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1.
利用西安市环境监测站超级站2013年9月1日—2015年5月31日黑碳气溶胶(BC)的监测数据,研究空气中BC浓度特征及其与气象因素和常规污染物相关性。结果表明:BC小时平均浓度均值在春季、夏季和冬季的变化趋势呈"W"型,秋季呈"V"型,且冬季的第一个最低值和峰值比春季和夏季的分别延迟1 h和2~3 h,且20:00~次日6:00秋季BC小时平均浓度均值高于当年冬季。BC浓度在秋季和冬季较高,夏季较低。冬季BC/PM_(2.5)基本最低,秋季BC/PM_(2.5)相对最高。BC日平均浓度与气温、降水和风速的日平均值为极负显著相关,且风速小于1.0 m/s时,其与风速呈最显著的负相关。除O_3外,BC日平均浓度与其他常规空气污染物浓度呈显著相关,表明其同源性很强,且受机动车尾气排放的影响更大。  相似文献   
2.
介绍了URG-9000型离子色谱仪在运行中常见的问题,URG监测的离子数据部分或全部缺失、数据异常、偏低等情况。并对这些常见问题的出现原因进行了分析说明,通过做校准曲线,考虑背景电导等提出了相应的解决方法。为了提高仪器的运行稳定性保证数据的可靠、准确性,提出了仪器日常维护的一些注意事项。  相似文献   
3.
西安市大气颗粒物数浓度分布及典型天气条件特征变化   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用2013年3月到2014年12月期间西安市大气中0.25~32μm颗粒物监测数据和同期气象参数、散射消光系数等数据,分析了大气颗粒物数浓度分布及典型天气条件下变化特征结果表明:采样期间西安市大气颗粒物平均数浓度为206.27个/cm~3,99%以上为1μm的颗粒物数.大气颗粒物数浓度冬季最高,其次为秋、夏和春季,分别为267.66、231.31、141.82和135.77个/cm~3.四季的数浓度低值均出现在18:00左右,之后数浓度上升,且晚上高于白天,冬季6:00左右达到峰值,夏季的昼夜差最小,秋季最大.春夏秋冬的大气颗粒物数浓度与散射消光系数的Pearson相关系数分别为0.756、0.702、0.411、0.377大气颗粒物数浓度在沙尘天气发生前、中、后会升高、下降和再下降,霾天气出现前、后会升高和下降;高温干燥天气下,大气颗粒物数浓度相对较低;降雨对大气颗粒物的清除作用明显,但降雨后大气颗粒物数浓度又很快回升.  相似文献   
4.
西安城区大气PM_(2.5)中有机碳与元素碳的污染特征   总被引:1,自引:1,他引:0  
为研究西安市夏、秋、冬3季大气细颗粒物中碳组分的污染变化规律,于2013年夏、秋、冬3季在西安市明城墙内采集大气中的PM2.5样品,测定了样品中的有机碳和元素碳的含量。结果显示,PM2.5中OC和EC的季节平均浓度冬季最高,秋季次之,夏季最低。OC/EC的比值在夏、秋、冬3季均超过2.0,说明采样期间夏、秋、冬3季均存在二次污染。OC/PM2.5的比值夏秋两季差异较小,冬季明显高于夏秋两季;EC/PM2.5的比值在夏、秋、冬3季的变化不大。OC和EC的相关性:夏季秋季冬季。OC与PM2.5的相关程度冬季秋季夏季,且随季节更替变化明显;EC与PM2.5的相关性:秋季夏季冬季。即随着季节变化PM2.5浓度水平整体升高、污染加重时,PM2.5中的OC所占比例明显升高,EC比较稳定,说明受人为影响的二次排放为主要成分的OC对PM2.5贡献更大。  相似文献   
5.
2012年8月6日—22日利用大气细颗粒物水溶性组分在线监测分析系统和大气气溶胶OC/EC在线分析仪在线分析了西安PM2.5中的水溶性无机离子和OC、EC,并结合气溶胶前体物SO2、NO2和部分气象参数的监测数据进行了分析。结果表明,PM2.5中OC、EC和主要水溶性组分SO2-4、NH+4和NO-3的比重分别为:14.34%、5.35%、26.32%、12.90%和11.28%;以有机物(OM)为主要成分的总碳气溶胶(TCA)在PM2.5中的质量分数为28.30%,其中光化学反应导致OM中二次组分(SOC)高达45.30%;对主要水溶性组分之间的相关性分析发现,NO-3、SO2-4、NH+43种主要组分之间的结合形态为(NH4)2SO4和NH4NO3,对Mg2+和Ca2+的相关分析反映其有多种共同源;此外,硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)均较高,表明大气中存在较强的光化学反应。PM2.5的各组分因子分析得到4个主要来源(机动车尾气和燃煤、土壤建筑尘和生物质燃烧、二次硝酸盐气溶胶、二次硫酸盐气溶胶)。  相似文献   
6.
分析了2013年1—3月西安市12个空气监测子站监测的PM10、PM2.5以及相关气象参数;绘制了不同月的主城区浓度分布等值线图。运用单样本K-S非参数检验法检验表明,PM2.5浓度符合对数正态分布;各站点间的PM2.5浓度相关性非常高,变化趋势一致;PM10和PM2.5的变化规律呈现"W"型三峰分布;PM2.5日均值与能见度、净辐射量、平均气温、最高气温、最低气温均呈现显著负相关,且相关性较强;与平均湿度、最大湿度、最小湿度呈现显著正相关;与总辐射量、日照时数、气压、露点温度的相关性较弱;节日烟花燃放、沙尘天气容易造成严重大气污染,其中节日烟花燃放、沙尘天气对PM10的贡献量大于对PM2.5的贡献。  相似文献   
7.
为得到更加客观的石油企业HSE绩效评价结果,针对石油企业HSE管理体系的复杂性和传统评价方法不能结合评价要素的可信度、无法进行动态评价等局限性,建立了基于模糊Petri网(FPN)的石油企业HSE管理体系绩效评价模型。首先结合模糊产生式的FPN模型给出模糊推理算法,建立石油企业HSE管理体系FPN绩效评价模型;然后采用层次分析法和粗糙集法组合确定要素权重,以避免主客观因素导致评价结果的偏差;最后依据专家经验得到输入参数值,并通过模糊推理计算,得到绩效评价结果。经实例分析验证,FPN绩效评价模型不仅适用于HSE管理体系的绩效评价,并可为HSE管理提供决策支持。  相似文献   
8.
文章以2010年中国城镇城区为研究单元,采用灰色关联模型对中国7大地理分区城镇PM_(2.5)浓度影响因素进行综合研究。结果表明:年平均风速、NDVI和DEM与PM_(2.5)浓度的关联度为中度,其余为强度关联。地形因素对华北地区的城镇PM_(2.5)浓度影响最大,年平均气温和年平均降水量对华南地区城镇PM_(2.5)浓度影响程度较小,年平均风速对各分区城镇PM_(2.5)浓度均有较强的影响。生态因素对各区域城镇PM_(2.5)浓度均有中度或强度影响。社会经济因素中城市化因素对各区域城镇PM_(2.5)浓度多为中度影响,经济因素对东北、华中、西南、西北地区影响程度较大。研究结果可为有效防控PM_(2.5)污染提供决策依据。  相似文献   
9.
钱婧  韩婧  阮幸 《生态环境》2014,(3):464-471
为了研究西安市冬季重污染天PM2.5及其中碳气溶胶的变化特征,在2013年1月1日至2013年2月28日大气污染严重的天气进行24 h连续的PM2.5样品采集,再通过Model-4型全自动半连续式在线光/热法大气气溶胶OC/EC分析仪分析得出OC、EC的连续质量浓度值。结果表明,西安市PM2.5质量浓度冬季重污染天日循环变化规律明显,均大致呈现双峰模式,白天和夜间各有一个高峰。2月份的每个PM2.5质量浓度值高峰和低峰的出现均比1月份晚2-3 h,夜晚的高峰值比1月份低,PM2.5质量浓度比1月份上升得慢,下降得快。气象条件能对PM2.5质量浓度产生较强的影响。2月份PM2.5质量浓度值整体比1月份低,但在2月10日出现突越(499μg·m-3),这与春节假期人为活动变化有关。OC/PM2.5、EC/PM2.5、TCA/PM2.5日变化幅度都较小,这说明OC、EC、TCA的来源比较一致;OC/EC值的平均值为6.63,表明西安冬季重污染期PM2.5中的一次来源主要为燃煤排放。PM2.5、OC、EC、TCA和OC/EC的值较2010年都有明显的上升,但OC/PM2.5、EC/PM2.5、TCA/PM2.5的值却是下降的,这说明近年来PM2.5及碳气溶胶的控制措施效果不明显,碳气溶胶二次来源增加,PM2.5的排放来源变得更加复杂。OC和TCA日循环变化呈现出明显的双峰特征;EC的变化趋势不明显。一天中OC/EC值多数时候处于较高水平,且受早晚车流量高峰的影响不明显,说明西安冬季重污染期间碳气溶胶受光化学反应转化的二次来源影响比较大。OC、EC的线性相关性比较好,且白天相对夜晚好,说明西安市冬季夜间燃煤采暖增加了碳气溶胶来源的复杂性。  相似文献   
10.
为了研究西安市冬季重污染天PM2.5及其中碳气溶胶的变化特征,在2013年1月1日至2013年2月28日大气污染严重的天气进行24 h连续的PM2.5样品采集,再通过Model-4型全自动半连续式在线光/热法大气气溶胶OC/EC分析仪分析得出OC、EC的连续质量浓度值。结果表明,西安市PM2.5质量浓度冬季重污染天日循环变化规律明显,均大致呈现双峰模式,白天和夜间各有一个高峰。2月份的每个PM2.5质量浓度值高峰和低峰的出现均比1月份晚2~3 h,夜晚的高峰值比1月份低,PM2.5质量浓度比1月份上升得慢,下降得快。气象条件能对PM2.5质量浓度产生较强的影响。2月份PM2.5质量浓度值整体比1月份低,但在2月10日出现突越(499μg·m-3),这与春节假期人为活动变化有关。OC/PM2.5、EC/PM2.5、TCA/PM2.5日变化幅度都较小,这说明OC、EC、TCA的来源比较一致;OC/EC值的平均值为6.63,表明西安冬季重污染期PM2.5中的一次来源主要为燃煤排放。PM2.5、OC、EC、TCA和OC/EC的值较2010年都有明显的上升,但OC/PM2.5、EC/PM2.5、TCA/PM2.5的值却是下降的,这说明近年来PM2.5及碳气溶胶的控制措施效果不明显,碳气溶胶二次来源增加,PM2.5的排放来源变得更加复杂。OC和TCA日循环变化呈现出明显的双峰特征;EC的变化趋势不明显。一天中OC/EC值多数时候处于较高水平,且受早晚车流量高峰的影响不明显,说明西安冬季重污染期间碳气溶胶受光化学反应转化的二次来源影响比较大。OC、EC的线性相关性比较好,且白天相对夜晚好,说明西安市冬季夜间燃煤采暖增加了碳气溶胶来源的复杂性。  相似文献   
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