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相似文献
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1.
为研究西安市南郊地区采暖期大气颗粒物PM2.5的污染浓度及水溶性成分,使用颗粒物采样器于2009年1月6日-2009年2月15日进行PM2.5采样。将24 h分为8个阶段,每天3 h定时采样。结果表明,西安市南郊地区采暖期PM2.5明显污染,24 h中PM2.5污染状况最严重的时段为21:00-23:59;PM2.5中NH4^+、NO3^-和SO42^-是其最主要的水溶性组分,在PM2.5中的平均质量混合比分别为10.225%、13.698%和15.650%,三者在PM2.5中质量混合比最高的时段分别为06:00-08:59、03:00-05:59和18:00-20:59。  相似文献   

2.
全面分析2013年西安市13个国控环境空气质量自动监测子站PM2.5监测数据。结果表明:2013年西安市环境空气中PM2.5年均值为105μg/m3,超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级要求(35μg/m3)200.0%,污染较严重;西安市各子站PM2.5月均值总体呈两边高、中间低的"V"型趋势,全市及各子站PM2.5月均值分别为44~206、32~275μg/m3;采暖期(上半年采暖期为1—3月,下半年采暖期为11—12月)、非采暖期(4—10月)PM2.5平均值分别为156、70μg/m3;上、下半年采暖期PM2.5平均值分别为178、124μg/m3;西安市气象风力以微风为主,雨天集中在5—9月,期间PM2.5月均值小于80μg/m3。  相似文献   

3.
哈尔滨市采暖与非采暖期大气颗粒物污染特性研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了研究采暖对哈尔滨市大气颗粒物环境特征的影响,分别在采暖前、采暖期和采暖后采集TSP、PM10和PM2.5.分析了3种粒径颗粒物在采暖期和非采暖期的浓度变化特征以及粒径分布特征,并做了颗粒物的化学成分分析,包括20种无机元素和两种碳成分.结果表明:TSP和PM10在12月、1月、3月和4月均超标,而在非采暖期均达到国...  相似文献   

4.
西安采暖期PM2.5及其水溶性无机离子的时段分布特征   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了探讨西安市采暖期大气颗粒物PM2.5及其水溶性无机成分的污染水平,于2010年1月4日—2月1日按一天8个时段(每个时段3 h)连续采集PM2.5样品四周,每周更换一次滤膜。结果显示,西安市采暖期PM2.5的质量浓度时段差异较大,呈现明显的双峰分布特征:21:00—24:00时段(147.516μg/m3)和09:00—12:00时段(141.678μg/m3)。4种被测水溶性无机组分总浓度为39.801μg/m3,占PM2.5总浓度的30.5%。SO24-和NO3-是最主要组分,占到4种无机组分的86.2%。各离子间相关分析显示,Cl-只与NO3-有较强的相关性,表明机动车尾气对Cl-有较大的贡献。SO24-和NO3-时段分布规律较为相似,与PM2.5浓度的时段分布特征相反:在PM2.5污染最轻的15:00—18:00时段,SO24-和NO3-的相对含量达到一天中的最高浓度时段,而在PM2.5双峰时段,它们的含量有所降低。  相似文献   

5.
了解大气颗粒物浓度的时空变化格局对于大气污染防治、预警预报等具有重要理论和实践意义。根据2015年1月至2015年12月湖北省13个主要城市53个监测站点每小时发布的PM10和PM2.5浓度数据,研究了湖北省大气颗粒物浓度时空变化特征。结果表明,PM10和PM2.5浓度在空间上均呈现出鄂西部最低、中部最高、东部居中、南北向的均质性;时间上各城市均呈现颗粒物浓度随着月份变化先降低后升高,1月份最高,8月份最低,且呈现夏季浓度<秋季浓度<春季浓度<冬季浓度的变化规律。分析表明,湖北省大气颗粒物浓度时空变化特征与降水量、气温等气象因子呈现出显著负相关关系,与风速关系不显著;与其来源中建筑施工面积、机动车保有量、货运量和客运量、人均GDP和人均第二产值关系紧密。  相似文献   

6.
对2014年上海市大气监测国控点的PM2.5浓度数据进行统计分析和聚类分析。统计分析结果表明,上海市PM2.5浓度冬春季高,夏秋季低,按月呈U形分布,且上海市大气PM2.5浓度在空间上总体趋势呈西高东低。利用MATLAB的聚类分析结果表明上海市的10个监测站可分为4类:1)跨省传输影响显著的青浦淀山湖站;2)受海洋大气影响显著的浦东川沙站;3)不稳定的过渡类,其包括杨浦四漂和浦东张江监测站;4)受本地排放影响显著的中心城区类,其包括普陀、十五厂(卢湾师专附小)、徐汇上师大、虹口凉城、静安和浦东新区监测站。本文聚类分析结果揭示了上海不同地理位置的大气PM2.5浓度的相互关系。  相似文献   

7.
利用太原市2017年1月1日至2017年12月31日的PM2.5小时监测数据,通过与气溶胶光学厚度(AOD)以及土地利用数据相结合,建立PM2.5随机分析模型和季节线性回归模型,用于分析太原市城区近地面PM2.5时空分布特征.研究结果表明:PM2.5随机分析模型对太原市城区PM2.5时空分布预测具备较好的适用性,模型训...  相似文献   

8.
利用北京市发布的PM2.5质量浓度数据,分析了2014年PM2.5日平均质量浓度变化情况,以及全年平均日变化特征、分季节的日变化特征、分星期的日变化特征。结果表明:北京市2014年PM2.5污染较为严重,但相比往年有所减弱,其中2月和10月污染最为严重,5-6月及8-9月污染较轻。全年平均日变化呈现“W”型,白天在07:00和15:00存在2个谷值,峰值出现在10:00,21:00-03:00 PM2.5污染在一天中最为严重。秋冬季节的日变化趋势相似,其夜间PM2.5质量浓度明显高于白天。春季和夏季的日变化与全年平均日变化差别很大。分星期的日变化曲线变化趋势存在较大差异,但峰值和谷值出现的时间基本一致。  相似文献   

9.
为研究城市高密度街区大气颗粒物浓度分布特征,2019年秋季对上海市某高密度街区道路大气颗粒物浓度、空气温度、相对湿度、地理位置、车辆与道路图像视频信息进行了同步移动在线监测,并结合街区内固定站数据和后向轨迹模拟结果,总结了影响街区大气颗粒物浓度变化的主要因素。结果表明:城市大气颗粒物背景拟合值处于较低水平时,街区内的大气颗粒物浓度变化和影响因素易被识别;机动车污染源对大气颗粒物浓度贡献大,其中大型机动车的影响明显;户外施工和道路清扫会引起大气颗粒物浓度上升,其中PM10上升更明显;交通密度大的十字路口大气颗粒物浓度通常较高;城市高架的盖状结构会阻碍大气颗粒物在垂直方向上的扩散,引起局部大气颗粒物浓度上升;街区内高大浓密的乔木对近地面的大气颗粒物屏蔽效果不理想,甚至有助于颗粒物累积;早晚高峰时段大气颗粒物浓度较非高峰时段高。  相似文献   

10.
为研究城市高密度街区大气颗粒物浓度分布特征,2019年秋季对上海市某高密度街区道路大气颗粒物浓度、空气温度、相对湿度、地理位置、车辆与道路图像视频信息进行了同步移动在线监测,并结合街区内固定站数据和后向轨迹模拟结果,总结了影响街区大气颗粒物浓度变化的主要因素。结果表明:城市大气颗粒物背景拟合值处于较低水平时,街区内的大气颗粒物浓度变化和影响因素易被识别;机动车污染源对大气颗粒物浓度贡献大,其中大型机动车的影响明显;户外施工和道路清扫会引起大气颗粒物浓度上升,其中PM10上升更明显;交通密度大的十字路口大气颗粒物浓度通常较高;城市高架的盖状结构会阻碍大气颗粒物在垂直方向上的扩散,引起局部大气颗粒物浓度上升;街区内高大浓密的乔木对近地面的大气颗粒物屏蔽效果不理想,甚至有助于颗粒物累积;早晚高峰时段大气颗粒物浓度较非高峰时段高。  相似文献   

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以北京16个人工湖的水质资料为基础,参考单因子水质标识指数法进行水质评价,分析北京市区人工湖水质的时空变化特征及其主要影响因素。结果表明:(1)位于北京市区北部、西部和中部的人工湖水质可满足一般景观用水水质要求,而东部、南部的人工湖水质状况则尚需进一步改善。(2)不同行政区人工湖水质指数平均值为:海淀西城东城朝阳。(3)蓄水量大的人工湖对污染物的稀释作用更显著,湖体自净能力也相应增加。(4)改善北京市区人工湖水质的途径主要包括避免雨水地表径流直接污染水体、优化驳岸设计、提高污水处理厂出水水质和建立较完善的水生动植物生态系统。  相似文献   

14.
利用2007—2017年的MODIS/AQUA C6版MYD08_M3气溶胶产品数据资料,从时间和空间角度分析中国气溶胶光学厚度(AOD)变化特征。结果表明:(1)2007—2017年中国AOD年均值在0.40~0.55波动,平均值为0.48,11年间中国AOD年均值降低0.06;(2)中国AOD高值区集中在长江中下游、华北平原、珠江三角洲以及新疆的塔里木盆地,而川西、滇西北与青藏高原交界的地区为低值区,东北及内蒙古北部的AOD也相对较低。(3)地势对AOD分布具有一定影响,一般地,AOD高值区总体分布在低海拔地区,而AOD较低的区域主要位于高海拔区。(4)中国AOD表现出一定的季节变化特征,总体上呈春夏季高峰,秋季最低,冬季至次年春季逐步回升的趋势,此外采暖期内AOD整体上低于非采暖期。  相似文献   

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武汉市冬夏季大气PM2.5浓度及其烃类化合物的变化特征   总被引:3,自引:0,他引:3  
分析了武汉市2009年冬夏两个季节大气PM2.5的浓度,并用气相色谱/质谱(GC/MS)技术研究了烃类化合物组成及变化特征。结果表明,PM2.5的质量浓度为25.0~302.4μg/m3,冬季明显高于夏季。检测出nC11~nC34正构烷烃,高碳数部分奇偶优势明显,碳优势指数(CPI)在1.1~2.9,具有高等植物蜡和人为源输入特征,冬夏季分布差异较大;藿烷和甾烷的普遍检出证实了大气颗粒物已明显受到化石燃料残余物的污染,且在冬季浓度相对较高;高环数多环芳烃含量较高,特征性诊断参数表明机动车排放相对较大。  相似文献   

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