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92.
2009年4月末,发生了一次罕见的粗粒子气溶胶远距离输送造成华南地区出现严重的空气污染事件,其特征主要是气溶胶质量浓度超标,而能见度没有明显恶化,对这次空气污染事件进行分析的结果表明.在过程中,粗细粒子质量比(PM2.5/PM10)有明显的3次下降,最低达到0.3,即PM2.5仅占PM10的30%,这与珠江三角洲地区通常以细粒子为主的污染特征有很大不同,反映了外来粗粒子的侵入特征.长江流域浮尘天气的沙尘粒子变性后,长距离输送污染物叠加本地污染物,造成这次严重空气污染事件. 相似文献
93.
车辆尾气排放控制技术和排放标准在近年来得到了快速发展,但非尾气管(non-exhaust)排放却很少涉及.非尾气管排放主要包括车辆制动磨损、轮胎磨损、路面磨损和车辆扬尘,本研究调查了北京典型道路车流量和车辆运行速度等参数,应用欧盟非尾气管排放因子分析车辆制动磨损、轮胎磨损和路面磨损PM10排放.结果显示:不同类型道路的... 相似文献
94.
通过对徐州市空气质量及其对应的气象因子进行统计分析,得出空气质量与相对湿度、风速,降水等气象因子的关系。分析特殊气象天气出现时空气中主要污染物PM10的变化规律.得到一些初步结果,为减轻和防止污染提供参考。 相似文献
95.
重庆市主城区PM2.5时空分布特征 总被引:6,自引:3,他引:3
利用2014年6月1日至2015年5月31日重庆市主城区17个国控空气质量监测站24 h自动连续采样的PM_(2.5)浓度数据,探讨了重庆市主城区PM_(2.5)时空分布特征.结果表明:1重庆市主城区PM_(2.5)季节浓度由高到低依次为冬季(100.2μg·m~(-3))、秋季(66.1μg·m~(-3))、春季(45.9μg·m~(-3))和夏季(33.4μg·m~(-3))(P0.05).2重庆市主城区PM_(2.5)月均浓度变化呈单峰单谷型,1月PM_(2.5)月均浓度最高(P0.05),达到120.8μg·m-3.3逐日变化,国控17个空气质量监测站PM_(2.5)日均浓度曲线都呈现出尖峰和深谷交替变化的锯齿状.4重庆市主城区16个国控监测点(除缙云山对照点)PM_(2.5)浓度日变化在全年、春季、秋季和冬季都呈现明显的双峰双谷型.5PM_(2.5)与SO_2、NO_2和CO都呈显著正相关(P0.01),表明SO_2、NO_2和CO的二次转化对PM_(2.5)浓度具有显著影响. 相似文献
96.
兰州城区大气PM2.5污染特征及来源解析 总被引:7,自引:5,他引:2
为探究兰州城区PM_(2.5)的污染特征及其来源,分别在兰州市城关区和西固区设置PM_(2.5)采样点,于2013年10月(非采暖期)和12月(采暖期)采集样品并进行分析,得到了PM_(2.5)及其16种化学组成的质量浓度.结果表明,兰州城区PM_(2.5)污染水平较高,平均质量浓度为129μg·m~(-3).样品无机元素平均质量浓度为:SCaFeAlMgPbZnMnTiCu,其中S、Ca、Fe、Al的质量浓度在1μg·m~(-3)以上,是主要元素组分;样品各无机元素质量浓度表现为采暖期高于非采暖期,城关区高于西固区.样品水溶性离子平均质量浓度为:SO~(2-)_4NO~-_3NH~+_4Cl~-K~+Na~+,其中SO~(2-)_4、NO~-_3、NH~+_4的质量浓度在10μg·m~(-3)以上,是主要离子组分;样品各水溶性离子质量浓度表现为采暖期高于非采暖期,西固区高于城关区.富集因子(EF)分析结果表明,元素Al、Ca、Mg、Ti的EF值均小于1以自然来源为主;元素Cu、Pb、S、Zn的EF值显著大于10,表明这4种元素在PM_(2.5)中高度富集,且主要源于人为活动造成的污染.主成分分析结果表明,交通排放源、生物质燃烧源、土壤源和二次粒子对兰州城区大气PM_(2.5)贡献显著. 相似文献
97.
2014年APEC期间北京市PM10和PM2.5氧化性损伤能力研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为评估APEC会议期间联防联控措施对北京市大气可吸入颗粒物毒性的影响,采集2014年APEC会议前后3个月北京市大气PM10和PM2.5样品,应用质粒DNA损伤评价法来研究其氧化性损伤能力. 结果表明,APEC会议期间PM10对DNA的损伤率高于PM2.5,颗粒物对 DNA损伤率随剂量的增加而增加. 本研究用TD30值来指示颗粒物氧化性损伤能力,TD30为引起30%的DNA损伤率所需要的颗粒物剂量(单位为 μg·mL-1),TD30值越低,颗粒物氧化性损伤能力越强,APEC会议前后样品的TD30值表现为 APEC期间(11月)>APEC前(10月)>APEC后(12月),说明氧化能力APEC后 >APEC前 >APEC期间. 用PM10质量浓度乘上其在250 μg·mL-1 剂量下的DNA损伤率得到颗粒物暴露毒性指数TI(toxic index),与往年具有代表性月份样品的数据对比,TI大小顺序为2004年 >2014年 >2008年,说明大气中颗粒物暴露毒性随着政策控制力度的加大而降低. 相似文献
98.
基于快速聚类方法分析常州市区PM2.5的统计特性 总被引:1,自引:1,他引:0
运用统计方法研究常州市区2013~2014年6个国控点六项基本污染物(SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(2.5)和PM_(10))月平均浓度变化,结果表明,除O_3外,其它五项污染物月平均浓度夏季较低冬季较高.颗粒物与风速之间的关系为PM_(2.5)浓度随风速的升高一直降低,PM_(10)随风速的升高浓度先降低后升高.采用快速聚类分析(k-means)并运用SWV和DIV指数对六项基本污染物进行分类,得到4个样本分类.与依据颗粒物化学成分或粒径谱对PM进行源解析方法不同,本研究更多是从PM_(2.5)与其它污染物相关关系以及污染程度等角度按照欧式距离进行分类.不同类中PM_(2.5)来源明显不同,类1中PM_(2.5)与化石燃料燃烧排放密切相关,类2与O_3密切相关,类3与城市不完全燃烧排放、区域灰霾污染密切相关,类4可以归类于城市"背景"类.快速聚类分析结果也表明常州市区PM_(2.5)有着复杂的来源. 相似文献
99.
2012年1月~2012年12月采集乌鲁木齐大气PM2.5样品,使用质粒DNA评价法研究了不同季节PM2.5的氧化能力,并进行氧化性毒性与相应气象因素和质量浓度之间的相关性研究.结果表明,乌鲁木齐大气PM2.5的质量浓度具有冬季最高,春季和秋季次之,夏季最低的季节性变化特征;PM2.5全样和水溶部分氧化能力的季节差异较大,对质粒DNA的氧化性损伤具有冬季最大,春季和夏季之次,秋季最低.冬、春、夏、秋季大气PM2.5全样的TD30(PM2.5对质粒DNA造成破坏达到30%所需要的颗粒物的剂量)平均值分别为440,491,503,515μg/mL,水溶部分分别为474,721,666,600μg/mL.绝大部分PM2.5样品全样的TD30值均小于水溶部分样,表明全样的毒性大于相应的水溶部分样.全样TD30值与平均温度显著(P<0.05)正相关,表明寒冷的天气/季节可能造成PM2.5的高毒性.水溶样TD30值与风速显著(P<0.01)正相关,与相对湿度显著负相关.这表明,高的风速和低的相对湿度可能跟较低和较高的PM2.5的毒性有关.PM2.5氧化性损伤能力的大小与其质量浓度之间的相关性不明显,表明仅以颗粒物的质量浓度来评价大气颗粒物氧化性损伤能力大小的方法并不能真实地反映其对人体健康的危害程度,起决定作用的还是颗粒物的化学组成及其表面吸附的有害成分. 相似文献
100.
本文收集西安市2013年环境监测站发布的空气质量指数(AQI)及环境空气状况与监测月报资料,对空气质量等级、AQI变化情况、主要污染物浓度变化趋势及采暖期和非采暖期浓度比较进行分析.研究结果表明:西安市2013空气质量二级以上的达标率为37.8%,年均AQI值为151,SO2、NO2、PM10和PM2.5的月监测浓度变化趋势无显著意义,采暖期平均浓度均显著高于非采暖期平均浓度,PM2.5采暖期均值是非采暖期均值的3.09倍.由此可见控制SO2、NO2、PM10和PM2.5的排放是改善西安市空气质量的重点工作. 相似文献