扬州市环境空气质量变化分析及预测.doc

城市空气质量分析与预测技术研究随着城市化进程的推进，城市空气质量问题日益突出，已经成为全球公认的环境问题之一。

不健康的空气质量不仅会危害人们的健康，而且也会削弱城市的经济竞争力。

为了解决这一问题，各国都在积极采取措施，致力于改善城市空气质量。

其中，城市空气质量分析与预测技术则成为改善城市空气质量的重要手段。

城市空气质量分析城市空气质量分析是对城市大气环境质量进行评估和控制的重要手段，可以帮助城市管理者更好地了解城市的大气环境状况，并根据分析结果制定出更科学、更有效的管理措施。

城市空气质量分析一般包括以下内容：1. 大气环境监测大气环境监测是城市空气质量分析的重要基础。

通过采样分析，可以获取空气质量的实时数据，用于评估城市大气质量状况。

目前，城市空气质量监测在全球范围内得到广泛应用，并有不同的标准和监测方法，如欧洲的Air Quality Index和美国的National Ambient Air Quality Standards等。

2. 空气污染源分析空气质量的变化主要是由空气污染源引起的。

因此，空气污染源分析是城市空气质量分析的重要环节。

空气污染源可以分为点源和非点源。

点源污染主要来自于工业企业、交通运输等行业，非点源污染主要来自于城市建设、农业种植等。

3. 空气质量监测与预测空气质量监测和预测可以帮助城市管理者及时了解空气质量的变化和趋势，及时采取措施保护市民的健康。

随着科技的发展，城市空气质量监测技术的精度和覆盖面也得到了不断提高。

城市空气质量预测城市空气质量预测是指根据城市大气环境的实际情况，借助数学模型、计算机技术等多种手段，对城市未来一段时间的空气质量进行预测和预报。

城市空气质量预测有助于人们准确了解未来一段时间的空气质量状况，及时采取防护措施，保护市民的健康。

城市空气质量预测通常会基于以下数据：1. 大气环境质量监测数据空气质量监测数据是城市空气质量预测的主要数据源。

它们提供了城市大气环境中各种污染物的实际浓度情况，是空气质量模型的重要输入数据。

城市空气质量预测与改善策略研究摘要：城市空气质量的预测与改善对于保障公众健康和环境可持续发展至关重要。

本文通过对城市空气质量预测与改善的相关研究进行综述，探讨了相关领域的现状和未来发展方向。

同时，提出了一些有效的策略和措施以改善城市空气质量，并为政府和相关部门提供了一些建议。

1. 引言随着全球城市化进程的加速，城市的空气质量问题逐渐引起人们的关注。

城市空气质量的恶化会直接影响人们的健康和生活质量，甚至对生态环境造成严重破坏。

因此，预测和改善城市空气质量已成为当今社会研究的热点之一。

2. 城市空气质量预测方法2.1 气象数据预测模型气象数据是预测城市空气质量的重要依据之一。

通过分析气象因素和污染物浓度之间的关系，建立气象数据预测模型可以有效地预测城市空气质量变化。

常用的气象数据预测模型包括线性回归模型、支持向量机模型和人工神经网络模型等。

2.2 污染物浓度预测模型除了气象数据，污染物浓度数据是预测城市空气质量的另一个重要因素。

通过分析污染物浓度与气象因素、交通状况、人口密度等因素之间的关系，建立污染物浓度预测模型可以为空气质量预测提供准确的依据。

常用的污染物浓度预测模型包括时间序列模型、空间插值模型和机器学习模型等。

3. 城市空气质量改善策略3.1 交通管理和控制交通是城市空气污染的主要原因之一。

通过实施交通限制措施、提倡公共交通和非机动交通、推广电动车辆等方式，可以有效减少交通排放，改善城市空气质量。

3.2 工业和排放源控制工业排放和建筑施工等活动也是城市空气污染的重要因素。

通过强化对工业企业和排放源的监管和限制，加强环保设施建设和治理，减少污染物的排放，可以有效改善城市空气质量。

3.3 绿化和城市规划绿化可以吸收空气中的有害物质，净化空气。

通过加强城市绿化建设，增加绿地和花园的面积，调整城市布局和规划，可以改善城市空气质量，并提升居民的生活质量。

4. 城市空气质量预测与改善的挑战与展望4.1 数据不足与质量问题城市空气质量预测与改善的关键在于准确的数据。

城市空气污染程度的分析和预测摘 要 本文讨论了有关城市污染程度、污染因素及污染扩散的问题。

对于问题一，本文主要从大气污染、噪声污染和水体污染这三个面选取主要污染物，查阅、、、和五座城市2007-2012年的年度平均污染数据，采用降维的思想，运用主成分分析法减少变量个数，再借助Matlab 软件计算各主成分的贡献率，分析知可选取前三个主成分作为衡量污染程度的标准，最后根据综合指标得到这五个城市的污染程度从高到低依次为：、、、、。

通过判断相关系数的大小，确定五个城市影响人们生活的主要污染因素是水污染，其四项指标依次为化学需氧量、总氮、总磷和氨氮。

对于问题二，以市大气污染为例。

首先，利用GPS 记录市14个城区观测点的位置，并查阅2013年污染指标2SO 、2CO 、5.2PM 与10PM 的污染数据，绘制出相应的空间浓度分布图，估计这四种污染物的大致污染源位置依次为：)100,110(附近、)83,130(附近，)85,125(附近和)80,132(附近；其次，根据污染扩散原理和方式，建立Cauchy 污染传播模型，根据各地区空气污染物的浓度分布，运用Matlab 软件对数据非线性拟合，得出扩散模型各参数的值，计算得出各项污染指标的污染源位置依次为：)3.97,5.115(，)3.85,2.128(，)8.80,1.129(和)6.87,5.125(；最后，比较污染物位置的计算值与实际值，发现误差相差较小，故模型建立较为合理。

对于问题三，分析市的主要污染——大气污染。

收集市2014年4.1-7.31日的空气污染数据，根据时间序列的平稳性特点及AIC 定阶准则选取合适的时间序列模型)11(ARMA ，，利用Matlab 软件对序列模型的各项参数进行估计并检验模型的合理性，并将模型用于数据预报。

利用时间序列模型预测市未来10天的空气污染状况总体等级为良。

对于问题四，基于问题一、二、三对污染因素的分析和污染扩散的特点，主要从减少污染物的产生和治理净化已产生的污染物两方面，针对大气污染、水体污染和噪声污染为相关部门提供合理化防治建议。

扬州市江都区二〇一九年三季度环境质量简报三季度扬州市江都区环境监测站对城区环境空气、降水、降尘、辖区内地表水、集中式饮用水源、功能区噪声等环境要素进行了环境质量监测。

根据监测结果，本季度扬州市江都区环境质量状况如下：一、空气1、环境空气SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3、CO三季度城区环境空气质量为良，空气污染指数（AQI）为59。

二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳日均值均符合《环境空气质量标准》（GB 3095-2012）中日均值的一级标准，PM10、PM2.5日均值均符合《环境空气质量标准》（GB 3095-2012）中日均值的二级标准，臭氧日最大8小时滑动平均值的第90百分位数为0.169mg/m3，不符合国家二级标准。

以AQI污染指数统计，三季度空气质量中度污染3天，轻度污染12天，优良天数为75天,优良率为83.3%。

本季度城区二氧化硫日均值测得范围0.006-0.021mg/m3，日均值0.013mg/m3；二氧化氮日均值测得范围0.006-0.047mg/m3，日均值0.021mg/m3；PM10日均值测得范围0.015-0.089mg/m3，日均值0.042mg/m3；PM2.5日均值测得范围0.006-0.056mg/m3，日均值0.025mg/m3；城区臭氧日最大8小时平均值分布范围为0.030-0.255mg/m3；一氧化碳日均值分布范围为0.341-1.308mg/m3，日均值0.709mg/m3。

2、降尘三季度降尘测得范围为2.1～8.9吨/平方公里·月，平均值为5.2吨/平方公里·月，降尘浓度最大值8.9吨/平方公里·月，出现在6月的“电大”测点。

3、降水三季度城区降水pH值范围为6.97～7.99，pH平均值为7.15。

降水监测6次，降水量为304毫米。

二、地表水根据国家《地表水环境质量标准》（GB 3838-2002），选用pH、溶解氧、高锰酸盐指数、化学需氧量、生化需氧量、氨氮、总磷、铜、锌、氟化物、硒、砷、汞、镉、六价铬、铅、氰化物、挥发酚、石油类、LAS、硫化物、粪大肠菌群等二十二项指标作为水质评价参数。

摘要本文通过对数据的处理和分析，进而对不同地区的空气质量进行合理的评价、预测和相关性分析。

以数理统计为基础，运用模糊综合评价模型、自回归移动平均模型、多元回归模型和类比长期预测法，充分利用表中所给的数据，得到了一系列有关空气质量和气象参数的结论。

针对问题一，将各污染物的浓度依据《大气环境质量标准》换算成统一的评判指标−空气污染指数()API 。

考虑到季节因素的影响，以季度为时间单位，画出各地区污染物的API 走势折线图，分别从横向和纵向分析各个城市2SO 、2NO 、10PM 之间的特点。

由于数据不完整，排序时仅针对各地区都有数据的时间段进行分析。

鉴于数据的随机性和模糊性，采用模糊综合评价方法。

用超标倍数赋权法确定其权重，降半阶梯形隶属度函数确定隶属度，然后依据《大气环境质量标准》求得各地区的所属等级，处于同等级的地区进行等级加权，最后得到空气质量的排序结果为：CAEBD 和FCABD 。

针对问题二，鉴于季节因素的影响，所用的数据综合考虑了横向时间和纵向季节因子。

考虑到时间连续性的需要，采用2010年1月20日到2010年9月14日内的数据对ABCDE 地区未来一周内的污染物及气象参数进行预测。

建立时间序列ARMA 模型，根据小波分析的结果，采用差分法或提取趋势项法对剔除季节项后的序列进行平稳化。

然后对模型进行自相关系数检验和2χ检验，继而进行预测。

F 地区采用类比长期预测法，将2004年和2010年9月1日到9月14日上的三种污染物浓度作为类比因子，定性分析预测得：预测时间内F 区的10PM 浓度低于A 区，但趋势相同，2SO 和2NO 浓度无法预测。

针对问题三，采取加法集成赋权法确定三种污染物危害权重，综合考虑主客观因素的影响，建立相应的多元回归模型，然后进行两次优化，最终建立含部分交叉项的多元二项式回归模型，求得回归系数。

得到空气质量与气象参数间关系如下：123414245118.17.4 5.70.53880.1 5.7 3.1A y x x x x x x x x =----++地区： 123414249388.813.7 6.70.87250.710.8 3.8B y x x x x x x x x =----++地区： 12341424749.70.9 6.90.41501.3 2.2 3.9C y x x x x x x x x =----++地区：1234142415583.023.010.30.110864.016.1 6.0D y x x x x x x x x =--+-++地区：1234142410003.014.8 4.60.26704.210.0 2.6E y x x x x x x x x =----++地区：1234142425451.027.538.10.713463.019.9 4.3F y x x x x x x x x =----++地区：针对问题四，通过对问题一中API 折线图分析，可得ABD 地区为重工业区，C 地区为沙尘暴多发地。

城市空气质量综合评估与预测近年来，城市化进程加速，城市面积增加，人口数量增多，城市发展与环境保护的矛盾日益突出，其中空气污染问题成为城市环境管理的重点。

因此，如何综合评估和预测城市空气质量，显得至关重要。

一、城市空气质量综合评估城市空气质量综合评估是建立在大量数据的基础上，对城市空气质量进行分析和评估的过程。

衡量城市空气质量的标准是多元的，如PM2.5、PM10、SO2、NO2等空气污染物浓度、扩散条件、风向风速、气象条件等多种因素。

通过分析这些数据指标，可以评估城市环境的整体状况，给出科学合理的环境治理优化方案，为城市环境管理提供可靠的依据。

二、城市空气质量预测城市空气质量预测是建立在环境监测数据的基础上，综合运用气象、大气化学等学科的知识手段，对未来一段时间内城市空气质量进行预测。

城市空气质量的预测主要可以分为以下类别：1.短期预测短期预测主要指对当天甚至当时的空气质量情况进行分析，并发布到公众平台上供市民参考。

通过分析当天的大气化学成分、气象条件、人为活动等因素，可以综合判断今天的空气质量和明天的趋势，提醒市民关注自身健康状况，做好相应的防护措施。

2.中期预测中期预测指对未来数天的空气质量进行预测。

通过收集历史数据、环境监测数据、气象数据和人为活动数据，分析其相互关系，结合数据模型，可以预测未来几天的空气质量状况。

3.长期预测长期预测主要指对未来一段时间内空气质量形势进行预测。

通过综合考虑历史数据、大气环境动态、环境政策等多方面的因素，建立空气质量长期变化趋势的预测模型。

三、综合评估与预测在城市空气质量管理中的应用城市空气质量管理是综合性的，旨在确保城市空气质量达到污染物排放标准，在这个过程中，评估和预测是非常重要的工具。

综合评估可以帮助相关部门了解整个城市空气质量的状况，同时也能发现地点上存在的问题。

预测功能可以帮助部门及时采取必要的措施以控制空气污染，同时也可以为市民提供方便的环境展望。

城市空气质量监测与预测一、引言近年来，大气污染已成为世界面临的严重问题之一。

城市空气质量作为一个直接反映大气环境污染情况的指标，越来越多地被人们关注。

为了有效地控制大气污染，城市空气质量监测与预测变得至关重要。

二、城市空气质量监测城市空气质量监测是评估大气环境质量的一种方式。

该过程通常依靠自动监测站，并收集和分析来自多个监测站的数据。

监测数据可以用于识别潜在的大气污染源并制定相应的政策，同时对于评估和改善大气环境质量也非常重要。

城市空气质量监测系统通常包括气象、大气污染物、气溶胶、能见度等多个参数。

其中，大气污染物、气溶胶和能见度是关键参数。

大气污染物的常规监测指标包括氮氧化物，二氧化硫、臭氧、细颗粒物等。

气溶胶的监测可以通过测量PM2.5和PM10来实现。

能见度的监测可以通过使用激光雷达来实现。

三、城市空气质量预测城市空气质量预测是评估大气环境质量的另一种方式，在过去的几年中，城市空气质量预测得到了越来越多的关注。

城市空气质量预测可以在一定程度上帮助政府和公众制定相应的应对措施。

城市空气质量预测通常应用气象模型和空气质量模型。

然而，这两个模型的不足使得预测精度并不高。

随着深度学习的发展，越来越多的人开始尝试使用深度学习技术，例如：卷积神经网络和长短期记忆网络等来处理城市空气质量预测问题。

四、城市空气质量监测与预测的应用城市空气质量监测与预测可以用于制定控制大气污染的政策。

例如，当监测数据显示某一个地区的PM2.5浓度超过了标准时，政府可以采取相应措施来控制大气污染，例如限制工厂的污染排放或者减少车辆的行驶数量。

此外，城市空气质量监测与预测还可以用于保护个人健康。

当监测数据显示某一个地区的PM2.5浓度过高时，公众可以采取一些措施来保护自己的健康，例如：减少户外活动或者戴上口罩等。

五、结论城市空气质量监测与预测是评估大气环境质量的两种方式。

城市空气质量监测系统可以用于识别潜在的大气污染源并制定相应的政策，同时对于评估和改善大气环境质量也非常重要。

空气质量监测数据分析与预测自工业化以来，人类对环境的侵蚀日益加剧，空气质量作为环境保护领域中非常重要的一个指标，一直备受关注。

近年来，各国都在积极推进空气质量监测工作，通过收集并分析数据，制定措施改善空气污染状况。

本文将探讨空气质量监测数据分析与预测的方法及应用。

一、空气质量监测数据的收集与处理空气质量监测站的设置通常是基于地理位置的，可以覆盖城市、郊区及周边地区，每个监测站都将空气中各项污染物的数据连续记录下来。

这些记录涵盖了污染源种类、气象条件、地形地貌等方面的信息。

监测站一般会每日、每月或每年给出城市或地区的空气质量指数，这些数据可以用于对空气污染程度进行科学评估。

空气质量监测数据处理是对收集到的监测数据进行整理、清洗、分析和验证的过程。

数据处理包括但不限于以下几个步骤：1、数据清洗在数据采集和记录过程中，由于检测设备、气象因素、数据记录等方面的因素，会产生许多无效数据。

数据清洗的目的是剔除这些无效数据，保留有效数据，以确保分析结果的可信度和准确性。

2、数据标准化不同的监测站使用的检测设备和监测方法不尽相同，这就导致数据来自不同监测站之间存在着标准化问题。

为了消除这种差异，数据需要进行标准化处理，使之具有可比性。

3、数据分析在收集到大量监测数据之后，需要对数据进行分析，以了解各项污染物的含量、空气污染物排放源的信息等方面的情况。

数据分析主要是通过对监测数据进行统计分析，寻找对空气质量影响最大的因素，并建立相关模型，以预测未来空气污染的趋势。

二、空气质量监测数据的预测方法1、时间序列模型时间序列模型是指以时间为自变量的统计模型，它可以通过对历史数据进行分析和建模，来预测未来空气质量变化。

时间序列模型的关键是时间序列的平稳性和自相关性。

平稳时间序列是指各个时刻的均值、方差及协方差等都不随时间变化，自相关性则是指时间序列中不同时刻的变量值之间的相关性。

ARIMA模型是一种常用的时间序列预测方法，它是自回归移动平均模型的一个组合，适用于各种类型的时间序列数据。

扬州市2016年1-8月份大气污染防治工作计划推进情况的通报文章属性•【制定机关】扬州市•【公布日期】2016.09.08•【字号】扬大气联发〔2016〕43号•【施行日期】2016.09.08•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】大气污染防治正文扬州市2016年1-8月份大气污染防治工作计划推进情况的通报扬大气联发〔2016〕43号各县（市、区）人民政府，市各有关部门：根据省大气办和市第五次大气联席会议的要求，市大气污染防治联席会议办公室对各地2016年1-8月大气污染防治工作进展情况进行了调度，现将有关情况通报如下：一、空气质量改善情况今年1-8月份，市区环境空气优良率71.7%,同比基准年2013年上升3.3%,同比2015年上升7.1%。

市区PM2.5均值为51.3ug/m3，同比基准年2013年下降20.2%，同比2015年下降6.0%。

宝应县PM2.5均值为53ug/m3，同比基准年2013年下降28.4%，同比2015年上升1.9%；高邮市PM2.5均值为54ug/m3, 同比基准年2013年下降24.7%，同比2015年上升12.3%；仪征市PM2.5均值为49ug/m3，同比基准年2013年下降30.0%，同比2015年下降7.5%；江都区PM2.5均值为47ug/m3，同比基准年2013年下降43.4%，同比与2015年下降24.2%。

表一扬州市1-8月PM2.5浓度年度比较（单位：ug /m3）二、大气重点工程项目进展情况1、《市计划》工程项目进展情况列入《扬州市2016年大气污染防治工作计划》（扬府办发【2016】22号）的82个防治工程项目，截止8月23日，已完成67项，完成率为81.7%，各地区完成率分别为：宝应县100%、生态科技新城100%、瘦西湖风景区完成100%、市直100%，仪征市93.7%、江都区78.2%、广陵区75.0%、化工园区71.4%、市经济技术开发区67.0%、邗江区66.7%、高邮市60.0%。

空气质量分析与预测模型研究近年来，随着环境污染的加剧，空气质量越来越受到人们的关注。

不仅国内，国际上也纷纷出台相关政策和规定，要求控制污染、改善空气质量。

在此背景下，对于空气质量的监测、分析和预测变得十分重要。

本文将从以下几个方面进行探讨。

一、空气污染物的种类和特征空气污染物可分为氧化物、酸性气体、有害气体、颗粒物等。

其中，二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、臭氧、细颗粒物（PM2.5）和可吸入颗粒物（PM10）是主要指标。

这些污染物的来源包括工业排放、交通尾气、燃煤和油等。

它们的特征是在大气中存在时间较长、扩散速度较慢、对健康影响大等。

二、空气质量预测模型的分类空气质量预测模型通常可分为统计模型和物理模型两种。

统计模型是根据历史数据进行预测，如统计回归分析、时间序列模型等。

物理模型则是基于物理原理理论建立，并用计算机进行模拟，如数值模拟模型等。

这两种模型均有优缺点，可根据实际情况选择使用。

三、空气质量预测模型的应用空气质量预测模型广泛应用于环境保护、城市规划、交通管理等领域。

其中，基于气象条件和污染物排放量等因素的统计模型被广泛应用于短期预测，而基于数值模拟的物理模型可用于长期预测和模拟实验。

四、空气质量预测模型的发展趋势目前，空气质量预测模型还存在一些问题，比如准确性、时效性、实时性等。

未来，随着数据获取技术和计算能力的不断提高，人工智能、深度学习等技术可望被更广泛地应用于空气质量预测模型中，为提高预测精度和实时性提供更好的支持。

以上是空气质量分析与预测模型研究的主要内容，希望能够对大家有所启示和帮助。

在未来，我们应该以更积极的姿态面对环境问题，并不断探索有效的解决方案，为创造更美好的生活环境贡献一份力量。

大气污染物浓度变化特征与趋势分析引言随着工业化和城市化的快速发展，大气污染已经成为全球关注的热点问题。

大气污染物的浓度变化与趋势分析对于环境保护和人类健康具有重要意义。

本文将探讨大气污染物浓度变化的特征与趋势，并对未来可能的发展进行分析。

一、大气污染物的来源和类型大气污染物的来源多种多样，主要包括工业排放、交通尾气、农业活动、生物质燃烧等。

其主要污染物包括二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）、颗粒物（PM2.5和PM10）、臭氧（O3）等。

这些污染物对环境和人体健康都带来严重威胁。

二、大气污染物浓度变化的特征1. 季节性变化：大气污染物浓度呈现明显的季节变化特征。

一般来说，冬季污染物浓度较高，而夏季较低。

这主要是由于冬季暖气用量增加和大气稳定层的形成导致的。

2. 地理差异：大气污染物浓度在不同地区存在明显的差异。

一些发达地区和城市通常因为工业活动和交通拥堵而有较高的污染物浓度。

而农村地区相对较少发生污染。

3. 气象条件影响：大气污染物浓度变化受气象条件的影响较大。

风向、风速、大气压等气象因素会对污染物的扩散和累积产生影响。

例如，风速较低、稳定的气象条件会导致污染物在某一地区积聚，产生雾霾天气。

三、大气污染物浓度变化趋势1. 逐渐下降：近年来，全球范围内的大气污染物浓度呈现逐渐下降的趋势。

这主要归功于政府加强环境保护力度、推动绿色发展以及环保技术的应用。

2. 区域差异：尽管大气污染物总体趋势下降，但在一些发达地区仍存在高浓度的污染物。

这是由于工业化水平和经济发展不均衡导致的。

相比之下，一些发展中国家和农村地区的污染物浓度还较高。

3. PM2.5是重点关注物质：近年来，对于PM2.5的关注度越来越高。

这是因为PM2.5颗粒物对健康的影响最为显著。

虽然整体趋势下降，但是在大城市和工业区依然存在高浓度的PM2.5。

四、未来发展趋势展望1. 加强国际合作：由于大气污染是全球性问题，各国应加强合作，共同应对。

中国城市环境空气质量现状分析及未来趋势研究报告随着工业化和城市化的不断推进，我国城市环境问题日益突出，其中空气污染是最突出的问题之一。

随着近年来我国空气污染控制的不断加强，很多城市的空气质量已经有了很大的改善。

本文将就中国城市环境空气质量现状进行分析，并对未来趋势进行探讨。

一、中国城市环境空气质量现状分析1. 空气污染物种类城市车辆尾气、工业排放、建筑扬尘、农业活动等多种因素都会导致空气污染。

常见的空气污染物种类有：二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）、颗粒物（PM2.5、PM10）、挥发性有机物（VOCs）、臭氧（O3）等。

2. 空气污染化学成分根据研究表明，我国城市空气污染化学成分主要为：硫酸盐、硝酸盐、铵盐、元素碳、有机碳等。

3. 空气质量我国根据环保部空气质量标准，将空气质量分为六个等级：优、良、轻度污染、中度污染、重度污染、严重污染。

其中，轻度污染及以上的城市属于污染城市。

2013年，中国发布大气十条，提出在2020年前，PM2.5平均浓度全国下降25%左右，达到平均目标。

同时，要在核电、风电、太阳能、清洁煤炭、节能减排等领域推动清洁发展，提高能源资源利用效率。

2016年，中国环境保护部公布了空气质量报告。

根据报告，当年全国百城空气质量排名，前十位依次是：海口、拉萨、珠海、惠州、佛山、肇庆、广州、深圳、珠海、汕尾。

而北京、天津等大城市则在下半年出现了较为严重的雾霾天气。

同时，报告提出我国各地区在发展过程中，空气质量的下降趋势始终存在，未来我国需进一步加强对空气质量的监测和改善。

二、未来趋势探讨1. 加强监测和控制未来，我国应当继续加强对空气质量的监测和控制。

各级政府应建立严格、全面、科学的空气质量管理制度，及时发布空气质量信息，保证公众的知情权、参与权和监督权。

同时，各级政府可以推广高效减排技术和装置，提高传统工业、能源利用效率，促进城市清洁能源和节能减排产业发展。

2. 建立全国联防联控机制未来，我国应建立全国联防联控机制，落实联防联控各项措施。

扬州环保督察情况汇报近期，我们对扬州市的环保情况进行了全面督察，并就此向大家做一份汇报。

作为一个历史文化名城，扬州市一直以来都非常重视环境保护工作，但在实际的督察中，我们也发现了一些问题和不足之处。

首先，我们对扬州市的空气质量进行了监测和评估。

在督察中，我们发现扬州市的部分地区空气质量存在一定程度的污染问题，尤其是工业集中区和交通密集区。

一些企业的排放标准不达标，导致大气中的污染物浓度较高。

此外，机动车尾气排放也是一个不容忽视的问题。

我们建议相关部门加强对企业的监管，严格执行排放标准，同时加大对机动车尾气排放的治理力度，以改善空气质量。

其次，我们对扬州市的水质情况进行了调查。

在督察中，我们发现一些河流和湖泊的水质存在着不同程度的污染问题，主要是受到了工业废水和生活污水的排放影响。

此外，一些水域的水生态系统也面临严重的破坏，水生物种群数量减少，水质恶化。

我们建议相关部门加大对工业和生活污水的治理力度，加强水域生态环境的保护和修复工作，以保障水质的安全和可持续发展。

再次，我们对扬州市的固体废物处理情况进行了调查。

在督察中，我们发现扬州市的生活垃圾处理工作相对薄弱，城乡垃圾分类和处理工作还存在不少问题。

一些垃圾填埋场存在着污染周边环境的隐患，一些乡村地区的垃圾处理方式也比较落后。

我们建议相关部门加大对垃圾分类和处理工作的宣传力度，加强对垃圾填埋场和垃圾处理设施的监管，推动城乡垃圾分类和处理工作的全面推进。

最后，我们对扬州市的生态环境保护工作进行了总体评估。

在督察中，我们发现扬州市的生态环境保护工作取得了一些成绩，但也存在不少问题和挑战。

我们建议相关部门加大对生态环境的保护力度，加强对生态系统的修复和保护工作，推动生态文明建设向更高水平迈进。

总的来说，扬州市的环保工作取得了一些成绩，但也存在不少问题和挑战。

我们希望相关部门能够认真对待我们的督察意见和建议，加大对环境保护工作的投入和力度，推动扬州市的环保工作取得更大的进步，为人民群众创造一个更加美好的生活环境。

环境空气质量状况及改善措施的分析摘要：近年来，我国经济发展迅速，科学技术水平不断提高，但与此同时环境问题日益严峻，特别是雾霾天气，严重影响到人们的正常生活。

随着人们环保意识的不断提高，人们对于绿色生活观念也更加重视，更加注重环保环境。

对于环境空气质量问题的解决刻不容缓，只有这样才能更好地提高人们的生活水平。

本文主要是对我国当前环境空气质量的状况及如何进行改善进行分析论述，希望能够提供一些有价值的参考，从而改善我国日益恶化的环境问题。

关键词：空气质量；现状；措施一、环境空气质量状况分析1.环境空气质量的现状现阶段，我国科技发展迅速，工业也逐渐强大起来，但是随之而来的就是环境污染问题，尤其是空气污染，严重影响着人们的生活。

同时我国针对这一环境空气污染情况也在做出相应的改变，并且还出台了一系列有关空气环境保护的法律。

现阶段通过一些有效手段的使用，环境污染问题得到了很大的改善。

我国人口众多，即使是有相关的资源，但是人均资源的使用量也非常的少，这也是造成空气质量问题的主要原因之一。

现阶段我国空气污染主要是煤烟型污染，所谓煤烟型污染就是空气中的悬浮颗粒物已经不符合正常标准了。

造成这种污染的源头就是汽车、火电等的大量使用，目前为止我国几乎大部分的家庭有拥有一辆以上的汽车，车流量十分的大，不仅会造成交通拥挤，这些汽车排出的废气还会造成严重的空气污染故汽车的使用给空气质量造成了很大的压力。

另外还有煤炭、石油等燃料的燃烧，会加剧大气中的氮氧浓度，从而也造成了一定程度的污染。

故要想顺应绿色环保发展，就要尽可能的在源头处对其进行解决[1]。

2.有关环境空气质量的发展近几年，我国环境空气质量问题逐渐凸显，政府部门也根据我国现阶段的空气质量现状发布了针对性的措施法规，尽最大的可能去减少空气污染对空气质量造成影响。

一开始我国针对环境污染问题采取的是机械滤网式技术，此技术对于空气污染治理非常有帮助，从20世纪一直沿用至今。

这种技术的相关原理就是利用亚比例纤维膜构成的过滤网对空气进行一定程度的过滤。

扬州市环境质量变化趋势研究刘荣荣;袁尧;孙钧;吴春笃【摘要】为了客观反映环境质量变化趋势以及为环境管理决策提供科学依据,对扬州市2005-2014年的环境空气质量、地面水域、城市声环境、固体废物的状况及变化趋势进行分析.结果表明,10年来全市环境空气质量总体上有所好转,饮用水源质量较好,声环境状况良好,工业固体废物排放量呈下降趋势.但地面水域污染仍较严重,总体环境质量良好.【期刊名称】《扬州职业大学学报》【年(卷),期】2016(020)003【总页数】4页(P45-48)【关键词】环境质量;变化趋势;扬州市【作者】刘荣荣;袁尧;孙钧;吴春笃【作者单位】扬州职业大学,江苏扬州225009;江苏省水利科学研究院,江苏扬州225002;扬州公用水务集团有限公司,江苏扬州225000;扬州职业大学,江苏扬州225009【正文语种】中文【中图分类】X821扬州市地处江苏省中部,长江与京杭大运河交汇处,总面积6634平方公里。

2005-2014年,扬州市的地区生产总值由922亿元增长至3697.9亿元,增长401%。

[1]其中第二产业以石油化工、汽车及零部件、电子信息、化纤纺织等八大重点行业为主,发展迅速,年均增长10%以上。

在八大重点行业中,纺织业是排污大户[2]。

同期人口由451万人增至461.3万人,增长2.3%,汽车拥有量由8.2万辆增加到41.9万辆,增长512%。

这些巨大变化一方面给扬州社会进步和经济发展带来了巨大的活力,另一方面也给扬州的环境质量和生态状况带来了巨大的压力。

为了全面掌握扬州市的环境质量状况,对2005-2014年所获取的环境质量监测数据进行系统评价[3],研究扬州城市环境状况的现状以及发展趋势。

图1为扬州市2005-2014年空气质量达标率。

2009年空气质量达标率是2005-2012年中最高的一年。

从变化趋势看,该指标值呈波浪式波动,变化不大,表明该时段内扬州环境空气质量相对来说处于一个平稳状态。