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Predictive Meteorological Factors for Elevated PM2.5 Levels at an Air Monitoring Station Near a Petrochemical Complex in Yunlin County, Taiwan
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作者 Yee-Hsin Kao Chih-Wen Lin Jui-Kun Chiang 《Open Journal of Air Pollution》 2019年第1期1-17,共17页
Since 1991, air pollution has gained special attention in Taiwan after a petrochemical complex was constructed in Mailiao Township, Yunlin County. We explored the association between the magnitude of PM2.5 and meteoro... Since 1991, air pollution has gained special attention in Taiwan after a petrochemical complex was constructed in Mailiao Township, Yunlin County. We explored the association between the magnitude of PM2.5 and meteorological factors during 2012-2016. Our findings revealed that 1) mean PM2.5 levels gradually decreased from 30.70 μg/m3 in 2013 to 25.36 μg/m3 in 2016;2) wind speed is the main determinant of air quality—air quality significantly improved when it was faster than 4 m/sec;and 3) wind direction is another determinant of air quality—when the wind direction was southerly, air quality improved. Elevated PM2.5 levels were defined as those hourly levels higher than the third quartile (36 μg/m3). The significantly negative predictive factors for elevated PM2.5 levels were the summer or autumn seasons, rainfall, increased wind speed, and wind direction from 150&#176 to 230&#176 from the north. The significantly positive predictive factors for elevated PM2.5 levels were working hours from 6 a.m. to 2 p.m., a temperature between 11&#176C and 25&#176C, relative humidity between 40% and 68%, and wind direction (e.g., northerly wind, northeasterly wind, and easterly wind). The predictive formula is attached in the Appendix. Therefore, people should protect themselves on these high-risk days. 展开更多
关键词 Fine PARTICULATE Matter (pm2.5) PETROCHEMICAL Complex meteorological factors
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The Regression Analysis between the Meteorological Synthetic Index Sequence and PM2.5 Concentration
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作者 Weijuan Liang Zhaogan Zhang +4 位作者 Jing Gao Wanyu Li Xiaofan Liu Liyuan Bai Yufeng Gui 《Applied Mathematics》 2015年第11期1913-1917,共5页
Adapting daily meteorological data provided by China International Exchange Station, and using principal component analysis of meteorological index for dimension reduction comprehensive, the regression analysis model ... Adapting daily meteorological data provided by China International Exchange Station, and using principal component analysis of meteorological index for dimension reduction comprehensive, the regression analysis model between PM2.5 and comprehensive index is established, by making use of Eviews time series modeling of the comprehensive principal component, finally puts forward opinions and suggestions aim at the regression analysis results of using artificial rainfall to ease haze. 展开更多
关键词 meteorological INDEX Principal COMPONENT Analysis Time Series Modeling pm2.5 HAZE
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2015年上海崇明岛PM2.5和 PM10浓度变化特征及气象因素影响分析 被引量:19
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作者 吴健 齐晓宝 +4 位作者 苏敬华 李佳凤 沙晨燕 熊丽君 王敏 《气象与环境科学》 2019年第3期1-8,共8页
通过对2015年1-12月上海崇明岛崇南地区颗粒物(PM2.5、PM10)浓度的连续监测,研究了PM2.5、PM10在不同季节的动态变化特征及与其他因子(SO2、NO2、O3)的相关性,分析了风向风速和降雨对颗粒物浓度的影响。结果表明:崇明岛PM2.5和PM10浓度... 通过对2015年1-12月上海崇明岛崇南地区颗粒物(PM2.5、PM10)浓度的连续监测,研究了PM2.5、PM10在不同季节的动态变化特征及与其他因子(SO2、NO2、O3)的相关性,分析了风向风速和降雨对颗粒物浓度的影响。结果表明:崇明岛PM2.5和PM10浓度的季节变化明显,呈现冬季的>春季的>秋季的>夏季的的特征,冬季PM2.5和PM10小时浓度均值分别为0.058mg/m^3和0.085mg/m^3,夏季PM2.5和PM10均值分别为0.034mg/m^3和0.054mg/m^3。PM2.5和PM10浓度分别与SO2浓度和NO2浓度显著正相关,与O3显著负相关。全年来看,在西南风向时PM2.5和PM10浓度较高,这主要受该方向上游吴淞工业区、宝钢、石洞口电厂、罗店工业区等工业排放影响;从高浓度颗粒物(PM2.5质量浓度≥0.115mg/m^3)来向看,北和西北风向时出现高浓度颗粒物的频率最高,这主要是受到我国北方采暖季大气颗粒物输送过程对崇明岛区域的脉冲式污染影响所致;PM2.5、PM10实时浓度与相应的风速呈显著负相关。降雨量大于5mm或持续3h及以上的连续降雨对大气颗粒物起到显著的湿清除作用,降雨后PM2.5和PM10质量浓度分别降低了68.0%和66.9%,降雨时和雨后PM2.5浓度为0.025~0.033mg/m^3,均低于我国环境空气PM2.5的一级浓度限值。 展开更多
关键词 pm2.5 PM10 变化特征 气象因素
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Quantitative relationship between visibility and mass concentration of PM2.5 in Beijing 被引量:31
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作者 WANG Jing-li ZHANG Yuan-hang +4 位作者 SHAO Min LIU Xu-lin ZENG Li-min CHENG Cong-lan XU Xiao-feng 《Journal of Environmental Sciences》 SCIE EI CAS CSCD 2006年第3期475-481,共7页
The pollution of particulate matter less than 2.5μm (PM2.5) is a serious environmental problem in Beijing. The annual average concentration of PM2.5 in 2001 from seasonal monitor results was more than 6 times that ... The pollution of particulate matter less than 2.5μm (PM2.5) is a serious environmental problem in Beijing. The annual average concentration of PM2.5 in 2001 from seasonal monitor results was more than 6 times that of the U,S, national ambient air quality standards proposed by U.S. EPA. The major contributors to mass of PM2.5 were organics, crustal elements and sulfate. The chemical composition of PM2.5 varied largely with season, but was similar at different monitor stations in the same season. The fine particles (PM2.5) cause atmospheric visibility deterioration through light extinction, The mass concentrations of PM2.5 were anti-correlated to the visibility, the best fits between atmospheric visibility and the mass concentrations of PM2.5 were somehow different: power in spring, exponential in summer, logarithmic in autumn, power or exponential in winter. As in each season the meteorological parameters such as air temperature and relative humidity change from day to day, probably the reason of above correlations between PM2.5 and visibility obtained at different seasons come from the differences in chemical compositions of PM2.5. 展开更多
关键词 pm2.5 atmospheric urban aerosol air pollution meteorological factor VISIBILITY
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徐州市区PM2.5浓度与气象因素的相关性研究 被引量:3
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作者 宋海啸 于守超 +3 位作者 翟付顺 逄润卿 董月 张雪梅 《长春师范大学学报》 2020年第4期112-116,142,共6页
为了探讨徐州市区PM2.5浓度与气象因素之间的相关性及气象因素对其浓度变化的影响,为改善城市空气环境质量提供技术支持,利用2018年徐州市区的PM2.5浓度监测数据和气象观测数据,进行PM2.5浓度与气象因素的相关性分析。结果表明:徐州市区... 为了探讨徐州市区PM2.5浓度与气象因素之间的相关性及气象因素对其浓度变化的影响,为改善城市空气环境质量提供技术支持,利用2018年徐州市区的PM2.5浓度监测数据和气象观测数据,进行PM2.5浓度与气象因素的相关性分析。结果表明:徐州市区2018年PM2.5浓度年均值为62.7μg·m^-3,超过国家年均准则值(35μg·m^-3)近两倍,空气污染情况严重。徐州市区大气颗粒物浓度水平具有明显的季节特征,冬季大气颗粒物污染最严重,夏季最轻。PM 2.5与气温、风速、气压的相关性显著,与湿度的相关性不显著。通过构建气象因素与PM 2.5浓度之间的关系式,为今后徐州市做好空气质量预报及制定合理有效的污染控制策略提供科学依据。 展开更多
关键词 徐州市 PM 2.5 气象因素
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气象因素对常州市区PM2.5浓度影响 被引量:14
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作者 王振 杨卫芬 +4 位作者 叶香 李艳萍 夏京 李春玉 何涛 《气象与环境学报》 2020年第3期26-32,共7页
利用2016—2018年常州市区环境空气细颗粒物数据,结合同期地面气象资料,分析了常州市区PM 2.5以及气象因素的变化特征,并统计分析气象因素对PM 2.5浓度的影响。结果表明:常州市区PM 2.5、降水量、相对湿度和气温等具有明显季节性,呈夏... 利用2016—2018年常州市区环境空气细颗粒物数据,结合同期地面气象资料,分析了常州市区PM 2.5以及气象因素的变化特征,并统计分析气象因素对PM 2.5浓度的影响。结果表明:常州市区PM 2.5、降水量、相对湿度和气温等具有明显季节性,呈夏季较高冬季较低,而气压夏季较低冬季较高的特征。相对湿度与PM 2.5呈正相关,即随着相对湿度的增加PM 2.5超标率和平均浓度均增加;降水对PM 2.5具有一定的清除作用,清除率与降水前PM 2.5浓度、降水量、降水强度有关,降水量、降水强度越大,则降水清除效果越好,而降水前PM 2.5浓度较小,则清除率不明显;常州市区偏西风时PM 2.5的超标率和平均浓度较其他风向较高;风速对常州市区PM 2.5的影响呈负相关,即风速越大PM 2.5超标率和平均浓度均减小;常州市区地面天气形势可以分为两种类型,第一种类型表现为气压较低气温较高,PM 2.5超标率以及平均浓度相对较低,而第二种类型表现为气压较高气温较低,PM 2.5超标率以及平均浓度相对较高。 展开更多
关键词 气象因素 PM 2.5超标率 清除率 天气形势
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Analysis on Characteristics and Meteorological Influencing Factors of Air PM 2.5 Pollution in Chongqing,China
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作者 Xianshuang YANG Limei WU Chao JIN 《Meteorological and Environmental Research》 CAS 2020年第5期125-130,共6页
Based on the real-time data released by 17 atmospheric automatic stations in Chongqing,the pollution characteristics and variation trends of PM 2.5 and PM 10 and their correlations with meteorological factors from Jan... Based on the real-time data released by 17 atmospheric automatic stations in Chongqing,the pollution characteristics and variation trends of PM 2.5 and PM 10 and their correlations with meteorological factors from January 2014 to December 2018 were analyzed.The results show that the annual average mass concentration of PM 2.5 in Chongqing reduced from 65μg/m 3 in 2014 to 40μg/m 3 in 2018,and the annual average mass concentration of PM 10 decreased from 98μg/m 3 in 2014 to 64μg/m 3 in 2018.However,the annual average mass concentration of PM 2.5 in Chongqing from 2014 to 2018 and the annual average mass concentration of PM 10 from 2014 to 2016 exceeded the national level II standard,and the maximum exceeding standard rate was up to 0.86 and 0.40 times respectively.The monthly average mass concentration of PM 2.5 and PM 10 changed obviously,and the overall distribution was"U"-shaped.The ratio of PM 2.5 to PM 10 mass concentration ranged from 47.4%to 80.7%,with an average of 62.4%.The Pearson correlation coefficient between the mass concentration of PM 2.5 and PM 10 varied from 0.961 to 0.989,and there was a significant correlation at the confidence level of 0.01(bilateral).The mass concentration of PM 2.5 and PM 10 was extremely significantly correlated with average temperature,precipitation,and average air pressure,while there was no significant correlation between the mass concentrations of PM 2.5 and PM 10 and average relative humidity.The mass concentration of PM 2.5 and PM 10 was significantly correlated with sunshine duration. 展开更多
关键词 PM 2.5 PM 10 meteorological factors CHONGQING
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哈尔滨市大气PM_(2.5)中多环芳香烃污染特征及来源解析 被引量:2
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作者 冯雅杰 綦峥 +4 位作者 韩馥蕊 乐志威 孙源 唐剑辉 高源 《环境化学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1593-1603,共11页
本文旨在分析哈尔滨市两城区(道里区和香坊区)2014年—2019年PM_(2.5)中16种芳香烃质量浓度变化规律,明确芳香烃中主要的污染及来源.将颗粒物中的多环芳香烃收集于滤膜,滤膜用乙醚/正己烷的混合溶剂提取,提取液经过浓缩、净化后,用具有... 本文旨在分析哈尔滨市两城区(道里区和香坊区)2014年—2019年PM_(2.5)中16种芳香烃质量浓度变化规律,明确芳香烃中主要的污染及来源.将颗粒物中的多环芳香烃收集于滤膜,滤膜用乙醚/正己烷的混合溶剂提取,提取液经过浓缩、净化后,用具有荧光及紫外检测器的高效液相色谱仪分离检测.通过空气污染人群健康检测系统选取与PM_(2.5)监测期相同时期的平均气压、平均温度、平均相对湿度、降水量、日照小时数、平均风速等6种气象因素数据,采用Spearman法分析6种气象因素与16种多环芳香烃的相关性.结果表明,道里区PM_(2.5)平均质量浓度为84.9μg·m^(-3),香坊区为86.5μg·m^(-3).两城区的PM_(2.5)与平均气压呈显著正相关,与平均温度、平均相对湿度、降水量、日照小时数呈显著负相关.道里区和香坊区在2014—2019年多环芳香烃平均质量浓度分别为50.7 ng·m^(-3)、59.5 ng·m^(-3).其贡献值由高到低为芘>荧蒽>䓛>苯并[a]蒽>苯并[b]荧蒽>苯并[a]芘>苯并[k]荧蒽>苯并[g,h,i]苝>茚并[1,2,3-c,d]芘>菲>二苯并[a,h]蒽>蒽>苊烯>茐>萘>苊.气象因素中日照小时数、平均风速和降水量与多环芳香烃有显著相关性.哈尔滨市道里区和香坊区多环芳香烃中芘、荧蒽、䓛、苯并[a]蒽、苯并[b]荧蒽、苯并[k]荧蒽、苯并[a]芘、茚并[1,2,3-c,d]芘为主要成分.主成分分析结果表明,哈尔滨市大气中多环芳香烃的主要来源可能为冬季供暖期的煤炭燃烧及生物质燃烧、汽车尾气及工业排放,应加强对其主要污染来源的监测和污染控制,以减少哈尔滨市大气PM_(2.5)中多环芳香烃污染对健康的危害. 展开更多
关键词 PM_(2.5) 芳香烃离子 主成分分析 气象因素 哈尔滨市
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哈尔滨市空气质量特征及其与气象要素的关系 被引量:25
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作者 朱红蕊 刘赫男 +1 位作者 张洪玲 尹嫦姣 《气象与环境学报》 2019年第1期53-58,共6页
利用哈尔滨市2014—2016年逐日空气质量指数(AQI)数据,结合同期气象观测资料,分析了哈尔滨市空气质量的变化特征、主要污染物及与主要气象要素之间的关系。结果表明:近3 a间,哈尔滨空气质量为良级别的天数最多,占47%,达到污染级别的天数... 利用哈尔滨市2014—2016年逐日空气质量指数(AQI)数据,结合同期气象观测资料,分析了哈尔滨市空气质量的变化特征、主要污染物及与主要气象要素之间的关系。结果表明:近3 a间,哈尔滨空气质量为良级别的天数最多,占47%,达到污染级别的天数占31%,2016年空气质量最佳,优良级别的天数达到284 d,占全年78%;春夏季AQI指数较低,秋冬季AQI指数明显偏高,9月空气质量全年最佳,1月空气质量最差; PM_(2. 5)是造成哈尔滨空气污染的最主要污染物,其次是PM_(10)、NO_2和臭氧8 h(O3-8 h); AQI与气压之间以正相关为主,秋冬季最为显著;与风速主要表现为负相关,冬季尤为显著;与气温的关系受到采暖的干扰差异较大,年尺度及秋冬季呈负相关,月尺度呈正相关;与降水日数呈负相关;与相对湿度冬季表现为显著正相关,而5—9月为负相关。 展开更多
关键词 pm2.5 AQI 空气质量 气象要素
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京津冀典型城市一次重污染过程特征及边界层结构变化对其影响 被引量:12
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作者 韩笑颜 周颖 +1 位作者 吕喆 王晓琦 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期2235-2245,共11页
为探究典型重污染过程的污染特征与大气边界层结构演变规律,基于PM2.5采样数据、气象观测数据及WRF-Chem模式,以北京市和石家庄市2016年12月27日—2017年1月10日一次重污染过程为研究对象,对气象要素、PM2.5化学组分、天气背景场、边界... 为探究典型重污染过程的污染特征与大气边界层结构演变规律,基于PM2.5采样数据、气象观测数据及WRF-Chem模式,以北京市和石家庄市2016年12月27日—2017年1月10日一次重污染过程为研究对象,对气象要素、PM2.5化学组分、天气背景场、边界层结构演变特征,以及大气边界层结构变化对ρ(PM2.5)及其主要化学组分的影响进行分析.结果表明:①研究期间,北京市和石家庄市ρ(PM 2.5)分别为(165.63±110.89)(247.67±95.22)μg/m^3,石家庄市污染程度高于北京市;高空纬向环流和地面弱高压控制的天气背景场,低于1.75 m/s的风速以及超过75%的相对湿度是造成北京市与石家庄市重污染的不利气象条件.②重污染时段北京市与石家庄市SNA(SO4^2-、NO^3-、NH^4+三者的统称)与碳质组分(OC、EC)占比之和超过76%,是PM2.5中的两大主要组分;重污染时段ρ(SNA)占比明显上升,北京市与石家庄市ρ(SNA)占比由非重污染时段的42.23%、45.93%分别升至重污染时段的58.87%、59.62%;北京市与石家庄市ρ(OC)/ρ(EC)分别为5.13、3.51,表明在重污染时段两城市存在明显的二次有机气溶胶污染.③WRF-Chem模式模拟结果表明,PM2.5污染严重时北京市与石家庄市在300~500 m处均出现明显的逆温,垂直风场主要表现为低层偏南风顺时针向上切变为偏西风,切变高度在400~1000 m,逆温层结与明显垂直风切变的边界层特征共同抑制了污染物的湍流与扩散.④北京市与石家庄市重污染时段的PBLH(Planetary Boundary Layer Height,大气边界层高度)日均值与非重污染时段相比分别下降了202、128 m,PBLH每下降100 m,北京市与石家庄市ρ(PM 2.5)分别上升18.81、29.85μg/m^3,PBLH下降是导致两城市ρ(PM 2.5)快速上升的重要因素.北京市与石家庄市的PBLH与PM 2.5组分质量浓度之间的相关性不同,北京市PBLH与ρ(SNA)的相关性高于与碳质组分质量浓度的相关性,石家庄市PBLH与ρ(EC)相关性最高,表明此次重污染过程中北京市PM 2.5污染特征以二次形成为主,而石家庄市以一次排放为主.研究显示,北京市与石家庄市此次重污染过程与大气边界层结构变化密切相关. 展开更多
关键词 重污染 pm2.5及其组分 气象条件 边界层垂直结构 WRF-Chem模式
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Characteristics of PM_(2.5) in rural areas of southern Jiangsu Province, China 被引量:1
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作者 ZHOU Zhen-feng LIU Kang +1 位作者 WANG Xiao-rong HUANG Shi-hong 《Journal of Environmental Sciences》 SCIE EI CAS CSCD 2005年第6期977-980,共4页
To understand pollution level and possible sources of atmospheric fine particulates in rural areas of southern Jiangsu Province of China, samples of PM2.5 were collected and analyzed in Xueyan Town and Taihu Lake Stat... To understand pollution level and possible sources of atmospheric fine particulates in rural areas of southern Jiangsu Province of China, samples of PM2.5 were collected and analyzed in Xueyan Town and Taihu Lake Station over three seasons from July 2002 to January 2003. The mass concentrations of PM2.5 and 14 principal component elements were obtained. The results showed that pollution of PM2.5 was serious and the concentration levels of S, Zn, Pb and As were similar to city. There are different seasonal distribution laws of pollutant elements in PM2.5 between two sampling sites, probably due to contribution of local sources, medium or long distance transportation of fine particulates and complicated meteorological conditions. The enrichment levels of S, Zn, Pb, As, K were high, reflecting the influence of anthropogenic activities. Particularly enrichment level of S was much higher in summer, which was probably related to meteorological condition. The result of principal components analysis showed major sources of PM2.5 included crustal resuspension, coal burning, metal processing industry or waste incineration, vehicular emission, which suggests anthropogenic activities is of important influence on PM2.5 in rural areas of southern Jiangsu Province. 展开更多
关键词 rural areas pm2.5 SOURCES enrichment factor principal components analysis
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Fine Particulate Pollution Characteristics in Jinan City
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作者 Zhang Guiqin Wang Zhaojun +1 位作者 Liu Yutang Wilhelm Hoeflinger 《Chinese Journal of Population,Resources and Environment》 2010年第4期61-64,共4页
The characteristics of fine particulate pollution(PM10 and PM2.5) were measured at urban and suburban sites in Jinan during the 2008-2009 heating and non-heating seasons.The results showed that PM10 and PM2.5 pollutio... The characteristics of fine particulate pollution(PM10 and PM2.5) were measured at urban and suburban sites in Jinan during the 2008-2009 heating and non-heating seasons.The results showed that PM10 and PM2.5 pollution was quite serious,and PM mass concentration was higher during the heating season than the non-heating season.PM was the highest in the chemical factory and lowest in the development zone.The mass concentrations of PM10 and PM2.5 were linearly related,and the mass concentration ratio of PM2.5/PM10 was up to 0.59 in urban areas.PM pollution in Jinan was related to local meteorological factors:PM2.5 mass concentration and humidity were positively correlated,and PM2.5 mass concentration was negatively correlated with both click on the temperature and wind speed,although wind speed varied more. 展开更多
关键词 Fine Particles(pm2.5 and PM10) Pollution Characteristics Spatial and temporal variations meteorological factors.
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北京市房山区大气污染物时空分布特征及气象影响因素分析 被引量:19
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作者 刘郁珏 李艳 苗世光 《气象与环境科学》 2018年第4期60-69,共10页
利用北京市房山区良乡镇和琉璃河镇内的区域自动气象站和环境监测站观测数据,对2013年至2015年PM_(2. 5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO 5种大气污染物浓度变化特征进行了统计分析。结果显示,近3年来,两个镇综合污染物指数呈现逐年下降趋势... 利用北京市房山区良乡镇和琉璃河镇内的区域自动气象站和环境监测站观测数据,对2013年至2015年PM_(2. 5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO 5种大气污染物浓度变化特征进行了统计分析。结果显示,近3年来,两个镇综合污染物指数呈现逐年下降趋势,各污染物对房山区整体大气污染的贡献率从大至小依次为PM_(2. 5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO,PM_(2. 5)已取代传统大气污染物SO_2成为房山区的主要大气污染贡献体。两个站点各污染物浓度均表现出明显的季节、月、日变化特征。在不同季节条件下,局地气象要素与污染天气发生概率之间有着很好的相关关系。因此,可根据气象要素分级方法找出各季节污染天气发生时最敏感的气象因素,为局地污染天气预报提供参考指标,也为防范空气污染、制定科学的综合管理措施提供科学参考。 展开更多
关键词 大气污染 PM 2.5 气象要素 时空分布 北京市房山区
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上海市大气污染物时间分布特征及影响因子分析 被引量:4
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作者 兰剑 乔利平 +1 位作者 郝继宗 孟祥龙 《广州化工》 CAS 2020年第24期123-127,160,共6页
利用2014至2015年上海市监测站数据,对城区大气污染物的特征及影响因子进行分析。结果表明,PM 2.5、PM 10和BC在2015年平均浓度分别为50.90、68.24和2.89μg/m 3,较2014年分别降低了1.90%、4.01%和7.09%。观测期间SO 2、NO、NO 2和O 3... 利用2014至2015年上海市监测站数据,对城区大气污染物的特征及影响因子进行分析。结果表明,PM 2.5、PM 10和BC在2015年平均浓度分别为50.90、68.24和2.89μg/m 3,较2014年分别降低了1.90%、4.01%和7.09%。观测期间SO 2、NO、NO 2和O 3的均值分别为17.33、13.15、45.68和70.75μg/m 3。与O 3相反,其他污染物呈典型的冬季高夏季低的特征。PM 2.5、PM 10、BC和NO X浓度都呈早晚双峰模式,与城市机动车尾气排放相关。冬季从西部和西北部的江苏、山东和京津冀地区远距离传输高浓度的PM 2.5颗粒物,在不利的气象条件下大气污染更加严重。 展开更多
关键词 PM 2.5 BC 季节变化 气象条件 聚类分析
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济南市区2020年春节疫情管控前后PM_(2.5)组分变化
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作者 潘光 郝赛梅 +5 位作者 谷树茂 闫怀忠 孙友敏 魏小锋 王淑妍 张桂芹 《环境化学》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期2951-2961,共11页
为研究新型冠状病毒疫情管控政策对PM_(2.5)组分的影响,基于在线监测数据对济南市2020年春节疫情管控前后的PM_(2.5)及其组分浓度进行了研究,并运用标准化多元线性回归分析了气象因素对PM_(2.5)浓度变化的贡献率.结果表明,疫情管控后,... 为研究新型冠状病毒疫情管控政策对PM_(2.5)组分的影响,基于在线监测数据对济南市2020年春节疫情管控前后的PM_(2.5)及其组分浓度进行了研究,并运用标准化多元线性回归分析了气象因素对PM_(2.5)浓度变化的贡献率.结果表明,疫情管控后,济南市区PM_(2.5)浓度明显下降,日均值超标率下降了24.8%;PM_(2.5)中各组分浓度均有不同程度的下降,其中微量元素(TE)、元素碳(EC)和硝酸盐(NO_(3)^(−))浓度降幅较大,分别为50.3%、46.8%和31.5%.从组分占比来看,疫情管控后TE和EC占比减小,而铵盐(NH_(4)+)、有机物(OM)、硫酸盐(SO_(4)^(2−))、矿物尘占比增大,NO_(3)^(−)占比变化不大,二次离子SNA(SO_(4)^(2-)、NO_(3)-、NH_(4)+)占比之和增大14.3%.对比PM_(2.5)中各组分占比发现,疫情管控后,轻度及以上污染等级PM_(2.5)中NO_(3)^(−)和EC占比降低,而OM、SO_(4)^(2−)和NH_(4)+增加,说明受疫情管控影响,市民出行减少,机动车排放降低,施工工地停工,对NO_(3)^(−)削减较大,而疫情管控后,因颗粒物浓度降低,VOCs二次转化增强,使OM含量升高.对比疫情管控前,硫氧化率和氮氧化率值增大,NO_(2)/SO_(2)和NO_(3)^(−)/SO_(4)^(2−)比值有明显降低,其均值分别下降了30.0%和14.0%,说明疫情管控期间汽车尾气等移动源对污染的贡献减少;受管控影响OC浓度在优、良和轻度污染等级下均下降,但二次有机碳(SOC)浓度升高,说明疫情管控下二次转化生成并未削减.气象因素标准化多元线性回归表明,疫情管控前边界层高度变化对PM_(2.5)的贡献率最大(46.5%),疫情管控后相对湿度是促进PM_(2.5)浓度升高的首要因素. 展开更多
关键词 疫情管控 PM_(2.5) 二次组分 污染等级 气象因素
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基于高分辨率MARGA分析太原市春季PM_(2.5)化学组成特征
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作者 王爽 温彦平 +4 位作者 李永麟 郭利利 崔阳 李宏艳 何秋生 《山西化工》 2021年第5期218-221,226,共5页
为研究太原市城区春季PM_(2.5)的化学组成特征,于2020年3月对PM_(2.5)及其化学组分(水溶性离子和碳组分)、气态污染物(SO_(2)和NO_(2))进行在线监测,结合气象条件,分析了优良天和污染天PM_(2.5)的化学组成特征。结果表明,太原市城区PM_(... 为研究太原市城区春季PM_(2.5)的化学组成特征,于2020年3月对PM_(2.5)及其化学组分(水溶性离子和碳组分)、气态污染物(SO_(2)和NO_(2))进行在线监测,结合气象条件,分析了优良天和污染天PM_(2.5)的化学组成特征。结果表明,太原市城区PM_(2.5)总水溶性离子质量浓度范围是2.14μg/m^(3)~122.53μg/m^(3),平均值22.96μg/m^(3),在PM_(2.5)中占比53.81%,其中,SNA含量最高,在PM_(2.5)中占比55.99%和TWSIIs的78.82%,OC和EC分别占16.83%和1.95%,说明SNA和碳组分是PM_(2.5)的主要组成;相关性分析表明,二次离子主要存在形式是(NH4)_(2)SO_(4)和NH_(4)NO_(3),OC/EC比值大部分均在2.5~10.5之间,说明燃煤源是含碳气溶胶的主要来源;SNA和OC/EC浓度与相对湿度均呈现显著正相关,与气压均呈现显著负相关。 展开更多
关键词 PM_(2.5) 水溶性离子 碳组分 相关性分析 气象因素
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Trace metals in atmospheric fine particles in one industrial urban city: Spatial variations, sources, and health implications 被引量:25
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作者 Shengzhen Zhou Qi Yuan +3 位作者 Weijun Li Yaling Lu Yangmei Zhang Wenxing Wang 《Journal of Environmental Sciences》 SCIE EI CAS CSCD 2014年第1期205-213,共9页
Trace metals in PM2.5 were measured at one industrial site and one urban site during September, 2010 in Ji'nan, eastern China. Individual aerosol particles and PM2.5 samples were collected concurrently at both sites.... Trace metals in PM2.5 were measured at one industrial site and one urban site during September, 2010 in Ji'nan, eastern China. Individual aerosol particles and PM2.5 samples were collected concurrently at both sites. Mass concentrations of eleven trace metals (i.e., Al, Ti, Cr, Mn, Fe, Ni, Cu, Zn, Sr, Ba, and Pb) and one metalloid (i.e., As) were measured by inductively coupled plasma atomic emission spectroscopy (ICP-AES). The result shows that mass concentrations of PM2.5 (130μg/m3) and trace metals (4.03 μg/m3) at the industrial site were 1.3 times and 1.7 times higher than those at the urban site, respectively, indicating that industrial activities nearby the city can emit trace metals into the surrounding atmosphere. Fe concentrations were the highest among all the measured trace metals at both sites, with concentrations of 1.04 ixg/m 3 at the urban site and 2.41 Itg/m3 at the industrial site, respectively. In addition, Pb showed the highest enrichment factors at both sites, suggesting the emissions from anthropogenic activities existed around the city. Correlation coefficient analysis and principal component analysis revealed that Cu, Fe, Mn, Pb, and Zn were originated from vehicular traffic and industrial emissions at both sites; As, Cr, and part of Pb from coal-fired power plant; Ba and Ti from natural soil. Based on the transmission electron microscopy analysis, we found that most of the trace metals were internally mixed with secondary sulfate/organic particles. These internally mixed trace metals in the urban air may have different toxic abilities compared with externally mixed trace metals. 展开更多
关键词 trace metals pm2.5 enrichment factors principal component analysis (PCA) industrial sources
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2013-2018年山东省大气PM(2.5)和PM(10)污染时空变化及其影响因素 被引量:15
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作者 魏文静 谢炳庚 +1 位作者 周楷淳 李晓青 《环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期103-111,共9页
PM(2.5)和PM(10)污染已成为全球关注的重要环境问题,监测其污染状况对人类健康、动植物生长、大气环境评价等具有重要意义。基于2013-2018年山东省17个城市大气PM(2.5)和PM(10)监测数据,利用时空分析方法和Spearman相关分析方法,研究其... PM(2.5)和PM(10)污染已成为全球关注的重要环境问题,监测其污染状况对人类健康、动植物生长、大气环境评价等具有重要意义。基于2013-2018年山东省17个城市大气PM(2.5)和PM(10)监测数据,利用时空分析方法和Spearman相关分析方法,研究其污染时空变化特征,并分析气象、人为及政策因素对二者的影响。结果表明:与2013年相比,2018年山东省大气PM(2.5)和PM(10)污染程度明显减轻,年均浓度降幅分别为48.72%、37.72% 6年整体月均PM(2.5)浓度呈近似"U"形变化规律,月均PM(10)浓度呈近似"V"形变化规律 PM(2.5)和PM(10)污染整体呈由西北内陆向东部沿海地区逐渐减轻的空间趋势 PM(2.5)和PM(10)浓度受气温和降水量2个气象因素影响较显著,受道路密度、城市绿化覆盖面积、SO2和NOx排放量等人为因素影响较显著,且气象因素和人为因素对PM(2.5)浓度的影响较PM(10)更大。 展开更多
关键词 PM(2.5) PM(10) 时空特征 气象因素 人为因素 山东省
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邯郸市PM_(2.5)-O_(3)复合污染特征及相互影响研究 被引量:16
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作者 赵淑婷 王丽涛 +9 位作者 齐孟姚 鲁晓晗 王雨 刘振通 刘营营 谭静瑶 张雨 汪庆 许瑞广 张海霞 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期2250-2261,共12页
本研究在河北工程大学监测站点开展了大气中56种VOCs、NO_(x)以及气象参数的长期在线监测,结合2013—2019年国控站的在线监测数据,对邯郸市PM_(2.5)-O_(3)复合污染特征进行分析.结果表明,邯郸市2013—2019年复合污染天数波动较大,近几... 本研究在河北工程大学监测站点开展了大气中56种VOCs、NO_(x)以及气象参数的长期在线监测,结合2013—2019年国控站的在线监测数据,对邯郸市PM_(2.5)-O_(3)复合污染特征进行分析.结果表明,邯郸市2013—2019年复合污染天数波动较大,近几年呈现增加趋势,且集中在每年的春夏季.2013—2017年复合污染天数峰值均出现在6月,2018年和2019年出现在3月和4月.气象因素分析结果表明,温度、湿度和气压对邯郸市复合污染影响较明显,当温度为21.0~29.0℃、湿度较高、气压偏低的条件下,更容易发生复合污染,而风速对邯郸市复合污染影响较小.对PM_(2.5)与O_(3)相互作用分析发现,冬季高浓度PM_(2.5)对O_(3)有抑制作用,夏季PM_(2.5)浓度不超标时,O_(3)浓度随其升高而上升,PM_(2.5)浓度超标后变化趋势相反,当PM_(2.5)浓度大于125μg·m^(-3)时不再出现PM_(2.5)-O_(3)复合污染.虽然近年来PM_(2.5)、SO_2和NO_2浓度下降,但二次转化率依然较高甚至有加强趋势.利用VOCs/NO_(x)值分析邯郸市O_(3)生成敏感性,结果显示邯郸市春冬季属于VOCs控制到NO_(x)控制的过渡区,夏秋季属于NO_(x)控制区,且复合污染日VOCs/NO_(x)值(6.3)最小,清洁日(9.3)最大.复合污染时NO^(-)_(3)和OC浓度较高,OC/EC值与其他污染日相比最大,说明复合污染时二次污染严重,有效治理PM_(2.5)-O_(3)复合污染必须减排能同时形成O_(3)和二次有机气溶胶的高活性有机物. 展开更多
关键词 PM_(2.5)-O_(3)复合污染 气象条件 VOCs-NO_(x) 二次颗粒物
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