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212.
为了弄清气象要素对大气质量的影响以及大气污染反弹的原因,通过对兰州市冬春之际气象要素对大气质量影响力的模拟分析,建立了气象要素与大气质量间的模拟模型,并应用该模型对兰州市大气污染指数进行预测分析。结果表明,该模型计算精度高,预测结果真实可信,方法可行性好,可用来模拟分析兰州市冬春之际空气污染的成因和动态变化。 相似文献
213.
珠三角秋冬季节长时间灰霾污染特性与成因 总被引:7,自引:6,他引:1
利用珠三角大气超级站2012年10月与2013年1月能见度、不同粒径颗粒物与BC质量浓度、气溶胶光散射系数、O3、相对湿度等在线监测数据,分析秋冬季节2次持续时间超过10 d的长时间灰霾过程污染特性与成因。结果表明,冬季灰霾过程中气溶胶吸光系数和光散射系数对大气总消光系数的贡献分别为13%和67%;PM2.5、PM1占PM10质量浓度分别为66%和39%;较高的PM2.5与BC日均浓度相关系数(R2=0.88)体现了一次排放对颗粒物质量浓度及能见度的显著影响。秋季灰霾过程中气溶胶吸光系数和光散射系数对大气总消光系数的贡献分别为11%和69%,由BC导致的吸光效应较冬季下降了约20%;PM2.5和PM1占PM10质量浓度比例分别为68%和45%,均高于冬季;O3浓度日最大小时值的平均值接近冬季的2倍;二次来源对PM2.5浓度升高和能见度下降起主导作用。来自不同方向的2种气团在珠三角僵持,大气扩散条件差是导致这2次灰霾过程的重要外在条件,应成为灰霾预报预警的重点关注对象。 相似文献
214.
乌鲁木齐市可吸入颗粒物水溶性离子特征及来源解析 总被引:2,自引:1,他引:1
采暖期时在乌鲁木齐市采集了环境空气中的可吸入颗粒物,对可吸入颗粒物质量浓度及8种水溶性离子的特征和来源进行了分析。结果表明,细粒子和粗粒子的月平均质量浓度分别是53.5~233.3μg/m3和38.9~60.9μg/m3;细粒子和粗粒子中水溶性离子主要由SO24-、NH4+和NO3-组成;粗粒子中NH4+与NO3-和SO24-的相关性分别是0.70和0.66,细粒子中NH4+与NO3-和SO24-的相关性分别是0.89和0.93,铵盐是乌鲁木齐可吸入颗粒物主要存在形式;煤烟尘是乌鲁木齐市采暖期可吸入颗粒物的主要来源。 相似文献
215.
广州白云国际机场飞机大气污染物排放分析 总被引:7,自引:0,他引:7
根据收集到的2008-2012年广州白云国际机场航班起降次数,参考《珠江三角洲非道路移动源排放清单开发》飞机污染物估算方法及排放因子,计算出此期间机场飞机大气污染物排放量,并与2010-2012年广州市机动车污染物排放情况对比。结果表明:飞机大气污染物排放量随客运量的增长呈逐年上升趋势,而与机动车排放相比,飞机大气污染物排放量较小,故现阶段仍应以机动车作为移动源污染控制的重点。 相似文献
216.
东北地区城市大气颗粒物中多环芳烃的污染特征 总被引:10,自引:5,他引:5
2008年4月至2009年1月期间,在东北三省(辽宁、吉林、黑龙江)设立30个观测点位,研究了东北城市大气颗粒物中PAHs的浓度水平、分布及来源.结果表明,不同季节14种PAHs总浓度的变化范围是16.3 ~712.1 ng/m3,呈冬季高、夏季低的季节变化特征;PAHs组成以4~5环化合物为主,3~4环化合物受温度的影响较大,表现出较强的季节波动;8个城市中抚顺和吉林PAHs污染最重,城市不同功能区中以工业区污染较重;燃煤和机动车尾气是区域PAHs的主要来源. 相似文献
217.
218.
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以碳酸镁为吸附剂,在镉离子初始浓度为0~6 mmol/L,初始pH值为4和7的条件下,研究了碳酸镁与镉离子的吸附与沉淀作用。结果表明,由于碳酸镁的溶解及与体系中氢离子的中和,碳酸镁—镉体系的最终pH值为10.4左右;体系的平衡pH值随着镉离子初始浓度的增加而减小;体系中镉的平衡浓度随着初始镉离子浓度的增加缓慢上升;碳酸镁对镉的吸附等温线为折线型,不符合Freundlich和Langmuir模型,符合伪二阶吸附动力学模型。结合碳酸镁吸附镉前后固相表征的结果,说明碳酸镁与镉离子的作用机制随着镉离子浓度的增加,从离子交换发展为离子交换和表面配位反应并存,最后表现为表面沉淀。 相似文献
220.
全球升温1.5℃与2.0℃情景下长江中下游地区极端降水的变化特征 总被引:1,自引:0,他引:1
基于长江中下游地区1961~2100年区域气候模式COSMO-CLM(CCLM)模拟与1961~2005年气象站观测的逐日降水数据,通过统计计算年降水量、强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率4个极端降水指数,研究全球升温1.5℃与2.0℃情景下,长江中下游地区极端降水的时空变化特征。结果表明:(1)全球升温1.5℃情景下,年降水量相对于1986~2005年减少5%,强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率分别增加7%、33%和4%;概率密度曲线表明,年降水量均值下降,强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率均值上升,极端降水方差增大;年降水量、强降水量和暴雨日数在空间上表现为南部增加北部减少,极端降水贡献率则相反。(2)全球升温2.0℃情景下,年降水量下降3%,强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率分别上升15%、46%和15%;年降水量均值稍有减少且方差稍有上升,强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率均值和方差明显增加;年降水量减少区域位于长江主干以北,强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率表现为绝大部分地区增加的空间变化特征。(3)全球升温由1.5℃至2.0℃时,年降水量、强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率分别增加3%、7%、10%和11%;随升温幅度的增加极端降水均值和方差上升;极端降水呈增加态势的范围扩大。因此,努力将升温控制在1.5℃对降低极端降水的影响具有重要意义。 相似文献