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151.
侯露  朱媛媛  刘冰  李健军 《环境科学》2023,44(11):5899-5914
对比分析2015~2022年冬奥会期间(1月31日至2月20日)京津冀及周边区域44城市空气质量时空演变特征,量化同期气象、协同减排和跨区域传输对PM2.5浓度及组分变化贡献,为不利气象条件下区域空气质量联防联控提供科学参考.结果表明,2022年44城市PM2.5浓度为近8年农历同期最低(46μg·m-3),优良天占比最高(83.3%),不存在重污染天.PM2.5污染南重北轻,高值区主要集中在太行山沿线及燕山传输通道城市.2016年在春节中期未管控烟花爆竹燃放等源排放强度下,优良天占比93.5%,大气强扩散能力对空气质量改善至关重要.2022年静稳天气指数(SWI)同比增加2.1,大气扩散能力转差,44城市ρ(PM2.5)均值和峰值同比下降14μg·m-3和76μg·m-3,北京减排对PM2.5浓度降幅较未采取前增大96%,晋鲁豫地区在气象造成PM2.5浓度上升的不利背景下,峰值下降87μg...  相似文献   
152.
北京市三种典型城市绿地类型的保健功能分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着城市化进程的加快,越来越多的城市居民的健康受到城市污染的影响,因而城市绿地对人体的保健作用日益受到重视。通过实地监测的方法,选择北京3种典型类型的绿地、在不同空间以及不同的季相条件组合下,对形成绿地保健功能的空气负离子浓度、空气温度、湿度、二氧化碳浓度、噪音等因子进行了研究。结果表明:(1)不同绿地类型的保健功能有较大的差距,以同一时段空气中的负离子浓度为例,其最大值发生在郊野公园(1810cm^-3),高于单位绿地(980cm^-3),远高于作为对照的商业中心(110cm^-3);(2)在同一绿地的不同空间位置也存在明显差异,以道路绿化防护林带为例,林带中心空气中的负离子浓度高达1900cm-^-3,高于林缘(591cm^-3)和林外(120cm^-3);(3)同一绿地保健功能随季相变化发生明显改变,在有叶期的道路绿化防护林带中心的空气负离子浓度(1900cm^-3)是落叶期相同位置空气中负离子浓度(750cm-^-3)的两倍多。空气温湿度、噪音、CO2浓度的空间和时间上的变化类似于空气负离子。本研究获得的数据支持了城市绿地保健功能理论,可为合理设计城市绿地增强其保健功能提供依据。  相似文献   
153.
《林业劳动安全》2011,24(3):9-11
国办发〔2011〕33号各省、自治区、直辖市人民政府,国务院各部委、各直属机构:加强气象灾害监测预警及信息发布是防灾减灾工作的关键环节,是防御和减轻灾害损失的重要基础。经过多年不懈努力,我国气象灾害监测预警及信息发布能力大幅提升,但局地性和突  相似文献   
154.
为了解可吸入颗粒物污染水平与气象因素之间的关系,从2008年9月—2010年2月采集乌鲁木齐市可吸入颗粒物样品,并对其随时间的变化特征及其与气象因素之间的相关性进行了统计分析。结果表明,采样时间内可吸入颗粒物中PM2.5和PM2.5-10的质量浓度的范围分别为38.2~468.7μg/m3和20.8~243.1μg/m3,平均浓度分别为134.2μg/m3和69.2μg/m3。可吸入颗粒物同时受几种气象因素的影响,其浓度与温度、能见度、风速呈负相关,与湿度呈正相关。  相似文献   
155.
选取2017—2018年佛山市空气质量监测资料、地面气象观测资料和ECMWF再分析资料,得到对臭氧污染天气具有指示意义的气象因子,从GRAPES模式可预报性出发构建适用于佛山市干季和湿季的臭氧污染气象指数(OWI),并对OWI进行预报评估检验.结果表明:干季地面气象要素对区分佛山市臭氧污染和清洁天气的能力更强,出现臭氧污染时往往气温高、地面为弱北风;850 hPa风速较小,高空主要受副热带高压影响.湿季高空气象要素区分臭氧污染和清洁天气的能力更强,出现臭氧污染时往往850 hPa风速较小,850 hPa与地面风场垂直切变较小,多数情况下500 hPa呈辐散形势或700 hPa为下沉运动.综合考虑上述要素构建的臭氧污染气象指数可较好地反映臭氧浓度变化趋势,当OWI超过阈值(干季12.0、湿季10.8)时,出现臭氧污染事件的可能性较大,在湿季该指数区分臭氧清洁天气和污染天气的差异性较干季更显著.基于GRAPES模式预报的OWI与臭氧浓度实况呈正相关关系,相关系数在0.5~0.6之间,能较为有效地预判臭氧污染过程发生、发展和消散的不同阶段;其阈值具有较高的预报参考性,24 h预报性能尤为理想...  相似文献   
156.
基于京津冀地区2015~2020年臭氧小时浓度数据和气象再分析数据,利用广义加性模型、潜在源贡献函数法、浓度权重轨迹法分析了京津冀地区臭氧持续污染事件特征、气象影响和潜在源区.结果表明,京津冀地区持续3d及以上的臭氧污染事件(OPE3)出现天数由2015年的24d上升到2020年的76d,占臭氧污染总天数的比例最高达到85%;OPE3天数的月变化特征与臭氧浓度的变化特征高度一致,在5~9月的相关性达0.97;京津冀地区OPE3发生的天气形势主要为高温、低湿、异常南风、异常反气旋及明显下沉气流;以京津冀地区的典型代表城市北京为例,OPE3期间气团主要来自于北京以南地区(71.2%),以短距离传输为主,主要潜在源区是河北省南部、山西省东北部、河南省东北部以及山东省北部,污染轨迹的贡献率约79.3%.  相似文献   
157.
基于2018~2020年臭氧的日最大8h滑动平均值(O3-8h),采用空间自相关分析、暴露风险评估和多元线性回归等方法,研究了全国337个城市O3的时空分异及其人口加权的暴露风险特征,识别了热点城市群并解析了热点城市群O3的气象关联特征.结果表明:O3具有显著的空间聚集特征,其中浓度高于160μg/m3(国家二级浓度限值,GB3095-2012)、超标率高于20%和人口加权暴露风险等级为高的区域主要集中在京津冀城市群(BTH-UA)、中原城市群(CP-UA)和长江三角州城市群(YRD-UA).其次,2018~2020年月均O3-8h变化呈“M型”分布,各年最高值分别出现在6月、9月和5月,月均ρ(PM2.5),ρ(NO2),ρ(SO2)和ρ(CO-95)均呈现“W型”分布,并且在12月和1月达到最高值,与O3均呈现明显的负相关关系;月均ρ(PM2.5  相似文献   
158.
为了解《打赢蓝天保卫战三年行动计划》期间(2018—2020年)以及之后(2021年)我国重点污染区域空气质量情况,并区分排放源控制与气象条件的贡献,本文利用逐小时监测的PM2.5、O3浓度以及气象要素数据,研究了2018—2021年京津冀及周边地区“2+26”城市PM2.5与O3污染特征,结合KZ (Kolmogorove Zurbenko)滤波方法定量分析了排放源与气象条件对PM2.5与O3浓度长期趋势的贡献. 结果表明:①2018—2021年“2+26”城市PM2.5浓度年均值与O3-8 h-90th浓度(O3日最大8 h平均浓度的第90百分位数)均呈逐年下降趋势. 2018—2021年PM2.5浓度年均值分别为60、57、51和45 μg/m3,河北省南部、河南省与山东省南部PM2.5浓度年均值均较高;O3-8 h-90th浓度分别为198、195、179和171 μg/m3,2018年保定市、石家庄市、聊城市与晋城市的O3-8 h-90th浓度(>210 μg/m3)均较高,而2021年太原市O3-8 h-90th浓度(192 μg/m3)较高. ②PM2.5与O3-8 h浓度(O3日最大8 h平均浓度)的长期分量在大部分城市受气象条件影响较为明显. 受气象条件影响的PM2.5浓度长期分量在2018—2020年无明显趋势,在2021年呈下降趋势;受排放源影响的PM2.5浓度长期分量在2018—2020年呈下降趋势,在2021年无明显趋势. 受气象条件影响的O3-8 h浓度长期分量在2018—2020年呈下降趋势,在2021年呈上升趋势;受排放源影响的O3-8 h浓度长期分量在2018年呈下降趋势,在2019—2021年无明显趋势. ③11个气象因子中,温度和相对湿度对PM2.5与O3-8 h浓度变化的影响较大,当温度与相对湿度均比前一天升高时,更有利于PM2.5与O3-8 h浓度的同时升高. 研究显示,“2+26”城市PM2.5与O3污染受气象条件影响显著,温度与相对湿度的变化对判定PM2.5与O3-8 h浓度同时升高的现象有一定积极意义.   相似文献   
159.
为研究京津冀地区NO2时空变化与气象条件影响,本文利用变分方法订正TROPOMI卫星NO2遥感数据,结合环境气象评估指数(EMI)分析气象条件对NO2浓度变化的影响.结果表明,经过变分方法订正过的NO2浓度具有更可靠和高分辨率的时空分布特征.京津冀西北部地区的NO2浓度低,东部和南部浓度较高.北部燕山、西部太行山形成的半包围地形阻挡了大气污染物在京津冀平原地区的扩散,产生了不利的气象条件.其中,燕山南部的北京、天津和唐山以及太行山东部的保定、石家庄、邢台、邯郸等地气象条件较差,而高海拔地区的张家口、承德、秦皇岛大气扩散条件较好.NO2浓度在春、夏季受到气象条件变化的显著影响,而在秋、冬季受到气象条件变化的影响较小.气象条件对NO2不同浓度区间的作用不同,NO2浓度较低和较高时气象条件对其作用更为显著,而浓度处于转折区间时,气象条件对其影响较小.本研究开展的TROPOMI卫星变分订正、NO2浓...  相似文献   
160.
利用大连市2014~2015年地面观测资料、高空地面形势场和2015年12月NCEP/NCAR再分析资料,结合WRF-CMAQ数值模式,对大连市污染天气特征和污染过程的成因进行分析研究.结果表明:2014~2015年大连市共有大气污染日数145d,占20%,大气污染天气过程35个;发生大气污染时的高空形势场主要为槽后脊前的西北气流场,占63%,槽前西南气流场次之,占21%,槽区、脊区各占6%;地面形势场主要表现为风速较小的均压场(68%)和等压线密集风速较大的非均压场(32%)两种气压场.2015年12月出现的5次污染过程中,大气层结均为稳定层结,且近地面水平风速均值较小,对污染物垂直方向和水平方向上的扩散起到抑制作用,导致空气质量恶化;模拟结果发现大连市冬季污染过程中大气气溶胶的的主要成分是硝酸盐、铵盐和硫酸盐等细颗粒物,其中硝酸盐占比最大,且污染过程的增幅最为明显,说明机动车和燃煤排放已对大连市城市污染的形成产生重要影响.  相似文献   
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