环境影响评价中地面风资料应用的讨论—地面定时风与自记风的相关性和对定时风的订正应用

提出一种在环境影响评价中更好地应用地面定时风资料的方法，即将定时风与自记风按季节进行回归分析，建立回归方程，经回归方程订正后，定时风的风向频率与污染系数比订正前更接近于自记风的实况，能更有效的实用环境影响评价工作。     

基于自动站资料的深圳灰霾特征对比分析

利用深圳自动气象站的气象要素和深圳大气成分监测系统采集的大气成分数据，分析了深圳城区和郊区灰霾季节变化、日变化差异和不同风向下污染物浓度差异，结果表明，城区由于人类活动频繁导致灰霾日比郊区多，以轻微灰霾偏多为主。秋、冬季城区冷空气活动频繁、能源消耗大，灰霾出现频率是郊区的1~2倍；春季冷空气和海上暖湿气流容易形成对峙，沿海颗粒物更容易吸湿增长，郊区灰霾频率反而比城区高25%；夏季对流强、降水频密，城郊差异最小。城区灰霾频率受早晚交通高峰期影响，日变化呈双峰型。而郊区受太阳辐射和光化学反应影响大，呈单峰型。偏北风条件下污染物浓度明显升高，偏南风带来的清洁空气使得颗粒物浓度降幅明显。     

M—2000多普勒声雷达观测与资料分析

本文介绍了M—2000多普勒声雷达的工作原理,进行了边界层内风场变化,720米以下每隔30米各高度平均风向频率各高度层风向逐时变化、风向随稳定度变化、风向随高度日变化:湖陆风现象以及气温随时间的变化等规律的研究得到了晴天逆温随高度变化的经验公式     

安徽省臭氧污染特征及气象影响因素分析

基于2016—2018年安徽省68个国控环境空气质量自动监测站点的臭氧(O_3)监测数据,研究分析了安徽省O_3污染特征及其与气象因子的相关性。结果表明:安徽省O_3污染程度呈现逐年加重趋势,并有显著的季节和月度变化特征。2016—2018年,各年度单月O_3日最大8小时滑动平均质量浓度第90百分位数的最大值分别出现在9月、5月、6月。O_3日变化趋势为典型的单峰形,各年度最低值出现在晨间07:00左右,最高值则是在15:00—16:00。全省O_3浓度总体上呈现出北高南低的空间特征。温度、相对湿度与O_3浓度分别呈现显著正相关、负相关,但在不同季节存在一定差异,其中,春秋季温度与O_3浓度的相关性好于夏冬季,夏季相对湿度与O_3浓度的相关性最为显著。O_3浓度在平均风速为2.1～2.2 m/s时更易出现超标。中部和北部城市在东南风的作用下易出现O_3超标并达到O_3浓度高值,而南部地区在风向为西风时更容易出现O_3超标。     

株洲夏季大气中气态总汞浓度特征

为研究株洲市夏季优良天气下大气中气态总汞(TGM)的浓度特征,于2013年8月利用大气汞分析仪(2537X,加拿大)进行了20 d的连续在线观测。结果显示,实验期间株洲市大气TGM的平均浓度为(4.20±3.37)ng/m3,中值浓度为3.40 ng/m3,高于背景地区和沿海城市,略低于国内其他重点城市。晴天、阴雨天TGM浓度分别为3.59、7.96 ng/m3。晴天TGM浓度具有一定日变化规律,最高值出现在早上7:00~9:00,之后逐渐降低,17:00出现最低值;TGM白天和夜间浓度分别为3.57、3.62 ng/m3,昼夜变化不大。晴天TGM与一次污染物SO2、CO、NO2具有显著的正相关性,与O3呈显著负相关性。株洲市夏季主导风向为东南风,该方向没有明显污染源,西北方向风向频率较低,但TGM浓度明显升高,其主要来源可能是位于西北方向的清水塘工业区。     

2017年江苏省PM2.5数值模拟及内外源解析

根据江苏省72个国控点监测数据,采用了区域大气模式和多尺度空气质量模式系统(RAMS-CMAQ)模拟了2017年江苏省ρ(PM_2.5)的时空分布,耦合综合源追踪算法(ISAM)分析了不同地区排放源对ρ(PM_2.5)的贡献特征。结果表明,PM_2.5模拟与观测值的相关系数(r)=0.76,标准平均偏差(NMB)=5.2%,均方根误差(RMSE)=23.4μg/m₃,模拟结果落于观测结果0.5~2倍的比例(FAC2)=84.2%。源追踪模块结果显示,夏季主要受东南风控制,本地排放的贡献更大(省内贡献为52.34%),其他季节受偏北风输送影响,外源输送的影响较大(省外贡献为53.48%~56.84%);冬季苏北5市的排放贡献比沿江8市的更大,而春、夏季沿江8市排放贡献较大。     

抚仙湖浮游植物群落结构、影响因子及水质评价

为研究抚仙湖浮游植物群落结构及其与环境因子的关系。基于2017年4月(春季)、7月(夏季)、11月(秋季)和2018年2月(冬季)抚仙湖浮游植物和部分水质理化指标的监测数据,分析了浮游植物群落结构特征,通过冗余分析(RDA)研究了影响浮游植物群落结构的主要环境因子,同时运用藻类生物学法和综合营养状态指数法TLI(∑)对抚仙湖水质进行综合评价。结果表明,共鉴定出浮游植物7门54属,绿藻在种类组成上占绝对优势。不同季节浮游植物细胞密度存在明显变化,春季细胞密度最高(401.74×10~4 cells/L),其次为夏季(247.31×10~4 cells/L)和秋季(143.41×10~4 cells/L),冬季最低(88.98×10~4 cells/L)。浮游植物优势属在不同季节有所不同,各季节绝对优势属为伪鱼腥藻属(春季)、转板藻属(夏秋季)、小环藻属和蓝隐藻属(冬季)。Shannon-Wiener多样性指数(H′)和Pielou均匀度指数(J)变化趋势一致,夏季值最高,分别为2.76和0.64,冬季值最低,分别为2.13和0.50。Berger-Parker优势度指数(D)变化与H′和J相反,冬季最高(0.945),夏季最低(0.922)。RDA表明,水温、溶解氧和高锰酸盐指数是影响抚仙湖浮游植物群落结构的主要环境因子。综合评价认为,抚仙湖水质处于贫中营养状态。     

海口市臭氧污染特征

基于2013—2015年海口市4个空气质量自动监测站点数据,结合气象资料,分析了海口市O_3的污染特征。结果表明:海口市O_3总体优良,优良天数比例为99.4%,污染天数均为轻度污染;在良和污染天数中,O_3作为首要污染物的天数占40%,超过其他5项污染物占比。海口市10月O_3浓度最高。O_3月均浓度与温度呈负相关关系,同时与风向有密切关系:5—8月气温较高,以南风为主,O_3浓度较低;1月北风频率较高,易受外来污染传输作用,O_3浓度相对较高。O_3超标日以东北风为主,日变化并未呈现单峰型特征,12:00—22:00时段O_3浓度在10%范围内小幅变化。台风外围型和北方冷高压底部型是造成海口市O_3超标的2类典型天气形势。     

基于小波变换的水源水中藻类生长动态研究

对利用小波变换法对天津引滦原水中日检测叶绿素（藻类表征指标）构成的时间序列进行了变换，将原始序列分解为5个低频和较低频的周期性小波系数和3个高频的“噪音”小波系数，发现5个周期性信息变化与季节更替、优势藻种变换及一定条件下藻类生长动态平衡等因素有关；而高频的“噪音”细节信息除检测误差造成外，降雨、风向及取样的深度也会对此产生重要的影响。通过该段时间水源区域内的气温、太阳曝辐照度及降雨数据分析，验证了小波转换系数的意义及分析结果。     

泰州市降水主要特征及酸雨成因浅析

对泰州市1996年—2000年降水主要特征及酸雨成因进行了分析。结果表明,泰州市酸雨出现频率高,5年来降水pH均值均<5.6,降水酸度和酸雨出现频率无明显变化;降水中化学成分以SO42-为主,NO3-质量浓度值呈上升趋势;酸雨出现频率的季节变化规律为:冬、春季>秋季>夏季,与SO2在不同季节质量浓度变化规律较一致;酸雨的形成可能受本地大气污染物和异地大气污染物的共同影响;酸性降水的形成与气象条件有关。     

崇明风景旅游区负氧离子监测影响因素及分析

收集2012年崇明某湿地公园、某森林公园和某湖景公园等风景旅游区的负氧离子浓度监测数据，分析并总结了季节天气、监测点位、风向和空气中PM10等因素对负氧离子浓度监测的影响。     

南通地区酸性降水的特征

①空间分布特征：有明显区域差异。近海地区ｐＨ均值６．５１～６．１２，酸雨频率２．５％～５．９％。市区ｐＨ均值＜５．１，最低值为３．６６，频率为４４．１％～５０．６％。②时间分布特征：从６县（市）属镇的ｐＨ均值，１９９１～１９９５年逐年下降，１９９５～１９９７年逐年上升。③季、月变化：降水酸度为春季＞冬季＞秋季＞夏季，３月份酸雨频率最高（７０％），ｐＨ均值为４．７７。酸性降水的季节变化与两广地区类似。④化学特征：降水中阴离子以ＳＯ２－４占绝对优势，占阴离子总含量的８０％，ＳＯ２－４与ＮＯ－３的比值…     

青藏高原东北部近十年臭氧总量变化研究

利用青藏高原东北部青海瓦里关站1997年3月—2009年11月十多年的臭氧总量地基观测资料,对臭氧总量的年际变化、季节变化、频数分布、低值频率等特征进行分析。结果表明,近十多年来青藏高原东北部大气臭氧总量略有下降,臭氧损耗减缓;各年的频数分布呈左偏态分布,且夏秋季节（6—10月）的臭氧低值频率与同期臭氧总量平均值呈现极好的负相关,这可能是引起其年均值较低的原因之一;该地区臭氧总量具有明显的季节变化,夏秋季的臭氧低值频率远远高于冬春季,冬春季节臭氧总量平均约为300 DU,夏秋季节平均约为270 DU,最大值出现在3月份,最小值出现在9月份。臭氧总量的连续观测与分析对青藏高原的生态环境与气候能够起到预警作用。     

库尔勒市大气颗粒物污染特征与影响因素分析

针对库尔勒市PM 10、PM 2.5年均浓度超标现象,基于市区3个环境监测站2013—2017年的逐时观测数据,分析PM 10、PM 2.5污染特征、成因及其主要影响因素。结果表明:①2013—2017年库尔勒市PM 10年均浓度变化较大且无明显趋势,PM 2.5年均浓度整体呈下降趋势;②季节尺度上,库尔勒市PM 10在每年2—5月呈现高浓度,PM 2.5高浓度期则为10月至翌年5月;③城郊的开发区站PM 10浓度最高,老城区的州政府站PM 2.5浓度最高,在PM 10和PM 2.5的高浓度期空间差异尤其显著;④PM 10与风速显著正相关,来自塔克拉玛干沙漠的风蚀沙尘颗粒物是库尔勒地区颗粒污染物的主要来源;⑤库尔勒市PM 10主要为外源输入,PM 2.5则以城市内源为主,相对湿度、风速、风向、温度等气象条件是影响大气颗粒物浓度及分布的重要因素。     

太湖湖风指数阈值的计算

根据2012年8月17—23日的太湖湖风加密观测实验结果,将湖岸3个常规气象站和湖面2个浮标站观测的风速和气温资料代入经典的湖风指数公式,通过Fisher二级判别法和历史拟合率最大法确定了太湖湖风指数的阈值为3.0。该结论为研究太湖湖风的发生频率及其对蓝藻水华全湖输移的影响提供了理论依据。     

湛江市空气NO_2浓度变化特征及时频分析

为了探究湛江市空气NO2浓度的变化特征及时频特性,以达到有效防治空气污染,利用数理统计方法和时频分析技术的短时傅立叶变换、小波分解分析、平滑伪Wigner-Ville分布分析、重排谱图及Hough变换等方法进行了分析和研究。结果表明,湛江市空气NO2浓度较全国大多数城市偏低,逐日差异明显,变化辐度波动大,资料离散度高。分布形态属正偏(右偏)分布,偏斜程度较大,分布陡峭,为尖峰分布。湛江市空气NO2浓度的变化逐年呈明显减少趋势,年内跨度也明显减少,波动变小,同时NO2逐日资料的年分布形态偏斜程度明显减少,尖峰分布逐年变得更为平缓。NO2季节变化比较明显,年周期性清楚。NO2年内变化具有冬春季节值大,夏秋季节值小,变化相对平缓的年趋势变化特性;冬春季节振辐大,夏秋季节振辐小,小波分解变化信号的频率从低层至高层细节系数逐层降低的年振荡波动特性。湛江市空气NO2浓度的重排谱图与平滑伪Wigner-Ville分布趋势相近,但没有交叉项,时频聚集性好,可解释性强。平滑伪Wigner-Ville分布的Hough变换可发现湛江市空气NO2浓度年内的辐值变化峰值。     

丹东市二氧化硫叠加模式的研制及应用

采用《制定地方大气污染物排放标准的技术方法》(GB/T 3840-1991)中的高斯模式作为大气污染物地面浓度基本公式,计算丹东市区内任一点位上的点源排放SO2在下风向网格交叉点上的叠加浓度.采用点到直线的距离公式计算垂直于平均风向的水平横向距离和下风向距离,以丹东市采暖锅炉排放SO,为例计算多点源网格落地浓度.     

特殊风场条件对太湖蓝藻水华迁移的影响研究

在高温、微风气象条件下,适宜蓝藻水华形成。在特殊非均一风场的驱动下,太湖蓝藻水华迁移过程与被均匀风场驱动有所不同。选取太湖典型风向进行分析,并采用三维水动力水质模型对表面非均一风场条件下的风生流流场及水质进行模拟,结果表明,在特殊非均一风场的驱动下,当太湖蓝藻浓度较高时,容易在西部湖区特别在竺山湖、梅梁湾湾内、岸边及湾口聚集,形成水华暴发,这有助于研究太湖污染物及蓝藻水华的输移及空间分布和机理。     

民勤沙漠区主要天气现象前期特征的观测研究

民勤沙漠区主要天气象现象前特征明显。高温的前期特征是：气压下降，风速小，风向以ＳＷ、ＮＷ和ＳＥ为主；大风的前期特征是：气温抬升，气压下降，风向多变，且以Ｅ和ＮＥ为主； 降水的前期特征是：气温下降，气压抬升，风向以ＮＷ为主，降雨前空气湿度和水汽压提高，降雪前期空气湿度和水汽压有一个先抬后降的过程。     

合肥市冬季颗粒物污染传输通道分析及通量研究

综合前后向轨迹聚类分析、激光雷达探测传输量及典型案例,系统分析2018-2020年冬季合肥市主要传输型重污染过程,揭示合肥大气污染输送通道的主要特征和污染期间PM_2.5的传输通量。结果表明:合肥市冬季污染主要输入通道分别为京津冀-山东西部-安徽北部-合肥(35%)、山东南部-安徽北部-南京-合肥(26%)、内蒙古-河北-山东-江苏中部-合肥(24%)、内蒙古-山西-河北南部-河南-安徽北部-合肥(15%);主要输出通道为合肥-六安或安庆-湖北-江西(54%)、合肥-安徽北部-江苏北部(18%)、合肥-河南南部-陕西(17%)、合肥-上海或浙江-海上(11%)。对激光雷达监测结果采用像素检测法分析,结果表明2018-2020年污染传输过程的平均传输通量分别可达20.3、33.7、19.5 t/h,年际差异较大。外源传输通量较高时的主导风向为偏北风,并且风速为3.1 m/s左右。合肥市处于安徽省自北向南污染传输通道的中游区域,受上游城市传输影响显著,典型污染传输型的平均传输通量可比上游城市(淮北市)低57.6%,比下游城市(池州市)高25.5%,且污染过程中常伴随PM_2.5的二次生成,主要生成成分为NH₄⁺与NO₃^-等。