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2013~2014年北京市NO2时空分布研究 总被引:2,自引:0,他引:2
根据2013~2014年北京市NO2监测数据,对比分析了全年及重污染日NO2时空分布特征.结果表明:2013年NO2平均浓度为56μg/m3,2014年北京市NO2年均浓度为56.7μg/m3.年均及重污染日NO2月均浓度均呈波浪型分布,日变化呈双峰型分布;空间分布上北部及西部山区NO2浓度明显低于中心城区及南部地区. NO2浓度与PM2.5、CO、NO呈正相关关系,与O3、OX无明显相关性;全年NO2光解速率峰值平均在0.105/min左右,重污染日光解速率峰值平均在0.026/min左右;全年及重污染期间,氮氧化速率分别为0.142±0.061、0.190±0.036;高浓度NO2既有利于O3生成,又对重污染的形成起到了促进作用;重污染日特定条件下北京市NO2的两种转化机制以转化为NO3-过程为主导.经计算2000~2014年北京市机动车的保有量与NO2浓度的相关系数R为-0.84,机动车NOx排放量对北京市NO2浓度的变化有显著的影响. 相似文献
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2014年10月上旬北京市大气重污染分析 总被引:4,自引:0,他引:4
使用垂直观测、地面观测和PM2.5化学组分观测等手段,对2014年10月上旬北京市一次重污染过程进行分析.结果表明,本次大气重污染发生时北京市近地面后散射激光强度变强,气溶胶消光系数升高,说明污染物在近地面层积累.重污染期间气象要素特征为:风场弱,湿度大,地面受弱气压场控制.从PM2.5浓度变化趋势来看,这次重污染过程大体分为四个阶段:“两个台阶”型的浓度爬升阶段(P1和P2)、高浓度维持阶段(P3)和迅速清除阶段(P4).结合地面观测、遥感反演和PM2.5组分分析可发现,区域传输是导致本次重污染的诱因,其中秸秆焚烧是影响因素之一,随后区域传输和本地污染物排放共同维持并加重了重污染过程.大气氧化剂OX与PM2.5浓度、二次离子浓度均表现出显著正相关性,表明较强的大气氧化性能促进PM2.5浓度增长. 相似文献
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采用数值模拟与观测资料相结合的方式,对2014年10月北京市4次典型空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行了分析. 结果表明,京津冀区域稳定的气象条件是形成空气重污染的主要原因,4次重污染过程大气条件均不利于污染物扩散,表现为大气层结稳定,近地层逆温(平均逆温强度为2.26 ℃/100 m)明显,风速(平均值为1.52 m/s)小,相对湿度(平均值为80.75%)大. 在4次重污染过程中8—11日污染最重,ρ(PM2.5)日均值平均为264 μg/m3,并且区域输送对北京贡献率最大,平均值为63.75%;24—25日污染程度次之,逆温最强,逆温强度达5.94 ℃/100 m;18—20日重污染中北京ρ(PM2.5)高值(>200 μg/m3)区主要集中在该市西北部地区;30—31日污染相对较轻,ρ(PM2.5)日均值最高只有154 μg/m3. 数值模拟表明,在4次典型重污染过程中,来自南方(包括河北、河南和山西西部等地)的外来污染物输送对北京PM2.5贡献较大,外来贡献率分别在42.36%~69.12%之间,同时北京本地也存在较强的二次无机盐及有机物转化过程. 相似文献
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利用2013年秋季(8─10月)多景镶嵌的高分辨率遥感卫星数据,解译得到2013年北京市平原区居住平房的空间分布及面积,并结合典型区实地调查,细化平房面积. 在此基础上,利用调查统计数据(包括平房面积、散煤与蜂窝煤用量等指标)估算了居住平房区散煤和蜂窝煤用量,并结合相关文献调研的无烟煤排放因子,测算北京平原区平房燃煤PM、SO2、NOx、PAHs、BC(黑碳)和OC(有机碳)的排放量. 结果表明:2013年在北京城市发展新区,居住平房分布较为集中,并且燃煤总量最大,达到225.3×104 t,特别是房山、顺义和通州,三者均在3.5×105 t以上;在城市拓展区,居住平房密度相对较小,但燃煤总量相对较大,为79.4×104 t. 北京市平原区(不包括核心区)居住平房燃煤消耗共排放PM、SO2、NOx、BC、OC、PAHs分别为 4 882.1、14 200.0、7 614.9、18.0、132.3和0.5 t. 位于北京西南、东南部的房山、大兴和通州等地大气污染排放水平较高,其中房山区的PM和NOx排放量最高,分别达到760.5和1 162.6 t. 针对城市发展新区和生态涵养区每年高达3.0×106 t的高用煤量和3 000 t以上颗粒物的高排放量,应加快煤改气和集中供热建设,进一步推广清洁能源. 相似文献
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为明确NH_4~+、 NO_3~-、SO_4~(2-)及金属等组分在水溶性提取液对发光细菌的光抑制过程中所起的作用,参照PM_(2.5)样品提取液浓度,模拟配制与3级以上PM_(2.5)样品提取液中主要组分:硫酸盐、硝酸盐、氨盐相同浓度的溶液,同时选取与PM_(2.5)可溶性提取液发光抑制率相关性较强的铅、锌,配制不同浓度级别模拟溶液,测试各单一组分对发光细菌的发光抑制率及其混合溶液对发光细菌的联合影响效应。基于毒性单位法(TU)、相加指数法(AI)和混合毒性指数法(MTI)评价了混合体系联合影响的作用类型。结果表明,与3~6级PM_(2.5)可溶性提取液中硫酸氨、硫酸氢氨、硝酸氨、硫酸锌和硝酸铅浓度相同的模拟溶液对发光细菌的发光没有抑制作用。不同的评价方法对PM_(2.5)主要组分混合体系联合效应评价结果具有较好的一致性,硫酸氨、硝酸氨、硫酸氢氨混合溶液中,对发光细菌的光抑制均为硫酸氢氨的独立作用,硫酸锌与硝酸铅的混合体系,锌和铅对发光细菌的联合影响效应表现为协同,硫酸氨、硝酸氨、硫酸氢氨与硫酸锌、硝酸铅的多元混合体系呈现协同作用。 相似文献
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据统计,我国城市汽车保有量已突破1000万辆,预计到2010年将达到2000万辆。这么多车辆要有停靠场所,而我国城市停车位普遍短缺,居民小区、商业区、商务区、医院等地的停车位全线告急。以北京市为例,大大小小的街道、胡同、小区草坪、路边、小区门口都被划为停车位,密密麻麻地停满了小汽车,占据了居民的活动空间 相似文献
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从具体的一起溢油事件中取样,获得岸滩溢油A和来自两个油田的原油样B, C, D.将溢油样(A)和三个嫌疑源样品(B,C,D)借助色质联用仪进行检测,选用m/z57和m/z191两组特征离子群做标志物的诊断处理,比对三组置信区间的散点分布情况, A-B与A-C在98%的置信度水平有较宽的误差阈,A-D置信度水平为95%,误差阈较窄.检验出了嫌疑源原油样品D是鉴定评价的目标,和溢油样A匹配最佳.这与实验室间的同步检验的结果是一致的,通过对油样分析的例证,本文从试验的匹配结果阐明t检验在鉴定中的可靠性.t检验在与其他系统的分析结果校核时,体现出统计方法的独特功能.在标志物的项目空间扩大和溢油样本空间不断丰富的基础上,t检验更具有实用性,可以反映出更深层次的信息,从而有助于后期法证环节达到系统化. 相似文献
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为研究硝酸异辛酯在储存及运输过程中的危险特性,有效预防和减少事故的发生,按照危险货物分类测试程序,通过隔板、克南、时间压力、撞击、摩擦等试验对硝酸异辛酯的固有危险性进行了评价;利用热分析技术考察了不同温升速率、水及酸雨等条件对硝酸异辛酯的热分解特性的影响.结果表明:硝酸异辛酯在相对封闭空间内遇热量、火焰、爆炸冲击及外部的机械刺激条件下表现出轻微的燃爆危险性,但不足以将其按照爆炸品进行管理;随着温升速率的增加,硝酸异辛酯热分解起始放热温度也逐渐增大,而水和酸雨均对硝酸异辛酯的分解具有促进作用,与纯硝酸异辛酯相比,其反应起始放热温度分别降低了12.4℃和27.2℃,放热量分别增大了387.439J/g和568.076J/g,失控分解危险性大大增加. 相似文献
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为探索卫星遥感监测大气ρ(PM2.5)业务化方法,以北京为例,利用2013年MODIS卫星资料和北京35个地面自动监测站(下称自动站)的实时观测数据,以目前国内外应用最广泛的3种卫星反演大气气溶胶的方法——AOD(气溶胶光学厚度)、Kdrya,0(气溶胶干消光系数)和Ra(气溶胶表观反照率)反演地面ρ(PM2.5)的方法(分别称为AOD法、Kdrya,0法和Ra法)为基础,结合地面ρ(PM2.5)实测数据,建立了气溶胶反演参数与ρ(PM2.5)统计关系,进一步测算了全市区域ρ(PM2.5)的分布情况.结果表明:3种方法都具有较高的反演精度,其获取的全年ρ(PM2.5)与地面实测数据的相关系数分别达到0.80、0.81和0.85,其中Ra法结果精度最高.从季节来看,Ra法在除夏季外的其他季节与地面监测数据相关系数都在0.70以上,优于其他2种方法.建议在春、秋、冬三季以Ra法,夏季以AOD法或Kdrya,0法为基础进行北京PM2.5业务化遥感监测.基于Ra法探讨了在2013年11月20—23日区域性大气重污染过程中北京PM2.5区域分布特征和变化过程,卫星反演结果相对误差低于20%,直观地反映了区域大气颗粒物污染的时空分布规律.研究显示,三者都可以用来反演北京地区ρ(PM2.5),其中Ra法最简便易行,尤其适用于业务化遥感监测. 相似文献
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