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通过天津市气象局大气边界层观测站高255 m的气象铁塔,获得了10m、40m、120m和220 m 4个高度共80个PM10样品,分析了PM10的日均质量浓度及其元素的垂直分布特征.结果表明,4个高度处PM10质量浓度时序变化基本一致;PM10质量浓度及其组成元素总量随高度增加递减;10 m、40m和120m3个高度处的PM10质量浓度时间序列分布的相关性较好,组分分歧系数较小,而220 m处的PM10质量浓度时间序列分布与其他3个高度处的相关性较差,组分分歧系数较大.样品中元素质量浓度由高到低依次是Si、Al、Ca、Fe、Na、Mg、K、Zn、Ti、Cu、Mn、Pb、Cr、Ni、Co、V、As、Cd和Hg.其中,Si、Al、Na、K质量分数随高度变化不大;Ca、Fe、Mg质量分数随高度增加递减明显;Zn、Cu、Mn、Pb、Cr在10m、40m和120 m3个高度处质量分数接近,而在220m处明显降低;Ti元素在4个高度处的质量浓度接近,质量分数总体上随高度增加递增;Ni、Co、V、As、Cd、Hg质量分数随高度的变化不同,其中与燃煤有密切关系的Hg在120 m处质量分数明显高于其他高度处,而在220m处最低.Al、Fe、Na、K等元素相对富集因子小于或接近1,其质量浓度与PM10质量浓度时序分布的相关性较好,其中Al、Na相关系数随高度增加显著递减;Zn,Cu、Pb、Cr、As、Ni的相对富集因子显著大于1,其质量浓度与PM10质量浓度时序分布的相关性较差,相关系数随高度增加变化不大. 相似文献
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天津冬季一次重污染过程颗粒物中水溶性离子粒径分布特征 总被引:5,自引:5,他引:0
为研究天津冬季重污染天气过程中颗粒物水溶性离子的粒径谱分布及二次离子生成机制,于2014年1月利用Anderson撞击式分级采样器在中国气象局天津大气边界层观测站内采集颗粒物样品,并使用离子色谱仪分析Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)等8种水溶性无机离子(TWSII).结果表明,采样期间PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度均值分别为(138±100)μg·m~(-3)和(227±142)μg·m~(-3),粗、细粒子中TWSII的平均浓度分别为(34.07±6.16)μg·m~(-3)和(104.16±51.76)μg·m~(-3).细粒子中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+这3种离子的浓度远高于其他离子,且相关性较好,粗粒子中NO_3~-、SO_4~(2-)、Cl~-浓度较高.随着污染程度加剧,细粒子中TWSII浓度增加明显,粗粒子中则变化不大.水溶性离子的粒径谱分布显示,SO_4~(2-)以单模态分布,优良天峰值出现在0.43~0.65μm,NO_3~-在优良日呈现三模态分布,峰值分别出现在0.43~0.65、2.1~3.3和5.8~9.0μm,NH_4~+呈双模态分布,优良日峰值出现在0.43~0.65μm和4.7~5.8μm,污染日3种二次离子峰值均以0.65~1.1μm的单模态分布为主,与三者之间的热动力平衡过程有关.细粒子中NH_4~+除与SO_4~(2-)和NO_3~-结合外,还与部分Cl~-结合,粗粒子中NH_4~+全部与NO_3~-和SO_4~(2-)结合后,剩余的NO_3~-和SO_4~(2-)与其他阳离子结合. 相似文献
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区域输送是大气污染防治中需要考虑的重要因素,本文利用大气化学模式定量估算2016年10月~2017年9月区域输送对天津的影响,重点基于天气背景分析区域输送影响和气象条件的关系,为京津冀地区大气污染联防联控提供支撑.结果表明,京津冀地区各城市区域输送贡献百分率平原城市显著高于沿山城市,天津一次PM2.5本地贡献62.9%,区域输送贡献37.1%,主要受沧州、廊坊、河北中南部、北京、唐山和山东等地输送影响,每年4~6月区域输送最显著,7~8月区域输送最弱.区域输送与天气形势、风场和降水等气象条件密切相关,高压后和锋前低压是区域输送占比最高的两种污染天气类型,西南风、西风和南风3个风向下天津大气污染输送影响最为明显,风速2~3 m ·s-1时最有利于PM2.5区域传输,降水超过5 mm以上将降低大气污染物区域传输效率.对于不同污染类型和重污染阶段,轻度污染天气时区域输送贡献最为明显,比均值偏高20.5%,重污染天气虽受静稳气团控制,但由于周边区域高浓度的PM2.5,污染气团迁移对区域内污染聚集传输有显著影响,重污染期间PM2.5输送贡献占比超过均值,约偏高10%~15%.重污染过程中,开始积累阶段和峰值阶段,输送贡献占比高于其它时期,与暴发阶段相比偏高14.5%和19.5%,重污染暴发阶段本地排放贡献更明显,比均值偏高9.9%. 相似文献
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京津冀城市群冬季二次PM2.5的时空分布特征 总被引:1,自引:1,他引:0
二次组分是造成京津冀城市群冬季PM2.5污染的重要因素.采用CO示踪法,估算2017~2021年冬季京津冀城市群二次PM2.5浓度,并分析其时空分布特征,探讨区域二次PM2.5的影响因素.结果表明,2017~2021年冬季京津冀区域PM2.5浓度下降趋势明显,河北中南部一次PM2.5下降幅度最大,二次PM2.5浓度年际波动平稳,北京和天津二次PM2.5占比明显高于其他城市.随着污染程度加剧,一次PM2.5和二次PM2.5质量浓度均有不同程度的增加,二次PM2.5占比呈显著增大趋势.与直接测量结果相比,CO示踪法获得的结果偏低,与冬季CO浓度较高,一次PM2.5浓度高估有关,选取合适的一次气溶胶基准值是改进该方法,获取合理估算值的关键. 相似文献
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空气质量模式中湍流引起的垂直混合与湍流扩散系数K密切相关.为避免针对强稳定边界层计算中可能出现“无湍流大气”(即K=0)的异常结果,模式通过预设最小湍流扩散系数Kzmin,定义了K值的下限.检验表明天津空气质量模式整体模拟效果较好,但02:00—08:00存在系统性偏高的问题.针对这一问题,本文在天津大气稳定度特征分析和模式评估基础上,利用气象塔和系留获取真实湍流扩散系数,试验性修正重污染期间Kzmin取值,以期探索提升稳定层结条件下天津空气质量模式PM2.5模拟能力.结果表明:天津不同大气层结稳定度占比分别为4.91%(强不稳定)、9.33%(不稳定)、18.86%(弱不稳定)、50.29%(中性)、13.00%(较稳定)和3.61%(稳定).大气稳定条件下PM2.5浓度(62.6μg·m-3)相较不稳定和中性条件(38.8μg·m-3)升高61.3%,02:00—08:00稳定大气层结占比显著提升(28.2%),模式对该时段PM2.5浓度模拟存在系统性高估现象(9.3%).... 相似文献
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基于中国大气成分实时追踪数据集、天津气象局和生态环境局长序列PM2.5质量浓度和气象观测,结合MEIC排放清单和环境模式构建的细颗粒气象条件扩散指数,研究2000~2020年天津地区PM2.5质量浓度演变规律及驱动因子,以期更科学地分析气象对大气环境影响,为“十四五”期间深度环境治理提供支撑.结果表明,2000~2020年天津PM2.5质量浓度呈现3个阶段变化,第一阶段2000~2007年,呈现持续地上升,其变化速率为4.58μg·(m3·a)-1,该阶段排放量的快速增加是主导因素,其作用是气象条件年际波动影响的4倍,排放量增加使得PM2.5质量浓度增加45.3%;第二阶段为2007~2013年,该阶段PM2.5质量浓度呈现波动变化,出现了两个浓度峰值年(2007年和2013年),该阶段排放稳定,气象条件年际波动对PM2.5质量浓度年际波动产生重要影响,两者相关系数0.81;第三阶段为2013~2020年,PM<... 相似文献
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天津地区污染天气分析中垂直扩散指标构建及运用 总被引:2,自引:2,他引:0
基于255 m气象塔风、温和PM_(2.5)质量浓度数据获取天津地区大气稳定度特征,利用中尺度大气化学模式构建垂直扩散指数β和φ,开展天津地区污染天气预报中垂直扩散分析方法的研究,以期提高天津地区重污染天气预报预警准确率.结果表明,综合运用大气稳定度、基于边界层平均PM_(2.5)质量浓度与近地面PM_(2.5)质量浓度比值构建的垂直扩散指数β,基于数值模式chemdiag功能(以CO为示踪物)构建的垂直扩散指数φ,可以在污染天气预报中较好的进行大气污染物垂直扩散能力分析.当07:00~08:00和18:00~20:00大气稳定度为D及以上时,相比大气稳定为C及以下时,出现重污染天气的概率成10倍的增加;使用垂直扩散指数β和风速双重指标判断重污染天气,比单一的风速指标判断准确率提升67%;垂直扩散指数φ与近地面PM_(2.5)质量浓度相关系数达到0.8,当垂直扩散指数φ小于0.52时,重污染天气概率75%,可识别59%的重污染天气. 相似文献
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利用气象铁塔资料分析了逆温频率和强度,采用温差-风速法计算了天津地区大气稳定度,探讨了其相互关系及对PM2.5浓度月均值和超标日的影响,并对一次重污染过程中大气稳定度和逆温分布特征进行了分析.结果表明,2015年9月~2017年8月A,B,C,D,E和F类大气稳定度发生频率依次为6.7%,11.4%,22.4%,46.1%,11.1%和2.2%,秋冬季节稳定类天气(E,F类)较多,全年白天各时段均以不稳定类大气为主,夜间大气稳定度以中性为主,秋冬季夜间稳定类高达30%~40%.观测期内冬季逆温频率最高,5:00~8:00和21:00~23:00超过90%,冬季逆温强度也最高.随着稳定类大气层结日数的增多,PM2.5月均值和污染日数均有所增大,同时逐月PM2.5均值、污染日发生频率均与逆温发生频率呈正相关关系.2016年12月16~21日的一次重污染天气过程显示,PM2.5受到大气稳定度和逆温发展的影响,霾形成、雾-霾交替和消散等阶段大气稳定度和逆温特征具有显著的不同.大气持续趋于稳定及逆温强度的逐渐增大,对污染生成和维持起了非常重要的作用,污染过程中大气稳定度和逆温特征的精细化分析有助于提升重污染天气预报预警水平. 相似文献