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11.
2014年APEC会议期间北京市空气质量分析   总被引:6,自引:2,他引:4  
为研究区域性大气污染物减排措施对北京市空气质量的影响,结合地面观测的气象数据、能见度、常规污染物浓度和PM2.5化学组分,对APEC会议期间北京市的空气质量进行分析.结果表明,APEC期间的11月4日和8-10日两个过程,大气污染物扩散条件较不利,易出现污染过程.APEC期间,密云、榆垡、昌平、奥体中心和西直门北大街5个站点SO2、NO2、O3、PM10和PM2.5平均浓度分别为(8.0±8.0)、(37.4±21.6)、(36.0±22.5)、(67.7±43.4)和(48.6±42.2) μg·m-3.与近5年同期(PM2.5为去年同期)相比,SO2、NO2、PM10和PM2.5日均浓度分别下降了61.5%、40.8%、36.4%和47.1%,O3日均浓度上升了101.8%.从污染物日变化规律来看,减排措施的环境效果在大气污染物扩散条件较有利的时段体现的更明显.在APEC期间,PM2.5浓度在前半夜保持平稳,未出现积累峰值.与秋季非APEC期间相比,PM2.5中大部分组分浓度均有明显下降,二次离子组分降幅尤为明显.同时,本文测算了APEC期间减排措施的"净环境效益",发现减排措施使得SO2、NO2、PM10和PM2.5浓度分别降低了74.1%、48.0%、66.6%和64.7%,O3浓度上升了189.2%.与10月份的大气污染过程相比,同样在不利气象条件下,实施减排措施后PM2.5浓度峰值明显降低,积累速度明显减缓.  相似文献   
12.
为科学评估PM_(2.5)对生物体的综合生物效应,利用费氏弧菌检测了PM_(2.5)水溶性提取液的光抑制效应,统计分析了227组PM_(2.5)主要组分与发光抑制率的相关关系.实验结果表明:PM_(2.5)水溶性提取液的发光抑制率值与OC、NO-3、EC和微量元素等组分浓度显著相关,相关系数从高到低的排序为:OC微量元素ECNO-3(p0.01).PM_(2.5)中,主要来自燃煤、交通燃油、生物质燃烧及冶金工业污染源排放的组分(苯并(a)芘、Cl-、OC、Cu、K+、Mn、Zn、EC、Pb、Se、F-等)浓度与发光抑制率显著相关.此外,二次来源的NO-3、NH+4等组分浓度与发光抑制率在冬季和春季显著相关.  相似文献   
13.
2014年APEC期间北京市空气质量改善分析   总被引:6,自引:5,他引:6  
利用2014年11月1~12日(APEC会议期间)北京市大气污染物、PM2.5组分及气象、遥感监测数据,结合CMB受体模型,综合分析了APEC会议期间北京市空气质量与气象条件变化并初步评估了减排措施对APEC会议期间PM2.5浓度的贡献及影响. 结果表明,APEC会议期间北京市PM2.5、PM10、SO2、NO2的浓度分别为43、62、8和46 μg ·m-3,比近5年平均浓度(PM2.5为2012~2013年平均浓度)降低45%、43%、64%和31%; 空间分布上PM2.5在城区及北部山区改善效果最明显,下降幅度在30%~45%之间,南部地区降幅在25%以下; 不同类别的站点降幅在27.4%~35.5%之间; APEC会议期间PM2.5的主要组分SO42-与同期(2013年11月1~12日)相比下降50%,地壳物质同比下降76%,NO3-同比下降35%; CMB模型源解析结果显示APEC会议期间燃煤锅炉贡献2%左右,扬尘贡献7%左右,机动车贡献30%左右; APEC会议期间北京市及周边地区针对可能发生的污染过程采取的减排保障措施对PM2.5浓度具有明显的削峰降速作用.  相似文献   
14.
2015年北京市两次红色预警期间PM2.5浓度特征   总被引:2,自引:1,他引:2  
利用北京市及周边地区大气污染物监测数据,综合分析了2015年北京市两次空气重污染红色预警期间PM2.5浓度变化特征并初步评估了减排措施对PM2.5浓度的影响.结果表明:第1次红色预警期间,北京市PM2.5平均最高小时浓度出现在12月9日19:00,为282μg·m-3,单站最高小时值出现在京东南市界永乐店站,浓度达496μg·m-3.第2次红色预警期间,PM2.5全市平均最高小时浓度出现在12月22日20:00,为421μg·m-3;单站最高小时值出现在京西南市界琉璃河站,浓度达831μg·m-3.两次红色预警累积持续时间均呈现出南部站 > 城区站 > 北部站的特征,且第2次红色预警期间PM2.5浓度南北差异明显大于第1次,PM2.5平均浓度在150μg·m-3以上的面积明显大于第1次,第2次红色预警期间重污染面积可达总面积的93%.两次预警期间气象条件均不利于污染物的扩散,均存在不同程度的二次转化和区域输送现象,极端气象条件是重污染形成的外因,区域污染物排放量大才是导致重污染形成的内因.初步评估结果显示红色预警应急措施实施后,北京市PM2.5环境浓度下降约20%~25%,减排效果显著.  相似文献   
15.
北京城区臭氧日变化特征及与前体物的相关性分析   总被引:17,自引:0,他引:17  
对2012年12月至2013年11月北京城区12个自动空气监测子站的臭氧及其前体物的浓度进行了分析,探讨北京城区臭氧浓度的日变化特征以及与前体物的关系.研究发现,北京市城区臭氧在5~8月份维持相对较高浓度,其他月份则较低.臭氧浓度呈现单峰型分布,基本在15:00、16:00达到峰值;同时臭氧呈现较明显的“周末效应”,即周末臭氧浓度高于工作日浓度. CO、NO、NO2和NOx等前体物多呈现双峰型分布,与O3均呈显著的负相关性,相关性在夏季较低.通过大气氧化剂OX和NOx的拟合方程发现,冬季北京市城区OX在白天受区域O3影响相对较大,在夜间受局地NOx污染影响相对较大.计算了在理想情况下的城区NO2光解速率,春季、夏季、秋季和冬季的平均值分别为0.180,0.209,0.169,0.149min-1.在白天臭氧的高浓度时段城区O3、NO和NO2体现出近似光化学平衡态的特征.  相似文献   
16.
2000~2014年北京市SO2时空分布及一次污染过程分析   总被引:2,自引:2,他引:2  
根据2000~2014年北京市SO2监测数据,系统分析了SO2时空分布特征并采用数值模式(CAMx)模拟分析了一次重污染过程中北京市SO2来源.结果表明,2014年与2000年相比北京市SO2年均浓度累计约降低69%,SO2年均浓度的变化率为-3.5μg·(m3·a)-1;北京市SO2的月均浓度呈U型分布,季节分布上整体呈现出冬季春季秋季夏季的特征,采暖季SO2浓度明显高于非采暖季;空间分布上北部及西部山区SO2浓度水平明显低于中心城区及西南、东南部地区,受减排措施影响较大的石景山、东四、通州监测点的SO2浓度降低明显;在2014年1月14~18日一次重污染过程中北京SO2存在明显的区域输送,PAST源示踪技术初步计算显示外来源对北京SO2浓度的贡献率为83%,其中北京周边高架点源电厂贡献占21%,北京4家主要燃煤电厂对全市SO2浓度贡献率约为3.5%.  相似文献   
17.
2015年1月下旬北京市大气污染过程成因分析   总被引:7,自引:2,他引:5  
采用地面观测和数值模拟相结合的方式,对2015年1月下旬北京市两次PM2.5污染过程进行分析。研究表明,在第1次过程中PM2.5浓度经过3个抬升阶段达到峰值,过程前期区域传输的作用明显,随后区域传输和本地污染积累、化学反应共同加重了污染的程度;3个浓度抬升阶段中均出现过PM2.5浓度“跃升式”增长,且污染水平越重,浓度跃升的幅度越大。第2次过程是一次典型的静风、高湿度下的PM2.5持续性增长过程,主要是本地污染物积累和发生化学反应二次生成导致的。大气氧化性分析和SOR、NOR分析均验证了对两次污染过程特征和成因的推断。数值模拟结果表明,第1次污染过程中区域传输对不同站点PM2.5的贡献率在15.2%~68.7%之间;第2次过程区域传输的贡献率在12.8%~46.3%之间。  相似文献   
18.
选取2017年1月初北京一次典型PM_(2.5)重污染过程为研究对象,应用污染物在线监测仪器并结合气象要素对地面PM_(2.5)及化学组分质量浓度污染特征进行了分析,采用微脉冲激光雷达对垂直方向进行观测,分析边界层及消光系数的变化特征。结果表明,从PM_(2.5)质量浓度的演变过程来看,本次污染可大致分为爬升、重污染、清除3个阶段。重污染时期的气象特征为高湿、低压、低风速;南部琉璃河((336.8±118.6)μg/m~3)、永乐店((323.1±86.2)μg/m~3)PM_(2.5)污染水平相近,均高于城区车公庄((278.7±138.7)μg/m~3);碳组分和二次水溶性离子是PM_(2.5)的主要组分,占到PM_(2.5)质量浓度的58.09%(车公庄)、71.43%(琉璃河)、76.57%(永乐店);SO2-4质量浓度上升显著,在总组分中比例由非重污染时期的16.73%升高到重污染时期的22.29%;3处监测点SOR和NOR均值分别为0.57和0.24,表明重污染期间二次转化明显。垂直方向观测结果表明,重污染时期边界层高度明显降低;气溶胶近地面消光系数高,表明污染物主要集中在近地面层。  相似文献   
19.
气象条件对北京市空气质量的影响   总被引:3,自引:0,他引:3  
陈添 《环境保护》2006,(10):46-49
气象条件对北京市空气质量的影响是个复杂的问题,以往这方面的研究较少,主要原因是气象条件和空气质量水平两者的关系十分复杂.如气象要素存在明显的年周期,很难考察要素在年际尺度上的变化对空气质量水平的影响;此外不同季节空气质量水平及其主要影响气象要素存在很大差异,这也是气象条件对空气质量水平影响研究不确定性的客观因素.因此选择适当的气象要素作为判据是我们能否较好地定量或半定量地考察气象条件对空气质量长期影响的关键.  相似文献   
20.
基于PMF模型的北京市PM2.5来源的时空分布特征   总被引:6,自引:0,他引:6  
2012年8月至2013年7月,对北京市定陵、车公庄、东四、石景山、通州、房山、亦庄和榆垡等8个站点的大气细颗粒物PM2.5进行了12个月次的同步采样观测,并测定了其中元素碳、有机碳、水溶性离子和无机元素的浓度水平.利用PMF模型对PM2.5的来源进行解析.结果表明,北京市PM2.5的主要来源为二次源、燃煤、地面扬尘、机动车排放、工业源和建筑尘等,年均贡献率分别为42%、19%、19%、10%、6%和4%.PM2.5的来源具有显著的季节变化,春季大风天气频繁、地面扬尘源为主要来源,而夏、秋、冬季均以二次源为主,尤其是夏季二次源贡献达56%,冬季燃煤源对PM2.5的贡献显著提升为25%.污染源贡献也存在一定空间差异,冬春季燃煤源对郊区点的贡献显著高于城区点,而二次污染源具有区域性污染特征.在区域性积累型重污染日,二次源对PM2.5的贡献均占主要地位,对气态前体物NOx、SO2和VOCs等的控制对PM2.5的减少至关重要.  相似文献   
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