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1.
长江三角洲地区城市臭氧污染特征与影响因素分析   总被引:19,自引:9,他引:10       下载免费PDF全文
为研究长三角地区城市O3污染特征及其影响因素,对长三角地区25个城市2013年国家环境监测点位和国家气象台数据进行了统计分析.结果表明:除淮安外,其余24个城市均存在不同程度的O3日超标现象,超标率在1.6%~15.1%之间,平均为5.8%,低于珠三角地区(8.9%)和京津冀地区(9.7%).5—8月是长三角地区O3污染最为严重的月份,而这一时期颗粒物污染相对较轻,因此,O3与颗粒物污染在时间上呈相反的态势.从空间分布看,长三角地区O3污染呈现较为明显的连片分布特征,上海及周边城市O3污染较重.机动车数量影响城市O3污染:各城市民用汽车保有量与各城市NO2年均浓度、O3超标天数有显著的相关性,相关系数分别为0.672和0.564;每日O3小时浓度高峰值与车流量高峰基本吻合.高温、长时间日照容易出现O3浓度的高值;随着相对湿度、风速的增加,O3超标频率和浓度均值都表现为先升后降的规律.  相似文献
2.
夏季城市大气O3浓度影响因素及其相关关系   总被引:18,自引:3,他引:15       下载免费PDF全文
利用2003年夏季济南市区近地面大气O3、相关前体物和气象因素等观测数据,研究了O3浓度的分布特征及时间变化规律,分析了7月份O3与NO、NO2和CO等前体物及太阳辐射和气温气象条件的相关性.结果表明,济南市区夏季O3污染比较严重,观测期间各污染物O3、NO、NO2、NOx和CO浓度都相对较高,昼间O3与各前体物的浓度呈较好的负相关关系,与太阳辐射具有非常明显的相关性,而与气温的相关性不明显.根据以上分析结果,利用回归分析方法,建立了昼间O3浓度与前体物、气象因子之间的相关模式,结果表明O3浓度的计算值与观测值符合性较好.  相似文献
3.
刘子锐  孙扬  李亮  王跃思 《环境科学》2011,32(4):913-923
为探索奥运和后奥运时段北京地区大气颗粒物质量浓度和数浓度变化规律及其主要影响因素,于2008-08-08~2008-10-07期间,在中国科学院大气物理研究所325 m气象观测塔附近的办公楼楼顶使用微量振荡天平(TEOM)和空气动力学粒谱仪(APS)在线实时测量颗粒物质量浓度和数浓度,同时结合地面气象资料和HYSPLIT轨迹模式对颗粒物的来源和传输过程进行了探讨. 结果表明,奥运期间北京大气颗粒物粗细粒子质量浓度(PM2.5~10和PM2.5)平均值分别为(23.1±1.6) μg·m-3和(55.5±7.3)μg·m-3,比非奥运时期分别降低18.2%和16.0%,比非源控制时期分别降低22.3%和18.0%;而奥运期间粗细粒子数浓度(PN2.5~10和PN0.5~2.5)平均值分别为(15±1)个·cm-3和(3138±567)个·cm-3,比非奥运时期分别降低23.4%和27.5%,比非源控制时期分别降低29.5%和34.3%. 观测期间风速、相对湿度和前1 d的降水与颗粒物质量浓度和数浓度存在显著线性关系,逐步回归分析结果显示,风速和相对湿度可以解释细粒子质量浓度和数浓度变化的42%和53%,而风速和前1 d的降雨则可以解释粗粒子质量浓度和数浓度变化的21%和39%;观测期间北京大气颗粒物主要受保定、石家庄等偏南地区输送的影响,偏南弱气流使北京大气细粒子质量浓度和数浓度迅速增加,而偏北强气流使区域大气粗细粒子得到彻底清除,体现了北京地区大气粗粒子受局地排放控制而细粒子受区域污染输送的特征. 对比观测期间颗粒物累积清除的2次典型过程发现,气象因素影响颗粒物浓度值波动,而局地源排放减少和区域输送减弱则使颗粒物粗细粒子浓度显著降低,北京及周边省(市、区)协同减排是保障奥运期间优质空气质量的主要原因.  相似文献
4.
北京夏季典型臭氧污染分布特征及影响因子   总被引:12,自引:0,他引:12  
为研究北京地区O3分布特征及其影响因子,利用AML-3车载式大气环境污染激光雷达系统(下称AML-3)对北京地区2011年5月7日-6月9日的ψ(O3)进行观测.通过AML-3自带的污染物地面观测系统和差分吸收激光雷达,分析近地面、高空ψ(O3)时空分布特征,并将ψ(O3)与温度、风速及风向3个气象要素进行相关分析.结果表明:近地面ψ(O3)日变化明显,06:00左右为低谷,下午14:00左右达到峰值.高空ψ(O3)的空间分布很不均匀,上层气流易使O3富集层向下输送造成污染,同时稳定边界层对大气扩散的不利影响也是形成O3污染的重要原因.ψ(O3)的日变化趋势与温度的日变化趋势呈显著正相关,R(相关系数)为0.74;上下层湍流交换使风速与近地面ψ(O3)呈正相关,而水平扩散使二者呈负相关;通过分析风向的分布规律发现,东北风易造成北京地区O3污染.  相似文献
5.
气象因素对北京市大气颗粒物浓度影响的非参数分析   总被引:11,自引:3,他引:8  
利用2005年9月-2006年9月北京市大气颗粒物分级(不同粒径)监测资料和同期分时段气象观测数据,采用非参数分析(Spearman秩相关系数)法对北京市3种粒径大气颗粒物在不同季节的浓度水平与气象因素的影响进行了研究.结果表明:不同季节影响颗粒物质量浓度的气象因素各不相同;春季ρ(PM2.5),ρ(PM2.5~10)和ρ(PM10)都与气压呈显著负相关;夏季颗粒物质量浓度受降水影响很大;秋、冬季ρ(PM2.5)和ρ(PM10)均与日照时数呈显著负相关;冬季p(PM2.5),ρ(PM2.5~10)和ρ(PM10)均与平均风速呈显著负相关,与气温、相对湿度呈显著正相关.细粒子和粗粒子质量浓度对气象因素变化的响应程度也有较大区别.春、夏季地面平均风速对粗粒子质量浓度的影响比细粒子显著,ρ(PM2.5)/ρ(PM10)随风速增加而增大;秋季日照时数对细粒子质量浓度的影响比粗粒子更显著,ρ(PM2.5)/ρ(PM10)随日照时数增加而减小;冬季相对湿度对粗粒子质量浓度的影响比细粒子显著,ρ(PM2.5)/ρ(PM10)随相对湿度增加而减小.  相似文献
6.
太湖藻源性“湖泛”形成机制的气象因素分析   总被引:10,自引:0,他引:10       下载免费PDF全文
将蓝藻水华引发的太湖水域黑臭水团现象称为藻源性“湖泛”,并将其形成过程分为藻源形成、厌氧反应产物“泛”起、黑臭水团聚积3个阶段.针对2007年5月和2008年5月2次藻源性“湖泛”形成过程中气象要素演变的共同特征,结合水动力模型研究发现,适宜的气象条件提供了必要的热力与动力环境,是诱发“湖泛”形成的必要因素之一.第1阶段持续3 d以上高温、微风、风向基本一致的气象条件,有利于藻华在湖岸局部地区大量聚集、死亡、下沉、腐烂,发生厌氧反应,构成“湖泛”发生的物质基础;第2阶段冷空气过境,气温迅速降低、风速短时增大、持续1 d以上时间风向偏转接近180°,有利于厌氧反应产物“泛”至水表,形成黑臭水团,构成“湖泛”形成的触发机制;第3阶段持续高温、微风,有利于黑臭水团在水面较长时间存在,构成“湖泛”形成的维持机制.基于气象因素的可预报性,此研究为实现太湖“湖泛”的早期预警与防治提供了理论依据.  相似文献
7.
北京地区大气颗粒物污染的风向因素研究   总被引:8,自引:2,他引:6       下载免费PDF全文
 2005年9月~2006年9月在北京市北部、中部、南部3个点位采集了大气总悬浮颗粒物(TSP)样品,并采用电感耦合等离子体光谱、质谱技术测定了29种无机元素.基于大气浓度数据和气象观测资料,研究了925hPa时不同风向对北京市TSP浓度及Al、Fe、Ca、S、Se、Pb、Zn等特征元素空间分布及来源的影响.结果表明,TSP及Al、Fe等地壳来源元素在东北、西北、西南3种风向下,3点位的平均浓度变化不大,表现出明显的顺东北风递增的特征;Pb、Zn等冶炼排放元素的3点位平均浓度以西南风时为高,并表现出明显的顺西南风递减的特征.Pb、Zn等重金属元素主要来源于北京南部以远地区有色冶金企业排放的大气传输;而地壳元素主要来自北京本地排放源的贡献.  相似文献
8.
大气颗粒物是造成城市空气污染的重要原因之一,并已经成为我国北京等大中城市空气污染中的首要污染物.为分析北京市采暖期大气中可吸入颗粒物的污染水平及其气象因素的影响作用,以大气可吸入颗粒物PM0.3,PM3.0,PM5.0为研究对象,于2007~2009年采暖期间在北京市城区设立了93个采样点进行定点采样监测,利用地统计分析工具和指示克里格方法,模拟分析了北京市城区2007~2009 年采暖期PM0.3 、PM3.0 、PM5.0的时空变异性,并建立起可吸入颗粒物浓度与气象条件(风力、温度、湿度)的对应关系,由此分析气象因素对大气颗粒物污染水平的影响程度.结果表明:实验半变异函数符合具有块金值的球状模型;北京城区空气可吸入颗粒物的污染水平自2007年以来污染程度与污染面积均呈减小趋势,影响范围主要集中在西南部,西北次之,近郊区污染重于城区;气象条件是影响可吸入颗粒物污染程度的重要因素,在不同年份不同气象因子对颗粒物的影响是不同的.但另一方面,由于污染原因季节冷暖程度的不同,气象条件对颗粒物浓度的影响有不确定的一面,但仍可找到一些规律.  相似文献
9.
太原市冬季PM2.5水溶性组分污染特征分析   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
 为了探讨太原市大气阴霾天气的主要污染物PM2.5中水溶性组分的污染特征,于2011年12月~2012年1月,采用美国Thermal Anderson公司的大流量PM2.5颗粒物采样器进行了PM2.5样品采集,共获得样品56个.通过采样前后滤膜的重量变化计算PM2.5的质量浓度.并采用微波提取技术,用TOC/TN分析仪研究了水溶性TOC和水溶性TN等的污染特征.研究结果表明,太原市冬季采暖期PM2.5污染严重,并且比北京、天津、广州、南京、西安的污染水平都高.对PM2.5主要影响因素风速、相对湿度、温度和昼夜变化等的分析表明,风速大小与PM2.5的浓度大小呈负相关(r=-0.4693,α=0.05),相对湿度与PM2.5浓度呈正相关(r=0.4092,α=0.05),而温度与其浓度变化关系不明显;采样期间PM2.5浓度的昼夜变化规律不明显.水溶性TOC对PM2.5贡献较高,占PM2.5总量的13.2%~57.7%;NO3-、SO42-也与水溶性TOC有重要的相关关系.  相似文献
10.
全二维气相色谱法测定北京交通干道大气中芳香烃   总被引:5,自引:1,他引:4       下载免费PDF全文
毛婷  徐晓斌  王瑛 《环境科学》2009,30(10):2845-2851
为了更全面地获得城市大气中芳香烃的基础数据,借助具有强大分离、检测复杂样品能力的全二维气相色谱法(GC×GC),于2007年国庆期间对北京交通干道大气中芳香烃进行了采样分析和初步研究.结果表明,该方法对大气中芳香烃检测范围较一维气相色谱法宽,可同时测定单环芳烃和部分多环芳烃,并能将目标芳香烃更好地分离和定量.观测期间,在北京交通干道大气中检测出30多种芳香烃,其中,单环芳烃平均浓度为0.75×10-9~24.64×10-9C(碳单位体积比),甲苯浓度最高,间、对二甲苯与乙苯浓度次之;多环芳烃平均浓度为0.03×10-9~2.28×10-9C,萘浓度最高,2-甲基萘、4-甲基联苯浓度次之;四环以上的稠环芳烃则没有检出.芳香烃浓度变化明显受天气因素影响.高碳数芳香烃之间相关性很高,而苯、甲苯与高碳数的芳香烃相关性较差,表明两者可能受汽车尾气和汽油挥发之外的其它源的显著影响.  相似文献
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