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相似文献
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1.
科尔沁沙地不同生境土壤氮矿化/硝化作用研究   总被引:6,自引:4,他引:2  
利用顶盖埋管原位培育法测定了科尔沁沙地不同生境(丘间低地、固定、半固定、半流动和流动沙丘)土壤氮素矿化/硝化速率的月际动态及净矿化/硝化量。结果表明:①沙地土壤无机氮主要以NO-3-N的形式存在,各类生境土壤NH+4-N平均含量比NO-3-N低58.2%~79.7%;②土壤氮素矿化/硝化速率随植被与土壤条件的恶化呈现递减的趋势,从丘间低地到流动沙丘,净矿化速率分别为61.0、43.4、29.1、5.3 mg·m-2·d-1和2.7 mg·m-2·d-1,净硝化速率分别为61.8、46.2、30.1、6.2 mg·m-2·d-1和3.4 mg·m-2·d-1;③从丘间低地到固定、半固定、半流动和流动沙丘,矿化氮总量分别减少28.8%、52.3%、91.4%和95.5%,硝化总量分别减少25.3%、51.3%、90.0%和94.5%;④不同类型生境土壤净硝化氮占净矿化氮的比例都为100%,表明沙地土壤中植物可利用氮素易于淋溶或氨挥发损失。  相似文献   

2.
西安沙尘天气特征及其对空气质量的影响   总被引:17,自引:11,他引:6  
利用1971-2003年西安市常规气象观测资料、2001-2003年西安市区主要污染物日均浓度资料和2002年3月一次重度污染事件逐时的PM10浓度资料,分析了西安市沙尘天气的时间分布特征及其对主要空气污染物浓度的影响。结果表明:西安市沙尘天气近30多年来总体呈波动式明显减少的趋势,但2001-2002年有所增多,2003年又减少。沙尘天气主要出现在春季,4月最多,占全年天数的22.6%。沙尘天气对西安空气质量影响显著,可使3~4月PM10月浓度平均提高12.1%,在分析的一次强沙尘暴个例中,一小时内PM10浓度最高增加了0.585mg·m-3,达到0.970mg·m-3,从而造成严重的空气污染事件。  相似文献   

3.
基于2016—2020年陕西省环境空气质量监测数据,分析沙尘天气对陕西省空气质量的影响特征。结果表明:(1)陕西省域沙尘天气过程每年发生9—19次,沙尘影响日每年20—46 d;春季为沙尘天气高发季,5月和3月为高发月;沙尘天气过程发生频数空间分布整体表现为自北向南、自东向西递减。(2)各城市沙尘天气过程持续时间2—120 h,关中城市持续时长总体高于陕北和陕南城市;不同沙尘天气过程PM10峰值浓度变化范围大,最高值出现在榆林(3 219 μg·m-3)。(3)2018年沙尘天气对陕西省PM10年均浓度影响最大,2020年影响最小,年均浓度绝对贡献分别为9.3 μg·m-3 和2.9 μg·m-3;各城市沙尘影响日超标占比66.7%—89.7%,污染等级以轻度和中度污染为主,严重和重度污染较少;榆林、延安和商洛的严重污染100%来源于沙尘天气,关中5市的严重污染20.5%—66.7%来源于沙尘天气。  相似文献   

4.
沙尘天气过程对中国北方城市空气质量的影响   总被引:5,自引:3,他引:2  
2014年4月23-25日中国北方地区经历了一次大范围的强沙尘天气过程.利用13个城市的空气质量和气象数据结合后向轨迹模式和MODIS deep-blue气溶胶光学厚度数据,研究沙尘天气过程对中国北方城市空气质量的影响,特别是对PM2.5质量浓度的贡献。结果表明:来源于塔克拉玛干沙漠及其周边地区的沙尘途经甘肃西北部和内蒙古中西部的沙漠区进而影响下游城市。MODIS deep-blue气溶胶光学厚度的空间分布能够较好地反映出沙尘的水平运动特征。沙尘天气过程可以使中国北方城市PM2.5和PM10质量浓度分别增加7.5%~1 141.2%和344.0%~2 562.1%,可以有效地降低SO2、NO2和CO气体污染物的浓度,而对O3的浓度影响较小。银川、大同和库尔勒沙尘天气过程期间平均SO2、NO2和CO浓度较非沙尘天气过程期间降低最明显,分别降低约80.0%、78.7%和62.1%。  相似文献   

5.
利用2017—2019年中天山北坡城市群(乌鲁木齐市、昌吉市、石河子市、五家渠市)逐时大气污染物监测数据及气象数据,分析了大气污染物年内变化和污染天气类型特征。结果表明:(1) 中天山北坡4座城市6类大气污染物中PM2.5超标日数最多(年均94~104 d),年均浓度介于64~73 μg·m-3,且五家渠市>乌鲁木齐市>石河子市>昌吉市。采暖期PM2.5浓度在100~118 μg·m-3之间,是非采暖期的4.00~5.00倍,靠近山前地带的城市PM2.5浓度日变化大体呈现“双峰双谷型”。(2) 4座城市污染天气类型主要分为静稳型、沙尘型和特殊型,其中静稳型占86.2%~93.6%、沙尘型占5.8%~13.2%。静稳型污染天气多出现在冬季,沙尘型主要出现在春、秋季节。静稳型污染天气中Ⅴ-Ⅵ级污染级别占比45.8%~56.6%,沙尘型污染天气中Ⅴ-Ⅵ级污染级别占比14.9%~29.4%。(3) 静稳型和沙尘型污染天气下PM2.5和PM10浓度都存在显著的线性相关,前者PM10浓度是PM2.5的1.26倍,而后者达3.16倍,此倍数可以作为区分静稳型和沙尘型污染天气的判据。  相似文献   

6.
王江  洪雯  吴新萍  陆辉 《中国沙漠》2015,35(6):1652-1658
为了解乌鲁木齐冬季污染天气形成过程中大气颗粒物化学组分的变化,探讨霾天气快速形成的主要原因,应用扫描电镜/X射线能谱仪(SEM/EDX)对2013年2月乌鲁木齐东南郊一次典型霾天和正常天气所采集的大气颗粒物(PM10)样品进行了微观形貌和化学组成的对比分析。结果表明:伴随着霾形成过程细粒子浓度呈现急剧上升趋势,PM1.0/PM10比值高达0.77。SEM/EDX观测显示,霾天形成前后,PM10的形态结构和元素组成存在较明显的差异,霾天规则的石膏颗粒占规则颗粒的71.1%,明显高于正常天气,表明大气颗粒物的硫化现象比较普遍,大量硅铝酸盐飞灰说明采样点周边有较明显的燃煤源输送;二次无机颗粒组成主要为硫酸盐颗粒,由正常天气的16.1%增加到24.6%,高浓度硫酸盐与乌鲁木齐东南郊此次霾形成有密切的联系。  相似文献   

7.
采用2018年敦煌莫高窟第16窟窟内与窟区PM10浓度及气象数据,分析PM10时空分布特征及其影响因素。结果表明:(1)两处监测点PM10浓度主要分布在50 μg·m-3以下,受重污染天气影响较小;春、冬、秋、夏季依次降低,窟区PM10浓度在春、冬季高于窟内,夏、秋季反之。(2)PM10浓度3月最高,9月最低,5—9月窟内月均值高于窟区。PM10污染日数窟内5月最多,而窟区3、5月较多。(3)PM10浓度日变化曲线在春季和秋季呈“双峰”型,夏季和冬季呈“单峰”型。(4)在半封闭环境的洞窟内,沙尘暴发生前后,PM10浓度达到极值及恢复至原来水平的时间均滞后于窟区。(5)在不同季节PM10浓度与气温、风速和降水呈负相关。除秋季外,PM10浓度与相对湿度、气压呈正相关。(6)窟区全年主风向为ESE,在冬春两季,此风向PM10浓度最高,PM10主要来自三危山前的戈壁滩、干涸的大泉河河道以及窟前裸露的地表积尘。  相似文献   

8.
以2017年5月4日~5日华北地区出现的一次大范围的严重的天气污染形成与消散过程为研究对象,通过搜集华北地区9个城市空气中主要污染物浓度、AQI(空气质量指数)和常规气象数据,分析AQI、主要污染物(PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO、O3)浓度变化特征和相关气象因子的关系。结果表明:本次重污染本质为区域性沙尘污染所致。污染过程呈现出形成速度快、消散急促的特点。该污染过程首要污染物为PM10,其次为PM2.5,而SO2、NO2、CO、O3等由人类活动产生的污染物浓度并未超标。后向轨迹分析和相关分析发现造成此次严重污染颗粒物主要来自蒙古高原,风是主要驱动因子。污染物在空间位置比较接近的城市间传输时,表现出趋势一致性、时间上的滞后性和污染物浓度的累积性特点。  相似文献   

9.
乌鲁木齐大气颗粒物的时空分布规律   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
依据峡口城市乌鲁木齐市2013-2016年6个环境监测站逐时的6类污染物数据,分析大气污染物的时空分布规律。总体来看,乌鲁木齐市以颗粒物污染为主,即PM10、PM2.5污染严重。从季节上来看,乌鲁木齐污染物浓度大多冬季高、夏季低,春秋季次之。春、夏、秋、冬PM2.5的浓度依次为59.8、40.5、67.8、139.6 μg·m-3,而PM10则是148.6、119.7、146.4、209.4 μg·m-3,粗细粒子浓度在春秋季的细微变化凸显在春季沙尘天气的影响。从日变化方面来看,污染物多呈现为双峰型结构。PM10、PM2.5春夏秋3个季节都是在子夜1:00时浓度最高,9:00~10:00时次之,但是冬季日最高值则出现在17:00时左右,次峰值出现在21:00~22:00时。从空间分布来看,颗粒物浓度总体上是中心城区低、四周高的分布格局;从PM2.5浓度占PM10浓度比重分析来看,冬季比重最高,达70%,以城区及城北最为明显,达73%,日变化分布则主要集中在下午至夜间,且冬季比重达71%。  相似文献   

10.
作为影响京津冀地区的沙尘途经地和发源地,对库布齐沙漠的治理工作一直在持续,成为使用科学技术手段将沙漠变废为宝、变害为利的成功案例,同时也是全球治沙范例。为研究库布齐沙漠治理工作对京津冀地区空气质量的改善效果,利用手工采样数据和城市空气质量监测数据,结合气团轨迹,筛选库布齐沙漠起沙并对京津冀地区产生影响的沙尘天气。选取2017年5月3-6日作为典型个例代表,使用嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS),设计不同的起沙权重系数敏感试验,模拟研究该地区起沙和治理对京津冀地区的空气质量影响。结果表明:(1)气象模式较好地把握天气系统的演变以及地面风场的特征,保证NAQPMS模式可合理模拟沙尘的起沙区域、影响范围以及时空演变特征;(2)受沙尘影响城市的PM10浓度模拟量值及变化与观测较为一致,表明模式合理再现了沙尘的输送过程;(3)库布齐沙漠起沙对京津冀地区的PM10浓度贡献为35~150 μg·m-3,贡献比例为10%~40%;(4)库布齐沙漠治理可使京津冀地区PM10浓度降低35~75 μg·m-3,下降比例为5%~20%,受影响城市PM10浓度下降比例为7%~37%,沙漠治理工作可有效降低受影响地区的PM10浓度。  相似文献   

11.
刘媛  张蕾  陈娱  陆玉麒  周媛媛  王峰 《地理科学》2023,43(1):152-162
以中国286个主要地级市为研究区域,基于2003—2016年中国地级市大气PM2.5质量浓度栅格数据及各地级市社会经济数据,运用空间自相关和空间面板杜宾模型,揭示了中国地级市PM2.5质量浓度的时空格局与影响因素。研究显示:(1)中国PM2.5污染在时序演化上呈“M”型波动态势,在空间分布上以胡焕庸线为界呈现出“东高西低”的集聚型格局;(2)中国地级市PM2.5污染在空间效应上呈现出显著的正相关性,表明区域间大气污染存在交互影响;(3)人口密度与非农产业从业人员占比对PM2.5质量浓度升高的贡献最大,而液化石油气供气总量与第三产业占GDP的比重对PM2.5有较为显著的负向消减作用。  相似文献   

12.
With rapid urbanization and energy consumption, environmental pollution and degradation have become increasingly serious problems in China. At the beginning of 2013, China implemented new ambient air quality standards (GB 3095-2012) in which the concentration of six pollutants including PM2.5, ozone, carbon monoxide, PM10, sulfur dioxide and nitrogen dioxide were monitored. This study gathered annual air pollutant concentration data for the six pollutants in 113 key environmental protection cites throughout China in 2014 and 2015 to explain spatial patterns of urban air pollution. Based on the Kernel density estimation method, spatial hotspots of air pollution were illustrated through which spatial cluster of each pollutants could be plotted. By employing an entropy evaluation system, urban air quality was assessed in terms of the six atmospheric pollutants. We conclude that, in general, CO and SO2 were two important pollutants in most Chinese cities, but this varied greatly among cities. The assessment results indicate that cities with the worst air quality were mainly located in northern and central provinces, dominantly in the Beijing-Tianjin-Hebei metropolitan area. Regression modeling showed that a combination of meteorological factors and human-related determinants, to say specifically, industrialization and urbanization factors, greatly influenced urban air quality variation in China. Results from spatial lag regression modeling confirmed that air pollution existed obvious spatial spillover effects among key cities. The spatial interdependence effects of urban air quality means that Chinese municipal governments should strengthen regional cooperation and deepen bilateral collaboration in terms of air regulation and pollution prevention.  相似文献   

13.
中国城市空气污染时空分布格局和人口暴露风险   总被引:3,自引:1,他引:2  
近年来,中国空气污染及其对人口健康危害的时空分布呈现出新的特征。论文使用5 a(2015—2019年)间逐小时的空气质量监测数据,利用变化率计算、热点分析、趋势分析和超标频数统计等方法,分析了中国332个城市的空气质量及人口空气污染暴露风险的时空分布特征,结论如下:① 中国城市近年来空气质量有好转趋势,环境空气质量指数(AQI)下降的城市占所研究城市总数的91.3%;PM2.5、PM10、SO2和CO等4种污染物浓度均有所下降,而NO2和O3浓度有所上升;② PM2.5、PM10、SO2和CO浓度变化率的热点分布于新疆地区和云南—华南地区,NO2浓度变化率的热点为新疆地区和河套平原,O3浓度变化率的热点为华北平原至长江中下游流域;西北地区和华南地区空气质量变化幅度较小;③ 9个城市在PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3和CO等6种污染物中均有暴露,分布于山西、河北与山东。暴露风险均为0级的低风险城市共有12个,分别位于新疆、云南、贵州、四川、广东、福建和黑龙江。研究结论对于跨区域空气污染的协同治理以及制定差异化的空间人口流动管理政策具有重要参考价值。  相似文献   

14.
京津冀城市群大气污染的时空特征与影响因素解析   总被引:33,自引:5,他引:28  
京津冀城市群是中国雾霾最严重的区域,在京津冀协同发展背景下,探究该地区大气污染的时空分布和影响因素具有重要意义。运用空间自相关分析和三种空间计量模型,分析了京津冀202个区县PM2.5的时空分异特征,创新性地对自然与人文影响因素贡献及其空间溢出效应进行系统地甄别和量化。结果表明:2000-2014年来京津冀城市群PM2.5浓度整体呈上升趋势,季节上呈秋冬高、春夏低,空间上呈东南高、西北低的特点,且城市建成区PM2.5浓度比周围郊区和农村平均高10~20 μg/m3;2014年仅有13.9%的区县空气质量达标,PM2.5浓度存在显著的空间集聚性与扩散性,城市间交互影响距离平均为200 km,邻近地区的PM2.5每升高1%,将导致本地PM2.5至少升高0.5%;社会经济内因对PM2.5主要是正向影响,自然外因主要是负向影响;影响因素中对本地大气污染的直接效应贡献强度依次是:年均风速>年均气温>人口密度>地形起伏度>第二产业占比>能源消费>植被覆盖度,人均GDP、年降水量和相对湿度对本地PM2.5没有显著影响;对邻近地区大气污染具有显著空间溢出效应的因素排序是:植被覆盖度>地形起伏度>能源消费>人口密度;对于自然和人文影响因素应分别采取针对性的适应策略和调控策略,加强区域间联防联控与合作治理,在城市群规划中注重环保规划与立法。  相似文献   

15.
2007年春季沙尘暴对辽宁中部城市群空气质量的影响   总被引:3,自引:1,他引:2  
根据大气降尘量和可吸入颗粒物PM10 、PM2.5、 PM1的观测资料,分析了2007年春季发生于我国北方的两次沙尘暴天气过程对辽宁中部城市群空气质量的影响。结果显示,沙尘天气使各城市大气降尘量与可吸入颗粒物PM10和PM2.5的质量浓度明显增高,空气质量明显下降。在3月31日和5月7日的两次沙尘暴过程中,城市群的大气降尘量比当月日平均值分别增加了1.5倍和2.5倍,各城市PM10的日均质量浓度比沙尘出现前一日分别增加了0.2~2.6倍和1.5~3.8倍。3月31日除铁岭和鞍山空气质量状况为良外,均达到轻微污染程度;5月7日鞍山达严重污染程度;沈阳、辽阳、本溪、铁岭和抚顺的空气质量均为中度污染或中度重污染。沙尘暴期间1.0~10.0 μm的粗粒子为影响辽宁中部城市空气质量的主要成分,其小时平均质量浓度最大时是沙尘出现前的10~30倍。  相似文献   

16.
长三角是中国空气污染较为严重的区域。基于地统计、探索性空间数据分析等方法,使用实时监测数据,探讨该区域41个地级以上城市PM2.5在2013-2016年的时空格局演变与污染特征。结果显示:① PM2.5表现出不同的年度、月度以及逐日特征。年均值逐年下降,月均值则体现出鲜明季节性,呈现冬高、夏低的“U型”特征,日均值有“脉冲型”波动特点。② 2013-2016年,长三角PM2.5污染情况已经得到显著改善,但超过三分之二的地区仍存在不同程度超标现象,呈现“西北高、东南低”的污染格局。③ PM2.5高值区从以合肥、扬州为中心向江苏、安徽北部边界地区转移,低值区逐步扩展形成东至舟山、西至黄山、北至上海、南至温州的低值集聚带。④ 趋势分析来看,PM2.5年均值东西差异和南北差异均逐步减小,但东西向差异略大于南北向。同时,两个方向中部隆起现象得到改善,城市投影点趋于线性拟合。  相似文献   

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