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1.
闫世明  王雁  郭伟  李莹  张逢生 《环境科学》2019,40(11):4801-4809
采用环境空气质量指数(AQI)统计分析了2014~2018年太原市全年及秋冬季污染特征,并采用HYSPLIT后向轨迹模型计算了2014~2017年秋冬季逐时后向轨迹,结合太原市AQI,通过聚类分析、潜在源贡献因子和浓度权重轨迹方法对影响太原市的污染物输送路径和潜在源区进行了分析.结果表明,太原市污染状况不容乐观,太原市2014~2018年全年优良天数波动较大,尤其近两年从64%下降到不足50%;然而秋冬季优良天数稳步上升,2018年超过50%,空气质量有好转趋势.污染类型可能发生变化,全年及秋冬季PM_(2.5)为首要污染物的污染天数下降显著,PM_(10)为首要污染物的天数上升明显.聚类分析2014~2017年秋冬季太原的后向轨迹,53%的气团来自偏西方向,21%来自西北方向,12%来自西南方向,14%来自偏东方向,其中西南方向轨迹是外来污染物输送进入太原的主要轨迹,对太原空气质量有显著影响.PSCF和CWT分析表明,影响太原空气质量的重要潜在源区主要位于汾渭平原的陕西汉中、西安和山西的吕梁、临汾等地.建立汾渭平原及其周边区域联防联控机制对控制区域污染有着重要意义.  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.
利用山西省109个气象台站1981—2016年地面能见度、水汽压和气象资料,反演并分析了山西省气溶胶光学厚度(AOD)的时空分布及长期变化特征,结合气温资料,揭示了AOD在山西省气候变化中的作用。研究显示,山西省气溶胶光学厚度多年平均值为0.23,大体呈由北向南逐渐增加,由中部盆地向两侧山地逐渐减小的特征。山西省AOD上升特征明显,平均每10年上升0.01,然而上升趋势并不完全呈线性,在2008—2013年出现了明显的低谷。冬季、夏季和秋季AOD都呈显著上升趋势,其中以冬季上升幅度最大。山西72%的地区AOD呈上升趋势,多集中在太原盆地、临汾盆地、运城和长治盆地。近年来,山西省气温存在1个显著升温过程(1981—1998)和1个升温停滞过程(1999—2016),气溶胶对山西省1981—1998年间的气候变暖有一定的减缓作用,尤其对冬季增温有显著减缓作用,即山西省AOD越大的地区,冬季气温增速越慢,冬季AOD每增加0.1,平均气温增速减小0.019℃·a~(-1),最高气温增速减少0.020℃·a~(-1)。此外,山西省AOD与气温日较差存在显著负相关关系,随着AOD的增加,山西省气温日较差呈下降趋势;冬、夏季AOD与气温日较差的负相关关系更显著。  相似文献   
4.
基于气溶胶监测仪Grimm180观测的2018年3~5月山西省五台山气溶胶数浓度和质量浓度数据,以及对应时段的美国国家环境预报中心(NCEP)提供的全球资料同化系统(GDAS)数据,利用聚类分析和潜在源贡献因子分析(PSCF)等方法,研究五台山春季气溶胶数浓度和质量浓度的统计特征,分析影响五台山气溶胶浓度变化的主要传输路径,以及潜在的贡献源区.结果表明,影响春季五台山气溶胶变化的主要传输路径有6类,其中,第1,4,2,5类传输路径均为西北和偏西方向,占总轨迹62.5%,而第3,6类传输路径则为偏南和偏东方向,占总轨迹的24.7%.对不同传输路径进行统计分析,发现第1,4类传输路径对粗粒径PN10、PN>10数浓度和PM10质量浓度影响最大,其潜在贡献源区主要位于内蒙古西部和陕北黄土高原一带,PSCF值在局部地区达到了0.6以上.第6,3类路径对细粒径的数浓度PN0.5、PN1.0和PM1.0质量浓度影响较大,其潜在贡献源区主要位于山西中南部、陕西中部、京津冀地区中部以及河南北部区域,部分地区PSCF值达到0.8以上.细粒径的PSCF高值区主要位于五台山的偏东和偏南方向,传输高度在2km以下.随着粒径的增加,PSCF高值区变为西北和东南方向,传输高度到达了自由对流层2~4km,且通过西北地区自由对流层的输送占比逐渐增大,PSCF高值区距离五台山站也越来越远.  相似文献   
5.
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   
6.
收集了太原市2014-2018年秋冬季(10月-翌年2月) PM2.5、SO2、NO2和CO浓度数据以及对应时刻气象资料,基于逐日PM2.5在16:00-01:00时的变化将其分为消散过程、慢速积累过程和快速积累过程,从PM2.5积累的角度分析了太原市PM2.5的污染特征及影响因素,并将其运用于重污染天气形成过程的探讨.结果表明,太原秋冬季慢速积累过程占比最高为44%,快速积累过程占27%,消散过程占29%.10月以慢速积累为主占比超过60%,11和12月快速积累占比最高接近40%,1、2月慢速积累再次占主导地位;快速积累过程占比最高的年份为2014年和2016年均超过35%,慢速积累和消散占比最高的年份均为2017年.慢速积累状态下,二次污染物的生成有助于PM2.5的积累速率增加;快速积累状态下一次污染物对PM2.5积累速率影响更明显;发生快速积累时,来自临汾、晋城等东南方向区域输送显著增加.太原市重污染天气的形成过程以慢速积累为主,占比77%.重污染天气下,市区多以硫酸盐和硝酸盐复合污染为主,而郊区以硝酸盐污染为主.  相似文献   
7.
王小兰  王雁  闫世明  岳江  郭伟  郝振荣 《环境科学》2022,43(7):3423-3438
对2017~2019年晋中盆地主要城市PM10和PM2.5逐时浓度资料进行了分析,给出了晋中市和太原市颗粒物浓度主要分布特征;此外利用PM2.5逐时浓度资料,结合HYSPLIT后向轨迹模型,通过轨迹密度分析(TDA)、轨迹停留时间分析(RTA)和潜在源贡献因子分析(PSCF),并对PM2.5逐时浓度资料和对应时刻风向数据进行分析,探讨了晋中盆地主要城市冬季PM2.5传输特征.结果表明,太原市颗粒物浓度整体水平高于晋中市,月、季变化特征类似,均呈现冬季高,夏季低的特征,最高值出现在1月.晋中市受静稳型天气形势引起的颗粒物污染较受沙尘型天气形势导致的颗粒物污染相较太原市更普遍一些;颗粒物的分布呈现出晋中市中间值较多,太原市高值偏多、低值偏少的特点,冬季为晋中盆地PM2.5污染高发季节.晋中盆地主要城市冬季PM2.5传输通道均可分为4类:第一类通道沿太行山横谷传输,第二类通道为偏东南方向传输通道,第一、二类均为近距离传输通道,气团会携带较多...  相似文献   
8.
为研究汾渭平原各城市PM2.5污染特征及影响因素,利用2015—2019年汾渭平原11市秋冬季污染物逐时浓度,基于日变化分析构建了各城市慢速积累和快速积累的评价指标,量化了各城市的积累水平.结果表明:汾渭平原各城市PM2.5积累水平差异显著,积累速率最快的城市是宝鸡,最慢的是三门峡;快速积累阈值最高的是临汾,最低的是三门峡.结合各地积累速率值的分布特征,11地市的积累水平可分为较强(宝鸡、临汾、吕梁、晋中)、中等(咸阳、渭南、铜川、运城、洛阳)和较弱(西安、三门峡)3种.积累速率多随浓度的增高呈上升趋势,其中吕梁和临汾最为显著,而西安增幅最小.从年变化来看,各地快速积累占比从2017年或2018年开始减少,从月变化来看,12月和1月为快速积累出现最多的月份.二次污染物和区域传输对PM2.5积累速率均有影响,发生快速积累时,前体物SO2和NO2的浓度明显升高,二次反应显著;对临汾和西安的后向轨迹分析表明,西偏南方向气流的增加更易引起当地PM2.5的快速积累.  相似文献   
9.
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   
10.
利用2007~2020年臭氧检测仪(OMI) OMNO2d对流层NO2垂直柱浓度(TVCD)数据、欧盟基本气候变量质量保证计划(QA4ECV)基于卫星观测约束下的NOx日排放估算数据(DECSO)、大气红外探测仪(AIRS)臭氧(O3)垂直廓线AIRS2SUP数据,研究了汾渭平原NO2TVCD长期变化趋势及其对NOx排放变化的响应,以及二者变化对于对流层中下层O3的影响.结果表明,汾渭平原NO2TVCD于2012年达峰,峰值为(9.8±4.6) x1015molec/cm2,2013年后基本呈现逐年下降趋势;NO2TVCD冬季最高,夏季最低,冬季均值约为夏季3.6倍;NO2TVCD并非随NOx人为源减排单调下降,夏季NO2TVCD低百分位上升;NO2TVCD变率为(-1.5±0.6)%/a,低于NOx排放降幅的1/3,可能与人为NOx大量减排的背景下,对流层NOx自然源的贡献大且相对贡献不断上升有关;对流层中下层O3变率仅为(-0.2±0.2)%/a,近地层O3变率为(0.8±0.1)%/a,汾渭平原对流层O3生成基本处于VOCs控制区或者VOCs-NOx过渡区,减排NOx无法降低对流层O3;汾渭平原NOx减排可有效降低城市高排放区NO2,乡村地区受NOx自然源影响较大,人为减排收效不明显.  相似文献   
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