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采用CanMETOP模型,模拟了2005年欧洲(去除前苏联所占区域)、印度、中国和前苏联4个主要的g-HCH土壤残留区域的g-HCH通过挥发、大气传输和沉积对中国环境的影响.结果表明,中国东部和西部地区近地面的年均浓度分别为10~100pg/m3和1~10pg/m3.中国本地源对东中部和东北部的浓度贡献在90%以上,对东南部地区的贡献为30%~80%,印度源对该地区的贡献为10%~30%;印度源对西部的近地面浓度贡献在50%以上;欧洲源和前苏联源主要影响西北地区,贡献比例均在10%左右.中国本地源对东北区域的总沉积贡献最大(75%),西北区域和南部区域的总沉积均以印度源贡献为主,贡献比例分别为63%和67%.整个中国,年总沉积量为691t,贡献比例依次为印度源(55.1%),中国源(31.6%),欧洲源(3.6%),前苏联源(2.5%). 相似文献
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本文介绍了综合应用无线通讯、卫星定位、电子地图、图像处理、计算机技术等高新技术成果,实现指挥中心对污染现场的远程指挥和信息快速传输,并动态管理环境事故档案,提供查询检索。 相似文献
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通过应用HYSPLIT、MeteoInfo模型,计算2017—2021年秋冬季抵达郴州地区72 h的后向气流轨迹并进行轨迹聚类、潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析,探讨郴州市PM2.5传输特征及污染潜在源分布。结果表明,郴州市秋冬季PM2.5潜在源区主要分布在北偏东方向,以近距离输送为主,频率最高的是从咸宁市通城县经岳阳市平江县、株洲地区的短距离轨迹,其频率为34.17%;WPSCF高值带起源于河南省,经湖北、平江、江西等地区,最终到达郴州。WCWT分析结果得出,PM2.5污染趋势与上述一致,影响范围更宽,影响程度相对较轻。2017—2021年间,郴州地区污染传输通道影响逐年减小,PM2.5浓度平均下降19.7%。 相似文献
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基于云高仪激光雷达、飞机AMDAR数据和常规站点等多源观测数据,并与数值模拟(CAMx-PSAT模型)相结合,以京津冀典型城市——北京城区与郊区(密云)和石家庄城区与郊区(平山)为案例研究区域,对城区和郊区边界层高度差异(ΔPBLH)、地面PM2.5浓度差异(ΔSurf_PM2.5)、高空PM2.5浓度差异(ΔVert_PM2.5)和传输通量强度及高度分布特征差异进行分析.结果表明,由于人为热源、短波辐射和热力湍流等因素,导致城区年均边界层高度(PBLH)较郊区高8%~29%,且不同季节下城区PBLH月均较郊区高2%(石家庄4月)~47%(北京7月).由于人为排放、逆温和大气湍流等共同作用,在0~1260 m之间等高度城区年均ρ(PM2.5)较郊区高0.1(石家庄)~29.7(北京)μg ·m-3,随高度增加而减小.城区年均总净通量强度远大于郊区,城区表现为流出,郊区表现为流入,是由于城区低压和郊区高压,形成城郊热力环流.北京城区和郊区与周边的年均总净通量强度之和(44.77 t ·d-1)大于石家庄(34.44 t ·d-1).受风速和PM2.5浓度的影响,在0~1260 m之间,城区和郊区与周边的净通量随离地高度的增加通量强度呈现明显增大趋势,其中1月城区和4月郊区与周边的传输交换对环境影响最为明显.不同季节下城区和郊区最大净通量的强度差异明显,两者相差2.23~4.48倍;但最大净通量强度的高度特征差异较小,主要位于611~1260 m. 相似文献
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二次有机气溶胶(SOA)由于其在大气污染、气候变化与人体健康方面的影响,是我国大气环境中一种重要的污染物.确定中国SOA分布规律以及产生来源是大气污染防治的前提.利用全球化学传输模型(Model for Ozone and Related Chemical Tracers,Version 4,MOZART4)并集成多相SOA参数化方案,模拟了中国地区SOA的时空分布,并按前体物分区域进行了来源分析.结果表明,受SOA前体物排放分布的影响,中国地区的SOA主要分布在东部和南部地区,并且夏季SOA产量是冬季产量的2.5倍.中国地区分布的SOA由人为源排放产生占55%,高于自然源(45%);并且境内排放贡献了我国SOA产量的77%,主要影响东部近地面大气的浓度分布.境外排放主要影响我国西部地区,尤其是对高空SOA分布影响显著. 相似文献
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基于数据驱动思想,以城市内部环境空气质量监测站点为研究对象,建立了目标站点与周边站点间PM2.5浓度、风向、风速、欧几里得距离等参数的多元线性关联回归模型,使用梯度下降算法学习得到各参数权重系数,计算得出周边站点对目标站点PM2.5传输贡献,并评估了模型的可行性.以北京市丰台花园(FT)为目标站点的应用研究结果显示,2016年FT站点PM2.5浓度为82μg/m3,周边站点大兴(DX)、房山(FS)、亦庄(YZ)、东四环(DS)、古城(GC)和万柳(WL)浓度分别为93,82,80,79,77,71μg/m3;FT站点PM2.5浓度与上一时刻周边站点WL、GC、DX、YZ的相关性分别为0.634、0.631、0.608和0.601,显示其对FT站点PM2.5污染传输显著;建立的4个季节关联回归模型RMSE值分别为13.22、11.74、12.51和13.22,PM2.5模拟浓度与监测浓度变化趋势一致,验证了模型的可行性;WL、DX、YZ、GC分别是对应春、夏、秋、冬4个季节对FT站点PM2.5污染传输贡献较大的站点,其贡献值分别为1.61%、1.71%、2.20%和8.57%.该模型解析的结果可为北京市未来城市规划、建设提供依据,提出的PM2.5传输多元线性关联回归方法同样可用来解析其他城市内部尺度PM2.5传输关联,为挖掘城市内部PM2.5传输路径、精准溯源提供基础. 相似文献
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用 GC-ECD 气相色谱仪对川西北至重庆市土壤剖面中的有机氯农药进行了分析.结果表明,总有机氯农药浓度为0.71~28.94ng/g,HCHs 和 DDTs 的浓度分别为0.06~2.10ng/g 和0.12~27.04 ng/g. 分析推测,部分地区有新的HCHs 和DDTs 输入. DDTs 的残留水平随着高程的增加呈跳跃式下降的趋势,而HCHs 的浓度分布则比较均匀.高海拔地区有机氯农药的大量残留证明了大气传输和山风作用是造成有机氯农药迁移、聚集的重要因素. 相似文献