不同时间尺度大气PM_(2.5)和PM_(10)卫星影像反演

利用南宁市地面8个监测站与中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据反演得到的气溶胶光学厚度值作为数据源,运用回归分析法,选取月、季、年三种时间尺度,分别对PM_(2.5)、PM_(10)浓度与AOD值进行相关性研究。结果表明,PM_(2.5)与AOD相关性好于PM_(10),月尺度PM_(2.5)和PM_(10)与AOD值相关性强,除个别月份外,R2均在0.7以上;季尺度PM_(2.5)和PM_(10)与AOD值相关性,随季节变化显著,但R2均在0.5以上;年尺度PM_(2.5)和PM_(10)与AOD值拟合,采用一元二次模型,R2在0.5以上。上述结果表明AOD在月尺度上与地面站点污染物监测数据PM_(2.5)和PM_(10)的相关性最为显著,故可在月尺度上通过卫星遥感影像反演的AOD推算地面PM_(2.5)和PM_(10)的空间浓度场。     

北京冬季室内空气中TSP,PM_(10),PM_(2.5)和PM_1污染研究

人们每天2/3以上的时间在室内度过,室内空气中可吸入颗粒物对人体健康的影响越来越受到国内外研究人员的广泛关注.在我国,虽然人们对大气中细粒子的研究比较系统、深入,然而对室内环境中可吸入颗粒物的研究、报道却很少.作者在北京市的海淀区、朝阳区、丰台区和昌平区选择了19个家庭,分别对其厨房、客厅和卧室的室内空气中TSP,PM10,PM2.5和PM1的浓度进行了测定,并且对室内空气中粉尘含量的影响因素进行了分析和探讨.     

改性粉煤灰对超细颗粒PM_(2.5)的吸附研究

本文以高岭土和改性粉煤灰为原料,制备了一种多孔莫来石陶瓷基体,把莫来石陶瓷基体作为汽车尾气过滤器中的吸附载体,研究莫来石陶瓷基体对汽车尾气超细颗粒物PM2.5烟尘的吸附特性和去除效果。实验结果表明莫来石陶瓷基体吸附材料对汽车尾气排放的PM2.5有明显的吸附性能。     

武汉沌口地区PM_(10)及PM_(2.5)化学组分分析

沌口地区为武汉经济技术开发区所在地。经过近20年的发展,武汉经济技术开发区已成为武汉经济发展的重要引擎之一。经济发展的同时,大气环境质量也日益引起人们的重视。用大气颗粒物采样器、PM10及PM2.5切割器采集沌口地区大气可吸入颗粒物,对其化学组分进行粗析定性识别其来源,进而为政府部门制定大气污染控制与治理措施、确定污染治理重点提供科学依据,为武汉两型社会建设做出贡献。     

重庆市沙坪坝区环境空气PM_(2.5)和PM_(10)相关性分析

以重庆市沙坪坝区国控空气自动监测点为例,研究了细颗粒物(PM_(2.5))和可吸入颗粒物(PM_(10))污染现状和相关性.结果表明:颗粒物,尤其是细颗粒物(PM_(2.5)),是影响城市环境空气质量的主要污染因子,尤其是在春、冬季节易导致污染天气.大气扩散条件不佳,颗粒物质量浓度越高,细颗粒物(PM_(2.5))在可吸入颗粒物(PM_(10))中的比重也越高.细颗粒物(PM_(2.5))和可吸入颗粒物(PM_(10))具有较好的统计相关性,两者可能具有同源性,在环境空气污染中的变化规律相似,有可能遵循相同的迁移转化规律,可以进行协同治理.     

西安地区PM_(2.5)扩散预测评估

选取西安为研究对象,通过建立能够刻画该地区PM_(2.5)发生和演变(扩散与衰减等)规律的数学模型,完成对该地区污染扩散预测评估.通过采用PCA方法确定西安地区PM_(2.5)的扩散中心,并构建线性抛物型方程对一般情况下的扩散进行刻画,针对突发情形,即当PM_(2.5)浓度最高点处增至2倍时,采用高斯模型对数据进行扩散的预测和评估,计算出PM_(2.5)的污染扩散范围.最后通过比较完成对该地区的污染预测评估.     

福州市晋安区PM_(2.5)变化特征分析

利用晋安区五个空气质量监测站2017年的PM_(2.5)监测数据,对晋安区PM_(2.5)质量浓度变化特征进行分析,结果表明,晋安区PM_(2.5)浓度年均值和99.7%的日均值达到《环境空气质量标准》中的二级标准;PM_(2.5)浓度呈现明显的季节变化特征,春、冬季浓度值大于夏、秋季浓度值;而日变化趋势则呈现双峰形态;春、冬季PM_(2.5)/PM_(10)比值高于夏、秋季。     

南宁市大气颗粒物PM_(l0)、PM_(2.5)污染水平

为了初步调查南宁市大气中颗粒物PMl0、PM2.5的污染水平 ,于2002年春、夏、秋、冬4季在南宁市的5个典型城市功能区 ,采集了85个样品.结果表明 ,南宁市PMl0、PM2.5 的污染很严重 ,超标率为82.5 %、92.5% ,而且对人体健康危害更大的PM2.5 占PM10 的大部分 ,约为63.5 % ,且重污染区PM2.5 浓度超过轻污染区近一倍 ,应引起公众和相关职能部门的高度重视.     

校园大气环境不同高度PM_(2.5)的物理化学特征比较

大气细颗粒物(PM2.5)已经成为影响我国大气环境质量和人们身体健康的首要污染物.作为青少年集中学习和生活的校园环境的空气质量状况已经成为多方关注的热点.为研究校园环境大气细颗粒物的空间分布状况及其物理化学特征,在不同高度(5,40 m)设立采样点,同步采集大气PM2.5样品,利用高分辨扫描电子显微镜-X射线能谱仪(scanning electron microscope-energy dispersive spectrometer,SEM-EDS)分析了不同高度和不同时间段校园大气环境中PM2.5的微观组成、化学组分,得出如下主要结论:校园环境PM2.5的微观组分主要有燃煤飞灰颗粒、矿物颗粒(原生的和新生的矿物颗粒)、烟尘集合体以及无法鉴定的颗粒物;5 m高度处采集的颗粒物的质量浓度和数浓度均高于40 m高度处,5 m高度处PM2.5的矿物颗粒相对较多,而40 m高度处PM2.5的烟尘集合体相对较多;晚上样品中颗粒物数量和种类都比白天要多.     

大气偏振度与PM_(2.5)粒子浓度特性

为了满足偏振光导航在雾霾天的应用需求。研究雾霾天对于偏振信息检测的影响及其规律,对降低自然扰动对偏振光导航系统的误差、优化系统具有重要的意义。采用全天域偏振成像法对雾霾天的偏振信息进行大量的实验采集;并通过国家气象中心查询大气PM_(2.5)粒子浓度,对两者的关系进行理论与实验分析。结果表明,PM_(2.5)浓度与大气偏振度的关系随着PM_(2.5)粒子浓度的升高而降低,两者呈类指数关系。通过基于米氏散射理论对单粒子多次散射进行分析,结合大气的特殊情况,在将PM_(2.5)粒子近似为球形结构进行通过米氏散射进行理论分析,分析结果与实验结果基本一致。通过对误差进行残差分析和残差平方和分析,误差主要来源于大气复杂情况的干扰以及本实验所用探测器CMOS传感器的线性范围。通过大量的实验所研究的特性曲线,可以反映特殊天气下偏振信息的基本特征,对以后在特殊天气情况下的基于偏振光导航设计具有重要的意义。     

吉安市城市空气PM_(10)与PM_(2.5)污染状况及时空分布特征

为研究吉安市城市PM_(10)及PM_(2.5)污染状况及时空分布特征,对吉安市2015年1月至2017年8月4个城市环境国家环境空气监测点的PM_(10)及PM_(2.5)监测数据进行统计分析。结果表明:吉安市城市空气质量表现出冬季PM_(10)浓度明显高于春、夏、秋季,PM_(2.5)/PM_(10)比值为0.632~0.851,PM_(10)及PM_(2.5)均呈现出W型变化规律,6:00达到最低值,11:00-12:00达到最高值;12:00-17:00浓度下降,17:00-23:00浓度再次回升,至23:00再次达到最高值。     

上海市大气环境中PM_(2.5)/PM_(10)时空分布特征

针对上海市颗粒物的污染和防治问题,利用2014年4月14日—2015年3月24日10个国控监测点的PM2.5和PM10小时数据及对应的气象因素资料,以PM2.5质量浓度占PM10质量浓度的比例为研究对象,使用聚类分析和相关性分析PM_(2.5)/PM_(10)的时空分布特征.结果表明:P2.5和PM10的季节高低为冬春秋夏,PM_(2.5)/PM_(10)的季节分布在不同区域存在差异性.PM_(2.5)/PM_(10)的日变化呈现双峰型趋势,峰值出现在05:00和14:00左右,上午PM_(2.5)/PM_(10)高于下午.颗粒物质量浓度及PM_(2.5)/PM_(10)具有明显的"周末效应",这与车辆通行政策与人类作息时间变动相关.在空间分布上,颗粒物质量浓度及PM_(2.5)/PM_(10)均表现为背景站浦西站浦东站.     

2016年南昌市PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化研究

利用南昌市2016年4月～2017年3月8个监测点的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的监测数据,通过聚类分析探讨了大气颗粒物PM_(10)、PM_(2.5)的污染状况和不同功能区间的变化规律.结果表明:2016年南昌市大气颗粒污染物中,细颗粒物(PM_(2.5))较可吸入颗粒物(PM_(10))超标情况更严重;从时间角度看,PM_(10)和PM_(2.5)浓度表现为冬季春季/秋季夏季的季节性变化趋势;从空间角度看,表现为商业交通居住混合区交通区文教区居住区风景区的变化规律;PM_(2.5)/PM_(10)比值变化特征提示冬季可吸入颗粒物中细颗粒物所占比重最大,春季和秋季次之,夏季最小;在影响因素中,监测点大气颗粒物的浓度受交通环境的影响最大,受居民日常生活排污的影响次之.     

京津冀地区PM_(10)和PM_(2.5)污染的健康经济学评价

随着我国社会经济的快速发展,大气颗粒物污染逐渐成为影响我国城市居民健康的重要危险因素.以流行病学各项研究成果为基础,参考浓度选取环境空气质量标准(GB3095-2012)的二级浓度限值作为标准,利用泊松回归比例危险模型定量评价可归因于PM_(10)和PM_(2.5)污染的居民健康效应,并结合各健康终端的单位经济价值,采用环境价值评估方法估算相关的健康经济损失.结果表明,目前大气颗粒物污染已对京津冀地区的居民带来了较大的健康危害和经济损失:PM_(10)污染所造成的健康经济损失总额为1 399.3(1 237.1-1 553.1)亿元,相当于2013年该地区生产总值的2.26%(1.99%-_(2.5)0%),PM_(2.5)污染引起的健康经济损失总量达1 342.9(1 068.5-1 598.2)亿元,占2013年该地区生产总值的2.16%(1.72%-_(2.5)8%),其中慢性支气管炎与早逝是健康损失的主要来源.研究结果可为基于健康效应的大气颗粒物污染控制政策的制定提供一定的参考依据,对控制大气污染、保护人民群众身体健康具有重要意义.     

宝鸡市区空气中PM_(10)、PM_(2.5)污染状况研究

目的研究宝鸡市城区采暖期和非采暖期PM10、PM2.5的质量浓度变化以及比例关系,为宝鸡的雾霾治理提供技术支撑。方法在宝鸡市环境监测中心站院子设点对PM10、PM2.5分别进行采暖期和非采暖期2个时段对比监测,结合气象条件进行分析,总结规律。结果在一般气象条件下PM2.5、PM10质量浓度采暖期高于非采暖期,昼间大于夜间,但细粒子在大气中漂浮时间长,昼夜变化幅度小于可吸入颗粒物。两种颗粒物浓度受气象条件影响较大,阴天浓度明显大于晴天。结论总结了不同时段PM10、PM2.5质量浓度和二者比例关系,为以后的研究和环境管理提供参考。     

一种区域性PM_(2.5)清除装置

该发明涉及一种区域性PM2.5清除装置,用于降低目标区域的PM2.5浓度,包括均绕地球公转的反光镜和清除环,反光镜和清除环的公转周期均与地球自转周期相同,且清除环飞行于目标区域上空;反光镜汇聚光线照射目标区域以提高目标区域的温度,清除环遮挡目标区域周边地区的照射光线以降低目标区域周边地区的温度,形成温度差,进而形成大气环流清除目标区域的PM2.5。与现有技术相比,该发明通过让目标区域周边地区的地表温度降低,同时让目标区域温度升高,形成明显的温度差,从而造成空气环流,通过空气流动使PM2.5的主要成分进入大气循环,从而大范围地减轻该地区的雾霾情况。     

南昌市大气污染典型过程PM_(2.5)来源分析

利用南昌市PM_(2.5)浓度数据和地面观测资料数据,通过基于CMAQ模式开发的污染源示踪系统对2017年10月23日至11月16日南昌市PM_(2.5)来源进行模拟分析。结果显示:南昌市2017年秋冬秸秆焚烧旺季期间,PM_(2.5)本地贡献率为42%,周边省市对南昌市PM_(2.5)浓度影响较大的主要为江西省以北的省市,江西省其他地市对南昌市影响最大的为九江;重污染过程期间,南昌市及周边地市秸秆燃烧是PM_(2.5)的重要来源。     

PM_(2.5)浓度对能见度影响分析

利用江苏省环境监测中心大气多参数站对PM2.5浓度、能见度和散射系数的连续监测,结果表明,空气中的PM2.5浓度越高,散射系数越大,从而导致能见度越小。     

南宁市PM_(2.5)浓度与气象因素的关系

空气污染主要与污染源的排放、气象条件、地形地貌三方面因素有关。对南宁市空气质量指数与气象因素的关系进行研究,进一步探究空气污染的主要污染源PM_(2.5)与气象因素之间的关系,分析了促进空气污染发生的气象条件,并在此基础上建立多元线性模型对空气污染物PM_(2.5)的浓度值进行预测。结果表明预测模型拟合度最大达到了0.747,说明了该预测模型能够适用于南宁市空气污染物PM_(2.5)的监测和预报。     

忻州市PM_(2.5)与PM_(10)中水溶性离子季节污染特征及来源分析

为了解忻州市大气气溶胶中水溶性离子的特征及来源,分别在非采暖季、采暖季和风沙季对忻州市3个固定采样点大气中PM2.5和PM10样品中的水溶性无机离子浓度进行了定量分析.结果表明,忻州市大气PM2.5和PM10浓度分别为89.97、180.12μg/m3,颗粒物中SO2-4、NO-3、NH+4及Ca2+是其主要离子,其质量浓度总和分别占PM2.5和PM10总质量浓度的24.19%和24.15%.SO2-4、NH+4、Cl-、K+主要分布在细颗粒物中,Ca2+、Mg2+主要集中在粗颗粒物中,Na+与NO-3在粗细颗粒物中比例差别不大;风沙季中Ca2+、Mg2+的百分比大于采暖季与非采暖季,采暖季里Cl-的比例大于其余2季.主成分分析表明,忻州市风沙季中颗粒物水溶性离子的最主要来源是风沙扬尘;采暖季PM2.5中离子的最主要来源是燃煤和二次生成;非采暖季PM2.5中水溶性离子的最主要来源为二次生成.