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781.
天目湖沙河水库热分层变化及其对水质的影响 总被引:7,自引:5,他引:2
为揭示亚热带水库热分层的季节性变化特征、影响因素及水质效应,以最大水深11 m的江苏溧阳天目湖沙河水库为例,基于对水库坝前区(TM1)3~11月逐时的水温监测及对该水库2009~2016年相关水质和气象指标监测,分析了该水库热分层的形成和消失时间、驱动因素及其对水质的影响.结果表明,天目湖沙河水库呈典型的亚热带单循环混合模式:春季随着太阳辐射的增强,水温逐渐升高,当表层水温升至21℃左右时,热分层稳定形成,在整个5~9月期间水体热分层十分稳定;秋季随着太阳辐射的减弱,水温逐渐降低,当表层水温降至19℃左右时,热分层基本消失,在10~4月期间水体呈混合状态.热分层期间,表层和底层的水温差随太阳辐射的增强而增加;日均气温超过30℃的情况下,水体热分层更加稳定;夏季强降雨过程降低了水体表层的温度、减弱了上层5 m水体的温度分层,但对5 m以下深度的热分层状况基本无影响.水温分层对水库水质产生一定的影响:热分层期间,底层水体处于厌氧状态,底层水体氨氮浓度明显增加;热分层消失后,底层水体溶解氧、总磷及悬浮颗粒物含量均增加.研究表明,对于四季分明的亚热带中等深度的水库而言,水体热分层主要受太阳辐射的控制,稳定的热分层有利于蓝藻门相关种属藻类的生长,热分层形成及消散阶段改变了沉积物的营养盐释放及供给水体的强度,对水体水质形成冲击.在水库水质监控及生态保护管理中,应关注热分层过程的不利影响,并探索相关灾害的防控技术. 相似文献
782.
2020年春节以来,京津冀及周边地区多次出现重污染天气过程。由于近期全国各地正在全力抗击新型冠状病毒肺炎疫情,亿万人"宅"在家隔离或办公。公众不禁疑惑,春节假期又逢疫情管控,道路上机动车少了很多,大多数工厂、工地也都停工了……怎么还会出现重污染天气呢?针对重污染天气过程的成因,相关专家进行了解读。专家表示,受春节假期和疫情的影响,加工业、服务业、机动车的污染物排放有所减少,这也使得京津冀及周边地区主要污染物排放量较上一年秋冬季下降20%~30%。 相似文献
783.
本文分析了2014~2015年兰州市春季沙尘天气期间颗粒污染物PM10、PM2.5及气态污染物SO2、NO2、CO和O3质量浓度的演变规律.结果表明,沙尘天气造成PM10和PM2.5浓度上升,而SO2、NO2和CO浓度表现为降低(置换型)或升高(叠加型),O3浓度受沙尘天气影响不明显.置换型的PM10和PM2.5平均质量浓度分别为1086.9和286μg/m3,SO2、NO2和CO平均质量浓度分别为16.7、41.0和1.02×103μg/m3.叠加型的PM10和PM2.5平均质量浓度分别为383.2和116.2μg/m3,SO2、NO2和CO平均质量浓度分别为24.5、49.1和1.19×103μg/m3.置换型的PM10和PM2.5平均质量浓度分别为叠加型的2.8和2.4倍,叠加型的SO2、NO2和CO平均质量浓度分别为置换型的1.47、1.2和1.17倍.置换型对应的气象条件为近地面东北方向大风、显著降温和高压,即强冷空气活动时,PM10和PM2.5浓度上升,而SO2、NO2和CO浓度显著减小,沙尘源地主要为塔克拉玛干沙漠和青藏高原北部地区,影响气流多为1500~6000m高空西北气流.叠加型则为近地面东北风向弱风,气温和气压无明显波动,即弱冷空气活动时,初期PM10和PM2.5浓度上升,同时SO2、NO2和CO浓度略下降,而后PM10和PM2.5维持高值时SO2、NO2和CO浓度亦上升,沙尘源地主要为巴丹吉林沙漠,影响气流多为1500m以下低空西北气流. 相似文献
784.
采用天气学分析和GRAPES-CUACE气溶胶伴随模式相结合的方式,探讨了北京市2016年2月29日~3月6日一次PM2.5重污染过程的大气环流特征、污染形成和消散原因,并利用伴随模式追踪了造成此次重污染过程的关键排放源区及敏感排放时段.结果表明:此次重污染过程北京市PM2.5浓度存在明显日变化,在3月4日20:00达到污染峰值,观测数据显示海淀站PM2.5浓度达到506.4μg/m3.形成此次重污染过程的主要天气学原因是北京站地面处于低压中心,且无冷空气影响,风速较弱,逆温较强,大气层结稳定,混合层高度较低,500hPa西风急流较弱,污染物水平和垂直扩散条件差,大气污染物易堆积;此次过程中,500hPa短波槽过境、边界层偏南风急流和冷空气不完全渗透导致了本次严重污染PM2.5浓度的短暂下降.伴随模式模拟结果表明,此次污染过程目标时刻的污染浓度受到来自河北东北部和南部、天津、山西东部、以及山东西北部污染物的共同影响,目标时刻PM2.5峰值浓度对北京本地源响应最为迅速,山西响应速度最慢;北京、天津、河北及山西排放源对目标时刻前72h内的累积贡献比例分别为31.1%、11.7%、52.6%和4.7%.北京本地排放源占总累积贡献的1/3左右,河北排放源累积贡献占一半以上,天津和山西分别占1/10和1/20,河北源贡献占主导地位,天津和山西贡献较小;目标时刻前3h内,北京本地源贡献占主导地位,贡献比例为49.3%,目标时刻前4~50h内,河北源贡献占主导地位,贡献比例为48.6%,目标时刻前50~80h,山西源贡献占主导地位,贡献比例在50%以上. 相似文献
785.
对流层臭氧作为典型二次污染物已成为北京春夏季首要污染物,气象因素是影响其浓度变化的主要因子之一.本研究基于2008~2017年大气成分和气象观测数据,利用Lamb-Jenkinson天气分型法结合Mann-Whitney U检验方法将影响北京地区天气型分为6类,其中SWW和C型上甸子臭氧浓度均值和极值分别最高,在4~9月出现频率最高,合计出现47.4%,并通过多元逐步回归方程确定两种型的主要贡献权重.SWW和C型下54%盛行西南风,新排放的污染物和二次老化气团经西南气流持续输送,850 hPa附近出现垂直速度零层,水平和垂直气象条件均有利于臭氧的输送、生成和聚积;AN和ESN型下64.7%盛行东北风或北风,气团来源清洁,1000 hPa以上盛行一致的下沉运动和气流辐散,新排放的污染物也能很快被稀释扩散,臭氧浓度处于较低值.以NW型2015年5月3日为例,虽然地面盛行西北气流,来源清洁,但大气通过垂直下沉运动将边界层以上的高浓度残留臭氧向近地面输送,导致某些天数中出现臭氧浓度高值. 相似文献
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