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为了分析冬季上甸子本底站气溶胶的变化特征,利用2012—2014年每年1月上甸子本底站的能见度、ρ(PM2.5)、ρ(BC)、ρ(CO)等数据,结合气象资料对上甸子地区气溶胶特性进行分析. 结果表明:2012—2014年每年1月地面月均风速分别为2.5、2.4和2.4 m/s,RH(相对湿度)分别为45.6%、59.5%和45.8%,ρ(PM2.5)分别为38.6、54.7和45.2 μg/m3,MSE(气溶胶质量散射系数)分别为5.3、5.9和4.9 m2/g. 虽然地面风速基本没有变化,但2013年1月的RH比2012年和2013年1月平均高出30%,并且同期ρ(PM2.5)和MSE也高于2012年和2013年1月. ρ(PM2.5)的增加导致太阳辐射减弱,但对SSA(气溶胶单次反照率)影响不大. 对2013年1月数据分析可知,各种RH区段下,能见度与ρ(PM2.5)均呈负相关,其中在80.0%10 km时,bext和Bext(分别以能见度和大气组分计算的大气消光系数)基本相当,二者在这3年的拟合斜率平均值高达0.99;当能见度<5 km时,2014年1月的bext和Bext之间不存在线性关系,2012年和2013年1月的bext和Bext的R2分别是0.88和0.92. 相似文献
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城市化对北京霾日数影响统计分析 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,随着超大城市/城市群大气灰霾等复合污染加剧,引起人们对区域生态环境与及公共健康问题越来越多的关注。应用北京地区1980—2012年气候资料及同期城市发展统计指标,统计分析了城、郊区间霾日数的变化特征,并在此基础上探讨了北京城市化及局地气候差异对霾日数的影响。分析表明:北京城区霾日数要明显多于郊区,在2007年以前城、郊区站点均有相似的波动增长趋势,但城区站霾日数增加速率(约21 d/10 a)要远大于郊区站(约7.2 d/10 a);北京各地霾日数与主要城市发展指数之间的相关系数均超过0.001显著性水平,随着城市化而迅速增加的能源消耗和机动车尾气排放是导致北京地区灰霾天气逐渐增多的主要污染源,污染源的不均匀分布是导致城、郊霾日数差异的主要因素。分析还发现,城市化导致的区域气候差异对局地灰霾亦有较明显的影响。伴随着城市化的快速发展,城、郊区气候差异逐渐变大,城市下垫面粗糙度增加导致近地面层风速减小。大城市热岛效应背景下,更容易出现较厚的逆温层,这将阻碍空气垂直方向的对流输送。此外,城区气温持续上升,相对湿度下降,平均风速减小,小风频率增加,也会阻碍空气的水平流通,使得城市排放颗粒污染物的扩散难以扩散,有利于霾日增加。这表明北京地区城市气候效应对区域生态环境具有不可忽视的影响。 相似文献
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北京城区夏季静稳天气下大气边界层与大气污染的关系 总被引:7,自引:2,他引:5
利用ALS300激光雷达系统测量的信号,根据Fernald方法反演的气溶胶消光系数的最大突变即最大递减率的高度确定大气边界层高度. 结果表明:在夏季静稳天气下,大气边界层平均高度为600 m,其中晴天为1 000 m,雾天为700 m,阴雨天在200~300 m之间. 静稳天气下的大气边界层不容易被有效突破,故不利于大气污染物扩散. 大气边界层高度对污染物浓度影响显著,没有降雨时,大气边界层降低(400 m),大气污染加重,在城区宝联站监测的ρ(PM2.5)近200 μg/m3,在大气本底站——上甸子站近150 μg/m3;如果伴有降水,大气边界层高度升至600 m,大气污染则减轻,2个站点观测的ρ(PM2.5)均降至50 μg/m3以下. 静稳天气下的大气污染呈现区域性特点. 相似文献
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利用多元线性回归方法评估气象条件和控制措施对APEC期间北京空气质量的影响 总被引:4,自引:4,他引:0
气象条件对大气污染物的扩散和传输有重要影响,准确分离和定量气象因素对空气质量的影响是评估大气污染控制政策有效性的前提.本研究利用APEC会议期间及前后(2014-10-15~2014-11-30)北京城区朝阳观测站点SO_2、NO、NO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM_1和PM_(10)以及气象因素的观测数据,采用多元线性回归分析方法,定量评估了气象条件和空气污染控制措施对APEC期间北京空气质量的影响.在假定排放条件不变的情况下,基于气象因素参数建立的预测污染物浓度的多元线性回归模型模拟效果较为理想,决定系数R~2在0. 494~0. 783之间.控制措施使得APEC控制期SO_2、NO、NO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM_1和PM_(10)浓度分别降低48. 3%、53. 5%、18. 7%、40. 6%、3. 6%、34. 8%、28. 8%和40. 6%,气象因素使得APEC控制期SO_2、NO、NO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM_1和PM_(10)浓度分别降低1. 7%、-2. 8%、18. 7%、4. 5%、18. 6%、27. 5%、30. 6%和35. 6%.气象因素和控制措施共同作用使得APEC控制期北京空气质量得到了明显改善.控制措施对SO_2和氮氧化物浓度的下降起主导作用,气象因素对CO浓度的下降起主导作用,气象因素和控制措施对颗粒物浓度降低的贡献相当.本研究还利用相对权重方法研究了气象因素对污染物浓度影响的贡献,结果表明影响不同污染物浓度的决定性气象因素不同. 相似文献
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2014~2017北京市气象条件和人为排放变化对空气质量改善的贡献评估 总被引:11,自引:11,他引:0
2014~2017年北京地区霾日数和污染日数逐年减少,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2年平均质量浓度下降,污染程度缓解,采暖期中的11~12月尤为明显.针对空气质量的显著改善,从气象条件的改善和减排措施两方面进行探讨分析,并结合数值模式和大数据挖掘技术实现气象和排放对大气污染贡献率的定量化研究.结果表明,2017年与过去3 a相比,平均风速增加7. 9%,≥3. 4 m·s~(-1)的风速频次最高(10. 6%),≥70%湿度日占比最小(25. 1%);其中,采暖期与过去3 a同期相比,小风日数减少8. 6%、大气环境容量指数和通风指数平均增加约11%,边界层高度以3. 2%·a~(-1)的速率升高,尤其11~12月各要素改善更显著,且该时段内2014年各因子变化与2017年相似.非采暖期(4~10月)累积降水量558. 3 mm,仅次于2016年,有利于污染物的清除和湿沉降.利用WRF-CHEM对霾和污染频发的12月进行模拟发现,气象要素的改变导致2017年12月北京PM_(2.5)质量浓度较2014~2016年同期分别降低5%、38%和25%.因缺少政府实际施行的减排方案,无法利用WRF-CHEM量化气象和减排的具体贡献率,因此借助大数据挖掘算法,基于K近邻算法(KNN)和支持向量机(SVM)模型对气象和减排对空气质量改善的贡献进行评估,结果显示2017年减少的霾日和重污染日,65. 0%归因于减排的贡献,35. 0%归因为气象条件的改善.可见,气象与生态环境部门应继续加强数据开放共享,科学开展气象条件预报与减排评估. 相似文献
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上甸子本底站地面臭氧变化特征及影响因素 总被引:20,自引:3,他引:17
利用TE Model 49C型臭氧监测仪,于2004年1月1日-12月31日,在上甸子本底站进行了地面φ(O3)的连续在线监测.分析了全年φ(O3)的变化特征及其与同期气象要素的相关关系,并对φ(O3)高值日的个例分析进行了验证.结果表明,上甸子本底站地面φ(O3)具有明显的季节变化和日变化规律,并且与同期的气象条件密切相关.主要特征:①夏初φ(O3)较高,6月的平均值达到最高,小时平均最大值可达129.7 μL/m3;而冬季φ(O3)较低,12月的平均值达到最低,小时平均最大值仅为32.7 μL/m3.②日变化趋势较为明显,在4:00-7:00出现最低值,在15:00-18:00出现最高值,变化幅度为夏季最大、冬季较小.③气温与φ(O3)呈显著正相关,夏季相对湿度与φ(O3)呈显著负相关,风向和辐射强度也与φ(O3)及其变化规律呈显著相关关系. 相似文献
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以京津冀地区2014年10月5~12日一次重污染过程为例,采用飞机AMDAR数据和WRF-Chem模式,分析了大气边界层垂直结构与PM2.5的时空演变规律,定量研究了气溶胶直接反馈效应对多种气象要素的影响.结果表明:此次重污染过程地域范围广、持续时间长、影响强度大,PM2.5污染呈带状分布,主要受地面均压场和高空纬向环流形成稳定的大气环流背景场、垂直层风场及逆温共同影响.气溶胶直接反馈效应导致京津冀地区整个时段太阳辐射量降低39.80W/m2,气温下降0.34℃,边界层高度降低36.64m,相对湿度升高0.90%.反馈效应南部地区较北部更显著,污染日强于平均时段和清洁天,气溶胶的辐射反馈作用使得各气象要素均呈现不利于污染物扩散的趋势,造成气溶胶聚集区PM2.5浓度进一步增加. 相似文献
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研究了餐厨垃圾厌氧发酵产挥发性脂肪酸(VFA)的特性,考察了含固率对餐厨垃圾厌氧发酵产VFA的影响。并分析了以餐厨垃圾水解酸化液为碳源,接种量为3%的情况下,4种不同耐盐菌合成PHA过程对VFA不同成分的利用规律。结果表明:不同含固率的发酵液中VFA总量随发酵时间的进行呈上升趋势,第8天达到最大值,且添加120 g餐厨垃圾的发酵液产出的VFA浓度最高,为7 839.76 mg/L。4种耐盐菌中,Cupriavidus necator合成PHA的能力最强,发酵1 d时PHA含量即可达到110.7 mg/L。所用碳源VFA中具有偶数碳原子的酸含量高于奇数碳原子的酸含量,因此在所得PHA中PHB的含量明显高于PHV。 相似文献
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城市CO2排放是全球大气CO2的重要来源.为探讨不同气象背景条件、土地利用方式和覆盖类型以及能源消耗方式对城市CO2排放的影响,利用北京325 m气象塔(39°58'N、116°22'E)上140 m高涡动相关仪监测的湍流数据,对2009年6月26日—2011年12月31日气象塔周边区域共919 d CO2通量的时间变化及方向分布特征进行了研究,并计算了CO2的年排放量.结果表明:CO2通量受交通因素影响明显,各季节CO2通量日间早、晚峰值出现时间与车流量高峰时间一致,该特征在冬季表现尤为突出.冬季取暖会显著增加CO2排放量;受供暖排放和植物休眠的影响,冬季CO2通量全天均高于其他季节,日均值为30.1μmol/(m2·s),显著高于春、夏、秋三季的15.2、17.9和15.8μmol/(m2·s)(t-test,P0.001).CO2通量在不同方向的分布特征表明,其值与源区内人工建筑面积所占比例成正比;而在植被覆盖比例较高的方位,其CO2通量相应较小.气象塔周边区域CO2年均排放量达到30.0 kg/(m2·a),但仍小于伦敦的35.5 kg/(m2·a). 相似文献
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