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881.
以广州市环境监测站2007年1月—2009年12月监测的空气污染指数(API)以及SO2、NO2、PM10等污染物为研究对象,探讨了广州市空气污染的变化规律;并分析它们与常规观测的地面气象资料之间的关系;建立了API指数以及SO2、NO2、PM10等污染物的预报方程;为了弥补单纯基于数学模型预报的不足,分析和确定了造成广州严重空气污染的典型天气类型和相关指标,以便在具体的业务预报中可以根据天气形势和相关指标做进一步的订正;该预报方法于2010年10月起应用于广州市环境监测中心站,作为2010年16届亚运会广州空气质量预报预警服务的重要工具之一,运行服务效果良好. 相似文献
882.
883.
天然沸石吸附氨氮的影响因素 总被引:3,自引:0,他引:3
对比研究了沸石对生活污水和人工配制氯化铵溶液中氨氮的吸附特性,考察了沸石投加量、反应时间、悬浮物、阳离子和阴离子对沸石吸附氨氮的影响。结果表明,沸石对生活污水中氨氮的吸附能力明显低于人工配制氯化铵溶液,氨氮去除率随着沸石投加量的增加而增加,但单位质量沸石的氨氮吸附量却随之减小,吸附过程呈现快速吸附,缓慢平衡的特点。生活污水中悬浮物的存在,会削减沸石对氨氮的吸附能力。不同类型的阳离子和阴离子的加入都能导致人工配制氯化铵溶液中氨氮在沸石上的吸附量存在差异。阳离子的影响趋势主要为价态的影响,即价态越高,对氨氮吸附阻碍作用越显著,当阳离子当量浓度〉2meq/L时,影响吸附强弱的顺序为Ca2+〉Mg2+ 〉Na+;阴离子影响沸石吸附强弱的顺序受初始氨氮的浓度影响较大。Langmuir等温方程式较Freundich、DubininRadushkevich、KobleCorrigan和Temkin等温方程式更好地描述沸石吸附氨氮的行为。 相似文献
884.
石家庄市空气颗粒物污染与气象条件的关系 总被引:2,自引:0,他引:2
利用2013—2014年石家庄市环境监测中心PM_(2.5)、PM_(10)逐时监测资料、同期的石家庄市地面气象观测站常规观测资料以及环境监测梯度站2013年1月各层PM_(2.5)和PM_(10)逐时观测资料,分析了PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度的时空分布特征及与气象要素的相关关系。结果表明:石家庄市PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度及两者的比值均为冬季和秋季较高;在水平分布上,PM_(2.5)与PM_(10)的平均质量浓度为市区西部高于东部;在垂直分布上,随着高度的增加,PM_(2.5)和PM_(10)平均质量浓度先上升后下降;PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度与相对湿度呈正相关,其中PM_(2.5)的质量浓度与相对湿度相关性更高;PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度与风速呈负相关,随着风速的增大,PM_(2.5)与PM_(10)的平均质量浓度呈下降的趋势,但当风速大于5 m/s时,PM_(10)的质量浓度随着风速增大而上升,出现扬尘污染,总体来讲,刮西北风时PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度较高,刮东南风时PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度较低,这与风向和风速的日变化有关;PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度与降水呈负相关,随着降水的增加,PM_(2.5)与PM_(10)的平均质量浓度呈下降的趋势。 相似文献
885.
富营养化湖泊叶绿素a时空变化特征及其影响因素分析 总被引:1,自引:0,他引:1
基于内蒙古乌梁素湖区20个监测点5、7、9、11月的监测数据,分析水体中叶绿素a浓度时空变化情况。同时,分析水体中总氮、总磷、氨氮、硝酸盐氮、COD、p H、总有机碳与叶绿素a的相关性。结果显示,叶绿素a浓度呈现由西北向东南逐渐减少的趋势,而浓度峰值出现在7月下旬,低值出现在11月下旬。相关因素与叶绿素a的相关性呈复杂性,线性拟合结果显示,与COD没有明显相关性;与总有机碳呈弱负相关性,与p H呈负相关性;而与总磷、总氮、氨氮、硝酸盐氮呈正相关性。期望该研究为干旱区湖泊水体富营养化控制和水资源管理提供科学依据。 相似文献
886.
利用2013年中山市空气质量监测资料、气象观测资料、韩国气象厅天气图资料和WRF数值模式模拟分析了中山市全年大气污染的基本特征,总结了易于造成大气污染的典型天气形势和气象要素条件。结果表明:2013年中山市空气污染主要发生在秋季和冬季,首要污染物类型为PM2.5和O3,全年共发生12次持续污染事件;当中山市位于我国大陆冷高压底部(冷锋前部)副热带高压脊线北部或台风外围地区时有利于污染发生;中山市的弱(风速1~2 m/s)偏北风或偏东风、合适的相对湿度(40%~60%)和温度(秋季20~25℃,冬季10~15℃)均可能造成秋冬季的大气污染,而高温(大于30℃)是造成夏季大气污染的主要原因。1月PM2.5重污染期间的WRF数值模拟结果表明:此次PM2.5污染是小风(风速小于2 m/s)、地面增暖(增温2℃)、增湿(增湿5%以上)综合作用的结果,而大风(风速大于4 m/s)的强扩散作用对PM2.5的清除效果显著。 相似文献
887.
888.
PM_(2.5)影响人们的生活,危害城市居民的健康,因而在大范围、连续空间上精准预测PM_(2.5)的浓度对于降低居民暴露在大气污染环境中的风险意义重大。基于空气中PM_(2.5)浓度对气象因子、社会经济因子和下垫面条件因子的响应关系,利用皮尔逊相关分析、PCA分析和随机森林模型RF构建了长江三角洲地区浓度的预测模型。研究发现:(1)PM_(2.5)浓度大小分布与夜间灯光指数NLI、国内生产总值GDP、降雨量PRE、温度TEP、相对湿度RH、植被指数EVI以及土地利用覆被LUCC呈显著相关(P0.05),其中NLI和GDP与PM_(2.5)浓度呈正相关,PRE、TEP、RH与PM_(2.5)浓度呈负相关。(2)主成分数量为4时,方差累积贡献率达到86.7%,PRE、RH、GDP、NLI和EVI是影响长三角地区PM_(2.5)浓度空间变化的最重要的5个因子。(3)PCA-RF模型对于PM_(2.5)浓度的预测具有较好的表现且在长三角中西部的城市预测效果好于东南部沿海城市。相对于逐步回归SR模型,PCA-RF模型验证数据集上的均方根误差RMSE降低12.7%,决定系数R2提高12.1%,平均绝对误差MAE降低8.3%。 相似文献
889.
890.
为了解采暖期大气PM_(1.0)和PM_(2.5)中水溶性离子污染特征,采集哈尔滨市2014年11月至2015年3月采暖期PM_(1.0)和PM_(2.5)的样品,进而分析其中的水溶性离子(F-、Cl-、NO-3、SO2-4、Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+)的质量浓度。结果表明:PM_(1.0)和PM_(2.5)中的水溶性离子具有相同的变化趋势。采暖期间PM_(1.0)和PM_(2.5)中9种水溶性离子质量浓度总和分别为25.4~60.7μg/m~3和38.8~78.0μg/m~3。在PM_(1.0)和PM_(2.5)中NH+4、NO-3、SO2-4占比较高,而F-、Mg2+占比较低。PM_(1.0)和PM_(2.5)中9种水溶性离子质量浓度均为夜间大于白天。在PM_(1.0)和PM_(2.5)中,Mg2+和NH+4、F-和Cl-呈显著相关,说明它们来自相似的污染源,在PM_(1.0)中的K+和Ca2+显著相关,故它们受相似的污染源的影响。根据酸度与各离子的相关性,得出SO2-4和NH+4是控制大气颗粒物酸碱性的主要离子。另外,气象因素对PM_(1.0)和PM_(2.5)的浓度有影响。 相似文献