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131.
青岛城市公园灰尘重金属的形态分布及健康风险评价 总被引:2,自引:0,他引:2
对青岛市南、市北、四方和李沧四区的公园灰尘样品的重金属全量和形态分布进行分析,并对公园灰尘重金属的污染状况进行了健康风险评价。结果表明:青岛城市公园土壤和灰尘均在不同程度上受到Cu、Zn、Pb、cd的污染,李沧区4种重金属含量均在四区最高。市南区公园灰尘中的Cu、Pb、cd的含量最低,市北区的Zn含量最低;Cu主要以有... 相似文献
132.
为掌握滨海城市环境空气质量变化特征,为污染精准管控和打赢蓝天保卫战提供科学参考,以沿海重要中心城市青岛市为研究区域,基于青岛市9个国控空气监测点位监测结果,对2013—2019年青岛市6项空气污染物浓度监测结果进行分析,总结归纳青岛市空气质量时间变化特征。结果表明:2019年,青岛市空气质量超标,超标指标为颗粒物;青岛市2014年空气质量最差,2018年空气质量最好;2013—2019年,青岛市O3浓度总体呈上升趋势,其余5项污染物浓度呈下降趋势;青岛市环境空气主要污染物是PM2.5,其次是O3;青岛市空气质量冬季差于其他季节,春节期间烟花爆竹燃放等人为活动使空气质量变差。 相似文献
133.
气象要素及前体物对青岛市臭氧浓度变化的影响 总被引:2,自引:2,他引:0
在深入探讨2013—2015年青岛市区O_3污染随时间变化特征的基础上,系统分析了不同气象要素对O_3浓度的影响,并研究了前体物对O_3生成的影响及贡献。结果表明:青岛市区O_3第90百分位日最大8 h滑动平均值和超标率均在2014年达到最高值;O_3浓度在5—10月较高,12月至次年1月浓度最低;O_3日变化呈单峰型变化规律,白天浓度高,夜间浓度低。强太阳辐射、高温、相对湿度60%左右、风速4 m/s左右、偏南风等气象条件下易出现高浓度O_3。O_3的生成主要受前体物VOCs控制,且烯烃对O_3生成的贡献远高于烷烃和芳香烃,控制VOCs尤其是烯烃组分的排放可有效降低青岛市区O_3浓度。 相似文献
134.
135.
136.
青岛市的主要环境问题可分为3大类型10个亚类,主要包括区域环境工程地质,水质污染,水土流失、海湾与港口淤积,过量开采地下水造成的海水入侵,不合理排污,倾倒垃圾和不合理城市规划造成的环境问题等。本文简要地探讨这些问题的基本特征与环境效应。 相似文献
137.
138.
139.
夏季青岛大气粗细粒子中微量元素的浓度、溶解度及干沉降通量 总被引:1,自引:1,他引:0
利用2016年6~7月在青岛采集的PM_(2.5)和总悬浮颗粒物(TSP)样品,分析其中12种微量元素总态和溶解态浓度,讨论了微量元素在粗、细粒子中的浓度及溶解度的分布特征,并估算了微量元素的沉降通量.结果表明,青岛气溶胶中地壳元素Al、Fe、Sr、Mn、Ba总态浓度的55%~60%集中在粗粒子中,人为元素Cr、Ni、V、Zn、Pb、As、Cd的65%~85%集中在细粒子中.但无论是地壳元素还是人为元素其溶解态浓度均主要分布在细粒子中,Al、Fe、Mn、Ba在细粒子中的占比为50%~80%,Cr、Ni、V、Zn、Pb、As、Cd的为70%~90%.微量元素溶解度在细粒子中的高于粗粒子中的,细粒子中微量元素的溶解态浓度与酸组分呈显著正相关,溶解度与p H呈显著负相关,表明酸化作用可能是影响细粒子中微量元素溶解度的主控因子.不同微量元素的总沉降通量中溶解态部分的贡献不同,Al和Fe溶解态部分的贡献仅为1%~2%,Sr、Ba、Cr、Pb的约为30%~40%,Mn、Ni、V、Zn、As、Cd的约为50%~60%.大气沉降的溶解态Fe可支持(194±150)mg·(m2·d)-1浮游植物碳的生产,对黄海初级生产力的贡献约为10%. 相似文献
140.
In this study, SO2 dispersion over İzmit Gulf is simulated by California Puff (CALPUFF) model for three air pollution cases, which occurred
on January 28, February 12, and February 26, 1997. These days are generally characterized by dominant high-pressure systems
– pressure values reaching 1032 mb, low wind speeds and sometimes calm conditions, and low temperatures with a minimum of
0°C. Hourly simulations during those critical cases were carried out and results revealed very high concentrations of SO2 transported to the downwind regions of Tüpraş and Gebze, and values sometimes exceeded 1,000 μg/m3. Nighttime and morning simulations associated with inversion produced considerably higher values of SO2 than the afternoon simulations associated with breeze. Model verification was conducted by comparing the measured daily average
values of eight stations with the model predicted values at the same receptor points. Results showed that the model well predicted
the values at station Gebze in all three cases. The model sometimes underestimated and sometimes overestimated the concentrations
at other receptor stations. 相似文献