2014—2016年某市PM2.5污染的时间分布特征及节假日效应

作者：况琴; 王安琪; 黄庭; 黄珊; 李建龙; 王香莲; 吴代赦^*

来源：南昌大学学报(工科版), 2018, 40(04): 318-323.

DOI：10.13764/j.cnki.ncdg.2018.04.003

• PM2.5
• 时间分布
• 节假日
• 相关性

以某市2014—2016 3年的大气监测数据为基础,运用统计学等分析方法对数据进行处理。结果显示:该市2014—2016年PM2.5年均浓度依次为53.03、41.66、42.77μg·m-3,分别超出GB 3095—2012《环境空气质量标准》的二级标准限值的51.51%、19.03%、22.20%;季节变化表现为冬高夏低、春秋居中的特点,PM2.5月均浓度呈"V"型变化,6—8月是该市全年空气质量最优的时段;不同年份节假日期间PM2.5浓度变化存在明显的差异,仅春节期间PM2.5浓度变化表现为:春节前>春节后>春节明显的假期效应;气象因素对该市PM2.5浓度起到了重要的作用,PM2.5浓度与降雨量、气温、平均风速、相对湿度呈负相关(P<0.01),与气压呈正相关(P<0.01);空气中其他污染物对PM2.5浓度也有着显著影响,其中NO2是影响该市PM2.5浓度的重要空气污染物。

• 单位
  上海大学; 环境与化学工程学院; 南昌大学; 资源环境与化工学院; 鄱阳湖环境与资源利用教育部重点实验室