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1.
In order to study the concentrations of major components,characteristics and comparison in hazy and non-hazy days of PM_(10) in Beijing,aerosol samples were collected at urban site in Beijing from December 29,2014 to January 22,2015.Heavy metals like Zn,Pb,Mn,Cu,As,V,Cr and Cd were deeply studied considering their toxic effects on human being;nine water-soluble inorganic ions(SO_4~(2-),NO_3~-,NH_4~+,Na~+,K~+,Cl~-,Ca~(2+) and Mg~(2+)) and carbon fractions(OC and EC) were also analyzed.The concentrations of heavy metals were 1.03–1.98 times higher in hazy days than those in non-hazy days,mainly due to biomass burning and coal burning.The trends in total heavy metals concentrations were basically consistent with the trends in PM concentrations except for two obvious periods(12.29–12.30;1.14–1.15);but when air masses accumulated locally or around Beijing,trends in PM concentrations and heavy metals were opposite.The proportion for NO_3~-/SO_4~(2-) indicated that mobile sources such as automobiles were important reasons for haze in Beijing.Correlation between OC and EC during non-hazy days was strong(R~2= 0.95) but it was low(R~2= 0.67) during hazy days,and large variations for OC/EC values occurred in hazy days.The calculated mass concentration of SOC is 2.58 μg/m~3,which only accounted for 10.1% of the OC concentration.When air masses from the far north-west,they decreased PM concentration in Beijing and they were relatively clean;however,those from the near east,south-east and south of the mainland increased PM concentration and they were dirty.  相似文献   
2.
本文研究了水深的变化以波高与周期联合概率密度分布造成影响。本文将236组实测数据按水深因子H的大小进行了分组,分别对其进行了谱分析和统计分析,得到了各组数据的联合分布图。利用数值模拟的方法扩大水深因子的变化幅度,得到了模拟联合分布图。研究发现,水深因子的改变不会对联合分布构成大的影响,因此得现一般水的波高与周期联合概率密度分布模式适用于浅海的结论。  相似文献   
3.
雾霾是近年出现的因空气质量恶化引起的气象灾害,我国多地区均出现过不同程度的雾霾天气。雾霾天气使社会各界对环境的忧虑提升到了空前的高度。本文拟从环境保护行政执法的角度浅谈雾霾防治,阐述了当前雾霾防治的环保执法问题和相关建议。  相似文献   
4.
北京地区冬夏季持续性雾-霾发生的环境气象条件对比分析   总被引:29,自引:14,他引:15  
在北京地区,除冬季供暖期外盛夏也是雾-霾天气的高发季节,与我国南方不同.使用微波辐射仪、风廓线和常规气象探测资料、NCEP再分析资料以及大气成分观测结果,通过对比分析揭示了冬、夏季持续6 d的2个雾-霾过程形成和维持机制的异同.冬季雾-霾过程出现在高空西北气流、低层多短波活动的背景下,其形成和维持的主要机制是边界层内始终有逆温层、地面弱风场、底层湿度逐渐增大.逆温层昼高夜低、湿度昼小夜大是影响PM2.5质量浓度和能见度日变化的重要环境因子.在雾-霾天气持续期间地面弱风场能够维持主要源于冷空气势力弱、常不能影响到地面.此外,入夜后地面迅速辐射降温、边界层上层有暖平流以及空气过山后下沉增温在逆温层的形成中起了关键作用.然而,对于夏季持续性雾-霾天气,气溶胶区域输送、环境大气保持对流性稳定、空气的高饱和度是其发生的重要条件.在副热带高压长时间控制下对流层低层盛行偏南风,北京的PM2.5质量浓度随着偏南风风速增大升高.对流层底层系统性偏南风与北京附近的山谷风共同构成了从北京以南气溶胶累积地向北输送的机制.夏季雾-霾过程低层没有逆温,但是北京上空一直维持超过200 J·kG-1的对流抑制能量,它同样限制了污染物的垂直扩散.夏季自由对流高度也存在昼夜变化,其对PM2.5浓度和能见度的作用与逆温层高度升降相同.因此,冬、夏个例分别代表了2种不同类型的持续性雾-霾过程,导致差异的根本原因在于大气环流型.  相似文献   
5.
1961-2012 年西藏极端降水事件的变化   总被引:2,自引:0,他引:2  
杜军  路红亚  建军 《自然资源学报》2014,29(6):990-1002
利用18 个气象站点1961-2012 年逐日降水量资料,计算了10 个极端降水指数,采用滑动平均、线性回归、Mann-Kendall 非参数检验和Morlet 小波分析等方法,分析了西藏极端降水事件的变化规律。结果表明:西藏近52 a 连续干旱日数(CDD)呈显著减少趋势,最大5 d 降水量也趋于减少但不显著,大雨日数和强降水量的线性趋势不明显,其他6 个极端降水指数都表现为增加趋势且不显著。与全球、青藏高原及其周边地区比较,西藏CDD和连续湿日的变幅明显偏大,最大1 日降水量、强降水量和极强降水量的变幅明显偏小。除CDD外,极端降水指数的变化趋势与海拔高度呈显著的二次曲线关系,仅有中雨日数的变化趋势与经度呈显著的正相关。在近52 a 的时间尺度上各项极端降水指数都存在3~4 a 显著周期,多数指数也存在12a、15 a 和16 a 的周期。在时间转折上,CDD的突变点时间较早,从1974 年开始;中雨日数、连续湿日和年总降水量的突变点发生在20 世纪80 年代末。从空间分布来看,那曲地区西部是极端降水指数变化最为显著的区域,雅鲁藏布江中游大部的多数极端降水指标趋于下降,而山南地区南部、林芝地区东南部的降水极值和降水强度都在增加。  相似文献   
6.
太湖西岸河网沉积物中重金属污染特征及风险评价   总被引:6,自引:5,他引:1  
边博  周燕  张琴 《环境科学》2017,38(4):1442-1450
为研究太湖西岸河网沉积物中重金属污染特征及风险,调查了丰-平-枯3个水期19个点位8种重金属的含量,结果表明,沉积物中重金属浓度顺序为ZnCrCuPbNiAsCdHg,其中Cd、Cu、Zn、Pb、Ni明显高于其环境背景值,除As外,其余7种重金属平水期含量高于丰水和枯水期.地累积指数(I_(geo))和潜在生态指数(RI)评价表明,研究区沉积物中Cd属于中等污染程度和中等生态风险,Cd对RI贡献率为35%,重金属生物毒性不利影响评价值(mP EC-Q)范围为0.12~0.76,平均值0.30,表明研究区发生生物毒性不利影响的可能性为15%~29%,工业与生活混合区点位S2从污染程度、生态风险、生物毒性不利影响和主成分评价的污染及风险均最大,表现出多种重金属的协同污染,这与其周围污染排放特征一致,为该区域河流沉积物中重金属污染控制提供依据.  相似文献   
7.
8.
Long-lasting expansion of haze pollution in China has already presented a stern challenge to regional joint prevention and control. There is an urgent need to enlarge and reconstruct the coverage of joint prevention and control of air pollution in key area. Air quality models can identify and quantify the regional contribution of haze pollution and its key components with the help of numerical simulation, but it is difficult to be applied to larger spatial scale due to the complexity of model parameters. The time series analysis can recognize the existence of spatial interaction of haze pollution between cities, but it has not yet been used to further identify the spatial sources of haze pollution in large scale. Using econometric framework of time series analysis, this paper developed a new approach to perform spatial source apportionment. We applied this approach to calculate the contribution from spatial sources of haze pollution in China, using the monitoring data of particulate matter (PM2.5) across 161 Chinese cities. This approach overcame the limitation of numerical simulation that the model complexity increases at excess with the expansion of sample range, and could effectively deal with severe large-scale haze episodes.  相似文献   
9.
Pools of Zn, Cu, Cd and Co in leaf, stem and root tissues of Sarcocornia fruticosa, Sarcocornia perennis, Halimione portulacoides and Spartina maritima were analyzed on a bimonthly basis, in a Tagus estuary salt marsh. All the major concentrations were found in the root tissues, being the concentrations in the aboveground organs neglectable for sediment budget proposes, as seen by the low root-aboveground translocation. Metal annual accumulation, root turnovers and cycling coefficients were also assessed. S. maritima showed the higher root turnovers and cycling coefficients for most of the analyzed metals, making this a phytostabilizer specie. By contrast the low root turnover, cycling coefficient and low root necromass generation makes S. perennis the most suitable specie for phytoremediation processes. Although the high amounts of metal return to the sediments, due to root senescence, salt marshes can still be considered sinks of heavy metals, cycling heavy metals mostly between sediment and root.  相似文献   
10.
遥感技术在灰霾监测中的应用综述   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
介绍了灰霾遥感监测的基本原理,论述了基于图像变换的TC法、HOT法和基于反演气溶胶光学厚度的灰霾遥感监测技术,以及造成灰霾天气的秸秆燃烧遥感监测方法.指出卫星遥感技术可以提供大尺度、长时间序列的污染物时空分布特征和变化趋势,以及全球性的大气环境综合遥感数据,是灰霾监测与综合治理的重要途径.  相似文献   
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