陈 玄
(苏州高新区(虎丘区)环境监测站 江苏苏州 215129)
空气污染是全球各个国家环境治理工作的主要内容之一,采用何种指标来评价空气污染程度,检测空气质量也是当前环境保护和监测人员的工作难题。其中,衡量空气污染程度最常用的指标是空气污染指数,空气污染指数在衡量空气质量上具有较高的准确度。本文着重分析了空气污染指数在环境监测领域的应用,并提出了环境监测工作策略。
空气污染指数,AQI,是一种评价空气质量的方法,利用相关仪器设备对空气中主要常见污染物浓度进行检测,并将检测数值对照污染程度分级表,确定污染等级。我国空气污染指数主要测定指标包括有机挥发性物质、总悬浮颗粒物、烟尘、可吸入悬浮颗粒物(浮尘)、二氧化硫、二氧化氮、臭氧、一氧化碳等。空气污染指数与分级标准对照表如表1所示。
表1 空气污染指数与分级标准对照表
在环境监测领域,空气质量通常是借助于多种检测手段来测定大气主要污染物的含量及浓度,并追踪和推测污染物可能会扩散的区域以及影响范围,为环境治理和保护工作提供数据支撑。
人们的日常生活离不开空气环境,空气环境质量也是人们关注的热点问题。在日常生活中,人们不仅要注意天气的变化,而且越来越关注空气质量,污染指数小时人们可以正常出行;而污染指数大时,人们可以佩戴3M口罩、防雾霾口罩等设施出行。
在对空气污染指数进行井型分析时,最常见的统计方法为聚类分析和小波分析两种形式。其中,聚类分析是基于事物自身特性来制定针对性的多元统计分类方法,其主要作用是可以确定最为接近事物真实情况的统计量,进而建立统计分类方法,最终提出分类标准和主要依据,聚类分析方法也是当前环境监测机构在统计空气污染物中最常用的方法。小波分析法开发之初主要应用于信号和数据分析领域,后经环境领域专家经过实践研究后将其引入环境监测领域,对空气污染指数进行统计分析。小波分析法可以随意转换频域和时域,在空气污染指数相关数据的分析处理问题上具有显著优势。大气中的总悬浮颗粒物、烟尘、可吸入悬浮颗粒物(浮尘)、二氧化硫、二氧化氮、臭氧、一氧化碳等主要污染物的存在都具有一定的季节分布特征和时间局限性,空气污染指数可以反映某个区域内某一时间点位置污染物浓度,小波分析法分析效率和准确度较高。与傅里叶分析方法相比,小波分析法也可以得心应手地分析污染尺度。从空气污染指数相关资料和数据来看,一年内空气质量变化规律可以通过低频信号反映出来,且空气污染物每年变化规律的清晰程度也可以从时间分辨率上反映出来,时间分辨率越低,变化规律越明显。
加大烟尘、灰尘、硫氧化物、氮氧化物、悬浮颗粒物质、一氧化碳等大气污染物的监测力度,同时还要监测空气污染源,争取从源头上降低空气污染程度。此外,空气环境质量和污染物指数监测机构要详细分析污染物种类、浓度以及扩散趋势,做到随时随地监控,保证监测设备处于正常运行状态,以降低数据误差。
各级环境监测机构人员要积极学习先进的监测方法,提高环境监测能力和水平,为环保部门和人民群众提供科学、准确的数据。对于环境监测工作来说,准确度最高、操作最为便捷的设备和技术是传感器和传感技术,不仅可以实现监测工作的连续性,还可以提高空气污染指数数据处理效率,为环境部门的政策决断提供数据支持。
国家及地方环境保护部门要规范环境监测工作内容,相关负责人员要时刻秉持严谨、科学的工作态度来提高空气污染指数监测数据的准确度。
工业化进程的不断加剧给环境保护工作带来了极其恶劣的影响,作为环境保护的基础内容,环境监测工作势在必行。空气污染指数在评价空气质量问题上具有十分重要的现实意义,未来环境领域相关人员应致力于如何提升空气污染指数测定结果,以保证其可以为环境治理工作提供数据支持。