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成都市大气环境VOCs污染特征及其健康风险评价 总被引:8,自引:6,他引:2
于2012年9月,在成都市分别选取代表城市大气环境和路边大气环境的两个采样点对大气中挥发性有机物(VOCs)进行采样,对不同大气环境中VOCs的浓度水平与变化特征、组成和反应活性进行分析,并对其中的芳香烃化合物进行健康风险评价.结果表明,成都市城市大气环境和路边大气环境中TVOCs的平均质量浓度分别为(108.57±52.43)μg·m~(-3)和(132.61±49.31)μg·m~(-3),不同大气环境中各烃类物质浓度均呈现出烷烃芳香烃烯烃炔烃的趋势;城市和路边大气环境中芳香烃和烯烃对臭氧生成潜势(OFP)贡献较大,关键物种均为间/对二甲苯、甲苯、乙烯、邻二甲苯和丙烯;不同大气环境中的苯、甲苯、乙苯和二甲苯(BTEX)对人体的非致癌风险和危害指数均小于1,对暴露人群不存在非致癌风险;致癌物质苯对人体的致癌风险高于安全阈值1.00E-06,对暴露人群可能存在致癌风险. 相似文献
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成都市热力景观空间格局分析 总被引:1,自引:0,他引:1
城市热力景观空间格局是城市附属物和城市活动性在热场方面的综合表现。使用2008年11月23日的Landsat5/TM数据,将第6波段反演为亮温,并按温度值的高低把热力景观分为7个类型;借鉴景观生态学的原理和方法,以破碎度指数、多样性指数、均匀度指数和优势度指数为评价指标,对成都市三环路内约200km2热力景观空间格局的研究结果表明:5个行政区的热力景观格局指数存在显著差别,如锦江区的破碎度指数最大,为0.924,成华区的最小,为0.559,指数大小与城市热力景观类型的分布特点密切相关。这些结果对于分析和研究城市整体格局、城市规划和环境保护等具有应用意义。 相似文献
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85.
86.
成都市非道路施工机械排放清单研究 总被引:4,自引:1,他引:3
随着大气污染控制形势的日益严峻,非道路移动源排放日益受到关注.本研究通过软件调研获得了成都市非道路施工机械保有量、功率分布,通过现场及文献调研获得了非道路施工机械活动水平数据.参照《非道路移动污染源排放清单编制技术指南(试行)》中的方法,计算了成都市2018年非道路施工机械排放清单.结果表明,2018年成都市非道路施工机械PM、HC、NO_x和CO的排放量分别为845、2898、16738、11231 t.按机械类型划分,挖掘机4项污染物排放占比最高,PM、HC、NO_x和CO分别占59%、61%、59%和62%;按排放阶段划分,国2机械4项污染物排放占比最高,PM、HC、NO_x和CO分别占55%、66%、68%和65%.排放清单结果的不确定性受到多种因素的影响,其中影响最大的为排放因子. 相似文献
87.
基于2015—2020年成都市国控环境监测站点逐时大气污染物监测数据,将其分为3类站点(城区、交通、背景站点),研究不同季节、不同污染水平下,各类站点细颗粒物(PM2.5)和臭氧(O3)复合污染特征及相互作用.结果表明:①成都各类站点的PM2.5超标天数和PM2.5年平均浓度总体呈下降趋势,背景站点浓度明显小于城区站点和交通站点;O3年际变化趋势呈波动性,且交通站点和背景站点的变化波动强于城区站点.②各类站点PM2.5与O3相关性在O3污染期(4—8月)和PM2.5污染期(11—次年1月)均存在显著差异,且二者在不同季节甚至呈现相反的相关性,总体趋势为夏季PM2.5-O3的相关性趋于正相关,冬季趋于负相关.③O3污染期,各类站点二次PM2.5的浓度和贡献率随光化学水平的升高而增加,而一次PM2.5日变化幅度差异不大,表现出明显的O3和PM2.5协同增长现象.④PM2.5污染期,PM2.5与O3之间并不是简单的线性关系,不同PM2.5污染程度下,各类站点O3浓度变化率昼夜波动趋势基本相同,均在12:00—13:00达到峰值,在18:00达到谷值;且随着PM2.5浓度的增加,O3浓度变化率峰值/谷值波动范围亦随之增加. 相似文献
88.
运用计盒维数法和消除趋势波动分析方法,研究了成都市2013年1月8—20日一次重度雾霾期间,草堂寺、金牛坝、三道堰和十里店4个监测站点连续PM10小时平均质量浓度序列的时间演化规律。雾霾期间4个监测站点的PM10质量浓度序列在某一临界质量浓度以下均表现出标度不变分形结构和长期持续性非线性特征,且这两种物理特征具有很好的动力学同步性;但一旦超过临界质量浓度,PM10演化的长期持续性特征就会消失,PM10演化的标度不变分形结构也随之消失。进一步根据自组织临界(SOC)理论,探讨了导致此次成都重度雾霾期间PM10污染演化呈现分形结构和长期持续性特征的内在动力学机制,并将雾霾天气大气污染系统的动态特征与自组织临界性的判断标准进行了对比分析。结果表明,大气PM10污染演化具有自组织临界性复杂系统的基本特征,此次成都重度雾霾期间PM10在临界质量浓度以下的波动演化主要受系统自组织内禀动力机制主导控制。在该机制的影响下,即使在雾霾期间,污染源排放相对平稳,城市大气系统也相对稳定,但PM10污染演化仍会出现非线性波动,从而导致极高PM10质量浓度的涌现。这一特征可能是由SOC特有的内禀敏感性和不可预测性决定的,也正是由于SOC系统的稳定性使得此次成都重度雾霾污染持续时间很长。 相似文献
89.
《环境科学与技术》2021,44(7):76-83
混合层高度(MLH)和气溶胶层高度(ALH)作为表征污染物在大气垂直结构上的最大高度,两者在某些情况下可近似相等,为探究成都市MLH和ALH是否可以等价替换使用,该文利用2017-2019年四川省环保厅超级监测站(西南交通大学站)以及同期成都温江探空站的监测数据,对成都市MLH和ALH的相关性和差异性进行分析研究。结果表明,MLH和ALH在数据分布上具有较大差异性,且MLH和ALH两者在数据上具有较弱的负相关关系。对成都市ALH和MLH的时间变化规律进行分析和研究表明,ALH在一般情况下明显高于MLH,但在白天,温度和辐射较强的时间段,ALH会低于MLH。因此在使用成都市MLH数据时,不能简单地将MLH用ALH进行替换。 相似文献
90.
为研究成都市餐饮源VOCs排放特征,建立成都市餐饮源114种VOCs成分谱,本研究选择11个监测对象进行VOCs组分分析,并探索餐饮源VOCs全组分特征.结果表明,餐饮源VOCs中烷烃占比为23.12%—30.29%,烯烃占比为8.61%—25.78%,芳香烃占比为0.16%—5.86%,卤代烃占比为0.86%—13.82%,OVOCs占比为28.02%—63.77%,其他占比为2.02%—8.26%. OVOCs、烷烃和烯烃3类占比最高,3类污染物累计质量浓度百分比在75%以上,是餐饮源重要的污染物类型.餐饮源排名前10的VOCs分别是丙烯醛(11.12%)、乙烷(9.87%)、乙醛(9.51%)、丙酮(9.34%)、乙烯(7.86%)、正戊烷(5.74%)、乙炔(5.01%)、丁二烯(4.64%)、顺式-1,3-二氯-1-丙烯(3.40%)和乙酸乙酯(3.04%),是餐饮源的特征污染物.餐饮源全组分分析得到OVOCs的代表性物质为反式茴香脑和芳樟醇等,烯烃代表性物质为长叶烯和柠檬烯等,烷烃代表性物质为正十五烷和正庚烷等,为完善餐饮源成分谱物种、探寻餐饮源特征污染物的研究提供参考.采... 相似文献