WEPS模型下天津郊区风蚀尘对城区空气质量的影响

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天津市大气环境质量变化分析及对策研究

均浓度范围在０．０３５ — ０．０６１ｍｇ／ｍ３，除蓟县外，其他区县均未达到
ｍｅ４ｍ）０．４倍；ＰＭ１０年平均浓度为０．１５０ｍｇ／ｍ，超过年均浓度标
准（０．０７０ｍｇ／ｍ３）１．１倍；ＰＭ２．５年平均浓度为０．０９６ｍｇ／ｍ，超过
持基本稳定，空气质量达标天数为１４５天，占全年的４０％。全市ｓＯ年平均浓度为０．０５９ｍｇ／ｆｌ，低于年平均浓度标准（０．０６０ａｒｇ／ｍ）；ＮＯ：年平均浓度为０．０５４ｍｇ／ｍ，超过年平均浓度标准（０．０４０
中，致使大气质量严重下降，对人类本身及全球生态环境都产生降，由２００４年的０．０７３ｍｇ／ｍ下降到了２０１３年的０．０５４ｍｇ／ｍ，下
了恶劣的影响。如英国伦敦烟雾、美国洛杉矶光化学烟雾、日本降了２６．０３％。而且天津市大气污染物种的ＳＯ、ＮＯ：、ＰＭ１０浓度始 “ 四日病 ” 等事件［１】。我国是一个发展中国家，近年来随着城市化进终高于全国重点区域的平均水平，大气环境现状不容乐观。程的加快和经济的飞速发展，城市大气污染已成为制约发展的一１．２二氧化硫排放量
年份图２２００４ — ２０１３年天津市二氧化硫排放量
１天津市大气环境现状

天津市空气质量与气象因子相关分析

天津市空气质量与气象因子相关分析天津市空气质量与气象因子相关分析1.引言天津市是中国北方的一座重要城市，也是中国的直辖市之一。

然而，随着工业化和城市化的快速发展，天津市面临着空气质量下降的问题。

空气质量是城市发展中的一项重要指标，对居民的健康和城市形象有着重要影响。

因此，了解天津市空气质量与气象因子之间的相关关系，对于制定有效的空气污染防控措施具有重要意义。

2.数据来源与分析方法本文利用天津市气象局提供的历史气象数据和空气质量数据进行分析。

该数据包括天津市近十年的气象数据，如温度、湿度、风速等，以及同期的空气质量指数（AQI）。

为了探究气象因子与空气质量之间的关系，本文采用了统计学中的相关性分析方法。

3.气象因子与空气质量的关系3.1 温度与空气质量的关系温度是气象因子中的一个重要指标，可以影响大气中污染物的扩散和化学反应。

根据分析结果显示，温度与空气质量之间存在一定的相关性。

温度的变化对空气质量有着较大的影响。

当温度较高时，大气中污染物的扩散速度较快，空气质量相对较好；而在低温条件下，污染物的扩散速度较慢，导致空气质量下降。

3.2 湿度与空气质量的关系湿度是指大气中水分的含量，对空气质量也有一定的影响。

分析结果显示，湿度与空气质量之间存在一定的相关性。

当湿度较高时，大气中污染物的溶解度较大，有利于降低空气中的污染物浓度；而湿度较低时，大气中污染物的浓度相对较高，导致空气质量下降。

3.3 风速与空气质量的关系风速是指风向单位时间内通过一个风速器的风量，也是影响空气质量的重要因素之一。

通过分析发现，风速与空气质量存在一定的相关性。

当风速较大时，污染物容易被稀释，有利于提高空气质量；而当风速较低时，污染物容易聚集在空气中，导致空气质量下降。

4.结论通过对天津市空气质量与气象因子之间相关关系的分析，可以得出以下结论：（1）温度、湿度和风速都与天津市的空气质量存在一定的相关性。

（2）温度较高时，空气质量相对较好；湿度较高时，空气质量相对较好；风速较大时，空气质量相对较好。

分析天津市近10年来大气污染变化

分析天津市近10年来大气污染变化环境科学赵宇明 111944天津是我国北方最大的沿海开放城市，空气污染严重，全年70%的天数中首要污染物为可吸入颗粒物，主要来自燃煤、机动车尾气、土壤风沙尘等污染源，其 SO2和 NO2的污染问题也不容忽视。

作为华北地区重要的城市之一，天津市非常重视大气质量问题，采取了多种措施治理大气污染，在近几年大气质量有较大改善，本文分析了2001 年～2010年天津市大气污染特征及变化情况，初步分析了天津市大气污染的主要影响因素，以便为防治大气污染、保护城市生态环境提供科学依据。

1 2001年～2010年天津市环境空气质量分布如表1所示，2010年天津市环境空气质量年优良率与 2001年相比(优良率以优和良的天数除以全年天数得出)，2010年的优良率为88.2%，而2001年优良率为46.7%，优良率总体呈上升趋势。

在空气质量为良以下的天数中，天津市首要污染物为PM10和SO2，而 NO2未作为首要污染物出现。

2001年～2010年天津市PM10、SO2和NO2的污染总体呈下降趋势，但质量浓度仍相对较高2001 年～2010年间，天津市 PM10质量浓度2007年后达到国家空气质量二级标准，其他年间均未达到；SO2质量浓度只有2001年达到国家空气质量二级标准，其他年间均未达到；NO2质量浓度均未达到国家空气质量二级标准。

表1 2001～2010年天津市大气质量等级天数分布天年份优良轻微污染轻度污染中度污染中度重污染重度污染重污染2001 2 168 146 31 6 8 4 02002 6 268 65 14 1 5 2 42003 11 253 88 11 0 1 0 12004 18 282 55 10 1 0 0 02005 18 280 61 3 0 2 0 12006 16 288 43 15 1 1 0 12007 38 282 35 9 1 0 0 02008 52 271 37 6 0 0 0 02009 54 269 37 6 0 0 0 02010 56 265 38 6 0 0 0 0 表2 2001～2010年天津市大气首要污染物天数分布/天年份 PM10 SO2NO22001 320 44 0 2002 309 50 0 2003 303 51 0 2004 268 80 0 2005 253 94 0 2006 287 62 0 2007 254 74 0 2008 226 88 0 2009 231 90 0 2010 243 79 0表3 2001～2010年天津市PM10、SO2和NO2浓度年均值 mg /m3年份 PM10 SO2NO22001 0.167 0.054 0.0482002 0.138 0.069 0.0462003 0.133 0.073 0.0512004 0.111 0.073 0.0522005 0.106 0.077 0.0472006 0.113 0.065 0.0482007 0.093 0.062 0.0432008 0.089 0.062 0.0422009 0.097 0.072 0.0472010 0.086 0.061 0.0412 天津市污染物浓度变化情况2.1 污染物浓度逐日变化以 2006 年～2008年为例，2006 年～2008年天津市PM10质量浓度最小、最大值分别为0.016、0.502mg/m3，最大值是最小值的31倍。

天津市城区大气污染状况调研与分析

天津市城区大气污染状况调研与分析
刘瑞明;张海峰;李志展;周驰
【期刊名称】《环境保护与循环经济》
【年(卷),期】2017(37)4
【摘要】探究天津市城区大气污染状况,采集2016年4月至9月7个环境空气质量监测站实时发布的包括PM2.5,PM10,SO2,NO2,CO,O3等指标数据,结合城区主干道路分布的地理位置,利用聚类分析、相关性分析等多元统计分析方法研究大气污染影响因素.分析表明,天津市城区大气的主要污染物为PM2.5和PM10,二者对空气质量指数AQI影响显著.天津市城区大气污染状况每日变化呈早高晚低的趋势.【总页数】5页(P54-58)
【作者】刘瑞明;张海峰;李志展;周驰
【作者单位】天津理工大学管理学院,天津300384;天津理工大学管理学院,天津300384;天津理工大学管理学院,天津300384;天津理工大学管理学院,天津300384
【正文语种】中文
【中图分类】X51
【相关文献】
1.天津市大气污染状况特征分析
2.低碳经济模式下新农村经济发展状况调研分析——以天津市蓟县大平安村和宁河县北岳庄村为例
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4.
吐鲁番城区大气污染状况及防治对策5.当前高职院校人文教育状况调研分析与对策——以天津市高职院校人文教育现状为例
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天津市PM10,PM2.5和PM1连续在线观测分析

天津市PM10,PM2.5和PM1连续在线观测分析天津市PM10、PM2.5和PM1连续在线观测分析近年来，大气污染成为全球共同面对的难题。

尤其是中国的一些大城市，由于城市化进程加快、工业生产增加等原因，空气质量问题突出。

天津市作为我国重要的经济中心和交通枢纽，其空气质量问题备受关注。

本文通过对天津市PM10、PM2.5和PM1的连续在线观测数据进行分析，探讨了该市大气颗粒物的变化规律和影响因素，为改善空气质量提供科学依据。

首先，我们先来简要介绍一下PM10、PM2.5和PM1。

PM10，即可吸入颗粒物，是指大气中粒径小于或等于10微米的颗粒物。

PM2.5是指大气中粒径小于或等于2.5微米的颗粒物。

而PM1是指大气中粒径小于或等于1微米的颗粒物。

这些颗粒物主要来源于工业排放、机动车尾气、燃煤和扬尘等，对人体健康和环境造成严重危害。

天津市将PM10、PM2.5和PM1的连续在线观测设备布设在不同的监测点位，包括城区、工业区和交通枢纽等。

通过对这些监测点位的数据进行统计和分析，可以更好地了解天津市空气质量的情况。

根据观测数据，天津市的PM10、PM2.5和PM1浓度存在明显的季节变化。

一般来说，夏季的浓度较低，而冬季的浓度则相对较高。

这主要是由于冬季燃煤取暖的增加，排放物增加导致的。

此外，观测数据还显示，城区的颗粒物浓度普遍高于工业区和交通枢纽。

这表明城区的排放源更为集中，并且人口密度大，导致颗粒物浓度升高。

进一步分析天津市空气质量的影响因素，发现机动车尾气排放和大气扬尘是PM2.5和PM10的主要来源。

随着汽车保有量的增加，机动车尾气排放成为主要的污染源。

尤其是在交通拥堵的条件下，PM2.5和PM10的浓度明显上升。

此外，天津市的工业生产也对空气质量产生较大影响。

在工业区，PM2.5和PM10的浓度较高，表明工业排放是颗粒物污染的重要原因之一。

此外，天津市的气象条件也对大气颗粒物浓度有较大影响。

观测数据发现，风速较小、逆温层稳定时，颗粒物容易聚集在空气中，导致浓度升高。

天津市空气质量与气象因子相关分析

天津市空气质量与气象因子相关分析天津市空气质量与气象因子相关分析天津市作为中国重要的经济和交通中心，空气质量一直备受关注。

近年来，随着工业化和城市化进程的加快，天津市空气污染问题逐渐凸显。

然而，了解天津市空气质量与气象因子的相关关系对于制定有效的治理措施至关重要。

本文将通过对天津市空气质量和气象因子进行相关分析，探讨二者之间的关联。

首先，我们将关注天津市的主要空气污染物，如PM2.5、PM10、SO2、NO2和O3。

这些污染物是衡量空气质量的重要指标。

通过收集天津市2019年至2021年的空气质量监测数据，我们可以对这些污染物的浓度变化进行分析。

在分析天津市的气象因素时，我们将关注温度、湿度、风速和气压等要素。

这些气象因子与空气质量有密切关系。

在天津市，气温季节变化显著，冬季寒冷，夏季酷热。

同时，天津市也面临着气温逐年上升的问题。

湿度和风速也可能影响空气污染物的扩散和稀释，而气压则与大气稳定性有关，对空气质量起到重要作用。

通过对天津市空气质量和气象因子进行相关分析，我们可以探讨二者之间的关联。

首先，我们会将空气质量指数（AQI）与气象因子进行相关性分析。

结果可能显示出AQI与温度和湿度之间的负相关关系。

这是因为较高的温度和湿度可能有助于空气污染物的稀释和扩散。

同样，AQI与风速之间可能存在负相关关系，高风速可以带走空气中的污染物，有利于改善空气质量。

同时，我们还将通过对各个季节的数据进行分析，研究天津市空气质量和气象因子在不同季节之间的关联。

例如，冬季是天津市空气质量最差的季节之一，这可能与低温和低风速有关。

相比之下，夏季可能会因为高温和高湿度而产生独特的空气质量问题。

值得注意的是，我们需要注意到除了气象因子外，其他因素也可能影响空气质量，如工业排放、交通污染和建筑尘埃等。

因此，单一因素的相关分析可能无法完全解释天津市空气质量的变化。

综合考虑多个因素的影响，才能更准确地评估空气质量与气象因子之间的关系。

城市空气质量郊区污染特征分析

城市空气质量郊区污染特征分析随着城市化进程的加速和人口数量的增加，城市空气质量成为人们关注的热点问题。

然而，除了城市中心区域外，郊区的空气质量也是一个重要的研究领域。

本文将对城市空气质量郊区污染特征进行分析，并探讨可能的原因和解决方法。

首先，城市空气质量郊区污染特征的一个显著特点是颗粒物污染。

颗粒物是由燃烧排放物、工业排放物和交通尾气等源头排放产生的。

郊区相对于城市中心区域，其污染源更为分散，而且交通流量相对较小，因此颗粒物更容易在郊区聚集。

颗粒物的主要成分包括PM10和PM2.5，分别是直径小于10微米和2.5微米的颗粒物。

这些颗粒物会造成空气污染，对人体健康和环境产生不利影响。

其次，郊区的空气质量还受到VOCs（挥发性有机化合物）的影响。

VOCs是一种易挥发的有机化合物，主要源头来自于化学工厂、涂装行业、家具制造等。

这些VOCs会排放到空气中，与氮氧化物和光照作用产生臭氧。

郊区多为低密度的居住区和工业区，这样的地理环境更容易造成VOCs积聚，进而导致空气污染问题。

除了颗粒物和VOCs，郊区空气质量污染还与气象条件有关。

由于郊区相对城市中心区域而言，植被覆盖率较高、建筑物密度较低，因此热岛效应在郊区较为显著。

热岛效应指城市中心区域相对于周围郊区温度较高的现象。

高温、低湿和弱风等气象条件有利于污染物的积聚和传播，因此郊区的空气质量容易受到热岛效应的影响。

而在解决城市空气质量郊区污染的问题上，我们可以采取一些相应的措施。

首先，加强污染源头管理是关键。

尤其是郊区的工业区，需要完善排放标准和监测机制，限制污染物的排放。

此外，建立绿色生产方式，鼓励工业企业采用环保技术和清洁能源，减少污染物的生成。

同时，对居民区的污染源，如小型工厂和涂装行业，也需要进行管控。

其次，提升交通运输系统的绿色化水平也是重要的一环。

郊区相对城市中心来说，交通流量较小，但车辆排放依然是一个主要污染源。

加强公共交通建设和推广，鼓励市民使用环保交通工具，如电动汽车和自行车，减少尾气排放。

天津郊区土壤风蚀源pm10排放清单不确定性分析

关键词：PM10；排放清单；蒙特卡罗模拟；不确定性分析；天津
中图分类号：X513
文献标识码ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱA
文章编号：1000-6923(2020)01-0041-11
Uncertainty analysis of emission inventory of PM10 from open source blowing dust from wind erosion of bare soil in Tianjin. HU Li-yuan1, CHEN Li1, MAO Jian1, SUN Yan-ling1, GAO Shuang1, YANG Wen2, XIAO Jian3, ZHANG Hui1* (1.School of Geographic and Environmental Sciences, Tianjin Normal University, Tianjin 300387, China ； 2.State Key Laboratory of Environmental Criteria and Risk Assessment, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China； 3.Tianjin Jinnan Meteorological Bureau, Tianjin 300350, China). China Environmental Science, 2020,40(1)：41~51 Abstract：The emission inventory of particulate matter of wind erosion from bare soil in the suburbs of Tianjin in 2016 was estimated used PMEI-WES (Particulate Matter Emission Inventory-Wind Erosion System). Monte Carlo simulation was used to analyze the impact of the uncertainty in major meteorological parameters and soil parameters on emissions fluxes, and quantify the uncertainty of emission inventory. The results indicated that the total amount of PM10 emission from wind-blown dust in the suburbs of Tianjin in 2016 was 22025.1731t. Wind speed was the most important parameter affecting emissions. The emission fluxes increased exponentially with wind speed. Soil calcium carbonate was positively correlated with emission fluxes, and soil organic matter was negatively correlated with emission fluxes. The 95% probability range of total emissions was (15237.7581t, 37434.8873t), the uncertainty rate was (-37.48%, 53.60%); the 90% probability range of total emissions was (16111.8606t, 36104.7554t), the uncertainty rate was (-33.89%, 48.14%). The uncertainty of emission amount was most significantly associated with the error of wind speed in each district. The soil parameters had a greater impact on the extreme value of uncertainty. Key words：PM10；emission inventory；Monte Carlo simulation；uncertainty analysis；Tianjin

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Ｓｉｃ，ＴａｊｒｌＵｎｖｒｉ，Ｔａｊ０３７ｈｎ；２ＣｌｇｆＩｆｒｔｎＴｃｎｃｌＳｉｃ，ＮａｋｉｃｎｅｉｎｉＮｏｍａｅｎｉｓｙｉｉ３０８，Ｃｉａ．ｏｌｅｏｎｏｍａｉｅｈｉｃｅｅｅｔｎｎｅｏａｎｎａＵｉｅｓ，ｉｊ００１Ｃｉ；３ＳａｅｎｉｎｅｔｌｒｔｔｎｙａｏａｒｆｒａＡｉｔｒａｉｌｅｔｒｎｖｒｔＴａｉ３０７，ｈｎｉｙｎｎａ．ｔｖｏｎａＰｏｃｏｂｒｔｙｏＵｂｎｍｂｎＡｉＰｒｃａｔｔＥｒｍｅｉＫｅＬｏｅｔｕｔＭａｅＰｌｔｎａｄＣｎｒｌＣｌｇｆｎｉｎｎａＳｉｎｅａｄＥｇｅｒｇＮａｋｉｎｖｒｉ，ｉｊ００１Ｃｉａ．ｏｕｏｏｔ，ｏｌｅｏｖｒｍｅｔｌｃｅｃｎｎｉｅｉ，ｎａＵｉｅｓＴａｉ３０７，ｈ；４ｌｉｎｏｅＥｏｎｎｙｔｎｎｎ
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中国环境科学
２１，２８：１５－３００２３（）３３１６
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
ＣｉａｎｉｎｎｌＳｉｃｈｎＥｖｒｍｅｔｃｎｅｏａｅ
ＷＥＳ模型下天津郊区风蚀尘对城区空气质量的影响Ｐ
陈莉李涛韩婷婷姬亚芹，，，，白志鹏王斌（．，１天津师范大学城市与环境科学学院，３０８；天津０３７
２南开大学信息技术科学学院，．天津３０７；．００１３南开大学环境科学与工程学院，国家环境保护城市空气颗粒物污染防
治重点实验室，津３０７；４天津市环境监测中心，津３０９）天００１．天０１１
摘要：为了模拟天津市郊区地表风蚀起尘对城区空气质量影响，以美国风蚀预报系统（Ｐ）ＷＥＳ为基础，其进行二次开发，地化风文件、并对本其他气象要素文件、土壤文件以及管理文件．环计算每个起尘地块不同季节的蠕移质＋移质平均损失量、悬移质平均损失量及Ｐ。循跃Ｍ．平均损失量．结果表明，０９年冬季，地块的起尘量与总起尘量均大于其他季节；２０单位冬季，向中心城区蠕移＋指跃移量、悬浮量及Ｐ】各区Ｍ０总起尘量较其他季节大．季，起尘量来自东方向最大；季，自西方向最大；季，自西方向最大；季，自北方向最大．春总夏来秋来冬来一年中，自北来方向的Ｐｏ多，９６ ×１４而冬季占８．可见，于城区北面的郊区尤其在冬季对城区空气质量的影响最大．Ｍ。最达．７０ｔ，１％．７位
关键词：ＷＥＳ模型；蠕移质；跃移质；悬移质；ＰｌＰＭ０；天津市
中图分类号：ＸＩ６
文献标识码：Ａ
文章编号：１０ —９３２１）８１５— ８００６２（０２０— ３３０
Ｅｅｔｆｎ —ｌｗｎｄｓｄｒｅｏＴａｊｂｒａｎａｒｕｌｙｏｎｒｌｉｒｃｂｓｄＯＥＳｍｏｅ．ｉｗｉｆｃｏｄｂｏｕｔｅｉｄｆｍｉⅡｉｓｕｂｎｏｉｑａｉｆｅｔａｄｓｉｔａｅｎＷＰｄ１ｖｒｎｕｔｃｔ