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1.
为探究长春秋季生物质燃烧对PM_(2.5)中水溶性有机碳(water-soluble organic carbon,WSOC)吸光性的影响,于2017年10~11月进行PM_(2.5)样品采集,对PM_(2.5)中碳质组分、糖类化合物和WSOC的光吸收特征参数进行分析.研究表明:长春秋季PM_(2.5)中WSOC、有机碳(organic carbon,OC)、元素碳(elemental carbon,EC)的平均浓度分别为(10.12±3.47)、(17.07±5.64)和(1.34±0.75)μg·m~(-3),二次有机碳(secondary organic carbon,SOC)对OC的平均贡献率为38.93%.长春秋季总糖浓度为(1 049.39±958.85)ng·m~(-3),其中作为生物质燃烧示踪剂的脱水糖含量(左旋葡聚糖、半乳聚糖和甘露聚糖)在总糖中占比为91.69%,糖类相关性分析结果显示生物质燃烧源为长春秋季大气中糖类物质的主要贡献源.糖类物质的相关性分析及3种脱水糖的特征比值研究显示,作为长春秋季大气主要污染源的生物质燃烧的类型是硬木和作物残渣的燃烧.长春秋季WSOC的光吸收波长指数(AAE)为5.75±1.06,单位质量吸收效率(MAE)为(1.23±0.28)m~2·g~(-1),表明生物质燃烧对WSOC吸光性具有重要影响.利用生物质燃烧特征源参数量化计算生物质燃烧对WSOC浓度的贡献达58.82%,对总WSOC光吸收的贡献达40.92%. 相似文献
2.
哈尔滨市秸秆焚烧大气污染负荷估算方法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
本文针对近些年哈尔滨秋末冬初大气污染程度增加的溯源问题,基于静风污染气象及降雪对秸秆焚烧的影响等基本假设,采用箱式模型和优化拟合的方法对秸秆焚烧产生污染物的源强及其负荷进行了估算.通过对2015年和2017年典型时段数据的优化拟合得到降雪前重污染天气下PM10排放源强分别为20.16、21.83 μg·m-2·s-1,CO的排放源强分别为149.32、138.65 mg·m-2·s-1;降雪后重污染天气下PM10排放源强分别为15.98、7.09 μg·m-2·s-1,CO的排放源强分别为122.91、89.21 mg·m-2·s-1.由降雪前后各污染物的源强差得到2015年和2017年秸秆焚烧产生的PM10的排放源强分别为4.18、14.74 μg·m-2·s-1,负荷分别为20.73%、67.52%;CO的排放源强分别为26.41、49.44 mg·m-2·s-1,负荷分别为17.69%、35.66%.本文为相关清单的研究提供了一种客观的校核方法,具有重要的社会、环境及现实意义. 相似文献
3.
基于我国2000~2017年食用菌年产量数据,采用排放因子法估算了菌糠露天焚烧的污染物排放量,利用Mann-Kendall法和聚类分析法分析了排放量的时空分布特征,使用回归分析法预测了污染物的排放趋势.结果表明:(1)2000~2017年全国菌糠露天焚烧污染物排放量持续上升,PM2.5、CO2、CO、CH4、NMVOCs、PAHs、NOx、SO2累积排放量分别为1.40×106,3.48×108,1.99×107,8.43×105,2.08×106,3.00×104,6.34×105,8.29×104t;(2)污染物排放量较高的省区包括山东、黑龙江、浙江、湖南、江苏、福建和河南,排放量较低的省区包括贵州、宁夏、天津、北京、新疆、重庆、甘肃;(3)预计2021年菌糠焚烧污染物总排放量高达4.25×107t,其对生物质焚烧污染物总排放量的贡献率约为19.82%.我国菌糠露天焚烧污染物排放规模较大,应予以重点关注. 相似文献
4.
利用2013年地基CE-318太阳光度计观测数据,结合中分辨率成像光谱仪(MODIS)遥感产品和HYSPLIT后向轨迹分析,研究了一次东南亚生物质燃烧污染长距离输送至中国西南昆明站点过程(2013年4月5~8日)中,气溶胶光学特性和辐射特性的变化及其可能来源.结果表明,此次污染过程期间,我国西南地区生物质燃烧活动较少,而中南半岛地区生物质燃烧活动显著.4月5~7日,昆明站点气溶胶光学厚度(AOD)升高,消光波长指数(EAE)和吸收波长指数(AAE)均增大.此外,依据EAE和AAE分类方法,5~6日昆明站点以城市工业气溶胶为主,7~8日以生物质燃烧气溶胶为主,其细模态峰值半径(0.11μm)小于5~6日(0.15μm),7日细模态粒子体积浓度峰值(约为0.16μm3/μm2)是5日的2倍.气溶胶直接辐射强迫(ARF)日变化结果表明4月7日气溶胶对地表的降温效应达到最大,对大气的加热作用最强.气溶胶直接辐射强迫效率值(ARFE)的变化表明生物质燃烧气溶胶对大气顶的降温作用减弱.MODIS遥感以及HYSPLIT模式后向轨迹表明,此次昆明站点生物质燃烧气溶胶主要来源于东南亚地区(主要是印度北部、印缅北部和不丹地区). 相似文献
5.
为了解烟花爆竹燃放对保定市大气污染物和PM2.5中水溶性离子及有机碳(OC)、元素碳(EC)浓度的影响,对保定市春节期间大气污染物和颗粒物组分的浓度特征进行了分析,并评估了烟花爆竹的贡献.结果表明: 2019年春节期间烟花爆竹集中燃放期PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO平均浓度比非集中燃放期分别增加了1.3、1.0、1.1、0.4、0.02倍;保定市春节期间禁燃措施施行后,除夕、初一2d污染物平均浓度、最高浓度和高浓度持续时间均明显下降,集中燃放期烟花爆竹燃放对PM2.5、PM10和SO2浓度贡献量从50%左右(2018年、2017年)下降至30%左右(2019年),其中SO2贡献量下降幅度超过PM2.5和PM10;组分分析表明,接待中心站点(主城区)、涿州站点(区县建成区)烟花爆竹燃放期K+、Mg2+、Cl-浓度在水溶性离子中的总占比分别为39.3%、51.1%,比非燃放期的占比显著上升;烟花爆竹燃放对PM2.5中K+、Mg2+、Cl-浓度贡献率在50%以上,其中对K+贡献占比高达89.0%,涿州站点SO42-、K+、Mg2+、Cl-的贡献量分别是接待中心站点的2.2、2.1、1.9、1.8倍,燃放期硫氧化率(SOR)、氮氧化率(NOR)相比于非燃放期均有一定程度的升高;集中燃放期OC、EC浓度较非集中燃放期分别升高了2.5、2.1倍,烟花爆竹燃放对OC影响大于EC. 相似文献
6.
选取农作物秸秆露天燃烧严重的东北地区,采用人工神经网络的方法,结合卫星火点和气象数据,开展秸秆露天燃烧预测研究.结果表明:人工神经网络预测模型成功验证了松嫩平原地区2015年10月25日~11月15日的秸秆露天燃烧情况,其准确度为67.1%,经过多次试验,在神经网络建模与验证数据配比为80:20时,预测准确度最高,可达69.7%,同时该模型的稳定性较好.而对不同区域,不同时间段的预测研究表明,人工神经网络较适用于长时间序列的预测.就影响因素而言,相对湿度是影响秸秆露天燃烧的最重要因素.本研究结果可为空气质量模式提供火点预测数据,提高其预报预警能力,为区域联防联控政策的制定提供科技支持. 相似文献
7.
8.
OnthedeterminationofnitrousoxideemissionfactorduringbiomassburningCaoMeiqiu;ZhuangYahui(ResearchCenterforEco-EnvironmentalSci... 相似文献
10.
层燃—流化床焚烧城市垃圾技术 总被引:1,自引:0,他引:1
首次提出的层燃-流化床燃烧技术是适合我国国情的城市垃圾处理技术,可使预处理过程达到最简化并保证燃烧过程的稳定必和彻底性,给出了层燃-流化床双床焚烧炉的结构和工作原理。 相似文献