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1.
北京市发展CNG汽车的条件与前景分析 总被引:1,自引:0,他引:1
北京市汽车排放污染物贡献率已达到:HC73.5%,CO63.4%,NOx46%。用CNG代替汽油作汽车燃料,可使CO减少97%、HC减少72%、NOx减少39%、CO2减少24%、SO2减少90%。建立CNG加气站和CNG汽车改装这两个CNG应用关键问题在技术上、经济上都是可行的。北京市CNG燃料来源有保障。北京市车辆都比较适合使用CNG气体燃料。北京有很强的CNG汽车产业科技力量。对北京市当前发展CNG汽车产业提出了一些建议。 相似文献
2.
北京南部城区PM2.5中碳质组分特征 总被引:5,自引:3,他引:2
为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM2.5连续采样,对其中的有机碳(OC)和元素碳(EC)进行了全面研究.结果表明,北京大气PM2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5 μg ·m-3,平均浓度分别为(77.1±52.1)、(11.2±7.8)和(1.2±0.8)μg ·m-3,碳质组分(OC和EC)整体占PM2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为:冬季[(13.8±8.7)μg ·m-3] > 春季[(12.7±9.6)μg ·m-3] > 秋季[(11.8±6.2)μg ·m-3] > 夏季[(6.5±2.1)μg ·m-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5 μg ·m-3.二次有机碳(SOC)年均质量浓度为(5.4±5.8)μg ·m-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM2.5和OC的主要潜在源区,且PM2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值(>0.7)区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显. 相似文献
3.
随着点源污染逐步得到有效控制,面源与截排溢流污染对水环境的胁迫日益突出。基于土地遥感数据、城市排水管网等资料,构建流域—海湾一体化水环境模型,探讨深圳湾流域面源与截排溢流污染特征及其对水环境的影响,研究表明:(1)雨季COD、NH3-N和TP单位面积面源与截排溢流污染负荷分别为17.21 t/km2与10.21 t/km2、0.17 t/km2与0.69 t/km2、0.04 t/km2与0.07 t/km2;(2)面源与截排溢流污染时间上主要集中于大雨及以上等级降水较多的5月和8月,空间上主要分布在截排工程集中、下垫面面积较大且坡度较陡的深圳河、大沙河和新洲河流域;(3)面源与截排溢流水体COD、NH3-N和TP浓度可达地表水V类标准的3.7倍、18.2倍和8.5倍;(4)雨季COD、NH3-N和TP浓度高于旱季的区域分别超过深圳湾总面积的40%、60%和65%。 相似文献
4.
基于臭氧监测仪(OMI)卫星反演数据,对2005~2018年西北4省区域大气甲醛柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空变化特征及影响因素.结果表明:在时间变化上,14a甲醛柱浓度整体呈先上升后下降的波动变化趋势,夏秋季显著高于冬春季,且冬季均值略高于春季.在空间分布上,甲醛柱浓度自西向东、自北向南逐渐升高,高值区集中于陕西和甘肃东南部及青海西南部;低值区集中于宁夏、青海和甘肃的西北部;稳定性呈现出东部分散、西部集聚、差异显著的分布格局.影响甲醛柱浓度变化的因素包括自然和人为因素,自然因素中,甲醛柱浓度受地形影响显著,与风向、气温均呈现显著正相关;人为因素中,甲醛柱浓度与人口密度、地区生产总值、工业废气排放量及建筑房屋竣工面积均表现出正相关关系,与工业废气排放量的相关度最高.大气中甲醛分子与气溶胶粒子二者间呈显著正相关关系,这进一步说明甲醛浓度受到了诸多因素的综合影响,但气溶胶粒子、气温及工业废气的排放是主导因素. 相似文献
5.
黄土塬面是黄土高原地区主要的农业分布区和人口聚居地,地位十分重要。黄土塬面潜在蒸发量(ET0)的研究对于区域水循环研究、水土流失防治及农业的可持续发展具有重要意义。基于黄土塬面保护区1960—2017年的气象数据,利用Penman-Monteith模型、小波分析、Mann-Kendall非参数检验等方法研究了黄土塬面保护区ET0的变化规律及其与气象、环流因子间的关系。结果表明:(1)黄土塬面保护区多年平均ET0为1173.4 mm,总体呈现增长趋势,增长率为21.1 mm/10 a;其生长季平均ET0值及增长率均高于非生长季平均ET0。(2)该区多年平均ET0空间分布特征表现为东部高西部低,西部甘肃塬区多年平均ET0远低于东部山西塬区。(3)过去58年来,区域年均、生长季、非生长季ET0均呈现出增长趋势,但空间差异明显;研究区年均ET0存在着10年、30年和50年的震荡周期,其中以30年周期为主周期。(4)气温是控制区域ET0变化的最重要的气象因子,但气温对ET0的影响具有明显的空间差异,在整个研究区内最低气温影响最显著;而甘肃塬区和陕西塬区的ET0变化主要受平均气温变化的控制,在山西塬区最高气温的变化是区域ET0变化的主要控制因子。(5)遥相关分析结果显示太平洋/北美指数(PNA)与北大西洋年代尺度振荡(AMO)对该区域ET0变化有一定影响,西太平洋海温指数(WPI)的变化影响区域非生长季ET0变化。 相似文献
6.
基于经过验证的三维水动力-水质模型,对珠江口夏季有机碳进行海陆源区分,并对海陆源有机碳的分布特征、贡献比重及其通量过程进行研究.结果表明,水平方向上,珠江口夏季陆源(海源)有机碳浓度从口门到外海逐渐降低(升高),在表、底层海水中平均浓度分别为1.45和0.87mg/L(0.97和1.05mg/L);垂直方向上,在层化水域陆源(海源)有机碳浓度从上到下逐渐递减(升高),在非层化水域海陆源有机碳浓度垂向分布较为均匀.珠江口夏季海源有机碳贡献率表层海水低于底层海水,平均贡献率为48.26%,沿向海方向海源有机碳贡献率逐渐增加--从内伶仃洋水域的4.43%逐渐提升到外伶仃洋东侧水域的81.20%.珠江口水动力条件复杂,在径流、潮汐、季风等因素的作用下陆源有机碳向海输送且向海输送量逐渐递减;海源有机碳在不同水域动力输送特征不同,西南水域向海输送,向海输送量逐渐递增;东北水域向岸输送,向岸输送量逐渐递减.陆源有机碳生化反应活性较弱,只有小部分被生化过程消耗,其迁移转化主要由沉降过程控制,而海源有机碳的迁移转化,则由口门的动力输送过程主控向外海的生化耗碳过程主控过渡.此外,海源有机碳沉降作用明显低于陆源有机碳,生化作用明显高于陆源有机碳. 相似文献
7.
为了揭示柳州城区春冬季PM2.5的来源及其潜在源区分布和贡献,利用2018年24h自动监测数据和气象数据对柳州市大气污染物浓度变化特征进行了分析,并且使用后向轨迹模型(HYSPLIT)对春冬季柳州市PM2.5逐日72h气流后向轨迹和前向轨迹进行聚类分析,同时结合潜在源贡献因子分析法(WPSCF)和轨迹浓度权重法(WCWT)对其潜在源区和浓度贡献进行了分析.结果显示,(1)在研究期内,不利的主导风向和工业区布局导致研究区PM2.5在春冬季污染较严重,且工业源和交通源是其主要本地来源;(2)春冬季PM2.5高值主要来源于西北和东南方向,其中,西北向PM2.5主要来源于本地排放,且浓度在空间上呈现西高东低的趋势;(3)春季后向轨迹PM2.5浓度整体大于冬季,春冬季中对柳州市PM2.5影响最大轨迹均来自东部的短距离输送,而来自西北的气流轨迹输对PM2.5贡献最低.春冬季柳州市大气PM2.5通过气流传输对贵州地区大气环境有较大影响;(4)春季,柳州市PM2.5的主要潜在源区分布在广西东南部、广东中西部、南海沿岸海域、湖南中部、江西西北部、湖北东部及安徽西北部;冬季,主要分布在广西东南部、广东西南部和南海沿岸海域. 相似文献
8.
使用WRF-Chem和WRF-FLEXPART模式定量研究了2018年秋冬季,尤其是在明显冷空气影响时的长江三角洲PM2.5来源贡献.结果表明:2018年秋冬季长江三角洲以外的跨区域输送对长江三角洲PM2.5的贡献占15.9%,长江三角洲内部排放贡献占84.1%,长江三角洲区域内部排放及污染相互传输的影响比长江三角洲外跨区域输送的影响更为显著.而在冷空气影响时段中,跨区域输送对长江三角洲PM2.5的贡献率为33.1%,约为整个秋冬季长江三角洲外部跨区域平均输送贡献率的2倍,输送影响更为明显;输送对长江三角洲三省一市的贡献为46.2%~56.2%,其中跨区域输送的贡献10.2%~38.6%,也明显大于各自秋冬季的平均水平.在冷空气影响时段,长江三角洲四座重点城市(上海、合肥、南京、杭州)的污染潜在输送路径主要以中东路为主;上海、南京受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较多,超过30%;杭州受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较少,为16.1%. 相似文献
9.
为了研究来自不同方向的沙尘暴对和田绿洲大气环境质量的影响,本文利用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据,将和田绿洲西北部的墨玉县城作为模拟受点(37.26°N,79.72°E),计算2016年1月1日—2018年12月31日发生的每一次沙尘天气期间逐日18:00(世界时)36 h后向气流轨迹,轨迹计算起始高度设置为500 m,并结合相应的PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3浓度监测数据进行聚类分析,研究抵达该地区的沙尘暴的主要移动轨迹和污染物输送路径.同时,运用潜在源贡献因子分析法(PSCF)和权重污染轨迹分析法,分析了沙尘暴期间不同气流轨迹对墨玉县污染物浓度的影响,识别大气污染物的潜在源区,揭示不同源区对污染物浓度的贡献差异.结果表明,影响和田绿洲(墨玉县)的沙尘暴主要来自西北(WN)、北(N)、东北(EN)和东(E)4个方向;其中,来自东部的沙尘天气频率最高(60.2%),但主要以浮尘天气为主;扬沙和强沙尘暴主要来自西部方向,54.48%的强沙尘暴和38.53%的扬沙来自西和西北方向.不同沙尘源区和不同传输路径上的沙尘气溶胶对和田绿洲大气环境的影响不一样.沙尘天气期间,大气PM2.5和PM10的平均浓度相当于无沙尘天气期间的3~5倍,但对SO2、NO2、CO、O3质量浓度的影响不大;由西向东和由北向南的沙尘暴对墨玉县PM2.5和PM10质量浓度的贡献率最大;由东向西的沙尘暴由于路过和田市和洛浦县等工业污染源区,此簇沙尘暴气团将该区域SO2、NO2、CO等污染颗粒携带到墨玉县,因此,东-东南(E-ES)方向的沙尘暴对SO2、NO2、CO的贡献率分别为15.56%、20.55%和21.57%.本文定量印证了沙尘暴对和田绿洲大气环境质量的影响,可为绿洲区沙尘暴研究提供参考. 相似文献
10.
基于土地市场交易结构的视角,测算2000-2016年黄河流域104个地级以上城市一级土地市场化程度,综合利用Global Moran's I、G*i指数空间统计模型对其时空格局演变特征进行分析,运用灰色关联度分析模型探究土地市场化时空格局演变的主要驱动因素。研究发现:2000-2016年,黄河流域土地市场化水平表现出先持续上升后不断下降的阶段性变化特征,呈现了“东高西低”的空间分异格局。黄河流域土地市场化水平整体具有显著的空间自相关性,土地市场化热点区域以下游主要城市为核心,经历了先加速蔓延、后缓步收缩的时空演进历程。黄河流域土地市场化水平的时空格局演变主要由经济发展水平、产业结构升级、固定资产投资、政府财政收支比、外商直接投资以及区位条件等因素共同驱动,但受我国社会经济发展的阶段性影响,各因素在不同年份的影响程度存在显著的差异性。 相似文献