观对碳排放量与可吸入颗粒物的协同效应

【目的】大气污染与温室效应等环境问题,已成为影响城市可持续发展的重要因素,在减污降碳的实施路径方面亟需开展相应研究。【方法】以西安市主城区为研究对象,通过构建景观指数加权变异模型,分析城市“源-汇”景观格局的结构特征;基于反距离加权插值与约束性排序分析法,探究碳排放量与可吸入颗粒物的空间分布特点,揭示“源-汇”景观对“碳污”的协同影响。【结果】结果显示,“源-汇”景观格局的特征尺度为距离研究区几何中心3 km、7 km、14 km的幅度边界处;碳排放量、PM_(2.5)、PM_(10)的反距离加权插值模型判定系数R^(2)分别为0.8541、0.8238与0.7885;“碳污”与景观指数之间的多元多重回归模型判定系数R^(2)为0.7540;16个“源-汇”景观关键指数对“碳污”的累计解释率达到66.2%,与“碳污”相关性的累计贡献率达到87.9%。【结论】结果表明,研究区环路界限可反映景观空间结构的扩展过程与分布特点;冬季采暖期碳排放量与可吸入颗粒物的空间异质性显著,呈现出不同的空间分布特点;通过对街区内绿地斑块密度、最大斑块指数、绿地率、香农多样性指数以及建筑密度与建筑高度变异系数进行差异化空间配置,可对“碳污”具有显著的协同消减影响。研究结果为城市景观规划、碳排放量与空气污染治理提供了科学依据,可促进城市生态环境的可持续发展。

北京、上海两地2004和2005年大气污染特征对比分析

为了解北京、上海两市大气污染的变化及其影响因素之间的关系,根据2004、2005年大气质量监测数据,分析了北京、上海两地大气污染特征和两地主要大气污染物的变化规律。结果表明,2004、2005年北京市的PM10最大值是最小值的63.7倍,北京市的变化幅度较上海市的变化幅度大;2004、2005年北京市的SO2最大值是最小值的46.7倍,上海市的SO2最大值是最小值的13.1倍,上海市的SO2污染的因素变化幅度较小;两市的NO2浓度都较高,且季节变化不太明显;两市NO2浓度年平均值满足国家空气质量二级标准,但质量浓度都较高,这与两市的机动车尾气污染有关;两市SO2浓度年平均值除上海市2005年外均满足国家空气质量二级标准,上海市SO2污染严重与上海市消耗大量煤炭有关,北京市SO2污染物浓度年度变化剧烈与冬季取暖烧煤有关;两市可吸入颗粒物污染比较严重,北京市PM10浓度年平均值超过国家空气质量二级标准,上海市PM10浓度年平均值达到国家空气质量二级标准。总体上上海市的大气质量要好于北京市。两地大气主要污染物随时间的变化规律与两地的污染物来源、地理、气候等条件有关。

兰州市冬季大气PM_(10)的微观形貌和粒度分布

利用高分辨率场发射扫描电镜(FESEM)和图像分析技术研究了兰州市区(东方红广场)2005年冬季大气可吸入颗粒物(PM10)的微观形貌、数量-粒度和体积-粒度分布特征。结果表明,兰州市冬季大气PM10主要包括燃煤飞灰、烟尘集合体、矿物和未知颗粒四种类型,其中燃煤飞灰在数量上占优势(61.7%),烟尘集合体和矿物颗粒在体积上占优势(43.6%和41.4%)。在数量-粒度分布上,粒径小于0.3μm的PM10占总颗粒物数量的78.6%,以燃煤飞灰为主(55.7%)。在体积-粒度分布上,粒径1～5μm之间的PM10占总体积的53%,主要是矿物颗粒和烟尘集合体(31.1%和19.6%)。综上可见,2005年冬季兰州市大气污染以燃煤污染为主,是今后大气环境防治中的主要控制对象。

兰州市一次沙尘暴期间PM_(10)的矿物组成特征

为研究兰州市2006年3月31日沙尘暴期间及之前大气PM10中的矿物学特征,运用场发射扫描电镜和带能谱的扫描电镜识别和统计了PM10中单个颗粒的微观形貌特征和矿物组成。结果表明,沙尘暴期间PM10的质量浓度是一个突增渐降的过程,沙尘暴到来时,PM10的质量浓度在短时间内增至约1500μg/m3,然后随着沙尘暴的消退逐渐降低,在较长时间内保持较高的浓度值,期间主要为矿物颗粒;沙尘暴之前,PM10的质量浓度普遍高于国家二级标准(150μg/m3),最高可达500μg/m3,主要颗粒类型有燃煤飞灰、烟尘集合体和少量的矿物颗粒。单颗粒矿物分析表明,沙尘暴之前的非沙尘暴期,单个矿物颗粒的数量百分比从大到小依次为方解石、石英、伊利石、绿泥石、伊/蒙混层、钙长石、钠长石、钾长石、高岭石和石膏等,沙尘暴期间,矿物颗粒中伊利石和绿泥石的数量百分比明显增加,而方解石含量明显减少。

宝鸡市可吸入颗粒物24h浓度变化特征分析

目的分析宝鸡市区空气中可吸入颗粒物（PM10）24 h浓度变化特征,总结其规律性,以便百姓参考。方法利用2003～2007年大气自动监测数据,结合气象资料,对宝鸡市区多年监测结果进行统计分析,每年分为采暖期和非采暖期2个阶段分别进行分析。结果宝鸡市区PM10平均小时浓度值的日变化特征为12月份9点浓度最高,可以达到0.29 mg/m^3,每年的3月份凌晨2点其浓度最低值,为0.03 mg/m^3,每年的元月到3月中旬和11月中旬到年底,宝鸡市区PM10日平均小时浓度变化幅度较大,在6：00～11：00和17：00～23：00各出现一次峰值。3月份PM10的最小值与最大值相差0.20mg/m^3,2月份PM10的最小值与最大值相差0.12 mg/m^3;非采暖期PM10浓度起伏较小,另外全天PM10浓度变化与气象条件和人为因素密切相关。结论全年各月PM1024 h内的浓度变化规律明显,对宝鸡市居民合理安排出行、PM10控制和治理具有参考价值。

基于灰色系统理论对西安市大气主要污染物的变化趋势分析及预测

对西安市大气污染因子（可吸入颗粒物、NO2、SO2）的年际变化进行分析,并采用基于灰色系统理论和灰色预测模型的方法 进行灰色关联度分析,揭示西安市大气环境质量近10a的变化趋势,还对未来的大气环境质量状况进行了预测。研究结果显示,1993-2011年NO2、SO2、可吸入颗粒物的年平均浓度呈下降趋势,降幅分别为13.1%、9.9%、6.2%;预测结果表明。未来10a内SO2和NO2浓度预测值较2013年数值分别下降了40.75%和16.99%,可吸入颗粒物浓度预测值上升了12.15%。预测数据显示,影响市区大气环境质量的主要污染因子是可吸入颗粒物,其次是NO2。指出要改善西安市的大气环境质量,需要改变能源结构,进一步优化产业结构。

BP神经网络宜居城市可吸入颗粒物污染评估研究

针对因空气中影响因素过多、数据量杂乱,导致宜居城市可吸入颗粒物污染评估准确率低问题,提出一种基于BP神经网络的评估方法实现有效解决。采集历年城市可吸入颗粒物的准确数据,整理得到气温、降雨量、风速、降雪量等影响因素,采用谢尼诺夫模型计算其中影响程度最高的气温和风速因素。以此值为参考值,建立BP神经网络分布模型,通过关联度值归类污染物属性。参照国家污染标准与现阶段空气环境临界值,建立评价等级矩阵和实测数据矩阵,求得最终的评估结果。仿真实验证明,所提方法评估精准度高,耗用时间较少,应用性能较强。

“十一五”期间安庆市环境空气质量状况分析

根据安庆市环境空气质量监测数据,对"十一五"期间安庆市环境空气质量状况进行了分析,并与"十五"期间进行了比较。结果表明,"十一五"期间安庆市环境空气质量优良率总体呈下降态势,首要污染物主要为PM10,老城区的污染重于开发区。采暖期SO2及PM10的质量浓度高于其它月份,NO2测值随季节变化不明显,2009年起各种污染物浓度有所下降。与"十五"比较,"十一五"期间PM10的质量浓度大幅下降,SO2及NO2均有不同幅度的上升,环境空气质量优良率比"十五"略有下降。

贵阳市冬季高层建筑环境空气中可吸入颗粒物的污染特征

指出了空气颗粒物污染不仅能使大气能见度降低,而且对人体健康造成危害。通过对贵阳市2个高层建筑可吸入颗粒物浓度的监测,对贵阳市冬季高层建筑可吸入颗粒物的污染水平和污染特征进行了研究。结果表明:城市高层建筑面临的颗粒物污染垂直分布是比较复杂的,较大颗粒的质量浓度底层要大于上层。对于同一个高层建筑,在不同楼层,PM2.5/PM10的比值变化幅度不大。大气中PM2.5和PM10没有明显的相关性,这主要和污染源分布以及天气条件有关。