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气溶胶通过直接或间接影响辐射对气候有着重要影响.利用在成都地区2019年1月23日—2020年8月31日期间6个时间段的亚微米气溶胶数浓度粒径谱分布(10~400 nm)、PM2.5浓度和气象资料,在对气溶胶谱分布进行统计分析和参数化的基础上研究了不同季节谱分布的日变化规律及不同PM2.5浓度下气溶胶数浓度谱分布的演变.结果表明:10~400 nm气溶胶总数浓度在春季最大(18269 cm-3),其次为冬季(16524cm-3)、夏季(14139 cm-3)和秋季(12635 cm-3).春季和夏季由于新粒子生成(NPF)事件发生频率较高(35%和22.46%),两季核模态粒子浓度和占比(35.7%和31.2%)较高.秋季总数浓度的低值主要是受到华西秋雨降水事件频率高(59.34%),持续时间较长的影响.冬季静稳天气导致粒子的累积老化,造成冬季积聚模态粒子数浓度占比(31.2%)较高.秋冬季节气溶胶数浓度日变化受早晚高峰和边界层发展的影响呈明显的双峰分布,春夏季除上述变化外,还受到二次生成的影响,总数浓度在上午呈现持续的高值.较清洁环境下受NPF事件的影响,成都地区100 nm以下粒子... 相似文献
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基于单颗粒气溶胶质谱(SPAMS)对成都市夏冬两季大气胺颗粒进行了综合观测,结合ART-2a算法及人工合并,2个季节大气中的胺颗粒都可分为7类,各类颗粒贡献的季节差异明显,燃烧源颗粒(如EC)在夏季贡献较大,而老化的有机碳颗粒(OCa)贡献在冬季显著升高.两季节平均质谱差减进一步证明夏、冬季分别以燃烧源和老化的胺颗粒为主.因高温分解,夏季胺颗粒占比在正午出现明显的低值,而下午的燃烧活动(如生物质燃烧)对该占比提升作用明显;冬季胺颗粒占比在白天显著高于夜间.随污染加重,胺颗粒数在夏冬两季均快速增加,其中夏季EC颗粒升高最为明显,污染最重时贡献可达47%;冬季升高最明显的是老化程度更高的OCa颗粒,当PM2.5浓度达到200μg/m3以上时,其贡献比例可达37%.因此,由于污染源和气候条件的差异,成都市大气胺颗粒形成机制和理化特征季节差异巨大. 相似文献
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基于风廓线雷达数据、大气污染数据及气象数据对2017年12月17日—2018年1月3日成都地区的一次持续性重污染天气过程进行研究,并对两次污染物浓度爆发式增长阶段的污染原因及污染物来源进行了分析.结果表明:①在这次重污染天气过程中,风廓线雷达高精度的风场资料(包括水平风速、风向、垂直风速、大气折射率结构常数C■)配合其他气象要素在分析两个污染阶段污染物的累积及扩散、输送中可以发挥重要的作用,即当成都地区水平风场风速较小且风向多变时,此时受静稳型天气控制,污染物浓度会快速累积增长,而当出现较强的东北风时,可能会有沙尘污染物的输入,应注意沙尘天气的提前预警.垂直风场中垂直速度和大气折射率结构常数C■的变化往往影响着污染物浓度的变化,由于风廓线雷达具有较高的时间分辨率,因此,对污染天气过程的变化有一定的指示意义.②结合局地环流指数和边界层通风量,重新定义了一种适合成都地区风场特征的通风指数:有效通风量(EVI),从而表明第一阶段污染的主要原因是成都地区由静稳型天气控制,边界层内风场对污染物的稀释扩散能力差,导致污染物累积.③通过后向轨迹模拟并结合PM_(2.5)浓度数据进行聚类分析,认为第二阶段污染主要是东北方向携带有大量沙尘污染物的气团输送到成都地区导致的,与源于西北地区沙尘天气的沙尘输送密切相关. 相似文献
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大家不会忘记,今年春天弥漫中国的雾霾天气,明显地向我们透露出一个信息,那就是空气已经不干净了,空气中的杂质时刻在威胁着人们的身心健康!我是在成都闹市区川报宿舍楼的屋顶花园里,眼睁睁看着绿叶是如何变成灰叶直至黑叶的。当沙尘暴雪上加霜、从天而降的那一天,一团一团的污染物席卷高楼、平房、车流、人群,笼罩了所有的男女老少,还有婴儿。直到第一场春雨之后,一个月的空气重度污染这才稍稍缓解,可以让人透一口气了。这里,不仅仅是要勾起大家的灰色回忆,我想要强调的是,在几乎所有国民都为此忧心忡忡、所有传媒都集体发声、议论纷纷之际,我们的散文似乎缺席了。在这期间,我留心查看了四川省城主要报纸副刊的文学版,其中关于春天的"例 相似文献
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文章以成都粘土作为氨氮吸附剂,通过单因素探讨了用土量、搅拌速度、搅拌时间、pH和静置时间5个因素对氨氮去除率的影响。研究表明,在用土量m=50 g/L,pH=8.0的条件下,以r=100 r/min搅拌40 min,并静置24 h后,粘土对垃圾渗滤液中氨氮的去除率可达到23.97%,粘土单位氨氮吸附率为7.14 mg/g。实验表明,粘土可有效去除垃圾渗滤液中的氨氮,更便于生化法在后续处理中的应用,将其与生化法、矿物吸附法等物理方法组合使用,能更好地处理垃圾渗滤液。 相似文献