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2016年12月17~19日重污染期间,在天津市武清区高村开展车载系留气球颗粒物浓度垂直观测,并以观测数据为基础,计算了区域内PM_(2.5)传输通量.结果表明重污染过程期间,大气混合层较低,约200 m左右,PM_(2.5)浓度垂直分布特征与混合层高度密切相关,混合层以下,PM_(2.5)浓度较高,垂直变化特征不显著,形成明显的污染层,混合层以上,PM_(2.5)浓度迅速降低并维持在降低水平.观测期间,粒径小于1. 0μm颗粒物浓度较高,粒径大于2. 2μm颗粒物浓度较低,近地层粒径为0. 777μm颗粒物浓度最高.颗粒物浓度粒径谱分布与相对湿度和混合层高度相关,高湿度和低混合层下颗粒物浓度粒径谱分布较宽泛.观测期间,PM_(2.5)在西南方向上的传输通量最高,占总传输通量的63. 3%,其中46~156 m和156~296 m高度之间PM_(2.5)传输通量最高.近地面300 m内PM_(2.5)传输主要以西南方向传输为主,300 m以上传输方向较分散. 相似文献
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霾不同发展阶段下污染气体和水溶性离子变化特征分析 总被引:1,自引:9,他引:1
为探讨霾不同阶段下大气污染物的变化特征,使用MARGA观测了2018年11月18日~12月7日长三角地区一次区域霾过程中前体污染气体(NH_3、HNO_3、SO_2)和8种水溶性离子浓度.结合环保数据(PM_(2.5)、NO_2、CO、O_3)和气象数据,分析此次区域霾过程的成因、大气污染物的日变化特征以及在霾不同阶段下大气污染物的分布特征.结果表明,此次霾过程中长三角地区主要受到高压脊控制,天气形势稳定,有利于大气污染物累积.霾天时PM_(2.5)、NO_2、NO_3-、SO_24-、NH_4+、Cl-和Na+的浓度分别为(118. 91±39. 23)、(61. 62±26. 34)、(45. 64±16. 01)、(18. 80±8. 02)、(20. 82±7. 16)、(3. 02±2. 25)和(0. 23±0. 22)μg·m-3,分别是干净天的2. 73、1. 63、2. 64、1. 94、2. 50、2. 05和2. 56倍;霾天CO的浓度为(1. 34±0. 39)mg·m-3,是干净天的1. 86倍.不同大气污染物的日变化特征不同.霾不同阶段下大气污染物的分布特征不同.SO_2的浓度在霾发生阶段最高; PM_(2.5)、NO_2、NH_3、CO和SNA的浓度在霾发展阶段最高; O_3、Cl-、Na+和K+的浓度在霾消散阶段最高.SNA在霾不同阶段下对PM_(2.5)的相对贡献可达94%~96%,且在发展阶段的增速最大,增速排序为NO_3- NH_4+ SO_24-. SNA在干净天、发生阶段和发展阶段以NH_4NO_3为主,在消散阶段(NH_4)2SO4为主.此次霾过程主要由NO_3-增长导致,NO_3-在霾发生、发展和消散阶段对PM_(2.5)的相对贡献分别为51. 06%、51. 85%和48. 22%,主要通过气相均相反应生成. 相似文献
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使用MARGA离子在线分析仪ADI 2080对2017年12月27日~2018年1月5日南京市PM2.5化学组分进行连续采样分析,结合气象要素和大气环境监测数据,探讨了霾污染过程中水溶性离子的时间分布特征及其来源特征.结果表明:霾日中南京水溶性离子浓度为121.41μg/m3,是洁净日的3.2倍.霾污染过程中水溶性离子平均浓度大小顺序为NO3- > SO42- > NH4+ > Cl- > K+ > Ca2+ > Mg2+,SNA离子占总水溶性离子浓度的91.97%.霾日中水溶性离子日变化均为三峰型,洁净日中Cl-、SO42-和NH4+的日变化为单峰型,Ca2+为双峰型,K+、Mg2+为三峰型.随着空气污染状况的加重,总水溶性离子在PM2.5中的占比不断减少,空气质量为优时占比95.93%,严重污染时为63.25%.霾日中随着污染加重,NH4+占总离子的比例稳定在23%左右,SO42-占比缓慢减小,NO3-占比不断增大.NOR、SOR的日变化在霾日呈双峰型分布,洁净日则较为平稳.观测期间的水溶性离子主要来源有二次转化、煤烟尘、扬尘以及生物质燃烧. 相似文献
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二次硝酸盐是PM2.5中的重要二次无机离子组分,为了解PM2.5中二次硝酸盐的形成及防控途径,基于天津市城区点位2018~2019年高时间分辨率的PM2.5在线监测数据,对气溶胶颗粒物的离子组分、pH值、NH3-NH4+和HNO3-NO3-浓度分布以及硝酸铵形成的敏感性进行了研究.结果表明,天津PM2.5平均浓度为58μg·m-3,PM2.5中主要离子组分为NO3-、NH4+、SO42-、Cl-和K+,在PM2.5中的占比分别为18.4%、11.6%、10.3%、3.3%和2.6%,PM2.5及主要组分浓度均在采暖季高、非采暖季低.气溶胶颗粒物整体呈现弱酸性,平均pH值为5.21,季节分布为春冬季节高、夏秋季节低,日变化趋势表现为早间(00:00~08:00)低,其他时间略高.NH3和HNO3的平均浓度水平分别为16.7μg·m-3和1.2μg·m-3,NH3浓度在每年的4~9月相对较高,10月~次年2月浓度相对较低;HNO3浓度水平月际变化不明显.除夏季外,其他季节NH3浓度均为早晚较高,其他时段较低;HNO3浓度整体呈现白天相对略高,晚上相对略低的特点.不同pH值下NH3与NH4+、HNO3与NO3-的浓度分布呈现明显的非线性关系,早晚NH4+与NO3-的浓度均较高,pH值与NH3和NH4+以及HNO3与NO3-的浓度分布均为非线性.敏感性图表明,2018~2019年天津市硝酸铵的形成主要处于HNO3敏感区域,部分处于NH3&HNO3敏感区域.从季节分布上看,春季、秋季和冬季硝酸铵的形成主要处于HNO3敏感区域,夏季硝酸铵的形成主要处于HNO3和NH3&HNO3敏感区域.为有效减少天津市PM2.5中二次硝酸盐的形成,春季、秋季和冬季主要开展HNO3前体物(NOx)的控制,夏季主要开展HNO3前体物(NOx)和NH3的协同控制. 相似文献
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南京夏季气溶胶吸湿增长因子和云凝结核的观测研究 总被引:4,自引:0,他引:4
为了更加全面地研究长三角地区气溶胶的理化特性,尤其是吸湿和活化特性,于2013年8月在南京市区对气溶胶的吸湿增长因子(GF)和云凝结核(CCN)展开相关观测研究.使用串联电迁移率颗粒物吸湿粒径分析仪(H-TDMA)观测32~350nm气溶胶在相对湿度为90%条件下的吸湿性参数,使用云凝结核计数器(CCNC)观测过饱和度在0.2%~0.8%的CCN数浓度.结果表明,不同气溶胶粒子的吸湿增长行为均表现出较为明显的双峰分布,即一个强吸湿模态和一个弱吸湿模态,且吸湿性在不同粒径(爱根核模态和积聚模态)上存在较为明显的不同,不溶性物质和二次气溶胶所占比重较大,并且在稳定的天气条件下,气溶胶的混合状态表现为由外混向内混发展的过程.观测期间该区域CCN的平均数浓度为13776(0.6%)cm-3,比沿海区、山区、干旱地区及清洁城市地区要高很多.其日变化表现为中午时刻出现峰值,影响因素主要与光化学反应有关.同时25日出现的轻雾过程对CCN有较为明显的清除作用.通过吸湿性参数计算得到的CCN数浓度和实际观测得到的CCN数浓度进行了闭合实验,结果显示出较好的相关性,表明将未饱和条件下观测得到的吸湿性参数带入到K?hler方程中,即可预测过饱和条件下气溶胶的活化能力. 相似文献
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黄山大气气溶胶新粒子生长特性观测分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2012年9月22日~10月28日黄山地区大气气溶胶、二氧化硫和臭氧观测数据,结合气象数据,分析气溶胶新粒子的生成-增长特征.分析发现,在33个有效观测日中,有新粒子生成-增长的观测日占总数的18.2%,其中晴天的发生频率为37.5%,新粒子生成-增长都开始于晴天上午,与无新粒子观测日相比,太阳辐射量、风速、SO2及O3浓度较高,环境温度和相对湿度较低.气溶胶新粒子的增长具有由小及大的特点,核模态气溶胶粒子(10~20nm)数浓度最先增加,爱根核模态粒子(20~50nm)数浓度随着时间推移逐渐增大,但浓度峰值依次下降,平均增长率为3.58nm/h. SO2浓度先于核模态气溶胶数浓度到达峰值,其氧化后的产物H2SO4为新粒子的核化提供前体物,并且参与新粒子的增长过程,当SO2浓度较低时,不会发生新粒子生长事件. 相似文献
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为了解南京地区大气细颗粒物及化学成分在灰霾期间的污染水平及可能来源,于2007年6月至2008年5月,采集PM2.5样品,并测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量.并考察了有机碳和元素碳的季节变化特征,比较分析了南京地区灰霾与非灰霾期间含碳气溶胶的污染特征.结果显示,南京大气中PM2.5、OC和EC浓度变化范围分别是12.1~287.1,2.6~47.0和1.0~33.6mg/m3,其中夏季PM2.5(109.6mg/m3)和OC(20.8mg/m3)的值在四个季度中最高,呈现出夏季>秋季>冬季>春季的季节变化特征;EC则具有秋季>春季>冬季>夏季的季节变化特征. 霾日的OC、EC、总碳含量(TC)浓度及OC与EC比值分别是非霾日的2.0、1.8、1.9和1.7倍.后向轨迹分析表明,在有利的天气背景下,具有丰富水汽和污染物的混合气团最易使南京产生霾天气. 相似文献
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利用2015年环境空气质量监测数据,对天津市OPAQ空气质量统计预报模型预测效果进行验证评估。结果表明,模型对天津市AQI和PM_(2.5)、PM_(10)、O_3、NO——2的预测结果与实测结果具有较好的趋势一致性,且预测时间越临近,拟合度越好,24 h预报的相关系数r全部达到0.8以上。对PM_(2.5)的预报性能明显优于PM_(10)、O_3和NO_2,PM_(2.5)平均值预测略呈正偏差,但重污染预测值偏低约15%;O_3和NO_2预测值呈明显负偏差,O_3峰值预测不足,NO_2预测值整体偏低,均以24 h预报趋势性最好,但负偏差最为突出。 相似文献
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电子废弃物不仅种类繁多,而且成分复杂,含有多种有毒、有害物质,已成为固体废物中最大的重金属污染源.长期以来,由于对电子废弃物问题缺乏足够认识和有效管理,电子废弃物对人体健康及生活环境可能构成的危害常常被忽视.实现电子废弃物的再循环利用,关键是明确企业、政府和公众在电子产品设计、生产、消费、回收、处置和再利用整个过程中的相关责任.因此,解决电子废弃物的问题,首先要对相关行为主体的角色进行准确定位. 相似文献