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831.
为了探讨2016号台风“浪卡”对海南岛臭氧(O3)浓度的影响,选取了2020年10月10~14日海南岛逐时空气质量监测数据、气象要素数据、ERA5再分析资料和“葵花8号”红外亮温TBB产品,采用相关分析和后向轨迹模拟方法进行深入讨论.结果表明,10月11~13日台风过程期间均有市县O3最大8 h滑动浓度平均值[ρ(O3-8h)]超标,海南岛平均ρ(O3-8h)峰值出现在10月12日,为130.15μg·m-3,共有4个市县O3-8h浓度超标,其中临高县达到了全岛最高值,为198.44μg·m-3.台风过程期间海南岛小时O3浓度与降水量、相对湿度和风速呈负相关关系,与气压和气温呈正相关关系,其中与降水量、气压和相对湿度的相关系数通过了99.9%的信度检验.我国东南部沿海省份是海南岛此次O3污染的主要贡献源区.受西太平洋副热带高压(副高)内部的下沉气流和台风“浪卡”外围下沉气流共同影响,源区大气... 相似文献
832.
为了解渝东南典型地质高背景区土壤重金属的污染特点,解析其污染来源并针对性地提出风险管控建议,在重庆市酉阳县北部兴隆镇和木叶乡共采集土壤表层样品(0~20 cm)211件,分析了表层土壤8种重金属(As、 Cd、 Cr、 Cu、 Hg、 Ni、 Pb和Zn)的含量及土壤pH值,采用数理统计、污染负荷指数、潜在生态风险指数、相关性分析和正定矩阵因子分解(PMF)模型等技术,研究了表层土壤重金属的含量及空间分布特征,并开展了污染评价和重金属的来源解析.结果表明,表层土壤重金属平均含量均超过重庆市土壤背景值,呈现出不同程度的富集情况,其中Cd超《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准》(GB 15618-2018)中筛选值的比例高达83.41%,超管制值的比例为7.58%,潜在风险较高.污染负荷指数法评价结果显示研究区整体呈轻微污染,潜在生态风险指数评价结果显示研究区整体生态风险较高,其中重金属Hg、 Cd和As的贡献率分别为50.27%、 28.63%和11.70%.PMF结果显示研究区土壤中重金属的来源主要3种,即自然母质源、农业源和工业活动及交通排放的混合源,所占比例分别为40.49%、... 相似文献
833.
气象条件对近地层臭氧(O3)的生成有重要影响.为了探讨未来气候变化如何影响中国不同地区的O3浓度,本研究将全球耦合模式比较计划CMIP5提供的CESM地球系统模式的气候预测数据作为WRF区域气象模式的初始边界条件,降尺度模拟了3种代表情景(RCP4.5、 RCP6.0和RCP8.5)下的未来2046~2055年夏季气候变化情况,并驱动CMAQ区域空气质量模式模拟气候变化对O3的影响.结果表明,气候变化使中国夏季边界层高度、温度均值和高温天数增加,相对湿度有所降低,近地面风速无明显变化.在气象要素的共同影响下,O3浓度在京津冀、四川和华南等地区呈现增加趋势,O3每日最大8 h滑动平均(MDA8)极值在不同情景下增幅为:RCP8.5(0.7μg·m-3)>RCP6.0(0.3μg·m-3)>RCP4.5(0.2μg·m-3).夏季MDA8超标日变化与高温天数变化有较为相似的分布,MDA8超标的发生与高温天... 相似文献
834.
近年来,我国臭氧(O3)污染形势日趋严峻,在多地已超越PM2.5成为大气环境的首要污染物.气象条件,尤其是温度和湿度对O3生成的影响极大.因此,厘清并量化不同区域温度和湿度变化对O3浓度的影响可为政府防治臭氧污染提供理论依据.通过分析2015年1月1日至2022年7月31日实测日最大温度(Tmax)和相对湿度(RH)与臭氧日最大8 h滑动平均值(O3-8h)的关系,发现臭氧污染严重的七大区域的O3-8h与Tmax呈线性正相关关系,温度惩罚因子范围为2.1~6.0 μg ·(m3 ·℃)-1;O3-8h与RH呈非线性关系,RH为55%时O3-8h最高;不同区域对Tmax和RH的敏感度稍有不同,总体上最适合O3生成的气象条件为29℃≤Tmax<38℃且40%≤RH<70%.长三角、苏皖鲁豫和长江中游地区在Tmax≥35℃的极端高温条件下,O3-8h停止随温度的上升而增长,反而出现下降现象,且往往伴随颗粒物浓度的小幅上升.这可能与部分前体物在水汽含量变高的情况下发生非均相反应及臭氧的非均相汇增加有关. 相似文献
835.
冬小麦田O3气孔与非气孔沉降及风险评估 总被引:1,自引:1,他引:0
为了深入了解农田生态系统的O_3干沉降过程,并基于O_3通量(尤其是气孔O_3累积通量)指标进行风险评估,利用涡度相关系统对冬小麦田的O_3干沉降过程进行了连续动态观测,初步分析O_3浓度和总O_3通量的变化过程,着重探析气孔O_3沉降和非气孔O_3沉降的变化特征及其与主要气象因子的关系,并基于剂量指标(AOT40)和通量指标(DF_s06)分别推算出冬小麦的产量损失率.结果表明,观测期间(自2016年3月16日至5月30日)日平均O_3浓度(cO_3)为32.9 n L·L-1;白天(08:00~18:00)和夜间平均总O_3通量(F_(O3))分别为-7.6 nmol·(m~2·s)~(-1)和-3.1 nmol·(m~2·s)~(-1),日均F_(O3)为-5.1nmol·(m~2·s)~(-1).逐日平均气孔O_3通量(F_s)的变化范围为0~-5.1 nmol·(m~2·s)~(-1),日均F_s为-1.43 nmol·(m~2·s)~(-1).逐日平均非气孔O_3通量(F_(ns))的变化范围为-1.43~-10.31 nmol·(m~2·s)~(-1),日均F_(ns)为-3.66 nmol·(m~2·s)~(-1).较强的太阳辐射(SR)、较高的温度(T)和适度湿润的条件有利于冬小麦气孔沉降;较强的SR、适度的T和湿润条件是有利于冬小麦非气孔沉降.在整个观测期间,总O_3累积吸收通量(DF_(O3))、气孔O_3累积吸收通量(DF_s)和非气孔O_3累积吸收通量(DF_(ns))分别为31.58、9.99和21.59 mmol·m~(-2),总DF_s和总DF_(ns)分别占总DF_(O3)的32%和68%.通过剂量指标AOT40和通量指标DF_s06响应方程计算出的冬小麦产量损失率分别为11.58%~20.37%和20%~23.56%. 相似文献
836.
837.
青岛市夏季臭氧浓度水平高且污染事件频发,开展臭氧污染过程和非污染时期的挥发性有机物(VOCs)及其臭氧生成潜势(OFP)的精细化来源解析研究,对于有效降低沿海城市的大气臭氧污染,持续改善环境空气质量将会发挥重要的作用.因此,利用青岛市2020年夏季(6~8月)小时分辨率的在线VOCs监测数据,分析臭氧污染过程和非臭氧污染时期环境VOCs的化学特征,并通过正定矩阵因子分解(PMF)模型进行了环境VOCs及其OFP的精细化来源解析研究.结果表明,青岛市夏季环境ρ(TVOCs)平均值为93.8μg·m-3,臭氧污染过程相较于非臭氧污染时期TVOCs浓度上升了49.3%,其中芳香烃浓度增加最显著,增加了59.7%.夏季环境VOCs总的OFP达到246.3μg·m-3,臭氧污染过程相较于非臭氧污染时期环境VOCs的总OFP增加了43.1%;其中烷烃增加最多,增加了58.8%.间-乙基甲苯和2,3-二甲基戊烷是臭氧污染过程中OFP增加幅度最大的物种.青岛市夏季环境VOCs的主要贡献源为柴油车(11.2%)、溶剂使用(4.7%)、液化石油气及天然气(27.... 相似文献
838.
为了更清楚地了解榆林市夏季臭氧污染来源,提出科学的治理建议,利用WRF-CMAQ模型对2019年7月榆林市和周边地区(包含太原市、西安市、银川市和呼和浩特市等省会城市)的O3浓度进行模拟;利用ISAM模块,对榆林市一次重污染过程的O3和其前体物NOx、 VOCs来源进行量化.结果表明,重污染日榆林市的O3主要来自模拟区域外的远距离传输(55.5%),其次是模拟区域内前体物的光化学反应生成(20.6%,榆林市、山西省、内蒙古自治区和陕西省依次为10.0%、 5.0%、 2.3%和2.1%,甘肃省、宁夏回族自治区和河南省合计为1.2%)和初始条件(0.3%),剩余来源(23.6%)未能被成功标记;榆林市处于VOCs控制区,其VOCs由烷烃(76.5%)、酮类(9.2%)和其它种类的VOCs(14.3%)构成,VOCs来源有模拟区域内的污染源排放(45.6%,榆林市、山西省、内蒙古自治区和陕西省依次为22.0%、 11.4%、 6.3%和5.1%,甘肃省、宁夏回族自治区和河南省合计为0.8%)和模拟区域外... 相似文献
839.
气象条件是造成臭氧季节变化的重要原因,为了解广东省冬季臭氧污染的气象成因,使用空气质量和气象要素的地面、垂直探测资料和再分析资料,选取了2022年1月3~6日广东省臭氧中度污染过程与2015~2021年秋季(高污染季)进行对比分析.结果表明:(1)污染过程期间超标城市总数为8个,其中1月4日肇庆达中度污染(219μg·m-3);广东省ρ(O3-8h)平均值为123μg·m-3,较历史秋季平均浓度偏高了21%,但臭氧污染影响范围小于历史秋季污染过程.(2)风速偏小、日照时数偏长和局地环流影响下的气流回流效应是此次臭氧污染过程最主要的地面气象条件,气温偏低可能是这次污染过程影响范围偏小的重要原因.(3)垂直探测表明,夜间至早晨的贴地逆温,配合下沉气流偏强、风速偏小,使得上午时段NO2浓度维持较高水平,进一步促使臭氧浓度增量比非污染时段偏高34.2μg·m-3,残留层臭氧下传加剧1月4日臭氧污染.(4)气流轨迹分析显示臭氧存在水平输送和高空地面混合,近地面不同高度潜在源区主要集中在广... 相似文献
840.
利用广州市2015—2021年的地面观测资料和ERA5再分析数据集,统计了臭氧和PM2.5的时间分布特征及两者同时出现高值(“双高”过程)的气象成因,并进一步用自组织神经网络(SOM)研究了高浓度臭氧和PM2.5(浓度大于年第85分位数)对应的客观天气型.结果表明,2015—2021年,广州市臭氧浓度呈逐年上升趋势,而PM2.5浓度则呈逐年下降趋势,臭氧逐渐取代PM2.5成为首要污染物.“双高”日主要集中在春季和秋季,且秋季占比超过50%.当温度为20~30℃,湿度为30%~50%时,“双高”日出现的概率达到30%以上.基于天气分型方法,本研究发现在所有“双高”污染过程中,主要天气分型依次为:高压底后部型、变性高压脊型、副高+台风外围型、冷锋前部型;秋季发生“双高”污染时,天气分型依次为:副高+台风外围型和副高+弱冷高压脊型. 相似文献