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从国内到国外 细颗粒物的两种“境遇” 总被引:1,自引:0,他引:1
在我国很多城市,PM10常常是空气污染中的首要污染物,其污染情况相比其他污染物更严重。而PM2.5的健康损害远远大于PM10,来源也有所不同,制定针对PM2.5的标准能够更有针对性地解决PM2.5的污染问题。 相似文献
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利用2010~2013年逐时霾、能见度和空气质量监测数据,分析了深圳霾天气的变化特征、霾与空气质量和气象条件的关系.结果表明:深圳市霾日数总体呈现增多增强趋势,2009年开始明显下降;霾日数呈“V”型月变化:即秋冬季多、春夏季少,秋冬季多发持续时间长、影响严重的霾过程,春夏季多发持续时间短的霾过程; 霾常伴有污染发生(35%),污染以轻度污染为主;霾时首要污染物PM2.5最多、其次O3,这说明PM2.5是造成深圳霾的主因,且深圳光化学污染严重. 霾时PM2.5、PM10 和O3季节变化明显,冬春季首要污染物以PM2.5为主(75%以上),夏秋季O3和PM2.5为主;分析还发现,风、相对湿度与霾密切相关,风速越弱,湿度越大, 越利于霾出现和发展.约80%的中重度霾出现在风速<2m/s,相对湿度70%~90%的情况下. 相似文献
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2013年-2017年江苏省环境空气中首要污染物变化分析研究 总被引:1,自引:0,他引:1
选择2013年-2017年环境空气质量监测数据进行统计分析,结果表明:成为影响江苏省环境空气质量的首要污染物有PM10、PM2.5、O3和NO2等;2016年,这些污染物成为首要污染物的天数占比大小依次为PM2.5 (36.8%)、O3(34.9%)、PM10(20.5%)和NO2(7.8%).秋冬季颗粒物对空气质量的影响大,春夏季则是O3污染的影响占优势.地区差异方面,苏北、苏中地区PM10作为首要污染物的天数占比总体高于苏南地区.苏南、苏中沿江部分地区NO2作为首要污染物的天数占比明显高于苏北地区.2013年-2016年,O3污染对空气质量的影响日益上升,将成为公众对于空气质量改善的另一个关注点. 相似文献
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上海地区光化学污染中气溶胶特征研究 总被引:7,自引:0,他引:7
利用上海地区2011~2013年9个大气成分及气象观测站点臭氧(O3)、颗粒物(PM1、PM2.5、PM10)、气溶胶粒子谱观测资料以及气象数据,分析了上海不同功能区臭氧超标时的频率分布及各类污染物浓度特征.结果表明,上海地区夏季光化学污染严重,周边城区臭氧污染要明显高于中心城区,不同功能区污染情况差异较大,金山化工区和崇明生态岛光化学污染较为严重.通过分析光化学污染前后气溶胶变化特征可知,当出现光化学污染时,各站气溶胶浓度明显升高,特别是PM1浓度增加显著,且PM1/PM2.5比未出现臭氧污染时的比例明显升高.表明随着光化学反应的增强,二次气溶胶生成明显增多.因此可将PM1作为光化学污染的判定指标之一. 相似文献
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利用合肥地面紫外辐射及环境空气质量观测资料,分析了晴天状况下9-15时逐时紫外线辐射强度与对应时段的PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3、CO这6种污染物浓度及空气质量指数(AQI)之间的关系。结果表明:在PM2.5为首要污染物的情况下,紫外线辐射强度与PM2.5、PM10、AQI存在较好的负相关,与PM2.5的相关系统可达-0.72,而与SO2、NO2、O3、CO的相关性较差;与PM2.5的相关性存在明显的日变化,PM2.5/PM10越大,相关性越好;以PM2.5为首要污染物的重度污染可使紫外辐射衰减32%以上。 相似文献
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<正>臭氧、PM_(2.5),这些空气污染的"元凶首恶",如今越来越为人们所熟知,防治力度也越来越大。与之相比,被人们逐渐忽视的PM_(10),在一些地方开始有抬头迹象,其对空气污染的"贡献"丝毫不逊色于其他两个污染物。2013年以来,惠州空气质量排名稳定在全国前十、珠三角前三。然而,与之不太匹配的是,惠州PM_(10)年均浓度在珠三角排名有所下滑。为了抑制这种势头,惠州向智能要支撑。 相似文献
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文章运用相关性分析法、主成分分析法探究国庆假日济南城区大气环境质量特征及其影响因素.结果表明:PM2.5、PM10、CO 是国庆期间的主要污染物,小时浓度的峰值出现在9 时和23 时,谷值出现在14 时;PM2.5、PM10是首要污染物,日均浓度(除去10月6日)均超过国家二级标准,10月1日PM2.5浓度上升33.6%,PM10上升34%,10月2日和4日出现浓度"双峰",3日和6日出现浓度"双谷",6日浓度值降至国庆最低,10月7日颗粒物浓度迅速回升;节假日期间,合理安排旅游行程,有利于缓解城市环境压力,促进城市可持续发展. 相似文献
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不同空气质量等级下环境空气颗粒物及其碳组分变化特征 总被引:2,自引:2,他引:0
为研究不同空气质量等级下环境空气颗粒物及其碳组分变化特征,于2016年3月在廊坊市对环境空气中PM_(10)、PM_(2.5)和PM1质量浓度及PM_(2.5)中碳组分质量浓度进行了在线监测.结果表明,监测期间廊坊市PM_(10)、PM_(2.5)和PM1质量浓度较高,其分别为204.1、107.9和87.8μg·m~(-3),日变化趋势呈双峰型分布.总体来说,当空气质量越好,PM_(10)、PM_(2.5)、PM1及其碳组分(OC、EC、SOC和POC)质量浓度越低,PM1/PM_(2.5)、PM1/PM_(10)和PM_(2.5)/PM_(10)比值越小.但"中度污染"时,PM_(10)质量浓度最高,且PM1/PM_(10)和PM_(2.5)/PM_(10)达到谷底值;同时OC质量浓度比"轻度污染"略低,而明显低于"重度污染",且主要出现在13:00~23:00,表明"中度污染"时细颗粒物和超细颗粒物占比下降,与其对应的首要污染物相一致.此外,OC/EC比值大于2.0,通过最小OC/EC比值法估算PM_(2.5)中SOC和POC,其浓度均值分别为12.2μg·m~(-3)和5.0μg·m~(-3). 相似文献
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利用2015-2016年四川省21市(州)大气质量监测数据,探讨了四川省臭氧时空分布特征及污染特征。结果表明:四川省臭氧季节特征明显,全省夏季浓度最高,冬季浓度最低,春季秋季,攀西高原和川西高原为夏季春季冬季秋季,盆地西部O_3浓度最高,川西高原最低,全省最高值出现在成都;O_3小时浓度日变化规律均呈"单峰型"特征,7:00-8:00处于一天中的最低值,15:00左右臭氧浓度达到峰值;O_3为首要污染物的比例仅次于PM_(2.5),盆地西部臭氧污染最为严重;污染主要发生在4-10月,4-10月的臭氧超标天数占全年臭氧超标总天数90%以上。 相似文献
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利用2014年铜川市空气质量指数(AQI)、常规气象资料和NECP/NCAR再分析资料,分析2014年铜川市AQI与首要污染物的时间分布,并探讨典型重污染时段的气象条件。结果表明:夏季AQI小于全年均值,首要污染物以臭氧为主,秋冬AQI较高,首要污染物以PM为主。2月的环流条件不利于污染物的扩散,500 hpa位势高度与AQI的变2.5化存在一定相关性,高空条件是2月持续污染的一个重要原因。春节和元宵节期间AQI均达到重度污染等级,对此间出现的连续性空气重度污染的气象条件分析得出,在高空稳定的平直纬向西风,配合地面的弱低压这一天气形势下,相对稳定的大气层结和持续较强逆温使得污染物难以扩散进而堆积,是持续数日重度污染的重要原因。 相似文献
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《资源节约与环保》2019,(6)
利用2015~2017年乌兰察布市空气质量日报数据,分析主要大气污染物及其时间序列变化,并研究气象条件与主要大气污染物之间的相关性。结果表明:当空气质量指数级别达到Ⅲ级(轻度污染)或以上时,首要污染物以PM2.5、PM10和O_3为主。PM2.5污染多发生在冷高压控制下的冬季,大气层结稳定、降水少不利于污染物的清除;PM10污染多发生在春季,此时冷暖空气活动频繁,蒙古气旋多发,易形成大风、扬沙、空气干燥的气象条件;O_3污染主要出现在夏季,较高气温和强烈日照造成光化学作用,催化O_3的大量产生。不同季节的气候特征对空气质量影响显著,天气系统和各个气象要素也与污染的形成有密切关系。 相似文献
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本文利用环境空气质量和气象要素的小时观测数据,分析了天津一次典型大气重污染过程前后空气质量和主要气象因素的变化特征,研究了气象条件对环境空气质量的影响,结果表明:天津地区大气重污染过程呈现两种特征,一种是"逐渐积累、迅速清除",主要在污染过程的开始和结束时段呈现;另一种是"快速下降、快速回升",主要在污染过程中期,由于风向转变使污染物输送推移导致的。在污染物积累阶段,风速明显偏小,相对湿度增大;在污染过程结束阶段,风速明显偏大,风向多为西北风,相对湿度明显下降。分析了风速、相对湿度与PM2.5浓度的相关性,其中风速与PM2.5浓度呈指数相关,R2达到0.420,相对湿度与PM2.5浓度呈线性相关,R2达到0.520。 相似文献
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<正>VOCs(挥发性有机物),主要来自机动车、石化工业排放等,其中又以油气、炼油等石化工业排放为主,在环境中极易发生反应生成污染物PM2.5和臭氧,对大气环境影响极大。随着大气污染防治工作不断向纵深发展,VOCs污染防治日渐得到重视。7月12日,第三届工厂零排放 相似文献
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PM2.5与人们的生活与健康休戚相关,对PM2.5的预测是一项利国利民的工作。根据大气污染物浓度限值将南京市PM2.5日平均浓度数据分为6个等级,并基于离散参数马尔科夫链建立PM2.5的预测模型;然后利用一步状态转移概率矩阵,通过C-K方程对模型有效性进行检验;最后根据离散参数马尔科夫链的遍历性得到稳态分布和重现期,并对未来南京市PM2.5污染状态进行预测。结果表明:该离散参数马尔科夫链模型用于PM2.5等级预测是简单且有效的;通过此模型预测得到未来南京市PM2.5污染将有所减轻,与过去一段时间相比PM2.5等级处于优、良和轻度污染的概率略微上升,重度污染和严重污染的概率几乎保持不变。 相似文献