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991.
992.
杭州市大气污染物排放清单及特征 总被引:15,自引:9,他引:6
以杭州市区为研究区域,通过调查整合多套污染源数据库及其他统计资料,研究文献报道及模型计算的各种污染源排放因子,获得杭州市区各行业PM10、PM2.5、SO2、NOx、CO、VOCs、NH3等污染物的排放量,建立了杭州市区2010年1 km×1 km大气污染物排放清单。结果表明,2010年杭州市区PM10、PM2.5、SO2、NOx、CO、VOCs和NH3的排放总量分别为7.96×104、4.02×104、7.23×104、8.98×104、73.90×104、39.56×104、3.32×104t。从排放源的行业分布来看,机动车尾气排放是杭州市区大气污染物最重要排放源之一,对PM10、PM2.5、NOx、CO和VOCs的贡献分别达到14.4%、27.1%、40.3%、21.4%、31.1%。道路扬尘、电厂锅炉、工业炉窑、植被、畜禽养殖对不同污染物分别有着重要贡献,道路扬尘对PM10和PM2.5的贡献分别为44.6%和20.0%、电厂锅炉对SO2和NOx的贡献分别为37.0%和25.7%、工业炉窑对CO的贡献为41.5%、植被排放对VOCs的贡献为27.1%、畜禽养殖对NH3的贡献为76.5%。从空间分布来看,萧山区和余杭区对SO2、NH3和植被排放BVOC的贡献要显著高于主城区;而主城区机动车对PM2.5、NOx和VOCs的贡献分别达到36.3%、56.0%和47.4%,较市区范围内显著增加,表明机动车尾气排放已成为杭州主城区大气污染最重要的来源之一。 相似文献
993.
利用库尔勒市2006—2013年的PM10监测数据以及同期常规气象资料,使用非参数分析(spearman秩相关系数)方法分析了常规气象要素与PM10浓度的相关关系。结果表明PM10浓度与各气象要素关系密切:气压较高时,PM10浓度易超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准;当气温≥20℃时,温度越高PM10浓度超标天数越少,当气温20℃时,较高的气温则不利于PM10的稀释扩散;温度露点差越小,PM10的超标率越大;PM10浓度随风速的增大先降低后增加;降水对PM10有清除作用。 相似文献
994.
995.
影响PM2.5自动监测准确度的主要因素 总被引:1,自引:1,他引:0
PM2?5的自动监测过程较为复杂,其测量准确度受多种因素影响。通过分析几种典型PM2?5测定方法原理,研究了PM2?5监测过程中可能产生误差的来源,结果表明,影响PM2?5监测结果准确度的主要因素有采样流量的准确性、采样管加热方式、对PM2?5挥发性组分的补偿方式、校准膜本身的准确度和校准结果、监测仪器的日常运行维护水平等。因此,在PM2?5日常监测过程中,需加强对上述因素的误差控制,严格执行国家监测技术规范,确保PM2?5监测结果准确可靠。 相似文献
996.
用对二甲氨基苯甲醛分光光度法测定水中水合肼,将显色剂用量由5.0 m L降至3.0 m L,比色皿厚度由30 mm增至50 mm,水样酸度由1 mol/L降至0.5 mol/L,同时增加低浓度校准曲线,实现对其方法检出限的优化。结果表明,优化后方法检出限由0.007 8 mg/L降至0.001 0 mg/L,精密度及加标回收率均符合规范要求,能够保证低浓度水样的准确测定。 相似文献
997.
通过试验,讨论盐析效应、顶空的平衡温度和平衡时间、水样的p H值、色谱条件等对顶空-气相色谱法测定环境水体中吡啶准确度的影响。优化上述条件后,方法在0 mg/L~3.95 mg/L范围内线性良好,检出限可达0.016 mg/L,测定下限为0.064 mg/L。用该方法对地表水和生活污水做3个质量浓度水平的加标回收试验,测定6次结果的RSD为1.7%~5.7%,回收率为93.9%~113%。 相似文献
998.
气象要素及前体物对青岛市臭氧浓度变化的影响 总被引:2,自引:2,他引:0
在深入探讨2013—2015年青岛市区O_3污染随时间变化特征的基础上,系统分析了不同气象要素对O_3浓度的影响,并研究了前体物对O_3生成的影响及贡献。结果表明:青岛市区O_3第90百分位日最大8 h滑动平均值和超标率均在2014年达到最高值;O_3浓度在5—10月较高,12月至次年1月浓度最低;O_3日变化呈单峰型变化规律,白天浓度高,夜间浓度低。强太阳辐射、高温、相对湿度60%左右、风速4 m/s左右、偏南风等气象条件下易出现高浓度O_3。O_3的生成主要受前体物VOCs控制,且烯烃对O_3生成的贡献远高于烷烃和芳香烃,控制VOCs尤其是烯烃组分的排放可有效降低青岛市区O_3浓度。 相似文献
999.
基于STIRPAT模型的天津市水环境污染影响因素分析 总被引:1,自引:0,他引:1
基于拓展的STIRPAT模型,利用岭回归分析方法,以天津市2006—2016年COD值及其相关社会、经济、人口数据为例,分析人口、城市化水平、经济发展、技术水平、产业结构、用水结构对水环境污染的影响。研究表明:工业GDP占比的提高是导致水环境污染的最主要原因,人口、城市化率、人均GDP、排放强度和生活用水占总用水比例的提升都是引起水环境污染加重的因素,通过技术创新可以控制水污染。 相似文献
1000.