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291.
佛山市高明区环境空气污染物变化分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
根据佛山市高明区2007—2012年环境空气监测数据资料,分析该区近6年来空气污染物的变化趋势和影响因素。结果表明,2007—2012年该区空气污染呈现由单一型污染向复合型污染转变,综合污染指数总体上升,污染物以SO2、PM10为主。SO2、NO2浓度呈逐年增长,PM10则呈平稳状态。三者污染浓度最高值均在每年第4季度出现。该区的SO2浓度主要受工业污染源影响;NO2也受工业影响显著,与机动车数量呈正相关;PM10与烟粉尘排放量呈正相关,与降水量呈负相关。因此,改善该区环境空气应着重从控制工业污染源、扬尘污染、机动车排气污染3大方面开展工作。  相似文献   
292.
选取上海市7家未安装气-气换热器的国控燃煤电厂作为研究对象,从煤质、除尘器、脱硫协同脱除作用以及锅炉工况负荷等方面探讨对颗粒物浓度排放系数 K值产生的影响,得出上述因素通过改变脱硫进口颗粒物浓度值影响 K值,当脱硫进口颗粒物浓度较低、波动范围较小时,其 K值也维持相对稳定的状态;当脱硫进口颗粒物浓度较高、波动范围较大时,其 K值也会发生较大的变化等结论。  相似文献   
293.
郑州市 PM2.5和 PM10质量浓度变化特征分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
根据郑州市2013年PM2.5和PM10颗粒物连续自动监测数据,对郑州市各国控站点的PM2.5和PM10的达标情况、变化趋势等进行探讨分析。结果表明:2013年郑州市PM10和PM2.5的年均质量浓度均超过了新标准规定的年均值二级标准限值。 PM10和PM2.5月均值峰值出现在1月和10月,谷值出现在8月,各月PM2.5的超标天数都大于PM10。PM10和PM2.5冬季的日均值浓度明显高于其他季节,呈双峰型,夜晚浓度整体高于白天;PM2.5春、夏、秋三季日变化呈单峰型,PM10夏季和秋季呈单峰型,春季呈双峰型。 PM2.5和PM10日均值有着非常显著的线性相关关系,PM2.5和PM10浓度的比值(p)10月最高。  相似文献   
294.
经过长距离传送的管网自来水,其悬浮颗粒较为复杂。由于散射浊度测定的颗粒粒径非常微小,应是1nm至100nm的胶体溶液(丁达尔效应规范的颗粒物)。然而,管网水质的大悬浮颗粒点有较多比例,显然采用散射浊度测定方式是不合适的,而应以透射光检测为主。本试验采用长光程(500mm)和激光光度传感器进行颗粒浓度(FTU)透射光的灵敏检测。最小可分辨0.01FTU。并研究采用GPRS无线传感网络,完成监测数据的昼夜遥传,实现预警监控城乡区域管网水质的突发污染事故。  相似文献   
295.
大数据解析技术在大气环境监测中的应用研究   总被引:3,自引:1,他引:2  
针对近年来新兴的大数据及挖掘、分析技术,对大数据解析技术在环境科学研究中的应用进行了分析和探析。以城市局部地区大气细颗粒污染物PM2.5浓度计算为例,筛选了PM2.5浓度历史数据、气象条件、交通状况、人群活动情况、网格道路状况等数据为影响特征量,分析了用神经网络法进行大数据解析和推演的原理和数学过程,是用数学、计算机、统计等方法研究解决多元、非线性复杂环境问题的一种新的探索。  相似文献   
296.
北京市冬季大气细粒子数浓度的粒径分布特征   总被引:9,自引:4,他引:5  
考虑到对人体的健康危害,大气颗粒物的数浓度值可能比质量浓度值更重要.通过对北京市交通道路边、生活区和远郊背景点大气细粒子数浓度的监测,对北京市大气细粒子数浓度的主要来源、浓度和粒径分布特征进行研究.文章认为交通源是城市大气细粒子数浓度的主要来源.城市生活区的大气细粒子主要是污染源稀释后扩散而来.远郊区既可能存在气象污染物光化学成核生成的超细颗粒物,也存在外部运移而来的细粒子.与国外其他城市相比,北京市大气细粒子数浓度在道路边处于中等偏下水平,但生活区和背景点处于相当或偏高的水平.  相似文献   
297.
合成麝香是一类近十多年才引起人们关注的有机污染物.合成麝香广泛分布于环境中.难降解,易生物富集,对水生生物和人体均呈现一定的生物毒性.文章对某一化妆品厂生产车闯内、外及工厂外的上、下风向大气中多环麝香进行了定性定量分析,结果表明,除ATⅡ之外,大气中检测出了五种多环麝香,其中作为对照点的上风向多环麝香总浓度为5.43ng/m3,而工厂室内、外及下风向的多环麝香浓度范围为17.25~5543.4ng/m3;气固分配实验研究发现,超过68.43%的多环麝香分布于气相中.  相似文献   
298.
长江感潮河段水流与污染排放引起的浓度场复杂多变,基于EFDC(Environmental Fluid Dynamic Code)模型,采用正交曲线网格拟合自然河道边界,建立了长江常州段的水动力和水质模型。采用现场同步实测资料,与计算结果比对,证明该模型在水动力和水质两个方面都与实测数据吻合较好,满足了实际工程的需要;同时由于长江水流运动较快,一阶降解动力学已经满足了化学需氧量(COD)、氨氮(NH3-N)和总磷(TP)浓度计算要求,可以不考虑它们复杂的生化反应过程。  相似文献   
299.
以浮萍、大薸、凤眼莲3种浮水植物为试材,分别在水力停留2 d、4 d、8 d、10 d、12 d和14 d测定污水中DO、COD、TP、NH_3-N含量。通过比较植物在不同浓度污水中的净化效果,确定其在最佳浓度污水中对各污染物处理的最佳停留时间。结果表明,3种植物在适宜污水浓度均表现出较强净化效果。净化周期内,NH_3-N、TP去除率变化趋势与DO变化趋势一致,大薸、浮萍、凤眼莲在低浓度污水中对NH_3-N、TP去除率最好,NH3-N最佳停留时间分别为8 d、12 d、14 d,TP去除的最佳停留时间均为10 d,中浓度污水适合COD去除,大薸、浮萍、凤眼莲对COD去除的最佳停留时间分别为14 d、8 d、10 d。  相似文献   
300.
2008年1月广州颗粒物数浓度污染特征   总被引:9,自引:3,他引:6  
于2008年1月利用颗粒物计数器(CPC)、颗粒物在线观测仪(TEOM1400a)、自动气象站以及现时天气现象传感器(PWV22)获得了大气颗粒物中每分钟颗粒物数浓度、每30分钟PM2.5>浓度、风速、相对湿度、降雨量等气象因子以及大气能见度.结果发现,1月份能见度低于10km的天数达到25天,其中灰霾天气有17天.灰霾天气下,颗粒物敖浓度为22032±4731个/立方厘米,PM2.5,浓度为123.1±64.5 μg/m3.非灰霾和灰霾天气下颗粒物数浓度日变化趋势总体比较接近,但在13:00~16:00时段,非灰霾天气条件下颗粒物数浓度变化比较明显,而灰霾天气条件下颗粒物数浓度变化比较平缓.现测期内颗粒物教浓度与大气能见度、相对湿度、风速呈负相关,与PM2.5质量浓度、温度呈正相关.灰霾天气下颗粒物数浓度与PM2.5浓度、相对湿度的相关性系数绝对值明显高于非灰霾天气下颗粒物数浓度与这两者的相关性系数绝对值.  相似文献   
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