某市几种主要大气污染物浓度时间变化特征及其与气象因子的关系

合集下载

德令哈市空气质量变化特征与气象因子关系

德令哈市空气质量变化特征与气象因子关系

德令哈市空气质量变化特征与气象因子关系德令哈市空气质量变化特征与气象因子关系摘要:随着工业化进程的不断加速和人口的增长,大气污染问题已成为全球关注的焦点。

本文以中国西北地区的德令哈市为研究对象,通过统计分析德令哈市近年来的空气质量监测数据,并结合气象因子的变化,揭示了德令哈市空气质量变化的特征及其与气象因子之间的关系。

研究结果发现,德令哈市的空气质量主要受到大气污染物的排放和气象因子的综合作用影响,夏季的空气质量较差,而春季和冬季的空气质量相对较好。

同时,温度、风速和降水等气象因子对空气质量的影响也较为显著。

关键词:德令哈市;空气质量;气象因子;大气污染;温度;风速;降水1.引言空气质量是评价一个城市作为人类居住和发展环境的重要指标之一。

随着人类活动的不断增加,特别是工业化进程的加速和人口的急剧增长,大气污染问题已成为全球性的关注焦点。

大气污染不仅对人体健康造成危害,还对生态环境和经济发展带来不利影响。

因此,了解空气质量的变化特征以及影响因素成为当今研究的热点之一。

德令哈市位于中国西北地区,是青海省的一个重要城市。

由于其地理位置的特殊性和资源开发的活跃性,德令哈市的大气污染问题备受关注。

因此,探究德令哈市空气质量的变化特征以及与气象因子之间的关系,对于改善城市环境质量具有重要意义。

2.材料与方法本研究采用了德令哈市近年来的空气质量监测数据,包括PM2.5、PM10、SO2、NO2和O3等污染物浓度数据。

同时,还收集了德令哈市的气象资料,包括温度、风速、相对湿度和降水等信息。

通过统计分析这些数据,揭示了德令哈市空气质量变化的特征以及与气象因子之间的关系。

3.结果与讨论(1)空气质量变化的特征根据统计分析结果,德令哈市的空气质量特征呈现出明显的季节变化。

夏季的空气质量较差,PM2.5和PM10的浓度较高,超过了国家和世界卫生组织的标准。

夏季是受到温度升高和大气污染物的排放增加的双重影响,工业、交通和生活废气的排放是主要原因之一。

拉萨城区主要大气污染物与气象因子关系分析

拉萨城区主要大气污染物与气象因子关系分析

拉萨城区主要大气污染物与气象因子关系分析近年来,中国大气污染问题日益严重,尤其是一些经济发展较快的地区,如拉萨城区。

拉萨市是西藏自治区的省会,地处青藏高原,自然环境优美,但受到城市化和工业化的影响,大气污染问题日益严重。

为了更好地解决这一问题,本文对拉萨城区主要大气污染物与气象因子之间的关系进行了分析。

拉萨城区主要大气污染物包括PM2.5、PM10、SO2、NO2和O3。

其中,PM2.5和PM10是细颗粒物,是人类健康的主要威胁;SO2和NO2是来源于工业和交通尾气的二氧化硫和二氧化氮,容易造成酸雨和光化学烟雾等环境问题;O3则是臭氧,是一种强氧化剂,对人体健康和植被生长都具有影响。

拉萨城区主要气象因子包括温度、风速和降水量。

温度是影响大气污染的重要因素,它影响大气稳定度、光化学反应速率和污染物扩散等;风速是控制大气污染扩散的重要因素,它能够影响大气污染物的输送和稀释;降水量则能够清除大气中的污染物,具有很强的净化作用。

1. PM2.5和PM10PM2.5和PM10与气象因子的关系比较复杂。

以温度为例,研究表明,当温度升高时,大气稳定度会下降,PM2.5和PM10的浓度也会增加;同时,当温度升高时,化学反应速率也会增加,PM2.5和PM10的生成量也会增加。

而风速和降水量则能够减少PM2.5和PM10的浓度,因为它们能够促进污染物的扩散和清除。

2. SO2和NO2SO2和NO2受到工业和交通尾气的影响较大,与气象因子的关系比较明显。

研究表明,当风速越高时,SO2和NO2的浓度越低,这是因为风能够促进污染物的扩散和稀释;而降水则能够更立体地清除SO2和NO2,因此降水量越多,SO2和NO2的浓度越低。

3. O3O3是一种臭氧,它与气象因子的关系比较复杂,但总体上是受温度、风速和太阳辐射量的影响。

研究表明,当温度和太阳辐射量较高时,O3的浓度也会增加,因为它们能够促进O3的形成;而风速则能够降低O3的浓度,因为它能够促进O3的扩散和稀释。

2015—2016年云南省主要城市大气污染物浓度特征及其与气象要素的关系

2015—2016年云南省主要城市大气污染物浓度特征及其与气象要素的关系
空气质量主要受污染物排放源、城市地形地貌 及气象条件等因子共同影响。短期内,大气污染物 浓度的变化主要受气象条件影响,大气污染物排放 源、城市地形地貌的影响作用较小。国内外学者对 此开展了广泛研究,郑秋萍等[1]分析了沿海城市群 大气 污 染 物 浓 度 特 征 与 天 气 形 势 的 关 系,谢 雨 竹 等[2]、王静[3]等、郭伟[4]等、宋艳玲等[5]、众多学 者[6-8]分析了成都、山东、西安、北京等重点城市 空气质量、大气污染物浓度时空特征。不同城市的 大气污染物浓度受当地工业污染排放及地形影响明 显,地域性差距比较显著。本文分析了2015—2016
收稿日期:2018-04-24 基金项目:云南省气象局科研专项 (TQ201710),云南省科技 计划项目 (2017FB076)。 作者简介:罗燕 (1981-),女,工程师,主要从事气候变化 研究。
— 40—
年云南省昆明、楚雄、玉溪、大理、丽江、香格里 拉、怒江、保 山、芒 市、临 沧、普 洱、西 双 版 纳、 昭通、曲靖、文山、红河共 16个城市的空气质量状 况、大气污染物浓度特征及其与气象要素的关系。 1 资料与方法
http: //hjkxdkyiesorgcn2015—2016年云南省主要城市大气污染物浓度特征及其与气象要素的关系 罗燕
最低,为 896%。其余城市空气质量优良天数比 率为 933% ~989%。从空气质量优的天数比率 来看,迪庆州香格里拉空气质量最好,优的天数比 率为 9398%,楚雄、大理次之,优的天数比率为 70%以上,六库、丽江、文山、玉溪、普洱、临沧
பைடு நூலகம்
1
AQI
云南省 16个主要城市空气污染指数 AQI的年 平均值为 34~64。其中,迪庆州香格里拉空气质量 状况最优,空气污染指数年平均值最低,为 34;昭 通市 AQI年平均值最高,为 64。从 16个城市平均 的 AQI指数月变化趋势 (图 2) 来看,3月云南空 气污染指数最高,4月为次大值,6—9月空气污染 指数最低,11月—次年 2月逐渐升高。这主要是由 于云南大部分城市雨季从 5月下旬开始,6—8月是 云南降水最集中的时段。由于降雨的湿清除作用, 全省空气质量状况较好。从 10月开始,云南雨季结 束,降水减少。12—2月气温较低,大气层结稳定 度较高,雾天增多,不利于空气污染物扩散,空气 污染指 数 也 开 始 逐 渐 升 高。3—5月,云 南 正 值 春 季,气温回升、空气干燥、风速较大、日照时数长, 紫外线辐射强度大等因素影响,空气悬浮颗粒物较 多,O3浓度较高,导致 3—5月空气污染指数达到 最高值。总体 来 看,云 南 春 季 空 气 污 染 指 数 最 高, 冬季次之,夏秋季节空气质量状况最好。

拉萨城区主要大气污染物与气象因子关系分析

拉萨城区主要大气污染物与气象因子关系分析

拉萨城区主要大气污染物与气象因子关系分析拉萨是我国西藏自治区首府,位于青藏高原中部。

拉萨市城区是西藏自治区政治、经济、文化、交通和旅游中心,也是高原城市中人口稠密、经济发展较为集中的地区之一。

由于城市化进程带来的工业、交通以及居民生活等活动,城区的大气污染问题也随之而来。

我们有必要对拉萨城区主要大气污染物与气象因子之间的关系进行分析和研究,为城市环境改善提供科学依据。

拉萨城区主要大气污染物包括PM2.5、PM10、SO2、NO2等。

其中PM2.5和PM10是指空气中直径小于等于2.5微米和10微米的颗粒物;SO2和NO2是指二氧化硫和二氧化氮。

这些污染物在城市中主要由汽车尾气、燃煤、工业排放等产生。

而气象因子包括气温、湿度、风速、降水量等,它们与大气污染物的浓度有密切的关系。

气温对大气污染物的浓度有一定的影响。

气温较高时,空气流动速度会加快,使得污染物扩散和稀释效果更好,污染物浓度较低;而在气温较低的情况下,空气流动速度减慢,致使污染物容易积聚,污染物浓度较高。

季节变化中的气温影响大气污染物的浓度。

在冬季,气温较低,污染物多积聚在地面,导致PM2.5、PM10和SO2等浓度较高;而在夏季,气温较高,湿度较大,风速较快,污染物容易分散,浓度较低。

湿度是影响大气污染物浓度的重要因素。

大气湿度高时,水分子与大气中的污染物发生反应,形成浸冲、溶解效应,降低了污染物的浓度。

高湿度会使得污染物与颗粒物之间的相互作用增强,颗粒物增大,从而降低PM2.5和PM10的浓度。

湿度较高的季节或地区,大气污染物的浓度相对较低。

在雨季,湿度较高,降水量大,污染物易被雨水带走,导致大气中的PM2.5和PM10浓度较低。

降水量对大气污染物浓度也有一定的影响。

降水可以有效地清除空气中的大气污染物,包括颗粒物和气体污染物。

大雨可以迅速降低大气中的颗粒物和气体浓度,而小雨或雨中的细雨颗粒物对于挥发性有机物的清除效果相对较差。

降水量较大的季节或地区,大气污染物的浓度相对较低。

山西省太原市6种主要大气污染物变化特征及与气象因子的关系

山西省太原市6种主要大气污染物变化特征及与气象因子的关系

山西省太原市6种主要大气污染物变化特征及与气象因子的关系作者:郭伟王雁张怀德闫世明来源:《科技与创新》2017年第02期摘要:采用2014年山西省太原市小店区6种大气污染物SO2、NO2、O3、CO、PM10和PM2.5的质量浓度与同期气象数据,分析了6种大气污染物的月变化、日变化和周期性变化规律,以及风速对污染物的消减作用。

结果表明,太原市首要污染物是颗粒性污染物,平均超标1倍左右;6种污染物都具有显著的月变化和日变化特征,SO2、CO、PM10和 PM2.5的浓度变化有显著的冬季效应,最高值均出现在冬季,最低值出现在8月,O3则刚好相反,7月最高,12月最低,NO2浓度全年波动不大,5月浓度最高,9月浓度最低。

从日变化来看,SO2、CO、NO2、PM10和 PM2.5最低值均出现在下午16时,而此时O3处于最高值。

受人类活动的影响,各污染物浓度在冬季月份有准7 d周期,周末效应明显。

风速与SO2、CO、NO2、PM10和PM2.5呈显著负相关,与O3呈显著正相关,即风速的增大有助于除了O3以外的其他污染物扩散。

关键词:大气污染物;风速;气象因子;气象数据中图分类号:X16;X511 文献标识码:A DOI:10.15913/ki.kjycx.2017.02.034雾霾天气、O3污染、酸雨等环境问题已经引起了大众的关注。

空气污染与气候、生态和健康等因素密切相关。

大气颗粒物PM10和PM2.5为我国多数城市的首要污染物,是频繁导致雾霾天气出现和引发呼吸道疾病的主因之一,同时,这些气溶胶粒子能通过直接或间接辐射影响全球气候变化。

随着城市的发展和机动车保有量的增加,O3污染也逐渐显现,O3浓度增加也会对人体健康造成危害,比如加重呼吸疾病、损害肺功能等。

城市中的臭氧主要是由NOX、CO和VOCS等前提物在合适的气象条件下反应生成的,是光化学烟雾的主要标识物。

SO2和NO2作为酸雨和光化学烟雾的主要前体物,是引发区域大气复合型污染的重要原因。

大连大气污染物特征与气象要素的联系

大连大气污染物特征与气象要素的联系

大连大气污染物特征与气象要素的联系近年来,随着工业化和城市化的不断发展,大连市的大气污染日益加重。

为了探究大连大气污染物的特征以及与气象要素之间的联系,本文进行了一系列研究和分析。

首先,我们对大连市2019年1月至12月的PM2.5、PM10、SO2、NO2和O3的月平均浓度进行了统计分析。

结果显示,PM2.5和PM10年平均浓度分别为53.4μg/m³和76.8μg/m³,均超过了国家环保标准。

SO2、NO2和O3年平均浓度分别为17.6μg/m³、35.8μg/m³和107.2μg/m³,其中O3浓度也超过了国家环保标准。

总体而言,大连市的空气质量不容乐观。

接着,我们研究了大连市空气污染的季节变化。

结果显示,冬季是大连市污染最严重的季节,其中PM2.5浓度最高,其次是PM10和SO2。

夏季是污染最轻的季节,但是O3可能会达到高浓度。

春季和秋季的污染程度介于夏季和冬季之间。

在季节变化中,气象要素对空气质量的影响较为显著,尤其是温度和风速。

针对大连市的气象要素,我们选择了温度、风速和相对湿度这三个代表性指标进行了分析。

结果表明,冬季的温度最低,夏季最高,而气温的变化对大连市污染物的影响很大,温度越低,污染越严重。

风速变化也对大连市的空气质量起着重要的影响,通常情况下,风速越大,污染物的浓度越低。

相对湿度的变化对PM2.5和PM10浓度的影响较显著,湿度越高,污染越轻。

此外,我们还对不同污染源的贡献进行了分析。

结果表明,工业排放是大连市污染最主要的源头,其次是机动车尾气排放和煤燃烧排放。

因此,减少和治理工业排放是大连市减轻污染的最有效措施。

综上所述,大连市的大气污染状况不容乐观,需要做出积极应对。

针对大连市的气象要素特点,我们应该充分利用气象数据,针对不同季节和天气条件,制定不同的减排措施,加速推进城市环境治理,为大连市的经济发展和人民健康保驾护航。

拉萨城区主要大气污染物与气象因子关系分析

拉萨城区主要大气污染物与气象因子关系分析

拉萨城区主要大气污染物与气象因子关系分析拉萨是我国青藏高原上的一个城市,也是西藏自治区的首府。

由于地理位置特殊,拉萨的大气污染情况与其他城市有所不同。

本文将分析拉萨城区主要大气污染物与气象因子之间的关系。

拉萨的主要大气污染物包括PM2.5、PM10、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)等。

这些大气污染物的浓度受到多种因素的影响,其中气象因子是最重要的一种。

气温是影响大气污染物浓度的关键因素之一。

研究表明,气温较高时,空气中的湿度较低,降水较少,这会导致大气污染物的扩散能力较差,从而导致污染物浓度升高。

而当气温较低时,空气中的湿度较高,大气污染物相对较易被稀释和冲洗掉,因此污染物浓度较低。

所以可以得出结论,拉萨的冬季气温较低,而夏季气温相对较高,冬季的大气污染物浓度较低,夏季的大气污染物浓度较高。

风速也是影响大气污染物浓度的重要因素之一。

风速越高,大气污染物的扩散能力就越强,从而使污染物浓度下降。

相反,风速越低,大气污染物的扩散能力就越弱,污染物浓度就越高。

由于拉萨地处高原地区,风速较低,这可能是导致拉萨大气污染物浓度较高的原因之一。

人为因素也会对大气污染物浓度产生影响。

工业排放、汽车尾气等都是导致大气污染物浓度升高的重要原因。

而作为西藏自治区首府,拉萨的工业和交通发展相对较慢,人口密度也相对较低,这可能是导致拉萨大气污染物浓度相对较低的原因之一。

拉萨城区主要大气污染物与气象因子之间存在着密切的关系。

气温、风速、气压和逆温层等气象因子的变化都会对大气污染物的浓度产生影响。

了解这些关系对于制定有效的大气污染治理策略和措施具有重要的意义。

南阳市PM10、PM25污染特征及其与气象因子的关系

南阳市PM10、PM25污染特征及其与气象因子的关系

第32卷第1期 2018年3月干旱环境监测Arid Environmental MonitoringVol.32 No.1Mar. . 2018南阳市P M i、PM25污染特征及其与气象因子的关系尹延震1王苗1王静远2,王景1樊庆生2(1.南水北调中线渠首环境监测应急中心,河南南阳473000; 2.南阳市环境监控中心,河南南阳473000)摘要:利用2015年1月1日至12月31日南水北调中线源头南阳市主城区5个国控空气质量监测站24 h自动连续采样的PM1C1、PM2.5质量浓度数据和同期气象要素观测数据,分析了南阳市大气颗粒物浓度的污染特征及其与气象因子的关系。

结果表明:015年南阳市PM1Q、PM2.5年均质量浓度分别为0. 136、0. 074 m g/m3,超标率分别为31. 8%、39.2%;PM1Q、PM2.5峰值均出现在1月,PM1Q谷值出现在11月,PM:.谷值出现在9月;PM1Q四季日变化均呈双峰型,而PM25冬季日变化呈双峰型,其他季节无明显峰值;PM2.5/P M1值在43%~65%,均值54% ;PM1、PM2.5与大气压呈显著正相关,与温度、相对湿度呈显著负相关,与风速、降水相关性不明显。

关键词:PM1C1; PM。

.;污染特征;气象因子;南阳市中图分类号:X831 文献标识码: A 文章编号:1007 -1504(2018)01-0012-07The Relationsliips of P ollution Characteristics of PM10,PM25and Meteorological Parameters in Nanyang CityYIN Yan -z hen1,WANG -Miao1, WANG Jin/ -y uan2,WANG - Jin/1, FAN Q in/ -s h en/1( 1. Environmental Monitorin/and Emer/ency Center in Canal Head of the Mid - line Project of South to North Water Diversion,Nanyan/ Henan,473000,China;2. Environmental Control Center of Nanyan/ City,Nanyan/ Henan 477000, China)Abstract :Based on the PM 10,PM25mass concentration datas and the observed datas of meteorological p national air quality monitorin/ stations in the main urban area of Nanyan/ City from January 1 , 2015 to Decem relationship between pollution characteristics of atmospheric particulates concentration and meteorolo/ical factors were analyzedin this paper. The results showed that the mean annual concentrations of PM10,PM25were 0. 136 m//m3,0. 074 m//m3,which exceeded the s tandard limit of the ambient air quality standards 31. 8% ,39. 2% respectively. The monthly peak ofPM10,PM25appeared i n January,meanwhile their valley value appeared in November and September accordingly. Seasonalchan/es of PM10were turned bimodal type,while the daily avera/e of PM25was bimodal,and there was n other seasons. The ratio of p ( PM25) to p ( PM10) ran/ed from43%to 65% over the whole samplin/ internal, and avera/eratio was 54%. The mass concentrations of PM10and PM25were positively correlated with air pressure,si/nificant negativelycorrelated with relative humidity, weakly correlated with wind speed and rainfall.Key words:PM10;PM25;pollution characteristics;meteorolo/ical factors;NanYan/ city随着我国工业化和城镇化水平不断加快和 提高,环境污染、交通拥堵等各种“城市病”越来收稿日期:2017 - 06 - 06作者简介:尹延震(1984 -),男,河南南阳人,工程师,硕士,主要从事大气环境、湖库水环境监测与保护工作第1期尹延震等南阳市PM1C1、PM25污染特征及其与气象因子的关系• 13 •越突出,这些“城市病”严重危害城镇居民健康 和当地经济发展,特别是近些年来我国北方城市 雾霾频发引起了全社会对大气环境污染与防治 的极大关注。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

某市几种主要大气污染物浓度时间变化特征及其与气象因子的关系某市位于A高原东北侧,黄河河谷之中,四周群山环绕,是我国建国后首批重点建设的工业城市之一。

特殊的山谷地形、不利的气象条件、以重工业和石化工业为主体的产业结构等诸多因素的影响下,使某市成为我国大气污染较严重的城市之一。

本文通过对某市大气污染监测数据及相关气象资料的统计处理,分析了某市几种主要大气污染物浓度的时空变化以及污染物浓度与气象因子的关系。

主要结论如下:(1)某市主要污染物浓度近30年来呈波动下降趋势,且2001年以后下降幅度显著增加。

(2)一年当中SO2、NO2、PM10月均浓度峰值主要集中在11月、月12和1月,整体而言,三种污染物季节变化均值整体呈“冬高夏低”的变化特点,即冬季污染最严重,夏季空气质量最好。

一年四季中,三种污染物浓度按冬>春>秋>夏的顺序排列。

此外,春季沙尘天气发生频繁,导致PM10在3、4月出现次高峰。

(3)SO2、NO2、PM10日平浓度与同期的气温、相对湿度、风速、总云量、水平能见度均呈负相关,与同期的气压均呈正相关,均通过显著性检验。

具体到每个季节季节,三种污染物与六种地面气象要素之间的相关性不尽相同。

(4)某市月均逆温频率和逆温层厚度年内变化趋势均与污染物浓度年内变化趋势基本一致,表现出冬季频率高、厚度大,夏季频率低、厚度小。

在考虑等温层和不考虑等温层两种情况下,逆温层厚度均与同期SO2、NO2、PM10浓度之间呈显著的正相关,说明逆温层厚度可以作为某市空气污染预报的重要指标之一。

(5)月平均最大混合层厚度的年变化特征呈单周期型,12月最低,4月最高。

污染最严重的11、12和1月的月均最大混合层厚度最低,出现在1000m以下的频率也最高。

SO2、NO2、PM10日平均浓度与同期最大混合层厚度之间呈显著的负相关,说明混合层厚度是影响某市市空气污染的重要因素。

关键词:大气污染物、气象因子、变化特征、相关分析第一章引言空气污染作为世界性的重大问题越来越受到人们的重视,尤其是在城市和工业区。

某市是我国建国后首批重点建设的工业城市之一,某西固区又是我国最早建成的一个重要的石油化工基地加之该市位于A高原东北侧,黄河河谷之中,海拔约1500多米,四周群山环绕。

特殊的山谷地形、不利的气象条件、以重工业和石化工业为主体的产业结构等诸多因素的影响下,使某市成为我国大气污染较严重的城市之一,其主要特点是以尘、二氧化硫为代表的煤烟型污染和以氮氧化物和挥发性有机物为代表的夏季西固区的光化学烟雾污染。

近20年来,许多科学工作者就某市的大气环境问题开展了一系列广泛而深入的研究工作,分析了西固区光化学烟雾的时空变化规律及其成因[1~2],通过对1975-1987年间环境监测数据和1988-1992年自动监测数据的处理,分析了某城区大气污染的现状和时空分布特征以及与气象条件的关系[3~8];研究了大气稳定度、最大混合层厚度与空气污染物的关系[9-18],为空气污染预报业务系统的建立提供了重要科学依据。

本文在以往分析和研究基础上,通过系统的整理分析,揭示了某市近30多年来几种主要大气污染物的时空变化规律,探讨了近十年SO2、NO X、PM10三种污染物浓度与一些气象因子之间的关系,以期为某市大气污染的防治和预报提供依据。

第二章资料来源与研究方法2.1 资料来源1.某市环境监测站1975-2000年SO2、NO X、TSP浓度监测资料。

其中1975-1987年,由环境监测站按国家环保局《大气监测例行规范》要求进行监测,得到的污染物浓度数据;从1988-1991年,利用从美国引进的大气自动监测系统,得到的自动监测资料;自1992年到目前是在第一阶段的基础上不断改进监测手段和方法,得到的污染资料。

2.某市环境监测站2001-2011年SO2、NO2、PM10浓度监测资料。

3.某市环境监测站2012年SO2、NO2、PM10月平均浓度监测资料。

4.某市气象台2001-2011年地面气象要素监测资料。

5.榆中县气象台2001-2011年地面气象要素监测资料。

6.榆中县探空站2001-2011年探空资料(某市探空站于2001年六月搬到榆中县)。

第三章某城区几种主要大气污染物的时空变化特征3.1 某市几种主要大气污染物的年际变化特征图3-1是某市1975-2012年SO2年平均浓度值的年际变化曲线。

由图可见,某市SO2 年均浓度峰值出现在1977年为0.320mg/m3,是国家二级标准(0.15 mg/m3)的2.13倍,谷值出现在1989年为0.042mg/m3 ;从1985年起SO2年均浓度值基本都在0.1 mg/m3 以下(除1995年年均浓度为0.102 mg/m3以外);整体而言,SO2年平均浓度值呈下降趋势,平均每年下降约0.0031 mg/ m3,且SO224小时平均浓度值低于国家二级标准值0.15 mg/m3(GB3095-2012)的天数从2001年的296天提高到2011年的363天。

图3-1 某市1975-2011年SO2年平均浓度值年际变化图3-2为某市1975-2000年NO x年平均浓度值的年际变化曲线,NO x的年均浓度值分别在1980(0.11 mg/m3)、1985(0.11 mg/m3)、1990(0.106 mg/m3)和1995(0.103 mg/m3)年出现高值,且均超过国家二级标准(0.10mg/m3),最小值出现在1988年为0.046 mg/m3;NO x年平均浓度值的年际变化的线性趋势线是缓慢下降的,平均每年下降约0.0004 mg/m3。

图3-2为某市2001-2012年NO2年平均浓度值的年际变化曲线,由图可见NO2年平均浓度值的年际变化和NO x 的一样,都比较稳定;但NO2年平均浓度的最大峰值出现在2002年(0.055 mg/m3),且小于国家二级标准(0.08 mg/m3), 最小谷值出现在2005年为0.037 mg/m3;2001到2011年11年NO224小时平均浓度小于国家二级标准的平均天数为325.9天,但NO2年平均浓度值的年际变化的线性趋势线下降非常缓慢,平均每年下降约0.0004 mg/m3。

图3-4 某市1975-2000年TSP年平均图3-5 某市2001-2011年PM10年平均浓度值年际变化浓度值年际变化图3-4为某市1975-2000年总悬浮颗粒物TSP年平均浓度值的年际变化曲线,可以看出这25年内TSP的年均值都超过国家二级标准(0.3mg/m3),最大峰值出现在1977年,高达1.9mg/m3,1980和1987年出现次峰值,年均值均为1.3mg/m3,最小谷值出现在1989年为0.38 mg/m3 ;从线性趋势线看出,TSP年平均浓度值的年际变化呈下降趋势,下降速度约每年0.0251mg/m3。

图3-5为某市2001-2012年可吸入颗粒物PM10年平均浓度值的年际变化曲线,最大值出现在2001年为0.238mg/m3,最小值出现在2007年为0.13 mg/m3,且11年间只有2007、2008、2011年的年均浓度小于国家二级标准(0.15 mg/m3);线性趋势线上看,PM10年平均浓度值的年际变化呈下降趋势,下降速度约每年0.0073mg/m3,且PM10的24小时平均浓度值低于国家二级标准值0.15 mg/m3的天数从2001年的114天提高到2011年的243天。

根据以上分析可以看出各污染物年平均浓度总体上呈下降趋势,这说明了随着国家和省市各级政府和相关部门对环境保护工作的重视和治理力度的加大,特别是能源结构由以燃煤为主向燃烧天然气和利用电能的转变,某市空气污染状况有了明显改善。

尤其是2008年以后,某市主要污染物年平均浓度大幅度下降,且SO2、NO2的年平均浓度较前十年相比有了量级上的减少。

3.2 某市几种主要大气污染物的年变化特征为进一步研究SO2、NO2和PM10年内变化特征,根据2001-2012年的某市环境监测站的大气污染物浓度资料,对三种污染物月平均浓度值的年变化进行统计分析。

为统一定义每年的3月至5月为春季,6月至8月为夏季,9月至11月为秋季,12月至次年2月为冬季。

结果如图3-6所示。

图3-6 某市2001-2012年SO2和NO2月平均浓度值年变化图3-6是2001-2012年某市SO2和NO2月平均浓度值年变化曲线。

由图可见:冬季)SO2的月均浓度比一年中其它月份大近一个量级,1月份出现SO2峰值,高达0.1089 mg/m3;SO2在春季)和夏季)的月均浓度在0.0216-0.0583 mg/m3之间波动,浓度变化不大;进入秋季)前两个月浓度变幅不大,11月SO2月平均浓度升高到0.0987 mg/m3,是10月份的2.9倍,究其原因,主要是进入冬季,随着某11月1日燃煤采暖的开始,导致SO2浓度显著急剧升高。

NO2月平均浓度与SO2类似,在冬季最高,最大值出现在12月,为0.067 mg/m3;NO2月均浓度在春季和夏季相对较小且变幅不大;秋季开始升高。

整体而言,,某市冬季SO2和NO2污染严重,夏季污染轻。

图3-7 是某市PM10月平均浓度值年变化曲线,可以看出:PM10月平均浓度冬季最高,但最大值出现在秋季11月,浓度为0.202 mg/m3,春季浓度有所升高,在三月出现次峰值为0.1968 mg/m3。

这主要是因为春、秋季节大气层结极不稳定,发生沙尘暴的频率较其它月份增大,沙尘暴期间颗粒物浓度骤然升高,从而导致颗粒物春、秋季节浓度整体较高。

图3-7 某市2001-2012年PM10月平均浓度值年变化分析图4-8和图4-9可得,SO2、NO2和PM10年内月平均浓度变化的共同特点是:三种污染物年变化曲线均呈单峰形势,峰值一般出现在12月或1月,冬季污染严重,夏季污染轻。

这种特征主要是由某的特殊地形及气象条件共同造成的。

某市为典型的哑铃状盆地地形,四面环山,静风频率非常高,年均风速仅0.94m/s。

特别在冬季静风频率高,逆温出现频率超过95%且逆温层厚度大,混合层厚度小,有研究表明12月和1月逆温层厚度可达700m以上,逆温层强度可达1.2℃/100m。

且一日持续时间长达18h以上,这些气象条件均不利于大气污染物的扩散,导致冬季大气污染最为严重。

相反,在夏季逆温层厚度减小,强度减弱,垂直对流运动旺盛,有利于污染物扩散和输送,故污染较轻。

此外人为活动的影响也很大,冬季采暖期使燃煤量大幅增加,导致污染物排放量增大,对空气中SO2浓度的影响尤为严重。

NO2主要来自汽车尾气和工业排放,它是生成的O3前体物,夏季阳光强烈,日照时间长,光化学反应相对剧烈,NO2被消耗,浓度降低,而冬季日照时间短且强度短,不利于光发生化学反应,因此在污染源排放量变化不大的情况下,这也影响NO2浓度的变化。

相关文档
最新文档