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基于DSM的城市公园对PM_(2.5)和PM_(10)的消减特征研究——以南昌市人民公园为例 被引量:2
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作者 刘青 刘桢梦 +3 位作者 李雅平 孙怡 刘苑秋 黄英 《江西农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期173-183,共11页
【目的】PM_(2.5)、PM_(10)等空气颗粒物是城市空气首要污染物,在城市空气污染中占主导地位。了解固定外源下PM_(2.5)、PM_(10)在城市绿地的消减特征,可为城市阻控空气颗粒物、缓解空气污染提供有利依据。然而目前空气颗粒物的研究大多... 【目的】PM_(2.5)、PM_(10)等空气颗粒物是城市空气首要污染物,在城市空气污染中占主导地位。了解固定外源下PM_(2.5)、PM_(10)在城市绿地的消减特征,可为城市阻控空气颗粒物、缓解空气污染提供有利依据。然而目前空气颗粒物的研究大多以点测定方式量化空间结构及植被类型对空气颗粒物的影响,对固定外源污染下PM_(2.5)、PM_(10)在城市绿地空间尺度上的影响机制研究较少。【方法】研究结合DSM与地统计学,以南昌市人民公园为例,探索城市公园阻隔外源污染的空间梯度效应及空间结构类型差异。利用克里金插值法对其空间分布特征进行可视化模拟;利用Arcgis和R语言等软件分析不同空间结构PM_(2.5)、PM_(10)的浓度差异。【结果】人民公园PM_(2.5)、PM_(10)的浓度在空间分布上趋势一致,均表现为以固定外源点为核心,浓度随距离增加呈极显著梯度递减的趋势,且在中部(约距外源点150~220 m处)消减效率最高,约为全园PM_(2.5)平均消减值的7.5倍,PM_(10)平均消减值的3.8倍;PM_(2.5)、PM_(10)受多种因子影响:与空气温度、距离(主导因子)显著负相关、与相对湿度显著正相关,且PM_(2.5)、PM_(10)对不同因子响应特征存在差异;城市公园不同绿地空间结构对PM_(2.5)、PM_(10)的消减及扩散作用差异显著,受其双重影响,PM_(2.5)、PM_(10)的浓度表现为水体>广场>树林>草坪,其中PM_(2.5)受影响更显著;此外,受各因子和绿地空间结构耦合影响,部分区域PM_(2.5)、PM_(10)分布异常。【结论】以固定外源点为核心,PM_(2.5)、PM_(10)浓度随距离增加呈极显著梯度递减的趋势,且在中部消减效率最高;PM_(2.5)、PM_(10)浓度与相对湿度显著正相关,与空气温度与距离显著负相关,其中PM_(10)对距离和相对湿度响应较为明显,而PM_(2.5)受空气温度影响较大;在随距离变化基础上,不同城市绿地空间结构对PM_(2.5)、PM_(10)消减和扩散作用差异导致了局部分布差异。 展开更多
关键词 pm_(2.5) pm_(10) 空气颗粒物阻控 城市绿地 DSM 地统计学 南昌
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济南市大气PM_(10)、PM_(2.5)时空分布特征与城市街区形态关联分析
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作者 肖华斌 许宇彤 +2 位作者 王子康 张小平 李杰 《园林》 2024年第3期121-130,共10页
高密度城市空间的颗粒物浓度分布对居民健康和环境的可持续发展具有重要影响。然而,当前研究多集中在中宏观尺度,且不同季节背景对城市形态与颗粒物浓度之间定量关系的影响尚存争议。基于2021年济南市主城区65个空气质量监测站的PM_(2.5... 高密度城市空间的颗粒物浓度分布对居民健康和环境的可持续发展具有重要影响。然而,当前研究多集中在中宏观尺度,且不同季节背景对城市形态与颗粒物浓度之间定量关系的影响尚存争议。基于2021年济南市主城区65个空气质量监测站的PM_(2.5)和PM_(10)浓度实时观测数据,分析了不同季节下城市街区形态对颗粒物浓度(PM_(2.5)和PM_(10))的影响。结果表明:(1)颗粒物浓度呈双峰型日变化,且具有显著的U形逐月变化规律,PM_(2.5)呈冬季高夏季低、春秋两季居中,PM_(10)呈春季高夏季低、秋冬两季居中的季节性变化特征,且呈东南低、西北高的空间分布格局,高污染区域集中于交通和建筑密集区域,低污染区域主要分布于大型城市绿地旁。(2)城市街区形态对颗粒物的影响具有明显的季节分异性。PM_(2.5)与绿色空间指标在4个季节的相关性均十分显著,与绿地覆盖率(GCR)、绿地斑块形状指数(MSI)和绿地最大斑块指数(LPI)呈负相关性,与绿地斑块密度(PD)呈正相关,并且PM_(2.5)仅在秋冬季与建筑形态指标相关关系显著,其中建筑密度(BD)、建筑平均高度(AHV)和建筑平均体积(AV)是最具影响力的指标。PM_(10)仅在春冬两季与绿色空间指标显著相关,GCR和MSI产生的影响较大,并且与BD、AHV和容积率(FAR)等建筑形态指标仅在秋冬季节相关性显著。 展开更多
关键词 pm_(10) pm_(2.5) 时空特征 街区形态 关联分析
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雾霾天气PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度及相对湿度特征分析
3
作者 田小芳 梁栋 孙云 《气象水文海洋仪器》 2024年第5期56-58,62,共4页
文章运用视程障碍仪探测和气溶胶探测两种方法,以霾、轻雾、雾为研究对象,对百色市霾、轻雾、雾与PM_(2.5)、PM_(10)有关的数据和相对湿度进行研究。结果显示:两种方法都能很好地探测不同现象的大气,但是气溶胶探测方式较视程障碍仪探... 文章运用视程障碍仪探测和气溶胶探测两种方法,以霾、轻雾、雾为研究对象,对百色市霾、轻雾、雾与PM_(2.5)、PM_(10)有关的数据和相对湿度进行研究。结果显示:两种方法都能很好地探测不同现象的大气,但是气溶胶探测方式较视程障碍仪探测更加简便、直观、易掌握,更适合在基层气象部门推广应用。 展开更多
关键词 雾霾 pm_(2.5) pm_(10) 相对湿度
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四川盆地降水对PM_(2.5)和PM_(10)的清除作用分析
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作者 郑飒飒 王维佳 +1 位作者 刘东升 苗红妍 《暴雨灾害》 2024年第5期607-616,共10页
四川盆地是中国空气污染最严重的区域之一,为研究降水对四川盆地PM_(2.5)、PM_(10)的清除作用,利用2016—2021年四川盆地90个环境监测站PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度观测资料和17个地面气象站观测资料,首先分析了降水对四川盆地PM_(2.5)、... 四川盆地是中国空气污染最严重的区域之一,为研究降水对四川盆地PM_(2.5)、PM_(10)的清除作用,利用2016—2021年四川盆地90个环境监测站PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度观测资料和17个地面气象站观测资料,首先分析了降水对四川盆地PM_(2.5)、PM_(10)空间分布的影响;然后基于描述降水前后气溶胶粒子质量浓度变化的清除率,揭示了降水强度、时长对PM_(2.5)、PM_(10)清除效果的影响;最后,利用雨滴谱分布、雨滴大小、下降末速度等雨滴谱参量计算污染物的清除系数,分析了四川盆地4次污染事件中降水对PM_(2.5)、PM_(10)的清除效果。结果表明:(1)四川盆地降水影响PM_(2.5)、PM_(10)空间分布,降水量越大、降水持续时间越长,清除率越大,清除效果越明显;(2)大雨个例中,降水持续时间大于6 h后,清除率对降水持续时间增加不敏感;(3)当雨滴直径、雨滴总个数和分钟雨强出现峰值,雨滴谱加宽变强后,PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度快速降低;(4)清除系数对PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度变化具有指示意义,当清除系数峰值达10 h^(-1)以上,降水对PM_(2.5)和PM_(10)清除效果显著。 展开更多
关键词 pm_(2.5) pm_(10) 降水 雨滴谱 清除作用
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徐州市PM_(2.5)和PM_(10)相关性分析 被引量:1
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作者 苗欣慧 李昌龙 冯春莉 《中国资源综合利用》 2024年第3期134-136,142,共4页
徐州市是典型的煤炭工业城市,目前,大气污染依然比较严重,颗粒物是影响区域大气质量改善的主要污染物。本文以徐州市为研究区,利用国控监测站、省控监测站获得的细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM_(10))质量浓度数据,结合大气灰霾超... 徐州市是典型的煤炭工业城市,目前,大气污染依然比较严重,颗粒物是影响区域大气质量改善的主要污染物。本文以徐州市为研究区,利用国控监测站、省控监测站获得的细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM_(10))质量浓度数据,结合大气灰霾超级站在线监测数据,综合运用数理统计和相关性分析,探讨PM_(2.5)和PM_(10)的时间变化特征,明确二者的相关性。作为老工业基地,徐州市必须充分发挥资源优势和创新优势,大力发展新型能源和双碳产业,从而削减PM2.5和PM10的排放量,改善区域生态环境。 展开更多
关键词 颗粒物 pm_(2.5) pm_(10) 变化特征 相关性分析 徐州市
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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
6
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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串联式PM_(10)-PM_(2.5)切割器评价研究
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作者 刘佳琪 张国城 +6 位作者 吴丹 田莹 沈上圯 李博雅 霍胜伟 屈晓虎 张艳伟 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第8期125-129,共5页
在环境监测中,为更好将不同粒径粒子分离开,会将不同切割粒径的切割器串联使用。目前串联式切割器缺乏评价标准或规范,该研究以模式最简单的串联PM_(10)-PM_(2.5)切割器为对象,研究串联PM_(10)切割器对PM_(2.5)捕集效率曲线的影响,并研... 在环境监测中,为更好将不同粒径粒子分离开,会将不同切割粒径的切割器串联使用。目前串联式切割器缺乏评价标准或规范,该研究以模式最简单的串联PM_(10)-PM_(2.5)切割器为对象,研究串联PM_(10)切割器对PM_(2.5)捕集效率曲线的影响,并研究不同粒径分布的颗粒物对两个品牌的PM2.5切割器评价的影响,包括ISO A1尘、Da50分别为2.67μm和7.73μm的多分散聚苯乙烯微球。结果表明,PM_(2.5)切割器的捕集效率曲线是切割器独立的计量特性,不受环境中颗粒物的粒径分布影响,也不受串联PM_(10)切割器的影响。该结论对于串联式切割器或分级器的评价具有重要参考意义,推荐单级独立评价的方法。 展开更多
关键词 pm_(2.5)切割器 pm_(10)切割器 捕集效率曲线 串联式切割器 粒径分布
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冬季地铁PM_(2.5)和PM_(10)动态分布特性与影响因素分析
8
作者 王新如 裴斐 常利 《建筑节能(中英文)》 CAS 2024年第11期116-120,140,共6页
近年来,可吸入颗粒物(PM_(2.5)和PM_(10))污染引起了学界越来越多的关注。地铁作为城市发展的重要交通枢纽,其站内PM_(2.5)和PM_(10)的污染情况也受到广泛关注。目前对于地铁车站内可吸入颗粒物的研究主要集中在静态研究,缺乏对其动态... 近年来,可吸入颗粒物(PM_(2.5)和PM_(10))污染引起了学界越来越多的关注。地铁作为城市发展的重要交通枢纽,其站内PM_(2.5)和PM_(10)的污染情况也受到广泛关注。目前对于地铁车站内可吸入颗粒物的研究主要集中在静态研究,缺乏对其动态变化以及其变化影响因素的研究。针对某车站的站台、站厅和车厢内的PM_(2.5)和PM_(10)进行连续性测试,对于不同位置的PM_(2.5)和PM_(10)的动态变化和其影响因素进行分析。结果显示,当站外PM_(2.5)浓度值低于200μg/m^(3)时,车站内的PM_(2.5)和PM_(10)的浓度值比站外高,但当站外PM_(2.5)浓度值超过200μg/m^(3)时,车站内的PM_(2.5)和PM_(10)的浓度值比站外低。站厅和站台的PM_(2.5)和PM_(10)的浓度值呈现周期性波动,周期时间为列车的频次时间即7 min。由于车站构造的原因,站厅的波动比站台幅度小,且时间上要迟缓3 min。经过相关性分析,站外环境对站内的PM_(2.5)和PM_(10)的浓度变化有显著性影响(R^(2)=0.897)。但站内的温湿度以及客流量对其没有显著性影响(R^(2)=0.245和R^(2)=0.138)。该研究为将来研究地铁内PM_(2.5)和PM_(10)的控制提供数据支撑。 展开更多
关键词 地铁车站 pm_(2.5) pm_(10) 动态变化 影响因素
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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
9
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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不同耕作模式下农机作业对PM_(2.5)、PM_(10)和TSP排放的影响
10
作者 段改莲 陈卫文 +2 位作者 王揽月 周明源 邢广青 《农业工程》 2024年第3期53-55,共3页
农机可以提高作业效率,但也会加剧农田扬尘的排放,对农田区域大气造成污染,影响空气质量。以北京市昌平区玉米收获与小麦耕种环节农机作业为研究对象,揭示了农机作业对农田PM_(2.5)、PM_(10)和TSP 3种颗粒物排放的影响。结果表明,在小... 农机可以提高作业效率,但也会加剧农田扬尘的排放,对农田区域大气造成污染,影响空气质量。以北京市昌平区玉米收获与小麦耕种环节农机作业为研究对象,揭示了农机作业对农田PM_(2.5)、PM_(10)和TSP 3种颗粒物排放的影响。结果表明,在小麦耕种阶段,农机作业对农田扬尘浓度的影响程度由大到小依次为秸秆切碎、旋耕、免耕播种和传统播种;传统耕作模式排放的颗粒物总量为保护性耕作模式的4.6~6.7倍,保护性耕作模式减少了作业环节,减少了农机下地次数,从根本上减少了农田扬尘。 展开更多
关键词 耕作模式 农机作业 扬尘排放 空气质量 pm_(2.5) pm_(10) TSP
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计划烧除影响下的大气O_(3)和PM_(2.5)/PM_(10)多尺度互相关性的多重分形表征
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作者 钟心宇 陈智荣 +4 位作者 罗静 梅小莉 樊彬鑫 李友平 刘春琼 《西华师范大学学报(自然科学版)》 2024年第5期466-474,共9页
为揭示计划烧除期间烟羽区中O_(3)和二次气溶胶之间的复杂大气光化学行为,基于多重分形去趋势互相关分析(MFDCCA)方法对凉山彝族自治州西昌市5个大气监测点(凉山州政府、青龙寺、邛海宾馆、西昌市政府和长安)不同时间尺度上O_(3)和PM_(2... 为揭示计划烧除期间烟羽区中O_(3)和二次气溶胶之间的复杂大气光化学行为,基于多重分形去趋势互相关分析(MFDCCA)方法对凉山彝族自治州西昌市5个大气监测点(凉山州政府、青龙寺、邛海宾馆、西昌市政府和长安)不同时间尺度上O_(3)和PM_(2.5)/PM_(10)序列之间互相关性的多重分形强度(Δh)进行研究。结果发现:(1)计划烧除期间(2020年12月—2021年2月和2021年12月—2022年2月)和非计划烧除期间(2016年—2019年同期)各监测点的O_(3)或PM_(2.5)/PM_(10)的日变化规律一致,并且计划烧除期间的O_(3)浓度小于非计划烧除期间,PM_(2.5)/PM_(10)大于非计划烧除期间,其中,青龙寺监测点PM_(2.5)/PM_(10)的增涨幅度最高,而O_(3)浓度的下降幅度最低。(2)各监测点O_(3)和PM_(2.5)/PM_(10)序列之间的互相关性在2016—2022年均具有多重分形特征,各监测点的Δh值均表现出冬春高、夏秋低的季节变化规律,且青龙寺监测点的Δh值最高。(3)各监测点的Δh值均在2020与2021年冬季出现峰值,计划烧除期间的Δh值均高于非计划烧除期间,且青龙寺监测点的增涨幅度最大。研究结果有助于从新的角度理解计划烧除对大气光化学作用的影响,并为进一步研究野火对大气环境的影响并制定相应的措施提供一定的科学依据。 展开更多
关键词 计划烧除 多重分形去趋势互相关分析 日变化规律 O_(3) pm_(2.5)/pm_(10) 二次气溶胶 西昌市
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Analysis of the Factors Influencing Urban Size on Air Concentrations of Particulate Matter PM_(2.5)and PM_(10)in China
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作者 ZHU Yue DU Ruichao HONG Xiaochun 《Journal of Landscape Research》 2024年第1期59-66,共8页
In the construction of resilient cities,regional air pollution prevention plays a pivotal role.Building on the previous research experience,the relationship between air pollution concentration and urban size exhibits ... In the construction of resilient cities,regional air pollution prevention plays a pivotal role.Building on the previous research experience,the relationship between air pollution concentration and urban size exhibits a sublinear allometric growth pattern.To identify effective strategies for mitigating particulate matter air pollution,this study quantitatively explored 6 variables influencing urbanization in China’s cities and established an allometry model.Empirical analysis was conducted using data from 293 prefecturelevel cities and 1,827 county-level cities to examine the relationship between annual concentrations of fine particulate matter PM_(2.5) and PM_(10) in the atmosphere.①The findings of this study provided partial validation for the Kuznets curve and demonstrated a reverse‘U’-shaped association between urbanization and levels of PM_(2.5) and PM_(10) pollution.②By partitioning the Hu Huanyong line,this study identified the spatial distribution pattern of PM_(2.5) and PM_(10).In central and western regions,as urban size expands,inhalable particle concentrations tended to increase further;whereas in the southeast region,inhalable particle concentrations gradually decreased and stabilized after a certain threshold of urban scale expansion was reached.Among the factors influencing urban size,green coverage within built-up areas exerted the most significant impact on both PM_(2.5) and PM_(10) concentrations,followed by the extent of built-up areas and the scale of secondary industries.This study presented an effective strategy for reconciling conflicts between urban expansion and air pollution management,while concurrently promoting resilient cities characterized by high levels of modernization and superior quality. 展开更多
关键词 Urban size ALLOMETRY The Kuznets curve pm_(2.5)and pm_(10) Urban resilience
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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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承德市PM_(2.5)和PM_(10)浓度分布特征及与气象因子关系的研究
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作者 王朋朋 薛思嘉 +2 位作者 谭国明 张晓辉 周士茹 《内蒙古气象》 2024年第1期17-24,共8页
文章利用承德市2016—2022年PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度数据以及同时段气象数据,分析了PM_(2.5)和PM_(10)的年、季、月、日变化特征以及与相关气象因子的关系。结果表明:承德市颗粒物污染有明显的季节分布特征,近7年PM_(10)和PM_(2.5... 文章利用承德市2016—2022年PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度数据以及同时段气象数据,分析了PM_(2.5)和PM_(10)的年、季、月、日变化特征以及与相关气象因子的关系。结果表明:承德市颗粒物污染有明显的季节分布特征,近7年PM_(10)和PM_(2.5)的超标日数和超标率呈现出波动下降的趋势;PM_(10)和PM_(2.5)浓度峰值普遍出现在4、11月和12月;PM_(10)和PM_(2.5)日变化趋势基本一致,呈现出双峰双谷的变化规律,且PM_(10)的这种日变化规律更为明显。各季节PM_(10)与PM_(2.5)浓度相关性显著,CO与PM_(10)、PM_(2.5)浓度的相关系数大于其他污染物;PM_(2.5)和PM_(10)浓度与日平均气温、日降水量、日平均风速、日最大风速、日照时数、最小能见度呈显著负相关;PM_(2.5)与相对湿度呈显著正相关关系,PM_(10)与相对湿度呈显著正相关关系。秋季降水日PM_(2.5)和PM_(10)的浓度分别较非降水日降低了2.5μg·m^(-3)和18.3μg·m^(-3);相对湿度达到75%左右时,PM_(2.5)浓度值达到峰值;在一定范围内气温每升高1.0℃,PM_(2.5)浓度下降0.37μg·m^(-3)。利用逐步回归的方法建立了承德地区PM_(2.5)和PM_(10)的预报模型,拟合优度分别在0.8和0.7以上,对模型进行检验,结果表明,在一定范围内模型效果较好,具有一定的实用性。 展开更多
关键词 承德市 pm_(2.5) pm_(10) 气象因子 预报模型
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泸州环境空气自动监测PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度“倒挂”现象及原因分析
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作者 薛京洲 王旭阳 李小宇 《新疆环境保护》 2024年第2期26-30,共5页
选取2022年泸州市4个国控点PM_(10)、PM_(2.5)以及温湿度数据,分析不同月份、不同颗粒物浓度范围、不同温湿度下的PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的“倒挂”现象。结果表明:4个国控点均存在PM_(2.5)和PM_(10)浓度“倒挂”现象,其中小市上码... 选取2022年泸州市4个国控点PM_(10)、PM_(2.5)以及温湿度数据,分析不同月份、不同颗粒物浓度范围、不同温湿度下的PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的“倒挂”现象。结果表明:4个国控点均存在PM_(2.5)和PM_(10)浓度“倒挂”现象,其中小市上码头国控点1—2月小时值连续出现“倒挂”,这种现象与监测设备系统误差、温湿度等因素均有关,更与PM_(2.5)仪器动态加热系统异常和维护不到位有关。这种异常“倒挂”很难在巡检和质控时发现,但可以通过点位间数据对比间接判断,从而及时维修或更换监测备机。纳溪区环保局国控点日均值未出现“倒挂”,但小时值“倒挂”率高达9.3%,应重点关注动态加热系统运行状况、加强日常巡检维护和采样流量校准以减轻低浓度时的系统误差影响。 展开更多
关键词 pm_(2.5) pm_(10) “倒挂”现象 环境空气自动监测
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环境空气PM_(2.5)和PM_(10)监测分析质量保证及其评价
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作者 王昌海 《皮革制作与环保科技》 2024年第21期68-70,共3页
本研究综合分析了环境空气PM_(2.5)和PM_(10)的监测方法,包括重量法、光学法和电学法,并对比了它们的优势与局限。通过建立严格的监测设备校准与维护程序,以及实施有效的数据采集与处理策略,本文确立了高质量空气质量监测的基础。进一... 本研究综合分析了环境空气PM_(2.5)和PM_(10)的监测方法,包括重量法、光学法和电学法,并对比了它们的优势与局限。通过建立严格的监测设备校准与维护程序,以及实施有效的数据采集与处理策略,本文确立了高质量空气质量监测的基础。进一步研究制定了质量保证计划,详述了内部与外部质量控制措施,并强调了数据审核与验证的重要性。通过分析监测数据在环境政策制定、空气质量评价与预报中的应用,本文展现了准确的监测数据对于制定有效污染防控措施和保护公共健康策略的重要性。本研究的成果为环境管理和政策制定提供了科学依据,对于改善空气质量、保护环境和公众健康具有重要意义。 展开更多
关键词 空气质量监测 pm_(2.5)与pm_(10) 质量保证措施 环境政策制定
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沈阳市O_(3)与PM_(2.5)关系及污染主控因素分析 被引量:4
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作者 洪也 马雁军 +5 位作者 苏枞枞 王扬锋 任万辉 王继康 王东东 徐晓斌 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期455-468,共14页
PM_(2.5)与O_(3)的协同控制是空气质量持续改善的关键所在,厘清PM_(2.5)与O_(3)的关系,识别O_(3)主控因素以及量化气象和人为排放贡献是实施二者协同控制的基础.本研究基于沈阳市大气复合立体超级站2019−2022年地面观测数据,分析PM_(2.5... PM_(2.5)与O_(3)的协同控制是空气质量持续改善的关键所在,厘清PM_(2.5)与O_(3)的关系,识别O_(3)主控因素以及量化气象和人为排放贡献是实施二者协同控制的基础.本研究基于沈阳市大气复合立体超级站2019−2022年地面观测数据,分析PM_(2.5)和O_(3)协同关系及成因;利用逐步回归模型得到影响O_(3)变化的主控因素,并估算各气象因素对O_(3)的贡献.结果表明:①沈阳市2019−2022年夏季PM_(2.5)浓度与O_(3)浓度呈正相关,有明显的协同增长效应,其余三季均呈明显负相关.究其原因,主要是由于夏季高温和高太阳辐射条件利于大气光化学反应,促进了O_(3)、PM_(2.5)中二次无机成分〔主要是硫酸盐(SO_(4)^(2−))、硝酸盐(NO_(3)−)和铵盐(NH_(4)^(+)),简称“SNA”〕共同增长所致;而冬季高排放和高大气稳定度等气象条件利于SNA和二次有机碳(SOC)非均相生成,但弱太阳辐射和低温等条件不利于O_(3)光化学生成,加之高NO的滴定效应,使SNA和SOC浓度均与O_(3)浓度呈负相关.②在观测的相关污染物和气象因子中,过氧乙酰硝酸酯(PAN)与O_(3)浓度的关系最为密切,尤其在夏季.③气象因素中,O_(3)浓度与气温高度相关,与风速也呈正相关,而与相对湿度则在各季节均呈负相关.冬、春、秋三季PM_(2.5)均对O_(3)起抑制作用,冬季尤为突出.在高浓度O_(3)污染(O_(3)浓度>160μg/m^(3))过程中,主控因素中气温和风速的抬升促进O_(3)浓度升高,而高NO2和相对湿度(RH)则有利于降低O_(3)浓度.在2019−2022年高浓度O_(3)污染过程中,气象因素对沈阳市O_(3)浓度变化的贡献高于O_(3)前体物排放的贡献,总贡献为57μg/m^(3),对污染形成起着主导作用. 展开更多
关键词 pm_(2.5) O_(3) pm_(2.5)与O_(3)协同作用 气象因素 逐步回归模型
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光泽县PM_(2.5)、PM_(10)变化特征及其与气象要素的关系
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作者 徐小雅 王春辉 +2 位作者 林晶晶 周江勇 官志强 《海峡科学》 2024年第8期28-34,67,共8页
利用2020—2023年光泽县ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_(10))和地面常规气象观测资料,采用统计分析法和相关性分析法等对ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_(10))的时间变化特征及其与气象要素的关系进行研究。结果表明,光泽县ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_(10))具有... 利用2020—2023年光泽县ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_(10))和地面常规气象观测资料,采用统计分析法和相关性分析法等对ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_(10))的时间变化特征及其与气象要素的关系进行研究。结果表明,光泽县ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_(10))具有明显的日变化和季节变化特征,日变化呈“双峰双谷”型,季节变化呈春夏低、秋冬高的规律;ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_(10))与平均气压呈极显著正相关,与平均气温、降水量呈极显著负相关;利用逐步回归方法建立ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_(10))的预报模型,经检验,在一定范围内模型效果较好,可为进一步开展大气污染预警预报和科学治理提供技术支撑。 展开更多
关键词 pm_(2.5) pm_(10) 变化特征 相关性分析 光泽县
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西南地区工业主导城市重污染期间PM_(2.5)污染特征及形成机制 被引量:1
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作者 张丹 李陵 +8 位作者 胡伟 吕平江 袁睿 江雪 杜敏 李振亮 蔡锋 张勇 张云怀 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期4805-4816,共12页
为研究长江上游典型工业城市重庆市长寿区雾霾污染特征和形成机制,在雾霾持续污染时段分别在城区和工业区站点开展了细颗粒物(PM_(2.5))及其重要前体物的观测分析.结果显示,观测期间长寿区PM_(2.5)平均浓度为(71.78±38.44)μg/m^(... 为研究长江上游典型工业城市重庆市长寿区雾霾污染特征和形成机制,在雾霾持续污染时段分别在城区和工业区站点开展了细颗粒物(PM_(2.5))及其重要前体物的观测分析.结果显示,观测期间长寿区PM_(2.5)平均浓度为(71.78±38.44)μg/m^(3),雾霾污染时期PM_(2.5)日均值最高达到193μg/m^(3).雾霾污染相比非污染时期PM_(2.5)的各类化学组分均有所增加,其中有机颗粒物(OM)和二次无机气溶胶(SIAs)的迅速增长是导致雾霾污染发生的最主要因素.雾霾污染时期硫氧化比(SOR)和氮氧化比(NOR)显著上升,相比清洁天增幅分别为64%和55%,并且相对湿度(RH)较高的环境下对于SOR、NOR和气溶胶的吸湿增长均具有一定的促进作用.二次有机气溶胶(SOAs)同样在雾霾污染时期表现出显著的增长趋势,相比清洁天增加了13.03μg/m^(3),评估SOAP的结果发现甲苯、对-二甲苯和邻-二甲苯等芳香烃对SOA的形成具有显著的贡献.主成分分析(PCA)和spearman相关性分析表明了PM_(2.5)中化学组分主要的3种来源,分别为工业源、地壳源和扬尘源,其中工业源是PM_(2.5)中化学成分最重要的来源.来源解析结果表明,长寿区及周边临近地区是PM_(2.5)、SIAs、总有机碳(TOC)、二氧化硫(SO_(2))、二氧化氮(NO_(2))和总挥发性有机物(TVOCs)重要的潜在源区,本地污染源排放对于雾霾的形成具有重要的贡献. 展开更多
关键词 pm_(2.5) 化学组分 二次形成 潜在源区 形成机制
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北京不同类型城市森林中PM_(2.5)与O_(3)的关联性分析 被引量:1
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作者 李少宁 于迪 +3 位作者 时聪 赵娜 徐晓天 鲁绍伟 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期536-544,共9页
大气污染的协同治理是实现经济社会高质量发展,加快生态文明建设的重要途径.PM_(2.5)和臭氧的协同治理是我国“十四五”时期大气污染防治的要求,探究北京市城市森林不同类型林内PM_(2.5)与臭氧的相关性对北京市大气污染的防治具有重要意... 大气污染的协同治理是实现经济社会高质量发展,加快生态文明建设的重要途径.PM_(2.5)和臭氧的协同治理是我国“十四五”时期大气污染防治的要求,探究北京市城市森林不同类型林内PM_(2.5)与臭氧的相关性对北京市大气污染的防治具有重要意义.本文利用北京市3个城市森林生态环境监测站测得的PM_(2.5)、O_(3)浓度数据,系统分析不同类型城市森林PM_(2.5)与O_(3)浓度相关性的差异.结果表明:①春季,中心城区、近郊湿地区、近郊浅山区森林中PM_(2.5)与O_(3)浓度呈负相关,中心城区相关性最强(r=0.178,p<0.01);夏季各区域PM_(2.5)与O_(3)浓度均呈正相关,近郊湿地区相关性最强(r=0.095,p<0.01);秋季各区域PM_(2.5)与O_(3)浓度均呈负相关,近郊浅山林区负相关性最强(r=−0.428,p<0.01);冬季近郊湿地区PM_(2.5)与O_(3)浓度呈显著正相关(r=0.061,p<0.05),但中心城区和近郊浅山林区均呈负相关.②工作日期间夜间近郊浅山林区PM_(2.5)与O_(3)浓度相关性相对较强(r=−0.147,p=0.01),其余时间中心城区相关性相对较强,相关系数在−0.14上下波动,周末期间除夜间外,近郊湿地区相关程度相对较强,相关系数在−0.08上下波动.③当PM_(2.5)浓度≤50μg/m^(3)或O_(3)浓度>50μg/m^(3)时,PM_(2.5)与O_(3)浓度呈正相关;PM_(2.5)浓度处于50~200μg/m^(3)之间或O_(3)浓度≤50μg/m^(3)时,二者负相关性相对较强.研究显示,北京市城市森林中PM_(2.5)与O_(3)相关性在季节、不同区域昼夜尺度上有所差异,且林内各区域PM_(2.5)和O_(3)浓度总体呈负相关,表明PM_(2.5)与O_(3)的相互关系受环境背景浓度值、气象要素、人类活动等多因素共同影响. 展开更多
关键词 城市森林 pm_(2.5) 臭氧(O_(3)) 相关性 北京市
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