一、沙尘暴尘源形成及分布（论文文献综述）
周文强[1]（2021）在《运城市大气污染物时空分布特征与潜在源区研究》文中提出本研究通过站点监测数据分析了2018年运城市大气污染物(SO2、NO2、CO、O3、PM2.5、PM10)浓度的时空分布特征和与气象因素的相关性;通过自下而上数据收集建立了运城市大气污染物排放清单,计算了大气污染物(SO2、NOX、CO、VOCs、NH3、PM2.5、PM10)排放量,分析了污染源贡献和区县污染特征,以人口、土地利用和道路数据表征了1km×1km分辨率空间特征,以企业在线数据表征了月排放特征;通过后向轨迹模型结合PM2.5小时浓度均值采用聚类分析、PSCF、CWT方法分析了运城市不同时段大气污染物潜在源区。通过以上研究工作,从时间和空间方面对运城市污染提供管控建议,以期对大气污染治理、政策制定提供技术支持。本研究主要结论如下:（1）运城市大气污染物SO2、NO2、CO、PM2.5、PM10浓度呈现冬高夏低的月变化特征和双峰的日变化规律;空港新区站点受到机场污染源和客车排放导致NO2、CO、PM10浓度在年均浓度、6～9月、0:00～12:00时三项中均高于其他站点浓度值;SO2、NO2、CO、PM2.5、PM10浓度IDW空间插值结果呈现北高南低逐渐递减的空间分布特征,尤其是河津市、稷山县、新绛县浓度明显高于其他区域;O3浓度呈现中心盐湖区向周围区县递减空间分布特征;相关性分析表明PM2.5与PM10浓度春季和夏季相关性较小,秋季和冬季两者相关性较高;气温和风速与SO2、NO2、CO、PM2.5、PM10浓度呈现负相关,与O3浓度呈现正相关;湿度与CO、PM2.5浓度呈现正相关,与SO2、NO2、O3、PM10呈现负相关;气压与O3呈现显着的负相关,与其他污染物呈现正相关;降雨量与六种污染物浓度呈现负相关。（2）运城市大气污染物排放清单结果表明工业源是SO2、NOX、CO、VOCs、PM2.5最大一级贡献源,农业源是NH3最大一级贡献源,扬尘源是PM10最大一级贡献源,电力供热、工业锅炉、焦化行业、钢铁行业、建材行业是对运城市大气污染物影响较大的二级源,畜禽养殖是NH3的最大二级贡献源,堆场扬尘是PM10的最大二级贡献源;区县污染特征显示河津市、稷山县、新绛县、闻喜县SO2、NOX、CO、VOCs、PM2.5污染严重,稷山县NH3污染严重;空间分配特征显示SO2、PM2.5与工业点源相关,NOX、CO、VOCs与运城路网吻合,NH3、PM10与面源相关;时间分配特征显示烟尘、SO2、NOX秋冬季和2月份排放量急剧上升与冬季取暖有关。（3）运城市春季主要受到四类轨迹较短、移动速度较慢气流影响,关中平原、陕西南部和重庆地区PSCF和CWT分别超过0.8和60μg/m3;夏季受河南省短距离传输影响严重,PSCF和CWT分别超过0.5和25μg/m3;秋季受到来自西北方向移动速度较快的气流影响,占比超过30%,PSCF和CWT显示关中平原地区PSCF和CWT分别超过0.5和45μg/m3;冬季主要受到来自内蒙古、新疆地区气流影响;PSCF和CWT分别超过0.5和55μg/m3,银川市CWT超过82μg/m3;秋冬季污染期受到西北和西南方向气流影响,PSCF和CWT分别超过0.8和130μg/m3。
肖凯[2]（2021）在《嘉峪关市大气颗粒物PM2.5,PM10及其无机元素污染特征,来源解析及健康风险评价》文中提出随着我国西北地区工业化进程的加快,颗粒物污染已成为城市大气环境污染的首要问题。不同的城市由于其不同的能源和工业布局以及气候,地理条件等因素致使大气中各种颗粒物的来源和规律不尽相同。为使大气颗粒物污染控制具有针对性和精确性,对城市大气颗粒物来源进行解析研究具有实用价值与重要的意义。为了对嘉峪关市的四季PM2.5,PM10及其无机元素的污染特征、来源解析、健康风险、区域污染程度进行研究,在嘉峪关市布置了三个具有代表性的采样点,并于2019年12月-2020年10月进行四季的大气颗粒物PM2.5,PM10样品采集以及无机元素（V、Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、As、Se、Cd、Ba、Pb、Mg、Al、Ca、Fe）浓度分析。利用Meteoinfo软件及Trajstat插件进行了后向轨迹模拟与颗粒物潜在源区分析,在无机元素浓度数据的基础上使用PCA主成分分析法与PMF源解析模型进行了源解析工作,再使用EPA健康风险评价模型进行了致癌风险与非致癌风险的评价工作,最后使用地累积指数法进行了区域重金属污染评价。结论如下:（1）嘉峪关市的PM2.5与PM10污染呈现出冬春季较重,夏秋季较轻的特点。对于颗粒物中的无机元素,浓度较高的元素主要为Mg、Al、Ca、Fe四类地壳元素,其余元素的浓度相对较低。（2）嘉峪关市四季的后向轨迹模拟及聚类分析结果表明,嘉峪关市四季更易受到西至西北方向气团的影响。嘉峪关市春季颗粒物污染最为严重,PM2.5与PM10的潜在源区多集中在该市东北方向的内蒙古自治区与蒙古国的交界处,其余季节污染相对较轻,潜在源区多集中在新疆东部地区、甘肃河西走廊地区、青海省北部的部分区域。（3）利用富集因子分析法评估嘉峪关市PM2.5,PM10中无机元素受人类活动的影响程度,结果表明,冬季Zn、Se、Cd、Pb、Mg,春季Se、Cd、Pb,夏季Se、Cd、Mg,秋季Zn、Cd、Pb的富集因子大于10,受人类活动的影响较大。（4）利用PCA主成分分析法对嘉峪关市四季PM2.5,PM10进行来源解析,结果表明,对冬季PM2.5贡献较大的源主要为扬尘源（26.42%）与工业源（23.42%）,对冬季PM10贡献较大的源主要为钢铁尘源（29.59%）与扬尘源（19.57%）。对春季PM2.5贡献较大的源主要为扬尘源（37.32%）与燃煤源（18.84%）,对春季PM10贡献较大的源主要为扬尘源（52.67%）与工业源（12.98%）。对夏季PM2.5贡献较大的源主要为工业源（38.23%）与扬尘源（15.28%）,对夏季PM10贡献较大的源主要为工业源（42.06%）与建筑水泥尘（14.44%）。对秋季PM2.5贡献较大的源主要为工业源（36.64%）与交通源（14.06%）,对秋季PM10贡献较大的源主要为扬尘源（32.57%）与燃煤源（16.69%）。（5）利用PMF源解析模型对嘉峪关市四季PM2.5,PM10进行来源解析,结果表明,对冬季PM2.5贡献较大的源为燃煤源（44.9%）与燃油源（27.5%）,对冬季PM10贡献较大的源为扬尘源（24.8%）与燃煤源（46.8%）。对春季PM2.5贡献较大的源为扬尘源（62.6%）与建筑水泥尘（21.9%）,对春季PM10贡献较大的源为扬尘源（75.4%）与建筑水泥尘（18.5%）。对夏季PM2.5贡献较大的源为工业源（30.2%）与钢铁尘源（45.6%）,对夏季PM10贡献较大的源为工业源（19.1%）与钢铁尘源（58.3%）。对秋季PM2.5贡献较大的源为扬尘源（50%）与建筑水泥尘（30.2%）,对秋季PM10贡献较大的源为工业源（21.6%）与扬尘源（43.8%）。（6）使用EPA健康风险评价模型对四季PM2.5,PM10中的Cr、Ni、As、Co、Cd、Pb进行致癌风险评价,对Cu、Mn、Zn、Pb、V进行非致癌风险计算,结果表明,四季致癌元素的致癌风险均表现为“儿童>成年男性>成年女性”,除冬季PM2.5,PM10中的Cr元素以及春夏秋三季PM10中的Cr元素表现出了一定的致癌风险,其余元素的致癌风险均处于可接受水平。四季非致癌元素的非致癌风险均表现为“成年男性>儿童>成年女性”,春季的PM10中Mn元素存在一定的非致癌风险并且该季节PM10的非致癌风险危险指数HI大于1,存在非致癌风险,其余季节的颗粒物非致癌风险处于可接受水平。（7）使用地累积指数法对四季PM2.5,PM10中无机元素进行区域重金属污染评价,结果表明,Se、Cd、Pb三类元素在四季的区域重金属污染评价中多表现为严重污染,地壳元素的污染程度相对较轻,冶金工业生产中产生的部分元素也具有一定程度的污染,并且在冬季相对严重。
李升苹[3]（2021）在《西安市大气颗粒物中环境持久性自由基的来源及其氧化潜能特征研究》文中进行了进一步梳理西安市是中国北方大气污染最为严重的城市之一,且大气颗粒物中的活性氧物质（ROS）在机体内的过度积累导致的氧化应激效应是污染物对人体健康造成不利影响的重要机理之一。环境持久性自由基（EPFRs）作为一种新型环境风险物质,因其健康风险而受到高度关注。目前,关于大气颗粒物的来源、贡献及基于EPFRs产生ROS的潜能尚不清楚。因此,本研究通过电子顺磁共振方法（EPR）定性和定量分析西安市20 1 7年 12 1个大气PM2.5样品中EPFRs和化学组分,获得PM2.5中EPFRs和化学组成的污染特征,并通过正交矩阵因子（Positive Matrix Factorization,PMF）模型对 PM2.5和EPFRs进行源解析。此外,本文还对西安市植物叶面尘中的EPFRs和ROS浓度水平进行定量分析,获得西安市大气降尘中EPFRs和ROS的污染特征,并探究EPFRs和ROS之间的响应关系。获得以下主要结论:（1）西安市2017年PM2.5的年均值为（64 ± 45）μg/m3,范围15-307 μg/m3,冬季最高,其次为秋季、春季和夏季;SO42-、NO3-、NH4+和Ca2+占总水溶性离子的89%,对PM2.5的年均贡献为46%;总元素年均浓度为（13.95 ± 8.17）μg/m3,对PM2.5的年均贡献为22%;EC冬季浓度最高,达到（4.88±1.97）μg/m3;有机质（OM）春季浓度最高,对PM2.5的年均贡献为33%。大气PM2.5中EPFRs年均自旋体积浓度为1.36 × 1014 spins/m3,且冬季污染最为严重,其浓度变化范围为1.0 × 1014 spins/m3到2.92 ×1014 spins/m3;基于PM2.5质量标准化的EPFRs自旋质量浓度（E PFRsp）年均值为2.66 × 1018 spins/g,呈现出春夏两季高于秋冬两季的季节变化特征。（2）2017年西安市大气PM2.5的7个主要贡献源分别是:35.10%煤燃烧、17.37%机动车排放、14.88%二次硝酸盐、9.92%二次硫酸盐、7.90%金属过程、4.31%工业排放、2.31%尘源,可解释92.24%±26.74%的PM2.5来源;EPFRs的5个主要贡献源分别是:27.24%尘源、16.75%燃煤、3.42%二次硝酸盐、11.71%工业排放和32.13%机动车排放,可解释90.41%± 29.44%的EP FRs来源。且气象条件如风速和风向等对大气PM2.5和EPFRs的来源均有显着影响。（3）西安市叶面降尘平均质量为（0.4529±0.3954）g/100片,范围为0.0380-2.8260 g/100片,郊区比市中心污染严重;EPF Rs的平均质量浓度为（8.51±6.55）× 1017 spins/g,浓度范围为5.31 × 1016-4.51 × 1018 spins/g,平均 g 值为 2.0023,其范围为2.0010-2.0035,表明西安市降尘EPFRs暴露主要为中低风险;T otal-DTT 和 WS-DTT 平均消耗速率分别为（0.56±0.10）pmol/mi n/μg（范围为 0.35-0.96 pmol/min/μg）和（0.27± 0.07）pmol/mi n/μg（范围为 0.12-0.47 pmol/min/μg）,且 Total-DTT 的平均消耗速率是WS-DTT的2.21倍。（4）通过线性回归对西安市大气降尘中EPFRs、金属元素与ROS活性的数理统计分析,结果表明降尘中EPFRs对ROS活性几乎没有贡献,Total-Metals对Total-DTT活性的贡献也可忽略不计,WIS-Metals对WIS-DTT活性可能存在抑制作用,而WS-Meta 1s是WS-DTT活性的重要贡献者。按元素周期分类,WS-Metals中对WS-DTT活性起促进作用的主要是碱土金属（50%）和主族金属元素（36%）;按磁性分类,则主要贡献者是顺磁性金属（52%）和铁磁性金属（33%）。
李雨珂[4]（2020）在《乌海矿区典型尘源物质风蚀研究》文中指出内蒙古乌海市矿区受风蚀影响严重,研究该地区典型尘源物质的风蚀及其影响因素对粉尘污染、风沙天气预报有重要作用。本研究以乌海矿区及周边地区裸沙、壤质砂土、粉煤灰、焦煤、煤矸石等5种典型尘源物质为对象,通过风洞试验测定各尘源物质的起动风速、风蚀率、风蚀扬尘量;通过物理性质实验测定尘源物质的容重、粒径分布、含水率,分析尘源物质自身物理性质因素对风蚀过程的影响,并对5处典型尘源进行现场实测,分析相对湿度、温度、风速、含水率对风蚀扬尘量的影响;通过矿区、沙区两处监测站长期观测数据,分析春夏两季气象因素对粉尘浓度的影响。研究结果显示:（1）尘源物质起动风速依次为为裸沙>壤质砂土>焦煤>煤矸石>粉煤灰。裸沙风蚀率随风速成线性增长趋势,壤质砂土、粉煤灰、焦煤成幂函数增长趋势,煤矸石增长趋势接近于指数函数。裸沙的风蚀扬尘量与风速成幂函数相关,壤质砂土风蚀扬尘量与成线性关系,粉煤灰的风蚀扬尘量随风速增大成对数增加,焦煤和煤矸石的风蚀扬尘量与风速成幂函数关系。（2）粉煤灰容重明显小于其他物质,最易起动;容重相近物质难蚀颗粒分布频率高、中值粒径较小、粒径分布较为均匀的对风力侵蚀的抗蚀性更大。裸沙的起动风速与含水率之间成正幂函数关系,影响其风蚀率与扬尘量的拐点含水率为1%;影响壤质砂土风蚀过程的拐点含水率为2%;影响粉煤灰风蚀过程的拐点含水率为10%;焦煤的起动风速与含水率成二次函数关系,影响其风蚀率、扬尘量拐点含水率分别为4%、2%;煤矸石起动风速与含水率成正幂函数关系,影响其风蚀率、扬尘量拐点含水率分别为2%、2%。尘源物质极细砂粒的含量越高,板结后对风蚀的抑制效果越好,裸沙、粉煤灰表面板结易破碎,壤质砂土表面板结可以抵御较小风速风蚀,焦煤、煤矸石表面板结后可以抵御较大风速风蚀。实地尘源风蚀扬尘量温度升高而增加,随相对湿度、含水率增加成下降趋势,瞬时增加的风速会造成尘源物质扬尘。（3）春季相对湿度升高不利于风蚀扬尘扩散,而夏季矿区、沙区分别在相对湿度大于60%、40%后粉尘浓度开始随相对湿度升高成下降趋势;矿区粉尘浓度与温度成正相关,而沙区粉尘浓度与温度变化的关系不显着;矿区与沙区粉尘浓度随2m处平均风速的增加而减小。温度变化是影响矿区粉尘浓度变化主要因素,而沙区为风速。
张晔[5]（2020）在《中国北方沙区冬春季沙尘空间分布及尘源路径研究》文中研究说明以波段亮温差算法（BTD）对中国北方沙区2014～2018年冬、春季920期MODIS L1B数据进行沙尘信息逐日提取,研究沙尘频数的空间分布规律,分析高频沙尘源区并统计沙尘的移动路径。结果表明:（1）中国北方沙区冬季以塔克拉玛干沙漠东部边缘和科尔沁沙地南部沙尘频数最大（147～184次）;春季沙尘频数以塔克拉玛干沙漠南缘、库姆塔格沙漠北缘和巴丹吉林沙漠东北边缘最大（208～259次）。（2）冬季中度沙尘高频区分布于塔克拉玛干沙漠东缘,无重度沙尘天气发生;春季中、重度高频沙尘区位于塔克拉玛干沙漠西北部。（3）沙尘源主要为富含粉尘的边缘沙漠与冲洪积扇缘戈壁交错带,内含丰富的干河床、干涸湖泊和绿洲退化地,该区域细组分含量高,易释放粉尘并通过局地循环过程向周边地表扩散沉积,为区域高频、高浓度沙尘发生提供丰富的物质基础。（4）冬季沙尘移动路径有偏西、西北两种类型,偏西路径最多;春季有偏西、西北、南疆盆地三种路径类型,以西北路径最多。
陈楚[6]（2020）在《濮阳市秋冬季大气细颗粒物污染特征和来源解析》文中认为濮阳市作为京津冀周边地区大气污染传输通道城市之一,秋冬季重污染天气频发,空气污染问题严峻。为了研究濮阳市秋冬季细颗粒物污染特征及其主要来源,先后开展了手工膜采样与化学组分分析,利用在线仪器测量大气PM2.5及其组分,结合PMF受体模型,开展了细颗粒物来源解析研究,基于排放清单进行二次来源解析。进一步将区域大气环境模式Reg AEMS和受体模型PMF相结合,针对4次典型重污染过程进行数值模拟,开展了精细化来源解析。取得的主要研究结果如下:（1）分析了濮阳市秋冬季大气细颗粒物的污染特征,发现濮阳市有机物污染严重,水溶性离子中NO3-的含量较高而SO42-的浓度水平较低。2017-2018年秋冬季PM2.5平均质量浓度为86.03μg/m3,濮水河管理处污染状况最严重,PM2.5中主要组分为水溶性离子（52.33%）、碳质组分（25.32%）和地壳元素（7.88%）。2018-2019年秋冬季PM2.5平均质量浓度较上年增加了15.06μg/m3,华龙区的污染状况最严重,PM2.5中主要组分为水溶性离子（48.35%）、碳质组分（22.86%）和地壳元素（11.29%）。重污染发生时PM2.5中SO42-、Cl-和K+浓度增幅较大,而地壳元素浓度降低。2017-2018年秋冬季硫转化率和氮转化率均值分别为0.22和0.22,2018-2019年秋冬季硫转化率和氮转化率均值分别为0.24和0.31,硫氮转化率水平较高,大气氧化性较强,硫氮转化形成二次气溶胶在重污染过程的发生中起到重要的作用,其中硫转化可能扮演着更重要的角色。大气PM2.5中NH4+的结合形式为（NH4）2SO4和NH4NO3,除此之外颗粒物中还可能存在Ca（NO3）2和Mg（NO3）2,K+的存在形式为K2SO4。（2）基于采样分析和在线监测对濮阳秋冬季细颗粒物的来源进行了定量解析,发现濮阳市二次污染较重,其他工业源与生物质炉灶是造成秋冬季大气污染的重要排放源。2017-2018年秋冬季PM2.5主要来源分别为二次无机盐（37.00%）、工业源（16.33%）、二次有机气溶胶（14.00%）和生物质燃烧源（12.33%）等。二次源解析显示对PM2.5污染贡献最主要的二级污染源类为生物质炉灶（17.92%）、民用燃烧（16.39%）和其他工业（15.21%）。2018-2019年秋冬季PM2.5主要来源分别为二次无机盐（31.00%）、工业源（18%）、二次有机气溶胶（14.00%）、燃煤源（13%）和生物质燃烧源（12%）等。二次源解析显示对PM2.5污染贡献最主要的二级污染源类为其他工业（19.12%）、生物质炉灶（18.65%）和工业锅炉（15.37%）。2019年冬春季开展了PM2.5组份的在线监测,利用PMF模型进行来源解析,发现对PM2.5污染贡献最大的源是二次盐（36.1%）,其次为工业源（26.1%）、生物质燃烧源（15.8%）和移动源（13.3%）等。二次源解析结果显示对PM2.5污染贡献最主要的二级源类为其他工业（26.53%）、生物质炉灶（21.08%）和非道路移动源（14.66%）。（3）发展了区域大气环境模式Reg AEMS和受体模型PMF相结合的数值源解析方法,分析了4次典型重污染过程的特征和来源。本地排放型重污染过程中PM2.5峰值浓度达到388μg/m3,CO和NOx浓度有明显的升高,对PM2.5贡献最主要的源类为硝酸盐（34%）、硫酸盐（28%）、移动源（16%）和生物质燃烧源（9%）等,二次源解析结果显示最主要的二级污染源类为非道路移动源（15.43%）和道路移动源（15.36%）。沙尘输送型重污染过程发展极为迅速,小时AQI值增长达113,以PM10为主要污染物,主要受到西北部沙尘输送影响。对PM2.5贡献最主要的源类为硫酸盐（35%）、移动源（22%）、扬尘源（17%）和硝酸盐（11%）等,二次源解析显示贡献最主要的二级污染源类为电力供热（19.44%）和非道路移动源（16.7%）。不利气象条件型重污染过程中濮阳长期处于高压前部均压场内,受弱暖平流控制,大气静稳,扩散条件差,较长时间段相对湿度维持在100%,大气达到饱和状态。对PM2.5贡献最主要的源类为燃煤源（29%）、二次无机盐（25%）、工业源（22%）和扬尘源（10%）等,二次源解析结果显示贡献最主要的二级污染源类为工业锅炉（30.13%）和其他工业（21.06%）。烟花爆竹燃放型重污染过程中细颗粒物浓度呈现爆发性增长,PM2.5浓度峰值达631μg/m3。PM2.5中与烟花爆竹燃放相关的指示因子K+、Cl-和SO42-浓度均出现了明显的特征性增加。对PM2.5贡献最主要的源类为燃烧源（32%）、硫酸盐（20%）、工业源（17%）和扬尘源（16%）等。高浓度的本地污染物排放和区域间污染物传输,在弱气压场、高湿度、静小风、较低的混合层高度和逆温等不利气象条件的作用下,大气中的一次污染物发生复杂的化学反应以及二次转化,使得重污染发生、维持和加剧。综上,本文研究了濮阳市秋冬季大气细颗粒物污染特征,基于采样分析和在线监测对秋冬季细颗粒物的来源进行了定量解析,并运用区域大气环境模式结合受体模型,对秋冬季期间4次典型重污染过程进行了特征分析和来源解析,研究结果可为濮阳市大气污染治理提供一定的科学依据。
池梦雪[7]（2020）在《东亚沙尘源区土地利用类型的遥感分析》文中研究指明沙尘天气是指强风把细小的土壤颗粒物携带到大气中的一种天气现象,是干旱、半干旱地区一种常见的气象灾害。沙尘天气严重危害着生态环境,同时也威胁着人类的健康与文明。东亚是全球沙尘的主要源区。近年来,随着世界各国对环境保护的重视,东亚沙尘排放量有逐年减少的趋势;为了进一步明确沙尘天气的发生规律与起尘地,沙尘源区的空间分布及尘源类型的研究是十分必要的。本研究将东亚分为蒙古国、青藏高原、塔里木盆地、河西走廊、黄土高原、锡林郭勒草原及科尔沁沙地七个研究分区。利用19年（20002018）MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）L1B（Level 1B）数据对东亚沙尘天气过程进行遥感监测与分析,以探究东亚沙尘天气发生的时空规律;通过MODIS L1B数据与Landsat数据的叠置分析,明确东亚地区的沙尘源类型。研究表明,20002002年、2004年和2006年为东亚地区沙尘天气发生最频繁的年份。20002018年19年间,蒙古国、青藏高原、塔里木盆地、河西走廊、黄土高原、锡林郭勒草原以及科尔沁沙地七个研究分区分别发生沙尘天气86次、60次、399次、140次、102次、85次和63次,共发生沙尘天气935次;以上研究分区4月份发生沙尘次数分别占沙尘天气总次数的36%、45%、18.3%、27.9%、23.5%、38.8%和34.9%;春季发生沙尘次数分别占沙尘天气总次数的82.6%、86.7%、52.6%、58.6%、49.0%、81.2%和79.4%。由此可见,春季（35月）是东亚地区沙尘频发的季节,4月是沙尘频发的月份。除塔里木盆地外,其余地区冬季沙尘天气发生频次仅次于春季,塔里木盆地则表现为夏季（28.3%）次于春季。近些年来,沙尘频次年际变化呈总体下降趋势与植树造林、退耕还林、“三北防护林”等绿化工程有关,增加地表植被覆盖度可以对沙尘暴的发生起到一定的抑制作用。东亚的沙尘源地主要分布在蒙古国与中国西北地区,位于沙漠、戈壁、农牧交错带以及绿洲荒漠交错带等生态环境脆弱地带。包括蒙古南部、青藏高原西北部、塔里木盆地塔克拉玛干沙漠西北边缘、河西走廊西部入口处地区北部及东部、黄土高原西北部、锡林郭勒盟浑善达克沙地、科尔沁沙地西北部,共涉及53个旗县区。东亚地区沙尘源的类型主要有干涸湖泊、盐湖、河道、湖床沉积物、山前冲积物、洪积物、活动沙丘、盐碱化土地以及资源开发、农业开发用地等。其中,干涸湖泊、盐湖、水体、河道及河床是东亚共同、普遍的沙尘源类型。由此可见,沙尘源的形成主要与水文条件有关。沙尘源的研究表明自然因素和人为因素共同导致沙尘天气频繁发生。影响沙尘源形成的自然因素包括气候特征、地形地貌特点、土质条件以及地表植被覆盖状况等;然而多数沙尘源的形成与人口压力剧增、人类频繁的经济活动以及对自然资源的过度开发和不合理利用导致的生态环境破坏有关。沙尘天气的遥感监测捕捉了东亚地区沙尘活动的时间变化规律和空间分布特征,高效地识别了沙尘源地、解析了尘源类型,对东亚沙尘源地的生态环境整治具有重要指导意义。
李伊明,彭杏,皇甫延琦,徐娇,史国良,冯银厂[8]（2020）在《呼包鄂地区沙尘期间大气污染特征研究》文中研究表明为研究沙尘天气下典型大气污染特征选择呼和浩特市、包头市、鄂尔多斯市（简称"呼包鄂地区"）为研究对象,分析了呼包鄂地区2016年春季3月1日-5月31日的PM10与PM2.5数据利用CMB （化学质量平衡）受体模型、后向轨迹模型研究了呼包鄂地区污染源的特征,通过富集因子法评估了人类活动对沙尘天气的影响,最终通过特征比值法对沙尘天气与非沙尘天气进行了区分.结果表明:①沙尘天气与非沙尘天气时,呼包鄂地区PM10、PM2.5中主要化学组分均为Si、Ca、Al、Fe、OC、SO42-与NO3-·沙尘天气时ρ(PM10)与ρ(PM2.5)的差值大于非沙尘天气较高的ρ（Al）、ρ（Si）、ρ（Ca）说明呼包鄂地区受到较大的沙尘天气影响.②CMB受体模型源解析结果表明,沙尘天气时扬尘源对PM10与PM2.5的贡献率分别为59.3%、48.7%,说明PM10和PM2.5的主要污染源均为扬尘源.后向轨迹模式模拟表明,呼包鄂地区的沙尘主要来自其西北部地区.③元素Na、K、Mg的EF （富集因子）在PM10与PM2.5中均大于1.0,Si、Cu的EF在PM2.5中均大于1.0,但在PM10中小于或等于1.0;依据EF表征级别,自然因素对PM2.5和PM10的影响程度均较大并且PM2.5受人类活动影响的程度大于PM10.通过特征比值发现ρ（Si）/ρ（Al）大于1.7且ρ（Si）/ρ（Fe）大于2.2可作为呼包鄂地区典型沙尘天气的界定.研究显示,呼包鄂地区春季受到较大程度的沙尘影响,这些沙尘主要来自其西北部地区通过特征比值法可以对呼包鄂地区沙尘天气进行界定.
池梦雪,张宝林,王涛,郭佳,彭健[9]（2019）在《2000～2018年黄土高原沙尘天气遥感监测及尘源分析》文中进行了进一步梳理利用19年（2000～2018年） MODIS（moderate resolution imaging spectroradiometer） L1B数据对黄土高原102次沙尘天气过程进行遥感监测与分析,探究黄土高原沙尘天气发生的时空规律。结果表明,黄土高原沙尘天气呈减少趋势,沙尘频发季节为春季。黄土高原沙尘源地主要分布在其西北部,位于沙地和沙漠区、农灌区与黄土丘陵沟壑区、黄土高原沟壑区等生态脆弱的原生沙尘暴带。黄土高原典型的沙尘源为活动沙丘及丘间沙地、干涸湖泊、河道和农田等,表明沙尘天气频发是由自然因素和人为因素共同导致的。沙尘天气的遥感监测捕捉了黄土高原沙尘活动的时空变化特征,高效地识别了沙尘源地和尘源类型,对黄土高原气候变化、生态环境变化研究和环境修复与评价具有重要指导意义。
张春梅[10]（2019）在《太原市沙尘和非沙尘天气大气细颗粒物质谱特征及来源》文中研究表明为了探究沙尘过程对太原市空气质量的影响,利用在线单颗粒气溶胶飞行时间质谱结合后向气团轨迹数据,对沙尘和非沙尘天气细颗粒物(PM2.5)的污染特征及来源进行了分析研究。结果表明:（1）从质谱信号强度比较,沙尘天气期间细颗粒物中的23 Na+、24 Mg+、76SiO-等地壳元素质谱信号强度较非沙尘天气明显,非沙尘天气的元素碳(12 C+、36 C3+)、金属离子(39 K+、206,207,208Pb+)及18 NH4+、62 NO3-、97 HSO4-等二次离子的信号强度明显大于沙尘天气。（2）从细颗粒物类型比较,沙尘天气矿物质颗粒占比高于非沙尘天气5.4%,有机碳类物质包括有机碳（OC）、左旋葡聚糖（LEV）以及高分子有机物（HOC）和混合碳（ECOC）等占比也均高于非沙尘天气;而非沙尘天气的元素碳、重金属和富钾颗粒分别高出沙尘天气9.3%、1.8%和3.9%。（3）从细颗粒物来源比较,监测期间PM2.5主要受机动车尾气、燃煤、工业工艺和扬尘源的影响。沙尘天气下,燃煤源对细颗粒物的贡献比例（27.4%）明显高于非沙尘天气（13.7%）,扬尘源贡献比例（20.5%）也高于非沙尘天气（12.3%）。结合后向气团轨迹数据分析,沙尘气溶胶主要来自中国西北地区。（4）从扬尘源中各类颗粒物类别比较,沙尘天气时段,Dust-Al、Dust-Mg、Dust-Si三类颗粒占比明显高于非沙尘天气时段,其中Dust-Si颗粒占比增加最大,而Dust-Ca、Dust-Fe-Mn和Other三类颗粒占比低于非沙尘天气时段,Dust-Fe-Mn颗粒在沙尘天气中比例下降最大,为16.8%。
二、沙尘暴尘源形成及分布（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、沙尘暴尘源形成及分布（论文提纲范文）
（1）运城市大气污染物时空分布特征与潜在源区研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 大气污染物排放清单研究与应用 |
| 1.3 后向轨迹传输分析研究与应用 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 数据资料与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候条件 |
| 2.2 大气污染物排放清单编制 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 数据分类 |
| 2.2.3 工业源计算方法 |
| 2.2.4 住宅源计算方法 |
| 2.2.5 移动源计算方法 |
| 2.2.6 农业源计算方法 |
| 2.2.7 扬尘源计算方法 |
| 2.3 后向轨迹模型区域传输分析 |
| 2.3.1 聚类分析法 |
| 2.3.2 潜在源贡献函数(PSCF) |
| 2.3.3 浓度权重轨迹(CWT) |
| 第三章 运城市大气污染物浓度时空分布特征 |
| 3.1 大气污染物年均浓度 |
| 3.2 大气污染物浓度时间变化特征 |
| 3.2.1 大气污染物浓度月变化特征 |
| 3.2.2 大气污染物浓度日变化特征 |
| 3.3 大气污染物浓度空间分布特征 |
| 3.4 大气污染物相关性分析 |
| 3.4.1 PM_(2.5)与PM_(10)浓度季节相关性 |
| 3.4.2 大气污染物浓度与气象因素相关性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 运城市大气污染物排放时空分布特征 |
| 4.1 大气污染物排放清单 |
| 4.2 大气污染物污染源贡献分析 |
| 4.2.1 工业源 |
| 4.2.2 住宅源 |
| 4.2.3 移动源 |
| 4.2.4 农业源 |
| 4.2.5 扬尘源 |
| 4.3 大气污染物区县污染特征分析 |
| 4.3.1 大气污染物区县排放总量 |
| 4.3.2 大气污染物区县污染特征 |
| 4.4 大气污染物时空分配特征 |
| 4.4.1 大气污染物空间分配特征 |
| 4.4.2 大气污染物时间分配特征 |
| 4.5 排放清单不确定性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 运城市大气污染物潜在源区与管控建议 |
| 5.1 四季后向轨迹聚类分析 |
| 5.2 四季潜在源贡献函数分析 |
| 5.3 四季浓度权重轨迹分析 |
| 5.4 秋冬季污染期潜在源区分析 |
| 5.4.1 污染特征分析 |
| 5.4.2 潜在源区分析 |
| 5.5 管控建议 |
| 5.5.1 时间管控建议 |
| 5.5.2 空间管控建议 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）嘉峪关市大气颗粒物PM2.5,PM10及其无机元素污染特征,来源解析及健康风险评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景概述 |
| 1.2.1 大气颗粒物的危害 |
| 1.2.2 国内外相关研究现状概述 |
| 1.2.3 课题来源 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 第二章 研究方法 |
| 2.1 研究路线及方案概述 |
| 2.2 研究区域简介 |
| 2.2.1 地理位置 |
| 2.2.2 经济产业 |
| 2.2.3 大气环境质量 |
| 2.3 样品采集 |
| 2.3.1 采样时段 |
| 2.3.2 采样点位的布设 |
| 2.3.3 采样流程 |
| 2.4 颗粒物质量浓度分析 |
| 2.5 无机元素分析 |
| 2.6 基于后向轨迹模式的潜在源区分析 |
| 2.6.1 潜在源区分析时段划分及资料来源 |
| 2.6.2 后向轨迹模式简介 |
| 2.6.3 Meteoinfo软件以及Trajstat插件 |
| 2.6.4 轨迹聚类分析 |
| 2.6.5 潜在源贡献因子分析法(PSCF) |
| 2.6.6 权重浓度轨迹分析分析法(CWT) |
| 2.7 大气颗粒物源解析方法 |
| 2.7.1 富集因子分析法 |
| 2.7.2 主成分分析法 |
| 2.7.3 正定矩阵因子分解模型(PMF模型) |
| 2.8 无机元素健康风险评价 |
| 2.8.1 健康风险评价流程简介 |
| 2.8.2 暴露剂量计算模型 |
| 2.8.3 暴露参数选取 |
| 2.8.4 健康风险表征 |
| 2.9 区域重金属污染评价 |
| 2.10 质量控制 |
| 2.10.1 样品采集、储存、运输过程中的质量控制 |
| 2.10.2 无机元素分析过程中的质量控制 |
| 2.10.3 手工滤膜采样与自动监测的数据对比 |
| 第三章 嘉峪关市PM_(2.5),PM_(10)传输特征及潜在源区分析 |
| 3.1 研究时段划分 |
| 3.2 研究时段内嘉峪关市空气质量概况 |
| 3.3 嘉峪关市四季后向轨迹模拟 |
| 3.3.1 嘉峪关市冬季后向轨迹分布 |
| 3.3.2 嘉峪关市春季后向轨迹分布 |
| 3.3.3 嘉峪关市夏季后向轨迹分布 |
| 3.3.4 嘉峪关市秋季后向轨迹分布 |
| 3.4 嘉峪关市后向轨迹聚类分析 |
| 3.4.1 嘉峪关市冬季后向轨迹聚类分析结果 |
| 3.4.2 嘉峪关市春季后向轨迹聚类分析结果 |
| 3.4.3 嘉峪关市夏季后向轨迹聚类分析结果 |
| 3.4.4 嘉峪关市秋季后向轨迹聚类分析结果 |
| 3.5 嘉峪关市PM_(2.5),PM_(10)的PSCF分析 |
| 3.5.1 嘉峪关市冬季PM_(2.5),PM_(10)的PSCF分析结果 |
| 3.5.2 嘉峪关市春季PM_(2.5),PM_(10)的PSCF分析结果 |
| 3.5.3 嘉峪关市夏季PM_(2.5),PM_(10)的PSCF分析结果 |
| 3.5.4 嘉峪关市秋季PM_(2.5),PM_(10)的PSCF分析结果 |
| 3.6 嘉峪关市PM_(2.5),PM_(10)的CWT分析 |
| 3.6.1 嘉峪关市冬季PM_(2.5),PM_(10)的CWT分析结果 |
| 3.6.2 嘉峪关市春季PM_(2.5),PM_(10)的CWT分析结果 |
| 3.6.3 嘉峪关市夏季PM_(2.5),PM_(10)的CWT分析结果 |
| 3.6.4 嘉峪关市秋季PM_(2.5),PM_(10)的CWT分析结果 |
| 3.7 嘉峪关市四季污染情况的成因探讨 |
| 3.7.1 四季颗粒物污染情况的成因分析 |
| 3.7.2 嘉峪关市春夏季O_3污染严重的成因分析 |
| 3.7.3 嘉峪关市大气污染现状的相关防治建议 |
| 3.8 本章结论 |
| 第四章 嘉峪关市PM_(2.5),PM_(10)中无机元素污染特征及来源解析 |
| 4.1 四季颗粒物样品采集结果统计 |
| 4.2 四季采样期间嘉峪关市PM_(2.5),PM_(10)浓度特征 |
| 4.2.1 嘉峪关市冬季PM_(2.5),PM_(10)浓度特征 |
| 4.2.2 嘉峪关市春季PM_(2.5),PM_(10)浓度特征 |
| 4.2.3 嘉峪关市夏季PM_(2.5),PM_(10)浓度特征 |
| 4.2.4 嘉峪关市秋季PM_(2.5),PM_(10)浓度特征 |
| 4.3 嘉峪关市四季PM_(2.5),PM_(10)中无机元素浓度特征 |
| 4.3.1 嘉峪关市冬季PM_(2.5),PM_(10)中无机元素浓度特征 |
| 4.3.2 嘉峪关市春季PM_(2.5),PM_(10)中无机元素浓度特征 |
| 4.3.3 嘉峪关市夏季PM_(2.5),PM_(10)中无机元素浓度特征 |
| 4.3.4 嘉峪关市秋季PM_(2.5),PM_(10)中无机元素浓度特征 |
| 4.4 嘉峪关市四季PM_(2.5),PM_(10)中无机元素的富集因子分析 |
| 4.4.1 嘉峪关市冬季PM_(2.5),PM_(10)富集因子分析结果 |
| 4.4.2 嘉峪关市春季PM_(2.5),PM_(10)富集因子分析结果 |
| 4.4.3 嘉峪关市夏季PM_(2.5),PM_(10)富集因子分析结果 |
| 4.4.4 嘉峪关市秋季PM_(2.5),PM_(10)富集因子分析结果 |
| 4.5 基于主成分分析法(PCA)的PM_(2.5),PM_(10)来源解析 |
| 4.5.1 冬季PM_(2.5),PM_(10)的PCA法来源解析结果 |
| 4.5.2 春季PM_(2.5),PM_(10)的PCA法来源解析结果 |
| 4.5.3 夏季PM_(2.5),PM_(10)的PCA法来源解析结果 |
| 4.5.4 秋季PM_(2.5),PM_(10)的PCA法来源解析结果 |
| 4.6 基于PMF模型的PM_(2.5),PM_(10)来源解析 |
| 4.6.1 冬季PM_(2.5),PM_(10)的PMF模型来源解析结果 |
| 4.6.2 春季PM_(2.5),PM_(10)的PMF模型来源解析结果 |
| 4.6.3 夏季PM_(2.5),PM_(10)的PMF模型来源解析结果 |
| 4.6.4 秋季PM_(2.5),PM_(10)的PMF模型来源解析结果 |
| 4.7 主成分分析法与PMF模型源解析结果对比 |
| 4.8 本章结论 |
| 第五章 嘉峪关市PM_(2.5),PM_(10)中无机元素的健康风险评价 |
| 5.1 冬季颗粒物PM_(2.5),PM_(10)中无机元素的健康风险评价 |
| 5.1.1 冬季无机元素的致癌风险表征 |
| 5.1.2 冬季无机元素的非致癌风险表征 |
| 5.2 春季颗粒物PM_(2.5),PM_(10)中无机元素的健康风险评价 |
| 5.2.1 春季无机元素的致癌风险表征 |
| 5.2.2 春季无机元素的非致癌风险表征 |
| 5.3 夏季颗粒物PM_(2.5),PM_(10)中无机元素的健康风险评价 |
| 5.3.1 夏季无机元素的致癌风险表征 |
| 5.3.2 夏季无机元素的非致癌风险表征 |
| 5.4 秋季颗粒物PM_(2.5),PM_(10)中无机元素的健康风险评价 |
| 5.4.1 秋季无机元素的致癌风险表征 |
| 5.4.2 秋季无机元素的非致癌风险表征 |
| 5.5 四季健康风险评价结果概述及分析 |
| 5.6 本章结论 |
| 第六章 嘉峪关市PM_(2.5),PM_(10)的区域重金属污染评价 |
| 6.1 冬季区域重金属污染评价 |
| 6.2 春季区域重金属污染评价 |
| 6.3 夏季区域重金属污染评价 |
| 6.4 秋季区域重金属污染评价 |
| 6.5 本章结论 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（3）西安市大气颗粒物中环境持久性自由基的来源及其氧化潜能特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 大气颗粒物EPFRs污染特征 |
| 1.2.2 大气颗粒物EPFRs生成机制 |
| 1.2.3 大气颗粒物EPFRs的污染来源 |
| 1.2.4 大气颗粒物EPFRs氧化潜能 |
| 1.3 研究目的及主要内容 |
| 1.3.1 研究目的及意义 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.2 大气污染现状 |
| 2.3 样品采集与保存 |
| 2.3.1 PM_(2.5)样品 |
| 2.3.2 大气降尘样品 |
| 2.4 样品前处理 |
| 2.4.1 PM_(2.5)膜样品处理 |
| 2.4.2 降尘样品预处理 |
| 2.5 组分分析 |
| 2.5.1 水溶性离子分析 |
| 2.5.2 元素分析 |
| 2.5.3 OC/EC分析 |
| 2.5.4 EPFRs检测 |
| 2.5.5 ROS分析 |
| 2.6 大气污染物指数及气象数据收集 |
| 2.7 模型介绍 |
| 2.7.1 受体模型PMF |
| 2.7.2 统计模型 |
| 3 西安市大气PM_(2.5)中化学组分的污染特征 |
| 3.1 PM_(2.5)时间序列及质量闭合 |
| 3.2 化学组分污染特征 |
| 3.2.1 水溶性阴阳离子 |
| 3.2.2 元素 |
| 3.2.3 有机碳/元素碳 |
| 3.3 大气PM_(2.5)中EPFRs的季节变化特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 西安市大气PM_(2.5)和EPFRs的污染源贡献 |
| 4.1 PM_(2.5)和EPFRs污染源识别 |
| 4.2 PM_(2.5)和EPFRs源贡献的季节变化特征 |
| 4.3 PM_(2.5)和EPFRs源的差异性 |
| 4.4 气象条件对EPFRs来源的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 西安市大气降尘中EPFRs的氧化潜能特征 |
| 5.1 西安市大气降尘质量污染特征 |
| 5.2 西安市大气降尘中污染组分浓度污染特征 |
| 5.2.1 降尘中EPFRs浓度污染特征 |
| 5.2.2 降尘中ROS浓度污染特征 |
| 5.2.3 降尘中元素浓度污染特征 |
| 5.3 降尘中化学组分与ROS的统计关系 |
| 5.3.1 单变量回归分析 |
| 5.3.2 多变量回归分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（4）乌海矿区典型尘源物质风蚀研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风蚀特征研究 |
| 1.2.2 风蚀扬尘污染研究 |
| 1.2.3 风蚀过程影响因素研究 |
| 1.3 技术路线及研究内容 |
| 1.3.1 技术路线图 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 2 研究区概况 |
| 3 采样与试验设计 |
| 3.1 尘源物质选取与采样 |
| 3.2 物理性质分析 |
| 3.3 风洞试验 |
| 3.3.1 风蚀特征研究 |
| 3.3.2 含水率控制变量实验 |
| 3.3.3 表面洒水板结 |
| 3.4 风蚀扬尘实地观测 |
| 3.5 扬尘扩散情况监测 |
| 3.5.1 监测设备 |
| 3.5.2 气象因素 |
| 3.6 实验数据处理 |
| 4 尘源物质的风蚀 |
| 4.1 尘源物质的起动风速 |
| 4.2 尘源物质的风蚀率 |
| 4.3 尘源物质的风蚀扬尘 |
| 4.4 风蚀扬尘情况实地观测 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 风蚀过程的影响因素 |
| 5.1 容重和粒径分布对风蚀过程的影响 |
| 5.2 含水率对风蚀过程的影响 |
| 5.2.1 对起动风速的影响 |
| 5.2.2 对风蚀率的影响 |
| 5.2.3 对风蚀扬尘的影响 |
| 5.3 洒水板结对风蚀过程的影响 |
| 5.3.1 对起动风速的影响 |
| 5.3.2 对风蚀率的影响 |
| 5.3.3 对风蚀扬尘的影响 |
| 5.4 尘源风蚀扬尘影响因素 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 风蚀扬尘扩散情况 |
| 6.1 监测区域粉尘浓度 |
| 6.2 粉尘浓度影响因素 |
| 6.2.1 相对湿度对粉尘浓度的影响 |
| 6.2.2 温度对粉尘浓度的影响 |
| 6.2.3 风速对粉尘浓度的影响 |
| 6.3 影响因素回归分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
（5）中国北方沙区冬春季沙尘空间分布及尘源路径研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 沙尘天气 |
| 1.2.2 沙尘源与移动路径 |
| 1.3 研究区概况 |
| 2 研究内容与方法 |
| 2.1 研究内容 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 数据获取 |
| 2.2.2 影像目视解译 |
| 2.2.3 沙尘信息提取及精度验证 |
| 2.2.4 沙尘频数统计 |
| 2.2.5 沙尘源与移动路径 |
| 2.3 技术路线图 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 中国北方沙区冬季沙尘频数空间分布 |
| 3.1.1 月空间分布特征 |
| 3.1.2 年空间分布特征 |
| 3.2 中国北方沙区春季沙尘频数空间分布 |
| 3.2.1 月空间分布特征 |
| 3.2.2 年空间分布特征 |
| 3.3 中国北方沙区冬春季沙尘源与移动路径 |
| 3.3.1 冬春季沙尘源区分布及其特征 |
| 3.3.2 冬春季沙尘移动路径 |
| 4 讨论与结论 |
| 4.1 讨论 |
| 4.2 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（6）濮阳市秋冬季大气细颗粒物污染特征和来源解析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.3 本文研究内容 |
| (1)濮阳市秋冬季大气污染特征分析 |
| (2)基于观测采样的细颗粒物来源解析 |
| (3)基于模型模拟的细颗粒物来源解析 |
| 参考文献 |
| 第二章 资料方法与模式介绍 |
| 2.1 PM_(2.5)手工膜采样样品收集 |
| 2.2 手工膜采样样品分析 |
| 2.3 PM_(2.5)组分在线监测 |
| (1)数据采样 |
| (2)缺省元素处理 |
| (3)异常值处理 |
| 2.4 硫氮转化率计算 |
| 2.5 PMF受体模型 |
| 2.6 数值模型和受体模型相结合的源解析方法 |
| 参考文献 |
| 第三章 濮阳市秋冬季大气污染特征分析 |
| 3.1 大气污染特征分析 |
| 3.2 PM_(2.5)组分特征分析 |
| 3.2.1 手工膜采样PM_(2.5)组分分析 |
| 3.2.2 在线监测PM_(2.5)组分特征分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 基于手工采样和在线监测的细颗粒物来源解析 |
| 4.1 濮阳市大气污染排放清单分析 |
| 4.2 2017-2018年秋冬季源解析结果 |
| 4.3 2018-2019年秋冬季源解析结果 |
| 4.4 2019年冬春季源解析结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 基于数值模拟的细颗粒物来源解析及其在重污染过程研究中的应用 |
| 5.1 模拟结果验证 |
| 5.1.1 PM_(2.5)浓度及组分验证 |
| 5.1.2 模型源解析结果验证 |
| 5.2 重污染过程分析及模型模拟源解析 |
| 5.2.1 重污染过程选取 |
| 5.2.2 重污染一过程 |
| 5.2.3 重污染二过程 |
| 5.2.4 重污染三过程 |
| 5.2.5 重污染四过程 |
| 5.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 主要特色和创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 致谢 |
（7）东亚沙尘源区土地利用类型的遥感分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 研究目的及可行性分析 |
| 1.3 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.3.1 国外研究进展 |
| 1.3.2 国内研究进展 |
| 2 研究内容及研究区概况 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.2 研究内容及技术路线 |
| 2.2.1 研究内容 |
| 2.2.2 研究思路及技术路线 |
| 3 数据与方法 |
| 3.1 沙尘天气研究方法 |
| 3.2 沙尘天气遥感 |
| 3.2.1 沙尘天气遥感原理 |
| 3.2.2 影像来源与预处理 |
| 3.3 方法有效性验证 |
| 3.3.1 沙尘天气对气溶胶光学厚度的影响 |
| 3.3.2 沙尘天气对能见度的影响 |
| 3.3.3 沙尘天气对PM_(2.5)、PM_(10) 及空气质量指数的影响 |
| 4 沙尘天气时空变化特征 |
| 4.1 2000 ~2018 年沙尘天气统计及时间分布特征 |
| 4.2 沙尘天气空间分布特征 |
| 4.3 小结 |
| 5 沙尘源区下垫面类型解析 |
| 5.1 蒙古沙尘源区下垫面类型解析 |
| 5.2 青藏高原沙尘源区下垫面类型解析 |
| 5.3 塔里木盆地沙尘源区下垫面类型解析 |
| 5.4 河西走廊沙尘源区下垫面类型解析 |
| 5.5 黄土高原沙尘源区下垫面类型解析 |
| 5.6 锡林郭勒草原沙尘源区下垫面类型解析 |
| 5.7 科尔沁沙地沙尘源区下垫面类型解析 |
| 5.8 小结 |
| 6 沙尘源变化及其成因 |
| 6.1 沙尘源区土地利用类型变化 |
| 6.2 沙尘源成因分析 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论与讨论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 |
| 攻读硕士学位期间参加科研项目情况 |
（8）呼包鄂地区沙尘期间大气污染特征研究（论文提纲范文）
| 1 试验方法 |
| 1.1 样品采集与分析 |
| 1.2 数据分析 |
| 2 结果与讨论 |
| 2.1 沙尘天气颗粒物特征分析 |
| 2.2 沙尘天气污染源分析 |
| 2.3 元素富集因子与特征比值分析 |
| 3 结论 |
（9）2000～2018年黄土高原沙尘天气遥感监测及尘源分析（论文提纲范文）
| 1 数据与方法 |
| 1.1 研究区域简介 |
| 1.2 数据来源 |
| 1.3 研究方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 基于MODIS的沙尘天气遥感监测 |
| 2.1.1 沙尘天气的分布特征 |
| 2.1.2 黄土高原沙尘源地分析 |
| 2.2 黄土高原典型沙尘源分析 |
| 2.2.1 活动沙丘 |
| 2.2.2 干涸湖泊、河道等季节性水体 |
| 2.2.3 农田 |
| 3 讨论 |
| 4 结论 |
（10）太原市沙尘和非沙尘天气大气细颗粒物质谱特征及来源（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 采样基本信息 |
| 1.2 SPAMS源解析原理及数据分析方法 |
| 1.3 质量控制和质量保证 |
| 2 结果与讨论 |
| 2.1 监测期间空气质量情况和气象条件 |
| 2.2 沙尘天气对颗粒物化学成分的影响 |
| 2.3 沙尘及非沙尘天气颗粒物的主要来源对比 |
| 3 结论 |
四、沙尘暴尘源形成及分布（论文参考文献）
- [1]运城市大气污染物时空分布特征与潜在源区研究[D]. 周文强. 西北大学, 2021(12)
- [2]嘉峪关市大气颗粒物PM2.5,PM10及其无机元素污染特征,来源解析及健康风险评价[D]. 肖凯. 兰州交通大学, 2021(02)
- [3]西安市大气颗粒物中环境持久性自由基的来源及其氧化潜能特征研究[D]. 李升苹. 陕西科技大学, 2021
- [4]乌海矿区典型尘源物质风蚀研究[D]. 李雨珂. 北京林业大学, 2020(02)
- [5]中国北方沙区冬春季沙尘空间分布及尘源路径研究[D]. 张晔. 内蒙古农业大学, 2020(02)
- [6]濮阳市秋冬季大气细颗粒物污染特征和来源解析[D]. 陈楚. 南京大学, 2020(02)
- [7]东亚沙尘源区土地利用类型的遥感分析[D]. 池梦雪. 内蒙古师范大学, 2020(08)
- [8]呼包鄂地区沙尘期间大气污染特征研究[J]. 李伊明,彭杏,皇甫延琦,徐娇,史国良,冯银厂. 环境科学研究, 2020(04)
- [9]2000～2018年黄土高原沙尘天气遥感监测及尘源分析[J]. 池梦雪,张宝林,王涛,郭佳,彭健. 科学技术与工程, 2019(18)
- [10]太原市沙尘和非沙尘天气大气细颗粒物质谱特征及来源[J]. 张春梅. 山西大学学报(自然科学版), 2019(02)