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1.
韩笑颜  周颖  吕喆  王晓琦 《环境科学研究》2020,33(10):2235-2245
为探究典型重污染过程的污染特征与大气边界层结构演变规律,基于PM2.5采样数据、气象观测数据及WRF-Chem模式,以北京市和石家庄市2016年12月27日—2017年1月10日一次重污染过程为研究对象,对气象要素、PM2.5化学组分、天气背景场、边界层结构演变特征,以及大气边界层结构变化对ρ(PM2.5)及其主要化学组分的影响进行分析.结果表明:①研究期间,北京市和石家庄市ρ(PM2.5)分别为(165.63±110.89)(247.67±95.22)μg/m3,石家庄市污染程度高于北京市;高空纬向环流和地面弱高压控制的天气背景场,低于1.75 m/s的风速以及超过75%的相对湿度是造成北京市与石家庄市重污染的不利气象条件.②重污染时段北京市与石家庄市SNA(SO42-、NO3-、NH4+三者的统称)与碳质组分(OC、EC)占比之和超过76%,是PM2.5中的两大主要组分;重污染时段ρ(SNA)占比明显上升,北京市与石家庄市ρ(SNA)占比由非重污染时段的42.23%、45.93%分别升至重污染时段的58.87%、59.62%;北京市与石家庄市ρ(OC)/ρ(EC)分别为5.13、3.51,表明在重污染时段两城市存在明显的二次有机气溶胶污染.③WRF-Chem模式模拟结果表明,PM2.5污染严重时北京市与石家庄市在300~500 m处均出现明显的逆温,垂直风场主要表现为低层偏南风顺时针向上切变为偏西风,切变高度在400~1 000 m,逆温层结与明显垂直风切变的边界层特征共同抑制了污染物的湍流与扩散.④北京市与石家庄市重污染时段的PBLH(Planetary Boundary Layer Height,大气边界层高度)日均值与非重污染时段相比分别下降了202、128 m,PBLH每下降100 m,北京市与石家庄市ρ(PM2.5)分别上升18.81、29.85 μg/m3,PBLH下降是导致两城市ρ(PM2.5)快速上升的重要因素.北京市与石家庄市的PBLH与PM2.5组分质量浓度之间的相关性不同,北京市PBLH与ρ(SNA)的相关性高于与碳质组分质量浓度的相关性,石家庄市PBLH与ρ(EC)相关性最高,表明此次重污染过程中北京市PM2.5污染特征以二次形成为主,而石家庄市以一次排放为主.研究显示,北京市与石家庄市此次重污染过程与大气边界层结构变化密切相关.   相似文献   
2.
以京津冀地区2014年10月5~12日一次重污染过程为例,采用飞机AMDAR数据和WRF-Chem模式,分析了大气边界层垂直结构与PM2.5的时空演变规律,定量研究了气溶胶直接反馈效应对多种气象要素的影响.结果表明:此次重污染过程地域范围广、持续时间长、影响强度大,PM2.5污染呈带状分布,主要受地面均压场和高空纬向环流形成稳定的大气环流背景场、垂直层风场及逆温共同影响.气溶胶直接反馈效应导致京津冀地区整个时段太阳辐射量降低39.80W/m2,气温下降0.34℃,边界层高度降低36.64m,相对湿度升高0.90%.反馈效应南部地区较北部更显著,污染日强于平均时段和清洁天,气溶胶的辐射反馈作用使得各气象要素均呈现不利于污染物扩散的趋势,造成气溶胶聚集区PM2.5浓度进一步增加.  相似文献   
3.
工厂能源管理方针提出:全员、高效、稳控、清洁。通过对工厂卷包车间的6台组合空调在全年划分工况,对每一个工况都单独做分析,制定运行参数和调整方式。相比传统单工况式控制方式,采用多工况控制方式可以使控制区域环境温、湿度更趋于稳定,在极端工况CPK指数较传统单工况控制方式有了非常明显的提高。采用多工况方式试运行一年后,较前一年的空调能耗,包括电、软水、蒸汽都明显降低,节能改造经济效益达到了百万元以上。  相似文献   
4.
选取北京、石家庄和唐山作为京津冀区域典型城市,基于实地样品采集和组分分析结果,探讨PM2.5组分中二次无机水溶性离子(SNA)浓度变化特征,并利用空气质量模型模拟结果分析重污染前后京津冀地区各类污染源大气污染物排放对PM2.5和SNA质量浓度的贡献.结果显示:3个城市PM2.5质量浓度整体呈现逐年下降的趋势,多数情况下SO42-、NO3-和NH4+浓度极大值同时出现在冬季,PM2.5化学组分较为稳定.相对于常规时段,重污染期间SO42-、NO3-和NH4+质量浓度明显增加,重污染前一天SNA浓度占PM2.5比值达到最高.重污染的形成是本地源排放和外来区域传输共同作用的结果,外来源对NO3-的贡献整体高于SO42-和NH4+.交通源、居民源和工业源对PM2.5、SO42-和NO3-浓度贡献最高,NH4+主要来自居民源的排放.  相似文献   
5.
樊啸辰  郎建垒  程水源  王晓琦  吕喆 《环境科学》2018,39(10):4430-4438
大气颗粒物是影响我国大多数城市环境空气质量的首要污染物,近年来随着监测技术的进步和采样设备的改进,相关研究对象逐渐从大粒径的PM_10、PM_(2.5)转移到更小粒径的PM_1上.碳质组分是大气颗粒物的重要组成部分.以北京市为研究区域,选取2016年7月、10月及2017年1月、4月作为4个季节的代表月,对大气环境中的PM_(2.5)和PM_1进行采集,分析了二者的质量浓度和季节变化特征.采用两层嵌套气象-空气质量模型系统(WRF-CMAQ)耦合模型对采样时段进行了模拟,分析观测期间PM_(2.5)和PM_1的来源贡献,并使用因子分析法解析了碳质组分的来源.结果表明,PM_(2.5)和PM_1的质量浓度均呈现春、夏、秋、冬这4个季节递增的趋势;PM_1是PM_(2.5)中的主要组成,而且秋冬季节随着灰霾发生频率的增加,PM_1质量浓度占PM_(2.5)的比值明显升高;北京市大气环境中存在明显的二次污染,且SOC更容易在粒径更小的PM_1中积聚.散煤燃烧、机动车尾气排放、居民面源及生物质燃烧排放是北京市大气颗粒物的重要贡献来源;汽油车尾气、柴油车尾气、生物质燃烧和燃煤排放是北京市大气颗粒物中碳质组分的主要来源.  相似文献   
6.
基于利用AMDAR数据确定大气混合层高度进而对飞机不同工作状态下的时间进行修正的计算方法,核算了2017年华北地区6座典型机场大气污染物排放量.结果显示,6座机场NOx、CO、VOC、SO2与PM2.5的排放总量分别为21504.2,7074.8,1424.0,1283.6和323.2t.飞机源NOx、CO、VOC与SO2的排放量远高于机场内其他污染源,而对PM2.5的排放贡献相差较小.HC与CO的排放主要集中在滑行阶段,占比分别为90.6%与90.2%,而NOx、SO2与PM2.5的排放主要集中在爬升阶段,排放占比分别为58.9%、38.7%和43.5%.6座机场1月份污染物排放量较低,在8月份达到峰值.基于本研究建立的天津滨海国际机场大气污染物排放清单,利用WRF-CAMQ模型研究机场排放对周边区域PM2.5浓度的影响.结果表明机场区域小时最大贡献浓度为3.24μg/m3;距离机场5km处的年均贡献浓度与小时最大贡献浓度分别为0.08和2.84μg/m3.  相似文献   
7.
某油泥堆放场地中多环芳烃的污染及其垂向分布特征   总被引:2,自引:1,他引:1  
通过采集某油田油泥堆放场地及其周边24个表层土壤样品和2个剖面土壤样品,采用超声波萃取-气相色谱/氢火焰离子化检测分析方法,对美国环境保护局(USEPA)优控的16种多环芳烃(PAHs)进行定量分析.结果表明:该研究区域的PAHs污染已较为严重,污染场地内16种PAHs的检出率为100%,w(PAHs)平均值为7 770.7 ng/g;周边土壤的16种多环芳烃的检出率为58.3%~100%,二苯并[a,h]蒽及茚并[1,2,3-cd]芘的检出率相对较低,w(PAHs)平均值为2 038.8 ng/g.研究区域内主要污染物为萘、苊、二氢苊、芴、菲、蒽、荧蒽、(苊)、芘、苯并[a]蒽和苯并[a]芘.从母体PAHs与污染物来源的关系和单组分比值可以看出,污染场地内及周边土壤的污染源是石油源和燃烧源的混合源.w(PAHs)在土壤剖面中的峰值出现在40~60及20~40 cm处,不同组分的PAHs在土壤剖面中的迁移能力表现为2~3环PAHs>4环PAHs>5~6环PAHs.  相似文献   
8.
北京市空气重污染应急指挥部分别于2015年12月7日18:00、12月18日07:00和2016年12月15日13:00发布了3次空气重污染红色预警.为了厘清3次红色预警的成因差异,评估应急措施在应对空气重污染的有效性,本文基于北京市环境和气象监测数据,分析了红色预警期间PM2.5浓度、气象条件、天气形势及气团传输.3次预警期间均受污染物二次转化影响,但造成高浓度PM2.5的原因主要为气象条件影响.第1、第2次预警期间,地面受均压场控制,区域传输分别受西南和南部气团影响,第3次预警地面受大范围低压场控制,受西南传输及局地气团叠加影响.第3次红色预警期间北京市PM2.5污染最为严重,PM2.5平均小时浓度最高为273.6 μg·m-3,是前两次预警的1.2倍和1.3倍.此外,结合各污染源减排量,采用WRF-CMAQ模式对第3次红色预警应急措施效果进行评估,结果表明:应急措施实施后,污染物日平均减排量为678.4 t,PM2.5质量浓度平均下降了79.1 μg·m-3,平均下降比例为26.9%.应急措施中增加燃煤源及加大交通源和其他源控制、预警启动时间提前及区域间联防联控有效缓解了PM2.5浓度加重趋势.  相似文献   
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