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基于2015—2020年海南省18个市县环境监测数据和气象观测数据,结合Cressman客观差值、相关分析和气候倾向率等统计方法对PM2.5和PM10质量浓度时空分布特征进行深入分析.结果表明,PM2.5和PM10质量浓度空间分布上均呈北半部高于南半部的特征,同时2015—2020年均表现为快速下降的变化趋势,趋势系数分别为-0.982(PM2.5)和-0.935(PM10),通过了99.9%的信度检验.PM2.5和PM10质量浓度有明显的季节变化特征,冬季质量浓度最高,秋季和春季次之,夏季最低.PM2.5和PM10质量浓度呈现U形的逐月变化,最低值出现在7月,最高值出现在12月. PM2.5和PM10质量浓度呈“双峰双谷”型的日变化,受人为活动影响较为显著. PM2.5和PM10与... 相似文献
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海口市臭氧污染特征 总被引:8,自引:7,他引:1
基于2013—2015年海口市4个空气质量自动监测站点数据,结合气象资料,分析了海口市O_3的污染特征。结果表明:海口市O_3总体优良,优良天数比例为99.4%,污染天数均为轻度污染;在良和污染天数中,O_3作为首要污染物的天数占40%,超过其他5项污染物占比。海口市10月O_3浓度最高。O_3月均浓度与温度呈负相关关系,同时与风向有密切关系:5—8月气温较高,以南风为主,O_3浓度较低;1月北风频率较高,易受外来污染传输作用,O_3浓度相对较高。O_3超标日以东北风为主,日变化并未呈现单峰型特征,12:00—22:00时段O_3浓度在10%范围内小幅变化。台风外围型和北方冷高压底部型是造成海口市O_3超标的2类典型天气形势。 相似文献
3.
典型沙尘回流天气过程对北京市空气质量影响的特征分析 总被引:7,自引:0,他引:7
利用不同方位监测数据和气象资料,结合后向轨迹模型和激光雷达观测结果,对2011年3月18—21日北京市空气污染过程的天气形势、沙尘输送路径、污染物浓度的变化特征进行了分析.结果表明,这次污染过程主要是由于沙尘在上游沙源地起沙后先直接输送穿过北京,然后停留在渤海湾和朝鲜半岛区域,在渤海弱高压系统作用下,沙尘又回流至北京所致,其中,沙尘回流直接造成北京市空气质量达到重度污染天气.在沙尘回流影响过程中,PM10浓度呈现青龙山-北京市区-八达岭逐步升高的变化特征,国控站点PM10小时浓度持续16 h超过350μg·m-3,最大值达到571μg·m-3.SO2、NO2与PM10的小时浓度表现为同步变化规律,沙尘回流影响时,除了沙尘粒子外,周边地区的人为排放也是一个重要因素. 相似文献
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火电厂大气污染物排放标准对区域酸沉降影响的数值模拟 总被引:2,自引:0,他引:2
设计了火电厂实施2003版排放标准和2011版排放标准两种排放情景,运用Models-3/CMAQ模型系统分别模拟各情景到2015年的硫、氮沉降量,探讨2011版火电排放标准对我国大陆地区酸沉降的影响.研究表明,2011版火电标准能够有效改善我国的硫沉降状况,相比于实施2003版标准,2011版标准实施后至2015年我国大陆硫沉降总量降低了18.58%,年均硫沉降强度大于3.2t/km2的面积减少了86.40%;2011版火电标准对我国氮沉降状况也起到了一定的改善作用,标准实施后到2015年我国大陆氮沉降总量降低了9.28%,年均氮沉降强度大于4.0t/km2的面积减少了27.27%. 相似文献
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采用数值模式与观测资料相结合的方式,对北京市2013年1月9日至15日一次空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行了初步分析.结果表明,重污染过程期间10日至14日PM2.5平均值为323μg·m-3;重污染过程与当地气象条件密切相关,稳定的大气环流形势为污染的持续提供了大气环流背景,风速较小、湿度较大、边界层较低、持续逆温是造成重污染的主要原因;重污染过程中区域输送对北京PM2.5贡献率在53%~69%之间且存在明显的二次转化,区域输送起着更为重要的作用;气象条件对持续性重污染的形成和破坏起到了关键性的作用,因此需要加强对重污染预警预报研究,以有效预防和控制空气重污染. 相似文献
6.
基于海口电厂"超低排放"燃煤机组在线监测数据和实测结果,研究颗粒物、SO2、NOx排放特征,分析颗粒物粒径分布和化学成分谱.结果显示,"超低排放"机组颗粒物、SO2、NOx排放浓度均值分别为(1.57±0.81)、(15.15±6.23)和(40.10±3.63)mg·m-3,均满足超低排放限值要求.TSP、PM10、PM2.5、PM1、SO2、NOx的排放因子均值分别为0.0099、0.0098、0.0092、0.0065、0.1131、0.2882 kg·t-1,排放因子集中在很窄的区间内,呈正态或偏正态分布,与未进行超低改造研究结果比较,排放因子减小了1~2个数量级.颗粒物数浓度分布呈双峰分布,数浓度峰值粒径为0.027 μm和0.641 μm;质量浓度呈单峰分布,峰值粒径为1.100 μm.PM10、PM2.5、PM1的成分谱差异很小,其主要化学组分为SO42-、Ca、NH4+、NO3-、OC,在PM10中质量占比分别为29.41%±0.94%、12.09%±1.95%、9.49%±2.35%、6.96%±0.49%、4.93%±0.57%;在PM2.5中质量占比分别为29.18%±1.58%、12.72%±1.77%、9.21%±2.01%、5.31%±0.13%、4.33%±0.72%;在PM1中质量占比分别为29.04%±3.15%、17.99%±3.61%、8.42%±1.50%、4.445±0.08%、5.075±0.07%. 相似文献
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基于2019年三亚城区站点PM2.5中水溶性离子在线观测数据,分析了水溶性离子的质量浓度水平、不同时间尺度和不同PM2.5浓度下的特征,探讨了气象因子对离子组分的影响,通过主成分分析(PCA)解析来源.结果表明:2019年三亚城区总水溶性离子(TWSI)质量浓度为8.173 μg·m-3,占ρ(PM2.5)的58.4%,各离子质量浓度大小依次为:ρ(SO42-) > ρ(NO3-) > ρ(K+) > ρ(NH4+) > ρ(Na+) > ρ(Cl-) > ρ(Ca2+) > ρ(F-) > ρ(Mg2+) > ρ(NO2-),其中二次离子SO42-、NO3-、NH4+(SNA)和K+为主要离子组分,占总水溶性离子的80.0%,海盐粒子Na+及Cl-之和占比为14.7%,且与风速呈显著正相关;TWSI季节浓度变化特征明显,秋季最高,春冬季次之,夏季最低,主要与秋冬季风速较大、主导风向转为东北风,易受外来传输有关;SO42-在各个季节均是浓度及占比最高的离子,硫氧化率(SOR)的日均值均大于0.1,存在显著的SO2向SO42-转化的过程;PCA分析结果表明三亚城区水溶性离子主要受海洋源、二次源及生物质燃烧源的影响. 相似文献
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基于环境监测数据的APEC会议空气质量保障环境改善效果评估 总被引:3,自引:3,他引:0
在简要回顾APEC期间的空气质量情况的基础上,从多方面较系统的分析了APEC期间北京市空气质量的变化特征,包括各项污染物浓度水平的同比分析、不同区域不同类别站点小时浓度的百分数分布及变化情况分析、污染物日变化规律变化特征分析、空气质量改善效果的空间分布特征分析、颗粒物组分变化特征分析、污染来源解析模型、数值污染模型等方法,力求从多个方面深入了解APEC控制措施对北京市污染水平、污染特征造成的影响,并利用组分、模型等方法定性定量的评估主要空气质量影响因素、不同的污染控制措施对APEC期间空气质量改善的作用及贡献。结果表明,APEC期间,北京市空气质量得到明显改善,空气质量基本处于优良级别,各项污染物浓度大幅下降,APEC污染控制期各项污染物的百分位数浓度与无控制期出现明显分离特征,污染物的日变化低浓度持续时间更长且增长更缓慢。 相似文献
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为深入探究典型热带海滨城市环境空气臭氧(O3)污染特征与成因,于2019年6~10月在海南省海口市城区站点开展O3及其前体物观测实验,较为全面地分析了O3污染特征,基于观测的模型(OBM)识别了O3生成控制区,分析了O3前体物敏感性,并开展了O3前体物减排效果评估.结果表明:(1)海口市O3污染主要出现在9月和10月,观测期间O3日最大8h滑动平均值范围为39~190μg·m-3,O3日变化呈单峰型,于14:00左右达到峰值.(2)海口市超标日NOx和VOCs浓度高于达标日,前体物浓度的升高是导致O3污染的内在因素,同时O3污染受区域传输影响,污染物主要来自于海口市东北部地区.(3)海口市O3生成处于VOCs和NOx协同控制区.9~10月O3 相似文献
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该文基于三亚市区2个环境监测数据,结合气象观测资料,采用后向轨迹、聚类分析、潜在源区贡献因子算法和权重轨迹方法研究了三亚市日最大8 h平均(O3-8 h)质量浓度时空变化特征与气象因子的关系,以及O3传输路径和潜在贡献源区。结果表明,2014-2020年2个站点O3-8 h质量浓度变化趋势相反,河东站和河西站气候倾向率分别为0.303μg/(m3·a)和-0.405μg/(m3·a),趋势系数均没有通过信度检验。O3-8 h质量浓度逐月变化呈“V”型分布,最高值出现在10月;日变化表现为单峰型,峰值出现在15:00左右。平均气温在15~25℃之间,相对湿度为65%~80%,太阳总辐射为14~24 MJ/m2,日照时数为6~10 h/d,受6~12 m/s之间的东北风影响时,三亚市O3-8 h质量浓度会出现超标。多元回归分析表明,10 m平均风速、相对湿度、日照时数和平均气温是O3-8 h质量... 相似文献