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11.
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   
12.
陈莉  韩婷婷  李涛  姬亚芹  白志鹏  王斌 《环境科学》2012,33(7):2197-2203
为了预测地表风蚀起尘,针对我国当前地表风蚀预测模型欠缺,相关开发滞后问题,借鉴美国风蚀预报系统(WEPS),研究典型地区地表风蚀预测模型的结构、参数体系以及各参数体系之间的关系,结合卫星遥感技术和实验数据,建立适合天津市的地表风蚀尘预测模型参数体系,开发适合天津市的地表风蚀尘预测模型系统.将天津市域划分为11080个分辨率为1×1 km2的地块,并从中筛选7778个起尘地块; 本地化各地块参数,包括地块经纬度、高程、方向等; 本地化各地块数据库文件,包括风文件、气象文件、土壤文件及管理文件; 编制weps.run文件.以Microsoft Visualstudio 2008为平台,利用C++语言完成WEPS的二次开发,循环计算7778块起尘地块的起尘量,包括蠕移质+跃移质平均损失量、悬移质平均损失量及PM10平均损失量. 2009年,天津郊区各区县总(蠕移质+跃移质)损失量为2.54×106 t,其中指向中心城区的为5.61×105 t; 总悬移质损失量为1.25×107 t,其中指向中心城区的为2.89×106 t; 总PM10损失量为9.04×105 t,其中指向中心城区的为2.03×105 t.  相似文献   
13.
北京平原和延庆地区山谷风异同及对污染的影响   总被引:1,自引:1,他引:0  
在一定的地形与天气条件下,山谷风环流是影响山地和平原气溶胶污染的主要气象因素之一.本研究基于2015~2019年京津冀地区生态环境监测数据和多源气象数据,对比分析了北京平原和延庆地区山谷风异同,结合典型污染事件揭示了山谷风不同阶段对PM2.5浓度的影响机制.经分析发现,观象台山谷风为偏西南风转偏东北风,延庆站为偏东南风转偏东北风,随着污染等级加重,山谷风强度减弱17.7%~32.4%;观象台风速2~6 m·s-1时,最大为SE风向PM2.5浓度83μg·m-3,东南风浓度高于西南;延庆站风速2~6 m·s-1时,偏东南方向浓度高于其他风向20~40μg·m-3,谷风阶段PM2.5浓度高于近5年均值10~12μg·m-3.以2015年3月5~8日重污染事件为例,山谷风的影响作用主要体现在谷风时段东南风的高湿性及区域传输作用,延庆站3月6~7日谷风阶段PM2.5浓度上升100~130μg·m-3;山风时段逆温发展至1000 m,观象台和延庆站露点先后抬升18℃左右,延庆站露点峰值滞后观象台2 h,高湿环境下PM2.5浓度小幅上升.同时,3月6~7日延庆站400 m高度和玉渡山站热力梯度逐渐减小,山谷风分别减小8%和6%,局地环流减弱可能与边界层和高浓度气溶胶双向反馈机制有关.  相似文献   
14.
近年来,京津冀地区近地面臭氧浓度呈现上升趋势,臭氧污染超标情况严重.目前由于前体物源排放清单、臭氧生成和扩散的物理和化学过程机制存在不足等原因,导致了数值模型在预报夏季臭氧浓度时仍然存在较大偏差,而时间序列分析方法由于具有建模简单、计算成本低的特点,在臭氧污染预报中具有很好的应用前景.本研究利用华北区域大气本底站上甸子站点和环境监测总站天津和保定站点的臭氧观测数据,采用ARIMA时间序列分析模型开展臭氧浓度中长期预报研究.结果表明,季节性ARIMA模型在预报臭氧长期月均值时,预测值和观测值的相关系数R可达0.951,均方根误差RMSE仅为10.2 μg·m-3.加入了日最高气温及二次项作为协变量的动态ARIMA模型,对臭氧日最大8 h滑动平均值的预报效果得到了很大提升,预测值和观测值的相关系数由0.296~0.455提升至0.670~0.748,RMSE得到了有效降低.  相似文献   
15.
WEPS模型下天津郊区风蚀尘对城区空气质量的影响   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
为了模拟天津市郊区地表风蚀起尘对城区空气质量影响,以美国风蚀预报系统(WEPS)为基础,并对其进行二次开发,本地化风文件、其他气象要素文件、土壤文件以及管理文件.循环计算每个起尘地块不同季节的蠕移质+跃移质平均损失量、悬移质平均损失量及PM10平均损失量.结果表明,2009年冬季,单位地块的起尘量与总起尘量均大于其他季节;冬季,指向中心城区蠕移+跃移量、悬浮量及PM10各区总起尘量较其他季节大.春季,总起尘量来自东方向最大;夏季,来自西方向最大;秋季,来自西方向最大;冬季,来自北方向最大.一年中,来自北方向的PM10最多,达9.67×104t,而冬季占81.7%.可见,位于城区北面的郊区尤其在冬季对城区空气质量的影响最大.  相似文献   
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