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1.
成都市城区大气细颗粒物水溶性离子污染特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了解成都市城区大气细颗粒物水溶性离子污染特征,在成都市城区四季采集PM2.5有效样品共计102 个,测得颗粒物质量浓度以及水溶性离子质量浓度(NH4+、Ca2+、Na+、Mg2+、K+、F-、NO3-、SO42-、Cl-),并分析其浓度变化特征,重点关注二次无机离子的污染特征及形成影响.结果表明,成都市城区水溶性离子与大气细颗粒物的污染浓度变化基本一致,其中二次无机离子(NH4+、NO3-、SO42-)是离子中最主要的组成部分,占总水溶性离子浓度的84.8%.大气细颗粒物春秋冬三季为酸性,其原位PH值分别为1.9、2.6和2.0.城区硫酸盐和硝酸盐化学特性存在差异,硫酸盐主要表现为非均相反应过程中形成的NH4HSO4,并主要受区域传输过程的影响;硝酸盐主要表现为均相反应过程形成的NH4NO3,并主要受局地排放的影响.  相似文献   
2.
研究城市化、工业化和区域经济一体化进程的不断加快,对城市大气环境的影响是当前大气环境领域研究的热点问题。在此过程中,利用空气质量模型模拟系统研究大气环境污染问题成为大气环境研究中不可缺少的组成部分。在当前空气污染复杂的形势下,针对城市大气环境中臭氧的浓度尚未有效的控制措施。研究主要利用Models-3/CMAQ空气质量模式对成都市臭氧浓度数值通过不同的控制情景进行模拟,揭示城市大气中臭氧浓度控制的困难与挑战,并尝试性提出今后的研究方向,以期为控制城市大气中臭氧浓度提供建议。  相似文献   
3.
李欣悦  张凯山 《环境工程》2019,37(6):111-116
以成都市为例,研究气态污染物NO_2、SO_2与大气颗粒物之间的相关性。以2014—2016年成都市8个监测站3种污染物(PM_(2. 5)、NO_2、SO_2)的监测数据做统计数据分析,包括趋势分析和相关性分析。分析结果表明:PM_(2. 5)与SO_2和NO_2的关系密切,3种污染物之间总体呈现一致的季节性变化规律,即春、冬高,夏、秋低,且呈现不同的空间变化规律;在重度雾霾条件下,PM_(2. 5)与SO_2的关系较其他污染物密切,但在空气质量条件较好的情况下,PM_(2. 5)与NO_2的关系较其他污染物密切。这说明SO_2对雾霾的形成有着关键作用,特别是在SO_2突然变化的情况下更为明显。因此,未来研究需重点关注SO_2的来源及其清单的准确估算,这对于雾霾的控制异常关键。  相似文献   
4.
金属元素是大气PM2.5的重要组成成分,对人群危害性极强且兼具源特异性,分析不同经济模式地区大气细颗粒物中金属污染状况及来源差异,可以为科学规划城市产业布局和保护大气环境提供参考.通过霾/非霾期大气PM2.5采样,使用电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES)测定成都市及仁寿县样品中18种金属元素质量浓度,分析其污染水平,并基于正定矩阵因子分解模型(PMF)解析两地大气PM2.5中金属元素的来源.结果表明,成都市扬尘源、移动源和燃煤源特征元素占元素总和的比值大于仁寿县,而仁寿县生物质燃烧源、工业源以及燃油源特征元素占比则较高.两地Cr、Cd和As元素浓度均超标,表明PM2.5中重金属污染严重.随着霾污染加剧,两地PM2.5中金属元素总量上升,但增幅远低于PM2.5浓度增长.此外,不同元素在霾期和非霾期浓度比值存在差异,成都市变化范围为0.7(Al)~2.8(Ba),仁寿县介于0.8(Al)~3.1(Mn)之间,但总的来说两地大致呈现出燃煤和工业活动排放元素增幅较大,机动车污染源次之,扬尘源增幅较缓的状况.受地区产业布局、经济规模和发展模式的影响,大气PM2.5中金属元素污染水平及来源呈现出不同的区域特征.在重点发展第三产业的大型城市,如成都,更易遭受交通运输和城市建设等带来的大气污染,而在仁寿等第二产业占比不断增加的郊县,其污染主要受化石燃料燃烧和工业过程排放的影响.  相似文献   
5.
现实工况下挖掘机尾气排放特征分析   总被引:4,自引:3,他引:1       下载免费PDF全文
为量化挖掘机在实际施工作业中尾气排放特征,研究选取成都市不同建设工地在用的8台挖掘机,利用便携式尾气测量系统对其进行现实工况下的尾气排放测量,测试按挖掘机的不同作业特点分怠速、行走和作业进行.测量的尾气排放污染物包括CO、HC、NO和PM2.5.结果表明,挖掘机的尾气排放随工况的不同而不同,怠速时NO排放平稳,行走和作业时排放速率波动较大.满足不同尾气排放标准的挖掘机,其尾气排放也有所不同,例如,国Ⅱ阶段的挖掘机与国Ⅰ阶段的挖掘机相比,其在怠速、行走、作业工况下尾气排放的NO分别减小8%、35%和5%,PM2.5分别降低88%、87%和80%.另外,本研究中挖掘机尾气排放的实测结果与我国非道路机械尾气排放因子技术指南中推荐的用于排放清单估算的排放因子相比,也均有显著不同.这说明,开展非道路机械尾气排放现实工况下的测量,对于提高尾气排放清单精准度具有重要作用.  相似文献   
6.
本研究通过问卷调查,建立排放因子模型,数据统计分析等手段量化成都市居民的生活方式及其碳排放。结果表明,成都市居民每天在直接能源消耗和交通出行方面的碳排放为25.08Kg。其中,水、电、气等为主要贡献者;在交通方式中,私家车和飞机的使用贡献更多的碳排放;少数人(36%)的高碳生活贡献了大多数(71%)的碳排放。这意味着如何引导和改变高碳生活成为从生活方式方面进行节能减排的关键。研究结果有助于公众结合具体实际,倡导低排放、可持续的低碳生活方式。  相似文献   
7.
研究目的是通过实地调查和统计分析及检验确定成都及其周边地区轻型载客汽车的活动水平(用行驶里程表征)及规律,并比较不同地区间的差异。统计表明,成都及周边城市轻型载客汽车的年均行驶里程为1.5~2.0万km/年。其中绵阳和其他城市间的差异比较显著,而其他城市间的差异在绝对值上较小。成都及其周边地区轻型载客汽车年均行驶里程随车龄呈递减趋势,以成都市最为明显,而周边其他地区稍差。结果表明,为提高机动车尾气排放清单的准确度,对城市差异较大的不同地区的轻型载客汽车的行驶里程进行分别调查是必要的。  相似文献   
8.
为对比城区与相邻县区不同空气质量下的碳组分污染特征,分别在成都市和仁寿县采集霾期及非霾期PM_(2.5)有效样品共计88个,确定其相应质量和各碳组分浓度[有机碳(OC)、元素碳(EC)和二次有机碳(SOC)等],并进行各碳组分之间的相关性及主成分分析.结果表明,不同空气质量下的城区污染物浓度均高于县区.OC和EC密切相关,非霾期的相关性系数较霾期大.与城区相比,霾期县区的SOC/PM_(2.5)较大,说明其受二次有机物污染更为明显;但城区非霾期二次气溶胶占比明显高于霾期,表明霾期的一次排放是城区大气污染的主要原因.燃煤、机动车排放和生物质燃烧均是两个区域PM_(2.5)的主要来源.  相似文献   
9.
突发型大气污染源位置识别反演问题的数值模拟   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
在突发型大气污染事件中,能否根据临时监测数据对污染源的位置进行快速识别,对于城市大气污染源的控制管理以及改善城市空气质量意义重大.为了构建突发型大气污染源位置识别的空间反演算法,本文通过分析大气应急污染监测的临时采样数据,结合污染物浓度扩散模型,随机生成污染源和计算污染物浓度的空间分布,对突发型大气污染源进行定位并与实际测量结果进行对比分析,采用蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation)对相关参数进行讨论,最终构建能对突发型大气污染源进行快速估计定位的空间反演算法.研究结果表明,本文构建的空间反演算法输出的污染源坐标与实际情况相符.因此,该算法可用于突发型大气污染源位置的快速识别.  相似文献   
10.
采用短行程随机组合、短行程状态转移、驾驶模式片段状态转移和速度状态转移法分别建立和比较城市特征驾驶工况。以成都市为例,设计实验测量车辆实际运行参数。测量在选定的起终点间的5条行驶路线上进行。利用引擎扫描仪和GPS采集汽车行驶数据,并对其数据进行处理。特征驾驶工况选择依据是所建候选工况与实测工况在评价参数间的最小差异而定。特征驾驶工况按速度分布、速度-加速度频率分布(SAFD)、汽车比功率(VSP)分布比例及排放预测进行比较。4个特征驾驶工况与实际工况的平均相对误差如下:速度分布分别为17.4%、11.3%、13.9%、25.5%;SAFD在50%左右;VSP分布分别为19.1%、18.5%、23.4%、29.4%;而排放预测均在3%以内。结果表明采用短行程状态转移建立的特征驾驶工况较其它3种方法更接近实际测量。  相似文献   
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