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131.
为了解“十三五”期间天津市O3污染特征和驱动因素,基于2016~2020年高时空分辨率的在线监测数据,利用空间自相关、空间热点分析和STIRPAT模型分析了O3污染空间分布、聚集特征和驱动因子.结果表明,2016~2020年天津市O3浓度变化特征呈现污染发生时间点提前和污染范围扩大的趋势.6~10月O3污染分布具有显著聚集性,高值-高值聚集区主要为市内六区、北辰区、津南区和静海区,O3浓度在西南部地区形成高值热点聚集区,在东北部地区形成低值冷点聚集区.气温、小风百分率和日照时数等气象因子与NOx排放量、 VOCs排放量和机动车保有量等社会因子对O3浓度有显著性影响,综合驱动STIRPAT模型的回归拟合效果比单一气象因子或社会因子模型更好.为科学高效地开展“十四五”期间O3污染的防治,在关注气象条件基础上,在“双碳”目标的约束下,天津市应进一步提升钢铁、石化、火电和建材等行业全过程排放的绩效水平,引导企业清洁化提升...  相似文献   
132.
机动车排放已成为城市地区人为源挥发性有机物(VOCs)的重要来源,排放清单是量化其环境影响的重要手段.针对已有研究中存在的过程区分不清、排放因子测试不全和气象参数考虑不细等问题,基于文献调研与实验测试完善了排放因子库,在月尺度上提出了涵盖尾气排放和蒸发排放(包括运行损失、昼间排放、热浸排放和加油排放)的机动车全过程VOCs逐月排放清单构建方法,并应用此方法建立了2000~2020年天津市机动车全过程VOCs排放清单.研究期内,天津市机动车VOCs排放总量呈现出先缓慢上升后逐步下降的趋势,2020年排放总量为2.14万t,小型客车是对排放总量贡献最大的车型,贡献率达75.00%.排放标准升级对不同过程VOCs排放的影响存在差异.与尾气排放量的持续下降不同,蒸发排放量呈现出先升后降的倒U型走势,且对总排放量的贡献逐年上升,2020年时贡献率为31.69%.机动车排放的月度变化受活动水平与排放因子的双重影响.VOCs排放量呈现出秋冬季高和春夏季低的特点,2020年新冠疫情期间,封控措施限制了机动车活动水平,使得VOCs排放量显著低于往年同期.计算方法和数据结论可为大气污染防治工作提供技术参考...  相似文献   
133.
目前国内外关于道路扬尘排放的计算多采用美国环境保护局推荐的AP-42排放因子法,直接计算道路扬尘的年均排放总量,但其动态化程度不足,难以满足日益增长的精细化管理需求. 本研究采用车速-流量模型构建高时间分辨率的道路车流量获取方法. 以天津市为例,采用自下而上的方法,结合本地化的排放因子以及天津市采取的道路扬尘控制措施,借助GIS平台编制高时空分辨率的道路扬尘排放清单,精细反映天津市道路扬尘排放的时空分布特征. 结果表明:①时间尺度上,受早晚高峰的影响,城市道路在08:00—09:00与18:00—19:00扬尘排放强度较大,13:00—14:00是白天扬尘排放强度的低值时段. ②空间尺度上,夜间(03:00—04:00)道路扬尘排放强度的高值区域集中在高速路段,白天扬尘排放强度的低值时段(13:00—14:00)集中在城市道路中支路密集的地区,道路扬尘排放强度高峰时期(18:00—19:00)集中在各类型的城市道路. 全年道路扬尘排放高值区域集中在城市支路和郊区道路. ③天津市内六区全年道路扬尘PM2.5、PM10、TSP排放量分别为603、2 492和12 986 t,相较以往研究有所下降. 从区域看,道路扬尘排放总量呈偏远郊区>环城四区>市内六区的规律. 城市道路采取的洒水措施明显降低了道路扬尘排放总量. 研究显示,受交通扰动影响,道路扬尘排放呈现明显的时空分布差异.   相似文献   
134.
基于2013~2020年高时空分辨率的PM2.5和O3在线监测数据以及气象观测数据,利用KZ(Kolmogorov-Zurbenko)滤波耦合逐步回归等技术,对天津市PM2.5和O3浓度变化趋势、相互关系和影响因素进行了分析.结果表明,与2013年相比,2020年天津市PM2.5浓度下降50.0%,O3浓度上升25.8%.从月际变化来看,与2013~2017年相比,2018~2020年天津市PM2.5浓度月际间差异逐渐缩小,O3浓度从4月开始出现明显上升,污染发生时间节点提前.O3与PM2.5的相关性呈现明显的季节性分布特征,冬季整体呈负相关,夏季正相关且相关性比其他季节高.不同季节O3与PM2.5之间的拟合斜率与相关性系数整体呈正比例关系,拟合斜率与相关性系数的比值逐年升高说明PM2.5对O3...  相似文献   
135.
为了解多种新型受体模型的适用性,利用正定矩阵分解/多元线性引擎2-物种比值(PMF/ME2-SR)、偏目标转换-正定矩阵分解(PTT-PMF)、正定矩阵分解(PMF)和化学质量平衡(CMB)这4种受体模型对我国北方典型城市细颗粒物(PM2.5)数据进行同步解析并互相验证.结果发现,燃煤源(25%~26%)、扬尘源(19%~21%)、二次硝酸盐(17%~19%)、二次硫酸盐(16%)、机动车源(13%~15%)、生物质燃烧源(4%~7%)和钢铁源(1%~2%)这7种主要污染源对研究地区PM2.5有贡献.通过比较不同模型获得的源成分谱和源贡献以及计算各源的差异系数(CD)和平均绝对误差(AAE),发现4种模型的解析结果具有较高的一致性(平均CD值在0.6~0.7之间),但不同模型对各污染源中组分的识别存在差异.相比于传统PMF模型,PMF/ME2-SR模型由于纳入一次源类的特征比值,能够更好地区分源谱特征较为相似的源类,如扬尘源的CD和AAE分别比PMF模型低15%和54%; PTT-PMF模型以实测一次源谱和虚拟二次源谱为约束目标,计算的二次硫...  相似文献   
136.
散货物料风蚀不仅造成经济损失,还严重影响堆场周围环境空气质量。目前堆场常采用湿法、干法等抑尘方法,其中防风网抑尘法使用居多,其抑尘效果较好且具有一次投资长期受益的特点。然而防风网形状、开孔率、开孔孔径、防风网高度、堆垛距等影响防风网抑尘效果。本文从以上几个方面进行了分析,最终给出了较适宜的防风网设计参数。  相似文献   
137.
陈莉  韩婷婷  李涛  姬亚芹  白志鹏  王斌 《环境科学》2012,33(7):2197-2203
为了预测地表风蚀起尘,针对我国当前地表风蚀预测模型欠缺,相关开发滞后问题,借鉴美国风蚀预报系统(WEPS),研究典型地区地表风蚀预测模型的结构、参数体系以及各参数体系之间的关系,结合卫星遥感技术和实验数据,建立适合天津市的地表风蚀尘预测模型参数体系,开发适合天津市的地表风蚀尘预测模型系统.将天津市域划分为11080个分辨率为1×1 km2的地块,并从中筛选7778个起尘地块; 本地化各地块参数,包括地块经纬度、高程、方向等; 本地化各地块数据库文件,包括风文件、气象文件、土壤文件及管理文件; 编制weps.run文件.以Microsoft Visualstudio 2008为平台,利用C++语言完成WEPS的二次开发,循环计算7778块起尘地块的起尘量,包括蠕移质+跃移质平均损失量、悬移质平均损失量及PM10平均损失量. 2009年,天津郊区各区县总(蠕移质+跃移质)损失量为2.54×106 t,其中指向中心城区的为5.61×105 t; 总悬移质损失量为1.25×107 t,其中指向中心城区的为2.89×106 t; 总PM10损失量为9.04×105 t,其中指向中心城区的为2.03×105 t.  相似文献   
138.
重污染天气应急管理是减轻重污染天气危害的必要举措,也是加强大气污染防治的重要抓手.本文总结了重污染天气大气环境容量大幅降低、容易生成二次污染物两个重要特点;分析了当前重污染天气应急管理存在预警管控提前时间不足、预警方案针对性偏弱、源解析能力不足等问题;进一步提出提前预警发布和响应时间,继续加强监管、确保应急预案落实,增强应急预案的针对性和可操作性,大力提升源解析和预测预报能力等对策建议.  相似文献   
139.
为了明确泰山顶PM2.5及其二次组分的输送路径与潜在来源,基于后向轨迹聚类方法对2015年冬季和春季抵达泰山顶的气团传输轨迹进行聚类分析,并利用PSCF(潜在源贡献因子)和CWT(浓度权重轨迹)方法分析泰山顶冬季和春季PM2.5、SO42-、NO3-和NH4+的潜在源域.结果表明,冬季和春季来自不同方向的气团轨迹对泰山顶PM2.5及其组分的潜在源分布的影响具有明显差异.冬季泰山顶ρ(PM2.5)和ρ(NO3-)平均值的最高值对应的气团轨迹来自湖北、河南、山东济宁等地区,而来自西北方向的轨迹1和轨迹2分别对应的ρ(SO42-)和ρ(NH4+)平均值最高;春季影响ρ(PM2.5)和ρ(NO3-)的气团轨迹主要来自西南方向的河南、安徽北部、山东聊城等地区,而源自蒙古国途经内蒙古、山西、河南北部和山东聊城的气团轨迹对ρ(SO42-)和ρ(NH4+)的贡献最大.泰山顶ρ(PM2.5)、ρ(SO42-)、ρ(NO3-)和ρ(NH4+)的PSCF分布特征与CWT分布特征类似,WPSCF(源区分布概率)和CWT的最高计算值主要集中山东济宁、聊城以及邻近的山西省、河北省和河南省,是泰山顶大气污染物的主要潜在源域.   相似文献   
140.
2013—2015年,天津市臭氧(O_3)浓度整体呈下降趋势,污染状况略低于京津冀区域的其他城市。O_3浓度春、夏季高,冬季低,高值主要集中在5—9月,浓度从早上06:00开始升高,至中午14:00达到峰值。污染主要集中在中心城区、西部和北部地区,东部、南部和西南部地区污染相对较轻。O_3浓度在温度303 K以上、相对湿度70%以下或西南风为主导时较高。VOCs/NOx比值低于8,O_3的生成处于VOCs控制区。芳香烃类和烯烃类对天津市O_3生成贡献最大,其中,乙烯和甲苯为O_3生成潜势贡献最大的物种,其次为间/对二甲苯、丙烯、邻二甲苯、异戊二烯、反-2-丁烯、乙苯等,通过控制汽车尾气、化工行业及溶剂使用等对O_3生成潜势贡献大的VOCs排放源可有效控制天津市O_3污染。  相似文献   
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