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四川盆地Pm2.5 时空分布及影响因子研究 被引量：10
1
作者 邓中慈 康平 +3 位作者 胡成媛 张小玲 邓中仁 邹雨晴 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2020年第11期1334-1337,共4页
利用四川盆地18个城市2015—2017年一次气态前体物(SO 2、NO 2、CO)和气象因子(温度、相对湿度、气压、风速、日照时数、降水量等)分析四川盆地Pm2.5时空分布特征及影响因子。结果表明,2015—2017年四川盆地Pm2.5浓度逐年降低。污染高值... 利用四川盆地18个城市2015—2017年一次气态前体物(SO 2、NO 2、CO)和气象因子(温度、相对湿度、气压、风速、日照时数、降水量等)分析四川盆地Pm2.5时空分布特征及影响因子。结果表明,2015—2017年四川盆地Pm2.5浓度逐年降低。污染高值区(Pm2.5年平均质量浓度≥60μg/m 3)主要分布在自贡市和内江市及其周边地区。同时,四川盆地Pm2.5质量浓度有明显的季节变化特征:冬季(83.00μg/m 3)>春季(46.53μg/m 3)>秋季(38.81μg/m 3)>夏季(30.59μg/m 3)。基于广义相加模型(GAM)分析发现,四川盆地18个城市中影响Pm2.5浓度的主导影响因子包括SO 2、NO 2、CO、温度、气压和相对湿度,主要是一次气态前体物。 展开更多
关键词 PM2.5 四川盆地 广义相加模型 影响因子
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1960~2018年成都地区极端气温变化及城市化贡献分析 被引量：9
2
作者 张小玲 刘梦娜 +3 位作者 青泉 邓中慈 华明 张映豪 《高原山地气象研究》 2022年第1期10-17,共8页
基于1960~2018年成都地区地面气象站气温数据,分别使用绝对阈值法和百分比阈值法定义了极端气温事件,分析了温度的空间分布特征、线性倾向以及城市化对极端气温指数的贡献。结果表明:成都地区气温分布具有明显的空间差异,东部金堂平均... 基于1960~2018年成都地区地面气象站气温数据,分别使用绝对阈值法和百分比阈值法定义了极端气温事件,分析了温度的空间分布特征、线性倾向以及城市化对极端气温指数的贡献。结果表明:成都地区气温分布具有明显的空间差异,东部金堂平均气温最高,其次为新津,西北部由于海拔高度较高,气温低;1960~2018年成都地区霜冻日数逐渐减少,高温日数逐渐增多,整体气温呈现上升趋势;近20 a来,成都地区极端高温事件显著增多,冷日指数以及冷夜指数均呈下降趋势,暖日指数以及暖夜指数均呈上升趋势;城市化对最低气温、冷夜指数和暖夜指数的贡献率分别为34.00%、45.81%和26.88%,与最低气温相关的指数对城市化的响应更为敏感。 展开更多
关键词 极端气温 时空变化 城市化贡献 成都地区
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川南自贡市大气颗粒物污染特征及传输路径与潜在源分析 被引量：37
3
作者 雷雨 张小玲 +5 位作者 康平 王浩霖 青泉 欧奕含 卢宁生 邓中慈 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期3021-3030,共10页
川南自贡市大气颗粒物污染比较严重, 2015~2018年PM10和PM2.5平均浓度分别为(95.42±9.53)μg·m-3和(65.95±6.98)μg·m-3,并有明显的下降趋势,冬季PM10和PM2.5浓度远高于其它季节, 1月平均浓度最高,分别为(138.08... 川南自贡市大气颗粒物污染比较严重, 2015~2018年PM10和PM2.5平均浓度分别为(95.42±9.53)μg·m-3和(65.95±6.98)μg·m-3,并有明显的下降趋势,冬季PM10和PM2.5浓度远高于其它季节, 1月平均浓度最高,分别为(138.08±52.29)μg·m-3和(108.50±18.05)μg·m-3,夏季平均浓度最低.PM2.5与PM10的平均比值为69.12%,冬季比值约为夏季的1.17倍,空气污染以PM2.5为主.采用拉格朗日混合单粒子轨迹模型(HYSPLIT)和全球资料同化系统的GDAS气象数据,对自贡市细颗粒物(PM2.5)浓度和逐日72 h后向轨迹进行计算和聚类研究,利用潜在源贡献分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),探讨不同季节影响自贡市PM2.5浓度的潜在源区以及不同源区的污染贡献.结果表明,自贡市近地面四季多受东南风、偏西风和西北风控制,高浓度PM2.5多出现在0~2 m·s-1的低风速区;不同季节、不同输送路径对自贡PM2.5污染影响的差异显著,春季主要受到来自偏西和偏北方向短距离输送气流的影响,夏季污染轨迹主要来自短距离输送的东南气流,秋季主要受来自资阳,经遂宁、重庆和内江的短距离输送气流的影响,冬季除受到资阳、遂宁和内江等周边城市的影响外,还受到来自西藏中部的远距离输送气流影响;除夏季外,自贡市潜在源区主要位于重庆西部与川南交界区域,冬季的主要贡献区范围最广、贡献程度最大,夏季潜在源区范围最小且贡献程度最弱. 展开更多
关键词 大气颗粒物 后向轨迹聚类分析 潜在源贡献(PSCF) 浓度权重轨迹(CWT) 自贡市
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COVID-19疫情期间成都市地面臭氧污染特征及气象成因分析 被引量：10
4
作者 祁宏 张小玲 +5 位作者 康平 Klaus Schaefer 向卫国 邓中慈 卢宁生 雷雨 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期4200-4211,共12页
受COVID-19疫情影响,我国各地采取了一系列封锁管控措施,由此导致大气污染物排放强度降低.本文以成都市为例,分析了2020年上半年的气象条件和大气污染浓度特征,并重点对臭氧浓度变化及同期对比结果进行了细致分析.结果表明:(1)与2019年... 受COVID-19疫情影响,我国各地采取了一系列封锁管控措施,由此导致大气污染物排放强度降低.本文以成都市为例,分析了2020年上半年的气象条件和大气污染浓度特征,并重点对臭氧浓度变化及同期对比结果进行了细致分析.结果表明:(1)与2019年同期相比,除O_(3)外的5种污染物(NO_(2)、CO、SO_(2)、PM_(10)、PM_(2.5))浓度均降低,降幅分别为13.60%、8.96%、6.30%、4.56%、1.80%,而O_(3)浓度却异常升高,升幅最大值分别出现在2月(35.1%)和5月(36.1%).(2)2020年上半年,O_(3)浓度高值出现时间较2015—2019年提前,气象条件较有利于臭氧的生成.100 hPa和500 hPa位势高度为正距平,气温、日照时数较往年升高,相对湿度和降水量下降,以静小风为主.(3)2020年4月25日—5月6日臭氧污染持续时间长,主要是由于复工复产导致臭氧前体物排放增加,以及稳定的天气形势,使成都长时间处于高温(>30℃)、低湿(40%~60%)、静小风(1.3 m·s^(-1))等不利扩散的气象条件下.气团后向轨迹和污染潜在源区表明研究区受到来自成都偏东一带及川南地区高污染气团短距离输送的影响. 展开更多
关键词 成都市 新冠疫情 气象条件 后向轨迹 潜在源分析
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