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1.
南京地区大气灰霾的数值模拟   总被引:14,自引:8,他引:14  
从环境角度出发,在化学成分分析的基础上,利用灰疆与能见度的关系,数值模拟了南京地区能见度分布及灰霾天气现象.研究表明:冬夏两季SO2-4/NO-3质量比为5.39;风速、相对湿度、PM2.5浓度是灰霾天气形成的主要影响因素;能见度模拟结果很好地体现了细粒子成分的污染分布特征,在南京地区,硫酸盐和有机气溶胶是能见度下降最重要的贡献者,其次为黑碳气溶胶.  相似文献   
2.
上海市一次重雾霾过程的天气特征及成因分析   总被引:4,自引:2,他引:4  
王静  施润和  李龙  张璐 《环境科学学报》2015,35(5):1537-1546
2013年11月30日至12月9日上海地区出现入冬以来一次最严重的持续性雾霾天气过程,严重影响了该地区人们的生活健康.本文借助空气质量数据、地面气象要素、卫星遥感数据并结合后向轨迹模式反映了此次重污染过程的污染特征及其成因.结果表明,污染期间,PM2.5与PM10小时浓度变化趋势基本一致,高浓度值出现在早晚8时左右,主要是由该时段的逆温现象造成的;来自西北方向污染物的远距离输送影响了本地空气质量状况,气团在不同高度层做下沉运动,造成大气层结稳定;该地区在西北方向的弱高压控制下,地面风速较小,能见度低,天气条件静稳,不利于污染物扩散,造成持续性重污染事件;卫星遥感数据显示此次污染为区域性污染.  相似文献   
3.
选取2015年和2019年不同代表年份,结合外场观测和数值模拟,分析了天津地区不同季节不同天气(晴天、多云、霾)下,气溶胶辐射效应对整层大气透过率和地表入射太阳辐射的影响,以及这种影响在不同年份的差异.借助WRF-Chem模式模拟分析了重污染期间气溶胶辐射效应对垂直方向上气象要素廓线、边界层结构以及PM2.5浓度的反馈机制.结果表明:霾污染可导致大气透过率明显下降,春、秋、冬不同季节,霾污染导致中午大气透过率分别下降0.09,0.11和0.09.全年平均霾污染可导致大气透过率降低约15.5%.云量的增多也可导致大气透过率明显下降,多云天气下大气透过率相比晴天减小约22.4%.霾和云对大气透过率的影响还与太阳高度角有关,当太阳高度角>60°时,霾污染导致大气透过率下降8.6%.随污染等级提高,气溶胶对太阳辐射的衰减作用也越强,天津地区空气质量分别为Ⅰ~Ⅰ级时,中午地表入射短波辐射呈稳定下降趋势,依次为484,446,439,342,328和253W/m2.重污染期间,气溶胶辐射效应导致大气低层(250m以下)降温(0.8℃)增湿(3.8%...  相似文献   
4.
上海城区典型空气污染过程中细颗粒污染特征研究   总被引:14,自引:1,他引:14       下载免费PDF全文
采集了上海城区2009年10月10~21日期间2次空气污染过程的样品,在对污染过程分析的基础上,着重分析了PM2.5及其化学组分的变化,探讨了污染源及形成机制.研究表明,14日的灰霾过程主要由本地排放的污染物二次转化形成,PM2.5占PM10比重超过60%且PM2.5中离子组分含量高.17~19日的浮尘过程中,受北方沙尘影响本市粗颗粒浓度上升,PM2.5所占比重下降,二次离子组分从细颗粒物向粗颗粒物转移且Ca2+浓度上升,同时受到长江三角洲区域秸秆焚烧的影响,细颗粒物中K+, EC和OC含量高.因此,应在控制本地源排放的同时,加强对细颗粒尤其是二次细颗粒污染及其前体物的协同控制.  相似文献   
5.
Based on hourly measurements of NOx NO2 and O3 and meteorological data, an ordinary least squares (OLS) model and a first-order autocorrelation (AR) model were developed to analyse the regression and prediction of NOx and NO2 concentrations in London. Primary emissions and wind speed are the most important factors influencing NOx concentrations; in addition to these two, reaction of NO with O3 is also a major factor influencing NO2 concentrations. The AR model resulted in high correlation coefficients (R > 0.95) for the NOx and NO2 regression based on a whole year's data, and is capable of predicting NO2 (R = 0.83) and NOx (R = 0.65) concentrations when the explanatory variables were available. The analysis of the structure of regression models by Principal Component Analysis (PCA) indicates that the regression models are stable. The results of the OLS model indicate that there was an exceptional NO2 source, other than primary emission and reaction of NO with O3, in the air pollution episode in London in December 1991.  相似文献   
6.
灰霾的健康效应   总被引:57,自引:0,他引:57  
灰霾是颗粒物和气体污染物导致的可察觉到的能见度降低的污染天气现象.近年来,随着城市化进程的快速发展,城市大气污染加剧,灰霾天气也随之增多.总结了灰霾这一污染型天气的特征,介绍了灰霾的化学成分、污染机制等,并从影响机制和流行病学角度出发,对国内外灰霾对人体的健康效应研究成果进行了综合评述,提出目前急需解决的科学问题和今后的研究方向.  相似文献   
7.
了解O3污染的垂直分布对于充分理解O3在大气中的扩散和输送具有重要意义.本研究利用最优插值法实现了高塔与激光雷达O3观测数据的融合,并基于垂直观测融合数据对2021年10月广州市一次O3污染过程进行分析,结果表明:(1)不同时刻的O3浓度均大致呈现出随高度上升先升后降的变化趋势,平均相对高值主要分布在300~500 m,最高值出现在400 m附近.(2)结合边界层高度分析可知,白天的O3生成和扩散基本均在边界层以内进行,夜间普遍存在O3残留问题,而在污染日尤其显著,表明白天光化学反应生成的高浓度O3是夜间残留层中O3的来源.(3)污染期间,不同大气污染物形成了不同的垂直分层,具体表现为较高浓度的PM2.5和NO2在中、低层积累,而高层(约200~600 m)则维持高浓度O3的污染垂直分布结构.推测原因在于南北气流对峙及夜间稳定...  相似文献   
8.
杭州大气颗粒物散射消光特性及霾天气污染特征   总被引:1,自引:6,他引:1  
徐昶  叶辉  沈建东  孙鸿良  洪盛茂  焦荔  黄侃 《环境科学》2014,35(12):4422-4430
2011年7月~2012年6月期间,对大气散射系数、颗粒物浓度及气象因子进行同步观测,以评估颗粒物散射消光对杭州市大气能见度的影响.结果表明,杭州市大气颗粒物散射系数日均值变化范围为108.4~1 098.1 Mm-1,年均值为428.62Mm-1±200.2 Mm-1.散射系数呈明显的季节变化,秋冬高,夏季低.日变化呈典型的双峰型,早峰出现在08:00,晚峰出现在21:00.PM2.5和PM10的散射效率分别为7.6 m2·g-1和4.4 m2·g-1,颗粒物散射消光占总消光比例的90.2%.灰霾和重度灰霾天气下,散射系数分别为684.4 Mm-1±218.1 Mm-1和1 095.4 Mm-1±397.7 Mm-1,达到非霾天气的2.6和4.2倍,表明颗粒物散射消光作用是导致杭州市大气能见度下降和灰霾天气发生的主要因素.  相似文献   
9.
成都市一次重度灰霾期间大气PM2.5的自组织临界特性   总被引:1,自引:1,他引:1  
史凯 《环境科学学报》2014,34(10):2645-2653
2013年1—2月期间,四川省成都市出现大范围、长时间、高浓度的严重霾污染.本文运用频度统计分析和消除趋势波动分析方法,研究了成都市2013年1月25日—2月7日一次典型重度灰霾期间8个监测站点(草堂寺、人民公园、梁家巷、金泉两河、十里店、沙河铺、三瓦窑、灵岩寺)大气PM2.5小时平均浓度序列的时空演化规律.结果表明,各站点大气PM2.5的浓度波动并非随机,而在统计上服从典型的负幂律分布,同时均表现出很强的长期持续性特征.这些特征刻画了灰霾期间大气PM2.5浓度波动的宏观特征.将PM2.5浓度演化与沙堆崩塌进行类比,发现大气PM2.5演化具有自组织临界性复杂系统的基本特征.进一步根据自组织临界(SOC)理论,建立了大气PM2.5数值沙堆模型,模型算法考虑了此次灰霾期间成都市的气象因素和PM2.5的迁移扩散机制.通过对该模型的数值模拟,能够定量阐明此次重度灰霾期间成都市各监测站点大气PM2.5浓度时空波动宏观统计规律的产生根源.同时,深入讨论了该模型的自组织临界特征.模拟结果和实际结果的高度一致表明该模型真正阐明了导致PM2.5浓度时空波动的重要动力机制.SOC内禀机制是控制此次成都市灰霾期间大气PM2.5浓度演化的主要机制之一.本研究可为灰霾期间PM2.5的演化动力学提供新的研究方法.  相似文献   
10.
In January 2013, a long-lasting severe haze episode occurred in Northern and Central China; at its maximum, it covered a land area of approximately 1.4 million km2. In Wuhan, the largest city in Central China, this event was the most severe haze episode in the 21st century. Aerosol samples of submicron particles (PM1.0) were collected during the long-lasting haze episode at an urban site and a suburban site in Wuhan to investigate the ion characteristics of PM1.0 in this area. The mass concentrations of PM1.0 and its water-soluble inorganic ions (WSIIs) were almost at the same levels at two sites, which indicates that PM1.0 pollution occurs on a regional scale in Wuhan. WSIIs (Na+, NH4+, K+, Mg2+, Ca2+, Cl-, NO3- and SO42-) were the dominant chemical species and constituted up to 48.4% and 47.4% of PM1.0 at WD and TH, respectively. The concentrations of PM1.0 and WSIIs on haze days were approximately two times higher than on normal days. The ion balance calculations indicate that the particles were more acidic on haze days than on normal days. The results of the back trajectory analysis imply that the high concentrations of PM1.0 and its water-soluble inorganic ions may be caused by stagnant weather conditions in Wuhan.  相似文献   
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