京津冀区域重污染天气过程数值预报评估新方法

利用区域空气质量监测数据、空气质量模式数值预报产品及天气图资料,建立了一种适用于区域重污染天气过程预报的评估方法,将其用于评估NAQPMS模式系统对2013年和2014年京津冀地区静稳型、沙尘型和特殊型3类重污染天气过程的预报能力,并探讨了重污染天气过程早报、晚报及漏报的可能气象条件原因,以提高预报准确率.结果表明:数值模式系统提前3 d预报重污染天气过程的预报准确率可达57%,秋冬季预报效果好于其他季节,静稳型预报效果好于沙尘型和特殊型.对模式AQI预报结果统计发现,当预报AQI值达到150以上时,实际发生重污染天气过程的概率较大,如定义AQI等于150作为重污染天气预警临界值,模式预报准确率可提高至70%以上.天气系统对污染过程预报有重要影响,WRF气象模式对中低层天气系统位置及强度预报偏差是导致静稳型污染过程早报和晚报的一个重要原因.     

2013年1月北京市一次空气重污染成因分析

采用数值模式与观测资料相结合的方式,对北京市2013年1月9日至15日一次空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行了初步分析.结果表明,重污染过程期间10日至14日PM2.5平均值为323μg·m-3;重污染过程与当地气象条件密切相关,稳定的大气环流形势为污染的持续提供了大气环流背景,风速较小、湿度较大、边界层较低、持续逆温是造成重污染的主要原因;重污染过程中区域输送对北京PM2.5贡献率在53%~69%之间且存在明显的二次转化,区域输送起着更为重要的作用;气象条件对持续性重污染的形成和破坏起到了关键性的作用,因此需要加强对重污染预警预报研究,以有效预防和控制空气重污染.     

基于自适应偏最小二乘回归法的CUACE模式污染物预报偏差订正改进方法研究

针对GRAPES-CUACE模式预报的6种常规污染物浓度,采用非线性动力统计-订正方法——自适应偏最小二乘回归法,建立了中国不同地区的CUACE模式预报偏差订正模型,采用多种敏感性试验优选了不同季节各区域的最优自变量组合方案,并对2016年1—3月、11—12月全国342个城市PM_(2.5)浓度预报值进行了滚动订正检验,分析了订正前后PM_(2.5)浓度的时空变化特征,重点分析了该方法在京津冀、长三角、珠三角、川渝地区等关键区域的适用性及其改进效果.结果表明:(1)CUACE模式预报PM_(2.5)浓度普遍低于观测浓度,且与实测值的相关系数较低;CUACE 15 km分辨率模式PM_(2.5)浓度预报效果优于54 km分辨率模式,其中长三角地区改进最显著,珠三角和京津冀次之,川渝地区预报效果较差.(2)订正后的PM_(2.5)浓度更接近于实测值,订正后误差明显减小,相关系数明显提高,而且订正值与实测值的散点集中分布于对角线附近.(3)长三角地区PM_(2.5)浓度订正效果最好,准确率可达72.3%;珠三角地区次之,准确率为66.3%;京津冀和川渝地区订正效果稍差,但准确率亦可达63.6%和62.6%.(4)订正后污染日和非污染日的准确率、相关系数分别提高了57.5%和25.9%、304.8%和15.2%;绝对平均偏差、均方根误差分别减小了38.9%和18.7%、21.8%和8.5%.(5)针对北京、上海、广州、乐山的不同重污染过程,订正后的平均绝对误差分别减小了12.07%、46.63%、36.66%、17.71%,相关系数分别提升了25.86%、22.22%、16.92%、162.5%,说明该订正方法适用于不同地区的不同重污染过程的预报.     

辽宁省一次大气重度污染过程预报准确性分析

2019年春季辽宁省出现了一次长时间、大范围的空气质量重度污染过程,为进一步了解此次环境空气重度污染过程的预报情况,对CMAQ模型、REG模型和人工订正法在此次污染过程中的污染等级和AQI范围的预报准确率进行了分析。结果表明:人工订正法未来24 h跨级预报准确率最高,72 h最低;AQI范围预报中,人工订正法在未来24和72 h均值预报中准确率均为最高,48 h预报REG模型准确率最高,CMAQ模型均为最低;各预报方法在污染过程前期、后期的预报准确率均高于污染过程中期。     

广西环境空气质量预报预警平台建设与应用成效

分析了广西2009—2015年第一季度空气质量状况,结果表明广西空气质量持续恶化,大气污染形势严峻,亟需建设广西重污染天气监测预警体系,妥善应对重污染天气。概述了广西环境空气质量预报预警平台建设内容,并对平台数值预报、统计模型效果评价和预报预警平台应用成效进行了阐述。实践证明,空气质量预报预警平台投入运行以来在服务公众和环境管理部门以及建立空气质量预报队伍方面发挥了积极的作用。     

太原市PM2.5预报统计修正模型及其应用检验

为提高太原市PM_2.5预报准确率,更好地服务于空气质量预报预警工作,在华北区域BREMPS（环境气象数值预报系统）预报结果的基础上,结合MR（多元线性回归）、BP（BP神经网络）和MLR（多层递阶）建立10 d的滚动修正模型,并对太原市2017年1月15日—4月15日ρ（PM_2.5）进行了修正.结果表明:3种修正模型对BREMPS预报的ρ（PM_2.5）小时值和日均值均有不同程度的改善,尤其是MLR修正结果在多项评价指标上明显优于MR和BP,其小时值的RMSE（均方根误差）由原来的42.46 μg/m3降至26.74 μg/m3,重污染和非重污染时段日均值的RMSE分别由未修正前的63.78、43.68 μg/m3降至28.52、21.27 μg/m3,日均值修正结果的基础评分从0.65升至0.88,预报准确率由原来的66.18%升至86.74%.从3种修正模型的构建来看,MR和BP方法对系统平稳状态的修正具有一定的优势,而对系统大幅变化的识别能力较弱,所以在天气变化时临界状态的修正结果误差较大,模型的稳定性较差.研究显示,MLR方法本身具有一定的自适应能力,稳定性和修正结果的整体趋势明显优于MR和BP方法,对太原市空气质量预报改进、重污染天气预警和大气污染防治等方面具有较大的应用价值.      

基于高频在线水质数据异常的突发污染预警

在高频水质自动监测背景下,建立了基于软测量和水质时间序列异常检测的水体突发污染预警预报技术.假定突发污染事故会引起典型自动监测水质参数变化,采用回归分析建立水质参数和在线高频监测水质参数间的线性关系进行软测量,采用人工神经网络预测短程水质变化,建立基于预测残差的异常判断最小阈值,最终通过有序监督聚类进行水质突变检测从而对突发污染事故进行预警.采用美国弗吉尼亚州的Potomac River流域在线监测数据进行算法验证和案例分析.分析受试者工作曲线(ROC)表明:该方法对2倍异常和3倍异常水平的检测准确率分别为62.7%和92.5%,且随着异常水平的增加准确率增加,通常突发污染事故中特定污染物浓度水平一般明显高于3倍,该方法具有较高的准确率.较其他突发污染水质预警技术,该技术有效缩短了平均检测时间,为流域污染预警预报和快速应急响应提供了新途径.     

成都及周边城市一次区域性空气污染过程特征分析

2013年12月1-9日成都及周边城市出现了一次较为严重的区域大气污染过程,重污染区域集中在成都市,其API值最高达到225,首要污染物为PM2.5。对成都地区PM2.5源解析可得出本次污染过程是以机动车尾气和煤烟污染的混合型污染过程,贡献比重之和为42.8%。同时探讨了研究期间造成污染持续累积的相关因素:高空500hPa的大气环流形势处于弱高压前部以下层气流为主;主导风向西南风和东南风,平均风速分别为1.46m/s和0.99m/s,无降水,气温日较差较往年偏高7.1℃的气象条件;高湿及"双逆温"效应的大气结构均不利于污染物扩散。研究表明逆温强度变化与颗粒物浓度的消长具有显著的滞后一致性。研究结果可为成都平原地区发生重污染过程的预警预报及污染防治提供理论依据和研究参考。     

天津地区霾天气特征研究

基于2014~2017年天津地区PM_2.5质量浓度，能见度和相对湿度监测数据开展霾天气特征研究.结果表明：天津中度以上霾过程分为五类：高压后部型，北部弱高压型，低压槽型，均压场型和锋前低压型.在现行标准下，中度霾一般对应重度污染天气，重度霾对应重度到严重污染天气；五级重度污染天气一般有中-重度霾发生，六级严重污染天气有重度霾天气发生.2013年“大气污染防治行动计划”开展以后，天津PM_2.5质量浓度和霾日均显著减少，2017年相比2013年霾日减少了55%，中度及其以上霾日由2013年的41d下降到2017年的20d，下降幅度超过50%.基于实况监测的PM_2.5质量浓度，能见度和相对湿度，可以较好的构建区域能见度计算方程.统计数据显示，其估算的能见度和实况值相关系数为0.94，相对误差为18.6%，非霾日辨识准确率为85%，霾日辨识准确率为95.6%，轻微霾辨识准确率为83%，轻度霾辨识准确率为78%，中度霾辨识准确率为93%，重度及以上霾辨识准确率为94%，对于判断霾等级，有较强的适用性.将该方程与空气质量模式结合开展霾等级预报，2015~2017年24h预报产品检验显示：能见度预报值与实况值相关系数为0.75，预报均值13.9km，实况均值14.1km，相对误差为29.6%，FAC2（预报值在实况值两倍范围内百分比）为98.1%，霾日预报准确率81.4%，霾日漏报率18.6%，霾日空报率20.6%，如果容错1级，轻微霾日预报准确率为96%，轻度霾日预报准确率为85%，中度及以上霾日预报准确率为69%，可有效支撑天津霾等级预报的开展.     

基于无人机探空和数值模拟天津一次重污染过程分析

污染发生在边界层中,边界层热力和动力垂直结构对重污染天气形成有显著影响.本文基于无人机探空、地基遥感观测和数值模式,开展天津地区2019年1月10~15日重污染过程期间边界层垂直结构及污染成因分析,以期加强北方沿海城市边界层过程对重污染影响规律认知,提升重污染天气预报预警准确率.结果表明：大气温度层结对重污染天气形成、持续和消散有显著影响,此次过程伴随逆温层的发展和消散,PM_2.5高浓度区白天向大气上层发展,高度可达300 m以上,夜间向近地面压缩,高度在100 m左右;雾天气出现并在白天维持,改变了边界层垂直结构特征,雾顶逆温的持续存在抑制了污染物向大气上层扩散,使得白天湍流垂直混合过程贡献明显下降,导致近地面重污染天气维持和发展;过程期间区域输送贡献率为66.6%,边界层垂直结构与重污染天气区域输送密切相关,区域污染物输送高度主要出现在边界层顶部以及雾顶逆温层以上的大风速层处,且随着边界层和雾顶抬升高度的变化,通过下沉运动影响地面,形成北部弱高压天气控制下静稳天气区域输送;边界层垂直结构影响冷空气对空气质量的改善效果,S3阶段雾顶的强逆温导致冷空气无法通过湍流切应力传导到地面,在高低空存在明显的风速差,冷空气影响地面时间延后,作用减弱,重污染天气无法彻底缓解.     

森林与径流关系——一致性和复杂性

@论文综述国外近一个世纪以来在配对集水区研究方面所取得的结论,从水的自然属性出发,从森林变化对径流(年径流量、洪峰与枯水径流)的影响,径流响应的干扰临界值及水文恢复各方面探讨森林变化与径流关系的一致性与复杂性。森林变化与径流关系的一致性主要表现在由较长时间尺度表达的年径流量上。绝大多数的配对集水区的试验研究表明,采伐森林就会增加年径流量,而在荒地上造林就会减少年径流量。而由较短时间尺度表达的洪峰径流与枯水流量则呈现较大的复杂性和难预估性。综述表明,对径流特别是洪峰与枯水径流的定义及分析方法的不同也是造成森林与径流关系复杂性的重要原因。森林与径流关系的复杂性要求人们在研究及应用其关系时就必须有系统观,必须考虑植被、径流与其它过程(土壤变化、气候变化等)的相互作用。论文还认为尽管配对集水区试验作为一种研究方法为研究者提供了许多可靠的结论,但由于许多研究者只把集水区看作是“黑箱”Q从而对认识森林与径流关系的复杂性有一定的局限性。未来的研究应把配对集水区的试验与其它对过程的研究技术(同位素、GIS等技术)结合起来。     

机动车尾气与雾霾天气

从雾和霾形成的原因以及与机动车尾气的关系等方面的论述,阐述了机动车尾气对人体健康的危害,提出了对机动车尾气的预防、治理办法。     

阴阳观念与古代文学

阴阳观念与古代文学的关系密切。在文学创作方面,阴阳对举、"物生有两"、"惟两能化"的宇宙发生观,导致了古代文人重视骈丽的创作倾向,是古代骈文发生发展及古代文学语言形式普遍骈化的深层文化原因;在文学的变化方面,"物生有两"、"惟两能化"的自然变化观,导致了古人以天道自然变化以解释文学发展变化的现象,形成了以刘勰为代表的"质文代变,变不失常"文学发展观;在文艺的审美方面,阴阳交感、、刚柔相济、得中为吉的万物根本论,导致了古人普遍以"中和"为美的现象,使"中和"美论成为古代几千来的审美主潮。     

科技与可持续发展

科学技术对生产力发展的巨大作用。不仅表现在它对生产力3个要素的渗透性影响。而且表现在它促进生产力结构的优化和系统功能的发挥，但经济发展会带来资源破坏和环境污染等负面影响。应在发挥科技作为第一生产力作用的同时，遏制其带来的负面影响，以促进可持续发展。     

中国瑞典环境影响评价和战略环境影响评价比较分析

环境影响评价作为各国预防和控制环境污染的一项制度和技术,都与政府的环境管理机制有着直接的关系。中瑞两国的环评制度都体现了“环评为先,项目决策在后”原则。所不同的是,在瑞典,政策颁布前必须进行战略评价;环评审查按A、B、C类项目分别由不同机构负责;公众参与的方式也更为多样。     

民族教育和谐健康发展浅论

贯彻落实党的十八大精神,继续加大对民族教育的投资和扶持力度,深入改革现行单一的教育考核评价体系,执行特殊灵活的更为有利于少数民族学生健康成长成才的考核考试选拔机制,对于进一步实现教育公平,推进民族教育和谐健康发展,增强民族团结,构建和谐的社会主义社会,具有重要的现实意义。     

立体种植与水土保持

与自然相协调的立体种植，迁用于护堤、护岸、渠道衬砌和城市绿化，具有良好的保持水土作用，将其与生态开发相结合，会带来巨大的经济和社会效益。     

真菌和细菌对染料的吸附脱色及再生能力的研究

进行了真菌和细菌共培养对染料的吸附脱色和吸附脱色能力再生的研究。结果表明，青霉菌G－1首先对偶氮染料S－119、蒽醌染料艳紫KN－B（C．I．Reactive violet 22）水溶液中染料进行快速吸附去除，菌丝对同种染料的吸附速度随菌丝培养液中葡萄糖浓度的增加而加快，吸附染料的G－1菌丝在与细菌的共培养中完成对染料的脱色降解，脱色速度受培养液中葡萄和氮源浓度影响较大，从吸附速率和完全脱色时间综合评价，以葡萄糖浓度为5g/L、酒石酸铵为20mmol/L的培养基中培养的菌丝对染料的吸附脱色效果最好，吸附在菌丝上的艳紫KN－B脱色后菌丝吸附脱色能力得到再生，菌丝对100mg/L的艳紫KN－B染料水溶液可重复处理4次。青霉菌G－1对酸性染料废水处理3h，色度去除率为75．9％，吸附染料的菌丝在与细菌共培养中完成对染料的脱色，对试验所用染料废水，菌丝的处理能力获得1次再生。