南京空气质量分析报告Word文档格式.docx

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2.2收集方法…………………………………………………………………………………3

2.3研究方法…………………………………………………………………………………3

第三节观测结果与讨论

3.1各数据之间的关系

3.1.1各观测点PM2.5随时间变化关系…………………………………………4

3.1.2各观测点PM10随时间变化关系…………………………………………4

3.1.3各观测点NO2随时间变化关系…………………………………………5

3.1.4各观测点SO2随时间变化关系……………………………………………5

3.2对仙林污染物的研究

3.2.1风速随时间的变化………………………………………………………6

3.2.2PM2.5与PM10随时间的变化关系以及部的相关关系……………7

3.2.3NO2、SO2与风速的相关关系…………………………………………8

3.3特例的讨论究

1、瑞金的PM10低于其他地区而且较为稳定……………………………………8

2、浦口SO2含量低………………………………………………………………9

第四节结论与讨论

1、结论………………………………………………………………………………10

2、不足………………………………………………………………………………10

附录数据……………………………………………………………………………………11

第一节引言

在一定围的大气中，出现了原来没有的微量物质，并有可能对人、动植物以及建筑商品等财产产生危害影响。

当大气中污染物质的浓度达到有害程度，以至破坏生态系统和人类正常生存和发展的条件，对人或物造成危害的现象叫做大气污染。

中国大气污染原有指标API。

2012年上半年新规定指出，用新的AQI代替API，作为新的污染程度衡量指标。

AQI分为六级，分别为一级优，二级良，三级轻度污染，四级中度污染，五级重度污染，六级严重污染。

参与评价的的污染物有SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3、CO六项，评价结果较之前更为客观。

空气中对人、动植物以及人的财产产生影响的主要是SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3、CO，因此目前大气污染研究的重点也在此。

由于本次数据收集的限制和本人能力的限制，本文仅限于对PM2.5、PM10、NO2、SO2及其相关关系做肤浅的研究。

注：

以下图表中出现的系列一表示仙林，系列二表示草场门，系列三表示玄武湖，系列四表示浦口，系列五表示奥体中心，系列六表示瑞金，系列七表示迈皋桥，系列八表示路，系列九表示中华门。

第二节数据收集方法和研究方法：

2.1气象站情况简述：

共有六个气象站，现已基本实现完全自动化，分别位于仙林、草场门、玄武湖、浦口、奥体中心、瑞金、迈皋桥、路、中华门。

发布的数据为一段时间的平均值。

2.2数据来源：

数据收集方法为网上收集，数据源于气象站发布的数据。

每隔两小时或一小时收集一次，汇总成表格后使用。

2.3研究方法：

将收集的数据汇总后制成Excel表格后，通过Excel的作图功能作出其中可能有关联的数据图像；

网上采用可能相关的资料。

第三节观测结果与讨论：

3.1各观测点数据之间的关系

3.1.1各观测点PM2.5随时间变化关系

PM2.5即细颗粒物。

细颗粒物指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物。

它能较长时间悬浮于空气中，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重。

虽然PM2.5只是地球大气成分中含量很少的组分，但它对空气质量和能见度等有重要的影响。

与较粗的大气颗粒物相比，PM2.5粒径小，面积大，活性强，易附带有毒、有害物质（例如，重金属、微生物等），且在大气中的停留时间长、输送距离远，因而对人体健康和大气环境质量的影响更大。

细颗粒物的化学成分主要包括有机碳（OC）、元素碳（EC）、硝酸盐、硫酸盐、铵盐、钠盐（Na+）等。

3.1.2各观测点PM10随时间变化关系

PM10即可吸入颗粒物。

通常把粒径在10微米以下的颗粒物称为PM10,又称为可吸入颗粒物或飘尘。

颗粒物的直径越小，进入呼吸道的部位越深。

10微米直径的颗粒物通常沉积在上呼吸道，5微米直径的可进入呼吸道的深部，2微米以下的可100%深入到细支气管和肺泡。

可吸入颗粒物（PM10）在环境空气中持续的时间很长，对人体健康和大气能见度影响都很大。

一些颗粒物来自污染源的直接排放，比如烟囱与车辆。

另一些则是由环境空气中硫氧化物、氮氧化物、挥发性有机化合物及其它化合物互相作用形成的细小颗粒物，它们的化学和物理组成依地点、气候、一年中的季节不同而变化很大。

可吸入颗粒物通常来自在未铺沥青、水泥的路面上行使的机动车、材料的破碎碾磨处理过程以及被风扬起的尘土。

3.1.3各观测点NO2随时间变化关系

人为产生的二氧化氮主要来自高温燃烧过程的释放，比如机动车、电厂废气的排放等。

二氧化氮还是酸雨的成因之一，所带来的环境效应多种多样，包括：

对湿地和陆生植物物种之间竞争与组成变化的影响，大气能见度的降低，地表水的酸化，富营养化（由于水中富含氮、磷等营养物藻类大量繁殖而导致缺氧）以及增加水体中有害于鱼类和其它水生生物的毒素含量。

3.1.4各观测点SO2随时间变化关系

无色气体，有强烈刺激性气味。

大气主要污染物之一。

由于煤和石油通常都含有硫化合物，因此燃烧时会生成二氧化硫。

二氧化硫进一步参与光化学反应并被氧化，结合水之后形成硫酸，从而降低了与水的PH，是酸雨的元凶之一。

从图3-1-1—3-1-4可以看出，仙林、草场门、玄武湖、浦口、奥体中心、瑞金、迈皋桥、路、中华门九个区域的PM2.5、PM10、NO2、SO2变化趋势十分相近。

所以，以下针对仙林地区的各污染物做探讨，从而整体上表现出仙林、草场门、玄武湖、浦口、奥体中心、瑞金、迈皋桥、路、中华门九个地区的共性。

针对以下的特性将做另外的讨论：

1、瑞金PM2.5最高值出现在13时；

2、中华门的PM2.5在22时出现一个很低的值；

3、浦口、路的PM10在20时出现一个高值；

4、瑞金的PM10低于其他地区而且较为稳定；

5、浦口SO2含量很低。

3.2对仙林地区污染物的研究

3.2.1风速随时间的变化

集结的水蒸气结成水时，体积缩小，周围水蒸气前来补充，就形成风。

地面上的风以m/s为单位

表2-1显示出从早上七点到晚上22点，风速的变化趋势为先变大后变小。

由于数据较少，中间时间间隔较长，本数据仅能提供一个大概趋势，现将其确定为风速白天大于早晨和夜晚，从早到晚风速先变大后变小。

下面的讨论将采用这一确定的趋势。

3.2.2PM2.5与PM10随时间的变化关系以及部的相关关系

Pm2.5和pm10都是空气中重要的污染物，有着很高的相关性，如图3-2-2所示，其相关系数计算结果为0.83，同样显示二者有着很强的相关性。

可能因为Pm10中，很大一部分由pm2.5构成，pm2.5可以占到pm10的30%-75%，所以pm2.5和pm10会表现出较高的一致性。

（系列一表示pm2.5，系列二表示pm10）

pm2.5和pm10从早到晚先升高后降低，中午十一时二者都达到最大值，pm2.5最大值为92，最小值为43，pm10最大值为207，最小值为137。

pm2.5主要来源于日常发电、工业生产、汽车尾气排放等过程产生燃烧而产生的残留物，pm10主要来源于道路扬尘等。

上午风较小，工业生产和汽车排放开始后，污染不易扩散而积累，导致含量上升，十一时之后，风速变大，污染开始扩散，含量逐渐减小。

中午十一时的峰值可能是生产功率最大且汽车等燃油燃煤量最大造成的。

3.2.3NO2、SO2与风速的相关关系

空气中的NO2和SO2除了来自于自然地生物有机体分解等，主要来自于燃料的燃烧、城市尾气和工业生产。

（系列一为NO2，系列二为SO2）

有图3-2-3可以看出，NO2和SO2在十一点和二十点出现峰值。

参考之前风速的变化趋势，可见除了十一点和二十点，SO2和NO2含量与风速呈反相关关系。

风速越大，污染越容易扩散，这就解释了NO2与SO2和风速的反相关关系。

上午十一点的峰值很可能是污染积聚和污染排放量达到最大导致，二十点的峰值则是风速减小，污染又一次积聚而且消失，植物的净化作用减弱导致的。

3.3特例的讨论

3.3.1、瑞金的PM10低于其他地区而且较为稳定

瑞金的观测站在紫金山旁边，pm10这种较大颗粒的污染物受到树和草等植物的阻挡易沉降，导致该

地区的pm10值低。

3.3.2、浦口SO2含量低

图3-3-2

目前浦口没有大力发展燃煤工业和重工业，SO2主要的来源是含硫煤的燃烧，污染源减少；

浦口与其他观测点之间相隔一条长江，东风从其他地区吹过去的SO2在经过长江时很大一部分被吸收；

浦口西面有小山脉，阻挡了来自西面的风，所以西北地区的污染不能到达那里导致浦口SO2含量低于其他地区。

（见下图）

第四节结论与讨论：

4.1结论：

空气中的SO2、NO2、PM10、PM2.5、这四项污染物的数值均与风速有一定关系，正常来讲，风速越大，这些污染物的含量越小，这是因为风加快了空气的流动，稀释了空气中的污染物。

人类活动会很大程度上影响空气污染物的含量，工业生产和交通工具会使SO2、NO2、PM10、PM2.5含量明显增大。

目前春季的空气质量为良或轻度污染，空气较为清洁，对普通人不会造成太大的健康影响。

4.2存在的不足：

瑞金PM2.5最高值出现在13时，中华门的PM2.5在22时出现一个很低的值，浦口、路的PM10在20时出现一个高值这三个问题不能给我较好的解释，这可能是数据不足或是本人只是缺乏引起的，今后当扩充知识，争取对该类问题给我完美的解释。

望阅读者提出批评建议。

附录数据：