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1.
利用MERRA-2再分析数据,对1980~2020年中国区域黑碳、有机碳和硫酸盐质量浓度的空间分布特征、多时间尺度变化规律进行了分析,并进一步探讨了典型区域黑碳、有机碳、硫酸盐浓度与大气自净能力指数之间的可能联系.结果显示:中国黑碳、有机碳、硫酸盐浓度都呈西部低、中东部高的空间分布特征,且京津冀、川渝、江浙沪、两广等4个区域的污染特征具有代表性;中国黑碳、有机碳、硫酸盐浓度均呈现阶段性的年代际变化特征,1980—2020年期间经历了缓慢增加、快速增加和缓慢下降的过程;4个区域3种组分的季节变化规律有较大差异,其中黑碳浓度呈夏季低、冬季高的“U”型变化规律,有机碳和硫酸盐浓度无显著的一致性特征;大气自净能力指数与黑碳、有机碳、硫酸盐浓度的长期变化趋势上有显著的负相关关系,即大气自净能力指数越大(小),污染物浓度越低(高). 相似文献
2.
使用“山区空气环境质量三维平流扩散方程数值模式软件”,对“西电东送”工程即将在贵州新建的总装机容量为 1 1 4 0 0 MW的一批大型火电厂建成后排放的 SO2 在贵州省大气 SO2 中的分担率进行了数值模拟计算和特征分析 ,为掌握贵州省“西电东送”工程实施过程中大气环境质量的受影响情况和控制污染提供参考。 相似文献
3.
4.
本文就大气自动监测系统中经常出现的“ND”数据产生的原因:系统零点的位置以及解决问题的方法,从理论上作了较详尽的分析并从实际出发提出了自己的见解。 相似文献
5.
6.
南宁城市大气污染对人体健康的危害及治理对策 总被引:6,自引:0,他引:6
南宁市大气属煤烟型污染 ,大气的主要污染物为SO2 、NOx、TSP、降尘 ,虽然随着环境管理和污染治理工作的加强 ,污染物浓度逐年下降 ,但是工业区大气污染仍然较重。污染物流行病学调查显示 :工业区癌症和呼吸系统疾病死亡率均高于全市平均水平 2倍左右 ,城区又高于郊区 2倍 ,大气污染综合指数与呼吸内科门诊就诊人数呈正相关。用邓聚龙的灰色系统理论分析得知污染物对癌症和呼吸系统疾病死亡率有关联 ,关联度从大到小排序为 :TSP >降尘 >SO2 >NOx ,最后提出了大气污染治理的对策。 相似文献
7.
利用数理统计方法,以污染物瞬时监测数据为基础数据,选用控制在一定置信度下最大允许误差的统计公式确定出样本容量,并采用模糊集合集──优化组合选择法,确定出获取日均值的最佳监测时段。 相似文献
8.
本文针对敞口大面积、低流速、低浓度这类特殊尘排放源的特点,用质量守衡的方法导出在出口附近,烟气的夹卷作用仅出现在这类排气筒所排烟流的边缘。这一现象通过实测烟气参数的各种实验得以证实。以此基础上提出了这类排放源烟尘的测试方法。 相似文献
9.
华北区域点冬季二次有机气溶胶特征与影响因素 总被引:2,自引:0,他引:2
为探明二次有机气溶胶(SOA)的污染特征和影响因素,本研究于2018年11月—2019年1月对华北区域点(德州市郊区点)细颗粒物(PM_(2.5))的化学组成进行了在线测量,并分析了PM_(2.5)中有机碳(OC)、元素碳(EC)和水溶性离子组分的污染特征及PM_(2.5)与气象要素之间的相关性.结果表明,观测期间德州PM_(2.5)污染严重,平均质量浓度为(115.6±24.6)μg·m~(-3);其中,有机碳和元素碳是PM_(2.5)的主要成分,平均质量浓度分别为(8.2±5.8)μg·m~(-3)和(2.6±2.2)μg·m~(-3),占PM_(2.5)总质量的7.1%和2.2%;PM_(2.5)与风速呈负相关,与相对湿度呈正相关,与气温的相关性较差,偏北风对PM_(2.5)浓度影响较大.同时,本研究利用EC示踪OC/EC比值法对PM_(2.5)中的二次有机碳(SOC)进行了估算,通过估算得到的SOC结果表明,华北区域点冬季SOC是OC的重要组成部分,平均浓度为(4.0±2.9)μg·m~(-3),占OC的45.7%,SOC在白天占比较高(62.7%),早晚由于有局地生物质燃烧影响,SOC占比降低,约占OC的42.7%.本研究还分析了SOC生成的影响因素,分析了德州市冬季O_3、含水量、酸度与SOC的相关性.结果表明,SOC受臭氧浓度影响,但在白天和夜晚表现出不同的相关关系,可能存在不同的生成机制.最后,利用ISORROPIA模型估算了颗粒物的含水量和酸度,发现SOC在高含水量和低含水量下存在不同的关系,高含水量更能促进SOC生成;在高含水量下SOC与H~+具有显著相关性,但在低含水量下则不相关,表明颗粒物含水量较高、H~+浓度较高情况下液相酸催化反应可能对SOC具有重要贡献. 相似文献
10.
哈尔滨市秸秆焚烧大气污染负荷估算方法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
本文针对近些年哈尔滨秋末冬初大气污染程度增加的溯源问题,基于静风污染气象及降雪对秸秆焚烧的影响等基本假设,采用箱式模型和优化拟合的方法对秸秆焚烧产生污染物的源强及其负荷进行了估算.通过对2015年和2017年典型时段数据的优化拟合得到降雪前重污染天气下PM10排放源强分别为20.16、21.83 μg·m-2·s-1,CO的排放源强分别为149.32、138.65 mg·m-2·s-1;降雪后重污染天气下PM10排放源强分别为15.98、7.09 μg·m-2·s-1,CO的排放源强分别为122.91、89.21 mg·m-2·s-1.由降雪前后各污染物的源强差得到2015年和2017年秸秆焚烧产生的PM10的排放源强分别为4.18、14.74 μg·m-2·s-1,负荷分别为20.73%、67.52%;CO的排放源强分别为26.41、49.44 mg·m-2·s-1,负荷分别为17.69%、35.66%.本文为相关清单的研究提供了一种客观的校核方法,具有重要的社会、环境及现实意义. 相似文献