核电厂址事故大气弥散因子计算的实验与理论研究

在目前常用的计算核电厂事故概率大气扩散因子的模式基础上提出了考虑内边界层影响的计算模式，根据某待建滨海核电厂址大气弥散实验的实测参数，分别采用本模式和常用模式估算了厂址边界０．５ｋｍ外的最终评价用事故概率扩散因子和各途径的剂量及有效剂量。计算结果表明，无论是事故概率扩散因子还是个人有效剂量，本模式给出的值都是常用模式的５．９倍。因此，在不能忽略内边界层出现频率的滨海厂址，必须考虑内边界层对事故扩散     

WRF-Fluent耦合模式的构建及其对城市大气扩散的精细化模拟

为了准确刻画城市环境中的复杂建筑结构对大气运动和污染物输送及扩散过程的影响,结合中尺度模式WRF和微尺度模式Fluent构建了单向耦合的WRF-Fluent模式,并将其应用于榆中县城区高架源排放情景下大气扩散的模拟研究.基于城市气象/示踪外场试验期间获取的气象数据对WRF模式的模拟性能进行验证,发现WRF能够为Fluent提供比较准确的随时间变化的气象驱动场.在此基础上,将榆中县城区三维几何模型嵌入到WRF-Fluent中,对城区内的流场及污染烟羽的时空演变过程进行精细化模拟,并将模拟结果与实测示踪物浓度数据进行比对.结果显示,WRF-Fluent模式可以很好地描述城区内的复杂三维风场结构以及污染烟羽随时间的动态变化特征,而且模拟的地面和城市冠层顶浓度最大值基本位于观测值的0.3~3倍之内,这表明构建的WRF-Fluent模式具有较好的模拟性能,可作为一种有效的工具应用于实际城市规划和空气质量改善以及环境风险评估等方面的研究.     

富营养化湖区CH4排放特征及其影响因素

为明确富营养湖区CH_4排放特征及其影响因素,对太湖梅梁湾湖区和湖心区进行为期1a的观测,分析影响富营养化湖泊CH_4扩散通量时空格局的环境要素.结果表明,太湖不同湖区均表现为大气CH_4的源,但富营养化梅梁湾湖区的CH_4扩散排放量[年均值:0. 140 mmol·(m~2·d)~(-1))]要明显高于中营养化湖心区的排放量[年均值:0. 024 mmol·(m~2·d)~(-1)],并且在富营养化湖区中,湖岸区的CH_4排放量最高. CH_4通量表现出显著的季节变化:夏季排放量最高,冬季排放量最低,并且季节间的差异可达一个数量级大小.太湖CH_4通量的空间变化与水体DOC浓度显著正相关(R~2=0. 62,P 0. 01),富营养化湖区中较高DOC浓度导致其出现高CH_4排放量.太湖CH_4扩散通量的时间变化受风速和水温等气象因素的驱动,部分水质因子对此有间接影响作用.鉴于湖泊CH_4扩散通量强烈的时空变化以及环境因素巨大的影响,湖泊CH_4排放量准确的估算依赖于较大空间和较长时间的观测.     

电子废弃物拆解厂排放多溴联苯醚和重金属的吸入性健康风险评估

以江苏某典型正规电子废弃物拆解厂为研究对象,在实测排放源数据的基础上,采用Calpuff大气扩散模式模拟其排放的多溴联苯醚(PBDEs)和重金属Pb、Cd大气浓度的区域与局部空间分布,进而对所排放PBDEs、Pb和Cd导致的健康风险进行评估.研究结果表明:在气象条件最为不利的情景下,污染物在东北、西南方向污染物扩散行为显著.PBDEs、Pb和Cd在区域空间范围的大气浓度最大值分别为3×10~(-6)、8.6×10~(-5)和3.6×10~(-6)μg·m~(-3),而局部范围的浓度则会高出一个数量级;其中BDE-209对于PBDEs的大气浓度贡献可达77%.在局部范围内,以HQ表达的PBDEs和Pb健康风险数值均在10~(-3)以下,非致癌健康风险极低;BDE-209和Cd的终生致癌风险最大值为1.10×10~(-12)与6.32×10~(-7),致癌风险可以忽略.该评估表明,正规操作的电子废弃物拆解厂的大气污染物不会对公共健康造成不可控风险.     

乌鲁木齐重污染期NO_2浓度及扩散轨迹研究

重污染天气频发,如何快速、有效地获取重污染天气下污染物的时空分布状况并分析其成因,对解决我国大气污染问题十分重要。该文基于车载多轴差分吸收光谱技术(MAX-DOAS),反演了乌鲁木齐2016年2-3月大气对流层NO_2垂直柱浓度(VCD),并结合气象因子与大气背景场进行了分析。结果表明:乌鲁木齐2016年2月16日对流层NO_2 VCDs的均值为26.89×10~(15)molec/cm~2,3月17日均值为21.21×10~(15)molec/cm~2,高值通常出现在高架桥等交通节点附近;2月NO_2排放通量平均值为1.11×10~3kg/h,3月NO_2排放通量平均值为0.73×10~3kg/h;重污染期间风速与NO_2 VCDs呈负相关的关系,2 m/s及以上风速与NO_2 VCDs的决定系数(R~2)为0.40,下风向NO_2浓度通常高于上风向,风向与地形要素的叠加,更容易产生NO_2浓度的差异;利用Hysplit模型反演扩散轨迹发现,乌鲁木齐重污染期间大气的污染物随气流从外地而来的占比例较少,以本地源为主,气流更多以搬运、稀释的方式影响本地污染物浓度。     

北京市秋冬季大气环流型下的气象和污染特征

分析了北京市2013~2018年秋冬季（即当年11、12月和次年1、2月份）11种环流型的地面和垂直气象特征,归纳出5类大气环流条件,探讨了不同环流型下北京地区的大气传输规律以及环流型与北京PM_2.5污染之间的关系.在5类大气环流条件中,第I类（含北（N）、东北（NE）环流型,天数占比28%）和第Ⅱ类（含西北（NW）、反气旋（A）环流型,占33%）有利于传输扩散,以西北风为主,风向较稳定,风速大,边界层高度高;第Ⅲ类（含东（E）环流型,占7%）传输扩散条件居中,边界层内以东南风为主,风向变化大,风速中等;第IV类（含西南（SW）、西（W）、南（S）3种环流型,占12%）和第V类（含东南（SE）、均压（UM）、气旋（C）3种环流型,占20%）均不利于传输扩散,边界层内以偏南风为主,风速较小,边界层高度低,低层逆温较强,第IV类近地面风向较稳定,而第V类则风向变化大.不同环流型下气团传输至北京的路径存在差异,对北京空气质量产生潜在影响的周边地区随之发生变化.大气环流型与北京市秋冬季PM_2.5污染紧密关联,SW、UM、C、S和W是北京地区最易发生PM_2.5污染的环流型（平均污染发生频率>75%,平均重度以上污染发生频率>42%）,而在N、A、NE和NW环流型下污染发生频率最低.研究期间,PM_2.5污染极端严重的月份存在UM环流型占比显著增加的共同特点,而PM_2.5污染水平最低的月份N环流型占比增加近一倍.此外,PM_2.5污染变化相对于环流型变化存在一定的滞后性.     

杭州市空气细颗粒物浓度与哮喘就诊人次的关系

为研究大气细颗粒物污染对哮喘门诊就诊的短期影响及各人群的易感性差异,收集杭州市某医院2013年1月1日至2015年12月31日哮喘门诊(含急诊)资料,以及同期空气污染数据和气象数据,考虑到污染物浓度与呼吸系统疾病就诊人次及气象因素之间的非线性关系,采用时间序列广义相加模型及分层分析的方法研究空气污染对哮喘影响的滞后效应及人群按性别、年龄分层的易感性差异,对平均温度、平均相对湿度及长期趋势等采用自然立方样条函数进行平滑拟合,同时用哑元变量控制星期几效应和节假日效应的影响.在P=0.01水平下PM_(2.5)、NO_2、SO_2之间均呈显著的正相关性,而气温与3种污染物之间呈显著的负相关性.PM_(2.5)日均浓度每升高10μg·m~(-3),对哮喘就诊人次影响的相对危险度(relative risk,RR)在滞后5d达到最大值,为1.005 6(95%CI:1.002 1~1.009 1),且具有统计学意义(P0.05).在男性人群和18~64岁人群中,细颗粒物浓度对于哮喘就诊人次的影响在滞后3~5 d的RR值均具有统计学意义,在女性人群和≥65岁人群中,在滞后5 d时RR值均具有统计学意义.在多污染物模型中,引入NO_2的影响后PM_(2.5)对哮喘就诊人次的影响在滞后5 d时的RR有所提升.杭州市PM_(2.5)浓度的升高可能会造成3~5 d内哮喘门诊就诊人次的增加,且对男性人群和老年人群影响更为明显.     

基于地基雷达探究和田市一次沙尘污染过程

2022年5月新疆和田市遭遇了近5a来最强的一次沙尘暴天气侵袭,沙尘污染过程持续了一周.利用大气气溶胶激光雷达、环境监测站污染物浓度和近地面气象观测资料,分析了此次沙尘污染过程中颗粒物浓度变化、气溶胶光学信息垂直分布特征,并使用全球再分析资料得出本次污染天气的气象匹配形态,最后结合HYSPLIT后向轨迹模型解析过境期间气团的输送及潜在来源.结果表明:沙尘污染期间,PM_2.5和PM₁₀变化趋势较为一致且在垂直高度上存在非均一性,PM_2.5/PM₁₀均值为0.25,表明主要以粗颗粒物为主,风速与温度的增加、湿度的降低有利于促成污染天气的发生;沙尘污染期间出现了明显的气溶胶层,在垂直方向上有显著的波动性变化,沙尘发生当日消光系数、后向散射系数和退偏振比达到了本次过程最大值,分别为3.5km^-1、0.07km^-1·sr^-1和0.17;和田市在春季处于热低压场中,在西风背景环境与塔里木盆地周边地形阻挡下污染物难以稀释与扩散,沙尘气团长时间在此盘...     

天津市夏秋季O3-PM2.5复合污染特征及气象成因分析

天津市PM_2.5-O₃复合污染主要发生在夏秋季,本研究筛选出2017年夏季一次和秋季两次典型PM_2.5-O₃复合污染过程,系统分析污染物变化特征,探究天气形势和主要气象因子的影响.结果表明,3次污染过程PM_2.5与O₃呈现不同程度的正相关性（日均值相关系数达到0.34~0.78）,O₃与PM_2.5中硫酸盐和有机碳日均浓度存在较为一致的变化趋势.与非复合污染日相比,复合污染日无机盐占PM_2.5组分的比重增加,增长率为1.9%~7.3%;而碳组分占比减小.复合污染过程发生时,天津地区处于低压槽前或高压后部,近地面弱的偏南风辐合造成较差的大气扩散条件,导致大气污染物的累积.研究结果发现,夏季和秋季PM_2.5-O₃复合污染过程需要适宜的气象条件,温度阈值分别为25~35℃和20~30℃,相对湿度分别为40%~70%和55%~100%.夏秋季复合污染过程关键无机组分及其形成机制有所差异.夏季,日间O₃等强氧化剂对SO₂的气相氧化过程和夜间高湿条件（大约60%）下液相化学反应可能是主导的化学机制,硫酸盐增长率为8.2%.秋季高湿环境（≥80%）不仅促进SO₂向硫酸盐转化,秋季第一次复合污染过程硫酸盐增长4.7%,也促进夜间N₂O₅水解反应等,秋季第二次复合污染过程硝酸盐增长6.0%,两种机制成为秋季复合日PM_2.5显著增长的关键机制.本研究揭示了驱动天津市PM_2.5-O₃复合污染过程发生的适宜气象条件、PM_2.5关键化学组分及其化学过程,为复合污染的成因及协同控制提供了参考.     

北京2019年冬季一次典型霾污染特征与成因分析

为研究北京冬季霾污染过程的污染特征和成因,以北京2019年12月一次典型PM_2.5污染过程为分析对象,利用气溶胶垂直探测资料、边界层气象场和近地湍流资料,对霾不同污染阶段的特征与边界层理化特性的演变进行综合分析.结果表明：①观测期间北京共经历两次污染生消,历时5 d,PM_2.5小时浓度最高220 μg·m^-3,超过重度污染标准的时次占比53%.②高空稳定形势和地面均压场配置下,来自北京西南城市群地表的气溶胶和水汽传输（占比48%）,在近地层偏南弱风（风速1~2 m·s^-1）,贴地强逆温［0.8 K·（100 m）^-1］和高湿（相对湿度80%以上）等不利扩散的气象条件下不断吸湿增长,加之本地污染排放,成为霾日维持的主要原因.且随污染加重,气溶胶球形特征逐步显著（退偏比从0.05降至0.02）.③各湍流统计量（湍流强度、摩擦速度和湍流动能）在重污染发生与结束前提前出现规律性异常突降（小时波动率77%）与激增（超过一个量级的峰值）现象,表明湍流统计量可作为重污染过程发生和结束的预报指标,其中湍流强度响应提前的时长与其峰值后的持续湍流强弱有关.污染累积阶段摩擦速度（0.04~0.21 m·s^-1）、湍流强度（均值0.678）和湍流动能（均值0.643 m²·s^-2）等均维持在较低水平,底层大气混合扩散能力较差,对污染持续累积起重要作用.另外晴天和霾天感热通量均由地面向大气输送,且呈明显的日单峰变化特征,霾天感热通量（20W·m^-2）较晴天小（60W·m^-2）;潜热通量则全程在0值附近.