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Study on Air Quality and Spatial and Temporal Distribution Characteristics of Air Pollutants in Sichuan Province from 2017 to 2021
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作者 Xirui ZHAO Feng HE Xiaohan ZHANG 《Meteorological and Environmental Research》 CAS 2022年第4期19-24,共6页
Atmosphere is the basic environmental element on which human beings depend for survival and development,and its environmental quality is directly related to sustainable socio-economic development.China is currently in... Atmosphere is the basic environmental element on which human beings depend for survival and development,and its environmental quality is directly related to sustainable socio-economic development.China is currently in a period of accelerated urbanization,accompanied by industrialization and urbanization bringing environmental pollution problems more and more prominent.Therefore,it is particularly important to strengthen the management of atmospheric quality and improve the level of atmospheric environment.To this end,the spatial and temporal distribution characteristics of AQI and six types of air pollutants in eight prefecture-level cities were analysed and studied using the month-by-month air quality monitoring data of Sichuan Province from 2017 to 2021.The results show that:(1)according to the Ambient Air Quality Standards,Chengdu,Mianyang,Zigong,Luzhou and Deyang do not meet the concentration limits of PM_(2.5),Zigong and Suining do not meet the concentration limits of PM_(10),Chengdu does not meet the concentration limits of NO_(2),and all eight cities meet the concentration limits of NO_(2)and SO_(2).(2)The seasonal concentration changes of PM_(2.5),PM_(10)and NO_(2)have the same characteristics,showing that they are winter>spring>autumn>summer.The seasonal concentration changes of CO are winter>autumn>spring>summer;the seasonal concentration changes of SO_(2)are winter>spring>summer>autumn;the seasonal concentration changes of O_(3)are summer>spring>autumn>winter. 展开更多
关键词 Sichuan Province air pollutants concentration characteristics Spatial and temporal distribution
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Diurnal Variations of Air Pollution and Atmospheric Boundary Layer Structure in Beijing During Winter 2000/2001 被引量:12
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作者 周丽 徐祥德 +2 位作者 丁国安 周明煜 程兴宏 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 2005年第1期126-132,共7页
The diurnal variations of gaseous pollutants and the dynamical and thermodynamic structures of the atmospheric boundary layer (ABL) in the Beijing area from January to March 2001 are analyzed in this study using data ... The diurnal variations of gaseous pollutants and the dynamical and thermodynamic structures of the atmospheric boundary layer (ABL) in the Beijing area from January to March 2001 are analyzed in this study using data from the Beijing City Air Pollution Observation Field Experiment (BECAPEX). A heavy pollution day (22 February) and a good air quality day (24 February) are selected and individually analyzed and compared to reveal the relationships between gaseous pollutants and the diurnal variations of the ABL. The results show that gaseous pollutant concentrations exhibit a double-peak-double-valley-type diurnal variation and have similar trends but with different magnitudes at different sites in Beijing. The diurnal variation of the gaseous pollutant concentrations is closely related to (with a 1-2 hour delay of) changes in the atmospheric stability and the mean kinetic energy in the ABL. 展开更多
关键词 BEIJING air pollutant diurnal variation atmospheric boundary layer
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An Assessment of Seasonal Variation of Air Pollution in Benin City, Southern Nigeria
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作者 Verere Sido Balogun Oluwagbenga Oluwapamilerin Isaac Orimoogunje 《Atmospheric and Climate Sciences》 2015年第3期209-218,共10页
This study determined the effects of seasonality on air pollution in a tropical city of Southern Nigeria. This was with a view to acquiring data that would be useful in policy formulation and planning for proper manag... This study determined the effects of seasonality on air pollution in a tropical city of Southern Nigeria. This was with a view to acquiring data that would be useful in policy formulation and planning for proper management of ailments that result from seasonal variation of air pollution in the study area. Sampling for the study covered a period of six months, between mid-October 2013 and mid-April 2014. Air pollutants, taken into consideration, include particulate matter (PM0.3, 0.5, 1.0, 2.5, 5.0 and 10μm) and carbon monoxide (CO). Particulate matter was measured using a hand-held particle counter, while CO was measured with a single gas monitor (T40 Rattler). Five sampling points were selected based on stratified sampling technique, which represented five land use types monitored in the study area. Sampling was carried out twice in a week in accordance with the guidelines of Central Pollution Control Board, Delhi India. Sampling height was two meters above ground level. The student T-test was used to determine significant differences in monthly mean concentration of air pollutants across dry and wet seasons. The results revealed the dry season with mean values of 248568.19, 64639.04, 11140.21, 2810.39, 665.84, 320.80 particle counts for PM0.3, 0.5, 1.0, 2.5, 5.0 and 10μm and 3.01 ppm for CO concentration, was characterized by higher concentration of pollutants, while the rainy season with a mean values of 94728.24, 24745.69, 4338.29, 1158.11, 262.69, 131.36 particle counts for PM0.3, 0.5, 1.0, 2.5, 5.0 and 10μm and 2.70 ppm for CO concentration was characterized with less concentration of pollutants. The study concludes that seasonality significantly influences the concentration of pollutants in the city. 展开更多
关键词 SEASONALITY air pollutantS concentration variation
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基于VMD与组合模型的大气污染物浓度预测方法
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作者 邵玉祥 冯春生 +2 位作者 程俊杰 刘秋梦 蒲思涵 《软件导刊》 2024年第4期8-13,共6页
为提高大气污染物浓度的预测准确性,提出一种基于变分模态分解与组合模型的预测方法。首先通过变分模态分解将目标监测点的历史污染物浓度数据重构为多变量时序数据,根据区域内监测点之间的地理关系构建时空序列数据;然后将处理好的数... 为提高大气污染物浓度的预测准确性,提出一种基于变分模态分解与组合模型的预测方法。首先通过变分模态分解将目标监测点的历史污染物浓度数据重构为多变量时序数据,根据区域内监测点之间的地理关系构建时空序列数据;然后将处理好的数据输入LSTM与ConvLSTM的组合模型中,同时提取时间与空间特征并输出预测结果。针对武汉市PM2.5、SO2、NO23种污染物历史浓度数据进行实验,所提预测方法在MAE、RMSE和MAPE3个指标上均表现最佳,明显优于其他模型。此外,在时间尺度增加的情况下,该方法相较其他模型仍保持最高的预测精度。该方法能够充分捕捉局部特征,在综合考虑时间与空间特征方面具备显著优势,为大气污染物浓度的准确预测提供了一种可行途径。 展开更多
关键词 大气污染物 浓度预测 变分模态分解 组合模型 LSTM ConvLSTM
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乡村振兴背景下工业园区周边空气污染物浓度分布测定方法研究
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作者 雷璇 张冰洁 《环境科学与管理》 CAS 2024年第7期116-121,共6页
工业园区数量增多进而造成的有毒化学物质的排放,对生态系统和物种多样性造成不可逆转的损害。将西安市作为研究区域,并对区域概况展开分析,采用经验正交分析法获得空气污染物的时间分布特征,通过反距离权重法分析空气污染物的空间分布... 工业园区数量增多进而造成的有毒化学物质的排放,对生态系统和物种多样性造成不可逆转的损害。将西安市作为研究区域,并对区域概况展开分析,采用经验正交分析法获得空气污染物的时间分布特征,通过反距离权重法分析空气污染物的空间分布特征。根据上述特征分析了工业园区周边空气污染物浓度分布影响因素,以此获得了空气污染物的月、季变化特征,并绘制了污染物空间分布图,完成工业园区周边空气污染物浓度分布测定。分析结果表明,所提方法可以准确测定工业园区周边空气污染物浓度分布情况,具有较高的精度。 展开更多
关键词 空气污染物 浓度分布测定 乡村振兴 工业园区 时空分布特征
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校园绿地秋季不同活动空间保健因子变化特征及综合评价
6
作者 郭云丹 于耀泓 +3 位作者 邱权 何茜 苏艳 李吉跃 《林业与环境科学》 2024年第4期9-19,共11页
为了给华南地区校园师生及城市居民游憩出行场所与时间以及校园绿色空间设计提供科学依据,研究于2022年9—10月,同步观测华南农业大学内5种活动空间(林荫型、临水型、草坪型、行道树型以及广场型)的保健因子。结果表明,5种空间内的小气... 为了给华南地区校园师生及城市居民游憩出行场所与时间以及校园绿色空间设计提供科学依据,研究于2022年9—10月,同步观测华南农业大学内5种活动空间(林荫型、临水型、草坪型、行道树型以及广场型)的保健因子。结果表明,5种空间内的小气候日变化均呈倒“V”形,除广场型处于Ⅲ级不舒适水平外,其他4种空间均达到Ⅱ级舒适水平;空气负离子质量浓度日变化呈“双峰型”,林荫型空间空气负离子质量浓度达Ⅳ级保健浓度,其他4种空间均处于Ⅴ级允许浓度;空气颗粒物(PM2.5和PM10)质量浓度日变化呈“U”型,林荫型空间达到环境空气质量Ⅰ级标准。不同空间综合保健功能排序为林荫型>临水型>行道树型>草坪型>广场型,此外林荫型空间保健功能在上午10:00时和下午16:00—18:00时空间综合保健指数达到峰值,因此建议校园师生此时段前往郁闭度较高的林荫型空间健身游憩。 展开更多
关键词 校园绿地 变化特征 综合保健评价 人体舒适度 空气负离子浓度 空气颗粒物浓度
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2015~2022年北海市环境空气质量变化趋势及污染特征分析
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作者 黄仕英 冯日梅 +1 位作者 罗美莉 马韵 《山东化工》 CAS 2024年第6期249-253,共5页
利用2015~2022年北海市环境空气国控自动监测站数据,分析北海市环境空气质量及六项污染物浓度变化趋势,并研究其大气污染特征。结果表明:北海市环境空气质量总体改善显著,但由于O_(3)超标情况未得到有效控制,导致环境空气质量整体改善... 利用2015~2022年北海市环境空气国控自动监测站数据,分析北海市环境空气质量及六项污染物浓度变化趋势,并研究其大气污染特征。结果表明:北海市环境空气质量总体改善显著,但由于O_(3)超标情况未得到有效控制,导致环境空气质量整体改善的幅度与优良天数比例的提升并不匹配。北海市大气污染主要分为以PM_(2.5)污染为主导的阶段、PM_(2.5)和O_(3)为特征的复合污染阶段和以O_(3)污染为主导的阶段。自2019年起,O_(3)已成为影响北海市环境空气质量的主导因素,防控O_(3)轻微超标被证实对提升优良天数比例成效显著。北海市O_(3)污染时段主要集中在9~11月,而PM_(2.5)污染时段主要集中在1~2月和12月。秋冬季污染精准防控是持续改善北海市环境空气质量的关键手段。 展开更多
关键词 环境空气质量 变化趋势 污染特征 臭氧
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宜昌市2019—2021年空气质量特征分析
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作者 袁连新 刘伟璇 +1 位作者 张婉婷 吴萍 《当代化工研究》 CAS 2024年第6期76-78,共3页
经过对湖北省宜昌市近三年的空气质量监测结果的分析,发现污染物全年的日浓度变化区间较大,细颗粒物PM_(2.5)、可吸入颗粒物PM_(10)和O_(3)仍然是影响宜昌市空气质量的主要污染物。相比于2019年和2020年,2021年PM_(2.5)最大日均值浓度降... 经过对湖北省宜昌市近三年的空气质量监测结果的分析,发现污染物全年的日浓度变化区间较大,细颗粒物PM_(2.5)、可吸入颗粒物PM_(10)和O_(3)仍然是影响宜昌市空气质量的主要污染物。相比于2019年和2020年,2021年PM_(2.5)最大日均值浓度降低,全年日均值达标天数显著提高,且PM_(2.5)年均值浓度超标倍数在减小。O_(3)在夏季温度较高时达到全年最高的浓度,NO_(2)、SO_(2)的日均值浓度在每年的11月—次年2月相对较高。空气质量的变化与人类的生产生活是密不可分的。 展开更多
关键词 宜昌市 空气质量 AQI 六项污染物 时间变化特征
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2022年重大活动期间空气质量保障及污染过程分析
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作者 杨志轩 张颖 +4 位作者 赵海丽 刘红艳 丁志安 徐瑞红 刘桓嘉 《能源与环保》 2024年第1期10-16,共7页
2022年10月16-22日在北京召开某重大活动,安阳市作为空气质量保障通道城市,在思想上高度重视,在行动上积极响应,并于10月12日启动协商减排措施;但在10月14-16日,不利气象条件叠加区域性污染,安阳市经历了一轮轻至中度污染过程。对本轮... 2022年10月16-22日在北京召开某重大活动,安阳市作为空气质量保障通道城市,在思想上高度重视,在行动上积极响应,并于10月12日启动协商减排措施;但在10月14-16日,不利气象条件叠加区域性污染,安阳市经历了一轮轻至中度污染过程。对本轮污染过程进行深入分析,结果表明此次污染过程中综合指数占比最大的为颗粒物,污染负荷比为62.2%,其中PM2.5占比为34.9%。对比污染过程前后离子浓度表明,二次组分变化是导致本次PM2.5污染的关键因素之一;浓度权重轨迹分析表明,本次污染本地积累为主,外部传输受到上风向鹤壁市、新乡市和邯郸市的影响。 展开更多
关键词 空气质量保障 污染特征分析 浓度权重轨迹
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Analysis on the Relationship between Air Pollution Status and Meteorological Factors in Zhumadian City 被引量:2
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作者 Chen Song 《Meteorological and Environmental Research》 CAS 2019年第2期20-26,共7页
Based on monitoring data of air quality and corresponding meteorological observation data in Zhumadian City during 2013-2015,temporalspatial distribution characteristics and influence factors of air pollution were ana... Based on monitoring data of air quality and corresponding meteorological observation data in Zhumadian City during 2013-2015,temporalspatial distribution characteristics and influence factors of air pollution were analyzed. The results showed that >Grade II of pollution occupied a certain proportion in Zhumadian City throughout the year,and annual pollution probabilities at three stations were 11%,11% and 6%; serious pollution occurred for six times at three stations,and they all occurred in autumn and winter; pollution probabilities at three stations in autumn and winter were 18%,17% and 12%,and pollution situation in autumn and winter was more serious than that in spring and summer,and seasonal sequence of pollution frequency from low to high was spring,summer,autumn and winter. Seen from three monitoring stations,there was little difference between new and old industrial zones. Since Branch II of China Meheco Topfond Pharma Co.,Ltd. which represented largescale pollution source took pollution prevention measures,pollution was relatively light,but serious pollution was easy to appear. Seen from temporal change of pollutant concentration,monthly distribution characteristics of three kinds of air pollutants( SO_2,NO_2 and PM_(10)) showed typical one-peak-one valley pattern,and peak occurred during December-January,while valley was during July-August. Due to straw burning,monthly change curve of PM_(10) concentration had two peaks in June and October. Dekad change characteristics of three kinds of air pollutants also showed one-peak-one-valley pattern,and peak occurred from middle dekad of December to middle dekad of January,while valley was from early dekad of July to last dekad of August. The concentration correlation among three kinds of pollutants was the most significant at station 3.Additionally,concentration correlation was significant in autumn and winter,but was relatively weaker in spring and summer. The correlation between pollutant concentration and meteorological factors in the same period was the most significant in autumn,followed by winter. Negative correlation between horizontal visibility and pollutant concentration was extremely significant in winter. There was positive correlation between air pressure and pollutant concentration in summer and autumn,while the correlation was unobvious in winter and spring. There was negative correlation between air temperature and pollutant concentration,which was the most significant in autumn. Negative correlation between relative humidity and pollutant concentration was significant in summer and autumn. Total cloud cover showed significantly positive correlation with pollutant concentration in winter,but the correlation was unobvious in other seasons. Average wind velocity and NO_2 concentration maintained significantly negative correlation in whole year,and there was significantly negative correlation between average wind velocity and concentrations of other two kinds pollutants in winter,but the correlation was worse in other seasons. 展开更多
关键词 air POLLUTION METEOROLOGICAL FACTORS POLLUTION concentration Relationship characteristics
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2013—2022年全国环境空气质量变化特征 被引量:1
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作者 孟晓艳 魏征 叶春霞 《环境监控与预警》 2023年第5期1-7,共7页
基于2013—2022年全国339个地级及以上城市环境空气质量监测数据,分析了10年来环境空气质量变化特征。结果表明,2013—2022年全国环境空气质量持续改善,74个重点城市ρ(PM_(2.5))从2013年的68μg/m^(3)降至2022年的29μg/m^(3),降幅为57... 基于2013—2022年全国339个地级及以上城市环境空气质量监测数据,分析了10年来环境空气质量变化特征。结果表明,2013—2022年全国环境空气质量持续改善,74个重点城市ρ(PM_(2.5))从2013年的68μg/m^(3)降至2022年的29μg/m^(3),降幅为57.4%;一次排放污染物ρ(SO_(2))和ρ(NO_(2))10年降幅分别为71.9%和27.6%,ρ(CO)自2015年以来下降42.1%;全国ρ(O_(3))波动变化,受高温干旱影响,2019和2022年ρ(O_(3))为148和145μg/m^(3),其他年份ρ(O_(3))在137~139μg/m^(3)波动。全国74个重点城市优良天数比例从2013年的65.7%上升至2022年的83.0%,相当于10年间每个城市优良天数增加65 d;重污染天数比例从2013年的7.9%下降至2022年的0.6%,重污染天数减少90%。2020—2022年,90%以上的非沙尘重污染天出现在秋冬季(11—12月和1—2月),夏秋季O_(3)超标问题对优良天数比例影响显著,建议进一步强化重点区域污染联防联控与重点城市大气污染防治,加强多污染物协同治理,推进空气质量持续改善。 展开更多
关键词 空气质量 变化特征 首要污染物 城市 中国
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荥阳生态站PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度时间变化特征及相关因素研究
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作者 俞秀玲 霍宝民 +2 位作者 王晶 杨金橘 职庆利 《河南林业科技》 2023年第4期5-7,43,共4页
2018-2019年在荥阳生态站每月监测3次空气颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)(PM)和负氧离子的浓度,分析了荥阳生态站两种PM质量浓度日变化、月变化、季节变化特征;用监测日的气象因子日均值、空气负离子浓度日均值与两种PM质量浓度做相关分析,以... 2018-2019年在荥阳生态站每月监测3次空气颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)(PM)和负氧离子的浓度,分析了荥阳生态站两种PM质量浓度日变化、月变化、季节变化特征;用监测日的气象因子日均值、空气负离子浓度日均值与两种PM质量浓度做相关分析,以期了解PM质量浓度时间变化特征及相关影响因子。结果表明:两种PM浓度的日变化在8:00~18:00浓度变化呈U型。8:00~9:00浓度较高8:00~17:00浓度呈下降趋势,17:00以后质量浓度上升。月变化中11月至次年4月月平均质量浓度高;5~10月份平均质量浓度为较低。两种PM季节平均质量浓度高低顺序为:夏季<秋季<春季<冬季。春季和冬季两种PM污染尤为严重。PM_(2.5)质量浓度与气温呈极显著负相关;与日照时数、气温呈显著负相关,与气压呈显著正相关;与负离子浓度呈极显著负相关;与PM_(10)呈极显著正相关。PM_(10)质量浓度与气温、气温日较差呈显著负相关。 展开更多
关键词 空气质量 PM_(2.5) PM_(10) 变化特征 气象因子 负氧离子
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贵州省大气污染物浓度变化特征及气团传输来源分析 被引量:1
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作者 徐鹏 孙海燕 +5 位作者 李清 费学海 张春辉 刘凯 王显钦 杨爱江 《贵州大学学报(自然科学版)》 2023年第1期101-111,共11页
通过对贵州省各市(州)大气污染物观测资料分析表明:PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(x)年均浓度逐年降低,而O3-8h max出现逐年增高。2017年PM_(2.5)超过国家《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)的二级标准限值的天数排前三位分别为六盘... 通过对贵州省各市(州)大气污染物观测资料分析表明:PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(x)年均浓度逐年降低,而O3-8h max出现逐年增高。2017年PM_(2.5)超过国家《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)的二级标准限值的天数排前三位分别为六盘水市、遵义市和毕节市,为27、21和22 d,基本出现在冬季;贵阳市超标16 d,超标率为4.1%,最高浓度为107μg/m^(3)。对PM_(2.5)进行溯源分析表明:贵阳市、遵义市和六盘水市主要来自于本地源贡献,分别占了85%、93%和90%。本地排放源中,贵阳市主要是移动源、道路扬尘、建筑扬尘,贡献比例分别为26%、22%、20%;遵义市主要是居民燃煤和移动源,贡献比例分别为25%和20%;六盘水市主要是工业源和居民燃煤,贡献率分别为28%和20%。不同季节气团传输存在差异,并且不同城市在相同季节的传输也存在差异。中长距离气团传输主要来自于成渝地区,短距离主要是本地传输。溯源及气团传输分析表明,成渝地区出现大气污染时,气团传输对贵州省PM2.5浓度有一定传输贡献。 展开更多
关键词 大气污染物 浓度特征 溯源解析 气团传输
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气象与地理因素对化工园区大气污染指数的影响研究 被引量:1
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作者 杨斌 汪万军 张珊 《粘接》 CAS 2023年第8期115-118,共4页
为提升化工园区周边空气质量,探讨气象和地理因素对化工园区大气污染指数的影响。以湖北省宜都市作为研究区域,先利用国家环境保护部和宜都市气象局网站中的数据,分析了化工园区周边空气指数的影响因素,确定主要影响因子PM_(2.5)、PM_(... 为提升化工园区周边空气质量,探讨气象和地理因素对化工园区大气污染指数的影响。以湖北省宜都市作为研究区域,先利用国家环境保护部和宜都市气象局网站中的数据,分析了化工园区周边空气指数的影响因素,确定主要影响因子PM_(2.5)、PM_(10)和O_(3)随季节变化的情况,并将其作为化工园区大气污染指数的影响因子。然后结合气象条件和地理因素,通过影响因子的Pearson系数,分析二者与污染指数变化的相关性,得出气象与地理因素对化工园区大气污染指数影响的变化规律。最后依据得出的规律,提出适宜化工企业周边环境的保护措施,希望可借此降低化工企业带来的空气污染。 展开更多
关键词 Pearson系数 化工园区 大气污染指数 逐时变化特征 气象因素 地理因素
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大气污染物湿清除特征研究
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作者 李赛楠 范永强 《环境科学与管理》 CAS 2023年第2期55-59,共5页
文章利用2015年-2021年济南市逐小时大气污染物和降水数据,分析了济南市不同等级、不同时长对大气污染的湿清除影响。发现午后容易发生强降水,其次是凌晨、清晨和傍晚;PM_(10)浓度与降水相关性最好,O_(3)浓度与降水量呈正相关;所有降水... 文章利用2015年-2021年济南市逐小时大气污染物和降水数据,分析了济南市不同等级、不同时长对大气污染的湿清除影响。发现午后容易发生强降水,其次是凌晨、清晨和傍晚;PM_(10)浓度与降水相关性最好,O_(3)浓度与降水量呈正相关;所有降水等级降水对SO_(2)的有效清除时长最长,对CO的有效清除时长最短;小雨对PM_(2.5)、PM_(10)的清除效率较低,但中雨以上等级的降水对PM_(2.5)、PM_(10)的清除效果明显;对PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)、CO而言,1 h~3 h降水的清除效能优于4 h~6 h降水的清除效能,SO_(2)的清除效率受不同降水时长影响不大,但在四个季节持续时间最长,CO的有效清除时长较短。 展开更多
关键词 降水量变化 湿清除变化特征 大气污染 污染物浓度 同期降水量
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济南市冬季大气污染时空分布特征及潜在污染源区分析
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作者 王治非 王在峰 +4 位作者 吕晨 付华轩 边萌 孙凤娟 张文娟 《山东科学》 CAS 2023年第4期114-121,共8页
利用2016-2018年冬季济南市大气主要污染物和气象监测数据,对大气污染特征及潜在源区进行分析。结果表明:2016-2018年冬季济南市环境空气中可吸入颗粒物PM_(10)和细颗粒物PM_(2.5)分别占首要污染物的34.7%和63.8%,轻度污染以上天数占总... 利用2016-2018年冬季济南市大气主要污染物和气象监测数据,对大气污染特征及潜在源区进行分析。结果表明:2016-2018年冬季济南市环境空气中可吸入颗粒物PM_(10)和细颗粒物PM_(2.5)分别占首要污染物的34.7%和63.8%,轻度污染以上天数占总天数的58.6%,冬季高质量浓度PM_(2.5)导致年均值增加7.5μg/m 3;从空间分布来看,PM_(10)与PM_(2.5)空间分布为天桥区、槐荫区及平阴县质量浓度较高,SO_(2)则为商河县和济阳区质量浓度偏高,NO 2和CO为济阳区、天桥区和槐荫区质量浓度较高;研究期间NO 2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)的质量浓度呈正相关性,相关系数均在0.7以上,推断交通源、工业燃烧源、燃煤是颗粒物的主要来源;济南市冬季的气团输送为偏南、西北、偏北和偏东4个方向,偏南和偏东气团为影响济南市冬季大气污染主要输送路径。进一步研究潜在源区贡献及浓度权重表明,济南地区大气污染物主要受本地及周边区域影响,当前大气污染呈现跨区域交叉污染特征,应建立区域联防机制,统筹研究解决区域大气环境污染突出问题。 展开更多
关键词 大气污染物 污染特征 潜在源区贡献 浓度权重轨迹 济南市
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福建省PM_(2.5)-O_(3)双高特征与天气形势影响分析
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作者 郑秋萍 李菲 +2 位作者 赵芮 蒋冬升 王宏 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2023年第8期1440-1448,共9页
为理清福建省天气形势对PM_(2.5)与O_(3)演变的影响,识别二者的不同趋势与特点,揭示双高过程的气象场特征,利用2015-2021年PM_(2.5)与O_(3)连续观测资料,采用统计合成、天气学诊断等方法,探究PM_(2.5)与O_(3)变化趋势、污染状况及其与... 为理清福建省天气形势对PM_(2.5)与O_(3)演变的影响,识别二者的不同趋势与特点,揭示双高过程的气象场特征,利用2015-2021年PM_(2.5)与O_(3)连续观测资料,采用统计合成、天气学诊断等方法,探究PM_(2.5)与O_(3)变化趋势、污染状况及其与主导天气形势的关系,阐明气象因素对PM_(2.5)与O_(3)(简称“PM_(2.5)-O_(3)”)双高过程的协同作用。结果表明:2015-2021年福建省PM_(2.5)质量浓度年均值呈明显下降趋势,超标天数从5.6 d(2015年)下降到0.3 d(2021年)。O_(3)日最大8 h平均(简写为O_(3)-8h)质量浓度的年均值呈先上升后略下降的趋势,2018年O_(3)超标天数为2016年的8倍以上。天气形势对PM_(2.5)与O_(3)的影响存在一致性特征,也存在差异性,2015-2021年PM_(2.5)质量浓度在不利天气形势下从34.9μg∙m^(-3)降至24.8μg∙m^(-3),在有利的天气形势下从25.2μg∙m^(-3)降至17.5μg∙m^(-3),且不利天气形势下与有利天气形势下的质量浓度差在缩小。O_(3)-8h质量浓度在有利的天气形势下呈现上升趋势,在中性-拉尼娜气候背景加不利天气形势下却呈略降趋势,可见近年来针对O_(3)的管控措施是有一定效果的。福建省PM_(2.5)-O_(3)双高现象白天发生频率远高于夜间,协同控制最需要关注的是光化学型PM_(2.5)-O_(3)双高现象(08:00-20:00的PM_(2.5)-O_(3)双高现象),主要天气形势有两种,即2-5月锋前暖区下的静稳天气以及7-9月台风外围影响下的静稳天气;沿海代表性城市莆田市非光化学型PM_(2.5)-O_(3)双高现象(21:00至翌日07:00的PM_(2.5)-O_(3)双高现象)占比14.1%,说明加强上游区域的联防联控也是PM_(2.5)-O_(3)协同控制的关键因素之一。研究显示,近年来PM_(2.5)和O_(3)-8h浓度演变与天气形势变化有密切关系。期望研究成果能为低污染排放区域PM_(2.5)与O_(3)协同控制、污染防控效果评估奠定基础。 展开更多
关键词 PM_(2.5)-O_(3) 演变特征 双高现象 天气形势 协同控制 福建省
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重庆市九龙坡区空气质量状况分析研究
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作者 任荣 《环境与发展》 2023年第6期49-54,86,共7页
利用2021年监测数据对空气质量状况及变化趋势进行分析,结果表明:PM_(10)、PM_(2.5)、NO_(2)逐时变化规律呈双峰型,O_(3)呈午后单峰型。PM_(10)、PM_(2.5)和NO_(2)月均浓度呈先下降后上升趋势,冬季浓度高于夏季,O_(3)则相反。2017—2021... 利用2021年监测数据对空气质量状况及变化趋势进行分析,结果表明:PM_(10)、PM_(2.5)、NO_(2)逐时变化规律呈双峰型,O_(3)呈午后单峰型。PM_(10)、PM_(2.5)和NO_(2)月均浓度呈先下降后上升趋势,冬季浓度高于夏季,O_(3)则相反。2017—2021年,PM_(10)和PM_(2.5)浓度呈不显著下降趋势,NO_(2)月和O_(3)浓度呈不显著上升趋势。 展开更多
关键词 空气质量 变化趋势 污染特征
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广东某工业城市空气质量变化特征分析
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作者 黎细华 苏淑珍 《山西化工》 CAS 2023年第11期257-260,共4页
以一典型工业城市为研究对象,利用该城市国控环境空气质量自动站2016—2020年的二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、可吸入颗粒物(PM10)、臭氧(O3)、一氧化碳(CO)、细颗粒物(PM2.5)监测数据,分析该城市环境空气中六项主要的空气污染物浓度、... 以一典型工业城市为研究对象,利用该城市国控环境空气质量自动站2016—2020年的二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、可吸入颗粒物(PM10)、臭氧(O3)、一氧化碳(CO)、细颗粒物(PM2.5)监测数据,分析该城市环境空气中六项主要的空气污染物浓度、AQI达标率、各级污染级别的首要污染物占比和年际变化趋势及其主要污染特征。结果表明:5年间,该城市主要大气污染物的污染程度表现为O3>PM2.5>NO2>PM10>CO>SO2,空气质量综合指数呈现波动性改善趋势,但臭氧污染日渐凸显,且O3已成为影响空气质量最为关键的大气污染物。通过分析该区大气质量变化,有针对性地提出空气质量改善建议。 展开更多
关键词 空气质量 变化特征 大气污染物 臭氧、PM2.5
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节能环保限制条件下PM_(2.5)大气污染物浓度变化特征研究
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作者 刘玉芳 《环境科学与管理》 CAS 2023年第4期55-60,共6页
针对现阶段PM_(2.5)大气污染物浓度变化评估方法存在的误差偏大问题,提出节能环保限制条件下PM_(2.5)大气污染物浓度变化特征研究。从污染物源头与传播扩散因素两方面入手,结合当前节能环保限制条件,对其变化过程中的核心数据进行关联分... 针对现阶段PM_(2.5)大气污染物浓度变化评估方法存在的误差偏大问题,提出节能环保限制条件下PM_(2.5)大气污染物浓度变化特征研究。从污染物源头与传播扩散因素两方面入手,结合当前节能环保限制条件,对其变化过程中的核心数据进行关联分析,建立PM_(2.5)大气污染物浓度变化特征模型,分析PM_(2.5)大气污染物浓度变化特征与PM_(2.5)大气污染物组成,深入分析影响PM_(2.5)大气污染物浓度变化因素,同时将分析所得参量进行关联,获得可靠度更高的变化特征量。仿真测试表明,所提方法具有浓度变化特征评估值误差小、稳定性好、浓度变化趋势评估相似度高的特性。 展开更多
关键词 节能环保限制条件 PM_(2.5)大气污染物 浓度变化 特征研究
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