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敦煌莫高窟区大气环境成分的监测分析 总被引：5，自引：0，他引：5
利用1996—2001年在莫高窟区及敦煌农区的同步监测资料,分析了对敦煌壁画有害成分的SO2、NOX和TSP质量浓度的年际变化、年变化及季节变化特征。结果表明:莫高窟大气环境中SO2和NOX平均质量浓度分别为0.0268 mg.m-3和0.0217 mg.m-3,达到国家(GB3095-1996)中规定的二级标准;TSP质量浓度为0.3077 mg.m-3,是国家二级标准的153.9%。莫高窟SO2质量浓度呈明显的上升趋势,应引起高度重视。 相似文献
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呼和浩特市空气污染浓度时空分布特征分析 总被引：4，自引：0，他引：4
文章利用 1995～ 2 0 0 2年呼和浩特市区空气污染物PM10 、TSP、NOx、NO2 、SO2 浓度的实际监测数据 ,统计分析了呼市地区空气污染物的时空分布特征。分析结果表明 :呼市市区主要以煤烟型污染为主 ,冬、春季比夏、秋季污染严重 ,采暖期比非采暖期污染严重 ;PM10 、NO2 、SO2 都有明显的年变化 ,SO2 的浓度值呈逐年减小趋势 ,PM10 、NO2 的浓度值在近几年是增加的 ;月变化呈单峰型 ( 1和 12月达最高值 ,7和 8月达最低值 ) ;日变化冬夏季为双峰型 ,8～ 10时出现主峰值 ,2 0～ 2 4时出现次峰值 ,春季PM10 为三峰型 ,17～ 18时为主峰值 ,1～ 3时和 8～ 11时为两个次峰值 ;大气颗粒物是呼市首要的污染物 ,居民区污染最为严重。 相似文献
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应用CAPPS城市大气污染潜势和污染指数预报系统，对石家庄市主要大气污染物（SO2，NOX，TSP）的污染指数（API）进行模拟分析，结果表明，用CAPPS作城市大气污染预报时，应加入污染物排放的时间系数（Ti)订正和经验系数（Ki)订正，对北方城市而言，还须加入扬尘百分率（F）订正，用加入Ti,Ki和F订正后的CAPPS预报系统，对石家庄市大气污染物（SO2，NOx,TSP)进行模拟，结果SO2，NOx,TSP三种污染物的预报值与其监测值的相关系数分别提高到0．951，0．854和0．880。 相似文献
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利用2014年和2015年春节期间南京市城区与郊区主要污染物(PM10、PM2.5、SO2和NO2)浓度监测资料和气象观测资料,分析了禁燃烟花爆竹对南京市空气质量的影响。结果表明:2015年春节期间禁燃烟花爆竹对南京市空气质量改善显著。2015年春节期间,南京市AQI同比2014年春节期间下降了20%—30%,除夕至正月初三期间空气质量为优良;同时,SO2和NO2质量浓度变化幅度较小且均达到空气质量二级标准;PM10和PM2.5质量浓度变化趋势与2014年春节期间相反,且变化幅度比SO2和NO2质量浓度大,变化幅度分别为13.0—234.5μg·m-3和17.5—320.4μg·m-3。PM10和PM2.5是造成南京市春节期间空气质量污染的主要污染物,其中PM2.5所占比重较大,但2015年春节期间PM10和PM2.5最高小时浓度分别占2014年春节期间的51.0%、40.0%。此外,2015年春节期间南京市城区与郊区PM2.5浓度比2014年春节期间均降低且差异较小。春节期间气象因素对南京市污染物扩散具有较大影响,但禁燃烟花爆竹对PM2.5浓度的降低起决定性作用。 相似文献
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为了探讨采暖期和非采暖期西安大气颗粒物水溶性组分的化学特征和来源,分别于2005年冬季(2005年12月-2006年2月)和2006年夏季(6～8月)采集西安大气PM2.5和TSP样品,分析其中Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、Br-、NO-2、NO-3和SO2-4共11种水溶性离子的浓度,并对其季节特征和来源进行了研究.结果显示,采暖期西安大气PM2.5和TSP中11种水溶性离子的平均浓度分别为53.2μg·m-3和110.3μg·m-3,非采暖期分别为51.3 μg·m-3和89.3μg·m-3.SO2-4、NO-3和NH+4在PM2.5和TSP中均为最主要的离子组分,浓度之和在采暖期分别占到PM2.5和TSP总离子浓度的78%和76%,在非采暖期则占到88%和76%.PM2.5和TSP中,NH+4、SO2-4和NO-3三者之间都有很好的相关性,其在颗粒物中的主要结合形式为(NH4)2SO4、NH4 HSO4和NH4 NO3.硫的转化率(SOR)和氮的转化率(NOR)在非采暖期明显大于采暖期,揭示SO2-4和NO-3的形成机制为气相氧化,主要受温度的控制.阴阳离子平衡和pH值测定的结果表明西安市大气PM2.5稍偏酸性,TSP为碱性,无论是粗、细粒子采暖期比非采暖期更偏酸性.对比10年前的研究结果,显示西安市大气污染控制措施大大降低了采暖期气溶胶中二次组分的污染程度,但主要污染排放源已逐渐由燃煤型向机动车排放转化. 相似文献
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BP神经网络法在大气污染预报中的应用研究 总被引：2，自引：2，他引：2
近年来将BP网络模型应用到大气污染浓度预报中 ,并建立了大气污染物浓度的神经网络预报模型。将计算结果与监测值进行了验证 ,结果表明 :TSP的计算值与观测值之间的绝对误差为 4× 1 0 - 3～ 3× 1 0 - 2 mg·m- 3,NOX 的计算值与观测值之间的绝对误差为 5× 1 0 - 3～ 2× 1 0 - 2 mg·m- 3;且具有较好的相关性。BP模型是目前最为广泛应用的神经网络模型之一 ,它是一种简单而又非常有效的算法 ,BP神经网络法为城市空气污染预报工作提供了一种全新的思路和方法。 相似文献
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利用 1 998— 2 0 0 3年西安市环境监测站提供的 SO2 、NO2 和 PM1 0质量浓度资料 ,分析研究了这 3种主要污染物的年际变化、年变化、季变化等时空变化特征及其与气象条件的关系。结果表明 :西安市区主要空气污染物年日均质量浓度总趋势是逐年递减 ,空气质量逐步得到改善 ;冬春两季空气污染严重 ,夏秋两季空气质量最好 ;空间分布上 SO2 和 NO2 以小寨商业区最高 ,PM1 0则以东郊纺织城地区最高。污染物质量浓度与气象条件密切相关 ,但在不同的季节与不同的污染物相关紧密的气象要素不同 相似文献
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利用2014年3月至2017年2月成都市8个环境监测站的PM 2.5、PM 10、SO 2、NO 2、CO、O 3共6种污染物质量浓度资料以及T639全球中期数值预报模式产品,采用两种机器学习算法—递归特征消除法(Recursive feature elimination,RFE)和随机森林方法,构建了成都市冬季5种(O 3除外,因为其冬季污染较轻)污染物浓度的预报模型,并对模型的预报效果进行了评价。结果表明:基于RFE模型的5种污染物预报值与实测值的均方根误差值分别为47.58μg·m^-3、72.10μg·m^-3、8.87μ·m-3、0.59 mg·m^-3、19.84μg·m^-3;基于随机森林模型的5种污染物预报值与实测值均方根误差值分别为23.94μg·m^-3、20.98μg·m^-3、2.40μg·m^-3、0.16 mg·m^-3、8.09μg·m^-3,随机森林模型对各污染物浓度的预报效果均优于RFE模型,说明该预报方法性能良好,可为成都市冬季空气质量业务化预报提供技术支持和防控依据。 相似文献
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利用银川市环境监测站5a的污染物浓度资料及对应的天气图，分析了银川市空气质量超标的特征和天气形势。结果表明：银川市空气质量超标主要出现在冬半年，10月～1月SO2超标多于TSP，2月～6月TSP超标多于SO2；造成银川市空气质量超标的天气形势有西北气流型、冷空气穿脊东移型、冷槽东移型、纬向气流型、西南气流型五种。分析2002年10月～2002年12月期间的天气形势，得出的SO2、PM10超标日，对比用CAPPS数值预报模式作出的SO2、PM10超标日，SO2超的漏报率降低了20％，PM10超标的漏报率降低了18％。 相似文献
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杭州市区空气污染物变化特征及其与气象条件的关系 总被引：7，自引：0，他引：7
利用2002—2007年杭州市区空气污染物监测资料,根据杭州周边城市的每日环境空气质量,结合不同污染类型和气象资料,分析市区空气污染物变化特征及与气象条件的关系。结果表明,市区环境空气质量中污染天数出现频率逐年减少,空气质量正在好转,主要是首要污染物PM_(10)的浓度呈现逐年降低的趋势。在三种污染类型中大范围连续污染类型中的较重污染出现天数比其他两种污染类型多一半,大范围连续污染类型时PM_(10)浓度是最高的,个别污染类型时最低,PM_(10)浓度分别为0.256 mg·m~(-3)和0.177 mg·m~(-3)。不同类型与不同天气形势的关系比较密切。杭州市区污染出现频率存在明显的季节变化,冬季最高,夏季最低,污染频率分别为25.6%和3.6%。不同污染类型中个别污染类型出现最多,局地连续污染类型出现最少,出现频率分别为40.7%和29.9%。不同季节不同污染类型的出现频率相差较大,局地连续污染冬季出现频率较高,个别污染在春季出现较多,大范围连续污染在秋季出现较多。夏季的空气质量最好,只有少数的个别污染出现。在不同级别污染中,Ⅲ1级(轻微污染)主要是个别污染类型,Ⅲ2级(轻度污染)和Ⅳ1级(中度污染)污染主要是大范围连续污染类型,而Ⅳ2级(中度重污染)和Ⅴ级(重度污染)污染出现时主要是受到沙尘暴影响或春节烟花爆竹燃放影响的个别污染类型。 相似文献
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对兰州市区2002年春季3~4月近地层TSP连续观测资料进行分析,结果表明:(1)兰州市区TSP的质量浓度随着沙尘天气的发生而显著增加,沙尘天气越强,TSP的质量浓度越高,对兰州市区的空气污染越严重;(2)在不同天气情况下,兰州市区TSP与PM10的质量浓度有很好的对应关系,沙尘天气越强,其质量浓度都越高,但两者增减的比例各不相同;(3)在不同天气情况下,同级粒径粒子的质量浓度各不相同,但在同种天气情况下,各级粒径粒子质量浓度的分布规律却相同;(4)TSP样品色度的3个独立分量与空气质量有一定的对应关系,L*、a*、b*值越大,空气中沙尘含量越高,空气污染越严重,兰州市区在一般天气情况下L*、a*、b*值均较小,说明兰州市区空气污染主要以本地排放的黑色有机物为主。 相似文献
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合肥市不同天气条件下大气气溶胶粒子理化特征分析 总被引：6，自引：2，他引：4
为探讨合肥市霾天气大气气溶胶粒子的组成及来源,在2012-2013年代表性月份用安德森分级采样器在合肥市区进行大气气溶胶粒子采样,并分析各样本中水溶性无机离子成分(NH4+、Mg2+、Ca2+、Na+、 K+、NO2-、NO3-、Cl-、SO42-)。根据同期气象资料把采样背景天气分为晴空、雾、霾、轻雾等4类,详细分析了这4种天气下大气细粒子(指PM2.1)和粗粒子(粒径大于2.1 μm部分)的浓度、组成以及主要离子组分的异同。结果表明:(1)观测期间晴空天多对应空气质量优良,雾、霾天对应轻度到重度污染,从晴空天到雾、霾天,PM2.1浓度大幅度上升,且其占总悬浮颗粒物(TSP)的比例显著上升。(2)从晴空天到雾、霾天,水溶性无机离子质量占PM2.1质量浓度的比例上升,分别为46%(晴空)、67%(霾)、61%(雾)、80%(轻雾)。PM2.1中水溶性无机离子浓度居前3位的雾、霾天是SO42-、NO3-和NH4+,晴空天为SO42-、Ca2+、NO3-。(3)与晴空天相比,霾天PM2.1中水溶性无机离子浓度变化倍数最大的是NO3-(为晴空的6.1倍,下同)、其次是NH4+(3.6倍)和SO42-(3.0倍);雾和轻雾天PM2.1中水溶性无机离子浓度变化最大的是NO3-(>10倍)、其次是NH4+(>5倍)和Cl-(>4.0倍)。(4)4种天气下,与人为污染有关的离子(SO42-、NO3-、Cl-、NH4+)尺度谱存在显著差异,呈双峰型、单峰型、三峰型等;而Ca2+的尺度谱无明显变化,基本上都呈双峰型。(5)在粒径3.3 μm以下,阳、阴离子平衡较好,随着尺度增大变差,且晴空天比雾、霾天差。主要阴离子浓度间、Cl-和Na+间的比值和相关性,在晴空天和雾、霾天差异较大。 相似文献
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Chuan-Yao Lin Shih-Chun Candice Lung How-Ran Guo Pei-Chih Wu Huey-Jen Su 《Climatic change》2009,94(3-4):457-471
Climate change has been receiving wide attention in the last few decades. In order to quantify the climate variability of extreme weather events and their possible impacts on weather parameters and air quality, cold surge events in the past 45 years and the difference in characteristics of air pollutants before and after frontal passage has been examined after December 1993 in Taiwan. The potential impact of climate change on air pollutant concentration and its health implication were presented and discussed. In the past 45 years, the cold surge days (about 18.7 days, or 0.42 day/year) decreased significantly and the average lowest daily temperature for winter in northern Taiwan increased nearly 3°C (0.067°C/year). Based on the definition of cold surge in Taiwan and excluding the stagnation frontal passage, 21 cold surge frontal passage (CSFP) cases and 89 common frontal passage (CFP) events in winter (December–February) were identified in the past 12 years (1993–2005). We take the frontal passage day as the baseline and the differences in air pollutant concentrations and weather-related parameters between the two days before and after the frontal passage days were examined for each case. The averages of the above-mentioned differences during CSFP were compared to the corresponding differences during CFP. During CSFP, the air temperatures after the frontal passage were nearly 4–6°C lower than before the passage at both the background windward stations and urban stations. The average wind speed was about 4–5 m/s higher at the windward stations and less than 2 m/s higher in the major urban areas in Taiwan. During CFP, there was a 2°C increase in temperature but 1 m/s decrease in wind speeds on the day after frontal passage. Because of these meteorological differences, the concentration change of air pollutants during CSFP is significantly greater than that during CFP, especially for PM10 concentration. The difference of PM10 concentration during CSFP can be as large as 20–40 μg/m3 while that during CFP is only about 10 μg/m3. The differences in the other air pollutants such as CO, SO2, and O3 during CSFP are greater than those during CFP, but the difference is insignificant. Under the warming trend, less frequent CSFP’s are expected; the impacts on deterioration of air quality and human health are noteworthy. 相似文献
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福州市灰霾气象要素场特征分析 总被引：12，自引：0，他引：12
利用1988-2007年常规观测资料、地面图5、00 hPa高空图资料,分析了福州市灰霾的时间分布,冬、夏半年霾日气象要素场和稳定度因子特征。结果表明：福州市灰霾年变化呈明显上升趋势;月分布呈单峰型,高发期在12、1月;冬半年14：00,夏半年08：00灰霾发生几率最高。冬半年灰霾多出现在冷空气减弱后,地面气压持续下降,温度不断上升,风速弱,湿度大,充分回暖后的天气下,对应地面天气形势有变性高压后部和底部、锋前暖区、地面倒槽;少数出现在冷空气入侵,地面气压上升,温度下降,湿度较小的天气下,对应地面天气形势为大陆冷高压。夏半年灰霾多出现在高温、干燥、大气层结稳定的清晨,对应500 hPa天气形势为副热带高压、副热带高压边缘、地面弱倒槽,以及少量台风外围控制下干热的下沉气流里。 相似文献