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41.
During the period between 18 August and 22 September 2006, an ultraviolet photometric O3 analyzer, a NO-NO2-NOx chemiluminescence analyzer, and a quartz micro-oscillating-scale particle concentration analyzer were simultaneously used for monitoring at three different heights each at Beijing (325-m tower) and Tianjin (255-m tower). These towers belong to the Institute of Atmospheric Physics (IAP) of the Chinese Academy of Sciences (CAS) and to the Tianjin Municipal Meteorological Bureau, respectively. These measurements were used to continuously measure the atmospheric O3 and NOx volume-by-volume concentrations and the PM2.5 mass concentration within a vertical gradient. When combined with meteorological data and information on the variation of vertical characteristics of the various atmospheric pollutants in the two cities, analysis shows that these two cities were seriously polluted by both PM2.5 and O3 during summer and autumn. The highest daily-average concentrations of PM2.5 near the ground in Beijing and Tianjin reached 183 μg m-3 and 165 μg m-3, respectively, while the O3 concentrations reached 52 ppb and 77 ppb, and NOx concentrations reached 48 ppb and 62 ppb for these two cities, respectively. The variations in the daily-average concentrations of PM2.5 between Beijing and Tianjin were demonstrated to be consistent over time. The concentrations of PM2.5 measured in Beijing were found to be higher than those in Tianjin. However, the overall O3 concentrations near the ground in Tianjin were higher than in Beijing. NOx concentrations in Tianjin were consistently lower than in Beijing. It was also found that PM2.5 pollution in Beijings atmosphere may also be affected by the pollutants originating in and delivered from Tianjin, and that Ti  相似文献   
42.
针对京津冀地区主要大气污染物NOx(氮氧化物)和PM2.5(大气中粒径小于或等于2.5μm的颗粒物),应用柴油车尾气净化技术及中小锅炉烟气脱硝技术,并根据2015年和2030年我国能源规划,设计3种技术应用情景,采用WRF-CAMx耦合模式,对京津冀地区大气中NOx和PM2.5进行了应用情景模拟。结果表明,单独应用柴油车尾气净化技术后(方案1),北京、天津地区大气中的NOx浓度降低幅度达20%,河北地区降低5%;PM2.5的浓度降低幅度约10%;应用柴油车尾气净化技术和2015年能源规划情景(方案2),京津冀地区大气中NOx和PM2.5浓度的降低幅度均超过20%;应用柴油车尾气净化技术和2030年能源规划情景(方案3),该地区NOx浓度降低幅度与之相当,PM2.5浓度降低幅度超过30%。可见脱硝技术和清洁能源利用的有效性依赖于其应用比例。二次气粒转化的化学过程形成的硝酸盐、硫酸盐和铵盐对该地区空气中PM2.5浓度的贡献很大,冬、春、秋季硝酸盐最大贡献高达60%,夏、秋季硫酸盐最大贡献超过70%,铵盐四季最大贡献约25%。这说明PM2.5的主要前体物NOx、SO2、NH3、VOCs (Volatile Organic Compounds)、CO等均大幅度削减才能有效降低该地区空气中PM2.5浓度。  相似文献   
43.
Large-scale air pollution transport (LSAPT) in the Yellow Sea region and their inflow onto the Korean Peninsula were observed through satellite images and ground measurements. LSAPT includes regional continental air-masses saturated with pollutants originating from China and subsequently landing on or passing through the Korean Peninsula. It is also possible to identify the distribution and transport patterns of LSAPT over the Yellow Sea. The ground concentrations for PM10, PM2.5 and CO measured at Cheongwon, located in the centre of south Korea, were compared with NOAA satellite images. Notably, the episodes observed of the LSAPT show a PM2.5 to PM10 ratio of 74% of the daily maximum concentrations. However, cases of duststorms were clearly distinguished by much higher PM10 concentrations and a ratio of 30% of PM2.5 to PM10 for daily maximum concentrations. For the episode on January 27, 2006, the inflow of a regionally polluted continental air-mass into the central and southwestern regions of the Korean Peninsula was observed sequentially at various ground observatories as well as by satellite. The north airflow dissipated the clouds over Mt. Halla on Jeju Island and further downwind, reducing air pollution and creating a von Kármán vortex.  相似文献   
44.
利用北京城区污染观测站2006~2013年夏季可吸入颗粒物PM10逐日浓度检测资料,挑选所有PM10浓度大于150μg/m~3的个例,合成分析华北及北京地区风场变化情况,发现风速在污染当天变化不明显,南风与PM10的相关性普遍为正,污染当天各区南风增加较大,太行山一带甚至增长了5倍。南风异常可能会使河北、山东等地污染物向北京输送,造成北京大气污染。同时我们分析北京夏季空气污染时大气环流特征。在500 h Pa与200 h Pa,北京和内蒙古上空有显著的高压异常。在850 h Pa,环流场表现为东正西负的高度场异常,其中北京在正负异常分界线上。低层气压梯度异常会造成北京和以南地区南风异常。同时,我们发现北京污染天气伴随的高空环流异常具有准定常特征。在污染前4天,蒙古上空存在一个显著的高层高压异常。该高压异常增强并向南延伸,在污染当天控制北京和内蒙古。在污染消退期,该异常也逐渐消退。但在消退后第四天,北京和内蒙古上空依然受高压异常控制。这表明北京夏季污染和高空准定常环流异常有关。  相似文献   
45.
京津冀地区霾成因机制研究进展与展望   总被引:9,自引:3,他引:6  
为满足当前对京津冀地区霾研究和控制的迫切要求,本文梳理了近年来京津冀地区霾的长期变化特征、天气学特征、污染物来源等相关研究成果,发现:从2000年以后,京津冀地区的霾日数呈现出了下降趋势;北京细颗粒物(PM2.5)质量浓度也在总体上呈现下降的趋势,但2013年年均质量浓度仍高达89.5μg m–3,约为我国空气质量标准的3倍(35μg m–3),京津冀空气污染的形势依然严峻;近年来京津冀地区的霾污染事件频发可以归因为不利天气条件与大量污染物人为排放的共同作用;大量的研究表明,区域输送对京津冀地区霾事件的形成和维持有不可忽视的影响;京津冀地区的大气污染不再局限于一时一地,针对重污染天气的预警以及应急控制应该以区域预报为基础实现区域联动;京津冀地区独特的地理环境条件加上城市群的快速发展,形成的局地大气环流也会对局地的污染过程产生重大的影响;大气边界层内气象要素的变化对重污染发生具有显著贡献。京津冀地区的污染控制需要城市群的联动应对治理。  相似文献   
46.
沈阳冬夏季可吸入颗粒物浓度及尺度谱分布特征   总被引:15,自引:0,他引:15       下载免费PDF全文
利用沈阳大气成分监测站颗粒物监测仪 (Grimm 180) 连续测得的夏季 (2006年8月)、冬季 (2006年12月和2007年1月) 可吸入颗粒物的数浓度和质量浓度数据, 分析了沈阳市可吸入颗粒物浓度日变化、谱分布及污染特征, 在此基础上结合沈阳市常规气象资料, 分析了气象要素和颗粒物污染之间的关系。结果表明:沈阳市冬、夏季部分时段可吸入颗粒物浓度存在明显的日变化和日际变化; 谱分布较好地符合Junge分布; 沈阳冬季PM10超标日数占冬季观测总天数的77%, PM2.5超标日数 (按美国EPA日均标准) 占冬季观测总天数的87%, PM10平均数浓度为6668.7个/cm3, 平均质量浓度达252.8μg/m3, 分别是夏季的3.0和2.4倍; 冬、夏季PM2.5/PM10平均质量分数分别为0.647和0.603, PM2.5占可吸入颗粒物总数量的99%以上; 浓度变化在很大程度上受到各种气象要素的影响, 与温度、风速负相关, 与湿度正相关, 降雨、降雪过程使得颗粒物浓度明显降低, 近地层逆温和雾是颗粒物增多的一个重要因素。颗粒物污染对城市能见度影响较大。  相似文献   
47.
48.
南京市PM2.5物理化学特性及来源解析   总被引:7,自引:0,他引:7  
在夏、冬两季,分别在南京市4个站点进行为期7天的气溶胶PM2.5采样,同步采集并分离主要排放源的PM2.5样品,用X射线荧光光谱仪(XRF)分析得到气样及源样中PM2.5的化学成分,对南京市PM2.5的物理化学特性、富集因子进行了分析,并应用化学质量平衡法(CMB)计算各类源对气溶胶PM2.5的贡献。结果表明,南京市PM2.5的夏、冬平均值分别为69.1、139.5μg.m-3,PM2.5/PM10的全年平均值为63.9%;富集成分中,S、As、Zn、Pb等主要来源于人为污染源,Na则主要来源于海洋。来源解析的结果表明,各类污染源对南京市气溶胶PM2.5的贡献率分别为:扬尘37.28%、煤烟尘30.34%、硫酸盐9.87%、建筑尘7.95%、汽车尘2.98%、冶炼尘2.57%、其他源9.01%。作者还对扬尘中的PM2.5进行了来源解析。  相似文献   
49.
车辆碾压作用下戈壁地表起尘浓度   总被引:1,自引:1,他引:0  
通过野外观测车辆碾压作用下戈壁地表PM10释放浓度,探讨其主要影响因素。针对戈壁区砾石、砂砾、砂质和砂土4种路面类型,应用TSI粉尘仪多次重复观测车辆碾压产生的PM10浓度,进而阐明碾压次数、车速和地表水分等因素对起尘浓度的影响。结果表明:4种路面的平均起尘浓度依次为5.339、9.089、16.944、50.251 mg·m-3,是自然状态下的5~50倍;起尘浓度随碾压次数增多而增大,其中砂土路情况下的增长最显著;随土层厚度的增大呈现出幂函数的增长趋势;降雨后路面起尘浓度显著减小,且降雨量会影响降雨后起尘浓度的变化趋势。最后提出了针对性的建议和措施以减弱车辆碾压导致的戈壁地表起尘。  相似文献   
50.
PM2.5已成为人群健康的重要威胁之一,科学精准的暴露评估是PM2.5风险防控的前提,为提升PM2.5暴露精准评估,本文利用土地利用数据、道路数据、气象数据等构建PM2.5土地利用回归反演模型,实现了2013年12月1日-2014年2月8日(冬季)广佛都市区PM2.5时空动态演变监测,在此基础上将PM2.5反演结果与人口密度数据耦合,分别从PM2.5污染浓度与人口加权PM2.5浓度2个方面,评估广佛都市区PM2.5污染暴露风险。研究结果表明:① 土地利用回归模型能够较好的反映研究区域内PM2.5的空间分布特征,R2大于0.78;② 2013年12月1日-2014年2月8日,广佛都市区PM2.5浓度平均值呈现波动变化趋势,研究时段内,最高平均浓度为97.91 μg/m3 (12月29日-1月11日),最低平均浓度为53.40 μg/m3 (1月26日-2月8日),全时段PM2.5浓度超WHO健康标准的面积占比达99.8%;③ 广佛都市区PM2.5的空间分布具有异质性规律,其高值区分别位于广州市天河区、越秀区、番禺区北部、花都区北部及佛山市禅城区、南海区中部、三水区中部,低值区主要位于广州市白云区、番禺区东南部及佛山市顺德区南部。人口加权暴露风险存在2个高值中心,分别位于广州市和佛山市的主城区;④ 耦合人口加权模型前后,广佛都市区PM2.5暴露风险高风险区空间分布发生变化,未考虑人口加权模型时,广佛深高值区较为分散,主要位于南海区、天河区、越秀区、禅城区,考虑人口加权模型后,高值区更加集中于广州市和佛山市的主城区。  相似文献   
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