检索结果-南通市图书馆

全球地表气温对CO浓度变化的非对称响应：能量平衡模式研究

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地球科学进展 2024年

作者：屈侠黄刚 1.中国科学院大气物理研究所季风系统研究中心 2.中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室中国科学院大气物理研究所季风系统研究中心中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室

气候系统属性可影响二氧化碳（CO2）浓度变化下全球地表气温演变的非对称性，但目前仍不清楚哪些属性的贡献相对关键。因耦合模式比较计划第六阶段模式试验样本不足，基于45个CMIP6模式数据，逐一构建了快速、再现能力理想的两层能量模... 详细信息

气候系统属性可影响二氧化碳（CO2）浓度变化下全球地表气温演变的非对称性，但目前仍不清楚哪些属性的贡献相对关键。因耦合模式比较计划第六阶段模式试验样本不足，基于45个CMIP6模式数据，逐一构建了快速、再现能力理想的两层能量模型，共开展了391组试验。该模试验结果显示，在对称的CO2浓度上升和下降演变下，平衡气候响应、深海热容量和海表—深海热传输系数对全球地表气温演变的非对称性起主要贡献，它们主要通过改变CO2浓度下降期全球地表气温达峰后的降温速度来实现。因此，加深对气候系统平衡气候响应、深海热容量和海表—深海热传输系数的理解，有助于人类更科学地实现巴黎协定目标。

关键词：全球地表气温非对称响应 CO 浓度变化

江西南昌站大气CH_(4)浓度变化及区域输送研究

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地球化学 2024年第2期53卷 204-211页

作者：冯敏玉刘分龙夏玲君许怡欣甘瑞杰邓超江西省南昌市气象局江西南昌330038 九江学院经济学院江西九江332005 江西省生态气象中心江西南昌330096

基于南昌温室气体站2018年12月~2020年11月连续在线监测的CH_(4)浓度数据,对大气CH_(4)浓度变化及区域输送进行研究,结果表明:研究期间南昌站大气CH_(4)的平均浓度为2389×10^(-9),CH_(4)浓度日变化呈现夜间高、白昼低的特征,夏、秋季大... 详细信息

基于南昌温室气体站2018年12月~2020年11月连续在线监测的CH_(4)浓度数据,对大气CH_(4)浓度变化及区域输送进行研究,结果表明:研究期间南昌站大气CH_(4)的平均浓度为2389×10^(-9),CH_(4)浓度日变化呈现夜间高、白昼低的特征,夏、秋季大气CH_(4)浓度高于冬、春季,春季振幅最小(404×10^(-9)),秋季振幅最大(621×10^(-9))。大气CH_(4)浓度年内变化呈现双峰曲线,3月、11月为谷值,9月、12月为峰值。2020年大气CH_(4)浓度比2019年同期低。ENE风向的CH_(4)浓度较高,在夏季高达3064×10^(-9)。混合单粒子拉格朗日综合轨迹(HYPLIT)模型聚类分析表明,春、秋季大气CH_(4)浓度主要受中长距离气团输送的影响,夏季主要受短距离气团输送的影响,冬季受短距离和长距离气团输送的共同影响。

关键词：温室气体甲烷浓度变化 HYPLIT模型南昌

苏州市大气CO和CH的浓度变化特征及影响因素分析

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环境科学学报 2024年

作者：叶思晴陈圆圆方双喜张晓华鲁嫣冉兰文港臧昆鹏周民锋林溢刘硕郭娜浙江工业大学环境学院浙江工业大学浙江碳中和创新研究院浙江省碳减排与碳监测技术国际科技合作基地江苏省苏州环境监测中心

利用2022年苏州市姑苏站大气CO2和CH4浓度及气象观测数据，研究了长三角典型城市苏州市大气CO2和CH4的浓度变化特征以及气象因素和气团输送对CO2和CH4时空变化的影响.结果表明：2022年苏州大气CO2和CH4年平均摩尔分数分别为(449.8±15.2... 详细信息

利用2022年苏州市姑苏站大气CO2和CH4浓度及气象观测数据，研究了长三角典型城市苏州市大气CO2和CH4的浓度变化特征以及气象因素和气团输送对CO2和CH4时空变化的影响.结果表明：2022年苏州大气CO2和CH4年平均摩尔分数分别为(449.8±15.2)×10-6和(2108.5±82)×10-9，显著高于全球平均浓度和中国本底观测站监测浓度；CO2和CH4浓度日变化均呈双峰特征，除了在早上8:00—9:00左右达到峰值，同时分别在晚间18:00和20:00出现了小高峰，体现了城市人为活动的影响；气象要素中风速与大气CO2和CH4的相关性最大，表现为随着风速增大，扩散增强，CO2和CH4浓度减小；大气CO2和CH4浓度在不同季节都具有明显的相关性，尤其是春季和冬季，说明二者在苏州的排放源或吸收过程可能存在共同的影响因素或机制；在秋季和冬季WNW-SSW扇区大气CO2和CH4浓度较高与该方向居民楼燃料排放和天然气泄漏有关，同时秋冬季节太湖和农田会释放较高浓度的CH4.结合后向轨迹和潜在源解析，浙江省宁波市、福建省三明市对苏州市CO2和CH4的贡献率较高，黄海区域分布有较大面积的潜在源区，该海域航海船舶排放会带来高浓度的CO2和CH4，且黄海作为天然湿地对CH4浓度具有较大贡献.

关键词：苏州 CO CH 浓度变化潜在源区

生态环境治理下大气污染物浓度变化特征监测研究

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环境科学与管理 2024年第1期49卷 78-82页

作者：易丹四川省生态环境监测总站四川成都610091

大气污染物监测越来越受到重视,因此提出生态环境治理下大气污染物浓度变化特征监测。介绍长江中下游某区域基本情况并且根据污染现状,分析数据来源,改善该区域的大气污染物浓度。布置监测设备收集该区域的大气污染物浓度变化特征,同时... 详细信息

大气污染物监测越来越受到重视,因此提出生态环境治理下大气污染物浓度变化特征监测。介绍长江中下游某区域基本情况并且根据污染现状,分析数据来源,改善该区域的大气污染物浓度。布置监测设备收集该区域的大气污染物浓度变化特征,同时使用KZ滤波法分析污染物浓度时间尺度特征,利用多元线性回归模型分析污染物浓度关系。监测结果显示,经过生态环境治理,该区域二氧化氮浓度明显下降;二氧化硫污染物浓度出现显著季节、月度和气象变化特征;PM_(2.5)和PM10的浓度变化呈现出月度变化特征和季节变化特征。

关键词：生态环境治理大气污染物浓度变化特征监测二氧化氮

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大通湖总磷浓度变化的影响因素分析

中国资源综合利用 2024年第6期42卷 269-271页

作者：周芸陈琛益阳市生态环境局大通湖分局湖南益阳413000

大通湖是洞庭湖被堤垸肢解而形成的内湖,是维系南洞庭湖生态安全的天然屏障,但总磷超标问题突出。收集近年来大通湖流域水质、水文、气象和外源污染物输入等数据,分析不同水环境影响因子的相关性,明确季节变化、外源污染物输入和水位变... 详细信息

大通湖是洞庭湖被堤垸肢解而形成的内湖,是维系南洞庭湖生态安全的天然屏障,但总磷超标问题突出。收集近年来大通湖流域水质、水文、气象和外源污染物输入等数据,分析不同水环境影响因子的相关性,明确季节变化、外源污染物输入和水位变化对水体总磷浓度的影响。结果表明,大通湖总磷浓度受水温、水位、浊度、水华和种养尾水排放等因素的影响。为推进大通湖水质稳中向好发展,保护湖区生态环境,要加强对周边种养尾水等农业面源污染的治理,减少入湖污染物,同时加强水系连通,增强河湖水体流动性,净化内源污染物,形成可调可控、脉络相通的水网体系。

关键词：总磷浓度变化影响因素水质大通湖

基于在线监测的上海市闵行区道路扬尘浓度变化规律探究

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中国资源综合利用 2024年第5期42卷 149-152页

作者：赵赟沁王莹上海市闵行区环境监测站上海201199

以2020—2022年上海市闵行区70个道路扬尘在线监测点位监测数据为基础,同时结合同时段、同区域大气微站获取的可吸入颗粒物浓度、气象参数、环境统计纳管企业污染物排放量和车流量等数据,开展相关性分析,研究道路扬尘在线监测技术在大... 详细信息

以2020—2022年上海市闵行区70个道路扬尘在线监测点位监测数据为基础,同时结合同时段、同区域大气微站获取的可吸入颗粒物浓度、气象参数、环境统计纳管企业污染物排放量和车流量等数据,开展相关性分析,研究道路扬尘在线监测技术在大气环境质量监测中的应用,分析道路扬尘浓度变化,探索道路扬尘变化规律和主要影响因子。结果表明,道路扬尘在线监测数据具有较好的科学性和准确性,上海市闵行区道路扬尘浓度呈逐年下降趋势,春季与冬季高,夏季与秋季低,昼间高、夜间低。道路扬尘浓度变化与车流量、气象等因素较为密切,与环境统计企业废气污染物排放量无关。

关键词：道路扬尘在线监测浓度变化相关性分析上海市闵行区

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合肥市主要大气污染物浓度变化及湿清除过程

合肥市主要大气污染物浓度变化及湿清除过程

作者：周国立安徽农业大学

学位级别：硕士

大气污染是伴随城市化、工业化而产生的环境问题,人为活动过量排放的大气污染物严重影响人类的生活质量与健康,因而受到广泛关注。本研究以合肥市区作为研究对象,利用合肥市区10个环境监测站2020年至2022年逐小时大气污染物监测数据,对O... 详细信息

大气污染是伴随城市化、工业化而产生的环境问题,人为活动过量排放的大气污染物严重影响人类的生活质量与健康,因而受到广泛关注。本研究以合肥市区作为研究对象,利用合肥市区10个环境监测站2020年至2022年逐小时大气污染物监测数据,对O、NO、PM、PM的时间分布及其变化进行研究;结合2022年3月20日-10月27日间的99次降水数据,分析降水强度、持续时间、降水量对O、NO、PM、PM的影响;以2020-2022年7月的逐小时平均浓度作为本底值,利用2022年7月4日-7月30日的15场降水的雨水样本中污染物的浓度与大气污染物浓度逐小时数据,估算降水对大气污染物的湿清除作用。主要结论如下:1、合肥城市PM、PM的3年平均浓度分别为32.0μg·m和63.1μg·m,PM约占PM的50.7%,其变化范围为45.3%-57.2%。PM浓度较低时,PM占比较高,可达57.0%,PM浓度较高时,PM占比较低,但也达到47.0%。在年际变化上,2020-2022年的PM年平均浓度为2022>2021>2020年,呈增加趋势,而PM的年度变化则不明显,表明大气中PM较PM更稳定。PM、PM浓度存在明显的季节差异,冬季最高,夏季最低,且冬季变化幅度最大,极差可达冬季均值的26.1%、40.0%,也证明了PM较PM更稳定。PM和PM的浓度日变化均呈典型双峰型,双峰的峰值分别出现在10:00和23:00、10:00和22:00,浓度为35.0μg·m和34.6μg·m、68.9μg·m和73.3μg·m,2020-2022年PM和PM的峰值浓度3年平均值分别为35.6μg·m和34.7μg·m、70.5μg·m和71.2μg·m,极小值则出现在2:00和17:00、5:00和15:00。PM较PM变化幅度更小,变化程度平缓,其变化率分别为-14.7%-8.8%和-10.3%-16.2%。2、2020-2022年间的O年平均浓度逐年增长,2020-2021年增长率为5.0%,2021-2022年增长率为12.0%,年平均浓度增长的同时,增长率也增长,2020-2022年O的峰值浓度也呈逐渐上升的趋势,3年峰值浓度分别为92.7μg·m、102.4μg·m、108.3μg·m。O浓度季节差异显著,夏季最高,其次是春、秋季,冬季最低,这与夏季光化学反应强烈有很大关系;O的浓度日变化特征呈单峰型,峰值时刻出现在15:00,浓度为101.0μg·m,极低值出现在7:00,在7:00至23:00有明显的升降过程,变化幅度剧烈,极差与O浓度均值比值达100.6%。3、2020-2022年的NO平均浓度总体呈下降趋势。NO浓度季节变化为,冬季最高,夏季最低,且冬、夏两季变化幅度较小,两季的极差分别占当季的51.0%、87.0%,表明冬季NO浓度较其他季节更稳定。NO的浓度日变化呈典型双峰型,双峰的峰值分别出现在8:00和22:00,浓度为37.0μg·m和47.3μg·m,极小值则出现在14:00。NO日均浓度变化差异较大,变化率为-36.4%-39.9%。4、随着降水持续时间延长、降水强度的增大,降水对PM、PM和O的清除呈增强趋势。而降水对NO的影响则较为复杂,降水强度较低的时,随着降水强度的增加,降水会促进NO浓度的上升;降水持续时间的增加可抑制NO浓度的增加,持续时间小于10h时,随着降水持续时间的增加,降水后NO浓度的上升幅度减小。5、根据2020-2022年7月的逐小时平均浓度作为本底值,将2022年7月4日-7月30日的13个降水日的四种污染物浓度的当日变化与7月平均浓度日变化的差值作为湿清除量。PM在7月10日和7月19日的湿清除量为9.00和10.08μg·m,PM在7月10日清除下的浓度差值为20.16μg·m;NO在7月4日、7月5日、7月10日三日降水清除下污染物的浓度差值分别为5.75、2.21、3.04μg·m;O在7月6日、7月19日两次降水清除下污染物的浓度差值分别为3.20、4.75μg·m。

关键词：合肥市大气污染物浓度变化湿沉降

北京大气气溶胶部分无机组分及相关气体的浓度变化

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环境科学 2002年第1期23卷 11-15页

作者：周福民邵可声胡敏唐孝炎北京大学环境中心环境模拟与污染控制国家重点联合实验室北京100871

利用SJAC MOBIC在 2 0 0 0 0 5～ 2 0 0 0 0 9的 3个采样时段测量了北京大气中的气溶胶SO4 2 - 、NO3- 、NO2 - 、Cl- 及相关气体组分 ,得出了这些污染组分的逐时变化 .结果表明气溶胶Cl- 、NO2 - 、NO3- 及气体HCl、HNO2 和HNO3有明... 详细信息

利用SJAC MOBIC在 2 0 0 0 0 5～ 2 0 0 0 0 9的 3个采样时段测量了北京大气中的气溶胶SO4 2 - 、NO3- 、NO2 - 、Cl- 及相关气体组分 ,得出了这些污染组分的逐时变化 .结果表明气溶胶Cl- 、NO2 - 、NO3- 及气体HCl、HNO2 和HNO3有明显的变化规律 ,SO2 和气溶胶SO4 2 - 的变化取决于SO2 的排放 ,SO4 2 - 的峰值一般比SO2 的峰值晚

关键词：蒸汽喷射移动离子色谱气溶胶大气环境北京相关气体浓度变化无机组分大气监测大气污染

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济南大气臭氧浓度变化规律

环境科学 2006年第11期27卷 2299-2302页

作者：殷永泉单文坡纪霞由丽娜苏元成山东大学环境科学与工程学院济南250100

利用近2a济南市区近地面大气O3浓度的观测数据,分析了O3浓度的分布特征及时间变化规律.结果表明,济南市区O3浓度以1a为周期呈明显的波动变化特征,城市光化学污染较重;1d当中O3浓度呈明显的单峰型变化,一般在午后达到最高值,而日出时分... 详细信息

利用近2a济南市区近地面大气O3浓度的观测数据,分析了O3浓度的分布特征及时间变化规律.结果表明,济南市区O3浓度以1a为周期呈明显的波动变化特征,城市光化学污染较重;1d当中O3浓度呈明显的单峰型变化,一般在午后达到最高值,而日出时分出现最低值;春季和夏季O3浓度高于秋季和冬季,而夏季和秋季O3浓度的日内变化幅度明显高于春季和冬季;受人们活动规律的影响,周末O3浓度的日内变化规律与平日有所不同.

关键词：臭氧浓度变化光化学污染城市大气