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Mechanism for the formation of the January 2013 heavy haze pollution episode over central and eastern China 被引量:199
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作者 WANG YueSi YAO Li +7 位作者 WANG LiLi LIU ZiRui JI DongSheng TANG GuiQian ZHANG JunKe SUN Yang HU Bo XIN JinYuan 《Science China Earth Sciences》 SCIE EI CAS 2014年第1期14-25,共12页
In January 2013, a long-lasting episode of severe haze occurred in central and eastern China, and it attracted attention from all sectors of society. The process and evolution of haze pollution episodes were observed ... In January 2013, a long-lasting episode of severe haze occurred in central and eastern China, and it attracted attention from all sectors of society. The process and evolution of haze pollution episodes were observed by the "Forming Mechanism and Con- trol Strategies of Haze in China" group using an intensive aerosol and trace gases campaign that simultaneously obtained data at 11 ground-based observing sites in the CARE-China network. The characteristics and formation mechanism of haze pollu- tion episodes were discussed. Five haze pollution episodes were identified in the Beijing-Tianjin-Hebei (Jing-Jin-Ji) area; the two most severe episodes occurred during 9-15 January and 25-31 January. During these two haze pollution episodes, the maximum hourly PMz5 mass concentrations in Beijing were 680 and 530 ~tg m-3, respectively. The process and evolution of haze pollution episodes in other major cities in the Jing-Jin-Ji area, such as Shijiazhuang and Tianjin were almost the same as those observed in Beijing. The external cause of the severe haze episodes was the unusual atmospheric circulation, the depres- sion of strong cold air activities and the very unfavorable dispersion due to geographical and meteorological conditions. How- ever, the internal cause was the quick secondary transformation of primary gaseous pollutants to secondary aerosols, which contributed to the "explosive growth" and "sustained growth" of PM2.5. Particularly, the abnormally high amount of nitric ox- ide (NOx) in the haze episodes, produced by fossil fuel combustion and vehicle emissions, played a direct or indirect role in the quick secondary transformation of coal-burning sulphur dioxide (SO2) to sulphate aerosols. Furthermore, gaseous pollutants were transformed into secondary aerosols through heterogeneous reactions on the surface of fine particles, which can change the particle's size and chemical composition. Consequently, the proportion of secondary inorganic ions, such as sulphate and nitrate, gradually incr 展开更多
关键词 haze pollution episode METEOROLOGY air pollution complex cooperative transition Jing-Jin-Ji
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基于BP人工神经网络的大气颗粒物PM_(10)质量浓度预测 被引量:49
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作者 石灵芝 邓启红 +1 位作者 路婵 刘蔚巍 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期1969-1974,共6页
根据2008年长沙市火车站监测点全年大气PM10及气象参数的小时平均数据,建立BP人工神经网络预测模型,预测PM10小时平均浓度。为证明人工神经网络模型用于预测PM10质量浓度的准确性,研究中考虑2种预测模型:多元线性回归模型与人工神经网... 根据2008年长沙市火车站监测点全年大气PM10及气象参数的小时平均数据,建立BP人工神经网络预测模型,预测PM10小时平均浓度。为证明人工神经网络模型用于预测PM10质量浓度的准确性,研究中考虑2种预测模型:多元线性回归模型与人工神经网络模型。研究结果表明:与传统的多元线性回归模型相比,人工神经网络模型能够捕捉污染物浓度与气象因素间的非线性影响规律,能更好地预测PM10质量浓度,拟合优度R2有较大提高;所选取气象参数及污染源强变量能较准确地描述大气PM10质量浓度的实时变化,用于PM10质量浓度的预测准确度较高,整体R2可达0.62;人工神经网络预测模型不仅适用于一般污染浓度情况,对于高污染时期PM10质量浓度的预测也较为准确。 展开更多
关键词 BP人工神经网络 PM10 预测 多元线性回归 高污染
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济南市秋末冬初大气颗粒物和气体污染物污染水平及来源 被引量:35
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作者 孙玉伟 周学华 +4 位作者 袁琦 马强 周声圳 徐政 马玉洁 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期245-252,共8页
2009年11月23日─12月7日在济南市区对PM2.5、BC(黑碳)和污染物(SO2、NOx、NO、NO2和CO)进行实时监测与分析.观测期间ρ(PM2.5)、φ(SO2)和φ(NOx)分别为171μg/m3、54.3×10-9和107×10-9.其中,φ(SO2)与GB 3095─1996《环境... 2009年11月23日─12月7日在济南市区对PM2.5、BC(黑碳)和污染物(SO2、NOx、NO、NO2和CO)进行实时监测与分析.观测期间ρ(PM2.5)、φ(SO2)和φ(NOx)分别为171μg/m3、54.3×10-9和107×10-9.其中,φ(SO2)与GB 3095─1996《环境空气质量标准》日标准值相当,φ(NOx)是标准的2.2倍,ρ(PM2.5)是美国环境空气质量标准(35μg/m3)的4.89倍.污染事件期间ρ(PM2.5)、φ(SO2)和φ(NOx)分别达到222μg/m3、74.4×10-9和158×10-9,是非污染期间的1.78、1.67和1.77倍.观测期间SO2主要来源于燃煤排放.在11月25─26日的污染事件中,NOx、BC和PM2.5主要来源于机动车尾气排放,除局地源外,东北风经过济南东北部工业区时也将污染物传输到采样点;而在12月1─2日的污染事件中,以静风为主,污染物积聚,NOx和BC主要来源于机动车尾气排放,PM2.5除了一次污染物,很可能包含一定比例的二次污染物.在非污染事件中,NOx和BC主要来源于机动车尾气排放,部分NOx很可能来源于燃煤排放,而PM2.5主要来源于一次源排放. 展开更多
关键词 PM2.5 气体污染物 污染事件 非污染事件 污染物来源
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北京2011年10月连续重污染过程气团光化学性质研究 被引量:25
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作者 高健 张岳翀 +4 位作者 柴发合 王淑兰 张萌 张敬巧 王峰威 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期1539-1545,共7页
于2011年10月份对北京市大气痕量气体、颗粒物及单颗粒组成进行了观测,分析了观测期间各项污染物的关系、单颗粒物物理化学特征及气团光学性质,并结合后向气流轨迹分析了污染物来源.结果显示,2011年10月份存在3次明显的重污染过程:第1... 于2011年10月份对北京市大气痕量气体、颗粒物及单颗粒组成进行了观测,分析了观测期间各项污染物的关系、单颗粒物物理化学特征及气团光学性质,并结合后向气流轨迹分析了污染物来源.结果显示,2011年10月份存在3次明显的重污染过程:第1次过程区域性特征明显,气团光化学年龄较长,主要来源于河北省和山西省交界处;第2次过程呈区域与局地性叠加特征,气团光化学年龄开始呈现缩短趋势,气团主要来源于河北省;第3次过程中局地特征较明显,气团光化学年龄较短,主要来源于京津及河北省中北部. 展开更多
关键词 北京 重污染 单颗粒 光化学性质 来源
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沈阳市冬季大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征及来源解析 被引量:20
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作者 王国祯 任万辉 +2 位作者 于兴娜 侯思宇 张毓秀 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期30-37,共8页
为研究沈阳市冬季PM_(2.5)和水溶性离子的污染特征,使用URG-9000D在线监测系统于2018年冬季对大气颗粒物和气体组分进行连续采样.结果表明,采样期间沈阳市PM_(2.5)的平均质量浓度为80.67μg·m^(-3),总水溶性离子质量浓度变化范围为... 为研究沈阳市冬季PM_(2.5)和水溶性离子的污染特征,使用URG-9000D在线监测系统于2018年冬季对大气颗粒物和气体组分进行连续采样.结果表明,采样期间沈阳市PM_(2.5)的平均质量浓度为80.67μg·m^(-3),总水溶性离子质量浓度变化范围为2.68~132.79μg·m^(-3).与清洁天相比,污染天NO_(-)^(3)、SO^(2-)_(4)和NH^(+)_(4)(SNA)占比明显增加,占到PM_(2.5)的43.7%.静稳天气时SO2短时间内的迅速累积使得沈阳市冬季大气PM_(2.5)有暴发性增长现象.Pearson相关性分析可知,SNA、Cl^(-)与PM_(2.5)之间的相关系数均达0.78以上,表明沈阳市冬季PM_(2.5)的主要贡献组分为SNA和Cl^(-).PMF源解析表明沈阳市冬季污染物来源主要包括二次反应源、燃煤和生物质燃烧源以及扬尘源. 展开更多
关键词 PM_(2.5) 污染事件 水溶性离子 来源解析 沈阳
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2013—2018年北京市大气PM2.5持续高暴露对居民因病入院的急性影响 被引量:14
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作者 陈晨 仲宇 +5 位作者 刘园园 路凤 郭默宁 方建龙 李湉湉 施小明 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期213-219,共7页
为探讨以细颗粒物(PM2.5)持续高浓度暴露为特征的大气污染事件对于人群因病入院的急性影响,收集2013—2018年北京市大气PM2.5浓度、气象因素数据和人群因病入院数据,以PM2.5浓度〔75.0μg m 3、150.0μg m 3、第95百分位数(205.8μg m 3... 为探讨以细颗粒物(PM2.5)持续高浓度暴露为特征的大气污染事件对于人群因病入院的急性影响,收集2013—2018年北京市大气PM2.5浓度、气象因素数据和人群因病入院数据,以PM2.5浓度〔75.0μg m 3、150.0μg m 3、第95百分位数(205.8μg m 3)〕和持续时间(≥2 d、≥3 d)联合定义6种持续高暴露情景,采用基于quasi-Poisson回归的广义相加模型开展时间序列分析,获得不同情景下PM2.5对人群因病入院的急性影响.结果表明:①对于全人群研究发现,相较于非持续高暴露情景,持续2 d及以上的重污染(PM2.5浓度>150.0μg m 3)情景引起非意外总疾病和心脑血管系统疾病的发病风险均显著增加,增幅分别为5.0%(95%CI,1.2%~9.0%)和5.6%(95%CI,1.8%~9.5%).②亚组人群分层分析发现,持续2 d及以上的重污染情景下,男性、女性、0~64岁、65~74岁、75岁及以上等亚组人群的非意外总疾病和心脑血管系统疾病的发病风险均显著增加;当出现极端PM2.5暴露浓度(>205.8μg m 3)且持续3 d以及上时,女性和0~64岁、65~74岁人群的非意外总疾病和心脑血管系统疾病的发病风险均显著增加.③因呼吸系统疾病入院分析发现,仅在PM2.5浓度>150μg m 3且持续时间≥2 d的情景下,观察到0~64岁人群的发病风险显著增加,增幅为3.4%(95%CI,0.2%~6.6%).研究显示,以PM2.5持续高暴露为特征的大气污染事件对人群因病入院有显著影响. 展开更多
关键词 细颗粒物(PM2.5) 重污染 因病入院 时间序列研究
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北京市黑碳气溶胶浓度特征及其主要影响因素 被引量:11
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作者 曹阳 安欣欣 +3 位作者 刘保献 景宽 王琴 罗霄旭 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期5633-5643,共11页
为探究北京市黑碳(black carbon,BC)气溶胶时空分布特征及其主要影响因素,对4个站点2019年的ρ(BC)、ρ(PM_(2.5))、ρ(CO)和φ(NO_(x))及同期气象因子进行比对分析.结果表明,背景区(BA)、城区(UA)、城区路边(UR)和外环路边(HR)的平均ρ... 为探究北京市黑碳(black carbon,BC)气溶胶时空分布特征及其主要影响因素,对4个站点2019年的ρ(BC)、ρ(PM_(2.5))、ρ(CO)和φ(NO_(x))及同期气象因子进行比对分析.结果表明,背景区(BA)、城区(UA)、城区路边(UR)和外环路边(HR)的平均ρ(BC)分别为(1.58±1.15)、(2.27±1.67)、(3.35±2.13)和(3.57±2.40)μg·m^(-3),ω(BC/PM_(2.5))分别为(5.3±1.6)%、(6.0±2.3)%、(9.0±3.6)%和(8.1±3.5)%;除UR站点ρ(CO)高于HR站点以外,4个站点的ρ(BC)、ρ(PM_(2.5))、ρ(CO)和φ(NO_(x))由低到高排序均为:背景区<城区<城区路边<外环路边,且采暖季是非采暖季的1.1~1.7倍;用最大频率法估算各站本底ρ(BC),UR站点最高,BA站点最低,分别为0.56μg·m^(-3)和0.19μg·m^(-3);交通排放导致路边站点本底ρ(BC)、平均ρ(BC)和ω(BC/PM_(2.5))均高于其他站点.ρ(BC)日变化曲线呈双峰型结构,非采暖季早高峰时段(07:00~08:00)峰值较高,采暖季全天浓度高于非采暖季且凌晨时段(00:00~02:00)峰值较高,谷值均在午后(14:00~16:00)出现.4个站点的平均吸收埃斯特朗指数(AAE)为1.38、1.34、1.26和1.26,表明全市BC主要来自化石燃料燃烧;采暖季平均AAE为1.46,高于非采暖季的1.23,主要是由于采暖季生物质燃烧排放占比增加;非采暖季各站点AAE日变化曲线主要受机动车活动时间影响,一致呈凌晨低、午后高的分布特点,采暖季曲线各异.BC与PM_(2.5)、CO、NO_(x)、风速和相对湿度的Pearson相关系数(r)为0.86、0.81、0.69、-0.37和0.34;由于燃煤源作为4种污染物的共同来源贡献增加,采暖季较非采暖季|r|更高.4个站点的ΔBC/ΔCO值分别为3.1×10^(-3)、3.5×10^(-3)、3.9×10^(-3)和4.1×10^(-3).一次污染过程中,城区站点BC以区域传输为主要来源,路边站点局地排放BC积累过程较明显,易发生颗粒物二次生成过程。 展开更多
关键词 黑碳(BC) 路边站 浓度特征 日变化 吸收埃斯特朗指数(AAE) 污染过程
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广州市冬季PM_(2.5)污染过程二次水溶性无机离子组分特征 被引量:9
8
作者 刘文彬 王宇骏 +3 位作者 黄祖照 邝俊侠 陈彦宁 张金谱 《环境监测管理与技术》 CSCD 2017年第4期65-68,共4页
为了解广州地区灰霾天气成因,基于城市超级站,对2013年12月1日—12月8日期间2次灰霾天气过程的水溶性无机离子污染特征进行研究。结果表明:监测期间二次离子(SNA)SO_4^(2-)、NO_3^-、NH_4^+分别占PM_(2.5)质量浓度的15.8%、7.4%、7.0%;... 为了解广州地区灰霾天气成因,基于城市超级站,对2013年12月1日—12月8日期间2次灰霾天气过程的水溶性无机离子污染特征进行研究。结果表明:监测期间二次离子(SNA)SO_4^(2-)、NO_3^-、NH_4^+分别占PM_(2.5)质量浓度的15.8%、7.4%、7.0%;2次污染过程SNA对PM_(2.5)贡献显著,机动车排放和燃煤是PM_(2.5)的主要污染来源。广州冬季属于富氨区,2次污染过程都伴随着NH_4^+显著增加,NH_4^+主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3形式存在。 展开更多
关键词 细颗粒物 二次离子 污染过程 组分特征 广州
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南京城市大气氨-铵的高频演化及其气粒转化机制 被引量:9
9
作者 邵生成 常运华 +5 位作者 曹芳 林煜棋 范美益 谢锋 洪一航 章炎麟 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期4355-4363,共9页
本研究于2018年秋季利用在线气体和气溶胶组分监测仪以高时间分辨率连续测定南京市大气中的气体(主要是NH3)与二次无机气溶胶(主要是NH4+、NO3-和SO42-)浓度,借此研究污染和非污染期城市大气NH3和NH4+的演化规律,进而探讨NH3-NH4+气粒... 本研究于2018年秋季利用在线气体和气溶胶组分监测仪以高时间分辨率连续测定南京市大气中的气体(主要是NH3)与二次无机气溶胶(主要是NH4+、NO3-和SO42-)浓度,借此研究污染和非污染期城市大气NH3和NH4+的演化规律,进而探讨NH3-NH4+气粒转化过程中的化学机制.结果表明,观测期间NH3和NH4+浓度的平均值(±1σ)分别为(15. 3±6. 7)μg·m-3和(11. 3±7. 8)μg·m-3,且日变化在污染和非污染事件中呈现出显著的差异.综合在线观测的NH3和NH4+浓度数据,通过计算潜在源贡献因子,分析了NH3和NH4+的潜在贡献源区在重污染过程受长距离污染传输影响较小,证明城市也是NH3排放的重要热点地区.进一步分析发现,NH3-NH4+的气粒转化是影响NH3和NH4+日变化的主要驱动因子.具体体现在:低温、高湿(温度在7. 5~12. 5℃,湿度在50%~90%)时,NH3和NH4+的气固转化速度较快,NH3与酸性物质反应生成更多的NH4+,使得(NH4)2SO4和NH4NO3的形成从而导致污染事件的加剧.研究结果有助于厘清城市大气NH3的来源和转化机制及其对颗粒物的潜在贡献. 展开更多
关键词 氨气 铵根 污染事件 气粒转化 潜在源贡献因子法(PSCF)
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廊坊秋季大气污染过程中VOCs二次气溶胶生成潜势及来源分析 被引量:1
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作者 张敬巧 刘铮 +5 位作者 丁文文 朱瑶 曹婷 凌德印 王淑兰 王宏亮 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期2622-2630,共9页
于2018年10月9~17日廊坊市典型颗粒物污染过程期间,使用ZF-PKU-1007大气挥发性有机物(VOCs)在线连续监测系统对99种VOCs进行监测,并针对污染过程不同发展阶段的VOCs浓度特征、二次有机气溶胶(SOA)生成潜势及来源的变化情况进行了系统分... 于2018年10月9~17日廊坊市典型颗粒物污染过程期间,使用ZF-PKU-1007大气挥发性有机物(VOCs)在线连续监测系统对99种VOCs进行监测,并针对污染过程不同发展阶段的VOCs浓度特征、二次有机气溶胶(SOA)生成潜势及来源的变化情况进行了系统分析.结果表明,污染过程期间ρ(PM_(2.5))最高值为198μg·m^(−3),是国家环境空气质量标准二级浓度限值的2.64倍.污染过程前期、中期及后期φ(VOCs)平均值分别为56.8×10^(−9)、127.8×10^(−9)和72.5×10^(−9),污染中期VOCs浓度上升明显;VOCs的SOA生成潜势与PM_(2.5)浓度明显正相关,芳香烃SOA生成潜势贡献较大且与PM_(2.5)浓度明显相关,污染中期SOA有所升高且芳香烃对SOA贡献比例明显上升,而烷烃和烯烃贡献占比明显降低,芳香烃在污染过程中对SOA生成影响较大,芳香烃中苯、甲苯、间/对-二甲苯、邻-二甲苯及乙苯等,烷烃中壬烷、正十一烷及甲基环己烷对SOA贡献相对较高,为颗粒物污染过程中VOCs的主要控制物种.溶剂使用源和机动车排放源(汽油车和柴油车)是影响廊坊市秋季污染过程中VOCs的主要来源,其中汽油车排放贡献在污染中期贡献明显升高,为重点管控源类. 展开更多
关键词 污染过程 臭氧(O_(3)) 挥发性有机物(VOCs) 污染特征 来源解析 生成潜势
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Atmospheric Particle Hygroscopicity and the Influence by Oxidation State of Organic Aerosols in Urban Beijing 被引量:2
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作者 Sinan Zhang Xiaojing Shen +7 位作者 Junying Sun Yangmei Zhang Xiaoye Zhang Can Xia Xinyao Hu Junting Zhong Jialing Wang Shuo Liu 《Journal of Environmental Sciences》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第2期544-556,共13页
A hygroscopic tandem differentialmobility analyser(H-TDMA)was used to observe the sizeresolved hygroscopic characteristics of submicron particles in January and April 2018 in urban Beijing.The probability distribution... A hygroscopic tandem differentialmobility analyser(H-TDMA)was used to observe the sizeresolved hygroscopic characteristics of submicron particles in January and April 2018 in urban Beijing.The probability distribution of the hygroscopic growth factor(HGF-PDF)in winter and spring usually showed a bimodal pattern,with more hygroscopic mode(MH)being more dominant.The seasonal variation in particle hygroscopicity was related to the origin of air mass,which received polluted southerly air masses in spring and clean northwesterly air masses in winter.Particles showed stronger hygroscopic behaviour during heavy pollution episodes(HPEs)with elevated concentrations of secondary aerosols,especially higher mass fraction of nitrate,which were indicated using the PM2.5(particulate matter with diameter below 2.5μm)mass concentration normalised by CO mass concentration.The hygroscopic parameter(κ)values were calculated using H-TDMA(κhtdma)and chemical composition(κchem).The closure study showed thatκchem was overestimated in winter afternoon when compared withκhtdma,because the organic particle hygroscopic parameter(κorg)was overestimated in the calculations.It was influenced by the presence of a high concentration of hydrocarbon-like organic aerosol(HOA)with a weak water uptake ability.A positive relationship was observed betweenκorg and the ratio of oxygenated organic aerosol(OOA)and HOA,thereby indicating that the strong oxidation state enhanced the hygroscopicity of the particles.This study revealed the effect of local emission sources and secondary aerosol formation processes on particle hygroscopicity,which is of great significance for understanding the pollution formation mechanism in the North China Plain. 展开更多
关键词 H-TDMA Hygroscopic parameter (κ) Organic AEROSOLS Oxidation state HEAVY pollution episode (HPE)
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Atmospheric oxidizing capacity in autumn Beijing:Analysis of the O_(3) and PM_(2.5) episodes based on observation-based model 被引量:2
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作者 Chenhui Jia Shengrui Tong +8 位作者 Xinran Zhang Fangjie Li Wenqian Zhang Weiran Li ZhenWang Gen Zhang Guiqian Tang Zirui Liu Maofa Ge 《Journal of Environmental Sciences》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第2期557-569,共13页
Atmospheric oxidizing capacity(AOC)is the fundamental driving factors of chemistry process(e.g.,the formation of ozone(O_(3))and secondary organic aerosols(SOA))in the troposphere.However,accurate quantification of AO... Atmospheric oxidizing capacity(AOC)is the fundamental driving factors of chemistry process(e.g.,the formation of ozone(O_(3))and secondary organic aerosols(SOA))in the troposphere.However,accurate quantification of AOC still remains uncertainty.In this study,a comprehensive field campaign was conducted during autumn 2019 in downtown of Beijing,where O_(3) and PM_(2.5) episodes had been experienced successively.The observation-based model(OBM)is used to quantify the AOC at O_(3) and PM_(2.5) episodes.The strong intensity of AOC is found at O_(3) and PM2.5 episodes,and hydroxyl radical(OH)is the dominating daytime oxidant for both episodes.The photolysis of O_(3) is main source of OH at O_(3) episode;the photolysis of nitrous acid(HONO)and formaldehyde(HCHO)plays important role in OH formation at PM_(2.5) episode.The radicals loss routines vary according to precursor pollutants,resulting in different types of air pollution.O_(3) budgets and sensitivity analysis indicates that O_(3) production is transition regime(both VOC and NOx-limited)at O3 episode.The heterogeneous reaction of hydroperoxy radicals(HO_(2))on aerosol surfaces has significant influence on OH and O_(3) production rates.The HO_(2) uptake coefficient(γHO_(2))is the determining factor and required accurate measurement in real atmospheric environment.Our findings could provide the important bases for coordinated control of PM_(2.5) and O_(3) pollution. 展开更多
关键词 pollution episode Observation-based model Atmospheric oxidizing capacity Heterogeneous reaction Hydroxyl radical Budgets
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Impacts of meteorological parameters on the occurrence of air pollution episodes in the Sichuan basin 被引量:4
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作者 Qian Guo Dongyou Wu +3 位作者 Chunxue Yu Tianshuang Wang Mingxia Ji Xin Wang 《Journal of Environmental Sciences》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第4期308-321,共14页
Episodes of fine-particulate matter(PM_(2.5))pollution are a widespread and common occurrence in China,and have potentially serious implications for human health.Meteorological conditions play an important role in air... Episodes of fine-particulate matter(PM_(2.5))pollution are a widespread and common occurrence in China,and have potentially serious implications for human health.Meteorological conditions play an important role in air quality and influence the formation of regional air pollution episodes.This study applied a new classification method and daily PM_(2.5)concentration data to(a)evaluate different levels of air pollution in the Sichuan-Chongqing region between 2015 and 2017,and(b)investigate their relationships with meteorological parameters including atmospheric boundary layer height,wind speed,temperature inversion,weather type,and atmospheric transport.We identified a total of 40 air pollution episodes,the most severe of which occurred in winter when the atmospheric layer height was low.These heavy pollution events also coincided with low surface(10 m)wind speeds and temperature inversions,weather conditions that generally result from low pressure over the northwestern Sichuan Basin(90-102°E,28-36°N)and southerly atmospheric transport. 展开更多
关键词 Air pollution pollution episode PM_(2.5) Meteorological factors
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Variations of aminiums in fine particles at a suburban site in Guangzhou, China: Importance of anthropogenic and natural emissions
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作者 Qiuzi Shu Chenglei Pei +3 位作者 Xiaoluan Lin Dachi Hong Senchao Lai Yingyi Zhang 《Particuology》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第9期140-147,共8页
Amines are important nitrogen-containing compounds in fine particles(PM2.5)in the atmosphere.Observations are necessary for in-depth understanding on the characteristics,sources and atmospheric processes of aminiums.I... Amines are important nitrogen-containing compounds in fine particles(PM2.5)in the atmosphere.Observations are necessary for in-depth understanding on the characteristics,sources and atmospheric processes of aminiums.In this study,the observation of ten C_(1)–C_(4) aminiums in PM_(2.5) was conducted in January and March of 2021 in suburban Guangzhou.The concentration and composition of aminiums showed significant differences between the pollution episodes and non-episode periods.Seasonal difference was also observed between winter and spring.The influence of meteorological factors(i.e.,wind speed,atmospheric pressure,temperature and relative humidity)was investigated.The variations of aminiums were also affected by different sources.Anthropogenic sources were suggested to be major contributor to aminiums in the pollution episodes,while biological sources were important sources to aminiums in the non-episode periods,especially in spring.Positive matrix factorization receptor model was applied to investigate the source contributions,and four major sources were identified.The results show that vehicular emission,industrial production,biological emission and soil/dust were the major sources of aminiums.This study emphasizes the importance of source contribution and meteorological conditions on the variations of aminiums,which provides further understanding of organic nitrogen in the atmosphere. 展开更多
关键词 Amine lon chromatography pollution episode Anthropogenic sources Biological emission Positive matrix factorization
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淄博2021年元宵节PM_(2.5)水溶性离子污染特征 被引量:3
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作者 陈巧 吴丽萍 +4 位作者 徐勃 张向炎 李梦辉 赵雪艳 杨文 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期629-638,共10页
基于在线离子数据,对淄博2021年元宵节一次PM_(2.5)污染过程进行成因分析,分析了水溶性离子组分污染特征,探讨了二次无机离子(SNA)的形成机制,并对比分析了污染前后颗粒物液态水含量(LWC)及pH值的变化特征.结果表明,元宵节前污染期间(T1... 基于在线离子数据,对淄博2021年元宵节一次PM_(2.5)污染过程进行成因分析,分析了水溶性离子组分污染特征,探讨了二次无机离子(SNA)的形成机制,并对比分析了污染前后颗粒物液态水含量(LWC)及pH值的变化特征.结果表明,元宵节前污染期间(T1)和元宵节夜间污染期间(T2),ρ(WSIIs)分别为46.83μg·m^(-3)和71.18μg·m^(-3),分别是清洁时段的2.3倍和3.6倍.其中,T1时段SNA的增长倍数(2.7倍)大于PM_(2.5)的增长倍数(2.1倍),可见SNA浓度增加是引起T1时段PM_(2.5)浓度上升的主因;而T2时段Cl^(-)、K^(+)和Mg^(2+)浓度增加显著,分别是清洁时段的4.0、14.8和16.5倍,反映出烟花爆竹燃放对T2时段PM_(2.5)浓度快速增长的影响.污染期间LWC为49.37μg·m^(-3),是清洁期的2.9倍;T1时段LWC主要受RH和NH^(+)_(4)的影响,T2时段LWC还受到Mg^(2+)的影响.淄博污染期间pH值为4.79±1.54,较清洁期下降了0.14.T1时段pH值受SO_(4)^(2-)和NH^(+)_(4)的综合影响使其较之清洁期有所下降;T2时段pH值可能受烟花爆竹燃放排放的K^(+)、Cl^(-)和Mg^(2+)影响,导致其pH有所上升.形成机制分析表明,此次污染过程中SO_(4)^(2-)主要由非均相水解生成,而NO^(-)_(3)则主要通过均相反应生成.综合来看,此次污染过程中,元宵节前PM_(2.5)浓度增加主要由SNA生成增加导致,元宵节夜间主要由烟花爆竹燃放导致. 展开更多
关键词 污染过程 元宵节 烟花爆竹 形成机制 液态水含量(LWC) 颗粒物pH
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河源市城区春季PM_(2.5)典型污染过程案例分析 被引量:4
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作者 林小平 巫楚 +3 位作者 曾树森 钟流举 叶斯琪 张辉 《环境监控与预警》 2017年第4期49-54,66,共7页
以河源市区2016年3月27日—4月4日污染过程为研究对象,基于同期气象条件与空气质量监测数据,分析了PM_(2.5)与气象因子间的相关性,探究河源市区PM_(2.5)污染变化特征。结果表明,3月30日河源市ρ(PM_(2.5))/ρ(PM_(10))和ρ(PM_(2.5))/ρ... 以河源市区2016年3月27日—4月4日污染过程为研究对象,基于同期气象条件与空气质量监测数据,分析了PM_(2.5)与气象因子间的相关性,探究河源市区PM_(2.5)污染变化特征。结果表明,3月30日河源市ρ(PM_(2.5))/ρ(PM_(10))和ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)分别为0.87和0.08,明显高于其他时段,说明当天细颗粒物污染老化和二次转化程度突出。在此次污染过程的2个不同阶段,河源市ρ(PM_(2.5))波动受到多项气象要素共同影响,其中与气压先后呈现较强负相关(R^2=0.646 2)和不明显正相关(R^2=0.006 5),与气温呈现不明显正相关(R^2=0.008 4,R^2=0.033 9),与风速先后呈现弱负相关(R^2=0.105 2)和不明显正相关(R^2=0.072 9),与相对湿度先后呈现弱正相关(R^2=0.391 3)和弱负相关(R^2=0.176 9)。通过比较该时段河源市与周边城市的ρ(PM_(2.5))变化趋势及后向轨迹分析,发现河源市与周边城市在相似的气象背景条件下,PM_(2.5)污染主要来源于本地源排放和珠三角区域传输。 展开更多
关键词 可入肺颗粒物 可吸入颗粒物 一氧化碳 污染过程 气象因素 相关性 河源
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Impact of the Return Flow on Heavy Pollution in Winter over the Beijing–Tianjin–Hebei Region
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作者 Mei MEI Yihui DING Zunya WANG 《Journal of Meteorological Research》 SCIE CSCD 2023年第3期370-386,共17页
In North China,the return flow(RF)refers to the airflow at the rear of an inshore high pressure,bringing southerly wind to the Beijing–Tianjin–Hebei(BTH)region when the high pressure pushes deeper from coast into th... In North China,the return flow(RF)refers to the airflow at the rear of an inshore high pressure,bringing southerly wind to the Beijing–Tianjin–Hebei(BTH)region when the high pressure pushes deeper from coast into the mainland.Many studies have pointed out the significant contribution of southerly anomalies to the transport and accumulation of pollutants in the BTH region.However,the relationship between RF and heavy pollution episodes(HPEs)in the BTH region requires more in-depth analysis,and this study will focus on this topic.By objectively identifying RFs and HPEs based on the ERA5 reanalysis data and observed hourly PM_(2.5)concentration data during 9 winters of 2012–2020,it is found that almost two-thirds of the HPEs in the BTH region coincide with the occurrence of RFs.The northward transport of warm and humid air is stronger in the HPEs under RF conditions,whereas the sinking motion and the decrease in boundary layer height dominate the HPEs without any RF.We then classify the RFs into north and south types by a demarcation line of 32°N.Both types of RFs are featured with a zonal circulation pattern,stable atmosphere,and southerly airflow favoring the development of HPEs,but the south type RFs bring warmer and wetter air masses to the BTH region,forming a more stable and thicker inversion layer and causing more severe HPEs.With occurrences of the RF,low-level winds are observed to accelerate,and the ageostrophic wind components contribute mainly to this acceleration.During the presence of RFs,the kinetic energy generation at the high level decreases,and the weakened downward transport results in weak low-level northerly winds,weak turbulence,and a shallow boundary layer,thus hindering the diffusion of atmospheric pollutants in the BTH region. 展开更多
关键词 the Beijing-Tianjin-Hebei region return flow heavy pollution episode PM2.5
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北京地区灰霾事件对儿科门/急诊量影响的分析 被引量:3
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作者 张金良 王淑兰 +7 位作者 黄万玉 田兆兴 王芬芬 吴虎兵 邹天森 魏永杰 柴发合 张燕萍 《中华流行病学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期20-26,共7页
目的 分析北京市自2013年1月灰霾期间儿科门诊和急诊量情况,探讨就诊量增加是否与空气污染相关.方法 患儿就诊数据来自北京市海淀区某大型综合性医院,空气污染数据来自中国环境科学研究院,气象数据来自天气网.将灰霾期间每日儿科门/急... 目的 分析北京市自2013年1月灰霾期间儿科门诊和急诊量情况,探讨就诊量增加是否与空气污染相关.方法 患儿就诊数据来自北京市海淀区某大型综合性医院,空气污染数据来自中国环境科学研究院,气象数据来自天气网.将灰霾期间每日儿科门/急诊量与上一年度同期比较,计算每日儿科门/急诊量的增加百分比.采用广义相加模型确定浓度反应关系曲线特征,以多种结构断裂点测试方法确定曲线拐点,危险度估计采用分段线性模型.结果 北京地区灰霾期间,氮氧化合物(NOx)、二氧化硫(SO2)、PM25和PM10分别最高达672.63 μg/m3、146.20 μg/m3、312.19 μg/m3和995.00 μg/m3,高峰日集中于2012年12月28日和2013年1月10日.同日儿科就诊量出现高峰,2012年12月28日和2013年1月10日分别增加了47.75%和34.14%.4种污染物中低浓度,均与儿科门诊量相关,浓度反应关系呈“C”形和“S”形;其中PM10和SO2高浓度与儿科急诊量相关,浓度反应关系呈“J”形.结论 北京地区灰霾期间空气污染与儿科就诊量增加相关.儿科病例中存在不同易感人群,“C”、“S”、“J”形相关人群易感性依次降低. 展开更多
关键词 空气污染 灰霾事件 儿科门诊量和急诊量 浓度反应关系
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大连市一次典型臭氧污染过程分析 被引量:1
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作者 徐洁 《绿色科技》 2021年第4期40-43,共4页
针对2015年大连市的一次高浓度臭氧污染过程的气象条件、污染物浓度和污染气团轨迹进行了分析,探讨了该次臭氧污染过程中浓度变化规律、本地生成特征、区域传输特征及污染成因。结果表明:4月25日,臭氧达到中度污染,高温、强光照下本地... 针对2015年大连市的一次高浓度臭氧污染过程的气象条件、污染物浓度和污染气团轨迹进行了分析,探讨了该次臭氧污染过程中浓度变化规律、本地生成特征、区域传输特征及污染成因。结果表明:4月25日,臭氧达到中度污染,高温、强光照下本地光化学反应生成大量臭氧是内因,低压辐合、逆温、风速小等不利气象条件导致高浓度臭氧难以扩散是外因;4月26日,臭氧维持轻度污染,是由于前一日臭氧本底值较高,叠加白天光化学反应生成导致;4月27日,臭氧维持轻度污染,并出现凌晨持续升高的现象,这与区域输送密切相关。 展开更多
关键词 臭氧 污染过程 区域输送
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Impacts of meteorology and emission variations on the heavy air pollution episode in North China around the 2020 Spring Festival 被引量:1
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作者 Wenbo XUE Xurong SHI +6 位作者 Gang YAN Jinnan WANG Yanling XU Qian TANG Yanli WANG Yixuan ZHENG Yu LEI 《Science China Earth Sciences》 SCIE EI CSCD 2021年第2期329-339,共11页
Based on the Weather Research and Forecasting model and the Models-3 community multi-scale air quality model(WRF-CMAQ),this study analyzes the impacts of meteorological conditions and changes in air pollutant emission... Based on the Weather Research and Forecasting model and the Models-3 community multi-scale air quality model(WRF-CMAQ),this study analyzes the impacts of meteorological conditions and changes in air pollutant emissions on the heavy air pollution episode occurred over North China around the 2020 Spring Festival(January to Februray 2020).Regional reductions in air pollutant emissions required to eliminate the PM2.5 heavy pollution episode are also quantified.Our results found that meteorological conditions for the Beijing-Tianjin-Hebei and surrounding"2+26"cities are the worst during the heavy pollution episode around the 2020 Spring Festival as compared with two other typical heavy pollution episodes that occurred after 2015.However,because of the substantial reductions in air pollutant emissions in the"2+26"cities in recent years,and the32%extra reduction in emissions during January to February 2020 compared with the baseline emission levels of the autumn and winter of 2019 to 2020,the maximum PM2.5 level during this heavy pollution episode around the 2020 Spring Festival was much lower than that in the other two typical episodes.Yet,these emission reductions are still not enough to eliminate regional heavy pollution episodes.Compared with the actual emission levels during January to February 2020,a 20%extra reduction in air pollutant emissions in the"2+26"cities(or a 45%extra reduction compared with baseline emission levels of the autumn and winter of 2019 to 2020)could help to generally eliminate regionwide severe pollution episodes,and avoid heavy pollution episodes that last three or more consecutive days in Beijing;a 40%extra reduction in emissions(or a 60%extra reduction compared with baseline emission levels of the autumn and winter of 2019 to 2020)could help to generally eliminate regionwide and continuous heavy pollution episodes.Our analysis finds that during the clean period after the heavy pollution episode around the 2020 Spring Festival,the regionwide heavy pollution episode would only occur with at 展开更多
关键词 "2+26"cities 2020 Spring Festival Heavy air pollution episode WRF-CMAQ model
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