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851.
上海市交通干道颗粒物中水溶性无机离子的污染特征 总被引:1,自引:0,他引:1
2011年2月至2011年6月在上海市中心城区交通干道区采集29个TSP样品,对颗粒物中水溶性无机离子的化学特征进行了分析比较。结果表明:在9种水溶性无机离子(F-、Cl-、NO3-、SO42-、NH4+、Ca2+、K+、Mg2+和Na+)中,SO42-和NO3-浓度最高,分别占水溶性无机离子总浓度的36.1%和30.6%。颗粒物的阴离子/阳离子比值平均为1.12,相关性方程的斜率K为1.02,说明颗粒物偏酸性。计算的NO3-/SO42-比值的均值为0.85,表明移动排放源(机动车)对颗粒物中水溶性组分的贡献已接近于固定排放源(燃煤)。计算得出硫的转化率(SOR)均值为0.28(0.12~0.51),氮的转化率(NOR)均值为0.19(0.06~0.40),表明二次颗粒物生成是主要来源之一。 相似文献
852.
853.
不同交通状况下道路边大气颗粒物数浓度粒径分布特征 总被引:12,自引:3,他引:9
研究了不同交通状况下北京交通环境大气颗粒物数浓度的污染特征.应用扫描电迁移率颗粒粒径谱仪(SMPS)测定了2009年8月常规交通状况和2008年8月奥运交通状况下北四环道路边大气颗粒物的数浓度,分析了数浓度的粒径分布特征及其逐时变化规律,目的为辨析交通流改变对交通环境中颗粒物数浓度的影响.常规交通状况下道路边超细颗粒物(10~100nm)和10~478 nm颗粒物总粒数浓度分别为(1.15±0.49)×104个.cm-3、(1.61±0.57)×104个.cm-3,奥运交通状况下分别下降到(0.55±0.14)×104个.cm-3、(1.21±0.24)×104个.cm-3,不同粒径段中超细颗粒物数浓度降幅最高,为52.2%.常规交通状况下道路边大气中颗粒物粒数浓度呈双峰分布,峰值粒径依次为22.5 nm和113.0 nm.奥运期间由于机动车单双号限行和黄标车禁行等措施的实施,22.5 nm处颗粒物数浓度峰值消失.粒径分布逐时变化显示,常规交通状况下00:00~04:00柴油车流量高峰、11:00~13:00高温强光照和17:00~20:00交通晚高峰这3个时段内超细颗粒物数浓度较高;而奥运期间受到交通流量下降、平均车速提高等因素影响,道路边颗粒物数浓度粒径分布逐时变化趋于平缓. 相似文献
854.
Robyn Kruk ;Derek Thompson ;Jiyuan Liu ;Xiangzheng Deng ;Peishen Wang 《中国人口.资源与环境(英文版)》2013,11(3):244-252
China has made some remarkable achievements in sustainable development,but the constant deterioration of the overall trend of the environment has not yet been effectively curbed.To achieve the goal of sustainable development,we must first ensure coordination and coherence of national development goals in different areas and adhere to green development road.To achieve the objectives related to green development,and to clarify the direction of green development in the next 20years,a road map is needed to guide and coordinate the process.This paper describes the concept of the green development road map,introduces a green development road map for the western region,and further elaborates it The road map clarifies the objectives and guiding principles of green development in the western region,points the areas that deserve more concern and institutional innovation,and builds a green development monitoring and evaluation(M&E)framework.Finally,the paper provides corresponding policy recommendations based on the established road map. 相似文献
855.
多情景下湖北省交通运输碳排放峰值预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为加快湖北省交通运输业实现碳达峰,利用湖北省2005—2019年人口规模、城镇化率、交通运输强度、能源强度等数据,构建扩展STIRPAT模型,并结合设置的基准、污染减排、节能降碳、绿色低碳4类情景(18种情景方案),对湖北省2020—2035年交通运输碳排放峰值进行预测.结果表明:(1)2005—2019年湖北省交通运输碳排放量总体呈现出波动上升的趋势;(2)在其它影响因素不变的情况下,技术性减排对交通运输碳排放的抑制作用大于结构性减排,且随着时间推移,其作用效果越明显;(3)绿色低碳情景下,保持人口和城镇化率中增长、经济水平高增长的情景方案最可能符合湖北省交通运输碳排放达峰路径,研究预测其碳排放于2030年达到峰值6330.2万t.最后,结合研究结论提出了具体可行的政策性建议. 相似文献
856.
为解决城市交通事故风险时空分布预测任务中时空关联性捕捉困难的问题,提出基于动态模态分解(DMD)的城市交通事故分析时空预测模型,模型利用总最小二乘法去除交通事故数据中的噪声,应用结合Hankel矩阵的动态模态分解模型(Hankel-DMD)捕捉交通事故风险的时空关联性,对交通事故风险的时空分布进行预测。研究结果表明:DMD框架能够为高维预测任务提供低秩解决方案,从高维数据中捕捉时空关联性;Hankel-DMD模型在预测评价指标平均绝对误差和均方根误差方面的表现明显优于统计学及机器学习等方法;Hankel-DMD模型产生的动态模态和特征值,对事故风险系统的时空动态特征具有一定的可解释性,同时验证Hankel-DMD模型的适用性。 相似文献
857.
基于LEAP模型的兰州市道路交通温室气体与污染物协同减排情景模拟 总被引:3,自引:3,他引:0
基于LEAP模型,构建了2015~2040年兰州市道路交通发展“零措施”的基准(BAU)情景以及低碳(LC)和强化低碳(ELC)这2个节能减排情景,模拟评估各项政策和措施下能源消耗情况和温室气体与大气污染物协同减排效果.结果表明,LC情景能源消耗和CO2排放将于2026年达峰,ELC情景能源消耗和CO2排放将于2020年达峰;两种情景下,NOx、 CO、 HC、 PM2.5和PM10等污染物排放量于2015~2017年间开始出现大幅下降,下降趋势于2023年前后逐渐减缓.结合措施可行性和减排成本,LC情景可作为兰州市道路交通碳达峰减排情景:到2040年能源消耗量、 CO2、 NOx、 CO、 HC、 PM2.5和PM10排放相对于BAU情景的削减率分别达到-24.17%、-26.57%、-55.38%、-65.91%、-72.87%、-76.66%和-77.18%.兰州市道路交通当前应以公共... 相似文献
858.
为解析太原市冬季街道尘土中潜在有害元素(PHEs)的关键污染来源,采集了40个街道尘土样本,使用电感耦合等离子体质谱和原子荧光光谱仪测定了尘土中As、 Cd、 Pb、 Ni、 Cr、 Cu和Zn这7种元素的含量.使用内梅罗综合危害指数法(NIRI)、美国环境保护署推荐的健康风险评估模型分别评价了尘土中PHEs造成的生态和居民健康风险;使用正定矩阵因子分解模型结合主成分分析法分析了尘土中PHEs的来源,并基于此计算了不同来源对尘土PHEs的总含量和PHEs造成风险的贡献程度;使用多属性决策方法(MADM)识别了街道尘土中PHEs的关键来源.结果表明:(1)太原市冬季尘土中ω(As)、ω(Cd)、ω(Pb)、ω(Ni)、ω(Cr)、ω(Cu)和ω(Zn)的平均值分别为17.92、0.32、69.10、30.06、107.74、73.37和268.49 mg·kg-1,均超过了太原市土壤中相应元素的背景值,说明尘土中PHEs已经出现富集现象,尘土中PHEs的NIRI平均值为63.86,属于中度风险,处在可控状态;(2)尘土中PHEs造成的致癌和非致癌风险均低于阈值,表明... 相似文献
859.
860.
利用车载环境空气质量监测系统对长沙市城区典型交通路口的近地面空气质量进行了实时监测。结果表明,在监测时段(14∶00~20∶00)内,该监测点环境空气中PM10的小时质量浓度范围在0.097~0.222mg/m3之间,平均值0.163mg/m3;PM2.5的小时质量浓度范围在0.050~0.158mg/m3之间,平均值0.103mg/m3。PM2.5/PM10比值在48.1%~76.6%之间,平均值62.4%。PM10与PM2.5质量浓度在星期一相对较低,星期二有所升高,星期三至周末总体上保持基本稳定。在监测时段PM10与PM2.5小时质量浓度呈现先降后升的变化规律,即14∶00~15∶00,PM10与PM2.5质量浓度相对较高,16∶00左右降至最低,从17∶00开始逐渐升高,20∶00达到峰值。PM10和PM2.5的质量浓度变化与车流量和车速密切相关,温度、相对湿度和风速等气象因素对PM10和PM2.5质量浓度的变化影响也较显著。 相似文献