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利用2008年6月1日~2009年5月31日在北京城区中国气象局(CMA),及其西南方向固城站(GCH)和东北方向上甸子本底站(SDZ)的近地面O3等观测数据,分析了O3的变化特征及其与其他污染物和气象要素的关系.结果表明,上甸子本底站近地面O3的季节变化和日变化规律与固城和北京城区站存在一定的差异,而固城站和北京城区站的O3变化特征差异较小.相关性分析显示,O3与NO、NO2、NOx、RH多呈负相关,且相关性冬季好于夏季,此外,O3与气温和风速呈正相关,其中北京城区站冬季和夏季O3与风速的相关性差异最明显.O3浓度与地面风向有一定关系,当风向为偏南时,O3浓度较高,当风向为东北时,O3浓度偏低. 相似文献
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我国14个站点降水中甲酸和乙酸浓度及对酸性的贡献 总被引:4,自引:0,他引:4
为了较全面地掌握我国大气降水中有机酸含量及其对降水酸性的贡献,于2007年全年在我国14个区域代表性较好的站点采集了降水样品,利用离子交换色谱法分析了样品中的甲酸和乙酸2种重要有机酸的浓度,对所得各站数据进行了统计分析,计算了2种酸的湿沉降通量和对降水酸性的相对贡献.观测到的14个站点甲酸和乙酸平均浓度范围分别为0.96~3.43μmol/L和0~5.13μmol/L,接近国外偏远地区观测结果,也接近我国过去短期观测结果的低端值.比较显示,偏远地区有机酸含量低于城市附近地区.估算的甲酸和乙酸湿沉降通量范围分别为0.38~4.18mmol/(m2.a)和0.06~5.87mmol/(m2.a),南方站点有机酸湿沉降通量大于北方.有机酸对降水酸性的贡献范围是0.02%~51.6%,总平均贡献为2.95%,这一结果表明,虽然我国酸雨主要是硫、氮排放造成的,但有机酸在部分地区及部分时段甚至有很显著的致酸作用,应该成为酸雨观测研究内容之一. 相似文献
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在实验室中模拟民用燃料在家庭炉灶中的燃烧,应用稀释通道系统采集颗粒物,获得玉米秸秆、薪柴、蜂窝煤和块煤四种常用民用燃料燃烧排放PM10,PM2.5及载带碳组分的排放因子.结果表明,民用燃料燃烧排放的颗粒物以细颗粒为主, PM2.5占PM10的70%~90%.颗粒物排放因子最大的为块煤,其PM2.5和PM10的排放因子分别为9.837和11.929g/kg,分别是蜂窝煤的12.6和13.7倍;玉米秸秆和薪柴PM2.5和PM10的排放因子稍低于块煤,为7.359~10.444g/kg.4种燃料燃烧OC排放因子块煤最高,其在PM2.5和PM10中分别为5.29和5.19g/kg.薪柴燃烧EC的排放因子最高,其在PM2.5和PM10 中的排放因子分别为1.065和1.126g/kg.块煤两种粒径上EC的排放因子略低于薪柴.蜂窝煤EC的排放因子最低,比薪柴低300倍左右,玉米秸秆EC的排放因子也要比薪柴低10倍左右.碳组分是块煤,秸秆,薪柴排放颗粒物的主要成分,其含量在40%~60%之间,该值比蜂窝煤高3倍.四种燃料对应的OC/EC比值差异很大,薪柴和块煤燃烧排放颗粒该值为3~6,秸秆和蜂窝煤燃烧排放颗粒其值高达30~50. 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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利用"Nudging"源同化技术反演了京津冀地区2014年1、3、7、11月SO_2、NO_x的局地动态污染源,并分析其排放源强、特征及地理分布,对比其与初始源的差异,同时检验了反演源的模拟效果.结果表明,SO_2、NO_x污染源存在明显的季节变化,冬季或采暖期排放强度最大.由唐山、北京、天津、廊坊、保定、石家庄、邢台、邯郸构成东北-西南走向的带状污染物高排放区,最高排放中心主要集中在太行山、燕山山前区域,且排放具有典型的"城市化"特征,即各个城市市区及附近强度最大,周边郊县稍弱.与初始源模拟结果相比,采用反演源更能反映出污染物的时空变化特征,模拟值与实测值较接近,而且对于重污染过程亦具有较好的模拟效果. 相似文献
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使用RCFP-IC对南京市不同污染状况下PM_(2.5)中水溶性离子的观测分析 总被引:2,自引:0,他引:2
本文使用大气细颗粒物快速捕集系统及化学成分在线分析系统(RCFP-IC)和美国热电污染气体分析系统(EMS系统)对2013年11月16日—12月10日南京地区PM2.5中主要水溶性离子和污染气体进行了观测分析,并结合气象要素数据分析了灰霾天PM2.5中主要水溶性离子的污染特征.结果表明:不同污染条件下PM2.5中水溶性离子分布差异较大,清洁天浓度最大的6种离子排序为SO2-4NO-3NH+4Cl-NO-2K+,霾天(11月20—24日)和雾-霾天(12月1—8日)前6种离子排序分别是SO2-4NH+4NO-3NO-2Cl-K+和NO-3SO2-4NH+4Cl-NO-2K+.受污染源和化学反应的日变化影响,不同离子的日变化特征不同.污染天NO-3、SO2-4和NH+4的浓度是干净天的2.8~5.0倍.不同水溶性离子对能见度的影响不同. 相似文献
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2014~2017北京市气象条件和人为排放变化对空气质量改善的贡献评估 总被引:11,自引:11,他引:0
2014~2017年北京地区霾日数和污染日数逐年减少,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2年平均质量浓度下降,污染程度缓解,采暖期中的11~12月尤为明显.针对空气质量的显著改善,从气象条件的改善和减排措施两方面进行探讨分析,并结合数值模式和大数据挖掘技术实现气象和排放对大气污染贡献率的定量化研究.结果表明,2017年与过去3 a相比,平均风速增加7. 9%,≥3. 4 m·s~(-1)的风速频次最高(10. 6%),≥70%湿度日占比最小(25. 1%);其中,采暖期与过去3 a同期相比,小风日数减少8. 6%、大气环境容量指数和通风指数平均增加约11%,边界层高度以3. 2%·a~(-1)的速率升高,尤其11~12月各要素改善更显著,且该时段内2014年各因子变化与2017年相似.非采暖期(4~10月)累积降水量558. 3 mm,仅次于2016年,有利于污染物的清除和湿沉降.利用WRF-CHEM对霾和污染频发的12月进行模拟发现,气象要素的改变导致2017年12月北京PM_(2.5)质量浓度较2014~2016年同期分别降低5%、38%和25%.因缺少政府实际施行的减排方案,无法利用WRF-CHEM量化气象和减排的具体贡献率,因此借助大数据挖掘算法,基于K近邻算法(KNN)和支持向量机(SVM)模型对气象和减排对空气质量改善的贡献进行评估,结果显示2017年减少的霾日和重污染日,65. 0%归因于减排的贡献,35. 0%归因为气象条件的改善.可见,气象与生态环境部门应继续加强数据开放共享,科学开展气象条件预报与减排评估. 相似文献
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2006~2010年珠三角地区SO2特征分析 总被引:3,自引:2,他引:1
对广州番禺大气成分站2006~2010年期间的SO2资料进行了分析,讨论了珠江三角洲(珠三角)地区地面SO2体积分数的年、季节、月、日变化特征和概率的分布特征.珠三角地区地面SO2变化特征的分析结果表明,2010年地面SO2体积分数的总体水平相对近年来有一定下降,高浓度事件发生频率降低;冬、春季SO2各项统计值要高于夏、秋季,干季明显高于湿季,可能与大气边界层高度和太阳辐射等因素的季节性变化相关;SO2干湿季的日变化趋势相仿,日最高峰时间相同,只是湿季达次高峰和最低点的时间比干季要提前1 h,这可能与季节性的大气边界层高度和辐射强度变化,以及日照时间长度有关;SO2体积分数的概率分布特征比较复杂,各月谱型分布各有不同,可能与季节性因素的变化规律相关. 相似文献