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991.
气象条件对大气污染物的扩散和传输有重要影响,准确分离和定量气象因素对空气质量的影响是评估大气污染控制政策有效性的前提.本研究利用APEC会议期间及前后(2014-10-15~2014-11-30)北京城区朝阳观测站点SO_2、NO、NO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM_1和PM_(10)以及气象因素的观测数据,采用多元线性回归分析方法,定量评估了气象条件和空气污染控制措施对APEC期间北京空气质量的影响.在假定排放条件不变的情况下,基于气象因素参数建立的预测污染物浓度的多元线性回归模型模拟效果较为理想,决定系数R~2在0. 494~0. 783之间.控制措施使得APEC控制期SO_2、NO、NO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM_1和PM_(10)浓度分别降低48. 3%、53. 5%、18. 7%、40. 6%、3. 6%、34. 8%、28. 8%和40. 6%,气象因素使得APEC控制期SO_2、NO、NO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM_1和PM_(10)浓度分别降低1. 7%、-2. 8%、18. 7%、4. 5%、18. 6%、27. 5%、30. 6%和35. 6%.气象因素和控制措施共同作用使得APEC控制期北京空气质量得到了明显改善.控制措施对SO_2和氮氧化物浓度的下降起主导作用,气象因素对CO浓度的下降起主导作用,气象因素和控制措施对颗粒物浓度降低的贡献相当.本研究还利用相对权重方法研究了气象因素对污染物浓度影响的贡献,结果表明影响不同污染物浓度的决定性气象因素不同. 相似文献
992.
基于GIS技术的城市大气环境质量评价——以淮南市为例 总被引:7,自引:0,他引:7
以淮南市为例 ,探讨了基于地理信息系统GIS技术进行城市大气环境质量评价的分析方法。利用GIS的空间数据管理、分析和图形显示、输出功能 ,对大气环境进行多因素复合分析 ,建立了基于“变权”思想的大气环境质量综合评价的污染指数模型和大气环境质量等级标准 ,并以图表的形式输出了评价结果。结果表明利用GIS技术进行城市大气环境研究具有传统方法无法比拟的优势 ,具有广阔的应用前景 ;所建立的大气环境评价模型和等级划分标准简单、客观、合理 ,具有实际应用意义。 相似文献
993.
为评估污染减排措施实施效果,基于地基观测及排放清单数据,运用WRF中尺度气象模型和CAMx空气质量模型,对德州市2017-2019年秋冬季大气污染攻坚实施效果进行了评估.结果表明,2017-2018年秋冬季,德州市ρ(PM2.5)同比下降31.7%,高于京津冀及周边地区平均水平(25.6%),大气污染攻坚措施成效显著;2018-2019年秋冬季,德州市ρ(PM2.5)同比增加8.5%,高于京津冀及周边地区平均水平(4.2%),这与不利气象条件及排放量同比减少有关.观测结果显示,2018-2019秋冬季,德州市PM2.5中无机组分、一次排放示踪物以及SO2和CO等气态前体物浓度较上一年度呈下降趋势,ρ(SOA)(SOA为二次有机气溶胶)、ρ(NH4+)同比有大幅增长,增幅分别为53.8%和19.1%,这与大气中VOCs(挥发性有机物,增加46.5%)及大气氧化性(增加6.4%)的增加密切相关,表明德州市复合型大气污染加剧,PM2.5防控难度加大.综合气象和减排评估结果可知,2017-2018年秋冬季,气象条件(13.4%)和长效措施(9.4%)是德州市PM2.5改善的两个主要因素;2018-2019年秋冬季,长效措施减排效果较为有限,减排主要来自预警应急(5.0%)和区域减排(5.2%),若仅考虑不利气象条件的影响,将导致同比约19.9%的反弹.因此,持续深入推进长效减排措施,降低污染物排放水平,是德州市实现空气质量改善的根本途径. 相似文献
994.
京津冀及周边地区等重点区域已经建立具有高时空分辨率特点的空气质量监测网,但监测数据主要用于环境空气质量评价,在大气污染来源识别中应用较少.采用特征雷达图中的双重归一化算法对区域上2018~2019年秋冬季空气质量监测数据中的SO2、 NO2、 CO、 PM2.5和粗颗粒物(PM10与PM2.5的浓度差值)这5种因子进行分析,识别出偏SO2、偏NO2、偏CO、偏PM2.5、偏粗颗粒物、偏SO2-CO、偏NO2-CO和偏PM2.5-CO这8种典型污染特征.以偏SO2-CO特征为例,结合污染特征时空分布、主要污染源排放特征和PM2.5源解析,判断该特征下对空气质量影响最突出的污染源,并将该方法用于一次典型污染过程的分析.结果表明,研究时段内偏SO2-CO特征的平均占比为7.6%.(1)偏S... 相似文献
995.
为揭示近年来沈阳市大气环境质量根本改善后的特征及变化规律,反映控制大气环境质量的主要因素,文章在广泛收集整理相关资料和数据的基础上,通过因子分析的方法对沈阳市2002-2009年的大气环境质量改善进行了分析;结果表明,近年来沈阳市在工业高速发展、经济迅猛增长和社会繁荣进步对环境质量产生巨大压力的条件下,经过对产业结构优化、工业布局和能源结构的调整、环保力度的加大等一系列措施,大气环境质量已得到历史性改善;首要污染物为PM10,污染物指数排序为PM10>NO2>SO2,SO2污染也不容忽视,NO2污染控制仍需加强;沈阳市大气环境质量变化中以稳步提高为特征,以相应的环境管理力度加大和环保资金总体增加为保证;文章揭示的沈阳市大气环境质量好转为东北老工业区域中其他城市的环境质量改善和区域环境管理提供一定的参考价值。 相似文献
996.
2014~2017年北京地区霾日数和污染日数逐年减少,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2年平均质量浓度下降,污染程度缓解,采暖期中的11~12月尤为明显.针对空气质量的显著改善,从气象条件的改善和减排措施两方面进行探讨分析,并结合数值模式和大数据挖掘技术实现气象和排放对大气污染贡献率的定量化研究.结果表明,2017年与过去3 a相比,平均风速增加7. 9%,≥3. 4 m·s~(-1)的风速频次最高(10. 6%),≥70%湿度日占比最小(25. 1%);其中,采暖期与过去3 a同期相比,小风日数减少8. 6%、大气环境容量指数和通风指数平均增加约11%,边界层高度以3. 2%·a~(-1)的速率升高,尤其11~12月各要素改善更显著,且该时段内2014年各因子变化与2017年相似.非采暖期(4~10月)累积降水量558. 3 mm,仅次于2016年,有利于污染物的清除和湿沉降.利用WRF-CHEM对霾和污染频发的12月进行模拟发现,气象要素的改变导致2017年12月北京PM_(2.5)质量浓度较2014~2016年同期分别降低5%、38%和25%.因缺少政府实际施行的减排方案,无法利用WRF-CHEM量化气象和减排的具体贡献率,因此借助大数据挖掘算法,基于K近邻算法(KNN)和支持向量机(SVM)模型对气象和减排对空气质量改善的贡献进行评估,结果显示2017年减少的霾日和重污染日,65. 0%归因于减排的贡献,35. 0%归因为气象条件的改善.可见,气象与生态环境部门应继续加强数据开放共享,科学开展气象条件预报与减排评估. 相似文献
997.
珠三角秋冬季节长时间灰霾污染特性与成因 总被引:1,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
998.
新版《环境空气质量标准》热点污染物PM2.5监控策略的思考与建议 总被引:4,自引:0,他引:4
随着工业化和城市化进程的加速,大气气溶胶污染日趋严重,由气溶胶细粒子PM2.5污染造成的能见度恶化事件越来越多,中国东部地区灰霾天气迅速增加.灰霾天气的本质是细粒子气溶胶污染,与光化学污染相关联,形成灰霾天气的气溶胶组成非常复杂.近年来由于灰霾天气日趋严重引发的环境效应问题,以及气溶胶辐射强迫引发的气候效应问题,已引起科学界、政府部门和社会公众的广泛关注,成为热门话题.在此背景下,国家出台了新版《环境空气质量标准》(GB 3095-2012),增设PM2.5浓度限值,对环境监测、环境管理和环境评价提出了新的要求.通过分析中国大气污染背景、国际组织和其他国家的PM2.5标准,及近期热点问题,提出在环境监测、环境管理和环境评价过程中实施新标准,监控PM2.5的策略. 相似文献
999.
乌鲁木齐市与北方四城市的空气污染对比及原因分析 总被引:6,自引:1,他引:6
根据乌鲁木齐、兰州、太原、石家庄和北京五大北方城市的空气污染特征,结合各城市人口、经济和地理位置等要素,分析了乌鲁木齐市与其它城市空气污染及成因的主要异同点,对目前乌鲁木齐市大气污染治理中的若干问题进行了探讨。 相似文献
1000.