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郑州市雾霾现象分析雾霾是河南省郑州市秋冬季危害性很大的天气之一，可对气候、环境、人体健康以及交通等方面造成较大负面影响，其中汽车尾气、燃煤锅炉、扬尘是形成雾霾的主要污染源，秋季秸秆焚烧加剧了大气污染。
在静稳的天气条件下，大气污染物难以扩散稀释极易形成雾霾。
针对秋冬季雾霾天气频发情况，必须减少污染排放量，加大环境监管，加强雾霾天气与重污染天气的监测预报预警，强化区域联防联控，建立应急减排机制。
霾是大量极细微的干尘粒等均匀的悬浮在空中，使水平能见度小于10 km的空气普遍混浊，远处光亮物体微带黄、红色黑暗物体微带蓝色的现象，以能见度情况来判定，霾可以分为轻微、轻度、中度和重度。
当空气中容纳的水汽达到最大限度时，就会出现饱和，一旦水汽多于饱和量，多余的就会凝结出来，与空气中微小的灰尘颗粒结合，形成小水滴或冰晶，悬浮在近地面空气层中成为雾，气温愈低，空气中所能容纳的水汽也就愈少，就越容易形成雾霾。
霾的日变化不明显，如果气团不会出现大的变化，空气团较稳定，雾霾持续出现时间较长，有时可持续10 d以上。
雾霾天气对气候、环境、健康以及经济方面造成显著负面影响，严重威胁人体健康和交通出行。
河南郑州市雾霾日季变化明显，雾霾天气主要集中在每年的10月至翌年3月，期间雾霾日数占全年雾霾总日数的70%，且郑州雾霾天气正在呈逐年上升趋势，灰霾日上升趋势更为明显。
2014年10月，我国东北、华北、华中地区同时遭遇大面积雾霾天气，郑州市空气质量连续数日维持在重度污染范围内，本文对此次雾霾天气情况以及形成原因进行分析探讨，旨在为加强雾霾天气认识和防范提供参考。
雾霾天气情况分析2014年10月以来，我国出现了大面积雾霾天气，从东北到华北到华中地区，都呈现大范围重度污染。
截至10月30日，郑州市区仅有2天空气质量达标，雾霾天气的主要污染物为PM2.5，8日16：00，郑州市区9个监测点全部处于污染状态，其中市监测点、烟厂、郑纺机、供水公司、经开区管委会5个监测点空气质量指数为重度污染，医学院、银行学校、岗里水库和四十七中4个监测点为严重污染；9日城区空气再度“爆紫”，市环境保护监测中心站城区内的9个监测点显示5个重度污染、4个严重污染，首要污染物仍为PM2.5，其中四十七中旬与医学院监测点AQI指数一时高达350，为六级重污染；30日郑州出现降雨，30日之前，郑州市AQI指数连续几天在200（重度污染）之上，14：00各个空气质量监测点仍为中度污染或重度污染，降雨后的31日、11月1日郑州雾霾天气才趋于减弱。
144科技资讯 SC I EN C E & TE C HN O LO G Y I NF O R MA T IO N污染及防治随着城市经济、社会、文化取得的快速的发展,郑州市作为中原城群核心城市,城市规模在迅速扩张。
灰霾天气已经严重影响郑州,大气细粒子污染开始影响郑州城市人居环境和居民的身心健康。
大气细粒子主要是PM 2.5对大气质量的破坏,已经证明是空气污染的主要原因[1]。
PM2.5是指空气动力学直径小于或等于2.5μm的颗粒物,也叫做可吸入肺颗粒物。
由于细粒子的散射、吸收能力,粒径大小与浓度是造成灰霾天气的主要因素[1]；另一方面由于粒径的微小,可进入肺泡沉积,并进入血液循环,由此导致心血管疾病死亡率增高,对人体健康造成重大危害。
为了对P M2.5的现状及分布特征有所研究,也为开始P M 2.5监测做好前期准备,我们从2011年4月27日至2012年2月29日进行了连续自动监测。
本文以该监测点位的监测数据为基础,对市区PM 2.5的时间变化规律和可能影响原因进行了分析,为今后的进一步就研究奠定基础。
1 实验准备国内外主流的三种颗粒物自动连续监测仪器,通常使用三种方法:光散射法(Light Scattring)、石英晶体微量平衡法(Quartz Crystal Microbalance)、Beta射线衰减法(Bete Attenuation),根据《环境空气质量标准》规定的颗粒物经典的监测方法——重量法的监测原则:直接测量,最大程度的减少测量的不确定性,测量结果只与颗粒物的质量有关的三个原则,本文选择赛默飞世尔公司的TEOM 1405大气颗粒物监测仪,采用锥形原件振荡微天平法(TEOM)测量质量浓度,满足实时自动连续监测,而且能反映反映颗粒物污染的日均浓度、小时浓度还能反映颗粒物污染的瞬时变化;它的温度、湿度补偿修正功能,保持结果是标态下的质量浓度[2]。
2 PM2.5分布特征2.1PM2.5季节分布特征根据2011年4月至2012年2月的日均监测数据,计算出P M2.5的日平均浓度的月均值；季均值浓度有月均值算术平均得到。
郑州市大气环境质量分析及预测郭亚奇;苗蕾;张军;赵勇【摘要】根据郑州市2008年环境监测统计数据,运用主成分分析、聚类分析对2008年郑州市不同区域、不同时段大气主要污染因子和相应污染源进行分析,以期得出各因子之间及其与环境因子之间的关系,采用灰色系统GM(1,1)对郑州市大气环境质量近5年状况进行了预测.经过主成分分析得到3个主成分:主成分1反映二氧化硫、二氧化氮、降尘的信息,主成分2反映可吸入颗粒物的信息,主成分3反映硫酸盐化速率的信息,通过计算各监测点、各月主成分综合得分得到年内大气环境质量变化规律.系统聚类将监测指标聚为3类:二氧化氮、二氧化硫、降尘为1类,硫酸盐化速率和可吸入颗粒物各为1类.采用灰色系统理论建立郑州市大气环境质量灰色预测GM(1,1)模型,结果表明,二氧化硫质量浓度有上升趋势,二氧化氮质量浓度小范围降低后保持平稳,可吸入颗粒物浓度则逐渐下降.【期刊名称】《河南农业大学学报》【年(卷),期】2010(044)006【总页数】7页(P704-709,714)【关键词】大气环境;主成分分析;聚类分析;灰色系统GM(1,1)【作者】郭亚奇;苗蕾;张军;赵勇【作者单位】河南农业大学林学院,河南,郑州,450002;中国农业科学院,农业环境与可持续发展研究所,北京,100081;河南农业大学林学院,河南,郑州,450002;河南农业大学林学院,河南,郑州,450002;河南农业大学林学院,河南,郑州,450002【正文语种】中文【中图分类】X511大气环境质量是城市环境质量的重要组成部分,也是城市可持续发展的基础[1,2].由于地形、地貌和环境特征的不同,各城市之间大气污染特点也有所差别,因此环境治理措施是依据污染特征而提出和制定[3].所以,研究各个城市大气污染特征成为环境治理的基础性工作[4],目前针对郑州市大气环境的研究主要集中在分析单个污染因子或市区总体空气污染的变化特征及趋势[5～7],而对一个城市内各功能区的大气环境质量存在的差异关注不够,尤其是监测指标之间的关系研究较少[8].但由于大气环境的监测数据具有很强的实效性,分析方法和结论都有一定的时间和空间局限性.经过近几年的发展,大气环境分析和预测的方法已日渐成熟,所以此时根据最新监测数据对大气环境污染进行研究就显得很有必要[9,10].本研究以郑州市环境监测年鉴提供的大气监测数据为基础,综合运用主成分分析、聚类分析和灰色理论对郑州市7个大气监测点所代表的区域内大气环境现状和变化趋势进行评价和分析,找出不同时段和区域的大气污染特征,对郑州大气主要污染物的变化趋势进行预测,并提出有针对性的污染防治措施,为城市的综合发展、大气污染防治等提供科学建议.1 研究区概况郑州市北临黄河,西依嵩山,东南为广阔的黄淮平原,辖 6区 5市 1县,其中市区面积1 010.3 km2.截止到 2008年底,全市总人口为 743.6万,其中市区 326.5万,机动车保有量已达 120万辆[11].郑州地区属暖温带大陆性气候,四季分明,年平均气温14.4℃.7月最热,平均27.3℃;1月最冷,平均0.2℃;年平均降雨量 640.9 mm.郑州是重要的交通通调枢纽、综合性工业生产基地和旅游重点城市[11,12].2 材料与方法2.1 材料大气监测数据来源于郑州市环境监测中心站《郑州市环境监测年鉴(2008年度)》[13].2.2 方法2.2.1 主成分分析[14] 首先采用 Z-score法对原始数据进行标准化以消除量纲和数量级不同带来的误差,然后计算数据的协方差矩阵,接着求 R的特征值和累计贡献率以及对应的特征向量和主成分的因子载荷矩阵,最后计算主成分得分.2.2.2 聚类分析采用聚类分析中应用最广的欧几里德距离(dij)进行系统聚类[15]:式中:Xik表示第 i个样品的第 k个指标的观测值;Xjk表示第 j个样品的第 k个指标的观测值;dij为第i个样品与第 j个样品之间的欧氏距离.dij越小表示第 i与 j两个样品之间的性质越接近,性质接近的样品或变量就可以划为 1类.2.2.3 灰色预测利用原始数据序列X(0)(k)(k=1,2,…,n)建立灰色预测 GM(1,1)模型,预测数值变化趋势.GM(1,1)模型的白化型响应式为k+1)=(X(0)(1)其中k)=m)为Accumulated Generating Operation(AGO)序列[16],参数 a,b通过原始数据序列计算得到[17],预测值 X＾(0)(k+1)=X(0)(k+1)-X(1)(k).在进行预测时必须要进行模型检验,达到一定精度等级的模型预测结果才具有较高可信度,并采用后验差检验方法,以后验差比 C和小误差概率 P为精度检验标准[17,18].3 结果与分析3.1 5项指标主成分分析3.1.1 指标信息提取率分析将数据输入 SPSS进行主成分分析,得到如下运行结果(见表 1～4).表1 指标信息提取率公因子方差分析Table1 Variance of common factor of information extract rate of five pollutions注:提取值表示在主成分分析过程中污染变量的信息提取率,数值越高表明其在主成分中的影响越大.Note:Extract value represent the information extract rate of pollution in each principal component analysis process,higher value indicates it's greater impact inthe principal component.?由表 1得,可吸入颗粒浓度和硫酸盐化速率这两个指标的提取值较高因而最具有代表性,而其他指标未出现大的波动或者未起主导作用.硫酸盐化速率指标信息提取率较高的原因是在监测过程中出现过异常波动,因而不能将其看作代表性指标(下文见4.2).综上所述,可以认为 2008年郑州市大气主要污染物是可吸入颗粒物.表2 主成分分析解释的总方差Table2 Total variance explained of principal component analysis注:1～5分别代表初始计算出的各个主成分,累积方差贡献率为前成分方差贡献率的加和,其值代表信息提取量的高低,越高越好.Note:1～5 represents each principal component separately,Accumulated Variance Contribution Ratio means summation of variance contribution ratio before,the higher value meansbetter.?表 2反映出各成分解释原始变量总方差和提取信息量的情况.因为成分 1,2,3的初始特征根较大,且它们已经包括了原始变量 83.175%(＞80%)的信息,所以这里选取成分 1,2,3为主成分.表3 主成分载荷矩阵Table3 Principal component loading matrix注:表中数值表示各主成分与对应污染指标的相关系数,相关系数的绝对值越大,主成分对该变量的代表性也越大.Note:Values in the tableare correlation coefficient between principal component and pollutions,the higher the absolute value of correlation coefficient is,the better principal component's representation is.? 主成分的主要含义由主成分载荷矩阵中各主成分所对应的相关系数绝对值较大的几个指标的综合含义来确定[19].由表 3可以看出主成分 1主要反映了二氧化硫、二氧化氮和降尘这 3个变量的信息,第 2主成分主要反映可吸入颗粒的信息,第3主成分主要反映硫酸盐化速率的信息.表4 主成分得分系数矩阵Table4 Component score coefficient matrix of principal component analysis注:表中数值对应着该主成分作为原来污染指标线性组合的系数.Note:Values in thetable corresponds to the principal components as a coefficient of linear combinations of the original of pollutions.?由表 4得出成分得分方程组:式中:x1～x5表示对应污染物标准化后的样本数据;y1～y3表示对应成分得分.3.1.2 各监测点大气环境质量综合分析为评价各监测点每个月的综合大气环境质量状况,采用如下公式计算各监测点的综合得分:式中:Si表示第 i成分贡献率;Ci表示样本第 i成分得分;S1=47.396%;S2=19.839%;S3=15.941%.经计算各监测点各月的主成分综合得分,结果见图 1.得分越低表明监测点该月空气质量越好[20].图1 郑州市各监测点主成分综合得分折线图Fig.1 The chart of the principal component analysis for each monitoring sites in Zhengzhou city在这 6个监测点中,郑纺机、市监测站属于工业区,烟厂、医学院、银行学校、供水公司属于居民区.通过图 1可以很清楚地看出各监测点 2008年各月的主成分综合得分走势.经过对比,可以将 6个监测点根据折线的形状分成 3类:1)银行学校.该监测点的折线表现为典型的“U”型抛物线,即 1,2,11,12月空气质量较差,6,7,8月空气质量较好,属于典型的城市空气环境状况.因为在进入冬季后随着城市供暖压力加大燃煤燃气量也随之增加,冬季气候条件温度低、湿度小、气压高、风沙多,城市空气污染较为严重.而夏季温度高、湿度大、气压低,茂盛的绿色植物和城市热岛效应利于降低的污染物浓度.2)医学院、烟厂、郑纺机、供水公司.这 4个监测点的综合得分折线图的形状类似于“W”,一般认为北方城市大气环境质量多是“冬季差,夏季好”[21,22],而郑州在夏季(7月份)出现了不同程度的反弹.这主要是与 7月份硫酸盐化速率出现了异常的增大有关(表 1),根据气象资料,7月份的降水强度和持续时间均大于 6月和 8月,而高温、高湿、气压偏低和静风等气象条件会加速SO2的转化速率,从而造成 SO2的质量浓度显著降低和硫酸盐化速率明显升高的结果[21].3)市监测站.这个监测点的综合得分折线图与第二类相似,但这个监测点与其他监测点的不同之处在于其折线图在 3月份有明显的上扬.各监测点在 3月份 PM10和NO2质量浓度出现了突然增大现象,但市监测站却是两项指标同时增大.出现这种情况可能是该区域内的企业在新年复工后排放量突然增大,再加上空气干燥风沙大,导致这两项监测指标的明显升高.处于郊区农田的供水公司监测点全年的空气质量总体上比其它监测点好.各监测点的主成分综合得分折线图相互交错,这说明了郑州市仍存在生活区与工业区混杂,分区不明确的问题.3.2 监测指标关联性分析先对 5项大气环境质量指标数据先标准化,然后进行系统聚类分析 (Hierarchical Cluster Analysis),聚类结果见图 2.图2 聚类结果树状图Fig.2 Tree diagram图 2表现出聚类的具体过程,选取相对距离 10将变量划分为 3类:①二氧化氮,二氧化硫,降尘;②硫酸盐化速率;③可吸入颗粒物.表明各变量之间的欧式距离存在较为明显的差异,其中距离最小的 4组是二氧化氮与降尘,降尘与二氧化硫,二氧化氮与二氧化硫,硫酸盐化速率与二氧化硫.而可吸入颗粒物与其他 4个变量之间的距离均比较大.近年来,郑州市一直处于工业发展的加速期,能源结构仍以煤炭和化石燃料为主,但工业经济增长依然建立在能源资源消耗增长的基础上,再加上近年来市区机动车保有量的快速增长,所以大气污染物主要来自煤炭和化石燃料的燃烧.燃料燃烧过程中产生的气态 SO2,NO2在大气中的浓度变化表现出较强的关联性,同时在燃烧过程中产生的粗大颗粒物与空气中的灰尘以降尘的形式沉降在地表,于是这 3类污染物的在聚类时首先聚为 1类.PM10的浓度虽然与当地的污染源也有很大的关系,但其受气象条件、地理因素的影响更为强烈,近年来PM10作为郑州市影响空气质量的首要污染物,直接影响 API指数的高低,所以这里将其聚为 1类.硫酸盐化速率是大气中 SO2,H2 S,H2 SO4等含硫污染物经过一系列氧化反应的速率,即含硫二次污染物形成的速率[22],它与光照、温度等有密切关系,同时由于该项指标在 7月份出现异常波动,故将其聚为 1类.3.3 大气环境质量预测利用郑州市 2000—2008年大气污染物 SO2,NO2和 PM10的年均浓度建立预测模型,根据原始资料构建数据序列X(0)(t)(t=1,2,…,n),利用DPS数据处理系统建立GM(1,1)模型对这 3个指标进行灰色预测[23],得到近 5年郑州市大气污染物浓度变化.3.3.1 大气 SO2质量浓度预测根据SO2年均质量浓度资料得出最终预测模型:参数a=0.207 674,b=0.002 067;预测公式 x(1)(t+1)=-0.009 050e-0.207674t+0.009 953.经检验模型:C=0.054 2,P=1.000,精度符合要求,所以该模型预测结果是可信的.根据模型计算未来 5年内 SO2的变化曲线如图 3所示。
郑州市城区大气环境质量污染特征及其原因分析作者：裴丽娟樊瑞强程晓川来源：《科技资讯》2012年第11期摘要:以郑州市城区2006年至2010年环境空气质量监测结果为依据,选取具有代表性的SO2、NO2、PM10作为评价因子,对郑州市城区大气环境质量作出综合评价。
郑州市城区环境空气污染呈现由煤烟型污染逐渐向复合型污染转变趋势,空气污染物的季节变化显著;大气污染防治和城区环境综合整治力度不断加大、二氧化硫减排、机动车数量的大幅增加和气象因素是影响大气环境质量的主要原因。
关键词:郑州市城区大气环境质量复合型污染季节变化显著中图分类号:TV2 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)04(b)-0136-01郑州市作为区域性中心城市,面临着严重的大气污染问题。
选取郑州市主要的大气污染物二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物作为评价因子,以“十一五”期间二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物的监测数据为依据,对其平均浓度变化趋势进行分析,并运用污染负荷系数分析郑州市大气环境质量污染特征,并进一步分析大气污染的原因。
1 郑州市城区大气环境质量综合分析1.1 评价因子的选择根据郑州市城区结构特点和工业布局,选择二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物作为该区域大气环境评价因子。
1.2 评价标准依据《环境空气质量标准》(GB3095-1996)及其修改单规定的浓度限值作为评价标准,2006年、2007年和2010年空气质量级别为二级,2008年和2009年空气质量为三级。
2 污染特征2.1 主要污染物“十一五”期间,通过对郑州市城区环境空气中污染物的污染负荷系数分析,可吸入颗粒物的污染负荷系数逐年增加且多年所占比重最大;二氧化硫的污染负荷系数逐年下降;二氧化氮呈缓慢上升趋势。
郑州市城区环境空气污染由煤烟型污染逐渐向复合型污染转变。
详见表1。
2.2 时间特征分布通过对“十一五”期间郑州市城区环境空气中二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物季均值污染指数变化分析,郑州市城区空气污染物的季节变化显著。
环境空气质量标准演变及评价结果差异作者：何婧来源：《中小企业管理与科技·中旬刊》2014年第11期摘要：环境空气质量标准是环境空气质量监测与评价的重要依据。
本文从我国环境空气质量演变入手，对比了新旧标准的评价体系，分析了评价结果的差异。
结果表明：新的环境空气质量标准的制定和实施将有助于我国建立较为完善的环境空气质量管理体系。
关键词：环境空气质量演变评价差异随着我国工业化和城镇化的快速发展，巨大的能源消耗使我国面临着严重的空气质量问题。
尤其是近年雾霾天气频发，能见度较低等严重的环境空气问题。
新的《环境空气质量标准》（GB3095-2012）（以下简称新标准）于2012年正式发布，进一步明确了环境空气功能区分类、标准分级、污染物项目、污染物浓度限值、数据统计的有效性规定及实施与监督等内容，表明我国环境空气保护从控制污染物总量排放向全面提升环境空气质量转变，从控制单独污染物向控制复合型污染物转变的趋势。
1 我国环境空气质量标准的演变1982年我国首次制定了《大气环境质量标准》（GB3095-1982），将大气环境质量分为三级，监测项目包括总悬浮微粒、飘尘、二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOX）、一氧化碳（CO）和光化学氧化剂（O3）六项内容。
当时空气污染主要来源于燃料的燃烧，所以飘尘、SO2、NOX、CO为主要污染物。
1996年我国发布了《环境空气质量标准》（GB3095-1996）（以下简称旧标准），新增四项指标，分别是二氧化氮（NO2）、铅（Pb）、苯并[a]芘（B[a]P）、氟化物（F），并且将总悬浮微粒改成总悬浮颗粒物（TSP），飘尘改为可吸入颗粒物（PM10）。
2000年国家环保总局对GB3095-1996进行部分修改，取消了NOX，并且放宽了NO2和O3二级浓度标准限值。
《环境空气质量标准》（GB3095-2012）于2012年正式颁布。
标准将雾霾天气的首要污染物PM2.5加入监测项目，再次将NOX列为监测项目。
2023年环境影响评价工程师之环评技术方法自测提分题库加精品答案单选题（共40题）1、（2014年真题）某企业年工作时间250d，废水日产生量为1000m3，经厂内预处理COD由2000mg/L削减至400mg/L后接管排入开发区污水处理厂。
开发区污水处理厂外排尾水COD为50mg/L。
该企业的COD排放总量是（）。
（注：开发区污水处理厂COD排放限值为60mg/L）A.12.5t/aB.15t/aC.100t/aD.500t/a【答案】 A2、工业企业环境影响评价中，声环境质量的评价量是（）。
A.声压级B.声功率级C.A声级D.等效连续A声级【答案】 D3、（2014年）某企业年工作时间7200h，在生产过程中HCl废气产生速率为0.8kg/h，废气收集系统可将90%的废气收集至洗涤塔处理，处理效率为85%，处理后的废气通过30m高排气筒排放，则该企业HCl的无组织排放量约为（）。
A.0.58t/aB.0.78t/aC.0.86t/aD.1.35t/a【答案】 A4、为预防建设项目对地下水的污染，环境影响评价中应优先进行的是（）。
A.合理选址B.划定饮用水源保护区C.基础防渗D.优化生产工艺【答案】 A5、在达西定律中，关于渗透系数的说法错误的是（）。
A.渗透系数是表征含水介质透水性能的重要参数B.渗透系数与颗粒成分、颗粒排列等有关C.渗透系数与流体的物理性质有关D.粒径越大，渗透系数K值越小【答案】 D6、某项目再生烟气二氧化硫排放浓度按850mg/m3设计，年二氧化硫排放量为2670吨。
根据“十二五”规划要求，此类型排放源的排放浓度应不高于400mg/m3，则该源的二氧化硫排放总量应核算为（）。
A.2670吨B.1414吨C.1256吨D.1130吨【答案】 C7、某室内吊扇单独工作时测得的噪声声压P=0.002Pa，电冰箱单独工作时的声压级为45dB，则两者同时工作时的合成声压级是()。
第２８卷 第３期２０１４年９月 干旱环境监测ＡｒｉｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｖｏｌ．２８ Ｎｏ．３Ｓｅｐ．．２０１４ 收稿日期：２０１４－０５－０６；修回日期：２０１４－０６－２０作者简介：郑瑶（１９８３－），女，河南温县人，工程师，硕士，主要从事自动监测工作。
郑州市ＰＭ２．５和ＰＭ１０质量浓度变化特征分析郑 瑶，邢梦林，李 明，王潇磊（河南省环境监测中心，河南郑州 ４５０００４）摘 要：根据郑州市２０１３年ＰＭ２．５和ＰＭ１０颗粒物连续自动监测数据，对郑州市各国控站点的ＰＭ２．５和ＰＭ１０的达标情况、变化趋势等进行探讨分析。
结果表明：２０１３年郑州市ＰＭ１０和ＰＭ２．５的年均质量浓度均超过了新标准规定的年均值二级标准限值。
ＰＭ１０和ＰＭ２．５月均值峰值出现在１月和１０月，谷值出现在８月，各月ＰＭ２．５的超标天数都大于ＰＭ１０。
ＰＭ１０和ＰＭ２．５冬季的日均值浓度明显高于其他季节，呈双峰型，夜晚浓度整体高于白天；ＰＭ２．５春、夏、秋三季日变化呈单峰型，ＰＭ１０夏季和秋季呈单峰型，春季呈双峰型。
ＰＭ２．５和ＰＭ１０日均值有着非常显著的线性相关关系，ＰＭ２．５和ＰＭ１０浓度的比值（ｐ）１０月最高。
关键词：ＰＭ１０；ＰＭ２．５；浓度；变化特征中图分类号：Ｘ８２３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００７－１５０４（２０１４）０３－０１０４－０５ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＰＭ２．５ａｎｄＰＭ１０ｍａｓｓｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｖａｒｉａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｉｎＺｈｅｎｇｚｈｏｕＺＨＥＮＧＹａｏ，ＸＩＮＧＭｅｎｇ－ｌｉｎ，ＬＩＭｉｎｇ，ＷＡＮＧＸｉａｏ－ｌｅｉ（ＨｅｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＣｅｎｔｒｅ，ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＨｅｎａｎ４５０００４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｄｒｅａｃｈｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄａｎｄｖａｒｉａｔｉｏｎｔｒｅｎｄｏｆＰＭ２．５ａｎｄＰＭ１０ｆｒｏｍＺｈｅｎｇｚｈｏｕｎａｔｉｏｎａｌｃｏｎｔｒｏｌｓｉｔｅｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓａｕｔｏｍａｔｉｃｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａｉｎ２０１３．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｎｎｕａｌａｖｅｒａｇｅｍａｓｓｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｏｆＰＭ２．５ａｎｄＰＭ１０ｉｎＺｈｅｎｇｚｈｏｕｉｎ２０１３ｅｘｃｅｅｄｅｄａｎｎｕａｌａｖｅｒａｇｅｓｔａｎｄａｒｄｏｆｇｒａｄｅｓｅｃｏｎｄａｒｙｓｔａｎｄａｒｄｌｉｍｉｔｉｎｔｈｅｎｅｗｃｒｉｔｅｒｉｏｎ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓａｌｓｏｓｈｏｗｓｔｈａｔＰＭ１０ａｎｄＰＭ２．５ｍｏｎｔｈｌｙｍｅａｎｐｅａｋｓａｐｐｅａｒｅｄｉｎＪａｎｕａｒｙａｎｄＯｃｔｏｂｅｒａｎｄｔｒｏｕｇｈｓｉｎＡｕｇｕｓｔ，ａｎｄｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｄａｙｓｏｆＰＭ２．５ｅｘｃｅｅｄｉｎｇｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｗａｓｌａｒｇｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆＰＭ１０ｉｎｅａｃｈｍｏｎｔｈ．Ｔｈｅｄａｉｌｙａｖｅｒａｇｅｃｏｎｃｅｎｔｒａ－ｔｉｏｎｓｏｆＰＭ１０ａｎｄＰＭ２．５ｉｎｗｉｎｔｅｒｗｅｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈａｔｉｎｏｔｈｅｒｔｈｒｅｅｓｅａｓｏｎｓｄｕｒｉｎｇ２０１３ａｎｄｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｓｂｉ－ｍｏｄａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ｍｅａｎｗｈｉｌｅｔｈｅｉｒｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｄｕｒｉｎｇｎｉｇｈｔｓｗｅｒｅｉｎｔｅｇｒａｌｌｙｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈａｔｄｕｒｉｎｇｄａｙｓ．Ｔｈｅｄｉｕｒｎａｌｖａｒｉ－ａｔｉｏｎｏｆＰＭ２．５ｉｎｓｐｒｉｎｇ，ｓｕｍｍｅｒａｎｄａｕｔｕｍｎｗｅｒｅｓｉｎｇｌｅｐｅａｋｔｙｐｅ．ＴｈｅｄｉｕｒｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆＰＭ１０ｉｎｓｕｍｍｅｒａｎｄａｕｔｕｍｎｗｅｒｅｓｉｎｇｌｅｐｅａｋｔｙｐｅａｎｄｂｉｍｏｄａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｉｎｓｐｒｉｎｇ．ＴｈｅｒｅｗａｓａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｉｎｅａｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎＰＭ２．５ｄａｉｌｙｍｅａｎｃｏｎ－ｃｅｎｔｒａｔｉｏｎａｎｄｔｈａｔｏｆＰＭ１０，ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅｔｈｅｒａｔｉｏ（ｐ）ｏｆＰＭ２．５ａｎｄＰＭ１０ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｗａｓｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔｉｎＯｃｔｏｂｅｒ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＰＭ１０；ＰＭ２．５；ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ；ｖａｒｉａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ 大气颗粒物是影响我国城市空气质量的首要污染物［１］，ＰＭ１０和ＰＭ２．５分别指环境空气中空气动力学当量直径小于等于１０μｍ和２．５μｍ的颗粒物，其大小、形态和化学组成与人们的健康有着密切的联系。
2017年河南省环境质量年报一环境空气质量省辖市与上年相比，省辖市环境空气质量级别由中污染变为轻污染。
2017年省辖市环境空气首要污染物是PM2.5，其次为PM10。
（按平均综合质量指数由小到大排序）信阳、南阳、驻马店、漯河、商丘、周口、三门峡、许昌、开封、平顶山、濮阳、济源12市环境空气质量为轻度污染；洛阳、新乡、郑州、鹤壁、焦作、安阳6市环境空气质量为中污染。
省直管县（市）与上年相比，省直管县（市）环境空气污染程度基本不变。
2017年省直管县（市）环境空气首要污染物是PM2.5，其次为PM10。
（按平均综合质量指数由大到小）固始、鹿邑、永城、新蔡、兰考、邓州、汝州、滑县、长垣9个省直管县（市）环境空气质量为轻污染；巩义1个省直管县（市）环境空气质量为中污染。
降水2017年，全省省辖市降水平均pH值为6.56，酸雨平均发生率为0。
与上年相比，全省平均酸雨发生率仍为0，降水平均pH值下降0.11个单位。
二地表水环境质量2017年，全省河流水质级别为轻度污染。
海河流域为中度污染，淮河流域、黄河流域为轻度污染，长江流域为优。
主要污染因子为化学需氧量、总磷和五日生化需氧量。
与上年相比，全省河流水质级别仍为轻度污染，海河流域水质由重度污染变为中度污染，淮河流域、黄河流域水质仍为轻度污染，长江流域水质保持优。
141个省控河流监测断面中，Ⅰ～Ⅲ类水质断面81个，占57.5%；Ⅳ类35个，占24.8%；Ⅴ类11个，占7.8%；劣Ⅴ类13个，占9.2%；断流1个，占0.7%。
与上年相比，Ⅰ～Ⅲ类水质断面增加9个，增加6.4个百分点；Ⅳ类水质断面增加7个，增加4.9个百分点；Ⅴ类水质断面无变化；劣Ⅴ类水质断面减少14个，减少9.9个百分点。
淮河流域水质级别为轻度污染。
主要污染因子为化学需氧量、五日生化需氧量和高锰酸盐指数。
60个省控河流监测断面中，Ⅰ～Ⅲ类水质断面33个，占55.0%；Ⅳ类20个，占33.3%；Ⅴ类3个，占5.0%；劣Ⅴ类4个，占6.7%。
