李亮
- 作品数：24 被引量：523H指数：13
- 供职机构：中国环境监测总站更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划中国科学院知识创新工程重要方向项目国家环境保护公益性行业科研专项更多>>
- 相关领域：环境科学与工程天文地球矿业工程化学工程更多>>
- 环境空气中PM2.5自动监测方法比较及应用被引量：54
- 2013年
- 在PM2.5监测受到日益重视的背景下,对β射线法和微振荡天平法(TEOM)这2种主要的PM2.5自动监测方法的工作原理和使用情况进行概述,给出了国内现有β射线法和TEOM法的比对测试结果,对今后开展全面系统的PM2.5自动监测和研究工作提供参考。
- 解淑艳王晓彦吴迓名潘本锋李亮杜丽包权崔虎雄刘冰汪巍王帅
- 关键词：PM2Β射线法
- 采暖期开始前后北京大气颗粒物中化学元素特征及来源被引量：39
- 2008年
- 为比较研究采暖期与非采暖期大气颗粒物的特征,2006年11月,在北京城区采用Andersen分级撞击式采样器进行了大气气溶胶分级采样,并利用ICP-MS对其中22种化学元素浓度进行了分析.结果表明,采暖期As、Se、Mo、Cd浓度较采暖前上升2倍以上,Zn、Pb、Tl、K、Se、As、Cu、Cd、Ag在细粒径段的分布出现大幅度的增长,Zn、Na出现向细粒径段移动的趋势.因子分析表明,在采暖期燃烧源的贡献增强,地壳源的贡献减弱.
- 杨勇杰王跃思温天雪李亮
- 关键词：颗粒物粒径分布采暖期
- 2013—2016年天气形势对北京秋季空气重污染过程的影响被引量：32
- 2017年
- 我国北方秋冬季节的空气重污染过程已经成为影响人们生活的重大环境事件,不仅受到公众和科研工作者的广泛关注,也已成为各地各部门政策制订者最为重视的关键问题之一.针对众说纷纭的空气重污染过程的形成机理、治理方案、控制对策等,利用2013—2016年秋季(9—11月)中国环境监测总站公布的逐时空气质量监测数据,重点对北京奥体中心站的空气重污染过程的演变进行了分析.结合中国气象局发布的天气形势分析图,系统地分析了我国4 a来秋冬季节出现大范围空气重污染过程的气候背景.结果表明:秋季我国东北和华北地区出现持续时间长、影响范围广的空气重污染过程,除了排放源的影响之外,天气形势同样起着重要作用.2013—2016年秋季北京奥体中心的PM_(2.5)污染状况仍以优良天气为主,其间中度及以上污染的持续时间虽然不长,但其影响〔高ρ(PM_(2.5))〕也不容忽视.秋季北京奥体中心ρ(PM_(2.5))日均值超标(二级)日数占25.8%,其中2014年最为严重,超标日数达44 d,占37.4%.通过对空气重污染过程与我国传统节气的对比分析发现,入秋后我国北方首次出现持续48 h以上的空气重污染过程分别是在秋分和寒露两个节气,而最严重的空气重污染过程则出现在寒露和霜降两个节气.从时间序列来看,4 a来北京奥体中心ρ(PM_(2.5))没有特别显著的改善,优良时数占60%左右,而中度以上的污染时数则维持在25%左右,但严重污染事件〔ρ(PM_(2.5))≥250μg/m^3〕的有效时数则有明显的变化.此外,白天污染物的浓度明显低于夜晚.研究还发现,西伯利亚高压指数的异常偏低往往会导致持续时间长、影响范围广和污染强度强的重度污染事件.
- 高庆先李亮马占云黄炳博
- 关键词：秋季重污染
- 西北部主要城市环境空气质量特征与预报影响因素分析被引量：8
- 2017年
- 西北部地区经济和工业的快速发展导致各项污染物排放对空气质量影响形势较为严峻,近几年频发的重污染过程严重影响了当地居民的生产生活,因此开展西北部主要城市的空气质量预报工作十分必要。研究选取西北部主要城市展开讨论、分析,并初步总结了主要城市2013—2015年的空气质量分布特征、预报影响因素、预报要点等,为环境监测系统预报工作人员在未来预报业务工作中提供参考。
- 赵熠琳王晓彦汪巍原彩红李亮潘本锋王帅刘冰
- 关键词：空气质量
- 浅谈空气自动监测数据质量现状与处理方法被引量：7
- 2011年
- 本文阐述了环境空气自动监测异常数据出现的形式,对数据质量现状进行统计,分析了异常监测数据产生的原因,提出了判断及处理方法,以保证监测数据的准确性、真实性、可靠性。
- 廖乾邑陈建文李亮赵昂
- 关键词：数据质量数据处理
- 京津冀及周边区域PM2.5叠加沙尘重污染过程特征及预报效果分析被引量：24
- 2020年
- 选取京津冀及周边区域2018年11月23日至12月4日一次大范围、长时间且PM2.5叠加两次沙尘传输的复合型重度污染过程开展特征研究,分析了首要污染物PM2.5和PM10浓度的发展演变,以及污染气象影响因素;结合激光雷达地基和车载走航监测结果,以及HYSPLIT后向轨迹结果,讨论了区域污染传输的情况;并对重污染期间NAQPMS、CMAQ和CAMx这3个空气质量模式的预报效果进行了回顾分析.结果表明,研究时段PM2.5叠加两次沙尘传输导致区域中南部多数城市达到重至严重污染水平,张家口、北京、石家庄、邯郸和郑州PM10小时峰值分别为1589、864、794、738和766μg·m^-3,PM2.5小时峰值浓度分别为239、319、387、321和380μg·m^-3.地面弱气压场、高湿、逆温等静稳条件和沙尘是重要的污染气象和天气因素.激光雷达地基和车载走航监测数据结合HYSPLIT后向轨迹分析表明重污染期间区域西南和东南方向发生了PM2.5传输;区域两次沙尘过程主要受西北路径传输影响.此外,NAQPMS、CMAQ和CAMx这3个模式均可较好地预测到京津冀及周边区域的重污染过程,但对个别城市预报略有偏差.该次重污染过程中模式对PM2.5的预报效果要好于PM10,这与气象模式预报、大气化学反应机制、污染源清单的不确定性,以及重污染应急措施导致的污染源排放的改变有一定关系.
- 朱媛媛高愈霄高愈霄王帅李亮王帅李亮王威王光刘冰
- 关键词：京津冀PM2.5污染气象沙尘后向轨迹
- 无锡一次灰霾过程污染物的垂直结构特征研究
- 无锡地区2013年11月6日至13日经历了一次严重的灰霾污染过程。其中,11月6日是灰霾的形成持续时期,11月103日因冷锋快速过境,清除了大部分污染,使得空气质量转为"良"。在此过程中,地基遥感大气颗粒物激光雷达对空气...
- 王界李亮
- 关键词：灰霾激光雷达地基遥感消光系数退偏振度
- 文献传递
- 国内外环境空气质量指数分析和比较被引量：40
- 2013年
- 通过资料调研,对中国、美国、英国、中国香港等国家和地区的空气质量指数(AQI)进行了对比研究,以便考查中外AQI间的差异。结果表明:①国内外AQI的指标项目及取值时间、分级方案等主要依据各自的环境空气质量标准而制定,并随着环境空气质量标准的修订而不断更新。②在指标项目方面,各国AQI指数逐渐增加PM2.5指标且更加注重气体污染物急性效应的评价;中国AQI指数在API指数基础上进行了全面的扩充,在指标数量方面是世界上最多的。在分级方案方面,中国分级浓度限值主要参考美国和中国香港而制定,且大部分指标的分级浓度限值均与国际衔接,但中国SO2-1 h平均和PM2.5-24 h平均两个指标在AQI<200时的低浓度区间的评价结果偏宽松。③与国外相比,中国AQI实时报中颗粒物和臭氧的滑动平均时段具有一定的滞后性。建议中国开展颗粒物健康风险评价相关研究,改进AQI实时报的统计方法,并尽快开展AQI预报工作。
- 王帅杜丽王瑞斌丁俊男孟晓艳解淑艳李亮潘本锋郑皓皓赵熠琳
- 关键词：空气质量指数环境空气质量标准
- 北京市大气气态汞变化特征被引量：3
- 2019年
- 采用Tekran 2537X大气汞分析仪在线测量北京市城区大气中气态元素汞(GEM,简称大气汞)浓度,研究大气汞浓度随不同气象条件的变化特征。通过分析2016年10月—2017年9月大气汞监测数据发现,该监测点全年大气汞浓度为0.48~16.25 ng/m 3,均值为(3.41±1.79)ng/m 3。春季、夏季、秋季和冬季大气汞浓度均值依次为2.93、2.95、4.27、3.37 ng/m 3,其中,秋季大气汞浓度明显高于其他季节。秋季大气汞浓度显著偏高可能由不利的大气扩散条件导致。大气汞夜间浓度显著高于白天浓度。同时,将大气汞与SO 2、CO及PM 2.5进行相关性分析,发现大气汞浓度变化趋势与SO 2、CO和PM 2.5呈显著正相关。结合风向和风速进行污染来源分析,得到该点位大气汞在西南和东北方向上受人为排放源影响较大。污染源类型分析表明,冬季大气汞与CO同源性强,主要来自本地供暖用煤。
- 李亮张艳艳焦聪颖姚雅伟张辉田英明
- 关键词：大气汞日变化
- 2008奥运和后奥运时段北京大气颗粒物质量浓度和数浓度比对研究被引量：41
- 2011年
- 为探索奥运和后奥运时段北京地区大气颗粒物质量浓度和数浓度变化规律及其主要影响因素,于2008-08-08～2008-10-07期间,在中国科学院大气物理研究所325 m气象观测塔附近的办公楼楼顶使用微量振荡天平(TEOM)和空气动力学粒谱仪(APS)在线实时测量颗粒物质量浓度和数浓度,同时结合地面气象资料和HYSPLIT轨迹模式对颗粒物的来源和传输过程进行了探讨.结果表明,奥运期间北京大气颗粒物粗细粒子质量浓度(PM2.5～10和PM2.5)平均值分别为(23.1±1.6)μg.m-3和(55.5±7.3)μg.m-3,比非奥运时期分别降低18.2%和16.0%,比非源控制时期分别降低22.3%和18.0%;而奥运期间粗细粒子数浓度(PN2.5～10和PN0.5～2.5)平均值分别为(15±1)个.cm-3和(3 138±567)个.cm-3,比非奥运时期分别降低23.4%和27.5%,比非源控制时期分别降低29.5%和34.3%.观测期间风速、相对湿度和前1 d的降水与颗粒物质量浓度和数浓度存在显著线性关系,逐步回归分析结果显示,风速和相对湿度可以解释细粒子质量浓度和数浓度变化的42%和53%,而风速和前1 d的降雨则可以解释粗粒子质量浓度和数浓度变化的21%和39%;观测期间北京大气颗粒物主要受保定、石家庄等偏南地区输送的影响,偏南弱气流使北京大气细粒子质量浓度和数浓度迅速增加,而偏北强气流使区域大气粗细粒子得到彻底清除,体现了北京地区大气粗粒子受局地排放控制而细粒子受区域污染输送的特征.对比观测期间颗粒物累积清除的2次典型过程发现,气象因素影响颗粒物浓度值波动,而局地源排放减少和区域输送减弱则使颗粒物粗细粒子浓度显著降低,北京及周边省(市、区)协同减排是保障奥运期间优质空气质量的主要原因.
- 刘子锐孙扬李亮王跃思
- 关键词：大气颗粒物数浓度气象因素
