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相似文献
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1.
齐齐哈尔市春季大气中PM2.5的污染特征分析   总被引:4,自引:4,他引:0  
2013年4—6月分析了齐齐哈尔市大气PM2.5的浓度特征、元素组成、水溶性离子及其来源,并利用单颗粒分析技术获得了单颗粒的形貌、化学组成及粒度分布。结果表明,监测周期PM2.5日均质量浓度为34μg/m3,受气象条件影响显著。PM2.5单颗粒类型主要为烟尘集合体、飞灰和矿物颗粒,分别来源于煤炭燃料的燃烧、机动车尾气排放和扬尘。其中约90%的PM2.5颗粒粒径小于1.0μm,属大气细粒子。全样分析表明,PM2.5主要组成元素是Al、Fe、Ca、K、Mg和Na,而Zn、Cu和Pb因受到人为污染富集度较高。SO42-、NO3-和Cl-为PM2.5主要监测到的水溶性阴离子,NO3-与SO42-的质量浓度比说明了固定排放源对齐齐哈尔市春季大气PM2.5的贡献大于移动排放源。  相似文献   

2.
通过采用KZ(Kolmogorov Zurbenko)滤波统计方法,结合WRF/CMAQ数值模型情景分析技术,定量分析气象条件和区域传输对北京市PM2.5浓度的影响。结果显示: 2018年7月—2019年6月,北京市PM2.5平均质量浓度为46.0 μg/m3,气象条件同比偏差6.9%,外来传输平均为43.7%。从日变化上看,外来传输在早晚高峰期间明显下降,体现出本地机动车排放贡献明显上升的特点,气象条件对PM2.5浓度的影响主要表现为白天整体有利于污染物扩散,夜间气象条件转为偏不利的特征。2018年10月—2019年3月秋冬季期间,气象条件同比偏差3.3%,在气象条件较为不利和区域同比反弹的情况下,北京市PM2.5浓度持续走低,主要为源减排的效益。  相似文献   

3.
冬季大气中PM_(10)和PM_(2.5)污染特征及形貌分析   总被引:6,自引:4,他引:2  
2008年冬季采集大气中PM10和PM2.5样品,利用SPSS软件进行分析。结果表明,PM10质量浓度在92.87~384.7μg/m3之间,平均值为201.09μg/m3,超标率71.43%。PM2.5浓度跨度为57.27~230.21μg/m3,平均值为133.82μg/m3,超标率89.47%。PM10和PM2.5空间分布略有差异。PM2.5/PM10在29.10%~94.76%之间,均值为66.55%。PM2.5与PM10质量浓度之间有显著相关性,相关方程:PM2.5=0.7993×PM10-55.984(R2=0.9524,置信度为95%)。通过颗粒物形貌分析,初步判定冬季大气主要污染源为燃煤和机动车尾气排放。  相似文献   

4.
通过采用后向轨迹结合聚类分析方法计算2015—2016年百色市PM2.5潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT),分析影响该市冬季PM2.5质量浓度的潜在源区,并探讨不同源区对PM2.5的贡献率。同时,使用CAMx模式模拟百色市各县区及周边区域对该市大气传输的影响。结果表明,影响百色市PM2.5浓度潜在源主要集中在该市和临近的河池、南宁、崇左,以及北部的贵州省;CAMx模式模拟对百色市冬季大气污染物传输的地区来源与该市大气污染物的PSCF分析和CWT分析权重较大的区域较为一致,这些区域对百色市PM2.5的贡献率达73%。  相似文献   

5.
珠三角秋冬季节长时间灰霾污染特性与成因   总被引:7,自引:6,他引:1       下载免费PDF全文
利用珠三角大气超级站2012年10月与2013年1月能见度、不同粒径颗粒物与BC质量浓度、气溶胶光散射系数、O3、相对湿度等在线监测数据,分析秋冬季节2次持续时间超过10 d的长时间灰霾过程污染特性与成因。结果表明,冬季灰霾过程中气溶胶吸光系数和光散射系数对大气总消光系数的贡献分别为13%和67%;PM2.5、PM1占PM10质量浓度分别为66%和39%;较高的PM2.5与BC日均浓度相关系数(R2=0.88)体现了一次排放对颗粒物质量浓度及能见度的显著影响。秋季灰霾过程中气溶胶吸光系数和光散射系数对大气总消光系数的贡献分别为11%和69%,由BC导致的吸光效应较冬季下降了约20%;PM2.5和PM1占PM10质量浓度比例分别为68%和45%,均高于冬季;O3浓度日最大小时值的平均值接近冬季的2倍;二次来源对PM2.5浓度升高和能见度下降起主导作用。来自不同方向的2种气团在珠三角僵持,大气扩散条件差是导致这2次灰霾过程的重要外在条件,应成为灰霾预报预警的重点关注对象。  相似文献   

6.
基于嵌套网格空气质量预报模式(NAQPMS)及耦合的污染来源追踪模块模拟2017年12月16日至2018年1月3日成渝地区一次区域重污染过程,定量解析成渝地区主要城市PM2.5来源,评估过程中应急减排的成效。结果表明,天气静稳和风向辐合是造成此次重污染过程的重要因素,污染峰值阶段,成渝地区多个城市PM2.5日均质量浓度超过150μg/m3,达到重度污染级别。污染过程中,成都市PM2.5本地排放的贡献率为42%,眉山和德阳贡献率将近30%;重庆市PM2.5本地排放的贡献率为60%,外来输送以湖北、湖南和其他地区为主,贡献率为24%,成都和重庆市的工业源和交通源的贡献最大。区域联防联控应急减排对成渝各城市空气质量改善效果显著,成渝地区PM2.5浓度降低率为5%~11%,对于未实施应急预警方案的地区(如眉山市)受周边城市减排影响,浓度降低可达6%。  相似文献   

7.
利用环境空气多金属在线监测仪对23种金属元素连续观测1年,分析了重庆城区PM2.5中金属元素浓度变化规律和来源。23种金属年均浓度值为(2.22±0.42)μg/m3,PM2.5样品中金属元素占2%~4%,浓度较稳定且季度特征明显,同时PM2.5中金属主要为K、Fe、Ca、Zn、Mn、Pb。K、Ca、Mn等3种金属既来源于自然源也来源于人为源,Zn、Pb、Cu、As、Cd等5种金属主要来自人为源。利用因子分析得出重庆城区PM2.5中金属元素主要来自土壤风沙扬尘、机动车尾气排放、冶金工业燃烧排放、燃煤燃烧排放。  相似文献   

8.
2015年10月15日—24日南宁市出现了一次典型的大气细颗粒物(PM2.5)污染过程,利用单颗粒气溶胶质谱仪和大气颗粒物激光雷达仪器进行监测,结合气象、后向轨迹及卫星遥感影像等资料分析大气污染成因及远距离传输对该次污染过程的影响。研究表明:此次南宁市大气污染以PM2.5超标为主,PM2.5日均质量浓度最高为85.2 μg/m3,超过标准值13.6%,其中PM1占PM2.5的66.3%。此次污染过程是由本地污染源与外来源影响互相叠加,在静稳、高温、强光等天气情况下发生协同作用引起的,污染物主要来源为燃煤源、机动车尾气源和生物质燃烧源,占全部来源的75.0%~80.0%。  相似文献   

9.
北京地区冬季典型PM2.5重污染案例分析   总被引:9,自引:6,他引:3  
对2013年1月10—14日发生的持续性PM2.5重污染过程从污染过程演变、气象条件影响、与气态污染物关系、区域污染背景、PM2.5浓度空间分布演变及其与地面风场的关系、PM2.5组分特征等多个方面进行全面的分析,较为完整地还原了该次重污染案例的形成原因以及主要影响因素。主要结论包括:该次重污染过程是稳定气象条件下导致的局地污染物积累,再叠加华北区域性污染的影响共同造成,其中10、12日北京地区PM2.5浓度的快速增长反映了周边污染传输的显著影响;逆温不但造成污染物难以扩散,且不同的逆温类型对PM2.5浓度水平有显著影响,同时还发现逆温的破坏导致近地面高浓度污染物向上扩散,造成百花山出现峰值高污染浓度现象;NO2与PM2.5浓度水平的高相关性反映交通污染二次转化对PM2.5浓度水平的影响,在较高湿度条件下,SO2浓度水平对湿度敏感且表现为负相关性;该次污染过程中OM、SO2-4、NO-3、NH+4等组分在PM2.5质量浓度中的占比超过70%,说明燃煤、机动车等仍是北京地区最主要的污染来源,同时SO2-4占比最高也说明区域污染传输对该次重污染的显著贡献。  相似文献   

10.
为探究安阳市冬季PM_(2.5)的污染特征及来源,于2019年11月19—26日在安阳市3个站点(柏庄镇政府、红庙街小学、安阳师专)采集PM_(2.5)样品,并对PM_(2.5)质量浓度和无机元素、水溶性离子进行测定,利用正定矩阵因子模型(PMF)并结合大气污染源排放清单进行源解析。结果表明:观测期间安阳市的PM_(2.5)平均质量浓度为104.09μg/m~3,水溶性离子平均质量浓度为48.9μg/m~3,占PM_(2.5)质量浓度的46.9%。PMF解析结果为二次源58.9%、燃煤源15.7%、机动车排放源9.2%、扬尘源8.6%、工业源2.5%、其他源5.1%。结合2018年安阳市大气污染源排放清单对二次源贡献进行重新分配,得到安阳市PM_(2.5)主要贡献来自燃煤源29.8%、工业源28.5%、机动车源27.1%。后向轨迹聚类结果显示,安阳市气团输送路径主要有远距离传输、城市间输送和本地运输3类,其中本地运输占比最大,其次为正南和东南方向上的城市间输送。  相似文献   

11.
2018年11—12月北京市发生了4次以PM2.5为首要污染物的重污染天气过程,为了分析数值模型对4次重污染过程的预报能力,将CMAQ模式提前1~7 d对北京市PM2.5的小时预报结果与观测结果对比,分别从离散统计和分类统计2个方面评估CMAQ模式对4次重污染天气过程的预报效果,并简要分析了偏差产生的气象方面原因。结果表明:CMAQ模式提前1~6 d对重污染天气过程的预报显示出良好的性能,为日常业务预报提供了可借鉴的参考信息,可较好地预报出PM2.5小时浓度变化趋势和浓度水平,离散统计结果显示提前1~4 d的预报结果好于提前5~7 d,相关系数r基本大于0.8,但有一定程度的低估趋势;分类统计结果显示不同预报时效预报准确率大于70%,探测准确率高于55%,部分时段可以达到80%~90%,对人工预报起到了良好的参考作用;输入的气象场的变化及其偏差对于重污染的起始时间、持续时间及清除时间有一定的影响,对相对湿度预报偏小和风速预报偏大是造成CMAQ模式低估的一个重要原因。  相似文献   

12.
为了解襄阳市秋冬季PM2.5的污染特征及来源,基于2020年11月至2021年1月在线监测数据,对PM2.5质量浓度、气象因素、化学组分、来源及潜在源区进行了分析。结果表明,襄阳市秋冬季污染天首要污染物均为PM2.5,且随污染程度加重,PM2.5与PM10质量浓度比呈上升趋势,二次颗粒物的形成对PM2.5的贡献更高。在PM2.5化学组分中,水溶性离子占比最大,随着污染程度加重,二次离子(SNA)快速增长,二次离子的生成转化是污染的重要成因。轻度、中度污染时,湿度高、风速小、气温低,有利于污染的积累,重度污染时湿度大、风速回升,有利于上游污染的输送与二次转化。PMF模型解析出襄阳市PM2.5主要来源及贡献率为二次源58.0%、工业企业源22.6%、机动车源10.7%、扬尘源8.7%。襄阳市潜在源区主要分布在河南省中北部、河北省南部、山东省西部、安徽省北部、江汉平原东部及南部区域,极少量分布在襄阳区域,长距离区域传输...  相似文献   

13.
利用Spearman秩相关系数法、污染日历图、浓度分析法和CMAQ预测模型研究了达州市城区2015—2019年空气质量状况。结果表明:2015—2019年,达州市城区O_3浓度变化趋势为显著上升(P0.05),季度变化明显,8月易发生因O_3超标导致的轻度污染状况;CO年均值变化趋势为显著降低(P0.05);NO_2年均值呈上升趋势,但尚未达到显著水平(P0.05);SO_2、PM_(10)和PM_(2.5)年均值呈下降趋势,但变化趋势不明显(P0.05)。2019年,1月和12月污染最重,PM_(2.5)超标是主因,PM_(10)和PM_(2.5)年均值达标形势严峻,全年一半以上天数的PM_(2.5)浓度超过年均值二级标准限值,PM_(10)也近半;NO_2年均值达标形势严峻,全年212 d超过年均值二级标准限值。CMAQ模型对不同污染指标的预测准确率不同,预测PM_(2.5)浓度、首要污染物和空气质量等级时的准确率不及人工预测,预测AQI时的准确率高于人工预测,更多污染指标的预测比较还有待进一步研究。  相似文献   

14.
基于2016—2020年台州市区大气污染物监测数据及气象观测资料,分析了台州市区PM2.5和O3的污染特征及受气象因素影响情况,并探究了不同季节下的PM2.5浓度和O3浓度的相关性及相互作用关系。2016—2020年,台州市区PM2.5年均浓度和超标天数呈显著下降趋势,O3-8 h年均浓度和超标天数总体呈上升趋势。PM2.5浓度在冬季最高,且易发生超标;O3浓度在春、夏、秋季均较高,且均会发生超标。通过相关性分析可知:PM2.5浓度与气温、相对湿度、风速、降水量呈负相关,与大气压呈正相关;O3浓度与气温、风速呈正相关,与相对湿度、降水量呈负相关。不同季节下的PM2.5浓度与O3浓度均呈正相关,两者存在协同增长。在春、夏、秋季,二次PM2.5在总PM2.5中的占比随着O3  相似文献   

15.
利用山西省11个地级市大气环境监测站的PM2.5、PM10和O3浓度数据,分析了2015—2020年山西省PM2.5、PM10和O3浓度时空变化特征,采用空间计量模型和岭回归方法,分析了空气污染对公众健康的空间影响。结果表明:PM2.5和PM10年均质量浓度总体下降,两者在2017年最高,2020年最低;O3年均浓度总体增加。在季节尺度上,PM2.5和PM10质量浓度在冬季的12月和1月最高,夏季的8月最低;O3浓度在6月最高。空间上,相较2015年,2020年山西省各地级市PM2.5污染程度均有改善,其中长治改善效果最好;2020年山西各地级市PM10污染兼有加重和减轻的情形,所有地级市PM2.5和PM10污染水平均超过国家二级污染浓度限值;2020年山西多数地级市O3浓度升高。山西公众健康水平具有明显的空间离散特征,PM2.5和PM10浓度的局部空间自相关特征高度一致,呈现"南高北低"的格局,O3浓度分布呈"南部高,中北部低"的格局。大气环境质量和经济发展水平均对医疗机构诊疗人数和健康体检人数的变化有正向影响,每万人卫生技术人员数量和公共财政支出比例对公众健康均有负向影响,其中经济发展水平和大气环境质量的影响最显著。山西省PM2.5治理取得一定成效,但大部分城市PM2.5和PM10达标率较低,O3浓度有持续升高的趋势,PM10和O3污染改善缓慢,深度减排仍面临挑战。PM2.5和PM10是危害山西公众健康的主要大气污染物,未来需要加强PM2.5、PM10和O3的精细化管理及协同治理。  相似文献   

16.
重点对河北省辛集市"十三五"期间整体空气质量变化情况以及影响辛集市优良天数的2个重要参数O3和PM2.5的污染规律进行了分析。结果表明,辛集市"十三五"期间空气质量改善明显,优良天数整体增加,污染天数整体减少。O3浓度及其作为首要污染物出现的天数整体呈现上升趋势,对综合指数的贡献率逐年增加;O3污染高发期主要集中在4—9月,高值区域分布差距较大,但市区污染持续突出。PM2.5浓度逐年下降,以PM2.5为首要污染物的天数逐年减少;PM2.5浓度季节变化特征整体呈现"秋冬高、春夏低"的分布特点,空间分布呈"南北高、中间低"的污染特征。  相似文献   

17.
为研究杭州PM2.5污染来源特征,利用2013—2019年杭州市PM2.5监测数据和气象观测数据,分析了杭州市2013—2019年PM2.5浓度变化,选取本地积累型和输入型2种PM2.5污染过程,结合单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪(SPAMS)和在线离子色谱数据,探讨杭州市PM2.5化学组分和污染来源。结果表明:每年秋冬季(11月至次年3月)杭州以东北风、西北风及偏南风为主,风速低于4 m/s时,大气扩散条件差,受本地污染物积累影响,PM2.5浓度容易出现超标;风速较大且为东北风和西北风时,受上游污染输入影响,易出现PM2.5重度污染。本地积累型和输入型案例中,PM2.5化学组分中占比最大的为NO3-、SO42-和NH4+;PM2.5浓度上升过程中,二次NO3-和SO42-转换率明显上升,其中NO3-上升更为显著,二次气溶胶污染严重。2次案例中,PM2.5来源贡献占比前3位均为机动车尾气源、燃煤源和工业工艺源,其中本地积累型PM2.5浓度上升阶段,机动车尾气源占比会明显上升;输入型案例中,输入阶段机动车尾气源占比显著上升,燃煤源贡献也小幅上升。  相似文献   

18.
Elevated particulate matter concentrations in urbanlocations have normally been associated with local trafficemissions. Recently it has been suggested that suchepisodes are influenced to a high degree by PM10sources external to urban areas. To further corroboratethis hypothesis, linear regression was sought betweenPM10 concentrations measured at eight urban sites inthe U.K., with particulate sulphate concentration measuredat two rural sites, for the years 1993–1997. Analysis ofthe slopes, intercepts and correlation coefficientsindicate a possible relationship between urban PM10and rural sulphate concentrations. The influences of winddirection and of the distance of the urban from the ruralsites on the values of the three statistical parametersare also explored. The value of linear regression as ananalysis tool in such cases is discussed and it is shownthat an analysis of the sign of the rate of change of theurban PM10 and rural sulphate concentrations providesa more realistic method of correlation. The resultsindicate a major influence on urban PM10 concentrations from the eastern side of the UnitedKingdom. Linear correlation was also sought using PM10 data from nine urban sites in London and nearby ruralRochester. Analysis of the magnitude of the gradients andintercepts together with episode correlation analysisbetween the two sites showed the effect of transportedPM10 on the local London concentrations. This articlealso presents methods to estimate the influence of ruraland urban PM10 sources on urban PM10 concentrations and to obtain a rough estimate of thetransboundary contribution to urban air pollution from thePM10 concentration data of the urban site.  相似文献   

19.
This research paper aims at establishing baseline PM10 and PM2.5 concentration levels, which could be effectively used to develop and upgrade the standards in air pollution in developing countries. The relative contribution of fine fractions (PM2.5) and coarser fractions (PM10-2.5) to PM10 fractions were investigates in a megacity which is overcrowded and congested due to lack of road network and deteriorated air quality because of vehicular pollution. The present study was carried out during the winter of 2002. The average 24h PM10 concentration was 304 μg/m3, which is 3 times more than the Indian National Ambient Air Quality Standards (NAAQS) and higher PM10 concentration was due to fine fraction (PM2.5) released by vehicular exhaust. The 24h average PM2.5 concentration was found 179 μg/m3, which is exceeded USEPA and EU standards of 65 and 50 μg/m3 respectively for the winter. India does not have any PM2.5 standards. The 24 h average PM10-2.5 concentrations were found 126 μg/m3. The PM2.5 constituted more than 59% of PM10 and whereas PM10-PM2.5 fractions constituted 41% of PM10. The correlation between PM10 and PM2.5 was found higher as PM2.5 comprised major proportion of PM10 fractions contributed by vehicular emissions.  相似文献   

20.
宁波市区冬季大气颗粒物及其主要组分的污染特征分析   总被引:7,自引:4,他引:3  
为了更好地研究影响宁波市区环境空气质量的污染物变化特征,于2010年1月20—30日进行了加强监测。研究结果表明,宁波市区大气中PM10和PM2.5质量浓度较高,其中PM2.5/PM10为0.5~0.85。对PM10和PM2.5采样膜分析,水溶性粒子和含碳组分分别占PM10和PM2.5质量浓度的56.7%和66.9%,其中二次污染的水溶性离子SO42-、NO3-和NH4+是PM10和PM2.5中浓度较高的离子组分;PM2.5样品中OC与EC的相关性较好,表明OC与EC的来源相对一致,可能主要来自机动车尾气的贡献;但PM10样品中OC与EC的相关性较差,表明其来源相对复杂;其中SOC的浓度占OC的13%~35%,说明宁波市区冬季导致二次污染的光化学反应不活跃。  相似文献   

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