光学遥感技术及其在污染观测中的应用

正i项目概况采用光学遥感技术为主要空气污染物的源排放清单对比、颗粒物和气态污染物水平和垂直办分布及输送提供可靠数据:1.进行主要大气痕量组分(SO_2、NO_2)的源排放清单对比观测研究;2.参与综合观测实验,利用光学遥感技术测量边界层结构及颗粒物的空间分布;3.观测北京及周边地区地面大气痕量组分(SO_2、O_3、NO_2、CO)的垂直分布;4.利用卫星遥感资料分析提供华北地区对流层和近地面颗粒物浓度和主要痕量污染气体(SO_2、O3、NO_2、CO)的区域分布。     

光学遥感技术及其在污染观测中的应用

正项目概况采用光学遥感技术为主要空气污染物的源排放清单对比、颗粒物和气态污染物水平和垂直分布及输送提供可靠数据:1.进行主要大气痕量组分(SO2、NO2)的源排放清单对比观测研究;2.参与综合观测实验,利用光学遥感技术测量边界层结构及颗粒物的空间分布;3.观测北京及周边地区地面大气痕量组分(SO2、O3、NO2、CO)的垂直分布;4.利用卫星遥感资料分析提供华北地区对流层和近地面颗粒物浓度和主要痕量污染气体(SO2、O3、NO2、CO)的区域分布。     

光学遥感技术及其在污染观测中的应用

正项目概况采用光学遥感技术为主要空气污染物的源排放清单对比、颗粒物和气态污染物水平和垂直分布及输送提供可靠数据:1.进行主要大气痕量组分(SO2、NO2)的源排放清单对比观测研究;2.参与综合观测实验,利用光学遥感技术测量边界层结构及颗粒物的空间分布;3.观测北京及周边地区地面大气痕量组分(SO2、O3、NO2、CO)的垂直分布;4.利用卫星遥感资料分析提供华北地区对流层和近地面颗粒物浓度和主要痕量污染气体(SO2、O3、NO2、CO)的区域分布。     

光学遥感技术及其在污染观测中的应用

正项目概况采用光学遥感技术为主要空气污染物的源排放清单对比、颗粒物和气态污染物水平和垂直分布及输送提供可靠数据:1.进行主要大气痕量组分(SO2、NO2)的源排放清单对比观测研究;2.参与综合观测实验,利用光学遥感技术测量边界层结构及颗粒物的空间分布;3.观测北京及周边地区地面大气痕量组分(SO2、O3、NO2、CO)的垂直分布;4.利用卫星遥感资料分析提供华北地区对流层和近地面颗粒物浓度和主要痕量污染气体(SO2、O3、NO2、CO)的区域分布。     

光学遥感技术及其在污染观测中的应用

正项目概况采用光学遥感技术为主要空气污染物的源排放清单对比、颗粒物和气态污染物水平和垂直分布及输送提供可靠数据:1.进行主要大气痕量组分(SO2、NO2)的源排放清单对比观测研究;2.参与综合观测实验,利用光学遥感技术测量边界层结构及颗粒物的空间分布;3.观测北京及周边地区地面大气痕量组分(SO2、O3、NO2、CO)的垂直分布;4.利用卫星遥感资料分析提供华北地区对流层和近地面颗粒物浓度和主要痕量污染气体(SO2、O3、NO2、CO)的区域分布。     

光学遥感技术及其在污染观测中的应用

<正>项目概况采用光学遥感技术为主要空气污染物的源排放清单对比、颗粒物和气态污染物水平和垂直分布及输送提供可靠数据:1.进行主要大气痕量组分(SO2、NO2)的源排放清单对比观测研究;2.参与综合观测实验,利用光学遥感技术测量边界层结构及颗粒物的空间分布;3.观测北京及周边地区地面大气痕量组分(SO2、O3、NO2、CO)的垂直分布;4.利用卫星遥感资料分析提供华北地区对流层和近地面颗粒物浓度和主要痕量污染气体(SO2、O3、NO2、CO)的区域分布。     

光学遥感技术及其在污染观测中的应用

<正>项目概况采用光学遥感技术为主要空气污染物的源排放清单对比、颗粒物和气态污染物水平和垂直分布及输送提供可靠数据:1.进行主要大气痕量组分(SO2、NO2)的源排放清单对比观测研究;2.参与综合观测实验,利用光学遥感技术测量边界层结构及颗粒物的空间分布;3.观测北京及周边地区地面大气痕量组分(SO2、O3、NO2、CO)的垂直分布;4.利用卫星遥感资料分析提供华北地区对流层和近地面颗粒物浓度和主要痕量污染气体(SO2、O3、NO2、CO)的区域分布。     

光学遥感技术及其在污染观测中的应用

采用光学遥感技术为主要空气污染物的源排放清单对比、颗粒物和气态污染物水平和垂直分布及输送提供可靠数据：1.进行主要大气痕量组分（SO2、NO2）的源排放清单对比观测研究;2参与综合观测实验,利用光学遥感技术测量边界层结构及颗粒物的空间分布;3.观测北京及周边地区地面大气痕量组分（SO2、O3、NO2、CO）的垂直分布;4.利用卫星遥感资料分析提供华北地区对流层和近地面颗粒物浓度和主要痕量污染气体（SO2、O3、NO2、CO）的区域分布。     

光学遥感技术及其在污染观测中的应用

正项目概况采用光学遥感技术为主要空气污染物的源排放清单对比、颗粒物和气态污染物水平和垂直分布及输送提供可靠数据:1.进行主要大气痕量组分(SO2、NO2)的源排放清单对比观测研究;2.参与综合观测实验,利用光学遥感支术测量边界层结构及颗粒物的空间分布;3.观测北京及周边地区地面大气痕量组分(SO2、O3、NO2、CO)的垂直分布;4.利用卫星遥感资料分析提供华北地区对流层和近地面颗粒物浓度和主要痕量污染气体(SO2、O3、NO2、CO)的区域分布。     

呼和浩特夏季污染气体变化特征分析

选取2019年6月1日-2019年8月31日呼和浩特市小召环监站污染气体(CO、NO_2、O_3和SO_2)的监测数据及气象资料,分析了呼和浩特市夏季气态污染物的变化特征。结果表明:观测期间日变化特征,NO_2、O_3表现为单峰型,SO_2呈现双峰型,CO呈现不规则多峰型;观测期间CO、NO_2、O_3、SO_2均存在明显的"周末效应";工作日白天CO、NO_2、O_3浓度大于周末,SO_2与之相反;O_3小时平均质量浓度日循环工作日与周末均呈单峰型分布,峰值均出现在14∶00。     

湖州近地面臭氧浓度变化特征分析

利用湖州3个大气成分监测站的2013-2015年污染物监测数据,分析了O_3浓度的变化特征,讨论了O_3浓度与五种污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、CO和SO_2)的相关性。研究发现:年O_3浓度频率呈类指数衰减分布特征,二级标准年超标率为5.99%;O_3表现出明显的季节变化特征,夏季、春季是湖州高浓度O_3易发季节,夏季超标率最高,达到10.73%,冬季超标率接近0;月平均O_3浓度呈双峰型分布,峰值浓度出现在5月和9月;日平均O_3浓度谷值和峰值分别出现在6时和15时,且冬季日变化幅度明显小于其它3个季节;O_3与PM_(2.5)、NO_2负相关明显,与SO_2变化趋势相似,一般比SO_2滞后6 h。     

中宁县城市空气质量状况分析及改善对策

通过对宁夏中卫市中宁县2018—2019城市空气质量大气六参数指标可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)、二氧化硫(SO_2)、氮氧化物(NO_2)、一氧化碳(CO)、臭氧(O_3)进行分析,查找影响中宁县城市空气质量的主要因素及特点,提出了中宁县大气污染防治相应改善对策。     

河池市大气污染源排放清单

通过污染源调查及资料收集,获得河池市污染源活动水平数据,计算主要大气污染物一次排放源排放因子,估算河池市主要大气污染物源排放清单,摸清各污染物源排放的分担率。研究发现扬尘源和工业源是河池市大气PM_(10)和PM_(2.5)的重要来源;PM_(10)和PM_(2.5)控制以控制扬尘源、工业源为主;SO_2和NO_x源控制以控制工业源和道路移动源为主;VOCs源控制以管控工业源、生物质燃烧源为主。     

大气污染监测车载激光雷达系统研制进展

1项目简介该项目由科技部、中国科学院共同资助。项目承担单位:安徽光学精密机械研究所。目前我国重点城市环境监测站已基本实现了大气等污染物地面定点连续、实时监测,但空中数据及垂直分布特性尚无有效设备进行测量。车载测污激光雷达系统是新一代大气污染监测高技术产品,它能对大气中O3、SO2、NO2和气溶胶颗粒物等污染物进行大范围和垂直距离的连续、实时、快速监测,还可以对污染物排放源进行非接触式监测和对污染物扩散进行跟踪等。该项目研制开发完成的车载测污激光雷达系统,将成为城市大气污染预报、预测和预警的关键设备之一,将直…     

寒冷地区(哈尔滨市)大气污染物的研究

文章探索关于我国东北寒冷地区哈尔滨市大气污染物SO_2的固定燃烧源和工业过程源等数据的采集、数据比对、数据选择、最佳模型的选择,采用排放因子和GIS技术最终建立及完善哈尔滨市大气清单,为大尺度排放清单的建立提供有益参考。     

青岛市大气颗粒物PM2.5污染特征动态分析

基于2016年5月至2017年4月青岛市主城区大气自动监测站实时发布的数据,统计分析颗粒物PM2.5浓度的时空变化规律,并对PM2.5与其它颗粒物之间的相关性和影响因素进行了分析。结果表明,PM2.5颗粒物质量浓度在1月份达到最高为68.8μg/m~3,8月份是全年最低为17.8μg/m~3;冬、春季PM2.5浓度较高,而夏、秋季PM2.5颗粒物浓度相对较低;从空间分布特征情况分析发现仰口站PM2.5年均浓度为23.59μg/m~3,为青岛市区最低,李沧区子站和黄岛区子站PM2.5年均浓度较高分别为44.13μg/m3和48.66μg/m~3;根据PM2.5颗粒物与其它颗粒物之间的相关曲线看,PM2.5与SO_2、NO_2、O_3之间呈现显著正相关,SO_2、NO_2、O_3浓度的升高都会引起PM2.5颗粒物浓度增大,其来源相同或相关。     

天津机场运行对区域空气质量影响评估研究

本文利用在天津市跃进路(E117°20',N39.09')设置的站点对天津机场区域空气质量进行连续监测,结合全国城市空气质量实时发布平台和天津滨海国际机场的实时报文,应用R语言和广义加性模型(GAM),针对2019年5月1日至2019年10月31日(世界时)的空气质量数据,对天津机场区域大气进行大气污染特征和大气污染因子的研究,结果表明飞机起降与飞行对周围环境大气贡献较大的主要污染物为:SO_2、NO_2、PM2.5、CO。决定主要污染物浓度时间变化特征的影响因子是气象因素。飞机起降与飞行对SO_2、PM10、NO_2、CO浓度有影响。     

西宁市主要空气污染物特征及其与气象因子的相关性分析

本文根据《环境空气质量标准》(GB3095-2012)和《环境空气质量评价技术规范》中的环境空气质量评价方法,选取2013年的空气质量监测结果来研究西宁市主要空气污染物二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO_2)、可吸入颗粒物(PM_(10))、一氧化碳(CO)、臭氧(O_3)时间和空间上的分布特征。在此基础上,探析气象要素对大气污染物的制约关系,其中起主要作用的气象因子为相对湿度,研究得出PM_(10)和平均相对湿度具有较高的负相关性。     

赣州市大气污染时空变化规律及防治建议

本文利用2008—2014年赣州市中心城区的SO_2、NO_2、PM_(10)空气污染物监测数据,按年份、月份进行统计,分析九年来空气污染物年际、月际变化趋势、中心城区空气污染物空间变化规律及主要原因。通过年度统计分析可知,SO_2浓度呈下降趋势,NO_2浓度呈逐年快速上升趋势,PM_(10)浓度呈升降交替态势。从污染物分布空间来看,老城区的SO_2、商业闹市区的NO_2、工业区的PM_(10)污染问题相对突出。     

东亚地区对流层O3和CO模拟

本文利用全球三维大气化学模式MOZART-2，采用两组不同的污染源数据对东亚地区对流层臭氧（O3）及一氧化碳（CO）浓度的季节变化进行了模拟。通过与观测资料进行对比发现，模拟结果能较好的再现日本南鸟岛站与绫里崎站观测到的季节变化特征。由于这两观测站所处的环流场形势不同，受亚洲大陆污染物出流的影响程度有所差别，两组排放源下CO与O3浓度的模拟差异在两地的表现有所不同，在绫里崎站可以看到CO与O3浓度的模拟差异呈现出比较显著的季节性特征。