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1.
《绿色科技》2017,(10)
为了研究沈阳市冬季大气污染过程中水溶性离子的变化特征,选择一次典型的大气污染过程进行大气颗粒物PM_(10)和PM_(2.5)的采样和分析,结果显示:沈阳冬季大气污染情况较为严重,PM_(10)和PM_(2.5)浓度均高于国家环境空气质量标准二级浓度限值;在典型污染过程中,PM_(10)和PM_(2.5)浓度最高值分别为国家环境空气质量标准二级浓度限值1.78倍和2.91倍。分析9种水溶性离子(Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、F~-、Cl~-、SO_4~(2-)、NO_3~-)中NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+为含量最多的三种离子,说明沈阳市大气二次污染较为严重,且机动车尾气是造成沈阳冬季大气污染的重要因素。 相似文献
2.
《绿色科技》2017,(16)
为研究灰霾天气中不同粒径颗粒物的形貌特征,以及区域点污染物的来源情况,采集了北京地区冬季重污染天中的某一日不同粒径颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10)以及TSP(总悬浮颗粒物)),运用扫描电子显微镜分析技术(SEM)观察和分析了颗粒物形貌特征。结果表明:大气污染颗粒物具有不规则的形状,颗粒大小分布不均匀。对比不同粒径颗粒物SEM表明,PM_(2.5)和PM_(10)颗粒物在石英纤维膜上的吸附量较多,而TSP量相对较少,而且以小颗粒物为主,说明该区域受PM_(2.5)和PM_(10)颗粒污染物影响较大,结合颗粒分析和样品冬季采暖季采集时间及周围环境状况得出结论:该区域主要受汽车尾气和冬季采暖的影响比较大。 相似文献
3.
为了分析重污染天气PM_(2.5)化学组成及来源,利用单颗粒气溶胶质谱技术,在凤台县主城区开展了连续21d在线监测。结果表明:监测期间环境空气中PM_(2.5)主要成分为元素碳颗粒(29.2%),其次是富钾颗粒(26.2%),第三为有机碳颗粒(20.8%);监测期间共发生了三次PM_(2.5)为首要污染物的重污染天气,机动车尾气和燃煤为主要污染源。 相似文献
4.
《绿色科技》2017,(18)
于2015年12月15~21日选取泉州市区的环境空气自动监测点位,利用小流量颗粒物采样器对大气中的细颗粒物PM_(2.5)进行了为期6d的滤膜样品手工采样,应用微量电子天平分析PM_(2.5)质量和离子色谱检测了9种阴阳离子组分含量。对比分析得出:PM_(2.5)中主要水溶性无机离子为SO_4~(2-)、Cl~-、NH_4~+,三者约占总离子质量分数的75%,NH_4~+/SO_4~(2-)平均比值接近0.5,显示硫酸铵是细颗粒中硫酸盐的主要存在形式,NO_3~-/SO_4~(2-)浓度比均小于0.16,反映了该市主要以煤烟型的固定污染源为主的大气污染特征,其次为海盐粒子、生物质燃烧、土壤和建筑尘等。 相似文献
5.
随着工业化、城市化进程加快,中国城市的大气质量正面临前所未有的考验。利用2015～2017年博乐市城市空气质量监测数据,以大气污染因子二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)、可吸入颗粒物(PM_(10))、细颗粒物(PM_(2.5))为研究对象,分析了年、季节及月变化特征;利用Daniel趋势检验Spearman秩相关系数法,分析了博乐市环境空气中的主要污染物变化规律,及大气环境质量变化趋势。结果表明:2015～2017年间,博乐市NO_2和PM_(10)为首要污染物,呈上升趋势;PM_(2.5)和SO_2呈现下降趋势,但下降趋势均不显著。各大气污染物浓度均呈现双峰型, PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2年平均质量浓度分别为(29.63±19.7)、(66.9±36.8)、(15.6±9.3)、(17.8±9.13)μg/m~3。4种大气污染物浓度季节变化基本一致,均呈冬季秋季春季夏季的趋势。研究结果可为博乐市大气污染治理提供基础资料。 相似文献
6.
《西部林业科学》2016,(5)
为了探究昆明市东三环城市森林不同林分对大气颗粒物的净化效应,研究昆明市东三环边坡上的城市森林中常见的4种林分(常绿阔叶林、灌木丛、云南松林、华山松林)对大气颗粒物的净化功能。结果表明,马路上的TSP的浓度是国家环境质量二级标准的1.79倍,PM_(10)是国家环境质量二级标准的2.35倍,PM_(2.5_是国家环境质量二级标准的3.76倍,而在城市森林内的TSP、PM_(10)和PM_(2.5_的浓度均在国家一级标准以内;常绿阔叶林和灌木丛对大气颗粒物的净化效果比云南松林和华山松林的净化效果好,同时灌木丛对PM_(10)和PM_(2.5_的净化效果超过常绿阔叶林对PM_(10)和PM_(2.5_的净化效果,而常绿阔叶林对TSP的净化效果最好;TSP和PM_(10)有较为明显的季节性变化,而PM_(2.5_的季节性变化不明显;ρ(PM_(2.5_)/ρ(PM_(10))和ρ(PM_(2.5_)/(TSP)在春季的比值最小,在夏季最大。ρ(PM_(2.5_)/ρ(PM_(10))比ρ(PM_(2.5_)/ρ(TSP)大一些,说明最早关注的传统大气颗粒物已经被有效遏制,而PM_(2.5_作为二次生成的细颗粒物成为大气颗粒物首要的防控目标。 相似文献
7.
选取2015～2018年南充市南部县空气质量监测数据进行了分析,研究了南部县近四年环境空气质量变化趋势。结果表明:南部县2015～2018年环境空气质量总共1232 d达标,达标率(优和良的天数占比)87.6%。环境空气质量首要污染物为二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)、可吸入颗粒物(PM_(10))、臭氧(O_3)和细颗粒物(PM_(2.5)),出现天数占比分别为0.2%、4.7%、39.6%、17.3%、38.3%。环境空气污染物随季节变化而变化,其中污染最严重的为冬季。2015～2018年SO_2年均浓度、NO_2年均浓度、O_3日最大8 h第90百分位数和一氧化碳(CO)日均第95百分位数均达到二级标准限值;PM_(2.5)年均浓度均超过二级标准限值,2018年PM_(10)年均浓度达到二级标准限值;2015～2017年PM_(10)年均浓度均超过二级标准限值。南部县2015～2018年环境空气质量综合指数呈先升高后降低趋势。以期为南部县今后改善大气环境,完成环境保护目标,主要污染物减排提供参考依据。 相似文献
8.
根据2016年典型区域城市环境空气质量自动监测数据,全面分析了京津冀、长三角、珠三角典型区域城市PM_(2.5)与PM_(10)比值相关性分析。结果表明:PM_(2.5)与PM_(10)比值区域不同占比不同,发达城市北京、上海PM_(2.5)占比最高,主要为细颗粒物污染。珠三角地区PM_(2.5)与PM_(10)比值相关性稳定,污染物成分稳定。PM_(2.5)与PM_(10)比值受地域性温度和相对湿度影响相关性不同。 相似文献
9.
10.
为了解衡阳市不同工业区大气PM_(2.5)微观形貌特征及化学组分,于2016年12月至2017年3月采集了衡阳市两个典型工业区的56个PM_(2.5)样品,并利用扫描电镜-X射线能谱法(SEM-EDX)分析了工业区冬、春季PM_(2.5)样品的微观形貌特征及化学组分。研究结果表明:衡阳市工业区大气PM_(2.5)污染整体呈现冬季春季的特点,且钢管厂和松木工业园冬季PM_(2.5)污染水平相当,但春季污染水平差异较明显。SEM-EDX法分析还发现衡阳市钢管厂大气PM_(2.5)主要为铁氧化物或烟尘集合体,而松木工业园大气PM_(2.5)主要为硅铝酸盐或硅氧化物,PM_(2.5)颗粒物属性差异可能与工业区燃烧工艺及周边环境有关。 相似文献
11.
《绿色科技》2020,(14)
为研究兰州市秋季PM2.5污染特征,利用单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪(SPAMS),开展在线PM2.5化学组分观测,结合气象数据,定量评估了不同污染源对PM2.5的贡献,结果表明:研究期间兰州市PM2.5的颗粒类型主要由有机碳颗粒、元素碳颗粒、左旋葡聚糖颗粒组成,其中,有机碳颗粒(34.53%)占比最高,随PM2.5浓度上升,元素碳、重金属、混合碳等有不同幅度上升;PM2.5污染主要贡献源为机动车尾气26.31%、燃煤19.05%、生物质燃烧11.32%,特别在PM2.5污染时段,燃煤和机动车尾气排放贡献较大,燃煤源比例上升最为明显,占比从17.0%上升至25.7%,其次为生物质燃烧、二次无机源,分别增加6.7%、2.2%。因此兰州市秋季PM2.5污染治理应以燃煤机和动车尾气管控为主。 相似文献
12.
《绿色科技》2021,(10)
根据兰州市2016～2020年("十三五"时期)城市环境空气质量监测数据,采用空气质量综合指数分析了兰州市空气质量状况年际变化特征,并且利用Spearman相关系数法探讨了兰州市空气质量综合指数(AQCI)及6类污染物浓度之间的关系。研究结果表明:(1)从2016～2020年,PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2、CO呈现出逐步降低的趋势,而O_3呈现出先升后降的趋势;(2)兰州市PM_(10)和NO_2两项指标尚未达到国家二级标准,应成为"十四五"期间兰州市大气污染治理及改善的重点方向;(3)从2016～2020年,优良天数比例(%)呈现出增加的趋势,空气质量综合质量(AQCI)呈现下降趋势,表明兰州市空气质量逐年变好;(4)兰州市2016～2020年六类污染物分担率逐步由颗粒物PM_(10)为主向气态污染物NO_2为主转变;(5)AQCI和PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2、CO呈现出显著的正相关,而SO_2、O_3与其他污染物浓度及AQCI相关性不显著。 相似文献
13.
14.
《绿色科技》2016,(12)
对2014年1月1日至2014年12月31日湾梁、惠景城两个监测点位的PM_(2.5)、PM10、SO_2、NO_2、O3、CO六项污染物小时浓度,作为居民点和路边点代表进行了数据分析。分析结果发现:受气象条件季节变化影响,路边点和居民点PM_(2.5)、PM10、SO_2、NO_2、CO浓度均为秋冬季较高,夏季最低,而O3则为夏秋季最高。2014年路边点PM_(2.5)月均浓度最高值和最低值分别出现在1月和8月,浓度值分别为97μg/m3和22μg/m3,比居民点高出22.2%和10.2%。2014年各月份路边点PM_(2.5)/PM10在50.0%~82.8%。路边点PM_(2.5)浓度与当天PM10浓度相关系数最高,其次为NO_2、SO_2、CO。与前两天、前三天的各种污染物浓度相关性不强,与前一天的PM_(2.5)、PM10和NO_2存在一定的相关性。路边点因离交通源更近,PM_(2.5)浓度与NO_2浓度相关关系更明显。在不同湿度范围内,路边点和居民点PM_(2.5)浓度和大气能见度存在近似于幂函数的减函数关系。 相似文献
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由于城市化进程加快、工业的迅猛发展以及汽车尾气排放得不到控制等的影响,大气颗粒物已成为空气污染的罪魁祸首。通过绿化植物对大气颗粒物的吸附作用是国内外学者研究的热点问题。截至目前,大量研究主要集中在植物对粒径较大的TSP和PM_(10)的吸附效应上,对PM_(2.5)等细颗粒物的吸附研究仍处在探索阶段。本文概述了PM_(2.5)沉降机制,从植物个体层面讨论了植物叶表面特征和植物结构特征对PM_(2.5)的吸附影响研究进展,分析了不同的环境条件对吸附效应的影响结果以及探讨了植物吸附PM_(2.5)的测定方法。通过对城市绿化植物吸附PM_(2.5)影响因素的阐述,提出了绿化植物吸附PM_(2.5) 3个方面的研究重点和趋势,为深化植物吸附PM_(2.5)的研究机制和筛选对颗粒物较高吸附能力的植物提供科学理论依据。 相似文献
16.
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《四川林业科技》2016,(6)
2014年8月~2015年7月,以重庆铁山坪森林公园主干道路为对照,采用高精度手持式PM_(2.5)速测仪(CWHAT200)定位监测了不同树种、林分及其结构特征调控下的大气PM_(2.5)和PM_(10)颗粒物浓度特征。结果表明:铁山坪森林公园道路和7个监测树种的大气PM_(2.5)和PM_(10)颗粒物浓度变化均比较大,与公园道路相比,各监测树种均不同程度表现出具有削减大气PM_(2.5)和PM_(10)颗粒物功能,其中以枫香削减大气颗粒物的能力最强,楠竹最弱;不同林分调控下的大气颗粒物浓度表现为针阔混交林阔叶林针叶林;各林分的不同垂直结构调控下的大气PM_(2.5)和PM_(10)颗粒物浓度均表现为乔木层乔灌层乔灌草层,相反,其削减大气颗粒物的能力则均为乔灌草层乔灌层乔木层。可见,具备乔灌草空间结构配置的林分具有更强的调控大气颗粒物能力。 相似文献
18.
[目的]研究森林空气颗粒物的不同高度垂直空间变化特征,为森林康养环境利用提供理论依据。[方法]于2017年5月对温州雁荡山杉木林林下(人体高度1.5 m)、林冠中部(6 m)及林冠顶部(12 m)3个高度的空气颗粒物质量浓度(TSP、PM_(10)、PM_(2.5)、PM_(1.0))进行同步昼夜24 h监测,分析空气颗粒物质量浓度的空间变化规律。[结果]表明:(1)杉木林垂直空间不同粒径颗粒物的质量浓度存在差异,总颗粒物质量浓度与细颗粒物(2.5μm)质量浓度在3种高度差异显著,均为林冠层最低;(2)3种不同高度的TSP、PM_(10)质量浓度日均值均达到二类环境功能区质量要求(300、150μg·m~(-3)),其中,林冠层的TSP日均值达到一类环境功能区质量要求(120μg·m~(-3));(3)不同高度各粒径空气颗粒物日变化规律大体一致,均表现为白天低,夜间高;(4)不同垂直高度空气颗粒物质量浓度,白天为林冠层最低;夜间为TSP质量浓度各垂直高度差别不大,PM_(10)、PM_(2.5)与PM_1质量浓度总体为在人体高度较低;(5)各粒径空气颗粒物与露点温度极显著正相关,与气压极显著负相关,其中,PM_(2.5)质量浓度与2项环境因子相关系数最大;除TSP外,其余颗粒物质量浓度与温度、最大风速极显著正相关,与相对湿度极显著负相关,各气象因子共同影响空气颗粒物质量浓度。[结论]通过对结果的综合分析,温州雁荡山杉木林环境林冠层为康养游憩最佳高度,最适宜白天出行。 相似文献
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《绿色科技》2021,(10)
根据生态环境部发布的"十三五"期间全国城市空气质量月报数据,选取东北地区具有代表性的4个副省级城市沈阳、大连、长春和哈尔滨进行了数据比较和分析,研究了东北地区PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O_3的污染程度变化特征。结果表明:我国东北地区主要城市的污染程度按从轻到重分别为大连、长春、哈尔滨和沈阳,主要污染物是PM_(2.5)、PM_(10)和O_3。其中PM_(2.5)、PM_(10)污染特征呈现"U"形变化,冬春季污染程度较重;O_3的污染呈现"倒U"形特征,夏季污染程度较重。东北地区SO_2和CO污染程度较轻,NO_2在"十三五"初期污染较重,中后期已得到有效控制。 相似文献