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1.
有关湖北省PM2.5污染的时空分布、影响因素及成因的研究较少,分析PM2.5污染特征及气象因素的影响,对科学治理湖北省PM2.5污染具有重要意义。利用2017年和2018年1—3月湖北省7个大气成分观测站逐小时PM2.5质量浓度及平均气温、降水量、相对湿度、10 min平均风速和风向等地面气象观测资料,运用多元逐步线性回归法,探讨PM2.5的变化特征及其与气象因素的关系。结果表明,(1)湖北大气成分监测站PM2.5具有明显的时间变化规律,从日变化上看,除金沙站全天变化平缓外,其他6站PM2.5日变化呈双峰双谷型分布,双峰出现在10:00—11:00和20:00—22:00,双谷出现在06:00—08:00和15:00—17:00。各站PM2.5日均质量浓度变化范围为2.7~269.1μg?m-3,其变化幅度最大值通常出现在1月份。从月份上看,1—3月PM2.5月均质量浓度呈下降趋势;各站PM2.5平均质量浓度介于42.3~90.9μg?m-3,金沙最低而荆州最高;PM2.5质量浓度日均值平均超标率42.3%,其中3月平均超标率22.2%,明显低于1月56.7%和2月50.7%。(2)平均气温、降水量、风速和相对湿度4个近地面气象因素对黄石、金沙和武汉PM2.5质量浓度的影响大而对荆州影响最小,其中平均气温和风速为主要影响因素;具体而言,荆门、宜昌和武汉颗粒物质量浓度主要受气温引起的垂直输送及风速引起的水平扩散影响,襄阳、金沙和黄石则主要受大气中水分变化导致的粒子生成及沉降清除作用影响。(3)各站PM2.5质量浓度水平和变化特征差异在于监测点地理位置和周边环境、城市经济水平和气候气象条件的不同。  相似文献   

2.
空气污染程度与就诊率、呼吸道发病率及死亡率等有着密切的联系。兰州市在上世纪末曾被喻为卫星上看不到的城市,它的大气污染程度一直以来为人们所关注。利用2013年国家环保部公布的兰州市5个监测点(涵盖了4区1县)大气细粒子PM10及PM2.5的监测数据,针对全年的日均PM2.5与PM10质量浓度并结合了同期的气象因子进行分析研究,结果表明:春冬季为兰州大气中两种颗粒物的污染的高峰期(春季峰值为3月份,PM10及PM2.5质量浓度的月均值为309和103μg· m-3,超标倍数为1.062与0.436;冬季峰值为11月份,PM10及PM2.5质量浓度的月均值为203和85μg· m-3,超标倍数为0.353与0.7),夏秋季为低谷(波谷为9月份,PM10及PM2.5的月均值为96和39μg· m-3,均低于国家标准)。PM2.5与PM10质量浓度比值均在0.4与0.5之间,呈一定的线性关系,大气污染较轻。当温度在-3~0℃之间时,大气中PM2.5与PM10质量浓度变化较剧烈。露点温度高于-3.15时,使得PM10的质量浓度下降明显;当日均露点温度高于1.85时,PM2.5的质量浓度随着露点温度的增大而降低,说明湿沉降对着两种粒子的清除作用明显。降水对大气中的两种颗粒物均呈现清除作用,但是在降水后PM10质量浓度迅速回升,但PM2.5质量浓度却变化不大。风向偏西时,大气中细颗粒污染物浓度增加。风速的增加对PM2.5有一定的清除作用,但由于兰州市的地貌特征,使得大气中PM10的质量浓度增加。上述结果为兰州市大气污染的监测与治理及大气污染预报提供了重要的依据。  相似文献   

3.
气象因素对城市空气污染具有重要影响。分析不同季节PM10质量浓度变化与气象因子之间的关系,建立模型进行颗粒物污染预测,可以为污染物治理提供科学依据。为了解兰州市PM10污染特征,2011年1月─2011年12月对兰州市可吸入颗粒物(PM10)进行了为期1年的监测,并利用监测数据和同期气象观测数据,分析了PM10的质量浓度与气象因素之间的相关性。结果表明:PM10的质量浓度与温度呈现负相关关系,温度越高,PM10质量浓度越低。当风向为NW和NNW时,PM10污染相对较轻;而当风向为NE和ENE时,PM10污染比较严重。兰州市属于典型的河谷城市,四面环山,气流闭塞,风速过小导致城区大气污染物不利于向城区外扩散。PM10的质量浓度与气压呈正相关,兰州市冬季气压较高,PM10质量浓度较大;夏季气压较低,PM10质量浓度较低。降水能够对环境空气中污染物起到清除和冲刷作用,对可吸入颗粒物去除作用显著。PM10在无降水日的平均质量浓度为263.47μg·m-3,所有降水日的PM10平均质量浓度为171.71μg·m-3,比无降水日降低34.83%。  相似文献   

4.
北京大气颗粒物中多环芳烃浓度季节变化及来源分析   总被引:13,自引:1,他引:12  
使用大流量滤膜采样器,从2006年9月至2007年8月,每周同时采集北京城市大气可吸入颗粒物(PM10)和细粒子样品(PM2.5)各一次,二氯甲烷超声抽提一气相色谱/质谱分析了17种多环芳烃(PAHs)浓度,结果表明,春、夏、秋、冬四季北京大气PM10和PM2.5中PAHs总量分别为63.8±44.6ng·m-3、43.2±4.5ng·m-3、84.7±108.3ng·m-3、348.0±250.0ng·m-3和54.7±17.3ng·m-3、40.3±8.6ng·m-3、66.1±81.5ng·m-3、337.7±267.2ng·m-3;约有70%的PAHs存在于细粒子PM2.5中,其质量浓度有明显季节变化,冬季>秋季>春季>夏季;颗粒物中PAHs主要以4、5、6环存在,其中4环以上占79.4%.源解析表明,北京大气颗粒物中的PAHs主要来自燃煤,同时汽油、柴油燃烧排放也不能忽略.结合气象要素分析,温度升高和太阳辐射增强易造成多环芳烃挥发和反应,湿沉降有利于多环芳烃随颗粒物清除.  相似文献   

5.
为了探讨景观生态林对大气颗粒物的调控作用,以北京大兴区景观生态林为例(主要树种为旱柳Salix matsudana),研究不同季节、不同天气条件下景观生态林内大气颗粒物质量浓度差异以及林内和林外质量浓度对比。于2013年7月至2014年5月,分四季选择不同天气类型,采用水平同步监测法对林内和林外两个监测点3种粒径大气颗粒物(TSP、PM10和PM2.5)质量浓度和气象因子进行每日10 h的连续监测(8:00─18:00)。结果表明,(1)晴朗天气景观生态林内ρ(TSP)、ρ(PM10)和ρ(PM2.5)均处于较低水平,分别为(61.53±21.73)~(174.32±36.01)μg·m-3、(28.91±10.34)~(94.87±20.45)μg·m-3和(6.29±3.86)~(23.91±12.29)μg·m-3;多云、扬尘、雾霾和雾霭天气颗粒物质量浓度较高,污染明显加重,雾霾天气下ρ(PM2.5)的增加效果更为明显,而扬尘天气下ρ(TSP)显著增加。(2)雾滴对于PM2.5与PM10具有一定的湿清除作用,也可以与霾粒子共同作用形成相对稳定的雾霭天气,其颗粒物污染程度高于其他天气状况,此时以粒径为2.5~10μm的颗粒物污染为主。(3)夏、秋和春季晴朗微风天气(风速≤3 m·s-1)和扬尘天气林内ρ(TSP)和ρ(PM10)显著低于林外,多云、轻微至轻度雾霾天气,林内ρ(TSP)、ρ(PM10)和ρ(PM2.5)均显著低于林外,晴朗大风(风速5 m·s-1)和雾霭天气林内ρ(TSP)和ρ(PM10)不显著高于林外,雾霭天气林内ρ(PM2.5)显著高于林外;冬季不同天气下ρ(TSP)、ρ(PM10)和ρ(PM2.5)林内和林外对比没有明显规律。(4)空气相对湿度、风速和风向是观测时段内影响颗粒物质量浓度的主要因子。ρ(PM2.5)与相对湿度呈线性正相关,而与风速呈非线性负相关,偏南风对颗粒物主要起输送和积累作用,偏北风对颗粒物起到稀释和扩散作用。相对于TSP和PM10,PM2.5更易受近地面气象条件的影响而堆积或扩散。  相似文献   

6.
天津城区大气气溶胶质量浓度分布特征与影响因素   总被引:9,自引:0,他引:9  
姚青  蔡子颖  张长春  穆怀斌 《生态环境》2010,19(9):2225-2231
根据中国气象局天津大气边界层观测站2009年的气溶胶观测资料和同期气象资料,对天津城区PM10和PM2.5质量浓度变化特征,及其与气象条件的相互关系进行研究,结果表明:PM10和PM2.5年均质量浓度为153.24和68.78μg·m-3,其日均值超标率近半,表明南部城区尤其是交通干道附近气溶胶污染较为严重;PM10和PM2.5质量浓度逐月变化呈现明显的冬季高、夏季低的特征,其日变化特征呈明显的双峰型,早晚污染高峰主要受交通源影响;气象条件对气溶胶质量浓度作用显著,气溶胶质量浓度与气温正相关,相对湿度的增高易导致细粒子吸湿性增长,但高湿状态下易引起降水有利于气溶胶的湿清除,西南气流和偏北风是PM10和PM2.5高浓度的主要影响风向,静小风易造成气溶胶堆积,高风速可引起PM10排放增多,但对PM2.5影响不大。  相似文献   

7.
杭州地区大气细颗粒物浓度变化特征分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
利用2012年杭州地区(杭州、桐庐、建德、淳安)大气颗粒物监测仪TEOM1405D的连续观测资料,对该地区PM2.5质量浓度的变化特征及其与气象条件的关系进行了分析研究.结果表明,2012年杭州、桐庐、建德、淳安PM2.5年平均浓度分别为50.0±25.7、46.5±22.0、42.1±21.8、36.9±21.2μg·m-3,空间上呈现至北向南逐渐下降的变化趋势.受边界层高度、降水等气象条件影响,4个站点PM2.5浓度的季节变化基本表现为秋季冬季春季夏季,其中秋、冬季PM2.5超标日数高达80%左右.杭州地区PM2.5日变化呈现明显的双峰型特征,其峰值出现时间与人们的早晚出行高峰有较好的对应关系.对比不同站点PM2.5浓度变化可以看出人口密集城市区域气溶胶浓度要显著高于乡村地区.通过拟合小时平均值最大出现频率得出杭州地区最具代表性大气状态下PM2.5的浓度值为21.2μg·m-3.风向风速与PM2.5浓度的关系表明杭州主要以本地污染为主,桐庐受本地污染和区域输送双重影响,建德主要表现为区域输送.  相似文献   

8.
北京市冬季大气气溶胶中PAHs的污染特征   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用大流量颗粒物采样器采集了2005-2006年冬季北京市大气气溶胶中PM10和PM2.5样品,采用气相色谱/质谱技术对样品中的多环芳烃进行检测.结果表明:北京市冬季大气颗粒物PM10和PM2.5中PAHs总量分别为520.5±476.9ng·m-3和326.8±294.3ng·m-3,且大部分存在于细粒子中,4环以上的稠环芳烃占总浓度的87%.根据荧蒽/芘等比值指标判别,北京市冬季PAHs主要以燃煤排放为主,其次是石油燃烧交通排放.风速增大和太阳辐射曝辐量增强,都会降低颗粒物中多环芳烃浓度.  相似文献   

9.
天津市近地层PM2.5的垂直分布特征   总被引:10,自引:2,他引:8  
大气细颗粒物PM2.5是导致城市能见度降低的重要原因之一,研究低层大气细颗粒物的垂直分布特征,利于了解边界层内污染物的大气物理化学反应机制,能为大气污染综合治理决策提供新的科学数据.2006年8月16日-2007年8月31日期间以天津市255 m气象塔为观测平台,分别在40 m、120 m和220 m 3个不同高度进行大气污染物PM2.5质量浓度和气象要素的同步观测.对观测资料的分析表明:PM2.5质量浓度季节变化规律非常明显,冬季最高,春季最低.PM2.5日变化特征非常明显,呈明显的双峰变化规律:冬季峰值最大、春季最小.边界层内PM2.5质量浓度在各个高度存在明显差异,受逆温层影响,四个季节的早晨第一个峰值出现时间随高度增加均存在滞后现象,PM2.5从地面扩散到220 m大约需要2 h.各个观测高度PM2.5质量浓度随风向变化不大,得到天津市细粒子主要是由本地源生成的结论.  相似文献   

10.
北京市秋季大气颗粒物的污染特征研究   总被引:22,自引:0,他引:22  
大气颗粒物是造成城市空气污染的重要原因之一,并已经成为我国北京等大中城市空气污染中的首要污染。为了分析北京市大气细颗粒物的污染水平及其影响因素,以大气中的PM10和PM2.5为研究对象,于2005年秋季在北京市设立了9个采样点进行采样监测,通过对所采集到的PM10和PM2.5质量浓度的对比来分析大气颗粒物的空间分布和时间变化特征,并建立起PM10和PM2.5质量浓度与风力、温度、湿度等气象条件的对应关系来分析各种气象因素对大气细颗粒物污染水平的影响。结果表明:北京市不同区域的PM10和PM2.5的质量浓度差异较大,同时,值得注意的是通过对同一地点同一采样时间大气颗粒物质量浓度的对比发现PM2.5质量浓度的空间分布并不完全同于PM10,这主要是与采样点所处的环境中不同污染源影响的强弱有关;气象条件稳定时,PM10和PM2.5质量浓度的日变化表现出一定的规律性,这种时间变化的特征主要取决于所在环境中排放的污染物变化情况;气象条件是影响PM10和PM2.5污染程度的重要因素,在一定的范围内,颗粒物质量浓度随着温度的上升而下降,随着相对湿度的升高而增大,随着风力的增强而减小。  相似文献   

11.
天津城区秋冬季黑碳气溶胶观测与分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
姚青  蔡子颖  韩素芹  黄鹤 《环境化学》2012,31(3):324-329
利用天津大气边界层观测站2010年9月—2011年1月黑碳气溶胶、PM2.5质量浓度、大气能见度及常规气象观测数据,研究天津城区秋冬季黑碳气溶胶污染特征.结果表明,天津秋冬季黑碳气溶胶质量浓度均值7.24μg.m-3和6.46μg.m-3,分别占PM2.5质量的9.42%和7.98%,其吸收作用分别贡献大气消光的17.2%和17.6%;采用最大频数浓度法计算黑碳浓度本底值为2.50μg.m-3;黑碳浓度的日变化特征与天气过程有关,雾和霾天气下黑碳浓度较高,降水利于清除黑碳污染,秋季高浓度黑碳除局地源污染外,可能还与河北、山西、天津等地燃烧秸秆有关.  相似文献   

12.
曹玲  曹华  于海跃  杨庆华  王凯  王秀琴 《生态环境》2013,(11):1807-1813
利用敦煌和酒泉2007—2011年的PM10质量浓度资料和风速、气温、相对湿度、气压、天气现象等相关气象要素资料,分析了河西走廊西部极端干旱区不同下垫面环境PM。0质量浓度的时空分布特征,结果表明,下垫面是沙地环境的敦煌PMl0质量浓度年平均值为128.9lμg·m-1,明显高于绿洲环境酒泉的76.1mg·m-1两站均是春季大于其他季节,尤以4月最为显著,敦煌和酒泉分别达到272.1lμg·m0和151lμg·m-2;PMl0质量浓度的不同分布特征与气象因素有密切的关系,尤其受沙尘天气的影响较大,其最大值可以反映沙尘天气的强度,非沙尘日PMl0质量浓度在不同下垫面条件下虽有一定相差,但空气质量状况均在“良”以上。两站PM10质量浓度日变化差异较大,敦煌四季的日变化特征均不特别显著,变化比较平稳,基本都呈单峰单谷型分布,最大值出现在17:00时左右,最小值出现在6:00左右;酒泉春、秋季日变化基本一致,呈单峰型,最大值出现在正午时段;夏季日变化规律性不明显,变化幅度比较平缓;冬季呈双峰双谷型,最大值和次大值分别出现在16:00和2:00左右,最小值和次小值分别出现在10:00和0:00左右。进一步分析发现,在沙尘日和非沙尘日PM10质量浓度明显不同,其对应的压、温、湿、风及能见度也有一定规律,沙尘日的日均风速和日最大风速大于非沙尘日,相对湿度、气压和能见度小于非沙尘日。两站的气温、气压、相对湿度、风速等气象要素与PM10质量浓度均有一定相关性,但PM10质量浓度的分布最终是受各要素综合影响的结果,敦煌和酒泉,PM值与PM10质量浓度日均值的相关性都很显著,相关系数分别为0.8961和0.9152,远高于其他各单气象要素与PM10质量浓度的相关性。两站沙尘日的昂M均值分别是非沙尘日2-3倍,因此气象影响指数能有效的区别沙尘日和非沙尘日。IPM的分布也能较好的反映PMl0质量浓度的分布,因此可用抽d来量化评价PM10质量浓度。  相似文献   

13.
降雨过程后北京城区PM2.5日时空变化研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着人类环境意识的增强,人们对城市雾霾天气的忧虑与日俱增,PM2.5的时空变化和对人体健康的影响已成为关注的焦点。以往的研究多集中在不同季节或年际的变化,本文通过统计环保局发布的位于北京城区13个逐时浓度监测点降雨前后PM2.5质量浓度,并在城区布设14个采样点昼夜连续监测一次降雨后72 h内PM2.5质量浓度变化情况,研究北京市城区降雨后PM2.5日变化规律及空间分布特征,由此分析降雨对PM2.5日变化规律的影响。同时对比PM2.5与同步气象数据(温度、相对湿度)和交通数据(车辆量、车速)最值频率分布情况,进而对PM2.5日变化特征进行成因分析。随后利用GIS空间分析方法,分析了PM2.5的日空间分布特征。结果表明,降雨对颗粒物的去除作用明显,一次降雨可使PM2.5质量浓度平均下降56.3%。雨后72 h内PM2.5质量浓度均小于60μg·m-3,降雨后1 h内PM2.5质量浓度处于稳定状态,在随后的12 h内PM2.5浓度值都处于下降状态。降雨过程只降低PM2.5的质量浓度值,并不影响其日变化规律。PM2.5的日变化规律以19时为界,表现出明显的昼夜差异。白天的变化规律呈现凹型,夜间的变化规律呈现拱型。PM2.5质量浓度峰值多出现在23时或0时,谷值多出现在下午15时,该特征受气象因素影响较大,受交通源的影响作用不明显。早高峰期间,PM2.5质量浓度变化主要受交通源的影响;晚高峰期间,交通源和气象因素共同影响PM2.5质量浓度。研究区PM2.5日空间分布特征同样存在明显的昼夜差异。白天PM2.5空间分布特征为南部高北部低;PM2.5在夜间的空间分布特征则多表现为四周高、中心低,三环外围区域多为高值区。  相似文献   

14.
重庆市主城区春夏季不同粒径颗粒物污染特征分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用多通道采样器,采集重庆市主城区PM1.0、PM2.5和PM103种粒径的颗粒物样品,结果显示采样期间PM1.0、PM2.5和PM10日浓度均值分别为0.057 mg/m3、0.075 mg/m3和0.120 mg/m3,主城区颗粒物污染较为严重。对3种粒径颗粒物样品中的碳组分、水溶性组分以及无机污染元素组分进行分析...  相似文献   

15.
太原市大气中PM10的监测与分布   总被引:6,自引:0,他引:6  
2001年3月下旬,在太原市建成区均匀布设15个网格点,使用便携式空气质量监测仪,连续5天监测了各点大气中可吸入颗粒物(PM10)的浓度。结果表明:监测期间PM10的浓度范围为0.191-0.660mg/m^3,全市日平均浓度为0.373mg/m^3,上午平均值是下午的2倍;PM10浓度空间分布整体上比较均匀,不同功能区的污染程度依次为:电厂>化工工>太钢工业区>校园商业区>太行居民我。着重探讨了污染现状的成因,并提出了改善大气质量的建议。  相似文献   

16.
乌鲁木齐市TSP分布特征及影响因素分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
刘新春  钟玉婷  何清  杨浩 《生态环境》2011,20(11):1706-1712
利用大流量采样器采集了2009年乌鲁木齐市TSP样品,通过对样品和数据的分析处理,揭示了乌鲁木齐市TSP基本特征及影响因素:(1)市北郊、中心城区和南郊山区的TSP质量浓度年均值变化较大,卫星站为0.483 8 mg.m^-3,高于年轮实验室(0.453 6 mg.m^-3)和雷达站(0.227 6 mg.m^-3),均高于国家年均浓度的二级标准(0.200 0 mg.m^-3)。各区域的TSP有很强的区域性分布特征,地形及能源消费状况是其主要影响因素。(2)雷达站、卫星站和年轮实验室季节平均浓度冬季最高,夏季最低,白杨沟夏季则最高,秋季最低。(3)市区TSP冬半年的月均浓度维持较高水平,受人为影响较小的白杨沟站TSP月均浓度变化很小;采样日TSP质量浓度与当日的气象条件和污染源排放情况有密切联系。(4)TSP质量浓度高于其他北方城市,远高于沿海城市,春季多风沙、冬季燃煤取暖和稳定的大气环境,是造成TSP质量浓度较高的主要因素。  相似文献   

17.
PM10作为大气污染物监测的主要指标之一,探究大气PM10浓度对大气环境质量和人体健康评价具有重要意义。黄、渤海滨海带包括京、津和辽、冀、鲁、苏等工、农业大省,区域大气PM10污染的时空分布和来源特征具有复杂性和典型性。在锦州、北京、天津、烟台、青岛、连云港和盐城7个城市布设10个采样点,含7个城市点和3个农村点,开展为期一年的大气颗粒物的采样;同时,于冬季1月和夏季7月在锦州、天津和烟台进行合计60 d的加密采样,藉以确定研究区域大气PM10的时空分布和来源特征。结果表明,黄、渤海滨海带大气年均PM10总浓度为(129’18)"g·m~(-3),单月最低值出现在2015年7月盐城农村样点15"g·m~(-3),最高值为2015年3月北京城市点307"g·m~(-3)。盐城大气PM10浓度(城市点(85’27)"g·m~(-3)和农村点(66’35)"g·m~(-3))显著低于其他样点大气PM10浓度。渤海滨海带中西部的京(140’68"g·m~(-3))、津(169’60"g·m~(-3))两市大气PM10年均浓度显著高于东部的锦州(125’41"g·m~(-3))和烟台(109’31"g·m~(-3));而且黄海滨海带大气PM10年均浓度(114"g·m~(-3))显著低于渤海滨海带年均浓度(136"g·m~(-3)),总体上表现出西高东低、北高南低的特征。黄、渤海滨海带城市点和农村点年均浓度分别为(129’18)"g·m~(-3)和(112’30)"g·m~(-3);农村点春冬季大气PM10浓度和城市点浓度相当,无显著差异,夏秋季大气PM10浓度略低于城市浓度,表明农村地区大气颗粒物污染情况也较为严重,需受到关注。区域内PM10浓度季节变化整体表现为春冬高、夏秋低。利用多元回归分析初步判断黄、渤海滨海带PM10属于复合来源,大气PM10浓度约30%的变化与降水、人均能耗和沙尘天气相关。黄、渤海滨海带大气PM10浓度的昼夜变化不大,大气PM10浓度与气温呈现正相关,与风速和降水呈现负相关,表现为受各种气象因素综合作用的影响。  相似文献   

18.
为研究城市道路两侧不同绿化带宽度及不同植物群落配置模式对消减大气中PM2.5浓度的作用,选择北京市四环主干道旁3种典型植物群落配置类型作为试验监测点,对0 m、6 m、16 m、26 m、36 m不同绿带宽度下PM2.5浓度分布与变化进行监测,并对其消减能力进行计算,分析PM2.5浓度变化与道路车流量、绿化带宽度及植物群落配置模式之间的关系。结果表明:(1)PM2.5浓度的日变化与车流量的日变化特征一致,道路绿地空气中PM2.5浓度的日变化呈现双峰单谷型特征,即早晚高、白天低,PM2.5浓度在8:00-10:00的交通早高峰期间增加,而后开始下降,到12:00-14:00左右达到最低值,之后呈持续上升状态,直至晚高峰19:00浓度达一天中的最大值。(2)不同植物群落配置模式对大气中PM2.5浓度的消减作用不同,群落内郁闭度高的多复层结构绿地对PM2.5消减作用优于郁闭度低的单层配置绿地模式;(3)分别对3类空气质量条件下,道路绿地对PM2.5消减作用进行评价。无污染或轻度污染(PM2.5〈100μg·m-3)环境下,绿地对PM2.5消减作用明显,26 m及36 m的绿带处消减作用最强,最高可达12.22%;中度污染(101μg·m-3201μg·m-3)天气条件下3种绿地对PM2.5的消减作用均不明显。  相似文献   

19.
北京冬季一次重污染过程PM2.5中水溶性无机盐的变化特征   总被引:14,自引:0,他引:14  
为了解北京冬季重污染过程大气颗粒物化学特性,利用高时间分辨率实时在线细粒子快速捕集及化学成分分析系统(RCFP-IC)对2011年2月18—24日发生的一次重污染过程PM2.5中水溶性无机离子浓度变化进行了在线观测.结合颗粒物质量浓度、气态污染物浓度及气象资料,对此次污染过程中污染物的化学成分变化特征进行了详细分析.结果表明,此次北京冬季重污染4 d中颗粒物污染严重;总水溶性无机离子平均质量浓度151.31μg·m-3,占PM2.5相对比例54%,其中NO3-、SO24-和NH4+质量浓度占总水溶性无机离子质量浓度91%,二次离子污染非常严重;硝酸根氧化率(NOR)和硫酸根氧化率(SOR)结果显示NO3-与SO24-主要通过非均相反应生成,水溶性无机盐存在形态以NH4HSO4和(NH4)2SO4为主;重污染期K+和Cl-质量浓度显著升高,Mg2+和Ca2+质量浓度下降;阳、阴离子电荷比(C/A)重污染平均值为0.8,细粒子偏酸性.  相似文献   

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