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北京地区冬春PM_(2.5)和PM_(10)污染水平时空分布及其与气象条件的关系 被引量:366
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作者 赵晨曦 王云琦 +2 位作者 王玉杰 张会兰 赵冰清 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期418-427,共10页
北京2012~2013年的冬春多次出现雾霾天气,可吸人颗粒物(PM10)污染严重.而PM2.5作为PM10中粒径较小的部分,在PM10中所占比重越高,污染越严重.因此,本研究选取了能够覆盖北京所有区县的30个PM2.5和PM10的质量浓度监测点,对该地... 北京2012~2013年的冬春多次出现雾霾天气,可吸人颗粒物(PM10)污染严重.而PM2.5作为PM10中粒径较小的部分,在PM10中所占比重越高,污染越严重.因此,本研究选取了能够覆盖北京所有区县的30个PM2.5和PM10的质量浓度监测点,对该地区的PM2.5和PM10污染特征进行分析,确定其空间差异特征和时间性变化特征.普通克里格插值(OriginalKriging)法得到的北京地区冬、春季颗粒物浓度分布图显示,颗粒物浓度从北部山区到南部地区逐渐递增,在中心城区处,西部高于东部,且局部地区存在一定的城乡差异.颗粒物浓度月变化曲线呈单峰单谷型,1月最高,4月最低;逐日变化反映了PM2.5和PM10浓度具有较好的相关性,且受气象条件影响显著;日变化呈双峰趋势.本文选取日平均气温(℃)、相对湿度(%)、风速(风级)、降水量(mm)等气象因子,利用Spearman秩相关分析研究各个气象因子对大气PM2.5和PM10浓度的影响.北京冬季PM2.5和PM10的质量浓度分别与气温、相对湿度正相关,与风速负相关,风速和相对湿度是影响污染物质量浓度分布的主要因素. 展开更多
关键词 pm2 5 pm10 污染水平 时空分布 气象条件
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电厂湿法脱硫系统对烟气中细颗粒物脱除作用的实验研究 被引量:150
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作者 王珲 宋蔷 +1 位作者 姚强 陈昌和 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第5期1-7,共7页
采用Andersen8级撞击器对某300MW燃煤电厂湿法烟气脱硫(wet flue gas desulphurization,WFGD)系统前后的飞灰颗粒物进行采集,获得了烟气中飞灰颗粒物的质量浓度和粒径分布特性。采样工况分别为100%和70%锅炉负荷。使用场发射扫描电镜-... 采用Andersen8级撞击器对某300MW燃煤电厂湿法烟气脱硫(wet flue gas desulphurization,WFGD)系统前后的飞灰颗粒物进行采集,获得了烟气中飞灰颗粒物的质量浓度和粒径分布特性。采样工况分别为100%和70%锅炉负荷。使用场发射扫描电镜-能谱分析,X射线荧光分析和电感耦合等离子体-原子发射光谱分析法对颗粒物进行了形貌分析和主、次量元素含量的检测。结果表明,WFGD系统入口飞灰质量粒径呈典型的双峰分布,峰值分别在1和3μm处,颗粒多呈规则球形,PM2.5与PM10质量比为0.434,飞灰总浓度约为85mg/m3标准状态;出口处飞灰质量粒径分布也呈现双峰性,其中细颗粒比例增大,PM2.5与PM10质量比为0.764,细颗粒间相互聚集粘连形成不规则的块状结构,飞灰总浓度在23mg/m3(标准状态)以下,总飞灰的脱除效率为74.5%,分级脱除效率随粒径减小而明显下降。经过WFGD系统后,细颗粒上S和Ca元素含量增大,而Al,Ba,Fe,Mn和Si元素的含量降低。计算表明,WFGD出口烟气中新增的石灰石与石膏颗粒分别占颗粒物质量的47.5%和7.9%。 展开更多
关键词 湿法烟气脱硫 细颗粒物 粒径分布 颗粒组成 pm2.5
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厦门市大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征及来源解析 被引量:78
3
作者 张棕巍 胡恭任 +2 位作者 于瑞莲 胡起超 刘贤荣 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1947-1954,共8页
为探讨厦门市大气PM_(2.5)水溶性离子污染特征及来源,于2014年8月和12月同步采集了城区和郊区的PM_(2.5)样品.用离子色谱分析了9种水溶性离子(F^-、Cl^-、NO_3^-、SO_4^(2-)、Na^+、K^+、NH_4^+、Ca^(2+)和Mg^(2+))的质量浓度.结果表明... 为探讨厦门市大气PM_(2.5)水溶性离子污染特征及来源,于2014年8月和12月同步采集了城区和郊区的PM_(2.5)样品.用离子色谱分析了9种水溶性离子(F^-、Cl^-、NO_3^-、SO_4^(2-)、Na^+、K^+、NH_4^+、Ca^(2+)和Mg^(2+))的质量浓度.结果表明,厦门大气PM_(2.5)中水溶性离子浓度处于较低水平,总水溶性离子浓度(μg/m^3)顺序为:冬季城区(18.16)>冬季郊区(14.55)>夏季郊区(6.87)>夏季城区(5.33),降水对水溶性离子有显著的去除作用.观测期间,夏季PM_(2.5)阴离子相对亏损,冬季反之.SO_4^(2-)、NO_3^-、NH_4^+(简称SNA)占全部水溶性离子质量浓度之和的比例达79.64%以上,表明厦门市大气PM_(2.5)二次污染较严重.相关性分析和SNA三角图解表明厦门市夏季NH_4^+主要以(NH4)2SO4的形式存在,其次为NH_4NO_3及碱性游离NH_4^+;冬季则主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在,其次为NH_4Cl.N/S值表明夏季PM_(2.5)中水溶性离子污染特征以燃煤源排放为主,冬季以交通排放为主,总体呈现出交通源与燃煤污染并存的复合型污染特征,但受海洋源的影响很小.主成分分析进一步表明厦门市大气PM_(2.5)水溶性离子主要来自燃煤源、交通排放和生物质燃烧源. 展开更多
关键词 pm2.5 水溶性离子 时空分布 污染来源 厦门
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2016年京津冀地区PM_(2.5)时空分布特征及其与气象因素的关系 被引量:77
4
作者 杨兴川 赵文吉 +2 位作者 熊秋林 王丽丽 赵文慧 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2017年第10期1747-1754,共8页
京津冀地区是典型的PM_(2.5)高污染区,研究该地区PM_(2.5)污染现况及其影响因素,对科学有效地治理大气污染意义重大。利用2016年京津冀地区空气质量监测站点的PM_(2.5)数据,结合风速、日照时长、相对湿度等气象资料,综合运用空间插值、... 京津冀地区是典型的PM_(2.5)高污染区,研究该地区PM_(2.5)污染现况及其影响因素,对科学有效地治理大气污染意义重大。利用2016年京津冀地区空气质量监测站点的PM_(2.5)数据,结合风速、日照时长、相对湿度等气象资料,综合运用空间插值、聚类分析和相关分析等方法,探讨了PM_(2.5)的时空分布特征及其与气象因素的关系。结果表明,(1)2016年京津冀地区PM_(2.5)年均质量浓度为71.8μg?m^(-3),较2015年下降7.8%,PM_(2.5)达标天数比例为67.7%。(2)京津冀地区PM_(2.5)质量浓度呈北低南高的空间格局,南北差异显著,北部属于PM_(2.5)长期优良区,中部和南部PM_(2.5)污染较重,呈集中连片分布态势。(3)京津冀地区PM_(2.5)污染具有明显的时间变化规律,从季节上看,夏季PM_(2.5)污染相对较轻,春秋次之,冬季污染最重;从月份上看,PM_(2.5)质量浓度呈现出"U"形起伏的变化规律,1月、3月和10—12月PM_(2.5)日均值超标率高于40%,2月及4—9月超标率均低于30%;从日变化上看,春夏季PM_(2.5)日变化呈单峰单谷型分布,秋冬季呈双峰双谷型分布,最大值出现在10:00左右,而最小值出现在16:00左右。(4)京津冀地区PM_(2.5)与气压、相对湿度呈正相关,与气温、日照时长、风速呈负相关,其中风速、相对湿度和日照时长与PM_(2.5)具有较强的相关性,各季节中,冬季的气象因素对PM_(2.5)质量浓度的影响比其他季节更为显著。 展开更多
关键词 pm2.5 京津冀 时空分布 气象因素 相关性
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中国PM_(2.5)污染与社会经济的空间关系及成因 被引量:75
5
作者 杨昆 杨玉莲 +2 位作者 朱彦辉 李岑 孟超 《地理研究》 CSSCI CSCD 北大核心 2016年第6期1051-1060,共10页
中国高能耗的经济增长模式和不生态的城镇化模式是PM2.5污染的主要诱因,为了弄清PM2.5的本质,着重研究PM2.5污染的产出机理与模型。首先用逐步回归分析法,确定对PM2.5影响较大的变量,再对PM2.5及其相关变量进行空间相关分析,在GIS技术... 中国高能耗的经济增长模式和不生态的城镇化模式是PM2.5污染的主要诱因,为了弄清PM2.5的本质,着重研究PM2.5污染的产出机理与模型。首先用逐步回归分析法,确定对PM2.5影响较大的变量,再对PM2.5及其相关变量进行空间相关分析,在GIS技术与空间统计学的支持下,建立中国区域性细颗粒物空气污染评估模型。结果表明:中国PM2.5污染具有东高西低的区域差异特点,这与中国人口分布密度特征曲线(胡焕庸线)所划分出的人口空间分布特点相一致。考虑了空间效应影响的模型拟合度(R2=0.71)优于传统统计模型(R2=0.62)。PM2.5与总人口、人均汽车保有量的平方、第二产值比例的平方成正比,与森林覆盖率的平方成反比,其中对PM2.5贡献率最大的是人均汽车保有量。 展开更多
关键词 pm2.5 社会经济 空间分布 空间统计 GIS
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中国细颗粒物(PM_(2.5))污染状况和空间分布 被引量:73
6
作者 张殷俊 陈曦 +4 位作者 谢高地 张建辉 张昌顺 史宇 王帅 《资源科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2015年第7期1339-1346,共8页
为全面掌握中国细颗粒物(PM2.5)的污染现状水平及空间分布格局,本文运用统计学、空气质量评价规范、聚类分析方法对全国74个城市2013年的监测数据进行分析,结果表明:1目前中国PM2.5污染程度整体较重,74个城市中仅有拉萨、海口和舟山3个... 为全面掌握中国细颗粒物(PM2.5)的污染现状水平及空间分布格局,本文运用统计学、空气质量评价规范、聚类分析方法对全国74个城市2013年的监测数据进行分析,结果表明:1目前中国PM2.5污染程度整体较重,74个城市中仅有拉萨、海口和舟山3个城市达到年均值二级标准,邢台、邯郸和石家庄3个城市PM2.5的超标天数比例超过70%;2PM2.5浓度季节变化特征大体表现为冬季>秋季>春季>夏季,重度及以上污染主要集中在12月和1月;3从浓度水平来看,沿海城市总体优于中部内陆地区,污染最重的区域主要分布在河北南部地区;4受城市经济发展水平、产业结构、气候、地形等多因素影响,全国PM2.5污染状况区域特征明显。 展开更多
关键词 pm2.5 污染状况 空间分布 聚类分析 中国
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2014年京津冀地区PM2.5浓度时空分布及来源模拟 被引量:72
7
作者 李珊珊 程念亮 +5 位作者 徐峻 聂磊 孟凡 潘涛 唐伟 张玉洁 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期2908-2916,共9页
采用模式(CAMx)模拟与污染物、气象观测资料相结合的方式,分析了2014年京津冀地区PM2.5时空分布及来源特征.结果表明:PM2.5具有较为明显的时间变化规律,呈秋冬高、春夏低的规律和双峰型分布的日变化特征;重污染日PM2.5高浓度(PM2.5... 采用模式(CAMx)模拟与污染物、气象观测资料相结合的方式,分析了2014年京津冀地区PM2.5时空分布及来源特征.结果表明:PM2.5具有较为明显的时间变化规律,呈秋冬高、春夏低的规律和双峰型分布的日变化特征;重污染日PM2.5高浓度(PM2.5〉150μg/m3)主要分布在太行山前的华北平原区,特别是北京、保定、石家庄一线,而太行山、燕山等西部及北部山区PM2.5浓度明显低于平原区;重污染日京津冀地区PM2.5平均浓度在150μg/m3以上的面积约占总面积的73%;重污染日北京、天津、石家庄市的PM2.5外来输送率分别为58%、54%、39%;2014年10月6~12日京津冀地区发生的一次重污染过程中污染物由南向北输送,区域输送对于各地区PM2.5浓度有着十分重要的影响. 展开更多
关键词 重污染 空间分布 区域输送 pm2.5 京津冀地区
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区域大气环境中PM_(2.5)/PM_(10)空间分布研究 被引量:65
8
作者 郭涛 马永亮 贺克斌 《环境工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期147-150,共4页
提出了一种利用移动监测技术研究区域大气环境中PM2.5/PM10空间分布的方法,并在2004年12月进行了宁波市全市域PM2.5/PM10空间分布的研究。数据显示:相同路径所代表的地区PM2.5和PM10具有很好的相关性,多数路径上PM2.5与PM10数据的相关... 提出了一种利用移动监测技术研究区域大气环境中PM2.5/PM10空间分布的方法,并在2004年12月进行了宁波市全市域PM2.5/PM10空间分布的研究。数据显示:相同路径所代表的地区PM2.5和PM10具有很好的相关性,多数路径上PM2.5与PM10数据的相关系数平方在0.95以上,而不同路径上PM2.5与PM10的比值不同。文中给出了宁波市PM2.5/PM10污染的空间分布图,直观地显示出PM2.5/PM10污染的空间分布情况,突出了污染的重点点位和地区。 展开更多
关键词 移动监测 pm10 pm2.5 空间分布
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2013—2014年北京地区PM_(2.5)时空分布规律及其与植被覆盖度关系的研究 被引量:56
9
作者 王嫣然 张学霞 +1 位作者 赵静瑶 姜群鸥 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2016年第1期103-111,共9页
北京市近年来面临着严重的空气污染问题,严重威胁到人类健康,引起人们的广泛关注。目前,关于北京市PM2.5的研究存在观测点位较少、时间尺度短等缺点。通过统计2013年1月─2014年12月北京市35个自动空气质量监测子站的PM2.5质量浓度数据... 北京市近年来面临着严重的空气污染问题,严重威胁到人类健康,引起人们的广泛关注。目前,关于北京市PM2.5的研究存在观测点位较少、时间尺度短等缺点。通过统计2013年1月─2014年12月北京市35个自动空气质量监测子站的PM2.5质量浓度数据的月平均值和季度平均值,结合空间信息,可以获得更具代表性的北京市PM2.5时空分布特征。基于2013年1月─2014年12月2920景北京市MODIS/NDVI时间序列数据,采用最大滤波算法LMF、植被覆盖度VC的计算等方法,对植被指数NDVI数据进行处理、计算。在此基础上,对PM2.5质量浓度月均值数据和植被覆盖度数据进行回归分析,并且比对2013—2014年的北京及周边区域植被覆盖度图和统计北京市植被覆盖变化的面积,旨在说明PM2.5质量浓度与植被覆盖度之间的关系。结果显示,(1)从PM2.5质量浓度时间变化特征来看,PM2.5质量浓度月均值呈波浪型分布,而季均值的分析结果显示冬季浓度水平最高,夏季最低,PM2.5质量浓度随季节有规律地变化。(2)从PM2.5质量浓度空间分布规律来看,东南部最为严重,西北部最轻,污染程度由南向北依次递减。(3)从PM2.5质量浓度的时空分布特征分析发现,PM2.5质量浓度越高的季节区域之间的差异越大,质量浓度越高的区域随时间演变的幅度也越大。(4)得到了二者关系的回归方程,发现二者相关性极高。(5)植被面积增加对PM2.5质量浓度下降有着积极的影响。研究结论可为北京市大气污染治理和环境保护提供重要的科学依据。 展开更多
关键词 pm2.5 植被覆盖度 时空分布 大气污染 北京
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北京雾霾天气生物气溶胶浓度和粒径特征 被引量:55
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作者 高敏 仇天雷 +3 位作者 贾瑞志 韩梅琳 宋渊 王旭明 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期4415-4421,共7页
近年来北京雾霾天气频发,空气颗粒物聚集是导致雾霾天气发生的主要原因之一.作为一种重要的空气颗粒物,生物气溶胶对人体健康存在危害.本研究调查了雾霾天气时,生物气溶胶浓度和粒径分布规律;对其同空气质量指数PM2.5(AQI),环境温度和... 近年来北京雾霾天气频发,空气颗粒物聚集是导致雾霾天气发生的主要原因之一.作为一种重要的空气颗粒物,生物气溶胶对人体健康存在危害.本研究调查了雾霾天气时,生物气溶胶浓度和粒径分布规律;对其同空气质量指数PM2.5(AQI),环境温度和湿度间的Spearman’s相关性进行了研究;分析了冬夏两季重度雾霾天气时,生物气溶胶粒径分布规律.结果表明,生物气溶胶浓度与PM2.5(AQI)呈负相关,与环境温度呈正相关.环境湿度与细菌气溶胶浓度呈负相关而与真菌气溶胶浓度呈正相关.在冬季,最大浓度细菌和真菌气溶胶分别在4.5~7.0μm和2.1~3.3μm粒径范围内检测到,而夏季最高浓度细菌和真菌气溶胶均分布在3.3~4.5μm范围内.本研究结果将为不同雾霾天气下,评价生物气溶胶对人类健康造成的危害提供基础数据. 展开更多
关键词 雾霾 细菌气溶胶 真菌气溶胶 pm2.5(AQI) Spearman’s相关性 粒径分布
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北京雾、霾天细粒子质量浓度垂直梯度变化的观测 被引量:53
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作者 樊文雁 胡波 +2 位作者 王跃思 王式功 孙扬 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2009年第6期631-638,共8页
近年来北京城市区域雾霾天气显著增加,不仅严重影响工农业生产和交通运输,还严重影响人体健康。2007年夏秋季节,北京325 m气象塔8、80和240 m平台梯度观测结果表明,雾、霾、晴三种典型天气状况大气细粒子质量浓度垂直分布各有特点,雾天... 近年来北京城市区域雾霾天气显著增加,不仅严重影响工农业生产和交通运输,还严重影响人体健康。2007年夏秋季节,北京325 m气象塔8、80和240 m平台梯度观测结果表明,雾、霾、晴三种典型天气状况大气细粒子质量浓度垂直分布各有特点,雾天(11月5~6日)低层浓度明显偏高,6日从低到高3层PM2.5(空气动力学直径小于等于2.5μm的大气气溶胶)浓度日均值分别为352.6±79.3、224.7±69.0、214.8±32.8μg·m^(-3);霾天(8月19~20日)细粒子上下混合均匀,19日从低到高3层PM2.5浓度分别为89.8±29.3、88.9±29.8、90.0±31.7μg·m^(-3);晴天(8月22~23日)细粒子昼夜变化明显,夜间在80 m高度出现明显分层,23日80 m以下平均值为32.6±13.1μg·m^(-3),240 m平均值为27.4±13.5μg·m^(-3)。雾天细粒子主要来源于局地,霾天细粒子污染表现为时空分布十分均匀的城市群区域污染特征且污染物积累;连续晴天细粒子明显被清除。 展开更多
关键词 pm2.5 梯度变化
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2013─2014年武汉市PM_(2.5)的时空分布特征及其与气象条件的关系 被引量:49
12
作者 黄亚林 刘超 +2 位作者 曾克峰 丁镭 程胜高 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2015年第8期1330-1335,共6页
霾天气的频繁发生降低了武汉空气质量,明晰致霾污染物PM2.5的污染机理、污染时空分布特征、影响因素是科学认识和解决霾污染天气的重要前提。在全国大范围内开展PM2.5源解析的背景下,探讨其时空分布特征,厘清与气象因子的相互关系,是对... 霾天气的频繁发生降低了武汉空气质量,明晰致霾污染物PM2.5的污染机理、污染时空分布特征、影响因素是科学认识和解决霾污染天气的重要前提。在全国大范围内开展PM2.5源解析的背景下,探讨其时空分布特征,厘清与气象因子的相互关系,是对源解析工作的响应,也是污染防治决策的科学依据。本文以2013─2014年武汉市10个国控点的PM2.5监测数据和中国地面气象交换站气象数据为基础,运用统计学方法,基于不同时间尺度和空间分布类型研究PM2.5污染分布特征,并探讨其与气象条件的相互关系。结果表明:(1)武汉市PM2.5污染表现出显著的时间分布规律。就年变化而言,PM2.5污染程度2014年(年均值121μg·m-3)>2013年(107μg·m-3),且PM2.5污染主要为良好和轻度污染,季节尺度上冬季>秋季>春季>夏季,月均值规律体现为4─9月优于10─翌年3月,以周为单位表现出显著的正周末效应,即周日>周六>周一>周五>周四>周三>周二;(2)武汉市ρ(PM2.5)的空间差异与区域类型、城市布局有关,工业区、居民区、交通区较风景区污染严重,二环和三环较一环严重;(3)ρ(PM2.5)月均值分布与降雨量、气温、平均风速、相对湿度呈负相关关系(P<0.05),与气压呈正相关关系(P<0.01),监测点S2、S3、S9与平均相对湿度相关性更显著。PM2.5污染的减轻与气象条件有一定关系,也离不开城市环境空气治理。 展开更多
关键词 pm2.5 时空分布 气象条件 武汉市
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深圳市PM_(2.5)化学组成与时空分布特征 被引量:48
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作者 云慧 何凌燕 +3 位作者 黄晓锋 兰紫娟 李响 曾立武 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期1245-1251,共7页
于2008-12-30~2009-12-25,在深圳市宝安区、罗湖区和盐田区各设置一个采样点采集大气细粒子PM2.5,分析了PM2.5中主要的水溶性离子组分、有机碳和元素碳,同时结合气象条件,对深圳市PM2.5的化学组成及时空分布特征进行了研究.结果表明,... 于2008-12-30~2009-12-25,在深圳市宝安区、罗湖区和盐田区各设置一个采样点采集大气细粒子PM2.5,分析了PM2.5中主要的水溶性离子组分、有机碳和元素碳,同时结合气象条件,对深圳市PM2.5的化学组成及时空分布特征进行了研究.结果表明,深圳市PM2.5污染总体上呈现西高东低的空间分布特点,但是SO24-和NH4+的空间差异不大,说明深圳PM2.5污染具有明显的区域传输特征.OC/EC值自西向东逐渐升高,说明深圳西部地区受一次源排放影响更为显著.受亚热带海洋性季风气候的影响,深圳市PM2.5总体污染程度表现为秋冬高、夏春低的特点,各主要组分的质量浓度变化也均有类似的特征.与2004年深圳的类似观测结果比较发现,该地区脱硫措施显著降低了PM2.5中硫酸盐浓度,而机动车尾气对PM2.5的贡献变得更加重要. 展开更多
关键词 pm2 5 化学组成 空间分布 季节变化 深圳市
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工作面采煤期间PM2.5粉尘的分布规律 被引量:47
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作者 聂百胜 李祥春 +2 位作者 杨涛 胡维喜 郭建华 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期33-37,共5页
为掌握煤矿工作面PM2.5粉尘的浓度分布规律,利用粉尘浓度测量仪在山西晋城某煤矿91324综采工作面采煤期间对进风巷、辅助回风巷、主回风巷3条巷道和工作面的全尘、PM10粉尘及PM2.5粉尘浓度进行测试,分析PM2.5粉尘及PM10粉尘占全尘的比... 为掌握煤矿工作面PM2.5粉尘的浓度分布规律,利用粉尘浓度测量仪在山西晋城某煤矿91324综采工作面采煤期间对进风巷、辅助回风巷、主回风巷3条巷道和工作面的全尘、PM10粉尘及PM2.5粉尘浓度进行测试,分析PM2.5粉尘及PM10粉尘占全尘的比例。结果表明:工作面全尘浓度在采煤机下风侧5 m处达到最高,PM10粉尘、PM2.5粉尘在工作面比例波动较大;在辅助回风巷中全尘、PM10粉尘和PM2.5粉尘浓度逐渐增加,至330 m处达到极大值,随后缓慢下降,在主回风巷中由于采取了降尘措施,这3种粉尘在较低浓度范围内呈波动变化;在主回风巷中,PM2.5粉尘的质量浓度最大值为56.087 mg/m3,在辅助回风巷内最大值为180.390 mg/m3,超过了地面环境标准的限值。 展开更多
关键词 pm2.5粉尘 分布规律 pm10粉尘 工作面 巷道
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重庆市PM2.5浓度空间分异模拟及影响因子 被引量:47
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作者 吴健生 廖星 +1 位作者 彭建 黄秀兰 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期759-767,共9页
基于Arcgis平台,利用土地利用回归模型模拟重庆市PM2.5浓度分布,获取了高分辨率结果图.从重庆市环保局网上获取了17个空气质量监测站点的PM2.5数据,利用16个监测点数据,结合土地利用数据、路网数据、DEM数据和人口数据建立土地利用回归... 基于Arcgis平台,利用土地利用回归模型模拟重庆市PM2.5浓度分布,获取了高分辨率结果图.从重庆市环保局网上获取了17个空气质量监测站点的PM2.5数据,利用16个监测点数据,结合土地利用数据、路网数据、DEM数据和人口数据建立土地利用回归模型,利用剩余的1个监测点数据来对回归映射结果进行检验.按照模型设置的变量生成方法,对监测点建立多种尺度的缓冲区,提取变量数据,最终生成了56个变量.按照土地利用回归模型的设置,56个自变量最终有3个变量进入PM2.5的回归方程,模型的R2逐步增大,且最终R2为0.84,模型拟合程度非常好.回归方程中,与研究区PM2.5浓度空间分布相关性最大的因素是空气质量监测站点500 m范围内的农用地面积,然后依次是DEM和1 000 m范围内一级公路总长度,它们与PM2.5的皮尔森相关系数依次是:0.695、-0.599和0.394.回归映射检验结果显示,检验点的误差率为2.7%,误差可以接受.回归映射结果显示,PM2.5浓度以高值分布于主城区,沿一级公路分布趋势明显,与高层紧密相关,模拟结果与实际情况相符. 展开更多
关键词 pm2.5 土地利用回归模型 回归映射 空间分布 相关性 GIS
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燃煤工业锅炉可吸入颗粒物的排放特征 被引量:44
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作者 李超 李兴华 +3 位作者 段雷 赵盟 段菁春 郝吉明 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期650-655,共6页
利用基于荷电低压捕集器(ELPI)的颗粒物排放稀释采样系统,在8个燃煤工业锅炉的除尘器进、出口进行了烟气可吸入颗粒物(PM10)和细微颗粒物(PM2.5)的现场测试.粒径分布结果表明,在所测粒径范围(0.03~10μm)内,燃煤工业锅炉产生... 利用基于荷电低压捕集器(ELPI)的颗粒物排放稀释采样系统,在8个燃煤工业锅炉的除尘器进、出口进行了烟气可吸入颗粒物(PM10)和细微颗粒物(PM2.5)的现场测试.粒径分布结果表明,在所测粒径范围(0.03~10μm)内,燃煤工业锅炉产生和排放PM10的粒数浓度和质量浓度均出现1个峰值,峰值粒径大约在0.12~0.20μm范围内.PM2.5中碳组分和硫酸盐的含量较高,其中有机碳(OC)和元素碳(EC)含量分别为3.7%~21.4%和4.2%~24.6%,硫酸盐含量则在1.5%~55.2%之间.在无控条件下,燃用原煤的层燃炉的PM10和PM2.5排放因子分别为0.13~0.65 kg.t-1和0.08~0.49 kg.t-1,燃用型煤的链条炉分别为0.24 kg.t-1和0.22 kg.t-1,而循环流化床的PM2.5排放因子为1.14 kg.t-1,明显高于链条炉.由于耗煤量大,同时现有除尘设备的效率较低,燃煤工业锅炉可能成为我国最重要的PM10排放源,是今后重点控制的对象. 展开更多
关键词 燃煤工业锅炉 可吸入颗粒物(pm10) 细微颗粒物(pm2.5) 粒径分布 排放因子
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北京2015年大气细颗粒物的空间分布特征及变化规律 被引量:46
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作者 郭家瑜 张英杰 +2 位作者 郑海涛 王自发 孙业乐 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期2409-2419,共11页
近年来,随着雾霾事件的频发,人们逐渐提高了对雾霾的关注度,PM_(2.5)作为其首要污染物对大气能见度及人体健康造成了严重影响.因此,本文利用2015年北京12个环境监测站点的PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO和O_3的浓度数据和气象数据,... 近年来,随着雾霾事件的频发,人们逐渐提高了对雾霾的关注度,PM_(2.5)作为其首要污染物对大气能见度及人体健康造成了严重影响.因此,本文利用2015年北京12个环境监测站点的PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO和O_3的浓度数据和气象数据,综合研究了北京2015年大气细颗粒物的空间变化特征及分布规律.同时,利用空间差异率(COD)统计方法评估了不同地区细颗粒物浓度的差异程度,并结合2015年2次特殊事件(春节和阅兵),对大气污染特征及其与排放源控制的关系进行了深入对比分析.结果发现,重污染天气集中发生在秋冬季,且污染程度高、持续时间长.城区PM_(2.5)浓度比郊区高约12μg·m^(-3).东城区与对照区差异最大,COD值为0.24;东城区与西城区差异最小,COD值为0.05.春、夏、秋季颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)浓度日变化较为平稳,在中午有所升高,冬季颗粒物质量浓度明显呈现出夜间高于日间的污染模式.近3年PM_(2.5)与PM_(10)保持显著的相关性,但PM_(2.5)/PM_(10)比值呈降低趋势.阅兵期间采取的空气质量管控措施和气象要素共同作用导致PM_(2.5)浓度下降约72%,市中心的首要污染物为NO_2,郊区首要污染物为O_3和PM_(10).春节期间烟花燃放对PM_(2.5)的瞬时贡献量很大,对比春节假期和非假期2个阶段的大气污染特征发现,人口和机动车减少及餐馆暂停营业并没有使北京局地空气质量得到明显改善.该研究结果提示在进行PM_(2.5)控制的同时也要对O_3浓度有所关注,同时也进一步支撑了北京空气质量改善需要京津冀协同控制这一重要结论. 展开更多
关键词 pm2.5 时间变化 空间分布 阅兵 春节
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京津冀雾霾时空分布特征及其相关性研究 被引量:43
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作者 马晓倩 刘征 +2 位作者 赵旭阳 田立慧 王通 《地域研究与开发》 CSSCI 北大核心 2016年第2期134-138,共5页
京津冀地区是雾霾频发的典型区,研究该地区雾霾的时空分布特征及其规律,对防治雾霾意义重大。对2013年12月至2014年11月的PM2.5数据分析表明:1该时段内京津冀雾霾时空分布差异甚大,秋末至初冬PM2.5浓度值骤然增高,空间范围由东南向西北... 京津冀地区是雾霾频发的典型区,研究该地区雾霾的时空分布特征及其规律,对防治雾霾意义重大。对2013年12月至2014年11月的PM2.5数据分析表明:1该时段内京津冀雾霾时空分布差异甚大,秋末至初冬PM2.5浓度值骤然增高,空间范围由东南向西北不断地扩大。冬末至初春PM2.5浓度值迅速下降,空间范围由西北向东南不断缩小。2该地区处于高压控制下的低温、无风或风力较小的天气,最易形成雾霾。3第二产业能耗与PM2.5浓度关系最为密切,工业能耗与其关系最为显著。4气象要素是雾霾集聚、转移与扩散的重要影响因子,社会经济要素是京津冀雾霾频发的根本性原因。因此,防治雾霾,应该根据不同时间段的气象条件,采取相应措施,而调整能源结构才是治霾的根本所在。 展开更多
关键词 雾霾 时空分布 pm2.5 京津冀
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重庆市主城区PM_(2.5)时空分布特征 被引量:42
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作者 刘永林 孙启民 +2 位作者 钟明洋 钟部卿 雒昆利 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期1219-1229,共11页
利用2014年6月1日至2015年5月31日重庆市主城区17个国控空气质量监测站24 h自动连续采样的PM_(2.5)浓度数据,探讨了重庆市主城区PM_(2.5)时空分布特征.结果表明:1重庆市主城区PM_(2.5)季节浓度由高到低依次为冬季(100.2μg·m^(-3)... 利用2014年6月1日至2015年5月31日重庆市主城区17个国控空气质量监测站24 h自动连续采样的PM_(2.5)浓度数据,探讨了重庆市主城区PM_(2.5)时空分布特征.结果表明:1重庆市主城区PM_(2.5)季节浓度由高到低依次为冬季(100.2μg·m^(-3))、秋季(66.1μg·m^(-3))、春季(45.9μg·m^(-3))和夏季(33.4μg·m^(-3))(P<0.05).2重庆市主城区PM_(2.5)月均浓度变化呈单峰单谷型,1月PM_(2.5)月均浓度最高(P<0.05),达到120.8μg·m-3.3逐日变化,国控17个空气质量监测站PM_(2.5)日均浓度曲线都呈现出尖峰和深谷交替变化的锯齿状.4重庆市主城区16个国控监测点(除缙云山对照点)PM_(2.5)浓度日变化在全年、春季、秋季和冬季都呈现明显的双峰双谷型.5PM_(2.5)与SO_2、NO_2和CO都呈显著正相关(P<0.01),表明SO_2、NO_2和CO的二次转化对PM_(2.5)浓度具有显著影响. 展开更多
关键词 重庆市主城区 pm2.5 时间分布 空间分布 气象条件
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2013~2014年北京市NO_2时空分布研究 被引量:42
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作者 程念亮 李云婷 +7 位作者 张大伟 陈添 董欣 王欣 郇宁 刘保献 闫贺 孟凡 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期18-26,共9页
根据2013~2014年北京市NO2监测数据,对比分析了全年及重污染日NO2时空分布特征.结果表明:2013年NO2平均浓度为56μg/m3,2014年北京市NO2年均浓度为56.7μg/m3.年均及重污染日NO2月均浓度均呈波浪型分布,日变化呈双峰型分布;空间分布上... 根据2013~2014年北京市NO2监测数据,对比分析了全年及重污染日NO2时空分布特征.结果表明:2013年NO2平均浓度为56μg/m3,2014年北京市NO2年均浓度为56.7μg/m3.年均及重污染日NO2月均浓度均呈波浪型分布,日变化呈双峰型分布;空间分布上北部及西部山区NO2浓度明显低于中心城区及南部地区.NO2浓度与PM2.5、CO、NO呈正相关关系,与O3、OX无明显相关性;全年NO2光解速率峰值平均在0.105/min左右,重污染日光解速率峰值平均在0.026/min左右;全年及重污染期间,氮氧化速率分别为0.142±0.061、0.190±0.036;高浓度NO2既有利于O3生成,又对重污染的形成起到了促进作用;重污染日特定条件下北京市NO2的两种转化机制以转化为NO3-过程为主导.经计算2000~2014年北京市机动车的保有量与NO2浓度的相关系数R为-0.84,机动车NOx排放量对北京市NO2浓度的变化有显著的影响. 展开更多
关键词 NO2 时空分布 北京 NOR pm2.5 光解速率
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