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1.
为增进对北京地区不同季节大气挥发性有机物(VOCs)变化特征的认识,利用高时间分辨率质子迁移反应-飞行时间质谱(PTR-TOF-MS)于2016年在北京城区开展了VOCs(甲醛、乙醛、丙酮、异戊二烯、苯、甲苯和8碳芳香烃)夏季(6月8日—20日)和冬季(11月22日—12月10日)的连续观测.VOCs体积分数(浓度)的均值为(夏季/冬季,×10~(-9)):甲醛(8.56/24.58)、乙醛(3.95/7.57)、丙酮(5.06/3.50)、异戊二烯(0.66/0.52)、苯(0.53/1.78)、甲苯(1.03/2.54)、8碳芳香烃(1.34/3.42).受大气扩散条件的影响,夏冬两季大部分VOCs浓度波动趋势相近,仅异戊二烯在夏季拥有明显的白天浓度高于夜间的时间序列,其白天的高浓度与植被排放较强有关.由日变化可见:冬季,所有VOCs在中午浓度处于全天较低水平,在早高峰期间VOCs浓度上升明显;夏季,甲醛、乙醛和丙酮等3种含氧VOCs(OVOCs)在中午有短暂的浓度峰值,这与它们光化学二次生成加快有关.由VOC与苯浓度比值的日变化可知:冬季与夏季类似,中午前后3种OVOCs(甲醛、乙醛和丙酮)的光化学生成以及甲苯和8碳芳香烃的光化学消耗都会增强,只是冬季增强的程度明显弱于夏季;在夏冬两季,甲醛中午的光化学生成速率均强于乙醛和丙酮.8碳芳香烃光化学消耗速率大于甲苯的速率仅出现在夏季;异戊二烯在冬季白天不存在植被排放增强的现象,但有光化学消耗加快的特征;夏季北京城区VOCs以机动车排放影响为主,而冬季VOCs还可能来自于燃煤排放.  相似文献   
2.
基于北京上甸子与浙江临安区域大气本底站2011—2019年氢氯氟碳化物(HCFCs)采样观测数据,开展了京津冀与长三角地区6种HCFCs(HCFC-22、HCFC-141b、HCFC-142b、HCFC-124、HCFC-132b和HCFC-133a)本底特征研究。研究结果表明:临安站HCFCs浓度水平和浓度变率比上甸子站明显更高,尤其是HCFC-133a,其浓度及浓度变率均比上甸子站高1个量级,表明长三角地区HCFCs排放量可能较京津冀地区更大。2个站点HCFCs本底浓度基本一致,差异范围为-6.1%~7.1%。上甸子站本底数据占比为26.4%~69.0%,而临安站本底数据占比不足23%。在《关于消耗臭氧层物质的蒙特利尔议定书》的约束下,2个站点多数HCFCs年均浓度呈下降趋势或变化较小。2个站点HCFC-132b浓度相对较低,但2019年相比2018年有明显升高。结合风向进行分析,发现上甸子站HCFC-22、HCFC-141b、HCFC-142b和HCFC-132b高浓度水平主要由西南扇区(北京城区方向)的WSW、SSW及SW方向贡献,而HCFC-124和HCFC-133a在各风向上的浓度和载荷差异较小。临安站HCFC-124高浓度水平主要由SSE和NNE方向贡献,分别对应金华和湖州方向;其他5种HCFCs的高浓度水平主要由东北扇区的ENE方向贡献,对应杭州城区方向。  相似文献   
3.
大气中的挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)作为对流层臭氧和二次有机气溶胶的前体物,在光化学反应和细颗粒物污染中发挥着重要的作用.本研究于2017年9月1~27日在上甸子区域背景站开展VOCs的连续在线观测,对VOCs的浓度水平,时空变化特征,化学反应活性及其对臭氧生成的贡献进行了研究,并运用特征物种比值法对初始VOCs的来源进行了分析.结果表明, 2017年9月上甸子站总VOCs平均体积分数为12.53×10~(-9),其中,烷烃是体积分数最大的组分,占到了总VOCs的65.3%,其次是烯烃和芳香烃,分别占到了总VOCs的26.7%和6.5%.从大气化学活性来看,上甸子站总的L~(·OH)(·OH损耗率)为5.2 s~(-1),其中C4~C5烯烃占到了61%,其次是C2~C3烯烃,占到了12.8%.VOCs的臭氧生成潜势平均值为36.5×10~(-9),烯烃是贡献最大的组分,占到了71.2%.烯烃中又以C4~C5烯烃的贡献最为突出,而体积分数较大的烷烃对臭氧生成的贡献却不大.对特征物种的比值研究发现,上甸子站VOCs受生物质燃烧和燃煤排放的影响较大,除此之外,交通排放源也有一定的影响,完全不受工业排放源的影响.  相似文献   
4.
在北京城区和上甸子本底地区分别开展了为期3a和1a的NH3在线观测,并结合风向、风速、温度、相对湿度等气象因素的变化特征,分析了北京地区NH3浓度水平、年季特征及影响因素.结果发现,北京城区和本底地区的NH3年均浓度分别为(32.5±20.8)×10-9V/V和(11.6±10.3)×10-9V/V,北京城区的NH3浓度高于大多数国内外主要城市和地区的NH3浓度水平.城区和本底地区NH3浓度年变化特征为夏季高,分别为(34.1±6.8)×10-9V/V和(11.1±2.2)×10-9V/V,冬季低,分别为(19.7±9.3)×10-9V/V和(2.4±0.6)×10-9V/V.NH3的日变化特征受气象因素影响明显,其结果表明,春季城区NH3浓度峰值出现在15:00,而本底地区受西南风影响在20:00达到峰值;夏季城区NH3浓度最高值在7:00出现,本底地区则呈现双峰值(分别在09:00和22:00);秋季城区和本底地区的日变化规律一致,均在22:00出现峰值;冬季城区的峰值出现时间晚于本底地区,峰值分别出现在23:00和20:00.西南风是造成本底地区NH3浓度升高的主要原因,春季和夏季,随着西南向风速的增大,NH3浓度显著升高.城区的NH3浓度则主要受到局地排放的影响.浓度权重轨迹法的研究结果发现,北京、天津、河北及河南北部地区是影响北京地区大气NH3的主要源区.  相似文献   
5.
北京平原和延庆地区山谷风异同及对污染的影响   总被引:1,自引:1,他引:0  
在一定的地形与天气条件下,山谷风环流是影响山地和平原气溶胶污染的主要气象因素之一.本研究基于2015~2019年京津冀地区生态环境监测数据和多源气象数据,对比分析了北京平原和延庆地区山谷风异同,结合典型污染事件揭示了山谷风不同阶段对PM2.5浓度的影响机制.经分析发现,观象台山谷风为偏西南风转偏东北风,延庆站为偏东南风转偏东北风,随着污染等级加重,山谷风强度减弱17.7%~32.4%;观象台风速2~6 m·s-1时,最大为SE风向PM2.5浓度83μg·m-3,东南风浓度高于西南;延庆站风速2~6 m·s-1时,偏东南方向浓度高于其他风向20~40μg·m-3,谷风阶段PM2.5浓度高于近5年均值10~12μg·m-3.以2015年3月5~8日重污染事件为例,山谷风的影响作用主要体现在谷风时段东南风的高湿性及区域传输作用,延庆站3月6~7日谷风阶段PM2.5浓度上升100~130μg·m-3;山风时段逆温发展至1000 m,观象台和延庆站露点先后抬升18℃左右,延庆站露点峰值滞后观象台2 h,高湿环境下PM2.5浓度小幅上升.同时,3月6~7日延庆站400 m高度和玉渡山站热力梯度逐渐减小,山谷风分别减小8%和6%,局地环流减弱可能与边界层和高浓度气溶胶双向反馈机制有关.  相似文献   
6.
近年来,京津冀地区近地面臭氧浓度呈现上升趋势,臭氧污染超标情况严重.目前由于前体物源排放清单、臭氧生成和扩散的物理和化学过程机制存在不足等原因,导致了数值模型在预报夏季臭氧浓度时仍然存在较大偏差,而时间序列分析方法由于具有建模简单、计算成本低的特点,在臭氧污染预报中具有很好的应用前景.本研究利用华北区域大气本底站上甸子站点和环境监测总站天津和保定站点的臭氧观测数据,采用ARIMA时间序列分析模型开展臭氧浓度中长期预报研究.结果表明,季节性ARIMA模型在预报臭氧长期月均值时,预测值和观测值的相关系数R可达0.951,均方根误差RMSE仅为10.2 μg·m-3.加入了日最高气温及二次项作为协变量的动态ARIMA模型,对臭氧日最大8 h滑动平均值的预报效果得到了很大提升,预测值和观测值的相关系数由0.296~0.455提升至0.670~0.748,RMSE得到了有效降低.  相似文献   
7.
李军  王京丽  屈坤 《中国环境科学》2020,40(8):3322-3331
基于2016~2017年冬季乌鲁木齐市城区PM2.5和气象要素观测数据,采用线性和非线性回归、变量分类分析等统计方法,研究了大气能见度与相对湿度(RH)、PM2.5浓度的定量关系.结果表明:乌鲁木齐市冬季能见度日变化呈单峰形分布,中午13:00前后和夜晚20:00前后能见度分别达到最高和最低.相对湿度增加、PM2.5污染加重都会造成冬季大气能见度明显降低,但低能见度天气的主要影响因素是PM2.5污染.在RH < 90%时PM2.5累积及其吸湿增长对能见度变化起控制作用,特别是70%£RH < 90%时,PM2.5浓度对大气能见度影响最大.RH390%时相对湿度成为决定因素.在PM2.5污染逐渐加重的过程中,相对湿度对能见度的影响在减弱.能见度增加与PM2.5浓度降低之间存在非线性响应.在PM2.5污染由严重减轻至中度污染级别过程中,能见度改善并不明显.只有把PM2.5浓度控制在115μg/m3以下(轻度污染或优良级别),PM2.5浓度降低,能见度才开始出现显著提高.但冬季要达到较高能见度水平(8km),PM2.5浓度需要继续严控至39μg/m3以下.本文对乌鲁木齐市冬季大气污染治理具有重要指导意义.  相似文献   
8.
涡轮螺旋桨飞机广泛应用于军事和民用通用航空领域,其发动机排放对区域大气VOCs浓度会产生重要影响,而我国目前几乎没有针对航空涡轮发动机VOCs排放的观测研究.基于此,本研究于2017年9月9日、14日和15日在北京沙河机场停机坪,利用质子迁移反应飞行时间质谱仪(PTR-TOF-MS)对运-12飞机涡轮发动机地面开车过程尾气中16类VOCs的排放开展了观测分析.结果表明,3次排放实验中VOCs的相对组成特征具有很高的一致性,甲醛和异戊二烯是占VOCs总浓度最高的两种物质,占比分别为30%和15%,乙醛、9碳芳香烃、10碳芳香烃和单萜的浓度占比在6%~8%之间,其它10种VOCs每种的占比都低于5%.发动机尾气中的VOCs与甲醛浓度具有很好的线性关系.VOC与甲醛排放量的比值与国外研究结果比较接近的VOCs有甲醇、乙醛和丙酮,比值分别为0.18、0.38和0.16 g·g-1,而芳香烃类物质与甲醛排放量的比值明显高于国外排放实验的结果.因此,未来有必要开展更多的研究以增进对国内航空发动机VOCs排放的认识.  相似文献   
9.
针对北京地区2020年冬季疫情防控期(1月24至2月29)的空气质量及两次持续性重污染过程进行分析,探究了该时段的大气污染特征及其气象影响.与过去5a同期相比,2020年疫情防控期间北京冷空气强度偏弱,活动频次偏少50%,气温偏高0.73℃,风速和混合层高度偏低17.8%和32.5%,相对湿度和露点温度增加60.9%和48.1%,偏北风频率减少7.5%,而偏南风和偏东风频率均增大6.0%;气象条件较历史同期明显转差;虽然降水量偏多,但整体降水强度弱、时次集中,因而颗粒物的整体清除作用有限.两次重污染过程(1月24~29日和2月8~13日)分别维持59和75h,两个过程累积阶段(1月24~25日和2月9~11日)均受区域输送影响较大,输送占比为70%和58%,分偏东和偏南两个通道.针对污染过程的源解析显示,本地污染贡献占比为67%和48%,可见在维持和加重阶段颗粒物的吸湿增长和二次生成占比增加.经分析,“高湿静稳”的不利气象背景下,大气垂直动力和水平辐合的叠加使PM2.5和水汽在北京平原累积,将其压制在边界层内快速增长;升高的污染物也与静稳的边界层气象因子双向反馈,导致污染进一步加重.根据EMI指数计算,2020年冬季疫情防控期的气象条件约引起70.1%的PM2.5浓度增加;而与过去5a同期相比,疫情防控期间排放的减少抵消了约53%的不利气象条件影响;两次污染过程与过去5a同期的9次过程相比,EMI分别偏大26.9%和19.7%,但PM2.5浓度基本持平或略有降低.可见,在目前的排放基数上,即使出现特殊情况下的城市封锁,排放量的减少将削减污染浓度峰值,但仍不足以完全抵消不利气象条件的影响.  相似文献   
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