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101.
102.
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
103.
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
104.
北京地区秋冬季大气污染特征及成因分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了研究近两年北京地区PM2. 5污染特征及成因变化,利用常规观测资料和改进的后向轨迹模型(Traj Stat)对2016~2017年秋冬季大气重污染时段的颗粒物浓度、气象要素和气团传输路径进行了综合分析.结果表明,研究期间北京地区共发生13次持续2 d以上的重污染事件,冬季过程约占61. 5%,且污染程度和持续时间均高于秋季.地面受弱气压场控制、高湿度、静小风以及较低的混合层高度,加之北京三面环山的特殊地势是导致秋冬季静稳型污染频发的重要因素,重污染期间PM2. 5/PM10的平均比值高达0. 86.累积阶段气团主要来自于西北、偏西、西南和东南方向,其中西南和东南路径为典型污染传输通道,轨迹频率为21. 6%.此外,采用WRF-CAMx模型定量估算了2016年12月16~22日典型过程中本地和外来污染源对北京PM2. 5的贡献,结果发现不同气团输送条件下,二者的贡献差异较大.当南部气团输入时,本地贡献会显著下降,以外部区域输送为主导;若气流来自西北方向情况则相反.污染过程期间,本地贡献为16. 5%~69. 3%. 相似文献
105.
京津冀地区城市臭氧污染趋势及原因探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
采用Kolmogorov-Zurbenko(KZ)滤波分析了2013~2018年京津冀地区13个城市的臭氧最大日8h滑动平均(O3-8h)序列,评估污染趋势并探讨原因.KZ滤波分离出的O3-8h短期、季节和长期等3个分量分别占原始序列总方差的32.7%、63.9%和3.4%,各分量之间相互独立;以滤除了中短期过程影响的长期分量进行比较,京津冀地区远高于柏林、巴黎和伦敦等欧洲城市,与美国洛杉矶20世纪90年代初和最近4年状况相当,普遍低于上海和南京等长三角主要城市.但是,2013~2018年京津冀地区各城市臭氧污染加剧显著,长期分量升高速率达2.31~7.12 μg·(m3·a)-1,均值为4.97 μg·(m3·a)-1,快于长三角地区.拟合结果提示,臭氧浓度升高受气象条件影响不大(贡献比均值约为9.6%),主要由大气污染排放变化造成(90.4%),将该排放变化拆分为PM2.5下降和臭氧前体物排放变化两项,其贡献比均值分别是27.3%和63.1%,其中北京-廊坊-天津城市带PM2.5下降对臭氧升高贡献较大,分别为50.8%、32.5%和36.7%,衡水则达到48.6%.PM2.5浓度降低已成为北京、衡水等地臭氧升高的最关键因素,这意味着需进一步减少前体物排放,以抵消PM2.5降低导致臭氧增加的反作用.需要指出,该结果尚待实验和模型模拟验证. 相似文献
106.
鄂尔多斯市夏秋季气溶胶新粒子生成过程影响因素分析 总被引:4,自引:3,他引:1
利用宽范围粒径谱仪于2019年8月16至10月4日在鄂尔多斯市观测了10 nm~10 μm气溶胶粒径分布,结合PM(PM2.5和PM10)、污染气体、气象数据和HYSPLIT模式,分析了新粒子生成(NPF)特征及其主要影响因素.结果表明,观测期间一共出现19次NPF过程,占总观测期间的37.5%.NPF过程中对不同模态气溶胶数浓度日变化的影响不同.NPF使得核模态和爱根核模态气溶胶数浓度急剧增加,但是对积聚模态和粗模态气溶胶数浓度的影响较小.NPF发生时往往温度较高,风速较大,总辐照度较高,RH较低.NPF天PM2.5、PM10、CO和NO2的浓度较低,O3和SO2浓度较高.40.0%的偏北气团和29.6%的偏南气团可观测到NPF过程.不同气团类型NPF过程中气象要素存在显著差异.南部气团类型NPF过程中风速最小,平均为(2.4±1.5)m·s-1;RH最高,平均为(48.8±10.8)%;北部气团类型NPF过程中风速最大,平均为(4.2±1.9)m·s-1;总辐照度最高,平均为(664.5±255.6)W·m-2;西部气团类型NPF过程中RH最低,平均为(29.8±12.7)%.不同气团类型NPF过程中新粒子的生成速率相差不大,为1.5~1.8cm-3·s-1.南部气团类型NPF过程中增长速率最大,为(12.7±13.6)nm·h-1,是北部气团类型和西部气团类型的1.2倍和1.4倍. 相似文献
107.
随着我国工业化、城市化和机动化的高速发展,大气环境质量越来越受民众关注,我国已建成国控—省控—市控—县控四级环境空气自动监测网络,监测项目包括SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10.基于2018年绵阳市环境空气监测数据、颗粒物化学组分及气象资料分析上述6个监测项目年均、季度、月均、日均及每日最大小时浓度变化特征,并进一步探讨污染物浓度与气象条件的相关性,结合颗粒物化学组分对产生原因进行剖析.结果表明:绵阳市冬季环境空气质量较差,夏季相对较好.Pearson相关性分析表明:SO2、NO2、CO和颗粒物(PM2.5和PM10)之间存在显著相关性,冬季PM2.5与SO2、NO2的相关系数分别为0.610和0.635,PM10与SO2、NO2的相关系数分别为0.655和0.655,颗粒物主要化学组分为硫酸盐、硝酸盐、铵盐和二次有机气溶胶,颗粒物二次转化尤为明显,冬季需重点管控颗粒物;春季和夏季O3与PM2.5、PM10呈显著正相关,需做好颗粒物和O3的协同管控.O3每日最大小时浓度多集中在13:00?—?18:00,其他污染物每日最大小时浓度多集中于08:00?—?12:00和20:00?—?24:00,同时NO2在20:00?—?24:00出现每日最大小时浓度的频次占67.1%,控制机动车等污染源排放尤为重要. 相似文献
108.
臭氧是一种存在于地球臭氧层和近地面的气体,它对人类和环境是否有益取决于大气中存在的位置。高空臭氧层使人类免受紫外线伤害,而近地面臭氧是光化学烟雾产生的主要污染物,损害农作物、树木和其他植物生长,危害人体健康诱发儿童哮喘等疾病。本文结合2013年8月12日常州市出现的臭氧污染天气,利用气象和空气自动监测数据,对污染过程、变化特征和成因进行了分析。结果表明,在连续高温、太阳辐射强度大、风速低、大气扩散条件差等气象因素和臭氧前体物(NMHC)较高等不利条件下,易形成臭氧污染天气,导致空气质量下降。 相似文献
109.
沈阳地区采暖期气候特征与节能预报技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于沈阳地区1961-2010年逐日平均气温观测数据,采用气候倾向率及度日法,参照采暖供热相关规范,对沈阳地区采暖期气候变化特征进行了分析。结果表明:沈阳地区采暖期平均气温呈上升趋势,采暖期度日呈减少趋势。平均采暖初、终日分别为10月26日、4月3日,平均采暖期长度为160 d。采暖初终日和采暖期长度均存在年际变化振荡,但总体呈现出采暖初日推后,终日提前,采暖期长度缩短的趋势。寒冷程度的减小和寒冷期的缩短使得采暖能源需求量减少,采暖期节能减排空间较大。利用2008-2010年气象-热力数据建立的沈阳地区供热量预报方程及供热气象指数,近3年理论节煤率达9.1%。该预报方程及供暖气象指数已于2010年11月开始在沈阳地区供热作业中投入应用,为实时供热调度提供参考依据。 相似文献
110.
G20峰会期间杭州地区空气质量特征及气象条件分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用空气质量和气象要素的监测资料与再分析资料,分析了2016年G20峰会期间(2016年8月10日—9月20日)杭州及周边地区空气质量演变及区域特征,探讨了气象条件对G20峰会期间杭州空气质量的影响.结果表明:G20峰会管控期间,由于机动车排放大幅度降低,杭州NO_2浓度较管控前有所下降,对比周边城市降幅居于首位;而由于不利气象条件的影响,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和O_3浓度比管控前有不同程度的增长,但增幅相比周边城市较小,说明管控措施对杭州空气质量有一定的改善效果.9月7日管控措施结束后污染反弹现象明显.气象条件对杭州的空气质量有重要影响:在管控前,杭州晴热高温天气有利于O3的生成,偏东风相对洁净,污染传输较少;在管控期,杭州虽受到静稳天气和外来污染传输的影响,但得益于减排应急管控措施的有效实施,NO_2浓度下降幅度最大,其他污染物的增幅也较周边城市偏小;在管控后,气象条件不利于污染物的垂直扩散,受静稳天气和污染源恢复常态的影响,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2和CO出现了整个研究时段的最大值,而台风"莫兰蒂"使得杭州PM_(2.5)、PM_(10)和O_3浓度出现了整个研究时段的最低值. 相似文献