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1.
通过整理G2京津塘高速公路3年(2007年3月至2010年2月)逐日逐时万辆车流的交通事故灾害和交通流量及气象要素资料,并将万辆车流的交通事故灾害(交通事故灾害与交通流量之商)与同步气象综合指数进行日变化相关分析;结果表明:平均万辆车流的交通事故灾害的日变化最高峰出现在05时,年平均高峰值高达2.34起·辆-1·10-4;年度、春季、夏季、秋季和冬季的平均万辆车流的交通事故灾害与同步气象综合指数均呈正抛物线的偏右侧相关,即万辆车流的交通事故灾害随气象综合指数的加大而增多;统计学检验(R>Rα=0.01和F>Fa=0.01)效果很好.四个季节的万辆车流的交通事故灾害与气象综合指数相关的系数高达0.7781~0.8537.为了更好地将自动气象监测信息服务于高速公路交通安全,在分析成果的基础上设计出了高速公路万辆车流的交通事故灾害的气象综合指数风险等级指标,以期为高速公路交通安全提供客观的科学依据.  相似文献   
2.
为增进对北京地区不同季节大气挥发性有机物(VOCs)变化特征的认识,利用高时间分辨率质子迁移反应-飞行时间质谱(PTR-TOF-MS)于2016年在北京城区开展了VOCs(甲醛、乙醛、丙酮、异戊二烯、苯、甲苯和8碳芳香烃)夏季(6月8日—20日)和冬季(11月22日—12月10日)的连续观测.VOCs体积分数(浓度)的均值为(夏季/冬季,×10~(-9)):甲醛(8.56/24.58)、乙醛(3.95/7.57)、丙酮(5.06/3.50)、异戊二烯(0.66/0.52)、苯(0.53/1.78)、甲苯(1.03/2.54)、8碳芳香烃(1.34/3.42).受大气扩散条件的影响,夏冬两季大部分VOCs浓度波动趋势相近,仅异戊二烯在夏季拥有明显的白天浓度高于夜间的时间序列,其白天的高浓度与植被排放较强有关.由日变化可见:冬季,所有VOCs在中午浓度处于全天较低水平,在早高峰期间VOCs浓度上升明显;夏季,甲醛、乙醛和丙酮等3种含氧VOCs(OVOCs)在中午有短暂的浓度峰值,这与它们光化学二次生成加快有关.由VOC与苯浓度比值的日变化可知:冬季与夏季类似,中午前后3种OVOCs(甲醛、乙醛和丙酮)的光化学生成以及甲苯和8碳芳香烃的光化学消耗都会增强,只是冬季增强的程度明显弱于夏季;在夏冬两季,甲醛中午的光化学生成速率均强于乙醛和丙酮.8碳芳香烃光化学消耗速率大于甲苯的速率仅出现在夏季;异戊二烯在冬季白天不存在植被排放增强的现象,但有光化学消耗加快的特征;夏季北京城区VOCs以机动车排放影响为主,而冬季VOCs还可能来自于燃煤排放.  相似文献   
3.
运12飞机和空中国王飞机在2007~2018年的飞机观测资料,分析了北京地区大气气溶胶近12a来的时空变化特征.结果表明,气溶胶数浓度随时间变化显示负增长趋势,而与之相反,气溶胶有效直径表现出正增长趋势.气溶胶垂直廓线的季节变化和气候条件以及边界层的季节变化紧密相关.在边界层高度,季节性气候变化和地面污染物排放强度的影响下,不同季节以及地面天气形势下的气溶胶垂直廓线特征差异也十分明显.气溶胶在边界层内混合均匀,但由于夏季边界层高度较冬季更高,气溶胶能够在更高的高度范围内混合均匀,从而降低了夏季近地面的气溶胶数浓度.此外,气溶胶在550nm的入射波长下散射系数的垂直变化与气溶胶数浓度有较好的一致性,其高值多出现在冬季以及污染物浓度较高的天气条件下.  相似文献   
4.
为了探讨京津冀地区冬季背景大气中气溶胶化学组分特征及其来源分布,使用GRIMM 180、单颗粒黑碳光度计(SP2)和高分辨率飞行时间气溶胶质谱仪(HR-TOF-AMS)观测了海坨山2020年12月28日至2021年2月3日PM和化学组分,结合气象数据和HYSPLIT模式,计算了潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT),分析了不同污染过程下PM和气溶胶化学组分的时间演变特征及其潜在来源.结果表明,海坨山冬季沙尘过程主要影响PM10和PM2.5,对PM1的影响较小;而霾污染正好相反,主要影响PM1.化学组分在干净天和霾污染中占PM1的比例分别为85.0%和73.4%,而在沙尘天仅占PM1的47.4%.霾污染过程中NO-3的质量浓度最大,占PM1的25.2%;在干净天和沙尘天黑碳(BC)的质量浓度最大,占PM1的24.1%和12.8%. BC气溶胶的中值直径在干净天...  相似文献   
5.
利用2016年中国气象局设于长江三角洲地区的上海崇明东滩(DT).上海浦东(PD),安徽寿县(SX),浙江临安(LA)和浙江洪家(HJ)5个站点的BC观测资料,结合气象资料和污染物数据等,对该地区BC特征和来源展开研究.上海东滩,上海浦东,安徽寿县,浙江临安和浙江洪家5个站点BC年平均浓度分别为(1834±1713),(2410±1537),(2823±1759),(2651±1518)和(2544±1399)ng/m3.上海东滩浓度较低,其他站点较为接近.各站点BC都有明显的季节变化.上海崇明东滩冬季BC浓度高于其他季节.其他4个站点都是冬季 > 春季 > 秋季 > 夏季.上海东滩四季BC日变化不明显,而其他站点四季BC浓度日变化的高值都出现在交通高峰期(06:00~09:00,18:00~21:00).上海浦东,安徽寿县,浙江临安和浙江洪家BC主要来源于机动车尾气排放和燃煤.所有站点风速较低(风速<3m/s),BC受风速影响显著,风速越大,BC浓度越低.相对湿度在50~60之间,BC平均浓度最高.潜在源区贡献(PSCF)的分析结果显示,冬夏两季长江三角洲5个站点BC潜在源区主要集中在江苏,安徽和浙江等地.  相似文献   
6.
利用空中国王飞机平台搭载单颗粒黑碳光度计(SP2)针对北京2016年12月冬季一次污染过程进行了连续观测,阐述了污染发生、发展和消散过程中的黑碳(BC)气溶胶质量浓度、粒径分布和混合状态的变化特征.结果表明,此次污染过程是以PM2.5污染为主的霾污染过程,最大值为432μg/m3.NO2、SO2和CO等气态污染物浓度经过3次污染积累阶段,为PM2.5最终爆发增长提供了物质基础.静稳的大气条件为PM2.5爆发增长提供了动力条件.污染发展过程中BC气溶胶先在地面累积增加,然后向高空传输;清除过程则是高空先被移除,低层缓慢降低.污染发展过程中北京地区黑碳气溶胶在边界层(PBL)浓度变化为先升高后减小,平均浓度为3.45μg/m3,质量中值直径(MMD)范围在190~220nm.随着污染过程的发展,气溶胶迅速老化,PBL内的BC老化比例在一天内可从27%增加到了51%,老化过程使得PM2.5质量浓度爆发增长.污染过程中BC在边界层的垂直演变导致大气加热率发生变化,有利于逆温的维持和发展,加剧了污染物过程.  相似文献   
7.
灰色关联度在北京地区雾灾评估中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
基于北京地区最近20年大雾天气的观测数据和对大雾天气衍生的灾情调查数据,应用灰色关联度方法,对大雾的灾情评估指标、灾害等级划分等进行分析,建立了评估模型,并对22个雾灾个例进行了评估.结果表明,灰色关联度方法具有计算量较小、不要求样本数据量和服从一定分布规律的特点,是一种使用简便、有效可行的定性分析与定量估算结合的灾情评估方法.  相似文献   
8.
近几十年来随着工业化和城市化进程的加快,在我国许多城市都出现了严重的PM2.5污染问题.PM2.5污染形成机制研究可以为其预报及治理工作提供基础.选择了具有飞机观测资料的2016年12月10—13日北京冬季典型的PM2.5严重污染个例作为研究对象,利用WRF-Chem对该个例进行了数值模拟,分析了PM2.5空中输送对北京地面PM2.5浓度影响的地形强迫机制在模拟结果中的具体表现方式.数值模拟结果表明:1通过北京南边界进入北京的PM2.5最大输送高度为600 m(ASL)左右;2从空中被输送至燕山的PM2.5,可以爬坡过山后增大怀柔区燕山东坡的浓度,还可以在夜间有下坡风时随着下坡风到山脚,然后再向南输送到北京燕山以南的平地.  相似文献   
9.
在实验室模拟青海和西藏2种牛粪在民用炉具中的燃烧过程,采用稀释通道系统与质子转移飞行时间质谱(PTR-TOF-MS)在线分析牛粪燃烧排放的挥发性有机物(VOCs),通过电子秤实时记录燃料质量的动态变化,获得牛粪燃烧排放VOCs浓度的时间序列与实时排放因子.结果表明,70g牛粪一次燃烧过程持续1100~1500s.牛粪燃烧排放VOCs浓度的时间变化趋势总体上呈单峰分布;西藏牛粪在燃烧450s左右VOCs浓度达到峰值7.92×10-6;青海牛粪在燃烧400s左右VOCs浓度达到峰值6.01×10-6.牛粪燃烧VOCs实时排放因子变化范围为40.74~156.88mg/g,趋势不同于VOCs浓度变化,随燃烧过程进行排放因子呈上升趋势.牛粪燃烧至3~4min左右,VOCs排放因子最低.甲醇、甲醛和乙醛3种VOCs排放因子占比最大,其中西藏牛粪燃烧3种VOCs排放占比分别为24.0%±1.9%、11.9%±1.8%和27.4%±1.4%,青海牛粪为22.0%±1.1%、13.3%±2.9%和17.7%±4.6%.本研究首次给出了牛粪燃烧VOCs实时排放因子,可为高时间分辨率排放清单建立和青藏高原地区室内空气污染的健康效应研究提供基础数据.  相似文献   
10.
涡轮螺旋桨飞机广泛应用于军事和民用通用航空领域,其发动机排放对区域大气VOCs浓度会产生重要影响,而我国目前几乎没有针对航空涡轮发动机VOCs排放的观测研究.基于此,本研究于2017年9月9日、14日和15日在北京沙河机场停机坪,利用质子迁移反应飞行时间质谱仪(PTR-TOF-MS)对运-12飞机涡轮发动机地面开车过程尾气中16类VOCs的排放开展了观测分析.结果表明,3次排放实验中VOCs的相对组成特征具有很高的一致性,甲醛和异戊二烯是占VOCs总浓度最高的两种物质,占比分别为30%和15%,乙醛、9碳芳香烃、10碳芳香烃和单萜的浓度占比在6%~8%之间,其它10种VOCs每种的占比都低于5%.发动机尾气中的VOCs与甲醛浓度具有很好的线性关系.VOC与甲醛排放量的比值与国外研究结果比较接近的VOCs有甲醇、乙醛和丙酮,比值分别为0.18、0.38和0.16 g·g-1,而芳香烃类物质与甲醛排放量的比值明显高于国外排放实验的结果.因此,未来有必要开展更多的研究以增进对国内航空发动机VOCs排放的认识.  相似文献   
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