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根据2013-2021年长沙市城区10站点大气污染物监测数据,综合采用Daniel趋势检验和Kolmogorov-Zurbenko滤波方法,文章探讨了长沙市城区PM2.5浓度时空分布规律及气象因素、减排措施影响。结果显示:2013-2021年长沙市空气质量呈持续改善趋势,达标天数累计增加107 d,优良率累计提高了29.3个百分点;PM2.5年均浓度累计下降48.2%,除O3外的其他各项污染物浓度呈现明显的下降趋势,通过Daniel显著性检验;城区SO2、NO2、PM2.5、PM10、CO年均浓度变化速率为3.1、2.3、5.1、5.5、61.4μg/(m3·a)。空间分布上,PM2.5年均浓度的空间分布结构具有鲜明的特征,北部地区较低,中心城区和东南部地区较高,浓度梯度特征明显。与2013年相比,2021年各站点PM2.5年均浓度原始数据累计降幅在38.5%~48.0... 相似文献
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2014年春季山东省PM2.5跨界输送研究 总被引:2,自引:2,他引:2
利用CAMx模式模拟了2014年春季(3~5月)山东省ρ(PM2.5)浓度空间分布、输送、沉降特征并建立了各市PM2.5跨界输送矩阵.结果表明,山东省ρ(PM2.5)分布呈现明显的空间差异特征,鲁西地区浓度较高,半岛地区浓度较低;垂直方向上ρ(PM2.5)主要集中在2 000 m以下.全省ρ(PM2.5)水平输送通量平均达110μg·(m2·s)-1,全省总沉降量为23.05×104t.全省近地面ρ(PM2.5)外来输送贡献率为21.08%±3.83%,各市外来输送贡献率平均为40.45%±5.96%;随着高度的升高,京津冀、背景及边界等条件对山东省ρ(PM2.5)的贡献率明显上升,分别上升了7.56%、6.18%. 相似文献
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研究采用KZ(Kolmogorov-Zurbenko)滤波统计方法,结合数值模型情景分析技术,以CO为示踪污染物,对2013年1月-2017年12月珠江三角洲重点城市气象条件与源减排对CO浓度的影响进行了评估分析,结果显示:监测期间珠三角地区CO平均浓度为0.91 mg/m3,珠江三角洲重点城市CO浓度日变化呈现双峰型分布,早上08∶00-10∶00出现第1个峰值,下午20∶00左右出现第2个峰值;季节变化上整体呈现出冬季>春、秋季>夏季的特征;空间分布上珠三角、粤北地区浓度较高,粤东、粤西地区浓度则较低。KZ滤波统计方法显示污染源减排措施对珠江三角洲地区不同城市CO浓度贡献占比在85.79%~103.79%之间;WRF-CMAQ数值模型情景分析结果显示污染源减排措施对珠江三角洲地区不同城市CO浓度贡献占比在79%~96%之间;综合表明源减排措施对2013–2017年北京市不同点位CO浓度的改善起着主导作用。 相似文献
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《环境科学与技术》2017,(2)
根据2014年4月至2015年3月湖南省长沙市城区10个监测点O_3小时浓度监测数据,综合分析了长沙市O_3的时空分布及其与前体物、气象要素相关关系。结果显示:监测期间长沙市城区O_3小时平均浓度为44.47μg/m~3,O_3高值浓度主要集中在5-9月份,季节分布上O_3平均浓度整体呈现出冬季春季秋季夏季的特征。日变化上O_3呈现倒U型分布,一般在15:00、16:00左右达到峰值浓度,日循环可分为4个阶段:即臭氧累积阶段、臭氧抑制阶段、臭氧光化学生成阶段、臭氧的消耗阶段。空间分布上整体呈现出对照点峰值浓度明显大于城市环境评价点,从城区外围站点浓度大于市中心点浓度特征。O_3的前体物CO、NO_2均呈现双峰型分布,其中O_3与CO、NO_2呈现显著的负相关关系;与气压、湿度呈负相关关系,与温度呈正明显相关关系。 相似文献
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针对主流条件下部分亚硝化-厌氧氨氧化(PNA)工艺难以维持长期稳定运行的问题,采用气升式内循环反应器构建一段式反应系统,探究高溶解氧浓度导致工艺脱氮性能失稳后,原位恢复工艺脱氮性能的可行性及调控策略。结果表明,仅通过适宜的曝气调控,主流PNA工艺的脱氮性能可以实现原位恢复。在进水氨氮浓度为(50±1.81) mg/L、曝气速率为0.30 L/min的条件下,工艺的氮去除率可恢复至74.8%,氮去除速率达0.46 kg N/m3·d。此外,曝气调控能够提高胞外聚合物中蛋白质的含量,从而提升污泥浓度和促进污泥颗粒化;氨氧化活性和厌氧氨氧化活性得到了增强,亚硝酸盐氧化活性得到了有效的控制。在恢复策略的实施下,Candidatus Brocadia属和Nitrosomonas属的相对丰度恢复至5.3%和8.7%,Nitrospira属的相对丰度减少至0.2%。研究结果为厌氧氨氧化技术在主流条件下的应用提供理论指导和技术支持。 相似文献
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以城市内涝模型DRIVE-Urban为基础,对长沙市区内的两次典型内涝事件进了街道尺度(10 m分辨率)和6个不同重现期(5年、10年、20年、30年、50年和100年)下的模拟,并根据模拟结果确定了内涝风险等级和风险区划。结果显示DRIVE-Urban模型能够很好地反映市区内街道积水的淹没情况,两次内涝点命中率(POD)分别达到了64%和67%,且随着重现期增大,积水面积也逐渐增大,积水面积最高占比甚至达到了市区总面积的8.2%,约96.51 km2。内涝的风险等级分为低风险、中风险、较高风险和高风险。高风险和较高风险区域主要集中在岳麓区东部、天心区北部、芙蓉区、开福区南部、雨花区北部以及高新区南部,而高新区北部、岳麓区西部和雨花区南部风险等级较低。 相似文献