排序方式: 共有38条查询结果,搜索用时 15 毫秒
21.
22.
结合常规污染物监测、PM2.5化学组分监测、激光雷达监测和颗粒物数浓度及粒径监测等手段,对2017年5月影响北京市的一次沙尘天气过程进行分析。结果表明:5月4日凌晨起沙尘天气开始影响北京市,延庆、官园和通州3个站点PM10峰值浓度分别为2 091、2 245、2 590 μg/m3,体现了该次沙尘天气影响程度之重。PM2.5浓度与PM10变化一致,也达到重度污染的水平。沙尘天气移动路径是沿着区域西北至东南方向。沙尘天气主体从3 km左右的高空进入北京市,随后逐渐渗透至1 km高度以及地面,且沙尘层厚度较高,覆盖了地面至3 km的高度。沙尘天气过程中OM和Ca2+组分增幅最大。在沙尘天气影响严重时间段,沙尘天气源与生物质燃烧源比例之和大于50%,最高值为67.6%。沙尘天气过程中颗粒物峰值粒径为0.965~1.037 μm。 相似文献
23.
基于环境监测数据的APEC会议空气质量保障环境改善效果评估 总被引:3,自引:3,他引:0
在简要回顾APEC期间的空气质量情况的基础上,从多方面较系统的分析了APEC期间北京市空气质量的变化特征,包括各项污染物浓度水平的同比分析、不同区域不同类别站点小时浓度的百分数分布及变化情况分析、污染物日变化规律变化特征分析、空气质量改善效果的空间分布特征分析、颗粒物组分变化特征分析、污染来源解析模型、数值污染模型等方法,力求从多个方面深入了解APEC控制措施对北京市污染水平、污染特征造成的影响,并利用组分、模型等方法定性定量的评估主要空气质量影响因素、不同的污染控制措施对APEC期间空气质量改善的作用及贡献。结果表明,APEC期间,北京市空气质量得到明显改善,空气质量基本处于优良级别,各项污染物浓度大幅下降,APEC污染控制期各项污染物的百分位数浓度与无控制期出现明显分离特征,污染物的日变化低浓度持续时间更长且增长更缓慢。 相似文献
24.
烟花爆竹燃放对北京市空气质量的影响研究 总被引:2,自引:2,他引:0
结合常规污染物浓度和PM_(2.5)化学组分浓度,分析了2015年春节期间烟花爆竹燃放对北京市空气质量的影响。结果表明:烟花爆竹燃放会在短时间内造成严重的大气污染,其中对SO2、PM_(2.5)和PM10的影响最为显著。除夕夜间良乡、官园和怀柔3个监测站点的PM_(2.5)质量浓度峰值分别达730.5、343.4、762.2μg/m~3,为2月17—25日和3月4—8日(观测期间)平均值的5.2、3.1、7.1倍。烟花爆竹燃放对PM_(2.5)组分中的SO_4~(2-)、K+和Cl-的影响最为显著,除夕夜间监测中心点位的SO_4~(2-)、K~+和Cl~-质量浓度峰值分别达92.2、95.6、57.4μg/m~3,为观测期间平均值的4.5、10.5、6.8倍。烟花爆竹燃放产生的气态前体物和NO_3~-、SO_4~(2-)、NH+4、OC等PM_(2.5)二次化学组分在不利的气象条件下会发生化学反应和物理积累,造成PM_(2.5)浓度升高,产生持续性的大气污染。根据各污染物与NH+4的质量浓度比推算得出,除夕、"破五"和元宵节3个时段烟花爆竹燃放对K~+、Cl~-、SO_4~(2-)、SO_2和PM_(2.5)浓度的平均贡献率分别为78.4%、61.1%、37.4%、38.7%和30.1%。 相似文献
25.
2015—2016年中国城市臭氧浓度时空变化规律研究 总被引:4,自引:3,他引:1
为探究中国大陆城市O3污染状况时空变化的总体特征,运用时空统计分析和GIS技术对2015—2016年全国开展O3常规监测的336个城市进行分析,揭示近两年O3浓度及不同等级污染天数的时空变化格局,并着重对比分析"三区十群"区域内外O3浓度的变化差异.结果表明:2015—2016年期间,全国336个城市中,有258个城市2016年年均O3浓度值较2015年升高,形成了新的O3污染空间格局;京津冀及周边地区、长三角地区、中部的河南、武汉污染较重,东南沿海和西南地区的云南、西藏污染相对较轻;长三角地区和山东城市群是中国O3核心污染区域,陕西、山西及安徽三省O3浓度较2015年有大幅升高.O3的空间分布与NOx排放量、生成控制型等因素密切相关.已有的研究区域中除华北平原和四川盆地等地区的郊区点位以外,我国大多数地区的O3生成控制型属于VOCs控制型.研究结果有利于从宏观上直接对比评估国家大气污染重点防控区内外O3污染特征变化的差异,从而针对性地开展环境污染防控. 相似文献
26.
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
27.
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
28.
利用多元线性回归方法(REG)将多模式空气质量预报系统中3个模式(CMAQ、CAMx和NAQPMS)对北京市2016年PM2.5的预报结果和观测数据进行集合,并对集合结果进行评估。结果表明:①不同模式的预报结果不尽相同,均能够反映2016年北京地区PM2.5随时间的变化趋势,CMAQ、CAMx和NAQPMS相关系数为0.6~0.9,标准化平均偏差为-0.6~0.6。3个模式对重污染峰值预报都存在偏差,NAQPMS预报偏差低于其他模式;②基于多元线性回归集成预报模型能显著提高日均PM2.5预报的准确率,能较好地改进不同季节模式整体高估或者低估的系统性偏差现象,春季国控平均偏差由-23 μg/m3改善至-2.3 μg/m3,冬季平均偏差降低近20 μg/m3;③利用多元线性回归方法对2016年红色预警期间小时PM2.5订正结果显示,相关系数提高了0.13,均方根误差降低了20~30 μg/m3,并且对峰值浓度有较好的调整,预报峰值更为接近实况峰值,特别是对北部地区的改进效果较为明显,反映了实际观测数据对空气质量数值模式预报修正的研究意义和可行性。 相似文献
29.
对2006~2015年北京市定陵、官园、琉璃河和前门这4个站点的O3连续监测数据进行分析,探讨其浓度水平、变化趋势、时间变化规律以及和前体物、气象要素的关系.结果表明,定陵站十年平均浓度水平最高(65.2 μg·m-3),其次为琉璃河(53.4 μg·m-3)、官园(49.6 μg·m-3)和前门(40.4 μg·m-3).定陵O3浓度呈下降趋势[0.5 μg·(m3·a)-1],而官园[0.9 μg·(m3·a)-1]、琉璃河[0.3 μg·(m3·a)-1]和前门[0.3 μg·(m3·a)-1]均呈上升趋势.从月变化来看,各站点O3浓度最高值均出现在6~8月,出现频次最高的为7月(17次),平均月均浓度为99.8 μg·m-3;最低值均出现在11、12月和1、2月,出现频次最高的为1月(14次),平均月均浓度为16.6 μg·m-3.从日变化来看,近年来O3浓度峰值出现的时间明显提前,近3年峰值均在15:00~16:00出现,提前了1~2 h.2015年定陵站O3重污染天数达到11 d,比2013年增加了10 d,表明近年来夏季北京下风向山区的O3重污染状况愈发严重.与前体物的相关性分析表明,定陵站O3浓度与NO2浓度呈正相关,其余站点两者浓度均呈负相关,暗示定陵站O3生成的前体物控制区可能为NO2控制区,而其他站点为VOCs控制区.与气象要素的相关性分析表明,O3浓度与温度呈正相关关系,与湿度和气压呈负相关关系,温度对O3浓度的影响最大,其次是气压和湿度.当日最高温度超过30℃,相对湿度介于30%至70%之间时,北京市O3日最大8 h滑动平均浓度超过200 μg·m-3的概率较高,空气质量级别会达到轻度至中度污染的级别. 相似文献
30.
2015年12月北京市空气重污染过程分析及污染源排放变化 总被引:13,自引:8,他引:5
2015年12月,北京市及周边地区连续多次出现重污染天气.在此期间,北京市空气重污染应急指挥部两次发布红色预警.为厘清该月重污染的发生过程、生消变化,测算了应急措施下的污染源排放变化情况,并采用数值模拟和地面观测相结合的分析方法,对重污染的形成原因进行初步分析,同时对应急措施的环境效果进行评估.结果表明:1虽然2015年12月北京市主要大气污染物排放量较去年同期有所下降,但排放强度仍然较大,是重污染过程的内因;气象扩散条件不利是重要的外因,地面风速弱,大气稳定度高,相对湿度高,边界层高度降低,源排放及气象因素共同导致了此轮重污染过程.2红色预警应急措施可实现污染物日排放强度减少36%左右,PM2.5浓度下降11%~21%,预警的应急措施不能扭转重污染的态势,但对于缓解PM2.5污染加重趋势有明显的效果.3在重污染天气下,污染物仍在大气中累积,应急措施最明显的效果发生在实施后的48~72 h后,因此建议在PM2.5浓度快速上升前36~48 h实施减排措施,从而对空气质量预报准确性提出更高的要求. 相似文献