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91.
通过天津市气象局大气边界层观测站高255 m的气象铁塔,获得了10m、40m、120m和220 m 4个高度共80个PM10样品,分析了PM10的日均质量浓度及其元素的垂直分布特征.结果表明,4个高度处PM10质量浓度时序变化基本一致;PM10质量浓度及其组成元素总量随高度增加递减;10 m、40m和120m3个高度处的PM10质量浓度时间序列分布的相关性较好,组分分歧系数较小,而220 m处的PM10质量浓度时间序列分布与其他3个高度处的相关性较差,组分分歧系数较大.样品中元素质量浓度由高到低依次是Si、Al、Ca、Fe、Na、Mg、K、Zn、Ti、Cu、Mn、Pb、Cr、Ni、Co、V、As、Cd和Hg.其中,Si、Al、Na、K质量分数随高度变化不大;Ca、Fe、Mg质量分数随高度增加递减明显;Zn、Cu、Mn、Pb、Cr在10m、40m和120 m3个高度处质量分数接近,而在220m处明显降低;Ti元素在4个高度处的质量浓度接近,质量分数总体上随高度增加递增;Ni、Co、V、As、Cd、Hg质量分数随高度的变化不同,其中与燃煤有密切关系的Hg在120 m处质量分数明显高于其他高度处,而在220m处最低.Al、Fe、Na、K等元素相对富集因子小于或接近1,其质量浓度与PM10质量浓度时序分布的相关性较好,其中Al、Na相关系数随高度增加显著递减;Zn,Cu、Pb、Cr、As、Ni的相对富集因子显著大于1,其质量浓度与PM10质量浓度时序分布的相关性较差,相关系数随高度增加变化不大. 相似文献
92.
PM2.5与O3均为导致城市环境空气质量恶化的主要污染物,采用自动设备监测湖南省长沙、株洲、湘潭3市商业区和郊区空气中的PM2.5和O3质量浓度,并对数据进行相关性分析.结果表明:PM2.5和O3质量浓度的季节性变化大,其中O3质量浓度夏、秋2季高,春、冬2季低;PM2.5则秋、冬2季高,春、夏2季低;O3质量浓度峰值一般出现在当天午后,PM2.5质量浓度峰值一般出现在上午;空间分布上,O3质量浓度在郊区站点相对较高,而PM2.5质量浓度在商业区站点较高.PM2.5与O3质量浓度变化以负相关为主,即PM2.5质量浓度高时,O3质量浓度则低,反之亦然,二者一般不产生叠加污染.总体上,夏、秋季节应主要防O3污染,春、冬季节则主要防PM25污染. 相似文献
93.
根据北京市环境保护监测中心发布的PM2.5和O3小时质量浓度及气象、卫星遥感数据,分析了2013年7月2日至10日北京典型PM2.5及O3重污染过程的质量浓度特征及在大气边界层过程各个阶段的质量浓度演变.结果表明,北京夏季O3质量浓度先于PM2.5达到峰值,而天气型演变是导致这一现象的主要原因.具体过程为:1)重污染初始阶段,高压天气型利于前体物积累,PM2.5及O3质量浓度升高;2)在反气旋中部,由于各种污染物质量浓度较低,对大气紫外波段辐射的吸收较弱,导致该阶段紫外辐射强,因而加快了O3生成的光化学反应,O3质量浓度最先达到峰值;3)在反气旋后部,随PM2.5质量浓度增加,辐射变弱,因此O3质量浓度增加速度下降,而受高压后部影响,区域内PM2.5经东南风输送通道进入北京,导致北京PM2.5质量浓度相继达到峰值;4)在重污染清除阶段,在北方反气旋前部的冷锋清除作用下,PM2.5及O3质量浓度同时降低至谷值. 相似文献
94.
针对衡水市机动车污染问题,本文选择衡水市代表性路段,对其进行了实验,如采样点的确定、采样时间和频率、监测方法及标准和使用的实验仪器,得到了结果与分析,如交通环境中PM10和TSP的变化特征、PM10/TSP比值和交通环境中PM10和TSP的影响因素分析,并提出衡水市道路交通环境空气污染控制措施,主要是完善城市交通和城市规划、城市绿化、发展清洁能源、完善管理体制和加强交通管理宣传教育,给出了切实可行的改善和控制措施. 相似文献
95.
96.
城市土地利用类型与PM2.5浓度相关性研究——以武汉市为例 总被引:1,自引:0,他引:1
随着我国工业化的不断发展,在我国的主要经济发展地区的雾霾天气不断爆发,使我国的大气环境日益恶化,严重影响了人们的日常生活和身体健康。PM2.5作为雾霾的重要组成成分,也日渐成为环境领域的研究热点问题。随着全球性变化研究领域逐渐加强了对土地利用与生态环境的相关研究,因此无论从法律和社会经济发展的角度,还是从生态资源保护与环境可持续发展的角度,土地利用与PM2.5的相关研究都显得相当重要。研究目的:分析武汉市各类用地类型与PM2.5浓度的相关性程度。研究方法:使用ENVI与ArcGIS对武汉市2013年MODIS气溶胶产品进行空间分析与插值处理,再应用SPSS将其与武汉市2013年10个观测点的PM2.5浓度数据作相关性分析,以证实MODIS气溶胶厚度与PM2.5浓度的相关性,并建立两者的线性回归方程,然后利用计算后的武汉市整体PM2.5浓度分布与各土地利用类型进行相关性研究。研究结果:武汉市PM2.5浓度有明显的空间分布特征,绿化面积比例与PM2.5浓度呈显著负相关,建设用地面积比例与PM2.5浓度呈显著正相关,未利用地面积比例虽然与PM2.5浓度呈正相关,但相关性较低,而耕地与水体对PM2.5浓度没有显著影响。研究结论:土地利用类型对武汉市PM2.5浓度的分布有显著的影响,其与搭载MODIS传感器的遥感卫星监测方式的结合能成为研究大范围特定区域PM2.5浓度空间格局的新方法,并且增加城市绿化面积,控制建设用地规模能有效减少PM2.5浓度。 相似文献
97.
以我国114个城市冬季(2013年12月-2014年2月)公布的PM25数据为基础,结合其他相关数据,运用空间自相关分析、克里格插值法和逐步回归分析法,研究我国冬季PM2.5浓度空间分布差异及其影响因素.结果显示,研究期间PM2.5在空间分布上具有高值集聚、低值集聚和高值邻域的低值集聚的变化特征,全局自相关系数Moran's I为0.27.PM2.5浓度分布由北到南、从内陆到沿海具有先升高后逐渐降低的变化趋势,高浓度区域主要集中在华北平原、长江中下游平原和陕西关中平原等地区,这些区域的冬季PM2.5平均质量浓度都达到150 μg·m-3以上,最高达250 μg·m-3.多因子逐步回归分析结果表明,人为活动对我国高浓度PM25(>150μg·m-3)分布影响显著,对低浓度PM2.5(≤75μg·m-3)分布影响不显著.市辖区人口密度和第二产业GDP是显著影响我国高浓度PM2.5分布的主要人为影响因子.市辖区建成区面积、全市年末总人口和市辖区道路面积等是影响我国城市间PM2.5浓度分布差异的主要人为影响因子. 相似文献
98.
通过自主设计的燃烧装置,对云南省6种典型乔木树种的不同器官(枝、叶、皮)室内模拟阴、明燃两种燃烧过程,收集燃烧排放颗粒物(PM2.5)并测定K、Mg等8种元素排放因子,比较不同燃烧状态释放PM2.5中元素含量的差异,同时分析各元素排放因子与可燃物自身元素含量之间的相关性.结果表明:可燃物中K、Mg和Ca元素含量较高,范围为(137.74~4670.70) mg/kg,微量元素Mn含量突出;阔叶可燃物元素含量普遍高于针叶,器官间元素含量差异显著;燃烧释放PM2.5中K、Na元素排放因子较高,范围为(0.4269~4.9321)~(0.6311~3.0856) mg/kg,微量元素Zn较高、Cu最少,范围为(0.0409~0.3670)~(0.0029~0.0458) mg/kg,常量元素高于微量;树种间元素排放因子表现针叶高于阔叶,器官间较可燃物自身差异增大;燃烧状态对排放因子存在影响,常量元素普遍表现为明燃>阴燃,微量元素无明显规律;PM2.5与可燃物各元素含量比值中,Na元素最高,其余元素占比普遍0~1%范围,微量元素含量比高于常量,针叶高于阔叶;可燃物的化学性质对其排放特性影响显著,可燃物与PM2.5的元素间相关性较高,相关水平普遍达0.600以上,器官间不同元素相关水平表现为:常量元素普遍高于微量元素,针叶略高于阔叶,叶>皮>枝,明燃高于阴燃. 相似文献
99.
选取深圳8类典型工业行业开展VOCs样品采集,检测分析了100种VOCs组分,从PM2.5和O3协同控制的角度分析了不同污染源的成分谱特征和对环境的影响.结果表明:加油站源谱组成以烷烃(48.4%)占主导,OVOCs (27.6%)占比突出,乙酸乙酯(14.1%)、异戊烷(13.0%)、正戊烷(12.0%)为其优势排放物种;涂料制造、胶黏剂生产、油墨制造、化工制品、纺织印染、医药制造行业排放组成均以OVOCs (42.3%~97.1%)占主导,丙酮为大多数行业的优势物种,且乙腈在部分行业中占比突出.垃圾发电行业以OVOCs (33.9%)和卤代烃(28.3%)占主导,乙醛(13.4%)、丙酮(11.0%)、一氯甲烷(6.1%)为该行业排放的优势物种.以PM2.5和O3协同控制为导向,芳香烃和烯烃是储存运输源需要控制的重点;OVOCs和芳香烃都应成为工艺过程源和废弃物处理源控制的关键.涂料制造行业的源反应活性SRO3和SRSOA值分别为6.0g/g和1.2g/g,削减单位质量排放的VOCs所减少的PM2.5和O3生成潜势最多,应成为深圳市PM2.5和O3协同控制下的优先控制行业. 相似文献
100.
选择河北省邢台市作为研究对象,将2020疫情作为一个极限管控措施下的极限减排实验情景,把2021疫情作为未来常态化疫情防控实验分析情景.与疫情前期对比,两次疫情期间臭氧浓度均有提升且2021疫情时期颗粒物浓度同样有提高,2020疫情时期其他污染物浓度均有不同程度的改善,而与2019历史同期相比,两次疫情期间臭氧浓度同样有升高现象,除此以外,2021疫情时期污染物改善较好.利用长短期记忆网络(LSTM)算法和空气质量预报模式系统(WRF-CMAQ)量化了两次疫情时期气象因素对于污染物浓度变化的影响,根据空气质量模拟法反推了不同污染物受人为影响的浓度变化.实验结果表明,LSTM算法在两次疫情期间的模拟均显示人为影响对污染物产生了负影响(降低了污染物浓度)且在总变化影响中占比较高,而CMAQ模式模拟结果中的气象因素影响占比远高于LSTM算法.CMAQ模式在两次疫情模拟中表现出了不同的结果,在2020疫情中人为影响占据了主导,而在2021疫情中,相比较2020疫情时期,除NO2外,人类活动对其他污染物的影响均为正值(促进了污染物浓度升高). 相似文献