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襄阳市大气污染特征及控制对策: 2024年; 襄阳市是大气污染从华北平原向华中地区传输的重要通道,大气污染形势严峻,开展襄阳市大气污染特征及控制对策研究十分必要。本文分析了襄阳市大气污染的主要特征,探讨了其大气污染防治中存在的主要问题。基于目前大气污染防治的形势,本文从狠抓移动源污染治理、精细化管控面源污染、加快推动工业源深度治理、加大大气污染防治资金投入力度等方面提出大气环境管理的控制对策,以期为长江中游城市群的大气污染防治工作提供参考。; 乔莎旎覃思申晖王亚楠徐晶洁武卫玲; 关键词：大气污染空气质量

老旧小区大气污染特征分析: 2024年; 根据《环境空气质量标准》(GB 3095—2012),环境空气污染物的基本项目有6种,即细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM_(10))、CO、SO_(2)、O_(3)和NO_(2)。为了解老旧小区大气污染物的时空分布特征,以兰州市安宁区长风东苑小区为研究区,监测6种大气污染物,分析大气污染特征及影响因素。结果表明,小区主干道十字交叉口的污染物浓度高于主干道污染物浓度。老旧小区大气中,PM_(2.5)、PM_(10)和CO浓度高值集中在08:00—09:00。PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_(2)和NO_(2)受车流量影响较大;O_(3)浓度与温度表现出强相关性;PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_(2)和NO_(2)浓度与风速均呈负相关,O_(3)浓度与风速呈正相关。; 冉宏娟冉宏伟王花兰; 关键词：大气污染特征气象要素

青州市大气污染特征与治理路径分析: 2024年; 青州市地处山东省中部,近年来在工业化、城镇化快速推进过程中,大气环境质量面临较多挑战。基于环境监测数据和污染源普查资料,分析青州市大气污染的时空分布特征,如主要污染物浓度变化趋势、污染季节性变化规律、污染的空间分布特征,剖析大气污染影响因素,提出了区域联防联控、扬尘综合整治、面源污染管控等大气污染防治对策。; 刘旭史兴禄刘信博; 关键词：大气污染影响因素

结合大气污染特征的VOCs聚集区识别方法: 2024年; 为实现VOCs聚集区的精准感知识别,提出一种结合大气污染特征的VOCs聚集区识别方法。首先,划分区域网格,利用IDW空间插值方法得到VOCs网格数据集;其次,利用HYSPLIT计算后向气团运动轨迹并引入VGG提取轨迹特征,同数据集输入TCN-BiLSTM模型,预测各网格VOCs浓度;最后,根据预测结果进行聚集区识别。以西安市碑林区为例,对VOCs浓度值进行预测,并将聚集区识别结果可视化。结果表明:该组合预测模型能够有效提高识别精度,VOCs浓度预测结果的MAE、MSE、RMSE、R2分别为6.657、103.657、10.181、0.976,预测效果优于对比模型。消融实验证明考虑气团污染特征能提高VOCs预测准确性,实现VOCs聚集区的精准感知识别。; 陆秋琴田园黄光球; 关键词：大气污染特征

交通管制和人口流动对大气污染特征的影响: 2024年; 为了研究交通管制政策变化和人口流动对大气污染特征和空气质量的影响,本文以河南省商丘、信阳、周口和驻马店4市为研究对象,建立回归模型分析了交通管制政策变化前后,大气污染物浓度的变化特征以及气象因素的影响,并分析了交通管制政策变化对周口市春节期间空气质量的影响。结果显示:(1)6种常见的污染物浓度在解除交通管制后均出现了大幅度上涨,除了SO_(2)和O_(3),其他4种污染物浓度在春节期有小幅回落;(2)PM_(2.5)、PM_(10)和SO_(2)是6种常见污染物中对空气质量指数(AQI)影响最大的,PM_(2.5)和PM_(10)浓度均与AQI呈正相关,SO_(2)浓度与AQI呈负相关;(3)随着交通管制政策的放宽,周口市2021—2023年春节期间空气质量在逐渐变差。; 崔佳辉曹如晖; 关键词：交通管制污染物排放多元线性回归大气污染特征

地形对宜昌市大气污染特征及扩散条件影响: 2024年; 利用2016-2020年气象与大气环境监测资料,分析宜昌市三面环山地形对PM_(2.5)、PM_(10)和O_(3)三种主要大气污染物分布和其大气扩散条件的影响,结果表明:(1)三种污染物中,PM_(2.5)污染最严重,O_(3)污染天数少于PM_(10)污染天数,但污染超标程度高于PM_(10)的超标程度。受地形、植被及人类活动影响,宜昌市“喇叭口”地形内大气污染最重。(2)在地形和区域输送的影响下,“喇叭口”内易形成大气污染。冬季颗粒物为主要污染物,污染路径主要为东北路径和偏东路径,潜在源区主要为河南北部和东部、荆门、荆州。夏季O_(3)为主要污染物,污染轨迹主要为偏南和偏东路径,潜在源区为江汉平原和宜昌南部。(3)地表风速与PM_(2.5)、PM_(10)浓度负相关,但受传输过程影响,平均风速大于3.3 m·s^(-1)时,PM_(2.5)、PM_(10)浓度波动较大;与O_(3)浓度正相关,但在平均风速大于2.1 m·s^(-1)时,O_(3)浓度随风速增大而减小。受“喇叭口”地形影响,偏东风为造成宜昌城区PM_(2.5)污染的主风向。受长江河谷地形影响,NW风和E风易造成宜昌城区O_(3)浓度升高。(4)降水对污染物有湿清除作用,降水量与污染物浓度负相关;但降水量小于5 mm时,可能出现PM_(2.5)浓度成倍增长的情况;降水量大于25 mm时,PM_(10)的负清除率占比有所上升;降水对O_(3)的正清除率占比最高,但平均清除率不高。; 成勤岳岩裕岳岩裕毛成忠王清龙饶少林; 关键词：地形大气污染特征气流轨迹平均风速

常熟市大气污染特征、健康风险评价及潜在源分析: 2024年; 利用常熟市2018—2020年空气质量自动监测站点的常规大气污染物数据对空气质量及主要污染物变化特征进行分析,并利用大气污染与健康暴露评价模型分析常熟市近年来大气健康风险特征,同时结合HYSPLIT后向轨迹模型,综合运用轨迹聚类及PSCF分析方法,计算不同季节影响常熟市城区的主要气流输送路径及常熟市O_(3)的主要潜在源区。结果表明:2018—2020年,常熟市空气质量明显改善,AQI达标天逐年增多,中重度以上污染天呈明显减少趋势,SO_(2)、PM_(2.5)、NO_(2)、PM_(10)浓度均呈下降趋势,大气污染防治效果显著。PM_(2.5)与O_(3)仍是影响常熟市空气质量的主要因素,其中O_(3)对空气质量的影响逐年增强。PM_(2.5)季节变化特征明显,冬季浓度最高,夏季最低;O_(3)浓度春夏季较高,冬季最低。常熟市大气污染物的健康风险同污染物特征分布趋于一致,具有显著的时间分布特征。颗粒物对人体健康的相对风险值处于较低水平,呈逐年降低趋势;而O_(3)的健康风险威胁总体上高于颗粒物,且在近两年逐渐上升,夏季对人体健康威胁风险等级达适中级别,造成死亡率/发病率的相对风险增加3.0%—5.1%。后向轨迹聚类分析结果表明常熟市夏季受南与东南方向气流影响较大,二者在夏季总气流轨迹中的占比高达66.21%。潜在源分析结果表明,常熟地区对人体健康威胁较大的O_(3)潜在源区广泛,主要分布在江苏北部、安徽南部、浙江东部地区,同时还存在部分广东地区的远距离输送。; 孙雪沙丹丹王霄张庆池; 关键词：大气污染污染特征

基于后向气团轨迹的大气污染特征时序分析研究: 2024年; 大气污染特征时序分析方法主要通过计算不同区域内的污染颗粒平均浓度,锁定污染源的具体位置,由于缺乏对气团轨迹移动概率的分析,导致算法分析性能不佳。对此,提出基于后向气团轨迹的大气污染特征时序分析方法。预处理大气污染时间序列监测数据,结合皮尔逊相关系数法,计算时间序列数据之间的关联程度。网格划分研究区域,引入权重因子修正污染源轨迹,计算污染物权重浓度值,构建大气污染特征时序分析模型。测试结果表明,采用提出方法对大气污染时序数据分析时,污染源定位误差较低,具备较为理想的分析性能。; 孙雪白华李一鸣孙颖; 关键词：大气污染时间序列

突发性中尺度暴雪过程大气污染特征与潜在源区研究: 2024年; 针对济南市大气污染情况,分析突发性中尺度暴雪过程大气污染特征与潜在源区。基于2020年1月7日济南市气象和环境监测数据,通过皮尔逊积差相关系数法分析污染物之间、污染物与气象要素之间相关关系。经分析可知:暴雪对大气污染具有一定清洗能力,颗粒污染物浓度与气体污染物浓度之间存在一定同源性,污染物与不同气象要素也存在正向或负向相关关系,证明暴雪导致的气象要素改变对大气污染扩散具有一定意义。采用潜在源贡献因子分析法和浓度权重轨迹分析法测得本地源为济南市PM_(2.5)浓度贡献最高源区,表明PM_(2.5)高贡献与聚集性工业活动相关。; 卜庆雷张秀娟李传浩

2015-2021年宝鸡市大气污染特征初探: 2024年; 通过分析宝鸡市2015-2021年的空气质量监测数据,结果表明:7年间,宝鸡市空气质量整体呈向好趋势,6项主要污染物除O_(3) 外均呈下降趋势,SO_(2) 、CO浓度下降最为显著,其中O_(3) 浓度上升了4.7%,SO_(2) 浓度下降了57.3%,CO浓度下降了53.3%。污染物变化季节差异明显,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2) 、NO_(2) 、CO浓度均为冬季最高,夏季最低,O_(3) 相反。7年间宝鸡市NO_(2) /SO_(2) 值由1.63上升到3.41,呈逐年上升趋势,加上O_(3) 的污染负荷不断加重,复合型污染逐渐成为宝鸡市大气污染的主要类型。; 吕丹王蕊何琛; 关键词：大气污染臭氧

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