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京津冀区域大气污染分布呈现明显的空间差异,厘清不同时间尺度下PM2.5和O3浓度分布有助于制定科学有效的污染防控措施.采用STL方法分解PM2.5和O3浓度,获取长期分量、季节分量和短期分量,研究其变化趋势与空间分布特征.结果表明,2017~2021年京津冀区域PM2.5浓度下降幅度高于O3,春、夏季PM2.5和O3浓度呈正相关,秋、冬季呈现负相关,短期分量和季节分量分别对PM2.5和O3浓度的贡献最大. PM2.5的季节分量、短期分量以及O3的长期分量和短期分量均存在2个主成分,对应河北省中南部和京津冀区域北部,在不同时间尺度上京津冀区域PM2.5和O3均存在次区域分布.与原始序列相比,长期分量能够更好地反映PM2.5和O3浓度的演变趋势... 相似文献
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掌握土壤污染物的空间变异特征及其影响因素是开展土壤污染防治的前提.基于189个表层(0~20 cm)土壤样品,运用经典统计学和地统计学方法分析了成都平原核心区土壤中w(As)的空间分布特征,并探讨了成土母质、水系和土地利用方式对土壤中w(As)的影响.结果表明:①研究区土壤中w(As)在3.74~35.32 mg/kg之间,平均值为14.64 mg/kg,其中超过GB 15618-2018《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)》风险筛查值的采样点仅占总采样点的7.53%.②地累积指数分析结果表明,研究区土壤As处于无污染至轻度污染状态.③研究区土壤中w(As)总体呈西高东低的趋势,高值主要分布在都江堰市的南部、崇州市的东北部以及邛崃市与新津县接壤处.土壤As的块金系数为26.60%,属于中等程度变异,受结构性因素和随机性因素的共同影响.④由于人类活动的增强,成土母质对土壤中w(As)的影响已经不显著.距水系越近,土壤中w(As)越高.土地利用方式对土壤中w(As)空间变异的影响程度最大,不同土地利用方式下土壤中w(As)差异显著,表现为园林地>农林地>水稻-小麦轮作>水稻-油菜轮作>水稻-蔬菜轮作.研究显示,成都平原核心区土壤中w(As)总体偏低,高值区主要分布在都江堰市的南部、崇州市的东北部和邛崃市与新津县接壤一带;土地利用方式对土壤中As空间变异的影响超过水系和成土母质. 相似文献
993.
基于海口电厂"超低排放"燃煤机组在线监测数据和实测结果,研究颗粒物、SO2、NOx排放特征,分析颗粒物粒径分布和化学成分谱.结果显示,"超低排放"机组颗粒物、SO2、NOx排放浓度均值分别为(1.57±0.81)、(15.15±6.23)和(40.10±3.63)mg·m-3,均满足超低排放限值要求.TSP、PM10、PM2.5、PM1、SO2、NOx的排放因子均值分别为0.0099、0.0098、0.0092、0.0065、0.1131、0.2882 kg·t-1,排放因子集中在很窄的区间内,呈正态或偏正态分布,与未进行超低改造研究结果比较,排放因子减小了1~2个数量级.颗粒物数浓度分布呈双峰分布,数浓度峰值粒径为0.027 μm和0.641 μm;质量浓度呈单峰分布,峰值粒径为1.100 μm.PM10、PM2.5、PM1的成分谱差异很小,其主要化学组分为SO42-、Ca、NH4+、NO3-、OC,在PM10中质量占比分别为29.41%±0.94%、12.09%±1.95%、9.49%±2.35%、6.96%±0.49%、4.93%±0.57%;在PM2.5中质量占比分别为29.18%±1.58%、12.72%±1.77%、9.21%±2.01%、5.31%±0.13%、4.33%±0.72%;在PM1中质量占比分别为29.04%±3.15%、17.99%±3.61%、8.42%±1.50%、4.445±0.08%、5.075±0.07%. 相似文献
994.
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996.
997.
998.
根据《IPCC国家温室气体清单指南》和《省级温室气体清单编制指南》方法,建立2018年云南省16个州(市)城市生活垃圾处理温室气体排放清单,包括生活垃圾填埋和焚烧处理过程,并分析了温室气体排放的时间分布、空间分布和影响因素等。结果表明;(1)2018年云南省生活垃圾处理温室气体总排放量为536万t CO_2当量,各州(市)间排放量差异明显,滇中经济发达地区和滇东北人口密度较高地区排放量明显高于滇西北地区。(2)2005—2018年,云南省生活垃圾处理排放的温室气体量增长了191.3%,温室气体排放组成发生明显变化,CH4比重不断下降,CO_2比重不断增加。(3)城镇人口数量、生活垃圾处理量、经济发展水平与温室气体排放量显著相关,其中人口数量更为明显。 相似文献
999.
苏州古城区域河道碳氮磷类污染物的分布特征 总被引:8,自引:7,他引:1
苏州是水质型缺水城市,节水、减排、控源和截污等工程实施后,水质问题依然严峻.为了解苏州古城区域河道中碳氮磷类污染物的总量及分布特征,提出河道疏浚决策依据,于2019年春季在苏州古城区域采集了20个代表性断面的河道底泥和水体样品,测定了河道底泥的深度,分析了河道底泥和水体样品中碳氮磷类污染指标的含量,评价了河道底泥和水体的污染程度,并预测了换水、引水、降雨和疏浚情境下水质的变化.结果表明,苏州古城区域河道底泥深度在22~1025 mm之间(均值为266 mm),底泥总质量约为5.2×105 t.底泥中总有机碳、总氮、氨氮、总磷和有效磷平均含量分别为3.4%、2074 mg·kg-1、140.2 mg·kg-1、1765 mg·kg-1和57.2 mg·kg-1,属中度污染,总磷含量超标点超过90%,环城河污染程度最高,建议优先疏浚.水体中总有机碳、生化需氧量、化学需氧量、总氮、氨氮、凯氏氮、总磷和磷酸盐平均浓度分别为7.8、0.6、13.1、2.5、0.643、1.3、0.18和0.09 mg·L-1,属重度污染,为劣V类地表水,总氮浓度严重超标.基于沿程碳氮磷类污染物总量的分布情况,苏州古城区域河道疏浚推荐顺序为环城河、古城北部河道、干将河和古城南部河道.降雨情景下,初期径流污染物浓度高,将导致河道水质急剧下降;换水和引水情境下水中总氮总量均减少0.2 t,完全疏浚后水中总氮总量分别进一步减少4.58 t和2.19 t.底泥磷以外源输入为主,可受纳部分水体中的磷,故疏浚后,水体中总磷总量可能增加. 相似文献
1000.
我国经济快速发展区工业VOCs排放特征及管控对策 总被引:1,自引:1,他引:0
近年来随着我国经济快速发展,挥发性有机物(VOCs)作为雾、霾和臭氧前驱物日益受到关注,经济快速发展区VOCs污染情况尤为复杂.本文对京津冀、长三角和珠三角的12种典型工业行业及垃圾、废水处理厂与综合工业园区、居民区的VOCs排放特征与分布趋势进行系统分析.解析出制药、橡胶和油漆喷涂为12种典型工业行业中VOCs平均排放浓度最高的3个行业,得到平均浓度分别为541、499和450 mg·m-3,应给予高度关注.对比分析发现长三角与京津冀地区平均排放浓度最高是制药行业,分别为112 mg·m-3和1.00×103 mg·m-3;而珠三角地区油漆喷涂行业排放最高,平均浓度为1.04×103 mg·m-3.进一步对12种典型工业行业VOCs种类分布情况进行分析,发现毒性大的芳香烃与卤代烃分别在油漆喷涂与制药行业中排放占比最高,达到55.99%和26.57%.三大经济区中长三角地区居民区与综合工业园区附近VOCs浓度最低,京津冀地区浓度最高,与各地区工业排放分布情况一致.分析2002~2018年的数据发现居民区VOCs浓度整体呈现波动性下降趋势,尤其2016年后显著降低,反映出我国VOCs防治的相关政策、法律法规和标准及技术对现阶段VOCs控制起到了显著成效. 相似文献