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1.
利用ECMWF-ERA5和NCEP-FNL再分析资料作为中尺度气象模式WRF(The Weather Research and Forecasting)初始场,对四川盆地2018年1月一次大气污染过程气象要素进行了模拟,对比分析了气温、风速、风向、相对湿度、边界层高度、温廓线的模拟效果,并结合大气超级站观测数据对模拟结果进行评估.结果表明:两种资料均能较好地模拟出气象要素的变化情况,但由于两套资料时空分辨率、采用的模式、同化方案、数据来源和质量控制方案存在一定区别,导致各要素模拟效果并不一致.与NCEP-FNL相比,ECMWF-ERA5模拟的平均相对湿度(59.23%)与观测值差异更小,且均方根误差、偏差较小,分别为9.83%和-0.83%,但NCEP-FNL模拟的平均气温(8.99℃)更接近观测值,且偏差值较小,为-0.04℃.两组模拟结果均显示盆地内部为模拟区域的低风速区,相对湿度模拟值在60%以上,气温高于西部山地地区.NCEP-FNL模拟的盆地内部气温、相对湿度、风速小于ECMWF-ERA5模拟值,但边界层高度模拟值较大.ECMWF-ERA5模拟的逆温强度相比较小,且温度露点差较小.此次污染过程PM2.5和PM10日均浓度最大值分别为190.1 μg·m-3和261.0 μg·m-3,相对湿度增大引发的颗粒物吸湿增长是导致PM2.5和PM10质量浓度突增的主要原因.  相似文献   
2.
四川盆地地形复杂、气候特殊,是我国颗粒物污染高发地.为探究四川盆地气溶胶分布和周期变化特征,深入认识气溶胶污染特性及其气候效应,结合卫星遥感探测方法,利用2006-2017年MODIS C006 3 km AOD(气溶胶光学厚度)产品,分析了四川盆地AOD的时空特征.结果表明:①MODIS AOD(MODIS数据反演的气溶胶光学厚度)与太阳光度计CE318观测的AOD、ρ(PM2.5)、ρ(PM10)线性相关系数分别为0.78、0.77、0.75,表明MODIS C006 3 km AOD产品适用于四川盆地颗粒物污染研究.②四川盆地AOD平均值范围为0.1~1.3,其中,成都平原和四川盆地东南部地区是AOD高值(AOD值>1.0)中心,四川盆地周边高海拔区AOD均小于0.3.③2006-2017年AOD年均值范围为0~2.5,整体呈"倒N型"曲线下降,其峰值和谷值分别出现在2013年和2017年;2013年AOD大于1.0的区域占四川盆地的34.1%,是12 a中颗粒物污染最重的一年;2017年AOD小于0.3的面积占57.1%.④AOD季节性变化呈春季最大、夏季次之、秋季最小的特征.⑤AOD月变化呈"双峰型"波动特征,AOD月均值范围为0~2.5,其中,2-5月AOD月均值均大于0.7,8月AOD月均值为0.6,11-12月AOD月均值均小于0.5.研究显示,四川盆地颗粒物污染防治应以成都平原城市群和四川省南部城市群为主,应重点控制细颗粒物排放,合理安排工业企业的周期性生产强度.   相似文献   
3.
采用DustTRAK TM气溶胶(粉尘)监测仪对成都市112个不同类别的房建、市政工地施工扬尘进行测试,研究了不同类别施工扬尘的排放特征,分析了下风向扬尘浓度的变化趋势,并采用CALPUFF对成都市新都区某建筑工地的排放进行了模拟.结果表明:(1)成都市施工扬尘排放浓度约为0.13~2.91mg/m3,其中房建类施工平均浓度约为0.94mg/m3,高于市政施工;大型工地扬尘平均浓度约为0.61mg/m3,低于中型和小型工地;土方施工阶段平均浓度约为1.21mg/m3,远高于地基建设、主体建设、装饰阶段.(2)成都市施工扬尘呈现出高低浓度交替的周期性变化,其中房建工程土方施工阶段的高低浓度差值可达到0.6mg/m3以上.(3)施工扬尘在场界外下风向5~15m范围内会出现浓度增加的趋势,随后逐渐下降,在50m附近逐渐趋于稳定,稳定浓度介于0.1~0.2mg/m3.(4)CALPUFF模型能较好地从宏观角度来模拟成都地区施工扬尘的扩散趋势,但难以捕捉施工扬尘在下风向近距离的扩散特征.  相似文献   
4.
中国NOx控制制度研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
中国NOx污染呈现总量逐年增加的趋势,已成为大气污染治理的主要内容.从NOx的控制制度、排放指标上对我国现行NOx控制体系进行了分析,并对我国进一步完善NOx控制制度及标准提出了建议.主要建议有(1)降低NOx控制标准适应当前环境状况;(2)应用科学方法,制订合理的NOx总量控制标准和制度;(3)制订氮氧化物排放标准;(4)浓度控制和总量控制结合.总量控制的实施要注意污染物排放标准制定的政策取向;总量控制法的基本原理和程序;总量控制结合排放标准控制.  相似文献   
5.
利用IVE模型建立成都市轻型汽油客车排放清单   总被引:5,自引:3,他引:2  
城市机动车污染物排放清单的建立是控制机动车污染的关键.本研究以2012年为基准年,通过对成都市轻型汽油客车技术水平分布、活动水平和保有量等数据的调查,将IVE模型本地化,计算了成都市2012年轻型汽油客车VOCs、PM、NOx、CO的排放清单,并分析了清单的不确定性.结果表明:成都市2012年轻型汽油客车排放的VOCs、PM、NOx和CO分别为2.23×104t、1.6×102t、1.26×104t和2.03×105t;轻型汽油客车中黄标车VOCs、PM、NOx、CO的排放量分别占排放总量的27.5%、18.1%、37.2%和42.5%,表明黄标车是轻型汽油客车污染物排放的主要来源;排放清单的不确定性主要来自于排放因子,VOCs、PM、NOx和CO清单的不确定性分别为-31.67%~32.35%、-54.75%~55.09%、-6.56%~6.76%和-12.22%~12.51%.  相似文献   
6.
四川省典型工业行业PM2.5成分谱分析   总被引:3,自引:3,他引:0  
利用荷电低压颗粒物撞击器(ELPI+)对四川省水泥行业、玻璃行业、陶瓷行业、砖瓦行业、燃煤锅炉、生物质锅炉、电厂、钢铁行业等典型行业开展排放特征测试,通过组分分析,获取各行业PM_(2.5)成分特征谱.结果表明:①水泥、玻璃、陶瓷、砖瓦等建材行业均以Si、Ca、Mg等元素为主要排放组分,双碱法脱硫SO_4~(2-)排放占比高于其他脱硫工艺;②电厂PM_(2.5)中SO_4~(2-)、Ca~(2+)、NH_4~+、Mg和Si为特征组分;燃煤锅炉中OC、Al、Si和Ca等为特征组分;③OC和EC是生物质锅炉PM_(2.5)主要排放组分,成型生物质燃料锅炉中K排放占比也较高,非成型生物质燃料锅炉中Cl~-排放占比为所有行业中最高;④钢铁行业中Ca含量最高,为18. 11%,其次为SO_4~(2-)、Na~+和Fe.  相似文献   
7.
为了探究我国东海至南大洋航线海洋近地层大气NOx的分布特征,于2015年11月-2016年1月,利用中国极地科学考察船"雪龙号"的观测平台,采用Saltzman法对中国东海至南大洋航线海洋近地层大气NOx日均浓度进行了监测.结果表明,中国东海至南大洋航线海洋近地层大气ρ(NOx)的变化范围为0.001~0.038 mg/m3,ρ(NO)的变化范围为0.001~0.033 mg/m3,ρ(NO2)的变化范围为0(未检出)~0.015 mg/m3.中国东海至南大洋航线海洋近地层大气中,NO是NOx的主要成分.南极圈外海洋近地层大气中NOx的分布特征显示距离陆地越近,ρ(NOx)越高,NO2/NO(二者质量浓度比值)越大,反映出海陆差异及人为污染对海洋近地层大气的影响.远离陆地的南大洋航段ρ(NOx)显示较低的大洋背景值.南桑威奇群岛的火山活动导致附近海域异常高浓度的NOx分布,ρ(NOx)最高值达0.160 mg/m3,ρ(NO)为0.145 mg/m3,ρ(NO2)为0.015 mg/m3.西风带的阻隔导致该区域NOx向周围扩散时,难以穿越西风带,向南极大陆边缘扩散的趋势更加强烈,影响大范围南大洋近地层大气NOx分布.人为活动可能是南极半岛和中山站附近海洋近地层大气高ρ(NOx)和高NO2/NO的原因之一.   相似文献   
8.
基于全面的实地调研,获取了广安市2016年各典型污染源的活动水平数据,以城市大气污染物排放清单编制技术手册为指导,采用排放因子法,建立了广安市2016年大气污染源排放清单,并分析了主要污染源排放特征。结果表明,2016年广安市SO_2、NO_X、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs、NH_3总排放量分别为31 706 t、28 084 t、115 874 t、56 415 t、19 710 t、24 774 t以及39 484 t。SO_2排放主要来自工业源;NO_X排放主要来自工业源和移动源;CO排放主要来自工业源、民用燃烧源及移动源;PM_(10)和PM_(2.5)排放来自工业源、扬尘源和露天秸秆焚烧;VOCs主要来自工业源、移动源以及溶剂使用源;NH_3主要来自农业排放。  相似文献   
9.
为研究成都市城区大气VOCs季节变化特征,本研究在2018年12月至2019年11月对VOCs组分进行监测,并对VOCs的浓度水平、各化学组成、化学反应活性和来源进行分析.结果表明,成都市城区春、夏、秋和冬季VOCs的平均体积分数分别为32.29×10~(-9)、 36.25×10~(-9)、 40.92×10~(-9)和49.48×10~(-9),冬季的浓度明显高于其他季节,春季和夏季的浓度水平相差不大,各季节VOCs的组分浓度水平有所差异,冬季烷烃占总VOCs的比例最大,可能受机动车排放的影响较明显;夏季和秋季含氧(氮)挥发性有机物占比远高于春、冬季,一次源的挥发排放和二次转化的生成贡献较大;成都市城区不同季节大气中VOCs平均浓度排名靠前的关键组分基本无变化,主要是C_2~C_4的烷烃、乙烯、乙炔及二氯甲烷等,可能受机动车尾气、油气挥发、溶剂使用和LPG燃料等影响明显,夏季丙酮以及乙酸乙酯等含氧有机物浓度贡献突出;根据·OH消耗速率和OFP计算可知关键活性物种主要为间/对-二甲苯、乙烯、丙烯、1-己烯、甲苯、异戊烷和正丁烷等,这些物种应该优先减排和控制;四季VOCs源解析结果显示:春、夏季温度较秋、冬季高,光照更强,PMF明显解析出天然源和二次排放贡献,同时,由于夏季温度较高,解析出油气挥发占9%;秋、冬季占比增加的源主要为机动车尾气和燃烧源,燃烧源的排放占比在25%左右,另餐饮源的排放占比在9%左右.  相似文献   
10.
采用实地调研、资料收集等方式获得了2017年资阳市典型污染源的活动水平数据,参照城市大气污染物排放清单编制技术手册建立了基于排放因子法和物料衡算法的资阳市大气污染源排放清单,分析了主要污染物的行业排放特征和空间分布特征。结果表明,2017年资阳市SO2、NOX、CO、PM10、PM2.5、VOCs、NH3总排放量分别为3.58kt、13.91kt、94.91kt、25.51kt、8.67kt、23.84kt和46.44kt。SO2排放主要来自工业源;NOX排放主要来自移动源;CO排放主要来自工业过程及移动源;PM10和PM2.5、排放来自扬尘源和露天秸秆焚烧;VOCs主要来自溶剂使用源;NH3主要来自农业活动。资阳市主要污染物排放分布在工业点源较为集中的雁江区和安岳县,乐至县污染物排放量相对较小。  相似文献   
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