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1.
以2015年佛山市禅城区的公交车为研究对象,利用COPERTⅣ模型计算本地化的排放因子,分析该区公交车污染排放现状,以及天然气公交车相对于柴油公交车的减排效果。结果表明,禅城区公交车污染物年排放量分别为CO180.73 t、VOCs 176.92 t、NO_x672.87 t、PM_(2.5)14.17 t,用天然气公交车替代柴油公交车,NO_x和PM_(2.5)分别减排53.39%和79.11%。通过遥感监测数据进一步分析禅城区天然气公交车的排气污染特点,表明其CO排放基本处于稳态,NO_x排放波动较大,并据此提出了相应的污染控制措施。  相似文献   
2.
利用气象与环境监测数据,对沈阳市2015—2018年PM2.5的污染事件、浓度变化特征和污染物相关性进行分析;并利用WRF-Chem模式、HYSPLIT模型,从气象要素、高空环流形势和污染传输特征等方面对沈阳市2018年一次污染天气过程进行分析。结果表明:PM2.5月浓度变化呈冬季>春季>秋季>夏季的“V”形特征,日浓度变化呈“双峰”特征。相关性分析显示,气温(-0.3666)和相对湿度(-0.1158)是影响PM2.5浓度主要的气象因子,PM10(0.9964)和NO2(0.7242)是影响PM2.5浓度的主要污染物。2018年1月26—28日沈阳地区出现了一次持续重污染过程,在重污染开始过程中,高空环流平直,浅槽前暖平流占主导地位,地面为弱高压均压场控制,地面风速以静小风为主,风场辐合,气象条件有利于污染物积聚。在重污染发展的过程中,地面相对湿度增大有利于颗粒物吸湿增长,贴地和高空逆温层厚度较大,污染加剧。在重污染减弱的过程中,逆温层消失,大气层结稳定,垂直扩散条件变好。“静稳”气象条件下本地污染物以及外部传输的积累是导致沈阳市此次重污染过程的主要原因。  相似文献   
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