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1.
为探讨南京秋季霾污染过程发生的主要影响因素,利用南京信息工程大学太阳光度计观测霾污染发生天气下AOD(aerosol optical depth,气溶胶光学厚度)数据,计算AE440-1020(?ngstr?m Exponent,波长指数)以及a2(光谱曲率),结合CALIPSO(Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)卫星气溶胶组分分析以及MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)火点数据,对2015年10月南京霾污染过程进行分析.结果表明:2015年10月出现的两次霾污染过程期间南京地区AE440-1020均高于1.0并且a2呈负值,其中10月16日AQI达到峰值(201),AOD500达1.51,AE440-1020达1.37,a2达-0.77;这两次较为严重的霾污染过程均主要由人为因素(工业污染、城市建设、生物质燃烧、汽车尾气排放等)产生的细粒子所致.后向轨迹分析发现,2015年10月16日南京地区霾污染天气发生的主要原因是区域型污染,同时受长距离输送影响,大量携带人为因素产生的细粒子以及少量沙尘等污染物的空气团途经内蒙古、山东等地到达南京,加剧了当日的污染程度;2015年10月23日南京地区霾污染天气的发生则主要受长距离输送影响,同时也受到区域型污染影响,加剧了当日的污染程度.研究显示,在稳定的气象条件下,较高的相对湿度、较低的地表风速、低混合层高度以及贴地逆温的出现是诱发霾污染天气产生的有利气象条件.   相似文献   
2.
为探究南京秋季污染过程的特征和影响因素,利用MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)传感器获得的气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth)、波长指数(Angstrom Exponent)、火点数据及CALIPSO(Cloud-Aerosol Lidar And Infrared Pathfinder Satellite Observations)卫星数据和来自NECP、MICAPS的温度、相对湿度、风向风速等常规气象要素数据,对南京2015年10月、2016年9月两次污染过程进行分析.研究结果表明:两次污染过程的AE412-470值(埃斯特朗波长指数α)均高于1,由此判断两次污染均以人为排放产生的细粒子为主.但2015年10月的AE412-470值明显低于2016年9月,说明在2015年10月污染过程中粗粒子所占比重高于2016年9月.结合对后向轨迹的分析发现,南京地区2015年10月污染天气的发生还受长距离输送的影响,污染源主要为来自内蒙古、山西等地的污染型沙尘粒子.研究还发现,较高的相对湿度、较低的地表风速、低混合层高度及贴地逆温等气象条件会导致污染物难以扩散稀释而累积在南京地区,造成该区域在秋季出现较严重的污染天气.  相似文献   
3.
Environmental Science and Pollution Research - The detailed analysis of columnar optical and microphysical properties of aerosols obtained from the AErosol RObotic NETwork (AERONET) Cimel sun...  相似文献   
4.
长江三角洲地区大气污染过程分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对2015年和2016年12月2个月的4次污染过程,利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)Terra卫星的气溶胶光学厚度(AOD),Angstrom波长指数(AE)气溶胶数据,并结合PM2.5和PM10的浓度以及比值变化分析,发现以PM2.5为代表的人为因素产生的细颗粒物是造成研究地区污染发生的重要因素.并且利用MODIS火点数据以及美国海军气溶胶分析与预测系统(NAAPS)模拟分析污染物成分,发现2015年12月12~16日和19~27日2次污染都以人为因素产生的细粒子污染物为主,沙尘以及生物质燃烧产生的烟粒对研究地区影响较小.2016年12月6~10日和15~18日2次污染过程产生的原因不同,利用潜在源贡献因子分析法(PSCF)分析发现6~10日污染天气的产生主要是由西北方向含有大量沙尘粒子气流以及南方生物质燃烧产生的大量烟粒共同输送到研究地区,加之研究地区大量人为污染细粒子的产生,导致了此次混合型污染天气发生.15~18日污染过程与2015年2次污染过程相似,主要原因都在于人为因素产生的细颗粒污染物的影响,沙尘以及烟粒对污染过程起到了加剧的作用.  相似文献   
5.
The present study uses the data collected from Cimel Sunphotometer of Aerosol Robotic Network(AERONET) for the period from January to December, 2012 over an urban site,Pretoria(PTR; 25.75°S, 28.28°E, 1449 m above sea level), South Africa. We found that monthly mean aerosol optical depth(AOD, τa) exhibits two maxima that occurred in summer(February) and winter(August) having values of 0.36 ± 0.19 and 0.25 ± 0.14,respectively, high-to-moderate values in spring and thereafter, decreases from autumn with a minima in early winter(June) 0.12 ± 0.07. The Angstrom exponents(α440–870) likewise,have its peak in summer(January) 1.70 ± 0.21 and lowest in early winter(June) 1.38 ± 0.26,while the columnar water vapor(CWV) followed AOD pattern with high values(summer) at the beginning of the year(February, 2.10 ± 0.37 cm) and low values(winter) in the middle of the year(July, 0.66 ± 0.21 cm). The volume size distribution(VSD) in the fine-mode is higher in the summer and spring seasons, whereas in the coarse mode the VSD is higher in the winter and lower in the summer due to the hygroscopic growth of aerosol particles.The single scattering albedo(SSA) ranged from 0.85 to 0.96 at 440 nm over PTR for the entire study period. The averaged aerosol radiative forcing(ARF) computed using SBDART model at the top of the atmosphere(TOA) was- 8.78 ± 3.1 W/m2, while at the surface it was- 25.69 ± 8.1 W/m2 leading to an atmospheric forcing of + 16.91 ± 6.8 W/m2, indicating significant heating of the atmosphere with a mean of 0.47 K/day.  相似文献   
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