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相似文献
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1.
北京市区春夏PM2.5和PM10浓度变化特征研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
通过对北京市2012年3月~6月PM2.5和PM10实时数据的整理和分析,结果表明,北京市区大气中细颗粒物PM2.5和可吸入颗粒物PM10浓度日变化趋势基本相同,PM2.5和PM10存在显著或极显著的正相关关系;3月~6月,PM2.5浓度随季节变化逐渐升高,PM10的浓度随季节变化先升高后减小;3月~6月PM2.5与PM10日平均浓度分别为62.77μg/m3和133.88μg/m3,分别为国家二级标准的83.69%和89.25%。  相似文献   

2.
李江苏  段良荣  张天娇 《环境科学》2024,45(4):1938-1949
PM2.5和PM10浓度超标引发的空气质量问题严重影响公众健康,研究PM2.5和PM10浓度对制定有效的污染防控和治理措施具有重要意义.运用时空分析法,分析2018年季度PM2.5和PM10浓度时空分布,并用GWR探究浓度差异的原因.结果表明:(1)PM2.5和PM10的浓度均呈冬春高、夏秋低的季节性规律;四季污染物浓度在胡焕庸线两侧存在显著差异,该线以东地区高浓度聚集在京津冀地区,该线以西地区高浓度聚集在新疆中南部.(2)PM2.5和PM10浓度的Moran’s I在四季均为正,且均在冬季增至最大值;PM2.5和PM10的分布格局基本一致,“高-高”类和“低-低”类集中分布现象明显.(3)各因素对PM2.5和PM10浓度的影响存在较大空间异质性.温度和坡度对PM2.5  相似文献   

3.
中小燃煤锅炉PM2.5排放特征实测研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
楼晟荣 《环境科学学报》2014,34(12):3119-3125
中小燃煤锅炉是我国工业和民用部门最主要的供热方式,掌握其一次颗粒物的排放特征对于研究大气PM2.5的来源和控制途径具有重要意义.本研究通过实测中小燃煤锅炉烟气,获得了中小燃煤锅炉PM2.5及以下粒径段的排放因子和分布,并分析了各粒径段的颗粒密度及除尘装置的去除效率.研究发现,PM2.5质量排放因子平均为(0.123±0.061)kg·t-1,PM2.5粒子数的排放因子平均为(3.17±1.65)×105t-1,烟气中70~120 nm粒径段的积聚模态颗粒在质量和数量上都高于其他粒径段.锅炉燃烧负荷是影响锅炉PM2.5排放的重要因素,锅炉的燃烧负荷越低,PM2.5排放将随之降低.实测锅炉的PM2.5排放因子显著低于物料衡算结果,说明采用物料衡算方法可能极大地高估了现有排放清单中工业燃煤锅炉的一次PM2.5排放量.  相似文献   

4.
2012年7月,对黄石市城区夏季昼间大气颗粒物PM10与PM2.5样品进行采集,并用热/光反射法(TOR)分析其中的有机碳(OC)、元素碳(EC).结果显示,新老城区PM10中OC平均含量分别为14.60μg·m-3和18.70μg·m-3,EC平均含量分别为4.70μg·m-3和11.02μg·m-3;PM2.5中OC平均含量分别为11.89μg·m-3和13.66μg·m-3,EC平均含量分别为2.28μg·m-3和4.96μg·m-3.研究结果表明,夏季昼间黄石市新老城区大气PM10与PM2.5中碳组分浓度变化趋势相同,且老城区大气PM10、PM2.5中的OC和EC含量普遍要比新城区高,且PM10中OC、EC在总碳(TC)的质量分数均高于在PM2.5中,说明黄石市老城区碳污染状况较新城区要严重,其夏季昼间大气粗颗粒物中碳的含量更高.通过对OC/EC及8个碳组分进行探讨,发现黄石市大气颗粒物中OC易形成二次污染,而EC排放以烟炱为主,夏季燃煤和机动车尾气是黄石碳污染的重要污染源,生物质燃烧也具有一定影响.  相似文献   

5.
文章通过对PM2.5的基本组成、来源与影响因素的分析,构建中国PM2.5全过程管理体系,建立、完善PM2.5削减和控制长效机制,进而实现中国PM2.5管理。  相似文献   

6.
精准预测大气污染颗粒物PM2.5、PM10浓度能为大气污染防治提供科学依据,但目前较多PM2.5和PM10浓度预测在缺少污染源排放清单和能见度数据时,预测精度不高。而目前深度学习模型应用于PM2.5和PM10浓度预测的研究还鲜见报道。基于广州市2015年6月1日—2018年1月10日的空气质量和气象监测历史数据,分别构建了随机森林模型(RF)、XGBoost模型2种传统的机器学习模型和长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元网络(GRU)2种深度学习模型,并对广州市的PM2.5、PM10日均浓度值进行预测。结果表明:在缺少污染源排放清单和能见度数据时,4种模型也能较好地预测PM2.5、PM10日均浓度。根据MSE、RMSE、MAPE、MAE和R2等评价指标,对4个模型的PM2.5、PM10预测效果进行测评,得出深度学习GRU模型预测效果均为最佳,RF模型的预测结果均为最差。相比目前研究及应用较多的RF模型、XGBoost模型、LSTM模型,基于深度学习的GRU模型能更好地预测PM2.5、PM10浓度。  相似文献   

7.
宋国君  国潇丹  杨啸  刘帅 《中国环境科学》2018,38(11):4031-4039
首先利用回归树分类方法,对采暖期与非采暖期各日进行气象类型划分,识别出易造成重污染天气的气象类型.其次分别在各气象类型内,以污染源排放量为自变量,利用差分自回归滑动平均与支持向量机(ARIMA+SVM)组合方法建立起PM2.5浓度日均值预测模型,并选取2013年01月~2017年06月间,沈阳市区内9个环境监测点PM2.5浓度日均值进行实证分析.结果表明,使用气象分类下的ARIMA+SVM组合模型对PM2.5浓度日均值进行预测,相比于不划分气象类型时的普通机器学习模型,其模型预测值与实测值趋势的吻合度更高,且对峰-谷值的识别能力更强.在采暖期与非采暖期,组合模型均具有平均绝对误差更低、预测正确率更高的优点.  相似文献   

8.
赵亚南  王跃思  温天雪  刘全 《环境科学》2013,34(4):1232-1235
为研究珠江三角洲背景区域大气气溶胶中水溶性离子的特征及其来源,于2007年1月~2008年12月,在鼎湖山利用大流量滤膜采样器采集PM2.5样品,并用离子色谱(IC)分析其中的水溶性离子成分含量.结果表明,PM2.5中总水溶性离子年平均浓度为(36.3±16.4)μg.m-3.其中,3种主要离子SO24-、NH4+和NO3-占总离子浓度的89%;夏季受到来自海洋气团的影响,Na+和Cl-相关性明显增强,相关系数R2为0.91;NO3-/SO24-的平均值为0.32,表明固定源对鼎湖山地区污染的贡献更大;PM2.5中Σ阳离子电荷/Σ阴离子电荷的变化范围为0.44~2.59,平均值是1.03,水溶性离子电荷基本平衡.  相似文献   

9.
利用膜采样、颗粒在线称重方法和维萨拉气象仪对2004和2006年秋季嘉兴大气中ρ(PM2.5)及气象因子进行了分析.结果表明:2004和2006年秋季ρ(PM2.5)分别为(84.7±62.4)和(89.0±61.5)  μg/m3;ρ(PM2.5)占ρ(PM10) 比例为42%~69%;ρ(PM2.5)日均值变化大(16.7~345.7 μg/m3),晴天ρ(PM2.5)约为阴雨天的2倍.ρ(PM2.5)日变化分析表明,晴天呈双峰双谷现象,晚高峰(16:00—20:00)ρ(PM2.5)大于早高峰(06:00—10:00),阴雨天日变化不明显.PM2.5与相对湿度无显著相关性,但在不同相对湿度下PM2.5与能见度呈显著的负指数关系.东北风和西北风是观测期内当地的主导风向,ρ(PM2.5)高值出现在西南风方向,重污染天气过程形成原因复杂.   相似文献   

10.
董浩  孙琳  欧阳峰 《环境工程》2022,40(6):48-54+62
针对现有PM2.5浓度时序预测模型预测精度不高的问题,基于Informer建立了1个Seq2Seq的单站点PM2.5浓度多步时序预测模型,以历史污染物数据和气象数据为输入,实现对未来一段时间PM2.5浓度的预测。所构建模型基于ProbSparse (概率稀疏)自注意力机制提取所输入的序列信息,能够广泛地捕获输入序列的长期依赖信息,并对影响因子之间复杂的非线性关系进行建模,从而提高预测准确度。采用北京市2015-2019年逐小时空气污染物数据与气象数据进行模型训练、验证和测试,建立与循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)的对比实验并与其他现有研究方法进行比较,结果表明:对未来1~6 h的PM2.5浓度时序预测,Informer的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和可决系数(R2)指标均为最好,实现了较为准确的预测。  相似文献   

11.
燃煤工业锅炉可吸入颗粒物的排放特征   总被引:8,自引:5,他引:8       下载免费PDF全文
利用基于荷电低压捕集器(ELPI)的颗粒物排放稀释采样系统,在8个燃煤工业锅炉的除尘器进、出口进行了烟气可吸入颗粒物(PM10)和细微颗粒物(PM2.5)的现场测试. 粒径分布结果表明,在所测粒径范围(0.03~10 μm)内,燃煤工业锅炉产生和排放PM10的粒数浓度和质量浓度均出现1个峰值,峰值粒径大约在0.12~0.20 μm范围内. PM2.5中碳组分和硫酸盐的含量较高,其中有机碳(OC)和元素碳(EC)含量分别为3.7%~21.4%和4.2%~24.6%,硫酸盐含量则在1.5%~55.2%之间. 在无控条件下,燃用原煤的层燃炉的PM10和PM2.5排放因子分别为0.13~0.65 kg·t-1和0.08~0.49 kg·t-1,燃用型煤的链条炉分别为0.24 kg·t-1和0.22 kg·t-1,而循环流化床的PM2.5排放因子为1.14 kg·t-1,明显高于链条炉. 由于耗煤量大,同时现有除尘设备的效率较低,燃煤工业锅炉可能成为我国最重要的PM10排放源,是今后重点控制的对象.  相似文献   

12.
鉴于我国本地化源谱(源成分谱)数量不足的现状,采用稀释通道系统对燃煤源和工业过程源进行采样,建立了4类燃煤锅炉(链条炉、流化床、往复炉和煤粉炉)和6类工业过程源(炼铁、铝焙烧、铝煅烧、砖瓦炉、水泥窑头和窑尾)的PM2.5成分谱,并对源谱特征进行研究.结果表明:① 不同源谱组分特征差异明显.水泥窑炉排放的PM2.5中,w(Ca)、w(Si)、w(OC)、w(SO42-)较高,分别为8.51%~14.18%、5.69%~11.80%、3.47%~15.56%、8.67%~16.85%;燃煤锅炉中Al(4.50%~8.67%,质量分数,余同)、OC(6.44%~15.33%)、SO42-(9.85%~22.87%)组分贡献较大;炼铁和铝冶炼工艺源谱中主导化学组分分别为Fe(8.57%~9.88%)和Al(11.81%~16.58%);砖瓦炉颗粒物源谱中主要组分为SO42-、NH4+、Si等.② 不同污染源PM2.5成分谱的分歧系数结果显示,流化床和煤粉炉、水泥窑头和窑尾源谱较为相似,其分歧系数分别为0.26和0.28,其余源谱间均存在一定差异.进一步计算组分差异权重(R/U)发现,往复炉源谱中组分Zn、Sn与其他3类锅炉有明显不同.流化床/煤粉炉源谱中的Si、Ni,窑头/窑尾源谱中的K、Mn、OC组分差异显著,可以作为区分相似源谱的标识组分.与其他研究建立的源谱相比,燃煤源谱中w(EC)和w(SO42-)偏高.钢铁源谱中w(EC)和w(NH4+)较其他地区偏高,w(Pb)偏低;工业过程源谱中,w(Cl-)较SPECIATE相关源谱偏低,而w(Ⅴ)和w(Cr)偏高.鉴于颗粒物源谱受到不同燃料种类、燃烧方式和烟气控制设施等影响而存在差异,源谱的准确性和代表性还需进一步测试和验证.   相似文献   

13.
利用2011年5月11—12日辽宁沙尘天气过程的相关资料,分析了沙尘天气对不同粒径颗粒物及空气质量的影响及此次沙尘过程的天气成因.结果表明:沙尘天气发生前后可吸入颗粒物PM10、PM2.5和PM1的浓度变化很大,沈阳、鞍山、本溪和丹东4城市PM10、PM2.5的小时浓度最大值都增大了1.5~20倍;粗粒子PM(2.5~10)的数量浓度分别增加了30~41倍,质量浓度分别增加了27~30倍;细粒子PM(1~2.5)的质量浓度分别增加了30~35倍,数量浓度分别增加了15~30倍;微粒子的数量浓度和质量浓度各城市表现不同,沈阳微粒子的数量浓度和质量浓度最大值增大了3倍和5倍,而鞍山PM1的数量浓度和质量浓度分别减少了50%和10%.受蒙古气旋的影响内蒙古地区产生大风降温天气,大风将内蒙古地区的沙尘带到高空并随西风带向东移动进入辽宁,由于辽宁地区风速比较小,造成了辽宁大部分地区的浮尘天气,并对辽宁各地空气质量造成了严重影响,除丹东外辽宁其他13个城市空气质量都达到了轻微污染到重度污染的级别,铁岭、阜新、沈阳和抚顺的污染指数分别超过了300,达到了重度污染的级别.  相似文献   

14.
基于2013—2015年南昌市9个空气环境监测点的连续数据,分析了空气PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度(以下简称浓度)的时空变异规律,并以景观格局指数为定量指标,研究了监测点的两种颗粒物浓度与其周边500 m半径、1000 m半径缓冲区的土地利用状况的关系.结果表明:(1)南昌市3年来PM_(2.5)和PM_(10)浓度逐年显著降低.(2)通过聚类分析,9个监测站依据颗粒物污染可分为4大类,表现出一致的城乡梯度差异.(3)在斑块类型水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度与500、1000 m半径缓冲区的C-PLAND(建筑用地覆盖率)、C-SHDI(建筑用地多样性指数)显著正相关,与1000m缓冲区的F-ED(林地边界密度)显著正相关;与F-PLAND(林地覆盖率)、C-Fi(建筑用地分离度指数)、F-MPS(林地平均斑块面积)显著负相关.在景观水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度在500 m缓冲区与LPI(最大斑块所占景观比例)显著负相关;与1000 m缓冲区的MPS(平均斑块面积)显著负相关.景观格局指数直接反映土地利用状况,它与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性,表现出生态学中典型的\"源汇景观\"关系.  相似文献   

15.
选取7台中小燃煤锅炉,分析其排放的烟气中PM2.5的排放因子、成分谱特征和除尘设施对不同粒径段的PM2.5、OC、EC的去除效率.研究发现:除尘设施出口处的PM2.5质量排放因子在0.047~0.283 g·kg-1之间,平均为(0.146±0.081)g·kg-1.SO42-在离子组分中的含量最为丰富,其次为NH4+和Ca2+;S在元素组分中的含量最为丰富,其次为Al、Ca、Fe;OC、EC的含量波动幅度较大,各锅炉产生的OC和EC比值均大于1.在所测粒径的范围内,PM2.5的质量浓度呈单峰或双峰分布,峰值点出现在0.07~0.12 μm处和1 μm以上(双峰时);OC的粒径分布呈双峰或三峰的特征,峰值点分别出现在0.04 μm和0.20~0.31 μm处和1 μm以上(三峰时).除尘设施对PM2.5、OC、EC质量浓度的整体去除效率分别为66%、53%和23%.  相似文献   

16.
基于虚拟撞击原理的固定源PM10/PM2.5采样器的研制   总被引:1,自引:3,他引:1       下载免费PDF全文
目前我国尚无固定源PM2.5采样标准方法,现有商业化的固定源PM2.5采样器在使用中存在明显不足,因此本研究开发了一种固定源PM10/PM2.5双级虚拟撞击采样器.经实验室标定,该采样器切割效率曲线优于国际标准ISO 7708:1995对采样器的规定,采样器横截面直径为74 mm,满足我国固定源采样口尺寸要求.采样器既可以安装滤膜,也可以安装滤筒,适用于不同浓度的烟尘采样.虚拟撞击器的切割点与次流所占比值呈负相关,比值减小时,切割点增大.为降低颗粒物损失,虚拟撞击器喷嘴距收口的距离至少应为喷嘴直径的1.5~2倍.  相似文献   

17.
以2013—2014年期间太原城区大气细颗粒物(PM_(2.5))为研究对象,定量分析了其中多环芳烃和硝基多环芳烃的浓度.结果显示,太原城区PM_(2.5)中16种多环芳烃和12种硝基多环芳烃的浓度分别为13.8~547和0.70~4.33 ng·m~(-3),硝基多环芳烃浓度低于多环芳烃浓度1~2个数量级.太原城区PM_(2.5)中多环芳烃最高值出现在冬季,最低值出现在夏季,冬季污染物浓度平均值高于夏季20倍,主要是由于北方采暖期间取暖用煤量的增加使得多环芳烃排放量大幅提高;与之不同的是,硝基多环芳烃浓度季节变化并不显著,冬季浓度均值与夏季差异小于5倍(除9-硝基蒽),反映出硝基多环芳烃生成主要与机动车尾气排放有关,其排放不受季节控制,这与实际情况是吻合的.此外,基于因子分析和化合物比值结果发现,太原城区大气PM_(2.5)中9-硝基蒽有来自周边地区木材燃烧的贡献.健康风险评价结果表明,必须对多环芳烃排放进行有效控制来降低人群在冬季大气中的暴露风险;对于硝基多环芳烃,其健康风险更要引起足够的重视.  相似文献   

18.
降水和风对大气PM2.5、PM10的清除作用分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
对合肥2015—2017年的降水、风和PM_(2.5)、PM_(10)浓度观测数据统计研究发现,降水对PM_(2.5)、PM_(10)有一定的清除作用,尤其在秋冬季节.秋冬季节小雨、中雨分别导致PM_(2.5)和PM_(10)浓度降低23.1%、40.4%和32.0%、63.7%.雨日PM_(2.5)/PM_(10)比例上升8.4%,表明降水对PM_(10)清除作用更显著.降水前后PM_(2.5)浓度变化与降水前PM_(2.5)浓度、降水强度、降水时长密切相关.当降水强度大于4 mm·h~(-1)或PM_(2.5)初始浓度高于115μg·m~(-3)时,降水对PM_(2.5)产生明显清除作用;而降水强度小于1 mm·h~(-1)或PM_(2.5)初始浓度低于115μg·m~(-3)时由于吸湿增长作用极易造成PM_(2.5)浓度反弹升高;且持续3 h以上雨强介于1~4 mm·h~(-1)的降水也对PM_(2.5)产生清除作用.降水前后PM_(10)浓度变化与初始浓度密切相关,而与雨强相关性较弱.当PM_(10)初始浓度大于50μg·m~(-3),降水就对PM_(10)产生明显清除作用,且PM_(10)初始浓度越高,降水后PM_(10)浓度下降越多.风速大于2 m·s~(-1)可显著降低PM_(2.5)浓度,因此,当风速大于4 m·s~(-1)时合肥较少出现中度及以上污染,但易造成地面起尘,使PM_(10)浓度不降反升.合肥冬季严重污染主要出现在西北风向,夏季中度以上污染天气较少,主要出现在风速低于3 m·s~(-1)的东南风向.  相似文献   

19.
邯郸市大气颗粒物污染特征的监测研究   总被引:5,自引:1,他引:5       下载免费PDF全文
使用振荡天平颗粒物在线监测仪连续监测了邯郸市PM10和PM2.5浓度,分析了2012年7月31日—12月2日4个月内PM10、PM2.5的浓度水平、时变规律和PM2.5/PM10的变化情况.结果表明,监测时段内PM10和PM2.5的日均浓度平均值分别为208.4 μg·m-3和99.1 μg·m-3,是国家二级标准的1.4倍和1.3倍;浓度超标的天数占总观测天数的61.6%和60.0%,其污染程度与北京、天津相当,属污染较严重的地区.PM2.5/PM10在19.3%~89.8%之间周期性波动,平均值为49.4%,接近北方城市的平均水平.PM10和PM2.5的浓度变化具有很好的正相关性;日均值在4个月中呈现明显的周期性变化和月际波动,10、11月的PM10和PM2.5浓度变化剧烈且大大高于8、9月份.PM10和PM2.5浓度一天中小时均值的变化呈同步的双峰型分布,最高值出现在9:00和20:00左右,最低值出现在15:00~17:00之间.本研究系统分析了夏秋季节邯郸市大气颗粒物污染状况,以期为当地颗粒物污染的控制提供科学依据.  相似文献   

20.
夏晓圣  汪军红  宋伟东  程先富 《环境科学》2020,41(11):4832-4843
本研究利用PM2.5实测数据、MERRA-2 AOD与PM2.5再分析数据、气象因子和夜间灯光等数据,基于极限梯度提升、梯度提升、随机森林模型和Stacking模型融合技术提出了PM2.5浓度组合估算模型.在此基础上,从年、季、月尺度综合分析了2000~2019年中国PM2.5时空变化特征.结果表明:①组合模型实现了中国2000年以来PM2.5逐月浓度的可靠估算.②2000~2019年中国PM2.5年均浓度呈快速增加保持稳定显著下降的趋势,2007年和2014年分别为增加到稳定和稳定到下降的转折点.PM2.5月均浓度呈先降后升的\"U\"型趋势,最小值在7月,最大值在12月.③自然地理条件和人类活动奠定了中国PM2.5浓度年度空间格局变化的基础,气象条件的逐月变化决定了PM2.5浓度月度空间格局变化的主基调.④2000~2014年中国PM2.5浓度的标准差椭圆中心向东移动,2014~2018年椭圆中心向西移动.1~3月椭圆中心向西移动,4~9月椭圆中心先北移后南移,9~12月椭圆中心向东移动.  相似文献   

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