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空气质量分析报告院系：地理科学学院自然地理系专业：气象与气候学姓名：学号：目录第一节引言 (3)第二节收集方法和研究方法2.1气象站概述 (3)2.2收集方法 (3)2.3研究方法 (3)第三节观测结果与讨论3.1 各数据之间的关系3.1.1 各观测点PM2.5随时间变化关系 (4)3.1.2 各观测点PM10随时间变化关系 (4)3.1.3 各观测点NO2随时间变化关系 (5)3.1.4 各观测点SO2随时间变化关系 (5)3.2对仙林污染物的研究3.2.1 风速随时间的变化 (6)3.2.2 PM2.5与PM10随时间的变化关系以及部的相关关系 (7)3.2.3 NO2、SO2与风速的相关关系 (8)3.3特例的讨论究1、瑞金的PM10低于其他地区而且较为稳定 (8)2、浦口SO2 含量低 (9)第四节结论与讨论1、结论 (10)2、不足 (10)附录数据 (11)第一节引言在一定围的大气中，出现了原来没有的微量物质，并有可能对人、动植物以及建筑商品等财产产生危害影响。
当大气中污染物质的浓度达到有害程度，以至破坏生态系统和人类正常生存和发展的条件，对人或物造成危害的现象叫做大气污染。
中国大气污染原有指标API。
2012年上半年新规定指出，用新的AQI代替API，作为新的污染程度衡量指标。
AQI分为六级，分别为一级优，二级良，三级轻度污染，四级中度污染，五级重度污染，六级严重污染。
参与评价的的污染物有SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3、CO六项，评价结果较之前更为客观。
空气中对人、动植物以及人的财产产生影响的主要是SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3、CO，因此目前大气污染研究的重点也在此。
由于本次数据收集的限制和本人能力的限制，本文仅限于对PM2.5、PM10、NO2、SO2及其相关关系做肤浅的研究。
注：以下图表中出现的系列一表示仙林，系列二表示草场门，系列三表示玄武湖，系列四表示浦口，系列五表示奥体中心，系列六表示瑞金，系列七表示迈皋桥，系列八表示路，系列九表示中华门。
南京市空气质量特征与变化报告目录1.引言2.数据来源与方法3.结果分析4.结论1.引言（1）Pm2.5定义：指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5 微米的颗粒物。
它的直径还不到人的头发丝粗细的1/20。
细颗粒物的化学成分主要包括有机碳（OC）、元素碳（EC）、硝酸盐、硫酸盐、铵盐、钠盐（Na+）（2）研究重要性：全球每年约210万人死于pm2.5等颗粒物浓度上升，对人体危害十分严重。
PM2.5能影响成云和降雨过程，间接影响着气候变化；影响城市形象和城市幸福感（3) 研究意义：了解南京各地pm2.5的情况，分析pm2.5产生原因，对应做出解决措施，引起大众对空气污染的的重视，得到社会关注从而有效治理污染，提高环保意识2.数据来源与方法老师提供和网上下载3.结果分析结果：从凌晨到13点值一直上升，在13点到17点下降，17点到20点上升，再下降白天最低点出现在17点结果：相较于图一图二在17点pm2.5值有上升结果：整个曲线比较平缓结果：波动比较大，高峰出现在13点，18点和22点，还有5点，9点结果：高峰出现在12点和22点，17点时pm2.5值很低结果：较平缓，13点、18点、22点出现高峰结果：12点到14点值都很高，17点最小结果:在13点20点19点出现高峰，白天最低点出现在17点分析：（1）平均值最高的点是仙林大学城，达到190μg/m3，然后是迈皋桥，玄武湖，奥体中心，其余四个点比较接近，在160μg/m3，分别是瑞金路，草场门，山西路，浦口。
都属于重度污染。
有趣的现象是：主城区的数值普遍比郊区的值低，而且仙林大学城观测点处于绿化较好的地段，反而它的值最高。
原因是大气污染物受大气流动的影响大，很少会停留在污染源附近，一旦大气中颗粒物含量过高，一定会迅速扩散，在下风口处聚集成核，或者负载在其他颗粒物上，因此下风口往往是污染最严重的。
PM2.5非常纤细，不像其他污染物那么容易沉淀下来，空气输送的距离会远很多，郊区地方开阔，易受风向影响。
2013—2016年南京市货车尾气排放特征分析
谢轶嵩; 郑新梅
【期刊名称】《《污染防治技术》》
【年(卷),期】2018(031)001
【摘要】利用南京市货车活动水平数据,建立了南京市2013—2016年货车排放清单。
结果表明,2013—2016年,南京市货车保有量除轻型货车略涨外,其余车型均有不同程度减少,且各车型国Ⅲ、国Ⅳ车辆所占比例提高。
到2016年,南京市货车以
国Ⅲ排放标准居多,国Ⅳ次之。
2016年南京市货车CO、NOx、VOCs、PM_(2.5)、PM_(10)的排放量较2013年分别下降了53.5%、32.4%、61.9%、60.7%和
61.1%。
其中,重型货车是NOx、PM_(10)和PM_(2.5)排放的主要贡献车型,CO和VOCs排放主要来源于重型货车与轻型货车。
【总页数】3页(P23-25)
【作者】谢轶嵩; 郑新梅
【作者单位】南京市环境保护科学研究院江苏南京 210013
【正文语种】中文
【中图分类】X51
【相关文献】
1.哈尔滨市道路机动车尾气排放清单及特征分析研究 [J], 原安妮;王琨;齐虹
2.基于遥感测量的机动车尾气排放特征分析 [J], 胡晓辰
3.国Ⅴ重型货车尾气中颗粒物数量排放特性实验研究 [J], 孙龙林;张妮娜;黄文伟;
高谋荣;苗领
4.联邦快递将引入千辆电动送货车减少尾气排放 [J],
5.现实工况下农用拖拉机尾气排放特征分析 [J], 庞凯莉;张凯山;王帆;马帅
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基于主成分分析南京空气污染各成分的关系贺永平（东南大学机械工程学院工业工程系，南京211189）摘要：本文根据从南京9个空气环境监测站所得到的空气污染物数据，在空气各成分的相关性指标中，运用主成分分析法，对各个监测样本各个特征性指标进行分类分析后。
结果表明占总方差的79.038%的三个因子来反映空气污染的总体程度，这三个因子归类分别为(1)NO2、O3、O32和SO2。
(2)AQI和O3。
(3)PM10和CO。
有主成分分析法我们可以准确的探讨出空气各污染指数准确的内在关系，为当下我们的环境治理提供一些参考和帮助。
关键字：空气污染；主成分分析；可吸入颗粒。
Analyze the relationship between the components of air pollution in Nanjing based on principal component.heyongping(College of mechanical Engineering, South East University, Nanjing, 211189)Abstract: According to the data of air pollutants in ambient air from Nanjing nine stations obtained in the relevant indicators of each component in the air, using principal component analysis, classification analysis of the characteristics of various monitoring indicators after each sample. The results show that 79.038% of the total variance of the three factors to reflect the overall level of air pollution, these three factors were categorized as (1) NO2, O3, O32 and SO2. (2) AQI and O3. (3) PM10 and CO. We have a principal component analysis can accurately investigate the air pollution index accurately all the intrinsic relationship and help provide some reference to our current environmental governanceKeywords: Air Pollution;principal component analysis;Respirable particulate.1数据本文所提供的数据可以详见南京空气检测站，原始数据见文末附录。
基于主成分分析法的南京市空气质量评价
主成分分析（PCA）是一种常用的多元统计方法，它能够将一个
较大的数据集合简化为一些较少的变量，使得这些变量可以较好地
解释原数据集，从而便于研究和分析。
在空气质量评价中，我们可
以应用主成分分析方法，对南京市的空气质量数据进行分析，从而
得出该市空气质量的主要影响因素和评估结果。
具体步骤如下：
1. 收集南京市各地区（雅观寺、仙林、鼓楼等）的空气质量数据，包括浓度数据和指数数据，如PM
2.5、PM10、SO2、NO2、O3等
指标。
2. 将数据进行整理和处理，对数据进行标准化处理。
可以采用
z-score方法进行标准化，即将原始数据减去平均值，再除以标准差。
3. 对标准化后的数据进行主成分分析，得到主成分和其所占比例，根据因子载荷矩阵，计算各指标对应主成分的权重。
4. 计算每个地区的污染指数，采用美国环保署（EPA）的方法，结合国内的相关指标，给出空气质量评价标准，判断空气质量为优、良、轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染六个级别。
5. 分析主成分得出的结果，得到南京市空气质量的主要影响因素，进一步分析和对比各地区的污染情况，得出南京市每个地区的
空气质量及总体评价结果。
学年论文学生姓名陈平学号201002007 学院城市与环境学院专业地理信息系统题目南京市近五年空气污染指数变化的小波分析指导教师曹蕾讲师/博士2013 年11 月摘要：队南京市近5年逐日空气污染指数的时间序列采用一维连续Morlet 小波进行小波分析，研究了该市大气污染时间序列的多尺度变化特征、主周期和影响因素。
结果表明：南京市近5年空气污染指数在不同时间尺度上具有不同的“高-低”交替演化规律，且以300 d 左右的变化为主周期，150 d 左右的变化为次周期；受气候条件的影响，大气污染呈现“冬重夏轻”的格局；南京市近5年大气污染状况总体趋向好转，但局部时段污染加重的现象亦时有发生。
小波分析对于研究空气污染指数时间序列的变化规律十分有效，也适用于其他污染物时间演变规律的研究。
关键词：小波分析；空气污染指数；时间尺度；南京市Abstract: To demonstrate the multiscale variations，primary period and influencing factors in Nanjing，we analyzed the time series of daily air pollution index during the last 5 years using the continuous Morlet wavelet transformation．The results showed that the air pollution index varied at diverse time-scales with periodic “high-low”fluctuations．The primary period of the daily variations was around 300 days and the secondary period was around 150 days．Due to topographical conditions，the air pollution was serious in winter and light in summer in most scales．A secondary peak often occurred in spring which was affected by the straw burning，the inflection points of serious to light pollution index each year were the vernal and autumnal equinoxes．The general status of air pollution tended to be better during the last 5 years in Nanjing．However，the serious air pollution sometimes worsened with the rapid economic development．Therefore，wavelet analysis is an effective method to study the variation of time series of air pollution index，and the multiscale variations of other pollutants．Keywords: wavelet analysis; air pollution index; time-scale transform; Nanjing City目录1 引言 (4)2 数据与方法 (4)2.1数据来源与处理 (4)2.2小波分析方法 (4)3 结果 (6)3.1空气污染指数时间序列 (6)3.2空气污染指数的总体变化特征 (7)3.3空气污染指数变化的周期与极值 (7)3.4具体时间尺度分析 (8)4 分析 (10)结论 (11)参考文献 (12)1 引言大气污染是人类目前面临的重要环境问题，不仅影响着人类的健康，还制约着社会经济的可持续发展。
南京SO2、NO2和PM10变化特征及其与气象条件的关系南京SO2、NO2和PM10变化特征及其与气象条件的关系一、引言空气污染是当前全球面临的重要环境问题之一，也是影响人类健康和气候变化的重要因素。
近年来，南京市的空气质量问题引起了广泛关注。
为了解南京市空气污染程度和其与气象条件之间的关系，本文通过分析南京市SO2、NO2和PM10的变化特征以及与气象条件的关系，旨在为改善南京市空气质量提供科学的参考依据。
二、南京SO2、NO2和PM10变化特征分析1. SO2的变化特征通过对南京市多年的监测数据进行分析发现，南京市的SO2浓度呈现出逐年下降的趋势。
这可能是由于南京市大力推行环境保护政策和减少工业排放等措施的结果。
此外，SO2浓度还存在着明显的季节变化，夏季和冬季的SO2浓度较高，而春季和秋季的SO2浓度较低。
2. NO2的变化特征与SO2相似，南京市的NO2浓度也呈现出逐年下降的趋势。
NO2主要来源于机动车尾气排放和工业生产过程中的燃烧反应。
随着南京市车辆保有量的增加，NO2的浓度也有所上升。
此外，NO2浓度还存在明显的日变化特征，通常在早上和晚上的交通高峰期浓度较高。
3. PM10的变化特征PM10是指空气中直径小于等于10微米的颗粒物，对人体健康影响最大。
南京市的PM10浓度虽然呈现出逐年下降的趋势，但这种下降速度相对较慢。
这说明南京市的颗粒物污染仍然较严重。
此外，PM10浓度还存在明显的季节变化特征，冬季和春季的浓度较高，夏季和秋季的浓度较低。
三、南京空气污染与气象条件的关系分析1. 温度和湿度的影响温度和湿度是影响空气污染的重要气象条件之一。
研究发现，南京市夏季的温度和湿度较高，而冬季的温度较低。
夏季的高温和湿度可以加速污染物的化学反应过程，导致污染物浓度升高。
冬季的低温和湿度则会导致污染物的扩散条件较好，从而降低污染物浓度。
2. 风速和风向的影响风速和风向是影响空气污染扩散的重要气象条件。
空气质量分析报告院系：地理科学学院自然地理系专业：气象与气候学姓名：学号：目录第一节引言 (3)第二节收集方法和研究方法2.1气象站概述 (3)2.2收集方法 (3)2.3研究方法 (3)第三节观测结果与讨论3.1 各数据之间的关系3.1.1 各观测点PM2.5随时间变化关系 (4)3.1.2 各观测点PM10随时间变化关系 (4)3.1.3 各观测点NO2随时间变化关系 (5)3.1.4 各观测点SO2随时间变化关系 (5)3.2对仙林污染物的研究3.2.1 风速随时间的变化 (6)3.2.2 PM2.5与PM10随时间的变化关系以及部的相关关系 (7)3.2.3 NO2、SO2与风速的相关关系 (8)3.3特例的讨论究1、瑞金的PM10低于其他地区而且较为稳定 (8)2、浦口SO2 含量低 (9)第四节结论与讨论1、结论 (10)2、不足 (10)附录数据 (11)第一节引言在一定围的大气中，出现了原来没有的微量物质，并有可能对人、动植物以及建筑商品等财产产生危害影响。
当大气中污染物质的浓度达到有害程度，以至破坏生态系统和人类正常生存和发展的条件，对人或物造成危害的现象叫做大气污染。
中国大气污染原有指标API。
2012年上半年新规定指出，用新的AQI代替API，作为新的污染程度衡量指标。
AQI分为六级，分别为一级优，二级良，三级轻度污染，四级中度污染，五级重度污染，六级严重污染。
参与评价的的污染物有SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3、CO六项，评价结果较之前更为客观。
空气中对人、动植物以及人的财产产生影响的主要是SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3、CO，因此目前大气污染研究的重点也在此。
由于本次数据收集的限制和本人能力的限制，本文仅限于对PM2.5、PM10、NO2、SO2及其相关关系做肤浅的研究。
注：以下图表中出现的系列一表示仙林，系列二表示草场门，系列三表示玄武湖，系列四表示浦口，系列五表示奥体中心，系列六表示瑞金，系列七表示迈皋桥，系列八表示路，系列九表示中华门。
南京2013年12月初持续重污染天气特征及成因分析喻义勇;陆晓波;朱志峰;丁峰;母应锋;秦玮;刘东晴;束宇【期刊名称】《环境监测管理与技术》【年(卷),期】2015(000)002【摘要】利用空气质量监测及气象观测数据，对2013年12月初南京市持续重污染天气特征及成因进行分析，结果表明：此次过程表现出污染程度重、持续时间长及细颗粒物占比大等特征，其中 PM2．5日均质量浓度最高达327μg ／m3，超标3．36倍；各化学组分中二次无机盐（SNA）占比高达53．8％，且随着污染加重呈增大趋势；有机碳（OC）／无机碳（EC）比值平均为3．7，二次污染特征显著。
分析此次污染成因，一方面是冷空气强度弱及大气静稳等气象条件不利于污染扩散；另一方面本地污染排放叠加区域输送影响，造成细颗粒物积聚增多，形成持续重污染天气。
【总页数】6页(P11-16)【作者】喻义勇;陆晓波;朱志峰;丁峰;母应锋;秦玮;刘东晴;束宇【作者单位】南京市环境监测中心站，江苏南京210013;南京市环境监测中心站，江苏南京 210013;南京市环境监测中心站，江苏南京 210013;南京市环境监测中心站，江苏南京 210013;南京市环境监测中心站，江苏南京 210013;江苏省环境监测中心，江苏南京 210036;南京市气象局，江苏南京 210009;南京市气象局，江苏南京 210009【正文语种】中文【中图分类】X513【相关文献】1.2013年12月初长江三角洲及周边地区重霾污染的数值模拟 [J], 李锋;朱彬;安俊岭;康汉青;高晋徽;刘璇2.南京地区2013年12月重霾污染事件成因分析 [J], 郑龙飞;谢郁宁;刘强;黄昕;聂玮;丁爱军3.南京禄口机场2013年12月初严重雾霾天气过程分析 [J], 左同连4.2013年12月华东地区持续性霾天气成因分析 [J], 潘劲松; 李超5.喀什地区浮尘天气特征及一次重污染天气成因分析 [J], 热孜瓦古·孜比布拉;阿依谢姆古丽·孜比不拉;胡素琴;玛依热·艾海提;杨鸿因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
第2卷第4期三峡生态环境监测2017年12月Vol.2 No.4 Ecology and Environmental Monitoring of Three Gorges Dec. 2017 D O I：10.19478/ki.2096-2347.2017.04.02□研究论文南京市不同功能区2013-2016年大气污染物观测分析孙晓芸，何川，陈黛雅，张哲，邵乃夫，赵天良*(南京信息工程大学中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室，南京210044)摘要：本文利用南京9个国控点2013-2016年的环境监测数据研究了南京市三个不同功能区（工业区、居民区和郊区）的污 染物分布特征。
分析表明：三个功能区的污染物变化趋势较为一致。
SO2、PM,。
、N〇2和PM2.5浓度四年都呈下降趋势，〇3四 年呈明显上升趋势。
郊区颗粒物浓度最低，降幅最小的是居民区。
〇3浓度上升以居民区的增幅为最大，工业区的增幅最小。
除〇3外污染物浓度都表现为冬高夏低的特征，而〇3月变化呈现夏高冬低的变化特征，且呈双峰分布。
工业区SO2浓度最高，其中夏季工业区SO2浓度明显高于其他功能区。
夏季郊区的〇3浓度高于工业区和居民区。
PMU,浓度在3月出现一个峰值，其中 春季郊区PM…,浓度要低于工业区和居民区。
PM25浓度值为居民区>工业区>郊区，具有明显的区域污染的特征。
三个功能区的 污染物日变化整体变化趋势一致，SO2、PM…,、NO2和PM m呈双峰型分布，O3呈单峰型分布。
CO、SO2和PM m受人为活动影响 大，呈现出居民区最高，郊区最低，受早交通高峰影响明显。
O3高值的出现对应着NO2低值，两者呈现负相关。
关键词：功能区；大气污染物；变化趋势；南京中图分类号:X513 文献标识码:A 文章编号= 2096-2347(2017)04-0010-07Analysis of Atmospheric Pollutant in Different Functional Zones ofNanjing during 2013 -2016SUN Xiaoyun,HE Chuan,CHEN Daiya,ZHANG Zhe,SHAO Naifu,ZHAO Tianliang*(Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Scienceand Technology, Nanjing 210044, China)Abstract：The distribution of pollutants in different functional zones (industrial,residential,and suburb areas) of Nanjing was studied based on the environmental monitoring data of nine stations in Nanjing from 2013 to 2016. The results showed that the temporal variation trend of pollutants in three functional zones was generally in agreement.The SO2,P M10,N O2and P M2.5concentrations decreased,but O3concentration raised in the four years. The suburb had the lowest concentration of particulate matter,and the degree of declining in the residential area was the smallest.The concentration of O3showed a clear upward trend,the degree of increasing was the highest in residential area and the smallest in industrial areas.All of the pollutants except for O3had their concentrations at highest in winter but at the lowest in summer,while the concentration of O3was the highest in summer with double peaks.The concentration of SO2in the industrial area was the highest,and was obviously higher than those in other functional areas in summer.The concentration of P M10had a peak in March with the value lower in suburb than those in the industrial and residential areas.The P M2.5concentration was ordered as residential area> industrial area> suburb,and show significant regional characteristics.The pattern of diurnal variation for the pollutants in the three functional zones was consistent.SO2,P M10，NO2and PM25exhibited a bimodal distribution,收稿日期：2017-08-07基金项目：江苏省大学生创新创业项目（201610300085)，国家重点研发计划项目（2016YFC0203304)作者简介：孙晓芸（1995-)，女，江苏扬州人，硕士研究生，主要从事环境空气质量研究遥E-mail: sunxy6362@*通信作者：赵天良（1962-)，男，教授，博士研究生导师，主要从事空气质量模拟及预报研究遥E-mail: tlzhao@第2卷第4期11and O3showed a single peak.CO,S〇2and P M2.5were obviously affected by human activities,in particular by the early traffic peak,showing the highest in residential area and the lowest in suburbs.The high concentration of O3 always coincided with low N O2concentration,suggesting a negative correlation.Key words:functional zone;air pollutants;change trend;Nanjing污染物源排放是决定空气质量的重要因素之一[1]，区域环境大气的清洁程度取决于污染物的排放量[2]遥以PM2.5和臭氧为代表的大气复合污染是中国目前的主要污染问题。
多种污染物以很高的浓度并存，形成 非单一污染要素影响的复合性环境污染。
快速的丁业化、城市化不断加重环境污染同时也加剧了污染现 象的转型。
欧洲一些研究表明，可吸人颗粒物PMi〇和细颗粒物PM2.5与人类健康有着重要联系[3]。
研究表 明，〇3具有典型的生物效应，浓度过高会引起心血管系统和呼吸系统发炎以及系统氧化应激反应[4-6]。
S〇2和N〇2为酸雨和光化学烟雾的主要前体物，是造成大气复合型污染的主要因素[7]。
Krochmal和Kalina分析了波兰30个主要城市的五大功能区（市中心、丁业区、交通干道、居民区和 郊区）S〇2和N〇2浓度分布，发现市中心的污染最为严重[8]。
Duenas等分析西班牙马拉加地区城区和郊区 的〇3浓度，发现全年郊区浓度高于市区[9]。
一些研究对南京市城市不同功能区颗粒物的分布特征进行了 研究，比较了不同功能区之间的差异[1(M2]。
近年来，对大气气体污染物的区域研究主要集中在城市某一功 能区，或是对城郊区之间进行对比[13-14]。
南京作为长三角经济区的主要城市，近年来经济快速发展，机动车数量迅速增加，霾污染频发。
目前针对南京不同功能区污染物分布特征的研究多集中于颗粒物，且大多基于时间跨度较短的实验观测，缺乏基于长期观察数据的多污染物时空分布特征的分析研究。
有鉴于此，本研究利用南京市近年来建立 的9个空气质量国控点2013-2016年的环境监测资料，进行统计分析，对三个不同功能区渊丁业区、居 民区和郊区）SO2、NO2、PMW、〇3、CO、PM2.5六种污染物进行研究，以全面认识我国重污染地区城市大 气复合污染长期变化特点和规律。
1资料和方法1.1资料本文采用了图1所示的南京九个空气质量国控点2013年1月至2016年12月的监测资料，数据包括 SO2、NO2、PM W、〇3、CO、PM2.5六种污染物的逐小时数据。
图1南京市九个国控点站点位置分布Fig.1 Location of the observation sites in Nanjing—居民区2013 2014 2015 2016 2013 2014 2015 2016时间/年 时间/年时间/年 时间/年图2 2013-2016年南京市不同功能区空气污染物质量浓度的年度变化Fig.2 Regional inter-annual changes of air pollutants concentrations in different functional areas in Nanjing during 2013 to 2016图2 (a )中SO 2郊区的浓度下降幅度最大；丁业区的SO 2浓度降幅最小，且2016年比上一年小幅上 升。
这是因为城市大气中SO2主要来源于含硫燃料的燃烧[15]袁主要来源为丁业源，丁业化的持续发展使得 .工业区S 〇2的降幅最低。
从图2 (b )中可以看出，三个功能区的N 〇2浓度四年变化幅度不大，整体有小幅 度的下降，其中居民区的浓度逐年下降。
