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保定市不同天气型下PM_(2.5)和O_(3)复合污染防治策略
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作者 付兴宇 程水源 王传达 《中国环境科学》 北大核心 2025年第7期3582-3592,共11页
针对PM_(2.5)和O_(3)典型复合污染城市保定,利用PCT客观天气分型方法对秋冬季和春夏季京津冀地区的海平面气压场及10m风场进行天气分型,并通过后向轨迹(PSCF、CWT)及气象-空气质量模式(WRF-CAMx)对污染天气型下的PM_(2.5)与O_(3)进行来... 针对PM_(2.5)和O_(3)典型复合污染城市保定,利用PCT客观天气分型方法对秋冬季和春夏季京津冀地区的海平面气压场及10m风场进行天气分型,并通过后向轨迹(PSCF、CWT)及气象-空气质量模式(WRF-CAMx)对污染天气型下的PM_(2.5)与O_(3)进行来源解析,研究其贡献比例和传输路径,探究保定市重污染天气应对及不同天气型下复合污染防治策略.结果显示,保定市2019~2022年PM_(2.5)年平均浓度呈下降趋势,下降幅度为26.9%,O_(3)呈波动趋势,下降幅度仅为2.2%;月平均浓度呈现明显的季节性特点.秋冬季京津冀地区以高压场型为主,其中T5(东部高压后部,11.6%)、T6(鞍型场,11.6%)和T9(均压场,5.2%)是容易导致保定市PM_(2.5)污染的污染天气型;春夏季以低压场为主,易导致保定市O_(3)污染的天气类型为S3(均压场,12.9%)和S7(西北部低压后部,16.8%);在PM_(2.5)污染天气型下,保定市的PM_(2.5)来源贡献均以本地排放为主.T5(东部高压后部)中保定市的PM_(2.5)其他贡献区域主要以邯郸、石家庄等西南路径为主;T6(鞍型场)中其他贡献区域主要以山西省和石家庄等西南路径为主;T9(均压场)中其他贡献区域主要以山西省及内蒙古地区等西北路径为主.在O_(3)污染天气型下,保定市的O_(3)本地贡献最高.在S3(均压场)下,其他地区贡献以保定周边城市传输影响为主;而S7(西北部低压后部)中其他地区贡献主要以河南省、邯郸、山西省、石家庄等西南路径输送为主. 展开更多
关键词 PM_(2.5) O_(3) 天气分型 来源解析 潜在源贡献分析法 浓度权重分析法
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北京市冬季PM_(2.5)污染特征与区域传输影响研究 被引量:8
2
作者 刘晓宇 郎建垒 +2 位作者 程水源 王晓琦 王刚 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期1200-1205,共6页
选取北京师范大学监测点于2015年1月进行PM_(2.5)样品采集,应用离子色谱仪(IC)分析PM_(2.5)中水溶性无机离子质量浓度,采用WRF-CAMx-PSAT模型系统对采样时段PM_(2.5)及典型离子的区域来源进行了模拟。结果表明,采样期间(2015年1月2—20... 选取北京师范大学监测点于2015年1月进行PM_(2.5)样品采集,应用离子色谱仪(IC)分析PM_(2.5)中水溶性无机离子质量浓度,采用WRF-CAMx-PSAT模型系统对采样时段PM_(2.5)及典型离子的区域来源进行了模拟。结果表明,采样期间(2015年1月2—20日)与重污染过程(2015年1月13—15日)北京PM_(2.5)质量浓度分别为(105.9±72.6)μg/m^3和(232.2±80.2)μg/m^3,PM_(2.5)中总水溶性无机离子质量浓度分别为(47.4±39.8)μg/m^3和(120.7±23.3)μg/m^3,分别占PM_(2.5)的44.2%和53.9%。SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+是水溶性离子的主要组分,非重污染过程和重污染过程这3种水溶性离子质量浓度之和分别占总水溶性离子质量浓度的80.5%和89.3%。模拟结果显示,本地源排放是北京市PM_(2.5)、SO_4^(2-)、NO_3^-、NH_4^+的主要来源,贡献率分别为81.4%、79.5%、58.1%、95.3%,北京周边源排放对PM_(2.5)贡献率较大的有保定、天津、张家口、唐山,这4市占北京周边省市排放源贡献率的72.0%。 展开更多
关键词 环境学 重污染 PM2.5 水溶性离子 WRF-CAMx-PSAT 区域传输
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北京市典型区域大气亚微米颗粒物理化特性及其来源 被引量:4
3
作者 韩力慧 时瑞芳 +3 位作者 崔建硕 杨雪梅 王海燕 程水源 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期3522-3535,共14页
本研究采用Aerodyne气溶胶化学组成在线监测质谱仪ACSM,于2019年春季、夏季后期、秋季和冬季典型代表月对北京市东南城区非难熔亚微米颗粒物NR-PM_(1)进行了实时监测与分析,研究了NR-PM_(1)及其物种在不同时段,特别是霾污染期间的演变特... 本研究采用Aerodyne气溶胶化学组成在线监测质谱仪ACSM,于2019年春季、夏季后期、秋季和冬季典型代表月对北京市东南城区非难熔亚微米颗粒物NR-PM_(1)进行了实时监测与分析,研究了NR-PM_(1)及其物种在不同时段,特别是霾污染期间的演变特征,以及4个季节有机物的来源.结果表明,整个研究期间NR-PM_(1)的平均浓度为22.06μg/m^(3),其季节变化呈现出春季>冬季>秋季>夏季后期的特征.整个研究期间,Org(有机物)的平均浓度为7.12μg/m^(3),占NR-PM_(1)的32.30%;NO_(3)^(-)和SO_(4)^(2-)的平均浓度分别为5.91和6.20μg/m^(3),分别占NR-PM_(1)的26.80%和28.12%;而NH_(4)^(+)和Cl^(-)的平均质量浓度和质量百分数均较低.所有物种呈现出Org>SO_(4)^(2-)~NO_(3)^(-)>NH_(4)^(+)>Cl^(-)的特征.清洁天NR-PM_(1)以Org为主要特征,各季节所有物种的日变化均较小,而霾污染天NR-PM_(1)以二次无机物种为主要特征,不同季节各物种表现出不同的日变化特征.OA(有机气溶胶)在不同季节解析出的物种有所不同.一次有机气溶胶POA对OA的贡献随春夏秋冬逐渐升高,而二次有机气溶胶SOA则随之逐渐降低. 展开更多
关键词 ACSM NR-PM1 有机气溶胶 二次无机组分 来源
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采暖季北京市主要大气污染物变化特征 被引量:2
4
作者 姚森 韩力慧 +2 位作者 程水源 王刚 王晓琦 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第11期1741-1749,共9页
为研究采暖季北京市主要大气污染物变化特征,收集北京市35个自动空气监测站点2013年11月至2014年4月上半月6种大气污染物的小时浓度均值,分析了其时间变化规律,并采用地理信息系统分析了污染物的空间分布特征.北京市采暖期间CO、NO_2、S... 为研究采暖季北京市主要大气污染物变化特征,收集北京市35个自动空气监测站点2013年11月至2014年4月上半月6种大气污染物的小时浓度均值,分析了其时间变化规律,并采用地理信息系统分析了污染物的空间分布特征.北京市采暖期间CO、NO_2、SO_2、O_3、PM2.5和PM10的平均质量浓度分别为2.62 mg/m3、64.05μg/m^3、50.52μg/m^3、26.39μg/m^3、118.61μg/m^3和126.05μg/m3,其中:NO_2的月均质量浓度变化较小;SO_2和颗粒物的最高月均质量浓度都出现在2月;CO月均质量浓度呈现稳步下降的趋势;O_3月均质量浓度则逐步上升.PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和SO_2的质量浓度日变化均呈双峰双谷型.对照点及区域点的O_3质量浓度最高,其他种类污染物最高质量浓度出现在交通控制点.北京市大气污染物除O_3外都呈现出南部质量浓度较高、向北部逐步递减的特点,O_3在城区的质量浓度明显低于其他区域. 展开更多
关键词 细颗粒物(PM2.5) 大气污染 空间分布 ARCGIS
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北京市典型区域降水特性及其对细颗粒物影响 被引量:24
5
作者 韩力慧 王红梅 +6 位作者 向欣 张海亮 闫海涛 程水源 王海燕 郑爱华 郭敬华 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期3635-3646,共12页
通过采集北京市典型区域2016年12月~2017年11月期间大气降水样品,实时监测降水前、期间和后大气非难熔亚微米颗粒物NR-PM1及其组分浓度,研究了降水的理化特性、典型降水过程离子组分变化特征、以及对大气非难熔亚微米颗粒物NR-PM1及其... 通过采集北京市典型区域2016年12月~2017年11月期间大气降水样品,实时监测降水前、期间和后大气非难熔亚微米颗粒物NR-PM1及其组分浓度,研究了降水的理化特性、典型降水过程离子组分变化特征、以及对大气非难熔亚微米颗粒物NR-PM1及其组分的影响,同时采用后向轨迹聚类分析法研究了气团长距离传输对降水组分的影响.结果表明,2017年北京市典型区域降水主要集中在夏季,约占总降水量的82.2%,降水主要呈中性或碱性,酸雨发生率很低.降水pH值表现为冬季>春季>夏季~秋季的季节变化特征.降水中总离子浓度、总阴、阳离子浓度均表现为春季>夏季>冬季>秋季,且呈污染日显著高于清洁日的变化特征.降水中主要水溶性离子年均浓度表现为NH4^+>Ca^2+>NO3->SO4^2->Na^+>Cl^->Mg^2+>F^->K^+,其中NH4+、Ca^2+、NO3^-和SO4^2-是降水中最主要的离子组分,占总离子浓度的80%以上,各离子浓度均呈污染日高于清洁日的变化特征.降水期间不同时段,降水中各离子浓度大多表现为:降水初期最高,降水中期显著低于降水初期,降水后期均略有增加.降雨量和降雨速率较小的降水对污染日大气NR-PM1及其组分的清除作用较强,而降雨量和降雨速率较大的降水对清洁日NR-PM1及其组分的清除作用较小.值得关注的是在降水不同时段,始终存在2个重要的过程,即污染物的累积和二次污染物的形成过程,以及降水的云下冲刷和云内雨除过程.研究期间,降水主要受到东南和西南方向气团影响,分别约占总降水的60%和23%,且主要发生在夏季,这些气团对降水中离子组分都有不同程度的影响. 展开更多
关键词 大气降水 典型降水过程 离子组分 非难熔亚微米颗粒物 影响
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北京市春夏季降水及其对大气环境的影响研究 被引量:19
6
作者 韩力慧 张海亮 +3 位作者 张鹏 向欣 程水源 魏巍 《中国环境科学》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2017年第6期2047-2054,共8页
通过采集北京市2015年春夏季大气降水和大气颗粒物样品,分析研究了大气降水的理化特性,时空变化特征,来源以及对大气颗粒物的影响.结果表明,北京市春夏季降水量主要集中于夏季,降水p H值在南城和北城分别为6.26和6.08,呈偏中性,均表现... 通过采集北京市2015年春夏季大气降水和大气颗粒物样品,分析研究了大气降水的理化特性,时空变化特征,来源以及对大气颗粒物的影响.结果表明,北京市春夏季降水量主要集中于夏季,降水p H值在南城和北城分别为6.26和6.08,呈偏中性,均表现为春季大于夏季.降水中地壳元素Al和Fe含量较高,Ti、V和Ce含量较低.污染元素Ca和S含量最高,Na和Mg含量较高,Zn、Mn、Cu、Sr、Pb和Ni含量较低,其中Na、Mg、Sr和Ni呈现轻度富集,Ca、Mn和Pb呈现中度富集,Cu、Zn和S呈现严重富集.此外,降水中元素浓度具有显著的季节变化,二次污染元素S表现为夏季高于春季,而其它元素均表现为春季高于夏季;同时也具有较大的空间变化,除Pb元素外,均为南城高于北城.降水中化学组分主要来源于地面扬尘、建筑活动、燃煤、机动车尾气和工业排放.大气降水对大气颗粒物的去除率受降水强度以及前一天空气质量的影响较大,且对细颗粒物PM_(2.5)中污染元素Cu、Zn、Mn和Na清除效果显著,对粗颗粒物PM_(10)中地壳元素Al和建筑尘相关元素Mg和Ca去除效果明显. 展开更多
关键词 大气降水 大气颗粒物 化学组分 来源解析 去除率
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APEC期间北京市PM2.5特征模拟分析及污染控制措施评估 被引量:26
7
作者 贾佳 郭秀锐 程水源 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期2337-2346,共10页
为分析APEC会议前后PM_(2.5)浓度特征,评估应急控制措施效果,通过对比分析APEC会前、会期、会后北京PM_(2.5)浓度和组分的变化特征,探讨气象条件和污染调控对环境空气质量的改善作用,采用CAMx-PSAT模型定量分析北京周边不同区域、不同... 为分析APEC会议前后PM_(2.5)浓度特征,评估应急控制措施效果,通过对比分析APEC会前、会期、会后北京PM_(2.5)浓度和组分的变化特征,探讨气象条件和污染调控对环境空气质量的改善作用,采用CAMx-PSAT模型定量分析北京周边不同区域、不同污染源的控制措施对空气质量的改善效果,并设置情景对比研究控制措施实施与否呈现出的不同污染状况.结果表明:会期北京市区PM_(2.5)日均监测浓度低于国家空气质量二级标准(75μg/m3),污染物主要来自于本地源的排放,机动车尾气排放是北京市区PM_(2.5)的最主要污染源,贡献占比达到36.1%.由于污染控制措施的实施,会期北京市区PM_(2.5)浓度降低了43.0%,北京及周边区域严苛的污染控制措施是形成'APEC蓝'的主导因素. 展开更多
关键词 APEC PM2.5 CAMx-PSAT模拟 污染控制措施 北京市
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北京市开发区PM1污染特征及影响霾形成的因素 被引量:6
8
作者 韩力慧 向欣 +4 位作者 张海亮 王红梅 闫海涛 程水源 王海燕 《中国环境科学》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2018年第8期2846-2856,共11页
通过采集北京市亦庄经济技术开发区2016年7月和10月、2017年1月和4月4个季节典型代表月大气亚微米颗粒物PM_1样品,分析研究了该开发区PM_1及其水溶性离子组分的季节变化以及不同污染时段的变化特征,揭示了影响二次组分形成和霾污染形成... 通过采集北京市亦庄经济技术开发区2016年7月和10月、2017年1月和4月4个季节典型代表月大气亚微米颗粒物PM_1样品,分析研究了该开发区PM_1及其水溶性离子组分的季节变化以及不同污染时段的变化特征,揭示了影响二次组分形成和霾污染形成的重要因素.结果表明:研究期间开发区PM_1平均浓度为73.95μg/m^3,高于北京市同期估算的PM_1平均水平,为其1.13倍.夏、秋、冬、春4季PM_1平均浓度分别为69.22,63.38,99.50,57.26μg/m^3,明显呈现出冬季>夏季>秋季>春季的季节变化特征,各季节霾天PM_1浓度是清洁天的1.78~3.17倍.PM_1中总水溶性离子浓度为37.30μg/m^3,占PM_1总质量浓度的50.44%,其中二次组分SO42-、NO3-和NH4+(SNA)平均浓度占总水溶性离子浓度的86.98%,是PM_1中水溶性离子的最主要组成部分.PM_1总水溶性离子浓度的季节变化与SNA的变化一致,表现为冬季>夏季>秋季>春季.研究期间硫氧化率(SOR)高于氮氧化率(NOR),且SOR表现为夏>秋>冬>春,而NOR表现为夏>秋~春>冬,相应霾污染天SOR和NOR均显著高于清洁天,其中夏季霾天SO_2和NO_2的二次转化过程最为显著.SO_2向SO42-的转化主要受相对湿度RH、温度T、NO_2以及NH3的影响,且液相反应是硫酸盐形成的重要途径.NO_2向NO3-的转化受RH、T、O3以及NH3的影响较大.鞍型气压场、均压场、逆温层以及南、东南和西南方向为主的近地面偏弱气团传输是影响霾污染形成的重要因素. 展开更多
关键词 亦庄开发区 PM1 理化特性 SNA 霾污染 气象要素
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北京市冬季重污染期间PM2.5及其组分演变特征 被引量:30
9
作者 张蒙 韩力慧 +2 位作者 刘保献 王琴 曹阳 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期2829-2838,共10页
通过实时在线监测了2018年11月27日~2019年1月15日北京市城区PM2.5、水溶性无机离子(Na^+、NH4^+、K^+、Mg^2+、Ca^2+、F^-、Cl^-、NO2^-、NO3^-、SO4^2-、PO4^3-)、碳质组分(有机碳OC、元素碳EC)的质量浓度以及气态污染物浓度和气象要... 通过实时在线监测了2018年11月27日~2019年1月15日北京市城区PM2.5、水溶性无机离子(Na^+、NH4^+、K^+、Mg^2+、Ca^2+、F^-、Cl^-、NO2^-、NO3^-、SO4^2-、PO4^3-)、碳质组分(有机碳OC、元素碳EC)的质量浓度以及气态污染物浓度和气象要素,收集整理了近20年北京市冬季PM2.5、主要离子组分以及碳质组分浓度,分析研究了1999~2018年北京市冬季PM2.5、离子、碳质组分的变化特征,重点探讨了监测期间清洁日与两个典型重污染事件PM2.5及其组分的演变特征.结果表明:研究期间PM2.5浓度为53.5μg/m^3,达到近20年北京市冬季较低值,且大气主要污染源由煤烟型污染源转变为燃煤型与机动车尾气复合型污染源.监测期间,湿度高、微弱的西南风导致重污染产生,清洁日、污染事件I与污染事件II PM2.5平均浓度分别为32.5,138.9,146.8μg/m^3且不同时段PM2.5日变化趋势存在差异.各离子浓度变化为:NO3^->NH4^+>SO4^2->Cl^->K^+>Ca^2+>Na^+>PO4^3->F^->NO2^-~Mg^2+,总水溶性离子浓度为24.6μg/m^3占PM2.5总浓度的46.0%,其中SNA浓度占总离子浓度的83.7%,是离子中最主要的组分.碳质组分浓度达到近二十年北京市冬季最低值,变化为:一次有机碳POC>EC>二次有机碳SOC,OC与EC相关系数达到0.99,一次燃烧源对污染过程有较大贡献.NH4^+在清洁日与污染II中富集,主要以(NH4)2SO4、NH4NO3和NH4Cl形式存在,在污染I中较少,仅以(NH4)2SO4和NH4NO3存在.在污染I和II期间,SO4^2-的形成昼夜均受相对湿度与NH3影响;NO3^-的形成白天受O3与NH3的影响,夜间受相对湿度和NH3的影响. 展开更多
关键词 PM2.5 重污染 水溶性无机离子 碳质组分
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APEC期间北京市城区VOCs浓度特征及其对VOCs排放清单的校验 被引量:12
10
作者 杨干 魏巍 +2 位作者 吕兆丰 程水源 李月 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1297-1304,共8页
采用"SUMMA罐采样—GC-MS"离线分析方法,通过对北京市东部城区2014年10月16日~11月27日大气环境挥发性有机化合物(VOCs)监测,得出APEC期间VOCs结果,会议前(10月16~30日)、会议期(11月5~11日)、会议后(11月12~27日),TVOCs(检出... 采用"SUMMA罐采样—GC-MS"离线分析方法,通过对北京市东部城区2014年10月16日~11月27日大气环境挥发性有机化合物(VOCs)监测,得出APEC期间VOCs结果,会议前(10月16~30日)、会议期(11月5~11日)、会议后(11月12~27日),TVOCs(检出VOCs化合物之和)24h日平均浓度分别为49.12×10^(-9)、25.17×10^(-9)、23.38×10^(-9),随时间呈下降趋势;而3个时间段,TVOCs白天平均浓度分别为41.43×10^(-9)、17.36×10^(-9)、20.08×10^(-9),会议期浓度最低,且烯烃体积百分比升高,烷烃和芳香烃降低,与会议前、后VOCs化学组分特征形成显著差异.会议前、会议后的TVOCs浓度与气象要素的相关性分析表明:VOCs受温度影响最大(相关性0.74),其次相对湿度(相关性0.67),与风速相关性不显著.最后,基于北京市VOCs排放清单和主要源VOCs化学成分谱,核算了会议期15种主要化合物的日减排量.APEC期间,该15种化合物的减排量与其白天均浓度较会议前、后的下降量显著相关,相关性达到0.76~0.80,间接校验了北京市VOCs排放清单的准确性. 展开更多
关键词 挥发性有机物 浓度特征 APEC会议 VOCs清单校验 北京市
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北京一次近地面O_3与PM_(2.5)复合污染过程分析 被引量:10
11
作者 李婷婷 尉鹏 +3 位作者 程水源 苏福庆 任阵海 白健辉 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1979-1985,共7页
利用O_3、PM_(2.5)监测数据、紫外辐射观测数据及气象观测资料,结合WRF模式模拟的大气环境背景场,分析了2014年9月3—8日北京一次近地层O_3与PM_(2.5)复合污染过程。结果表明,O_3和PM_(2.5)出现高质量浓度污染与大陆高压和副热带高压系... 利用O_3、PM_(2.5)监测数据、紫外辐射观测数据及气象观测资料,结合WRF模式模拟的大气环境背景场,分析了2014年9月3—8日北京一次近地层O_3与PM_(2.5)复合污染过程。结果表明,O_3和PM_(2.5)出现高质量浓度污染与大陆高压和副热带高压系统的相继持续控制有关,较强的紫外辐射及高压形成的下沉气流是造成边界层复合污染,尤其是O_3污染的主要原因。此次复合污染过程中,O_3于9月4—7日连续4 d超标,PM_(2.5)于9月5—7日连续3 d超标。造成这一现象的原因为:受大陆高压和副高的持续高压影响,北京地区天气晴朗、紫外辐射较强,地面风场较弱,700 h Pa以下持续存在下沉气流,O_3日均质量浓度逐日上升,于9月5日先到达峰值,同时PM_(2.5)日均质量浓度逐日升高;6日在副高西部边缘偏南暖湿气流输送及形成的平流逆温作用下,PM_(2.5)质量浓度突增,削弱了太阳紫外辐射强度,O_3质量浓度开始下降。此后,在低压槽作用下PM_(2.5)质量浓度增到峰值,O_3质量浓度保持下降趋势。9月5—7日形成了3 d的O_3与PM_(2.5)复合污染事件。 展开更多
关键词 环境学 O3与PM2.5 复合污染 大气环境背景场
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北京市大兴区道路积尘年际变化特征及管控研究 被引量:8
12
作者 崔浩然 樊守彬 +4 位作者 韩力慧 李婷婷 曲松 刘俊芳 王海斌 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期4556-4564,共9页
为探究长时间跨度的道路积尘变化特征,于2019~2020年对北京市大兴区内主要道路进行尘负荷检测,并于2020年四季收集道路PM_(10)和PM_(2.5)积尘样品,分析化学组分,建立成分谱.结果表明,2019年和2020年大兴区道路尘负荷年均值分别为1.05g/m... 为探究长时间跨度的道路积尘变化特征,于2019~2020年对北京市大兴区内主要道路进行尘负荷检测,并于2020年四季收集道路PM_(10)和PM_(2.5)积尘样品,分析化学组分,建立成分谱.结果表明,2019年和2020年大兴区道路尘负荷年均值分别为1.05g/m^(2)和0.74g/m^(2),2020年大兴区道路尘负荷较2019年下降29.5%.2019年道路尘负荷热点聚集区分散,大兴区内道路尘负荷高值区较多,2020年热点区集中出现在西北部,冷点区集中在东部区域.2020年大兴区道路扬尘排放因子低于2019年,大部分乡镇/街道中,2020年的扬尘排放因子和排放量低于2019年,呈现出东南部>中部>西北部的趋势.2020年大兴区道路扬尘排放量低于2019年,大兴区南部和西北部乡镇/街道内的扬尘排放量大于中部.受建筑施工活动影响.2020年大兴区道路PM_(10)和PM_(2.5)积尘化学组分中以土壤风沙和建筑施工活动相关的元素为主,Ca、Mg、Si、Al元素分别共占比39.39%和41.71%.对大兴区道路尘负荷进行针对性管控,首先需要对运输车辆进行及时冲洗,降低轮胎的尘土夹带量.其次应加强工地出口至附近1km的道路清扫保洁频次,将工地出口处道路尘负荷对周边道路的辐射影响降低. 展开更多
关键词 北京市 道路积尘 道路扬尘 成分谱 管控方案
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北京市密云区道路扬尘排放特征及融雪剂使用的影响 被引量:3
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作者 崔浩然 樊守彬 +3 位作者 韩力慧 李婷婷 曲松 刘俊芳 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1016-1021,共6页
采用车载移动监测法于2019年1—12月对北京市密云区内道路进行每月道路尘负荷监测,计算了道路扬尘排放因子、排放强度和排放量,探究了平原区路面残留的融雪剂对道路尘负荷和扬尘排放的影响。结果表明,不同类型道路尘负荷呈现出村道>... 采用车载移动监测法于2019年1—12月对北京市密云区内道路进行每月道路尘负荷监测,计算了道路扬尘排放因子、排放强度和排放量,探究了平原区路面残留的融雪剂对道路尘负荷和扬尘排放的影响。结果表明,不同类型道路尘负荷呈现出村道>乡道>县道>国道>省道的特征。不同类型道路的总悬浮颗粒物(TSP)、PM 10和PM 2.5年排放量分别为23060、4426、1071 t/a。对比平原区和山区道路尘负荷和扬尘排放特征发现,1—11月山区道路尘负荷均高于平原区,而12月平原区因有融雪剂残留导致平原区道路尘负荷高于山区;平原区道路扬尘排放因子小于山区,但平原区道路扬尘排放强度和扬尘年排放量大于山区,12月平原区路面残留的融雪剂使得扬尘排放因子、排放强度和排放量均较同为冬季的1、2月高。建议降雪后使用融雪剂要适量,且应及时清除融雪后的路面残留融雪剂。 展开更多
关键词 道路尘负荷 扬尘排放因子 融雪剂 北京市
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京津冀区域PM_(2.5)和O_(3)污染特征及协同控制分区 被引量:5
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作者 黄子健 段文娇 +1 位作者 亓浩雲 侯晓松 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期5971-5979,共9页
为研究京津冀地区PM_(2.5)和O_(3)浓度和健康风险的时空变化特征及其协同控制分区,通过量化复合污染健康影响指数,以城市为节点、城市间复合污染的相似性为权重,构建了京津冀复合污染相关性网络;并基于Girvan-Newman社区发现算法,将京... 为研究京津冀地区PM_(2.5)和O_(3)浓度和健康风险的时空变化特征及其协同控制分区,通过量化复合污染健康影响指数,以城市为节点、城市间复合污染的相似性为权重,构建了京津冀复合污染相关性网络;并基于Girvan-Newman社区发现算法,将京津冀划分为3个PM_(2.5)和O_(3)协同控制分区.结果显示,2017~2022年京津冀PM_(2.5)年均浓度降幅为42.19%,呈显著下降趋势,MDA8O_(3)年均浓度降幅为1.85%,呈波动趋势;PM_(2.5)严重的区域同时也是O_(3)恶化的区域,空间上呈现出“南高北低”的特征;以北京、天津为代表的东部人口密集城市PM_(2.5)和O_(3)暴露的健康风险较高,10月~次年3月为PM_(2.5)健康控制期,4~9月为PM_(2.5)和O_(3)协同健康控制期;京津冀划分为3个联防联控区,各分区内部复合污染特征具有更强的相似性. 展开更多
关键词 PM_(2.5) O_(3) 健康风险 复杂网络 区域联防联控
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典型工业城市O_(3)污染成因及控制策略 被引量:1
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作者 蒋凯 侯晓松 程水源 《中国环境科学》 北大核心 2025年第7期3553-3563,共11页
以典型工业城市邢台市为对象,基于2018~2022年的空气质量监测数据和气象数据,分析了O_(3)的污染特征.通过地理探测器方法,研究了气象因素与前体物对O_(3)污染的单独及联合影响.利用空气质量模型评估了O_(3)生成的敏感性,并采用EKMA曲线... 以典型工业城市邢台市为对象,基于2018~2022年的空气质量监测数据和气象数据,分析了O_(3)的污染特征.通过地理探测器方法,研究了气象因素与前体物对O_(3)污染的单独及联合影响.利用空气质量模型评估了O_(3)生成的敏感性,并采用EKMA曲线确定不同控制区的最佳减排比例.研究表明,邢台市月均浓度呈倒V型,在6月出现O_(3)浓度高峰期,1月和12月出现O_(3)浓度低值,变化幅度为37.16~199.28μg/m^(3),不同季节O_(3)小时浓度及变化幅度大小均为夏季>春季>秋季>冬季.各驱动因素对地面O_(3)浓度影响存在显著的季节差异.在年度时间尺度上,气象因素对O_(3)污染的影响高于前体物.温度和太阳辐射是O_(3)浓度上升的主要正向驱动因素,而湿度和降水是主要的负向驱动因素.春夏季节,CO和NO_(2)为正向驱动,秋冬季则相反.邢台市中心城区及周边部分区县,以及清河县和临西县被确定为VOCs控制区,西北部和中东部区县则为VOCs和NO_(x)协同控制区,VOCs与NO_(x)的最佳减排分别为1.5:1和1:1. 展开更多
关键词 邢台市 O_(3)污染 地理探测器 WRF-CAMx 敏感性分析
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典型城市光化学污染在不同气象条件聚类下的特征与机制
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作者 刘莹莹 陈赛赛 +4 位作者 栾和润 林洲月 尼霞次仁 袁跃甫 魏巍 《中国环境科学》 北大核心 2025年第5期2413-2422,共10页
围绕北京市夏季局地光化学污染特征与机制开展研究.首先,基于该市历年夏季气象观测数据,利用K-means方法得到了典型的气象聚类M1~M4,发现其对光化学污染形成影响的重要差异.在该市2021年排放条件下,利用箱式反应模型,开展了各气象聚类... 围绕北京市夏季局地光化学污染特征与机制开展研究.首先,基于该市历年夏季气象观测数据,利用K-means方法得到了典型的气象聚类M1~M4,发现其对光化学污染形成影响的重要差异.在该市2021年排放条件下,利用箱式反应模型,开展了各气象聚类的局地光化学污染过程模拟.模拟显示:各气象聚类下O_(3)产率昼间均值为7.91×10^(-9)(M1),7.58×10^(-9)(M2),7.18×10^(-9)(M3),3.55×10^(-9)(M4)·h^(-1),O_(3)生消途径十分相似,均处于VOCs敏感区,但对VOCs的敏感度呈递减趋势.而HCHO与CH_(3)CHO的模拟浓度、产率、生消途径、及对VOCs线性响应均未呈现显著的气象聚类差异,显示了很好的VOCs示踪性.最后,计算了各聚类下65个VOCs组分的O_(3)增量反应IR,发现低活性组分与高活性组分的IR差异在M1条件显著变小,暗示了O_(3)污染日加强低活性组分控制对O_(3)浓度改善的重要性. 展开更多
关键词 臭氧(O_(3)) 甲醛(HCHO) 乙醛(CH_(3)CHO) 气象条件 生成机制
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北京冬季一次重污染过程的污染特征及成因分析 被引量:79
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作者 杨孝文 周颖 +2 位作者 程水源 王刚 王晓琦 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期679-686,共8页
为了研究北京冬季重污染过程的污染特征及形成原因,选取2013年1月9~15日一次典型重污染过程,对污染期间气象要素、大气颗粒物组分特征和天气背景场进行综合研究.结果表明,此次大气重污染过程中PM_(10)和PM_(2.5)平均质量浓度分别为347.7... 为了研究北京冬季重污染过程的污染特征及形成原因,选取2013年1月9~15日一次典型重污染过程,对污染期间气象要素、大气颗粒物组分特征和天气背景场进行综合研究.结果表明,此次大气重污染过程中PM_(10)和PM_(2.5)平均质量浓度分别为347.7μg/m^3和222.4μg/m^3,均超过环境空气质量标准(GB3095-2012)中规定的日均二级浓度限值.重污染时段PM_(2.5)中NH_4^+、NO_3^-和SO_4^(2-)质量浓度之和占PM_(2.5)质量浓度的44.0%,OC/EC的平均比值为5.44,说明二次无机离子和有机物对此次污染过程中PM_(2.5)贡献较大.稳定的大气环流背景场、高湿度低风速的地面气象条件和低而厚的逆温层导致北京地区大气层结稳定,加上北京三面环山的特殊地形结构,是造成此次大气重污染过程的主要原因. 展开更多
关键词 重污染 PM2.5 化学组分 污染特征 北京市
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京津冀区域PM2.5及二次无机组分污染特征研究 被引量:55
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作者 贾佳 韩力慧 +2 位作者 程水源 张晗宇 吕喆 《中国环境科学》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2018年第3期801-811,共11页
选取北京、石家庄和唐山作为京津冀区域典型城市,基于实地样品采集和组分分析结果,探讨PM_(2.5)组分中二次无机水溶性离子(SNA)浓度变化特征,并利用空气质量模型模拟结果分析重污染前后京津冀地区各类污染源大气污染物排放对PM_(2.5)和... 选取北京、石家庄和唐山作为京津冀区域典型城市,基于实地样品采集和组分分析结果,探讨PM_(2.5)组分中二次无机水溶性离子(SNA)浓度变化特征,并利用空气质量模型模拟结果分析重污染前后京津冀地区各类污染源大气污染物排放对PM_(2.5)和SNA质量浓度的贡献.结果显示:3个城市PM_(2.5)质量浓度整体呈现逐年下降的趋势,多数情况下SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+浓度极大值同时出现在冬季,PM_(2.5)化学组分较为稳定.相对于常规时段,重污染期间SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+质量浓度明显增加,重污染前一天SNA浓度占PM_(2.5)比值达到最高.重污染的形成是本地源排放和外来区域传输共同作用的结果,外来源对NO_3^-的贡献整体高于SO_4^(2-)和NH_4^+.交通源、居民源和工业源对PM_(2.5)、SO_4^(2-)和NO_3^-浓度贡献最高,NH_4^+主要来自居民源的排放. 展开更多
关键词 二次无机水溶性离子 PM2.5 重污染 CAMX
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京津冀区域典型重污染过程与反馈效应研究 被引量:27
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作者 张晗宇 温维 +1 位作者 程水源 吕喆 《中国环境科学》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2018年第4期1209-1220,共12页
以京津冀地区2014年10月5~12日一次重污染过程为例,采用飞机AMDAR数据和WRF-Chem模式,分析了大气边界层垂直结构与PM_(2.5)的时空演变规律,定量研究了气溶胶直接反馈效应对多种气象要素的影响.结果表明:此次重污染过程地域范围广、持续... 以京津冀地区2014年10月5~12日一次重污染过程为例,采用飞机AMDAR数据和WRF-Chem模式,分析了大气边界层垂直结构与PM_(2.5)的时空演变规律,定量研究了气溶胶直接反馈效应对多种气象要素的影响.结果表明:此次重污染过程地域范围广、持续时间长、影响强度大,PM_(2.5)污染呈带状分布,主要受地面均压场和高空纬向环流形成稳定的大气环流背景场、垂直层风场及逆温共同影响.气溶胶直接反馈效应导致京津冀地区整个时段太阳辐射量降低39.80W/m2,气温下降0.34℃,边界层高度降低36.64m,相对湿度升高0.90%.反馈效应南部地区较北部更显著,污染日强于平均时段和清洁天,气溶胶的辐射反馈作用使得各气象要素均呈现不利于污染物扩散的趋势,造成气溶胶聚集区PM_(2.5)浓度进一步增加. 展开更多
关键词 重污染 大气边界层 气溶胶直接反馈效应 WRF-Chem
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北京城区冬夏季含碳气溶胶浓度特征及区域传输对灰霾形成影响 被引量:10
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作者 吕喆 韩力慧 +1 位作者 程水源 杨孝文 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期463-472,共10页
通过采集北京城区2015年冬夏季代表月1月和7月大气细颗粒物PM2.5样品,结合相关气象数据,分析研究了北京城区冬夏季PM2.5及其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度变化和污染特征.利用ρ(OC)/ρ(EC)最小比值法估算了二次有机碳(SOC)质量浓... 通过采集北京城区2015年冬夏季代表月1月和7月大气细颗粒物PM2.5样品,结合相关气象数据,分析研究了北京城区冬夏季PM2.5及其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度变化和污染特征.利用ρ(OC)/ρ(EC)最小比值法估算了二次有机碳(SOC)质量浓度,并采用后向轨迹模型和聚类分析法,研究了气团传输对灰霾形成的影响.结果表明,PM2.5和含碳气溶胶质量浓度表现为冬季>夏季,霾日>非霾日.SOC是OC的重要组成部分,冬季占OC质量浓度的47.16%,夏季达55.54%.北京市冬季霾日的气团轨迹主要为西北高空气团和局地气团,其中来自京津冀周边的局地气团传输对灰霾污染有较大贡献;夏季霾日的气团轨迹主要为东南气团、西北气团和西南气团,其中来自南方的气团轨迹所占频率较高,对灰霾污染贡献较大.因此加强京津冀及周边地区大气污染治理联防联控,对北京市空气质量改善具有重要意义. 展开更多
关键词 PM2.5 含碳气溶胶 季节变化 灰霾 气团输送
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