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贝耐芳

作品数:4 被引量:32H指数:3
供职机构:西安交通大学人居环境与建筑工程学院更多>>
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相关领域:环境科学与工程更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇环境科学与工...

主题

  • 2篇夏季
  • 1篇人为源
  • 1篇污染
  • 1篇空气质量
  • 1篇减排
  • 1篇O3
  • 1篇PM
  • 1篇PM2.5
  • 1篇臭氧
  • 1篇大气污染

机构

  • 4篇西安交通大学
  • 4篇中国科学院

作者

  • 4篇贝耐芳
  • 3篇李国辉
  • 2篇李国辉
  • 2篇冯添
  • 1篇肖波
  • 1篇孟宁

传媒

  • 3篇地球环境学报
  • 1篇中国环境科学

年份

  • 1篇2022
  • 3篇2017
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
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
天气形势对2014—2018年关中地区各季节空气质量的影响被引量:3
2022年
天气形势是驱动大气污染物变化的最初动力,其与大气污染有着密切联系。探究天气形势对各季节空气质量的影响,可为污染防控提供一定的指导意见。本文利用NCEP-FNL再分析资料、环境监测数据,研究了天气形势对2014—2018年关中地区各季节空气质量的影响。结果表明:春、秋、冬季“槽西南型”和“高压东南型”对大气污染物浓度减小的影响幅度最大,夏季“低压北部型”和“过渡型”对臭氧最大8小时浓度(O_(3_8h_max))减小的影响幅度最大,在各季节出现以上天气形势时,空气质量一般较好;其余天气形势对大气污染物浓度变化的影响幅度基本均为正值。各年份各季节有利天气形势下污染物浓度均低于不利天气形势;春季、秋季和冬季有利天气形势下的PM_(2.5)、PM_(10)浓度相较不利天气形势下分别减少64.93%、57.14%,55.30%、49.50%和46.61%、34.63%。夏季(O_(3_8h_max))在有利天气形势下相较不利天气形势下降28.80%。对天气形势与大气污染物浓度变化趋势的分析表明:2014—2018年在各季节均呈现出当有利天气形势天数增加(不利天气形势天数减少)时,污染物浓度下降;当有利天气形势天数减少(不利天气形势天数增加)时,污染物浓度出现上升的规律。而在2016年秋季出现的有利天气形势天数较2015年增加,但污染物平均浓度却高于2015年的现象,主要可能是由于沙尘天气增加所导致的。
梁佳艺刘浪贝耐芳
关键词:空气质量
关中地区冬季人为源减排对PM_(2.5)浓度的影响被引量:16
2017年
使用WRF-Chem模式和关中地区高分辨率的人为源排放清单,选取2013年冬季不利于关中地区污染物扩散的4类典型天气形势中的各1d,模拟了PM_(2.5)时空分布和日变化趋势,同时以国家环境空气质量标准为目标,制定人为源等比例减排的敏感性试验.结果表明,模式可以较好地捕捉PM_(2.5)的时空分布和变化趋势,且与天气形势有着一致的对应关系.在4类不利天气形势下,PM_(2.5)浓度随着人为排放源的减少呈二次曲线下降趋势,PM_(2.5)浓度下降率与所在区域原有大气污染程度成正比.在不同天气形势下,要使PM_(2.5)浓度达到国家环境空气质量标准75mg/m^3时,人为源需削减比例为30%~60%.
孟宁贝耐芳李国辉肖波
关键词:PM2.5
共1页<1>
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