北京市区秋季气溶胶粒子浓度与特性参数的观测研究

对2010年10月和11月北京市区粒径小于2.5μm(PM2.5)和2.5~10μm之间(PM2.5-10)的气溶胶粒子质量浓度进行了观测和分析,同时研究了同期的Angstrom指数和散射系数等气溶胶特性参数的变化。结果表明,不同粒径颗粒物的质量浓度与气溶胶特性参数的逐时日变化明显。PM2.5质量浓度在凌晨5时至6时取得最小值,夜间20时至21时取得最大值;PM2.5-10质量浓度则在9时至10时和20时至21时出现双峰。气溶胶Angstrom指数在下午明显高于上午,最大值出现在16时左右;散射系数高峰出现在17时至18时。2010年10月7—9日出现了显著的灰霾天气,灰霾天气下PM2.5和PM2.5-10质量浓度均有明显增加。细粒子增多是导致PM2.5增加和Angstrom指数增大的主要原因。另外,灰霾天气期间散射系数迅速增大,非灰霾天(10月11日)的散射系数只有灰霾天(10月8日)的1.27%。     

春节期间燃放烟花爆竹对西安市大气主要污染物质量浓度的影响

使用2002-2007年西安市环境监测站监测的5个功能区PM10、SO2和NO2污染物日平均质量浓度和2006年、2007年时平均质量浓度资料,分析了春节期间西安城区及郊区主要污染物近地面质量浓度的时空变化特征.结果显示: 6年的PM10、SO2和NO2的春节期全市日平均质量浓度的平均值分别为0.217 2 mg/m3、0.067 8 mg/m3和0.041 7 mg/m3,比春节前偏高54.3%、35.8%和14.5%,比春节后偏高73.6%、21.6%和37.8%; 城区小寨PM10和SO2日平均质量浓度最大值分别达0.375 mg/m3和0.303 mg/m3; PM10时平均质量浓度最大值出现在郊区的草滩,高达0.759 mg/m3,SO2时平均质量浓度最大值出现在城区人口稠密的聚居区小寨,高达0.343 mg/m3.表明烟花爆竹燃放可导致近地面空气中PM10、SO2和NO2质量浓度上升,郊区的PM10上升最为显著,而城区PM10和SO2质量浓度上升均较为明显; 且烟花爆竹燃放对近地面污染物质量浓度的短时贡献可大大超出现有污染源的贡献,造成严重的大气污染.因此,春节期间有必要限制西安市烟花爆竹的燃放.     

北京市交通扬尘对大气环境质量的影响

利用中尺度气象模式ARPS与空气质量模式Models-3/CMAQ的耦合模式,模拟2002年4个季节代表月份(1月、4月、8月和10月)北京市PM10浓度的时空分布.与监测数据对比分析表明,该耦合模式有很好的可靠性.设计了2种污染源情景方案,分析了北京市2002年4个季节代表月份交通扬尘对市区大气PM10的影响.结果表明,在4个代表月中,交通扬尘对北京市PM10的逐时贡献率波动较大,最高可达33%,最低为3%;交通扬尘对北京市大气PM10影响显著,4个月平均贡献率分别为16.73%、12.92%、18.56%和18.17%,平均贡献浓度分别为27.61 μg/m3、32.80 μg/m3、25.20 μg/m3和24.40 μg/m3.此外,依据模拟结果,结合交通扬尘污染特征与治理现状,提出了北京市交通扬尘的初步治理方案.     

浅析大气自动监测中PM2.5和PM10倒挂成因

<正>前言PM10是空气动力学当量直径小于或等于10微米的颗粒物,而PM2.5是空气动力学当量直径小于或等于2.5微米的颗粒物。从理论上来说,在PM10和PM2.5监测时PM2.5应小于PM10,但是从实际得出的数据来看,还是会出现PM2.5的1小时平均质量浓度高于的PM10情况,这便是"PM2.5和PM10倒挂"。PM2.5和PM10PM2.5及细颗粒物也称为可入肺颗粒物,是对空气中直径     

重庆市主城区背景点颗粒物污染和输送特征研究

2012年在重庆市主城区大气环境质量背景点缙云山开展颗粒物连续观测。结果显示,采样期间PM1.0、PM2.5和PM10的平均质量浓度分别为61.17、87.19、105.12μg/m3,秋冬季颗粒物污染要高于春夏季。碳组分浓度占PM1.0、PM2.5和PM10浓度的比例分别为19.48%、17.74%和16.48%,水溶性组分浓度和所占比例分别为47.44%、45.89%和44.12%,且SO42-、NH4+和NO3-浓度较大。采样期间存在二次有机碳污染的情况,SOR夏季最高,NOR冬季最大。典型气象条件下缙云山颗粒物主要来自三大方向的污染输入:一是来自于正北方向,由陕西、四川路径合川到达缙云山;二是来自于贵州一带东南方向,路径主城区,由南到北纵穿主城区到达缙云山;三是来自西亚以及印度的长距离高空输送。     

SARIMA模型在航空公司运营安全状态预测中的应用

应用季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)对X航空公司动态安全指数进行预测分析,为航空公司运营安全的规划和发展提供决策依据。收集整理X航空公司2005年1—6月的安全事件和运行数据。利用动态安全指数计算方法对数据进行预处理,建立时间序列。应用SPSS软件对动态安全指数的时间序列进行模型拟合,建立SARIMA模型。对所获得的模型进行参数检验,选取最优模型。利用最优模型对2015年7—12月动态安全指数进行预测,并对预测值与实际值进行对比分析。结果表明,SARIMA(1,0,2)(0,1,0)12模型在显著性水平0.05下通过了所有参数检验。各月实际值都落入了拟合值95%的可信区间范围,动态安全指数的实际值与拟合值变化趋势基本一致。2010年之后精度较高,实际值与拟合值具有较好的重合度。△ln Yt拟合值的最大绝对误差为1.976 6(2009年12月),最小绝对误差为0.000 4(2013年9月)。2015年7—12月,动态安全指数的实际值与预测值变化趋势基本一致,但误差较大。SARIMA模型能够较好地短期模拟X航空公司动态安全状况和趋势,预测效果良好。当发生事故、严重事故征候时,序列的实际值会偏离序列原有的结构,预测精度下降。     

北京市城市街区PM10浓度日变化特征及其影响因子

为了解北京城市街区PM10浓度日变化特征及其影响因素,利用2003年10月BECAPEX(Beijing City Air Pollution Experiment)街道、街区及周边小区4个测点PM10浓度的对比观测试验资料和同期街道机动车流量、采样点附近自动气象站风速及探空资料进行了综合对比分析.通过天气诊断和统计学分析相结合,初步分析了北京市城区街道大气污染物PM10浓度日变化特征及机动车排放污染、气象条件对PM10浓度日变化的影响.结果表明,试验期间北京市城区街道PM10浓度日变化特征存在明显差异,交通源污染物PM10浓度日变化具有单峰与双峰型差异的特殊性.工作日PM10浓度日变化出现双峰,周末PM10浓度日变化仅有单峰出现; 交通污染源和气象条件对城市街区PM10浓度日变化特征的影响程度存在空间差异.离交通污染源较近的街区PM10浓度日变化受机动车排放污染的影响程度较大,而离交通源较远的小区PM10浓度受机动车排放污染的影响相对较小; 不稳定天气条件下交通污染源影响范围较小,在特定天气条件下,气象条件的影响强度可显著超过交通污染源的影响.     

春节期间燃放烟花爆竹对西安市大气主要污染物质量浓度的影响

使用2002-2007年西安市环境监测站监测的5个功能区PM90、SO2和NO2污染物日平均质量浓度和2006年、2007年时平均质量浓度资料，分析了春节期间西安城区及郊区主要污染物近地面质量浓度的时空变化特征。结果显示：6年的PM10、SO2和NO2的春节期全市日平均质量浓度的平均值分别为0．2172mg/m^3、00678mg／m^3和0．0417mg/m^3，比春节前偏高54．3％、35.8％和14．5％，比春节后偏高73．6％、21．6％和37.8％；城区小寨PM10和SO2日平均质量浓度最大值分别达0．375mg/m^3和0．303mg/m^3；PM10时平均质量浓度最大值出现在郊区的草滩，高达0．759mg／m^3，SO2时平均质量浓度最大值出现在城区人口稠密的聚居区小寨，高达0．343mg／m^3。表明烟花爆竹燃放可导致近地面空气中PM10、SO2和NO2质量浓度上升，郊区的PM10上升最为显著，而城区PM10和SO2质量浓度上升均较为明碌；且烟花爆竹燃放对近地面污染物质量浓度的短时贡献可大大超出现有污染源的贡献，造成严重的大气污染。因此，春节期间有必要限制西安市烟花爆竹的燃放。     

天津市公交站微环境中PM10的碳组分特征分析及来源解析

于2012年9月对天津市两公交站,分2个时段采集可吸入颗粒物(PM10)样品,并用热光反射分析仪测定其中的碳组分含量,以期了解公交站微环境PM10中碳组分的分布及来源。结果表明,采样期间,公交站日均PM10质量浓度为(323±155)μg/m3,其中OC日均质量浓度为(42.5±12.5)μg/m3,EC日均质量浓度为(12.8±7.00)μg/m3。与其他微环境(远离交通)的平均PM10、OC、EC质量浓度相比,公交站微环境中的颗粒物及其碳组分质量浓度最高,表明污染严重。PM10中OC和EC相关系数为0.805,相关性显著,显示PM10中OC、EC来源相同。运用主成分分析法(定性)和化学质量平衡模型(定量)对样品中碳组分进行两阶段递进式来源解析,识别出秋季公交站微环境PM10中碳组分主要来源于道路扬尘,其次为烹饪烟气和机动车尾气。     

广州高峰期典型公交车站候车人群颗粒物暴露特征分析

为探究城市居民在不同用地类型公交车站候车时的颗粒物暴露情况,使用Grimm Aerosol 11-A便携式气溶胶光学粒径谱仪对广州市12个典型公交车站的颗粒物暴露水平进行平行监测.结果表明,12个公交车站的PM1、PM2.5和PM10平均暴露质量浓度分别为32.82 μg/m2、49.00 μg/m2和125.46 μg/m2;海港型黄埔区的公交车站颗粒物平均暴露质量浓度高于中心城区海珠区,尤其是工业型车站,而海珠区暴露质量浓度最高的车站类型是住宅型.不同公交车站颗粒物粒径分布相似,均集中在积聚模态,为0.25～1 μm,其中海珠区PM1暴露更突出,而黄埔区则以医疗型和工业型为代表,粗粒径颗粒物暴露更为严重.不同用地类型公交车站与总人群暴露剂量及暴露质量浓度规律存在差异,受人群出行需求影响,暴露质量浓度高的工业型车站表现出低水平的总人群暴露剂量,而海珠区总人群暴露剂量最高为住宅型和文娱型车站,黄埔区总人群暴露剂量最高为医疗型车站.公交车站以成人为出行主体,占比达总候车人群的80％以上,其暴露剂量也最高,为总暴露剂量的74％～99％.中心城区海珠区的老人总暴露剂量高于儿童,而海港型黄埔区则在医疗型、文娱型和住宅型车站表现出相反的规律.     

南京市大气PM_(10)浓度的估算模型研究

以南京市为例,利用空气污染指数API、气象数据和TERRA/AQUA卫星气溶胶光学厚度(AOD)产品,分析了南京市PM_(10)浓度的变化规律,在PM_(10)浓度与气象要素进行相关分析的基础上,初步建立了基于气象要素和AOD的PM_(10)浓度估算模型。结果表明,南京市PM_(10)浓度在每年11,12月或1月最高,7,8月最低,季节性变化表现为冬春季浓度最高,秋季其次,夏季最低,PM_(10)浓度有逐年下降的趋势,但年均值仍高于国家II级标准;除了大气混合层高度外,PM_(10)浓度与大气压、风速、气温、相对湿度、水汽压、能见度、气溶胶光学厚度都有较好的相关性;基于气象要素的PM_(10)浓度估算模型的绝对系数R~2为0.510、平均相对误差为26.04%,基于AOD的PM_(10)浓度估算模型以TERRA和AQUA卫星AOD平均值构建的最佳,绝对系数R~2为0.482、平均相对误差26.11%,两种模型对PM_(10)的预测预报具有一定的指示意义。     

气象因素对输变电线路电磁环境的影响

不考虑气象因素的输变电线路的电磁环境预测值与实际值之间有差距,探讨了温度、湿度、风等气象因素对输变电线路电磁环境的影响,并提出减缓措施。结果表明:温度上升,则电磁场强度及无线电干扰强度都会增强;高相对湿度下电磁场强度与湿度成正比,低湿度则无明显影响,湿度对无线电干扰的影响与线路电压有关;风使输电线发生偏移,改变空间电磁场强度。     

北京地区近两年春季森林火险对比研究

火险等级预报系统已经成为现代林火管理的一个重要工具。本文根据北京地区的森林火险天气，采用加拿大火天气指数系统（FWI）评估北京地区的森林火险。根据北京地区12个气象站2004年和2005年3-5月的气温、相对湿度、降水、风速，利用SAS计算程序，计算各气象站每日的FWI各组分值。分析FWI系统各组分的数值分布特征，确定了北京地区FWI各指数的等级划分及其指示意义。利用内插方法建立可燃物湿度码与火天气指数的空间分布图，分析2004年和2005年春季实际发生的森林火灾与相关的火险指数，结果表明FWI系统能很好地反映森林火险的变化，可以用于评估和预测火险。火险期危险度表明2005年春季森林火险高于2004年春季。文章最后讨论了不同内插方法对研究结果的影响。     

基于Logistic回归的林缘计划烧除气象条件判别分析

森林火灾是一种破坏性极强的灾害,它与农事活动以及气象条件密切相关,加强其预防与控制具有十分重要的作用和意义。根据2014年~2015年闽东屏南县进行的60次林缘计划烧除试验观测的主要气象要素数据(天晴日数、温度、湿度、风速),建立基于Logistic二元回归的林缘烧除气象条件判别模型进行检验和分析。结果表明,模型判别计划烧除成功与否的预报准确率高(91.7%),主要气象要素对林缘计划烧除成功与否发挥重要作用,其中连续晴天日数为最大影响因子,其次为风速。模型通过检验和验证结果显著,具有预报服务应用价值。     

基于Logistic回归模型的大兴安岭地区林火发生概率预测研究*

为实现对大兴安岭地区林火发生概率的基本预测,根据该地区历史火灾资料、地形因子、气象因子和人为因子,基于Logistic回归模型建立该地区林火发生概率预测模型。研究结果表明:坡度、海拔、平均气压、平均气温、平均相对湿度、最小相对湿度是该地区林火发生的主要驱动因子;坡度、海拔、平均气压、平均气温与林火发生概率呈正相关,平均相对湿度和最小相对湿度与林火发生概率呈负相关;ROC曲线下面积值（AUC）为0.91,最佳临界值为0.425;建立的大兴安岭地区林火发生概率预测模型,建模样本总体准确率为82.4%,验证样本总体准确率为80.5%;该地区夏季林火发生概率明显高于春、秋季;林火发生概率较高的Ⅳ级和Ⅴ级火险区主要集中在夏季该地区东南部、西部以及春、秋季该地区东南部。研究结果可为该地区林火预测提供1种参考方法。     

重庆市主城区气象要素与空气质量相关性研究

基于重庆主城区2010-2012年逐日的气象要素和大气环境质量监测数据,对气象条件与空气污染指数(API)进行相关性研究,分析气象条件影响空气质量的机制及协同作用,明确显著影响空气质量的气象要素。结果表明,当天的空气质量与前一天的空气质量相关性非常显著;各气象要素之间存在明显的协同作用,共同影响主城的空气质量;主城空气质量与大部分气象要素之间存在着相关性。其中空气污染指数与降雨、风速的相关性尤为密切。以期本研究成果能为重庆蓝天行动提供技术支持。     

北京一次近地面O3与PM2.5复合污染过程分析

利用O_3、PM_(2.5)监测数据、紫外辐射观测数据及气象观测资料,结合WRF模式模拟的大气环境背景场,分析了2014年9月3—8日北京一次近地层O_3与PM_(2.5)复合污染过程。结果表明,O_3和PM_(2.5)出现高质量浓度污染与大陆高压和副热带高压系统的相继持续控制有关,较强的紫外辐射及高压形成的下沉气流是造成边界层复合污染,尤其是O_3污染的主要原因。此次复合污染过程中,O_3于9月4—7日连续4 d超标,PM_(2.5)于9月5—7日连续3 d超标。造成这一现象的原因为:受大陆高压和副高的持续高压影响,北京地区天气晴朗、紫外辐射较强,地面风场较弱,700 h Pa以下持续存在下沉气流,O_3日均质量浓度逐日上升,于9月5日先到达峰值,同时PM_(2.5)日均质量浓度逐日升高;6日在副高西部边缘偏南暖湿气流输送及形成的平流逆温作用下,PM_(2.5)质量浓度突增,削弱了太阳紫外辐射强度,O_3质量浓度开始下降。此后,在低压槽作用下PM_(2.5)质量浓度增到峰值,O_3质量浓度保持下降趋势。9月5—7日形成了3 d的O_3与PM_(2.5)复合污染事件。     

矿井巷道火灾烟流逆退数值模拟及临界风速研究

为了研究矿井发生火灾后高温烟流的蔓延规律及影响因素，利用COMSOL软件对火区进行数值模拟，建立巷道三维模型，得到火区风流速度与温度分布。通过改变边界条件，分析火风压作用下，火区烟气在不同控制风速、巷道条件作用下蔓延规律，得出不同因素与临界风速的关系，为选取合理的火灾控制风速提供理论依据。研究结果表明:火源温度一定时，巷道入口风速越低，火源下风侧高温烟流越靠近巷道顶部，随着风速增大，向巷道下部蔓延；风速较低时，在火区火风压的作用下，会产生烟流逆退现象，随着风速的增大，逆流层长度和厚度随之减小；巷道入口通风条件不变时，火区温度越高越容易产生烟流的逆退，影响范围越大；巷道高度越高、上行风坡度越小，越易发生逆退现象；不同影响因素与巷道平均温度不成正比关系，其中下行风坡度5~15°时巷道平均温度较高且易于发生烟流滚退现象，影响范围较大；火源温度、巷道条件与临界风速的数据拟合结果对预测巷道的临界风速有较好的参考价值。     

液化石油气BLEVE事故研究

为了减小液化石油气沸腾液体扩展蒸汽云爆炸事故后果,采用ALOHA软件对液化石油气储罐泄漏事故进行研究,基于液化石油气泄漏量、空气湿度、风速、储存温度等爆炸事故后果影响因素进行数值模拟。研究结果表明:液化石油气泄漏量越大,沸腾液体扩展蒸汽云爆炸事故产生的火球直径越大,燃烧时间或热辐射时间越长,且造成的危害范围越大,事故后果越严重;随着空气湿度增加,事故影响的范围逐渐减小,事故后果相对减小;随着液化石油气储存温度增加,事故影响范围逐渐减小;风速对于事故影响范围无影响;空气湿度、储存温度及风速对火球直径及火球燃烧时间无影响。