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301.
银川市臭氧污染天气形势客观分型研究 总被引:1,自引:1,他引:0
采用T-mode主成分分析法(PCT)对银川2016—2020年4—9月850 hPa位势高度和全风速场进行客观天气分型,并利用后向轨迹聚类方法、潜在源贡献算法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)探讨臭氧易污染天气型的传输特征和潜在污染源区.结果表明,最有利于形成臭氧污染的天气类型为东高西低型,其次是低空均压场高空弱西北气流型,再次是低空均压场高空强西北气流和辐合场型,对应的臭氧超标率分别为37%、34%、27%和27%;不利于促发臭氧污染的天气类型有暖高底部型、西北气流控制型和高压后部型.东高西低型下,银川臭氧的主要输送路径为东南气流,潜在源区为四川北部、陕西西南部、甘肃东北部和宁夏东部;偏东气流和西北气流对低空均压场高空弱西北气流型下 臭氧浓度均有重要影响,此天气型下银川臭氧潜在源区主要分布在内蒙古西南部与宁夏西北部接壤地区及宁夏北部和东部;低空均压场高空强西北气流型下臭氧主要输送路径为北方气流,潜在源区为内蒙古中西部及宁夏中东部;东南偏东气流为辐合型天气型下银川臭氧的重要 输送路径. 相似文献
302.
利用银川市2013年的气溶胶和气象要素观测资料,分析银川市不同粒径颗粒物浓度变化特征及其与气象条件的关系,结果表明:PM10、PM2.5、PM1的季节变化规律基本一致,夏季浓度低变幅小、其他季节浓度高变幅大;PM1、PM2.5存在明显的7 d周期,PM10存在10~12 d的周期。PM1、PM2.5、PM103种粒径的气溶胶浓度具有高度相关性,PM1与PM2.5相关性最好,PM10浓度高、变率大,与细粒子相关性有所降低。PM1和PM2.5的时变化均呈双峰双谷型,PM10的时变化在非采暖期近似于双峰双谷型,采暖期呈单峰型。银川市气溶胶浓度与能见度相关性最好,细颗粒物对能见度影响比粗粒子更为严重。气温与气溶胶浓度呈一致的负相关。风速与细颗粒物PM1、PM2.5浓度呈负相关,与粗颗粒物PM10的相关性较差。银川市相对湿度与粗颗粒物浓度PM10呈较好的负相关,与PM1正相关,与PM2.5相关不显著。 相似文献
303.
生态恢复背景下喀斯特地区植被覆盖的时空变化——以黔中地区为例 总被引:2,自引:0,他引:2
为了揭示退耕还林(草)、封山育林和石漠化综合治理等生态恢复工程驱动下喀斯特地区的植被覆盖度的时空变化情况,以黔中为研究区,利用2000年、2005年和2010年三期的MODIS影像数据,通过NDVI像元二分模型法,对研究区植被覆盖进行了动态变化评估。结果表明:2000年到2010年,极高植被覆盖度面积持续增长,高植被覆盖度面积持续减少,极低植被覆盖度、低植被覆盖度和中等植被覆盖度面积先增后减,植被覆盖总体呈现转好趋势;此外,植被覆盖景观斑块数减小,平均斑块面积增大,香农多样性指数减小,表明这一时期内植被覆盖景观的破碎化程度逐渐降低,生态恢复工程取得良好实效。 相似文献
304.
为准确辨识地铁空间疫情防控的关键节点,构建了一种基于PageRank算法的地铁空间疫情传播风险模型.通过划分地铁空间与乘客行为样态,以乘客通行行为触点为节点,以乘客行为为边,构建了地铁空间乘客行为轨迹网络;分析初始时刻乘客运动到某空间节点(行为触点)的概率,通过迭代法计算概率的收敛值,即为该空间节点的PageRank值;通过各空间节点PageRank值的排序,划分地铁空间疫情传播风险等级.以汉口火车站地铁站为例进行疫情传播风险分析,结果表明,楼梯、扶梯、站台换乘等空间节点的疫情传染风险较高,站台等待、购票等空间节点的疫情传染风险一般,入站厅、出站厅、安检口、检票口等空间节点的疫情传染风险较低. 相似文献
305.
银川地区大气颗粒物输送路径及潜在源区分析 总被引:4,自引:0,他引:4
利用Traj Stat软件和全球资料同化系统数据,计算了2014—2016年银川市逐日72 h气流后向轨迹,并采用聚类分析方法,结合银川市同期PM~(10)和PM~(2.5)质量浓度数据,分析了银川年及四季气流轨迹特征及其对银川颗粒物浓度的影响.同时,运用潜在源贡献因子分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),探讨了影响银川颗粒物质量浓度的潜在源区及不同源区对银川颗粒物质量浓度的贡献.结果表明,输送距离最长、高度最高、移速最快的西北气流轨迹占总轨迹的比例最高,达66.7%,且气团移动速度和高度与轨迹距离呈正比;输送高度较低、距离最短、移速最慢的北方气流轨迹占总轨迹数的24.3%;东南气团占总轨迹数的9%,输送距离和移速介于前两者之间,但输送高度较西北气流和北方气流低.四季各类气流轨迹变化特征与年变化特征基本一致,春、秋、冬三季,中、短距离西北气流占气流轨迹总数的比例最高,夏季东南气流占比最高,且夏季南方气流和北方气流占比较春、秋两季高,冬季未出现南方气流和北方气流,春季和冬季气流轨迹输送距离普遍比夏季和秋季长;春、夏、秋三季,偏南气流的输送高度均最低,四季长距离西北气流的输送高度均最高.年及四季都表现为西北气流轨迹对应的银川PM_(10)和PM_(2.5)平均浓度均较高,是影响银川颗粒物质量浓度的最重要输送路径,其次是东南气流轨迹,北方气流轨迹对银川颗粒物浓度影响较小.PSCF和CWT分析发现,位于新疆、甘肃、蒙古国、内蒙古、青海的西北源区及四川、陕西的东南源区是影响银川PM_(10)和PM_(2.5)浓度的两个主要潜在源区,各季节区域范围有所差异. 相似文献
306.
施氮水平对小麦-玉米轮作体系氨挥发与氧化亚氮排放的影响 总被引:6,自引:0,他引:6
试验采用密闭室间歇通气法研究华北平原冬小麦(Triticum aestivum Linneaus)-夏玉米(Zea mays Linneaus)轮作体系在不同施氮水平下农田氨挥发和N2O排放。结果表明:冬小麦季和夏玉米季的氨挥发速率与N2O排放通量呈现出季节性动态变化,且随着施氮量的增加而增加,均在施肥后第2~3天出现峰值。玉米季氨挥发量和N2O排放量均高于小麦季,分别占整个轮作周期气态损失的53.5%~68.9%和54.7%~82.3%。轮作体系中氨挥发净损失量(以N计)为4.28~31.31 kg.hm-2,占施氮量的3.17%~5.80%;N2O净排放损失量(以N计)为50.95~1051.03 g.hm-2,占施氮量的比例为0.04%~0.23%。因此,施氮量是影响冬小麦-夏玉米轮作体系气态损失重要因素,且夏玉米季是控制控制气态损失的关键时期。 相似文献
307.
人工强制混合对金盆水库水体藻类群落结构时空演替的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
为探明人工强制混合过程对水体藻类群落演替的作用影响机制,本研究利用扬水曝气系统对金盆水库主库区水体进行原位人工强制混合,对系统运行过程中水库水体理化参数及藻类进行原位定点监测.结果表明,金盆水库水体藻类共6门28属51种,扬水曝气系统的人工强制混合作用可显著抑制水体藻类的生长,并对其群落结构产生显著影响:扬水曝气系统运行前,藻类主要分布在表层水体,其中以小球藻(Chlorella vulgaris)为优势种属;扬水曝气系统运行后,表层水体藻密度大幅降低,藻密度垂向分布趋于均匀,优势种属有向小环藻属(Cyclotella sp.)演替的趋势.本研究利用冗余分析(RDA)方法,结合临界层理论(critical depth theory)和藻类生长特性,分析了人工强制混合过程中金盆水库水体藻类群落结构时空演替和主要理化参数变化之间的关系.分析结果表明,扬水曝气系统的人工强制混合作用主要通过迅速破坏水体热分层稳定性和显著增加水体混合深度(Zmix)来影响藻类群落结构的时空演替. 相似文献
308.
309.
皮脂-角质层是有机磷阻燃剂(OPFRs)从环境进入人体皮肤的桥梁,揭示OPFRs在皮脂-角质层中浓度的垂直分布规律,对于准确评估OPFRs的皮肤暴露剂量有重要意义.本研究选取40名在校大学生为志愿者,基于胶带粘贴技术,分5层采集了志愿者额头皮脂-角质层样品,采用气相色谱-三重四极杆串联质谱仪测定其中9种OPFRs的浓度.结果显示,在校大学生额头5层皮脂-角质层中Σ9OPFRs的总浓度为1320~3650 ng?m-2,平均浓度为2550 ng?m-2.其中TDCIPP含量最高(933 ng?m-2),TPP最低(3.1 ng?m-2);除TPHP男性显著高于女性外(p<0.01),男女额头表面OPFRs负荷无显著性别差异.整体上,9种OPFRs均在表层皮脂中的浓度最高,且随深度增加逐步降低,Σ9OPFRs在5层皮脂-角质层中的浓度变异系数为71%±22%.基于皮脂-角质层第1和第5层中OPFRs浓度估算其皮肤暴露剂量,分别为1.7×10-4 ng?kg-1? d-1和2.3×10-5 ng?kg-1? d-1,存在显著的差异.由此可知,OPFRs在皮脂-角质层中并非均匀分布,基于擦拭法获取皮肤表层皮脂中OPFRs的平均浓度并用于评估OPFRs皮肤暴露剂量,可能显著高估其生物学实际暴露水平. 相似文献
310.
城市道路塌陷灾害频发,有效的塌陷风险评价对于塌陷的防治具有重要意义。道路塌陷成因具有模糊性、随机性、复杂性等特点,为尽可能保证其评价过程的客观有效,通过识别城市道路塌陷风险要素,构建城市道路塌陷的风险评价体系,使用层次-熵权-云模型进行组合评价,建立道路塌陷风险评价模型。将该模型应用于宝安区部分道路塌陷风险评价,结果表明:6条主干道基于道路塌陷风险评价模型评价结果与探地雷达(Ground Penetrating Radar, GPR)实测风险评价结果吻合度较高,具有一定的应用能力。该模型为城市道路塌陷的防治起到了积极的指导作用,为城市安全风险防控起到了一定的参考作用。 相似文献