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301.
为了解三峡库区腹地大气中活性氮的组成及干沉降通量,于2015年每个季节选取代表性月份在万州城区采集了气体和颗粒物样品.利用离子色谱法测定氮素浓度,同时结合大叶阻力模型模拟计算的干沉降速率值,估算了不同形态氮素的干沉降通量.结果表明,HNO3的干沉降速率值最大,年均值为0.39cm/s,约为其它氮素的3~8倍.NO2和NH3是大气活性氮的主要赋存形态,年均浓度值分别为(11.7±3.9)和(11.0±5.3)μg N/m3,两者之和约占总无机氮浓度的80%.万州城区总无机氮干沉降总量为8.5kg N/(hm2·a),其中氧化态氮(NO2、HNO3、颗粒态NO3-)和还原态氮(NH3、颗粒态NH4+)干沉降通量分别为3.5,5.0kg N/(hm2·a),占干沉降总量的41.4%和58.6%.因此,为有效控制三峡库区腹地的氮素污染,应重点关注NH3的减排. 相似文献
302.
小流域大气氮干湿沉降特征 总被引:7,自引:1,他引:7
大气氮沉降是陆源污染物和营养物质向水生生态系统传输的重要途径之一.在人类活动影响较大的流域,大量氮素通过大气沉降的形式输入到水体中,能够对地表水体的营养结构、水生生物的生存环境等造成严重的负面生态效应.本文以密云水库石匣小流域为例,采集并分析了研究区大气氮沉降(颗粒态干沉降与湿沉降)样品,探讨了该流域大气氮沉降通量的变化特征及其主要影响因子,进而明确了大气氮沉降对流域氮输入的贡献程度.结果表明:(1)石匣流域大气氮总沉降(颗粒态干沉降与湿沉降之和)呈现出明显的季节变化特征;对湿沉降而言,总氮、氨氮在夏季沉降通量最大,溶解性有机氮沉降通量在春季最大,而硝态氮季节变化并不明显;对颗粒态干沉降而言,总氮和氨氮的沉降通量在冬季最高;硝态氮在不同季节变化不明显,但其沉降趋势与总氮基本一致;溶解性有机氮在秋季出现最高值.(2)该流域氮沉降通量为43. 14 kg·hm-2,其中湿沉降通量占39. 85%,颗粒态干沉降通量占60. 15%.(3)降雨和风速条件是影响大气氮沉降的重要影响因子,其中雨量和雨强与氮湿沉降浓度均呈明显的负相关关系;对颗粒态干沉降而言,监测期内平均风速是影响颗粒态氨氮干沉降通量的重要因子.(4)大气氮沉降占该流域总的氮素输入量的15. 09%,是仅次于畜禽养殖和农村生活的重要污染源.本研究结果可为密云水库上游流域氮素综合管理提供科学参考. 相似文献
303.
重庆主城区大气总悬浮颗粒中有机碳和元素碳污染特征分析 总被引:9,自引:0,他引:9
在四个季节采样分析的基础上,本文报道了重庆市主城区江北区(商住区)和缙云山(清洁对照点)两个监测点总悬浮颗粒物质量浓度的空间分布和季节变化特征,同时利用热分解示差热导法元素分析仪测定了TSP中的OC和EC浓度,探讨了OC和EC含量并与北京相应功能区的TSP质量浓度及其OC和EC浓度进行了比较。结果表明:重庆市商住区和对照点TSP年均质量浓度均小于北京市商住区和对照点;重庆市商住区OC和EC年均质量浓度高于北京市商住区,北京市对照点OC和EC年均质量浓度高于重庆市对照点。两个城市的四个监测点OC/EC年均值均大于2.0,说明两城市城区二次污染比较严重。 相似文献
304.
为系统研究石家庄市季节性典型污染物的重污染传输特征,基于2018年12月~2019年11月46个环境监测站(PM2.5、PM10、O3、NO2、SO2和CO)及17个气象站(温度、湿度和风速)的小时监测数据,利用插值(IDW)和相关方法,分析污染物的季节性时空特征;并结合GDAS数据,采用后向轨迹方法,研究污染物的季度传输格局和潜在源区.结果表明:①不同季节具有典型的污染物,季节性典型污染物和污染率依次为:春季(PM10,48.91%)、夏季(O3,81.97%)、秋季(PM10和PM2.5,47.54%和32.79%)和冬季(PM2.5,74.44%),其与气象条件变化有显著联系;②春季PM10与风速呈负相关,呈西北高、东南低的空间格局,主要传输方向为南向(53.32%),潜在源区(WPCWTij≥160 μg ·m-3)为河北(冀)中南、河南(豫)中北及山西(晋)中部,且山东(鲁)西和陕西(陕)西北部的传输也会贡献(WPSCFij≥0.3)市域的PM10浓度;③夏季O3与温度呈正相关,与湿度呈负相关,传输通道方向为东南-南向(54.24%),其潜在源区呈以石家庄市为中心,沧州和菏泽为两翼的新月形区域;④秋季和冬季PM2.5与湿度呈正相关,冬季呈西低、东高态势分布,输送方向为:秋季(东北-东南,74.75%),冬季(西北,55.47%),主要污染源区(WPCWTij≥180 μg ·m-3)集中在冀中南、豫北和晋中西部. 相似文献
305.
306.
于2016年6~7月采集了青岛近岸以及黄渤海大气气溶胶样品,并于8月6~15日连续采集了青岛近岸气溶胶昼夜样品,分别测定了不同形态的氮磷(溶解无机氮、溶解无机磷、溶解态总氮、溶解态总磷、总氮和总磷)质量浓度,并分析了气溶胶中这些不同形态氮磷的组成特征.结果表明,青岛近岸大气气溶胶中不同形态氮磷的浓度明显高于同时期黄渤海气溶胶中氮磷浓度.青岛近岸气溶胶总氮中溶解态占比为56%,溶解态与不溶态差别不大;黄渤海气溶胶总氮中溶解态为主要部分,所占比例达72%.青岛以及黄渤海气溶胶中,无机氮是溶解态总氮的主要贡献者,分别占溶解总氮的67%和75%.青岛以及黄渤海气溶胶总磷中,溶解态与不溶态磷的贡献相近,溶解态分别占总磷的49%和58%;气溶胶溶解总磷中无机磷的贡献略高于有机磷,青岛以及黄渤海占比分别为56%和59%.气团来源对青岛以及黄渤海气溶胶中不同形态氮磷的浓度和组成特征有一定程度的影响,南方气团来源气溶胶中溶解无机氮(DIN)、溶解有机氮(DON)、总氮(TN)、溶解无机磷(DIP)和溶解有机磷(DOP)的浓度均高于北方和海上气团来源.青岛近岸气溶胶中溶解有机氮浓度昼夜差别不大,而溶解无机氮和总氮浓度则白天相对较高.白天和夜间气溶胶总氮中溶解态氮占主要部分,所占比例达到79%,且无昼夜变化;无机氮是溶解总氮的主要贡献者,且晚上无机氮所占比例(61%)较白天(70%)略有降低.青岛近岸气溶胶中的溶解无机磷和有机磷昼夜浓度差别不大,而总磷浓度则白天明显高于晚上.昼夜气溶胶样品中不溶态磷是总磷的主要组成部分,占比分别为83%、62%,夜间气溶胶中溶解态磷的贡献远高于白天;不论昼夜,无机磷均是溶解总磷的主要部分,所占比例在71%~77%. 相似文献
307.
利用区域空气质量模式Models-3/CMAQ对我国2010年的氮沉降特征进行了模拟分析.结果表明,2010年我国氮沉降总量约为7.6′ 103Gg,化学组成上以NHx-N(包括NH3、NH4+中的氮)沉降为主,平均占到2/3以上.夏季氮沉降量最高,冬季最低.干沉降为氮沉降的主要途径(约占62%),主要为气态含氮污染物的贡献,湿沉降的氮则主要来自颗粒态的铵盐和硝酸盐.我国氮沉降的空间分布具有东高西低、地区间差异显著的特征,高沉降通量区域主要集中在华北平原、四川盆地、华中的中南部、两广以及东北部分地区.加强对氨排放的管理和控制,同时重视东部沿海的发达地区的氮氧化物排放,对减少氮沉降具有重要意义. 相似文献
308.
为解决煤炭矿区的区域性复合型大气污染问题和探讨煤炭矿区规划的大气环境影响评价技术方法,本文以山西省阳泉矿区为例,通过对比不同模型,选用CALPUFF模型模拟了2013年阳泉矿区及周边地区的大气污染特征,分析污染物超标原因并优化了污染源布局,最后对远期规划实施后不同布局下的环境质量进行预测对比.结果表明,CALPUFF模型可应用于煤炭矿区大气环境质量模拟,矿区总体规划实施以来,研究区内的PM10和N02浓度均达国家二级标准,但是部分地区的SO2浓度超标.通过优化布局可有效提高环境质量,使得现状及远期规划实施完成后的常规污染物年均浓度值均稳定满足国家二级标准. 相似文献
309.
成都市大气颗粒物粒径分布及水溶性离子组成的季节变化特征 总被引:1,自引:6,他引:1
利用Anderson冲击式分级采样器,于2012年2月~2013年1月在成都市城东成都理工大学校园内按月采集了不同粒径的大气颗粒物样品,分析了颗粒物样品的质量浓度以及9种水溶性离子含量.结果表明,采样期间成都市PM_(2.1)和PM_(11)的年平均浓度分别为(125.9±56.14)μg·m~(-3)和(224.5±83.64)μg·m~(-3),颗粒物浓度冬季最高,春季次之,秋季浓度最低;成都市水溶性离子浓度平均水平为37.15μg·m~(-3),其中检测的9种离子浓度从大到小顺序依次为SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Ca~(2+)Cl~-Mg~(2+)K~+Na~+F~-,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+占总水溶性离子的78%,是主要的离子组分.SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+呈单峰分布,其主要分布于细粒子中;Ca~(2+)和F~-也呈单峰分布,但是主要分布在粗粒子中;Cl~-和K~+粒径分布相似,Mg~(2+)和Na~+分布相似,均呈双峰分布.成都市冬、春季节粗、细颗粒物中的水溶性离子浓度均明显高于夏、秋季节.结合离子相关性分析,细颗粒物中的SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+可能主要以(NH_4)_2SO_4或NH_4HSO_4、NH_4NO_3的形式存在,而粗颗粒物中的主要离子组分SO_4~(2-)、NO_3~-和Ca~(2+)则可能以Ca(NO_3)2、CaSO_4等形式存在.主成分分析结果表明,颗粒物中水溶性离子主要来自二次过程、土壤扬尘、生物质燃烧和农业源. 相似文献
310.
灰色GM(1,1)预测模型是灰色理论中的重要组成部分,也是主要的预测方法之一,因此,GM(1,1)模型的应用范围很广泛。以乌鲁木齐市市区的大气环境监测数据资料为依据,在分析灰色预测模型基本原理的基础上,利用MATLAB强大的矩阵功能,实现灰色GM(1,1)模型算法。通过灰色系统GM(1,1)模型,对乌鲁木齐市未来4年的环境空气质量进行了预测分析。预测结果显示,乌鲁木齐市未来4年环境空气质量将持续好转,表明近年来乌鲁木齐市采取的产业结构调整和清洁能源战略实施卓有成效。机动车尾气已经逐渐成为目前和未来一段时间内乌鲁木齐市空气污染的主要因素之一,控制和减少车辆尾气对空气的污染不容忽视,为今后乌鲁木齐市制定大气环境规划、防治大气污染控制提供了科学依据。 相似文献