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1.
基于北京市PM2.5和PM10质量浓度、组分浓度以及降水数据,利用数理统计、相关性分析等方法分别从降水总量、降水时长和降水前颗粒物浓度3个角度研究降水对PM2.5、PM10的清除作用,同时以一次典型降水过程为例,具体分析降水对颗粒物的影响。结果表明:降水总量的增加有助于促进PM2.5、PM10的清除,随着降水总量增加,PM2.5、PM10的平均清除率提高,有效清除的比例增加;连续降水可增强对大气颗粒物的湿清除作用,连续降水达3d可有效降低PM2.5、PM10浓度;降水对PM2.5、PM10浓度的清除率和大气颗粒物前一日的平均浓度有较好的正相关性。降水对大气颗粒物的清除可分为清除、回升和平稳3个阶段,各个阶段大气颗粒物的变化趋势不同。降水对于大气气溶胶化学组分和酸碱性的改变具有明显作用,对于大气颗粒物各种组分的清除效果不完全相同。对于大气中OC、NO3-、SO42-和NH4+去除率较高,且这4种组分主要以颗粒态形式被冲刷进入降水中,加剧了北京市降水酸化程度。 相似文献
2.
3.
利用卡尔费休法可直接测定PM2.5水分含量,方法精密度及准确度均较好.将该方法应用于北京市城区站点2020年全年的PM2.5分析,结果显示PM2.5水分浓度年均值为(5.0±4.1)µg/m3,在PM2.5占比为(12.5±4.8)%,与PM2.5质量浓度呈显著相关.水分质量浓度与PM2.5的质量浓度月度及季节变化趋势基本一致.研究发现,随着空气污染加重,水分质量浓度及其在PM2.5占比均呈上升趋势,二者相关性明显增强.可见污染发生时,水分增加有利于颗粒物吸湿增长从而推高污染水平,对PM2.5的贡献同步增强.当沙尘污染发生时湿度处于同期较低水平,不利于细颗粒物的吸湿增长,水分质量浓度及其占比均处于较低水平. PM2.5水分与二次离子及有机物均有很好的相关性,说明水分为气态污染物提供非均相转化载体,促进硝酸盐、硫酸盐、有机物的进一步生成.PM2.5水分与地壳物质无相关性,证实地壳元素为一次源,不受水分影响. 相似文献
4.
分别于2013年10月和2014年2月、5月、7月在贵阳市城区3个环境空气质量监测国控点位(南明区市监测站、云岩区黔灵公园马鞍山和观山湖区贵阳一中)进行PM10、PM2.5样品采集,并对10种水溶性离子(SO42-、NO2-、NO3-、NH4+、Cl-、F-、Na+、K+、Mg2+、Ca2+)的含量进行了分析。结果表明,研究时段内,贵阳市3个点位PM10、PM2.5平均质量浓度分别为(64.8±25.5)、(46.6±21.2)μg/m3。其中,云岩区黔灵公园马鞍山点位的颗粒物浓度最低,南明区市监测站点位最高。3个点位PM2.5平均浓度与PM10平均浓度的比值为0.719,表明贵阳市城区PM10中,PM2.5占主导地位。水溶性离子分析显示,SO42-、NO2-、NO3-、NH4+、Cl-、F-、Na+、K+主要分布在PM2.5中,Mg2+、Ca2+主要分布在PM10中。3个点位PM10和PM2.5中的水溶性离子均表现为SO42-、NH4+、Ca2+浓度较大,F-、NO2-较小,表明3个点位的污染源总体相同,且水溶性离子占PM10、PM2.5含量的比例达33.6%~48.1%。贵阳市城区大气中的SO2转化率在5月、7月、10月较高,2月最低,主要是由于5月、7月、10月的高温、高湿、强辐射环境条件促进了SO2向SO42-的转化。阴阳离子平衡分析表明,贵阳市城区PM10、PM2.5呈现出偏碱性的特征。水溶性离子主成分分析表明,贵阳市城区PM10中的水溶性离子主要来源于城市扬尘、生物质燃烧尘、煤烟尘、建筑尘以及二次粒子,PM2.5中水溶性离子的来源与PM10较为相似。 相似文献
5.
为准确评估京津冀地区采暖期实施“煤改电”政策带来的健康效益,估算了京津冀地区各区县采暖期“煤改电”政策实施前后PM2.5污染导致的过早死亡人数,并采用支付意愿法计算了相应的健康损失价值.结果表明,京津冀地区“煤改电”政策实施后带来了1 745人(95%CI:1 443~1 907)健康效益和23.78亿元(95%CI:14.50~30.63)经济效益.北京、天津及河北地区的健康效益分别为495人(95%CI:436~554)、 296人(95%CI:238~354)及954人(95%CI:693~1 076).经济效益分别为3.50亿元(95%CI:3.08~3.92)、 3.32亿元(95%CI:2.67~3.96)及16.96亿元(95%CI:8.75~22.75),分别占各地区GDP的0.01%、 0.02%及0.04%. COPD、 LC、 ALRI、 IHD、 STROKE减少的死亡人数分别为187人(95%CI:165~224)、 318人(95%CI:178~458)、 193人(95%CI:115~204)、 506人(95%CI:232~780)... 相似文献
6.
土壤质量决定着农产品的质量和农业生产的可持续发展,然而土壤退化成为农业生产的重要限制因素之一,施用土壤调理剂有利于减缓土壤退化的速度。该研究配制土壤调理剂,即蚯蚓粪:草菇渣:蛭石=6:3:1、钼酸钠50 g·kg-1、硼酸13.3 g·kg-1,并设5个不同的处理CK、QY-T1、QY-T2、QY-T3、QY-T4,研究该调理剂对土壤理化性质和肥力的影响作用,分析其对茄子硼、钼和生长状况的促进作用。结果表明,该调理剂能提高土壤温度,5 cm、09:00的土壤温度QY-T4较高,但10 cm、14:00的土壤温度QY-T3最高;土壤容重随着施用量的增大而显著降低至1.50 g·cm-3以下,土壤pH值从CK的4.93提高到QY-T4的5.57、微生物量碳分别比CK高29.9%、36.1%、47.6%和52.2%,有机质分别比CK高10.8%、11.7%、12.5%和7.0%,QY-T2、QY-T3、QY-T4土壤有效硼达到0.35、0.36、0.42mg·kg-1,QY-T1、QY-T2的有效钼分别为0.107、0.140mg·kg-1,随着调理剂的增多而增多,但QY-T3、QY-T4分别为0.101、0.092 mg·kg-1反而随着调理剂的增多而下降,茄子硼、钼含量都随着调理剂的增加而增大,且显著高于对照(P<0.01);总产量比CK分别提高了29%、36%、190%和66%,总个数分别增加了25%、28%、155%和66%,59 d株高和叶片面积分别比CK增高了23%、1.4%、23%、16%和6.8%、11%、9.3%、7.4%,而叶片数量,所有的处理差异不显著,因此推荐该土壤调理剂用量与QY-T3相同,为1.5×104kg·hm-2。该研究可为土壤调理剂修复土壤退化的应用提供依据。 相似文献
7.
2016—2017年武汉市城区大气PM2.5污染特征及来源解析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2016年1月至2017年9月湖北省环境监测中心站大气复合污染自动监测站的在线监测数据,对武汉市城区PM2.5的污染特征及主要来源进行解析。结果表明,武汉市城区PM2.5质量浓度呈现出明显的季节差异,季节变化规律为冬季>春季>秋季>夏季。水溶性离子的主要成分SO42-、NO3-和NH4+占总离子质量浓度的82.0%。PM2.5中阴离子相对阳离子较为亏损,颗粒整体呈碱性。夏季气态污染物的氧化程度较高且SO2较NO2氧化程度高。后向轨迹分析结果表明,区域传输是武汉市PM2.5的一个重要来源,在4个典型重污染阶段,武汉市分别受到局地、东北、西北及西南方向气团传输的影响。PMF模型解析出武汉市PM2.5五大主要来源及平均贡献率:扬尘22.0%、机动车排放27.7%、二次气溶胶21.6%、重油燃烧14.9%和生物质燃烧13.8%。 相似文献
8.
依托北京市、廊坊市和保定市高密度的地面空气质量监测、气象要素监测以及PM2.5化学组分监测和后向轨迹分析等手段,对2017年上半年三地的空气质量进行分析。研究发现:三地中北京市空气质量较好,保定市较差。分污染物来看,保定市SO2浓度水平明显高于廊坊市和北京市,颗粒物PM10和PM2.5也呈现保定市最高、北京市最低的规律。从污染物日变化来看,CO、SO2、NO2、PM10和PM2.5呈双峰型分布,O3呈单峰型分布。从区域整体分布规律来看,PM2.5和SO2呈现明显的"南高北低"特征。PM2.5化学组分分析结果表明:1—4月燃煤对该区域空气质量的影响较大,5—6月机动车排放的影响更为凸显。后向轨迹分析结果表明:在2017年上半年到达北京市的气流中有24%来自于北京市南部,且这些气流多为低空传输,表明区域传输对于北京市空气质量具有一定的影响。 相似文献
9.
分析了SHERPA综合评价模型的基本原理和主要建模理念,重点介绍了其在环境空气质量减排情景模拟评估方面的作用,以及在排放源与受体关系(SRR)方面的处理方法,比较了其与欧盟常用的其他情景模拟模型的优缺点。SHERPA模型的特点是空间灵活性较好,对于任何给定地点,可以快速评估不同地区对该研究地点空气质量的影响。SHERPA模型的3个主要功能为污染物来源分析、决策支持和情景模拟。基于SHERPA模型对法国环境空气中PM_(2.5)、PM_(10)和NO_2年均浓度进行污染来源分析、决策支持分析和减排情景模拟评估,展示了模型在环境治理措施优先级筛选和政府间联合治理措施协调建议方面的功能和作用,以期为中国环境空气质量预测预报、环境质量管理措施的制定和成效评估等环境服务与管理工作提供借鉴。 相似文献
10.
夏季渭河西安段溶解性有机质(DOM)的特征、分布及来源分析 总被引:2,自引:0,他引:2
通过紫外吸收光谱,三维荧光光谱结合平行因子分析(EEMs-PARAFAC)方法及主成分分析(PCA),研究了夏季渭河西安段水体中的溶解性有机质(DOM)的组成、来源,及其与水质指标的相关性.在研究区域共检出2种类别5个不同的DOM组分,分别为类腐殖质荧光组分C1、C2、C3、C5和1个类蛋白类荧光组分C4,5个组分具有同源性.对比分析光谱斜率S、SUVA254、α355和DOC浓度,上游(S1—S5)和下游(S13—S17)各组分分子量和腐殖化程度接近但来源有所差异,中游(S6—S12、S18—S19)分子量和腐殖化程度最低;研究区域DOM和CDOM浓度值变化基本保持一致.通过三维光谱参数和主成分分析进行DOM源解析,内源贡献率为72.36%,外源贡献率为12.45%,累计方差贡献率为84.81%;污废水排放是组分C1、C4的主要来源,C2、C3、C5则来源于城市景观水体和湿地公园中微生物和浮游动植物的活动产生,TN与外源具有较好的相关性而TP与内源相关性较高.水质指标DO、DOC、COD、TN、TP与DOM组分有较强的相关性.在此基础上建立了多元线性回归方程,一定程度上能够利用荧光组分组成和特征反映渭河夏季的水质状况. 相似文献