温度和风向对α——硫丹在大气浓度中的影响

在Bloomington.IN做了14个月的硫丹大气浓度测定(硫丹为一种接触杀虫剂).每月测三次.在此期间也对气象条件进行了测定.硫丹是用大容量大气采样器在聚氯酯泡沫塑料堵头上采集的.然后甩电子俘获.负离子化作用和气相色谱——     

金沙江河谷大气二氧化碳浓度变化特征及影响因子

大气CO₂是重要的温室气体,其浓度变化与气候变化、植物生长、人类活动等密切相关.为了解高原地区近自然状态下大气CO₂浓度变化及其影响因子,选取气象要素变化较明显、人为干扰较少的金沙江河谷为研究对象,在谷底江岸边的稀树草坪上设置观测点,对大气CO₂浓度和主要气象要素进行连续对照观测,经数据计算并采用Pearson相关系数对其相关性进行分析.结果表明:①研究区大气c（CO₂）日变化和年变化均具有波动性,日最高值（316.2 μmol/L）和最低值（291.0 μmol/L）分别出现在09:00和13:00左右,年最高值（338.9 μmol/L）和最低值（228.5 μmol/L）分别出现在10月和7月;季节性变化呈春、夏两季低于秋、冬两季的特征.②研究区大气c（CO₂）与温度呈显著负相关（r=-0.97,P < 0.01）,即白天温度高而大气c（CO₂）低,夜间温度低而大气c（CO₂）高.研究区大气c（CO₂）与相对湿度呈显著正相关（r=0.97,P < 0.01）,00:00-07:00大气c（CO₂）和相对湿度均缓慢上升,09:00-12:00大气c（CO₂）和相对湿度均快速下降.研究区大气c（CO₂）与风速呈显著负相关（r=-0.93,P < 0.01）,其与风对大气c（CO₂）有扩散作用相关;不同季节大气c（CO₂）最高值或最低值所对应的风向有所不同.研究显示,金沙江河谷大气c（CO₂）的时间变化特征明显,其与温度、相对湿度、风速、风向等气象要素的变化密切相关.      

灰色模型在大气悬浮颗粒物浓度预测中的应用

灰色预测是用灰色模型GM(1,1)进行的定量预测,灰色预测大致可有4种:数列预测、灾变预测、季节灾变预测、拓扑预测。其中,数列预测应用最为广泛,但预测的对象或原始数据都是随时间呈单调的增或降,而对非单调的或具有一定波动的数据预测,却很少见有文献报道。本文就灰色模型在大气悬浮颗粒物浓度的预测中的应用作一探讨。     

城市大气TSP浓度影响因素分析

城市大气中TSP(总悬浮颗粒物)的产生与该市工业生产规模、经济发展状况、科学技术水平、环境管理能力、市政建设、居民生活水平以及气候气象条件等诸多因素有关,上述各种因素的综合作用导致出现大气TSP污染。实际上欲将影响TSP浓度水平的所有因     

风向对街道峡谷内污染物扩散的影响

采用Fluent软件,选用RNG k-ε湍流模型,对长高比为5的街道峡谷(简称街谷)在0°～90°风向下流场和污染物浓度场进行了数值模拟. 结果表明: 0°～75°风向时,街谷内流场呈明显的三维特性,90°风向时,流动表现出中长街谷的二维特点;风向对街谷内壁面污染物浓度的分布有显著影响,90°风向下的街谷壁面浓度最大,其次是45°风向,其余风向下的相对较小,污染物浓度的计算值与风洞试验值在趋势上吻合较好;壁面污染物浓度的分布由街谷内长度方向漩涡、来流冲角产生的进口回流及沿长度方向的流动所决定,壁面浓度的分布差异均可从附近的流场获得解释. 街道峡谷内长度方向的漩涡模拟过强会导致地面附近污染物浓度的计算值偏离试验值.      

模式计算法模拟大气污染物浓度的研究及其在优化布点中的应用

本文通过建立适当的数学模式，利用气象，污染源等相关基础资料及实测数据，模拟一预测点位大气污染物ＳＯ２和ＮＯｘ的浓度。     

风向变化对城市大气污染的影响及试验分析

针对城市大气污染的复杂多变状况，在理论分析的基础上，通过风洞实验对城市大气污染扩散模型进行了模拟试验研究，建立了适合一定条件下城市大气污染物扩散的数学和物理模型，并对城市大气污染状况的影响因素进行了分析，在得到特定条件下城市大气污染扩散普遍规律的同时，重点讨论了风向变化对城市大气污染的影响，该方法同时还可以应用于城市大气污染物扩散浓度的估算。     

降水量变化对大气污染物浓度影响分析

系统分析了2001～2010年南通市城区中大气自动监测站和降水监测点位数据,得出:10年间逐年降水量与二氧化硫年均浓度呈现高度线性负相关,其它时空降水量与大气污染物浓度分布中呈现非线性显著性负相关。降水量大污染物浓度就小,反之就大。2006～2010年5年平均降水量1083.49mm,比2001～2005年5年平均降水量多出244.97mm,大气污染指标5年平均浓度下降幅度为:可吸入颗粒物0.013mg/m3、二氧化硫0.009mg/m3、二氧化氮无变化。10年的平均季度降水量夏季最大为467.97mm,对应的夏季大气污染物最小均值为:可吸入颗粒物0.073mg/m3、二氧化硫0.026mg/m3;10年平均季度降水量冬季最小为137.84mm,对应的冬季大气污染物季最大均值为:可吸入颗粒物为0.104mg/m3、二氧化硫0.034mg/m3和二氧化氮0.036mg/m3。     

大气扩散浓度估算在锅炉房烟囱高度计算中的应用

锅炉房的烟囱已从单纯的排气装置发展成为控制污染、保护环境的设备。因此烟囱高度的正确估算对于环境影响评价工作、建设单位都至关重要。结合唐山某城区集中供热锅炉房环境影响评价案例,利用大气扩散浓度公式估算锅炉房烟囱高度。在计算过程中,考虑了烟气流速及当地常年风向、风速、稳定度等污染气象特征,由正态分布模式导出的简化公式导出最大着地浓度与烟囱有效高度的平方成反比,从而计算出烟囱高度。另外还总结烟囱设计中应注意的一些问题,为建有锅炉房的建设项目环境影响评价工作提供参考。     

测定大气中甲醇显色温度对显色时间的影响

选用变色酸分光光度法测定大气中甲醇，显色温度与显色时间有着一定的线性关系。     

过剩空气系数α对烟尘排放浓度的影响分析

过剩空气系α值对排烟量，烟气黑度，烟尘排放浓度都会产生一定的影响。本文通过α值与烟尘浓度的关系，分析α与烟尘浓度的合理取值问题。     

抚顺市大气NOx浓度水平和季节变化

对全市不同功能区大气中COx进行了全年的监测。结果表明：各功能区浓度水平为交通区＞工业区＞居民区＞清洁区，季节变化为秋季＞冬季＞春季＞夏季。     

青岛大气颗粒物数浓度变化及对能见度的影响

为研究青岛地面大气颗粒物数浓度的变化及对能见度的影响,2010年9月~2011年8月使用便携式light house激光粒子计数器进行了大气颗粒物数浓度观测,利用Hysplit模式计算大气颗粒物的后向轨迹,运用统计分析方法初步探讨了气象因子对大气颗粒物数浓度和能见度的影响.结果表明,青岛大气颗粒物数浓度冬春最高,秋季次之,夏季最低;源自新疆、甘肃一带的气团颗粒物数浓度偏高,而来自于东北方向及海上的大气颗粒物数浓度较低;大气颗粒物数浓度变化与风速、相对湿度和混合层高度的变化呈现较好的负相关关系.当气团来源于西或西北方向,地面风向为南到东南风且混合层高度较低时,细粒子数浓度较高,容易出现低能见度现象.     

影响郑州市大气TSP浓度诸因素的灰色关联分析与弹性分析

根据郑州市大气TSP浓度的监测数据以及相关影响因素数据，运用灰色系统理论的关联分析方法，得出了影响TSP浓度的主要因素，并通过建立灰色GM（1，N）模型，运用弹性分析理论分析了各影因素对TSP浓度的贡献大小。经过两者分析，提出了控制和治理TSP污染的对策。     

大气CO2浓度升高对农田生态系统的影响

自由大气CO2浓度升高(简称FACE,即Free A ir CO2Enrichment)对陆地生态系统的影响是全球变化研究中的一个热点。综述了FACE条件下,农田土壤植物生物量质量变化和土壤微生物对植物的反馈作用,以及土壤痕量气体排放的趋势变化。     

广州大学城大气PM2.5量浓度与影响因素

选择广州大学城代表性学生宿舍、教室、食堂等多个室内采样点及几个室外采样点,准确测定各采样点大气中PM25的质量浓度,分析各室内和室外采样点大气中PM25污染程度及分布特征;根据同步记录的气象数据,分析评价气象因子对大气PM25质量浓度的影响.     

硫丹对蚯蚓存活、生长和肠胃线粒体超微结构的影响

通过人工土壤法对蚯蚓进行14d的急性暴露,研究了硫丹对蚯蚓存活、生长的影响;试验结束后,从硫丹剂量为0.5mg·kg-1和5 mg·kg-1的处理中挑选蚯蚓制作超薄切片,观察肠、胃部线粒体超微结构的变化.结果表明,硫丹对蚯蚓有较强的毒性作用,14d的LC50为6.52mg·kg-1.试验期间硫丹对蚯蚓的生长有显著的抑制作用,生长抑制率随硫丹剂量和暴露时间增加而增大.蚯蚓肠胃部的线粒体对硫丹有较强的敏感性,在非致死剂量下超微结构的损伤程度随硫丹剂量增加而加重.     

2008奥运和后奥运时段北京大气颗粒物质量浓度和数浓度比对研究

为探索奥运和后奥运时段北京地区大气颗粒物质量浓度和数浓度变化规律及其主要影响因素,于2008-08-08～2008-10-07期间,在中国科学院大气物理研究所325 m气象观测塔附近的办公楼楼顶使用微量振荡天平（TEOM）和空气动力学粒谱仪（APS）在线实时测量颗粒物质量浓度和数浓度,同时结合地面气象资料和HYSPLIT轨迹模式对颗粒物的来源和传输过程进行了探讨. 结果表明,奥运期间北京大气颗粒物粗细粒子质量浓度（PM_2.5～10和PM_2.5）平均值分别为（23.1±1.6） μg·m^-3和（55.5±7.3）μg·m^-3,比非奥运时期分别降低18.2%和16.0%,比非源控制时期分别降低22.3%和18.0%;而奥运期间粗细粒子数浓度（PN_2.5～10和PN_0.5～2.5）平均值分别为（15±1）个·cm^-3和（3138±567）个·cm^-3,比非奥运时期分别降低23.4%和27.5%,比非源控制时期分别降低29.5%和34.3%. 观测期间风速、相对湿度和前1 d的降水与颗粒物质量浓度和数浓度存在显著线性关系,逐步回归分析结果显示,风速和相对湿度可以解释细粒子质量浓度和数浓度变化的42%和53%,而风速和前1 d的降雨则可以解释粗粒子质量浓度和数浓度变化的21%和39%;观测期间北京大气颗粒物主要受保定、石家庄等偏南地区输送的影响,偏南弱气流使北京大气细粒子质量浓度和数浓度迅速增加,而偏北强气流使区域大气粗细粒子得到彻底清除,体现了北京地区大气粗粒子受局地排放控制而细粒子受区域污染输送的特征. 对比观测期间颗粒物累积清除的2次典型过程发现,气象因素影响颗粒物浓度值波动,而局地源排放减少和区域输送减弱则使颗粒物粗细粒子浓度显著降低,北京及周边省（市、区）协同减排是保障奥运期间优质空气质量的主要原因.