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遥感技术在灰霾监测中的应用综述 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了灰霾遥感监测的基本原理,论述了基于图像变换的TC法、HOT法和基于反演气溶胶光学厚度的灰霾遥感监测技术,以及造成灰霾天气的秸秆燃烧遥感监测方法.指出卫星遥感技术可以提供大尺度、长时间序列的污染物时空分布特征和变化趋势,以及全球性的大气环境综合遥感数据,是灰霾监测与综合治理的重要途径. 相似文献
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不同季节气象条件对北京城区高黑碳浓度变化的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
利用2013年至2015年北京城区黑碳气溶胶(下文统称为"BC")和PM2.5观测资料,结合地面气象观测资料、ECMWF边界层高度再分析资料和FNL/NCEP不同高度风速再分析资料,讨论了BC质量浓度及其在PM_(2.5)质量浓度中所占比例(下文统称"黑碳占比")的季节、月、日变化特征,并通过计算北京城区BC浓度与不同高度风速的相关矢量,分析了气象条件和外来输送对北京城区BC浓度变化的影响.结果发现:研究时段内北京城区BC浓度平均值为(4.77±4.49)μg·m~(-3);黑碳占比为8.23%±5.47%.BC浓度和黑碳占比在春、夏季低,秋、冬季高,其日变化特征在4个季节均为"白天低夜间高"的单峰型特征.随着PM_(2.5)浓度的升高,BC浓度增大,黑碳占比减小.当北京地区风向为东北、东北偏东、东南和西南偏西(主风向)时,BC浓度与风速和边界层高度均呈反向变化,即随风速和边界层高度的增大而减小.另外不同季节BC浓度随风速变化的临界值及其变化速率不同.冬季高BC浓度时段,北京城区BC浓度在低层大气的关键影响区分别位于河北南部与山东交界地区以及河北西北部与山西内蒙交界地区;高空关键影响区主要位于北京以西的河北西部、山西北部和内蒙古地区. 相似文献
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用GC/MS,对金华地区3个采样点、四个季节,225个PM_(2.5)样品中10种极性有机示踪化合物进行了分析,包括天然源:3个异戊二烯SOA示踪物、1个α-蒎烯SOA示踪物和2个真菌孢子示踪物,和人为源:1个甲苯SOA示踪物、3个生物质燃烧示踪物.结果表明,异戊二烯SOA示踪物浓度为3.41~48.50 ng·m~(-3),α-蒎烯SOA示踪物浓度为2.45~25.40 ng·m~(-3),甲苯SOA示踪物为4.75~39.80 ng·m~(-3).各SOA示踪物均有明显的季节变化,其中,异戊二烯SOA示踪物呈夏季秋季≈春季冬季,α-蒎烯SOA示踪物夏季春季≈秋季冬季,甲苯SOA示踪物秋季夏季春季冬季.估算得出甲苯SOC对OC的贡献为3.03%~24.50%,而来源于生物质燃烧的有机碳对OC的贡献可以达到1.23%~42.80%.表明人为源排放前体物的二次转化以及生物质燃烧是金华地区大气细颗粒物污染的重要来源. 相似文献
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为研究同步脱氮除磷系统中出现的WG(白色好氧颗粒污泥)外形特点及微生物群落特征,探究其成因,利用SEM(扫描电子显微镜)表征了系统中的WG与YG(黄色好氧颗粒污泥)的微观形态,并采用Illumina HiSeq 2500高通量测序平台对两种好氧颗粒污泥中细菌与真菌的群落组成进行研究.结果表明:WG结构疏松外形不规则,颗粒表面分布大量杆菌;而YG饱满紧实轮廓清晰,颗粒表面分布大量球菌.WG与YG的细菌群落组成相似,但真菌组成差异较大.与YG相比,WG具有更高的细菌和真菌多样性.变形菌门(Proteobacteria)和拟杆菌门(Bacteroidetes)为WG和YG中的细菌优势门,其在WG中的相对丰度分别为68.85%和26.61%,在YG中的相对丰度分别为82.52%和12.30%.Candidatus competibacter、Candidatus accumulibacter和Chiayiivirga为WG中的优势属,相对丰度分别为22.13%、8.95%和7.37%;Candidatus competibacter、Chiayiivirga和Xanthomonas为YG中的优势属,相对丰度分别为47.94%、6.95%和7.06%.子囊菌门(Ascomycota)和Rozellomycota分别为WG与YG中真菌优势门,其在两个样品中的相对丰度分别为50.10%和81.77%.在属水平,WG中存在大量青霉属(Penicillium)和假丝酵母属(Candida)等丝状真菌,为WG的形成提供了框架.研究显示,当YG破碎成为小菌胶团后,附着在真菌框架上,造成了WG的快速形成,同时WG中Candidatus competibacter的相对丰度较低,使其外形疏松、透光性较好,呈现出白色. 相似文献
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为估算重庆市夏秋季VOCs(挥发性有机物)对O3和SOA(二次有机气溶胶)的生成潜势,利用在线GC-MS/FID在2015年8月22日-9月23日对重庆市区点和郊区点VOCs开展了为期一个月的实时观测,获得市区点和郊区点$ \varphi $(TVOCs)(总挥发性有机物)分别为41.35×10-9和22.72×10-9,其中市区点以烷烃(35.2%)和烯炔烃(25.2%)为主,郊区点以含氧挥发性有机物(oxygenated volatile organic compounds,OVOCs)(30.6%)和烷烃(26.0%)为主.结合最大增量反应活性量化市区点和郊区点VOCs的OFPs(臭氧生成潜势)分别为149.11×10-9和71.09×10-9,市区点OFPs最大的是乙烯、丙烯、甲苯、C8和C9的芳香烃等,郊区点OFPs最大的VOCs是丙烯醛、异戊二烯和甲基乙烯基酮.结合气溶胶生成系数量化郊区点和市区点VOCs对SOA的生成贡献分别为0.36和1.26 μg/m3,相比国内其余城市VOCs的SOAP(二次有机气溶胶生成潜势)较小,主要以甲基环己烷、正壬烷、正葵烷和十一烷等高碳烷烃,以及甲苯、苯、二甲苯和乙苯等芳香烃的SOAP为主.研究显示,控制烯炔烃和芳香烃的浓度有助于控制重庆市O3的生成,控制高碳烷烃和芳香烃则有助于控制重庆市SOA的生成. 相似文献
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《环境科学与技术》2017,(8)
随着中国城市发展,城镇化进程的不断推进,能源消耗持续增加,空气中的污染物含量越来越高,空气污染事件频发,城市空气质量研究成为一个热点议题。PM_(2.5)作为表征空气质量的重要指标之一,越来越受到人们的关注,目前获取PM_(2.5)数据主要有地面监测和卫星遥感监测2种方式。传统的地面监测手段可以得到高精度的局部PM_(2.5)污染数据,但是由于其覆盖范围的局限性,并没有办法反映出整个区域的PM_(2.5)污染情况。遥感卫星监测恰到好处地弥补了这一缺陷,其中应用最为广泛的是使用卫星遥感数据产品大气气溶胶光学厚度AOD来反演地面的PM_(2.5)浓度。文章从AOD数据的多样性及其应用、反演地面PM_(2.5)浓度模型的选择以及反演模型的优化这3个方面对目前国内外利用遥感卫星AOD数据反演地面PM_(2.5)浓度的研究进行了归纳梳理。其中AOD数据分辨率的不同产生了不同精度的反演结果;而线性回归模型和非线性回归模型的反演精度也存在较为明显的差异;通过在模型中加入气象参数、气溶胶垂直分布特性以及地表信息等因素会显著地改善反演结果。上述研究为流行病学中PM_(2.5)人口暴露研究及健康影响提供方法论基础。 相似文献