检索结果-南通市图书馆

北京城区二氧化碳浓度和通量的梯度变化特征——I浓度与虚温

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

地球物理学报 2015年第5期58卷 1502-1512页

作者：刘晓曼程雪玲胡非 LACS 中国科学院大气物理研究所北京100029 LAPC 中国科学院大气物理研究所北京100029

根据北京塔7层涡动系统2012年5月至2013年12月的湍流观测数据,分析了北京城区二氧化碳浓度在不同高度层次的日变化和月变化特征,并初步给出不同季节和日变化时间段内二氧化碳的浓度垂直廓线.结果表明:二氧化碳浓度整体随高度而下降;各... 详细信息

根据北京塔7层涡动系统2012年5月至2013年12月的湍流观测数据,分析了北京城区二氧化碳浓度在不同高度层次的日变化和月变化特征,并初步给出不同季节和日变化时间段内二氧化碳的浓度垂直廓线.结果表明:二氧化碳浓度整体随高度而下降;各观测层均有浓度的明显日变化,夏季最为明显,冬季相对平缓;近地层浓度直接受城市供暖、地表植被、交通运输等碳源影响,更高观测层浓度则受对流输送和天气过程影响较大;垂直方向上,冬季浓度变化范围最大,夏季层间浓度变化最明显;在一天中的任何时刻,近地面层二氧化碳浓度的日变化最低值一般出现在夏季,50m以上则出现在春季,浓度最高值总是出现在冬季;根据对二氧化碳浓度四季垂直廓线变化的分析可以看出,边界层二氧化碳浓度强烈受到碳源、下垫面植被、大气稳定度、环境温度和天气过程等因素的影响.

关键词：大气边界层涡动系统梯度观测二氧化碳浓度北京城区

北京城区冬季空气污染时期C2～C6碳氢化合物含量特征

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

环境科学 2017年第10期38卷 4084-4091页

作者：李月魏巍杨干陈东升程水源韩力慧北京工业大学环境与能源工程学院北京100124 区域大气复合污染防治北京市重点实验室北京100124

本研究于2015年冬季,在北京市东南城区开展了C2~C6碳氢化合物大气环境浓度在线监测,研究共检出25种C2~C6碳氢化合物,但鉴于分析仪器的局限性,未包含苯这一重要物种.检出的25种碳氢化合物含量之和(C2~C6 HCs)在12.4~297.5×10^(-9)范围内... 详细信息

本研究于2015年冬季,在北京市东南城区开展了C2~C6碳氢化合物大气环境浓度在线监测,研究共检出25种C2~C6碳氢化合物,但鉴于分析仪器的局限性,未包含苯这一重要物种.检出的25种碳氢化合物含量之和(C2~C6 HCs)在12.4~297.5×10^(-9)范围内,不同的空气质量条件下,C2~C6 HCs平均含量分别为29.4×10^(-9)(Ⅰ级,PM_(2.5):250μg·m^(-3)),且碳氢化合物的化学组成亦有所差异,烷烃、烯烃、乙炔的摩尔比分别从Ⅰ级条件的47%、45%、7%,变为Ⅴ级条件的59%、30%、12%,烷烃和乙炔的比重上升;烯烃的比重下降.碳氢化合物日变化规律显示,C2~C6 HCs在优良日(PM_(2.5)小时浓度均低于75μg·m^(-3))和污染日(PM_(2.5)小时浓度均高于75μg·m^(-3)),均在08:00~09:00、17:00~18:00存在两个明显的峰值,与日交通峰值时间一致,显示了道路源对局地碳氢化合物浓度的显著影响.通过HCs与CO浓度比值研究,发现随着污染情况的加重,HCs/CO(×10^(-9)/×10^(-6))呈显著下降趋势:90.6(Ⅰ级)、63.8(Ⅱ级)、56.9(Ⅲ级)、37.4(Ⅳ级)、36.4(Ⅴ级).具体化合物与CO比值在污染条件(Ⅲ~Ⅴ)与优良条件(Ⅰ~Ⅱ)的变化率,与各化合物的OH反应速率关联性很差(R=-0.31),由此判断污染时期C2~C6碳氢化合物并未发生强烈的化学衰减.HCs/CO比值变化更多反映了污染源贡献的变化,后向轨迹分析表明,在优良日北京城区多受北部和西北部清洁气团影响,北部地区燃烧源较少,其气团HCs/CO比值较高;而在污染日北京城区受南部和西南部污染气团输送,南部地区工业燃烧源和散煤燃烧源均偏多,其气团HCs/CO值偏低.综上所述,本研究认为重污染过程,北京城区C2~C6碳氢化合物(未包含苯)未体现出显著的化学衰减,碳氢化合物浓度的大幅提升,不仅源于本地污染源的排放累积,还受到南部污染气团的输送贡献.

关键词：北京城区重污染 C2~C6碳氢化合物 HCs/CO 化学衰减区域传输

北京城区不同组分 PM_(2.5)散射特性及来源分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

环境科学 2023年第2期44卷 658-669页

作者：曹阳王陈婧景宽王琴刘保献安欣欣北京市生态环境监测中心大气颗粒物监测技术北京市重点实验室北京100048

近年来北京城区PM_(2.5)浓度下降伴随其中二次离子占比升高,为探索不同组分PM_(2.5)散射特性及其来源,于2020年12月至2021年11月开展了小时分辨率的PM_(2.5)及其组分浓度和散射系数的连续在线监测,分析了PM_(2.5)组分及散射的特征和来源... 详细信息

近年来北京城区PM_(2.5)浓度下降伴随其中二次离子占比升高,为探索不同组分PM_(2.5)散射特性及其来源,于2020年12月至2021年11月开展了小时分辨率的PM_(2.5)及其组分浓度和散射系数的连续在线监测,分析了PM_(2.5)组分及散射的特征和来源.结果表明,研究期间北京城区PM_(2.5)最主要组分为NO^(-)_(3),PM_(2.5)中ω(NO^(-)_(3))和ω(SNA)分别为24%和46%.根据浓度和组分占比将PM_(2.5)划分为6种类型:优型出现频率最高,为56%,四季分布均匀,PM_(2.5)中ω(SNA)、ω(OM)和ω(FS)相当,分别为32%、 32%和28%;沙尘(D)型和OM(O)型全年出现频率较低,分别以FS和OM为主要组分,PM_(2.5)中ω(FS)和ω(OM)分别为66%和46%,主要分布于春季和夏季;OM+SO_(4)^(2-)(OS)型多分布于夏季午后,OM+NO^(-)_(3)(ON)型多分布于冬季凌晨和上午,NO^(-)_(3)(N)型多分布于春季及每日07:00前后.低湿(相对湿度80%)条件,多类型PM_(2.5)的MSE升高为低湿的1.5~1.8倍,SAE结果显示颗粒物粒径随相对湿度增加有增大趋势.非高湿条件下,小时分辨率IMPROVE重构散射系数与实测值拟合较好,R介于0.81~0.97之间,除D型外,斜率介于1.00~1.21之间,N型拟合结果最好;高湿条件下R和斜率分别介于0.82~0.84和0.48~0.53之间.全年B_(sca)为203.8 Mm^(-1),N型PM_(2.5)贡献率最大,为53%,大颗粒NH_(4)NO_(3)为主要贡献物质,优型PM_(2.5)的B_(sca)为67.2 Mm^(-1),小颗粒OM为主要贡献物质,与全年B_(sca)(dry)相比,B_(sca)放大了1.5倍,其中SNA贡献放大了1.8~2.1倍.NO^(-)_(3)和相对湿度同时在07:00前后出现最高峰值,导致NH_(4)NO_(3)在该时刻B_(sca)达到最大,SO_(4)^(2-)峰值主要出现在16:00,(NH_(4))_(2)SO_(4)的B_(sca)峰值出现在04:00,OM浓度和其B_(sca)日变化曲线趋势较一致,双峰分别出现在13:00和20:00.春冬季NO^(-)_(3)、 SO_(4)^(2-)及OM主要来自太行山脉以东的平原区,夏秋季潜在源区较分散,FS主要潜在源区为春秋季西北向区域;途经华北平原南部、东南部和环渤海东部区域的高湿气流易导致SNA的B_(sca)潜在源权重贡献因子在该区域的数值增大.

关键词：北京城区 PM_(2.5)组分散射系数 IMPROVE重构日变化潜在源区

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

北京城区居住区树冠覆盖变化特征

林业科学 2019年第12期55卷 12-20页

作者：刘秀萍贾宝全中国林业科学研究院林业研究所国家林业和草原局林木培育重点实验室国家林业和草原局城市森林研究中心北京100091 北京市园林科学研究院园林绿地生态功能评价与调控技术北京市重点实验室北京100102

【目的】分析北京城区居住区树冠覆盖水平与时空变化特征,揭示北京城区居住区森林建设成效,并从多方面探讨居住区树冠覆盖的影响因素,以期为北京及其他城市居住区城市森林建设提供有益借鉴。【方法】以北京城区2013年7—9月份 World V... 详细信息

【目的】分析北京城区居住区树冠覆盖水平与时空变化特征,揭示北京城区居住区森林建设成效,并从多方面探讨居住区树冠覆盖的影响因素,以期为北京及其他城市居住区城市森林建设提供有益借鉴。【方法】以北京城区2013年7—9月份 World View 2遥感影像为基础,利用eCognition 9.0软件解译的林木树冠覆盖栅格与矢量图层为数据源,根据分层抽样和生态梯度取样法,按照空间均衡原则,选取居住区样地,在Arcgis平台下提取研究单元区域的林木树冠覆盖的空间信息,结合实地样地调查,探讨北京城区居住区树冠覆盖时空变化特征。【结果】北京城区居住区林木树冠覆盖率为29.67%,且单位附属居住区(33.96%)>商品房(30.06%)>安置房(20.77%);在不同时间阶段上居住区树冠覆盖率从1980年前的29.21%增长到了2010年后的30.7%;居住区树冠覆盖率在空间分布上表现为北京西北部地区最高(40.22%)、东部地区最低(24.96%),环路分区呈现出从二环内的21.99%到五—六环外1 km升高至31.04%,行政分区表现为远郊区居住区的现实树冠覆盖率高于北京中心区;植被潜在树冠覆盖率为0.22%,只有城郊区存在极小的潜在树冠覆盖区域;从树冠覆盖变化的影响因素来看,居住区的类别、建成时间、分布位置以及房地产发展、城市绿化发展过程和水平均影响着居住区树冠覆盖水平,同时居住区的容积率、房屋价格以及城市森林结构等指标也对其树冠覆盖率有着不同程度的影响。【结论】北京城区居住区树冠覆盖水平与北京市整体水平(39.53%)相比还有一定差距,由于其潜在树冠覆盖也很低,故树冠覆盖增长空间较小;在空间上居住区树冠覆盖率随着环路的扩张梯度化增大,城市化水平越高的区域其树冠覆盖率越低;在时间上居住区树冠覆盖率随时间阶段推近逐渐升高,体现出北京市绿化建设成效。

关键词：北京城区居住区绿地树冠覆盖变化特征影响因素

北京城区大气PM_(2.5)主要化学组分及污染特征

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

环境科学研究 2015年第8期28卷 1186-1192页

作者：张大伟王小菊刘保献陈添石爱军周健楠刘兆莹北京市环境保护监测中心北京100048 北京市环境保护局北京100048

为了解北京城区大气PM2.5主要化学组成特征,于2012年8月─2013年7月对城区石景山、东四和通州3个采样点及城区对照点定陵和区域传输点榆垡开展为期1 a的PM2.5组分研究,共获得268组样品.结果表明：城区平均质量浓度大于1.0μg/m3的组分... 详细信息

为了解北京城区大气PM2.5主要化学组成特征,于2012年8月─2013年7月对城区石景山、东四和通州3个采样点及城区对照点定陵和区域传输点榆垡开展为期1 a的PM2.5组分研究,共获得268组样品.结果表明：城区平均质量浓度大于1.0μg/m3的组分有OC、NO3^-、SO4^2-、NH4^＋、EC、Cl^-、Si、Ca、Al、K^＋,其中ρ（OC）、ρ（NO3^-）、ρ（SO4^2-）、ρ（NH4^＋）分别为（22.2±17.1）、（21.5±25.9）、（19.8±23.7）、（14.3±16.8）μg/m^3,分别占ρ（PM2.5）的17.9%、17.3%、15.9%、11.5%,城区各主要组分的平均质量浓度明显大于对照点;城区各采样点之间主要组分所占比例相差不大,与城区对照点、区域传输点差异明显;春、夏、秋、冬四季城区采样点的主要组分均为OC、NO3^-、SO4^2-、NH4^＋,这4种组分质量浓度之和分别占各季ρ（PM2.5）的62.5%、54.2%、46.0%、62.7%,其中春季ρ（NO3^-）、夏季ρ（SO42-）、秋冬季的ρ（OC）相对较高;北京城区各采样点均受SOC影响较大,OC/EC〔ρ（OC）/ρ（EC）〕的平均值为5.7,城区SNA（二次无机气溶胶）占ρ（PM2.5）的比例（15.0%-53.1%）和NO3^-/SO4^2-〔ρ（NO3^-）/ρ（SO4^2-）〕（0.47-1.36）均随空气质量指数上升而增加,同时观测期间北京城区PM2.5中NO3^-/SO4^2-的平均值为1.14,较往年明显增大,表明目前北京城区的PM2.5排放源逐步由以固定源为主向固定源和移动源并重的方向发展.

关键词： PM2.5 化学组分 OC EC 二次无机气溶胶北京城区

北京城区PM2.5输送途径与潜在源区贡献的四季差异分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国环境科学 2016年第9期36卷 2591-2598页

作者：任传斌吴立新张媛媛李佳乐柴曼项程程中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院中国矿业大学环境与测绘学院

利用HYSPLIT后向轨迹模式和NCEP的GDAS气象数据(2014年5月1日2015年4月30日),对抵达北京城区的逐小时3日气流后向轨迹按季节聚类,并结合PM2.5质量浓度地基观测数据,分析不同输送途径的空间特征及其对北京城区PM2.5聚集的贡献.利用潜在... 详细信息

利用HYSPLIT后向轨迹模式和NCEP的GDAS气象数据(2014年5月1日2015年4月30日),对抵达北京城区的逐小时3日气流后向轨迹按季节聚类,并结合PM2.5质量浓度地基观测数据,分析不同输送途径的空间特征及其对北京城区PM2.5聚集的贡献.利用潜在源贡献作用(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析方法,揭示研究期内北京城区不同季节PM2.5的潜在源区分布及其贡献特性.结果表明:北京城区PM2.5输送途径的季节特征明显,不同输送途径对北京城区PM2.5的贡献差异显著.春季贡献源区主要位于中国西部地区、华北及黄淮平原,夏季贡献源区主要位于山东、苏北及黄海地区,秋季主要位于冀南、鲁西、鲁中及苏鲁豫皖交界地区,冬季主要位于冀南、鲁西北、晋北、陕西、内蒙中部及蒙古国南部.来自山东与冀南的气流轨迹四季均对应PM2.5高值;冬春两季来自西北的气流轨迹也对应较高PM2.5值.

关键词： PM2.5聚集后向轨迹聚类分析输送途径潜在源区北京城区

北京城区PM_(2.5)各组分污染特征及来源分析

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

环境科学 2022年第5期43卷 2251-2261页

作者：安欣欣曹阳王琴富佳明王陈婧景宽刘保献北京市生态环境监测中心大气颗粒物监测技术北京市重点实验室北京100048 清华大学环境学院北京100084

为探索北京城区大气细颗粒物(PM_(2.5))及其各组分的浓度特征,于2019年全年在车公庄地区开展了PM_(2.5)及水溶性离子、碳质组分及金属元素的连续在线监测.结果表明,2019年北京城区ρ(PM_(2.5))平均值为46.7μg·m^(-3),化学组分中ρ[有... 详细信息

为探索北京城区大气细颗粒物(PM_(2.5))及其各组分的浓度特征,于2019年全年在车公庄地区开展了PM_(2.5)及水溶性离子、碳质组分及金属元素的连续在线监测.结果表明,2019年北京城区ρ(PM_(2.5))平均值为46.7μg·m^(-3),化学组分中ρ[有机物(OM)]、ρ(NO_(3)^(-))、ρ(SO_(4)^(2-))、ρ(NH_(4)^(+))、ρ(EC)、ρ(Cl-)、ρ(微量元素)和ρ(地壳物质)分别为9.1、11.1、5.7、5.4、1.4、0.9、1.6和7.3μg·m^(-3),SNA(SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-)和NH_(4)^(+))合计占到了PM_(2.5)的47.4%,而碳质组分较以往研究质量分数偏低,体现出北京城区PM_(2.5)具有较强的二次污染特征,其中NO_(3)^(-)/SO_(4)^(2-)为1.96,与以往的研究结果相比放大明显.SNA在4个季节中均占有较高比例,其中NO_(3)^(-)为春、夏和秋季最主要组分,在PM_(2.5)中质量分数为27.8%、23.2%和23.1%;受一次排放影响,冬季ρ[TCA(OM+EC)]和ρ(Cl-)较高,为14.2μg·m^(-3)和2.1μg·m^(-3),分别是夏季的2倍和11倍.从季节日变化特征上看,各组分冬季日变化曲线均呈单峰分布特征,这与冬季燃烧源排放时间集中在夜间以及夜间边界层下降有关;其他三季OM日变化曲线特征较相似呈双峰型分布,NO_(3)^(-)在春夏季(06:00~09:00)浓度突出,SO_(4)^(2-)、EC和Cl-日变化幅度较小.随着污染等级增加,SNA质量分数呈逐渐增加趋势,在五级重度污染时段,SO_(4)^(2-)和Cl-质量分数升高,NO_(3)^(-)/SO_(4)^(2-)下降,体现出区域污染影响.通过研究潜在源区发现,河北中南部地区为主要的潜在源区,相对贡献最大;其中冬季SO_(4)^(2-)的高值区域主要集中在东部和东南部,分布范围更广且距离北京市较近.基于PMF的源解析结果表明,2019年北京城区PM_(2.5)的来源依次为二次硝酸盐、二次硫酸盐+二次有机物、机动车源、扬尘源、工业源和燃煤+生物质源,贡献率分别为39%、24%、17%、7%、7%和5%;二次源是北京市的最主要来源,总贡献率达63%.

关键词：北京城区 PM_(2.5) 水溶性离子碳质组分污染特征来源分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

北京城区不同下垫面降雨径流产污特征分析

中国环境科学 2010年第9期30卷 1249-1256页

作者：欧阳威王玮郝芳华宋凯宇王云慧北京师范大学环境学院水环境模拟国家重点实验室北京100875

通过对北京城区3类不同下垫面的降雨径流水质进行监测以及对实验数据进行皮尔森(Pearson)统计分析,探讨了沥青路面、硬质屋顶及草地屋顶的雨水径流污染物历时变化规律,计算了各场次降雨径流污染物的事件平均浓度(EMCs),分析了径流水质... 详细信息

通过对北京城区3类不同下垫面的降雨径流水质进行监测以及对实验数据进行皮尔森(Pearson)统计分析,探讨了沥青路面、硬质屋顶及草地屋顶的雨水径流污染物历时变化规律,计算了各场次降雨径流污染物的事件平均浓度(EMCs),分析了径流水质的主要影响因素.结果表明,相对于沥青路面与硬质屋顶,草地屋顶对除磷外的其他径流污染物浓度有明显削减作用;初期降雨径流中CODcr、NH3-N、NO3-N、TP、Pb、Cu、Zn的EMC值大多超出V类国家地表水标准,3类重金属污染物监测结果也表明城区暴雨径流污染明显;统计分析结果表明污染物质与前期晴天数、降雨历时呈现正相关关系,与降雨量、降雨强度呈现负相关关系,通过控制初期径流污染、加强清扫及屋顶绿化可以从源头减少城市降雨径流污染.

关键词：北京城区不同下垫面降雨径流事件平均浓度(EMC) 影响因素

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

北京城区大气干沉降的水溶性离子特征

中国环境科学 2011年第7期31卷 1071-1076页

作者：蔡阳阳杨复沫贺克斌马永亮奥田知明田中茂中国科学院研究生院地球科学学院计算地球动力学重点实验室北京100049 清华大学环境学院北京100084 庆应大学科学与技术学院日本横滨223-8522

为了解北京城区大气干沉降中水溶性离子的化学组成与时间变化特征,连续进行了4年多的干沉降采样与分析.结果表明,在222个有效干沉降样品中,存在不同程度的阴离子缺失.SO42-与Ca2+分别是含量最丰富的阴、阳离子组分,其次是NO3-和NH4+.SO... 详细信息

为了解北京城区大气干沉降中水溶性离子的化学组成与时间变化特征,连续进行了4年多的干沉降采样与分析.结果表明,在222个有效干沉降样品中,存在不同程度的阴离子缺失.SO42-与Ca2+分别是含量最丰富的阴、阳离子组分,其次是NO3-和NH4+.SO42-、NO3-和NH4+呈现相似的季节变化特征,即其浓度在夏季最高,冬季最低.干沉降基本呈中性,其pH值月变化幅度小,但季节变化明显,夏季低而春季高.

关键词：干沉降水溶性离子化学组成季节变化北京城区