大气污染源及大气污染物的时空分布特点

时出现时． 大大削弱大气的扩 散稀释能力 ， 将 被称为最不利的气象条件 ， 常造成地 面大气污染浓 度超标 。 １ 其他 气 象 条 件 ． ４ 另外 ， 大气污染的时空分布还 与气压 系统及降水量有大。一般情况 下， 当地面为低气压控制 时， 空气有上升运 动 ， 云量较多 ， 大气多为不稳
中的扩散程度 。 而污染物在大气中的扩散 、 输送受气象条件 的支配。 本文
主 要 分 析影 响 大 气 扩散 的气 象 要 素 以 及对 大 气 污 染 时空 分 布 的 影 响 。
１ 影响大 气污染 物扩散 能力 的要素
１１ 风
大 气 温 度 层 结也 是 影 响 大 气 污染 的重 要 因 素 。 温 是 衡 量 大气 能 量 气 变 化 的 尺度 ， 温 的 垂 直 和 水平 变 化影 响 空 气 流 动 。 大 气 温度 层 结 常 以 气 铅 直 温度 递 减 率 表示 ， 大 气 铅 直运 动稳 定 程 度 的标 志 。如 一 日之 巾 ， 是 晴
朗的 自天温度层结递减 ， 大气不稳定 ； 晴夜温 度层结递增 ， 大气稳 定 ； 阴 天或多云时， 层结呈中性 ， 大气处于巾性平衡状态。而大气稳定度义通过 影响湍流强度改 变污染物的扩散稀释 当气层处于不稳定层结时 ， 将促 进湍流发展 ， 使大气扩散稀释 能力增 强 ； 反之 ， 当气层处于稳定层 结时 ， 将抑制湍流发展 ， 使大气 的扩散 稀释能力减 弱 ， 使地面污染物的浓度增
浅析 气象条件对大气污染 时空分布 的影响
申建华 卢远梅 李灵生 张智辉 冯志亮 ， ， ， ，
（． １吕梁市气 象 局 ， 山两 吕梁 ，３０ ０２交 口县气 象 局 ， 交 口 ，３４ ０ ０ ３０ ；． 山两 ０２０ ） 摘 要 ： 述 了影 响 大 气 污 染 时 空 分 布 的 气 象要 素 ， 阐 分析 了 吕 梁 市近 年 来 污 染 物 的 时

福州区域雾霾天气时空分布特征分析福州区域雾霾天气时空分布特征分析近年来，随着工业化和城市化进程的快速推进，雾霾污染成为了福州地区环境问题的一大难题。

雾霾天气不仅对人们的身体健康造成直接威胁，还严重影响了交通和能源消耗，对经济社会发展带来了负面影响。

因此，对福州区域雾霾天气的时空分布特征进行分析是十分必要的。

首先，我们来看福州地区雾霾天气的季节分布特征。

根据历史气象数据的统计分析，福州地区雾霾天气主要集中在秋冬季节。

这也是由于秋冬季节气候条件加剧了大气污染物在空气中的传播和累积，导致雾霾天气频发。

而在春夏季节，气温升高，大气湿度增加，雾霾污染物难以持久存在，因此雾霾天气较为少见。

其次，我们来分析福州地区雾霾天气的空间分布特征。

福州市区位于闽江河口，周边地势较为平坦，气候温暖潮湿，雾霾的形成和累积条件较为适宜。

因此，福州市区往往是雾霾天气最为严重的地域之一。

而福州的周边地区，如福清、长乐等县市，由于工业发展相对较为有限，雾霾情况相对较轻。

而在福州周边山区，如连江、罗源等县，由于地形复杂，大气层流不稳定，雾霾情况也相对较少。

除此之外，我们还需要关注雾霾天气的形成原因。

福州地区雾霾天气主要来自两个方面的污染物排放。

一方面，福州地区的交通尾气、工业废气、生活污水等都会排放大量的二氧化硫、氮氧化物、挥发性有机物等污染物，这些污染物在大气中和气溶胶物质结合形成颗粒物，从而形成雾霾。

另一方面，福州地区的地形和气象条件也对雾霾天气的形成起到了一定的诱导作用。

福州地区山体环抱、江河湖泊众多，气候湿润，是雾霾的“收容所”，尤其在秋冬季节，湿冷的大气条件更为雾霾的形成提供了条件。

最后，我们需要思考应对福州地区雾霾天气的措施。

福州市政府已经采取了一系列措施来减少雾霾污染，如加强污染物排放管理、促进能源结构调整、推进交通尾气治理等。

此外，福州市还加强了大气环境监测和预警体系的建设，及时发布雾霾预警信息，提醒市民采取相应的防护措施。

大气环境中TSP、SO2和NOx浓度测定一、实验目的1．根据布点采样原则，选择适宜方法进行布点，确定采样频率及采样时间，掌握测定空气中SO2、NO x和TSP的采样和监测方法。

2、通过对环境空气中主要污染物质进行定期或连续地监测，判断空气质量是否符合《环境空气质量标准》或环境规划目标的要求，为空气质量状况评价提供依据。

3、根据三项污染物监测结果计算空气污染指数（API），描述我校空气质量状况。

二、测定项目按照我国《空气环境质量标准GB3095-1996》中规定，大气环境污染监测必测项目有：二氧化硫、氮氧化物、总悬浮颗粒物(TSP)、硫氧化物(测定硫酸盐化速率)、灰尘自然沉降量。

根据我院实际情况监测开放实验主要监测项目为：二氧化硫，氮氧化物和总悬浮颗粒物。

三、空气中污染物的时空分布特点空气中的污染物质具有随时间、空间变化大的特点空气污染物的时空分布及其浓度与污染物排放源的分布、排放量及地形地貌、气象等条件密切相关。

武汉属副热带湿润季风气候，雨量充沛，热量丰富，无霜期长，四季分明。

年平均气温16.80℃，年平均降水量1093.3毫米。

年晴天日数208．9日，海拔高度在39—43米之间。

图2-1 武汉市风玫瑰图1、风向我们知道理想大陆上的气压带、风带是如此的规则、单一、稳定，但是在现实中，我们是无法找到这样的地区的。

为了表示一个地区在某一时间内的风频、风速等情况，就需要更科学、更直观的统计方式──风玫瑰图，用风玫瑰图来反映一个地区的气流情况，更贴近现实。

风玫瑰图在气象统计、城市规划、工业布局等方面有着十分广泛的应用。

风玫瑰图是以“玫瑰花”形式表示各方向上气流状况重复率的统计图形，所用的资料可以是一月内的或一年内的，但通常采用一个地区多年的平均统计资料，其类型一般有风向玫瑰图和风速玫瑰图。

风向玫瑰图又称风频图，是将风向分为8个或16个方位，在各方向线上按各方向风的出现频率，截取相应的长度，将相邻方向线上的截点用直线联结的闭合折线图形。

2.1 行星大气和地球大气的演化
2.1.2 地球大气的演化
地球形成有46亿年的历史,过程漫长,只能依据地 层的化石结构和行星大气资料推算其不同时期的成分.
2.1 行星大气和地球大气的演化
2.1.2 地球大气的演化（★）
根据地层的化石结构和行星的大气资料来推断地
球大气的演化,三阶段：
原始大气 次生大气（还原大气） 现代大气（氧化大气）
2.2.5
硫的化合物
氮(nitrogen)的化合物
2.2.3
臭氧（O3）
什么是臭氧？
臭氧（O3），是氧气（O2） 的同素异形体； 在常温下，臭氧是一种有特 殊臭味的蓝色气体。 臭氧吸收太阳紫外辐射
（0.2-0.29um），防止其到
达地球。
2.2 干洁大气
2.2.3 臭氧（O3）（★）
1、分 布: 主要集中在10~50km的平流层大气中，极大值在 20~30km之间。 2、特 点： 臭氧对太阳紫外辐射（0.2~0.29μm)有强烈的吸收 作用．是最重要的微量成分之一。 3、作 用 一方面臭氧阻挡太阳紫外辐射到达地面，保护地球上 的生命．（生态学） 一方面臭氧吸收太阳紫外辐射使平流层大气增温，对 平流层的温度场和大气环流起着决定性作用．同时引 起对流层温度降低。如使地面平均温度降低１－２度。 （气象学）
1、除水星外的几大行星都被一层大气所包围； 2、类地行星和类木行星的大气表现出2种不同的类型； 在宇宙空间里，物质世界的化学元素丰度随元素原子量
的增加而减少，这样通过演化形成各不相同的行星大气。
2.1 行星大气和地球大气的演化
2.1.1 行星大气
综合表现：距离太阳近，由于温度高（地球除外)及太 阳风的作用行星原始大气消失较快；而距离太阳远，温度低， 行星原始大气消失缓慢。

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3
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干洁大气成份 干洁空气是指大气中除去水汽、液体和固体
微粒以外的整个混合气体，简称干空气。它的主 要成分是氮、氧、氩、二氧化碳等，其容积含量 占全部干洁空气的99.99%以上。其余还有少量的 氢、氖、氪、氙、臭氧等。
气体 氮 氧 氩
二氧化碳
按容积百分比 78,084 20,948 0,934 0,033
CO（,一氧化碳,）
O3（,臭氧,）,过氧酰基硝酸脂（PAN）等
15
1.6 空气中污染物浓度表示方法
（1）污染物浓度表示方法
①单位体积质量浓度（mg/m3或μg/m3）
定义：单位体积质量浓度是指单位体积空气中所含污染物的质量数。
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适用范围：对任何状态的污染物都适用。
②体积比浓度（mL/m3或L/m3；ppm或ppb）
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空气和废气监测
1
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内容提要：
1、空气污染基本知识 2、空气和废气监测方案的制定 3、空气和废气采样及采样仪器 4、空气和废气现场监测质量保证 5、污染源现场监测质量保证和控制
2
1.1 大气(空气)和空气污染
(1)大气
是地球表面上的空气，因为地球引力影响，在其表面积蓄而 成的一圈气体，地球就被这一层很厚的大气层包围着。
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2.5 采样时间和频率
（1）采样时间 采样时间是指每次采样从开始到结束所经历的时间。
（2）采样频率 采样频率是指一定时间范围内的采样次数 1.依浓度分布的时间特性 依气象条件变化的特征，高中低浓度都包括 2.依对监测数据要求的精确程度
25
表2-5-1 国家环境空气质量监测网监测项目
必测项目 二氧化硫（SO2） 二氧化氮（NO2） 可吸入颗粒物（PM10） 一氧化碳（CO）

第36卷第1期2021年2月成都信息工程大学学报JOURNAL OF CHENGDU UNIVERSITY OF INFORMATION TECHNOLOGYVol. 36 N o. 1Feb. 2021文章编号：2096-1618(2021)014)110七8四川盆地城市群环境空气质量时空分布特征危诗敏、冯鑫嫒U2，张铮子1(1.成都信息工程大学大气科学学院高原大气与环境四川省重点实验室，四川成都610225;2.上海市气象 与健康重点实验室，上海200030)摘要:利用2015-2018年四川盆地18个城市空气质量指数（AQI)以及6种大气污染物质量浓度的逐时监测资 料，对四川盆地城市群空气质量状况以及A Q I和污染物质量浓度的时空分布特征进行分析。

结果表明:2015-2018年四川盆地环境空气质量总体趋于好转，A Q I呈逐年减小的趋势，但冬季仍不容乐观。

空气质量季节变化明显，冬季A Q I最高，污染天数出现频率高，秋季A Q I最低，出现污染天数相对较少。

A Q I高值区集中在盆地西部和南部地区，以自贡和成都为高值中心，低值区主要在盆地东北部地区。

四川盆地首要污染物以PM25、03、PM,。

为主，以PM25、PM,。

为首要污染物出现的频率逐年减少，而以03为首要污染物出现的频率逐年增加，光化学污染正在成为盆地重要的污染形式。

主要污染物质量浓度具有明显的季节变化，不同污染物其质量浓度的季节变化和空间分布存在差异。

关键词：环境空气质量;AQI;首要污染物；时空分布；四川盆地城市群中图分类号:X513 文献标志码：Adoi ：10.16836/ki.jcuit.2021.01.0170引言受特殊地形和气候条件等因素的影响，四川盆地 已成为中国空气污染问题最严重的四大地区之一[1]。

随着社会经济的快速发展以及人们生活水平的日益提 高，城市环境空气质量问题及其给人们生活、交通和健 康带来的影响已引起科学界、政府部门和社会公众广 泛的关注[2]。

河津市大气污染气象条件分析摘要：利用2017年至2021年河津市空气污染物日浓度监测资料、同期的气象观测资料，分析了河津空气污染物的状况及其时空分布特征。

结果表明，全年平均AQI为105左右，河津的空气质量特征以良为主，占比51.3%，轻度污染以上天数占40%左右，秋季空气质量最好，冬季最差。

PM2.5、O3和PM10为该地区的主要污染物，春秋季三大污染物均有出现，分布相对均衡，夏季主要以O3为主,冬季主要以PM2.5和PM10为主。

气温、降水、风速与PM10、PM2.5、SO2、CO、NO存在显著负相关，气温与O3呈明显正相关。

关键词：河津市、空气质量、气象要素引言随着社会、经济的发展，环境问题尤其是城市环境问题越来越多地引起人们的关注，许多城市都有非常严格的管控政策、措施来改善环境质量。

河津地处山西西南部，位于汾渭平原，汾渭平原属于河谷地带，南面平原，北面高原，不利于污染物扩散，平原内城市之间污染物排放相互影响较为明显，加之冬季大气扩散条件差，空气质量都是人们关注的重点。

许多研究表明空气质量不仅与污染物的排放与地形有关，而且与气象要素有密切的关系，例如冬季随着冷空气南下产生的大风或者高空槽过境产生的降水，都可以使空气质量由严重污染转为优良。

近年来许多学者对空气质量与气象要素的关系进行了深入的研究，李小飞等[1]研究表明气象要素对大气污染物有制约关系,降水量、风速、逆温与空气质量存在显著线性关系，城市的空气质量与人类的活动密切相关,并且相互影响。

刘彩霞等[2]对天津的空气质量研究发现天气形势可以影响空气质量,两者密切相关。

潘本锋[3]对我国大中型城市秋冬季节雾霾天气研究表明气象条件与环境条件共同影响着空气质量。

廖代强[4]等对重庆市主城区气象要素与空气质量相关性研究表明,前一天与当天的空气质量的相关性非常显著;各气象要素之间的协同作用明显。

1资料选取的资料为中国环境保护部网站提供的逐日污染物浓度平均值，数据包括AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3。

空气污染的问题及解决（精选5篇）空气污染的问题及解决范文第1篇【关键词】大气污染环境监测一、我国大气污染现状当前，我国大气污染情形非常严重，重要呈现为煤烟型污染特征。

城市大气环境中总悬浮颗粒物浓度普遍超标；二氧化硫污染保持在较高水平；机动车尾气污染物排放总量快速加添；氮氧化物污染呈加重趋势；全国形成华中、西南、华东、华南多个酸雨区。

我国大气污染的重要来源是生产和生活用燃煤，重要污染物是二氧化硫和烟尘。

在某些城市除燃煤污染外，还有与本地工业污染和气象地理条件紧密关联的地方特点。

我国城市大气污染时空分布特征明显，大气污染冬季最严重，其次为春秋季节，夏季最好；污染总体上北方重于南方。

城市大气污染由人类活动及本地特别的地理位置综合影响形成，沙尘天气加重了北方大气污染。

二、大气污染形成的重要原因我国是一个进展中国家，城市化正在加速进展，由于过去只重经济进展而疏忽了环境问题，致使大气污染日益严重，人类生活环境日显恶化，其形成原因可归纳为以下几类。

（一）环境监管乏力（二）交通运输（三）生活炉灶与采暖锅炉（四）工业企业（五）缺乏应用的整治技术三、大气污染环境监测的重要内容要想解决大气污染问题必须先要对大气中的有害物质进行检测，在检测的时候还必须依据本地的实际情况。

对大气环境问题检测完后确定环境指标，然后再订立相应的政策。

大气中的有害物质重要包含二氧化硫、氮氧化物、颗粒状物质等。

（一）对氮氧化物的监测随着人们经济水平的提高，私家车越来越多，相应的汽车尾气污染就越来越严重。

而氮氧化物污染重要来自于汽车尾气。

当然除了汽车尾气之外还包含生产化肥时产生的废气以及石化燃料高温燃烧时产生的废气。

（二）对颗粒状物质的监测近些年来，空气中的颗粒状物越来越多，这些颗粒状物对人体非常有害，有的能够直接进入人的肺中。

譬如前段时间好多地方都PM2.5超标。

有些颗粒物是自身就有毒的，也有很多颗粒物虽然自身没有毒，但是它们能够作为一种载体把有毒的物质运输到人体之中。

转子流量计
1.锥形玻璃管；2.转子
几种常用的流量计示意图
（2）气态污染物采样器
流量计 采样泵
收集器
定时器
携带式大采气样采器样工器作实原物理照示片意图
（3）总悬浮颗粒物采样器
大流量采样器结构示意图
总悬浮颗粒物采样器
大流量TSP/PM10采样器
中流量TSP/PM10采样器
（4）可吸入颗粒物采样器
2.监测项目
空气污染常规监测项目
类 别
必测项目
空
气 污 染
TSP、SO2、 NOx、硫酸盐
物 化速率、灰尘
监 自然沉降量
测
空
气
降 水
pH、电导率
监
测
按地方情况增加的必 测项目
选测项目
CO、总氧化剂、总 烃、PM10、F2、HF 、B(a)P、Pb、H2S、 光化学氧化剂
CS2、Cl2、氯化氢、硫酸雾 、HCN、NH3、Hg、Be、铬 酸雾、非甲烷烃、芳香烃、 苯乙烯、酚、甲醛、甲基对 硫磷、异氰酸甲酯等
尽可能选择国家标准方法——《空气和废气监 测分析方法》（第四版）
1.采样方法
（1）直接采样法 a.注射器采样 b.塑料袋采样 c.采气管采样 d.真空瓶采样
真空采气瓶示意图
采气管示意图 真空采气瓶抽真空装置示意图
2.富集(浓缩)采样 法
a.溶液吸收法
气体吸收管（瓶）示意图
b.固体阻留法
吸附型填充柱，分配型填充柱，反应型填充柱。
2.采样点布设数目
我国空气环境污染例行监测采样点设置数目
市区人口/万人 SO2、NOx、TSP 灰尘自然沉降量 硫酸盐化速率
<50
3
≥3

京津冀地区大气PM_(2.5)污染时空分布特征及成因分析苏孟倩;石玉胜【期刊名称】《中国科学院大学学报（中英文）》【年(卷),期】2024(41)3【摘要】细颗粒物PM_(2.5)能够对人体健康和大气环境带来极大威胁。

京津冀地区是我国大气PM_(2.5)污染的重灾区之一。

基于PM_(2.5)浓度数据、自然因素数据和人类活动因素数据,采用克里金插值法和统计分析法探究2017年京津冀地区13个城市大气PM_(2.5)污染的时空分布特征,并采用相关分析模型和因子分析模型探究其成因。

结果表明,京津冀地区:1)PM_(2.5)浓度空间分布呈现“北低南高”的特点,南部和北部城市的年平均浓度梯度最高可达到64μg/m^(3);2)PM_(2.5)浓度时间分布呈现“冬高夏低”、“早晚高午后低”的特点,冬季PM_(2.5)浓度是夏季的1.3~2.8倍,四季PM_(2.5)浓度日较差介于11~29μg/m^(3);3)大气PM_(2.5)污染与自然因素关系密切。

地势地形影响PM_(2.5)的聚集、传输和扩散过程。

风速、日照时数和相对湿度是影响大气PM_(2.5)污染的主导气象因素,冬季PM_(2.5)浓度与气象因素的相关性最强;4)大气PM_(2.5)污染与人类活动关系密不可分,具体可归为:社会经济因素、工业污染排放因素和城市建设因素。

研究结果将有助于为京津冀地区大气污染防治查漏补缺。

【总页数】11页(P334-344)【作者】苏孟倩;石玉胜【作者单位】中国科学院空天信息创新研究院;中国科学院大学【正文语种】中文【中图分类】X51【相关文献】1.京津冀地区大气PM_(2.5)污染成因及对策研讨会在京召开2.气溶胶光学厚度与PM_(2.5)浓度的时空分布特征及其关系——以京津冀大气污染传输通道城市群为例3.渤海海峡邻近地区2019~2020年大气环境中PM_(2.5)质量时空分布特征研究及其相关性分析4.2015—2020年海南岛大气PM_(2.5)和PM_(10)的时空分布特征5.济南市大气PM_(10)、PM_(2.5)时空分布特征与城市街区形态关联分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

2 数据来源与处理
2.1 数据来源说明 本文用 PM2.5年均浓度来表征京津冀城市群大气污染程度，京津冀区县尺度历年 PM2.5
浓度来自于大气成分分析组织 （ACAG） [49]，该数据融合了遥感监测、模型模拟和站点 实测的数据，原始数据为 1998-2014 年的 0.01°×0.01°的栅格数据，精度较高并被广泛使 用，网址为：http://fizz.phys.dal.ca/~atmos/martin/?page_id=140。2014 年月度 PM2.5 浓度来 自京津冀地区 79 个空气质量站点的逐日实测数据，原始数据来自青悦开放环境数据中心 （https://）。
根据文献综述选取的变量中很可能存在多重共线性问题，为此采用方差膨胀因子 (Variance Inflation Factor, VIF)进行所有解释变量的多重共线性分析，发现海拔高度的 VIF＞7.5，说明其很可能与气温或地形起伏度存在多重共线性，故剔除该变量，将剩余 的 10 个变量作为解释变量纳入模型。表 1 是所有解释变量的描述性统计、符号预判与空 间自相关检验，偏度和峰度计算结果显示大部分变量原始数据不符合正态分布。相关系 数是指各个变量与 PM2.5的 Spearman 相关性检验结果，可以看到除了人均 GDP、二产比 重和年降水量外，其他变量与 PM2.5 均存在显著的相关性。同时，报告 Moran's I 的显著 性，以辅助研究模型的选择。图 1 将所有变量进行了地图可视化展示，可以更清晰的看 到不同变量在空间上的集聚与分布态势。
海拔高度和地形起伏度根据数字高程模型 （DEM） 计算得到，DEM 数据来源于“寒 区旱区科学数据中心”（）。
社会经济解释变量包括反映经济发展水平的人均 GDP、反映人口集聚水平的人口密 度、反映人类生产生活能耗的能源消费指数、反映产业结构的第二产业占 GDP 比重，其 中能源消费指数涵盖了工业生产、日常生活、汽车行驶等的煤炭、石油、生物质等能源 类型的消费。研究表明 DMSP/OLS 夜间灯光数据与能源消费存在显著的线性相关性[50- ， 51] 故本文利用 DMSP/OLS 数据，将行政区域范围内的所有栅格灰度值之和作为衡量该区域 能源消费的指标，从而构建能源消费指数来间接反映不同区县的能源消费情况。DMSP/ OLS 稳定夜间灯光数据来自美国国家海洋和大气管理局 （https:///eog/ download.html）。其他社会经济数据来自 《2015 年中国县域统计年鉴 （县市卷）》《北京 区域统计年鉴 （2015）》《天津统计年鉴 （2015）》，以及河北省 11 个地级市统计年鉴。 2.2 数据预处理

Advances in Geosciences地球科学前沿, 2018, 8(3), 673-682Published Online June 2018 in Hans. /journal/aghttps:///10.12677/ag.2018.83071Temporal and Spatial Characteristics of Air Pollutants in BeijingLing Lu, Aiwu Zhang, Xiaoyan KangMinistry of Education Key Laboratory on 3D Information Acquisition & Application, Capital Normal University, BeijingReceived: Jun. 8th, 2018; accepted: Jun. 22nd, 2018; published: Jun. 27th, 2018AbstractThe temporal variation and spatial distribution of PM2.5, PM10, NO2, SO2, CO, O3 released by Beijing Municipal Environmental Monitoring Center of Beijing in 2016 were discussed by means of ma-thematical statistics and spatial analysis. Spearman correlation analysis was used to explore the correlation between these six pollutants. The results showed that in monthly average of 2016, PM10, PM2.5 showed bimodal curves, NO2, SO2 showed wavy-shaped curve, CO showed a three-peak curve and O3 showed a single-peak curve. During seasonal variation, the average concentrations of PM2.5, NO2, SO2 and CO were the highest in winter, and PM10 was the highest in spring. The average concentrations of these 5 pollutants were the lowest in summer, while O3 was the opposite. In spa-tial distribution of 2016, the concentrations of PM2.5, PM10, SO2 and CO in the south were higher than the north, the concentration of NO2 in urban was higher than the suburb, while the concen-tration of O3 in the north was higher than the south. Correlation analysis result displayed there was a significant positive correlation between PM2.5, PM10, NO2, SO2and CO, while O3 showed a negative correlation with other pollutants.KeywordsBeijing, Air Pollutants, Time Variations, Spatial Distribution, Relativity北京市大气污染物时空变化特征路玲，张爱武，康孝岩首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室，北京收稿日期：2018年6月8日；录用日期：2018年6月22日；发布日期：2018年6月27日路玲 等摘要使用2016年北京市环境监测中心发布的大气污染物数据，运用数理统计和GIS 空间分析的方法，分析了2016年北京市PM 2.5、PM 10、NO 2、SO 2、CO 、O 3的时空变化特征，同时利用Spearman 相关分析法探讨了此6种污染物之间的相关性。

乌鲁木齐市环境空气质量特征及变化分析发布时间：2021-11-24T14:55:01.800Z 来源：《论证与研究》2021年10期作者：田世英1,2 蔺尾燕1,2 祝 婕1,2 [导读] 摘要：以2019年1月-12月乌鲁木齐市大气污染监测数据为基础数据，对乌鲁木齐市六项大气污染物数据进行统计，分析其变化特征，结果表明： 1)2019年乌鲁木齐市6种大气污染物(CO、NO2、SO2、O3、PM10和PM2.5)年均质量浓度分别为1.1mg/m3、42μg/m3、8μg/m3、81μg/m3、86μg/m3、47μg/m3,其中，SO2、CO、O3年均浓度未超过国家二级标准。

2）PM2.5和PM10是环境空气的主要污染物，且有明显的季节特征，主要表现为采暖期高，非采暖期低，全年浓度变化曲线呈倒“U”型。

3）乌鲁木齐各个站点的六项常规污染物浓度月浓度分布趋势浓度分布极为相似。

SO2、NO2、CO、PM10、PM2.5浓度均呈现采暖季高于非采暖季的趋势综上所述，建议乌鲁木齐市以颗粒物防治为重点进行环境空气污染防治。

关键词：乌鲁木齐；环境空气质量；大气污染物；细颗粒物乌鲁木齐市环境空气质量特征及变化分析田世英1,2蔺尾燕1,2祝 婕1,2（1.新疆环境保护科学研究院 新疆 乌鲁木齐 830011）（2.新疆环境污染监控与风险预警重点实验室 新疆 乌鲁木齐 830011）（新疆清洁生产工程技术研究中心 新疆 乌鲁木齐 830011）摘要：以2019年1月-12月乌鲁木齐市大气污染监测数据为基础数据，对乌鲁木齐市六项大气污染物数据进行统计，分析其变化特征，结果表明：1)2019年乌鲁木齐市6种大气污染物(CO、NO2、SO2、O3、PM10和PM2.5)年均质量浓度分别为1.1mg/m3、42μg/m3、8μg/m3、81μg/m3、86μg/m3、47μg/m3,其中，SO2、CO、O3年均浓度未超过国家二级标准。

大气污染物排放特征的监测与分析随着工业化和城市化的快速发展，大气污染成为了全球范围内面临的严峻问题之一。

大气污染物排放特征的监测与分析对于了解污染源的类型、数量和时空分布，进而制定有效的污染防控策略具有重要意义。

本文将从监测技术、监测数据分析和可行性研究三个方面，探讨大气污染物排放特征的监测与分析。

一、监测技术1.传统监测技术传统的大气污染物监测技术包括大气采样核算法、移动式监测站和固定式监测站。

大气采样核算法通过采集大气中的污染物样品，使用分析仪器对样品进行检测和分析。

移动式监测站通过装载在车辆上的监测设备，可以在不同地点进行监测。

固定式监测站则是通过在特定区域设置监测设备，实时监测该地区的污染情况。

2.现代监测技术随着技术的进步，现代大气污染监测技术更加准确、高效。

例如，遥感技术可以通过卫星、无人机等手段获取大范围的空气质量数据，实现对大气污染物的家族、来源和迁移状况的监测。

激光吸收光谱技术可以通过光谱分析的方法，对大气中各种污染物进行实时监测。

微型传感器技术则可以实现低成本、小型化的污染物监测设备。

二、监测数据分析1.时间特征分析监测数据的时间特征分析可以揭示污染物排放的季节和小时变化规律。

例如，在城市附近的工业区，污染物的排放量往往在白天较多，可以通过时间特征分析确定高污染风险时段，并加强监管和防控。

另外，通过多年的监测数据分析，可以发现污染物排放的长期趋势，为环境治理提供科学依据。

2.空间特征分析监测数据的空间特征分析可以判断污染源的分布和影响范围，有助于制定差异化的治理策略。

通过监测站点的布设和监测数据的收集，可以用插值方法对整个区域的污染物浓度进行推算，从而绘制出空间分布图，找出主要污染源和受影响的重点区域。

空间特征分析还可以评估不同区域的环境质量差异，并为跨区域污染治理提供参考。

三、可行性研究大气污染物排放特征的监测与分析不仅仅是为了了解当前污染状况，更重要的是制定可行的污染防控策略。

河北省主要城市空气污染时空分布特征分析郑尼娜;徐雅琦;产院兰【摘要】文章以河北省邢台、保定、石家庄、邯郸、衡水、唐山、廊坊和沧州8个城市的空气质量为研究对象,以PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3作为空气污染因子,分析河北省2014-2016年的空气污染时空分布特征.分析结果表明,8个城市2014-2016年AQI、PM10、PM2.5、SO2浓度呈下降趋势,整体空气质量好转,而沧州和衡水NO2年均浓度以及衡水和唐山O3年均值变化呈逐年上升趋势.8个城市颗粒物年均浓度均超标,超标倍数最高达2.3,除2014年沧州外,其余城市各年NO2年均值均超标.季节变化分析结果表明,除O3外,8个城市的其余空气污染因子和AQI季节变化趋势基本一致,夏、秋季的空气质量优于春、冬季,冬季最差,O3恰好相反.PM10、PM25、SO2、NO2、CO浓度高值主要分布在1月和12月,低值分布在6-9月.8个城市之间的空气污染比较显示,廊坊和沧州空气质量优良天数占比超过50％,空气质量较好,邢台、保定、唐山、石家庄空气质量较差,这与地理位置和产业布局有一定的关系.【期刊名称】《新疆师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(037)002【总页数】7页(P37-43)【关键词】空气污染;河北;时空分布【作者】郑尼娜;徐雅琦;产院兰【作者单位】安徽新华学院土木与环境工程学院,安徽合肥230088;安徽新华学院土木与环境工程学院,安徽合肥230088;安徽省中望环保节能检测有限公司,安徽合肥230088【正文语种】中文【中图分类】X51随着工业化和城市化进程的持续推进，大气污染排放持续增加，河北省的大气环境质量正呈现恶化趋势，是当前我国空气污染最严重的地区之一［1-3］。

据世界卫生组织（WHO）近日公布最新的世界城市空气质量数据显示，中国PM2.5（细颗粒物）浓度最高的8个城市分别是邢台、保定、石家庄、邯郸、衡水、唐山、廊坊、沧州，均位于河北省。