pm25论文范文参考关于pm25的优秀论文范文【10篇】

pm25论文范文参考关于pm25的优秀论文范文【10篇】 空气动力学粒径小于2.5m的颗粒物(PM2.5,又称细颗粒物)是造成灰霾天气的主要污染物,国外大量的流行病学研究已经证明了PM2.5与许多负面的健康效应有关.近三十年来,随着 _的高速发展,灰霾的污染已逐渐发展为我国的一个突出环境问题,但近几年我国才逐渐意识到PM2.5污染问题的严重性,直到xx年底才初步建成了PM2.5地面监测网络.大范围、长时间的PM2.5历史监测数据的缺失,使得我国PM2.5的环境流行病学与健康效应研究较为薄弱,也使得我国PM2.5的污染控制及环境管理缺乏科学支撑.基于以上背景,本研究基于卫星遥感反演的气溶胶光学厚度(AOD),开发适合于我国的高精度PM2.5-AOD高级统计模型,估算历史PM2.5的时空分布,为我国PM2.5环境管理和健康研究提供基础数据和科学依据.为提高模型反演精度,本研究采用了xx年最新发布的搭载于美国Aqua卫星上的中分辨率成像光谱仪(MODIS)第六版(C6)气溶胶数据.为最大限度提高数据的时空覆盖率,本研究开发了MODIS C6暗目标算法(DT)和深蓝算法(DB) AOD数据的逆方差加权(IVW)平均融合算法.首先逐日建立DT和DB AOD的线性关系,以填补DT或DB AOD的缺失：然后以各季节填补缺失后的AOD与全球气溶胶自动观测网络(AERONET) AOD之差的方差的倒数作为权重,对填补后的DT和DB AOD进行加权平均融合.与AERONET AOD勺对比验证结果表明,MODIS C6标准融合AOD数据的R2为0.81,而本研究IVW融合AOD的R2为0.80,但IVW AOD的总体偏差要稍小于MODIS标准融合AOD.总体来看二者表现基本一致,但IVW AOD平均覆盖率能提高80.6%.基于xx年的PM2.5地面监测数据、IVW融合AOD数据,以及气象、土地利用参数,构建了能反映PM2.5-AOD时间和空间变异的两层级统计模型.第一级分省建立了线性混合效应模型(LME)以反映各省PM2.5-AOD关系的时间变异,为确保建模数据量和模型精度对于每个省分别创建了一个特定的缓冲区；第二级采用广义加和模型(GAM),建立了第一级模型的残差与地理坐标、土地利用参数间的平滑函数关系,以反映模型的空间变异.总体模型拟合和交叉验证(CV)R2分别为0.82和0.79,极大提高了国内已有研究中PM2.5-AOD的高级统计模型精度,接近了北美现有研究的模型精确度.本研究基于所构建的xx年PM2.5-AOD统计模型,首次进行了时间上延伸应用,估算了我国xx-xx年的PM2.5浓度数据.由于缺乏历史监测数据,本研究估算了xx年1-6月的PM2.5浓度数据并与地面监测数据进行比较验证.结果显示,历史PM2.5浓度估算精度随着时间尺度的增加而提高,在日均尺度上表现较差,R2仅为0.41,但在月均和季均尺度上的表现则令人满意(R2分别为0.74和0.80).敏感性分析结果显示,当一个月至少有6天和一个季节至少有11天有AOD数据时,反演的PM2.s月均值和季均值可用于代表真实的月均值和季均值.最后,本研究基于所反演的xx年-xx年PM2.5浓度数据,对我国PM2.5的历史时空分布特征进行了详细分析.空间分布特征显示我国PM2.5污染与地形特征有着密切关系,高污染地区主要出现在华北-长江中下游平原、四川盆地以及关中平原等地势平坦的区域,人口集中、 _活动密度高,污染物排放强度大,加上地形和气象等原因造成污染物不易扩散,从而形成了高污染区.人口暴露特征显示我国有96.0%的人口暴露于PM2.5高于GB3095-xx环境空气质量标准二级年均浓度标准的区域,并且存在人口集中分布在PM2.5高浓度地区的空间特征.季节变化特征显示我国PM2.5污染最严重的季节是冬季,污染最轻的是夏季.时间序列趋势分析表明xx-xx年全国PMz.5总体呈现显著增长趋势,xx年之后则出现了轻微下降的趋势,这可能是我国在“十一五”期间实施的较为严格的节能减排政策所带来的协同效应,但具体的协同效应还有待进一步深入的研究.本论文研究成果表明,利用卫星遥感反演PM2.5浓度可以作为我国地面监测站点的有效补充,弥补地面站在时间和空间上覆盖的不足.PM2.5长期浓度空间分布特征可以为我国的环境风险区划提供参考,而月均时间序列数据则可以为我国历史环境政策和减排措施效果评估提供基础数据.此外,本研究还可以为PM25流行病学研究和健康影响评价提供暴露数据,促进我国PM2.5健康效应研究学科的发展. 大气细颗粒物污染是当前我国面临的最严峻的大气环境问题之一,对人体健康、气候变化有重要影响,大气细颗粒物的极其复杂,其化学组成也因地而异.在我国大部分地区,水溶性离子是大气细颗粒物最主要的成分,因此,了解细颗粒物中水溶性离子的理化特征对于深入认识细颗粒物的健康影响及气候效应有重要意义,研究其主要为政府制定有效的污染控制措施提供科学依据.本研究主要在我国华北典型地区(山东济南和北京)与华南高山地区(湖南衡山)利用在线离子色谱仪对大气细颗粒物中水溶性离子进行连续观测,研究我国典型地区细颗粒物中水溶性离子的污染特征和时空变化规律,并结合气溶胶无机模型、主因子分析模型、气流轨迹模型等手段分析大气细颗粒物的酸度、及输送特征.此外,本研究还探讨了华北典型地区城市灰霾天气大气细颗粒物的理化特征及其对能见度的影响. xx年12月至xx年10月在济南市区对PM2.5水溶性离子进行了为期四个月的观测.结果表明,济南市区PM2.s总水溶性离子年均浓度为86.31g/m3其中SO42-、NO3和NH4+年均浓度分别为38.33g/m3、15.77g/m3和21.26g/m3,三者浓度总和占总水溶性离子的90%.其浓度水平高于国内外其它城市,反映了济南地区严重的二次无机气溶胶污染.观测期间PM2.5水溶性离子的季节变化基本呈现冬夏高、春秋低的特征,SO42-、NO3和NH4+均呈现出明显的日变化特征.对硫、氮转化效率进行计算,夏季SO2和NO2的转化率(SOR等于0.47和NOR等于0.28)明显高于其它季节(SOR：0.17-0.30和NOR：0.12-0.14),表明夏季强烈的光化学过程促进硫酸盐和硝酸盐的二次生成.利用主因子分析对济南市区PM2.5的进行解析,结果显示二次污染物、化石燃料燃烧、秸秆燃烧和汽车排放是影响济南市区PM25浓度的主要因子.后推气流轨迹分析表明山东当地的排放源是济南市区PM2.5水溶性离子污染严重的主要原因. xx年7月至8月同时在北京市区(环科院)和郊区(黑山寨)对PM2.5水溶性离子进行了为期一个月的强化观测,以了解奥运期间北京地区大气细颗粒物的污染状况、评估奥运减排控制措施的实施效果、研究区域传输对二次水溶性离子的贡献.观测期间,北京市区与郊区的SO42-、NO3和NH4+浓度相当,没有显著差异,反映了北京地区二次水溶性离子区域性特征.两站SO42-、NO3-()阳NH4+均呈现出明显的日变化特征,气象条件、一次排放以及区域传输是其主要影响因素.主因子分析结果表明北京地区PM25浓度的主要影响因素有二次污染物、光化学氧化、汽车排放和道路扬尘/土壤尘.后推气流轨迹分析表明北京市区和郊区主要受北京南部、东北部和西北部气流的影响,南部气团中污染物浓度高于其它气团,说明北京南部地区(主要是华北平原)污染物的区域传输对北京PM2.5污染有重要贡献.对市区和下风向郊区站点PM2.5水溶性离子进行对比,发现郊区90%以上的二次水溶性离子区域传输,并且区域传输过程中伴随着强烈的SO42-和N03-二次生成.对奥运减排控制措施实施效果的评估发现,全面控制后奥运开始前的这段期间SO42-、NO3和NH4+浓度不降反升,而奥运期间的浓度则显著降低,说明局地污染物的控制措施并不足以改善因天气条件(包括污染气团区域传输)引起的大范围的区域空气质量恶化.为排除天气条件和区域传输的影响,将北方气团的样品进行对比,发现实施全面控制后SO42-、NO3-和NH4+浓度降低了35%-69%,这表明若扣除气象因素的影响,北京当地的减排控制措施可以有效降低北京地区二次水溶性离子的浓度. 为了解边界层上层大气细颗粒物的污染特征,xx年春季在华南地区高山站湖南衡山进行了为期两个月的强化观测,并将研究结果与xx年华北地区高山站山东泰山的研究结果进行对比.衡山地区PM2.5总水溶性离子浓度为15.35g/m3,占PM2.5质量浓度的40%,SO42-、NO3和NH4+浓度分别为8.02g/m31.47g/m3和2.94g/m3,该浓度低于我国的泰山站,但远高于国外高山站和国内背景站,这表明华南地区边界层顶己出现较为严重的大气污染,但污染程度低于华北地区.SO42-、NO3和NH4+浓度呈现下午高、夜间低的日变化特征,这主要是受边界层的发展、山谷风及二次生成的影响.PM2.5酸度研究表明衡山PM2.5呈弱酸性,观测期间66%的颗粒物样品属于酸性颗粒物,然而其强酸度和自由酸度远低于泰山.通过研究PM2.5酸度与二次有机碳(SOC)的关系发现,SOC与自由酸度呈正相关,表明PM2.5酸度是影响二次有机气溶胶形成的重要因素之一.主因子分析表明人为污染物的长距离传输、沙尘和云雾过程是影响衡山PM2.5污染的主要因素.通过后推气流轨迹分析,揭示了衡山春季大气长距离输送特征,我国东部沿海地区(包括华北平原、长江三角洲和珠江三角洲)长距离传输和衡山北部长株潭地区的区域传输是衡山春季大气污染的主要.本研究还针对衡山典型的大气过程,如沙尘和云雾等进行了研究,沙尘颗粒提供了较大的反应表面,加速了酸碱性气体在颗粒物表面发生非均相反应,促进了SO42-、NO3-和NH4+在粗粒子模态中形成；云雾对PM2.5有明显的清除作用,清除速率与PM2.5的质量浓度呈明显负相关.衡山和泰山SO42-和NO3-的粒径分布特征不同,衡山春季SO42-峰值主要出现在液滴模态(0.56-1m),反映了液相反应或云雾过程对其形成的重要性,泰山春季SO42-峰值主要出现在凝结模态(0.32-0.56m),气粒非均相转化是其主要生成途径.衡山春季NO3-主要分布在粗粒子中(约占64%),泰山春季NO3-在粗、细粒子中的含量相当；同时衡山PM2.5中的NO3-/SO42-质量浓度比(0.18)远低于泰山(0.46).这些结果表明衡山较低的NH3(g)的排放量是细颗粒物NO3-形成的限制因素. 通过对华北典型城市地区济南和北京的大气颗粒物及能见度进行分析,发现二次细颗粒物的积累和生成是灰霾天气形成的主要原因.灰霾期间SO42-、NO3-和NH4+的浓度是非灰霾期间的24倍,其SO2和NO2的转化率(SOR和NOR)高于非灰霾期间,这说明灰霾期间较高的相对湿度和稳定的大气条件促进了二次硫酸盐和硝酸盐形成.灰霾与非灰霾期间SO42-、NO3和NH4+粒径分布不同,峰值由非灰霾期间的0.32-1m转变为灰霾期间的0.56-1.8m,说明灰霾期间SO42-、 NO3和NH4+主要通过液相反应生成.春节期间烟花爆竹燃放会释放大量的大气污染物,引起能见度迅速降低,导致灰霾天气出现. 本论文较为全面地研究了我国华北与华南地面与高山站点PM2.5水溶性离子的浓度水平、理化特征及,为全面了解我国PM2.5污染状况提供了有力的数据支持,并为我国制定颗粒物污染控制对策提供了重要的理论依据.这些研究结果综合反映了我国典型地区边界层内从地面到高空均存在较为严重的PM2.5水溶性离子污染,且北方高空大气PM2.5污染要比南方更为严重.另外,本研究还发现区域及跨界传输对我国大气PM2.5污染有显著贡献,指出了区域协调控制措施的必要性. 随着国民经济的发展和城市化进程的推进,我国的大气环境问题日益凸显.灰霾天气频繁发生,大气细颗粒物(PM2.5)污染变得越来越严重,PM2.5现已成为我国大部分大中城市的首要大气污染物.郑州是中部的核心城市,为中国PM2.5严重污染城市之一.开展郑州市细颗粒物污染特征及其源解析研究,为郑州市空气质量改善提供科技支撑,为地方政府污染控制决策提供科学依据.本课题于xx年至xx年在郑州采集大气PM2.5样品,并对其水溶性无机离子、无机元素、有机碳(OC)、元素碳(EC)和多环芳烃(PAHs)组分进行检测,了解郑州市PM2.5及其组分的污染水平及各组分对PM2.5质量浓度的贡献,分析季节和年际变化性,健康及环境影响等.利用美国IMPROVE(the Interagency Monitoring of Protected Visual Environments)项目经验公式,推估PM2.5中各组分对大气消光的贡献率,找出对能见度影响最大的物种.同时,对PM2.5中的二次组分进行了估算,考察了二次组分对PM2.5质量浓度及大气消光的贡献率.本研究还使用PMF源解析模型对郑州市PM2.5进行了解析.对xxxx年冬季持续重污染事件期间PM2.5及其组分污染特性进行了分析,探讨重污染事件的不同成因,并利用HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)后向轨迹模型,分析了可能的气团影响.xxxx年PM2.5的年平均浓度分别为186、182和218g/m3,为中国环境空气质量标准中年平均值(35g/m3)56倍.表明,郑州的PM2.5污染很严重.在各组分对PM2.5的贡献方面,从xxxx各年的年平均数据来看,有机物(OM)在PM2.5中的占比最大,贡献率为1826%,接下来依次为:SO42(1419%)、NO3(1011%)、NH4+(89%)和EC(3%).从xx年到xx年,OM的贡献率增长了8%,SO42的贡献率增长了3%,表明有机组分和硫酸盐前体物排放的增加.因此,尤其需要采取措施减少有机物的排放,防止有机物污染的加剧.NO3/SO42质量浓度比值在0.31.1之间,表明固定源排放仍然是郑州市细颗粒物重要的排放源.秋季和冬季明显的SOC富集,很可能是因为生物质燃烧和冬季增加的燃煤排放.二次物种的研究表明二次组分在总的PM2.5质量和能见度恶化影响方面都起到重要的作用.二次无机组分(SO42+NO3+NH4+)在总的PM2.5质量中占了3345%,二次有机物SOM的占比为421%.二次气溶胶(NH4)2SO4+NH4NO3+SOM)在总的消光贡献中占了80%.(NH4)2SO4和NH4NO3是郑州市能见度恶化的主要影响因素.为了达到PM2.5污染控制目标,需要采取措施控制NOx、SO2、NH3和VOCs的排放.通过使用PMF源解析模型对郑州市的PM2.5进行了解析,得出郑州市主要污染源及其对大气PM2.5质量浓度的贡献率依次为:燃煤(29%),机动车(26%),扬尘(21%),二次气溶胶(17%)和生物质燃烧(4%).xx到xx年PAHs研究结果表明,16PAHs质量浓度的范围为7961 ng/m(3年平均值:174 ng/m3).季节变化趋势为冬季,秋季,春季,夏季.16种PAHs中,Bb F、Chry、Flt、Bk F、Ba A、Pyr和Ind是含量最丰富的物种,占总PAHs的5882%(平均为73%),反映了燃煤和机动车尾气的影响.16PAHs/PM2.5的比值随着季节和PM2.5的浓度的变化而变化.研究区域Ba P的浓度为9.4 ng/m3(3年平均值),超过了中国空气Ba P年平均标准值(1.0 ng/m3).计算的16种PAHs的毒性当量浓度16PAHTEQ季节平均浓度变化范围为:443 ng/m3,三年平均值为22、19和28 ng/m3,这些数值表明研究区域存在严重的健康隐患.16种PAHs的诊断比值法和正矩阵因子分解模型(PMF)解析结果显示PM2.5中PAHs主要于燃煤,机动车,炼焦厂排放和生物质燃烧.本研究分析了xxxx年冬季三次PM2.5持续重污染事件.通过对比分析三次重污染事件期间与非事件时期PM2.5和各主要组分的质量浓度以及各组分的占比情况,可以得知,重污染事件期间PM2.5的质量浓度平均值高达453g/m3,远高于非事件日期间PM2.5的质量浓度(180g/m3).在三次重污染事件期间OC、EC、SO42、NO3和NH4+的质量浓度平均值均大于非污染事件时期这些组分质量浓度值.重污染事件期间各组分在PM2.5中的比重发生变化,推测可能跟污染事件期间本地排放和区域传输带来的污染物(或前体物)的种类不同有关.16PAHs/PM2.5的比值随着PM2.5质量浓度的增加而减小.事件日16PAHs/PM2.5的比值要低于非事件日16PAHs/PM2.5比值,可能的原因为PAHs的增长(以ng水平)远滞后于PM2.5的增长(以g水平).气团轨迹分析表明,重污染期间污染的累积和缓解都受到不同区域气团的影响. 目的初步研究PM2.5所致气道黏液高分泌的主要信号转导机制,阐明MAPA通路（ERK1/2、JNK1/2、P38）在其中的作用. 方法本实验分三部分,第一部分实验对象是细胞和大鼠,第二部分和第三部分主要采取以大鼠为实验对象,依据对实验细胞和大鼠施加的条件而具体分为对照组、实验组及干预组.采用形态学观察和MTT、ELISA、RT-PCR、Western Blotting、等方法,观察各组粘蛋白（MUC）5AC在蛋白和转录水平的表达,测定TNF-、IL-1含量的变化,检测JNK、ERK1/2、P38蛋白的磷酸化水平,EMSA检查AP-1、NF-B结合活性. 结果第一部分：大鼠实验所测得MUC5AC蛋白和mRNA转录水平上调明显（与对照组相比,P,0.05）,TNF-和IL-1蛋白含量均有升高（实验组与对照组相比,P,0.05）.在体实验显示PM2.5可使实验大鼠肺组织p-JNK、p-ERK1/2、p-P38含量均表达增加,其中以p-ERK1/2和p-JNK升高趋势较明显（实验组与对照组相比,P,0.01）；在细胞实验中,不同浓度PM2.5作用离体细胞24hr和48hr后,测得MUC5AC蛋白和mRNA转录水平上调不明显, p-JNK、p-ERK1/2、p-P38含量升高（实验组与对照组相比,P0.05）,但上调幅度明显弱于在体实验.第二部分：给予JNK、ERK1/2、P38相对应的拮抗剂后,ERK1/2和JNK的拮抗剂引起的MUC5AC变化较明显（实验组与对照组相比,P,0.05）,P38相应拮抗剂引起的MUC5AC变化不明显.第三部分：大鼠肺组织MUC5AC水平以及NF-B、AP-1的结合活力于PM2.5刺激前后均有显著差异（P,0.05）. 结论：1. PM2.5可诱导气道黏液高分泌的发生,且呈现一定的浓度依赖性；2. MAPK信号通路参与了该诱导过程,其中以ERK1/2参与度较高,JNK次之；3.相应的转录因子NF-B、AP-1与粘蛋白的转录启动关系密切.由于PM2.5尚可以引起气道的非特异性炎症,相关炎性因子的持续参与也是气道黏液高分泌状态不断恶化的重要原因,而在体实验所获结果较离体实验明显也说明了此补充机制. 本论文通过对样品预处理条件(去离子水用量、超声提取时间与次数等)及分析条件(分析柱匹配、淋洗液梯度设定等)的摸索,建立了一套同步测定颗粒物中7种无机阴离子及15种水溶性有机酸的离子色谱分析方法,使对颗粒物中水溶性二元羧酸的测定范围由目前的C2C6拓宽至C2C12,且在分析时间、样品回收率等分析指标方面也有较大的提高.同时,在北京市选择3个典型采样点(车公庄、清华园及昌平),在持续2年多(xx.3xx.6)的时间里进行了PM2