低层通风量及逆温对四川盆地空气质量的影响分析

将四川盆地分为西部平原、中部丘陵和东部山地,采用2014-2020年的ERA5再分析资料、生态环保部官网18个站点的每日AQI监测数据,以及4个探空站的探空数据,利用相关系数和显著性检验的方法,讨论通风量及逆温对空气质量的影响.结果表明,四川盆地空气质量逐年变好,贴地层的通风量等级越大,空气质量越好.总的年均通风量呈先...     

逆温天气对大气污染的影响分析

通过对逆温天气的成因分析,对冬季哈尔滨市逆温天气下大气污染的影响进行了分析研究,得出逆温天气是造成哈尔滨冬季大气污染的主要原因.     

逆温对吴淞工业区大气质量影响个例分析

以吴淞工业区冬夏二次大气质量监测数据和同时期龙华观象台的探空资料为依据,详细地描述了逆温对大气污染物(SO_2和NO_x)时空变化的影响,并阐述了形成这样的空间分布的污染源排放特点和主要贡献源。为环境管理和规划的实施,提供了科学依据。     

四川盆地多层逆温特征及其对大气污染的影响

利用2015～2018年探空观测资料以及国家生态环境部发布的环境空气质量监测数据,对四川盆地多层逆温这一特殊的?尚未见详细报道的逆温结构进行了研究,并评估不同逆温类型及垂直结构对大气污染的影响.结果表明:四川盆地多层逆温实际上是一种并不少见的现象,年平均出现频率为20.1％.冬季最为频发,成都冬季高达51.6％.以边界...     

济南市逆温特征及与PM2.5的相关性分析

基于逐时温度廓线仪数据、PM_2.5质量浓度数据,文章探讨2011-2017年济南市逆温层参数特征以及逆温对PM_2.5质量浓度的影响,并对2013年1月10-17日一次重污染过程为例进行分析。结果表明:2011-2017年济南市近地逆温发生总频率为40.6%。从逆温出现频率的日变化情况来看,凌晨01时至早上08时,逆温频率普遍较高且变化幅度不大,小时逆温频率均在50.0%以上,峰值出现在早上06时,小时逆温频率是62.9%;下午时段逆温出现频率较低,小时逆温频率均在25%以下。不同月份的近地逆温(1 000 m以下)特征相差较大。尽管冬季逐时逆温发生频率较少,但冬季(12、1、2月)逆温层顶高偏低、逆温层厚度偏厚、逆温强度最大,逆温层层结稳定,空气污染严重。逆温对污染物质量浓度有显著影响,PM_2.5质量浓度与逆温层底高呈负相关,与逆温厚度和逆温强度均呈正相关,且均通过了α=0.01显著性水平检验。     

甘肃白龙江河谷浅山区冬季温度分布、逆温特征及宜桔地选择

本文探讨了陇南白龙江流域河谷浅山区冬季温度分布及逆温出现的特点;阐述了逆温形成的原因及与桔树生物学特性相适应的“逆温暖层”农业气候、生态的优势;根据冬季宏观温度和山体逆温分布规律,提出了浅山“暖层”宜桔地选择的方法。     

武陵山区两种不同下垫面温度观测及对比分析

文章通过对铜仁国家基本气象站2007-2008年探测获得的水泥地面温度资料与日常地温场观测资料进行统计分析和对比研究,发现模拟高速公路和城市的水泥地表面与自然状态下的裸土地表面两者之间,在相同太阳辐射条件下不同的季节存在着不同的温度变化和散热差异,并分析了产生温度和热力差异的原因,对比分析发现,水泥地面在夏、春季节增温效果最明显,对城市"热岛效应"的贡献较大,同时找出了水泥地面和裸土地面两者的地表平均温度、最高、最低温度在高温、降水和凝冻天气条件下的温度变化规律,掌握不同下垫面温度变化规律,有助于台站开展交通路面温度预报、道路结冰预警信息发布以及城市气象服务。     

沙尘和逆温对空气质量的影响

利用包头市环境空气质量自动监测系统实际监测资料研究分析了包头市2005—2007年大气污染物受逆温和沙尘两种特殊气象条件影响的变化状况。特别指出了逆温持续性、强度和厚度对大气污染扩散影响的正比关系,即逆温日数越多,超标污染日越多,逆温强度越大,污染越重的规律。及大风和特定地理条件下沙尘天气的发生、频次、强度对可吸入颗粒物（PM10）影响的正比关系。     

陕西不同区域接地逆温特征分析

根据近年开展污染气象观测整理计算的33个项目54期有关边界层小球测风和低探观测资料,分析了陕西省冬季和夏季接地逆温强度及厚度区域分布特征,不同区域接地逆温最大厚度出现时风速廓线和温度廓线特征。分析表明:陕西省接地逆温以西安、咸阳和宝鸡等大城市周围,工业区以及陕北长城沿线荒漠区最为强盛,太白山区及秦巴山区最弱,山区、丘陵地带弱于平原地区,冬季强于夏季;接地逆温最大厚度出现时,地面风速较小,大气层接稳定,陕北长城沿线荒漠区大气水平扩散能力较强,陕南山区次之,关中城市工业区最弱。     

浅谈逆温与空气污染的关系

本文主要阐述了逆温的概念、成因及其与空气污染的关系,以及大庆市所采取的预防措施.     

豫西山区降水与气温的波动规律研究

根据豫西山区4个国家地面气象观测站1957—2008年的降水和气温数据,运用小波分析和统计分析相结合的方法研究了该地区降水和气温的多时间尺度波动特征。研究结果表明:①近50 a来,豫西山区的年降水量和年均气温均具有复杂的多时间尺度特征,年降水量在4 a和14 a尺度上的周期性波动特征较为明显,而年均气温在8 a和14 a尺度上的周期性波动特征较为明显;②近50 a来,豫西山区的年降水量和年均气温虽然具有明显的周期性波动,但是,使用白噪声功率谱进行显著性对比检验得出的结果表明,它们的主周期的显著性水平普遍较低,可以认为基本属于随机性波动;③近50 a来,在4~12 a的尺度上,豫西山区的年降水量和年均气温具有极显著的负相关性,而且预计未来几年该地区仍然可能延续2006年以来气温偏高降水偏少的气候特征;④小波分析和统计分析都属于经验诊断的范畴,对分析过去气候要素变化的多时间结构特征具有较好的效果。但是,由于它们不涉及因果机理,因此要想准确地预测未来的气候变化趋势,还必须对气候系统当中的复杂变化过程开展深入的机理研究。     

山地城市地表径流源区水质特征监测研究

2010年通过对山地城市重庆江北城区10个地表源区5次地表径流过程水样的采集与分析,研究城区地表径流水质特征及其影响因素,以期为地表径流污染源区控制提供科学依据.结果表明,山地城市重庆地表径流污染过程具有明显的初期冲刷效应,降雨强度影响地表径流水质的变化,地表径流水质的波动同雨强的变化呈同步趋势,雨强增加,污染物浓度下降,表现出水质变化的随机性.山地城市重庆地表径流COD、TP与TSS具有显著的正相关性.悬浮物是城市地表径流污染的主要污染物,而且是有机物质和磷素的载体.有机物质与磷素主要以颗粒态的形式存在,而氮素以溶解态的氨和硝酸盐为主.山地城市地表径流水质TSS、COD、TN、TP和NH4+-N在各个源区的差异显著,商业区和城市交通主干道TSS、COD和TP的浓度最高,其次为城市支路、居民区道路、停车场和屋顶.不透水地表功能、交通流量、人流量和卫生管理是影响地表径流水质的主要因素.城市商业区、交通干道和人流量高的居民区道路是城市地表径流污染的关键源区.     

新型库房温、湿度监测分析管理系统设计研究

阐述了库房温、湿度监测管理的重要性,分析了现有温、湿度监测设备的主要特点,设计了新型库房温、湿度监测分析管理系统的功能与结构;重点对组成系统的数字式温、湿度监测仪器、数据采集器和管理分析软件3个主要模块设计进行了详细阐述,为规范仓库温、湿度监控作业,确保库存物资的储存质量提供了新型技术手段和设备。     

岩溶山区煤矿环境影响防治

岩溶山区生态环境状况比较特殊，煤炭开采对环境影响较大，必须采取综合的有效的措施来进行全方位全过程防治。工程措施、资源综合利用、安全防范措施、环境恢复治理保证金的收取等都是有效的方法。     

岩溶山区煤炭开采的环境影响与对策浅析

岩溶山区的煤炭开采必将时生态环境造成影响和破环．为确保煤炭生产与生态环境的协调发展，根据岩溶山区资源环境与生态特点。采取积极有效的综合防治措施，以及收取环境恢复治理保证金的建议，可望通过实践取得成效．     

中国流域水环境监测现状分析

通过对中国流域水质监测、流域污染源监测和流域事故应急监测三种地表水监测方式的研究,结合各级环境监测站的基本配置,对中国流域水环境监测工作面临的困境进行了系统性的分析,指出流域水环境监测存在流域水质监测断面布置数量不足、流域水质监测断面布置不均,污染源在线监测普及困难、运行状况较差和应急监测资源不足、监测分析方法不够健全等问题。     

苍洱地区居址环境的历史变迁

根据民族学和考古学资料进行的综合研究，可将苍洱地区居址环境划为４个历史变迁时期：４０００多年前的先民们居住在沿海拔２５００～２２００米一线的一些向阳避风的苍山台地上。海拔２２００～２０００米一线的苍山脚下为汉晋时期先民们的聚居点。海拔２０００米左右，沿滇藏公路一线的白族村落大致在唐宋南诏大理国时期形成。海拔１９７５米左右，今洱海边的白族村落大多数在元明清时期形成。其趋势是从高处往低处下移，随苍山上升，洱海水位下降，利用滩地形成新的居民群。其形成的间隔时间越来越短，加强洱海保护是迫切的任务。     

川南山区土壤与农作物重金属特征及成因

土壤及农作物中的重金属超标会影响人类生存环境和身体健康,为研究重金属在川南山区土壤与农作物中的富集特征及成因,以四川省南部山区的沐川县北部为研究区,采集了耕作土壤样品1699件,水稻籽实样品30件,玉米籽实样品31件,茶叶样品15件,对应农作物根系土壤样品76件,应用数理统计、主成分分析、相关分析等技术,研究土壤和农作...     

基于InVEST模型的北京山区森林生态系统碳储量评估分析

本文基于北京山区遥感影像数据和标准样地调查数据,利用In VEST模型碳储量模块,评估分析了北京山区森林生态系统的碳储量。结果表明,北京山区森林生态系统的平均碳密度为99. 95 Mg/hm~2,其中乔木层、灌木层、草本层、凋落物层和土壤层平均碳密度分别为10. 51、3. 16、0. 86、8. 61、76. 81 Mg/hm~2。植被碳密度与土壤碳密度呈现显著正相关关系,土壤碳密度与凋落物碳密度呈现显著正相关关系。各林分类型平均碳密度表现为落叶针叶林(153. 99 Mg/hm~2)针阔混交林(132. 45Mg/hm~2)落叶阔叶林(125. 10 Mg/hm~2)常绿针叶林(111. 78 Mg/hm~2)灌木林(72. 26 Mg/hm~2)。北京山区森林生态系统总碳储量为77. 41 Tg,其中乔木层、灌木层、草本层、凋落物层和土壤层的碳储量分别为8. 14、2. 45、0. 67、6. 67、59. 48 Tg。各林分类型总碳储量表现为落叶阔叶林(43. 23 Tg)灌木林(25. 90 Tg)常绿针叶林(6. 21 Tg)针阔混交林(1. 42 Tg)落叶针叶林(0. 65 Tg)。落叶阔叶林和灌木林是北京山区森林生态系统碳储量的主要贡献者,分别占55. 84%和33. 46%。在北京山区各个区县中,怀柔区碳储量最高(15. 37 Tg),平谷区碳储量最低(4. 89 Tg)。北京山区森林生态系统碳储量分布不均,总体表现为北京山区北部区县较高,西部区县偏低,中部和东部最低。