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1.
利用南京与北京地区2014年5月1日—2019年10月31日的PM2.5监测数据、气溶胶光学厚度观测资料以及同期MICAPS地面气象要素的观测资料,对两地PM2.5浓度的变化规律及其与气溶胶光学厚度、气象要素的关系进行了分析和讨论,结果表明:南京与北京均呈现PM2.5浓度冬季显著高于夏季,AOD冬季小于夏季的特征;对比而言,北京PM2.5月均浓度高于南京地区;南京与北京的PM2.5浓度与AOD均为正相关关系,PM2.5浓度与AOD间相关性存在显著的季节差异,主要表现为夏季相关性大于冬季相关性;两地AOD与PM2.5浓度均为正相关关系,在同一AOD水平下,相对湿度越大,PM2.5浓度越大,气溶胶吸湿增长易造成污染物积累;南京PM2.5浓度与能见度的r为0.57,而北京的r为0.83,两地的PM2.5浓度与能见度的冬季相关性较夏季好,在高相对湿度下,同一PM2.5浓度水平时,南京能见度较北京好.  相似文献   
2.
风云四号A星(FY-4A)是我国新一代静止气象卫星,多通道扫描成像辐射计(AGRI)是风云四号静止气象卫星的主要载荷之一.为探究FY4A数据用于气溶胶光学厚度(AOD)反演的可行性,基于FY-4A/AGRI数据,利用暗像元算法对2019年2月23~26日及10月27~30日京津冀地区AOD进行反演研究,并与AERONET地基观测AOD数据进行了对比分析.结果表明,基于FY-4A数据及构建响应函数库,通过暗像元方法能较好的反演出京津冀地区气溶胶空间分布;AOD主要的高值区体现在京津冀中南部地区并向周边郊区逐渐降低,在AOD值较大时此特征较为明显;将反演值与同期AERONET地基观测数据对比验证,相关系数达到0.869,均方根误差为0.221,表明AOD反演值与观测值吻合较好,FY-4A卫星数据反演AOD具有一定可行性.  相似文献   
3.
4.
通过对阿拉伯半岛地面90个气象站20年沙尘天气、AI指数及风场的时空分布特征结合气象条件分析,确定该区域沙尘天气的发生规律及传输路径.结果表明:永久多尘地区是半岛扬沙发生最频繁的区域,从2月开始扩张,并在6月达到最大.浮尘的时空分布与扬沙类似,但还存在希贾兹山脉北部和波斯湾沿岸的高值中心,3月与永久多尘地区的高值区连成一片,6~7月达到最大,然后开始收缩并分裂成几个小中心.AI指数存在一个像倒箭头的相对高值中心,其变化具有明显的单峰分布,强度和范围在6月最大.10~4月和5~9月半岛分别盛行顺时针、逆时针旋转的风向,它们将沙尘远程传输到下游地区.天气学分析表明,冷锋入侵半岛使得来自北方的冷空气快速锲入暖空气之下,是导致沙尘天气出现的主要原因;后向轨迹聚类分析显示,半岛存在3类传输路径,其重要性依次为西北方向撒哈拉沙漠的远程传输、反气旋风场将来自伊拉克或伊朗的沙尘远程传输和本地的沙尘源传输.  相似文献   
5.
于兴娜  马佳  朱彬  王红磊  严殊祺  夏航 《环境科学》2015,36(6):1919-1925
为了解南京北郊秋冬季相对湿度与气溶胶理化特性对大气能见度的影响,利用2012年秋冬季气象要素资料、颗粒物浓度及其主要成分和气溶胶粒子谱分布等观测数据,分析了南京北郊大气能见度与气象要素、颗粒物污染之间的关系.结果表明,南京北郊秋冬季节平均大气能见度仅为4.76 km.颗粒物浓度与能见度存在一定的负相关关系,尤其细粒子对能见度的影响更为显著.随细粒子质量浓度和相对湿度(RH)的增大,低能见度出现的频率呈现上升趋势.能见度从5~10 km衰减到5km时,PM10和PM2.1质量浓度分别增加了7.56%和37.64%;其中SO2-4和NO-3质量浓度均有显著增加.气溶胶粒子数浓度对能见度的影响与相对湿度有关,粒径0.5~2μm的气溶胶数浓度随RH增加增长缓慢,而2~10μm范围内的粒子数浓度随RH增加而减小;结合气溶胶表面积浓度与能见度进行相关性分析,表明0.5~2μm的细粒子及相对湿度是导致南京北郊秋冬季大气能见度下降的主要因素.  相似文献   
6.
南京北郊不同大气污染程度下气溶胶化学组分特征   总被引:12,自引:9,他引:3  
张程  于兴娜  安俊琳  朱彬  林梦凡 《环境科学》2017,38(12):4932-4942
为了解不同大气污染程度下大气细颗粒物中水溶性化合物和含碳物质的污染特征,使用瑞士万通850 professional IC型色谱仪和Model 2001热光碳分析仪分别对2015年南京北郊冬季清洁、轻/中度污染和重度污染程度下的水溶性离子、OC(有机碳)和EC(元素碳)进行了分析.结果表明,重度污染中PM_(2.5)日平均浓度为清洁天的4.0倍,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+这3种主要二次离子平均浓度则分别为清洁天的6.4、3.1和3.9倍,且它们均以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在于清洁天和污染天中.两种呈酸性的污染天均主要受流动源影响.OC与EC的最高浓度均出现在重度污染天,分别达到49.8μg·m~(-3)和10.3μg·m~(-3).清洁天中SOC平均浓度最低(4.28μg·m~(-3)),但SOC占OC质量分数却高于另外两种污染天(41.14%).通过碳组分丰度值发现燃煤燃烧和汽油车尾气排放是观测期间内碳质颗粒物的共同主要贡献源.  相似文献   
7.
南京北郊黑碳气溶胶的来源解析   总被引:4,自引:4,他引:0  
利用七波段黑碳仪对2015年1~12月南京北郊地区黑碳(black carbon,BC)气溶胶实时监测,并结合黑碳仪模型对该期间内BC进行来源解析,探讨化石燃料排放产生BC(BCff)与生物质燃烧产生BC(BCbb)各自的贡献大小.结果表明,观测期间BC的吸收波长指数(α)和生物质燃烧对BC的贡献百分比(BB)的变化范围都较大但趋势较为一致;冬季α值偏高而夏季α值较低,表明不同季节时间BC来源和强度的差异性.BCff在各季节BC总浓度中占比略有不同但均高于75%;BC、BCff和BCbb的日变化趋势均呈双峰特征,在07:00~09:00和18:00~21:00左右浓度有最大值;全天中,BCff对BC贡献最大,浓度值约为BCbb的3~5倍;夜晚BC浓度普遍高于白天,其平均浓度值是白天的1.2倍.由浓度权重轨迹分析的结果可知,影响南京北郊地区高浓度BC的源区主要集中在浙江、安徽以及江西和福建等地区.  相似文献   
8.
为探讨南京秋季霾污染过程发生的主要影响因素,利用南京信息工程大学太阳光度计观测霾污染发生天气下AOD(aerosol optical depth,气溶胶光学厚度)数据,计算AE440-1020(?ngstr?m Exponent,波长指数)以及a2(光谱曲率),结合CALIPSO(Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)卫星气溶胶组分分析以及MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)火点数据,对2015年10月南京霾污染过程进行分析.结果表明:2015年10月出现的两次霾污染过程期间南京地区AE440-1020均高于1.0并且a2呈负值,其中10月16日AQI达到峰值(201),AOD500达1.51,AE440-1020达1.37,a2达-0.77;这两次较为严重的霾污染过程均主要由人为因素(工业污染、城市建设、生物质燃烧、汽车尾气排放等)产生的细粒子所致.后向轨迹分析发现,2015年10月16日南京地区霾污染天气发生的主要原因是区域型污染,同时受长距离输送影响,大量携带人为因素产生的细粒子以及少量沙尘等污染物的空气团途经内蒙古、山东等地到达南京,加剧了当日的污染程度;2015年10月23日南京地区霾污染天气的发生则主要受长距离输送影响,同时也受到区域型污染影响,加剧了当日的污染程度.研究显示,在稳定的气象条件下,较高的相对湿度、较低的地表风速、低混合层高度以及贴地逆温的出现是诱发霾污染天气产生的有利气象条件.   相似文献   
9.
南京秋冬季典型霾污染过程及边界层特征分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对近年来南京地区秋冬季的几次典型秋冬季霾污染过程,利用地面空气污染监测资料、探空资料、常规气象观测资料,对霾污染过程的特征,特别是边界层特征进行综合分析。结果表明,秋收季节秸秆燃烧对于南京及周边地区的空气质量有明显影响,局地空气污染指数飙高。南京及周边地区几次霾污染过程,均出现逆温层,贴地逆温、脱地逆温均影响霾的形成。5次霾污染过程中,均有观测时次混合层高度小于200 m,并且低混合层高度持续时间与API高值时间一致。总体上,混合层高度与API(AQI)呈相反趋势。  相似文献   
10.
亚青会期间南京市气溶胶中OC和EC的粒径分布   总被引:2,自引:1,他引:1  
采用Anderson 9级撞击式采样器和DRI Model 2001A热/光碳分析仪对南京2013年8月10~28日亚青会期间不同粒径段气溶胶中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度进行了观测分析.结果表明,51.55%和54.81%的OC和EC富集于粒径<1.1μm的细粒子中,亚青会期间OC和EC的最大浓度分别位于0~0.43μm和0.43~0.65μm粒径段,占总浓度的比例分别为20.90%±5.02%和22.68%±9.90%.PM1.1、PM1.1~2.1和PM2.1~10中OC和EC的浓度在亚青会期间比亚青会前分别减少了43.44%~56.17%和59.17%~73.55%.亚青会期间OC的谱分布没有变化,均为双峰型分布;EC的谱分布由双峰型变为单峰型.观测期间不同粒径段的EC和OC具有较好的同源性.亚青会前OC和EC主要来自汽车尾气;亚青会期间PM1.1中OC和EC主要来自汽车尾气,PM1.1~2.1和PM2.1~10中OC和EC主要来自汽车尾气和燃煤.  相似文献   
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