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1.
利用2013—2019年沈阳地区11个国控监测站近地层臭氧(O_3)浓度监测数据和地面气象观测资料,分析了沈阳地区O_3污染日的O_3浓度时空分布规律,并对造成O_3污染日的天气系统进行了主观分型。结果表明:自2013年以来,以O_3为首要污染物的天数逐年增加,2017年达到研究期内的最高值,但2018—2019年略有下降。O_3浓度的日变化趋势呈现明显的单峰形,O_3-1 h在10:00—20:00明显高于其他时间段,最大浓度值出现在15:00,而在01:00—07:00则相对较低。从季节变化上看,沈阳地区O_3污染主要发生在6—7月,两个月的O_3污染日之和占全年O_3总污染日的比例高达51%。从O_3浓度空间分布上看,沈阳地区三环外监测站测得的O_3浓度明显高于三环内监测站,高浓度区域主要集中在东部和东北部,城市中心存在明显的低浓度区,南部和北部差别不大,但也明显高于城市中心。造成沈阳地区O_3污染的主要天气类型有4种:暖脊型、均压场型、高空槽型和副热带高压型。其中:暖脊型出现的频次最高,占总样本的49.1%;副热带高压型出现的次数最少,占总样本的7.7%。  相似文献   
2.
为研究沈阳市大气中PM2.5及其水溶性离子的污染特征、季节差异和来源情况,使用URG-9000D在线监测系统对沈阳市2019年大气颗粒物进行连续的采样分析,并利用正交矩阵因子分析法(PMF)进行污染物的来源解析.结果 表明,2019年沈阳市秋冬季节PM2.5质量浓度变化受相对湿度影响较大,冬季PM2.5平均质量浓度达到85.76 μg·m-3,细粒子污染较为严重.沈阳市大气PM2.5中SNA(SO42-、NO3和NH4+)所占比重表现为春季最高秋季最低;夏季SO42-和NH4+浓度较高,而NO3-浓度较低.SO42-在夏季呈单峰型日变化,与NO3-变化趋势相反.春夏秋三季NH4+与SO42-、NO3-主要结合为(NH4)2SO4和NH4NO3,冬季NH4+主要以(NH4)2SO4和NH4HSO4的形式存在.沈阳市存在较强的SO2和NOx二次转化现象,且各季节中SO2的转化率均高于NO2.PMF源解析结果表明,二次源对沈阳市大气污染贡献最大,夏秋季生物质燃烧和冬季燃煤源贡献同样不可忽视.  相似文献   
3.
4.
武暕  郭飞  杨明儒 《环境工程》2019,37(10):206-210
葠窝水库是辽宁省重要的水源地,水质长期处于GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅲ~Ⅳ类。目前,库区与入库河流之间相关性及主要影响因子尚不明确,因此,运用相关性分析及主成分分析法(PCA)对水库及4条入库河流在2002—2017年期间主要水质参数变化趋势、相关性及影响因素进行分析。结果表明:氨氮、石油类和挥发酚为研究水体主要污染指标,自2013年始均有所好转;库区与4条入库河流有显著相关性,3个典型区域中,河流上游区主要污染源为农业面源和生活源;下游区和库区主要污染源为农业面源和工业源,建议加强点源控制和面源削减来改善水质。  相似文献   
5.
文章利用2016~2017年冬季沈阳地区气象数据和环境空气污染物浓度数据,综合分析沈阳地区冬季环境空气污染特征,分析颗粒物输送路径以及潜在源区贡献情况。结果表明,沈阳地区冬季污染时段内PM2.5是主要污染物,PM2.5平均浓度达到149μg/m^3,最大值达到273μg/m^3。沈阳地区环境空气颗粒物除来源于本地排放外,还主要受到内蒙古东北部和京津冀北部2个方向传输影响,内蒙古东北部方向传输气量约占总气量的70%。潜在源区分析表明,辽宁中西部、内蒙古东北部及京津冀北部是沈阳地区环境空气颗粒物潜在源区。浓度权重轨迹分析表明,辽宁大部、内蒙古东北部、京津冀北部和山东局部地区对沈阳地区的颗粒物浓度贡献较大,PM2.5修正后的浓度权重值WCWT>50μg/m^3,PM10的WCWT值>100μg/m^3。  相似文献   
6.
基于沈阳市统计预报中逐步回归及简易逐步回归模型,利用2017年环境空气主要污染物自动监测实况数据,采用相关系数、标准化平均偏差等指标检验2种模型的预报效果。结果显示:逐步回归及简易逐步回归模式均能够较好的表征污染变化趋势,2种预报模式预报对AQI均表现出春夏季优于秋冬季特点。逐步回归、简易逐步回归模式24 h预报效果优于48和72 h。其中简易逐步回归模式24 h级别准确率达到67%。  相似文献   
7.
为研究沈阳市冬季PM2.5和水溶性离子的污染特征,使用URG-9000D在线监测系统于2018年冬季对大气颗粒物和气体组分进行连续采样.结果表明,采样期间沈阳市PM2.5的平均质量浓度为80.67 μg·m-3,总水溶性离子质量浓度变化范围为2.68~132.79 μg·m-3.与清洁天相比,污染天NO3-、SO42-和NH4+(SNA)占比明显增加,占到PM2.5的43.7%.静稳天气时SO2短时间内的迅速累积使得沈阳市冬季大气PM2.5有暴发性增长现象.Pearson相关性分析可知,SNA、Cl-与PM2.5之间的相关系数均达0.78以上,表明沈阳市冬季PM2.5的主要贡献组分为SNA和Cl-.PMF源解析表明沈阳市冬季污染物来源主要包括二次反应源、燃煤和生物质燃烧源以及扬尘源.  相似文献   
8.
利用2017—2018年全国7个区域10个典型城市环境空气O3和PM2.5浓度数据,统计污染物累积速率,进而采用回归方法拟合污染物浓度及其累积速率的时间序列模型,分析不同区域污染物时序变化特征差异。结果表明:不同区域O3浓度时序曲线拟合程度总体高于PM2.5,石家庄O3拟合程度最高,西安PM2.5拟合程度最高。以07:00、14:00分别作为O3、PM2.5模拟起点是24 h中的最优模型。不同城市夏季O3小时浓度时序变化曲线均为单峰形态,O3浓度及累积速率峰值出现时间可能由城市所处经度决定,太原O3累积最快,西安O3消解最快。各城市间冬季PM2.5小时浓度及其累积速率时序变化曲线形态差异较大,沈阳PM2.5累积和消解均最快。与浓度相比,城市环境空气O3和PM2.5累积速率与光照、扩散条件等有更好的时间相关性。  相似文献   
9.
10.
库盈盈  任万辉  苏枞枞  于兴娜 《环境科学》2021,42(11):5201-5209
采用德国AMA-GC 5000在线气相色谱仪对沈阳市的工业区、交通区和文教混合区这3个不同功能区进行大气挥发性有机物(VOCs)观测,分析沈阳市不同功能区大气VOCs的分布特征,并利用最大增量反应活性(MIR)估算了大气VOCs的臭氧生成潜势(OFP).结果表明,沈阳市大气VOCs平均总浓度为(82.19±54.99)μg ·m-3,其中,采暖期浓度高于非采暖期,且工业区浓度较交通区和文教混合区明显偏高.VOCs浓度日变化曲线中,受早晚交通高峰影响为主的交通区和文教混合区呈双峰特征,工业区受工厂不定时运作排放影响存在多峰.交通区和文教混合区VOCs组分占比表现为:烷烃>芳香烃>烯烃>炔烃,但工业区炔烃占比高于烯烃,由B/T和E/A比值反映交通区和文教混合区受机动车尾气排放和燃料燃烧共同影响,工业区还受石油化工影响产生新鲜气团较多,且采暖期较非采暖期老化气团多.沈阳市大气VOCs的OFP贡献均值为232.89μg ·m-3,烯烃组分对各功能区贡献均占第一,且工业区的芳香烃组分因浓度高贡献也较大.  相似文献   
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