基于GIS的烟台市PM10时空分布与气象因素分析

以2006-2010年的烟台城区PM₁₀监测数据及同期烟台市气象数据为依据,采用ArcGIS分析其时间、空间分布,研究几种气象因素对PM₁₀分布的影响。发现PM₁₀浓度呈现出春、冬季较高,夏、秋季较低的变化趋势,但各区域PM₁₀的变化有一定的不同。在空间上,PM₁₀表现出了一定的污染集中性,且其污染的中心随季度不同会出现移动。烟台城区内PM₁₀浓度分布与风速、湿度具有一定的相关关系,而与气温的关系为非线性。     

武汉市降尘污染特征及影响因素

以武汉市2006—2013年降尘数据为例,采用SPSS19.0软件统计分析了中部地区内陆城市的降尘污染特征及其影响因素。结果表明,月均降尘污染呈5月峰、11月谷三次曲线型,季节降尘污染呈春季夏季冬(秋)季,年均降尘量呈显著下降趋势。各功能区降尘量差异显著,从多到少顺序依次为工业区交通稠密区居商工混区清洁区。根据主成分分析结果,对于武汉这类经济发展中的中部内陆城市来说,气象因素是影响降尘的重要外在因素。社会因素是主要内在影响因素,其中经济发展因子的影响高于环境建设因子。     

应用大气化学模型解析华北地区大气氮沉降时空分布特征及影响因素

本研究基于大气化学传输模型模拟结果,分析了2005—2015年华北地区大气氮沉降的时空分布特征,通过对2005年和2015年的结果进行模型敏感性实验,定量分析了全国和华北本地的人为源排放以及气象场对华北地区氮沉降年际变化的贡献。结果表明：(1)2005—2015年华北地区氮沉降年均量为28.7 kg·hm^-2·a^-1(以N计,余同),其中18.7 kg·hm^-2·a^-1来自还原态氮(NH_x),10.0 kg·hm^-2·a^-1来自氧化态氮(NO_y)。湿沉降占比为56%(16.1 kg·hm^-2·a^-1),略高于干沉降(12.6 kg·hm^-2·a^-1)。氮沉降的高值主要集中在华北的东南地区,低值集中在华北的西北地区,整体呈夏季高冬季低的季节特征。(2)2005—2015年,华北地区氮沉降整体呈先增加后减少的趋势,波动范围在27....     

安徽省臭氧污染特征及气象影响因素分析

基于2016-2018年安徽省68个国控环境空气质量自动监测站点的臭氧(O3)监测数据,研究分析了安徽省O3污染特征及其与气象因子的相关性.结果 表明:安徽省O3污染程度呈现逐年加重趋势,并有显著的季节和月度变化特征.2016-2018年,各年度单月O3日最大8小时滑动平均质量浓度第90百分位数的最大值分别出现在9月、...     

Greenhouse Impact Due to the Use of Combustible Fuels: Life Cycle Viewpoint and Relative Radiative Forcing Commitment

Extensive information on the greenhouse impacts of various human actions is important in developing effective climate change mitigation strategies. The greenhouse impacts of combustible fuels consist not only of combustion emissions but also of emissions from the fuel production chain and possible effects on the ecosystem carbon storages. It is important to be able to assess the combined, total effect of these different emissions and to express the results in a comprehensive way. In this study, a new concept called relative radiative forcing commitment (RRFC) is presented and applied to depict the greenhouse impact of some combustible fuels currently used in Finland. RRFC is a ratio that accounts for the energy absorbed in the Earth system due to changes in greenhouse gas concentrations (production and combustion of fuel) compared to the energy released in the combustion of fuel. RRFC can also be expressed as a function of time in order to give a dynamic cumulative picture on the caused effect. Varying time horizons can be studied separately, as is the case when studying the effects of different climate policies on varying time scales. The RRFC for coal for 100 years is about 170, which means that in 100 years 170 times more energy is absorbed in the atmosphere due to the emissions of coal combustion activity than is released in combustion itself. RRFC values of the other studied fuel production chains varied from about 30 (forest residues fuel) to 190 (peat fuel) for the 100-year study period. The length of the studied time horizon had an impact on the RRFC values and, to some extent, on the relative positions of various fuels.     

新疆高等级公路交通安全气象影响分析与评价

利用新疆高等级公路的事故资料,分析了这些公路事故的发生与气象因素之间的关系,并据此建立5个依次递升的交通安全气象因素预警等级.在此基础上,将熵值法与模糊物元建模相结合,应用熵值法来确定权重系数,避免了权重系数确定的主观性问题,同时结合所建立的气象影响因素安全评价指标体系,对高等级公路沿线的主要站点进行了气象影响因素的安全评价,最终得出当日气象因素对公路交通安全影响的评价等级.     

环境管理强化后南京市2013 — 2016年大气污染物的时空特征和气象影响

城市空气污染具有显著的时空分布特征,并受污染来源、气象条件和地理等因素影响。近年来我国已实施一系列环境污染管控,根据南京市2013?—?2016年国控点的大气环境监测数据和同期气象资料,利用多元统计分析探讨了南京市大气污染物的时空变化特征及其与气象要素的关系。结果表明：近3年南京市的污染物以臭氧（O₃）和颗粒物（PM_2.5、PM₁₀）为主,大气污染物时空分布特征明显。时间上主要表现为季节变化,多数污染物浓度冬高夏低,但臭氧相反;空间上主要为城市功能区差异,工业交通区浓度高于生态公园区和郊区。除了污染源因素,空气污染程度也受气象要素的制约,风速、降水和温度是影响污染物在城市大气中稀释、扩散和转移的重要因子。     

南京城区冬季大气污染特征

为探究南京城区冬季主要大气污染物浓度变化规律,运用南京市空气自动监测站的φ(CO)、φ(O₃)、φ(NO₂)、φ(SO₂)、ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)逐时资料,结合同期气象数据,分析了2014年冬季(2014年12月—2015年2月)南京城区大气污染浓度水平和变化特征,探讨2015年春节期间在实施减排措施下气象条件对空气质量的影响.结果表明:① 观测期φ(CO)日均值和φ(O₃)小时均值未超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值;ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)、φ(NO₂)、φ(SO₂)日均值分别超标44%、38%、34%、2%;ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)最大日均值分别为231和283 μg/m3,分别是GB 3095—2012二级标准限值的3.1、1.9倍. ② 日变化分析显示,φ(CO)与φ(NO₂)呈早晚双峰型变化,与早晚交通高峰源排放有关;φ(O₃)呈明显的单峰型,在午后出现峰值;φ(SO₂)呈单峰型且夜间浓度低于白天;ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)为双峰型变化,峰值出现在10:00和22:00左右. ③ 南京地区污染物周末浓度整体高于工作日,其中周末φ(CO)、φ(NO₂)和ρ(PM_2.5)显著高于工作日,“周末效应”显著. ④ 2015年春节期间,南京实施减排措施后,即使在不利的气象条件下,污染物浓度也未出现明显升高,说明减排措施有效削弱了污染源的排放,是保持南京地区良好空气质量的重要因素.      

交通与气象因子对不同粒径大气颗粒物的影响机制研究

为了研究北京市气象因子与车流量、车速等交通因子对PM2.5、PM10浓度水平的影响,在市区三环主路及居民区选取了28个采样点,采集滞尘量,PM2.5、PM10浓度、车速、车流量、温度、湿度、风速等数据.通过3个月的滞尘质量分析,得出交通源对空气质量的影响是显著的,其中三环主道路两侧采样点和远离交通源对照点滞尘均值分别为0.284 g和0.016 g.再由道路口与居民区对比实验(局部实验)得出,居民区采样点测得的PM2.5和PM10浓度均低于道路口颗粒物浓度,差值均值分别为101 074 n·(cf)-1和15 386 n·(cf)-1,同时PM2.5白天浓度一般低于夜间.最后结合最佳子集预测模型分析得出,PM2.5和PM10受到湿度和温度的影响最大,车速、车流量、风速次之,其中车速、车流量、低风速对颗粒物PM2.5的影响比对PM10的影响更为显著.     

吉阳核电厂址气象铁塔塔层风频规律及风速分布拟合研究

通过安徽吉阳核电厂址气象塔观测系统获取观测数据,研究了该地区的风频规律性,并按南沿江流、北沿江流对塔层风速分布进行幂函数近似拟合,估算了地表粗糙度。结果表明：本区主导风向多集中在偏东北风上,而且频率很高,次主导风向则略有差异;塔层风廓线分布基本符合幂函数关系,由廓线求出的n指数推荐值为：A类0.165,B类0.167,C类0.192,D类0.313,E类0.406,F类0.463;南沿江流方向的地表粗糙度为1.547 063 m,北沿江流方向的地表粗糙度为1.738 45 m。