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1.
2017年7月25日至8月2日台风"纳沙"和"海棠"影响期间,广东省出现大范围O_3污染过程,分析了其变化特征和影响因素。结果表明,台风登陆前城市O_3污染逐渐加重,而台风登陆后O_3污染逐渐缓解,污染较重城市集中分布在广东省中部,主要是广州市、佛山市、江门市、东莞市、中山市、汕尾市和清远市。造成台风期间O_3污染的主要原因是:(1)双台风影响期间,广东省总体受海平面高压控制,以高温晴热天气为主,太阳辐射强、气温高、降水少,相对湿度较低,有利于本地光化学反应进行;(2)受台风外围下沉气流影响,垂直方向扩散条件不利,而平流层O_3有可能向下运输;(3)台风登陆阶段,近地面风向以偏北风为主导,且风速小,导致O_3浓度出现明显的上升。  相似文献   
2.
厌氧+跌水曝气+人工湿地组合工艺处理农村生活污水   总被引:1,自引:0,他引:1  
为研发适用于我国农村的分散式污水处理装置,采用厌氧+跌水曝气+人工湿地组合工艺对农村生活污水进行处理,考察组合工艺对COD、TN、TP、NH_4~+-N、SS 5个常规指标的去除效果及对各指标的沿程去除情况。结果表明,组合工艺对COD、TN、TP、NH_4~+-N和SS的平均去除率分别为74.5%、 57.2%、 59.5%、 59.00%和91.6%。人工湿地对COD、TN、TP和NH_4~+-N的去除率最大,分别为31.0%、36.7%、43.9%和30.0%;而厌氧反应池对SS去除贡献率最大,为40.3%。该组合工艺处理农村生活污水具有良好的处理效果,且装置运行能耗低,利于推广应用。  相似文献   
3.
碱解预处理污泥和原污泥按一定比例进行混合后,投入厌氧反应器中进行消化,研究其对污泥减量化的影响。结果表明,该处理既可以提高污泥减量率,又能改善污泥厌氧消化性能,提高污泥产气量。当碱处理污泥和原污泥混合比为1∶3时,在混合初期由于稀释作用和水解中和作用,溶液的pH能迅速恢复到中性。SS减少48%,较对照组提高了10%;SCOD减少约80%,较对照组提高20%,而空白对照组因未发生溶胞作用,各参数值均处于较低水平,降解率也维持在较低水平。  相似文献   
4.
空气污染日益呈现的区域性特点,使得空气质量区域联动监测成为必然趋势.以粤港珠江三角洲区域空气质量监控网络的实践为例,介绍了区域联动监测系统的组成和运行机制,并着重探讨了系统质量保证/质量控制(QA/QC)以及数据管理等核心支撑技术.  相似文献   
5.
6.
为更好地区分大气污染物浓度变化中气象与源排放因素的影响,使用中尺度气象模型WRF和三维空气质量模型CAMx,通过固定源清单的方法模拟研究了广东省各地区不同时期气象因素对PM_(2.5)浓度变化的影响,并结合实测的PM_(2.5)浓度变化,计算出源排放因素对PM_(2.5)浓度的贡献。结果表明:相对于2014年,2015年广东省夏季的气象条件不利于PM_(2.5)浓度的下降,春季和秋季的气象条件有利于PM_(2.5)浓度的下降,就全年各季度平均而言,珠江口附近地区气象条件较有利于PM_(2.5)浓度的下降;源排放变化对肇庆市、韶关市和揭阳市等城市PM_(2.5)浓度变化有较强的削减作用,可使其浓度下降30%以上,显示这些城市的减排工作较为有效,深圳市、珠海市、东莞市、中山市与顺德区等市(区)PM_(2.5)污染改善主要是由于有利的气象条件的影响,源排放变化对珠海市和湛江市等城市污染起加剧的作用,表明不利的源排放变化抵消了部分有利气象条件对PM_(2.5)污染的改善作用,应加强对这些地区源排放的控制。  相似文献   
7.
本文针对泰来县青杨天牛的危害阐述了控制对策.  相似文献   
8.
齐齐哈尔市灌木柳树资源丰富,经历了由原始利用到工艺加工过程。本文通过调查以及针对经营中的问题,提出合理利用具体措施。  相似文献   
9.
使用WRF/CAMx模型及化学过程分析(CPA)模块,系统研究了广东省夏、秋季的臭氧生成敏感性与生成速率。夏季,广州与东莞等珠三角中部地区臭氧生成主要对VOCs敏感,郊区的臭氧生成速率较大,珠江口地区是重要的臭氧生成源区,夏季白天(08:00-17:00)平均净臭氧生成速率可达37μg/(m^3·h),位于珠三角东北部的天湖白天平均净臭氧生成速率约为25μg/(m^3·h)。秋季,珠江口西岸臭氧生成主要对VOCs敏感,秋季臭氧生成速率显著低于夏季。夏、秋季珠三角大部分地区臭氧生成敏感性从早上对VOCs敏感逐步过渡到下午对NO_x敏感,广东其他大部分地区则全天均为NOx敏感,一般在VOCs敏感区中的臭氧生成速率与化学消耗速率均较大。中心城区的臭氧生成弱,臭氧净化学消耗强。  相似文献   
10.
采用Pearson相关系数分析了2013—2016年3大典型城市北京、南京和广州的ρ(PM_(2.5))与各气象因子的关系。结果表明,3个城市ρ(PM_(2.5))与各风速因子最大的相关系数依次为-0.44,-0.29和-0.37,与各气温因子最大的相关系数依次为-0.44,-0.33和-0.37,气压与南京和广州的ρ(PM_(2.5))正相关,气压因子最大的相关系数分别为0.25和0.34,湿度与北京ρ(PM_(2.5))正相关,与广州ρ(PM_(2.5))负相关,湿度因子最大的相关系数分别为0.49和-0.36,日照时数与北京ρ(PM_(2.5))相关系数为-0.46,降水量与南京和广州ρ(PM_(2.5))相关系数分别为-0.20和-0.24;采用逐步线性回归方法建立城市次日ρ(PM_(2.5))与气象因子的预测模型,复合相关系数分别为0.722 8,0.770 6和0.809 9。模型预测3个城市2016年PM_(2.5)年均值分别偏高4,5和3μg/m3,日均值平均相对误差为±45.6%,±32.9%和±26.0%,模型对高ρ(PM_(2.5))普遍低估。  相似文献   
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