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基于地理探测器的山西省PM_(2.5)时空变异及影响因素识别
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作者 高峰 李雨馨 +2 位作者 缑佳睿 王择浩 黄芮 《环境科学研究》 北大核心 2026年第1期36-49,共14页
PM_(2.5)作为空气质量评估体系中的核心指标之一,其时空变异特征和驱动机制研究对于污染防治具有重要的理论价值和现实意义。基于2000−2021年山西省时空无缝高质量逐月PM_(2.5)栅格数据,综合运用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendal... PM_(2.5)作为空气质量评估体系中的核心指标之一,其时空变异特征和驱动机制研究对于污染防治具有重要的理论价值和现实意义。基于2000−2021年山西省时空无缝高质量逐月PM_(2.5)栅格数据,综合运用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验和热点分析,系统揭示山西省PM_(2.5)时空变异特征,并利用地理探测器模型识别其主导驱动因子及交互作用。结果表明:①2000−2021年,山西省PM_(2.5)浓度整体呈显著下降趋势,年均变化斜率为−0.55μg/m^(3);PM_(2.5)浓度月际变化呈以8月为谷的“V”形分布格局;在季节性变化上,PM_(2.5)浓度呈冬季最高、夏季最低的特征。②PM_(2.5)浓度空间分布呈“南高北低、东高西低”的格局,高值区集中于汾河流域。热点分析显示,污染聚集具有明显的季节性差异,全年以冷点区为主导。③气温、高程与日照时数是PM_(2.5)时空变异的主导因子。两两因子交互的解释力高于单因子,其中气温-日照时数、气温-降水量、气温-干燥度构成影响山西省PM_(2.5)时空格局的关键因子组合。研究显示,山西省2000−2021年PM_(2.5)浓度整体下降,但仍呈显著的时空异质性,其时空变异主要受自然因子驱动,且多因子交互效应起关键作用。 展开更多
关键词 山西省 PM_(2.5) Theil-Sen Median趋势分析 热点分析 地理探测器
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城市形态对高密度城区PM_(2.5)浓度的影响研究——以干旱区城市乌鲁木齐市主城区为例
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作者 刘颂 酒江涛 +1 位作者 柳迪子 董婵婵 《风景园林》 北大核心 2026年第1期34-46,共13页
【目的】本研究旨在量化高密度城市不同局地气候分区(local climate zone,LCZ)类型间PM_(2.5)浓度的季节差异,揭示景观类型与空气颗粒物污染分布的关联性,识别影响PM_(2.5)浓度的主导因子及其作用机制。【方法】以干旱区城市乌鲁木齐主... 【目的】本研究旨在量化高密度城市不同局地气候分区(local climate zone,LCZ)类型间PM_(2.5)浓度的季节差异,揭示景观类型与空气颗粒物污染分布的关联性,识别影响PM_(2.5)浓度的主导因子及其作用机制。【方法】以干旱区城市乌鲁木齐主城区为研究对象,基于LCZ框架,整合遥感、建筑及气象等多源数据,采用随机森林(random forest,RF)模型进行PM_(2.5)浓度反演与LCZ分类,并运用极端梯度提升-SHapley可加性解释(eXtreme Gradient Boosting-SHapley Additive exPlanations,XGBoost-SHAP)模型解析二维景观、三维城市形态、高程及气象等因子对PM_(2.5)浓度的影响。【结果】乌鲁木齐主城区PM_(2.5)浓度呈“冬季高夏季低”的规律,空间上呈“北部高南部低、建成区高绿地区低”的规律。LCZ类型中,LCZ 10(重工业区)与LCZ 2、3(高紧凑建筑)为高污染区,而LCZ A(茂密树林)、LCZ B(零散树木)则对PM_(2.5)浓度有显著的消减作用,LCZ A、B内PM_(2.5)浓度维持在较低水平。除归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)与PM_(2.5)浓度表现出线性关系外,其他核心驱动因子均存在非线性阈值,各类影响因子中,夏季NDVI主导控污,NDVI高于0.25时夏季和冬季净化效能均明显变强,冬季裸地聚合度指数高于85时扬尘剧增,且高紧凑度相似组污染水平显著高于低紧凑度(开放)相似组;夏季气温高于25℃时对PM_(2.5)扩散有促进作用,而冬季气温低于-10.2℃时易出现逆温滞留现象;海拔<800 m区域易形成污染洼地。【结论】本研究首次量化了干旱区城市不同LCZ类型PM_(2.5)浓度的季节分异规律及关键影响因子的非线性阈值,为精准治污与空间规划提供了定量依据。 展开更多
关键词 风景园林 城市形态 局地气候分区 PM_(2.5) 可解释机器学习 非线性阈值 乌鲁木齐
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空气中PM_(2.5)加重慢性阻塞性肺疾病模型小鼠肺损伤
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作者 倪兴 刘缝春 +3 位作者 鹿林 毛韶华 毕继蕊 张润 《基础医学与临床》 2026年第1期28-32,共5页
目的探究空气中细颗粒物(PM_(2.5))对慢性阻塞性肺疾病(COPD)模型小鼠肺损伤的加重作用,为后续研究提供可靠的实验依据。方法小鼠被随机分为对照组(control)、COPD组[烟熏和脂多糖(LPS)联合处理]、KP组[COPD模型小鼠鼻腔滴注肺炎克雷伯... 目的探究空气中细颗粒物(PM_(2.5))对慢性阻塞性肺疾病(COPD)模型小鼠肺损伤的加重作用,为后续研究提供可靠的实验依据。方法小鼠被随机分为对照组(control)、COPD组[烟熏和脂多糖(LPS)联合处理]、KP组[COPD模型小鼠鼻腔滴注肺炎克雷伯菌(KP)]、PM_(2.5)组(COPD模型小鼠鼻腔滴注PM_(2.5))。采用肺功能检测用力肺活量(FVC)、深吸气量(IC)、第0.1秒用力肺活量(FEV_(0.1))、第0.2秒用力肺活量(FEV_(0.2))、0.1秒率(FEV_(0.1)/FVC)和0.2秒率(FEV_(0.2)/FVC);动脉血气分析氧分压(PaO_(2))、二氧化碳分压(PaCO_(2))、酸碱度(pH)和血氧饱和度(SaO_(2));HE染色检测肺组织病理。结果与对照组相比,COPD组、KP组与PM_(2.5)组小鼠FVC、IC、FEV_(0.1)、FEV_(0.2)和PaCO_(2)均显著升高(P<0.05);FEV_(0.1)/FVC、FEV_(0.2)/FVC、PaO_(2)和SaO_(2)均显著下降(P<0.05);肺组织病理显示典型的炎性反应和肺泡结构损伤。与COPD组相比,KP组与PM_(2.5)组的FVC、FEV_(0.1)和FEV_(0.2)均显著增加(P<0.05),FEV_(0.1)/FVC和FEV_(0.2)/FVC均显著降低,且PM_(2.5)组的IC和PaCO_(2)升高(P<0.05),SaO_(2)降低(P<0.05);肺组织病理显示炎性反应和肺泡结构损伤进一步加重。结论PM_(2.5)能够进一步加剧COPD小鼠肺功能障碍,加重肺损伤。 展开更多
关键词 慢性阻塞性肺疾病 PM_(2.5) 肺功能 肺损伤
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四川盆地成都市双流区PM_(2.5)中糖类的特征及来源
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作者 刘彬杨 任红 +7 位作者 郭马舒慧 成思豪 傅铃雁 张舒涵 熊奔 徐成华 傅平青 刘頔 《环境科学学报》 北大核心 2026年第1期239-250,共12页
为研究四川盆地典型平原城市—成都市PM_(2.5)中糖类化合物的特征和来源,本研究于2022—2023年共采集了5个季节昼夜PM_(2.5)样品,利用气相色谱-质谱联用(GC-MS)检测了样品中的14种糖类化合物,分析了这些物质的浓度水平、季节变化、昼夜... 为研究四川盆地典型平原城市—成都市PM_(2.5)中糖类化合物的特征和来源,本研究于2022—2023年共采集了5个季节昼夜PM_(2.5)样品,利用气相色谱-质谱联用(GC-MS)检测了样品中的14种糖类化合物,分析了这些物质的浓度水平、季节变化、昼夜变化及来源.研究结果发现:(1)总糖类浓度呈现2022年冬季((909±324)ng·m^(-3))>2023年冬季((602±310)ng·m^(-3))>秋季((181±93.1)ng·m^(-3))>春季((165±84.2)ng·m^(-3))>夏季((62.4±20.8)ng·m^(-3))的特征,且白天平均浓度((352±369)ng·m^(-3))低于夜间((401±418)ng·m^(-3)).(2)秋冬季糖类以脱水糖为主,占比约80%,而春夏季初级糖和糖醇占比更高,约60%.(3)2023年成都“大运会”管控期间糖类物质浓度增加,增幅比例从高到低依次为糖醇>初级糖>脱水糖.(4)正定矩阵因子分解模型(PMF)解析结果表明,糖类物质冬季主要来自生物质燃烧源(分别为45.1%和54.5%),春季和夏季主要来自花粉和真菌孢子混合源(分别为65.4%和46.9%),秋季主要来自扬尘源(37.0%). 展开更多
关键词 PM_(2.5) 糖类 来源解析 大运会
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土地演变对沈阳地区PM_(2.5)时空分布影响分析
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作者 林晔 安欣 +1 位作者 袁敬诚 袁菁 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期117-124,共8页
分析由土地演变引起的PM_(2.5)时空分布特性及影响规律,为城市与大气环境协调发展提供科学参考。以2000、2010、2020年为研究时间点,结合ArcMap和Fragstats软件计算土地利用转移矩阵与景观格局指数,解析沈阳市土地演变形态;探讨PM_(2.5... 分析由土地演变引起的PM_(2.5)时空分布特性及影响规律,为城市与大气环境协调发展提供科学参考。以2000、2010、2020年为研究时间点,结合ArcMap和Fragstats软件计算土地利用转移矩阵与景观格局指数,解析沈阳市土地演变形态;探讨PM_(2.5)浓度分布情况以及空间聚集性,分析PM_(2.5)浓度与景观格局指数之间的相关性。PM_(2.5)浓度在时间分布上表现为先上升后下降;在空间分布上存在显著的“东-西”差异;研究区东部主要为PM_(2.5)浓度分布低值区,而PM_(2.5)热点区域分布在西部。林地、草地与PM_(2.5)浓度之间负相关性显著;耕地和人造地表上的PM_(2.5)污染程度受人类活动影响大;研究区水域环境的破碎度及异质性为PM_(2.5)的消散提供较好的条件。 展开更多
关键词 PM_(2.5) 土地利用 景观格局指数 热点分析
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2019—2021年秦皇岛市冬季PM_(2.5)传输规律研究
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作者 张翔 刘亚非 +8 位作者 刘新罡 赵江伟 王建国 强杰 王鹏 安清贤 张强 王津 侯冬利 《河北师范大学学报(自然科学版)》 2026年第1期88-95,共8页
根据2019—2021年秦皇岛市空气质量监测数据,计算了秦皇岛市冬季气流后向轨迹、PM_(2.5)潜在污染来源和潜在源区.结果表明,2019—2021年PM_(2.5)年平均质量浓度分别为41、34、34μg/m^(3);秦皇岛市冬季以PM_(2.5)为首要污染物的天数为32... 根据2019—2021年秦皇岛市空气质量监测数据,计算了秦皇岛市冬季气流后向轨迹、PM_(2.5)潜在污染来源和潜在源区.结果表明,2019—2021年PM_(2.5)年平均质量浓度分别为41、34、34μg/m^(3);秦皇岛市冬季以PM_(2.5)为首要污染物的天数为32~36 d,该时段是秦皇岛市PM_(2.5)防控的关键时段.冬季污染物传输以西北方向长距离路径为主,西南方向短距离传输气团对PM_(2.5)质量浓度影响显著;静稳天气下,本地污染物累积是PM_(2.5)污染的重要成因之一.PSCF和CWT分析结果较为一致,污染潜在源区主要分布在河北省东南部、山东省中北部以及两省的交界区域,表明冬季PM_(2.5)质量浓度除受本地排放影响外,还受周边区域传输影响,需要加强对西南方向唐山、天津、滨州等市短距离气团传输的预警预报,同时建立区域联防联控机制. 展开更多
关键词 PM_(2.5) 后向轨迹 潜在源区
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成都大运会大气污染管控政策对PM_(2.5)理化特征及来源的影响
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作者 彭小雪 龙宇涵 +5 位作者 刘思雨 姚逊哲 傅心怡 何仁江 史凯 张军科 《环境科学学报》 北大核心 2026年第1期228-238,共11页
为评估成都大运会期间大气污染管控政策减排效果及其对PM_(2.5)理化特征和来源的影响,于2023年夏季对成都大气PM_(2.5)进行了连续采样与分析.根据管控政策实施节点,整个观测时段可分为管控前(7月8日—21日)、常规管控期P1(7月22日—25日... 为评估成都大运会期间大气污染管控政策减排效果及其对PM_(2.5)理化特征和来源的影响,于2023年夏季对成都大气PM_(2.5)进行了连续采样与分析.根据管控政策实施节点,整个观测时段可分为管控前(7月8日—21日)、常规管控期P1(7月22日—25日和7月30日—8月10日)、加强管控期P2(7月26日—29日)和管控结束(8月11日—26日).结果表明,管控政策的实施对于各类污染物减排效果明显.相比管控前,PM_(2.5)、NO_(2)和O_(3)浓度在P2阶段分别下降了56.2%、42.6%和34.9%;同时,POC/OC比值从管控前的0.6降至P2阶段的0.3,而SOC/OC比值则从0.4升至0.7,一次源减排效果显著.水溶性无机离子中,相比管控前,P2阶段SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-)、NH_(4)^(+)浓度分别下降了59.9%、66.2%和60.2%.管控结束后各组分浓度反弹明显.PM_(2.5)主要来源包括移动源(40.6%)、扬尘源(16.7%)、二次硫酸盐与生物质燃烧复合源(23.1%)、二次硝酸盐源(13.3%)及燃煤源(6.3%).受各阶段不同源管控强度的变化,各源的相对贡献呈现出了差异化的变化特征.其中,移动源在P1阶段最高,为47.9%;扬尘源和二次硫酸盐与生物质燃烧复合源在P2阶段最高,分别为22.1%和26.0%;二次硝酸盐和燃煤源贡献则因管控结束后相关排放行业的快速恢复生产而在管控结束后达到最高,分别为16.7%和8.7%.管控前PM_(2.5)潜在源高值区广泛分布于成都以东和川渝交界地区,管控期间潜在源区范围及贡献强度减弱,但管控结束后出现反弹. 展开更多
关键词 成都大运会 PM_(2.5) 化学组成 污染管控 来源解析
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太原市冬夏两季PM_(2.5)污染区域传输特征、来源解析及健康风险评估
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作者 冯畅 成宏 +4 位作者 王晟春 邵纪元 王艺文 鄢思怡 张昕 《环境科学学报》 北大核心 2026年第1期217-227,共11页
为探究太原市冬夏两季大气污染区域传输特性和来源贡献,本研究于2022年6月和12月对太原市大气细颗粒物(PM_(2.5))进行连续采集,分析其中水溶性离子和金属元素,通过EPA PMF5.0对PM_(2.5)进行来源解析,结合健康风险评估模型量化了其重金... 为探究太原市冬夏两季大气污染区域传输特性和来源贡献,本研究于2022年6月和12月对太原市大气细颗粒物(PM_(2.5))进行连续采集,分析其中水溶性离子和金属元素,通过EPA PMF5.0对PM_(2.5)进行来源解析,结合健康风险评估模型量化了其重金属暴露风险,并运用HYSPLIT后向轨迹模型分析了PM_(2.5)气团的传输路径及潜在污染源.结果表明:太原市夏季受东南亚季风气候影响,气团呈现出以东南和西北方向为主导的双向传输特征,加权潜在源贡献函数(WPSCF)值介于0.6~0.8之间,加权浓度权重轨迹函数(WCWT)值超过55μg·m^(-3);冬季受西伯利亚-蒙古高压系统控制,气团以西北方向单主导传输为主,WPSCF值介于0.7~1.0之间,WCWT值超过60μg·m^(-3).源解析结果表明,太原市PM_(2.5)污染的主要来源为二次污染源(45%)、生物质燃烧源(20.7%)、扬尘源(15.2%)、燃煤源(12.3%)和交通源(6.8%)5类.健康风险评估显示,冬夏两季均不存在明显的非致癌风险,但冬季的风险值普遍高于夏季,儿童的暴露风险普遍高于成人,3种暴露途径中经口摄入为最主要暴露途径,其中,Pb和Cr的贡献程度相对较大.本研究揭示了太原市PM_(2.5)污染的跨区域传输特性、季节差异及本地源排放规律,为污染防治和差异化管控提供了科学依据. 展开更多
关键词 太原市 PM_(2.5) 后向轨迹 来源解析 健康风险评估
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京津冀水泥行业PM_(2.5)技术减排及健康影响评价
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作者 宗文婧 杨须艳 +1 位作者 张笛 张岳玲 《中国环境科学》 北大核心 2026年第1期568-578,共11页
以京津冀地区68家全流程水泥企业2020年度排放清单为基础,结合37项减排技术构建三种实施情景,选取CALPUFF模型、IER和GEMM两种暴露风险模型以及三种经济评估手段(生命统计价值法(VSL)、年龄调整生命统计价值法(A_VSL)、修正劳动力资本... 以京津冀地区68家全流程水泥企业2020年度排放清单为基础,结合37项减排技术构建三种实施情景,选取CALPUFF模型、IER和GEMM两种暴露风险模型以及三种经济评估手段(生命统计价值法(VSL)、年龄调整生命统计价值法(A_VSL)、修正劳动力资本损失法(AHC)),针对京津冀地区水泥行业PM_(2.5)排放进行了减排潜力、浓度响应及健康影响评价.结果表明,技术减排情景S1和S2的PM_(2.5)一次污染物技术减排量及浓度下降幅度分别达2.17‰~5.50‰与3.20%~12.10%.三种情景下京津冀三地IER可避免早逝人数约占GEMM可避免早逝人数60%,各市S1和S2的可避免早逝人数分别约占S0可避免早逝人数4%~5%和9%~10%.寿命延长年的主要受益群体集中在65+和70+年龄组,石家庄、保定和唐山三市的寿命延长年总量约占全省的57%.S1的可避免经济损失约为S2的50%,仅为水泥行业实现“零排放”为理想情景(S0)的约5%.VSL方法估值最大,A_VSL次之,AHC最低.GEMM结果为例,三情景下三地可避免经济损失北京最大,除VSL、AHC方法的S0河北反超北京(44.89亿元vs 38.73亿元,0.36亿元vs 0.34亿元). 展开更多
关键词 京津冀 水泥行业 PM_(2.5) 技术减排 健康影响评价
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新乡大学城采暖季PM_(2.5)中化学元素污染特征解析及健康风险评估
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作者 许洁 高珊珊 张丰泉 《公共卫生与预防医学》 2026年第1期29-33,共5页
目的为了研究新乡大学城采暖季大气PM_(2.5)污染状况,分析PM_(2.5)中10种元素的含量,评估其健康风险,为后续大学城环境治理提供数据支持。方法在供暖期间,于新乡市大学城中部和东南部用大流量粉尘采样器收集PM_(2.5)并计算其浓度;将收集... 目的为了研究新乡大学城采暖季大气PM_(2.5)污染状况,分析PM_(2.5)中10种元素的含量,评估其健康风险,为后续大学城环境治理提供数据支持。方法在供暖期间,于新乡市大学城中部和东南部用大流量粉尘采样器收集PM_(2.5)并计算其浓度;将收集的PM_(2.5)消化后,用ICP-MS检测PM_(2.5)中的10种元素的含量;用富集因子分析法分析PM_(2.5)的来源;采用潜在生存危害指数法和健康风险评价法对PM_(2.5)的生态风险和健康风险进行评价。结果PM_(2.5)中Al、Mg、Mn、Cr、Zn、Se、Cu、Pb、Cd和As的含量分别为165.59、203.37、7.75、328.93、133.61、8.24、30.82、7.09、2.77和9.15 ng/m^(3)。Cr、Pb和As平均含量均超过其空气环境目标值。Pb、Cu、As、Zn、Cd、Cr、Se富集因子>10,它们的来源受人为因素影响较大。PM_(2.5)对环境的潜在生态风险为352.42,为强生态危害因素。PM_(2.5)对人群无非致癌性风险,但有致癌性风险,而且对成人的致癌性风险高于儿童。结论新乡大学城采暖季PM_(2.5)可能对大学城区域环境和人群有短期的潜在健康风险。空气质量不良时,建议减少室外活动的同时做好个人防护,以降低其对大学城区域内人群的潜在健康风险。 展开更多
关键词 PM_(2.5) 大学城 富集因子 潜在生态风险 健康风险
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Oxidative potential of PM_(2.5) in Guangzhou,Southern China:Source apportionment and association with airborne bacteria
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作者 Yuxin Huang Senchao Lai +7 位作者 Baoling Liang Jinpu Zhang Chenglei Pei Dachi Hong Xiaoluan Lin Zhaokang Ruan Leitao Sun Yingyi Zhang 《Journal of Environmental Sciences》 2026年第1期64-72,共9页
Oxidative potential(OP)can be used as an indicator of the health risks of particulate matter in the air.To study the variation and sources of OP,we conducted an observation of PM_(2.5) in a megacity in southern China ... Oxidative potential(OP)can be used as an indicator of the health risks of particulate matter in the air.To study the variation and sources of OP,we conducted an observation of PM_(2.5) in a megacity in southern China in winter and spring of 2021.The results show that the average concentration of PM_(2.5) decreased by 47%from winter to spring,while volume-normalized and mass-normalized OP(i.e.,OP_(v) and OP_(m))increased by 6%and 69%,respectively.It suggests that the decline of PM_(2.5) may not necessarily decrease the health risks and the intrinsic toxicity of PM_(2.5).Variations of OP_(v) and OP_(m) among different periods were related to the different source contributions and environmental conditions.The positive matrix factorization model was used to identify the major sources of OP_(v).OP_(v) was mainly contributed by biomass burning/industrial emissions(29%),soil/road dust(20%),secondary sulfate(14%),and coal combustion(13%)in winter.Different major sources were resolved to be secondary sulfate(36%),biological sources(21%),and marine vessels(20%)in spring,presenting the substantial contribution of biological sources.The analysis shows strong associations between OP_(v) and both live and dead bacteria,further confirming the important contribution of bioaerosols to the enhancement of OP.This study highlights the importance of understanding OP in ambient PM_(2.5) in terms of public health impact and provides a new insight into the biological contribution to OP. 展开更多
关键词 Oxidative potential PM_(2.5) Source apportionment Positive matrix factorization Airborne bacteria
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Global health risk attributable to PM_(2.5) pollution in relation to wealth inequality
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作者 Lulu Lian Jianping Huang +5 位作者 Siyu Chen Jianmin Ma Xinbo Lian Lihui Zhang Shikang Du Dan Zhao 《Journal of Environmental Sciences》 2026年第1期471-479,共9页
Ambient fine particulate matter(PM_(2.5))pollution causes the largest environmental health risk globally,yet ex-posure levels and the resulting health risks vary across countries with different income levels.Global we... Ambient fine particulate matter(PM_(2.5))pollution causes the largest environmental health risk globally,yet ex-posure levels and the resulting health risks vary across countries with different income levels.Global wealth inequality has intensified in recent years,yet the relationship between wealth inequality and health risks related to PM_(2.5) pollution remains poorly understood.In this study,we evaluated the global mortality and health cost at-tributable to PM_(2.5) exposure from 2017 to 2021,and analyzed the relationship between wealth inequality,PM_(2.5) pollution,and the associated health risks across regions with varying economic levels.We found a consistent decline in mortalities and health costs attributable to PM_(2.5) exposure from 2017 to 2020,followed by a rebound after 2020,driven primarily by the resurgence of PM_(2.5) concentrations and a deceleration in the reduction of baseline mortality rates.We also found that the average PM_(2.5) concentration and associated risks decrease as domestic wealth inequality decreases and national income level increases.However,regions with extremely high levels of wealth inequality consistently show lower national average PM_(2.5) concentrations and health risks.These findings highlight the need to consider healthcare security during emergencies,as well as policy fairness across economic regions,in the formulation of global PM_(2.5) pollution control measures to promote sustainable,more equitable economic growth and coordinated air pollution management. 展开更多
关键词 PM_(2.5)pollution MORTALITY Health cost Wealth inequality
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Unveiling the origins of Northern Thailand’s haze:comprehensive chemical characterization and source apportionment of PM_(2.5) using targeted molecular markers
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作者 Supattarachai Saksakulkrai Somporn Chantara +2 位作者 Pavidarin Kraisitnitikul Deepchandra Srivastava Zongbo Shi 《Journal of Environmental Sciences》 2026年第1期635-648,共14页
Annual haze in Northern Thailand has become increasingly severe,impacting health and the environment.How-ever,the sources of the haze remain poorly quantified due to limited observational data on aerosol molecular tra... Annual haze in Northern Thailand has become increasingly severe,impacting health and the environment.How-ever,the sources of the haze remain poorly quantified due to limited observational data on aerosol molecular tracers.This study comprehensively investigates chemical composition of PM_(2.5),including both inorganic and organic compounds throughout haze and post-haze periods in 2019 at a rural site of Northern Thailand.Average PM_(2.5) concentrations during haze and post-haze period were 87±36 and 21±11μg/m^(3),respectively.Organic matter was the dominant contributor in PM_(2.5) mass,followed by water soluble inorganic ions and mineral dust.Molecular markers,including levoglucosan,dehydroabietic acid,and 4-nitrocatechol,and ions(Cl^(-),and K^(+)),were used to characterize low haze(PM_(2.5)<100μg/m^(3))and episodic haze(PM_(2.5)>100μg/m^(3)).Low haze is associated with local aerosols from agricultural waste burning,while episodic haze is linked to aged aerosols from mixed agricultural waste,softwood,and hardwood burning.Source apportionment incorporating these molecular markers in receptor modelling(Positive matrix factorization),identified three distinct biomass burning sources:mixed,local,and aged biomass burnings,contributing 31,19 and 13%of PM_(2.5) during haze period.During post-haze period,contributions shifted,with local biomass burning(32%)comparable to secondary sulfate(34%)and mixed dust and traffic sources(26%).These findings demonstrate that both regional and local sources con-tribute to severe haze,highlighting the need for integrated policies for cross-border cooperation as well as stricter regulations to reduce biomass burning in Northern Thailand and Southeast Asia. 展开更多
关键词 Chiang Mai Smoke haze Biomass burning PM_(2.5) Source apportionment Positive matric factorization
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巴彦淖尔市PM_(2.5)、PM_(10)和O_(3)污染时空分布特征和输送路径分析
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作者 周琳 井瑾 +5 位作者 赵丹娅 毛剑钧 马燕 贾国庆 韦胜男 赵玲 《环境科学研究》 北大核心 2026年第1期71-82,共12页
作为华北与西北生态过渡带的典型农业城市,巴彦淖尔市的污染特征反映了同类区域的共性规律。为探明巴彦淖尔市大气污染成因,基于2020年多源监测数据,结合HYSPLIT模型、后向轨迹聚类及潜在源贡献分析,系统解析了巴彦淖尔市PM_(10)、PM_(2... 作为华北与西北生态过渡带的典型农业城市,巴彦淖尔市的污染特征反映了同类区域的共性规律。为探明巴彦淖尔市大气污染成因,基于2020年多源监测数据,结合HYSPLIT模型、后向轨迹聚类及潜在源贡献分析,系统解析了巴彦淖尔市PM_(10)、PM_(2.5)、O等污染物的时空分布特征、气象耦合机制及区域传输路径。结果表明:①作为干旱半干旱区生态过渡带的典型城市,巴彦淖尔市受沙尘输入与本地排放叠加影响,污染物季节性差异显著,且首要污染物类型随季节性交替变化。巴彦淖尔市冬季PM_(2.5)为首要污染物,春季、秋季PM_(10)为首要污染物,夏季O_(3)为首要污染物,空气质量具有季节性变化特征。②污染物周期规律明显,PM_(10)、PM_(2.5)、NO_(2)、CO浓度呈农业城市特有的周末效应,而O_(3)浓度受太阳辐射等气象因子主导,无显著周期差异,且与NO_(2)浓度呈此消彼长的光化学耦合特征。③气象因子与污染物浓度相关性呈显著的季节性差异,春季PM_(10)浓度与风速呈正相关(p<0.05),主要由沙尘天气过程驱动;夏季O_(3)浓度与气温呈正相关(p<0.05),与相对湿度呈负相关(p<0.05),反映光化学反应的主导作用;秋季、冬季PM_(2.5)浓度与相对湿度呈正相关(p<0.05),与温度呈负相关(p<0.05),反映不利气象条件与区域传输共同影响污染物累积。④传输路径分析显示,春季以蒙古国中部长距离沙尘传输为主,夏季以乌海市一银川市工业带O_(3)前体物中程输送为主,冬季以巴丹吉林沙漠、乌兰布和沙漠短距离“沙尘-燃煤”复合传输为主。研究显示,巴彦淖尔市2020年PM_(2.5)、PM_(10)、O_(3)污染物浓度存在显著季节性差异,受季节性变化的气象因子影响显著,且传输路径具有区域特殊性,黄河河套地形是连接西北干旱区与华北平原污染传输的共性地理特征,该特征进一步加剧了污染物南北向汇聚。 展开更多
关键词 PM2 PM_(10) O_(3) 季节性变化 区域传输 后向轨迹聚类
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夏秋季节石家庄南郊大气颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)中微塑料的赋存特征 被引量:1
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作者 李双江 周建文 +4 位作者 叶彤 程天伟 杨窈 崔建升 王立新 《环境科学学报》 北大核心 2025年第3期13-22,共10页
微塑料作为典型的新污染物广泛存在于大气、水体和土壤环境介质中,会对人体健康构成潜在威胁.其中,呼吸道吸入是人类接触微塑料的主要途径之一,目前对大气中微塑料的研究多集中在大气沉降物,而较少关注可吸入颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)中... 微塑料作为典型的新污染物广泛存在于大气、水体和土壤环境介质中,会对人体健康构成潜在威胁.其中,呼吸道吸入是人类接触微塑料的主要途径之一,目前对大气中微塑料的研究多集中在大气沉降物,而较少关注可吸入颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)中微塑料的季节分布特征.本研究以石家庄南郊为例,探究了夏、秋季节大气PM_(2.5)和PM_(10)中微塑料形状、尺寸、丰度和种类的区别以及微塑料丰度与气象条件之间的关系.结果表明:①夏、秋季节石家庄南郊颗粒物样品中微塑料普遍存在,微塑料多为碎片状(90.2%~94.34%),少部分呈纤维状(5.7%~9.8%);②夏季和秋季PM_(2.5)中微塑料的丰度范围分别为2.62~10.21 N·m^(-3)和4.04~10.05 N·m^(-3),PM_(10)中微塑料的丰度范围分别为3.54~13.07 N·m^(-3)和4.37~13.25 N·m^(-3).相对于夏季,秋季PM_(2.5)和PM_(10)样品中的微塑料丰度分别显著提高了6.06%和14.98%;③夏、秋季节共鉴定出6种微塑料,分别为聚碳酸酯(PC)、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物(ABS)、聚丙烯(PP)、聚乙烯(PE)、聚苯乙烯(PS)和聚氯乙烯(PVC);④微塑料丰度与PM_(2.5)、PM_(10)浓度之间存在显著的正相关关系,与温度和风级之间呈显著的负相关性.本研究可为PM_(2.5)和PM_(10)作为微塑料载体提供数据支撑,同时也为石家庄大气中微塑料暴露健康风险研究提供参考. 展开更多
关键词 微塑料 PM_(2.5) PM_(10) 季节变化 赋存特征 石家庄
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基于CatBoost-SHAP-MCM模型的关中地区PM_(2.5)浓度的气象影响因素研究 被引量:1
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作者 苏佳 聂达文 +3 位作者 李晓萌 张新生 宋金昭 董明放 《环境科学研究》 北大核心 2025年第4期787-797,共11页
为研究关中地区PM_(2.5)浓度变化及其复杂因素间的非线性关系,基于2020年1月−2023年12月的气象数据,从年、季和月不同时间尺度深入分析关中地区PM_(2.5)的空间分异特征;采用最大信息系数分析关中地区PM_(2.5)与其他大气污染物的关系,同... 为研究关中地区PM_(2.5)浓度变化及其复杂因素间的非线性关系,基于2020年1月−2023年12月的气象数据,从年、季和月不同时间尺度深入分析关中地区PM_(2.5)的空间分异特征;采用最大信息系数分析关中地区PM_(2.5)与其他大气污染物的关系,同时利用CatBoost-SHAP-MCM模型识别PM_(2.5)浓度的关键气象影响因素。结果表明:①关中地区PM_(2.5)浓度呈明显的空间分布和季节变异性。年际PM_(2.5)浓度在2021年最低,为42.93μg/m^(3),在2022年最高,达49.09μg/m^(3)。季度和月际变化较为相似,均呈冬季高、夏季低的特征,冬季污染最严重,PM_(2.5)浓度达84.35μg/m^(3),夏季最轻,为21.42μg/m^(3)。西安市、咸阳市和渭南市为高污染城市,铜川市和宝鸡市为低污染城市。②PM_(2.5)浓度与PM10浓度的相关性最高,与CO浓度、SO2浓度相关性均较低。③露点温度、气温、海平面气压、降水量和地面气压为关键气象影响因素,其在各城市表现出显著的影响作用,对关中地区整体和各城市的影响基本保持一致。④在低露点温度、低气温以及低露点温度、高海平面气压和高地面气压等特定因素组合下,其对PM_(2.5)浓度的影响更为显著。研究显示,关中地区PM_(2.5)浓度具有明显的空间分异特征和季节性变化特征,且与露点温度、气温、海平面气压、降水量和地面气压等气象因素密切相关,在特定气象组合条件下PM_(2.5)浓度波动更为显著。 展开更多
关键词 关中地区 PM_(2.5) 影响因素 CatBoost-SHAP-MCM模型
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中国城市群PM_(2.5)人口暴露风险时空格局及其驱动机制 被引量:1
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作者 张军 刘磊玉 +1 位作者 张腾飞 耿雅妮 《环境科学》 北大核心 2025年第8期5000-5012,共13页
当前中国城市群是PM_(2.5)人口暴露高风险高聚集地,为开展“一城一策”的大气污染治理战略,基于2000~2021年PM_(2.5)遥感反演数据,利用人口暴露风险模型和空间自相关方法,分析中国城市群PM_(2.5)人口暴露风险时空演变特征,以平均气温、... 当前中国城市群是PM_(2.5)人口暴露高风险高聚集地,为开展“一城一策”的大气污染治理战略,基于2000~2021年PM_(2.5)遥感反演数据,利用人口暴露风险模型和空间自相关方法,分析中国城市群PM_(2.5)人口暴露风险时空演变特征,以平均气温、年降水量和环境规制等8种影响因子为自变量,结合地理探测器和时空地理加权回归模型对中国城市群PM_(2.5)人口暴露风险驱动机制进行时空分异探究.结果表明:(1)2000~2021年,中国城市群PM_(2.5)人口暴露风险时序变化幅度较小.(2)2000~2021年,中国城市群PM_(2.5)人口暴露风险空间变化显著,PM_(2.5)人口暴露高风险区集中在京津冀城市群、长三角城市群和山西中部城市群等,且中国城市群PM_(2.5)人口暴露风险在空间上呈现出显著的正相关,空间集聚特征明显.(3)人口密度较低的城市群暴露风险受年降水量和年均气温因子影响较大,人口密度较高的城市群受人口密度和环境规制因子影响较大.工业产业结构和人口密度因子对中国城市群PM_(2.5)人口暴露风险起正向增强作用.能源消耗和环境规制因子起负向抑制作用.年均风速及年降水量因子主要对天山北坡城市群人口暴露风险起正向增强作用,对其余城市群起负向抑制作用.年均气温及植被覆盖度因子与中国东南部城市群人口暴露风险主要呈负相关关系,与北部城市群呈正相关关系.研究结果可为中国城市群大气环境管理和污染防控提供科学依据. 展开更多
关键词 PM_(2.5)人口暴露风险 时空演变 影响因素 地理探测器 时空地理加权回归(GTWR)模型
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融合二次分解的深度学习模型在PM_(2.5)浓度预测中的应用 被引量:2
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作者 江雨燕 黄体臣 +1 位作者 甘如美江 王付宇 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期296-309,共14页
针对PM_(2.5)质量浓度时间序列呈非线性难以预测的特征,为了进一步提高PM_(2.5)质量浓度预测精确度,研究通过“分而治之”先分解再预测的思想,提出一种融合二次分解的PM_(2.5)质量浓度混合预测模型(Complete Ensemble Empirical Mode De... 针对PM_(2.5)质量浓度时间序列呈非线性难以预测的特征,为了进一步提高PM_(2.5)质量浓度预测精确度,研究通过“分而治之”先分解再预测的思想,提出一种融合二次分解的PM_(2.5)质量浓度混合预测模型(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise-Variational Mode Decomposition-Temporal Convolutional Network-Bi-directional Long Short-Term Memory,CEEMDAN-VMD-TCN-BiLSTM)。该模型先由递归特征消除(Recursive Feature Elimination,RFE)进行特征筛选,随后使用自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)将2013—2016年北京市PM_(2.5)质量浓度序列分解为一系列高低频模态分量并计算各分量样本熵,将样本熵由K-means聚类整合为新的分量,再由变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)方法进行二次分解。最后,将所有分量先经时间卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)进行特征提取,并通过双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)预测,叠加各分量预测值即为最终预测结果。消融试验结果显示,该模型相比于单次CEEMDAN分解模型均方根误差E_(MAPE)降低19.312%,绝对误差E_(MAE)降低34.423%,百分比误差E_(MAPE)与希尔不等系数E_(TIC)分别减少40.465百分点和59.794%。由此可见,研究在引入VMD构成二次分解模型相比于单次分解模型的预测误差更小,精度更高,可为决策者在PM_(2.5)质量浓度预测与治理等工作提供一定参考。 展开更多
关键词 环境工程学 PM_(2.5)质量浓度预测 自适应噪声的完备经验模态分解 变分模态分解 时间卷积网络 双向长短期记忆网络
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临沧市城区大气PM_(2.5)组分特征及受境外生物质燃烧传输的影响 被引量:1
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作者 史建武 吴小彤 +5 位作者 韩新宇 赵平伟 赵安楠 王剑敏 杨晓曦 谢海涛 《环境化学》 北大核心 2025年第2期592-604,共13页
为研究我国西南边境城市大气细颗粒物(PM_(2.5))的理化特征、污染来源,识别境外生物质燃烧传输的贡献,于2022年2—5月在云南省临沧市主城区4个采样点进行PM_(2.5)观测研究,分析了PM_(2.5)中的无机元素、水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(... 为研究我国西南边境城市大气细颗粒物(PM_(2.5))的理化特征、污染来源,识别境外生物质燃烧传输的贡献,于2022年2—5月在云南省临沧市主城区4个采样点进行PM_(2.5)观测研究,分析了PM_(2.5)中的无机元素、水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(EC),并采用正定矩阵因子分解(PMF)模型、气团后向轨迹(HYSPLIT)模型、潜在源贡献函数(PSCF)模型和浓度权重轨迹函数(CWT)模型识别春季临沧市PM_(2.5)的来源和传输途径.采样期间PM_(2.5)的日均浓度为(47.14±16.48)μg·m^(−3),城市采样点(LCHJ、LCYD和LCQX)的PM_(2.5)日均质量浓度是背景采样点(WLS)的2.22倍.PMF解析出7个主要来源:生物质燃烧(24.8%)>二次硫酸盐(17.7%)>二次硝酸盐(17.4%)>交通排放(12.0%)>工艺过程(11.9%)>扬尘(10.9%)>工业燃煤(5.3%),生物质燃烧是临沧市春季细颗粒物最主要的来源.PSCF模型结果表明,缅甸东部(北纬22°30′—25°24′,东经96°00′—98°51′)是研究期间临沧市PM_(2.5)最大的潜在来源区域.该区域日均火点数与PM_(2.5)及OC、K^(+)等生物质燃烧指标具有较好的相关性,说明境外生物质燃烧烟羽的远距离输送影响了临沧市PM_(2.5)的浓度水平. 展开更多
关键词 PM_(2.5) 生物质燃烧 潜在源分析 边境城市 远距离传输
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基于SARIMA-SVM模型的季节性PM_(2.5)浓度预测 被引量:1
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作者 宋英华 徐亚安 张远进 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期51-59,共9页
空气污染是城市环境治理的主要问题之一,而PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。针对传统时间序列预测模型对PM_(2.5)浓度预测缺少季节性因素分析,预测精度不够高的问题,提出一种基于机器学习的季节性差分自回归滑动平均-支持向量机(SARI... 空气污染是城市环境治理的主要问题之一,而PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。针对传统时间序列预测模型对PM_(2.5)浓度预测缺少季节性因素分析,预测精度不够高的问题,提出一种基于机器学习的季节性差分自回归滑动平均-支持向量机(SARIMA-SVM)融合模型。该融合模型为串联型融合模型,将数据拆分为线性部分与非线性部分。SARIMA模型在差分自回归滑动平均(ARIMA)模型的基础上增加了季节性因素提取参数,能有效分析PM_(2.5)浓度数据的季节性规律变化趋势,较好地预测数据未来的线性变化趋势。结合SVM模型对预测数据的残差序列进行优化,利用滑动步长预测法确定残差序列的最优预测步长,通过网格搜索确定最优模型参数,实现对PM_(2.5)浓度数据的长期预测,同时提高整体预测精度。通过对武汉市近5年的PM_(2.5)浓度监测数据进行分析,结果表明该融合模型的预测准确率相较于单一模型有很大提升,在相同的实验环境下比单一的ARIMA、Auto ARIMA、SARIMA模型分别提升了99%、99%、98%,稳定性也更好,为PM_(2.5)浓度预测研究提供了新的思路。 展开更多
关键词 季节性差分自回归滑动平均 支持向量机 融合模型 PM_(2.5)浓度 季节性预测
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