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相似文献
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1.
利用WRF-CAMx模式分析首届中国国际进口博览会(简称进博会)期间一次降雨过程对长三角地区PM2.5浓度影响,结果表明,降雨量分布区域与因降雨造成的PM2.5浓度减少量分布区域并不完全一致,湿沉降量受降雨量、PM2.5浓度和风速等多个因素共同影响。数值模拟结果表明,降雨导致浓度下降幅度排前5位的组分分别是有机气溶胶、硫酸盐、硝酸盐、铵盐和细颗粒原生气溶胶,下降幅度分别为44. 28%、16. 55%、11. 55%、9. 53%和5. 23%。结合观测资料和数值模式模拟结果可知,首届进博会期间上海本地减排和周边区域协同控制作用使PM2.5日均质量浓度降低33. 23μg/m3,因降雨引起的湿沉降作用使上海市PM2.5质量浓度降低15. 88μg/m^3。  相似文献   

2.
一次连续在线观测分析天津市细颗粒物污染特征   总被引:2,自引:1,他引:1  
根据2005年的5月17日—5月23日GR IMM(1.109#)谱分析仪在线观测结果考察天津市细颗粒物浓度和质量浓度特征。观测期间,天津市颗粒物数浓度平均值为1 124 cm-3,粒径分布为0.25μm~0.60μm,98.5%粒子的粒径0.65μm。同期PM10日均质量浓度值为204μg/m3,ρ(PM2.5)为104μg/m3,ρ(PM1.0)为82.9μg/m3。ρ(PM1.0)/ρ(PM2.5)超过80%,粒径1μm超细颗粒物为天津城市大气颗粒物的主要成分。  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.
通过在宜兴市3个监测站点对细颗粒物(PM_(2.5))开展不同季节采样,对样品做化学分析,结合化学质量平衡(CMB)模型解析PM_(2.5)来源贡献。结果表明,宜兴市PM_(2.5)年均质量浓度为37.5μg/m~3,冬季质量浓度最高,为53.1μg/m~3。PM_(2.5)主要化学成分为SO_4~(2-)、NO_3~-、OC、EC、NH_4~+、Cl~-、Ca、Na、Al。PM_(2.5)的主要排放源贡献为二次硫酸盐(21.0%)、二次有机气溶胶(14.9%)、二次硝酸盐(14.1%)和燃煤电厂(8.0%)。利用本地排放源清单进行二次来源解析,得到全年主要排放源贡献为工业(33.1%)、燃煤(23.1%)、移动源(17.6%)、扬尘(9.3%)和其他来源(16.9%)。减轻颗粒物污染,重点是控制工业生产、燃煤及机动车中的排放。  相似文献   

5.
为了探讨厦门金砖会晤期间的排放控制措施以及天气形势对大气颗粒物污染特征的影响,于2017年8月10日至9月10日对厦门气态污染物、细颗粒物(PM2.5)中的水溶性离子以及有机碳(OC)、元素碳(EC)等主要化学成分开展了高时间分辨率的在线监测。根据空气质量管控措施和天气形势将研究期分为6个阶段。管控前、管控期Ⅰ(非台风)和管控期Ⅱ(非台风) PM2.5质量浓度分别为(33. 12±9. 48)、(30. 30±17. 00)、(16. 01±4. 71)μg/m^3。管控期Ⅰ(台风)和管控期Ⅱ(台风) PM2.5质量浓度分别为(12. 40±3. 73)、(12. 45±3. 28)μg/m^3。结果表明:管控期Ⅰ(非台风)阶段受静稳天气的影响,管控效果削弱,PM2.5质量浓度下降幅度小;台风对颗粒物质量浓度下降的影响比管控更显著。管控初期,PM2.5中二次无机离子的质量浓度下降明显;台风对碳质组分质量浓度的影响不如无机组分显著。PMF源解析结果表明,二次无机源是PM2.5主要来源,随着管控措施的实行,扬尘源的贡献从21%降低到6%,而机动车源的贡献降幅不明显。台风期间SO4^2-、NO3^-、SO2、NO2以及硫酸盐氧化比值(SOR)均明显低于非台风期间,氮氧化比值(NOR)反而升高。台风和非台风期间NOR的日变化特征一致,NOR与阳离子的相关性分析结果表明,台风或高风速海风期间NOR与Na^+呈现很强的正相关性,说明海盐粒子可促进NO2非均相反应生成NO3-。  相似文献   

6.
为了研究2016年二十国集团领导人峰会(G20峰会)期间长三角区域臭氧(O3)变化特征,评估管控措施对O3浓度的影响,利用2016年8月10日至9月20日杭州及周边地区的空气质量监测数据、气象数据以及排放清单数据,分析了O3和NO2浓度及气象条件的时空分布特征,研究了不同管控区域不同保障时期O3浓度的时空变化和O3敏感控制区的改变。结果表明:峰会保障期间对于一次排放污染物和细颗粒物的管控措施效果明显,但核心区的O3质量浓度高于严控区和管控区,分别高出11. 2、9. 2μg/m^3。日间的NOx管控导致O3日变化幅度增高接近50μg/m^3。在峰会保障期间,卫星数据和站点观测结果显示核心区O3由VOCs控制区转为NOx-VOCs协同控制区,整个长三角区域的O3生成对于NOx排放量更为敏感。管控措施越强,核心区的O3生成对于NOx排放越敏感,且O3浓度与NOx浓度的相关性越强。对NOx和VOCs的协同控制降低排放,是关系O3浓度管控的一项重要工作。  相似文献   

7.
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   

8.
成都餐饮源PM_(2.5)及VOCs排放因子的探索   总被引:2,自引:0,他引:2  
对成都8家社会餐饮企业排放的PM2.5和VOCs监测分析,结果表明,餐饮企业排放的PM2.5平均质量浓度为(1.32±0.84)mg/m3,VOCs平均质量浓度为(0.37±0.45)mg/m3,VOCs的主要成分是48%的苯系物,22%的烷烯烃以及20%的酮类。根据餐饮企业的活动水平和实际监测结果,以就餐人数为基准得到的PM2.5和VOCs的排放因子分别为0.80 g/(人·次)和0.11 g/(人·次),以用油量为基准得到的PM2.5和VOCs的排放因子分别为8.5 g/kg和1.4 g/kg。  相似文献   

9.
南京2013年12月初持续重污染天气特征及成因分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用空气质量监测及气象观测数据,对2013年12月初南京市持续重污染天气特征及成因进行分析,结果表明:此次过程表现出污染程度重、持续时间长及细颗粒物占比大等特征,其中PM2.5日均质量浓度最高达327μg/m3,超标3.36倍;各化学组分中二次无机盐(SNA)占比高达53.8%,且随着污染加重呈增大趋势;有机碳(OC)/无机碳(EC)比值平均为3.7,二次污染特征显著。分析此次污染成因,一方面是冷空气强度弱及大气静稳等气象条件不利于污染扩散;另一方面本地污染排放叠加区域输送影响,造成细颗粒物积聚增多,形成持续重污染天气。  相似文献   

10.
北京清华园采暖前与采暖期PM10中含碳组分的理化特征   总被引:3,自引:1,他引:3  
采用美国rp公司生产的Series5400大气颗粒物碳质组分监测仪对清华园PM10中的碳质组分进行了连续在线监测(2002年9月~11月)。结合PM2.5中碳质组分浓度、PM10的浓度和气象数据,分析了碳质组分的污染特征。结果表明,采样期间清华园大气PM10中有机碳(OC)、元素碳(EC)的日平均质量浓度分别在4.07~65.81μg/m3、0.96~26.14μg/m3之间变化,平均值分别为20.8±12.1和7.0±5.1μg/m3。OC在总碳(TC)中占有很大比例,OC/TC平均值为75.84%;TC在PM10中的含量平均为25.0%。本文对9~10月份(秋季)和11月份(初冬)OC、EC的相关性分别进行了分析,结果表明OC、EC之间具有良好的相关性,9月份和10月份相关性系数(R2)为0.83;11月份为0.90。二次生成的OC(OCsec)浓度估算结果表明,9、10月份OCsec在OC中的比例(60.7%)比11月份(38.5%)大。碳质组分主要集中在细颗粒物中,PM10中的OC有70.3%存在于细颗粒物PM2.5中,TC则有58.6%存在于PM2.5中。  相似文献   

11.
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   

12.
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   

13.
2014年起,上海市围绕城市及长三角区域空气质量预测预报和重污染预警需求,搭建了长三角区域空气质量数值预报系统。该系统综合应用了模式参数化方案比选、排放清单耦合处理、大气化学资料同化、大数据集合订正等关键技术,集合模式PM2. 5和O3小时浓度偏差为-10%~10%,提升了区域PM2. 5和O3浓度模拟效果。该系统实现了污染在线源解析和多排放情景模拟等功能的业务应用,应用于2018年首届中国国际进口博览会保障中,为上海市及长三角区域空气质量业务预报和重大活动保障提供了业务产品支撑。  相似文献   

14.
根据2014年全年实时在线观测数据,分析了徐州睢宁地区大气细颗粒物(PM_(2.5))和气态污染物(包括SO_2、CO、NO_x、O_3)质量浓度的季节性变化特征。结合后向轨迹模型,分析不同气团对该地区大气污染浓度的影响。PM_(2.5)与O_3值在夏季最低,呈显著相关,表明夏季PM_(2.5)主要受控于本地大气光化学活性。在冬季,除O_3外,PM_(2.5)、SO_2、CO、NO_x值最高,且大气颗粒物主要以细粒子为主。O_3在春季最高,并与远程传输的气团且经过我国东部污染源密集地区相对应。高浓度的PM_(2.5)主要与冬季缓慢移动的气团相对应,这可能将PM_(2.5)及其气态前体物传输至该地区进而加重大气污染程度。  相似文献   

15.
选取2015年1、4、7、10月(分别代表冬、春、夏、秋4季),应用CMAQv4.7.1和CMAQv5.1模式模拟长三角区域的空气质量,对比了NO2、SO2、O3、PM2.54个常规污染物的模拟结果,表明CMAQv5.1对NO2、SO2和PM2.5的模拟效果优于CMAQv4.7.1,而CMAQv4.7.1的O3模拟效果优于CMAQv5.1;CMAQv5.1的NO2模拟值更接近地面观测值,比起不同版本的化学机制对NO2模拟效果的影响,NO2的模拟偏差受排放高估的影响更大;2个版本SO2的模拟值差距较小,且都与地面观测值之间差异较小;CMAQv5.1 PM2.5的模拟值比CMAQv4.7.1更接近观测值,气溶胶模块机制的更新(例如新增细分的PM2.5模式物种和部分二次有机气溶胶生成机制的改进等)对PM2.5模拟效果的改善显著;CMAQv5.1的O3模拟值比CMAQv4.7.1高,CMAQv5.1的O3模拟值在O3观测值的高值时段更接近观测值,而CMAQv4.7.1的O3模拟值在低值时段更接近观测值,CMAQv5.1在日最大8小时平均(MDA8)O3观测浓度超标日的O3模拟效果相比CMAQv4.7.1有一定程度的改善,但在非超标日模拟效果变差,CMAQv5.1的O3模拟效果总体相比CMAQv4.7.1并未得到有效提升。提出,未来针对低值时段和低值区域的O3模拟机制的改进将进一步提升O3模拟效果。  相似文献   

16.
The mass concentrations and major chemical components of PM(2.5) in Jinan, Shandong Province, China from Dec. 2004 to Oct. 2008 were analyzed using backward trajectory cluster analysis in conjunction with the potential source contribution function (PSCF) model. The aim of this work was to study the inter-annual variations of mass concentrations and major chemical components of PM(2.5), evaluate the air mass flow patterns and identify the potential local and regional source areas that contributed to secondary sulfate and nitrate in PM(2.5) in Jinan. The annual mean concentrations of PM(2.5), sulfate and nitrate in 2004-2008 were almost the highest in the world. The most significant air parcels contributing to the highest mean concentrations of mass and secondary ions in PM(2.5) originated from the industrialized areas of Shandong Province. Clusters with a lower ratio of NO(3)(-)/SO(4)(2-) in PM(2.5) originated from the Yellow Sea, while a higher ratio was observed in the clusters passing through Beijing and Tianjin. PSCF modeling indicated that the provinces of Shandong, Henan, Jiangsu, Anhui and the Yellow Sea were the major potential source regions for sulfate, in agreement with the cluster analysis results. Regional and long-range transport of NH(4)NO(3) played an important role in the nitrate concentration of Jinan. By comparing the distributions of secondary sulfate and nitrate over three years, enhanced emission control management before and during the 29(th) Olympic Games led to a discernible decrease in source contributions from Beijing and its environs in 2007-2008.  相似文献   

17.
利用后向轨迹模式研究上海市PM2.5来源分布及传输特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用后向轨迹模型,结合上海 PM2.5的浓度数据计算了2012年6月27日-2013年6月26日以上海为起始点的后向轨迹,并通过轨迹相关的分析方法,研究不同来源区域对上海 PM2.5浓度的贡献影响。结果表明:长三角地区的排放对上海的贡献最为显著;苏北、山东等地区的排放对上海也有较明显的贡献;来自海面的贡献总体低于大陆。所采用的轨迹多元回归分析法为 PM2.5的来源分布及传输特征研究提供了新思路。  相似文献   

18.
The aim of the present study was to evaluate the polycyclic aromatic hydrocarbon (PAH) and polychlorinated biphenyl (PCB) levels in PM(10) and PM(2.5), at one rural and three urban sites in the Cantabria region (northern Spain). From all of these pollutants, benzo(a)pyrene is regulated by the EU air quality directives; its target value (1?ng/m(3)) was not exceeded. The concentration values of the studied organic pollutants at the studied sites are in the range of those obtained at other European sites. A comparison between the rural-urban stations was developed: (a) PAH concentration values were lower in the rural site (except for fluorene). Therefore, the contribution of local sources to the urban levels of PAHs seems relevant. Results from the coefficient of divergence show that the urban PAH levels are influenced by different local emission sources. (b) PCB rural concentration values were higher than those found at urban sites. Because no local sources of PCBs were identified in the rural site, the contribution of more distant emission sources (about 40?km) to the PCB levels is considered to be the most important; the long-range transport of PCBs does not seem to be significant. Additionally, local PAH tracers were identified by a triangular diagram: higher molecular weight PAHs in Reinosa, naphthalene in Santander and anthracene/pyrene in Castro Urdiales. A preliminary PAH source apportionment study in the urban sites was conducted by means of diagnostic ratios. The ratios are similar to those reported in areas affected by traffic emissions; they also suggest an industrial emission source at Reinosa.  相似文献   

19.
Severe particulate matter (PM, including PM2.5 and PM10) pollution frequently impacts many cities in the Yangtze River Delta (YRD) in China, which has aroused growing concern. In this study, we examined the associations between relative humidity (RH) and PM pollution using the equal step-size statistical method. Our results revealed that RH had an inverted U-shaped relationship with PM2.5 concentrations (peaking at RH = 45–70%), and an inverted V-shaped relationship (peaking at RH = 40 ± 5%) with PM10, SO2, and NO2. The trends of polluted-day number significantly changed at RH = 70%. The very-dry (RH < 45%), dry (RH = 45–60%) and low-humidity (RH = 60–70%) conditions positively affected PM2.5 and exerted an accumulation effect, while the mid-humidity (RH = 70–80%), high-humidity (RH = 80–90%), and extreme-humidity (RH = 90–100%) conditions played a significant role in reducing particle concentrations. For PM10, the accumulation and reduction effects of RH were split at RH = 45%. Moreover, an upward slope in the PM2.5/PM10 ratio indicated that the accumulation effects from increasing RH were more intense on PM2.5 than on PM10, while the opposite was noticed for the reduction effects. Secondary transformations from SO2 and NO2 to sulfate and nitrate were mainly responsible for PM2.5 pollution, and thus, controlling these precursors is effective in mitigating the PM pollution in the YRD, especially during winter. The conclusions in this study will be helpful for regional air-quality management.  相似文献   

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