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241.
242.
大气细颗粒物在线源解析方法研究进展 总被引:4,自引:0,他引:4
基于对国内外关于PM2.5化学组分特征、二次气溶胶生成机理、源解析模型的研究综述,引入实现PM2.5在线源解析的2种可能方法,即气溶胶质谱+解析算法与3类化学组分组合观测+受体模型。重点阐述了气溶胶质谱及在线水溶性离子、EC/OC和金属元素仪器的应用研究现状,并分析了不同仪器测定结果的可靠性、优势及缺陷,在此基础上提出加强城市尺度的大气化学二次反应机理及关键技术参数研究、大气颗粒物化学组分连续观测应用于在线源解析的研究、基于多种信息来源和技术手段的在线源解析方法集成研究等建议。 相似文献
243.
济南市空气污染现状及控制对策 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2013年1—12月济南市大气监测数据,分析该市空气质量现状及时空分布特征,结果表明:2013年济南市空气主要污染物质量浓度均超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准限值,空气污染严重时段为冬季采暖期,颗粒物污染严重区域为该市西部和西北部地区,SO2、NO2污染严重区为中心城区,并从点源、面源和移动源3个方面提出相应的污染防治对策。在SO2、NOx和工业烟粉尘分别减排22.5%、18.2%和31.4%的条件下,运用Models-3/CMAQ模型模拟计算得出:2015年1月和7月,济南市空气中SO2、NO2、PM10和PM2.5的质量浓度与2010年同期相比将分别降低23.9%和29.7%、11.4%和15.9%、21.9%和32.6%、13.5%和26.9%,空气质量得到明显改善。 相似文献
244.
为了解泰州市冬季空气质量变化特征,于2013年12月27日—2014年1月7日对NO2,SO2,O3,CO,PM10和PM2.5进行了监测,结合地面气象资料和HYSPLIT轨迹模式分析了污染物的来源与传输过程。结果表明,观测期间AQI优良率仅为25%,PM10和PM2.5日均值超标率分别为58.3%,75.0%;有机碳是泰州市ρ(PM2.5)中最高的化学组分,其次是富钾和元素碳。PM2.5主要来源为汽车尾气、工业源、燃煤,分别占来源比例21.76%,16.52%,15.54%。局地污染源和不利气象条件是造成大气污染的主要原因。 相似文献
245.
利用WRF-Chem模式,对2013年11月29日至12月11日长江三角洲地区的严重空气污染事件进行数值模拟,研究长三角核心区不同污染物本地源和外来输送所占比重。分析长三角核心区排放源对本地不同污染物浓度的污染贡献。结果表明,在2013年12月的这一次污染事件中,颗粒物平均本地贡献与外来输送基本比重相当;而SO_2、CO、NH_3、NO_x这4种气体污染物则以本地贡献为主,本地贡献的差异与气体的化学反应活性有关,活性越强本地贡献比重越大。污染过程中12月7日至12月9日00:00为污染最严重的时段,污染物的本地贡献有明显上升。区域间输送的方向和强度与地面风向、风速有紧密的联系。在边界层高度范围内,大部分污染物越往高空本地排放源的贡献越弱,外来输送主导作用增强,而硝酸盐在地面、1 km和1.5 km的本地贡献差异远小于其他污染物。 相似文献
246.
利用2015年环境空气质量监测数据,对天津市OPAQ空气质量统计预报模型预测效果进行验证评估。结果表明,模型对天津市AQI和PM_(2.5)、PM_(10)、O_3、NO——2的预测结果与实测结果具有较好的趋势一致性,且预测时间越临近,拟合度越好,24 h预报的相关系数r全部达到0.8以上。对PM_(2.5)的预报性能明显优于PM_(10)、O_3和NO_2,PM_(2.5)平均值预测略呈正偏差,但重污染预测值偏低约15%;O_3和NO_2预测值呈明显负偏差,O_3峰值预测不足,NO_2预测值整体偏低,均以24 h预报趋势性最好,但负偏差最为突出。 相似文献
247.
248.
2016年武汉市大气污染物时空分布特征及影响因素 总被引:1,自引:0,他引:1
利用统计学和GIS方法对2016年武汉市各区不同污染物的时空分布特征及相关性进行分析。结果表明:武汉市大气污染季节性特征明显,春季和冬季颗粒物(PM2.5、PM10)及NO2污染突出,夏季O3污染严重。污染物空间差异显著,主城区和东西湖区颗粒物及NO2污染严重,郊区O3污染严重。平均气温、平均水汽压与SO2、NO2、CO、PM2.5和PM10均呈显著负相关,而与O3呈显著正相关;降水量与SO2、NO2和CO呈显著负相关。 相似文献
249.
250.
Matteo Carpentieri Paolo Giambini Andrea Corti 《Environmental Modeling and Assessment》2008,13(3):415-429
Several wind tunnel experiments of tracer dispersion from reduced-scale landfill models are presented in this paper. Different
experimental set-ups, hot-wire anemometry, particle image velocimetry and tracer concentration measurements were used for
the characterisation of flow and dispersion phenomena nearby the models. The main aim of these experiments is to build an
extensive experimental data set useful for model validation purposes. To demonstrate the potentiality of the experimental
data set, a validation exercise on several mathematical models was performed by means of a statistical technique. The experiments
highlighted an increase in pollutant ground level concentrations immediately downwind from the landfill because of induced
turbulence and mean flow deflection. This phenomenon turns out to be predominant for the dispersion process. Tests with a
different set-up showed an important dependence of the dispersion phenomena from the landfill height and highlighted how complex
orographic conditions downwind of the landfill do not affect significantly the dispersion behaviour. Validation exercises
were useful for model calibration, improving code reliability, as well as evaluating performances. The Van Ulden model proved
to give the most encouraging results. 相似文献