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相似文献
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1.
上海市秋季典型PM2.5污染过程数值预报分析   总被引:12,自引:5,他引:7       下载免费PDF全文
基于2012年10月上海出现的一次典型PM2.5污染案例,验证评估上海市空气质量数值预报系统Model-3/CMAQ预报性能,采用过程分析技术,定量评估不同大气物理化学过程对上海代表性点位PM2.5浓度变化的作用规律。结果表明:Model-3/CMAQ模式系统能较好地反映PM2.5的浓度变化趋势与特点。对于上海市区点位(徐汇上师大)和东南部点位(奉贤海湾和浦东惠南),PM2.5浓度上升主要受本地源排放影响,其贡献比例超过40%,其次是区域大气传输作用的影响。对于西北部点位(崇明监测站和青浦淀山湖),区域大气传输是PM2.5浓度上升的主要原因,贡献比例超过70%,其次是源排放。各点位PM2.5浓度的主要去除途径均为大气传输,贡献比例均超过70%,其次是干沉降。气溶胶过程对PM2.5主要起二次颗粒物生成的作用,特别是市区及东南部点位,贡献比例较西北部点位更高。  相似文献   

2.
杭州市大气PM2.5和PM10污染特征及来源解析   总被引:10,自引:0,他引:10  
2006年在杭州市两个环境受体点位采集不同季节大气中PM2.5和PM10样品,同时采集了多种颗粒物源类样品,分析了其质量浓度和多种化学成分,包括21种无机元素、5种无机水溶性离子以及有机碳和元素碳等,并据此构建了杭州市PM2.5和PM10的源与受体化学成分谱;用化学质量平衡(CMB)受体模型解析其来源。结果表明,杭州市PM2.5和PM10污染较严重,其年均浓度分别为77.5μg/m3和111.0μg/m3;各主要源类对PM2.5的贡献率依次为机动车尾气尘21.6%、硫酸盐18.8%、煤烟尘16.7%、燃油尘10.2%、硝酸盐9.9%、土壤尘8.2%、建筑水泥尘4.0%、海盐粒子1.5%。各主要源类对PM10贡献率依次为土壤尘17.0%、机动车尾气尘16.9%、硫酸盐14.3%、煤烟尘13.9%、硝酸盐粒8.2%、建筑水泥尘8.0%、燃油尘5.5%、海盐粒子3.4%、冶金尘3.2%。  相似文献   

3.
重庆市春季不同功能区PM10中多环芳烃的污染特征   总被引:2,自引:2,他引:0  
2012年4月在重庆市4个不同功能区连续10 d同步采集了大气PM10环境样品,利用气相色谱-质谱法分析测定美国环保局16种优控多环芳烃(PAHs).结果显示,在重庆主城区PM10中检测到16种优控PAHs,总浓度(∑PAHs)范围为31.68~ 189.31 ng/m3,平均浓度为108.05 ng/m3.各个功能区大气PM10中PAHs总浓度存在明显差别:交通区(沙坪坝七中)154.47 ng/m3>工业区(大渡口区政府)132.92 ng/m3>居民区(南岸工商大学)105.58 ng/m3>对照区(缙云山风景区)39.16 ng/m3.根据典型污染来源中PAHs的特征比值综合判断,重庆市春季大气中PM10主要来源于燃煤和交通污染的混合源.  相似文献   

4.
对2008年05至11月淮南市5个采样点大气可吸入颗粒物(PM10)样品进行分析,总结了研究区内PM10及其中16种PAHs的浓度特征、季节变化规律和来源解析。研究区内16种PAHs浓度总和的范围在15.20~111.58ng.m-3之间,平均值为40.40ng.m-3,中位数为33.34ng.m-3。PAHs总量的季节变化与采样时环境温度显示出较好的负相关性,即秋季>春季>夏季;运用多环芳烃比值综合判断,淮南市大气PM10中PAHs主要以燃煤和机动车尾气混合来源为主,石油源和木材燃烧来源的贡献较小。  相似文献   

5.
在克拉玛依市中心城区布设4个采样点,在供暖期和非供暖期分别同步采集4个点位大气中不同粒径的颗粒物,采用HPLC进行分析并计算2个采样期内PM_(10)和PM_(2.5)中多环芳烃(PAHs)的浓度和种类。结果表明:中心城区供暖期PM_(10)中PAHs浓度为56.19 ng/m3,PM_(2.5)中PAHs浓度为48.85 ng/m3;中心城区非供暖期PM_(10)中PAHs浓度为18.86 ng/m~3,PM_(2.5)中PAHs浓度为14.53 ng/m~3。不同采样期PM_(10)和PM_(2.5)中PAHs浓度变化趋势相同,均为供暖期明显大于非供暖期。中心城区供暖期大气颗粒物吸附的PAHs以4环以下的组份为主,非供暖期则是5~6环的高环数组份偏多。分析结果表明克拉玛依市中心城区供暖期颗粒物中PAHs来源于燃煤排放叠加机动车排放,与中心城区集中供热锅炉关系密切;非供暖期则是以机动车排放污染为主。  相似文献   

6.
平顶山市大气PM10、PM2.5 污染调查   总被引:5,自引:4,他引:1       下载免费PDF全文
于2003年12月-2004年11月对平顶山市城区大气PM10、PM2.5污染进行了调查.结果表明,2004年大气PM10、PM2.5质量浓度分别为0.031 mg/m3~0.862 mg/m3、0.019 mg/m3~0.438 mg/m3;年均值分别为0.174 mg/m3、0.114 mg/m3,超标0.74倍、6.60倍.PM10、PM2.5污染的季节变化趋势是以冬季、春季高,秋季次之,夏季最低,细颗粒(PM2.5)约占PM10 65%;As、Pb、Cd、S、Zn、Cu、Mn、Ca等元素是颗粒物中主要污染元素,易在PM2.5中富集.平顶山市大气颗粒物污染的主要来源有煤炭燃烧、汽车尾气、城市基础建设和有色金属冶炼行业.  相似文献   

7.
通过对鞍山市(1个工业区、2个工业区周边、3个居住区、1个对照点)2015年1月采暖期大气PM_(2.5)中多环芳烃(PAHs)的监测,采用BaP当量致毒系数TEF,分析了鞍山市大气PM_(2.5)中典型PAHs毒性当量分布特征。研究表明,鞍山市大气PM2.5中工业区及工业区周边Ba P毒性当量浓度要远高于居住区和对照点,污染物主要由4~6环的PAHs组成,很强致癌BaP当量浓度为9.351~38.59 ng/m3。  相似文献   

8.
贵阳市夏季大气颗粒物及多环芳烃污染特征研究   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
采集贵阳市老城区夏季5个典型监测点(太慈桥、贵州师范大学、大西门、省政府及省植物园)的样品进行PM2.5、PM10质量浓度分析。同时对PM2.5中PAHs的质量浓度进行分析。结果表明:贵阳市夏季PM2.5和PM10浓度排序均为太慈桥省政府大西门贵州师范大学省植物园,且PM2.5和PM10之间有良好的相关性,PM10=0.931 3 PM2.5+0.019 4,R2=0.996 7,PM2.5污染较重。此外,5个监测点总PAHs和苯并(a)芘的分析结果均为太慈桥省政府大西门贵州师范大学省植物园,苯并(a)芘浓度均未超标。  相似文献   

9.
对贵阳市不同功能区在不同季节大气PM_(2.5)中多环芳烃(PAHs)进行了采样观测,利用UVD和FLD双检测器串联HPLC法分析了16种优控PAHs。结果显示,在贵阳市主城区PM_(2.5)中PAHs有检出,5个采样点全年ρ(∑PAHs)为4. 44~114 ng/m~3,平均值为24. 96 ng/m~3,其值呈现出夏季最低冬季最高的特征,各个功能区在不同季节ρ(PAHs)不同,大小趋势也不同;四季PAHs单体中均以4-6环为主,占ρ(∑PAHs)的68%以上; PAHs来源解析结果显示,贵阳市大气PM_(2.5)中PAHs来源具有明显的季节特征,春、夏和秋季主要来源是石油燃烧排放,兼有少量的生物质燃烧排放,冬季PAHs主要来源是燃煤和石油燃烧排放。PM_(2.5)中PAHs毒性评价结果表明,贵阳市大气中PAHs的春季、夏季和秋季健康风险较小,冬季健康风险较大。四季各功能区ρ(Ba P)大部分均低于《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)规定限值(2. 50 ng/m~3),但冬季除背景点外,其他监测点均超标,最大超标倍数为3. 80倍。  相似文献   

10.
通过对浦东新区9个点位PM_(2.5)中的多环芳烃为期1 a的采样分析,获得浦东新区PM_(2.5)中PAHs的时空变化特征。监测表明,冬季PAHs的浓度为夏季的7.9倍,空间上南部偏高;虽然不同季节不同环数的PAHs浓度变化存在一定差异,但均为5~6环占比最大,其次为4环,2~3环占比最少。结合PAHs呼吸致癌风险评估,浦东新区PAHs致癌风险值分布与实际肺癌发病率分布在冬季具有相关性。  相似文献   

11.
太湖蓝藻水华暴发主要特征初析   总被引:17,自引:5,他引:12  
太湖水体富营养化加剧引起了多方面的关注,针对近年实际监测结果,结合历年流域水环境质量的变化,初步归纳了当前太湖蓝藻水华暴发的地域特征、时间周期特点及主要水质指标的变化规律,总结了太湖蓝藻水华的暴发呈多峰形状态.2007年太湖沙渚水源地藻类生物量的两峰三阶段的特征进一步表明,太湖蓝藻水华的暴发进入了高频期.  相似文献   

12.
基于气象条件的太湖湖泛预警研究   总被引:6,自引:2,他引:4  
2007年5月与2008年5月太湖水域产生的湖泛主要是由蓝藻水华引发的,但是蓝藻水华单纯地在湖湾或岸边浅水区大量堆积并不一定引发湖泛。研究发现,2007年5月与2008年5月的湖泛现象存在相同的触发机制:3d以上时间维持高温(平均气温大于20℃),微风(平均风速小于4m/s),风向基本一致(风向平均绝对偏差小于20°);其后,冷空气过境使得风速短时增大,风向调转180°左右,气温迅速降低,并且这种气象条件持续1d以上。在此研究基础上,给出了切实可行的太湖湖泛预警方案。  相似文献   

13.
以巢湖水华爆发现象为研究对象,利用多源光学遥感和全极化SAR遥感作为数据源,对研究区域2008—2017年的水华进行识别提取,定量和定性分析水华面积及区域位置的时空变化。结果表明:在时间上,每年二、三季度巢湖水华面积普遍高于一、四季度,总体上呈现年平均水华面积逐渐减小趋势,前五年的水华面积比后五年高。在空间上,巢湖西北部水华发生频率最高,西部水华比东部水华发生频率高,沿岸比湖中心发生频率高。巢湖水华整体呈现改善趋势。  相似文献   

14.
典型湖泊水华特征及相关影响因素分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过2011-2015年对太湖、巢湖和滇池水华高发季节的连续监测,以藻类密度和水华面积为判据评价了3个湖体的水华情况及变化趋势,探讨了水华发生的主要影响因素。结果表明:太湖水华程度以"轻度水华"为主,巢湖水华程度以"轻微水华"为主,滇池水华程度以"中度水华"为主;太湖、巢湖和滇池水华规模均以"零星性水华"为主;太湖和巢湖藻类密度与水温、pH、溶解氧、总氮、总磷和高锰酸盐指数均呈显著正相关,与透明度呈显著负相关,与氨氮无显著相关性;滇池藻类密度与水温、总磷和高锰酸盐指数均呈显著正相关,与透明度和氨氮呈显著负相关,与pH、溶解氧和总氮无显著相关性。  相似文献   

15.
近年来,尽管太湖主要水质指标有所改善,但蓝藻水华暴发的频次和面积并未明显减少。为了探讨太湖蓝藻水华暴发的环境驱动因子,统计了2012—2020年历年4—10月预警期间的太湖蓝藻水华发生规模与频次,结合同步浮标自动监测数据和实验室分析数据,构建了蓝藻水华预测模型。以太湖蓝藻水华综合指数(Ic)表征蓝藻水华强度,并通过Ic与环境因子的相关性分析,筛选出1月水温、1月电导率、1月生化需氧量和3月总氮浓度4项环境指标,最终构建了以该4项环境指标为自变量、Ic为因变量的太湖年度蓝藻水华强度多元线性回归预测模型。该预测模型的决定系数达到了0.908,平均相对误差为10.35%,预测精度总体表现较好。  相似文献   

16.
太湖蓝藻水华预警监测综合系统的构建   总被引:2,自引:2,他引:0  
近年来随着浅水型湖泊的富营养化进程不断加快,蓝藻水华暴发现象也频繁出现,采用科学、全面的手段对太湖蓝藻暴发进行预警十分必要。根据太湖蓝藻预警监测中使用的现场巡视、卫星遥感、实验室分析、自动监测等监测技术手段,分别建立各自监测系统,结合各监测系统特点和相互关系,对太湖蓝藻水华预警监测综合系统的构建进行了探讨,以期能够更好地开展太湖蓝藻水华预警监测工作,为确保太湖地区饮用水安全,提高环保部门应对太湖蓝藻水华暴发的能力,为政府决策提供技术支持和保障。  相似文献   

17.
夏季受东南季风、湖流等因素影响,太湖蓝藻向西北部水域集聚,该区域平均藻密度可高达1×109个/L以上,其中蓝藻集中堆积的近湖岸区域藻类密度更高,蓝藻在不同生命阶段释放的藻源性VOCs的成分谱和产生量有较大差异,其中烯烃和有机胺反应活性较强。蓝藻水华高发期太湖西岸非甲烷总烃的浓度约为常州市区的3.3倍,日变化趋势符合蓝藻代谢规律。太湖西部蓝藻水华、湖西区的非甲烷总烃浓度和臭氧污染程度时空变化规律表明:太湖西部(宜兴)是整个流域臭氧污染最严重的区域,其臭氧污染的形成与太湖蓝藻水华暴发有关联性。  相似文献   

18.
富营养化与温度因素对太湖藻类生长的影响研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了研究气候变暖和富营养化对湖泊水生态系统的影响,应用阿列纽斯方程修正的Monod生长模型定量研究长期以来太湖藻类生物量与营养元素和温度的关系.研究表明,在近年来的富营养化状况下,年均气温每增加1.0℃,年均藻类生物量增加0.145倍.湖泊富营养化越严重.年平均气温对藻类生长的影响就越大,由此可以定量评估和预测年均气温...  相似文献   

19.
水华蓝藻复苏的研究进展与水华预测   总被引:7,自引:1,他引:6  
综合分析了当前国内外水华复苏的研究进展,确定了水华蓝藻复苏的定义,介绍了研究蓝藻复苏的方法,以及蓝藻复苏对水体中蓝藻种群生物量以及当年蓝藻水华形成的贡献,探索了驱动水华蓝藻复苏的环境因子。结合太湖的研究成果,阐述了研究水华蓝藻复苏在进行水华预测中的重要作用,并展望了未来研究的重点。  相似文献   

20.
近年来,太湖蓝藻水华问题日趋严峻,除藻技术是解决该问题最直接而有效的手段,对现有各类除藻技术进行了比较,并以"加压上浮法"应急除藻技术在苏州阳澄湖局部地区的示范工程为例,介绍了该方法的技术原理、技术实现以及在工程应用中的实际意义,为同行在水源地或特殊功能区除藻技术的应用提供参考。  相似文献   

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