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Exploring the heavy air pollution in Beijing in the fourth quarter of 2015: assessment of environmental benefits for red alerts 被引量:2
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作者 Teng NIE Lei NIE +6 位作者 Zhen ZHOU Zhanshan WANG Yifeng XUE Jiajia GAO Xiaoqing WU Shoubin FAN Linglong CHENG 《Frontiers of Earth Science》 SCIE CAS CSCD 2018年第2期361-372,共12页
In recent years, Beijing has experienced severeair pollution which has caused widespread public concern.Compared to the same period in 2014, the first threequarters of 2015 exhibited significantly improved airquality.... In recent years, Beijing has experienced severeair pollution which has caused widespread public concern.Compared to the same period in 2014, the first threequarters of 2015 exhibited significantly improved airquality. However, the air quality sharply declined in thefourth quarter of 2015, especially in November andDecember. During that time, Beijing issued the first redalert for severe air pollution in history. In total, 2 red alerts,3 orange alerts, 3 yellow alerts, and 3 blue alerts wereissued based on the adoption of relatively temporaryemergency control measures to mitigate air pollution. Thisstudy explored the reasons for these variations in airquality and assessed the effectiveness of emergency alertsin addressing severe air pollution. A synthetic analysis ofemission variations and meteorological conditions wasperformed to better understand these extreme air pollutionepisodes in the fourth quarter of 2015. The results showedthat compared to those in the same period in 2014, thedaily average emissions of air pollutants decreased in thefourth quarter of 2015. However, the emission levels ofprimary pollutants were still relatively high, which was themain intrinsic cause of haze episodes, and unfavorablemeteorological conditions represented important externalfactors. Emergency control measures for heavy airpollution were implemented during this red alert period,decreasing the emissions of primary air pollutants byapproximately 36% and the PMa.5 concentration by 11%-21%. 展开更多
关键词 heavy air pollution red alert emissions
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廊坊市重污染天气特征及减排效果评估
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作者 王铭 杜桂敏 +5 位作者 李瑾 刘大喜 吕喆 聂滕 李国昊 崔建升 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期67-79,共13页
为了统筹推进空气质量改善和经济发展,生态环境部于2019年7月制定了重污染天气“绩效分级、差异化管控”措施。文章将廊坊市11次预警(4次黄色预警、6次橙色预警和1次红色预警)划分为8次污染过程进行分析。结果显示,8次污染过程PM_(2.5)... 为了统筹推进空气质量改善和经济发展,生态环境部于2019年7月制定了重污染天气“绩效分级、差异化管控”措施。文章将廊坊市11次预警(4次黄色预警、6次橙色预警和1次红色预警)划分为8次污染过程进行分析。结果显示,8次污染过程PM_(2.5)平均浓度为41.4~129.0μg/m^(3),综合后向轨迹模拟、地面天气型等手段,将污染过程分为4类,包括西南输送类、东南输送类,西北方向输送类以及局地污染过程。其中高压后部、低压前部和弱高压是导致南部区域传输污染过程的主要天气型,均压场、弱高压是导致西北来向和局地污染过程的主要天气型,且西南来向与局地污染过程PM_(2.5)均值与峰值浓度均高于东南来向和西北来向污染过程,说明此两类污染发生时,廊坊市空气质量更差。结合各预警等级污染物减排比例,采用WRF-CMAQ模式对11次预警期间“绩效分级、差异化管控”效果进行评估,发现预警期间PM_(2.5)平均浓度下降了2.6%~5.9%,PM_(2.5)峰值浓度降低了0.7%~7.7%。整体来看,应急措施的实施有效改善了廊坊市空气质量,并起到了“削峰”作用。 展开更多
关键词 重污染预警 应急措施 绩效分级 差异化管控 WRF-CMAQ 廊坊
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空气重污染红色预警期间成因解析及日持续时间特征研究
3
作者 敖银银 《环境科学与管理》 CAS 2024年第9期57-61,共5页
了解空气污染的形成原因以及时间发展趋势对于提高预警的针对性和有效性,制定更加有效的空气污染治理政策是十分必要的。因此,进行空气重污染红色预警期间成因解析及日持续时间特征研究。该研究以某研究区为例,采集该研究区空气样本,检... 了解空气污染的形成原因以及时间发展趋势对于提高预警的针对性和有效性,制定更加有效的空气污染治理政策是十分必要的。因此,进行空气重污染红色预警期间成因解析及日持续时间特征研究。该研究以某研究区为例,采集该研究区空气样本,检测空气中的污染物类型,建立并处理大气成因清单,计算成因贡献率,从两个角度分析日持续时间特征。结果表明:春秋季空气重污染日持续的时间占比更大,而夏冬季占比相对较小,说明春秋季相比夏冬季空气重污染日持续的时间更长,春秋季空气重污染更为频发,污染相对更为严重。 展开更多
关键词 空气重污染 红色预警期间 成因解析 日持续时间特征
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多元线性回归方法对北京地区PM_(2.5)预报的改进应用 被引量:22
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作者 潘锦秀 晏平仲 +4 位作者 孙峰 李云婷 刘保献 王占山 董瑞 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期43-52,共10页
利用多元线性回归方法(REG)将多模式空气质量预报系统中3个模式(CMAQ、CAMx和NAQPMS)对北京市2016年PM_(2.5)的预报结果和观测数据进行集合,并对集合结果进行评估。结果表明:①不同模式的预报结果不尽相同,均能够反映2016年北京地区PM_(... 利用多元线性回归方法(REG)将多模式空气质量预报系统中3个模式(CMAQ、CAMx和NAQPMS)对北京市2016年PM_(2.5)的预报结果和观测数据进行集合,并对集合结果进行评估。结果表明:①不同模式的预报结果不尽相同,均能够反映2016年北京地区PM_(2.5)随时间的变化趋势,CMAQ、CAMx和NAQPMS相关系数为0. 6~0. 9,标准化平均偏差为-0. 6~0. 6。3个模式对重污染峰值预报都存在偏差,NAQPMS预报偏差低于其他模式;②基于多元线性回归集成预报模型能显著提高日均PM_(2.5)预报的准确率,能较好地改进不同季节模式整体高估或者低估的系统性偏差现象,春季国控平均偏差由-23μg/m^3改善至-2. 3μg/m^3,冬季平均偏差降低近20μg/m^3;③利用多元线性回归方法对2016年红色预警期间小时PM_(2.5)订正结果显示,相关系数提高了0. 13,均方根误差降低了20~30μg/m^3,并且对峰值浓度有较好的调整,预报峰值更为接近实况峰值,特别是对北部地区的改进效果较为明显,反映了实际观测数据对空气质量数值模式预报修正的研究意义和可行性。 展开更多
关键词 PM2.5 集合预报 多元线性回归方法 空气污染红色预警
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北京市空气质量预报体系介绍及红色预警支撑 被引量:14
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作者 王占山 李云婷 +1 位作者 孙峰 邱启鸿 《环境科技》 2016年第2期38-42,46,共6页
城市空气质量预报对大气污染物减排措施的制定、重大活动期间空气质量保障以及公众的出行和健康提示都具有重要的作用。系统介绍了北京市空气质量预报体系的发展历程和现状,并详细介绍了动态统计预报模型的建立和预报性能。目前北京市... 城市空气质量预报对大气污染物减排措施的制定、重大活动期间空气质量保障以及公众的出行和健康提示都具有重要的作用。系统介绍了北京市空气质量预报体系的发展历程和现状,并详细介绍了动态统计预报模型的建立和预报性能。目前北京市预报体系的构成为:主观预报手段为主,客观预报手段为辅。主观预报手段为判别预报,即预报员根据天气形势图和空气质量实况进行主观判断,客观预报手段即数值模型和统计模型。基于2014年北京市PM_(2.5)浓度和气象因子建立了动态统计预报模型,模型能够较准确的预报PM_(2.5)浓度,预报值与观测值的相关系数达到0.72以上。统计模型在重污染期间的预报性能略差于全年,但未来24 h临近预报的级别准确率仍达到75.3%,能够为主观预报提供较好的客观参考依据。最后,详细介绍了北京市第一次重污染红色预警的发布流程和预报支撑。 展开更多
关键词 空气质量预报 数值模型 动态统计模型 空气重污染红色预警
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2015年北京市两次红色预警期间PM_(2.5)浓度特征 被引量:22
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作者 程念亮 张大伟 +9 位作者 陈添 石爱军 孙峰 刘保献 邹本东 王琴 李倩 王小菊 姜磊 孟凡 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期2409-2418,共10页
利用北京市及周边地区大气污染物监测数据,综合分析了2015年北京市两次空气重污染红色预警期间PM_(2.5)浓度变化特征并初步评估了减排措施对PM_(2.5)浓度的影响.结果表明:第1次红色预警期间,北京市PM_(2.5)平均最高小时浓度出现在12月9... 利用北京市及周边地区大气污染物监测数据,综合分析了2015年北京市两次空气重污染红色预警期间PM_(2.5)浓度变化特征并初步评估了减排措施对PM_(2.5)浓度的影响.结果表明:第1次红色预警期间,北京市PM_(2.5)平均最高小时浓度出现在12月9日19:00,为282μg·m^(-3),单站最高小时值出现在京东南市界永乐店站,浓度达496μg·m^(-3).第2次红色预警期间,PM_(2.5)全市平均最高小时浓度出现在12月22日20:00,为421μg·m^(-3);单站最高小时值出现在京西南市界琉璃河站,浓度达831μg·m^(-3).两次红色预警累积持续时间均呈现出南部站>城区站>北部站的特征,且第2次红色预警期间PM_(2.5)浓度南北差异明显大于第1次,PM_(2.5)平均浓度在150μg·m^(-3)以上的面积明显大于第1次,第2次红色预警期间重污染面积可达总面积的93%.两次预警期间气象条件均不利于污染物的扩散,均存在不同程度的二次转化和区域输送现象,极端气象条件是重污染形成的外因,区域污染物排放量大才是导致重污染形成的内因.初步评估结果显示红色预警应急措施实施后,北京市PM_(2.5)环境浓度下降约20%~25%,减排效果显著. 展开更多
关键词 PM2.5 北京 减排 红色预警 重污染
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2015年12月北京市空气重污染过程分析及污染源排放变化 被引量:42
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作者 薛亦峰 周震 +7 位作者 聂滕 潘涛 齐珺 聂磊 王占山 李云婷 李雪峰 田贺忠 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1593-1601,共9页
2015年12月,北京市及周边地区连续多次出现重污染天气.在此期间,北京市空气重污染应急指挥部两次发布红色预警.为厘清该月重污染的发生过程、生消变化,测算了应急措施下的污染源排放变化情况,并采用数值模拟和地面观测相结合的分析方法... 2015年12月,北京市及周边地区连续多次出现重污染天气.在此期间,北京市空气重污染应急指挥部两次发布红色预警.为厘清该月重污染的发生过程、生消变化,测算了应急措施下的污染源排放变化情况,并采用数值模拟和地面观测相结合的分析方法,对重污染的形成原因进行初步分析,同时对应急措施的环境效果进行评估.结果表明:1虽然2015年12月北京市主要大气污染物排放量较去年同期有所下降,但排放强度仍然较大,是重污染过程的内因;气象扩散条件不利是重要的外因,地面风速弱,大气稳定度高,相对湿度高,边界层高度降低,源排放及气象因素共同导致了此轮重污染过程.2红色预警应急措施可实现污染物日排放强度减少36%左右,PM2.5浓度下降11%^21%,预警的应急措施不能扭转重污染的态势,但对于缓解PM2.5污染加重趋势有明显的效果.3在重污染天气下,污染物仍在大气中累积,应急措施最明显的效果发生在实施后的48^72 h后,因此建议在PM2.5浓度快速上升前36^48 h实施减排措施,从而对空气质量预报准确性提出更高的要求. 展开更多
关键词 重污染 红色预警 排放清单 气象条件 应急措施
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北京空气重污染红色预警期间污染物与气象因子特征 被引量:10
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作者 杜吴鹏 房小怡 +3 位作者 黄弘 程宸 党冰 邢佩 《环境工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期3577-3586,共10页
揭示空气重污染红色预警期间污染物与气象因子的变化特征对空气质量预报和污染减排措施评估具有重要参考价值。利用大气污染和气象观测资料,研究了北京2015年11—12月空气重污染红色预警时期污染物浓度、气候特征及气象因子对空气质量... 揭示空气重污染红色预警期间污染物与气象因子的变化特征对空气质量预报和污染减排措施评估具有重要参考价值。利用大气污染和气象观测资料,研究了北京2015年11—12月空气重污染红色预警时期污染物浓度、气候特征及气象因子对空气质量影响。结果表明,PM_(2.5)在大气颗粒物中占有较大比重,为首要空气污染物;在重污染峰值时段,城郊PM_(2.5)与PM10比值(R)相差不大,可达0.9以上,空气呈均匀混合的高PM_(2.5)浓度特征,而空气质量较好时城区R值明显高于郊区;研究时段气候特征与历史同期相比有明显差异,其中平均风速偏小19%,平均气温偏高0.23℃,气温日较差减小,而多次小型降水增加了空气湿度,导致相对湿度值偏高40%,垂直方向上的逆温层或等温层则加剧了空气重污染的形成和发展,重污染过程中的红色预警措施明显降低了颗粒物浓度;风速与污染物浓度呈指数相关,城郊风速分别低于2.0和2.5 m·s^(-1)时,空气质量较差、污染物浓度随风速升高快速下降,而当城郊风速大于2.0和2.5 m·s^(-1)时变化特征则相反;相对湿度与污染物浓度呈幂相关,相对湿度在65%左右为空气质量特征发生变化的转折点;由于气温日较差存在季节变化,其与空气质量相关关系不太显著。 展开更多
关键词 重污染 红色预警 污染物浓度 气象 北京
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红色预警期间北京市PM_(2.5)浓度特征及应急措施效果评估 被引量:4
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作者 李涛 程兵芬 +5 位作者 陈云波 高尚银 谢晓明 党鸿雁 王继康 张凯 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第9期3262-3270,共9页
综合利用监测数据并结合数值模型,分析了2015年北京市第2次空气重污染红色预警期间PM_(2.5)浓度变化特征并初步评估了减排措施对PM_(2.5)浓度的影响.结果表明:污染初期北京市南部地区PM_(2.5)浓度明显偏高,且PM_(2.5)极端高值往往出现... 综合利用监测数据并结合数值模型,分析了2015年北京市第2次空气重污染红色预警期间PM_(2.5)浓度变化特征并初步评估了减排措施对PM_(2.5)浓度的影响.结果表明:污染初期北京市南部地区PM_(2.5)浓度明显偏高,且PM_(2.5)极端高值往往出现在北京南部站点.污染输送阶段,北京市PM_(2.5)小时浓度在短时内呈爆发式增长,浓度积累速率可达5~10μg·m^(-3)·h^(-1).污染缓解阶段,偏北风作用,空气质量转好.预警期间北京市空气质量南北差异较大.应急措施实施后,北京市PM_(2.5)环境浓度下降约20%~25%.PM_(2.5)累积速率呈现出交通站>城区站>背景站的特征,与重污染日平均值相比交通站下降幅度最大,表明减排措施在交通站更加显著.气象条件对重污染的形成和结束起着决定性作用,为了更好的做好空气质量预警预报工作,应加强对小尺度天气系统的研究,同时关注不同方位PM_(2.5)浓度峰值及重污染持续时间的变化,形成北京市分区预报预警的经验. 展开更多
关键词 PM_(2.5) 北京 红色预警 重污染
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2015~2016年北京市3次空气重污染红色预警PM_(2.5)成因分析及效果评估 被引量:23
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作者 吕喆 魏巍 +2 位作者 周颖 程水源 王晓琦 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期1-10,共10页
北京市空气重污染应急指挥部分别于2015年12月7日18:00、12月18日07:00和2016年12月15日13:00发布了3次空气重污染红色预警.为了厘清3次红色预警的成因差异,评估应急措施在应对空气重污染的有效性,本文基于北京市环境和气象监测数据,分... 北京市空气重污染应急指挥部分别于2015年12月7日18:00、12月18日07:00和2016年12月15日13:00发布了3次空气重污染红色预警.为了厘清3次红色预警的成因差异,评估应急措施在应对空气重污染的有效性,本文基于北京市环境和气象监测数据,分析了红色预警期间PM_(2.5)浓度、气象条件、天气形势及气团传输.3次预警期间均受污染物二次转化影响,但造成高浓度PM_(2.5)的原因主要为气象条件影响.第1、第2次预警期间,地面受均压场控制,区域传输分别受西南和南部气团影响,第3次预警地面受大范围低压场控制,受西南传输及局地气团叠加影响.第3次红色预警期间北京市PM_(2.5)污染最为严重,PM_(2.5)平均小时浓度最高为273.6μg·m^(-3),是前两次预警的1.2倍和1.3倍.此外,结合各污染源减排量,采用WRF-CMAQ模式对第3次红色预警应急措施效果进行评估,结果表明:应急措施实施后,污染物日平均减排量为678.4 t,PM_(2.5)质量浓度平均下降了79.1μg·m^(-3),平均下降比例为26.9%.应急措施中增加燃煤源及加大交通源和其他源控制、预警启动时间提前及区域间联防联控有效缓解了PM_(2.5)浓度加重趋势. 展开更多
关键词 PM2.5 北京 重污染 红色预警 应急措施
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重污染天气应对“绩效分级、差异化管控”措施首次实践效果后评估 被引量:6
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作者 曾景海 王灿 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期2436-2447,共12页
为提高重污染天气应对的科学性和精准度,2019年7月生态环境部制定重污染天气应对"绩效分级、差异化管控"措施.为应对9月底至10月初的重污染过程,京津冀及周边共68个城市启动重污染预警,该措施得以首次实践.通过时间序列断点... 为提高重污染天气应对的科学性和精准度,2019年7月生态环境部制定重污染天气应对"绩效分级、差异化管控"措施.为应对9月底至10月初的重污染过程,京津冀及周边共68个城市启动重污染预警,该措施得以首次实践.通过时间序列断点回归方法对该措施效果进行评估发现,空气质量改善存在滞后的现象,SO_(2)、NO_(2)和CO这3个气态污染物改善速度较快,对涉及二次生成的O_(3)和PM_(2.5)两个污染物见效速度相对较慢.10月1日恰逢在北京举办庆祝中华人民共和国成立70周年阅兵式,对10月1日当天进行评估,发现与假如不采取措施的情形相比,重污染应急措施使北京市PM_(2.5)、NO_(2)和CO日均浓度显著下降,下降幅度分别为54.1%、62.4%和25.8%.如果不采取重污染应急措施,北京10月1日上午可能出现中重度污染,但实际上空气质量保持在良的水平.区域启动预警的68城市PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)、SO_(2)和CO都整体改善,部分城市出现了O_(3)不降反升现象.总体看,"绩效分级、差异化管控"作为一项创新性的举措,首次实践取得了较好的空气质量改善效果. 展开更多
关键词 重污染预警 重污染应急 绩效分级、差异化管控 时间序列断点回归 70周年阅兵式
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2016年京津冀地区红色预警时段PM2.5污染特征与浓度控制效果 被引量:14
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作者 张冲 郎建垒 +1 位作者 程水源 王晓琦 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期3397-3404,共8页
2016年12月京津冀地区发生一次重污染过程,北京和天津于12月16日20:00至12月21日24:00,河北省(除张家口、承德和秦皇岛)于12月16日00:00至12月22日18:00发布了重污染红色预警.为研究重污染过程与应急措施的控制效果,基于环境监测数据与... 2016年12月京津冀地区发生一次重污染过程,北京和天津于12月16日20:00至12月21日24:00,河北省(除张家口、承德和秦皇岛)于12月16日00:00至12月22日18:00发布了重污染红色预警.为研究重污染过程与应急措施的控制效果,基于环境监测数据与模型模拟结果对本次重污染过程的污染物浓度、天气形势与气团输送、区域传输和减排效果进行了研究.本次重污染过程中各地市PM2.5平均浓度均超过200μg·m^-3,小时均值峰值为834. 5μg·m^-3.重污染期间气象条件非常不利于污染物扩散,低压控制与气团传输加剧了污染过程.各地市平均本地贡献为47. 1%,受天气形势影响传输效果存在一定差异.本次红色预警期间京津冀地区PM2.5浓度平均下降比例为27. 6%,减排效果明显.如果提前实施重污染应急措施,可以使PM2.5下降浓度有一定提升.提前2 d实施可以使PM2.5浓度平均下降比例增加4. 4%,提前3 d以上效果提升不明显. 展开更多
关键词 京津冀 PM2.5 重污染 红色预警 效果评估
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