首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   3篇
  免费   0篇
  国内免费   2篇
综合类   5篇
  2024年   1篇
  2022年   3篇
  2021年   1篇
排序方式: 共有5条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
利用重污染城市临汾多个站点2018~2019年的PM2.5浓度监测数据,分析了不同季节临汾市PM2.5污染特征及其空间自相关度和集聚模式,最后引入多站受体模型分析临汾市PM2.5潜在源区.研究发现,临汾市的PM2.5污染主要集中在临汾盆地内的8个区县,包括尧都、襄汾、洪洞、霍州、侯马、古县、曲沃和翼城,这8个区县的PM2.5年平均浓度均超过50μg/m3,冬季平均浓度均超过100μg/m3.PM2.5空间分布特征与地形关系密切,临汾盆地内的8个站点空间自相关度很高,PM2.5高浓度区(高-高聚类)主要集中在盆地内部,说明邻近区县污染是临汾市主城区PM2.5浓度居高不下的重要原因.结合多站混合受体模型(MS-PSCF和MS-CWT)分析临汾PM2.5潜在源区,发现临汾市春季的潜在源主要集中在东北、西南和东南部,大部分为中远距离传播;在夏季,潜在源影响明显低于其他3个季节,主要在东部;秋季的潜在源主要集中在西南方向的一些地区;冬季的潜在源主要集中在东南和西南方向以及临汾市北部近距离区域.除夏季外,其他3季共同的潜在源区是陕西中南部地区(位于西南方向),且PSCF值均超过了0.7,说明在西南风时,临汾市发生污染的概率超过70%.  相似文献   
2.
利用山西省6个大气成分观测站2019年3月至2020年2月的反应性气体O3、NO、NO2和NOx连续观测资料以及同期气象资料,采用统计分析和后向轨迹分析等方法,对山西近地面O3体积分数变化特征及影响因素进行了对比研究.结果表明,6个站的O3体积分数一般在4~9月较高,10月至翌年3月较低,研究期内山西南部的晋城和临汾2站的O3日最大8h体积分数滑动平均值φ(MDA8O3)超标最严重,其次是北部的五台山、朔州和大同3站,中部的太原站O3污染较轻.对比城市站和高山站发现,两类站点的O3体积分数季节变化虽都表现为:夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季,但前者主要受前体物NOx光化学反应的影响,后者的NOx并不是产生高体积分数O3的主要来源;两类站点的O3日变化谱型截然相反,城市站O3小时平均体积分数的峰谷值分别出现在15:00和06:00,而高山站分别出现在20:00和10:00,分别比城市站滞后了约5 h;此外城市站的O3日振幅明显大于高山站.就城市站而言,相较日照时数、降水量和总云量,气温对O3体积分数的影响更为显著;白天的NO2体积分数直接影响O3的日振幅大小,尽管太原站O3的光化学生成潜力也较高,由于被高体积分数的NO滴定消耗,O3体积分数为城市站中最低;各城市站高体积分数的O3对应低体积分数的NOx,低NOx以NO2为主,高NOx的贡献则主要来自NO,在较高NOx体积分数时,O3基本上完全被消耗.影响全部站点O3体积分数升高的地面风主要来自东南、南和西南方向,特定的风速条件将导致站点O3体积分数增加.站点地理位置不同会引起大气污染物输送作用的差异,而来自华北平原和汾渭平原高浓度O3的水平输送很可能是造成山西各站点O3体积分数升高的共同原因.  相似文献   
3.
利用2017~2019年晋城市和长治市冬季PM2.5逐时浓度资料、地面风场数据等,结合HYSPLIT轨迹模型和中尺度数值模式WRFV4.2分析了晋东南地区冬季PM2.5污染的特征和传输特点.结果表明,晋城市冬季PM2.5污染程度高于长治市.受地形影响,晋城市地面盛行偏南风、偏北风和西北风,污染方向主要为偏南风和偏北风;长治市近地面盛行偏南风,该风向污染频率最高.影响晋城市和长治市污染的潜在源区主要分布在偏西、东北和东南方向,偏西气流来自陕西省中部,东北气流来自河北省西南部,东南气流来自河南省中东部.污染经过晋东南地区主要影响山西省中南部和北京南部.通过数值模拟流场,结合潜在源区和影响区域的分析结果,在均压场或高压后部的天气形势下,晋东南地区污染输送路径包括来自东北方向(河北省西南部一带)的气流,沿长治市东北部的滏口陉向晋东南地区输送污染物及沿太行山东麓向南在晋豫交界处的太行陉发生转折向晋东南地区输送污染物;来自东南方向(河南北部及东部)的气流输送和来自偏西方向(陕西中南部)的气流输送.污染物经过晋东南地区向北输送至山西省中南部,部分经过山西省中东部的井陉输送至北京南部.  相似文献   
4.
基于汾渭平原吕梁市2017~2019年颗粒物浓度监测数据和地面气象观测数据,利用后向轨迹聚类分析法以及潜在源贡献函数(PSCF)等方法研究了吕梁市冬季PM10和PM2.5大气污染特征及其潜在源区,最后结合轨迹密度分析法(TDA)、轨迹停留时间分析法(RTA)对轨迹聚类分析得到污染输送通道进行补充分类,并分析了不同输送通道的输送特征.研究发现,吕梁市2017~2019年颗粒物年均浓度逐年下降,其中PM10下降了28μg/m3,PM2.5下降了17μg/m3,冬季下降幅度最大.3a冬季风向风速和浓度的统计分析表明吕梁市颗粒物浓度受东北和西南风影响最为显著,其原因是受当地三川河河谷地形的影响.影响吕梁市PM10污染的潜在源区主要位于西南方向,PM2.5污染的潜在源区主要分布在西南、东和东南方向,颗粒物污染输送通道可概括为:西北、西南和偏东(东+东南)通道.西北通道气流移动速度快,途经新疆、内蒙、甘肃和陕西北部等区域;西南通道气流移动速度慢,主要途经陕西中南部渭河平原等污染严重的区域;偏东通道的气流移动速度慢,气流先沿太行山东麓南下,在经过太行山的横断山谷(太行陉、井陉等)时转向进入山西.PM10污染时西北通道贡献最大,偏东通道贡献最小,且两个通道下绝大多数发生的均是轻度污染,占比都在90%左右;PM2.5污染时三类通道下发生轻度污染的比重较PM10均下降,西南和偏东通道下发生中度污染以上的比重在50%左右,且西南和偏东通道途经的区域恰好是PSCF计算得到的潜在源区位置,说明了西南和偏东气流容易将细颗粒物输送至吕梁.WRF (天气预报模式)的风场模拟较为直观的解释了三类污染输送通道,且复杂地形是形成污染输送通道的一个重要因素.西北和西南污染输送通道主要受吕梁山脉的影响,偏东污染输送通道主要受太行山及其横谷的影响.  相似文献   
5.
太行山两侧污染物传输对横谷城市气溶胶的影响分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
利用2017~2019年太行山横谷城市阳泉PM10和PM2.5逐时浓度资料和对应时刻风速风向数据,结合HYSPLIT后向轨迹模型通过聚类分析、潜在源贡献因子和浓度权重轨迹方法分析了横谷城市气流输送特征及对阳泉市气溶胶的影响,并进一步探讨了太行山两侧大气污染物的交换特征.阳泉市气溶胶日变化为单峰单谷型,冬季最高值出现在10:00~11:00,其他季节多在09:00,最小值均在15:00~16:00;月际变化呈1月最高、8月最低.受横谷地形影响,地面风向以偏东风和偏西风频率最高;除小风天气外,春秋季偏西风引起的沙尘天气和冬季偏东风输送也会引起阳泉气溶胶浓度升高;后向轨迹结合污染特征显示,各季节污染轨迹占比为春季26.2%、秋季36.4%和冬季33.7%,主要分布在阳泉的西南和东南区域,冬季在东北区域也有分布;山脉两侧均存在显著的细颗粒物传输,而起源或途经太行山西侧的轨迹粗颗粒物输送亦相对较多;污染轨迹中偏西气流输送对PM10超标率影响更大,偏东气流则主要影响PM2.5的超标率.不同季节阳泉市气溶胶主要污染潜在源区存在差异,春季为西南和东南两区域;秋季为西南及偏南区域,冬季主要位于偏南和偏东方向区域,山西东南部及与河南北部交界区域是主要的污染贡献源区,太行山两侧通过井陉通道进行大气污染物的相互传输过程显著,其中东向西的PM2.5传输影响更显著.  相似文献   
1
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号