地面水中多种拟除虫菊酯类农药的气相色谱分析

地面水中多种拟除虫菊酯类农药的气相色谱分析山东省环境卫生监测站孟祥萍，丁英昌目前，国内外关于环境及水源水中拟除虫菊酯类农药的分析方法报导甚少。高效液相色谱法测定拟除虫菊酯类农药灵敏度高、分离效果好，但由于仪器不易普及，基层实验室很难进行测定。本文参考...     

个旧市环境空气中铅污染浓度的影响因素和变化规律

叙述了个旧市环境空气中影响铅污染浓度的气象因素,铅污染度的变化规律,为治理铅污染提供一些科学依据.     

用气象资料和监测实例浅谈大气污染规律

本文用绵阳近三十年的气象资料和上的大气监测资料，分析了大气污染的日、季变化规律，提示用气象预报和污染排放量的预估来对大气进行预测与防治。     

高精度热电离质谱定年及其对第四纪环境研究的意义

用高精度、高灵敏度不平衡铀系热电离质谱 (TIMS)法测定第四纪地质年龄 ,并已在古气候、古环境、古海洋、考古学以及近代活动火山作用的研究中取得了一系列重要成果。本文介绍了我们用MAT -2 62质谱仪对石笋、珊瑚进行测试并取得比较满意结果的情况。     

气相色谱法用ECD测定有机磷农药

选用固定液选择得当的色谱柱，采用ECD检测器测定有机磷农药的寒冷含量，能得到理想的测定效果。     

内蒙古森林气象火险等级数值模拟个例研究

按照中尺度模式与统计方法相结合的思路,对缺少观测资料的森林地区进行气象火险等级模拟,可以达到森林火险预警的目的.采用这一方法可以大大提高森林气象火险服务的能力,提供具有高时空分辨率的森林火险预警信息.以1997年5月2日内蒙古绰尔发生的特大森林火灾为例,利用一个三维M-γ尺度大气-土壤耦合模式,对该地火灾发生前、中、后期的气象要素场进行了模拟,并根据森林气象火险等级综合指数,最后得到了研究区域的气象火险等级时空分布状况.结果表明,该中尺度模式模拟能力强,气象要素场的模拟结果基本符合山区气候变化规律,分析的森林气象火险等级分布与实际情况符合得较好.由此可见,采用中尺度模式进行火险预警的方法,可以为森林防火提供较为可靠的指导.     

厄尔尼诺近期可能加强今夏南方或出现特大洪涝

来自国家气候中心的最新监测资料表明，厄尔尼诺近期有增强的趋势。根据气象历史资料和经验，它有可能对今夏我国部分地区，如长江中下游的降水产生不利影响，如南方地区有可能出现特大洪涝灾害。     

我国自然灾害的特点

自然灾害的地区分布 在我国,自然灾害分布具有东西分区,南北分带,网状交织的特点。 东西分区:以贺兰山—龙门山—横断山和大兴安岭—太行山—武夷山—十万大山界分三大区。西区是高原和山地,雹灾、泥石流、沙漠化、旱灾、森林火灾等主要灾害严重;中部是高原、平原过度带,以山地地质灾害、水土流失、旱灾、洪水、雹灾和森林灾害为主;东区是平原,是海洋海岸带灾害、平原地质灾害、旱灾、涝灾、洪水、农作物病虫害最为严重,其中某些地带也是强震易发地带。 南北分带:我国自北向南有天山—阴山、     

Vertical distributions of COS and CS2 in Beijing City

Vertical distributions of COS and CS2 were measured at a meteorological tower in Beijing City. The mixing ratios of COS and CS2 are in the range of 371--1681 pptv and 246--1222 pptv, respectively. The significant high mixing ratios of the two compounds at ground level and distinct vertical distributions indicated the existence of strong anthropogenic sources of COS and CS2 in Beijing City. Domestic stoves and central heaters are important sources of COS during winter season. Cesspools may play significant role on COS over whole seasons. Chemical productions may be responsible for the observed hiah mixina ratios of CS2 in Beiiina Citv.     

2017~2021年苏皖鲁豫交界区域PM2.5和O3时空变化特征及影响因素

苏皖鲁豫交界区域是长三角和京津冀及周边两大大气污染治理重点区域的连接带,揭示该区域PM_2.5和O₃污染特征对推动区域大气污染联防联控有着重要意义.基于2017~2021年苏皖鲁豫交界区域22个地市的国家空气环境监测网络观测数据,探讨了该区域PM_2.5和O₃浓度的时空变化特征及气象影响.结果表明：①2017~2021年区域PM_2.5浓度呈现逐年下降趋势,PM_2.5浓度月均值呈现“U型”分布,冬季PM_2.5浓度仍维持高位.O₃-8h-90%浓度呈现波动下降趋势,O₃-8h-90%浓度月均值变化呈“M型”分布,夏秋季O₃污染程度未有好转.②与2017年相比,2021年PM_2.5-O₃复合污染天数减少了52 d,但PM_2.5污染仍占主导地位.③PM_2.5和O₃污染区域主要集中在区域中部和北部城市,且中部城市PM_2.5和O₃污染程度均改善显著.④采用Moran''s I指数和LISA指数分析了区域PM_2.5和O₃-8h-90%浓度的全局和局部空间自相关性,PM_2.5和O₃-8h-90%浓度均具有空间相关性,PM_2.5浓度主要表现为高值-高值聚集或低值-低值聚集现象,且高值-高值聚集有从中部向西部转移的现象,2020年和2021年O₃-8h-90%浓度表现为高值-高值聚集或低值-低值聚集现象.⑤结合气象要素数据,利用KZ滤波方法量化排放源与气象条件对区域PM_2.5和O₃-8h浓度的贡献,两者主要受到污染物排放影响,贡献率分别为101.0%和99.3%,表明污染物减排是驱动区域空气质量改善的主要因素.此外,气象条件对PM_2.5浓度的贡献在一、四季度为正值,二、三季度为负值,而对O₃-8h浓度的影响则反之,且气象条件对不同城市PM_2.5和O₃-8h浓度的影响程度存在较大差异.