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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:1
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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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基于机器学习的郑州市大气PM_(2.5)与O_(3)浓度预测方法及气象因子的影响分析 被引量:1
2
作者 张容硕 谢沛远 +5 位作者 陈宏飞 杨清荣 关民普 马南 尉鹏 朱仁成 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期469-478,共10页
近年来,我国面临着细颗粒物(PM_(2.5))污染形势依然严峻以及臭氧(O_(3))污染日益凸显的双重压力.为进一步准确预测郑州市大气PM_(2.5)与O_(3)浓度并探明气象因子的影响,本研究使用2018−2022年郑州市大气污染物和气象因子逐时数据,结合... 近年来,我国面临着细颗粒物(PM_(2.5))污染形势依然严峻以及臭氧(O_(3))污染日益凸显的双重压力.为进一步准确预测郑州市大气PM_(2.5)与O_(3)浓度并探明气象因子的影响,本研究使用2018−2022年郑州市大气污染物和气象因子逐时数据,结合统计学单因素分析和机器学习LightGBM模型多因素分析,建立了一种基于长时间序列数据的PM_(2.5)与O_(3)浓度预测及气象因子影响分析的综合分析方法.结果表明:①训练后的LightGBM模型能够较好地预测PM_(2.5)污染,准确率达80.8%;对O_(3)污染预测的准确率为52.5%.②郑州市大气PM_(2.5)浓度与气压呈正相关,与比湿和环境温度均呈负相关;大气O_(3)8 h滑动平均浓度(O_(3)-8 h浓度)与比湿和太阳辐射均呈正相关,与气压呈负相关.③有利的气象条件可能是2021年PM_(2.5)年均浓度得到显著改善的重要因素;同时,不利的气象条件也促使2021年和2022年6月O_(3)月评价值(O_(3)日最大8 h滑动平均90百分位浓度)有所上升.研究显示,这种基于长时间序列的综合分析方法适用于大气PM_(2.5)与O_(3)浓度的气象因子影响分析,也能有效预测PM_(2.5)与O_(3)的浓度. 展开更多
关键词 大气污染防控 细颗粒物(pm_(2.5)) 臭氧(O_(3)) 气象因素 机器学习 郑州市
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基于WRF–CMAQ的晋城市PM_(2.5)与O_(3)复合污染协同控制
3
作者 李晨 张芝娟 +1 位作者 陈曦 叶翠平 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期6569-6577,共9页
利用WRF-CMAQ模式对晋城市一次复合污染事件进行了模拟和源解析.通过设计49组不同比例的VOCs和NO_(x)减排情景,并结合EKMA曲线评估其前体物的科学减排比例.结果显示工业源和交通源是晋城市VOCs和NO_(x)的主要来源.O_(3)污染主要由NO_(x... 利用WRF-CMAQ模式对晋城市一次复合污染事件进行了模拟和源解析.通过设计49组不同比例的VOCs和NO_(x)减排情景,并结合EKMA曲线评估其前体物的科学减排比例.结果显示工业源和交通源是晋城市VOCs和NO_(x)的主要来源.O_(3)污染主要由NO_(x)控制,而PM_(2.5)污染则主要由VOCs控制.不考虑极端减排情景,仅针对O_(3)污染时,最佳的VOCs/NO_(x)减排比例为1:2;仅针对PM_(2.5)污染时,最佳减排比例为2:1.综合考虑PM_(2.5)和O_(3)的协同治理时,最佳前体物VOCs/NO_(x)减排比为2:1. 展开更多
关键词 pm_(2.5) O_(3) 协同控制 WRF-CMAQ EKMA曲线
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基于工具变量法的PM_(2.5)浓度对每日死亡影响的效应估计
4
作者 祝贵明 颜豪森 +2 位作者 王彤 吕鹏 孙红卫 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2024年第4期526-531,538,共7页
目的大量环境流行病学研究表明PM_(2.5)浓度短期变化与人群每日死亡相关,但是大多数关于PM_(2.5)对每日死亡的急性效应的研究是通过回归来控制混杂因素,而通常可用的人群资料里仅包含少量测量的混杂因素,这就面临着大量未观测的混杂因... 目的大量环境流行病学研究表明PM_(2.5)浓度短期变化与人群每日死亡相关,但是大多数关于PM_(2.5)对每日死亡的急性效应的研究是通过回归来控制混杂因素,而通常可用的人群资料里仅包含少量测量的混杂因素,这就面临着大量未观测的混杂因素未纳入模型的问题从而导致估计有偏,而工具变量法可以较好地解决未观测混杂带来的效应估计问题,本文通过工具变量法估计PM_(2.5)对每日死亡的急性效应。方法收集中国某市2016—2019年PM_(2.5)日均浓度、气象数据及每日非意外死亡人数,采用边界层高度和风速作为工具变量,分析该地PM_(2.5)浓度对每日非意外死亡的影响;采用阴性暴露对照法检验工具变量假设;采用时间序列的bootstrap方法估计置信区间。并与广义相加模型的效应估计进行比较。结果工具变量法得出PM_(2.5)浓度与人群每日非意外死亡存在相关,PM_(2.5)浓度每升高10μg/m^(3),人群每日非意外死亡增加0.94%(95%CI:0.39%~1.55%);阴性暴露对照结果显示阴性暴露与人群日非意外死亡不相关(P=0.19),说明前述工具变量模型不受未测量且未控制混杂的影响。传统广义相加模型估计PM_(2.5)浓度每升高10μg/m^(3),人群每日非意外死亡增加0.24%(95%CI:0.01%~0.47%)。结论经工具变量法估计,该地PM_(2.5)浓度与居民每日非意外死亡存在相关,边界层高度和风速可以作为工具变量估计PM_(2.5)浓度对人群每日非意外死亡的急性效应。 展开更多
关键词 pm_(2.5) 工具变量法 风速 边界层高度 非意外死亡 阴性暴露对照 BOOTSTRAP
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基于伴随模式的典型PM_(2.5)和O_(3)双高污染事件减排措施
5
作者 刘哲 安兴琴 +1 位作者 王超 李江涛 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期6559-6568,共10页
为了探讨PM_(2.5)和O_(3)双高污染及其有效控制措施,运用GRAPES-CUACE伴随模式对2019年4月19~25日北京市的一次典型双高污染事件进行“源-浓度”敏感性分析,定量评估了本地及周边地区前体物排放对北京市24h平均PM_(2.5)(24-hr PM_(2.5))... 为了探讨PM_(2.5)和O_(3)双高污染及其有效控制措施,运用GRAPES-CUACE伴随模式对2019年4月19~25日北京市的一次典型双高污染事件进行“源-浓度”敏感性分析,定量评估了本地及周边地区前体物排放对北京市24h平均PM_(2.5)(24-hr PM_(2.5))和MDA8O_(3)浓度峰值的贡献,并利用伴随模式开展相应的减排措施试验.伴随敏感性分析结果表明,此次北京市双高污染事件的24-hr PM_(2.5)和MDA8O_(3)浓度峰值受到本地及周边地区的前体物排放的共同影响.一次PM_(2.5)(PPM_(2.5))排放源对24-hr PM_(2.5)浓度峰值的主要贡献在前48h,其中河北源贡献最大(49.7%),其次是山东源(24.4%)和北京源(20.1%).O_(3)的生成由VOCs控制,NO_(x)和VOCs排放源的主要贡献时段分别为前30h和前38h.其中河北贡献最大,NO_(x)和VOCs分别贡献了27.0%和23.8%,北京源(20.9%和4.9%)次之.双高污染的减排试验结果显示,当北京市24-hr PM_(2.5)浓度峰值达标时,NO_(x)、VOCs和PPM_(2.5)减排比例相近,各省市的减排力度依次为:河北(55.8%、59.1%和61.3%)、北京(60.0%,47.4%和60.4%)、山东(44.0,51.2%和61.3%)、天津(42.7%,42.7%和42.7%)及山西(44.0%,40.9%和42.7%).而MDA8O_(3)浓度峰值在迭代过程中先上升后下降,达标时需减排较多NO_(x)和VOCs.各省市减排力度依次为河北(67.8%和67.1%)、北京(66.0%和56.3%)、山东(57.3%和59.5%)、天津(50.9%和52.4%)及山西(55.4%和46.0%). 展开更多
关键词 伴随模式 pm_(2.5)和O_(3)双高污染 敏感性分析 污染控制 北京
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城市大气环境中PM_(2.5)污染控制研究 被引量:2
6
作者 李琰 《中国资源综合利用》 2024年第1期123-125,共3页
空气质量的好坏与人体健康息息相关。近年来,我国许多城市遭遇雾霾天气,作为雾霾的成因之一,细颗粒物(PM_(2.5))是主要污染物。本文结合PM_(2.5)的来源及危害,论述我国PM_(2.5)污染治理现状,分析某城市大气环境的PM_(2.5)污染特征,提出... 空气质量的好坏与人体健康息息相关。近年来,我国许多城市遭遇雾霾天气,作为雾霾的成因之一,细颗粒物(PM_(2.5))是主要污染物。本文结合PM_(2.5)的来源及危害,论述我国PM_(2.5)污染治理现状,分析某城市大气环境的PM_(2.5)污染特征,提出相应的PM_(2.5)污染治理措施,以期有效治理大气污染。 展开更多
关键词 大气环境 pm_(2.5) 来源 危害 治理 污染特征
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石家庄市采暖期PM_(2.5)中水溶性离子特征及源解析
7
作者 冯亚龙 徐曼 +1 位作者 刘畅 段二红 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期110-122,176,共14页
为探究石家庄市采暖期期间细颗粒物(PM_(2.5))中水溶性离子特征和污染物来源,该文章利用正定矩阵因子分析法(PMF),结合石家庄市各行业污染物排放源清单对PM_(2.5)进行精细化来源解析。结果表明:2021和2022年采暖期期间PM_(2.5)对环境空... 为探究石家庄市采暖期期间细颗粒物(PM_(2.5))中水溶性离子特征和污染物来源,该文章利用正定矩阵因子分析法(PMF),结合石家庄市各行业污染物排放源清单对PM_(2.5)进行精细化来源解析。结果表明:2021和2022年采暖期期间PM_(2.5)对环境空气质量的贡献率均超过32%,对环境空气质量影响最大;2022年采暖期与2021年采暖期相比,PM_(2.5)中NO_(3)^(-)、NH_(4)^(+)、Cl^(-)、K^(+)、Mg^(2+)、Ca^(2+)离子浓度均升高,表明化石燃料燃烧源、生物质燃烧源和扬尘源对PM_(2.5)的影响增加;2个采暖期期间及不同污染等级中,NO_(3)^(-)/SO_(4)^(2-)的比值均>1.0,表明移动源对PM_(2.5)的影响大于固定源,Mg^(2+)/Ca^(2+)的比值均>0.09,表明扬尘源主要受人为源影响;源解析结果显示PM_(2.5)主要受二次源影响,2022年采暖期与2021年采暖期相比,石家庄市PM_(2.5)浓度升高主要受工业及工业燃烧源、扬尘源、生物质燃烧源、民用燃烧源污染物排放增加影响,其中冶炼/铸造、电力、生物质锅炉排放污染物是PM_(2.5)浓度升高的主要影响因素。研究结果可为石家庄市开展针对性大气污染源管控、促进环境空气质量持续改善提供有益参考。 展开更多
关键词 大气污染防治工程 石家庄 pm_(2.5) 水溶性离子 精细化源解析
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沈阳市环境空气中PM_(2.5)与O_(3)关联性分析
8
作者 王男 孙学斌 +2 位作者 刘闽 李艳 周游 《环境生态学》 2024年第8期110-116,124,共8页
以东北地区典型城市沈阳市为例,运用多种监测手段,分析了沈阳市环境空气中PM_(2.5)和O_(3)的浓度及其组分的关联性,以期为PM_(2.5)与O_(3)的协同控制提供技术支撑。结果表明:春季和秋季O_(3)最大8 h滑动平均值浓度随PM_(2.5)日均浓度的... 以东北地区典型城市沈阳市为例,运用多种监测手段,分析了沈阳市环境空气中PM_(2.5)和O_(3)的浓度及其组分的关联性,以期为PM_(2.5)与O_(3)的协同控制提供技术支撑。结果表明:春季和秋季O_(3)最大8 h滑动平均值浓度随PM_(2.5)日均浓度的升高而呈现先升高后降低的趋势;夏季两者浓度在0.01水平上呈显著正相关;冬季两者浓度在0.01水平上呈显著负相关关系。春季和秋季昼间PM_(2.5)浓度越高,O_(3)小时浓度上升速率越快,夜间PM_(2.5)浓度越高,O_(3)小时浓度下降速率越快。夏季昼间、夜间O_(3)小时浓度均随PM_(2.5)浓度的升高而升高。冬季昼间、夜间O_(3)小时浓度均随PM_(2.5)浓度的升高而降低。随光化学活性水平的增强,PM_(2.5)和O_(3)的相关性逐渐减弱。中度光化学活性水平下,白天PM_(2.5)/CO的值明显高于其他光化学活性水平,但中度、重度光化学水平下,白天PM_(2.5)/CO的变化速率明显大于低、轻度光化学水平。且PM_(2.5)/CO的峰值与O_(3)峰值具有高度一致性。夏、秋2季SNA(SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-)、NH_(4)^(+))在PM_(2.5)中所占比例与O_(x)在0.01水平上呈显著正相关。春、夏、秋季SOA在PM_(2.5)中所占比例与O_(x)在0.01水平上呈显著正相关。 展开更多
关键词 pm_(2.5) O_(3) 协同控制 颗粒物组分
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串联式PM_(10)-PM_(2.5)切割器评价研究
9
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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京津冀区域PM_(2.5)和O_(3)污染特征及协同控制分区
10
作者 黄子健 段文娇 +1 位作者 亓浩雲 侯晓松 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期5971-5979,共9页
为研究京津冀地区PM_(2.5)和O_(3)浓度和健康风险的时空变化特征及其协同控制分区,通过量化复合污染健康影响指数,以城市为节点、城市间复合污染的相似性为权重,构建了京津冀复合污染相关性网络;并基于Girvan-Newman社区发现算法,将京... 为研究京津冀地区PM_(2.5)和O_(3)浓度和健康风险的时空变化特征及其协同控制分区,通过量化复合污染健康影响指数,以城市为节点、城市间复合污染的相似性为权重,构建了京津冀复合污染相关性网络;并基于Girvan-Newman社区发现算法,将京津冀划分为3个PM_(2.5)和O_(3)协同控制分区.结果显示,2017~2022年京津冀PM_(2.5)年均浓度降幅为42.19%,呈显著下降趋势,MDA8O_(3)年均浓度降幅为1.85%,呈波动趋势;PM_(2.5)严重的区域同时也是O_(3)恶化的区域,空间上呈现出“南高北低”的特征;以北京、天津为代表的东部人口密集城市PM_(2.5)和O_(3)暴露的健康风险较高,10月~次年3月为PM_(2.5)健康控制期,4~9月为PM_(2.5)和O_(3)协同健康控制期;京津冀划分为3个联防联控区,各分区内部复合污染特征具有更强的相似性. 展开更多
关键词 pm_(2.5) O_(3) 健康风险 复杂网络 区域联防联控
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光散射法与空气动力学法粒径谱仪在PM_(2.5)切割器评价中的差异研究
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作者 刘佳琪 张国城 +6 位作者 张景秀 吴丹 田莹 沈上圯 丑佳 屈晓虎 张艳伟 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第5期93-99,共7页
环境标准HJ 93—2013采用气溶胶粒径谱仪检测切割器,但是对选用哪种原理的粒径谱仪未明确要求。该文分别利用光散射法和空气动力学法粒径谱仪对同一台旋风式PM_(2.5)切割器进行检测,结果发现使用8个粒径单分散聚苯乙烯微球时,两种仪器... 环境标准HJ 93—2013采用气溶胶粒径谱仪检测切割器,但是对选用哪种原理的粒径谱仪未明确要求。该文分别利用光散射法和空气动力学法粒径谱仪对同一台旋风式PM_(2.5)切割器进行检测,结果发现使用8个粒径单分散聚苯乙烯微球时,两种仪器都能得到预期的捕集效率曲线,相关参数也都合格。光散射粒径谱仪测量结果受颗粒种类影响显著,相比之下,动力学粒径谱仪测量结果基本不受颗粒物种类影响。结果表明,如果采用8个粒径单分散聚苯乙烯微球检测切割器,光散射或动力学法粒径谱仪都可以,结果差异不大,但是如果为了提高检测效率,采用混合多分散粒子,则只有动力学法粒径谱仪能满足要求。 展开更多
关键词 光散射法 空气动力学法 粒径谱仪 pm_(2.5)切割器 捕集效率 单分散 多分散
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2019—2023年徐州市PM_(2.5)和臭氧复合污染特征分析
12
作者 李昌龙 冯春莉 孙瑞 《四川环境》 2024年第5期7-14,共8页
基于2019—2023年国家空气质量监测网和徐州市大气超级站组分监测数据,对徐州市PM_(2.5)和O_(3)的污染特征及相互关系进行分析,评估O_(3)生成潜势(OFP)和二次有机气溶胶生成潜势(SOA),筛选出对O_(3)和二次有机组分生成贡献较大的VOCs关... 基于2019—2023年国家空气质量监测网和徐州市大气超级站组分监测数据,对徐州市PM_(2.5)和O_(3)的污染特征及相互关系进行分析,评估O_(3)生成潜势(OFP)和二次有机气溶胶生成潜势(SOA),筛选出对O_(3)和二次有机组分生成贡献较大的VOCs关键组分。结果表明:徐州市大气呈现春夏季O_(3)污染和秋冬季PM_(2.5)污染的复合污染特征。O_(3)-8h与PM_(2.5)存在相关性;ρ(PM_(2.5))≤35μg/m^(3)时,呈弱正相关;35μg/m^(3)<ρ(PM_(2.5))≤115μg/m^(3)时,呈弱负相关;夏季,二者呈正相关。PM_(2.5)存在明显的二次生成,大气氧化性对PM_(2.5)有重要影响。挥发性有机物(VOCs)组分中烷烃占比最高;芳香烃和烯烃对OFP贡献率较大;芳香烃对SOA贡献最为显著。通过对PM_(2.5)、O_(3)以及前体物VOCs的污染特征进行分析,为PM_(2.5)和O_(3)的协同治理提供了参考,明确了VOCs减排的关键组分。 展开更多
关键词 pm_(2.5) O_(3) 协同控制 前体物 相关性
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Removal Effect of Precipitation on Atmospheric Particulate Matter (PM_(2.5) ) in Bengbu City
13
作者 Lei TIAN Lei SHAN Jingyang CHEN 《Meteorological and Environmental Research》 2024年第1期12-15,26,共5页
Based on the monitoring data of PM_(2.5) concentration in Bengbu Environmental Monitoring Station and precipitation observation data of Bengbu National Meteorological Observation Station from 2016 to 2019, the influen... Based on the monitoring data of PM_(2.5) concentration in Bengbu Environmental Monitoring Station and precipitation observation data of Bengbu National Meteorological Observation Station from 2016 to 2019, the influence of precipitation on PM_(2.5) mass concentration in Bengbu City was analyzed. The results show that precipitation had a washing and removal effect on PM_(2.5) in the air, and the removal effect was related to precipitation level, precipitation intensity, precipitation duration and PM_(2.5) concentration. The removal effect of precipitation on PM_(2.5) increased with the increase of precipitation level, and the seasonal difference was obvious. Precipitation intensity was positively correlated with the removal effect of PM_(2.5) , but the average removal rate began to decline when precipitation intensity exceeded 10 mm. With the increase of precipitation intensity, the proportion of positive removal showed an overall upward trend, but there was a low-value area as precipitation intensity was 3-10 mm. Precipitation duration was also positively correlated with the removal effect of PM_(2.5) , and there was a low-value area when precipitation duration was 10-15 h. When PM_(2.5) concentration was low before the precipitation process began, the removal effect was not good, and the average removal rate was negative. As PM_(2.5) concentration was high before the precipitation process started, the removal effect was obvious. 展开更多
关键词 PRECIPITATION pm_(2.5) Removal efficiency Bengbu
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环境空气中铵盐与PM_(2.5)浓度爆发性增长特征研究
14
作者 龚韬 张勇 +3 位作者 陈贝 齐国伟 李嘉琪 江南 《四川环境》 2024年第3期12-18,共7页
基于大气污染防治的严峻性,特别是细颗粒物污染仍是关注的重点,选取四川省乐山市作为研究对象,对2021年频繁出现的PM_(2.5)浓度爆发性增长进行研究。结合主要气态污染物和铵根离子、硫酸根离子、硝酸根离子浓度变化特征分析得出:乐山市... 基于大气污染防治的严峻性,特别是细颗粒物污染仍是关注的重点,选取四川省乐山市作为研究对象,对2021年频繁出现的PM_(2.5)浓度爆发性增长进行研究。结合主要气态污染物和铵根离子、硫酸根离子、硝酸根离子浓度变化特征分析得出:乐山市的PM_(2.5)浓度爆发性增长与二次无机阳离子(NH+4)、阴离子(SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-))有很好的关联性,Pearson相关系数最大达到0.939、0.954和0.832;同时PM_(2.5)还与SO_(2)、CO等一次污染物呈显著正相关,Pearson相关系数最大达到0.940和0.952,燃煤源影响达到案例统计数量的90%。经地面风向数据与铵根离子浓度辐合进一步推断出污染来源与城市南面的大型燃煤、涉氨类企业排放相关,为进一步的污染防控和精准治理提供指引。 展开更多
关键词 pm2.5 铵盐 污染防控
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简述大气环境中的PM_(2.5)防治措施
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作者 师雯洁 艾绍碧 姚超坤 《皮革制作与环保科技》 2024年第9期55-57,共3页
PM_(2.5),即大气细颗粒物,是指大气环境中直径小于或等于2.5μm的颗粒物,也称为可入肺颗粒物,是空气污染最主要的因素之一,对环境和人类健康都具有极大的危害。因此,大气环境中的PM_(2.5)污染已成为我国社会公众关注的焦点问题。为了有... PM_(2.5),即大气细颗粒物,是指大气环境中直径小于或等于2.5μm的颗粒物,也称为可入肺颗粒物,是空气污染最主要的因素之一,对环境和人类健康都具有极大的危害。因此,大气环境中的PM_(2.5)污染已成为我国社会公众关注的焦点问题。为了有效解决环境空气污染,提高大气环境质量,减轻污染对人体造成的伤害,落实PM_(2.5)的防治措施刻不容缓。基于此,本文对大气环境中PM_(2.5)的来源、危害、防治意义及措施进行具体研究。 展开更多
关键词 大气环境 pm_(2.5) 防治
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基于函数型聚类的重庆市主城区PM_(2.5)防治区域划分
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作者 程莞莞 赵芳芳 《甘肃科技纵横》 2024年第2期39-46,共8页
空气污染对人类的健康和环境有重要影响,对空气质量进行管理可以有效预防空气污染对人类健康和环境造成的危害。细微颗粒物(PM_(2.5))在空气质量数据中对环境质量的影响最大,因此对其防控具有重要意义。由于划分防治区域是实施防控的重... 空气污染对人类的健康和环境有重要影响,对空气质量进行管理可以有效预防空气污染对人类健康和环境造成的危害。细微颗粒物(PM_(2.5))在空气质量数据中对环境质量的影响最大,因此对其防控具有重要意义。由于划分防治区域是实施防控的重要前提,因此文章针对重庆市主城区17个监测站点的PM_(2.5)日均浓度数据,在采用7种插补方法修复PM_(2.5)缺失数据的基础上,分析其时空分布特征,并利用函数型聚类方法(Functional Nonnegative Ma⁃trix Factorization,FNMF)合理地划分PM_(2.5)防治区域,进一步分析重庆市不同区域的空气质量特征。研究结果表明,重庆市主城区可划分为3类PM_(2.5)防治区域,且各区域冬季污染严重,空间分布与城区经济发展相关,呈现出由北向南污染愈发严重的趋势。 展开更多
关键词 pm_(2.5) 最优插补 函数型聚类 防治区域
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关于O_(3)和PM_(2.5)协同控制的一些思考 被引量:15
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作者 张新民 范西彩 +1 位作者 赵文娟 杜谨宏 《环境影响评价》 2021年第2期25-29,共5页
细颗粒物(PM_(2.5))和臭氧(O_(3))是影响我国环境空气质量持续改善的两个关键污染物,具有一定的同根同源性,具备协同控制的基础条件。通过对现阶段我国实施O_(3)和PM_(2.5)协同控制的政策管理、科学机理、技术措施和能力建设等方面的系... 细颗粒物(PM_(2.5))和臭氧(O_(3))是影响我国环境空气质量持续改善的两个关键污染物,具有一定的同根同源性,具备协同控制的基础条件。通过对现阶段我国实施O_(3)和PM_(2.5)协同控制的政策管理、科学机理、技术措施和能力建设等方面的系统分析,建议从国家层面科学划定O_(3)联防联控区域,优化区域联防联控机制;摸清O_(3)关键前体物VOCs和NOx的排放基数,建立VOCs分物种清单;量化协同方案,有序开展污染物、区域、行业多角度协同控制;开展O_(3)和PM_(2.5)协同机理研究,强化科学研究的支撑作用;开展VOCs综合治理,提高监管执法能力建设。以期实现O_(3)和PM_(2.5)短期削峰,长期达标。 展开更多
关键词 O3 pm_(2.5) 区域联防联控 协同控制 监管执法
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疫情常态化管控下济南市春节前后PM_(2.5)中二次组分变化特征 被引量:4
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作者 张桂芹 白浩强 +6 位作者 李彦 徐标 丛吉明 王玉铄 孙友敏 魏小锋 闫怀忠 《环境化学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期487-500,共14页
为研究新冠肺炎疫情常态化管控下,济南市春节前后PM_(2.5)中二次组分的变化特征、气粒分配规律及其影响因素,本文对2021年2月1-27日春节前、春节期间和春节后的3个时段济南市区在线监测的水溶性离子、碳组分及气态前体物质量浓度小时数... 为研究新冠肺炎疫情常态化管控下,济南市春节前后PM_(2.5)中二次组分的变化特征、气粒分配规律及其影响因素,本文对2021年2月1-27日春节前、春节期间和春节后的3个时段济南市区在线监测的水溶性离子、碳组分及气态前体物质量浓度小时数据进行分析.结果表明,2021年疫情常态化管控下济南市春节前后二次组分浓度与2020年同比均明显下降,ρ(NO_(3)^(-))、ρ(SO_(4)^(2-))、ρ(NH_(4)^(+))和ρ(SOA)分别下降53.09%、58.32%、51.17%和61.84%,其中二次无机组分(NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)、NH_(4)^(+)之和)和SOA在PM_(2.5)中的占比分别为54.07%和8.20%,春节期间PM_(2.5)及二次组分在10—18时浓度较低,与春节期间白天人为活动相对减少,机动车、建筑工地等排放源减少有关,同时湿度较小和大气边界层较高也有利于污染物的扩散.疫情常态化管控下2021年济南市春节前、春节期间和春节后过剩NH_(3)指数均>0,说明PM_(2.5)中NO_(3)^(-)气溶胶在形成过程中主要受HNO_(3)的限制,整个春节PM_(2.5)中铵盐主要以NH_(4)HSO_(4)、(NH_(4))_(2)SO_(4)和NH_(4)NO_(3)的形式存在.ρ(PM_(2.5))与NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)、NH_(4)^(+)、湿度均显著正相关,ρ(PM_(2.5))与PBL显著负相关.湿度较小时,NH_(4)^(+)和NO_(3)^(-)浓度主要受到酸度影响,而湿度较大时,NH_(4)^(+)和NO_(3)^(-)浓度主要受含水量影响,温度主要通过影响气溶胶含水量从而影响NH_(4)^(+)和NO_(3)^(-)浓度,O_(3)、NO_(x)、pH和含水量对SOA的生成有显著影响. 展开更多
关键词 常态化疫情管控 pm_(2.5) 二次组分 气-粒分配 ISORROPIA-Ⅱ模型 济南
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PM_(2.5)与臭氧污染形成机制及协同防控思路 被引量:54
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作者 张涵 姜华 +1 位作者 高健 李红 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期611-620,共10页
近年来,我国总体上呈现出PM_(2.5)浓度显著降低,臭氧(O_(3))浓度波动上升的趋势,对我国大气复合污染协同治理提出了严峻的挑战.厘清PM_(2.5)与O_(3)污染形成机制,对于制定PM_(2.5)与O_(3)协同治理策略具有重要意义.本文在较为全面地梳... 近年来,我国总体上呈现出PM_(2.5)浓度显著降低,臭氧(O_(3))浓度波动上升的趋势,对我国大气复合污染协同治理提出了严峻的挑战.厘清PM_(2.5)与O_(3)污染形成机制,对于制定PM_(2.5)与O_(3)协同治理策略具有重要意义.本文在较为全面地梳理现有研究基础上,分析了PM_(2.5)与O_(3)污染的形成机制及影响二者关联性的因素,介绍了PM_(2.5)与O_(3)协同防控治理的内涵与思路.结果表明:PM_(2.5)与O_(3)浓度呈高度非线性关系,二者相关性受光照辐射强度、光照时长、风速、相对湿度、地表边界层高度以及经度差异等外界环境因素影响.PM_(2.5)与O_(3)的协同控制应主要从控制反应前体物排放着手,主要包括管控NO_(x)、VOCs、HONO、NH3以及人为氯等排放.研究显示:目前我国在PM_(2.5)与O_(3)协同防控中存在基础科学研究不足和污染控制管理不完善的问题,在未来还需要重视多个尺度和空间维度的PM_(2.5)与O_(3)复合污染机理研究、模拟试验研究和预测演变研究,为制定更加准确、量化、高效的控制对策提供支撑;同时,需要加强前体物排放管理力度,完善国家级、省级层面的联防联控机制以及加快科研成果转化,为未来治理PM_(2.5)与O_(3)复合污染提供经验支持. 展开更多
关键词 pm_(2.5) O_(3) 协同机理 协同防控
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金口河区空气中PM_(2.5)和PM_(10)的变化趋势及防治措施
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作者 陈自然 廖周萍 《四川职业技术学院学报》 2021年第2期147-152,共6页
由PM_(2.5)和PM_(10)引起的区域性大气污染日趋严重,对环境安全、动植物和人体健康造成了严重危害。本文通过对金口河区三年内新增企业情况、主要原辅料年用量及产品硅的年产生量、固体颗粒物年产生量与年排放量及空气中PM_(2.5)和PM10... 由PM_(2.5)和PM_(10)引起的区域性大气污染日趋严重,对环境安全、动植物和人体健康造成了严重危害。本文通过对金口河区三年内新增企业情况、主要原辅料年用量及产品硅的年产生量、固体颗粒物年产生量与年排放量及空气中PM_(2.5)和PM10含量的监测数据统计分析,评价出PM_(2.5)和PM_(10)的污染状况,进而提出可行的对策与建议。 展开更多
关键词 空气 pm_(2.5) pm_(10) 变化趋势 防治措施
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