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1.
泰州市降水主要特征及酸雨成因浅析   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
对泰州市1996年—2000年降水主要特征及酸雨成因进行了分析。结果表明,泰州市酸雨出现频率高,5年来降水pH均值均<5.6,降水酸度和酸雨出现频率无明显变化;降水中化学成分以SO42-为主,NO3-质量浓度值呈上升趋势;酸雨出现频率的季节变化规律为:冬、春季>秋季>夏季,与SO2在不同季节质量浓度变化规律较一致;酸雨的形成可能受本地大气污染物和异地大气污染物的共同影响;酸性降水的形成与气象条件有关。  相似文献
2.
为了解泰州市冬季空气质量变化特征,于2013年12月27日—2014年1月7日对NO2,SO2,O3,CO,PM10和PM2.5进行了监测,结合地面气象资料和HYSPLIT轨迹模式分析了污染物的来源与传输过程。结果表明,观测期间AQI优良率仅为25%,PM10和PM2.5日均值超标率分别为58.3%,75.0%;有机碳是泰州市ρ(PM2.5)中最高的化学组分,其次是富钾和元素碳。PM2.5主要来源为汽车尾气、工业源、燃煤,分别占来源比例21.76%,16.52%,15.54%。局地污染源和不利气象条件是造成大气污染的主要原因。  相似文献
3.
从泰州市实际出发,阐述了泰州市生态红线区域的划分方法及保护、补偿措施,讨论了生态红线区域保护存在的问题及原因,并从加快规划编制、加快经济发展方式转型升级、加大投入与宣传教育力度等方面,提出对推进生态红线区域保护的思考。  相似文献
4.
2020年在位于泰州市主城区大气细颗粒物(PM2.5)质量浓度高值区的莲花国控空气站点进行手工采样,分析了大气PM2.5的质量浓度和元素组成,以及离子、有机碳和元素碳的质量浓度。根据监测结果,采用正定矩阵因子分解(PMF)受体模型对其来源进行解析。结果显示,莲花站点大气PM2.5中主要组分包括有机物、硝酸盐、硫酸盐、铵盐、地壳物质、氯盐、钾盐、黑炭、微量元素和钠盐,占比分别为35.7%,25.6%,13.9%,11.9%,6.1%,2.3%,1.5%,1.5%,0.8%和0.7%,有机物、硝酸盐、硫酸盐、铵盐为首要污染组分,这4类物质对PM2.5的累计贡献为87.1%。根据解析结果与实际污染特征,提出应优化城市路网结构,强化工地扬尘管控,全面取缔燃煤炉和严抓秸秆禁烧工作等控制对策。  相似文献
5.
利用2012—2015年泰州市空气质量监测数据,分析夏、秋收期间城市环境空气质量特征,探讨引发重污染天气的原因。结果表明,夏收期间空气质量整体优于秋收,2012年、2013年秋收期间空气质量最差,达到重污染以上的天数分别为10 d、6 d,颗粒物尤其是PM_(2.5)超标较严重,2015年秋收期间空气质量显著好转。秸秆焚烧日PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度呈较高相关性,PM_(2.5)/PM_(10)值比非秸秆焚烧日高。基于气团后向轨迹及秸秆焚烧卫星遥感监测火点图将污染事件分类,研究得出秸秆焚烧和区域输送是导致城市污染加重的主要因素。  相似文献
6.
以土地利用转移矩阵为基础,通过计算土地利用净变化量、交换变化量和绝对变化总量,对泰州市及生态红线区2010—2014年土地利用空间变化特征做分析。结果显示:耕地转化为建设用地及水域湿地景观为主要变化趋势,生态红线区域内土地开发利用受到较严格的限制,保护措施成效较好,其自然生态环境得到持续的修复和改善。  相似文献
7.
基于2016年冬季泰州市环境空气质量自动监测数据,定量评估NAQPMS模式、CMAQ模式和人工订正对污染物质量浓度和空气质量等级的预报效果。结果表明,模式预报和人工订正对各污染物预报的相关系数由高到低排列为PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、O_3-8h,颗粒物预报效果最好。除O_3-8h外,NAQPMS对各项污染物预报的相关系数R为0.47~0.82,CMAQ为0.75~0.81,人工订正为0.43~0.78,3种预报方式均能准确反映污染物浓度的变化趋势;模式预报、人工订正对O_3-8h预报相关系数均0.4。在发生颗粒物污染过程时,人工订正结果相对更为准确。NAQPMS、CMAQ和人工订正对空气质量等级24 h预报准确率分别为38.9%、41.1%和35.6%,NAQPMS对优类别的预判准确率较高,CMAQ、人工订正对良类别的预判准确率较高。对比不同时效的预报效果,24 h预报时效的准确率高于48和72 h。提出,城市空气质量预报可采用集合预报方式,综合1~2种运行较稳定的主流预报模式预报结果,预报员对模式模拟结果进行人工修订,提高预报准确率。  相似文献
8.
简述了当前污染物总量控制现状,从技术角度和管理角度分析了其存在的缺陷。以泰州市刷卡排污试点工程为例,介绍了企业刷卡排污总量控制设备、环保部门刷卡排污系统控制管理平台、刷卡排污具体工作流程等。指出,刷卡管理系统有效提高了总量控制指导性,确保数据的真实、准确,加强环保监控,促进企业转型升级;有效实现总量定额分配,实现浓度、总量双控制,实现定向监管,减少企业偷排、漏排,促进排污权交易制度顺利实施。  相似文献
9.
于2018年4—9月对泰州市环境空气中挥发性有机物(VOCs)组分开展现场观测,结合观测数据分析该市大气中VOCs的时空分布特征。结果表明:观测期间泰州市环境空气中VOCs平均摩尔比为45.1 nmol/mol,其中含氧挥发性有机物占比为57.8%;受周边排放源和地理位置影响,下风向点位的VOCs测定值高于其他点位;VOCs月均最高值出现在6月,与臭氧月均最高值出现时间一致,7—9月气团出现老化,导致臭氧生成能力减弱;观测期间VOCs中甲苯/苯(T/B)比值范围为0.201 9~5.130 3,且大部分T/B比值2,说明溶剂、油气和液化石油气挥发等排放源对泰州市环境空气中VOCs的影响较为显著。  相似文献
10.
利用2020年11月—2021年5月泰州市大气颗粒物自动监测数据,结合激光雷达观测资料、气象资料及后向轨迹模式,研究分析不同类型沙尘天气过程对泰州市空气质量的影响。结果表明,研究时段泰州市受到沙尘天气影响共计12次,影响天数21 d,污染天数占比达42.9%;按照影响时长和影响程度将沙尘天气过程分为直接影响型、移速缓慢型、边缘影响型、入海回流型等4种类型;由于天气形势背景和传输路径差异,不同类型沙尘对泰州市空气质量影响程度差异较大,整体而言,移速缓慢型沙尘、入海回流型沙尘对泰州市空气质量影响更为显著。  相似文献
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