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为探索PM2.5的分布规律及其影响因素,对2013年西安市13个监测站点的全年ρ(PM2.5)数据进行了统计与整理.分析了ρ(PM2.5)的时空分布,采用聚类分析、小波变换研究了ρ(PM2.5)的区域分布特征与年际变化及突变特征,并对相关因素进行了探讨.结果表明,西安市ρ(PM2.5)在时间分布上具有冬高夏低的特点,而在空间分布上则以市人民体育场和草滩监测点所在区域为ρ(PM2.5)高值中心;ρ(PM2.5)在空间上可分为3大类,纺织城监测点单独为1类,经开区与草滩监测点为2类,另外10个监测点为3类,聚类效果的相关系数为0.7994,显示聚类效果较好;在ρ(PM2.5)年际变化中,除了6月和7月以外,其他月份ρ(PM2.5)均值为147.29 μg/m3,日照时间短和静风是导致ρ(PM2.5)发生突变的主要气象因素. 相似文献
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结合我国目前面临的PM2.5污染严重问题,采用CMAQ 4.7.1模式模拟我国东部各省PM2.5浓度分布,并探索了其输送、沉降规律.结果表明:综合空气质量模式CMAQ模拟结果与观测结果较为一致,可以较好地模拟PM2.5质量浓度变化特征;我国东部PM2.5呈现明显的季节分布特征,且PM2.5质量浓度分布与污染源的位置分布有较好的对应,呈现由城市边缘向城市中心推移递增的趋势,区域性PM25高值中心可达120 μg/m3以上;湿沉降是细颗粒物的主要去除方式,且湿沉降量至少为干沉降量5倍以上;PM2.5夏季沉降通量最大,冬季最小,我国东部地区沉降通量高值中心可达30 mg/(m2·d)以上;模拟区域湿沉降量占总沉降量的91%以上,模拟计算区域的总沉降量为4.67×106 t/a,其中京津冀地区细颗粒物总沉降量为1.65 × 106 t/a. 相似文献
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《安全与环境学报》2016,(1)
针对"单一评价指标"难以准确揭示城市空气污染特征的问题,基于"空气质量浓度、人口暴露强度、人口加权浓度"3个指标,以长沙市为例,对比分析了各指标在城市PM2.5污染防控区划中的差异与优缺点。结果表明,研究区质量浓度指标区划下的暴露防控区呈梯度面分布,空间平滑效应明显。而顾及人口特征的人口暴露强度和人口加权浓度两个指标能够揭示污染防控区的空间微观差异,但前者受人口空间分布因素的影响过大,风险异常集聚效应"突出"。融入空气质量标准的人口加权浓度相对风险指标能够更准确地揭示长沙市人口PM2.5暴露风险空间变化规律。开展城市PM2.5污染防控多指标空间区划研究,有利于弥补单一指标评价结果的局限性及不确定性。 相似文献
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2011年秋冬季对于我国中东部地区是一个多雾的季节,仅北京雾霾天数就高达65天.大雾导致城市空气质量下降,在公众对大雾天气的持续关注过程中,一个原本陌生的词汇PM2.5进入了人们的视野.PM2.5是指空气动力学直径小于或等于2.5um的颗粒物.与TSP(总悬浮颗粒物,即空气动力学直径小于或等于100um的颗粒)、PM10(可吸入颗粒物)相比,PM2.5可直接进入肺泡并沉积,导致与心和肺的功能障碍有关的疾病(如心血管病),对人体健康构成较大危害. 相似文献
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主要研究中国大气颗粒物中多环芳烃污染状况,对多环芳烃的浓度水平、时间和空间分布、组成及在不同粒径颗粒物上的分布特征进行了综述.北方城市大气颗粒物中多环芳烃的浓度普遍高于南方城市.大气颗粒物中多环芳烃以4~6环为主,占多环芳烃总量的60%~ 80%.大多数多环芳烃分布于细粒子中,且多环芳烃在PM2.5中的分布占在PM1o中分布的70%以上.多环芳烃质量浓度有明显的季节变化特征,多数研究中多环芳烃浓度从高到低的季节变化规律为冬季、秋季、春季、夏季.不同功能区大气颗粒物中多环芳烃污染,城区高于郊区,交通区和工业区高于商业区、居住区和文化区. 相似文献
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本文利用空气质量模型比较北京市六个中心城区PM2.5区域人口相对暴露风险,探讨各区冬季与夏季暴露风险差异。使用CHIMERE中尺度空气质量模型模拟2017年1月与8月北京市东城区、西城区、朝阳区、海淀区、丰台区、石景山区每公里网格的PM2.5平均浓度,使用POI分配方法优化各个城区每公里网格人口数据,利用GIS软件拟合浓度数据和人口数据,计算各区人口相对暴露风险。使用暴露—反应关系系数计算各区冬季与夏季的暴露风险差异。得出北京市城区各区的PM2.5人口相对暴露风险分别为石景山区0.31,丰台区0.71,海淀区0.76,朝阳区1.05,西城区2.67,东城区3.07。相对夏季,城区各区冬季暴露风险增长率分别为石景山区2.0%,丰台区2.2%,海淀区1.7%,朝阳区2.1%,西城区2.9%,东城区2.9%。北京市城六区各区PM2.5人口相对暴露风险差异显著,东城区、西城区暴露风险相对最高,石景山区暴露风险相对最低。冬季暴露风险明显高于夏季,东城区、西城区冬季暴露风险升高最为显著,海淀区暴露风险升高值最低。 相似文献
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PM2.5与O3均为导致城市环境空气质量恶化的主要污染物,采用自动设备监测湖南省长沙、株洲、湘潭3市商业区和郊区空气中的PM2.5和O3质量浓度,并对数据进行相关性分析.结果表明:PM2.5和O3质量浓度的季节性变化大,其中O3质量浓度夏、秋2季高,春、冬2季低;PM2.5则秋、冬2季高,春、夏2季低;O3质量浓度峰值一般出现在当天午后,PM2.5质量浓度峰值一般出现在上午;空间分布上,O3质量浓度在郊区站点相对较高,而PM2.5质量浓度在商业区站点较高.PM2.5与O3质量浓度变化以负相关为主,即PM2.5质量浓度高时,O3质量浓度则低,反之亦然,二者一般不产生叠加污染.总体上,夏、秋季节应主要防O3污染,春、冬季节则主要防PM25污染. 相似文献
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以武汉市2000-2013年的城市化水平和空气质量状况数据为基础,运用主成分分析法和目标比率模型构建综合评价体系,并用多元回归模型进行检验,探究城市化过程中的空气环境质量响应特征.结果表明:1)2000年以来,武汉城市化进入稳增长的快速抬升阶段,空气污染综合指数总体变化平稳,2013年有变坏的趋势;2)不同类型的污染物对城市化水平具有不同的响应规律和影响程度,SO2为倒“U”型,表明随着城市发展,SO2浓度得到控制并呈下降趋势;NO2为“U”型,近9年来NO2浓度不减反增,对空气环境污染严重;而PM10及空气质量综合水平表现为倒“N”型特征,表明现阶段空间环境呈现污染加重的趋势;3)城市化快速扩张过程中的基础设施建设、建筑扬尘,汽车尾气排放、工业烟尘等是影响武汉空间环境质量的主要因素,需有针对性地加强城市空气环境管理. 相似文献
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研究了城市森林生态系统PM2.5及其组分的垂直分布,在北京市奥林匹克森林公园内的监测塔上,分别于冬季(树木无叶期)和春季(幼叶期)开展观测,观测了Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+、Cl-、NO-3和SO2-4的质量浓度。结果表明,SO2-4和NO-3为PM2.5水溶性无机离子的主要成分,其质量浓度之和占总PM2.5水溶性无机离子质量浓度的50%以上。冬季ρ(NO-3)/ρ(SO2-4)为0.525,春季为0.611,表明移动源的影响明显小于固定源。水溶性无机离子质量浓度在一天内出现两个高峰值,分别在6:00—10:00和18:00—22:00,总的趋势是白天质量浓度高于夜晚,这与周围生活环境和气象等因素有密切关系。无叶期时,8种离子质量浓度随高度增加没有明显变化特征;幼叶期时,PM2.5水溶性离子质量浓度随垂直高度增加而增加,在不同垂直高度上有明显的质量浓度梯度变化。 相似文献
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北京市交通扬尘对大气环境质量的影响 总被引:4,自引:0,他引:4
利用中尺度气象模式ARPS与空气质量模式Models-3/CMAQ的耦合模式,模拟2002年4个季节代表月份(1月、4月、8月和10月)北京市PM10浓度的时空分布.与监测数据对比分析表明,该耦合模式有很好的可靠性.设计了2种污染源情景方案,分析了北京市2002年4个季节代表月份交通扬尘对市区大气PM10的影响.结果表明,在4个代表月中,交通扬尘对北京市PM10的逐时贡献率波动较大,最高可达33%,最低为3%;交通扬尘对北京市大气PM10影响显著,4个月平均贡献率分别为16.73%、12.92%、18.56%和18.17%,平均贡献浓度分别为27.61 μg/m3、32.80 μg/m3、25.20 μg/m3和24.40 μg/m3.此外,依据模拟结果,结合交通扬尘污染特征与治理现状,提出了北京市交通扬尘的初步治理方案. 相似文献
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根据北京市环境保护监测中心发布的PM2.5和O3小时质量浓度及气象、卫星遥感数据,分析了2013年7月2日至10日北京典型PM2.5及O3重污染过程的质量浓度特征及在大气边界层过程各个阶段的质量浓度演变.结果表明,北京夏季O3质量浓度先于PM2.5达到峰值,而天气型演变是导致这一现象的主要原因.具体过程为:1)重污染初始阶段,高压天气型利于前体物积累,PM2.5及O3质量浓度升高;2)在反气旋中部,由于各种污染物质量浓度较低,对大气紫外波段辐射的吸收较弱,导致该阶段紫外辐射强,因而加快了O3生成的光化学反应,O3质量浓度最先达到峰值;3)在反气旋后部,随PM2.5质量浓度增加,辐射变弱,因此O3质量浓度增加速度下降,而受高压后部影响,区域内PM2.5经东南风输送通道进入北京,导致北京PM2.5质量浓度相继达到峰值;4)在重污染清除阶段,在北方反气旋前部的冷锋清除作用下,PM2.5及O3质量浓度同时降低至谷值. 相似文献
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基于三维空间插值技术的某场地中总石油烃污染分布确定 总被引:3,自引:0,他引:3
为了解总石油烃在场地中的扩散分布规律,立体呈现其污染分布特征,选择华北某污染场地为研究对象,分层采集土壤样品并采用三维空间插值软件EVS-Pro建立地质模型和污染插值模型,对C16总石油烃(脂肪族)(以下简称总石油烃)分布特征进行分析。结果表明:不同采样点位污染物浓度分布差异明显,总石油烃最高值是DB11/T 811—2011《场地土壤环境风险评价筛选值》的11.71倍;场地内污染物表现出较强的垂直和水平迁移能力,在空间中的迁移分布特征与生产历史状况、水文地质条件密切相关。研究表明,通过三维插值模型构建的插值结果可以更加直观地呈现污染分布,更好地反映各因素对总石油烃分布的影响。 相似文献
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近日,PM2.5这个较为生涩的专业术语成为人们的"口头语"。PM,英文全称为particulatematter(颗粒物)。PM2.5指的是粒径小于2.5微米的颗粒物,也称为可入肺颗粒物。科学家用PM2.5表示每立方米空气中这种颗粒的含量,这个值越高,就代表空气污染越严重。PM2.5的直径还不到人的头发丝粗细的1/20。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,富含大量的有毒、有害物质,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。2011年11月15日,著名大气环境专家、北京大学环境科学与工程学院院长张远航表示,PM2.5纳入评价后仅二成城市空气质量达标。 相似文献
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为了研究唐山市PM2.5理化特征及来源,分别于2012年7月和2013年1月对唐山市夏、冬季PM2.5样品进行了采集,应用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)、离子色谱仪(IC)和DRI碳质分析仪对PM2.5样品中化学组分元素、水溶性离子及有机碳和元素碳(OC/EC)进行了分析。应用CAMx-PSAT数值模型对采样时段PM2.5进行模拟,分析了夏、冬季PM2.5的主要来源。结果表明,唐山市PM2.5污染严重,夏、冬季质量浓度分别为国家环境II级标准的1.08倍和2.49倍。夏季PM2.5中二次组分质量浓度较高,占PM2.5总质量浓度的53.56%。SO2-4、NO-3和NH+4是PM2.5中重要的二次组分,占PM2.5质量浓度的31.49%~43.79%。一次组分中,矿物尘和POA占PM2.5质量浓度比例最高。唐山夏冬季节PM2.5未知组分比例分别为14.4%和24.86%。工业源是唐山市PM2.5污染的主要来源,夏、冬季节贡献率分别为74.1%和43.8%。由于居民燃煤采暖,冬季居民源对唐山市PM2.5贡献率增大。冬季唐山市主导风向为西北,外来源对PM2.5贡献率为31.2%;夏季主导风向为东南,外来源贡献率为15.0%。气象因素是导致外来源贡献季节变化的重要原因。 相似文献