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河北廊坊地区一次持续重污染天气分析 总被引:1,自引:0,他引:1
《环境污染与防治》2015,(9)
利用廊坊市环境监测数据及常规气象资料,对2014年2月20—26日廊坊地区持续重污染天气进行分析。结果表明,廊坊地区上空一直受弱脊或浅槽控制,地面维持弱气压场,是典型的静稳天气;边界层内以偏东风、偏南风为主,风速很小甚至出现静风,相对湿度较大,近地面层有较强、较厚的逆温层,导致边界层内大气扩散能力差,与静稳的气象条件配合有助于污染物在低层的持续积累和霾天气的形成;风向、风速以及相对湿度等逐时变化与PM2.5浓度关系密切;混合层高度与静稳天气指数在重污染天气过程中有较好的指示作用。 相似文献
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《环境工程学报》2017,(6)
揭示空气重污染红色预警期间污染物与气象因子的变化特征对空气质量预报和污染减排措施评估具有重要参考价值。利用大气污染和气象观测资料,研究了北京2015年11—12月空气重污染红色预警时期污染物浓度、气候特征及气象因子对空气质量影响。结果表明,PM_(2.5)在大气颗粒物中占有较大比重,为首要空气污染物;在重污染峰值时段,城郊PM_(2.5)与PM10比值(R)相差不大,可达0.9以上,空气呈均匀混合的高PM_(2.5)浓度特征,而空气质量较好时城区R值明显高于郊区;研究时段气候特征与历史同期相比有明显差异,其中平均风速偏小19%,平均气温偏高0.23℃,气温日较差减小,而多次小型降水增加了空气湿度,导致相对湿度值偏高40%,垂直方向上的逆温层或等温层则加剧了空气重污染的形成和发展,重污染过程中的红色预警措施明显降低了颗粒物浓度;风速与污染物浓度呈指数相关,城郊风速分别低于2.0和2.5 m·s~(-1)时,空气质量较差、污染物浓度随风速升高快速下降,而当城郊风速大于2.0和2.5 m·s~(-1)时变化特征则相反;相对湿度与污染物浓度呈幂相关,相对湿度在65%左右为空气质量特征发生变化的转折点;由于气温日较差存在季节变化,其与空气质量相关关系不太显著。 相似文献
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利用杭州市萧山区环境空气的监测资料,采用空气综合污染指数、空气污染指数(API)、Daniel趋势检验等评价和分析方法,研究了萧山区"十一五"期间(2005—2010年)环境空气质量的变化趋势及其影响因素。结果显示:(1)PM10是萧山区环境空气中的首要污染物。SO2、PM10浓度以及空气综合污染指数先升高后降低,总体呈现不显著下降趋势,整体环境空气质量在2007年后逐年改善。(2)空气中NO2污染负荷系数逐年上升,NO2/SO2和污染物相关性分析结果表明,萧山区空气污染特征正处于由煤烟型向汽车尾气型转变的初期阶段。(3)萧山区月均API呈现出7-9月4-6月1-3月10-12月的变化特征。(4)在持续快速增长、能源消耗逐年增加的情况下,萧山区环境空气质量的改善说明节能减排、产业升级、污染源综合治理、能源清洁使用等措施对改善环境空气质量起到了关键作用。 相似文献
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以山东省济南市2017年12月27—31日的重污染天气过程为例,运用数值模拟与观测资料统计相结合的方法,对此次重污染天气过程的天气形势、气象条件、输送路径和潜在源区进行分析。结果表明:(1)此次重污染天气过程属于静稳累积型污染,基于PM2.5逐时监测数据,将此次污染过程分为污染物累积、重污染持续和显著减弱3个阶段。(2)气压和相对湿度与PM2.5浓度呈显著的正相关,风速则呈显著的负相关,相关系数分别为0.85、0.67、-0.48。地面均压场、持续的小风高湿、逆温等静稳天气有利于污染物的累积与持续。(3)PM2.5输送路径主要为东南和西北路径,分别占轨迹总数的50.71%和49.29%;由于地形原因,东南路径对污染过程的贡献不明显;泰安、淄博等地为此次重污染过程的潜在源区,且以济南市本地污染累积为主。 相似文献
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本文利用杭州市(1986~1988)三年内的常规和短期SO_2监测资料,并结合同期的气象资料,分析研究SO_2污染浓度与气象条件的关系,掌握了一些初步规律,将为SO_2污染的预报和控制提供依据。 相似文献
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杭州市空气颗粒物污染特征及变化规律研究 总被引:3,自引:0,他引:3
根据2006—2010年杭州市空气颗粒物的监测数据及2002、2006、2008年空气颗粒物来源解析结果,对杭州市空气颗粒物浓度、化学组分与污染来源等特征的变化规律进行分析,以期为空气颗粒物污染控制提供决策依据。结果表明,近年来杭州市PM10浓度有所下降,但一类功能区PM10仍超出《环境空气质量标准》(GB 3095—1996)的要求(≤0.04mg/m3),杭州市空气颗粒物污染以细颗粒物为主,空气颗粒物的二次转化、机动车尾气尘等产生的二次粒子污染相对严重;煤烟尘对杭州市PM10的贡献率下降明显,城市扬尘、二次粒子和机动车尾气尘对PM10的贡献率有所增加,是杭州市PM10的主要来源。 相似文献
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天津市灰霾评价等级指标体系研究 总被引:2,自引:0,他引:2
根据天津市2003—2007年灰霾日的污染物浓度和气象资料,应用主成分分析方法得出影响灰霾的5个主要因子(SO2、相对湿度、总云量、PM10和风速)。对相对湿度、总云量和风速3个气象因子的历史资料进行频数统计分析,并建立了各气象因子的等级划分标准。利用灰色聚类法构建了天津市灰霾评价的等级指标体系,灰霾等级划分结果表明,天津市轻度灰霾和重度灰霾出现天数相对较少,均以中度灰霾为主;轻度灰霾大多出现在春季和夏季;重度灰霾主要出现在冬季,春季出现的比例最小;综合评价分析,冬季灰霾污染程度最为严重。 相似文献
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以上海市某冶金企业为例,该厂有正常运行的冶炼炉13座,每年向大气中排放大量颗粒污染物.基于高斯倾斜烟羽模式,整理了2003年上海市全年的气象资料,运用气象概率矩阵法计算了该厂直排点源及无组织面源排放颗粒物的影响,得出了厂区内无组织排放颗粒物落地浓度等值线图.计算结果表明,厂区内颗粒物污染主要来自无组织面源,污染集中在厂区中心的污染源附近;直排点源对环境的影响较小,污染主要集中在下风向. 相似文献
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杭州半山工业区污染气象特征初探 总被引:1,自引:0,他引:1
本文用1986年12月和1987年5月边界层观测的风、温资料及杭州市历史气象资料,初步探讨了半山工业区污染气象条件及特征。并用平衡气球(标记粒子)方法进行了大气扩散试验,获得了半山工业区不稳定、中性、稳定三类层结的大气扩散参数。这些结果对环境治理及环境评价有一定的参考价值。 相似文献
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对2015—2016年哈尔滨重污染天气的分布特征与规律进行分析,依据黑龙江省近10年主要作物秸秆产量、草谷比、焚烧比例和排放因子估算秸秆焚烧对PM2.5贡献量,并结合后向轨迹模型从气象要素、火点分布等方面分析哈尔滨重污染天气的成因。结果表明,哈尔滨2015—2016年重污染天数49d,重污染率6.7%,优良天数515d,优良率70.5%,秋冬重污染天数占重污染总天数的79.6%;2006—2015年黑龙江省秸秆露天焚烧总量18 944.49万t,PM2.5排放总量163.00万t,其中玉米、稻谷、豆类PM2.5排放量最高,分别占PM2.5总排放量的60.73%、23.13%、9.09%;10—11月为秸秆焚烧期,该时段风速小湿度低,稳定的气象条件不利于污染物扩散和颗粒物沉降,是造成污染物累积从而导致重污染天气的重要原因;当地及周边农业种植区秸秆焚烧是造成哈尔滨2015年、2016年10—11月重污染天气的主要原因,且秸秆焚烧对城市空气质量的影响具有数天的滞后现象。 相似文献
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大气环境影响评价点源预测模型软件系统的开发 总被引:2,自引:0,他引:2
大气环境影响评价是环境影响评价的一项重要内容,而其中最主要的部分就是计算各种大气扩散模式下的地面污染浓度,然后据此结果作出评价.为方便气象资料的整理和大气扩散的计算,因此使用Matlab软件,编制这套大气环境影响评价点源预测模型软件系统. 相似文献
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为探讨天山南北绿洲城市重污染期对流层NO_2的垂直柱浓度(VCD)分布特征,利用多轴差分吸收光谱仪(MAX-DOAS)对2015—2017年重污染期间天山北坡乌鲁木齐、石河子、小城市博乐及南坡中等城市库尔勒、小城市和田市区进行定点监测和车载移动监测,研究NO_2VCD时空分布规律,并与同期臭氧监测仪(OMI)卫星反演提供的NO_2VCD进行对比分析。结果表明,天山南北绿洲城市NO_2VCD日变化均呈"早晚高,中午低"趋势,其中最大4h(15:00—19:00)NO_2VCD为乌鲁木齐市库尔勒市石河子市和田市博乐市;移动监测数据表明,城市对流层NO_2VCD在风向稳定且具有较高风速的监测日时,下风向浓度通常高于上风向,且车流量较高的立交桥与道路交汇处容易出现高值;因天山南北绿洲城市的地形不同,气象因子的差别(尤其是风场)是导致对流层NO_2VCD浓度差异的重要原因;MAX-DOAS监测的NO_2VCD与OMI卫星反演NO_2VCD具有较好的一致性。 相似文献
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为研究唐山市新冠肺炎防疫期间环境空气质量变化特征以及形成重污染的成因,分析了2020年1月1日至2月29日的PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO、NO_2、CO、PM_(2.5)组分(有机碳(OC)、元素碳(EC)、重金属等)和气象数据。结果表明,防疫期间空气质量整体改善,相比正常生产期间除CO浓度均值未变化,其他参数均呈下降趋势,其中NO、NO_2浓度降幅最大,分别降低73%和41%,受车流量减少影响显著。防疫期间的2月9—13日出现1次连续5天的重污染过程,相比正常生产期间PM_(10)、PM_(2.5)和CO浓度分别增长了69%、104%和95%,Fe浓度增加57%,呈钢铁型污染特征;该时段相对湿度和风速分别为80.2%、0.7m/s,为高湿低风速气象条件,二次无机盐(SNA,包括NH_4~+、NO_3~-、SO_4~(2-))在PM_(2.5)中占比为64%,比正常生产期间高31%,此次污染过程受本地工业大气污染物排放累积以及二次生成共同影响。 相似文献