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Exposure to PM2.5 Related to Road Traffic: Comparison between Crossroads and Outside of Crossroads at Cotonou, Benin 被引量:1
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作者 Parfait Houngbégnon Gloria Ayivi-Vinz +6 位作者 Hervé Lawin Karel Houessionon Fadel Tanimomon Marius Kêdoté Benjamin Fayomi Simplice Dossou-gbété Victoire Agueh 《Open Journal of Air Pollution》 2019年第4期108-117,共10页
Background: Several studies have analysed the pollution issues owing to road traffic in Cotonou, Benin. Concentration levels of particles are higher on high traffic than a low traffic. The exposure of human population... Background: Several studies have analysed the pollution issues owing to road traffic in Cotonou, Benin. Concentration levels of particles are higher on high traffic than a low traffic. The exposure of human populations to air pollution is more intense on the roads. In Benin, the density of traffic on the crossroads is indeed more important. Are traffic locations such as crossroads, areas where the level of exposure PM2.5 is increased? Methods: This study was conducted along the 5 km high-traffic road in the city of Cotonou. It is a high traffic lane with two crossroads. Sampling and measurements were carried out in dry sea-son (January and February) and rainy season (June and July). For each season the measurements were made over two months from 7 am to 9 pm. PM2.5 measurements were made at different locations at crossroads and also along the track. To compare concentrations of PM2.5 at crossroads and outside of roundabout, we used the Generalized Linear Mixed Model. Results: In the rainy season the PM2.5 hourly concentrations ranged between 400 μg/m3 and 500 μg/m3 while in the dry season 100 μg/m3 and 300 μg/m3. In the rainy season, the average of PM2.5 concentration was 463.25 ± 66.21 μg/m3 at crossroads and 264.75 ± 50.97 μg/m3 outside of crossroads. In the dry season, the average of PM2.5 concentration was 232.75 ± 97.29 μg/m3 at crossroads and 123.31 ± 63.79 μg/m3 outside of crossroads. Both in dry and rainy seasons, PM2.5 concentration level peaks are observed from 7 am to 9 am and from 7 pm to 9 pm. The Generalized Linear Mixed Model showed that there is high significant difference between concentrations of PM2.5 at crossroads compared to outside of crossroads. Occupation of the roadside (in particular crossroads) for various economic activities is common practice in Cotonou thus health risk for people working around crossroads increases. Conclusion: Locations such as crossroads are areas where the level of exposure PM2.5 is highest on road traffics. 展开更多
关键词 Air pollution pm2.5 Crossroads
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Traffic Impacts on Fine Particulate Matter Air Pollution at the Urban Project Scale: A Quantitative Assessment
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作者 Chidsanuphong Chart-asa Kenneth G. Sexton Jacqueline MacDonald Gibson 《Journal of Environmental Protection》 2013年第12期49-62,共14页
Formal health impact assessment (HIA), currently underused in the United States, is a relatively new process for assisting decision-makers in non-health sectors by estimating the expected public health impacts of poli... Formal health impact assessment (HIA), currently underused in the United States, is a relatively new process for assisting decision-makers in non-health sectors by estimating the expected public health impacts of policy and planning decisions. In this paper we quantify the expected air quality impacts of increased traffic due to a proposed new university campus extension in Chapel Hill, North Carolina. In so doing, we build the evidence base for quantitative HIA in the United States and develop an improved approach for forecasting traffic effects on exposure to ambient fine particulate matter (PM2.5) in air. Very few previous US HIAs have quantified health impacts and instead have relied on stakeholder intuition to decide whether effects will be positive, negative, or neutral. Our method uses an air dispersion model known as CAL3QHCR to predict changes in exposure to airborne, traffic-related PM2.5 that could occur due to the proposed new campus development. We employ CAL3QHCR in a new way to better represent variability in road grade, vehicle driving patterns (speed, acceleration, deceleration, and idling), and meteorology. In a comparison of model predictions to measured PM2.5 concentrations, we found that the model estimated PM2.5 dispersion to within a factor of two for 75% of data points, which is within the typical benchmark used for model performance evaluation. Applying the model to present-day conditions in the study area, we found that current traffic contributes a relatively small amount to ambient PM2.5 concentrations: about 0.14 μg/m3 in the most exposed neighborhood—relatively low in comparison to the current US National Ambient Air Quality Standard of 12 μg/m3. Notably, even though the new campus is expected to bring an additional 40,000 daily trips to the study community by the year 2025, vehicle-related PM2.5 emissions are expected to decrease compared to current conditions due to anticipated improvements in vehicle technologies and cleaner fuels. 展开更多
关键词 pm2.5 traffic HEALTH IMPACT Assessment
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Spatiotemporal Patterns of Urban PM2.5 Pollution in China
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作者 LU Debin YANG Dongyang 《Journal of Landscape Research》 2020年第5期34-41,46,共9页
Air pollution is one of the top environmental concerns and causes of deaths and variousdiseases worldwide. In this paper, PM2.5 observation data at 1,497 automatic air quality-monitoringstations in 367 cities of China... Air pollution is one of the top environmental concerns and causes of deaths and variousdiseases worldwide. In this paper, PM2.5 observation data at 1,497 automatic air quality-monitoringstations in 367 cities of China in 2015 were utilized, and the study on spatiotemporal distribution of PM2.5concentration found that the average annual concentration of PM2.5 in urban China in 2015 was 49.74 μg/m3and exceeded the annual average limit in 287 cities. PM2.5 concentrations were highest in winter and lowestin summer in most cities, but it reached the highest in spring in the cities around Taklimakan Desert. Therewere 320 fi ne days in 2015 and the maximum PM2.5 was prone to appear at night, the minimum was usuallyin the afternoon, but in the early morning in Lhasa, and the minimum in winter was even in the earlymorning, midday and afternoon in some cities. Higher concentrations of PM2.5 were found in the EastChina Plain and the cities around Taklimakan Desert, preceded by the Yangtze River Delta economic zone,Chengdu-Chongqing economic zone and Harbin-Changchun megalopolis, while the lower values coveredthe northwestern region of Xinjiang, Heilongjiang Xing’an Mountains region, northeast high latitudes ofInner Mongolia, southwest high altitudes in the border area of Sichuan, Yunnan, Qinghai-Tibet Plateau andthe southeast coastal areas. 展开更多
关键词 pm2.5 Air pollution Spatiotemporal patterns
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Out-Door Air Pollution Levels in Vehicular-Traffic Junctions in Nsukka Metropolis, Enugu Metropolis and Awgu Semi-Urban Area in Enugu State, Nigeria
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作者 Okeke Onyeka Okeke Cecilia Ifeyinwa +2 位作者 Ezeh Ernest Ikusika Bamidele Adunola Nwigwe Juliet Onyinye 《Open Journal of Air Pollution》 2020年第4期105-115,共11页
Studies were carried out to investigate the outdoor air pollution levels in vehicular traffic junctions in the major cities of Nsukka, Enugu and semi-urban area of Awgu all in Enugu State, Nigeria using standard analy... Studies were carried out to investigate the outdoor air pollution levels in vehicular traffic junctions in the major cities of Nsukka, Enugu and semi-urban area of Awgu all in Enugu State, Nigeria using standard analytical procedures. PM</span><sub><span style="font-family:Verdana;">2.5</span></sub><span style="font-family:Verdana;"> was collected using Envirotech air sampler, APM 550 and analyzed gravimetrically. Other determined air pollutant gases such as SO</span><sub><span style="font-family:Verdana;">2</span></sub><span style="font-family:Verdana;">, NO</span><sub><span style="font-family:Verdana;">2</span></sub><span style="font-family:Verdana;">, O</span><sub><span style="font-family:Verdana;">3</span></sub><span style="font-family:Verdana;"> and CO were analyzed using colorimetric techniques. The mean hourly traffic density in the vehicular traffic junctions in Nsukka metropolis, Enugu metropolis and Awgu w</span></span><span style="font-family:Verdana;">ere</span><span style="font-family:""><span style="font-family:Verdana;"> 2015, 2873 and 587 respectively. The mean range of values of PM</span><sub><span style="font-family:Verdana;">2.5</span></sub><span style="font-family:Verdana;">, NO</span><sub><span style="font-family:Verdana;">2</span></sub><span style="font-family:Verdana;">, SO</span><sub><span style="font-family:Verdana;">2</span></sub><span style="font-family:Verdana;">, O</span><sub><span style="font-family:Verdana;">3</span></sub><span style="font-family:Verdana;"> and CO in vehicular traffic junctions within the investigated environments w</span></span><span style="font-family:Verdana;">ere</span><span style="font-family:""><span style="font-family:Verdana;"> 1.67 - 12.16 μg/m</span><sup><span style="font-family:Verdana;">3</span></sup><span style="font-family:Verdana;">, 3.72 - 23.83 μg/m</span><sup><span style="font-family:Verdana;">3</span></sup><span style="font-family:Verdana;">, 2.96 - 30.09 μg/m</span><sup><span style="font-family:Verdana;">3</span></sup><span style="font-family:Verdana;">, 5.45 - 66.54 μg/m</span><sup><span style="font-family:Verdana;">3</span></sup><span style="font-family:Verdana;"> and 1.18 - 15.17 ppm respectively. The mean levels of the determined air pollutants in the air around vehicular traffic junctions in Nsukka metropolis, Enugu metropolis and Awgu semi-urban area differed significantly. The mean levels of PM</span><sub><span style="font-family:Verdana;">2.5</span></sub><span style="font-family:Verdana;">, and CO in the air around vehicular traffic junctions in Enugu metropolis and CO in the air around traffic junctions in Nsukka metropolis were above the recommended permissible limits. Traffic density was therefore seen as the single most important factor contributing to the varying air pollution levels observed in the investigated environments. 展开更多
关键词 Air pollution Vehicular traffic Junctions pm2.5 Carbon II Oxide Sulphur IV Oxide Nitrogen IV Oxide and Ozone
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基于隧道实测试验的南京市机动车污染物排放特征研究
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作者 袁嘉明 谢静超 +4 位作者 薛鹏 柴赫楠 蒋振雄 王毅宁 刘加平 《隧道建设(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第10期2069-2076,共8页
为深入研究水下特长公路隧道机动车尾气污染物的排放及分布特征,对南京应天大街长江隧道的交通特征、环境参数和污染物排放质量浓度进行实测研究。采用摄像采集法统计隧道交通特征,结果表明:车辆交通数据与环境数据均呈现明显的日周期... 为深入研究水下特长公路隧道机动车尾气污染物的排放及分布特征,对南京应天大街长江隧道的交通特征、环境参数和污染物排放质量浓度进行实测研究。采用摄像采集法统计隧道交通特征,结果表明:车辆交通数据与环境数据均呈现明显的日周期变化规律,早高峰车流量显著大于晚高峰,车速与车流量呈负相关。夜间测试结果表明:1)隧道内部污染物质量浓度沿行车方向的变化趋势为先增后减,由于隧道呈现V形的地势特点,PM_(2.5)质量浓度峰值出现在V形底部;2)受到隧道出口风机开启的影响,CO质量浓度峰值出现位置较PM_(2.5)稍有滞后。昼间测试时风机关闭,污染物质量浓度峰值出现在隧道出口,早高峰期间隧道出口CO和PM_(2.5)的质量浓度峰值分别为31.0 mg/m^(3)和145μg/m^(3),分别为质量浓度限值的3.1倍和2倍。采用皮尔逊(Pearson)相关系数法对各相关参数进行相关性检验,CO质量浓度与汽油车数量呈强正相关,PM_(2.5)质量浓度与柴油车数量呈强正相关,2种污染物质量浓度均与风速呈强负相关。 展开更多
关键词 机动车尾气污染物 水下隧道 实测试验 CO质量浓度 PM 2.5质量浓度
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长春市冬春季环境空气中PM2.5污染特征与来源解析 被引量:9
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作者 董德明 杜山山 +5 位作者 黄亚司 满睿琪 姚梦颖 杜蕊含 梁大鹏 宁杨 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2020年第5期1278-1286,共9页
为研究长春市冬季和春季大气PM2.5的主要来源及污染特征,于2018-01-06—2018-05-14连续采集PM2.5环境受体样品,分析其无机元素及水溶性阴离子组分.结果表明:采样期间长春市PM2.5的质量浓度为(46.4±24.4)μg/m^3,冬季和春季的平均... 为研究长春市冬季和春季大气PM2.5的主要来源及污染特征,于2018-01-06—2018-05-14连续采集PM2.5环境受体样品,分析其无机元素及水溶性阴离子组分.结果表明:采样期间长春市PM2.5的质量浓度为(46.4±24.4)μg/m^3,冬季和春季的平均质量浓度分别为(51.0±25.8)μg/m^3和(32.6±11.5)μg/m^3,超标率为11%,均在冬季超标,在春节假期中(2018-02-15—2018-02-21),PM2.5的质量浓度低且保持平稳;所测全部水溶性阴离子及部分无机元素(Al,As,Pb,Se,Ti)质量浓度呈冬季高于春季的趋势;长春市无机元素主要源于燃煤、交通和扬尘;长春市PM2.5中NO3^-和SO4^2-是燃煤和机动车尾气共同作用的结果,其中燃煤源的贡献率相对较高;长春市冬春季PM2.5主要来源为二次源(28.2%)、土壤尘源(12.6%)、交通排放源(10.7%)、燃煤源和建筑尘源(28.6%)、工业源和其他源(19.8%). 展开更多
关键词 pm2.5 无机元素 水溶性阴离子 源解析 污染
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天津市夏季重污染天气过程PM2.5输送特征 被引量:8
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作者 孟丽红 郝天依 +2 位作者 李培彦 吴彬贵 王雪莲 《环境工程技术学报》 CAS 2020年第1期39-46,共8页
利用环境监测、气象常规观测、美国国家环境预报中心(NCEP)再分析等资料,采用气溶胶激光雷达和HYSPLIT模式对2018年8月1—2日发生在天津市夏季的一次重污染天气过程进行分析。结果表明:地面弱气压场、低空逆温和偏东暖湿气流的输送为此... 利用环境监测、气象常规观测、美国国家环境预报中心(NCEP)再分析等资料,采用气溶胶激光雷达和HYSPLIT模式对2018年8月1—2日发生在天津市夏季的一次重污染天气过程进行分析。结果表明:地面弱气压场、低空逆温和偏东暖湿气流的输送为此次重污染形成提供了有利条件;气溶胶激光雷达分析表明,此次污染过程存在明显的水平输送和垂直分布特征,市区PM2.5浓度升高除与水平输送有关,还与本地低空逆温造成的PM2.5积累密切相关;HYSPLIT模式后向轨迹追踪研究表明,PM2.5前期积累爬升阶段,气团主要来自偏南气流,200、500、1000 m高度气团均有明显沉降,后期气团来向转变为较清洁的偏东暖湿气流,但同时带来大量水汽,造成天津市相对湿度的增加。此次污染过程前期是由于静稳天气形势导致PM2.5积累,后期主要是天津市各区县之间PM2.5的输送以及偏东暖湿气流输送水汽导致相对湿度的增加,污染进一步加重。 展开更多
关键词 夏季 重污染天气过程 pm2.5 输送 后向轨迹
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2015—2017年唐山市PM2.5重污染生消气象条件分析 被引量:14
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作者 王秀玲 花家嘉 +4 位作者 李轩 马前进 王冠 李衡 曹晓霞 《气象与环境学报》 2020年第4期45-51,共7页
利用2015—2017年唐山市空气质量日空气质量指数、小时PM 2.5浓度和气象数据,分析了唐山市重污染特征及PM 2.5重污染生成、消散气象条件。结果表明:2015—2017年唐山市重污染天数为减少趋势,年平均重污染天数36 d。冬季发生重污染天数最... 利用2015—2017年唐山市空气质量日空气质量指数、小时PM 2.5浓度和气象数据,分析了唐山市重污染特征及PM 2.5重污染生成、消散气象条件。结果表明:2015—2017年唐山市重污染天数为减少趋势,年平均重污染天数36 d。冬季发生重污染天数最多,秋季次之。重污染天气中首要污染物为PM 2.5、PM 10和O 3,PM 2.5为首要污染物占比87%,PM 10占比6%,O 3占比7%。小时PM 2.5浓度与相对湿度、总云量、24 h变温正相关,与风速、气温、风向、1 h降水负相关。冬季相关性最好,其次是秋季和春季。90%PM 2.5重污染相对湿度均为50%以上,冬季和秋季高达98%;风速大于4 m·s^-1时,有0.7%的PM 2.5达到重污染;降水对PM 2.5有一定清除作用。升温、湿度增加和负变压有助于污染天气形成,生成过程中平均风速为1.8 m·s^-1,主导风向为SW,其次是S、W。降温、湿度下降、正变压、降水有助于污染天气消散,消散过程中平均风速为3.1 m·s^-1,主导风向为E,其次是NE、N。各方位3 m·s^-1的风具有清除能力,偏北风具有较好清除能力,风速较其他方向风速小。 展开更多
关键词 pm2.5 重污染 生消 气象条件
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我国重污染企业的政治成本、盈余管理与政府补助——基于“PM2.5爆表”事件背景 被引量:5
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作者 曾月明 刘佳佳 《海南大学学报(人文社会科学版)》 CSSCI 2016年第2期43-50,共8页
以2011年10月底北京首次发生的"PM2.5爆表"事件为背景,选取重污染企业为实验组,非重污染企业为对照组,采用修正的Jones模型和双重差分模型检验政治成本骤然上升的重污染企业:(1)是否会为了规避政治成本而进行向下的盈余管理;... 以2011年10月底北京首次发生的"PM2.5爆表"事件为背景,选取重污染企业为实验组,非重污染企业为对照组,采用修正的Jones模型和双重差分模型检验政治成本骤然上升的重污染企业:(1)是否会为了规避政治成本而进行向下的盈余管理;(2)进行盈余管理后是否能得到更多政府补助。研究表明:与非重污染企业相比,重污染企业在"PM2.5爆表"事件后进行了显著向下的盈余管理,但并没有因此获得更多的政府补助,说明政府的补助决策具有一定的理性。 展开更多
关键词 重污染企业 pm2.5爆表” 政治成本 盈余管理 政府补助
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中国典型城市群PM2.5污染特征研究进展 被引量:29
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作者 刘晟东 史君楠 +4 位作者 程勇 卢培利 冯婷 王锋文 张培玉 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期243-251,共9页
为进一步梳理近年来我国城市区域大气PM2.5污染防治方面的研究成果,基于我国31个城市PM2.5污染现状,以城市群为视角,总结了京津冀城市群、长三角城市群与川渝城市群PM2.5组成与污染特征,分析了PM2.5及其含碳气溶胶、水溶性无机离子、地... 为进一步梳理近年来我国城市区域大气PM2.5污染防治方面的研究成果,基于我国31个城市PM2.5污染现状,以城市群为视角,总结了京津冀城市群、长三角城市群与川渝城市群PM2.5组成与污染特征,分析了PM2.5及其含碳气溶胶、水溶性无机离子、地壳元素等的整体特征,并在城市群间进行对比分析.结果表明:①3个城市群的ρ(PM2.5)高低顺序依次为京津冀城市群>川渝城市群>长三角城市群,长距离传输使PM2.5污染成为京津冀城市群、长三角城市群与川渝城市群面临的共同问题.②3个城市群的PM2.5中均以SNA和OC为主,尽管ρ(PM2.5)水平有下降趋势,但个别污染物(如SNA)略呈上升趋势.③京津冀城市群与川渝城市群的ρ(OC)接近,并且均高于长三角城市群的80%,较高的ρ(OC)/ρ(EC)反映我国城市群普遍存在SOC污染.④各城市群PM2.5监测网(如监测时间和采样方法)发展水平迥异,城市群之间的相互影响和传输机制尚不清楚.建议今后的研究向以下几个方面扩展:①对城郊乡村等大气背景点,以及水库、湖泊等地化循环的重要源汇区域开展研究.②针对同一区域开展采样时段更长且研究方法和分析手段上保持一致的研究.③借用国外经验公式时需考虑我国国情,对基础研究方法开展一系列优化,建立符合我国国情的标准化研究方法. 展开更多
关键词 pm2.5 污染特征 城市群
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PM2.5污染环境下边坡预应力锚索框架加固效果评估模型研究
11
作者 张京 《环境科学与管理》 CAS 2019年第8期14-17,共4页
在PM2.5污染环境下边坡预应力锚索框架加固性不好,提出一种基于强度力学有限元参数调节的边坡预应力锚索框架加固效果评估模型。构建边坡预应力锚索框架的细观单元非均匀块结构模型,采用隐式动力学计算方法分析PM2.5污染环境下边坡预应... 在PM2.5污染环境下边坡预应力锚索框架加固性不好,提出一种基于强度力学有限元参数调节的边坡预应力锚索框架加固效果评估模型。构建边坡预应力锚索框架的细观单元非均匀块结构模型,采用隐式动力学计算方法分析PM2.5污染环境下边坡预应力,计算在块体上锚索框架点荷载所产生的势能,结合最大基元破坏数评估方法实现PM2.5污染环境下边坡预应力锚索框架加固,考虑PM2.5污染环境下边坡参数空间变异性实现边坡可靠度评估。采用该模型能有效实现PM2.5污染环境下边坡预应力锚索框架加固效果评估,为边坡锚索框架加固可靠性评估提供依据。 展开更多
关键词 pm2.5污染环境 边坡预应力 锚索框架 加固
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长三角地区城市O3和PM2.5污染特征及影响因素分析 被引量:44
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作者 孙丹丹 杨书运 +2 位作者 王体健 束蕾 曲雅微 《气象科学》 北大核心 2019年第2期164-177,共14页
O3和PM2.5是影响长三角地区空气质量的主要污染物。利用2016年33个城市大气环境监测站6项污染物的小时浓度及4个省会城市的气象数据进行统计分析,研究了该地区O3和PM2.5浓度的时空分布特征及其影响因素。结果表明:长三角地区O3年平均浓... O3和PM2.5是影响长三角地区空气质量的主要污染物。利用2016年33个城市大气环境监测站6项污染物的小时浓度及4个省会城市的气象数据进行统计分析,研究了该地区O3和PM2.5浓度的时空分布特征及其影响因素。结果表明:长三角地区O3年平均浓度为50~73μg·m-3,平均为61μg·m^-3;除芜湖和宣城外,其余31城市均存在不同程度的超标状况,超标率为0.34%~18.86%,平均为5.68%。O3在5月和9月达到浓度高值;四季O3日变化均呈单峰型,峰值出现在15∶00,夏季O3峰值浓度最高值为157μg·m^-3。O3浓度沿海城市整体高于内陆城市;夏季宿迁—淮安—滁州片区O3污染较重。O3与NO2、CO显著负相关,且与NO2相关性较强;O3与气温、日照时数显著正相关,与相对湿度、降水呈负相关。PM2.5年平均浓度在25~62μg·m-3范围内,平均为49μg·m^-3;各城市均出现PM2.5超标,滁州PM2.5超标率最大,为23.91%。PM2.5在3月和12、1月达到浓度峰值;其日变化呈双峰型,09∶00—10∶00和22∶00—23∶00达到峰值。冬季徐州PM2.5浓度最高,为102μg·m^-3。PM2.5与NO2、CO、SO2、PM10显著正相关,与气温、风速、降水负相关。 展开更多
关键词 O3 pm2.5 污染特征 影响因素 拟合
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沈阳市大气PM2.5污染风险评估与应对 被引量:8
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作者 赵帝 刘光聪 +5 位作者 王帆 王帅 卞思思 刘岩 李一倬 王维宽 《环境保护科学》 CAS 2019年第5期69-78,共10页
文章通过分析沈阳市2014~2017年的环境监测、气象观测、死因监测等数据,利用调整过的广义相加模型,研究了沈阳市大气PM2.5浓度与呼吸系统人群死亡率之间的关联关系;基于概率风险的基本原理,评估了当前沈阳市面临的大气PM2.5污染风险。... 文章通过分析沈阳市2014~2017年的环境监测、气象观测、死因监测等数据,利用调整过的广义相加模型,研究了沈阳市大气PM2.5浓度与呼吸系统人群死亡率之间的关联关系;基于概率风险的基本原理,评估了当前沈阳市面临的大气PM2.5污染风险。结果显示,沈阳市大气PM2.5浓度处于36~75μg/m^3区间时,污染风险值最高。根据风险评估结果,文章从政府和公众的角度,提出了沈阳市大气PM2.5污染风险应对措施建议。 展开更多
关键词 大气污染 风险管理 pm2.5 死亡率 呼吸系统疾病
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持续鞍型场导致的西安市PM2.5重污染过程分析 被引量:4
14
作者 任鹏杰 尉鹏 +3 位作者 赵森 张博雅 戴学之 胡京南 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期2588-2598,共11页
为了解鞍型场对西安市PM 2.5重污染过程的影响.以西安市2016年2月6—14日重污染过程ρ(PM 2.5)及气象要素的小时变化为研究对象,综合分析了此次重污染过程特征、天气型以及气象要素变化.结果表明:①西安市此次重污染过程可分为污染上升... 为了解鞍型场对西安市PM 2.5重污染过程的影响.以西安市2016年2月6—14日重污染过程ρ(PM 2.5)及气象要素的小时变化为研究对象,综合分析了此次重污染过程特征、天气型以及气象要素变化.结果表明:①西安市此次重污染过程可分为污染上升阶段(6—7日)、污染维持阶段(8—11日)及污染减轻阶段(12—14日),3个阶段分别处于均压场、鞍型场、高压前部等天气型的影响下.②此次鞍型场发生时,天气持续静稳,气压梯度力小,且西安市处于气流的辐合地带,导致污染物的形成和积累,ρ(PM 2.5)最高值达198μg m 3.③在鞍型场的控制下,西安市日均气温维持在偏高的水平(最高达7.2℃),相对湿度呈上升的趋势,最高达86.5%;而风速和能见度则波动下降,平均风速和能见度最低值分别为0.8 m s和0.5 km.高温、高湿、小风的气象条件有利于污染物的吸湿增长从而导致PM 2.5重污染.④受鞍型场的影响,西安市边界层高度较低,最低时只有55 m,且逆温层较厚,强度较大,最大值达3.8℃(100 m),极低的边界层高度和较厚的逆温层削弱了污染物的垂直扩散能力,污染物被抑制在近地面,形成较严重的污染.研究显示,鞍型场天气型导致的均压场、暖湿、静风、低边界层及强逆温层是此次西安市PM 2.5重污染过程的重要原因. 展开更多
关键词 鞍型场 PM 2.5 重污染 西安市
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南昌市大气颗粒物污染特征及PM2.5来源解析 被引量:18
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作者 刘小真 任羽峰 +1 位作者 刘忠马 秦文 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期1546-1555,共10页
为探讨2013年南昌市大气颗粒物的污染特征及分布状况,收集南昌市9个大气监测站点实时发布的PM10和PM2.5数据,分析了ρ(PM10)、ρ(PM2.5)和ρ(PM2.5)/ρ(PM10)的变化规律及其与气态污染物的相关性,并结合污染严重的秋季时段,采用PCA-MLR... 为探讨2013年南昌市大气颗粒物的污染特征及分布状况,收集南昌市9个大气监测站点实时发布的PM10和PM2.5数据,分析了ρ(PM10)、ρ(PM2.5)和ρ(PM2.5)/ρ(PM10)的变化规律及其与气态污染物的相关性,并结合污染严重的秋季时段,采用PCA-MLR(主成分分析-多元线性回归)模型对大气PM2.5中化学组分来源进行解析.结果表明:①ρ(PM10)和ρ(PM2.5)的年均值分别为(115.4±39.1)(69.1±26.8)μg/m^3,均超过GB3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值,ρ(PM10)和ρ(PM2.5)的最高值分别出现在石化、省外办监测站点,最低值出现在林科所监测站点.ρ(PM10)和ρ(PM2.5)季节性变化特征明显,呈冬季>春、秋两季>夏季的趋势,全年ρ(PM10)超标天数占比为25.48%,ρ(PM2.5)超标天数占比为36.71%,各季度ρ(PM2.5)超标天数占比均高于ρ(PM10).②受人为活动和边界层高度的影响,ρ(PM2.5)和ρ(PM10)日变化呈双峰双谷形态,一个波峰出现在08:00—10:00,另一个波峰出现在20:00—22:00,并且晚间小时峰值高于早间,最低值出现在15:00.③ρ(PM2.5)/ρ(PM10)年均值为60.3%,在冬季最高达65.1%,相关性分析发现ρ(PM10)与ρ(PM2.5)存在较显著的线性关系,表明二者具有同源性.④ρ(PM10)、ρ(PM2.5)均与ρ(SO2)、ρ(NO2)、ρ(CO)呈显著正相关,并且冬季相关性高于夏、秋两季;而ρ(PM10)、ρ(PM2.5)均与ρ(O3)全年呈显著负相关,并且夏、秋两季相关性高于冬季,说明气态污染物的二次转化对ρ(PM2.5)和ρ(PM10)有较大影响.⑤南昌市秋季PM2.5的最大污染源为道路扬尘/机动车尾气混合污染源,其次分别为施工扬尘源、燃煤源、冶炼尘/生物质燃烧混合污染源,各污染源对PM2.5的贡献率分别为40.9%、35.8%、12.4%、10.9%.研究显示,南昌市PM2.5的污染程度较PM10严重,PM2.5已成为南昌市大气颗粒物污染的主要组分,PM2.5主要来源为城市扬尘和机动车尾气. 展开更多
关键词 PM10 pm2.5 气态污染物 相关性 PCA-MLR模型
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交通减排对上海2014年PM2.5污染影响的案例研究 被引量:3
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作者 沈旻昱 段玉森 +2 位作者 盛涛 顾莹 束炯 《环境监测管理与技术》 CSCD 2020年第3期29-33,共5页
使用WRF-Chem模式模拟分析2014年4月16日—18日一次上海市大气污染过程,探究交通减排对该市PM 2.5浓度的影响。结果表明,模式较为成功地再现了污染过程中天气形势及大气污染物时空变化,PM 2.5浓度模拟与观测结果IOA达到0.65。研究时段... 使用WRF-Chem模式模拟分析2014年4月16日—18日一次上海市大气污染过程,探究交通减排对该市PM 2.5浓度的影响。结果表明,模式较为成功地再现了污染过程中天气形势及大气污染物时空变化,PM 2.5浓度模拟与观测结果IOA达到0.65。研究时段内交通减排使上海市PM 2.5质量浓度平均减少3.29μg/m^3,虹口凉城监测站受到交通减排影响最大,对小时平均质量浓度的最大影响超过26μg/m^3,超过此站PM 2.5浓度的13%;PM 2.5浓度越高,交通减排对上海市PM 2.5浓度的影响越显著;交通减排对上海北部地区空气质量的改善效果最明显。 展开更多
关键词 交通减排 pm2.5 数值模拟 上海
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土地资源错配如何影响雾霾污染?——基于土地市场交易价格和PM2.5数据的空间计量分析 被引量:25
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作者 韩峰 余泳泽 谢锐 《经济科学》 CSSCI 北大核心 2021年第4期68-83,共16页
本文基于中国土地市场网土地交易数据和城市层面PM 2.5数据,采用空间杜宾模型探讨了土地资源错配对雾霾污染的影响。结果显示,城市建设用地在工业领域偏向性配置导致的土地资源错配通过阻碍制造业结构高度化、延缓产业结构服务化、抑制... 本文基于中国土地市场网土地交易数据和城市层面PM 2.5数据,采用空间杜宾模型探讨了土地资源错配对雾霾污染的影响。结果显示,城市建设用地在工业领域偏向性配置导致的土地资源错配通过阻碍制造业结构高度化、延缓产业结构服务化、抑制城市绿色技术创新和弱化集聚效应等机制显著加剧了城市自身及周边城市的雾霾污染。进一步研究发现,地方政府的增长竞争和财政最大化进一步强化了土地资源错配的雾霾污染效应,且除中等城市土地资源错配显著促进了Ⅰ型及以上大城市雾霾污染外,其他各类城市土地资源错配均对同级以及下级城市雾霾污染产生了明显的空间外溢效应。 展开更多
关键词 土地资源错配 雾霾污染 空间杜宾模型 pm2.5
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天津市典型区域PM2.5中水溶性离子污染特征 被引量:10
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作者 肖致美 徐虹 +4 位作者 李鹏 杨宁 邓小文 陈魁 杨文 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1324-1332,共9页
为了解天津市不同区域PM2.5中水溶性离子污染特征,于2015年7月、10月及2016年1月、4月,在天津市南开区(简称“市区”)及武清区采集PM2.5样品,结合气象因素、气态污染物研究,分析了样品中水溶性离子污染特征及来源.结果表明:①天津市市... 为了解天津市不同区域PM2.5中水溶性离子污染特征,于2015年7月、10月及2016年1月、4月,在天津市南开区(简称“市区”)及武清区采集PM2.5样品,结合气象因素、气态污染物研究,分析了样品中水溶性离子污染特征及来源.结果表明:①天津市市区及武清区PM2.5中水溶性离子组分主要为二次离子(SO4^2-、NO3^-、NH4^+);不同区域PM2.5中二次离子各季节占比略有不同,市区为夏季(54.0%)>秋季(42.5%)>春季(41.3%)>冬季(40.7%),武清区为夏季(53.0%)>春季(44.6%)>秋季(43.4%)>冬季(33.2%).②冬季市区、武清区PM2.5中水溶性离子组成差异较大,其他季节水溶性离子组成相似;夏季市区及武清区颗粒物呈酸性,其他季节均呈碱性,冬季武清区颗粒物碱性强于市区.③不同季节市区及武清区PM2.5中SO4^2-均以(NH4)2SO4形式存在,NO3^-冬季以NH4NO3形式存在,其他季节NO3^-主要以NH4NO3和HNO3形式共存;市区Cl^-主要以NH4Cl、KCl和NaCl形式存在,武清区Cl^-主要以NH4Cl、KCl形式存在.④对市区及武清区来说,均相反应和非均相反应是SO4^2-重要生成途径,均相反应是生成NO3^-的主要途径.研究显示,代表一次排放的机动车源、燃煤源和二次无机粒子混合源对天津市PM2.5中水溶性离子贡献率最高,工业源和扬尘源对市区的影响较大,农业源对武清区的影响较大. 展开更多
关键词 pm2.5 水溶性离子 污染特征 来源解析
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交通限行对大气颗粒物及PM2.5中二■英的影响 被引量:5
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作者 孙俊玲 王鹏焱 张庆华 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期37-46,共10页
为了研究北京大气颗粒物和二[口恶]英(PCDD/Fs)的污染状况以及评估交通限行对大气颗粒物和PCDD/Fs的影响。利用同位素稀释高分辨率气相色谱/高分辨率质谱(HRGC/HRMS)联用法和USEPA1613B标准方法,以中国地质大学(北京)东门为采样点,采集... 为了研究北京大气颗粒物和二[口恶]英(PCDD/Fs)的污染状况以及评估交通限行对大气颗粒物和PCDD/Fs的影响。利用同位素稀释高分辨率气相色谱/高分辨率质谱(HRGC/HRMS)联用法和USEPA1613B标准方法,以中国地质大学(北京)东门为采样点,采集大气PM2.5、PM10、TSP样品,对北京市交通限行期间以及交通限行前后等不同交通状况下颗粒物浓度及大气PM2.5中17种2,3,7,8-PCDD/Fs污染特征进行了监测。结果表明,PM2.5、PM10、TSP的日均质量浓度在交通限行前分别为126、202、304μg/m^3,限行期间分别为39、78、93μg/m^3,限行结束后分别为79、126μg/m^3。PM2.5中17种PCDD/Fs的质量浓度(毒性浓度)3个时段分别为1804fg/m^3(70fgI-TEQ/m^3)、252fg/m^3(9fgI-TEQ/m^3)和1196fg/m^3(48fgI-TEQ/m^3)。北京市交通限行期间颗粒物浓度和二[口恶]英浓度显著低于交通限行前后,交通源减排措施的实施是大气颗粒物和二[口恶]英污染水平降低的主要原因,从减排效果看,交通源减排措施对大气细颗粒物(PM2.5)的控制效果明显好于大气粗颗粒物。 展开更多
关键词 交通限行 大气PM2. 5 二[口恶]英 北京
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基于2012—2018年内江市PM2.5化学组分变化对《大气污染防治行动计划》实施效果的评估 被引量:8
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作者 周杨 罗彬 +3 位作者 杨文文 郝宇放 麦麦提·斯马义 谢绍东 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期563-571,共9页
2013年9月国务院发布了《大气污染防治行动计划》(简称"《气十条》").基于《气十条》实施前期(2012年5月-2013年5月)和实施后期(2015年9月-2016年9月)在四川省内江市采集的PM2.5及其化学组分,以及2013-2018年空气自动监测站... 2013年9月国务院发布了《大气污染防治行动计划》(简称"《气十条》").基于《气十条》实施前期(2012年5月-2013年5月)和实施后期(2015年9月-2016年9月)在四川省内江市采集的PM2.5及其化学组分,以及2013-2018年空气自动监测站在线监测数据,通过比较分析PM2.5中WSIIs(water-soluble inorganic ions,水溶性离子)和6项常规污染物质量浓度的变化来评估《气十条》实施效果,同时应用PMF(positive matrix factorization,正矩阵因子分析法)模型解析WSIIs源变化以探究空气污染源的改变.结果表明:①2018年内江市ρ(SO2)、ρ(NO2)、ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(O3)和ρ(CO)年均值分别为9.4μg/m^3、23.9μg/m^3、53.1μg/m^3、34.9μg/m^3、140.0μg/m^3和1.1 mg/m^3,6项污染物首次全部达到GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准.②《气十条》实施后期ρ(PM10)和ρ(PM2.5)分别为(74.5±55.1)(63.0±47.0)μg/m^3,较实施前期分别下降了36%和20%,说明《气十条》的实施明显改善了空气质量.PM2.5中ρ(SO42-)和ρ(NO3-)分别下降了47%和25%,表明SO2和NOx的排放均得到有效控制;PM2.5中ρ(K+)和ρ(Mg2+)分别增加了66%和92%,这与春节期间燃放烟花爆竹和生物质燃烧有关,因此应加强对重点时段特殊事件的管控.③相较《气十条》实施前期,实施后期ρ(PM2.5)/ρ(PM10)由0.69升至0.84,SOR(sulfate oxidation ratio,硫氧化率)由0.22增至0.25,说明PM2.5和二次污染占比增加.④PMF模型解析结果发现,与《气十条》实施前期相比,实施后期的燃煤-工业源、二次硫酸盐、二次硝酸盐和扬尘源对ρ(PM2.5)的贡献量下降,生物质燃烧源对ρ(PM2.5)的贡献量增加;燃煤-工业源和二次硫酸盐对ρ(PM2.5)的贡献率之和大幅下降,二次硝酸盐和生物质燃烧的贡献率均升高.研究显示,《气十条》的实施使内江市燃煤和工业排放得到显著控制,但机动车和生物质燃烧尚需严控. 展开更多
关键词 PM 2.5 《气十条》 水溶性离子 内江市
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