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为研究甘肃南部城镇PM2.5及水溶性离子(WSIIs)浓度水平,于2019年4月—2020年2月在甘肃成县按季度进行PM2.5样品采集,分析了其变化特征,并运用相关和主成分分析法进行来源解析.结果表明:采样期间甘肃成县PM2.5年平均质量浓度为(57.2±26.9) μg·m-3,表现为冬季>春季>秋季>夏季的季节变化特征,冬季质量浓度约为夏季的1.9倍,全年空气质量优良率为81%,其中夏季达100%.WSIIs质量浓度呈现SO42->NO3->Na+>NH4+>Ca2+> K+>Cl->Mg2+的特征.SNA是浓度水平最高的3种水溶性离子,占8种主要水溶性离子浓度的70.1%.ρ(NO3-)/ρ(SO42-)平均值为0.6,表明工农业生产及化石燃料燃烧排放等固定源是颗粒物污染的主要来源.新型冠状病毒疫情期间人员管控对PM2.5和水溶性离子中SNA质量浓度影响显著,PM2.5平均质量浓度降幅达44.2%.源解析表明,PM2.5中WSIIs主要来自化石燃料燃烧、生物质燃烧及二次源和道路建筑扬尘等. 相似文献
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于2020年12月1日~2021年12月1日分别在深圳市大学城和路边站两点位对大气CO2和CO浓度进行了为期1a的观测.本次观测期间内两点位大气CO2平均浓度分别为432×10-6和439×10-6,均呈现了“秋冬季高、春夏季低”的季节变化特征与“昼低夜高”日变化特征,且日变化特征在早晚高峰期受到交通源排放的显著影响.此外,通过引入CO2和CO的净变化值得到大学城和路边站两点位的ΔCO2/ΔCO值分别为136.8~184.8、59.0~119.3,结果表明机动车排放对深圳市大气CO2贡献突出. 相似文献
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随着我国重点区域空气质量水平的整体改善,新疆天山北坡的污染问题日显突出. 为了探究当地低层大气稀释扩散能力的季节性差异及其对污染的影响,综合运用多种观测资料,对PM2.5污染和气象条件的季节性差异及二者之间的联系进行了系统分析,并利用区域空气质量模型开展数值试验,对低层大气稀释扩散能力进行了量化. 结果表明:①天山北坡主要城市冬季(12月—翌年1月)和春夏季(5—8月)PM2.5浓度最大可相差10.8倍. 对环流形势、地面气象要素、下垫面和低层大气层结等气象条件分析发现,低层大气稀释扩散能力是造成PM2.5浓度差异较大的首要外因. ②天山北坡主要城市春夏季的低层大气稀释扩散能力远高于冬季,最高为冬季的4.9倍;稀释扩散能力的逐月变化表明,稀释扩散能力最强和最弱月份最大相差5.6倍. 而同处北方的京津冀地区,春夏季与冬季最大相差2.0倍. 研究显示,合理利用低层大气稀释扩散能力的季节性差异,施行系统性的错峰生产,竭力减少冬季大气污染物排放,将是改善天山北坡城市空气质量的有效途径. 相似文献
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正@陈主编:这个暑假,我过得很开心:我先到爷爷奶奶家住了几天,又到姥爷姥姥家住了几天。更开心的是,我还分别到这两个城市的动物园参观了。我最喜欢的是老虎,它们那么威武,那么神气!不过我注意到,两个城市动物园的老虎很不一样,一个动物园的老虎很胖,而另一个动物园的老虎很瘦。我想请教陈主编,胖老 相似文献
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为研究淮南市不同功能区2019—2020年大气细颗粒物(PM2.5)的季节污染特征及其来源情况,采用热光碳分析仪、离子色谱仪和电感耦合等离子体质谱仪分别对淮南市八公山区政府、潘集区和师范学院3个采样站点不同季节大气PM2.5滤膜样品中碳质组分、水溶性无机离子和无机元素进行检测分析。结果表明:采样期间,在潘集区采样站点大气PM2.5的污染最为严重,其季节变化特征表现为冬季>春季>秋季>夏季;从大气PM2.5中各组分的质量浓度年平均值来看,在潘集区采样站点碳质组分和无机元素的污染最为严重,而在师范学院采样站点水溶性无机离子的污染最严重;从大气PM2.5中各组分的质量浓度季节变化来看,在秋季碳质组分的平均质量浓度最高、夏季其平均质量浓度最低,在春、冬季水溶性无机离子的平均质量浓度高于夏、秋季,无机元素呈现出夏季>春季>秋季>冬季的季节变化规律;PMF模型污染源解析结果显示,淮南市大气PM2.5污染主要来自燃煤排放源和机动车排放... 相似文献
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基于环境空气质量监测数据,分析了各项污染物时间变化特征,并利用SPSS 19.0软件进行相关性分析和主成分分析。结果表明:SO_2和CO污染较轻,NO_2浓度水平较高,O_3和PM_(2.5)污染相对严重。SO_2和O_3呈现"单峰型",NO_2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)呈现"双峰双谷型"的日变化特征。SO_2、NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)呈"U型",O_3呈现倒"U型"季节变化特征。PM_(10)、PM_(2.5)与SO_2、NO_2、CO,SO_2与NO_2、CO,NO_2与CO呈现正相关;NO_2、CO与O_3呈现负相关。主成分分析法结果显示第1个因子为PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2,第2个因子为O_3。 相似文献
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2012~2013年间北京市PM2.5中水溶性离子时空分布规律及相关性分析 总被引:20,自引:12,他引:8
2012年8月~2013年7月,在北京市包括城市背景、城区、郊区以及边界传输点在内的9个监测点位进行大气细颗粒物PM2.5样品的采集与分析,共获得486个有效样本及9种水溶性离子的质量浓度.观测期间9种水溶性离子总质量浓度为60.5μg·m-3,浓度水平高低顺序分别为NO-3SO2-4NH+-4Cl-Na+K+Ca2+F-Mg2+;其中SO2-4、NO-3和NH+4(三者简称SNA)占全部所测水溶性离子的88%;NO-3是全年波动范围最大的二次离子.对所测阴、阳离子相关性研究发现,阴、阳离子总体相关性良好,春、冬季阴、阳离子相关性要好于夏、秋季.对不同颗粒质量级别中的水溶性离子研究发现,SNA积累活跃,相对于SO2-4的积累,NO-3和NH+4在二次离子的形成过程中占据主导地位;NO-3是重污染过程累积效应比较明显且贡献相对较高的二次离子. 相似文献