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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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黄河流域PM_(2.5)时空分布格局及人口暴露研究
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作者 董洁芳 邓椿 蔡文娟 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期178-188,共11页
文章基于PM_(2.5)遥感反演数据和人口格网分布数据,构建人口暴露风险指数模型,采用Theil-SenMedian与MannKendall检验法,识别2000-2020年间黄河流域PM_(2.5)质量浓度值和人口暴露风险指数时间演化特征,通过空间探索工具,刻画其空间变化... 文章基于PM_(2.5)遥感反演数据和人口格网分布数据,构建人口暴露风险指数模型,采用Theil-SenMedian与MannKendall检验法,识别2000-2020年间黄河流域PM_(2.5)质量浓度值和人口暴露风险指数时间演化特征,通过空间探索工具,刻画其空间变化特征。研究结果表明:(1)PM_(2.5)质量浓度平均值为46.53μg/m^(3),研究期内呈现出“快速增长—波动变化—持续下降”的态势。PM_(2.5)污染不同等级面积比例变化明显,总体呈现出高浓度区域减少、低浓度区域增加的态势。(2)PM_(2.5)年均质量浓度空间上东高西低。历年PM_(2.5)年均质量浓度空间局部自相关显著。低值区域主要分布在青海、甘肃、宁夏、内蒙古等省份。高值区域集中分布在山西南部、陕西关中地区、河南中部、山东北部区域。(3)除2000年和2020年外,研究时段内均有90%以上人口暴露于PM_(2.5)年均质量浓度35μg/m^(3)限值以上,且高密度人口区域暴露风险等级较高。人口暴露风险极显著增加区域主要包含青海省东南部、宁夏平原地区、内蒙古西部、汾渭平原以及河南中部等地区。(4)PM_(2.5)人口暴露风险分布格局变化不显著。高等级风险区在空间上呈现片状、带状以及点状分布共存的特征,主要为黄河中下游冲积平原以及中游汾渭盆地。 展开更多
关键词 pm_(2.5) 人口暴露风险 时空分布 黄河流域
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基于时空优化模型的PM_(2.5)遥感估测研究
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作者 张娜 陈文倩 +1 位作者 白雪松 曹肖奕 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期3625-3636,共12页
为了获得连续的PM_(2.5)浓度时空分布并提高估算精度,提出了一种新的基于时空因子优化的PM_(2.5)估测模型(SFRF).SFRF模型是时空因子通过卷积特征融合到随机森林算法(RF)体系中,通过集成高分辨率(1km)卫星反演的气溶胶光学厚度(AOD)产... 为了获得连续的PM_(2.5)浓度时空分布并提高估算精度,提出了一种新的基于时空因子优化的PM_(2.5)估测模型(SFRF).SFRF模型是时空因子通过卷积特征融合到随机森林算法(RF)体系中,通过集成高分辨率(1km)卫星反演的气溶胶光学厚度(AOD)产品以及气象数据、夜间灯光数据和植被数据构建SFRF模型来进行对2019年的山东省地区PM_(2.5)浓度的准确预测,生成山东省高空间分辨率(1km)的PM_(2.5)浓度.采用十折交叉验证法,评估了SFRF模型的性能,并与BPNN、SVM、XGBoost、RF、PCA-RF模型进行对比.结果表明:SFRF模型验证的决定系数和均方根误差(RMSE)值分别为0.85和8.10µg/m^(3),优于其他模型.SFRF模型可以在日、季、年尺度上以较高的空间分辨率来估测山东省PM_(2.5)浓度. 展开更多
关键词 pm_(2.5) 时空优化模型 AOD 山东省地区
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空调及换气系统运行对室内PM_(2.5)净化效果的影响
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作者 金梧凤 葛具凤 +1 位作者 贾利芝 董战伟 《流体机械》 CSCD 北大核心 2024年第5期16-24,共9页
为了研究室内空调与换气系统运行时空气净化器对室内空气的净化效果,采用试验研究和CFD模拟相结合的方法,研究了空调与换气系统运行对净化器将室内PM_(2.5)净化到ASHRAE规定的可接受室内空气质量的限值15μg/m^(3)的净化时间的影响。结... 为了研究室内空调与换气系统运行时空气净化器对室内空气的净化效果,采用试验研究和CFD模拟相结合的方法,研究了空调与换气系统运行对净化器将室内PM_(2.5)净化到ASHRAE规定的可接受室内空气质量的限值15μg/m^(3)的净化时间的影响。结果表明,净化器外加空调净化时间相比净化器单独运行时间缩短15.2%;净化器外加换气系统净化时间相比净化器单独运行时缩短了30.4%;三系统联合运行时的净化时间相比净化器单独运行时间缩短32.6%。结果可为研究空调与换气系统对空气净化器净化效果的贡献及室内空气净化方式提供参考。 展开更多
关键词 联合运行 CFD模拟 气流组织 pm_(2.5)浓度 新风系统
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长三角地区PM_(2.5)时空分布及环境驱动因素分析
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作者 陈艺敏 郑璐嘉 苏漳文 《漳州职业技术学院学报》 2024年第2期60-66,共7页
本研究分析了2015—2020年长三角地区地面PM_(2.5)浓度的时空变化特征,并利用随机森林回归法分析环境驱动因素。结果发现:2015—2020年长三角地区PM_(2.5)浓度整体呈下降趋势,2020年初受疫情影响PM_(2.5)浓度降至趋势线最低点,之后浓度... 本研究分析了2015—2020年长三角地区地面PM_(2.5)浓度的时空变化特征,并利用随机森林回归法分析环境驱动因素。结果发现:2015—2020年长三角地区PM_(2.5)浓度整体呈下降趋势,2020年初受疫情影响PM_(2.5)浓度降至趋势线最低点,之后浓度呈回升趋势。长三角地区的西部和北部多为高高聚集区,是污染防治的重点和难点;南部和东部多为低低聚集区,空气质量较好。随机森林分析发现7个环境变量对PM_(2.5)季节平均浓度的解释率均超过98%。其中,降水和温度是PM_(2.5)重要的驱动因素,秋季和冬季野火密度是冬季PM_(2.5)浓度最重要的驱动因素。火灾信息的纳入有助于提高PM_(2.5)浓度预测的准确性,并为政府制定空气污染防控措施提供可靠依据。 展开更多
关键词 pm_(2.5)时空分布 环境驱动因素 空间聚类分析 随机森林 长三角地区
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重庆市绿色空间景观格局与PM_(2.5)浓度时空相关性 被引量:1
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作者 苟爱萍 李皖新 王江波 《地球科学与环境学报》 CAS 北大核心 2024年第1期25-37,共13页
空气中的细颗粒物对人民群众身体健康产生严重威胁,探究绿色空间景观格局对PM_(2.5)浓度的影响,有助于通过调整绿色空间格局降低PM_(2.5)浓度。以重庆市1980~2020年土地利用遥感监测数据和PM_(2.5)浓度数据作为基础数据,通过景观格局指... 空气中的细颗粒物对人民群众身体健康产生严重威胁,探究绿色空间景观格局对PM_(2.5)浓度的影响,有助于通过调整绿色空间格局降低PM_(2.5)浓度。以重庆市1980~2020年土地利用遥感监测数据和PM_(2.5)浓度数据作为基础数据,通过景观格局指数法、空间自相关分析研究绿色空间景观格局及PM_(2.5)浓度变化特征,再通过时空地理加权回归(GTWR)模型研究绿色空间景观格局指数变化对PM_(2.5)浓度的影响及其时空异质性。结果表明:①重庆市PM_(2.5)浓度从1980年至2010年逐渐上升,2010年至今逐渐降低;同时,其空间分布具有显著聚集特征,主要显示为东部低-低聚集、西部高-高聚集的特征。②林地、草地和耕地的面积指数(TA)、斑块密度指数(PD)和斑块连接度指数(COHESION)与PM_(2.5)浓度具有显著的相关性。其中,林地面积指数呈负影响,耕地、草地面积指数呈正影响;林地、草地斑块密度指数呈正影响,耕地斑块密度指数呈负影响;林地、草地和耕地斑块连接度指数均呈负影响。③主城都市区内,草地面积指数和耕地斑块密度指数对PM_(2.5)浓度的负影响较强。渝东北三峡库区城镇群和渝东南武陵山区城镇群内,林地聚合度指数(AI)、斑块密度指数和斑块连接度指数以及耕地面积指数对PM_(2.5)浓度的影响较强。 展开更多
关键词 绿色空间 景观格局指数 消减效应 pm_(2.5)浓度 空间自相关分析 时空地理加权回归模型 时空异质性 重庆
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临汾市人为源一次PM_(2.5)排放特征及钢铁、焦化等重点行业管控对策
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作者 王璟煦 杜谨宏 +3 位作者 续鹏 马京华 营娜 薛志钢 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期1324-1335,共12页
基于现场调研、市直部门数据获取以及统计年鉴获取活动水平数据建立了2020年临汾市1 km×1 km人为源一次PM_(2.5)排放清单,研究该市一次PM_(2.5)排放结构、空间分布及不确定性.通过与卫星遥感数据、中国多尺度排放清单模型(MEIC)和... 基于现场调研、市直部门数据获取以及统计年鉴获取活动水平数据建立了2020年临汾市1 km×1 km人为源一次PM_(2.5)排放清单,研究该市一次PM_(2.5)排放结构、空间分布及不确定性.通过与卫星遥感数据、中国多尺度排放清单模型(MEIC)和中国高分辨率碳与大气污染物排放数据库(CHRED 3.0A)研究结果对比分析,阐述该排放清单的可靠性和全面性.结果表明,临汾市PM_(2.5)的人为源一次排放总量约为26375.7 t,其中,道路扬尘源、钢铁和焦化排放占比最大,分别为33.5%、16.1%和10.1%;各区县排放构成差异化明显,其中侯马市工艺过程源占比约90%,吉县化石燃料固定燃烧源占比约70%,蒲县生物质燃烧源占比约15%,大宁县扬尘源约93%,翼城县移动源约13%;临汾市钢铁和焦化行业共排放PM_(2.5) 6916.9 t,占总排放量的26.2%,曲沃县和襄汾县占比最大,分别为69.1%和20.81%,其中钢铁行业污染物排放主要来自烧结工艺,焦化行业主要来自焦炉烟囱;临汾市PM_(2.5)排放集中在临汾盆地内7个区县,且排放强度要远高于两侧山区地形的区县,西部区县的排放强度低于临汾东部区县,其中曲沃县、侯马市及襄汾县一次PM_(2.5)排放量位居前3;各类排放源不确定性结果处于-27.1%~34.5%之间.排放总量上,本文PM_(2.5)排放量与MEIC和CHRED 3.0A差别不大(MEIC:30905 t;CHRED 3.0A:19604.3 t;本研究:26375.7 t);空间分布上,与遥感反演浓度具有较高一致性,高值均集中于临汾盆地.作为临汾一次PM_(2.5)排放的重要来源,钢铁、焦化行业应进一步加强有组织和无组织排放监控,从源头和末端对污染物的排放进行精细化管控. 展开更多
关键词 pm_(2.5) 排放特征 钢铁 焦化 管控对策
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基于GTWR模型的3 km京津冀PM_(2.5)时空分布和影响因素分析
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作者 王岩 刘纪平 +1 位作者 赵阳阳 徐婧 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第6期82-89,共8页
PM_(2.5)与空气质量和公众健康密切相关,许多研究使用遥感结合其他辅助数据的模型反演PM_(2.5)的浓度,以捕捉各地区PM_(2.5)时空分布。本文针对京津冀地区数据分辨率较低的问题,采用3 km分辨率的气溶胶光学厚度(AOD)数据及12个辅助变量... PM_(2.5)与空气质量和公众健康密切相关,许多研究使用遥感结合其他辅助数据的模型反演PM_(2.5)的浓度,以捕捉各地区PM_(2.5)时空分布。本文针对京津冀地区数据分辨率较低的问题,采用3 km分辨率的气溶胶光学厚度(AOD)数据及12个辅助变量,建立时间地理加权回归模型(GTWR),估算3 km京津冀地区2020—2022年PM_(2.5)浓度分布。结果表明:①GTWR模型数据的R^(2)(0.86)均优于OLS模型数据的R^(2)(0.66)和GWR模型数据的R^(2)(0.78)。②在时空分布上,2020—2022年京津冀PM_(2.5)浓度的空间分布与地形呈负相关。低值区主要分布在地势较高的山区;高值区主要分布在地势较低的平原。③2020—2022年京津冀PM_(2.5)季节平均浓度差异显著,由高至低依次为冬季(60.88μg/m^(3))、秋季(37.78μg/m^(3))、春季(31.75μg/m^(3))、夏季(22.16μg/m^(3))。④PM_(2.5)浓度与AOD的相关性最强。研究得出3 km分辨率的AOD数据与GTWR模型相结合在反演PM_(2.5)浓度方面具有较好的适用性。 展开更多
关键词 pm_(2.5) 气溶胶光学厚度 时空地理加权 时空分布
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京津冀地区PM_(2.5)污染区域及人口暴露风险研究
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作者 宋俊 李春林 +2 位作者 胡远满 刘淼 黄泳波 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期214-225,共12页
为缓解京津冀地区面临的严峻PM_(2.5)污染,本研究利用公里级高分辨率PM_(2.5)数据集对京津冀地区的PM_(2.5)时空分布格局进行分析,利用超标频数法和人口相对暴露风险模型评估京津冀地区的区域暴露风险和人口暴露风险,并预测未来的人口... 为缓解京津冀地区面临的严峻PM_(2.5)污染,本研究利用公里级高分辨率PM_(2.5)数据集对京津冀地区的PM_(2.5)时空分布格局进行分析,利用超标频数法和人口相对暴露风险模型评估京津冀地区的区域暴露风险和人口暴露风险,并预测未来的人口暴露风险。结果表明,京津冀地区PM_(2.5)浓度在2001至2013年间呈波动上升趋势,在2014至2020年间呈显著下降趋势,到2020年时下降至38.43μg/m^(3)。京津冀的东南部地区PM_(2.5)浓度大于西北部地区。对于区域暴露风险,承德市和张家口市较低,邯郸市、衡水市、廊坊市、石家庄市和邢台市较高。对于人口暴露风险,承德市、张家口市和秦皇岛市较低,北京市、邯郸市、天津市、廊坊市、邢台市和石家庄市较高。综合来看承德市和张家口市的暴露风险最低,邯郸市、廊坊市、邢台市和石家庄市的暴露风险最高。京津冀地区在2030、2035、2060年的人口暴露风险较低(0级)。本研究将区域暴露风险和人口暴露风险结合,避免了单一评价指标带来的误差,对暴露风险得到了更准确的理解。 展开更多
关键词 京津冀地区 pm_(2.5) 时空分布格局 区域暴露风险 人口暴露风险
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中国特大城市群PM_(2.5)污染及健康负担的时空演变特征
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作者 巫燕园 刘逸凡 +2 位作者 汤蓉 姜玲玲 王海鲲 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期158-167,共10页
我国过去数十年经历了快速的经济发展和城市化过程,也面临着严峻的空气污染问题,探究重点城市群PM_(2.5)污染及其健康影响特征与趋势对于评估和优化污染控制政策具有重要意义.基于大气污染、人口特征等多源高分辨率数据,应用环境健康风... 我国过去数十年经历了快速的经济发展和城市化过程,也面临着严峻的空气污染问题,探究重点城市群PM_(2.5)污染及其健康影响特征与趋势对于评估和优化污染控制政策具有重要意义.基于大气污染、人口特征等多源高分辨率数据,应用环境健康风险评估方法,分析和比较了2000-2020年京津冀、长三角、珠三角、成渝等四个特大城市群的PM_(2.5)污染及其健康负担.结果表明,过去的二十一年中,京津冀的PM_(2.5)污染最严重,长三角和成渝城市群次之,珠三角污染程度最轻;总体上四个城市群PM_(2.5)年均浓度先增后降,2020年较2000年分别下降35.6%,43.9%,34.6%和49.7%.2020年京津冀、长三角、珠三角和成渝城市群的PM_(2.5)归因死亡人数分别约为12.8万、14.0万、5.2万和9.0万,老龄化和人口增长是城市群大气污染健康负担增加的最主要原因,其中珠三角城市群人口因素贡献最大.PM_(2.5)污染减轻是健康负担下降的主要驱动力,表明城市群大气污染治理取得显著的健康效益.未来需要加强人群健康视角的城市群PM_(2.5)污染防控,特别要关注老年人群大气污染健康风险. 展开更多
关键词 城市群 pm_(2.5)污染 归因死亡 时空变化 驱动因素
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黑龙江省2015年-2019年大气PM_(2.5)时空分布特征研究
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作者 赵善良 侯庆泽 +2 位作者 吴晓龙 赵坤宇 鲁彦 《环境科学与管理》 CAS 2024年第1期45-50,共6页
收集整理2015年-2019年黑龙江省13个地级市的大气污染物浓度及同期气象因素数据,分析PM_(2.5)时空分布特征以及其余污染物和气象因素对PM_(2.5)的影响。结果表明:黑龙江省2015年-2019年PM_(2.5)年均浓度在2015年和2017年超过国家二级标... 收集整理2015年-2019年黑龙江省13个地级市的大气污染物浓度及同期气象因素数据,分析PM_(2.5)时空分布特征以及其余污染物和气象因素对PM_(2.5)的影响。结果表明:黑龙江省2015年-2019年PM_(2.5)年均浓度在2015年和2017年超过国家二级标准;采暖期浓度是非采暖期的两倍左右;PM_(2.5)浓度呈现冬季最高、夏季最低,在月尺度上呈1-5月逐渐降低,5-9月无太大变化,9月以后逐渐上升;哈尔滨市污染最为严重。相关性分析结果显示,PM_(2.5)浓度与PM10、NO2、CO、SO2和气压呈正相关,与气温和风速呈现负相关,与O3在不同地级市相关性不同;虽与相对湿度呈负相关,但是当相对湿度大于80%时,PM_(2.5)呈现下降趋势。 展开更多
关键词 黑龙江省 pm_(2.5) 时空分布 气象因子
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基于Transformer的PM_(2.5)浓度预测方法
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作者 叶耀 严华 《现代计算机》 2024年第8期38-43,共6页
在深度学习领域中,通常采用循环神经网络(RNN)等方法对PM_(2.5)的浓度进行预测研究,但传统方法在捕捉多站点数据之间的时空相关性方面存在一定困难。为了解决这一问题,基于Transformer网络模型对PM_(2.5)浓度数据预测进行研究。Transfor... 在深度学习领域中,通常采用循环神经网络(RNN)等方法对PM_(2.5)的浓度进行预测研究,但传统方法在捕捉多站点数据之间的时空相关性方面存在一定困难。为了解决这一问题,基于Transformer网络模型对PM_(2.5)浓度数据预测进行研究。Transformer采用多头自注意力机制,能够更好地捕捉PM_(2.5)浓度的时空依赖性。其通过模型中编码器提取特征信息,通过模型中解码器处理特征中的依赖关系,输出未来时刻的PM_(2.5)浓度,在真实数据集上的实验表明,Trans⁃former网络模型具备更好的预测能力。 展开更多
关键词 pm_(2.5) TRANSFORMER 时空相关性 深度学习
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基于空间插值技术的深圳市PM_(2.5)时空分布特征分析
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作者 宛杨 喻博 +1 位作者 徐淳 张思远 《深圳职业技术大学学报》 CAS 2024年第3期66-73,共8页
为研究深圳市PM_(2.5)的时空分布特征,获取了全市11个空气质量国控监测站点2015—2019年的PM_(2.5)逐时数据,利用计算机语言Python对数据进行预处理,在此基础上综合采用时序数据统计分析、空间插值技术和相关性分析揭示PM_(2.5)的时、... 为研究深圳市PM_(2.5)的时空分布特征,获取了全市11个空气质量国控监测站点2015—2019年的PM_(2.5)逐时数据,利用计算机语言Python对数据进行预处理,在此基础上综合采用时序数据统计分析、空间插值技术和相关性分析揭示PM_(2.5)的时、空间变化规律。结果显示:深圳市2015—2019年PM_(2.5)浓度总体呈现出“西高东低,北高南低”的空间分布格局,PM_(2.5)高浓度天数和高浓度区域面积逐年减少,空气质量呈现出明显的好转趋势;各监测站点的PM_(2.5)年浓度均值在18-38μg/m^(3)之间波动,主要表现为先下降后小幅回升然后又下降;季浓度均值在10-54μg/m^(3)之间波动,呈现出明显的“冬季>秋季>春季>夏季”的季节性变化规律;月浓度均值多以6月份为中心,呈现出“V”字型分布规律;日浓度均值超标天数占比最多不超过8%,且超标天数占比逐年下降;各监测站点的PM_(2.5)日浓度均值变化的一致性与各站点之间的空间距离关系不强。 展开更多
关键词 pm_(2.5) 时空分布 空间插值 深圳市
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2018-2021年安徽省PM_(2.5)和O_(3)时空分布特征及其健康风险分析
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作者 逄妮妮 赵旭辉 +1 位作者 王含月 王倩 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期132-140,共9页
利用2018—2021年安徽省空气质量监测数据分析了PM_(2.5)和O_(3)时空分布特征及其引发的健康风险。结果表明:从时间分布来看,2018—2021年安徽省PM_(2.5)年均值下降25.5%,而O_(3)-8 h年均值则保持持平;PM_(2.5)和O_(3)-8 h月均值具有明... 利用2018—2021年安徽省空气质量监测数据分析了PM_(2.5)和O_(3)时空分布特征及其引发的健康风险。结果表明:从时间分布来看,2018—2021年安徽省PM_(2.5)年均值下降25.5%,而O_(3)-8 h年均值则保持持平;PM_(2.5)和O_(3)-8 h月均值具有明显的季节变化特征,PM_(2.5)月均质量浓度和超标天数均在冬季达到最大值,O_(3)-8 h月均值和超标天数则在夏季达到最大值。从空间分布来看,PM_(2.5)、O_(3)-8 h年均值和超标天数均为皖北最高,其次为皖中,最后为皖南。夏季O_(3)是主要的健康风险因子,冬季PM_(2.5)是主要的健康风险因子。当PM_(2.5)超标时,除2021年皖北地区外(PM10是主要的健康风险因子),PM_(2.5)均是主要的健康风险因子;当O_(3)-8 h超标时,O_(3)是主要的健康风险因子。 展开更多
关键词 安徽省 pm_(2.5) O_(3) 时空分布 健康风险
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京津冀地区大气PM_(2.5)污染时空分布特征及成因分析
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作者 苏孟倩 石玉胜 《中国科学院大学学报(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期334-344,共11页
基于PM_(2.5)浓度数据、自然因素数据和人类活动因素数据,采用克里金插值法和统计分析法探究2017年京津冀地区13个城市大气PM_(2.5)污染的时空分布特征,并采用相关分析模型和因子分析模型探究其成因。结果表明,京津冀地区:1)PM_(2.5)浓... 基于PM_(2.5)浓度数据、自然因素数据和人类活动因素数据,采用克里金插值法和统计分析法探究2017年京津冀地区13个城市大气PM_(2.5)污染的时空分布特征,并采用相关分析模型和因子分析模型探究其成因。结果表明,京津冀地区:1)PM_(2.5)浓度空间分布呈现“北低南高”的特点,南部和北部城市的年平均浓度梯度最高可达到64μg/m^(3);2)PM_(2.5)浓度时间分布呈现“冬高夏低”、“早晚高午后低”的特点,冬季PM_(2.5)浓度是夏季的1.3~2.8倍,四季PM_(2.5)浓度日较差介于11~29μg/m^(3);3)大气PM_(2.5)污染与自然因素关系密切。地势地形影响PM_(2.5)的聚集、传输和扩散过程。风速、日照时数和相对湿度是影响大气PM_(2.5)污染的主导气象因素,冬季PM_(2.5)浓度与气象因素的相关性最强;4)大气PM_(2.5)污染与人类活动关系密不可分,具体可归为:社会经济因素、工业污染排放因素和城市建设因素。研究结果将有助于为京津冀地区大气污染防治查漏补缺。 展开更多
关键词 京津冀地区 pm_(2.5) 时空分布 相关分析 因子分析
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太原市PM_(2.5)浓度与土地利用及植被覆盖的关系
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作者 李巍 卢文宇 《黑龙江科技大学学报》 CAS 2024年第2期249-254,共6页
为探究太原市大气环境污染问题的根源,改善城市空气质量,通过对太原市2020-2021年9个全自动污染监测分站PM_(2.5)浓度数据、PM_(2.5)网格数据、Landsat影像进行处理,分析PM_(2.5)与土地利用以及植被覆盖的关系。结果表明:太原市PM_(2.5... 为探究太原市大气环境污染问题的根源,改善城市空气质量,通过对太原市2020-2021年9个全自动污染监测分站PM_(2.5)浓度数据、PM_(2.5)网格数据、Landsat影像进行处理,分析PM_(2.5)与土地利用以及植被覆盖的关系。结果表明:太原市PM_(2.5)浓度随季节变化,在冬春两季呈浓度高峰,在夏秋两季呈相对低谷;城市发展、城市化扩张、耕地面积增加会导致PM_(2.5)浓度增加,而林地面积增加会导致PM_(2.5)浓度降低;通过建立的PM_(2.5)与植被覆盖度的回归模型,得出二者有极强的相关性。 展开更多
关键词 pm_(2.5) 时空分布 土地利用类型 植被覆盖
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林场不同树种选育对PM_(2.5)大气颗粒物的调控研究
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作者 华建春 《环境科学与管理》 CAS 2024年第6期72-77,共6页
为了降低PM_(2.5)大气颗粒物含量,研究林场不同树种选育对PM_(2.5)大气颗粒物的调控效果。文章采集某区域6种园林植物叶表面空气微粒、叶中元素的组成、含量以及再悬浮速率,并对植物叶片滞尘能力测定方法进行优化,构建空气质量浓度与气... 为了降低PM_(2.5)大气颗粒物含量,研究林场不同树种选育对PM_(2.5)大气颗粒物的调控效果。文章采集某区域6种园林植物叶表面空气微粒、叶中元素的组成、含量以及再悬浮速率,并对植物叶片滞尘能力测定方法进行优化,构建空气质量浓度与气象要素关系调控模型。通过检测不同样本叶片蜡质层对颗粒物的截留能力、滞尘粒度分布曲线的变化趋势、以及叶片滞留尘埃的平均颗粒大小,通过拟合计算获取不同树种选育对PM_(2.5)大气颗粒物的调控效果。单叶面积小且叶表粗糙的林场植物可以更好地对PM_(2.5)大气颗粒物进行调控。 展开更多
关键词 林场树种 pm_(2.5)大气颗粒物 空气质量浓度 滞尘粒度分布缺陷
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合肥市大气PM_(2.5)中多环芳烃分布特征、源解析及致癌风险评价 被引量:3
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作者 葛成相 沈彤 +5 位作者 张霞 李四生 李昌安 刘梓凯 汪岩 陈轶群 《环境卫生学杂志》 2023年第3期204-212,共9页
目的分析合肥市大气细颗粒物(fine particulate matter,PM_(2.5))中多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)含量分布的时空和季节性变化,解析其来源,并评价其致癌风险。方法采集2019年1月至2020年12月合肥市大气PM_(2.5),利... 目的分析合肥市大气细颗粒物(fine particulate matter,PM_(2.5))中多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)含量分布的时空和季节性变化,解析其来源,并评价其致癌风险。方法采集2019年1月至2020年12月合肥市大气PM_(2.5),利用高效液相色谱法对PM_(2.5)中16种PAHs进行检测,用诊断比率法(diagnostic ratios,DR)和正矩阵因式分解(positive matrix factorization,PMF)模型解析PAHs的来源,并评价其终生致癌风险。结果合肥大气PM_(2.5)中总多环芳烃(ΣPAHs)的浓度范围0.24~39.85 ng/m^(3)。ΣPAHs平均浓度为冬季(8.12 ng/m^(3))>秋季(5.22 ng/m^(3))>春季(4.42 ng/m^(3))>夏季(3.17 ng/m^(3)),其中冬季浓度是夏季的2.56倍;几乎所有样品蒽/(蒽+菲)比值均大于0.1;汽油和煤炭燃烧对排放的贡献分别为25.7~49.4%、和29.7~39.0%;冬季成人和儿童的总致癌风险平均值分别为5.24×10^(-9)和0.89×10^(-9)。结论合肥市大气PM_(2.5)中ΣPAHs含量呈现季节性变化,呈冬季较高,其主要来源为汽油、汽车尾气和煤炭的燃烧,对儿童和成人的致癌风险均在可接受范围内。 展开更多
关键词 大气细颗粒物(pm_(2.5)) 多环芳烃(PAHs) 分布特征 源解析 致癌风险评价
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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:1
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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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江苏PM_(2.5)-O_(3)复合污染特征及气象条件分析 被引量:1
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作者 严文莲 刘端阳 +1 位作者 王磊 李聪 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期5198-5206,共9页
基于2013~2020年江苏13个城市的大气污染和气象观测数据,分析了江苏PM_(2.5)-O_(3)复合污染物的分布特征及其与气象条件的关系.结果表明:江苏复合污染物以轻度污染组合为主,南部多于北部,东南部最多,主要在4~10月,下午至傍晚最高,且该时... 基于2013~2020年江苏13个城市的大气污染和气象观测数据,分析了江苏PM_(2.5)-O_(3)复合污染物的分布特征及其与气象条件的关系.结果表明:江苏复合污染物以轻度污染组合为主,南部多于北部,东南部最多,主要在4~10月,下午至傍晚最高,且该时段O_(3)平均浓度高于单一O_(3)污染;复合污染在O_(3)超标中平均占比15.7%,2014年高达65.8%,且在2015年后明显下降;PM_(2.5)和O_(3)二者在暖季O_(3)污染期正相关,PM_(2.5)污染期为弱相关或负相关;复合污染气象条件更为严格,气温、相对湿度、风速和逆温条件均介于单一O_(3)和单一PM_(2.5)污染之间,且多在4m/s以下和ENE—S区间,与单一O_(3)污染相比,气温和风速略低,相对湿度和逆温强度略高;出现复合污染的主要地面形势为均压场和低压(底)前部,其次是入海高压后部和高压底部;通过后向轨迹聚类分析发现淮北地区复合污染主要来自东南沿海至本地路径,中南部城市主要为本地周边地区和东南沿海,而东南部城市主要来源短距离输送和苏皖浙交界一带. 展开更多
关键词 江苏 pm_(2.5)-O_(3)复合污染 气象条件 轨迹聚类分析 分布特征
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