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1.
典型湖泊水华特征及相关影响因素分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过2011-2015年对太湖、巢湖和滇池水华高发季节的连续监测,以藻类密度和水华面积为判据评价了3个湖体的水华情况及变化趋势,探讨了水华发生的主要影响因素。结果表明:太湖水华程度以"轻度水华"为主,巢湖水华程度以"轻微水华"为主,滇池水华程度以"中度水华"为主;太湖、巢湖和滇池水华规模均以"零星性水华"为主;太湖和巢湖藻类密度与水温、pH、溶解氧、总氮、总磷和高锰酸盐指数均呈显著正相关,与透明度呈显著负相关,与氨氮无显著相关性;滇池藻类密度与水温、总磷和高锰酸盐指数均呈显著正相关,与透明度和氨氮呈显著负相关,与pH、溶解氧和总氮无显著相关性。  相似文献   
2.
采用2008—2018年黄山市酸雨监测数据,阐述了黄山市酸雨变化特征及成因。结果表明:黄山市降水pH在5.0左右徘徊;酸雨频率在2017年以前均处于高位,以2017年为拐点,下降到最低值(35.7%)。总体上,黄山市酸雨污染情况正在得到改善,但形势依然严峻。SO2-4和NO-3的当量浓度之比从2013年的4.09下降到2018年的1.10;SO2和NOx排放量逐年减少,但是幅度不同,NOx排放量下降幅度不大,致使NOx对酸雨的贡献有增加的趋势;酸雨类型由硫酸型转变为硫酸型和硝酸型并重,机动车排放对酸雨污染的贡献已不可忽视。对黄山市降水中的碱性离子中和能力进行分析发现,黄山市起主要中和作用的离子为NH+4和Ca2+。将黄山市降水与其他地区降水进行对比发现,黄山市降水受到的中和作用强于东南地区,但弱于北方地区。  相似文献   
3.
根据2015—2018年颗粒物浓度数据、颗粒物组分、激光雷达等资料,分析烟花爆竹燃放对合肥市空气质量的影响。研究发现,随着烟花爆竹禁燃措施力度的加强,2018年合肥市烟花爆竹对空气质量影响较2015—2017年显著下降,2018年春节期间PM10与PM2.5峰值浓度比2017年分别下降44.4%和52.9%,污染峰值容易出现在除夕和初一前后。春节期间合肥市大气污染总体上呈现自东北到西南逐渐减轻的趋势,周边县(市)空气质量的污染程度比城区更加严重。烟花爆竹的燃放导致空气中金属元素浓度和SO42-浓度明显增加,富集因子法发现呈现严重富集重金属元素Sr、Zn、Ba、Cu、Pb、Sn、Sb和其他元素(如K、As)。2018年烟花爆竹禁燃措施力度加强后,K、As、Sn、Sb元素富集程度呈现下降趋势,较高消光系数对应的高度范围较2017年大幅减小,并且污染带厚度显著降低,城区依然可能存在外来污染传输的颗粒物下沉现象,周边大片农村和城乡结合部的烟花爆竹集中燃放同样会导致被其包围的城区空气质量迅速恶化。  相似文献   
4.
为掌握合肥市大气环境中O_3的时空变化特征及其影响因素,对合肥市2013—2015年空气质量监测数据和气象参数进行系统的分析.结果表明,合肥市O_3污染在夏、秋季节有逐渐加重的趋势,尤其是城市中心区域,呈显著的季节特征和日单峰性;O_3易在风速小于3.3 m·s-1、相对湿度介于50%~60%、地面气压低于1020 h Pa和日平均气温介于25~28℃的气象条件下出现浓度峰值;合肥市O_3浓度与NO2和VOCs分别存在显著的负相关和正相关关系,其中,烯烃、烷烃、芳香烃和炔烃对O_3生成潜势(OFP)的贡献值依次增大.O_3浓度可通过前一日O_3浓度、相对湿度、平均气温、PM2.5、当日8:00风速、平均气压及NO2等参数建立良好的统计预报模型,非标准化可决系数R2高达0.559.  相似文献   
5.
综合遥感与地面观测的巢湖水体富营养化评价   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种将地面观测数据空间插值与遥感反演结合的湖泊富营养化评价方法与业务化运行模式。对叶绿素a等可反演参数利用遥感影像反演,并利用实测值校正获得高精度反演结果;对总磷等不易反演参数采用空间插值获取全湖区数据,采用综合营养指数法对巢湖富营养化状态进行反演,获得2015年5月12日巢湖富营养化状态空间分布情况。结果表明,巢湖全湖为轻度和中度富营养化状态,呈现出西半湖高于东半湖的总体空间分布趋势。结合相关数据对巢湖富营养化成因进行推断,认为南淝河等上游河流各类营养物质输入量较大是造成西半湖北部富营养化严重的主要成因;西南部杭埠河等河流氮磷输入量较大,但其他营养物质输入较少,使得该区域总体呈现出富营养化程度偏低的现象。  相似文献   
6.
基于2016—2018年安徽省68个国控环境空气质量自动监测站点的臭氧(O_3)监测数据,研究分析了安徽省O_3污染特征及其与气象因子的相关性。结果表明:安徽省O_3污染程度呈现逐年加重趋势,并有显著的季节和月度变化特征。2016—2018年,各年度单月O_3日最大8小时滑动平均质量浓度第90百分位数的最大值分别出现在9月、5月、6月。O_3日变化趋势为典型的单峰形,各年度最低值出现在晨间07:00左右,最高值则是在15:00—16:00。全省O_3浓度总体上呈现出北高南低的空间特征。温度、相对湿度与O_3浓度分别呈现显著正相关、负相关,但在不同季节存在一定差异,其中,春秋季温度与O_3浓度的相关性好于夏冬季,夏季相对湿度与O_3浓度的相关性最为显著。O_3浓度在平均风速为2.1~2.2 m/s时更易出现超标。中部和北部城市在东南风的作用下易出现O_3超标并达到O_3浓度高值,而南部地区在风向为西风时更容易出现O_3超标。  相似文献   
7.
利用合肥市臭氧和VOCs连续观测数据分析了合肥市臭氧及其前体物污染特征,并使用NAQPMS模型研究了合肥市不同季节臭氧来源情况。结果表明:O3已经成为影响合肥市环境质量的主要污染因子,O3高值区主要集中在5—6月和9月。合肥市大气VOCs中烷烃含量最丰富,其次是烯烃、芳香烃和炔烃;主要物种为乙烷、丙烷、乙炔、正戊烷、乙烯、环戊烷、异戊烷、正丁烷、异丁烷和甲苯。合肥市O3生成主要受VOCs控制,其中,烯烃是合肥市O3生成贡献最大的关键活性组分,乙烯的OFP贡献率居首位。合肥市不同季节O3来源差异较大,其中,本地排放是主要来源,夏季占比为50%,其余季节占比为30%~45%,O3存在跨省长距离输送特征,主导风向的变化是造成合肥市臭氧来源季节性变化的重要因素。  相似文献   
8.
基于2018—2020年合肥、芜湖和马鞍山3个城市国控站点的PM2.5逐日监测数据和同期地面气象观测资料,利用Kolmogorov-Zurbenko(KZ)滤波对PM2.5日浓度的原始时间序列进行分解,获取短期分量、季节分量和长期分量,并进行多元线性逐步回归构建各分量与气象因子的模型,最后依据短期分量和基线分量的回归模型和残差分析,对序列进行重建,获取消除气象条件影响的PM2.5长期分量。KZ滤波分析结果表明:2018—2020年气象条件对江淮区域PM2.5污染改善影响存在波动,在2018—2019年为负贡献,而在2020年秋冬季则变为正贡献;江淮地区3个城市2018年和2020年PM2.5修正后的长期分量均值表明气象条件对各市PM2.5改善影响存在差异较大,气象条件对合肥PM2.5改善的贡献仅为1.0%,芜湖为7.8%,马鞍山为21.0%;NAQPMS数值模式情景分析结果显示,减排措施对江淮之间PM2.5浓度改...  相似文献   
9.
通过统计分析2011—2019年铜陵市酸雨监测结果,研究该市酸雨变化趋势及其成因。结果表明:铜陵市降水pH年均值为5.04~6.38,酸雨污染状况虽在改善,但酸雨仍时有发生;铜陵市降水中SO2-4与NO-3的浓度比总体呈现下降趋势,从2011年的4.05下降到2019年的1.25,表明NO-3对降水酸度的影响逐渐增加,酸雨类型正由硫酸型向硫酸〖CD*2〗硝酸混合型转变,机动车排放对于酸雨的贡献已不可忽视;2019年SO2-4沉降通量较2016年下降68.4%,NO-3沉降通量较2016年下降5.1%,大气中SO2质量浓度变化趋势与SO2-4沉降通量变化趋势十分吻合;铜陵市降水中起主要中和作用的离子为NH+4和Ca2+,其中NH+4强于Ca2+。  相似文献   
10.
利用2020年12月1日至2021年2月28日合肥市细颗粒物(PM2.5)、有机碳(OC)和元素碳(EC)等环境空气质量监测数据和气象观测数据,分析了合肥市大气PM2.5中OC和EC的污染特征,并探讨了其来源以及气象因素影响。结果表明:合肥市冬季碳质气溶胶是PM2.5中主要组分,随着污染程度的加重,碳质气溶胶的质量浓度逐步增加,但其在PM2.5中的占比先减小后增加。在以PM2.5为首要污染物的不同污染级别天气条件下,OC和EC的相关性说明不同程度下碳质气溶胶来源复杂。OC/EC表明机动车尾气和燃煤源排放是碳质气溶胶的主要来源。二次有机碳(SOC)会随着污染程度的加重而呈现升高趋势。OC和EC在冬季受温度影响较小;较大的相对湿度对OC和EC具有一定的清除作用,明显降水或连续降水的清除作用更加显著;而风速对含碳气溶胶的影响主要出现在污染天气背景下。  相似文献   
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