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气态亚硝酸(HONO)容易光解,是对流层大气羟基自由基(·OH)的重要来源之一,对区域二次污染的形成具有重要作用.我国在大气HONO观测研究方面主要集中在一些城市区域,而在我国北方农村区域的研究还鲜见报道.为此,本文利用亚硝酸在线分析仪(long path absorption photo meter,LOPAP)于2017年11月在中国科学院农村环境研究站(河北省望都县东白陀村)开展了为期一个月的HONO外场观测,并分析了HONO的浓度水平、变化特征及收支情况.大气HONO的浓度在观测期间呈现夜间高、白天低的日变化特征,夜间最高浓度(体积分数,下同)可达约3. 70×10-9,中午最低浓度也维持在0. 10×10-9以上,表明农村区域存在比较强的HONO来源.采暖前后CO浓度显著提高,而HONO浓度无显著变化,说明供暖燃烧对HONO的贡献较小;夜间机动车直接排放在污染天气和清洁天气条件下对HONO的贡献分别为23. 20%和31. 20%,说明在污染天气条件下存在着某些较强的HONO源;夜间·OH与NO的均相反应HONO平均生成速率可高达0. 40×10-9h-1,比NO2的非均相反应HONO生成速率(0. 24×10-9h-1)高0. 67倍,是HONO的主要来源; HONO在白天存在着很强的未知源,其强度可达1. 37×10-9h-1,对于HONO的贡献达到50%左右. 相似文献
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面向我国无废城市建设的源头减量指标要求,开展生活垃圾的时空产生特征进行科学预测,是生活垃圾管理全局规划的重要基础工作。研究目标区域在2020年生活垃圾年产量达到12.60万t,近年来增幅显著,亟待对生活垃圾的时空产生特征进行精细分析,以服务当地无废城市的建设。在综合分析研究区域历史数据的背景下,建立了研究区域夜间灯光与生活垃圾年产量的线性关联关系,形成了R2达到0.92的回归模型;基于ArcGIS,以2.25 hm2为空间单位,结合克里金算法,为生活垃圾空间分布建立基于夜间灯光的网格化模型;利用泰森多边形算法,对1个生活垃圾收集点进行插值,获取各个收集点的生活垃圾年负荷状况,揭示了某无废城市试点地区中城乡垃圾产量的空间不均衡性。 相似文献
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双碳背景下,低碳试点地区的碳排放状况是当下需要关注的热点问题。该文基于“类NPP-VIIRS”夜间灯光数据和相关能源数据,以云南省16个地州市为研究对象,测算并分析了2010-2020年云南省能源消费碳排放时空格局演变,并借助地理探测器识别影响碳排放的关键因素及其时序变化。结果表明:(1)2010-2020年云南省能源消费碳排放总量呈波动中递增的变化趋势,各州市年均增长率最高和最低为昭通市、玉溪市。(2)空间上呈现出中东部高,西北部、西部、西南部低的分异特征;各州市能源消费碳排放总量高值区以滇中城市群为主,低值区主要分布在滇西、滇西南城镇群。(3)影响云南省能源消费碳排放的主要因素为经济发展水平、路网密度和对外开放程度;各因素在不同时期对碳排放的影响程度各不相同。总体来看,云南省能源消费碳排放整体呈现收敛态势,增长速率有所下降,但仍未达到碳峰值。 相似文献
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基于自上而下能源清单法,主要考虑工业、交通、建筑和人体新陈代谢这4个热源对人为热的贡献,估算了2010年浙江省68个县市的人为热排放总量.使用DMSP/OLS遥感夜间灯光数据以及阈值法提取出人为热排放的主要区域,并有效减少夜灯像元溢出效应的影响.利用夜间灯光数据和增强型植被指数(EVI)构建人居指数,基于各市县人为热排放总量与其行政区范围内人居指数累计值之间很强的相关关系建立人为热排放量空间化模型,获得了250m分辨率下浙江省2010年城市人为热通量的空间分布.结果显示浙江省各县市的平均人为热排放通量为5.5W/m2,城市高值区一般介于10~40W/m2.栅格化的人为热数据可以为城市气候环境的数值模拟研究提供基础数据支持. 相似文献
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基于DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据,运用探索性空间分析、冷热点分析和标准差椭圆分析等方法,估算了2000~2020年陕西省碳排放量,探讨了陕西省碳排放的时空演化特征,并构建了空间杜宾面板模型分析其影响因素.结果表明:(1)2000~2020年陕西省碳排放总量呈现持续增长趋势;碳排放分布具有显著的地域差异规律,呈现“陕北>关中>陕南”的分布态势.(2)碳排放重心向陕西东北方向移动,说明陕西东部地区和北部地区对全省碳排放量的影响作用加强;碳排放具有显著的空间正自相关性,即表现为集聚效应;碳排放的冷热点转化较为明显,热点在陕北地区扩张,冷点逐渐消失.(3)陕西省碳排放的直接正向影响因素有城镇化率、人口数量、单位GDP能耗、产业结构和经济增长,其中城镇化快速发展和人口规模扩大是陕西省碳排放持续增长的主要推动力. 相似文献
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采用夜间网捕、无味胶粘、固定捕网等方法对黄花忍冬夜间访花昆虫进行调查,根据对所收集标本分类得出该夜间访花昆虫的基本类群组成主要有夜蛾科占54%、螟蛾科占20%、卷蛾科占20%、豆象科占3%、叶蝉占3%等,其中以螟蛾科和夜蛾科所收集到数量最多,分别是9只和19只.其活动时间分析表明,在夜间19∶00~23∶00时间段内各种类活跃程度较高,对植物的到访较为频繁图1,表2,参12. 相似文献