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Investigation of air pollution concentration in Kathmandu valley during winter season 总被引:1,自引:0,他引:1
KONDO Akir KAGA Akikazu IMAMURA Kiyoshi INOUE Yoshio SUGISAWA Masahiko SHRESTHA Manohar Lal SAPKOTA Balkrishan 《环境科学学报(英文版)》2005,17(6):1008-1013
The monthly concentrations of NO2, NOx, SO2 and O3 measured by a passive sampler from February 2003 to January 2004 showed that the air pollution during the winter season in Kathmandu valley was higher than the summer season. The O3 level was found the highest during April, May and June due to strong radiation. The hourly concentrations of NO2, NOx, O3 and suspended particulate matter(SPM) were also measured by automatic instruments on December 2003. Temperature at the height of 60 m and 400 m at Raniban Mountain in the northwest of Kathmandu valley was measured on February 2001 in the winter season and the average potential temperature gradient was estimated from observed temperature. Wind speed was also measured at the department of hydrology, airport section, from 18 February to 6 March 2001. It was found that the stable layer and the calm condition in the atmosphere strongly affected the appearance of the maximum concentrations of NO2 and SPM in the morning, and that the unstable layer and the windy condition in the atmosphere was considerably relevant to the decrease of air pollution concentrations at daytime. The emission amounts of NOx, HCs and total suspended particle(TSP) from transport sector in 2003 were estimated from the increasing rate of vehicles on the basis of the emission amounts in 1993 to be 3751 t/a, 30570 t/a and 1317 t/a, respectively. The diurnal concentrations in 2003 calculated by the two-layers box model reproduced the characteristics of air pollution in Kathmandu valley such as the maximum value of O3 and its time, the maximum value of NO in the morning, and the decrease of NO and NO2 at daytime. The comparison with the concentrations in 1993 calculated suggested that the main cause of air pollution was the emission from transport sector. 相似文献
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不同交通状况下道路边大气颗粒物数浓度粒径分布特征 总被引:9,自引:3,他引:9
研究了不同交通状况下北京交通环境大气颗粒物数浓度的污染特征.应用扫描电迁移率颗粒粒径谱仪(SMPS)测定了2009年8月常规交通状况和2008年8月奥运交通状况下北四环道路边大气颗粒物的数浓度,分析了数浓度的粒径分布特征及其逐时变化规律,目的为辨析交通流改变对交通环境中颗粒物数浓度的影响.常规交通状况下道路边超细颗粒物(10~100nm)和10~478 nm颗粒物总粒数浓度分别为(1.15±0.49)×104个.cm-3、(1.61±0.57)×104个.cm-3,奥运交通状况下分别下降到(0.55±0.14)×104个.cm-3、(1.21±0.24)×104个.cm-3,不同粒径段中超细颗粒物数浓度降幅最高,为52.2%.常规交通状况下道路边大气中颗粒物粒数浓度呈双峰分布,峰值粒径依次为22.5 nm和113.0 nm.奥运期间由于机动车单双号限行和黄标车禁行等措施的实施,22.5 nm处颗粒物数浓度峰值消失.粒径分布逐时变化显示,常规交通状况下00:00~04:00柴油车流量高峰、11:00~13:00高温强光照和17:00~20:00交通晚高峰这3个时段内超细颗粒物数浓度较高;而奥运期间受到交通流量下降、平均车速提高等因素影响,道路边颗粒物数浓度粒径分布逐时变化趋于平缓. 相似文献
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以生长在沈阳市区内的银杏及油松为试材,开顶式熏气室模拟升高O3浓度(80 nmol·mol-1)和正常大气O3浓度(≈30 nmol·mol-1)条件,采用GC-FID技术对银杏及油松的异戊二烯和7种单萜类物质的排放速率进行测定,探讨高浓度O3对单株银杏及油松挥发性有机物排放规律的影响.结果表明,O3浓度增高可以显著提高银杏和油松的异戊二烯排放速率(p<0.05),及银杏Δ3-蒈烯的排放速率(p<0.05),其分别达到1.96、 9.71和0.09 μg·(g·h)-1,而对于其他单萜物质的排放速率,2种树木对高浓度的O3熏蒸均没有表现出显著的变化;树种不同,排放的BVOCs组成也不同,自然条件下银杏排放的BVOCs以异戊二烯为主,而油松以α-蒎烯为主;高浓度O3熏蒸下油松释放的异戊二烯达到其BVOCs组成的64.73%,增加大气O3浓度改变了树木挥发性有机物的组成比例.因此,O3浓度升高对银杏及油松BVOCs排放规律具有显著影响. 相似文献
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汽车制造企业恶臭来源及影响分析 总被引:1,自引:1,他引:1
挥发性有机物(VOCs)是工业恶臭的重要来源之一.本文以某汽车制造企业为研究对象,对其产生的恶臭来源及对敏感点居民区的影响进行采样和分析.2016年11月15~17日,分别采用三点比较式臭袋法和大气预浓缩仪-气相色谱(GC)-质谱(MS)联用法对该企业厂区内各个车间的排气筒、厂界和敏感点的臭气浓度和VOCs组分进行定性、定量分析.结果表明,该企业整车厂和发动机厂各个车间排气筒的臭气浓度均未超标,发动机厂厂界的臭气浓度未超标,但整车厂的厂界和敏感点的臭气浓度均超过标准限值.监测共确认54种VOCs物种,包括芳香烃、卤代烃、烷烃、烯烃、环烷烃、酮类、酯类、醚类、醇类、含硫化合物和含氧环化合物.其中,卤代烃种类最多,其次是芳香烃.由此可知,汽车制造恶臭类代表物质主要是卤代烃和芳香烃.根据敏感点居民区特征VOCs物种的质量浓度、检知嗅阈和阈稀释倍数筛选出敏感点居民区的典型恶臭物质为1,3-丁二烯.针对涂装车间所用涂料进行定性分析,结果表明,绝大部分特征VOCs物种均来自涂料成分.恶臭贡献最大的1,3-丁二烯,在排除敏感点居民区周边其他污染源影响的情况下,推断其来源是整车厂涂装车间的喷涂和烘干工艺所产生的.建议企业采用含VOCs组分较低的环保涂料或更高处理效率的RTO净化装置,以减少汽车制造过程对居民区敏感点的恶臭影响. 相似文献
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北京市污水处理厂出水中药物和个人护理品的季节变化及其生态风险评价 总被引:1,自引:0,他引:1
由于污水处理厂出水中含有微量有机污染物,这些污染物能够通过污水处理厂出水进入到水环境中,对生态系统和人体健康存在潜在的威胁.为探明污水处理厂出水中药物和个人护理品(Pharmaceutical and Personal Care Products,PPCPs)在不同季节中的浓度分布及生态风险情况,本研究于2019年的春季、夏季和秋季分别对北京市5座污水处理厂出水中PPCPs的赋存情况和浓度变化进行了调查分析,并对其进行了生态风险评价.结果表明:5座污水处理厂出水中PPCPs检出率为100%的化合物包括磺胺甲恶唑、克拉霉素、卡马西平、避蚊胺、美托洛尔、咖啡因、氧氟沙星和双氯芬酸;PPCPs在不同季节中表现出一定的浓度分布差异,其中磺胺嘧啶、磺胺甲恶唑、克拉霉素、吉非罗齐、苯扎贝特、氯贝酸、美托洛尔、普萘洛尔、卡马西平、甲氧苄啶、避蚊胺在春季出水中的浓度明显高于其在夏季和秋季出水中浓度,而双氯芬酸、甲芬那酸、氧氟沙星、诺氟沙星和咖啡因则在夏季出水中浓度要略高于其在春季和秋季出水中的浓度;通过对PPCPs的生态风险评价发现,避蚊胺在一个春季样品中为中风险污染物,在其他样品中均为低风险污染物,磺胺甲恶唑和美托洛尔的最大RQ值分别为0.09和0.08,接近中风险,其他PPCPs均为低风险污染物. 相似文献
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基于光学分类的太湖水体叶绿素a浓度高光谱遥感 总被引:1,自引:2,他引:1
利用2006年11月、2008年11月、2010年5月和8月的太湖水体原位观测数据,在对水体进行光学分类的基础上,分别建立了针对各个类别水体的叶绿素a浓度高光谱反演模型.通过对每类水体各个模型的性能比较,结果表明:第一类水体,四波段模型为最优模型;第二类和第三类水体,一阶微分模型均为最优模型.同时,也比较了水体分类前后模型的表现,表明水体分类后模型在精度和稳定性上都有不同程度的提高.本研究结论对光学复杂混浊湖泊水体的水色遥感具有参考意义. 相似文献
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Yangyang Gao Sha Wang Fengjun Yin Pin Hu Xingzu Wang Yuan Liu Hong Liu 《环境科学学报(英文版)》2021,33(3):227-235
The relatively low sensitivity is an important reason for restricting the microbial fuel cell (MFC) sensors’ application in low concentration biodegradable organic matter (BOM) detection. The startup parameters, including substrate concentration, anode area and external resistance, were regulated to enhance the sensitivity of MFC sensors. The results demonstrated that both the substrate concentration and anode area were positively correlated with the sensitivity of MFC sensors, and an external resistance of 210 Ω was found to be optimal in terms of sensitivity of MFC sensors. Optimized MFC sensors had lower detection limit (1 mg/L) and higher sensitivity (Slope value of the linear regression curve was 1.02), which effectively overcome the limitation of low concentration BOM detection. The essential reason is that optimized MFC sensors had higher coulombic efficiency, which was beneficial to improve the sensitivity of MFC sensors. The main impact of the substrate concentration and anode area was to regulate the proportion between electrogens and nonelectrogens, biomass and living cells of the anode biofilm. The external resistance mainly affected the morphology structure and the proportion of living cells of the anode. This study demonstrated an effective way to improve the sensitivity of MFC sensors for low concentration BOM detection. 相似文献
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