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| 1 | 北京城市森林不同天气状况下PM_(2.5)浓度变化显示文摘基于北京市环境保护监测中心植物园空旷地和市区非植被区的PM_(2.5)实时监测数据,结合植物园林内PM_(2.5)监测站数据,分析了2013年3月—2014年2月不同天气状况下的PM2.5质量浓度变化。结果表明:1降雨天气和大风天气下PM_(2.5)质量浓度变化无滞后性,雨前和雨中变动较大,雨后变化较小,雨后1天PM_(2.5)质量浓度降低到最低值((14.88±7.34)μg/m^3,下降了(89.36±4.78)%),雪后第2天达到最低值((13.76±6.73)μg/m^3,下降了(88.53±5.59)%);2大风天气下PM_(2.5)质量浓度波动较小,在东北风和西南风影响下PM_(2.5)质量浓度值较高(80.61μg/m^3),在东南风影响下PM_(2.5)浓度值较低(54.22μg/m^3);3高温高湿天气下PM_(2.5)质量浓度市区非植被区滞后1—2h到达峰值,植物园林内监测站和植物园空旷地高峰无滞后性,植物园林内监测站变动剧烈、消减作用强,市区非植被区和植物园空旷地较为平缓;4不同天气下PM_(2.5)质量浓度均表现为市区非植被区>植物园林内>植物园空旷地;5城市森林具有强大的净化大气污染物和吸滞PM_(2.5)等颗粒物的功能,森林环境的空气质量优于非植被区,森林空旷地的空气质量优于森林内部。 | 陈波 鲁绍伟 李少宁 | 2016 | 生态学报2016，36，5： | 43 |
| 2 | 清洁大气背景下贵阳空气质量变化及气象作用显示文摘利用贵阳市2013~2016年空气质量监测及气象观测资料进行分析,研究云贵高原城市空气变化及气象影响作用.结果表明:近4a贵阳区域SO_2、NO_2、O_(3_8h)、PM_(10)、PM_(2.5)和CO年平均浓度分别为(20.78±19.71),(28.32±9.59),(107.59±27.54),(67.56±34.32),(42.53±24.52)μg/m3和(0.74±0.22)mg/m^3,除SO_2浓度接近或超出我国中东部城市之外,其它污染物均表现为相对清洁水平;地面O_3浓度逐年明显上升,但其它大气污染物水平均呈逐年下降趋势,且呈现与我国中东部一致的空气质量年际、月际和日变化特征.各功能区污染物区域差异明显,颗粒物和SO_2、NO_2、CO浓度水平表现为工业区>居民区>郊区,O_3浓度呈现为郊区>居民区>工业区的特征,表明人为活动对空气质量的影响.近4a O_3与PM_(2.5)夏季白天呈显著正相关,冬季显著负相关,反映了云贵高原城市空气质量的复合污染特性.大气污染物浓度与温度、边界层高度、太阳直接辐射和气压的相关性显著,而与相对湿度和风速相关性较弱,这不同于中东部地区风速主导大气污染物水平变化的特征.云贵高原夏季作为主要雨季,小雨和中雨量级降水对PM_(2.5)吸湿增长较弱,中雨以上降水对PM_(2.5)具有清除作用;而在PM_(2.5)浓度较高和干冷的冬季,小雨的PM_(2.5)吸湿增长明显,中雨以上降水对PM_(2.5)清除显著. | 舒卓智 赵天良 郑小波 邱玉珺 仕仁睿 贾梦唯 | 2017 | 中国环境科学2017，37，12： | 24 |
| 3 | 2015年上海崇明岛PM2.5和 PM10浓度变化特征及气象因素影响分析显示文摘通过对2015年1-12月上海崇明岛崇南地区颗粒物(PM2.5、PM10)浓度的连续监测,研究了PM2.5、PM10在不同季节的动态变化特征及与其他因子(SO2、NO2、O3)的相关性,分析了风向风速和降雨对颗粒物浓度的影响。结果表明:崇明岛PM2.5和PM10浓度的季节变化明显,呈现冬季的>春季的>秋季的>夏季的的特征,冬季PM2.5和PM10小时浓度均值分别为0.058mg/m^3和0.085mg/m^3,夏季PM2.5和PM10均值分别为0.034mg/m^3和0.054mg/m^3。PM2.5和PM10浓度分别与SO2浓度和NO2浓度显著正相关,与O3显著负相关。全年来看,在西南风向时PM2.5和PM10浓度较高,这主要受该方向上游吴淞工业区、宝钢、石洞口电厂、罗店工业区等工业排放影响;从高浓度颗粒物(PM2.5质量浓度≥0.115mg/m^3)来向看,北和西北风向时出现高浓度颗粒物的频率最高,这主要是受到我国北方采暖季大气颗粒物输送过程对崇明岛区域的脉冲式污染影响所致;PM2.5、PM10实时浓度与相应的风速呈显著负相关。降雨量大于5mm或持续3h及以上的连续降雨对大气颗粒物起到显著的湿清除作用,降雨后PM2.5和PM10质量浓度分别降低了68.0%和66.9%,降雨时和雨后PM2.5浓度为0.025~0.033mg/m^3,均低于我国环境空气PM2.5的一级浓度限值。 | 吴健 齐晓宝 苏敬华 李佳凤 沙晨燕 熊丽君 王敏 | 2019 | 气象与环境科学2019，42，3： | 19 |
| 4 | 贵阳市大气颗粒物的污染特征及其影响因素分析显示文摘通过对贵阳市2014-2015年度的PM2.5、PM10和同期的气象资料进行整理、统计和计算,并进一步对各物理量之间的相互关系进行研究,查明了贵阳市大气颗粒物的污染特征及其影响因素。结果表明,贵阳市大气颗粒物污染以细颗粒物PM2.5污染为主,呈现出夏秋季和冬春季2种典型的季节性污染特征,其中夏秋季以夏季污染最小,其PM2.5日平均值仅为28.79μg·m-3,分布于13~68μg·m-3,冬春季以冬季污染最严重,其PM2.5日均值达到60.64μg·m-3,分布于15~127μg·m-3之间。根据《环境空气质量标准》(GB3095-2012),贵阳市春、夏、秋、冬PM2.5超标率分别为4.4%、0、5.5%和29.2%;春、夏、秋、冬各季PM2.5和PM10的日变化特征均显示出"双峰"型分布,第一个峰值出现在10:00-13:00时,夏季达到峰值的时间最早,冬季最晚,第二个峰值出现在20:00-23:00时,春季最早,夏季最晚。峰值发生的时间差异受控于各季太阳辐射的变化及居民生活节拍的不同;PM2.5的空间分布大致表现出从市区到郊区污染逐渐减小,反之增强的规律,平均污染程度在冬季表现为市环保站〉冶金厅〉花溪区〉小河区〉鸿边门〉马鞍山〉乌当区〉桐木岭,在夏季为鸿边门〉冶金厅〉小河区〉市环保站〉花溪区〉乌当区〉马鞍山〉桐木岭;气象条件是影响大气颗粒物污染的首要原因,其次为人类活动排放和局部地理环境。 | 苏志华 王建华 | 2015 | 中山大学学报(自然科学版)2015，54，5： | 17 |
| 5 | 北京城市森林PM_(2.5)质量浓度特征及影响因素分析显示文摘以北京西山森林公园为林内观测点,北京海淀植物园为林外对照点,研究城市森林PM_(2.5)质量浓度变化特征,并对其影响因素进行分析。结果表明,林内外PM_(2.5)质量浓度日变化呈'双峰双谷'型,8:00和21:00左右是一天中的两个峰值,15:00和4:00左右是一天中的两个谷值,PM_(2.5)质量浓度林内(104.02μg·m^(-3))>林外(82.52μg·m^(-3))。一年中PM_(2.5)质量浓度在冬季最高,春季次之,夏季最低,PM_(2.5)质量浓度年变化林内为冬季(115.46μg·m^(-3))>春季(112.39μg·m^(-3))>秋季(106.37μg·m^(-3))>夏季(81.87μg·m^(-3)),林外为冬季(97.35μg·m^(-3))>春季(94.07μg·m-3)>秋季(93.17μg·m^(-3))>夏季(61.86μg·m^(-3))。气温、降雨均与PM_(2.5)浓度呈负相关。晴天时,温度高、空气对流旺盛,PM_(2.5)浓度较低;降水对PM_(2.5)有很好的消减作用;风有驱散PM_(2.5)的作用。在高温高湿天气下,PM_(2.5)浓度高于其他天气情况。该研究可以丰富森林净化大气的理论,为环保部门相关政策的制定提供依据。 | 蒋燕 陈波 鲁绍伟 李少宁 | 2016 | 生态环境学报2016，25，3： | 17 |
| 6 | 南京市冬春PM_(2.5)和PM_(10)污染特征及影响因素分析显示文摘南京2013年冬季至2014年春季多次出现灰霾污染天气过程,防治颗粒物污染刻不容缓,其中细颗粒物(PM_(10))和超细颗粒物(PM_(2.5))所占比例较大。利用南京市环保局空气质量发布平台污染物监测数据和中国天气网站气象要素数据,对冬春季PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的变化特征以及它们与气象条件的关系进行分析。结果表明:南京冬季PM_(2.5)、PM10平均浓度分别为0.0982,0.1536 mg/m3,春季平均浓度分别为0.0673,0.1207 mg/m3。市区和郊区污染程度由高到低依次为:市区>江宁>六合>溧水。南京空气中颗粒物小时平均浓度日变化呈'双峰双谷型'特征。颗粒物与相对湿度、降雨量和风力呈一定的负相关性,与温度呈一定的正相关性,它们共同影响颗粒物质量浓度水平和大气污染状况。 | 黄军 郭胜利 王希 | 2015 | 环境工程2015，33，12： | 12 |
| 7 | 贵州省2015~2019年空气质量及大气污染物时空分布特征研究显示文摘利用2015~2019年贵州省9个城市的空气质量指数(AQI)和6种大气污染物逐日监测资料及同期气象要素观测资料,分析了贵州省各市年、季大气污染的分布特征,以及各市首要污染物出现频率的季节特征,探讨了6种大气污染物与气象要素之间的相关关系。结果表明:(1)贵州省总体空气质量较好,2015~2019年全省空气质量优良天数占全年90%以上,2018年空气质量为5年中最优;(2)AQI的空间分布呈现'北高南低'的分布特征,高值区在遵义、水城和铜仁,兴义空气质量最好;(3)6种大气污染物与平均气温、相对湿度、日平均气温、日降水量、相对湿度、平均风速呈高度显著相关;(4)贵州省的污染日主要集中出现在冬季,首要污染物主要是颗粒物(PM_(2.5)和PM_(10)),夏季出现污染日的情况最少,首要污染物主要是O3。 | 曹蔚 郑小波 赵天良 汪卫平 王玥彤 | 2020 | 高原山地气象研究2020，40，2： | 10 |
| 8 | 2014—2017年西安市PM2.5污染特征及影响因子显示文摘利用2014—2017年西安市PM2.5日平均质量浓度资料,分析PM2.5质量浓度的年、月及采暖期和非采暖期的变化特征,并结合气象要素日观测资料分析各气象要素在不同季节与PM2.5质量浓度的相关性;利用2017年13个国控环境空气质量监测站点的PM2.5逐时质量浓度数据分析西安地区PM2.5空间分布差异及日变化特征。结果表明:PM2.5质量浓度月际变化呈现出明显的“U”型特征,冬季PM2.5质量浓度较高,夏季相对较低;每年1—2月、11—12月PM2.5差异显著,该时段平均风速、降水量及冷空气活动次数对PM2.5质量浓度有一定影响。供暖期PM2.5超标日数及其所占全年超标日数的百分比均有逐年增加趋势,而非供暖期两者则呈逐年下降趋势。夏季西安各地区PM2.5质量浓度差异相对较小,而冬季则相对较大。西安PM2.5质量浓度存在明显日变化特征,其昼夜变化规律为“M”型,不同站点的PM2.5污染差异主要在夜间。不同季节气温、相对湿度、风速及降水与PM2.5质量浓度的相关性不同,低温高湿、小风速及无降水日出现高等级PM2.5污染的可能性较高。统计得到不同等级PM2.5污染时各气象要素范围,对PM2.5污染的空气质量预报有一定的指示意义。 | 黄蕾 毕旭 杨晓春 翟园 金丽娜 高宇星 | 2020 | 干旱气象2020，38，3： | 10 |
| 9 | 贵阳市主城区空气质量指数时空分布特征显示文摘为了解贵阳市主城区空气质量指数的时间分布和空间分布特征,采用时间序列法和插值法统计分析了2013~2015年贵阳市9个空气自动监测点SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、CO的监测数据。结果表明:2013~2015年期间,贵阳市主城区空气质量整体良好,优于Ⅱ级空气质量标准,IAQI_(SO2)、IAQI_(NO2)、IAQI_(P M10)、IAQI_(P M2.5)、IAQI_(CO)的年均值呈现降低趋势,空气污染物得到一定的控制;季节变化和月变化分析表现出冬季空气质量最差,夏季最好的特征。春节半月IAQI_(SO2)、IAQI_(NO2)、IAQI_(P M10)、IAQI_(P M2.5)的均值好于冬季均值,反映了工业和交通污染源的主控作用。空间分布上,IAQI_(SO2)、IAQI_(NO2)、IAQI_(P M10)、IAQI_(P M2.5)、IAQI_(CO)呈现'市区高,郊区低'的分布特征,空气质量指数较高的区域集中在贵阳市主城区中部和东北部。 | 杨佳 葛馨 吴起鑫 | 2018 | 长江流域资源与环境2018，27，8： | 9 |
| 10 | 重庆市大气颗粒物污染特征及影响因素分析显示文摘利用重庆市17个大气自动站实时发布的数据,对PM_(2.5)与PM_(10)污染特征、变化规律与气象因子的相关性进行了分析。结果表明:2013年PM_(2.5)和PM_(10)的年均值分别为70,106μg/m3,均超过国家Ⅱ级标准。月均值、季均值变化明显,总体均呈两头高中间低的'U'型分布。2013年PM_(2.5)占PM_(10)的比例较大,均值为65.8%,PM_(2.5)和PM_(10)的Pearson相关系数为0.974,在0.01的置信水平上(双侧)显著相关。PM_(2.5)、PM_(10)的浓度与气温、大气压极显著相关;PM_(2.5)、PM_(10)的浓度与降雨量、日照时数(时)显著相关。 | 杨显双 伍丽梅 | 2016 | 环境工程2016，34，3： | 7 |
| 11 | 信阳市不同生态功能区PM_(10)和PM_(2.5)污染特征显示文摘目前大气颗粒物污染已成为严重的城市环境问题。利用2015年4个位于信阳市不同生态功能区的环境空气质量监测站数据,比较分析4个站点的PM_(10)和PM_(2.5)污染日变化、季节变化和年际变化特征及其影响因素。结果表明,1)4个站点2015年PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度平均值均表现为南湾水厂<平桥分局<审计局<酿酒公司。2)森林植被对大气颗粒物浓度有明显的削减功能。在不同季节和一天中的不同时段,森林植被盖度高的南湾水厂监测站PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度平均值均明显低于其他3个站点。3)4个站点的颗粒物污染均表现为夏季最轻,秋季其次,冬季污染最严重。4)4个站点的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度日变化特征基本一致,日峰值和最低值出现的时间基本同步。夜间颗粒物污染比白天严重。5)2014-2016年,4个站点的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度均呈现逐年下降趋势。6)影响颗粒物污染的最主要气象因子是气温和气压。PM_(10)和PM_(2.5)浓度与日均气温、日均风速和日最大风速均呈极显著负相关(P<0.01),与日均气压均呈极显著正相关(P<0.01);PM_(2.5)日均浓度与日均相对湿度呈显著正相关(P<0.05)。这些结果显示了信阳市大气颗粒物污染特征,可为当地大气污染防治工作提供参考。 | 冯万富 周继良 张建设 单燕祥 李月凤 张玉虎 | 2018 | 西北林学院学报2018，33，2： | 6 |
| 12 | 贵阳市大气细颗粒物中多环芳烃时空分布特征显示文摘对贵阳市不同功能区在不同季节大气PM 2.5中多环芳烃(PAHs)进行了采样观测,利用UVD和FLD双检测器串联HPLC法分析了16种优控PAHs。结果显示,在贵阳市主城区PM 2.5中PAHs有检出,5个采样点全年ρ(∑PAHs)为4.44~114 ng/m 3,平均值为24.96 ng/m 3,其值呈现出夏季最低冬季最高的特征,各个功能区在不同季节ρ(PAHs)不同,大小趋势也不同;四季PAHs单体中均以4-6环为主,占ρ(∑PAHs)的68%以上;PAHs来源解析结果显示,贵阳市大气PM 2.5中PAHs来源具有明显的季节特征,春、夏和秋季主要来源是石油燃烧排放,兼有少量的生物质燃烧排放,冬季PAHs主要来源是燃煤和石油燃烧排放。PM 2.5中PAHs毒性评价结果表明,贵阳市大气中PAHs的春季、夏季和秋季健康风险较小,冬季健康风险较大。四季各功能区ρ(BaP)大部分均低于《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)规定限值(2.50 ng/m^3),但冬季除背景点外,其他监测点均超标,最大超标倍数为3.80倍。 | 高庚申 迟峰 毛金群 秦俊虎 贾亚琪 刘良琴 徐兰 | 2019 | 环境监控与预警2019，11，4： | 5 |
| 13 | 贵阳市PM_(2.5)分布特征及气象条件的影响显示文摘利用2013~2017年贵阳市10个国控空气质量监测站点PM_(2.5)逐时监测数据,分析了贵阳市大气污染物污染水平及其时空分布特征。结果表明:(1)贵阳市PM_(2.5)年均浓度为36. 14 ug·m-3,基本处于国家空气质量二级标准范围内,污染程度较轻;(2)贵阳市PM_(2.5)浓度冬季浓度为一年中最高,最高值出现在12月,夏季浓度最低,最小值出现在7月;(3)气象要素对PM_(2.5)浓度的影响是显著的,尤其是在分季节的情况下,气象要素对PM_(2.5)的影响差异较大。PM_(2.5)浓度与太阳辐射、日照时数、气压呈显著正相关,与降水、相对湿度、风速、气温呈显著负相关。太阳辐射夏季对PM_(2.5)影响最大,日照时数春季对PM_(2.5)的影响最大,气温在夏、秋季与PM_(2.5)浓度呈显著负相关。春季降水对PM_(2.5)的相关性更为显著,风速对夏、冬季与PM_(2.5)浓度具有显著负相关性。 | 尚媛媛 郑小波 夏晓玲 宋丹 | 2018 | 高原山地气象研究2018，38，3： | 5 |
| 14 | 贵阳市白云区大气PM_(10)和PM_(2.5)污染特征显示文摘使用β射线法在线监测仪连续监测了贵阳市白云区PM_(10)和PM_(2.5)浓度,分析了2014年6月1日—12月31日7个月内PM_(10)、PM_(2.5)的浓度水平、时变规律和PM_(2.5)/PM_(10)的变化情况。结果表明,监测时段内PM_(10)和PM_(2.5)的日均浓度平均值分别为76.8μg/m^3和40.0μg/m^3,均达到国家二级标准;浓度超标的天数占总观测天数的5.1%和9.3%,属污染轻微的地区。PM_(2.5)/PM_(10)在25.3%~78.8%之间周期性波动,平均值为52.1%。PM_(10)和PM_(2.5)的浓度变化具有很好的正相关性(r=0.919 8,p<0.000 1);日均值在7个月中呈现明显的周期性变化,各月相对稳定,12月的PM_(10)和PM_(2.5)浓度最高且变化最为剧烈,6月最为平缓。PM_(10)和PM_(2.5)浓度小时变化总体上呈双峰型分布,最高值出现在出现在09:00—10:00和19:00—21:00前后,最低值出现在14:00—17:00之间。 | 魏华炜 罗绪强 廖晶晶 罗光杰 彭庆康 | 2016 | 环境工程学报2016，10，4： | 5 |
| 15 | 气象因素对长沙颗粒物浓度影响的季节性差异分析显示文摘利用回归分析和相关性分析研究气象因素对长沙PM_(2.5)、PM_(10)浓度影响的季节性差异。研究表明:(1)春季,与PM_(2.5)、PM_(10)浓度相关系数最大的气象因子分别为日降水量、日最高气温;夏季均为日最大风速;秋季均为日平均相对湿度;冬季为日降水量、日最高气温。(2)秋季气象因素与PM_(2.5)多元回归分析R^2(P<0.01)最大,为0.269;春季次之,R^2为0.159;春、冬季较低,R^2<0.1;秋季气象因素与PM_(10)多元回归分析R^2(P<0.01)最大,为0.572;春、夏、秋季,R^2分别为0.258、0.265、0.252。本结果揭示了不同季节气象条件影响PM_(2.5)、PM_(10)浓度的差异程度,利于提高城市PM10、PM_(2.5)预测的精度水平。 | 彭金龙 关欣 杨思培 王广 李巧云 | 2017 | 四川环境2017，36，4： | 4 |
| 16 | 黄河三角洲白蜡人工林空气PM_(2.5)浓度变化规律的研究显示文摘以黄河三角洲典型的白蜡人工林为研究对象,选取2016年3月~翌年2月期间白蜡林内、外的PM_(2.5)数据和相关气象数据,对比分析了林内、外PM_(2.5)浓度的季节性变化和日变化特征,同时对特殊天气下PM_(2.5)浓度的变化进行了研究。结果表明:林内、外空气PM_(2.5)浓度均呈明显的季节性变化,均表现为冬季>春季>秋季>夏季;四季PM_(2.5)浓度的日变化近似呈双峰型曲线,变化趋势为夜间>日间、上午>下午;除冬季外,林内PM_(2.5)浓度普遍低于林外空地的;大风、降雨和降雪均有利于空气颗粒物的消除,且随着风力的增强和降雨量的增加,清除效果更好;在3种特殊天气下PM_(2.5)浓度均表现为林内>林外;春季和冬季的空气PM_(2.5)浓度与温度、风速呈显著负相关,与湿度呈显著正相关。 | 李永涛 王霞 王晓磊 魏海霞 周健 王莉莉 杨庆山 | 2018 | 江西农业学报2018，30，10： | 3 |
| 17 | 贵阳城区大气污染物的时空变化和复合污染特征显示文摘选取贵阳市10个空气质量监测站发布的PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3实时浓度数据,通过时间序列分析法和插值法研究贵阳市大气污染物的时空变化和复合污染特征。结果表明:(1)贵阳市2014-2018年主要污染物PM2.5和PM10的年平均浓度逐渐下降,光化学污染物O3年平均浓度有所增加,空气质量逐渐转好,环境治理取得明显效果;(2)2018-2019自然年PM2.5、PM10、NO2和O3在春季污染最严重,SO2和CO在冬季污染最严重,反映出污染源、阶段性燃料燃烧和二次离子生成等因素对不同污染物的影响不同;(3)PM2.5和PM10日变化特征为“午峰晚峰”型,峰值发生的时间因季节而异,主要由不同季节人类作息的起止时间不同所致,O3日变化为单峰型,夜间O3浓度较低,从早晨8:00点开始随着太阳辐射的增大和温度的升高,在15:00-16:00点左右达到峰值;(4)PM2.5的空间分布呈现出部分郊区和工业区较高,市中心居民区较低的特征,指示城市建设向郊区推进。O3浓度呈现出市区低、郊区高的空间分布特征,反映郊区植被覆盖好,释放的天然源VOCs促进了O3生成;(5)主要污染物O3与颗粒物PM2.5和PM10在春季造成的复合污染最为严重,在夏季O3与PM10造成一定程度的复合污染,在秋冬季O3浓度最低,O3与颗粒物不产生复合污染;一天之内同一时刻O3与颗粒物不会产生叠加从而造成复合污染。 | 苏志华 韩会庆 陈波 | 2020 | 中国岩溶2020，39，3： | 3 |
| 18 | 贵阳市城区PM_(10)和PM_(2.5)水溶性离子特征分析显示文摘分别于2013年10月和2014年2月、5月、7月在贵阳市城区3个环境空气质量监测国控点位(南明区市监测站、云岩区黔灵公园马鞍山和观山湖区贵阳一中)进行PM_(10)、PM_(2.5)样品采集,并对10种水溶性离子(SO_(4)^(2-)、NO_(2)^(-)、NO_(3)^(-)、NH_(4)^(+)、Cl^(-)、F^(-)、Na^(+)、K^(+)、Mg^(2+)、Ca^(2+))的含量进行了分析。结果表明,研究时段内,贵阳市3个点位PM_(10)、PM_(2.5)平均质量浓度分别为(64.8±25.5)、(46.6±21.2)μg/m~3。其中,云岩区黔灵公园马鞍山点位的颗粒物浓度最低,南明区市监测站点位最高。3个点位PM_(2.5)平均浓度与PM_(10)平均浓度的比值为0.719,表明贵阳市城区PM_(10)中,PM_(2.5)占主导地位。水溶性离子分析显示,SO_(4)^(2-)、NO_(2)^(-)、NO_(3)^(-)、NH_(4)^(+)、Cl^(-)、F^(-)、Na^(+)、K^(+)主要分布在PM_(2.5)中,Mg^(2+)、Ca^(2+)主要分布在PM_(10)中。3个点位PM_(10)和PM_(2.5)中的水溶性离子均表现为SO_(4)^(2-)、NH_(4)^(+)、Ca^(2+)浓度较大,F^(-)、NO_(2)^(-)较小,表明3个点位的污染源总体相同,且水溶性离子占PM_(10)、PM_(2.5)含量的比例达33.6%~48.1%。贵阳市城区大气中的SO_(2)转化率在5月、7月、10月较高,2月最低,主要是由于5月、7月、10月的高温、高湿、强辐射环境条件促进了SO_(2)向SO_(4)^(2-)的转化。阴阳离子平衡分析表明,贵阳市城区PM_(10)、PM_(2.5)呈现出偏碱性的特征。水溶性离子主成分分析表明,贵阳市城区PM_(10)中的水溶性离子主要来源于城市扬尘、生物质燃烧尘、煤烟尘、建筑尘以及二次粒子,PM_(2.5)中水溶性离子的来源与PM_(10)较为相似。 | 肖德安 徐浩 池继松 傅成诚 龚伟 | 2021 | 中国环境监测2021，37，4： | 3 |
| 19 | 森林植被对信阳市城郊PM2.5等颗粒物污染的影响显示文摘选择森林植被盖度存在明显差异的信阳市中心城区-近郊区-远郊区分别设立监测点开展大气颗粒物污染同步定位观测,比较分析了3个监测点TSP、PM10、PM2.5和PM1等4种粒径颗粒物质量浓度日变化和季节变化特征及其影响因素。结果表明,3个监测点4种颗粒物质量浓度日变化特征基本一致,峰值和最低值出现的时间基本同步。上午颗粒物污染比下午严重。3个监测点的颗粒物污染均表现为夏季最轻,秋季次之,冬季污染最严重。森林植被具有强大的削减PM2.5等颗粒物污染的功能,监测点颗粒物质量浓度与森林植被盖度呈负相关。在日变化和季节变化中,森林植被盖度最高的生态站监测点4种颗粒物质量浓度均明显低于其他2个监测点;同样,森林植被盖度较高的浉河景观带监测点4种颗粒物质量浓度均明显低于缺林少绿的体彩广场监测点。影响颗粒物污染的主要气象因子是气温和气压。PM2.5等4种颗粒物质量浓度与日均气温均呈极显著负相关,与日均气压均呈极显著正相关。 | 冯万富 邱林 单燕祥 张建设 李月凤 周继良 柳勇 | 2019 | 湖北农业科学2019，58，16： | 2 |
| 20 | 贵阳市PM2.5中致癌有害元素污染特征及来源解析显示文摘2015年9月至2016年8月在贵阳市区设置4个采样点位采集PM2.5样品,分别采用原子吸收分光光度计、原子荧光光度计和汞分析仪测定PM2.5中8种致癌有害元素的质量浓度,研究其时空变化特征、富集程度及季节变化规律,并运用富集因子法对其可能来源进行解析。结果表明,Pb、Cr (Ⅵ)、As、Cd和Hg 5种致癌有害元素标准化后的浓度大小排列顺序可能为Cr(Ⅵ)> As > Hg > Cd > Pb,其中As、Cr年均值浓度超过我国《环境空气质量标准》。除Co外,其它7种致癌有害元素的富集因子EF>10,且Cd、Hg、Pb和Se 4种元素有显著富集,可能主要来源于燃煤和机动车尾气的排放,冬季富集因子高于其它季节。 | 林香男 董娴 陈卓 | 2019 | 地球与环境2019，47，3： | 2 |
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