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高浓度气溶胶在受人类活动影响的污染地区种类和组成非常复杂,因此,其环境和气候效应引起了广泛关注,但在超大城市背景下气溶胶粒子活化成为云凝结核的过程与边界层的相互作用尚不完全清楚.本研究基于北京(BJ)、上海(SH)、广州(GZ)的观测数据,选取3个城市的春季和冬季(北京冬季11月和广州冬季12月的连续观测,以及上海春季4月的加强观测)集成观测气溶胶数据和云凝结核同期观测的变化并结合其他污染物演化规律,对比分析了新粒子生成事件和环境变量演化对3个超大城市云凝结浓度形成的影响.结果表明,以用云凝结核(CCN)浓度与气溶胶(CN)数浓度的比值作为3个城市的活化率,北京CCN数浓度约为(500±200) #·cm-3,CN最大浓度小于(1.0×104±0.3×104) #·cm-3,活化率约为0.07%.上海CCN数浓度为(1500±500) #·cm-3,CN最大浓度小于(98.0×104±0.3×104) #·cm-3,最大活化率为0.05%.广州CCN数浓度为(150±30) #·cm-3,CN最大浓度为(24.0×103±0.3×103) #·cm-3,最大活化率为0.03%.本文旨在阐明气溶胶物理化学性质(粒子谱、化学成分、排放源等的时空演变特征)在不同排放源和大气边界层条件的影响下,造成不同类型的排放和输送过程对气溶胶活化率的影响,对比发现新粒子生成(NPF)期间CCN数浓度明显高于非新粒子生成(Non-NPF)时期,证明NPF发生时对CCN的活化率(AR)有显著的提升,在过饱和度SS=0.1%下,北京达到峰值在4×10-3附近,广州的最大值约为17×10-4,上海的最大值为3×10-3.且在NPF期间气溶胶活化率显著增加,3个超大城市在NPF和Non-NPF期间,CCN数浓度与活化率的关系在上海尤其明显,化学成分包括有机物、硝酸盐和硫酸盐等物质也会影响超大城市地区气溶胶粒子的活化率,对比发现3个城市在NPF期间CCN数浓度和活化率都明显区别于其他时段.发现气溶胶的物理和化学性质以及与活化率的直接关系,可用以评估新粒子生成对区域大气环境(如霾)的影响,并估计气溶胶贡献为CCN的间接气候影响. 相似文献
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利用Morlet小波方法分析北京市2008~2017年PM2.5资料,结果表明,北京市PM2.5浓度存在显著的日变化、周变化、以及季节和年变化周期性特征,并且秋冬季的周期性特征显著高于春夏季.结合气象资料,包括水平风速、大气边界层高度、以及大气稳定度指数等,分析PM2.5不同周期性变化对应的主要影响机制表明:大气边界层过程是PM2.5日变化的主要影响机制,导致PM2.5浓度白天低、夜间高.秋冬季PM2.5日变化幅度高于春夏季;天气过程是PM2.5周变化的主要机制,PM2.5浓度与天气变化过程带来的风速变化和边界层高度呈强反相关关系;PM2.5的季节变化与大气扩散能力的季节变化密切相关,秋冬季减弱的大气扩散能力加速了PM2.5在近地面累积,春夏季则相反. 相似文献
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2007年,福建煤矿安全监察局的工作总体思路是:以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导,深入学习贯彻中央领导安全生产重要讲话精神,自觉运用科学发展观和“安全发展”的指导 相似文献
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3月26日上午,受黄小晶省长委托,李川副省长主持召开了今年第一次福建省政府安委会成员暨第一季度防范重特大生产安全事故会议.会议通报了今年以来全省安全生产形势及存在的问题,重点听取了烟花爆竹和水上交通安全监管工作情况汇报,研究部署第二季度安全生产工作. 相似文献
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"要实现企业安全生产,就必须不断提高安全科学技术含量".这是沈斐敏教授30年来默默奉献于安全科研教学事业的不竭动力和不断孜孜追求的目标.作为长期从事安全工程及技术教学的科研工作先行者,沈斐敏教授已经成为福建省安全领域公认的学科带头人,他培养的弟子早已是桃李满天下,活跃在国内安全生产工作的各个领域. 相似文献
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在北京城区和上甸子本底地区分别开展了为期3a和1a的NH3在线观测,并结合风向、风速、温度、相对湿度等气象因素的变化特征,分析了北京地区NH3浓度水平、年季特征及影响因素.结果发现,北京城区和本底地区的NH3年均浓度分别为(32.5±20.8)×10-9V/V和(11.6±10.3)×10-9V/V,北京城区的NH3浓度高于大多数国内外主要城市和地区的NH3浓度水平.城区和本底地区NH3浓度年变化特征为夏季高,分别为(34.1±6.8)×10-9V/V和(11.1±2.2)×10-9V/V,冬季低,分别为(19.7±9.3)×10-9V/V和(2.4±0.6)×10-9V/V.NH3的日变化特征受气象因素影响明显,其结果表明,春季城区NH3浓度峰值出现在15:00,而本底地区受西南风影响在20:00达到峰值;夏季城区NH3浓度最高值在7:00出现,本底地区则呈现双峰值(分别在09:00和22:00);秋季城区和本底地区的日变化规律一致,均在22:00出现峰值;冬季城区的峰值出现时间晚于本底地区,峰值分别出现在23:00和20:00.西南风是造成本底地区NH3浓度升高的主要原因,春季和夏季,随着西南向风速的增大,NH3浓度显著升高.城区的NH3浓度则主要受到局地排放的影响.浓度权重轨迹法的研究结果发现,北京、天津、河北及河南北部地区是影响北京地区大气NH3的主要源区. 相似文献
70.
北京地区2019年2~3月供暖结束前后两次污染过程特征分析 总被引:2,自引:2,他引:0
以2019年2~3月北京两次污染过程为例,针对气象要素及污染物浓度进行特征分析,利用后向轨迹及WRF-CAMx模式,分析供暖结束前后的污染物演变规律,并探讨气象条件、区域输送及二次转化等对污染过程的影响.结果表明,2月21~24日(过程1)和3月18~20日(过程2)平均ρ(PM2.5)差异不大,分别为100.1 μg·m-3和97.2 μg·m-3,但过程1平均峰值偏高、日变化明显、过程发展迅速和有两个峰值阶段,且为区域性污染,而过程2更倾向于北京局地污染.两次过程逐时ρ(SO2)均不超16 μg·m-3,供暖燃煤治理效果显著,但过程1的SO2存在夜间次峰值,体现供暖排放影响.过程1的ρ(CO)较高,尤其是2月21~22日前后ρ(CO)/ρ(SO2)升高,且区域中南部城市及北京南部背景站污染高于城区,表明过程1扩散条件不利,且第一个峰值主要受区域输送影响.过程2的ρ(PM2.5)/ρ(CO)偏高,表明二次生成PM2.5占比略大;ρ(NO2)/ρ(CO)、ρ(SO2)/ρ(CO)和ρ(SO42-)/ρ(PM2.5)偏大,SOR与过程1持平,表明过程1更有利于气体相态转化,过程2受工业燃煤影响更大.但将过程1分阶段分析显示,过程1第二阶段与过程2的PM2.5二次生成指征相似,均高于过程1第一阶段,即过程1第二个峰值与过程2主要与本地排放和化学转化相关.WRF-CMAx对污染物演变趋势有较好的再现能力.同化试验对PM2.5趋势模拟显著提升,提高了与观测的相关性,但模拟值偏低;对NO2的模拟2月偏低、3月偏高,对SO2模拟明显偏高有一定纠正;此外,过程2中北京污染物浓度对河北的敏感性相对过程1偏低,即过程1受区域输送影响更大.模式对污染暴发性增长的模拟亟待提升,污染物种类对减排的响应及大气氧化剂和气溶胶性质相关的反馈等可能是影响模拟效果的重要原因,需进一步研究. 相似文献