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基于PSCF与CWT模型对乌鲁木齐市地表臭氧源区分析 被引量:1
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作者 王笠成 邵波霖 +3 位作者 彭彤茵 王思睿 郄慧霞 程馨 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期129-137,共9页
乌鲁木齐市是中国西部典型的重工业城市,伴随着快速的工业化和城市化发展,城市大气臭氧污染日益严重。为探究乌鲁木齐市地表臭氧污染特征,该研究采用2015-2019年乌鲁木齐市大气污染物监测数据及同期气象观测资料,结合统计分析、后向轨... 乌鲁木齐市是中国西部典型的重工业城市,伴随着快速的工业化和城市化发展,城市大气臭氧污染日益严重。为探究乌鲁木齐市地表臭氧污染特征,该研究采用2015-2019年乌鲁木齐市大气污染物监测数据及同期气象观测资料,结合统计分析、后向轨迹分析、潜在源贡献因子以及浓度权重轨迹对乌鲁木齐市臭氧污染特征及潜在源区进行分析。结果显示,(1)2015-2019年乌鲁木齐市臭氧年评价指标由118μg/m^(3)增长至128μg/m^(3)。同时,乌鲁木齐市主要大气污染正经历由颗粒物向臭氧过渡的变化,其作为首要污染物占比从2015年的5.8%上升至2019年的28.0%,不同季节臭氧浓度变化特征为夏季>春季>秋季>冬季,且在分布特征上与NO2、CO呈显著负相关。(2)后向轨迹分析结果表明:影响乌鲁木齐市大气臭氧分布的气流具有途经境外地区、长距离迁移、高浓度的特征,境内气流迁移途径普遍较短且对乌鲁木齐市臭氧浓度传输影响较小。(3)潜在源贡献因子法与浓度权重轨迹法表明,影响乌鲁木齐市臭氧浓度的主要源区与贡献高值区是昌吉州、塔城地区、博尔塔拉蒙古自治州、阿勒泰地区,且臭氧源区与臭氧贡献高值区分布与臭氧浓度季节变化呈正相关,有明显季节变化特征,其中夏季潜在源区主要为中度源区且分布广泛、贡献度高,冬季全域为轻度源区,春秋季源区介于两者之间。 展开更多
关键词 臭氧浓度 后向轨迹聚类分析 潜在源贡献 浓度权重轨迹 乌鲁木齐市
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北京市春节前和春节期间非甲烷烃污染特征及其来源解析
2
作者 佟胜睿 徐言勇 +2 位作者 李方杰 张海亮 葛茂发 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2453-2465,共13页
为探究春节前和春节期间北京市非甲烷烃(NMHCs)的来源和转化过程,基于2021年2月2-16日北京市空气质量监测数据、气象数据和非甲烷烃的在线分析结果开展了相关研究。结果表明:①北京市春节前(2月2日00:00-2月11日00:00)和春节期间(2月11... 为探究春节前和春节期间北京市非甲烷烃(NMHCs)的来源和转化过程,基于2021年2月2-16日北京市空气质量监测数据、气象数据和非甲烷烃的在线分析结果开展了相关研究。结果表明:①北京市春节前(2月2日00:00-2月11日00:00)和春节期间(2月11日00:00-2月16日00:00)NMHCs体积分数有明显差异,其中,春节前NMHCs平均体积分数为25.43×10^(-9)±11.38×10^(-9),而春节期间为32.37×10^(-9)±12.43×10^(-9),增幅近27.3%。②利用正定矩阵因子分解(PMF)模型分析了春节前和春节期间的NMHCs来源差异,其中,汽油、柴油车辆排放源贡献率由春节前的37.2%降至春节期间的13.9%,溶剂使用和燃烧排放源的贡献率从春节前的18.4%升至春节期间的55.7%。③结合潜在源贡献因子分析(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)方法发现,春节期间NMHCs来源主要与北京市周边地区的烟花爆竹燃放、燃煤等排放的区域传输有关。④NMHCs的臭氧生成潜势(OFP)和二次有机气溶胶生成潜势(SOAP)表明,烯烃和芳香烃分别对观测期间O_(3)和二次气溶胶的生成具有重要贡献。研究表明,在开展京津冀地区污染联防联控过程中,对燃烧源排放的控制是有效缓解北京市春节期间空气污染问题的重要手段。 展开更多
关键词 非甲烷烃(NMHCs) 源解析 潜在源贡献因子分析(pscf) 臭氧生成潜势(OFP) 二次有机气溶胶生成潜势(SOAP)
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秦巴山区东部近5年大气污染物的气象影响因素及潜在来源分析
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作者 李静睿 舒晨阳 +2 位作者 刘佩佩 李玉婷 高燕 《黑龙江环境通报》 2024年第9期7-10,共4页
为明确秦巴山区东部大气污染物的气象影响以及潜在来源,对安康市2016—2020年的逐日大气及气象监测数据进行分析,结果表明:冬季在连续2~3个小时最大风速维持在3~3.5m/s以上,会有利于污染物的扩散;在有降水发生时,若小时最大风速超过2.8... 为明确秦巴山区东部大气污染物的气象影响以及潜在来源,对安康市2016—2020年的逐日大气及气象监测数据进行分析,结果表明:冬季在连续2~3个小时最大风速维持在3~3.5m/s以上,会有利于污染物的扩散;在有降水发生时,若小时最大风速超过2.8m/s时,且0.3mm以上的小时降水量持续3个小时以上,对污染物具有明显的沉降清洁效果;若小时最大风速小于2m/s,小时降水量达到0.5~0.8mm以上,对污染物也有较明显的沉降和清除作用。通过对输送大气污染物的轨迹分析发现,安康市的大气污染物主要来源于四川省、河南省以及湖北省的偏南和偏东方向轨迹输送,同时安康市冬季PM_(2.5)浓度的贡献最大的区域在2019年后存在明显南移。 展开更多
关键词 空气质量 气象要素 后向轨迹 潜在源贡献分析 浓度权重轨迹分析
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郴州市秋冬季PM_(2.5)污染传输路径与潜在源贡献分析 被引量:2
4
作者 李濠 肖童觉 +3 位作者 聂星 杨云芸 高雯媛 龙雯琪 《环境监测管理与技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期30-36,共7页
通过应用HYSPLIT、MeteoInfo模型,计算2017—2021年秋冬季抵达郴州地区72 h的后向气流轨迹并进行轨迹聚类、潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析,探讨郴州市PM_(2.5)传输特征及污染潜在源分布。结果表明,郴州市秋冬季PM_(2.5)... 通过应用HYSPLIT、MeteoInfo模型,计算2017—2021年秋冬季抵达郴州地区72 h的后向气流轨迹并进行轨迹聚类、潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析,探讨郴州市PM_(2.5)传输特征及污染潜在源分布。结果表明,郴州市秋冬季PM_(2.5)潜在源区主要分布在北偏东方向,以近距离输送为主,频率最高的是从咸宁市通城县经岳阳市平江县、株洲地区的短距离轨迹,其频率为34.17%;WPSCF高值带起源于河南省,经湖北、平江、江西等地区,最终到达郴州。WCWT分析结果得出,PM_(2.5)污染趋势与上述一致,影响范围更宽,影响程度相对较轻。2017—2021年间,郴州地区污染传输通道影响逐年减小,PM_(2.5)浓度平均下降19.7%。 展开更多
关键词 PM_(2.5) 传输路径 潜在源贡献 后向轨迹 聚类分析 秋冬季 郴州地区
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济南市区黑碳污染变化特征及来源解析
5
作者 张淼 王桂霞 +6 位作者 王昌伟 贺艳云 许艳芳 李琪 许杨 张俊骁 张桂芹 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期560-572,共13页
黑碳(BC)作为细颗粒物(PM2.5)的重要来源之一,探究其变化特征及来源对PM2.5管控具有指导意义。为了研究济南市区大气黑碳颗粒物污染变化特征及来源,于2020年1月-2021年12月在济南市区选择市中心站(1#)利用Magee公司AE33型黑碳仪对黑碳... 黑碳(BC)作为细颗粒物(PM2.5)的重要来源之一,探究其变化特征及来源对PM2.5管控具有指导意义。为了研究济南市区大气黑碳颗粒物污染变化特征及来源,于2020年1月-2021年12月在济南市区选择市中心站(1#)利用Magee公司AE33型黑碳仪对黑碳浓度展开了在线连续观测,还开展了PM2.5、氮氧化物(NOx)、一氧化碳(CO)质量浓度的同步在线观测,获得了市区黑碳浓度变化特征,探究了BC与主要大气污染物的关系,并结合省中心站(2#)BC监测,定量解析了济南市区BC排放来源的日变化特征,同时选取典型污染过程研究不同排放源黑碳的传输影响。结果表明,整个观测时段1#BC平均质量浓度为(1.86±1.21)μg·m^(-3),BC与PM2.5和CO呈正相关关系。BC质量浓度呈现明显的年、季节、周和日变化特征,2021年BC较2020年下降约0.28μg·m^(-3),下降比例为14%,BC质量浓度春(1.47±0.51)μg·m^(-3)<夏(1.60±0.43)μg·m^(-3)<秋(1.99±0.77)μg·m^(-3)<冬(2.48±1.17)μg·m^(-3);BC受交通早晚高峰的影响呈现双峰型日变化特征,春夏季周末浓度高于工作日,具有比较明显的“周末效应”。源解析结果表明,交通排放为BC主要来源,2020年和2021年BC交通源贡献均值占比(BCtraffic/BC)夏(0.81)>秋(0.79)>春(0.76)>冬(0.67),不同季节BCtraffic日变化特征也证实了交通源对BC贡献占主导作用,2#省中心站与1#市中心站变化相似,但受交通流量与工业源影响BC浓度通常高于1#市中心站,典型PM2.5污染期间BC除受近距离局地排放源影响外,还有济南北部、德州市和河北衡水市传输影响。风场对BCtraffic和BCnontraffic浓度的影响显示该站点以周边源排放为主,BCtraffic受西南方向的旅游路隧道及东北方向舜华路等交通繁忙路段排放影响明显。 展开更多
关键词 黑碳(BC) 时空变化特征 BC/PM2.5 来源解析 浓度权重轨迹分析 潜在源贡献因子分析
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许昌市夏季臭氧污染特征与气象因子影响分析 被引量:1
6
作者 徐媛倩 岳利波 +4 位作者 曹霞 付广宇 罗艺琳 孙鹏 张志华 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期367-372,379,共7页
结合许昌市2019—2022年夏季(5—9月)臭氧(O_(3))逐小时质量浓度与气象数据,分析O_(3)浓度变化特征与气象因子的影响,识别O_(3)污染传输特征与潜在源分布。结果表明,许昌市2019—2022年夏季O_(3)浓度整体呈下降趋势,但2022年O_(3)季均... 结合许昌市2019—2022年夏季(5—9月)臭氧(O_(3))逐小时质量浓度与气象数据,分析O_(3)浓度变化特征与气象因子的影响,识别O_(3)污染传输特征与潜在源分布。结果表明,许昌市2019—2022年夏季O_(3)浓度整体呈下降趋势,但2022年O_(3)季均值略有上升;夏季中6月的O_(3)污染最重,平均日超标率达61%;O_(3)浓度日变化呈单峰状,峰值出现在16:00左右;O_(3)浓度与气温、风速呈正相关,与相对湿度呈负相关;当气温≥35℃、相对湿度为20%~<40%、风速为2~<3 m/s、主要风向为南风、东南风时易发生O_(3)小时浓度超标;6月高温(气温≥30℃)和低湿(相对湿度20%~<40%)时段持续时间长是导致O_(3)浓度较高的重要因素;2022年夏季气团主要来自东北、西南和东南方向;除本地生成外,许昌市高浓度O_(3)还受到山东、安徽、湖北等区域传输影响。 展开更多
关键词 O_(3) 气象因子 潜在源贡献因子分析 浓度权重
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宜都市PM_(2.5)与O_(3)季节性分布特征及潜在源区分析 被引量:1
7
作者 张嘉迪 王东旭 +4 位作者 王振楠 朱汉民 苏春华 周磊 杨喜成 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期84-94,共11页
为了解宜都市PM_(2.5)与O_(3)的污染特征及潜在来源,利用宜都市2020年3月至2022年2月在线监测数据及气象数据,对宜都市PM_(2.5)与O_(3)质量浓度变化特征、气象影响因素及潜在源区进行了分析,结果表明:宜都市PM_(2.5)质量浓度冬高夏低,... 为了解宜都市PM_(2.5)与O_(3)的污染特征及潜在来源,利用宜都市2020年3月至2022年2月在线监测数据及气象数据,对宜都市PM_(2.5)与O_(3)质量浓度变化特征、气象影响因素及潜在源区进行了分析,结果表明:宜都市PM_(2.5)质量浓度冬高夏低,日变化呈双峰特征,O_(3)质量浓度夏高冬低,日变化呈单峰特征。高湿、静稳的气象条件以及较强偏北风作用下的区域污染传输对PM_(2.5)污染有重要影响,高温以及中湿度对O_(3)污染过程有重要作用。春、夏、秋季偏南方向气流轨迹占主导,且携带较高的污染物浓度,冬季来自湖北东北及西南方向的气流占比较高且携带的PM_(2.5)浓度较高;宜都市PM_(2.5)、O_(3)的潜在源区具有季节性差异,总体来看,主要分布在河南南部、湖北东部及湖南的北部区域。 展开更多
关键词 宜都市 PM_(2.5) O_(3) 气象因子 污染特征 后向轨迹 潜在源分析
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突发性中尺度暴雪过程大气污染特征与潜在源区研究
8
作者 卜庆雷 张秀娟 李传浩 《环境科学与管理》 CAS 2024年第2期64-69,共6页
针对济南市大气污染情况,分析突发性中尺度暴雪过程大气污染特征与潜在源区。基于2020年1月7日济南市气象和环境监测数据,通过皮尔逊积差相关系数法分析污染物之间、污染物与气象要素之间相关关系。经分析可知:暴雪对大气污染具有一定... 针对济南市大气污染情况,分析突发性中尺度暴雪过程大气污染特征与潜在源区。基于2020年1月7日济南市气象和环境监测数据,通过皮尔逊积差相关系数法分析污染物之间、污染物与气象要素之间相关关系。经分析可知:暴雪对大气污染具有一定清洗能力,颗粒污染物浓度与气体污染物浓度之间存在一定同源性,污染物与不同气象要素也存在正向或负向相关关系,证明暴雪导致的气象要素改变对大气污染扩散具有一定意义。采用潜在源贡献因子分析法和浓度权重轨迹分析法测得本地源为济南市PM_(2.5)浓度贡献最高源区,表明PM_(2.5)高贡献与聚集性工业活动相关。 展开更多
关键词 突发性中尺度暴雪 大气污染特征分析 潜在源区 皮尔逊积差相关系数法 潜在源贡献因子
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2020年宣城市臭氧污染特征及气象影响因素分析
9
作者 姚笛 陈浩 +2 位作者 王明 张帅 刘东 《大气与环境光学学报》 CAS CSCD 2024年第5期589-598,共10页
基于宣城市2020年环境空气质量监测数据及同期气象观测数据分析了臭氧(O_(3))污染特征和气象成因。结果表明:2020年臭氧日最大滑动8小时平均质量浓度第90百分位数(MDA8-90)为137μg/m^(3),相对2019年增长了2.2%。MDA8-90的月变化趋势呈... 基于宣城市2020年环境空气质量监测数据及同期气象观测数据分析了臭氧(O_(3))污染特征和气象成因。结果表明:2020年臭氧日最大滑动8小时平均质量浓度第90百分位数(MDA8-90)为137μg/m^(3),相对2019年增长了2.2%。MDA8-90的月变化趋势呈“M”型,峰值出现在9月(164μg/m^(3))。O_(3)小时浓度日变化呈单峰型,峰值出现在16时,谷值出现在7时。不同天气条件下,晴天O_(3)质量浓度峰值最高,多云、阴天和雨天的O_(3)浓度峰值依次递减。O_(3)质量浓度与气温呈现正相关性,与相对湿度和NO2质量浓度呈现显著的负相关性。气温大于25℃、相对湿度小于50%及风速低于2 m/s的气象条件与高质量浓度O_(3)污染密切相关。进而利用潜在源贡献函数模型分析了污染传输对宣城市O_(3)质量浓度的影响及潜在传输源区分布特征,结果表明不同时期O_(3)潜在来源差异明显,6―8月的主要潜在来源位于东海海面和浙江北部区域,而9―11月的分布在苏皖豫鲁交界处和赣鄂交界处。 展开更多
关键词 宣城市 臭氧 变化特征 气象因素 潜在源区
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伊宁市细颗粒物输送路径及潜在源区分析
10
作者 陈新 胡峰 +3 位作者 刘云庆 祁宝川 张萌 王兴磊 《广州化工》 CAS 2024年第13期107-111,共5页
基于污染物自动监测数据及全球资料同化系统气象数据(GDAS),分析伊宁市细颗粒物(PM_(2.5))浓度变化特征及不同季节下外来传输路径,结合潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹法(CWT)分析潜在源和浓度贡献区。结果表明:伊宁市空气质量主... 基于污染物自动监测数据及全球资料同化系统气象数据(GDAS),分析伊宁市细颗粒物(PM_(2.5))浓度变化特征及不同季节下外来传输路径,结合潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹法(CWT)分析潜在源和浓度贡献区。结果表明:伊宁市空气质量主要受汽车尾气源为主,冬季PM_(2.5)污染最严重;春、夏、秋季伊宁市周边不存在明显潜在污染源贡献区,冬季PM_(2.5)潜在源区为琼博拉镇与海努克镇区域,贡献源区分布在特克舍山地区。 展开更多
关键词 PM_(2.5) 后向轨迹 聚类分析 潜在源贡献函数分析 浓度权重轨迹分析
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2022年贵港市臭氧潜在源区及传输路径季节特点分析
11
作者 黄巾旗 廖国莲 +2 位作者 黄子航 零绍珑 王盛繁 《气象研究与应用》 2024年第3期117-121,共5页
为了揭示贵港市2022年臭氧(O3)不同季节的传输规律和污染来源,利用Meteo Info软件后向轨迹模式,结合O3小时浓度数据,对2022年贵港市各季节500 m高度逐日72 h后向轨迹进行深入分析,并使用潜在源区贡献分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(C... 为了揭示贵港市2022年臭氧(O3)不同季节的传输规律和污染来源,利用Meteo Info软件后向轨迹模式,结合O3小时浓度数据,对2022年贵港市各季节500 m高度逐日72 h后向轨迹进行深入分析,并使用潜在源区贡献分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)对贵港市O3的潜在贡献源区和贡献大小进行研究。结果表明:(1)贵港市各季节近地层大气污染输送以长距离输送为主,东北方向的长距离输送对O3浓度影响最大。(2)河南、湖北、湖南及广西贵港周边地区是主要的O3潜在源区,秋季的潜在源区范围最广。(3)贵港市O3污染来源为区域传输和本地排放,区域传输以河南、湖北、江西、湖南的贡献较大,本地污染受贵港北部影响较显著。 展开更多
关键词 O3 后向轨迹 聚类分析 潜在源贡献因子 浓度权重轨迹
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Observation on the aerosol and ozone precursors in suburban areas of Shenzhen and analysis of potential source based on MAX-DOAS
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作者 Hairong Zhang Ang Li +5 位作者 Zhaokun Hu Hongmei Ren Hongyan Zhong Jianfeng Guo Long Yun Mingdi Zhang 《Journal of Environmental Sciences》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第10期109-121,共13页
Long-term stereoscopic observations of aerosol,NO2,and HCHO were carried out at the Yangmeikeng(YMK)site in Shenzhen.Aerosol optical depths and NO2 vertical column concentration(NO2 VCD)derived from MAX-DOAS were foun... Long-term stereoscopic observations of aerosol,NO2,and HCHO were carried out at the Yangmeikeng(YMK)site in Shenzhen.Aerosol optical depths and NO2 vertical column concentration(NO2 VCD)derived from MAX-DOAS were found to be consistent with other datasets.The total NO2 VCD values of the site remained low,varying from 2×10^(15)to 8×10^(15)mol/cm^(2),while the HCHO VCD was higher than NO2 VCD,varying from 7×10^(15)to 11×10^(15)mol/cm^(2).HCHO VCD was higher from September to early November than that was from mid-late November to December and during February 2021,in contrast,NO2 VCD did not change much during the same period.In January,NO2 VCD and HCHO VCD were both fluctuating drastically.High temperature and HCHO level in the YMK site is not only driving the ozone production up but alsomay be driving up the ozone concentration as well,and the O_(3)production regime in the YMK site tends to be NOx-limited.At various altitudes,backward trajectory clustering analysis and Potential Source Contribution Function(PSCF)were utilized to identify possible NO2 and HCHO source locations.The results suggested that the Huizhou-Shanwei border and the Daya Bay Sea area were the key potential source locations in the lower(200 m)and middle(500 m)atmosphere(WPSCF>0.6).The WPSCF valuewas high at the 1000maltitude whichwas closer to the YMKsite than the near ground,indicating that the pollution transport capability in the upper atmosphere was limited. 展开更多
关键词 Multi-axial differential optical absorption spectroscopy (MAX-DOAS) Nitrogen dioxide(NO2) Formaldehyde(HCHO) potential source contribution function(pscf)
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新疆大气PM_(2.5)来源与潜在贡献源分析 被引量:1
13
作者 许君利 韩海东 王建 《干旱区研究》 CSCD 北大核心 2023年第6期874-884,共11页
利用2021年3月—2022年2月新疆空气质量数据分析PM_(2.5)浓度演化特征及其控制因素,结合因子分析和NO_(2)、SO_(2)与CO的来源特性辨别物质排放源,并借助基于Hysplit模式的Meteo Info软件包确定PM_(2.5)输送路径和潜在贡献源区分布状况... 利用2021年3月—2022年2月新疆空气质量数据分析PM_(2.5)浓度演化特征及其控制因素,结合因子分析和NO_(2)、SO_(2)与CO的来源特性辨别物质排放源,并借助基于Hysplit模式的Meteo Info软件包确定PM_(2.5)输送路径和潜在贡献源区分布状况。结果表明:(1)新疆PM_(2.5)浓度显著偏高,尤其是冬季平均高达86.16μg·m^(-3)。其中,天山北坡经济带PM_(2.5)来源主要受周围油气田作业排放及其输送过程中大风扬尘的支配,而其他地区的PM_(2.5)主要源于大风扬尘,辅以石油与天然气燃烧排放。(2)天山北坡经济带经油气田作业区气流输送PM_(2.5)浓度虽然仅为局地路径的50%,但路径占比达50%,因此,应是区域PM_(2.5)来源的重要通道,且PM_(2.5)浓度变异系数高达103.6%,是导致雾霾甚至浮尘天气形成的关键因素。哈密盆地与塔里木盆地物质补给路径虽然存在差异,但二者PM_(2.5)潜在贡献源区均主要分布在孔雀河流域和罗布泊等地。(3)外源气流受盆地地形作用而演化成辐合/辐散气流,辅以(类)山谷风促进污染物混合,应是天山北坡经济带和塔里木盆地内PM_(2.5)演化趋势类似的成因之一。 展开更多
关键词 PM_(2.5) 聚类分析 Hysplit模式 潜在贡献源区 新疆
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成都平原城市群夏季臭氧污染天气形势与潜在源分析 被引量:7
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作者 卢宁生 张小玲 +5 位作者 杜云松 康平 陈军辉 华明 雷雨 祁宏 《高原气象》 CSCD 北大核心 2023年第2期515-528,共14页
通过分析成都平原城市群8个城市2015-2019年夏季地面臭氧污染特征表明,近5年夏季平原O_(3)污染区域呈扩大趋势,成都市O_(3)_8 h第90百分位浓度和超标日数均为最大,雅安、绵阳浓度较低但上升趋势显著。利用PCT客观天气分型方法,对近5年... 通过分析成都平原城市群8个城市2015-2019年夏季地面臭氧污染特征表明,近5年夏季平原O_(3)污染区域呈扩大趋势,成都市O_(3)_8 h第90百分位浓度和超标日数均为最大,雅安、绵阳浓度较低但上升趋势显著。利用PCT客观天气分型方法,对近5年夏季成都平原及周边的位势高度场进行分型研究,结果表明:(1)700 hPa臭氧污染天气形势为高压型,500 hPa为西风槽后和平直纬向型,100 hPa为南亚高压中部和东部型;(2)近5年夏季典型O_(3)污染过程的高低空天气形势为西风槽后部、高压发展和高压控制型,污染过程期间成都平原多受到西风槽后西北气流或副热带高压脊线附近下沉气流的影响;(3)污染天气型具有高温低湿,小风强辐射,白天混合层高的特征。气流下沉增温和局地环流的作用抑制了污染物向高层扩散,促使边界层上部O_(3)下传并堆积于成都平原地区。采用HYSPLIT后向轨迹模式和潜在源贡献法(PSCF),探讨了不同天气型影响下成都平原O_(3)浓度输送的轨迹聚类和潜在源区。结果表明,本地和盆地城市之间的输送对臭氧污染有重要贡献。最主要的臭氧潜在源区位于本地城区,成都、眉山和资阳臭氧潜在源区还集中在川南北部和重庆西部,德阳集中在成都、眉山一带。西风槽后和高压发展型影响下臭氧区域输送表现比较明显,高压控制天气型臭氧呈本地积聚性较显著。 展开更多
关键词 臭氧污染 天气分型 后向轨迹聚类分析 潜在源贡献(pscf) 成都平原
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青藏高原阿里地区大气颗粒物质量浓度的季节变化特征
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作者 谢会晴 邬光剑 +4 位作者 曹泊 于正良 石洪发 张宇轩 黄菊 《环境化学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1260-1269,共10页
基于2018-12-01至2019-11-30在中国科学院阿里荒漠环境综合观测研究站颗粒物监测仪的数据,获得了大气颗粒物质量浓度及其季节变化特征.研究结果表明,PM10、PM_(2.5)、PM1在观测期间的日均质量浓度分别为(10.51±8.62)μg·m^(−3... 基于2018-12-01至2019-11-30在中国科学院阿里荒漠环境综合观测研究站颗粒物监测仪的数据,获得了大气颗粒物质量浓度及其季节变化特征.研究结果表明,PM10、PM_(2.5)、PM1在观测期间的日均质量浓度分别为(10.51±8.62)μg·m^(−3)、(4.05±2.36)μg·m^(−3)和(2.47±1.56)μg·m^(−3),低于青藏高原城市地区.PM_(2.5)、PM10远低于国家规定的颗粒物年平均一级浓度限值(GB 3095—2012),表明阿里地区洁净的大气本底特征.阿里地区污染源稀少,气象因子成为影响颗粒物浓度变化的重要因素.尽管阿里地处西风和印度季风的过渡带,西南季风显著影响了阿里站颗粒物浓度变化,季风带来的暖湿气团使季风期颗粒物浓度显著降低;加之边界层高度等气象因素的季节变化,使大气颗粒物浓度呈现明显的季节变化规律,冬季和季风前大于季风期和季风后期.阿里站处于高寒荒漠环境,大气颗粒物以粗颗粒为主,PM_(2.5)/PM10的平均比值为0.39,与其他地点对比,比值偏低.聚类分析表明,阿里站主要受偏西气团影响.潜在源贡献因子分析(PSCF)和浓度权重轨迹分析(CWT)分析结果表明,PM10、PM_(2.5)、PM1主要潜在源区均分布在印度西北部、巴基斯坦北部.由于监测原理的不同和气象因子的影响,MODIS AOD数据与颗粒物浓度数据在12月、7月和8月差异较大,遥感获取的气溶胶参数需要进一步订正提高在高原的适用性. 展开更多
关键词 大气颗粒物 季节变化 潜在源区分析 青藏高原
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上海某居民区恶臭污染溯源、臭氧生成潜势及健康风险评估
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作者 陈刘雯 呼佳宁 +1 位作者 李丹 张钢锋 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期1295-1310,共16页
针对上海某居民区恶臭投诉问题,对恶臭物质来源、特征及其风险评估展开相关研究。利用正定矩阵因子分解(positive matrix factorization,PMF)模型对居民区恶臭点连续监测数据进行来源解析,共识别出3个排放源,分别为餐厨垃圾源(41.24%)... 针对上海某居民区恶臭投诉问题,对恶臭物质来源、特征及其风险评估展开相关研究。利用正定矩阵因子分解(positive matrix factorization,PMF)模型对居民区恶臭点连续监测数据进行来源解析,共识别出3个排放源,分别为餐厨垃圾源(41.24%)、农业源(32.85%)、二次生成和尾气排放混合源(25.91%),确定餐厨垃圾源为居民区恶臭的主要来源。通过分析监测点位间主要致臭物质异味活度值(odor active value,OAV)的相关性,可知居民区受到餐厨垃圾预处理车间和生化车间的恶臭污染为主,全天受影响程度具有间歇式变化特征。通过计算预处理、生化处理和深加工3个车间排气筒的恶臭物质的臭氧生成潜势(ozone formation potential,OFP),可知各物质种类对OFP的贡献率从大到小依次为羰基类(37.46%)、醇类(21.38%)、烯烃类(15.52%)、挥发性脂肪酸类(13.70%)、芳香烃类(4.02%)、含氮化合物(3.90%)、烷烃类(1.77%)、酯类(1.29%)、硫化物(0.95%)、含氯有机物(0.01%),羰基类、醇类、烯烃类、挥发性脂肪酸类为该厂区OFP贡献的代表物质种类。各车间的OFP从高到低依次为预处理车间(27051.82μg/m^(3))、生化车间(7547.51μg/m^(3))、深加工车间(1647.14μg/m^(3)),乙醛、丙烯酸、1-丁烯、甲醛、乙醇、丙烯和苯酚对OFP的贡献率在3个排气筒中均较高,是该餐厨垃圾处理厂区生成臭氧的主要污染物质,并且乙醛对OFP的贡献率最高。敏感点恶臭物质的健康风险评估结果表明,监测期间累计非致癌风险指数与致癌风险指数均超过美国国家环境保护局(U.S.Environmental Protection Agency,U.S.EPA)推荐的安全阈值,主要贡献物质分别为丙烯醛和甲醛。因此,乙醛、丙烯醛和甲醛应作为餐厨垃圾处理厂中恶臭物质的优先监控指标。 展开更多
关键词 恶臭污染 来源解析 正定矩阵因子分解(positive matrix factorization PMF) 相关性分析 臭氧生成潜势(ozone formation potential OFP) 健康风险评估
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乌昌石都市圈城市空间发展对NO_(2)浓度时空变化的影响
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作者 曹扬 李艳红 《环境工程技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期921-928,共8页
为探究城市空间发展对天山北坡经济带重心乌昌石都市圈NO_(2)污染的影响,利用多源遥感数据对乌昌石都市圈NO_(2)排放量时空变化进行研究。结果表明:基于2006—2020年OMI遥感数据,按全疆NO_(2)平均排放量大小进行划分后发现,新疆地区NO_... 为探究城市空间发展对天山北坡经济带重心乌昌石都市圈NO_(2)污染的影响,利用多源遥感数据对乌昌石都市圈NO_(2)排放量时空变化进行研究。结果表明:基于2006—2020年OMI遥感数据,按全疆NO_(2)平均排放量大小进行划分后发现,新疆地区NO_(2)低污染区为和田等小城市,较低污染区为喀什及哈密等地区,中污染区在其中西部地区,次高污染区出现在天山南坡中等城市巴音郭楞蒙古自治州中部,高污染区在乌昌石都市圈。在空间格局上,城镇用地与建设用地以乌鲁木齐市五大城区为中心,以昌吉回族自治州昌吉市、阜康市及石河子市城区为副中心不断增长。乌昌石都市圈城市化进程加快,距离城区越近NO_(2)浓度越高,对其周围环境的污染程度越高。乌昌石都市圈2次疫情防控时,NO_(2)浓度下降幅度最大。对新型冠状病毒感染疫情防控前后(2019—2021年)乌昌石都市圈潜在源贡献因子(PSCF)及浓度权重轨迹(CWT)进行分析,结果表明主要潜在源区为乌鲁木齐本地区域以及昌吉回族自治州西南部邻近城市。 展开更多
关键词 天山北坡经济带 二氧化氮 潜在源贡献因子 乌昌石都市圈 浓度权重轨迹分析
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外来输送对舟山城区不同季节PM_(2.5)污染的影响研究
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作者 周昊 牛彧文 +5 位作者 何晴 徐哲永 曹宗元 於敏佳 陈淑琴 母清林 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期751-763,共13页
为了揭示外来输送对浙江舟山城区PM_(2.5)污染的影响,在对2016年3月—2019年2月舟山城区PM_(2.5)日均质量浓度季节变化分析的基础上,利用后向轨迹聚类分析、潜在源分析函数和浓度权重轨迹分析方法,对比分析了影响舟山城区PM_(2.5)外来... 为了揭示外来输送对浙江舟山城区PM_(2.5)污染的影响,在对2016年3月—2019年2月舟山城区PM_(2.5)日均质量浓度季节变化分析的基础上,利用后向轨迹聚类分析、潜在源分析函数和浓度权重轨迹分析方法,对比分析了影响舟山城区PM_(2.5)外来输送路径和潜在外来源区的季节特征。结果表明:春季和秋季以东北偏北和局地偏南路径占比最大,夏季以偏南路径占比最大,冬季以西北路径占比最大。春季西北路径和局地偏南路径分别对PM_(2.5)质量浓度平均值和最大值贡献最大,夏季西北偏北路径和偏南路径分别对PM_(2.5)质量浓度平均值和最大值贡献最大,秋季局地偏南路径对PM_(2.5)质量浓度平均值和最大值贡献最大,冬季西北路径对PM_(2.5)质量浓度平均值和最大值贡献最大。春季的潜在源区主要分布在安徽中北部到东南部、河南东部和福建北部沿海。夏季和秋季的潜在源区主要分布在安徽东南部、江苏南部和浙江西南部。冬季的潜在源区主要分布在山东西南部、江苏西北部、浙江北部、安徽东北部和河南东部。与2013—2016年数据的研究结果相比,不同季节主要输送路径的传输方向较一致,夏季和冬季仍分别主要受偏南路径和西北路径气流的影响。不同之处在于舟山夏季PM_(2.5)受西北偏北路径输送的影响增多,春季和秋季PM_(2.5)受来自浙江省内局地偏南路径输送的影响较明显。安徽、江苏、山东和浙江的部分地区仍是舟山PM_(2.5)主要的潜在源区,但浙江北部和江苏的分布范围有所减小,并有向山东西北部、浙江西南部和福建北部沿海延伸的趋势。 展开更多
关键词 大气环境 外来输送 后向轨迹聚类分析 潜在源分析函数 浓度权重轨迹分析 PM_(2.5) 舟山
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黄山顶夏季气溶胶数浓度特征及其输送潜在源区 被引量:87
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作者 王爱平 朱彬 +2 位作者 银燕 金莲姬 张磊 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期852-861,共10页
利用轨迹聚类方法对2011年6-8月黄山光明顶的气团轨迹进行聚类分组,得到2011年夏季到达黄山顶的主要气团输送轨迹,结合黄山顶的气溶胶数浓度观测资料,分析不同类型输送轨迹与黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的关系.利用潜在源贡献因子分... 利用轨迹聚类方法对2011年6-8月黄山光明顶的气团轨迹进行聚类分组,得到2011年夏季到达黄山顶的主要气团输送轨迹,结合黄山顶的气溶胶数浓度观测资料,分析不同类型输送轨迹与黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的关系.利用潜在源贡献因子分析法PSCF(potential source contribution function analysis)定性分析了不同气团背景下黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的潜在源区,最后结合浓度权重轨迹分析法CWT(concentration weighted field)定量分析不同潜在源区对黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的贡献.结果表明,积聚模态颗粒物(0.5-1μm)数浓度约占0.5-20μm颗粒物数浓度的94.9%;黄山顶6-8月大陆气团的发生频率最高,约43.4%;影响黄山光明顶积聚模态颗粒物数浓度的潜在源区主要来自一些工业发达人口密集的城市群:湖北东部、安徽中部、河南、江西境内、两广交界处、湖南南部以及浙江北部地区.而垂直方向上,来自西北和西南方向高度约2-5km的自由对流层气团对黄山顶积聚模态粒子数浓度贡献较大. 展开更多
关键词 黄山 积聚模态 潜在源贡献因子分析法(pscf) 重轨迹分析法(CWT) 潜在源区
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室内空气中多环芳烃(PAHs)的源及贡献率 被引量:20
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作者 刘勇建 朱利中 +2 位作者 王静 沈学优 陈娴 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期39-43,共5页
采用因子分析及多元线性回归对杭州市室内外空气中PAHs的来源及其贡献率进行研究 ,求得PAHs总量与公共因子间的特征方程 .结果表明 ,影响室内外空气中PAHs浓度的主要因子依次为烹调、卫生球的挥发、吸烟及加热、汽车尾气 .在吸烟者家庭... 采用因子分析及多元线性回归对杭州市室内外空气中PAHs的来源及其贡献率进行研究 ,求得PAHs总量与公共因子间的特征方程 .结果表明 ,影响室内外空气中PAHs浓度的主要因子依次为烹调、卫生球的挥发、吸烟及加热、汽车尾气 .在吸烟者家庭中 ,室内吸烟是影响室内空气中PAHs浓度的最重要的影响因子 ,其对室内空气中苯并 (a)芘BaP的贡献率为 2 5 .8% 展开更多
关键词 多环芳烃 因子分析 室内空气 来源分析 贡献率 污染源
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