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基于2020年1—12月苏州城区近地面大气CO2浓度连续观测数据,采用基于稳健局部近似回归的筛分方法(robust extraction of baseline signal,REBS)对观测数据进行筛分,对比本底和非本底CO2体积浓度分布特征,分析CO2与污染物浓度的相关性和不同季节、不同风向下的CO2体积浓度水平。结果表明:2020年苏州城区CO2体积浓度水平高出瓦里关背景站0.273×10-4,与北京、西安、上海和临汾相当。CO2体积浓度冬季高,夏季低;本底浓度日变化特征为单峰,峰值和谷值分别出现在7:00和16:00,吸收浓度为双峰分布,峰值分别出现在4:00—6:00和20:00,谷值出现在15:00。抬升浓度受局地污染源影响较大,日变化特征不明显。本底CO2体积浓度与PM2.5、NO2和CO浓度相关性系数分别为0.495、0.461和0.330,非本底CO<... 相似文献
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近年来城市臭氧(O3)污染问题日益突出,影响O3污染的关键气象因子尚不明确,因此分析典型城市——苏州的O3污染特征,探究O3污染的高影响气象因子,对该区域大气污染防治具有重要意义.基于苏州环境监测中心2015~2020年4~9月逐小时O3浓度数据及同期气象观测资料,应用相关分析和机器学习方法对其开展相关分析研究.结果表明:(1) 6年间O3污染高发季,O3污染超标率均达20%以上,O3污染日数和以O3为首要污染物的污染日数占比均逐年上升,O3污染问题日益凸显;(2) O3浓度存在单峰日变化特点,谷值出现在07:00前后,峰值出现在15:00~16:00;其与气温和太阳辐射能的日内变化趋势较一致,但其浓度峰值出现时刻又滞后于二者. 2017年和2019年O3有典型的“周末效应”,周末较高的太阳辐照度对O3浓... 相似文献
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以2017~2021年的5~6月苏州市城区站点的大气污染物浓度为研究对象,分析了臭氧(O3)、氮氧化物(NOx)、总氧化剂(Ox)、一氧化碳(CO)和挥发性有机物(VOCs)等污染物的变化特征,利用基于观测的模型(OBM)研究了O3污染成因及其年际变化,解析了环境空气VOCs的主要来源及其变化趋势.结果表明:①近年来苏州Ox平均体积分数以及NOx和CO平均浓度整体呈下降趋势,但VOCs的体积分数整体呈上升趋势;O3污染天光化学反应前体物浓度水平仍较高,且显著高于优良天.②近年来苏州O3生成处于VOCs控制区;苏州市VOCs和NOx长期减排比例应不低于5∶1,在VOCs控制方面应注重对芳香烃和烯烃的减排.③源解析结果显示,工业排放、汽油车尾气和柴油机尾气是苏州市VOCs的主要排放源;近年来工业排放源和溶剂使用源有所下降,但汽油车尾气源和油气挥发源贡献率上升明显,且上述两类污染源排放VOCs的O3生成潜势较高.④综合分析各排放源对O3生成潜势的贡献发现,溶剂使用源和汽油车尾气源的VOCs排放是影响苏州市O3生成的关键因素. 相似文献
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