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Distribution and Formation Causes of PM_(2.5) and O_(3) Double High Pollution Events in China during 2013–20
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作者 Zhixuan TONG Yingying YAN +6 位作者 Shaofei KONG Jintai LIN Nan CHEN Bo ZHU Jing MA Tianliang ZHAO Shihua QI 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 2024年第6期1235-1250,I0004-I0021,共34页
Fine particulate matter(PM_(2.5))and ozone(O_(3))double high pollution(DHP)events have occurred frequently over China in recent years,but their causes are not completely clear.In this study,the spatiotemporal distribu... Fine particulate matter(PM_(2.5))and ozone(O_(3))double high pollution(DHP)events have occurred frequently over China in recent years,but their causes are not completely clear.In this study,the spatiotemporal distribution of DHP events in China during 2013–20 is analyzed.The synoptic types affecting DHP events are identified with the Lamb–Jenkinson circulation classification method.The meteorological and chemical causes of DHP events controlled by the main synoptic types are further investigated.Results show that DHP events(1655 in total for China during 2013–20)mainly occur over the North China Plain,Yangtze River Delta,Pearl River Delta,Sichuan Basin,and Central China.The occurrence frequency increases by 5.1%during 2013–15,and then decreases by 56.1%during 2015–20.The main circulation types of DHP events are“cyclone”and“anticyclone”,accounting for over 40%of all DHP events over five main polluted regions in China,followed by southerly or easterly flat airflow types,like“southeast”,“southwest”,and“east”.Compared with non-DHP events,DHP events are characterized by static or weak wind,high temperature(20.9℃ versus 23.1℃)and low humidity(70.0%versus 64.9%).The diurnal cycles of meteorological conditions cause PM_(2.5)(0300–1200 LST,Local Standard Time=UTC+8 hours)and O_(3)(1500–2100 LST)to exceed the national standards at different periods of the DHP day.Three pollutant conversion indices further indicate the rapid secondary conversions during DHP events,and thus the concentrations of NO_(2),SO_(2) and volatile organic compounds decrease by 13.1%,4.7%and 4.4%,respectively.The results of this study can be informative for future decisions on the management of DHP events. 展开更多
关键词 double high pollution events pm_(2.5) OZONE spatiotemporal distribution meteorological causes chemical composition characteristics
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青岛市雾日PM_(1)中金属元素来源及健康风险评估
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作者 陶文鑫 杜金花 +7 位作者 杨建立 谭玉冉 王超龙 薛莲 隋浩新 张厚勇 刘晓环 张宜升 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1945-1956,共12页
为了解青岛市雾日PM_(1)中金属元素的污染程度及其来源,并评估其对人类健康的危害,依据能见度及湿度数据对雾日进行划分,结合正定矩阵因子分解法(PMF)源解析模型和健康风险评价模型研究青岛市雾日亚微米颗粒物(PM_(1))中金属元素的来源... 为了解青岛市雾日PM_(1)中金属元素的污染程度及其来源,并评估其对人类健康的危害,依据能见度及湿度数据对雾日进行划分,结合正定矩阵因子分解法(PMF)源解析模型和健康风险评价模型研究青岛市雾日亚微米颗粒物(PM_(1))中金属元素的来源和健康风险.结果表明,清洁雾日PM_(1)浓度略高于清洁日,而污染雾日PM_(1)浓度是霾日PM_(1)的1.11倍,清洁日的3.07倍.秋冬季雾日金属元素受人为源影响,K元素含量最高;夏季雾日的主要贡献元素是典型的地壳元素Ca、Fe、Al及海盐Na元素.PMF结果表明秋冬季雾日PM_(1)中金属元素主要来自煤/生物质燃烧、机动车源、地壳源、海盐源、船舶源和工业源;夏季雾日PM_(1)中金属元素主要来自煤/生物质燃烧、机动车源、地壳源、海盐源、船舶源和工业源.夏季采样点位临海,海雾频发,海盐源为夏季雾日金属元素的重要贡献.健康风险评估结果表明,成年人与儿童暴露于青岛秋冬季雾日PM_(1)的非致癌风险均低于阈值.成人和儿童呼吸途径Mn的非致癌风险最高,儿童手口摄食As的非致癌风险(HQAS=0.50)最高.As(3.1×10^(-6))和Cr(1.9×10^(-6))的致癌风险均已超过致癌风险阈值,建议加强含Mn、As、Cr排放源的管控. 展开更多
关键词 pm_(1) 金属元素 雾日 来源 健康风险
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秋冬季不同天气类型PM_(1)中金属元素污染来源及健康风险评估——以青岛市为例
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作者 杜金花 陶文鑫 +8 位作者 张宜升 刘子杨 杨建立 张苏凡 王超龙 崔杉杉 薛莲 张厚勇 孙英杰 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期4179-4192,共14页
于2018年~2022年秋冬季(每年11月至次年1月)开展大气PM_(1)逐日采样和20种金属元素分析,分析了不同天气类型下金属元素污染特征及来源,并评估了其健康风险.结果表明,沙尘日金属元素含量(2022.88±2298.00ng/m^(3))高于其他天气,霾... 于2018年~2022年秋冬季(每年11月至次年1月)开展大气PM_(1)逐日采样和20种金属元素分析,分析了不同天气类型下金属元素污染特征及来源,并评估了其健康风险.结果表明,沙尘日金属元素含量(2022.88±2298.00ng/m^(3))高于其他天气,霾日、污染雾日分别为清洁日的2.06倍和1.70倍.致癌金属元素(Ni、Cd、As、Cr、Co、Pb)和非致癌金属元素(Mn、Zn、Cu、V、Al、Ba)在霾日和污染雾日富集程度更高.正定矩阵因子模型结果表明,PM_(1)中金属元素主要来自机动车源、煤/生物质燃烧源、海盐源、地壳源、工业源和船舶源,其中雾日和霾日来自机动车和煤/生物质燃烧源的贡献达72.1%以上,清洁雾日船舶源贡献比上升至1.9%.后向气流轨迹分析表明霾日主要受西北向中长距离污染气团传输影响.污染雾日受海陆环流下本地排放和高污染气团长距离输送共同影响,沙尘日以西北向长、中距离沙尘气团输送为主导,同时受近距离沙尘气团二次回流影响.PM_(1)中金属元素经呼吸途径的非致癌风险可忽略,但As和Cr的终生致癌风险高于10^(-6)的阈值但低于10^(-4),且污染雾日和霾日风险概率最高,建议继续加强燃煤、冶金和电镀等工业过程As和Cr污染控制,重点防控秋冬季重污染事件中的污染雾日、霾日等天气. 展开更多
关键词 金属元素 来源解析 健康风险评估 pm_(1) 青岛
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miR-122在PM_(2.5)诱导的肺损伤中的作用机制
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作者 华铮 姜洋 +3 位作者 闫嘉乐 张军芳 贾景一 张杰 《同济大学学报(医学版)》 2024年第2期170-175,共6页
目的探索PM_(2.5)引起的肺损伤的分子机制,以期为肺损伤的诊疗提供新的靶点。方法对PM_(2.5)诱导下肺损伤的多组学数据进行差异基因筛选及分子功能分析,确定肺损伤相关的分子靶标,构建PM_(2.5)诱导的SD大鼠肺损伤模型并进行初步验证。结... 目的探索PM_(2.5)引起的肺损伤的分子机制,以期为肺损伤的诊疗提供新的靶点。方法对PM_(2.5)诱导下肺损伤的多组学数据进行差异基因筛选及分子功能分析,确定肺损伤相关的分子靶标,构建PM_(2.5)诱导的SD大鼠肺损伤模型并进行初步验证。结果HE染色结果显示,暴露组的大鼠肺泡间隔增宽,肺泡腔增大,部分肺泡断裂、融合;Masson染色结果发现暴露组大鼠肺部呈现出少量纤维化。本次实验结果发现,在PM_(2.5)诱导条件下,miR-122表达显著上调,其靶基因胰岛素样生长因子1受体(insulin-like growth factor 1,IGF1R)表达显著下调。结论PM_(2.5)会导致大鼠的肺损伤,推测miR-122通过调控其靶基因IGF1R进而影响PI3K-AKT信号通路并引起细胞凋亡,加剧肺损伤。 展开更多
关键词 pm_(2.5) 肺损伤 MIR-122 胰岛素样生长因子1受体 大鼠
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邯郸地区2017—2021年PM_(2.5)和O_(3)污染特征
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作者 牛红亚 金妞 +4 位作者 胡塔峰 胡伟 王硕 史沥介 王金喜 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期60-70,共11页
利用实时监测数据分析2017—2021年邯郸市及周边区县PM_(2.5)和O_(3)污染特征。研究发现:2017—2021年各地区PM_(2.5)年均质量浓度持续降低,轻度及轻度以上污染逐渐减少;2017—2019年O_(3)污染加剧,2020年起O_(3)年均质量浓度逐年下降,... 利用实时监测数据分析2017—2021年邯郸市及周边区县PM_(2.5)和O_(3)污染特征。研究发现:2017—2021年各地区PM_(2.5)年均质量浓度持续降低,轻度及轻度以上污染逐渐减少;2017—2019年O_(3)污染加剧,2020年起O_(3)年均质量浓度逐年下降,污染天不断减少。PM_(2.5)和O_(3)-8 h分别在1月(平均浓度为127.3μg/m^(3),平均超标22d)和6月(平均浓度为233.4μg/m^(3),平均超标22 d)污染最严重。结合气象参数分析来看,PM_(2.5)与温度、风速和降水量呈显著负相关,与相对湿度呈显著正相关;O_(3)-8 h与温度呈显著正相关,而与风速、湿度和降水量的相关性较弱。后向轨迹和潜在源分析表明:邯郸地区PM_(2.5)典型污染月受山西省中部地区污染传输影响最大,O_(3)典型污染月受河南省东部污染传输影响最大。 展开更多
关键词 邯郸地区 pm_(2.5) O_(3) 污染特征
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大气NR-PM_(1)特性的多尺度演变及其影响机制
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作者 田健 韩力慧 +3 位作者 兰童 齐超楠 肖茜 王海燕 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期4737-4753,共17页
通过采用气溶胶化学组分在线监测质谱仪(ACSM)实时监测了北京市东南城区2021年12月至2022年11月大气非难熔亚微米颗粒物NR-PM_(1)及其组分有机物(Org)、硫酸盐(SO_(4)^(2-))、硝酸盐(NO_(3)^(-))、铵盐(NH_(4)^(+))和氯化物(Cl^(-))浓度... 通过采用气溶胶化学组分在线监测质谱仪(ACSM)实时监测了北京市东南城区2021年12月至2022年11月大气非难熔亚微米颗粒物NR-PM_(1)及其组分有机物(Org)、硫酸盐(SO_(4)^(2-))、硝酸盐(NO_(3)^(-))、铵盐(NH_(4)^(+))和氯化物(Cl^(-))浓度,分析研究了NR-PM_(1)及其组分不同时间尺度,特别是污染期间的变化特征,以及影响二次硫酸盐和硝酸盐形成的重要因素.同时,结合正交矩阵因子分析法(PMF)和后向轨迹聚类分析法分别探究了有机气溶胶(OA)不同时段物种的变化特征,以及不同时段气团长距离传输对NR-PM_(1)及其组分的影响机制.结果表明,研究期间NR-PM_(1)年均质量浓度为(7.60±10.35)μg/m^(3),低于2016年以来相应的年均值,并呈现出逐年下降的趋势,不同季节其平均浓度呈现出秋季>春季>冬季>夏季的季节变化特征,不同季节其日变化均呈现出夜间高于白天的特征.NR-PM_(1)物种年均质量浓度呈现出Org>NO_(3)^(-)>NH_(4)^(+)~SO_(4)^(2-)>Cl^(-)的特征,其中Org对NR-PM_(1)的贡献最大,约为41.16%,其后依次为硝酸盐33.05%,铵盐12.47%,硫酸盐11.99%,氯化物最小,约为1.33%.不同季节NR-PM_(1)组分浓度的昼夜变化均较小,NR-PM_(1)及其组分在霾污染天的平均浓度均大于臭氧污染天和清洁天.大气中碱性NH_3的存在以及霾污染天的气象条件更有利于气态前体物的二次转化.不同季节OA物种有所不同,冬季、春季和秋季的二次有机气溶胶(SOA)是OA的主要组分,而夏季一次有机气溶胶(POA)是OA的主要组分,霾污染天和臭氧污染天OA均主要受二次有机物生成的影响.不同季节气团传输途径有所不同,值得注意的是霾污染天主要受东南方向和南方向短距离气团输送的影响,且NO_(3)^(-)对NR-PM_(1)的贡献较大.O_(3)污染天主要受南方向的短距离气团输送的影响,而清洁天以西北方向长距离气团输送为主. 展开更多
关键词 NR-pm_(1) 理化特性 多尺度 演变 影响因素
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2019-2020年西安城市PM_(2.5)、气体污染物及气象数据集
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作者 冉伟康 周家茂 +3 位作者 方焱 徐馨 王启元 韩永明 《中国科学数据(中英文网络版)》 CSCD 2024年第1期105-116,共12页
通过近几年的治理,我国空气污染得到一定的改善,但关中地区由于其特殊的地理位置和气候环境,大气污染治理仍面临着巨大的压力和挑战,以臭氧(O3)等污染气体和细颗粒物(PM_(2.5))为特征的区域性复合型大气污染日益严重。厘清大气污染成因... 通过近几年的治理,我国空气污染得到一定的改善,但关中地区由于其特殊的地理位置和气候环境,大气污染治理仍面临着巨大的压力和挑战,以臭氧(O3)等污染气体和细颗粒物(PM_(2.5))为特征的区域性复合型大气污染日益严重。厘清大气污染成因并进行污染治理,需要更细致的观测数据提供科学支撑。本数据集是在陕西关中平原区域生态环境变化与综合治理国家野外科学观测站的高新子观测场利用气体分析仪获取的环境大气中的氮氧化物、二氧化硫、臭氧、一氧化碳等污染气体的浓度。通过气象站对站点周边的温湿度、气压、太阳辐射,风速风向等气象数据进行观测;采集了离线PM_(2.5)滤膜并分析出质量浓度数据。观测场位于西安市城市核心区域,数据的观测时间范围是2019年1月到2020年12月,其中污染气体数据的时间分辨率是5分钟,气象数据的时间分辨率是1分钟,PM_(2.5)数据的时间分辨率是24小时。观测仪器每周进行维护和检测以保证仪器的采集质量,分析仪器每月进行仪器校准和标定保证数据质量。本数据集可以为关中地区大气环境提供基础数据记录,也为进一步的污染评价、控制和治理等提供了数据支撑,为关中区域大气污染过程、成因机制,大气污染防控提供科学建议。 展开更多
关键词 西安市 气象数据 污染气体 pm_(2.5) 2019-2020年
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2016—2022年珠三角地区PM_(2.5)中多环芳烃污染特征及健康风险
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作者 牛计伟 李晓恒 +4 位作者 季佳佳 刘宁 张振 裴迎新 施小明 《环境卫生学杂志》 2024年第5期431-437,447,共8页
目的评价多环芳烃暴露的人群健康风险,了解珠三角地区大气PM_(2.5)及其中16种多环芳烃的污染特征和来源。方法2016—2022年在广东省珠三角地区的广州、深圳、佛山及珠海市选10个区设置10个监测点,每月10—16日采集环境空气样品,测定PM_(... 目的评价多环芳烃暴露的人群健康风险,了解珠三角地区大气PM_(2.5)及其中16种多环芳烃的污染特征和来源。方法2016—2022年在广东省珠三角地区的广州、深圳、佛山及珠海市选10个区设置10个监测点,每月10—16日采集环境空气样品,测定PM_(2.5)及其中16种多环芳烃含量,分析多环芳烃污染来源,使用BaP毒性当量法评价多环芳烃呼吸暴露途径的人群健康风险。结果2016—2022年珠三角地区PM_(2.5)逐年平均浓度(x±s)分别为(57.45±29.66)、(51.26±35.69)、(43.86±33.17)、(40.53±24.70)、(29.26±34.27)、(31.57±24.91)、(30.17±21.06)μg/m^(3),呈下降趋势(Z=-29.83,P<0.01),PM_(2.5)中多环芳烃平均浓度(x±s)分别为(6.23±6.29)、(5.17±6.95)、(4.00±4.46)、(3.34±3.93)、(2.52±2.92)、(3.05±4.30)、(2.65±2.60)ng/m^(3),浓度虽然降低近60%,但下降趋势无统计学意义,多环芳烃16种成分除萘(NAP)外均呈下降趋势(P<0.05),2018—2022年PM_(2.5)中多环芳烃致癌效应健康风险CR值M(P_(25),P_(75))为5.35×10^(-7)(2.54×10^(-7),1.21×10^(-6)),自第69百分位数开始大于1×10^(-6),第99百分位数为9.19×10^(-6),均小于1×10^(-4)。结论珠三角地区四城市大气PM_(2.5)污染整体呈不断改善趋势,四城市中临海的深圳和珠海市优于佛山和广州市,PM_(2.5)与多环芳烃成分含量呈显著正相关,逐月变化趋势基本一致。多环芳烃污染主要是本地源排放所致,存在石化燃料燃烧、机动车尾气排放、石油挥发和有机物质燃烧等多重来源,不同城市多环芳烃污染构成和来源并不完全一致,且高温燃煤对多环芳烃浓度变化有重要影响。珠三角地区大气PM_(2.5)中多环芳烃具有潜在致癌风险,宜引起关注。 展开更多
关键词 空气污染 细颗粒物 多环芳烃 污染特征 健康风险评估
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Salidroside Ameliorates Lung Injury Induced by PM_(2.5) by Regulating SIRT1-PGC-1αin Mice
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作者 LI Xiao Hong LIU Yu Mei +8 位作者 SHAN Hui TAN Jin Feng ZHOU Jian SONG Yuan Jin LI Si Qi LIU Chen XU Dong Qun YU Li LI Wan Wei 《Biomedical and Environmental Sciences》 SCIE CAS CSCD 2024年第4期367-376,共10页
Objective This study aimed to clarify the intervention effect of salidroside(SAL)on lung injury caused by PM_(2.5) in mice and illuminate the function of SIRT1-PGC-1ɑaxis.Methods Specific pathogen-free(SPF)grade male... Objective This study aimed to clarify the intervention effect of salidroside(SAL)on lung injury caused by PM_(2.5) in mice and illuminate the function of SIRT1-PGC-1ɑaxis.Methods Specific pathogen-free(SPF)grade male C57BL/6 mice were randomly assigned to the following groups:control group,SAL group,PM_(2.5) group,SAL+PM_(2.5) group.On the first day,SAL was given by gavage,and on the second day,PM_(2.5) suspension was given by intratracheal instillation.The whole experiment consist of a total of 10 cycles,lasting 20 days.At the end of treatment,blood samples and lung tissues were collected and analyzed.Observation of pathological changes in lung tissue using inverted microscopy and transmission electron microscopy.The expression of inflammatory,antioxidants,apoptosis,and SIRT1-PGC-1ɑproteins were detected by Western blotting.Results Exposure to PM_(2.5) leads to obvious morphological and pathologica changes in the lung of mice.PM_(2.5) caused a decline in levels of antioxidant-related enzymes and protein expressions of HO-1,Nrf2,SOD2,SIRT1 and PGC-1ɑ,and an increase in the protein expressions of IL-6,IL-1β,Bax,caspase-9 and cleaved caspase-3.However,SAL reversed the aforementioned changes caused by PM_(2.5) by activating the SIRT1-PGC-1α pathway.Conclusion SAL can activate SIRT1-PGC-1ɑ to ameliorate PM2.5-induced lung injury. 展开更多
关键词 pm_(2.5) SALIDROSIDE Oxidative stress Inflammation Apoptosis SIRT1-PGC-1α
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青藏高原东北部地区城市PM_(2.5)和PM_(10)时空分布特征及气象因素的影响
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作者 梁明武 李慧婷 +3 位作者 李魏龙 贾晓丹 汪铭媛 冯朝晖 《西北地质》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期285-296,共12页
随着工业化进程的迅速发展,大气污染问题已不容忽视,青藏高原东北部作为中国重要的生态安全战略地区,由于其常年多风的地理特点导致土地荒漠化,而土地荒漠化会带来颗粒物污染的问题。笔者以青藏高原东北部地区逐月可吸入颗粒物(PM_(10)... 随着工业化进程的迅速发展,大气污染问题已不容忽视,青藏高原东北部作为中国重要的生态安全战略地区,由于其常年多风的地理特点导致土地荒漠化,而土地荒漠化会带来颗粒物污染的问题。笔者以青藏高原东北部地区逐月可吸入颗粒物(PM_(10))和细颗粒物(PM_(2.5))浓度为基础,分析了大气颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)时空分布特征,与气象因素(降水量、气温和风速)之间的相关性及受气象因素的影响程度。结果表明:①东部人口密集和经济发达的西宁市、海东市和黄南州PM_(2.5)和PM_(10)较高,以上3个市州的PM_(2.5)平均水平分别为44.2μg/m^(3),44.7μg/m^(3)和36.5μg/m^(3),PM_(10)平均水平分别为99.1μg/m^(3),99.7μg/m^(3)和72.2μg/m^(3);2015~2019年的时间分布上各地区颗粒物浓度呈现逐年下降的趋势;空间分布表明PM_(2.5)呈现从西到东逐渐升高的趋势,PM_(10)则呈东高西低分布。②各地区气温和降水量的峰值均出现在夏季,呈现出“Λ”型的分布规律;而各地区的PM_(2.5)、PM_(10)逐月浓度变化整体呈现出“V”型的分布规律,非采暖季颗粒物浓度最低、采暖季颗粒物浓度最高。③各种气象因素的影响中,PM_(2.5)和PM_(10)与降水量、气温、风速均呈负相关,并且PM_(2.5)浓度受到风速的负向影响,而PM_(10)浓度受到风速的显著正向影响,表明风起扬尘对该区域大气污染贡献突出但风速与污染物浓度的作用机制复杂。本研究可为典型地区空气质量的改善与预测提供理论基础与参考依据。 展开更多
关键词 pm_(2.5) pm_(10) 空气污染 气象因素 成因分析 青藏高原东北部
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2015-2021年河南省PM_(2.5)-O_(3)复合污染时空特征分析
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作者 刘晓咏 颜俊 +2 位作者 牛继强 陈飞燕 闫军辉 《信阳师范学院学报(自然科学版)》 CAS 2024年第3期281-285,共5页
基于2015—2021年河南省17个城市的污染和气象数据,分析了河南省PM_(2.5)-O_(3)复合污染的时空分布特征及与气象条件的关系。结果表明:2015—2021年河南省PM_(2.5)-O_(3)复合污染累计出现8~60 d,平顶山、焦作、郑州、新乡和安阳出现次... 基于2015—2021年河南省17个城市的污染和气象数据,分析了河南省PM_(2.5)-O_(3)复合污染的时空分布特征及与气象条件的关系。结果表明:2015—2021年河南省PM_(2.5)-O_(3)复合污染累计出现8~60 d,平顶山、焦作、郑州、新乡和安阳出现次数较多,周口、三门峡、信阳、鹤壁和南阳出现较少。PM_(2.5)-O_(3)复合污染主要出现在4—10月。PM_(2.5)与O_(3)呈现“夏正冬负”的相关性,在春季和秋季呈弱相关。PM_(2.5)污染等级为优时,与O_(3)呈正相关;而其它PM_(2.5)污染等级时,与O_(3)为负相关。河南省PM_(2.5)-O_(3)复合污染出现时的主要温度区间为20.1~25.8℃,相对湿度(RH)区间为54.0%~69.0%,风速区间为1.3~2.5 m/s,风向为NE—E和SSE—SSW。郑州市南部周边城市的污染传输对其PM_(2.5)-O_(3)复合污染有重要贡献。 展开更多
关键词 河南省 pm_(2.5)-O_(3) 复合污染 气象条件
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湿度对PM_(2.5)/PM_(10)比值影响及MLP神经网络大气污染预测
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作者 张雯 孙湘群 +2 位作者 贾彬 张雪华 李俊杰 《河南科学》 2024年第9期1273-1280,共8页
颗粒物污染严重影响大气环境质量和公众身体健康.基于郑州、太原、成都2022—2023年秋冬季大气污染和气象数据,讨论了PM_(2.5)、PM_(10)污染特征,通过计算斯皮尔曼系数并进行偏相关分析,得出PM_(2.5)/PM_(10)与相对湿度之间的相关性,并... 颗粒物污染严重影响大气环境质量和公众身体健康.基于郑州、太原、成都2022—2023年秋冬季大气污染和气象数据,讨论了PM_(2.5)、PM_(10)污染特征,通过计算斯皮尔曼系数并进行偏相关分析,得出PM_(2.5)/PM_(10)与相对湿度之间的相关性,并利用MLP神经网络建立关于PM_(2.5)和PM_(2.5)/PM_(10)的预测模型.结果表明,郑州、太原、成都2022—2023年秋冬季PM_(2.5)均值分别为63.52、52.68、50.95μg/m^(3),PM_(2.5)/PM_(10)比值都超过0.5.郑州、太原PM_(2.5)/PM_(10)与相对湿度呈现较强的正相关性.利用MLP神经网络对PM_(2.5)和PM_(2.5)/PM_(10)建立预测模型,误差分别为6.75μg/m^(3)和0.076,模型精度较高.建议未来从秋冬供暖、推广工业水蒸气回收装置、合理开展道路洒水等方面巩固颗粒物污染治理成效,探索和优化机器学习模型用于PM_(2.5)/PM_(10)预测,为大气污染防治提供数据参考,以求发挥大数据在做到精准治污中的作用. 展开更多
关键词 pm_(2.5)/pm_(10) 相对湿度 相关性分析 MLP神经网络 大气污染
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长三角地区2014—2019年大气环流型下的PM_(2.5)和O_(3)污染特征
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作者 严宇 史文彬 +1 位作者 王聪 陈优帆 《环境监控与预警》 2024年第4期53-62,共10页
基于中国中东部地区2014—2019年秋、冬季(11月—次年2月)、暖季(4—10月)的细颗粒物(PM_(2.5))、臭氧(O_(3))监测数据,运用T-mode斜交旋转主成分分析法(T-mode PCA)对长三角及周边地区2014—2019年925 hPa位势高度和风场进行大样本客... 基于中国中东部地区2014—2019年秋、冬季(11月—次年2月)、暖季(4—10月)的细颗粒物(PM_(2.5))、臭氧(O_(3))监测数据,运用T-mode斜交旋转主成分分析法(T-mode PCA)对长三角及周边地区2014—2019年925 hPa位势高度和风场进行大样本客观分型,总结了有利于和不利于长三角地区PM_(2.5)和O_(3)污染发生的大气环流类型。结果表明,17类大气环流类型会影响长三角地区空气质量,并进一步识别出PM_(2.5)污染和O_(3)污染易发的大气环流型。其中,秋、冬季PM_(2.5)污染易发的环流型是冷锋相关(AW_CT2)和出海高压(AW_CT3和AW_CT5)相关,前者可能与上风向PM_(2.5)污染输送相关,后者则可能以局地累积和转化过程为主。副高控制(Spring_CT1和Summer_CT1)和均压场(Summer_CT3和Autumn_CT2)环流型则有利于促发暖季O_(3)污染;在Spring_CT1、Summer_CT1、Summer_CT3和Autumn_CT2环流型下,长三角5个重点城市O_(3)超标率和ρ(O_(3)-8 h)水平高于同季节的其他环流类型,但气象和化学影响机制可能有所差异。此外,副高控制和均压场环流型也易导致上海、杭州和南京等城市出现暖季PM_(2.5)和O_(3)双高污染。 展开更多
关键词 大气环流型 细颗粒物 臭氧 双高污染 长三角地区
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运城市盐湖区降尘、PM_(10)、PM_(2.5)污染因子解析
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作者 陈杰 《皮革制作与环保科技》 2024年第7期32-33,36,共3页
本文通过对运城市盐湖区降尘、PM_(10)、PM_(2.5)三项污染因子污染状况进行剖析,从而得出它们之间的关系与来源,有助于了解运城市大气环境质量成因,更加科学地开展生态环境管理,为精准治污提供更可靠的依据。
关键词 降尘 pm_(10) pm_(2.5) 污染解析
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北京地区空气中PM_(10)的元素组分及其变化 被引量:28
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作者 王庚辰 谢骅 +1 位作者 万小伟 任丽新 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期41-44,共4页
2000年6—7月,12月和2001年4—5月在北京北郊分别采集了代表夏季、冬季和春季的大气颗粒物样品,经分析后获得了不同季节、不同大气污染情况下气溶胶中Ca,S,Al,Fe,K,Zn等30种元素质量浓度。对不同污染情况下PM10中元素组分的变化分析表明... 2000年6—7月,12月和2001年4—5月在北京北郊分别采集了代表夏季、冬季和春季的大气颗粒物样品,经分析后获得了不同季节、不同大气污染情况下气溶胶中Ca,S,Al,Fe,K,Zn等30种元素质量浓度。对不同污染情况下PM10中元素组分的变化分析表明,PM10中的元素总质量浓度呈现出明显的季节变化,即春季最高,冬季次之,夏季最低,Ca,Fe,K,Al,S是PM10中的5种主要元素。随着空气污染的加重,PM10中的元素总质量浓度明显增加,在春季这一增加达到7倍之多。在重污染情况下,无论在近地面,还是在边界层,PM10中的主要元素排序夏季以地壳元素为首,而冬春季均以污染元素为首。一般情况下,PM10中的元素总质量浓度在近地层中随高度升高而降低,降低幅度约为20%。分析结果还表明,随着空气污染的加重,PM10中的污染元素,尤其是As,Cr,Co,Cu,Ni,PPb,Se,Zn等低浓度污染元素的浓度明显增加。 展开更多
关键词 大气颗粒物 气溶胶 pm10 化学元素 大气污染
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PM_(1)与PM_(2.5)切割器性能与测试系统研究 被引量:4
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作者 师耀龙 王瑜 +3 位作者 魏连涛 董一鸣 杨明伟 吕怡兵 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期221-227,共7页
切割器是PM_(2.5)监测设备的关键部件,其切割性能直接影响PM_(2.5)和PM_(1)等环境空气颗粒物质量浓度监测数据的真实、准确。该研究采用粒径范围为0.6~4μm的聚苯乙烯微球(PSL)标准粒子、单分散气溶胶发生器、混匀(分流)装置和颗粒物数... 切割器是PM_(2.5)监测设备的关键部件,其切割性能直接影响PM_(2.5)和PM_(1)等环境空气颗粒物质量浓度监测数据的真实、准确。该研究采用粒径范围为0.6~4μm的聚苯乙烯微球(PSL)标准粒子、单分散气溶胶发生器、混匀(分流)装置和颗粒物数量浓度测量仪等仪器设备集成搭建了适用于PM_(1)和PM_(2.5)切割器性能测试的通用系统。测试结果表明:该系统发生的PSL粒子能够保持稳定的数量浓度,并在切割气路和非切割气路间具有较好的数量浓度一致性,能在3 h内快速完成一台切割器切割效率的测试。采用该系统测试了1种类型的PM_(1)切割器和3种类型的PM_(2.5)切割器的关键切割性能。结果显示:VSCC型PM_(2.5)切割器D_(50)分别为2.48、2.52、2.48μm,σ_(g1)分别为1.20、1.23和1.15,σ_(g2)分别为1.21、1.21和1.16,各项关键性能指标均符合美国和中国相关环境保护标准规范的要求,且优于SCC型和URG型切割器。推荐使用VSCC型切割器开展环境空气中PM_(2.5)质量浓度的监测。SCC型PM_(1)切割器的D_(50)为0.91μm,σ_(g1)和σ_(g2)为1.20和1.18,结合其他相关研究,建议PM_(1)切割器D_(50)合格标准应为(1.0±0.1)μm,σ_(g)合格标准为不超过1.20。 展开更多
关键词 pm_(1) pm_(2.5) 切割器性能
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北京2005-2014年PM_(2.5)质量浓度的演变特征 被引量:10
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作者 苗蕾 廖晓农 +1 位作者 王迎春 赵春生 《气象》 CSCD 北大核心 2016年第8期954-961,共8页
利用2005—2014年北京宝联(城区)和2006—2014年上甸子本底站(郊区)的PM_(2.5)质量浓度监测结果揭示了其长时间的演变特征。结果表明,2005—2007年北京地区PM_(2.5)污染最重,2008年以后PM_(2.5)年平均浓度明显降低,中度以上... 利用2005—2014年北京宝联(城区)和2006—2014年上甸子本底站(郊区)的PM_(2.5)质量浓度监测结果揭示了其长时间的演变特征。结果表明,2005—2007年北京地区PM_(2.5)污染最重,2008年以后PM_(2.5)年平均浓度明显降低,中度以上污染日数减少,但是2013—2014年有加重趋势。城区秋、冬季平均浓度最高,春季和夏初次之。然而,近年来春、夏季污染有减轻的趋势,高浓度值出现的时间越来越向秋、冬季集中,从而导致季节性差异变大。春季沙尘天气是其影响因素之一。上甸子春、夏季的PM_(2.5)平均浓度高于秋、冬季,与城区不同。但2011年以后城郊差异逐渐变小,表明污染事件的区域性特征增强。北京城区中度污染日数年平均为30 d,重度污染为26 d,严重污染为4.7 d。污染日数月际变化明显并且月分布具有年际差异。2013—2014年,中度污染日数减少,严重污染日数增加,PM_(2.5)年平均浓度与秋、冬季重污染过程的相关性增大。上甸子中度以上污染日数是城区的1/3。持续性重污染过程多发生在秋、冬季。2008—2014年以后中度以上污染持续超过3 d的过程每年平均发生1.9次,重度以上污染0.6次。绝大多数严重污染只持续2~3 d。重度以上污染日多出现在污染过程的中后期,因此遇不利气象条件提前采取减排措施将有可能减少重污染发生的频次。 展开更多
关键词 pm_(2.5)质量浓度 中度以上污染日数 持续性污染事件 年际变化 季节差异 长时间变化规律
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合肥市城市PM_(10)污染成因及控制对策 被引量:13
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作者 茆长荣 尚广萍 《安徽大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2005年第4期87-92,共6页
利用合肥市4个空气自动监测站2001-2003年3年PM10的监测结果,从4个监测点3年PM10年均值、月均值和日均值超标率的变化情况对PM10污染时空分布特征进行了详细分析,并从气象条件、下垫面性质和污染物排放三个方面对PM10污染的成因进行了... 利用合肥市4个空气自动监测站2001-2003年3年PM10的监测结果,从4个监测点3年PM10年均值、月均值和日均值超标率的变化情况对PM10污染时空分布特征进行了详细分析,并从气象条件、下垫面性质和污染物排放三个方面对PM10污染的成因进行了分析研究。同时针对PM10污染的形成原因和影响因素,提出了加大执法力度,控制燃烧排放;采取综合措施,减少扬尘污染;加强机动车尾气治理与监督管理;加强生态环境建设,以增加城市大气环境容量等一系列减轻合肥市城市PM10污染、改善城市空气环境质量的综合治理对策。 展开更多
关键词 合肥市 可吸入颗粒物 污染成因 综合治理 对策
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2017年冬季沧州市一次重污染过程PM_(2.5)污染特征及成因 被引量:2
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作者 李刚 王海林 +4 位作者 伯鑫 高元官 张佳浩 杨小阳 任丽红 《环境化学》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期2551-2560,共10页
沧州市位于京津冀区域大气污染传输的重要通道上,研究沧州市大气重污染特征和成因对于研究传输通道上污染物的组分和通量具有重要意义.2017年11月29日—12月5日在沧州市区、泊头市、青县和黄骅市进行一次重污染过程的PM_(2.5)采样,对样... 沧州市位于京津冀区域大气污染传输的重要通道上,研究沧州市大气重污染特征和成因对于研究传输通道上污染物的组分和通量具有重要意义.2017年11月29日—12月5日在沧州市区、泊头市、青县和黄骅市进行一次重污染过程的PM_(2.5)采样,对样品进行水溶性离子、无机元素(不可溶)和碳组分分析,并将整个观测期分为污染前期(11月29日—12月1日)、污染期(12月2—3日)和污染后期(12月4—5日)进行研究.结果表明,沧州市区ρ(PM_(2.5))在污染前期、污染期和污染后期分别为53.4、178、45.4μg·m^(-3),ρ(PM_(2.5))最大小时值为296μg·m^(-3).12月2日沧州市区、泊头市、青县和黄骅市ρ(PM2.5)的日均值均达到最大,4个点位分别为248、248、230、236μg·m^(-3),表明污染较重.沧州市在污染前期、污染期和污染后期的水溶性离子浓度分别为35.6、95.6、22.7μg·m^(-3),其中ρ(NH_(4)^(+))、ρ(NO_(3)^(-))和ρ(SO_(4)^(2-))(二次无机盐)在全市PM_(2.5)中的总占比为78.4%.污染期水溶性离子中ρ(NO_(3)^(-))占比变化最大,在污染前期、污染期和污染后期的浓度分别为12.5、43.5、6.98μg·m^(-3),ρ(NO_(3)^(-))/ρ(SO_(4)^(2-))由污染前期的1.63增加到污染期的2.22,说明机动车排放对此次污染形成的贡献较大.沧州市在污染前期、污染期和污染后期的ρ(OC)与ρ(EC)二者之和分别为18.6、27.9、16.1μg·m^(-3),ρ(OC)/ρ(EC)分别为3.49、3.13和3.43,说明3个观测期均存在二次有机气溶胶的生成,污染期一次排放的含碳物质略高于另外两个观测期.污染期无机元素明显增加,ρ(K)在无机元素中的占比增加了5%—10%,说明生物质燃烧是此次重污染过程的主要贡献源之一.此次污染过程中,污染期以较小的东北风为主,平均风速低于1m·s^(-1),最低小时温度达-4℃,最大相对湿度达99%,静稳天气条件不利于污染物的扩散和输送,静稳天气条件下机动车、燃煤和生物质燃烧等污染物的排放和不断积累是此次重污染形成的主要原因. 展开更多
关键词 重污染 pm_(2.5) 污染特征 成因分析 沧州市 京津冀
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2016年北京市某城区采暖季PM_(2.5)中PAHs的污染特征及来源分析 被引量:5
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作者 唐志刚 刘喆 +4 位作者 李韵谱 李娜 徐春雨 王秦 常君瑞 《环境卫生学杂志》 2022年第2期87-94,共8页
目的分析2016年北京市某城区采暖季重污染与非重污天气过程PM_(2.5)中PAHs的污染特征,并对PAHs的污染来源进行初步识别。方法2016年12月30日—2017年2月9日连续采集42 d PM_(2.5)样品,采用高效液相色谱法测定PAHs水平,分析比较重污染与... 目的分析2016年北京市某城区采暖季重污染与非重污天气过程PM_(2.5)中PAHs的污染特征,并对PAHs的污染来源进行初步识别。方法2016年12月30日—2017年2月9日连续采集42 d PM_(2.5)样品,采用高效液相色谱法测定PAHs水平,分析比较重污染与非重污染天气过程PAHs的污染特征,采用特征比值法对PAHs的污染来源进行初步识别。结果采样期间PM_(2.5)及其PAHs质量浓度M(P_(25),P_(75))为78.23(50.05,218.93)μg/m^(3)和58.06(25.23,112.13)ng/m^(3);重污染天气过程的PM_(2.5)及PAHs质量浓度中位数分别是非重污染天气过程的3.94倍和2.89倍;无论是重污染还是非重污染天气过程,单体PAHs中占比最高的均为荧蒽、苯并b荧蒽和芘,累积占比达50%,其次是Ba P,占比为10%;4环PAHs占比最高(50.5%±9.2%),其次是5环PAHs(34.5%±7.2%),6环PAHs(15.0%±3.7%)最低。重污染与非重污染天气过程单体和环数占比分布变化不大。4环PAHs/(5环PAHs+6环PAHs)、Ba P/Bghi P、Ind/(Ind+Bghi P)、Fl T/(Fl T+Pyr)和Ba A/(Ba A+Chr)的均值分别为1.08、1.56、0.53、0.58和0.49,提示PAHs污染主要来自本地污染源,煤/生物质燃烧源和交通源为主要污染来源。结论2016年北京市某城区采暖季PAHs污染水平仍处于较高水平,燃煤和机动车尾气是其主要来源,建议周边居民出行应做好个人健康防护。 展开更多
关键词 多环芳烃 细颗粒物(pm_(2.5)) 空气污染 来源
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