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131.
厦门市大气PM2.5中多环芳烃的昼夜变化特征   总被引:5,自引:0,他引:5  
对厦门市冬季不同功能区大气PM2.5中多环芳烃(PAHs)的昼夜变化特征进行分析.结果表明,在检出的13种PAHs中,总浓度及其组分均呈现明显的差异.PAHs总浓度(ΣPAHs)分布在3.04-12.49ng·m-3;各功能区PAHs以菲、芘和含量相对较高,其中菲占优势,说明厦门市冬季大气PM2.5中PAHs以菲的污染为主.局部地区晚间ΣPAHs的浓度明显高于日间浓度,这可能与夜间大气混合层下降、污染物不易扩散传输、日间PAHs易光降解等有关.  相似文献   
132.
用核子微探针进行单个大气颗粒物的分析   总被引:7,自引:1,他引:7  
沙因  谷英梅 《环境化学》1995,14(6):518-523
本文对单个大气颗粒物进行了分析研究,用核子微探针对首钢地区单个大气颗粒物进行了扫描分析,用三维等高线法给出了各种元素在一群单个大气颗粒物中的二维分布。从一群单个大气颗粒物中各元素的二维分布可对首钢地区大气污染的特征及来源进行分析研究。  相似文献   
133.
Models for the formation of biogenic iodine in marine aerosols have been proposed in the literature. Here, we analyse the possible species and reactions that could occur in the proposed models. We calculate the enthalpies of formation for the species and the enthalpies of corresponding reactions. We propose a modified model using iodous acid (HOIO) and reactions that are particularly suited to humid conditions.Selected article from the Regional Symposium on Chemistry and Environment, Krusevac, Serbia, June 2003, organised by Dr. Branimir Jovancicevic  相似文献   
134.
在四个季节采样分析的基础上,本文报道了重庆市主城区江北区(商住区)和缙云山(清洁对照点)两个监测点总悬浮颗粒物质量浓度的空间分布和季节变化特征,同时利用热分解示差热导法元素分析仪测定了TSP中的OC和EC浓度,探讨了OC和EC含量并与北京相应功能区的TSP质量浓度及其OC和EC浓度进行了比较。结果表明:重庆市商住区和对照点TSP年均质量浓度均小于北京市商住区和对照点;重庆市商住区OC和EC年均质量浓度高于北京市商住区,北京市对照点OC和EC年均质量浓度高于重庆市对照点。两个城市的四个监测点OC/EC年均值均大于2.0,说明两城市城区二次污染比较严重。  相似文献   
135.
气溶胶中的水溶性有机物研究进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
首先指出了对气溶胶中水溶性有机物( WSOC) 研究的意义,接着对气溶胶中水溶性有机物的分子组成、来源和浓度水平进行了介绍,综述了采样和分析方法的历史及其进展,并对当前研究工作中存在的问题和在中国的应用前景进行了评述  相似文献   
136.
气象激光雷达的城市边界层探测   总被引:5,自引:0,他引:5  
为了研究城市边界层结构变化特征,2005年7月利用气象激光雷达在南京城区做了城市边界层探测试验,就此次观测试验作了简要叙述并选取部分观测资料为示例,着重对气象激光雷达确定城市边界层高度垂直分布及逐时变化以及地面气象环境对边界层的日变化影响进行了初步分析.结果表明,主要由近地层对流混合形成的城市边界层高度具有典型的日变化特点,早晚比较低,日间有一个从低到高再到低的变化过程.提出了一种由边界层混合状态确定边界层高度的方法.分析结果表明,由气溶胶消光系数确定城市边界层高度比较准确.将MSL探测结果与同步的低空无线电探测仪的温度探测结果进行比较,结果表明,两者获得的实际廓线分布相当吻合,线性良好.就地表温度、辐射、湿度及云等气象要素对边界层垂直分布及时间变化的影响做了分析.结果表明,这些气象要素的分布对城市边界层高度的垂直分布及其逐时变化有明显影响.  相似文献   
137.
为了研究南京地区相对湿度对气溶胶的影响,利用位于南京信息工程大学的拉曼-瑞利-米氏激光雷达,分析湿度廓线对消光系数的影响;利用2014年3月~2015年2月国控点环境监测数据对可吸入颗粒物浓度特征进行统计,并与相对湿度进行逐月和四季对比分析,并计算各参数之间的相关系数,以期为南京市的城市布局与规划、大气污染治理等提供更多参考.结果表明,低空气溶胶的消光系数廓线与相对湿度廓线变化趋势高度一致,地面相对湿度与可吸入颗粒物浓度在一定湿度范围(以不发生重力沉降为界限)内,相对湿度越大越有利于颗粒物的形成,超过这个范围,相对湿度越大,颗粒物浓度越低,在南京地区,对于PM10来说,这个界限在40%~49%,对于PM2.5来说,这个界限在50%~59%.  相似文献   
138.
基于气溶胶激光雷达观测和环境监测站污染物浓度数据、气象观测资料及HYSPLIT后向轨迹模式,分析了2017年12月中下旬,成都市一次本地积累和沙尘输送影响的持续污染过程中污染物浓度、污染物来源、天气系统和气溶胶消光系数的垂直分布及演变.结果表明:①此次污染过程持续时间长,根据气象条件和主要污染物种类,分为本地污染累积、北方沙尘输送和混合影响3个阶段.②本地污染积累阶段,消光系数垂直分布不均匀,受湿度、太阳辐照与逆温层等气象因子的影响,垂直结构变化较大.消光系数最大值多出现在250 m附近,此阶段退偏比数值很小.③沙尘影响阶段,消光系数较前期明显下降,高值区位于250 m及2 km处.退偏比显示沙尘粒子于29日午后开始逐渐抵达成都市2 km高空,并于夜间达到峰值.退偏比相较本地污染累积阶段明显增大,各时段退偏比结构类似,近地面数值略低于高空.④混合影响阶段,消光系数强度小幅回升,退偏比显示有部分沙尘粒子漂浮在1~2 km高度上.  相似文献   
139.
黄聪聪  马嫣  郑军 《环境科学》2018,39(7):3057-3066
2016年1月1~19日在南京北郊利用三波长光声黑碳光度仪(PASS-3)对气溶胶的光学性质进行了实时在线观测,同时结合气溶胶化学组成分析了黑碳气溶胶的光吸收增强效应.结果表明,观测期间气溶胶在532 nm下的吸收系数、散射系数、单散射反照率的平均值为(64.19±35.28)Mm-1、(454.68±238.71)Mm-1、0.87±0.03,受边界层高度及颗粒物浓度的影响,呈现出明显的日变化特征.黑碳气溶胶的质量吸收截面(MAC)在观测期间的变化趋势为前期低,后期高,与非EC组分相对EC比值的变化趋势一致,受不同污染条件下二次物质的占比及覆盖物厚度变化的影响.基于MAC计算得到的405、532、781nm下的光吸收增强(EMAC)平均值分别为1.53±0.56、1.34±0.47、1.14±0.40,随着波长增加而降低,存在棕色碳(Br C)的贡献.各非EC组分相对EC的比值与EMAC均有一定相关性,其中OC/EC与EMAC相关性最高,说明有机物的积累是导致黑碳光吸收增强的主要原因.K+/EC与EMAC的高相关性表明生物质燃烧过程对光吸收增强也有一定影响.  相似文献   
140.
为更加准确地估算环境受体PM2.5中SOC(二次有机碳)的质量浓度,于2015年6-8月利用在线监测仪器同步采集小时分辨率的PM2.5及OC(有机碳)和EC(元素碳)样品数据,分析碳气溶胶的变化特征,并尝试运用改进的EC示踪法估算ρ(SOC).结果表明:天津市区夏季ρ(PM2.5)为(70.9±46.0)μg/m3,ρ(OC)和ρ(EC)分别为(7.6±3.1)(2.2±1.5)μg/m3,占ρ(PM2.5)的11.8%±4.6%和3.1%±1.4%,OC/EC(质量浓度之比,下同)的平均值为4.0±2.0.ρ(OC)与ρ(EC)之间的Pearson相关系数(R)仅为0.66,说明OC和EC的来源较为复杂,SOC的产生可能是重要影响因素.ρ(NO2)与OC/EC呈显著负相关(R=-0.47,P < 0.01),并且OC/EC(4.0)相对较低,说明天津市区机动车可能对碳气溶胶具有重要影响.ρ(SO2)与ρ(OC)、ρ(EC)的相关性较低(R均为0.33,P均小于0.01),说明天津市区碳气溶胶可能受燃煤源的影响较低.改进的EC示踪法主要是利用O3和CO、EC作为光化学反应和一次源排放的指标,并结合ρ(OC)、ρ(EC)和OC/EC的变化特征,逐步筛选一次排放源主导的时间段的ρ(OC)和ρ(EC)数据,然后利用最小二乘法拟合获得ρ(OC)和ρ(EC)的线性方程,最后进行ρ(SOC)和ρ(POC)(POC为一次有机碳)的估算.天津市区夏季ρ(SOC)的平均值为(2.5±2.0)μg/m3,分别占ρ(OC)和ρ(PM2.5)的28.8%±15.0%和3.7%±3.6%;ρ(POC)的平均值为(5.2±1.7)μg/m3,分别占ρ(OC)和ρ(PM2.5)的71.2%±15.0%和8.1%±5.2%,说明天津市区夏季有机碳的主要来源是一次排放源.研究显示,相比于EC示踪法,改进的EC示踪法估算的ρ(SOC)明显降低,ρ(POC)明显升高.AT(大气温度)对ρ(SOC)的影响较为显著,而WS(风速)对ρ(POC)的影响较为显著.   相似文献   
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