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相似文献
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1.
为了准确快速地了解山东省秸秆焚烧现象的时空动态变化规律,提高秸秆焚烧预警能力和监督核查能力,该文借助卫星遥感大面积同步监测的技术特点,利用2015-2020年9-11月长时间序列VIIRS传感器火点产品VNP14IMG为主要数据源,辅以MODIS传感器地表覆盖产品MCD12Q1,提取了山东省区域秸秆焚烧火点,并分析了全省秸秆焚烧的空间分布状况和时间变化规律。研究结果表明:空间尺度上,滨州市、临沂市、聊城市、潍坊市、东营市、菏泽市等地区火点最为集中,6年累计火点数量占山东省的62.5%,威海市、日照市火点数量最少;时间上,2015-2020年,山东省秸秆焚烧火点数量总体呈显著下降趋势,2016-2017年平均年降幅达50.0%,2018-2020年降幅较小,滨州市、聊城市、德州市、菏泽市、东营市等地区火点数量减少最为显著,降幅均在80%以上,大部分地区秸秆焚烧现象主要集中在9-10月。近年来,山东省秸秆焚烧现象得到了有效控制。  相似文献   

2.
本文基于EOS的Terra/Aqua卫星MODIS传感器数据监测的2014-2015年夏秋收季秸秆焚烧结果,对比分析了我国近两年夏秋收季节的秸秆焚烧分布情况以及发展趋势。结果表明:12015年夏秋收季全国监测到秸秆焚烧火点共计4454个,主要分布在黑龙江、河南、吉林、辽宁、山东、河北、内蒙古、湖北、山西9省,且每个省份火点数均超过100个,共计4174个,占火点总数的94%;其中,黑龙江省火点数最多,达到1824个,远高于其它省份,占火点总数的41%。2与2014年同期(4197个)相比,2015年夏秋收季秸秆焚烧火点数增加了257个,同比增加6%。秸秆焚烧主要省份(火点数大于100个)中,黑龙江增加最多,同比增加132%,火点数增加1037个;河北增幅次之,同比增加91%;山东、湖北、山西等省也略有增加;安徽、河南、吉林、辽宁、内蒙古等省火点数有明显减少。32015年夏秋季秸秆焚烧高峰期主要集中在6月中旬、10月下旬及11月上旬,呈现双峰分布,高值出现在6月11日、10月23日以及11月1日、4日、6日,火点数均超过200个,其中最高值出现在11月1日,火点数高达473个。4与2014年同期相比,2015年夏季高峰期出现时间段保持不变,仍集中在6月中旬,但火点总数有所减少;与2014年同期相比,2015年秋季高峰期出现时间段相对较晚,10月中旬火点略有减少,11月上旬火点有明显增加。  相似文献   

3.
通过对2013年10月东北三江平原农作物收获期大气颗粒物的在线监测,结合卫星火点数据与后向轨迹模拟,分析了秸秆燃烧和作物收割等农业活动对大气颗粒物质量浓度及粒径分布的影响.结果表明:作物收获前期?中期和后期大气PM2.5的平均质量浓度分别为36.0,158.3,33.8μg/m3;现场观测表明,水稻收割(321.1μg/m3)和秸秆燃烧(2777.1μg/m3)时监测田块内PM2.5的平均浓度分别是收割前和燃烧前平均浓度的2.5倍和11.5倍;卫星火点及后向轨迹分析发现,观测期间PM2.5与该地区卫星火点数量的变化趋势比较一致,且气团轨迹经过火点较集中区域时测得较高的PM2.5浓度值;对不同粒径(<1μm,1~2.5μm,2.5~10μm)大气颗粒物质量浓度的观测表明,收获中期受大面积秸秆燃烧的影响,0~1 μm粒径组分明显增加,而收获后期由于降水过程对0~1μm粒径颗粒物的清除效率较低,故该粒径颗粒物仍维持较高比例.  相似文献   

4.
分析秸秆焚烧事件引起的空气污染状况,常使用CMAQ、NAQPMS、WRF-CHEM等模型进行空气质量模拟,而污染源排放清单是模拟模型的关键输入.为满足模型清单输入要求,以2014年5月7日四川盆地内发生的一次由油菜秸秆焚烧引起的重污染事件为例,采用排放因子法进行污染物年排放量估算,结合卫星火点数据、土地利用数据对其进行空间特征分析,并使用Bluesky CONSUME模型估算了污染物的烟羽抬升,结合激光雷达获取了气溶胶消光系数以分析其时间特征.结果表明:以2013年为基准年,全年区域内CO、NOx、SO2、PM2.5、PM10及NMVOC(非甲烷挥发性有机化合物)的年排放量分别为5 791.022、193.842、43.268、574.602、1 495.350和1 495.350 t,成都市、德阳市、绵阳市、眉山市、资阳市各污染物排放量占比分别为13.90%、22.39%、31.81%、12.11%、19.79%.各污染物排放量均在地面层呈3个大值中心、2个空值带的分布趋势.采用环境1B卫星和MODIS火点数据结合提取焚烧火点分析发现,5月7日四川盆地内5个城市均存在不同程度的秸秆焚烧情况.经空间分配后发现,此次排放的重点在德阳市及绵阳市南部,污染物排放量最大值出现在德阳市中部,成都市秸秆焚烧火点最少,污染物排放量也最小.受当天大气边界层高度的影响,污染物垂直分布主要集中在35 m以下,并在30 m左右形成污染物极大层.另外,受秸秆焚烧管制影响,在16:00-翌日04:00排放量呈逐渐上升趋势,09:00-16:00排放量较少.研究显示,秸秆焚烧源排放清单与前人研究结果较为一致,排放清单的烟羽抬升结果与气溶胶消光系数的垂直分布较为吻合.   相似文献   

5.
秸秆焚烧严重影响空气质量,已成为区域性问题,正日益受到广泛关注。本文以长江三角洲区域的一次污染天气过程为例,分析秸杆焚烧与空气污染浓度中心的时空位移关联性。首先,根据本次污染过程中该区域17个城市的API日值,利用GIS Kriging插值方法得到空气污染过程中API高值中心的空间位移图。然后,利用多时相卫星遥感影像,采用"背景对比火点探测算法"(the Contextual Fire Detection Algorithm)为主的火点自动探测算法,结合现场验证,提取该区域及周边的秸秆焚烧点信息。最后,利用GIS的空间叠加技术分析了秸杆焚烧火点与该次空气污染天气的时空关联性。结合当时高空风场和气团轨迹分析得知,API高值区的空间位移特征与火点密集区有很好的空间一致性,表明该次污染天气与秸秆焚烧具有密切关系。  相似文献   

6.
秸秆露天燃烧排放是中国碳排放的重要贡献源之一,现有研究中对近年来中国秸秆露天燃烧排放演变特征识别及驱动力分析还不足.本研究采用基于Himawari-8、VIIRS、MODIS监测火点融合的方法估算了2016—2020年中国秸秆露天燃烧CO2排放量,并采用灰色关联分析识别其驱动因子.结果表明,2016—2020年中国秸秆露天燃烧CO2排放整体呈下降趋势,尤其在2018年排放大幅下降,对中国秸秆露天焚烧减排影响最大的区域为东北地区.针对不同省份的CO2月排放变化趋势分析发现,黑龙江、吉林等省份表现为双峰型排放结构,有明显的季节性特征;而福建、广东等省份没有无明显的峰值与季节特征.农作物产量、播种面积与秸秆露天焚烧CO2排放之间存在强关联性.在自然、经济因素对各省份秸秆露天焚烧行为的影响方面,上海、北京等发达省份(直辖市)受经济因素影响高,而贵州、内蒙古等省份(自治区)则易受自然条件牵制.  相似文献   

7.
2013年10月长株潭城市群一次持续性空气污染过程特征分析   总被引:2,自引:2,他引:0  
廖志恒  范绍佳  黄娟  孙家仁 《环境科学》2014,35(11):4061-4069
2013年10月21~31日长株潭城市群经历了一次持续性空气污染过程.利用地面空气质量监测资料、地面气象资料及探空资料综合分析了此次污染过程与大气环流、边界层气象条件之间的相互关系,并利用卫星遥感火点监测资料和HYSPLIT4模式,分析了此次过程大气污染物的来源及输送路径.结果表明,过程前期(21~26日),污染物缓慢积累,过程后期(27~31日),PM2.5、CO、NO2等焚烧特征污染物浓度急剧升高,秸秆焚烧污染物的长距离输送是后期空气污染加重的主要原因.火点监测和后向轨迹分析表明,过程前期气流主要流经长株潭城市群东北方向的安徽、湖北等地,流经地区火点分布较少,后期气流主要流经长株潭城市群东南方向的江西等地,流经地区火点分布较多.高压均压场背景环流导致的稳定大气层结、南北冷暖气流对峙造成的地面静小风,是长株潭城市群污染过程发展、维持和加强的重要条件,污染物长距离输送对长株潭城市群区域空气质量有重要影响.  相似文献   

8.
以黄石市2019年秸秆露天焚烧火点数据、对应时段该市环境空气监测数据和气象数据为研究对象,文章综合运用相关分析和气团后向轨迹模式等方法,探讨秸秆焚烧对黄石市空气质量的影响及空气污染成因。研究发现,稻收期的火点数显著高于麦收期。各城区空气质量指数、秸秆焚烧排放的特征污染物(如PM_(10)、PM_(2.5)和CO)浓度、O_3浓度、特征指标(如PM_(2.5)/PM_(10)和PM_(10)/SO_2值)等均在秸秆露天焚烧后的2~7 d内迅速增加,并导致空气污染。秸秆焚烧后,各城区空气中PM_(2.5)与PM_(10)相关系数较焚烧前增加;CO质量浓度总体上与PM_(10)和PM_(2.5)呈显著的正相关关系(P<0.01),与能见度呈显著的负相关关系(P<0.05)。结果表明黄石市空气污染与本地秸秆露天焚烧有关。基于后向轨迹模式的空气污染成因分析结果表明,秸秆露天焚烧、不利气象条件和污染物跨区域输送是导致黄石市2019年空气污染加重的主要因素。该研究结果为黄石市打赢蓝天保卫战、有针对性地协同治理大气污染提供科学依据。  相似文献   

9.
选取农作物秸秆露天燃烧严重的东北地区,采用人工神经网络的方法,结合卫星火点和气象数据,开展秸秆露天燃烧预测研究.结果表明:人工神经网络预测模型成功验证了松嫩平原地区2015年10月25日~11月15日的秸秆露天燃烧情况,其准确度为67.1%,经过多次试验,在神经网络建模与验证数据配比为80:20时,预测准确度最高,可达69.7%,同时该模型的稳定性较好.而对不同区域,不同时间段的预测研究表明,人工神经网络较适用于长时间序列的预测.就影响因素而言,相对湿度是影响秸秆露天燃烧的最重要因素.本研究结果可为空气质量模式提供火点预测数据,提高其预报预警能力,为区域联防联控政策的制定提供科技支持.  相似文献   

10.
选取农作物秸秆露天燃烧严重的东北地区,采用人工神经网络的方法,结合卫星火点和气象数据,开展秸秆露天燃烧预测研究.结果表明:人工神经网络预测模型成功验证了松嫩平原地区2015年10月25日~11月15日的秸秆露天燃烧情况,其准确度为67.1%,经过多次试验,在神经网络建模与验证数据配比为80:20时,预测准确度最高,可达69.7%,同时该模型的稳定性较好.而对不同区域,不同时间段的预测研究表明,人工神经网络较适用于长时间序列的预测.就影响因素而言,相对湿度是影响秸秆露天燃烧的最重要因素.本研究结果可为空气质量模式提供火点预测数据,提高其预报预警能力,为区域联防联控政策的制定提供科技支持.  相似文献   

11.
为量化秸秆打包政策对防控大气污染的影响,基于吉林省2016年秸秆产量、秸秆打包地亩数、卫星火点数据以及大气污染物浓度的变化,对吉林省秸秆打包产生的大气环境及社会经济效益进行了分析,结果表明:1)吉林省打包秸秆量为220.36×10~4t,约占秸秆年产量的5.5%,假如全部加工成生物质颗粒燃料,2016年至少减少14.54×10~4t污染物排放;2)吉林省秸秆打包政策执行以来,秸秆露天燃烧量及秸秆燃烧主要月份的卫星火点数显著下降;3)随着露天燃烧量的减少,区域大气颗粒物浓度降低,空气质量改善。秸秆燃烧主要月份的PM_(2.5)和PM_(10)浓度从2014年的104.5μg·m~(-3)、164μg·m~(-3)分别下降到2016年的48.5μg·m~(-3)、69·μg·m~(-3)。研究结果可为吉林省有效减少污染物排放、综合利用农作物秸秆、改善大气环境质量等提供科技支撑。  相似文献   

12.
秸秆焚烧期的碳黑气溶胶观测及研究   总被引:10,自引:3,他引:7  
2007年5~6月在合肥市郊3个站点连续实时监测碳黑气溶胶,研究其在秸秆焚烧期的变化特征和来源.正常时期碳黑气溶胶平均质量浓度约为4.85 μg/m3,而秸秆焚烧期其平均浓度约为 8.38 μg/m3,这说明秸秆焚烧是碳黑气溶胶的重要来源.同步监测的PM10与BC一致性较好,相关系数为0.74,一般情况下BC约占PM10的4.7%,而秸秆焚烧期BC/PM10的统计平均值较高,约为7.9%.比对2004年秸秆焚烧期BC浓度数据,证实了合肥市在实行农作物秸秆禁烧后,碳黑气溶胶的污染情况有较大好转.  相似文献   

13.
我国是农业大国,农作物收获后的秸秆是农民生活中的主要燃料。随着人们生活水平的不断提高,电能和天然气成为农民生活中的主要能源,农作物秸秆被随意抛弃和焚烧,引起了严重的环境问题。为了提高秸秆再利用的效率和改善环境质量,本文就农作物秸秆综合利用的途径进行了分析,希望能够为农作物秸秆的再利用和秸秆焚烧的治理提供可以参考的依据。  相似文献   

14.
以2016年10月份京津冀地区一次持续5d(10月12~16日)的严重污染过程为例,综合卫星数据、污染物地面监测站点数据、气溶胶地基观测数据以及气象数据,分析山东、河南、山西等周边地区的秸秆焚烧对京津冀霾天气的影响.研究表明,京津冀地区污染时期的CALIPSO(Cloud-Aerosols Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations,云-气溶胶激光雷达和红外探测卫星)气溶胶组分含有大量煤烟型气溶胶,AERONET(AEROsol robotic NETwork)Beijing站观测数据显示13日气溶胶体积数浓度谱呈现双峰分布,细粒子峰值半径为0.33μm,峰值体积浓度为0.145μm~3/μm~2.14日气溶胶谱基本呈现单峰分布,细粒子占主导地位,体积浓度达到0.34μm~3/μm2.污染物地面监测站点数据显示PM2.5、CO和SO_2浓度均显著增加,峰值浓度分别为339μg/m~3、2mg/m~3、20μg/m~3;CO、PM_(10)、PM_(2.5)与秸秆焚烧火点数量之间的相关系数分别为0.65、0.79和0.68,说明本次污染与周边地区的秸秆焚烧的污染物传输有关.HYPLIST(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model,拉格朗日混合单粒子轨道模型)后向轨迹分析表明,14日到达京津冀地区的气团均经过秸秆焚烧地区,气团中会携带大量秸秆焚烧产生的污染气体和颗粒物,加重京津冀地区地区霾污染过程.此外,污染过程中地面风场较弱,以静小风为主,平均风速1m/s,不利于污染物扩散和稀释;底层大气湿度较大,平均相对湿度77.8%,高湿的大气环境促进了气溶胶吸湿增长和污染物聚集,导致污染加剧;大气稳定度高,对流运动较弱,稳定的大气条件不利于污染物扩散,使得污染过程延长.因此,本次重污染天气归因于自然和人为因素共同作用的结果,即人为秸秆焚烧导致的本地污染源排放和传输、机动车尾气等本地污染物、京津冀地区的静稳大气和近地面丰富的大气水汽共同作用的结果.  相似文献   

15.
华北地区秸秆禁烧前后的NO2卫星遥感监测分析   总被引:4,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
为保证奥运会期间的空气质量,2008年5~9月在华北平原地区采取了秸秆禁烧措施.采取遥感监测手段,利用MODIS数据的中红外和热红外通道数据监测禁烧前后的2年(2007、2008)同一时期禁烧区域的秸秆焚烧点分布情况,并利用OMI数据计算出该区域相应时期的对流层NO2垂直柱浓度总量变化情况.通过禁烧前后的数据统计分析, 6、7月秸秆焚烧点由2007年的每天近250个减少到2008年的每天约40个,秸秆禁烧对对流层NO2柱浓度的降低起到一定的作用,但不明显.分析了利用遥感监测秸秆焚烧点和NO2浓度的不确定性.  相似文献   

16.
近年来,随着过剩秸秆焚烧对环境、交通造成的影响越来越重,如何提升农作物秸秆的综合利用效率成为人们关注的重点。本文首先分析了我国农作物秸秆综合利用特点及存在的问题,探讨了符合农作物秸秆综合利用的四种途径,并就实现这些途径提出了具体的对策建议。  相似文献   

17.
秸秆焚烧影响南京空气质量的成因探讨   总被引:20,自引:2,他引:18       下载免费PDF全文
综合利用卫星遥感的火点和云覆盖信息,结合气团后向轨迹分析,探讨了由秸秆焚烧造成的空气污染物的区域尺度输送和本地源对城市空气质量的影响.结果表明,在一定气象条件下,污染物可以发生区域尺度的输送,上风火点与下风城市的污染有明显的相关,将空气污染分为局地型(如,2006年5月31日、2009年11月8日)、区域型(如,2008年10月28日),以及局地区域相结合型(如,2006年6月14日、2007年6月5日、2008年6月2日)3种.应用本文的方法,在有云时,可以通过部分火点和气团后向轨迹分析推测污染物源地.空气污染气象条件分析表明,秸秆焚烧若伴随高空(500hPa)有槽(或位于槽前),低空存在弱切变,气流由周边向中心辐合;同时,若在均压场控制下,等压线稀疏,风速较小或静风,污染物则易积聚而不易输送;逆温层的形成将污染物禁锢在混合层以下,不利于垂直扩散;再加上较大的相对湿度,有利于霾的形成,造成严重空气污染.  相似文献   

18.
2020年1月31—2月2日新冠肺炎疫情期间,广西发生的一次区域性大气PM2.5污染引发社会关注.以南宁市为例,利用在线气体组分及气溶胶监测系统(MARGA)、颗粒物激光雷达,结合地面气态污染物和气象数据卫星火点和后向轨迹等分析本次PM2.5污染成因.依据空气质量分指数,将观测过程划分为优、良和污染3个时段.结果表明,污染时段与生物质焚烧相关的K+、Cl-明显升高,K+、Cl-平均浓度分别为优时段的3.6和17.0倍.3个时段8种水溶性离子总浓度占PM2.5均在30%左右,3种二次水溶性离子浓度之和占8种离子总浓度的比例为83.33%~89.18%,二次无机组分占比高,与秸秆焚烧促进二次转化有关.二次水溶性离子浓度变化趋势与占比不一致,除了与秸秆燃烧排放特征有关,还与不同二次无机离子形成的机制及主要影响因素不同有关.秸秆焚烧火点集中分布在良时段的南宁市及周边城市,良时段秸秆露天焚烧直接排放大量颗粒物、气态污染物等,在污染时段边界层高度明显下降,湿度增加、静风等不利气象条件下积累,是造成疫情期间南宁市大气PM2.5污染的主因.污染时段南宁市无明显的颗粒物垂直传输过程,近地面主要受到广东、广西北部湾偏南气流影响,区域污染传输小.  相似文献   

19.
简述了睢宁县农作物秸秆综合利用现状,分析了焚烧或废弃农作物秸秆的原因和存在问题,阐述了农作物秸秆综合利用的途径,提出了推进秸秆综合利用的对策与建议。  相似文献   

20.
2008年10月28~29日南京及周边地区发生了一次严重的空气污染事件,PM10、CO、SO2等大气污染物浓度急剧增高.本文综合利用地面空气污染监测资料、卫星遥感火点监测资料、气象观测和NCAR/NCEP再分析资料及气流后向轨迹模拟,分析了该次污染事件发生的天气条件和大气边界层特征以及大气污染物的来源、输送路径.结果表明,苏中、苏北地区秸秆焚烧产生的大气污染物向南京及周边地区输送,并结合不利于污染物扩散的天气形势和边界层条件,即:均压场结构、500hPa以下弱的垂直速度、涡度和散度、较低的边界层高度及逆温层的存在,以及地形因素是导致这次大气污染事件的主要原因.  相似文献   

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