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2014—2024年西藏区域背景臭氧浓度特征及影响因素分析
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作者 刘晓咏 苏方成 +3 位作者 颜俊 郜彗 魏巍 闫军辉 《环境科学学报》 北大核心 2025年第10期22-31,共10页
为了解西藏近年来臭氧(O_(3))污染变化趋势及区域背景的贡献,基于2014—2024年中国大气成分近实时追踪数据集(TAP)和ERA5_Land气象再分析数据集,利用美国德克萨斯州环境质量委员会(TCEQ)提出的区域背景估算方法计算西藏区域背景(没有前... 为了解西藏近年来臭氧(O_(3))污染变化趋势及区域背景的贡献,基于2014—2024年中国大气成分近实时追踪数据集(TAP)和ERA5_Land气象再分析数据集,利用美国德克萨斯州环境质量委员会(TCEQ)提出的区域背景估算方法计算西藏区域背景(没有前体物排放时的O_(3)浓度)对O_(3)的贡献率,并结合随机森林和沙普利加和解释模型(SHAP)探讨时间和气象因子对区域背景O_(3)的影响.结果表明,2014—2024年,西藏O_(3)日最大8 h滑动平均(O_(3)-8 h)浓度以3.05μg·m^(-3)·a^(-1)的速度增长.在西藏7个城市中,阿里ρ(O_(3)-8 h)最高,林芝最低.在季节变化上,ρ(O_(3)-8 h)呈现春季>夏季>冬季>秋季的特征.TCEQ法估算出2014—2024年西藏年均区域背景ρ(O_(3)-8 h)为(67.3±8.4)μg·m^(-3).西藏区域背景ρ(O_(3)-8 h)对其ρ(O_(3)-8 h)的平均贡献率为77.6%,表明西藏O_(3)以区域传输为主,其中,昌都和拉萨更受区域传输影响.春季高浓度的区域背景O_(3)加重了西藏地面O_(3)污染.时间和气象对西藏区域背景O_(3)浓度变化的贡献率分别为54.7%和45.3%,其中,年份、月份、地表太阳向下辐射和地表气压是主要驱动因子. 展开更多
关键词 西藏 臭氧 区域背景 tceq 随机森林 SHAP
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苏南城市一次典型臭氧污染过程分析
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作者 钟声 艾洁 +2 位作者 周安琪 王爱平 陆维青 《环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第S02期365-368,共4页
2022年4月7—12日,江苏省苏南城市群经历了一次区域性,连续性的臭氧污染过程,利用该时段苏南城市群连续性污染过程中O_(3)、NO_(2)、VOCs及气象数据进行分析。结果表明:此次污染过程以东南向西北方向存在明显的传输通道;污染过程率先生... 2022年4月7—12日,江苏省苏南城市群经历了一次区域性,连续性的臭氧污染过程,利用该时段苏南城市群连续性污染过程中O_(3)、NO_(2)、VOCs及气象数据进行分析。结果表明:此次污染过程以东南向西北方向存在明显的传输通道;污染过程率先生成于无锡市,污染期间无锡市风速整体偏小,温度偏高,相对湿度低,气象条件有利于O_(3)生成;无锡市与苏州市污染过程以本地生成为主,无锡市主要贡献源为交通排放源,苏州市为交通排放源、工业及溶剂使用源为主。 展开更多
关键词 臭氧污染 tceq方法 VOCs源解析
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我国地级及以上城市臭氧污染来源及控制区划分 被引量:34
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作者 闫慧 张维 +6 位作者 侯墨 李银松 高平 夏青 孟晓艳 范丽雅 叶代启 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期5215-5224,共10页
为划分我国臭氧污染控制区,制定更加科学合理的臭氧污染控制措施,根据2018年地面臭氧浓度监测数据,分析了全国338个地级及以上城市的臭氧超标情况,利用TCEQ方法计算出各城市的本地生成O3量与区域传输O3量,对本地生成O3量与O3日最大8 h... 为划分我国臭氧污染控制区,制定更加科学合理的臭氧污染控制措施,根据2018年地面臭氧浓度监测数据,分析了全国338个地级及以上城市的臭氧超标情况,利用TCEQ方法计算出各城市的本地生成O3量与区域传输O3量,对本地生成O3量与O3日最大8 h平均值进行相关性分析,根据决定系数(R2)确定了各城市臭氧污染的主要来源.结果表明,2018年全国共有121个城市O3浓度超标,超标率达35.8%;104个城市本地生成O3对当地O3污染影响较大,是O3污染的主要来源;另外234个城市O3污染的主要来源则以区域传输O3为主.利用城市O3超标情况与O3污染来源将城市分为4类:超标-以本地生成O3为主的城市(N-L)、超标-以区域传输O3为主的城市(N-T)、达标-以本地生成O3为主的城市(S-L)和达标-以区域传输O3为主的城市(S-T).最终根据各个省份中4类城市的占比,将全国划分为3类控制区:重度控制区、中度控制区及一般控制区.重度控制区中的N-L城市在3类控制区中占比最多(20.3%),污染最为严重;中度控制区中4类城市的占比均属于中等水平;一般控制区中S-T城市占比最多(65.4%),污染程度较轻. 展开更多
关键词 臭氧 tceq方法 决定系数 城市分类 控制区
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京津冀区域臭氧时空分布特征及其背景浓度估算 被引量:36
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作者 姚青 马志强 +5 位作者 郝天依 樊文雁 杨旭 唐颖潇 蔡子颖 韩素芹 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期4999-5008,共10页
为研究京津冀区域臭氧时空分布特征,并估算区域传输贡献,对2017~2019年京津冀区域68个国控站点资料进行主成分分析,并采用TCEQ法估算京津冀区域及细分的次区域内O_(3)背景浓度.结果表明,京津冀区域O_(3)浓度整体上呈现南高北低态势,地... 为研究京津冀区域臭氧时空分布特征,并估算区域传输贡献,对2017~2019年京津冀区域68个国控站点资料进行主成分分析,并采用TCEQ法估算京津冀区域及细分的次区域内O_(3)背景浓度.结果表明,京津冀区域O_(3)浓度整体上呈现南高北低态势,地理位置的差异及其距离对于各城市臭氧浓度的均匀性分布影响较大.经最大方差法旋转后,主成分分析结果可将京津冀区域划分为河北省中南部、京津冀北部以及渤海西岸地区等3个稳定的次区域.对3个次区域分别采用TCEQ法估算O_(3)背景浓度,计算得到3个次区域本地生成O_(3)浓度依次为71,60,59μg/m^(3),区域背景浓度占O_(3)日最大8h浓度的比值依次为34.3%,39.4%,42.2%.京津冀区域O_(3)本地生成占主导,区域传输也不容忽视. 展开更多
关键词 臭氧 背景浓度 京津冀 主成分分析 tceq方法
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2019~2021年河南省区域背景臭氧浓度估算 被引量:2
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作者 刘晓咏 颜俊 +4 位作者 刘航 苏方成 姚丹 牛继强 闫军辉 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期4411-4418,共8页
厘清臭氧(O_(3))区域传输和本地生成贡献对控制O_(3)污染有重要意义.为量化区域背景O_(3)浓度及其时空变化,采用包括主成分分析(PCA)和TCEQ法在内的多种方法,以河南省为案例进行了综合研究.基于2019~2021年河南省59个国控站监测数据,使... 厘清臭氧(O_(3))区域传输和本地生成贡献对控制O_(3)污染有重要意义.为量化区域背景O_(3)浓度及其时空变化,采用包括主成分分析(PCA)和TCEQ法在内的多种方法,以河南省为案例进行了综合研究.基于2019~2021年河南省59个国控站监测数据,使用4种方法估算区域背景O_(3)浓度.方法1是传统方法,进行O_(3)单变量-多站点的PCA分析.方法2使用二氧化氮和气象参数作为约束条件,进行多变量-单站点的PCA分析.方法3将PCA和多元线性回归(MLR)结合,借鉴源解析思想,确定区域背景贡献.方法4为TCEQ法,将观测的最低O_(3)-8h浓度作为区域背景.结果表明,方法1和方法2估算的区域背景ρ(O_(3)-8h)基本相等,方法3和方法4估算的浓度比方法1低约37~60μg·m^(-3).2019~2021年,方法1~4估算的区域背景ρ(O_(3)-8h)变化分别为1.6、-13.4、5.9和-3.5μg·m^(-3).多种方法平均估算结果表明,2019~2021年河南省区域背景ρ(O_(3)-8h)分别为82.0、79.0和79.7μg·m^(-3),分别占区域O_(3)-8h总量的75.9%、76.4%和78.7%.4种方法估算的区域背景O_(3)都有明显的季节变化,呈夏季>春季>秋季>冬季的特征. 展开更多
关键词 臭氧(O_(3)) 背景浓度 主成分分析(PCA) tceq 多元线性回归(MLR)
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2022年暖季宁波市臭氧区域特征及其背景浓度估算 被引量:2
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作者 冀建树 俞杰 +4 位作者 许丹丹 汪伟峰 宋静俏 何佳宝 周军 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期53-66,共14页
为研究2022年暖季(4—10月)宁波市大气臭氧区域污染特征,对浙江省11个地市中53个国控站点和宁波市20个城市评价站点的臭氧监测数据进行主成分分析(PCA),并结合TCEQ法对宁波市臭氧背景浓度进行估算。结果表明:浙江省可解析出4个主成分,... 为研究2022年暖季(4—10月)宁波市大气臭氧区域污染特征,对浙江省11个地市中53个国控站点和宁波市20个城市评价站点的臭氧监测数据进行主成分分析(PCA),并结合TCEQ法对宁波市臭氧背景浓度进行估算。结果表明:浙江省可解析出4个主成分,其中第一主成分方差贡献为65.6%,解释为臭氧区域背景浓度;第二、第三、第四主成分方差贡献分别为14.2%、7.5%和2.6%,解释为区域内传输、局地环流、本地生成等对臭氧浓度的影响。宁波市可解析出2个主成分,其中第一主成分方差贡献为83.0%,解释为宁波市城市臭氧浓度;第二主成分方差贡献为7.0%,解释为海陆风对臭氧浓度的影响。由TCEQ法得到宁波市臭氧区域背景质量浓度为87μg/m^(3),同比2021年上升9μg/m^(3),夏季(7—8月)较高的区域背景浓度和较强的本地光化学生成能力导致臭氧质量浓度同比上升35μg/m^(3),是造成2022年臭氧浓度偏高的主要原因。2种方法得到的臭氧背景浓度具有较好的相关性,相关系数为0.88,PCA法的结果略高于TCEQ法,且2种方法都表明,较高的区域背景浓度和较强的本地生成能力共同导致2022年臭氧浓度偏高。 展开更多
关键词 臭氧 主成分分析 tceq 区域背景浓度 本地生成浓度 相关性分析
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Analysis Methods for the Determination of Anthropogenic Additions of P to Agricultural Soils
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作者 Richard L. Haney Virginia L. Jin +4 位作者 Mari-Vaughn V. Johnson Elizabeth B. Haney R. Daren Harmel Jeffrey G. Arnold Michael J. White 《Open Journal of Soil Science》 2015年第2期59-68,共10页
Phosphorus loading and measurement is of concern on lands where biosolids have been applied. Traditional soil testing for plant-available P may be inadequate for the accurate assessment of P loadings in a regulatory e... Phosphorus loading and measurement is of concern on lands where biosolids have been applied. Traditional soil testing for plant-available P may be inadequate for the accurate assessment of P loadings in a regulatory environment as the reported levels may not correlate well with environmental risk. In order to accurately assess potential P runoff and leaching, as well as plant uptake, we must be able to measure organic P mineralized by the biotic community in the soil. Soils with varying rates of biosolid application were evaluated for mineralized organic P during a 112-day incubation using the difference between P measured using a rapid-flow analyzer (RFA) and an axial flow Varian ICP-OES. An increase in the P mineralized from the treated soils was observed from analysis with the Varian ICP-OES, but not with the RFA. These results confirm that even though organic P concentrations have increased due to increasing biosolid application, traditional soil testing using an RFA for detection, would not accurately portray P concentration and potential P loading from treated soils. 展开更多
关键词 Phosphorus ANTHROPOGENIC ADDITIONS Biosolids Rapid-Flow Analyzer (RFA) Inductively Coupled Plasma (ICP) Texas Commission of Environmental Quality (tceq) Soil ORGANIC C (SOC) Total N (TN) Water-Soluble ORGANIC C (WSOC) Water Soluble ORGANIC N (WSON)
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