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1.
乌鲁木齐市重污染天气与气象因素变化的影响分析   总被引:11,自引:2,他引:9  
黄忠 《干旱环境监测》2005,19(3):154-157
利用乌鲁木齐市近年来的空气污染监测资料和同期气象观测资料,研究乌鲁木齐市重污染天气的变化特征及其与气象条件的关系,并从气象特点、局地因子等方面的变化分析污染严重的成因,进一步研究造成重污染的物理机制,为今后乌鲁木齐市空气污染综合治理提供科学依据与建议。  相似文献
2.
北京地区冬季典型PM2.5重污染案例分析   总被引:7,自引:6,他引:1  
对2013年1月10—14日发生的持续性PM2.5重污染过程从污染过程演变、气象条件影响、与气态污染物关系、区域污染背景、PM2.5浓度空间分布演变及其与地面风场的关系、PM2.5组分特征等多个方面进行全面的分析,较为完整地还原了该次重污染案例的形成原因以及主要影响因素.主要结论包括:该次重污染过程是稳定气象条件下导致的局地污染物积累,再叠加华北区域性污染的影响共同造成,其中10、12日北京地区PM2.5浓度的快速增长反映了周边污染传输的显著影响;逆温不但造成污染物难以扩散,且不同的逆温类型对PM2.5浓度水平有显著影响,同时还发现逆温的破坏导致近地面高浓度污染物向上扩散,造成百花山出现峰值高污染浓度现象;NO2与PM2.5浓度水平的高相关性反映交通污染二次转化对PM2.5浓度水平的影响,在较高湿度条件下,SO2浓度水平对湿度敏感且表现为负相关性;该次污染过程中OM、SO42-、NO3-、NH4+等组分在PM2.5质量浓度中的占比超过70%,说明燃煤、机动车等仍是北京地区最主要的污染来源,同时SO42-占比最高也说明区域污染传输对该次重污染的显著贡献.  相似文献
3.
2013年北京市PM2.5重污染日时空分布特征研究   总被引:3,自引:2,他引:1  
根据2013年北京市环境保护监测中心监测的PM2.5数据,系统分析了北京市重污染日PM2.5污染的时空分布特征,并利用克里格插值初步统计了全年和重污染日PM2.5不同浓度区间的国土面积。2013年全市PM2.5年均浓度为89.5 μg/m3,重污染日平均浓度为218 μg/m3,重污染日主要集中在冬季;PM2.5年均浓度呈现明显的南高北低梯度分布特征,而重污染日空间分布较均匀,南部及城六区存在明显的高污染区,平均浓度在180 μg/m3以上;2013年北京市重污染日PM2.5平均浓度为150~250 μg/m3,其对应的国土面积约为12 656 km2,PM2.5平均浓度在250 μg/m3以上的国土面积约为883 km2,而全年无PM2.5平均浓度在150 μg/m3以上所对应的国土面积。  相似文献
4.
利用多种污染物浓度数据、气象观测数据,结合HYSPLIT后向轨迹模式,对2015年11月6—10日发生在沈阳的一次较长时间重污染天气过程,从大气浓度变化、天气形势特征及成因机制等方面进行综合分析。结果表明,重污染期间日空气质量指数均超过重度污染限值200,首要污染物PM2.5最高小时质量浓度达到1 326 μg/m3,为沈阳市监测PM2.5以来的历史峰值。此次空气污染是气象及人为因素共同作用的结果,重污染过程时段内高空场不利于气流上升运动的发展,地面倒槽、稳定的大气层结不利于污染物的扩散。此次重污染过程与大范围秸秆集中燃烧、大量污染物排放有一定关系。通过后向轨迹计算分析,发现颗粒物长距离输送对区域污染产生一定影响。  相似文献
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