乌鲁木齐降水特征分析

乌鲁木齐降水特征分析李德忱ＡＮＡＬＹＳＩＳＯＦＵＲＵＭＱＩＰＲＥＣＩＰＩＴＡＴＩＯＮＣＨＡＲＡＣＴＥＲ￥ＬｉＤｅｃｈｅｎｇ（ＵｒｕｍｑｉＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ６ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＣｅｎｔｒｅ，Ｕｒｕｍｑｉ，８３００００）Ｃ...     

上海青浦地区大气降水的化学特征

利用上海青浦地区2003—2014年观测的大气降水监测资料,分析该区域12 a以来大气降水的酸化程度、化学组成特征,探讨降水中化学成分的不同来源及相对贡献。结果表明:降水pH年均值为4.43~6.33,酸雨频率为2.6%~86.8%,降水酸化程度大致经历了明显恶化和波动变化2个阶段。降水电导率年均值为1.77~4.01 m S/m,呈下降趋势。降水中各离子雨量加权平均当量浓度顺序为SO_4~(2-)NH_4~+Ca~(2+)NO_3~-Cl~-Na~+Mg~(2+)F-K~+,SO_4~(2-)、NH+4、Ca~(2+)和NO_3~-是降水中的主要离子,占离子总量的83.0%;降水类型由硫酸型向硫酸和硝酸混合型转变。降水离子中的二次组分SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+绝大部分来源于人为源,Ca~(2+)、Mg~(2+)和K+主要来自于土壤源和人为源的贡献,Cl~-主要来自海洋源,同时人为源的影响也不可忽视。     

重庆黔江区大气降水的化学特征及来源分析

通过2013年6月—2014年5月对黔江区大气降水的化学组成分析研究表明,降水样品的p H值分布范围在4.91~7.32之间;SO2-4是降水中主要的阴离子,占阴离子总量的68.9%,Ca2+是降水中含量较高的阳离子,占阳离子总量的41.4%;SO2-4/NO-3浓度比为6.78,表明降水类型为硫酸盐型。陆源性离子Ca2+、Mg2+以及海源性离子Na+和Cl-之间存在明显的相关关系。海水和土壤的富集系数表明,研究区域的SO2-4和NO-3主要归因于人为活动的影响。     

乌鲁木齐市降水酸度及化学特征的初步研究

降水酸度和离子平衡研究结果表明,乌鲁木齐市降水为非酸性雨,但其PH值有较明显的季节变化,降水中的SO_4~(2-)、Ca~(2+)、和NH_4~+是影响酸度的关键离子,与其他地区相比,乌鲁木齐市降水中的Ca~(2+)浓度是酸雨区(贵阳、重庆)平均值的3.50倍,是非酸雨区(北京、天津)平均值的1.86倍。可见,乌鲁木齐市降水酸度的高低,不仅取决于酸性离子浓度,而且更重要的是取决于碱性离子浓度。     

2006-2020年上海市闵行区大气降水化学特征及来源分析

为研究上海市闵行区大气降水化学特征及来源,以2006—2020年上海市闵行区大气降水监测数据为依据,对大气降水量、pH值、电导率(EC)和主要离子进行了统计分析。结果表明:2006—2020年上海市闵行区大气降水呈酸性,pH值范围为4.41~5.19,酸雨频率呈下降趋势;EC变化范围为1.26~3.67 mS/m,平均值为2.32 mS/m;夏季pH值最高,酸雨发生频率、EC和总离子浓度最低,冬季pH值最低,总离子浓度最高。大气降水中各离子组分浓度占比大小排序为:SO^(2-)_(4)>NH^(+)4>NO^(-)3>Ca^(2+)>Cl^(-)>Na^(+)>Mg^(2+)>F^(-)>K^(+),主要阴、阳离子SO^(2-)_(4)、Ca^(2+)和NH^(+)4浓度呈明显下降趋势,NO^(-)3浓度变化较平稳;SO 2-4与NO^(-)3的浓度比范围为0.94~3.59,呈波动下降趋势,降雨类型由硫酸型逐步转为混合型。因子分析及相关性分析显示,因子1中所有的离子成分都有较大的载荷,各离子在来源上可能具有一定的共性,Ca^(2+)与Mg^(2+)、K^(+)表现出显著相关,其可能来源于地壳组分;Cl^(-)与K^(+)、Mg^(2+)、Ca^(2+)的相关性显著,Mg^(2+)、K^(+)与Cl^(-)、Na^(+)有强相关性,表明海洋输送及生物质燃烧对大气降水化学组成的影响;NO_(3)^(-)、SO^(2-)_(4)和NH^(+)4在因子2中为高荷载,且有很好的相关性,它们可能有相似的来源或形成化合物共同存在。     

1997—2010年北京市大气降水离子特征变化趋势研究

依据北京市环境保护监测中心1997—2010年降水监测资料,分析北京地区降水中离子特征及变化趋势,阐明北京市降水污染现状及变化特征。结合北京市特有的气象条件、地形地貌和工业分布情况,分析污染物来源及污染变化趋势。研究表明:年度降水电导率呈现波动变化,降水污染严重程度依次为南部郊区>市区>北部背景点。北京地区大气降水中的主要阳离子成分是Ca²⁺和NH₄⁺,主要阴离子成分是SO₄^2-和NO₃^-。近年来[SO₄^2-]/[NO₃^-]比值逐步下降,污染类型由典型硫酸型发展为硫酸+硝酸混合型。阳离子[Ca²⁺]/[NH₄⁺]比值下降,碱性离子缓冲能力降低。9种离子各季节浓度变化趋势基本一致,由高到低依次是春季>秋季>冬季>夏季,这种季节变化特征与气象因素密切相关。相关性及聚类分析表明:NO₃^-与SO₄^2-存在很强相关性,说明其前体物SO₂和NO_X在大气中经常一同排放且进入降水途径相同;H⁺浓度不是由某个离子决定,是所有致酸离子和中和离子相互作用的结果,而NH₄⁺来源不同于其它离子,北京地区的氨存在其单独排放源。     

2010-2015年昌吉市大气降水离子特征变化趋势研究

依据昌吉州环境监测站2010—2015年降水监测资料,分析昌吉地区降水中离子特征及变化趋势,阐明昌吉市降水污染现状及变化特征。结合昌吉市特有的气象条件、地形地貌和工业分布情况,分析污染物来源及污染变化趋势。     

克拉玛依市大气降水化学的统计学分析

运用相关分析、因子分析和聚类分析等统计学分析方法,对2009—2010年新疆克拉玛依市的大气降水化学组成和分布特征进行分析。结果表明,SO4^2-、Cl^-、Ca^2＋和Na^＋是降水中主要离子。降水的pH值、电导率、降水量和各离子组份均呈现明显的正偏态分布,降水样品以低离子含量的样本为主,因子分析和聚类分析2种分类方法分析降水中水溶性离子主要分为3类。SO4^2-、Cl^-、Mg^2＋、F^-主要来自人为活动的贡献,K^＋、Ca^2＋主要来源于土壤和沙尘等地壳,H^＋与其他阴、阳离子间并未表现出明显的相关关系,表明研究区域的降水酸度是所有致酸离子和各种离子综合作用的结果,而不是降水中某个单一的离子组份确定的。     

用灰色系统理论对乌鲁木齐市大气降水pH值进行预测分析

运用灰色系统理论建立灰色模型ＧＭ，对该模型进行了检验和残差修正。并用其模型分析和预测乌鲁木齐市１９９４＝１９９８年大气降水ｐＨ值。     

金昌市降水组份来源与污染特征

应用离子色谱法对多年降水中各离子组份（SO4^2-、NO^3-、F^-、Cl、NH4^＋、Ca^2＋、Mg^2＋、Na^＋、K^＋）进行了全面的测定．同时分析了金昌市降水中组份来源及污染特征．     

乌鲁木齐市一次冷空气过境天气对空气污染的影响分析

根据对2006年11月20～28日乌鲁木齐市出现冷空气过境天气过程的天气形式和主要气象要素及空气污染变化情况进行的分析,结果表明:冷空气过境天气前后,诸多气象要素发生了变化,冷空气导致逆温层的破坏和降水过程使各项污染物均得到有效的清除.通过此分析可为类似天气的空气质量预报提供思路.     

上海市浦东新区大气降水化学组分及其相关性分析

依据上海市浦东新区2010—2015年2个代表性采样点的142份监测数据,对降水中的化学组成及各组分间的相关性进行了分析。结果表明,监测期间单次降雨的pH值为3.85~6.09,平均值为5.09,属硫酸型/硝酸型复合污染酸雨。其中SO_4~(2-)和NO_3~-为主要离子,平均值分别为4.55和3.31 mg/L。通过SPSS统计分析得出,人类生活和生产过程以及海洋源是浦东新区大气降水化学组分的主要来源,但仍存在不同的区域特征。     

乌鲁木齐市供暖锅炉污染状况分析

1998 - 2002年乌鲁木齐市实施了“蓝天工程”,通过统计1998 - 2002年采暖季乌鲁木齐市供暖锅炉的监测数据,分析了供暖锅炉主要污染物排放状况及排放量的变化情况,对污染的原因提出了见解,指出供暖锅炉的烟尘超标排放和SO2排放总量高于烟尘排放总量应是乌鲁木齐市今后大气污染治理工作的重点.     

乌鲁木齐近十二年(1997~2009)降水中化学组分变化趋势分析

通过对乌鲁木齐市近12年(1997~2009)降水的化学组分分析,表明大气环境中的年际pH值在6.04~7.42间波动。∑阴离子所占百分比约为∑阳离子2倍。SO^2-₄和Ca²⁺分别是阴离子和阳离子中占比重最大的离子,直接影响降水的化学性质。近年来,SO^2-₄在阴离子中所占比重呈下降趋势,而NO^-₃则逐年增加,说明乌鲁木齐市在控制燃煤型污染方面采取的措施取得了一定效果,而机动车尾气污染日益加重,大气环境中各阴离子的组分比例在不断变化。     

奎屯市大气降水现状分析及评价

为了解奎屯市大气降水状况及主要污染物,奎屯市监测站于2002年对大气降水进行了为期一年的酸雨监测。本文根据监测结果,介绍了奎屯市酸雨现状,对其成因进行了分析,并提出防治酸雨污染的可行性建议。     

乌鲁木齐市大气污染时空分布规律研究

为掌握乌鲁木齐市大气污染时空分布规律,利用近年乌鲁木齐市大气污染物的浓度最新资料,详尽分析了其空气质量的年际变化和空间分布特征。统计了2008年各污染物日、月变化规律。结果表明,近年乌鲁木齐市城区大气污染物质量浓度具有明显时空分布规律,即大气污染物质量浓度冬春季大于夏秋季,PM10和SO2浓度夜间大于白天。在空间分布上,PM10和SO2南部区域最高,中部次之,市区北部最轻,NO2则呈现出由北向南逐渐升高的分布特征。