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西安市2013—2017年大气PM2.5的时空变化特征及影响因素分析被引量：15: 2019年; 为了解西安市近年大气颗粒物PM2.5污染现状,为进一步研究、治理和控制区域PM2.5污染以及空气质量情况预警预测提供可靠的科学依据,并服务于西安市将于2019年举办的第二届“一带一路”国际合作高峰论坛,本文基于西安市13个国控空气质量监测站2013年7月2017年12月的PM2.5质量浓度监测数据和同期气象资料,对不同时空尺度下PM2.5的质量浓度变化特征及影响因素进行了分析。研究结果表明:近几年西安市PM2.5一级浓度标准日达标率由15.71%逐渐升高到27.25%,但冬季依然存在高污染天气。PM2.5浓度冬季高、夏季低;具有周末和节假日浓度高于工作日的“周末效应”;日变化呈现上午、凌晨高,下午低的日变化双峰模式。PM2.5浓度在空间上具有城北高于城南,城区高于城郊区县的特征。人为活动和气象要素都在一定程度上影响区域PM2.5质量浓度。; 赵卉伊褶周卫健牛振川牛振川; 关键词：PM2.5 气象要素

交通源对西安夏季空气质量影响模拟研究被引量：1: 2017年; 本文应用WRF-CHEM模式模拟分析了2016年6月西安市大气污染过程。模式准确地模拟了西安地区大气臭氧(O_3)、细颗粒物(PM_(2.5))以及二氧化氮(NO_2)的时空变化趋势,较好地再现了天气形势以及大气污染的演变过程。根据近年来西安市交通排放量的增加制定敏感性试验,结果表明:西安市20%交通排放量在研究时段内平均PM_(2.5)质量浓度贡献量为4.5μg?m^(-3),模拟时段内O_3平均贡献量为4.8μg?m^(-3),西安市20%交通排放量在研究时段内的平均NO_2贡献量为2.7μg?m^(-3),而且污染物浓度越高,交通源排放量的影响越显著。; 贝耐芳吴佳睿冯添李国辉; 关键词：大气污染

西安地区夏季臭氧的模拟研究被引量：14: 2017年; 本文利用WRF-CHEM模式对关中地区2015年7月25日至30日的一次O_3污染事件进行了数值模拟。通过与地面观测数据对比发现,WRF-CHEM模式基本上可以合理模拟西安和咸阳城市群O_3和NO_2的质量浓度的时空分布。敏感性试验表明,在臭氧生成的峰值期(12:00—18:00 LT),交通源是城市重要的O_3源,无论在高浓度臭氧条件下还是低浓度臭氧条件下,贡献量都高于15μg?m^(-3),平均贡献量均高于24μg?m^(-3);工业源仅在臭氧峰值生成时期贡献明显;生物源无论在高浓度还是低浓度臭氧的条件下,平均贡献都在16μg?m^(-3)以上;居民源的贡献基本低于10μg?m^(-3);能源生产源有降低O_3质量浓度的作用,但在臭氧生成的峰值时期,能源生产源可以增加O_3质量浓度。随着交通源排放量的增加,O_3的质量浓度逐渐增加,尤其在臭氧的峰值期。在臭氧生成峰值期,当氮氧化物(NOx)减少50%时,除城市中心臭氧浓度略增加,其他地区臭氧质量浓度均在下降;当挥发性有机物(VOCs)减少50%时,城市群内臭氧质量浓度都在下降;当NO_x和VOCs同时减少50%时,臭氧质量浓度都呈现下降趋势,减少量可达20μg?m^(-3)以上。在整个研究区域内,H_2O_2/HNO_3比值均在0.6以上,这表明西安和咸阳城市群属于NO_x控制区。; 贝耐芳冯添吴佳睿李国辉; 关键词：O3

北方季风边缘区洞穴石笋δ^18O序列预测初步研究被引量：3: 2013年; 基于时域组合模型建立了中国北方季风边缘区万象洞及黄爷洞石笋δ18O时间序列的动态模型,并对未来20年的降水变化趋势进行了预测.研究结果表明,时域组合模型较好地提取了时间序列的周期信息,用其拟合实测数据精度较高;用其预测时间序列的变化情况,和现代气象观测记录相吻合,具有一定的可信度.同时通过中国北方季风边缘区树轮的预测结果对比显示,该地区在2012~2013年前后降水最少,随后20年里将呈现先升后降的变化趋势.; 杜雅娟冯添康志海; 关键词：季风边缘区

关中地区重污染期间PM_(2.5)输送与来源的模拟研究被引量：15: 2016年; 本文应用WRF-CHEM模式模拟分析了关中地区2014年2月14日至16日的一次重污染过程。模式模拟了西安地区和宝鸡地区城市大气PM_(2.5)的时间变化和空间分布特征,较好地再现了污染过程。敏感性试验分析表明,关中盆地东部地区(西安市及其周边地区)形成的PM_(2.5)对盆地西部地区(宝鸡市及其周边地区)影响较大,贡献可以达到30%,其主要原因为盆地发生重污染时,盛行东风造成西安市及其周边地区形成的污染物向西输送,影响宝鸡市的空气质量。污染源分析表明,居民生活源是关中盆地在2月份最重要的PM_(2.5)源,贡献超过40%,交通运输源的贡献小于10%。因此在重霾情况下,限行机动车的作用很小。; 李国辉冯添; 关键词：空气污染 PM2.5

2015年国庆期间我国城市空气污染特征及成因分析被引量：3: 2017年; 本文基于我国31个省会城市283个环境监测站的实时观测数据,分析了2015年国庆期间我国城市空气污染特征,并结合MODIS/Terra数据、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)气压场及风场数据对其成因进行了讨论。结果表明:本次区域性空气污染最先出现在华中和华东地区,但是在华北地区最为严重。不同城市的主要污染物具有显著的时空差异。除西安和乌鲁木齐以外,其他城市的颗粒物污染主要由细颗粒物主导。NO_2、CO和SO_2的变化趋势基本一致,而O_3仅在北京、天津和济南三个城市与其他污染气体同步变化;在其他城市则与NO_2和CO等呈现相反的变化趋势。由卫星影像、天气形势和风场变化分析得知:不考虑本地背景排放源的前提下,本次污染事件主要由我国秋季的秸秆燃烧和不利的气象条件共同作用造成的。; 苏小莉冯添曹军骥; 关键词：空气污染

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冯添