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广州城区冬季黑碳气溶胶污染特征及其来源初探 总被引:11,自引:4,他引:7
于2007年12月至2008年2月利用黑碳(Aethalometer)和气体在线现测仪(Thermo 42i型二氧化硫、43i型氮氧化物争49i型臭氧分析仪)和MAWS自动气象站获得了大气细粒子中每5分钟黑碳气溶胶(BC)浓度,每1小时SO2、NO2、NO和O3浓度和风速、风向等气象因子观测数据.结果发现,黑碳日均值浓度值为10.5±7.7 μg/m3,浓度变化范围为2.7~34.8 μg/m3.非降雨期BC有相对明显的两个峰值和一个谷值;降雨期BC昼间呈单调上升,夜间呈单调降低.通过对BC与气体污染物相关性分析并结合城市污染源分布,发现BC的最主要来源是工业燃煤和机动车尾气排放. 相似文献
294.
拉萨市环境空气质量与气象特征分析 总被引:11,自引:0,他引:11
分析了拉萨市环境空气质量及其拉萨市的地理位置、地形地貌和气候特征的关系。研究结果表明 ,自然沙尘是拉萨市环境空气质量的主要自然源。月降尘量与降水、大风等有明显的相关关系。加快拉萨地区生态环境建设 ,增加植被覆盖率 ,减少沙源是改善拉萨市环境空气质量的关键 相似文献
295.
珠江流域干旱事件的多变量区域分析及区域分布特征 总被引:1,自引:0,他引:1
区域干旱特征分析会为短期和长期的水资源管理提供关键的信息,因而对珠江流域进行区域干旱特征分析,建立了干旱严重程度-面积-频率曲线(Severity-Area-Frequency,SAF).传统的区域性分析都是单变量的,而水文事件往往具有多个属性,为此采用Chebana等提出的多变量的L-moment均一性检验方法对流域进行均一性检验.研究发现珠江流域可分为4个均一性区域,对各均一性区域进行干旱严重程度-面积-频率分析的基础上,发现珠江流域在发生严重干旱时经常是全流域的,这对整个珠江流域的水资源管理造成很大压力.同时珠江三角洲所在的区域干旱风险相对其他区域更高,珠三角地区城市密集,人口众多,高风险的干旱无疑会对该地区的发展造成重大影响,需引起重视. 相似文献
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鄱阳湖地区生态环境与气象灾害监测系统 总被引:2,自引:0,他引:2
鄱阳湖地区是国家十大生态功能保护区之一和国际重要湿地,在粮食安全、调蓄洪水、调节气候、生物多样性保护以及改善长江中下游的生态环境等方面具有重要作用。受全球气候变化影响,鄱阳湖地区暴雨、洪涝、地质灾害、雷电、风雹、高温、冻害、病虫害等各种气象及相关灾害频发,严重威胁着环鄱阳湖地区的生态环境和城市基础设施安全。运用系统工程原理和方法,对鄱阳湖地区气象卫星、天气雷达、高空探测、地面观测、雷电探测、大气成分与生态监测等多种实时监测技术手段进行了集成,建立了天、空、地基三位一体的立体化综合观测系统。该系统可对环境系统中大气、水、土壤、生物等多种要素和变量进行动态观测,获得生态环境和气象灾害等指标的三维立体监测信息,为当地生态环境影响和气象灾害的预报预警提供科学的观测依据。 相似文献
299.
气候变化与城市发展对城市气象灾害的影响及对策——以西安市为例 总被引:2,自引:0,他引:2
利用西安市1951-2006年气温、降水、风以及天气现象等气象观测资料,分析了在全球变暖及城市发展背景下,西安市城市干旱、城市内涝、高温热浪、大风、冰雪天气、雷电灾害等主要城市气象灾害特征及影响.随着城市建设的快速发展以及气候变化的加剧,水资源供需不平衡造成的城市干旱仍是西安可持续发展面临的重要问题;20世纪90年代以来,在降水呈现减少趋势下,极端强降水发生的频率增加,城市内涝严重;高温热浪、雷电灾害、大风、降雪冰冻天气等城市气象灾害对城市的正常运转的影响也日益突出.针对城市气象灾害的影响,从气象防灾减灾体系建设方面提出了城市气象灾害的防御对策. 相似文献
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苏皖鲁豫交界区域是长三角和京津冀及周边两大大气污染治理重点区域的连接带,揭示该区域PM2.5和O3污染特征对推动区域大气污染联防联控有着重要意义.基于2017~2021年苏皖鲁豫交界区域22个地市的国家空气环境监测网络观测数据,探讨了该区域PM2.5和O3浓度的时空变化特征及气象影响.结果表明:①2017~2021年区域PM2.5浓度呈现逐年下降趋势,PM2.5浓度月均值呈现“U型”分布,冬季PM2.5浓度仍维持高位.O3-8h-90%浓度呈现波动下降趋势,O3-8h-90%浓度月均值变化呈“M型”分布,夏秋季O3污染程度未有好转.②与2017年相比,2021年PM2.5-O3复合污染天数减少了52 d,但PM2.5污染仍占主导地位.③PM2.5和O3污染区域主要集中在区域中部和北部城市,且中部城市PM2.5和O3污染程度均改善显著.④采用Moran''s I指数和LISA指数分析了区域PM2.5和O3-8h-90%浓度的全局和局部空间自相关性,PM2.5和O3-8h-90%浓度均具有空间相关性,PM2.5浓度主要表现为高值-高值聚集或低值-低值聚集现象,且高值-高值聚集有从中部向西部转移的现象,2020年和2021年O3-8h-90%浓度表现为高值-高值聚集或低值-低值聚集现象.⑤结合气象要素数据,利用KZ滤波方法量化排放源与气象条件对区域PM2.5和O3-8h浓度的贡献,两者主要受到污染物排放影响,贡献率分别为101.0%和99.3%,表明污染物减排是驱动区域空气质量改善的主要因素.此外,气象条件对PM2.5浓度的贡献在一、四季度为正值,二、三季度为负值,而对O3-8h浓度的影响则反之,且气象条件对不同城市PM2.5和O3-8h浓度的影响程度存在较大差异. 相似文献