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相似文献
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1.
2017年7月25日至8月2日台风"纳沙"和"海棠"影响期间,广东省出现大范围O_3污染过程,分析了其变化特征和影响因素。结果表明,台风登陆前城市O_3污染逐渐加重,而台风登陆后O_3污染逐渐缓解,污染较重城市集中分布在广东省中部,主要是广州市、佛山市、江门市、东莞市、中山市、汕尾市和清远市。造成台风期间O_3污染的主要原因是:(1)双台风影响期间,广东省总体受海平面高压控制,以高温晴热天气为主,太阳辐射强、气温高、降水少,相对湿度较低,有利于本地光化学反应进行;(2)受台风外围下沉气流影响,垂直方向扩散条件不利,而平流层O_3有可能向下运输;(3)台风登陆阶段,近地面风向以偏北风为主导,且风速小,导致O_3浓度出现明显的上升。  相似文献   

2.
利用2013—2017年杭州市空气质量国控监测站点数据和杭州市地面气象数据,分析了杭州市几种典型情况的臭氧(O_3)污染特征。结果表明:(1)2013—2017年,杭州市O_3污染问题总体呈逐年加重趋势;(2)夏季太阳总辐射大于450 W/m~2、温度高于20℃且相对湿度低于70%的晴热高温天气易造成O_3污染;(3)杭州市O_3浓度还可能受外来输入的影响;(4)受台风外围下沉气流影响,加上水平扩散条件差且温度高,极易导致O_3及其前体物在近地面积聚。  相似文献   

3.
浙江大气PM2.5污染问题突出。利用国家环境空气质量监测站的实时在线监测数据分析了2013年12月上旬长三角地区一次大气PM2.5严重污染前后浙江典型城市(杭州、湖州、金华、宁波和舟山)的PM2.5污染成因。结果表明,严重污染天(SPD)风速和大气边界层高度均较非污染天低,不利于污染物扩散,而气温和相对湿度高,易于二次颗粒物生成。PM2.5/CO(质量比)的变化结果显示,SPD二次颗粒物对杭州、宁波、舟山PM2.5浓度的贡献高于60%,对湖州和金华PM2.5浓度的贡献略低(42%~54%)。杭州SPD时二次NO3-、SO24-、NH4+的增长幅度远高于PM2.5,且氮转化率和硫转化率随相对湿度的升高而上升,表明硫酸盐和硝酸盐的生成是PM2.5污染的重要来源。气团后向轨迹显示,SPD时杭州和湖州主要受江苏、安徽及浙江省内其他城市气团传输的影响,宁波和舟山主要受上海、江苏、安徽及东海上空气团传输的影响,而金华主要受本地及邻近的杭州、绍兴的影响。  相似文献   

4.
为了研究哈尔滨市大气污染特征以及气象要素对大气污染的影响,对哈尔滨市2013年采暖期及非采暖期内4种大气污染物(二氧化硫SO_2、二氧化氮NO_2、可吸入颗粒物PM_(10)、细颗粒物PM_(2.5))日均浓度分布特征以及日均浓度与部分地面气象要素(风速、气温、气压、相对湿度)相关性进行研究。提出哈尔滨市4种大气污染物日均浓度均符合对数正态分布。采暖期和非采暖期内4种大气污染物浓度与地面气象要素的相关性存在显著差异。采暖期内,4种污染物浓度与风速显著负相关,与风速相关系数最高达-0.639;与气压和相对湿度正相关。非采暖期内,4种大气污染物均与相对湿度呈负相关,相关系数为-0.5左右,与其他3种气象要素相关性普遍不高。全年4种污染物中仅有SO_2与气温呈较好负相关,相关系数为-0.4。  相似文献   

5.
天津市秋季臭氧浓度影响因素及相关关系研究   总被引:2,自引:1,他引:2  
选择天津市秋季典型重污染时期2005年11月2~7日近地面大气O3、NO、NO2、CO、紫外线(UV)强度和温度等观测数据,研究O3浓度的时间变化特征及其与相关前体物、气象条件的相关关系.结果表明,在观测期间O3浓度存在明显的日变化周期,在13:00~14:00时浓度最大,夜间变化平缓;O3浓度与NO、NO2、NOx和CO等前体物呈较好的负相关关系;温度和UV与O3浓度密切相关,昼间O3与UV呈相同变化趋势,相关系数达0.71,O3浓度变化滞后于UV变化,将O3浓度与前1小时的UV对比分析,相关系数提高到0.81.  相似文献   

6.
利用珠江三角洲(简称珠三角)58个监测点位2013—2015年的CO、SO_2、NO_2、O_3、PM_(10)、PM_(2.5)浓度数据,对珠三角PM_(2.5)高污染天气的污染物分布特征进行研究,以期更深入地揭示珠三角PM_(2.5)的污染特征。结果表明:珠三角PM_(2.5)高污染天气主要发生在秋季(10月)和冬季(1月、12月);相对于冬季,秋季珠三角大气污染光化学反应更活跃;秋季珠三角PM_(2.5)高污染天气由一次污染和二次污染同步加强导致,污染防治难度大;冬季珠三角大气污染体现了高污染区域传输影响的特征,PM_(2.5)污染由高污染区域传输背景下的本地污染积累加强导致,佛山和广州一带尤为明显,是重点防治地区。  相似文献   

7.
基于珠三角大气超级站2013年8月至2014年3月PM2.5、PM2.5中主要水溶性无机离子组分及其重要气态前体物等参数的逐时在线监测结果,揭示当地大气PM2.5中二次无机组分与其气态前体物的相互作用,以及PM2.5理化特性与成因的季节差异。结果表明,观测期间,PM2.5、PM10的年平均质量浓度分别为64.2、105.1μg/m3,PM2.5在PM10中所占比例(PM2.5/PM10)平均为61.1%。SO2-4、NO-3、NH+4的年平均质量浓度分别为16.6、9.0、10.2μg/m3,3者之和(SNA)占PM2.5的比例(SNA/PM2.5)平均为55.8%,体现了二次转化对珠三角地区PM2.5污染的重要影响;不同季节,SNA/PM2.5为46.0%~64.3%,夏季最低,冬季最高,其中SO2-4、NH+4对PM2.5的贡献相对稳定,NO-3贡献的季节差异较大;秋、冬季各项观测参数浓度的日变化规律相对明显,夏季除HNO3和NH3外,多项观测参数在低浓度水平波动,日变化规律不明显;珠三角大气中具有足量气态NH3以中和硫酸盐和硝酸盐,PM2.5中NH+4、SO2-4、NO-3主要以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在;本研究站点夏季的硫氧化率和氮氧化率均高于广州市,这充分体现了该站点的区域性特征。  相似文献   

8.
利用2015—2017年西安城区4个环境空气质量监测自动站的O_3和NO_x观测数据及2015年夏秋季挥发性有机物(VOCs)的观测数据,分析了O_3和NO_x周末效应的季节差异及其产生原因。结果表明,西安城区春季、夏季和秋季存在O_3周末大于工作日而NO_x周末小于工作日的周末效应,且夏季和秋季在p0.05的水平下差异显著;冬季出现了O_3工作日大于周末而NO_x工作日小于周末的周末效应,但在p0.05的水平下差异并不显著。在不考虑平流层垂直输送的情况下,近地面O_3的产生取决于NO_x和VOCs前体物的共同光解速度。西安城区属于VOCs敏感区,周末机动车出行数量下降造成NO_x排放减少使NO对O_3的抑制效应减弱,这是西安城区夏秋季周末效应的主要原因。  相似文献   

9.
分析了2016年杭州市G20峰会保障期间(8月24日至9月6日)的环境空气质量,利用WRF-CMAQ模型研究了区域传输对杭州市G20峰会保障期间PM_(2.5)和O_3污染的影响。结果表明,G20峰会保障期间,杭州市PM_(2.5)日均质量浓度平均值为31.3μg/m~3,逐日浓度均达到《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准(75μg/m~3)的要求,8月31日出现PM_(2.5)浓度上升趋势,9月1日达到最高47.0μg/m~3;O_3最大8h质量浓度平均值为159.9μg/m~3,8月24日至25日和8月28日至31日两个时段O_3浓度出现了超过GB 3095—2012二级标准(160μg/m~3)的情况。杭州市本地减排对PM_(2.5)浓度下降贡献70%,浙江省其他地市贡献16%,江苏省、上海市以及安徽省与江西省分别贡献了8%、4%、2%,区域联防联控对杭州市PM_(2.5)浓度的改善具一定的作用。精准控制上风向O_3前体物排放可在一定程度上缓解杭州市的O_3污染。  相似文献   

10.
无锡市区大气污染物污染特征及影响因素研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用2014年无锡市区的6种大气污染物浓度和气象因子等监测数据,研究了无锡市区各种大气污染物的污染特征及其影响因素。结果表明:(1)无锡市区PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO浓度的季节变化特征为冬季最高,夏季最低;O_3浓度表现为夏季最高,冬季最低。就全年的综合情况而言,颗粒物污染,尤其是PM_(2.5)污染最严重。(2)PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO浓度间两两呈正相关;PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO浓度均与O_3浓度呈负相关。(3)温度与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO浓度呈负相关,与O_3浓度呈正相关;相对湿度与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3浓度呈负相关,与CO浓度无相关性;风级与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO浓度呈负相关,与O_3浓度无相关性。降水有利于PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3浓度的降低,但对CO浓度影响不大。(4)无锡市区空气质量周末比工作日差。NO_2、SO_2浓度周末低于工作日,O_3浓度周末高于工作日,呈现明显的"周末效应";PM_(2.5)、CO浓度周末高于工作日,未出现"周末效应"。  相似文献   

11.
于2014年7月8日至8月13日在成都市城区和工业区选取两个点位开展挥发性有机物(VOCs)样品采集工作,分析结果显示,成都市夏季城区大气中VOCs质量浓度在34.1~458.8μg/m3,平均值为(137.3±91.8)μg/m3;工业区大气中VOCs质量浓度在26.7~474.9μg/m3,平均值为(135.9±103.5)μg/m3。早高峰时段(7:00~10:00)两个点位VOCs的浓度水平均高于其他时段,说明VOCs浓度受机动车排放的影响较为明显。用·OH消耗速率和臭氧生成潜势评估VOCs大气化学反应活性,结果显示,芳香烃和烯烃是影响大气化学反应活性的关键组分。城区和工业区的二次有机气溶胶(SOA)的生成潜势分别为4.859、4.559μg/m3,芳香烃不仅是臭氧生成潜势的关键活性组分,同时也是SOA的重要前体物。  相似文献   

12.
河北廊坊地区一次持续重污染天气分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用廊坊市环境监测数据及常规气象资料,对2014年2月20—26日廊坊地区持续重污染天气进行分析。结果表明,廊坊地区上空一直受弱脊或浅槽控制,地面维持弱气压场,是典型的静稳天气;边界层内以偏东风、偏南风为主,风速很小甚至出现静风,相对湿度较大,近地面层有较强、较厚的逆温层,导致边界层内大气扩散能力差,与静稳的气象条件配合有助于污染物在低层的持续积累和霾天气的形成;风向、风速以及相对湿度等逐时变化与PM2.5浓度关系密切;混合层高度与静稳天气指数在重污染天气过程中有较好的指示作用。  相似文献   

13.
上海城市化对气象要素和臭氧浓度的影响   总被引:3,自引:1,他引:2  
为探讨城市化引起的土地利用变化对上海近地面气象要素和臭氧(O3)浓度的影响,运用美国国家大气研究中心等机构共同开发的WRF-Chem模式,在考虑扩大城市用地、运用城市冠层模式以及城市人为热影响的基础上,针对上海地区2个不同发展时期的下垫面土地利用类型,就2007年3次高浓度O3天气过程,设置4组灵敏性试验进行模拟。结果表明,以虹桥机场站为代表的市区受城市化影响温度升高、相对湿度降低、风速减小,日平均温度最高上升3.5℃,日平均相对湿度最大降低20%,日平均风速最大减小1.5m/s;但以青浦站和川沙站为代表的郊区受城市化影响不明显。此外,以卢湾站为代表的市区,O3浓度普遍增加,日均值最高可增加8.3μg/m3;但以川沙站和淀山湖站为代表的郊区,O3浓度的变化随着个例的不同有增加也有减少。  相似文献   

14.
基于WRF-CMAQ模型,结合长三角地区大气污染源排放清单,设计9组预测情景,模拟分析上海市2012年7月臭氧生成与臭氧前体物(NOX、挥发性有机物(VOCs))排放之间的变化关系。结果表明:(1)上海城区臭氧生成属VOCs控制型,控制VOCs的排放可降低臭氧浓度。(2)减少臭氧前体物排放对日间高浓度臭氧有较好的控制效果,夜间则相反。(3)徐汇、静安站点控制VOCs排放对降低臭氧浓度效果较显著,当VOCs削减比例为75%时,两个站点的臭氧浓度超标小时数分别下降了45.5%以上、50.0%以上。青浦淀山湖及浦东川沙站点控制NOX排放对降低臭氧浓度效果较好,当NOX削减比例为75%时,两个站点的臭氧1h浓度超标小时数分别降低75.0%、100.0%。(4)在最大控制力度(即NOX和VOCs均削减75%)下,徐汇、静安、青浦淀山湖、浦东川沙站点的臭氧1h浓度超标小时数也从基准情景的11、8、16、6h下降至0、3、4、0h。  相似文献   

15.
为了研究2008年北京奥运会前期污染物浓度变化特征,对北京气象塔3层高度上的大气污染物(NO2和O3)进行加强观测,分析其变化特征。观测结果表明,由于北京奥运会前期采取了严格的空气质量控制措施,NO2浓度相对车辆限行前下降了45.3%,且随着高度递增逐渐降低;O3浓度最大值和日均值有所降低,其最大值出现时间较10年前提前了12 h,且有4 h左右处于相对平稳状态。O3浓度峰值主要是受NO2的控制,O3浓度峰值出现时间提前反映出北京大气氧化效率不断提高。对于观测期间出现光化学污染事件,利用同期气象资料和大气污染监测数据分析,发现造成这次大气污染的主要原因是气象因子:地面多处于弱高压场控制中,大气层结稳定,风力较弱(小于2 m/s),并伴随着连续高温、强辐射和低湿。  相似文献   

16.
为了研究2008年北京奥运会前期污染物浓度变化特征,对北京气象塔3层高度上的大气污染物(NO2和O3)进行加强观测,分析其变化特征。观测结果表明,由于北京奥运会前期采取了严格的空气质量控制措施,NO2浓度相对车辆限行前下降了45.3%,且随着高度递增逐渐降低;O3浓度最大值和日均值有所降低,其最大值出现时间较10年前提前了1~2 h,且有4 h左右处于相对平稳状态。O3浓度峰值主要是受NO2的控制,O3浓度峰值出现时间提前反映出北京大气氧化效率不断提高。对于观测期间出现光化学污染事件,利用同期气象资料和大气污染监测数据分析,发现造成这次大气污染的主要原因是气象因子:地面多处于弱高压场控制中,大气层结稳定,风力较弱(小于2 m/s),并伴随着连续高温、强辐射和低湿。  相似文献   

17.
为研究杭州市大气PM_(2.5)的污染特征,评估本地污染源和外来污染源对PM_(2.5)的影响,于2013年10月10日至11月2日对杭州市主城区两个不同高度的采样点进行采样,并定量分析大气PM_(2.5)中的化学成分。结果表明,采样期间20、84m高度的大气PM_(2.5)日均质量浓度分别为(80.5±28.9)、(80.3±29.3)μg/m3,不同高度的PM_(2.5)浓度及其化学成分无明显差异;PM_(2.5)主要成分质量分数按如下排序:SO_4~(2-)有机碳(OC)NO_3~-NH_4~+元素碳(EC);大气PM_(2.5)中二次粒子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+平均质量浓度总和约为39.0μg/m3,二次转化是杭州市大气PM_(2.5)的主要来源,SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+贡献率为48%左右;20、84 m高度的大气PM_(2.5)中OC分别为(15.6±5.1)、(14.8±4.7)μg/m3,EC分别为(4.6±1.8)、(4.6±1.6)μg/m3,OC/EC(质量比)约为3.3。采样期间,杭州市大气PM_(2.5)在近地面垂直方向上分布较为均匀,表明杭州市大气PM_(2.5)受外来污染源的影响较小。而在本地污染源中,杭州市大气PM_(2.5)主要受到生物质燃烧、机动车尾气、燃煤和餐饮油烟等来源的影响,地面扬尘的作用不明显。  相似文献   

18.
2015年8月23日—9月4日京津冀地区对部分污染源实行了临时性的减排管控措施,为保障9月3日北京大阅兵的空气质量起到了重要作用。天津作为协同减排的重要城市,阅兵期间空气质量变化一直备受关注。为评估这次减排管控措施对空气质量的改善效果,于2015年8月10日—9月15日,选择天津市气象局院内观测场,利用自动在线观测仪器对大气污染物NO_x、SO_2、CO、O_3及PM_(2.5)进行了连续观测,以天津所采取的临时减排措施为时间节点,对人为管控前后污染物的浓度水平、源贡献及日变化特征进行了比对分析,并结合气团输送特征讨论了气象条件在各时段的贡献。结果显示:在减排期间(2015年8月23日—9月4日),NO、NO_2、SO_2、CO、O_3及PM_(2.5)浓度较减排前(2015年8月10日—22日)分别降低了12.3%、34.1%、41.8%、21.1%、39.0%及63.1%,燃煤、工业及扬尘源控制效果显著;减排后(2015年9月5日—15日)较减排期,NO、NO_2、SO_2、CO及PM_(2.5)浓度分别升高了77.2%、46.1%、13.3%、12.5%和11.5%,空气质量主要受机动车源的影响。NO_2、SO_2、CO及PM_(2.5)在各时段的日变化基本呈早晚双峰型,NO呈早单峰型,O_3呈午后单峰型,减排措施有效降低了峰值和浓度水平,污染物排放至大气后,近地面气象要素也会有所影响。由气团的输送特征可知,有利的气象条件也是减排期间良好空气质量的重要因素,减排后CO、SO_2和PM_(2.5)无显著回升主要得益于清洁气团的频繁出现。  相似文献   

19.
利用2016年冬季12月16—22日监测的宝鸡市6种大气污染物及主要气象要素,分污染前、重污染期、污染结束3个过程分析了污染物的变化特征,探讨了大气污染物时间变化与气象要素关系。结果表明:(1)大气重污染过程中主要污染物为PM_(10)和PM_(2.5),重污染期最大值比污染前增加113%、93%,比污染结束高出268%、190%,浓度均超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中24h平均二级限值。SO_2、CO、NO_2、O_3重污染期最大值比污染前增加7%、33%、54%、18%,比污染结束高出36%、33%、58%、57%,但浓度均未超过GB 3095—2012中1h平均二级限值。日变化总体表现为PM_(2.5)、PM_(10)、CO出现两个峰值,SO_2、NO_2、O_3出现一个峰值;3个过程峰值点出现时间基本一致;重污染期PM_(2.5)、PM_(10)较高,但振幅比污染前后的振幅减小。(2)PM_(10)、PM_(2.5)与相对湿度、风速关系密切,与气温关系较差。(3)河谷地形、气象条件及大气环流场相互作用形成污染物持续的集聚是导致宝鸡市重污染发生的重要因素,并对污染物的扩散和清除具有滞后作用。  相似文献   

20.
广州南沙区O3浓度变化及其与气象因子的关系   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用广州南沙区气象探测基地2010年O3浓度和常规气象观测资料,分析了O3浓度变化特征及其气象因子的关系。结果表明,广州南沙区2010年O3浓度最高时均值的最大值出现在8月,超标时数最多的是9月;O3浓度日变化呈单峰型分布,O3浓度日变化最大的季节是秋季,其次为夏季、春季、冬季;O3浓度呈现秋季>春季>夏季>冬季的变化特征。气温、相对湿度、日照时数和云量与O3浓度相关系数大,是影响南沙O3浓度的主要气象因子。秋季O3浓度高,O3主要以局地光化学反应生成为主;春季、夏季和冬季O3主要以外来源的输送为主。气团后向轨迹分析表明南沙区秋季气团主要来自污染的大陆地区,春季、夏季和冬季气团主要是来自东南沿海附近或较为清洁的南海。  相似文献   

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