天山北坡城市群PM2.5浓度时空分布特征及影响因素分析

针对天山北坡城市群开展PM_2.5浓度时空分布特征和影响因素分析,对区域经济建设和环境保护具有积极的意义.通过地理加权回归（GWR）模型,利用MCD19A2气溶胶产品结合气象因子,反演得到天山北坡城市群2015~2021年3~11月的PM_2.5浓度时空分布,继而实现变化趋势和影响因素分析.结果如下：①研究区PM_2.5浓度高值主要分布在天山北麓和古尔班通古特沙漠之间的绿洲城市群地带,呈现“四周低,中间高”和“西低东高”的空间分布特征,2015~2021年研究区的ρ（PM_2.5）年均值为16.98 μg·m^-3,高值主要聚集在乌鲁木齐市市区部分,并向昌吉市和阜康市延伸递减;ρ（PM_2.5）月均值分布规律与年均一致,但存在季节差异,表现为：秋季（20.32 μg·m^-3）>春季（18.25 μg·m^-3）>夏季（12.47 μg·m^-3）,春季和冬季聚集现象会更明显;②研究区PM_2.5浓度年均值在2015~2021年呈现下降趋势,3~10月均值同样表现为下降趋势,仅11月表现为略有升高;从PM_2.5浓度变化趋势空间分布分析,下降集中在主要城市市区部分,尤其是乌鲁木齐市市区部分及其周边地区减少幅度最大,变化最为剧烈;③研究区气温、气压与PM_2.5浓度呈现正相关效应,而相对湿度,风速,大气边界层高度,降水量与PM_2.5浓度呈现负相关效应;各因子影响程度从高向低排列为：大气边界层高度>相对湿度>气压>气温>风速>降水量.     

南京江北2014-2016年PM2.5质量浓度分布特征及气象和传输影响因素分析

利用2014-2016年南京江北地区PM_2.5质量浓度和气象要素的小时数据,并结合HYSPLIT模式后向轨迹聚类分析和PSCF法分析了PM_2.5质量浓度的污染特征及其主要影响因素和主要来源特征.结果表明：2014-2016年PM_2.5质量浓度呈逐年下降趋势,下降幅度约为17.40%,由2014年的62.1 μg·m^-3下降至2016年的51.2 μg·m^-3,能见度由2014年的5.8 km上升至2016年6.6 km.PM_2.5质量浓度存在显著的月变化和季节变化特征,1月浓度最高,可达93.0 μg·m^-3;8月浓度最低,仅为38.8 μg·m^-3;冬季浓度最高,可达76.8 μg·m^-3,夏季浓度最低,仅为47.1 μg·m^-3.不同季节日变化均为单峰型分布.气象要素对PM_2.5质量浓度的影响较大,不同相对湿度下能见度和PM_2.5质量浓度具有较好的拟合关系.霾和非霾天PM_2.5质量浓度的阈值为15 μg·m^-3.不同季节的主导气团不同,春季主导气团为偏北气流和偏东气流,占比分别为43.50%和30.80%;夏季主导气团以东部气流为主,占比约为68.22%;秋季和冬季主导气团为来自北方的气流,总占比分别为83.52%和100%;偏北内陆气团PM_2.5质量浓度较大,偏东海洋性气团PM_2.5质量浓度较低.PM_2.5质量浓度潜在源区春冬季潜在源区范围较大,夏秋季潜在源区范围较小,季节变化显著.春季潜在来源主要分布在安徽、江西北部、江苏南部和浙江北部等地区,夏秋季分布在安徽东部、浙江北部和江苏南部等地区,冬季分布在安徽、河南东部,山东和江苏等地区.     

基于SOA转化机制的沧州市重点企业秋冬季大气污染模拟

基于沧州市2016年排放清单筛选出120家重点企业,采用重新编译代码后的CALPUFF空气质量模型,模拟了2017年秋冬季不同程度污染天气下120家重点企业PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂及二次生成硫酸盐、硝酸盐、二次有机气溶胶（SOA）的污染情况.结果表明,120家重点企业PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO₂秋冬季平均模拟浓度占平均观测浓度的比例分别为：3.3%、5.7%、5.6%和2.9%;一次排放的PM₁₀主要集中在沧州市西南部和东南部,二次转化的SOA、硫酸盐和硝酸盐主要集中在主城区和东南部;PM_2.5中SOA平均占比约为27.3%,重污染时段比例上升为29.0%;PM_2.5中烷烃气溶胶、甲苯气溶胶、二甲苯气溶胶和多环芳烃（PAH）气溶胶占比分别为：12.1%、6.0%、7.0%和2.2%.120家重点企业精细化模拟结果显示,重污染天气以上120家重点企业的PM_2.5贡献浓度为3.02μg·m^-3,占沧州市"三年作战计划"要求2018年下降浓度（6.00μg·m^-3）的50%;PM_2.5浓度贡献较大的企业包括某石油化工股份有限公司沧州分公司（0.41μg·m^-3）、某碳素有限公司（0.29μg·m^-3）、某石化股份有限公司聚海分公司（0.26μg·m^-3）、沧州某肥业有限公司（0.23μg·m^-3）、沧州某大化有限责任公司（0.19μg·m^-3）等,主要位于新华区、沧县和渤海新区.本研究可为开展秋冬季每一家重点企业的错峰生产和应急减排提供科学依据.     

2013-2014年河南省PM2.5浓度及其来源模拟研究

随着城市化和工业化水平的逐渐提高,河南省的空气污染问题也日益严重.利用嵌套网格空气质量模式（NAQPMS）,数值模拟了2013年7月-2014年6月年河南省大气细颗粒物及其前体物（NO₂、SO₂、PM₁₀、PM_2.5）的地面浓度,并量化了其主要来源.结果表明：模式能够较好地再现污染物的时空演化特征.整体来讲,河南省PM_2.5的高值区集中在中部和北部地区,呈现冬季高、夏季低的特点.在线源解析模拟发现,河南省不同地区PM_2.5的来源有所不同,中西部地区主要来自于本地,而在东部和北部地市,来自周边省份的区域输送更为显著,其贡献达到40%～50%,且在PM_2.5浓度的高值区更为明显.就行业贡献而言,居民源、工业源和机动车排放是河南省PM_2.5浓度的主要来源,其浓度贡献分别为23.7 μg·m^-3（贡献比例24%,下同）、20.6 μg·m^-3（21%）和21.3 μg·m^-3（22%）,电厂、农牧业和地面扬尘的浓度贡献分别为7.0 μg·m^-3（7%）、8.7 μg·m^-3（9%）和17.8 μg·m^-3（18%）.受居民源影响最大的地区是河南中东部和北部地市,其贡献达到PM_2.5浓度的27%、27%和25%.工业源影响最大的地区集中在太行山南部地市,其浓度贡献为26.4 μg·m^-3（24%）,在其他地市的贡献为17%～23%.机动车对河南东部影响最为显著,其浓度贡献为22.9 μg·m^-3（24%）.电厂和农畜牧业对全省PM_2.5的贡献分布比较均匀,分别为6%～9%和8%～10%.分析不同浓度下的PM_2.5来源,发现工业源和扬尘贡献随PM_2.5浓度增加逐渐降低,而居民源和机动车排放的贡献则有所增加,在PM_2.5浓度高于100 μg·m^-3期间,达到22%和20%.     

两湖盆地冬季区域大气颗粒物污染特征及独特的风场和下垫面影响

为认识近年来长江流域中游两湖（湖南-湖北）盆地大气环境变化特征,本文利用两湖盆地2015~2019年冬季近地面PM_2.5和PM₁₀观测数据,结合风速、地形和植被指数等资料,探讨两湖盆地冬季大气颗粒物PM_2.5和PM₁₀的变化特征及其与风速、地形和下垫面的关联.结果表明：①两湖盆地2015~2019年冬季PM_2.5污染频发,其中两湖盆地西北部的襄阳和荆门的冬季平均分别多达62 d和61 d出现PM_2.5污染（PM_2.5>75 μg·m^-3）,襄阳重污染（PM_2.5>150 μg·m^-3）多达19 d,表明两湖盆地是长江流域中游地区一个区域性PM_2.5污染中心.②在空间上,两湖盆地污染呈现出西北重东南轻、城市群污染较重的特征,这主要与冬季风驱动的大气污染物的区域传输和两湖盆地城市地区的强排放有关.③近地面风速与PM_2.5和PM₁₀地面浓度变化呈现特殊的"U"型非线性关系,PM_2.5和PM₁₀浓度拐点值分别为153 μg·m^-3和210 μg·m^-3,揭示了两湖盆地局地大气颗粒物累积主导了轻/中度污染,大气污染物区域传输决定了重度污染的独特区域特征.④两湖盆地冬季PM_2.5和PM₁₀地面浓度与地形高度和植被指数均呈显著负相关,反映了两湖盆地地形和城市化下垫面变化的大气环境效应.     

南京市不同功能区冬季大气PM2.5分布特征及其来源解析

2016年12月-2017年1月,在南京市4类典型功能区（农业区、住宅区、交通干道区、工业区）各选两点,共采集了大气PM_2.5样品32套,测定并分析了其质量浓度、9种水溶性离子（WSIs）、有机碳（OC）以及元素碳（EC）的含量.观测期间,南京市冬季PM_2.5的平均浓度为104.5 μg·m^-3,分布特征为：工业区（116.6 μg·m^-3）>农业区（104.3 μg·m^-3）>住宅区（100.1 μg·m^-3）>交通干道区（96.9 μg·m^-3）;WSIs、OC和EC的平均浓度（/PM_2.5）分别为：53.4 μg·m^-3（51.1%）、11.8 μg·m^-3（11.3%）、8.2 μg·m^-3（7.8%）.农业区和住宅区受WSIs污染较严重且NOR、SOR较高,而工业区和交通干道区的OC、EC污染较严重且SOC/OC较高.进一步运用PMF模型解析,南京市冬季PM_2.5来源为：二次源（37.3%）、工业源（31.2%）、交通源（16.4%）、建筑尘（7.9%）和燃煤源（7.2%）.最后,本文收集了自2000年起南京市冬季大气PM_2.5浓度及其污染来源研究,总体而言,近年来南京冬季大气PM_2.5浓度呈下降趋势,其主要污染源比重也发生了较大变化,燃煤贡献有所下降,而工业和交通排放逐渐上升,且二次污染贡献逐渐突出.今后,控制二次污染源将成为南京市大气PM_2.5治理的重中之重.     

珠江三角洲大气光化学氧化剂(Ox)与PM2.5复合超标污染特征及气象影响因素

基于粤港澳珠江三角洲区域空气监测网络12个监测子站的大气污染物数据,梳理2013~2017年大气光化学氧化剂O_x（NO₂+O₃）与PM_2.5质量浓度的变化趋势.O_x+PM_2.5复合超标污染定义为NO₂和PM_2.5质量浓度日平均值以及O₃浓度日最大8 h平均值（O₃ MDA8）同时超过二级浓度限值,分析了不同类型站点复合超标污染的时空分布特征以及气象因素影响.结果表明,2013~2017年珠三角PM_2.5年均质量浓度由（44±7）μg·m^-3下降至（32±4）μg·m^-3,实现PM_2.5连续3 a达标.O_x年均质量浓度由2013年（127±14）μg·m^-3下降至2016年（114±12）μg·m^-3,2017年反弹至（129±13）μg·m^-3,O₃浓度上升明显（10 μg·m^-3）.以O₃为首要污染物的污染过程占比由2013年33%增多至2017年78%,多个城市同时发生污染的区域特征明显.研究时段内O_x+PM_2.5复合超标污染事件共发生60次,主要在城区站点（78%）和郊区站点（22%）.秋季发生复合超标污染天数最多（52%）,是因为强太阳辐射有利于臭氧生成,大气氧化性增加,进而促进了PM_2.5二次生成.造成珠三角复合超标污染的天气形势主要为高压出海型（43%）、高压控制型（30%）和热带低压型（27%）.就具体气象因素而言,气温在20~25℃且相对湿度在60%~75%的范围内时,复合超标污染事件发生占比最高（22%）.在O₃重污染过程中,夜间高湿和低风速使得NO₂和PM_2.5浓度显著上升,日间高温加剧了复合超标污染.     

武汉冬季典型月份PM2.5浓度变化的观测分析与模拟追因

1月是武汉市发生重霾污染最为频繁的月份之一.本文利用地面观测数据对比分析了2014年1月与2018年1月武汉PM_2.5污染的变化与差异,进而利用嵌套网格空气质量预报模式系统（NAQPMS）对其差异进行了模拟追因分析.分析结果表明,2018年1月武汉PM_2.5污染依旧严峻,出现了17个污染天,月均浓度达到了91.6 μg·m^-3,但污染程度与2014年1月相比有了大幅改善.其污染天比2014年1月减少了13 d,月均浓度下降了90.8 μg·m^-3,浓度峰值下降了154.6 μg·m^-3.通过设计基于气象场敏感性分析的数值模拟试验,发现在区域污染物排放强度保持不变的情形下,2014年1月和2018年1月气象场的变化对武汉月均PM_2.5浓度的影响较小,差异小于3 μg·m^-3.基于2018年1月的排放情景模拟2014年1月的武汉PM_2.5浓度会导致显著的低估现象.这表明气象条件变化不是武汉2018年1月相比2014年1月PM_2.5浓度显著下降、重污染天数显著减少的关键原因,而武汉本地、周边以及京津冀等重点城市群的排放量显著下降应是最为关键的主导因子.     

2016年1月京津冀地区大气污染特征与多尺度传输量化评估

基于大气环境监测数据和WRF-CAMx模式,分析了2016年1月京津冀城市的大气污染特征,开展了PM_2.5跨界传输量化评估研究.结果表明,2016年1月京津冀地区PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO的平均浓度分别为89.5μg·m^-3、135.61μg·m^-3、57.55μg·m^-3、60.79μg·m^-3和2.12mg·m^-3,其中PM_2.5污染较为严峻.研究期间,京津冀城市近地面PM_2.5以本地排放为主,贡献率为45.4%~69.9%;区域传输贡献为辅,其中来自京津冀区域内和区域外的传输贡献率分别为4.8%~49.7%和4.9%~29.6%.高风速会促进本地PM_2.5污染的扩散,同时位于其上风向污染较高的城市,在高风速和强下风向频率和的作用下,会进一步增强对下风向城市的区域传输贡献.北京（石家庄） PM_2.5总流入、流出和净通量（t·d^-1）分别为1582.96（2036.89）、-1171.09（-1879.12）和411.87（157.77）,表明两城市接受外来输入影响均高于向外传输的影响.PM_2.5净通量呈现显著的垂直分布特征,离地1782 m高度范围内北京和石家庄PM_2.5总净通量强度范围分别是17.86~64.18 t·d^-1和-2.95~134.81t·d^-1,均在距地面817 m左右达到峰值,强度分别为64.18t·d^-1和134.81t·d^-1,而张家口和山西的净流入通量的显著增加是导致两城市PM_2.5总净通量强度达到峰值的主要原因.     

北京平原和延庆地区山谷风异同及对污染的影响

在一定的地形与天气条件下,山谷风环流是影响山地和平原气溶胶污染的主要气象因素之一.本研究基于2015~2019年京津冀地区生态环境监测数据和多源气象数据,对比分析了北京平原和延庆地区山谷风异同,结合典型污染事件揭示了山谷风不同阶段对PM_2.5浓度的影响机制.经分析发现,观象台山谷风为偏西南风转偏东北风,延庆站为偏东南风转偏东北风,随着污染等级加重,山谷风强度减弱17.7%~32.4%;观象台风速2~6 m·s^-1时,最大为SE风向PM_2.5浓度83μg·m^-3,东南风浓度高于西南;延庆站风速2~6 m·s^-1时,偏东南方向浓度高于其他风向20~40μg·m^-3,谷风阶段PM_2.5浓度高于近5年均值10~12μg·m^-3.以2015年3月5~8日重污染事件为例,山谷风的影响作用主要体现在谷风时段东南风的高湿性及区域传输作用,延庆站3月6~7日谷风阶段PM_2.5浓度上升100~130μg·m^-3;山风时段逆温发展至1000 m,观象台和延庆站露点先后抬升18℃左右,延庆站露点峰值滞后观象台2 h,高湿环境下PM_2.5浓度小幅上升.同时,3月6~7日延庆站400 m高度和玉渡山站热力梯度逐渐减小,山谷风分别减小8%和6%,局地环流减弱可能与边界层和高浓度气溶胶双向反馈机制有关.     

变温过程试验箱温度特性分析

目的研究环境试验箱变温过程中的温度分布特性。方法对具有代表特性的温度试验箱进行温场特性测定及分析,深入了解变温过程中试验箱的温场分布和影响温度特性的各个因素。结果变温过程中不同位置的温度重合性差,温变率越高,变温过程的非线性越明显。结论在变温过程中,试验箱内部测点和控制温度相比有一定的差异性,使得处于试验箱中的受试产品的不同部位,承受温度梯度应力。对于产品外表面、安装在外表面的零部件或靠近外表面的内部零部件,可能产生物理损坏或性能下降。故在使用中应充分注意这种温场特性对受试产品的影响。     

直接测量法测试温度稳定性研究

阐述了温度试验中温度稳定的重要性。通过对测试方案、测试设备、测试过程及结果的分析,对如何应用直接测量法测试试验样品非工作状态下温度稳定进行了探索和研究。根据测试结果分析了影响试验样品温度稳定的因素,并指出了直接测量法的优越性。     

基于热网络模型的导弹贮存温度预计方法

目的提供一种预计空空导弹的外场贮存温度的方法,以确定空空导弹的环境适应性要求。方法基于热网络模型,预计不同环境条件下导弹的贮存温度与日高温极值。考虑各种环境因素对导弹热环境的综合影响,建立导弹内外各节点的能量守恒方程。将实测数据代入方程,利用最小二乘法拟合方程系数建立预计模型,将实测结果与模型的预计结果进行对比以验证模型的准确性。结果热网络模型预计的温度结果和实测结果较为吻合,95%置信度下实测数据与预计的日高温极值误差均值为0.3℃。结论该方法对舱内温度的预计结果较好,可用以确定空空导弹的环境适应性要求。     

冠层辐射温度对冬小麦生态系统碳通量的影响

用箱式法在太原盆地对冬小麦的碳通量进行了两年的测定,对比分析了气温(T_a)、土壤温度(T_s)和冠层辐射温度(T_c)的日、季节变化与冬小麦碳通量日、季节变化的关系.结果表明,在日、季节尺度上T_c与T_a具有较好的一致性,相关系数在0.90以上;日尺度上,净生态系统碳交换量(NEE)、总初级生产力(GPP)、生态系统呼吸(Reco)与T_s的相关系数在绝大部分测定日都小于与T_a和T_c的相关系数,但它们与T_a和T_c的相关系数差异不大;季节尺度上,冬小麦的GPP、NEE和Reco与3个温度(T_a、T_s和T_c)都呈显著的二次抛物线关系.生态系统光合作用的最适温度T_c略低于T_a的,差异约1℃左右.Reco与T_a的关系均好于与T_s的关系,与T_c、T_a关系的决定系数差异不大(0.95~0.96).研究结果可以为基于遥感方式观测的冠层辐射温度在估算碳通量中的应用提供依据.     

石墨炉原子吸收分光光度法测地面水中的铍

介绍了用石墨炉原子吸收分光光度计测定地面水中的铍的方法的建立     

平贮ZL205A铝合金微观缺陷与宏观力学性能关系研究

目的 评估长期贮存ZL205A铝合金的微观缺陷对性能的影响。方法 利用X射线无损检测研究平贮合金的缺陷等级分布,并进一步研究合金室温拉伸、高温拉伸、室温疲劳和室温冲击性能。结果 经过平贮12 a后的ZL205A铝合金,其微观缺陷即针孔等级位于1～6级,仅发现少量的伴生带状偏析。室温拉伸时,1～3级针孔样品的抗拉强度为380MPa,而5级针孔样品的抗拉强度大幅下降到340.5 MPa,表明室温下4级及以上针孔对于拉伸强度有着重要影响。高温拉伸时,仅在100℃表现为样品缺陷等级越高,抗拉强度越高的趋势。常温疲劳试验表明,在10⁷周的寿命下,合金的疲劳极限为99.2 MPa。常温冲击试验发现,1级针孔样品的平均冲击吸收能量为3.19J,明显优于其他针孔等级样品。结论 室温拉伸和室温冲击时,材料的力学性能与缺陷等级密切相关。高温拉伸时,温度上升导致材料强度下降的作用超过了缺陷自身对性能的影响。     

太原市城市化发展对城市气温变化影响的定量化研究

采用位于同一纬度的太原气象站与远郊区农村气象站获取的1957年-2014年的气象数据,用皮尔卡森相关系数、一元线性回归、城市化影响分析等方法研究了在全球气候变暖背景下城市地区气温变化趋势以及城市化影响.结果表明:城市年平均气温升高趋势明显高于农村;城市年极端高温与农村极端高温升高趋势差异不明显;城市年极端低温升高趋势显著高于农村.就城市化影响而言,城市化对年平均气温、年极端低温趋势影响明显,但对年极端高温趋势影响微弱.     

中国北方地区50年来最高和最低气温变化及其影响

最高和最低温度的变化对农业和环境的影响比平均温度更加重要。自20世纪50年代以来,中国北方最高和最低温度变化的特点是:最低温度升温速率大于最高温度的升温速率;冬季升温速率大于夏季;偏北(纬度较高)地区的升温速率大于偏南(纬度较低)地区。黄淮海和西北区,夏季最高气温呈下降趋势。对最高和最低温度变化作突变性检验,年平均最高气温变化的突变点发生于1992年,年平均最低温度变化的突变点发生于1981年。最低温度明显升高的年份远远早于最高气温,这说明最低气温的变化比最高气温变化敏感,中国北方气候变暖主要来自于最低温度升高的贡献。自20世纪80年代气候变暖以来,中国北方喜温作物种植面积扩大,作物种植北界向北推移。     

城市发展对室内外气温影响初探

本文以昆明市为研究对象。昆明地区受全球气候变暖影响年平均气温约升高 0 4 7℃ /a ;由于城市面积扩大导致昆明的室内外气温均升高 ,城市增温效应在 1 -4月较大 ,5-1 2月较小 ;在相同月份 ,平均室内气温的增温率均大于平均气温 ;城市增温效应与城市建成区面积、城市人口均有较好地相关关系。城市建成区面积增加对平均气温的影响较大 ;而城市人口增加对平均室内气温的影响较大。     

温度场数值模拟后置处理中等温线的算法研究

应用场论和映射法对温度场等温线的算法进行了分析研究。通过数量场方向导数、梯度等理论 ,建立了求取等温线的算法 ,通过母单元与子单元之间一一对应关系 ,建立了间接绘制等温线的算法。