兰州皋兰山顶春季大气气溶胶的监测与分析

对兰州皋兰山顶春季大气气溶胶连续采样，得到了大气背景、浮尘、扬沙、沙尘暴等不同天气条件下的气溶胶质量浓度．通过沙尘天气的过程分析，得到不同沙尘天气条件下，TSP浓度的时间变化规律．与兰州大学小二楼顶的监测数据进行比较分析，可以看出兰州市的污染状况和TSP的时空分布．通过各类沙尘天气不同粒径气溶胶粒子的浓度分析，发现气溶胶粒子粒径的分布规律和气溶胶来源不同．     

北京沙尘天气污染分析

本文阐述了北京沙尘天气的总体概况.春季沙尘多发季节,颗粒物浓度明显高于其它季节,且以粗颗粒为主.沙尘对太阳辐射的消光作用明显低于城市型二次粒子,沙尘天气期间气溶胶光学厚度往往低于前期局地积累造成的城市型污染阶段.北京的沙尘天气与气象条件密切相关,特别受高低压配合影响,由低压底部伸出的冷锋是重要的起沙条件.沙尘天气过程中,大颗粒物浓度明显上升,但大风的到来带走了城市型污染物,特别是气态污染物,如SO2浓度急剧下降,细颗粒物浓度也有降低趋势.     

沙尘天气对内蒙古草原城市大气环境质量的影响研究

沙尘不仅是生态环境恶化的重要标志,也会污染大气环境,影响气象、气候和人体健康。为了探讨沙尘天气对内蒙古草原城市大气环境的影响,综合利用遥感影像与地面观测数据,研究了沙尘天气对锡林郭勒盟草原城市大气环境质量的影响,以期为沙尘天气环境影响评价提供理论依据。研究表明利用MODIS(the moderate resolution imaging spectroradiometer)数据可以实现沙尘活动的遥感监测,结果与基于地面观测发生规律一致;并得到气溶胶自动观测网(aerosol robotic network,AERONET)AOD(aerosol optical depth)产品验证。沙尘天气引起草原城市能见度下降,空气环境质量下降。大气污染主要由颗粒物的增加引起;但伴随沙尘天气的大风使CO、NO_2、SO_2等污染物浓度下降,具有清除人为源所排放污染物作用。     

沙尘天气离我们有多远?

2006年4月．北京遭遇了5年来最大沙尘天气，仅4月16日一夜就下“土”30万吨!这是个什么概念呢？据数学家分析．以北京市1500万人口计算，人均约20公斤土。气象专家认为．由于北京上游地区内蒙古高原、外蒙等地出现了强大的风暴和沙尘暴天气。沙尘随后被大风扬向空中．并顺着空气气流飘逸到北京上空。造成了北京的浮尘天气。无独有偶。厦门这个东南海滨城市．从2006年3月31日至4月4日．空气质量连续5天达到或接近轻微污染的程度。主要污染物均是可吸人颗粒物。     

塔中石油基地沙尘天气的变化趋势及影响因素

通过对塔中石油基地1997-2005年浮尘、扬沙和沙尘暴的季节变化和年际变化分析,表明;塔中沙尘天气多出现在春、夏两个季节。塔中沙尘天气近9a总的趋势是整体平稳,变化幅度不大,沙尘暴的日数减少,浮尘和扬沙日数有所增加。沙尘天气与气温、降水、蒸发量、季风等气象要索有一定的关系,同时也受到人类活动的影响。     

塔中石油基地沙尘天气的变化趋势及影响因素

通过对塔中1997～2005年浮尘、扬沙和沙尘暴的季节变化和年际变化分析,表明:①塔中沙尘天气多出现在春(3～5月)、夏(6～8月)两个季节。秋(9～11月)、冬(12～2月)较少。②塔中沙尘天气近9a总的趋势是:整体平稳,变化幅度不大,沙尘暴的日数减少,浮尘和扬沙日数有所增加。③沙尘天气与气温、降水、蒸发量、风等气象要素有一定的关系,同时也受到人类活动的影响。     

运城市沙尘天气特征分析

利用运城市13个气象观测站的资料,对1961—2001年运城的沙尘天气气候特征和沙尘天气的主要环流形势特征进行了分析研究,结果表明:运城的沙尘天气中,浮尘最多,占66%;扬沙次之,占32%;沙尘暴最少,占2%。风沙多发生在春季,冬季次之,夏季最少。20世纪60年代至70年代沙尘天气多,80年代至90年代明显减少。     

近15a兰州市空气质量变化特征及沙尘天气影响

采用2002-2016年兰州市PM10、SO_2及NO_2质量浓度监测数据、空气质量指数和地面常规气象观测资料,统计分析了兰州市的空气质量变化特征及沙尘天气的影响.结果表明,兰州市空气重污染天数减少,空气质量呈好转趋势,首要污染物仍以PM10为主,其污染天数占总污染天数的89%.较重的空气污染主要出现在11-4月,尤其春季的沙尘天气对空气污染有重要影响.兰州市每3～4 a会出现一个沙尘天气多发年, 3类沙尘天气以浮尘为主;沙尘天气的月、季分布特征明显, 90%以上的沙尘天气出现在春季.沙尘天气的PM10年均质量浓度最高,为非沙尘天气的1.2～5.4倍,平均为2.6倍;沙尘天气的PM2.5年均质量浓度比非沙尘天气高2.4倍, SO_2和NO_2的年均质量浓度差别不大.沙尘天气对兰州市PM10月均质量浓度贡献率较大的月份为3、4月,对PM2.5月均质量浓度贡献率较大的月份则持续至5月. 14 a间3类沙尘天气对PM10日均质量浓度的平均贡献率均为正值,对SO_2和NO_2,除沙尘暴对SO_2的贡献率为正值外,其余均为负值, 2013-2016年浮尘对PM2.5日均质量浓度的平均贡献率为110%,扬沙对PM2.5的平均贡献率为-30%.不同强度的沙尘天气对兰州市空气质量的影响体现在细颗粒物和粗颗粒物上有差异.     

京津冀地区部分城市一次重污染天气特征分析

近年来,京津冀地区重污染天气频发,严重影响了人们的生产生活和身体健康.2017年5月4-6日京津冀地区部分城市发生了一次由沙尘引起的重污染天气.通过对此次沙尘天气进行空气污染整体情况、污染过程出现的主要污染物、颗粒物与各气象要素的相关性的分析,发现本次污染过程具有形成快、持续时间较长、消散快的特点;以PM2.5与PM10为代表的颗粒物是此次污染的主要污染物;气压、平均气温和风向风速等气象因子.影响本次重污染过程;本次扬沙、浮尘天气的污染源是从外地输送而来,是受到来自西北的气流影响而形成的.     

亚洲3个AERONET站点沙尘特性及大气含沙量对比分析

选取全球气溶胶自动观测网在东亚、中亚和南亚地区观测记录最长的兰州大学半干旱气候与环境观测站(SACOL)、杜尚别站和斋浦尔站的数据,通过沙尘和污染沙尘的有效分离,对比分析了3站的沙尘特性和大气含沙量.结果表明, 3站沙尘天气出现频次的季节差异显著,且污染沙尘明显高于沙尘, SACOL站多发于3-4月,杜尚别站多发于6-10月,出现频率最高的斋浦尔站集中于3-7月. 3站沙尘和污染沙尘的光学厚度变化特征与其出现频次一致,斋浦尔站由于人为污染的影响,污染沙尘具有较高的吸收性.沙尘和污染沙尘体积谱均以粗模态为主,且浓度峰值差异显著. 3站沙尘质量消光系数一致且介于0.3～0.5 m~2/g,大气含沙量差异显著,其月平均最大值分别为0.33(3月)、0.24(7月)和0.42 g/m~2(7月).     

北京大气污染区域分布及变化趋势研究

本文利用2000-2005年北京市8个国控点PM10、SO2、CO、NO2和NOX等污染物浓度数据,分析了北京各区域大气污染分布与季节变化特征,以及近几年大气污染变化趋势.方法以主成分分析为主,辅以时间序列分析.分析结果显示：北京大气污染存在明显的时空差异,第一、二主分量可以很好地表征城市大气污染属性,所有污染物对第一主分量贡献都为正值,能够清楚区分大气污染程度,以及城市与区域背景的异同,第二主分量可以区分城市污染的源排放特征.基于此标准,全市范围内大气污染划分为燃煤型、机动车排放型、过渡型以及环境背景等四种污染类型.     

Inorganic chemical composition and source signature of PM2.5 in Beijing during ACE-Asia period

Aerosol samples for PM2.5 were collected in Beijing for 38 consecutive days from March to April 2001 using an IMPROVE Sampler. Concentrations of 20 elements in PM2.5 were determined using a PIXE method. Results show that the average mineral dust concentration of PM2.5 was 14.6 Ilg/m3 during the observation period. On the sand-dust event days of March 21 and April 10, dust PM2.5 mass concentrations were 62.4 and 54.1 μg/m^3, respectively.These demonstrate that fine particle pollution by dust event in Beijing was very severe. The enrichment factors of S and Cu reached minimums on the dusty days and were high on the non-dusty days. It is considered that enrichment factors of elements in PM2.5, which are associated with human activities, can probably provide an effective method to distinguish local sources from external sources of dust. Factor analysis on the chemical composition in PM2.5 shows that sources of crustal matters, anthropogenic emission, and oil combustion contributed to PM2.5 levels in air in the springtime of 2001 in Beijing.     

京津冀产业结构调整对大气污染物排放的影响效应——基于向量自回归(VAR)模型的脉冲响应函数分析

 京津冀地区已连续多年被大气污染问题所困扰，产业结构调整能够协调经济发展和环境保护之间的关系。为分析产业结构调整对大气污染的影响效应，选取1999-2015年京津冀地区产业结构和大气污染物排放数据，分别建立第二产业比例与SO₂、工业烟（粉）尘排放量的向量自回归（VAR）模型，并进行脉冲响应函数（IRF）分析。研究发现，产业结构调整对不同地区不同污染物的影响方向、影响大小、影响持续时间均有所差异。为了保证产业结构调整政策的高效实施，京津冀应以3年为政策调整参考周期，对于不同的污染物采取不同的控制手段，并联系本地实际开展大气污染物减排工作。     

Characteristics and sources of 2002 super dust storm in Beijing

~~Characteristics and sources of 2002 super dust storm in Beijing~~     

Foreshowing of the Western Pacific tropical cyclone track to PM10 air pollution episode in the Beijing area

By utilizing the air quality monitoring data and the NCEP reanalysis data, the relationship between the PM10 air pollution episode and synoptic situation is analyzed in the Beijing area. It is interesting to find that PM10 air pollution episode in and around the Beijing area is correlated with the Western Pacific tropical cyclone track to some extent, namely when a tropical cyclone lands southward to the Changjiang River, PM10 air pollution episode is not easy to take place generally in the Beijing area; but when a tropical cyclone moves northward and finally lands at the Korea Peninsula or the Japanese mainland, and under this condition the Beijing area is generally controlled by weak high or weak low for several days, PM10 air pollution episode often takes place in one day or several days. Above findings indicate that predicting the Western Pacific tropical cyclone track can foretell whether or not PM10 air pollution episode takes place in the Beijing area, which can offer a technique for urban air quality prediction and air pollution source management in the Beijing area. Supported by Knowledge Innovation Project of the Chinese Academy of Sciences (Grant No. KZCZ2-YW-219) and Frontier Research of IAP of Chinese Academy of Sciences (Grant No. 8-070204)     

基于煤巷掘进粉尘分布的干式除尘布局优化

随着煤巷机械化掘进程度的不断提高,煤巷中粉尘浓度也不断攀升,高浓度的粉尘一方面会影响井下工作人员的身心健康,另一方面也增加了粉尘爆炸的可能性。干式除尘器由于具有除尘效率高、零耗水、无污染的优点而被广泛应用在煤矿掘进中。本文采用数值模拟的方式,研究了干式除尘器作用下巷道内的风流结构,并研究了除尘风筒和局部通风机风筒相对位置对除尘效率的影响,以及除尘风筒到掘进头的距离对除尘效率的影响。研究结果表明：除尘风筒的布置应与局部通风机风筒尽量的远离,当除尘风筒距离掘进头4~5 m时,除尘效果会比较好。研究可以有效的指导干式除尘器在巷道掘进中的布置,为改善巷道内掘进环境做出贡献。     

Territorial Features of Atmospheric Environment in Beijing and Impact of Dust-storm

1Introduction　TheenvironmentproblemsontheEarthcanbeclassifiedasthreekinds ,whicharecalledasthelocalenvironment,terri torialenvironmentandglobalenvironmentproblems ,respec tively .Nowthekindsofanthropogenicactivityhaveledtotheseriousterritorialenvironmentproblemsallovertheworld .Recently ,theterritorialenvironmentproblemsinChinahavebeengraduallyrecognized .　Nowalthoughtheseparateseriouspollutionshavebeende creasedbyremovingandcontrollingthestrongpollutionsources ,theterritorialpollutionprobl…     

济南市PM_(2.5)来源的解析

采集济南市环境空气样品和污染源样品,分析其化学成分.采用化学质量平衡(Chemical Mass Balance,CMB)源解析技术,研究探讨济南市环境空气中PM2.5的来源.结果表明:对济南市有明显贡献的颗粒物源类是煤烟尘、机动车尾气尘、土壤尘、扬尘、建筑尘、钢铁尘、硫酸盐和硝酸盐等,并且城市区域尘大于外来尘的贡献,各源类PM2.5贡献值和分担率的季节变化较明显.     

平顶山市环境空气降尘量和降水量、可吸入颗粒物浓度相关性分析及防治措施

对平顶山市2007—2011年期间5个监测点位的降尘量、降水量和可吸入颗粒物浓度监测数据进行了时间和空间上的分析,结果表明:全市年际间和各月之间降尘量/降水量与可吸入颗粒物浓度呈显著的正相关性,空间上各监测点位降尘量与可吸入颗粒物浓度呈显著的正相关性的分布特征,同时提出了预防和治理降尘和可吸入颗粒物污染的建议.