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相似文献
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1.
南京市一次连续空气污染过程的气象条件分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用空气污染资料、常规气象观测资料、NCEP每6h一次2.5°×2.5°再分析资料及NOAA(美国国家海洋和大气管理局)的GDAS(全球同化数据)资料,对2009年10月16日—30日南京市出现一次连续15d的空气污染过程的天气特征进行诊断分析,同时使用HYSPLIT-4后向轨迹模式对污染物来源进行模拟。结果表明:不利于污染物扩散的大气环流形势和气象要素是造成此次污染的主要原因。南京污染物的来源可以大致分为3类:一类是海上来源;一类是南京本地的局地污染来源;还有一类是北方污染物的输送。这为进一步研究长三角地区城市的空气污染来源和成因提供理论依据。  相似文献   

2.
一次典型灰霾天气过程及成因分析   总被引:6,自引:2,他引:4       下载免费PDF全文
结合2008年10月28日南京市出现的灰霾天气,利用环境空气自动监测数据、气象观测数据、卫星遥感监测秸秆焚烧信息及后向轨迹模型等资料,对灰霾天气过程及成因进行分析。结果表明,由于当晚大气扩散条件不利,周边地区秸秆焚烧产生的大量气溶胶污染物在地面东北气流的引导下向南京市城区输送,使得大气监测点颗粒物浓度异常上升,导致能见度恶化,形成了典型性重度灰霾污染天气。  相似文献   

3.
成都大气污染物在焚烧秸秆时的溯源初步探究   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
在空气污染指数(API)的数据基础上,结合卫星遥感、气团后向轨迹及气象数据,通过初步分析秸秆焚烧对本地及区域范围输送对城市空气质量影响,研究不同空气污染类型(本地型、本地区域相结合型、输送型)特征,探索重污染条件的大气污染物溯源方法。  相似文献   

4.
对影响佳木斯市大气污染物扩散的因素进行了分析。结果表明,大气稳定度、垂直和水平温度梯度、低空风场引起的平流动力输送、地面粗糙度、湍流运动、雨雾等都不同程度地影响大气污染物的扩散,以一定的传输和扩散规律决定城市大气污染水平的高低,并由此使局部区域污染程度各不相同。城市热岛效应和温度层结是影响大气污染物扩散的重要因素。影响区域主要为城市主导风向下风向的城市东部地区。  相似文献   

5.
建立了大气污染物浓度与影响因子之间的BP神经网络,对城市中各监测点位的次日大气污染物浓度进行预测,采用GIS的插值分析进行污染物空间分布预测,其中BP神经网络的输入向量采用AGNES算法进行处理。以太原市区SO2、PM10浓度预测为例,选择气温、湿度、降水量、大气压强、风速和前5天的污染物浓度等10个参数训练BP神经网络,结果表明,BP神经网络的训练效果较好,预测结果与实际浓度显著相关,R2分别为0.988、0.976;结合太原市8个监测点位的污染物浓度预测值,运用GIS空间差值法绘出SO2、PM10的浓度分布预测图,该图与实际情况大体符合,并且与国控大气污染企业的分布显著相关,Pearson相关系数分别为0.969、0.949。  相似文献   

6.
南京钟山风景区对主城环境空气质量的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
详细监测了钟山风景区环境空气质量现状,利用大气污染扩散模型的扩散模拟,从地形方面研究了钟山风景区对主城大气污染物输送扩散的影响。结果表明,钟山风景区使得主城大气污染物不易扩散,易在主城区附近积累,加重主城区的大气污染。  相似文献   

7.
对黄河中上游能源化工区近地面和边界层顶气象流场及该区域大气污染长距离输送产生的跨界环境影响趋势特征进行了分析。结果表明,该区域近地面和边界层顶的流场总体上为西北向东南流动,大气污染物长距离输送可能影响的区域主要为华中地区;区域冷空气的活动对其大气污染物的清除起重要作用;通过CALPUFF模型的模拟结果表明,该区域SO2的影响程度和范围明显大于NO2,在区域内部存在污染物浓度较高的区域,但未对区外造成显著跨界环境影响。  相似文献   

8.
2015年11月1—4日,哈尔滨市及周边地区发生了连续的灰霾天气,颗粒物浓度急剧升高。污染发生时,监测仪器均布设在哈尔滨市区上风向30 km处(哈尔滨市双城区)并开展了连续96 h的监测分析。综合利用气象观测资料,3D可视激光雷达监测资料及地面空气污染监测资料分析了灰霾天气发生的气象条件和污染边界层特征,根据哈尔滨市双城区大气污染物排放源谱库对主要成分进行来源解析,结合颗粒物质量浓度和气象条件研究了秸秆焚烧对灰霾天气的影响。结果表明,灰霾天气持续期间,夜间生物质燃烧源成为该地区颗粒物的第二大源;秸秆焚烧产生的大气污染物,由于地面长时间静风,污染边界层降低等原因,致使本地污染物累积、不易扩散,加剧了本次污染。  相似文献   

9.
1 前言空气污染对欧洲所造成的损害是严重的 ,这些损害是由于许多化学物质浓度太高 ,并沉降到地面引起的。其中最主要的是酸性物质 (如含硫和含氮化合物 )、光化学产物 (包括臭氧 )、颗粒物和有毒物质 (如重金属、有机物 )。这些污染物的大气浓度和沉降量依赖于以下几个因素 :( 1 )污染物排放进入大气的总量和时空分布 ;( 2 )污染物在大气中的输送及化学变化过程 ;( 3)干湿沉降过程。排放消减策略的评价必须考虑以上 3个因素。由于这些问题比较复杂 ,因此要求使用大气模式。此外 ,生态系统对于污染和沉降的平均暴露量的计算、排放消减方案…  相似文献   

10.
水泥厂大气污染物健康风险评价初探   总被引:1,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
根据大气污染物的环境行为,沿着污染物排放-迁移转化-人体吸收这条途径,提出了以致残调整生命年为最终评价指标的大气污染物人体健康风险定量评价方法.对广东某水泥厂实例分析说明,水泥生产过程排放的各种大气污染物中,NOx的人体健康风险最大,占水泥生产过程所有大气污染物健康风险的43.9%,SO2的人体健康风险最小.  相似文献   

11.
Urban air pollution has emerged as an acute problem in recent years because of its detrimental effects on health and living conditions. The research presented here aims at attaining a better understanding of phenomena associated with atmospheric pollution, and in particular with aerosol particles. The specific goal was to develop a form of air quality modelling which can forecast urban air quality for the next day using airborne pollutant, meteorological and timing variables.Hourly airborne pollutant and meteorological averages collected during the years 1995–1997 were analysed in order to identify air quality episodes having typical and the most probable combinations of air pollutant and meteorological variables. This modelling was done using the Self-Organising Map (SOM) algorithm, Sammon's mapping and fuzzy distance metrics. The clusters of data that were found were characterised by statistics. Several overlapping Multi-Layer Perceptron (MLP) models were then applied to the clustered data, each of which represented one pollution episode. The actual levels for individual pollutants could then be calculated using a combination of the MLP models which were appropriate in that situation.The analysis phase of the modelling gave clear and intuitive results regarding air quality in the area where the data had been collected. The resulting forecast showed that the modelling of gaseous pollutants is more reliable than that of the particles.  相似文献   

12.
唐山市钢铁行业大气污染物排放清单建立   总被引:1,自引:1,他引:0  
以唐山市钢铁企业为研究对象,在收集已有排放源数据的基础上,基于排放因子和活动水平数据采用排放因子法估算了唐山市钢铁企业多个大气污染物的排放量,得到了符合空气质量模型要求的污染源输入数据,建立钢铁行业和主要防控因子污染源数据库。结合唐山市各县区的环境空气质量状况,利用GIS技术,将不同污染因子的排放进行空间分布,最终形成准确完善的多尺度、高时空分辨率大气污染源排放清单。研究介绍了符合中国特色的区域高分辨率大气排放源清单建立的方法体系,为京津冀地区区域大气污染联防联控及2020年大气污染物区域削减计划工作提供数据支撑。  相似文献   

13.
采用2015—2017年秋、冬季江苏省环境空气质量监测数据,从空气质量优良(达标)率、首要污染物、主要污染物浓度分析空气质量现状及特点。结果表明,江苏省秋、冬季空气质量优良(达标)率在60%左右,其中沿海地区空气质量达标率最高(71.1%),西北地区达标率最差(52.2%)。污染日的首要污染物主要为PM 2.5,占比高达91.5%。ρ(PM2.5)/ρ(PM 10)存在地区差异,江苏西北地区扬尘源贡献较大,江苏南部地区的二次颗粒物贡献更明显。ρ(NO2)/ρ(SO2)逐年持续升高,表明大气污染类型从燃煤性污染转变为复合型污染。  相似文献   

14.
上海港船舶大气污染物排放对城市空气质量的影响不容小觑。基于船舶AIS数据,高精度船舶大气污染物排放清单得以建立并应用。2018年11月5—10日召开的第一届中国国际进口博览会期间,在气象条件不利的情况下,通过提前实施船舶排放控制区政策等措施,使船舶单日SOx排放量下降28.5%,一次PM2.5排放量下降25.5%,全市空气质量达到了保障要求。  相似文献   

15.
Due to critical impacts of air pollution, prediction and monitoring of air quality in urban areas are important tasks. However, because of the dynamic nature and high spatio-temporal variability, prediction of the air pollutant concentrations is a complex spatio-temporal problem. Distribution of pollutant concentration is influenced by various factors such as the historical pollution data and weather conditions. Conventional methods such as the support vector machine (SVM) or artificial neural networks (ANN) show some deficiencies when huge amount of streaming data have to be analyzed for urban air pollution prediction. In order to overcome the limitations of the conventional methods and improve the performance of urban air pollution prediction in Tehran, a spatio-temporal system is designed using a LaSVM-based online algorithm. Pollutant concentration and meteorological data along with geographical parameters are continually fed to the developed online forecasting system. Performance of the system is evaluated by comparing the prediction results of the Air Quality Index (AQI) with those of a traditional SVM algorithm. Results show an outstanding increase of speed by the online algorithm while preserving the accuracy of the SVM classifier. Comparison of the hourly predictions for next coming 24 h, with those of the measured pollution data in Tehran pollution monitoring stations shows an overall accuracy of 0.71, root mean square error of 0.54 and coefficient of determination of 0.81. These results are indicators of the practical usefulness of the online algorithm for real-time spatial and temporal prediction of the urban air quality.  相似文献   

16.
The data collected from the five air quality monitoring stations established by the Taiwan Environmental Protection Administration (TEPA) in Taipei City were analyzed to assess the changes in air quality. The analyses reveal that the air quality in Taipei City improved over the last decade from 1994 to 2003, as evidenced by the significant downward trends of the various primary air pollutant concentrations, such as CO, NOX, SO2, and PM10. An air pollution fee was collected by TEPA in 1995, and several air pollution control measures were likewise taken to improve the air quality in Taiwan. However, although the extreme daily maximum O3 concentrations occurred more frequently in earlier years and showed a downward trend, its moderately high concentrations increased annually in recent years. It implied that after the reduction of various primary pollutant concentrations, the effective reduction of O3 pollution still remains an important issue.  相似文献   

17.
利用气溶胶激光雷达观测结果,结合环境监测站污染物浓度数据、气象观测资料及HYSPLIT后向轨迹模式结果,综合分析2020年1月17—22日镇江市一次大气污染过程。结果显示,此次污染过程前期天气形势稳定,不利于污染物的清除及扩散,后期受偏北风影响,北方污染物向镇江输送,使得本地污染物持续累积,污染不断加重。特征雷达图分析表明此次污染为以PM2.5为主的二次污染。激光雷达显示污染日消光系数为0.0~0.9 km-1,消光系数垂直廓线日变化特征明显,气溶胶粒子主要堆积在0.6 km高度以下,并且很好地揭示了污染气团从高空逐渐下沉最终与本地污染叠加的过程,与HYSPLIT模式解析的污染气团来源结果基本一致。  相似文献   

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