用投影寻踪回归进行大气颗粒物的污染源解析

 应用投影寻踪回归技术（PPR）对大气颗粒物的污染源成分谱和大气采集样本中的元素测试数据进行分析，得到大气颗粒物的污染源的权重贡献率的一种原解析新方法该方法应用于上海大气颗粒物的污染源的解析,结果表明，影响上海市大气颗粒物的主要污染源是建筑尘、土壤尘、燃煤尘和冶金尘它们的平均贡献率之和十占全部尘源的85%以上     

大气颗粒物污染源的遗传算法解析模型

遗传算法是一种处理模型参数优化估计的通用方法。在构造了以大气颗粒物污染源的源系数作为参数的优化准则目标函数情况下，应用遗传算法优化模型参数，得到各污染源对于大气颗粒物的贡献率。将遗传算法用于重庆市春、夏、冬三季大气颗粒物的源解析结构与用化学质量平衡法的源解析结果进行了比较，两种源解析法获得的４种主要尘源在３个对大气颗粒物的贡献率大小排序基本一致。该方法用于大气颗粒物源解析简单、快速、方便、实用。     

基于遗传算法的大气颗粒物的源解析

遗传算法是一种全局优化的随机搜索方法,适用于模型参数寻优。将遗传算法用于大气颗粒物源解析的CMB方程组中参数的优化,得到各污染源对大气颗粒物的优化贡献率。该方法应用于成都市大气颗粒物的源解析结果与用其他多种源解析法得出的结果基本一致。理论分析和应用实践表明了遗传算法用于大气颗粒物源解析研究具有简便、准确和实用性强等特点。      

大气颗粒物混合尘溯源解析新方法

针对采用化学质量平衡模型(CMB)进行大气颗粒物源解析时,混合尘源由于与单一尘源存在严重共线性而不能代入模型的问题,首先对混合尘进行源解析,根据解析结果将混合尘分拆为对应的单一尘源,然后与原有的单一尘源共同代入CMB进行源解析,提出了大气颗粒物混合尘溯源解析新方法.将混合尘溯源解析新方法应用于某市的大气颗粒物尘源解析,得到扬尘的贡献率为28.75%,较二重源解析技术的46.3%和二重源解析技术改进方法的38.38%都要低,表明新方法更好地解决了共线源代入CMB出现的问题.受体元素计算值与测量值的比值较二重源解析技术改进方法有更多元素接近1,表明新方法建立的模型更加合理.     

上海市颗粒物的污染源解析

本文使用正交旋转因子分析法对上海市9个采样点的大气颗粒物进行源解析.通过分析得到对上海市大气颗粒物污染的主要贡献因子是燃煤尘、建筑尘(土壤尘)的贡献率为49.46%,冶金尘的贡献率为36.85%,土壤尘的贡献率为6.49%,汽车尘为4.05%,燃油尘为1.19%.将本文的分析结果和他人用投影寻踪回归法(PPR)、化学质量平衡法(CMB)的结果进行比较,结果有较好的一致性.由于本方法对数据的要求不高、假设简单合理、计算过程简单并较易于实现,因此有较好的实际应用价值.     

杭州市灰霾与非灰霾日不同粒径大气颗粒物来源解析

在2011年典型灰霾和非灰霾天气下,采集了杭州市不同粒径的大气颗粒物样品,测定并分析各粒径段颗粒物的质量浓度及其化学成分;同时采集并分析了主要污染源排放的颗粒物样品,通过CMB(化学质量平衡)模型进行源解析. 结果表明:灰霾天气下,二次粒子是杭州市各粒径段颗粒物的首要贡献源,其对≤1.1、>1.1~3.3、>3.3~5.8和>5.8~10μm粒径段的颗粒物贡献率分别为60.4%、62.2%、54.8%和46.5%. 在一次排放源中,机动车尾气是≤1.1和>1.1~3.3μm粒径段颗粒物的重要来源,贡献率分别为13.8%和12.2%;城市扬尘是>3.3~5.8μm粒径段颗粒物的重要来源,贡献率达到16.0%;而建筑施工尘是>5.8~10μm粒径段颗粒物的重要来源,贡献率为14.2%. 非灰霾天气下,随着颗粒物粒径的增加,二次粒子的贡献率显著下降,对≤1.1μm粒径段颗粒物的贡献率为42.7%,而对>5.8~10μm粒径段颗粒物的贡献率仅为15.5%;机动车是各粒径段颗粒物的重要贡献源,贡献率均在20%以上;煤烟尘是≤3.3μm细粒径段颗粒物的重要贡献源类,贡献率为22.0%;城市扬尘是>3.3~5.8μm粒径段颗粒物的重要来源,贡献率为18.3%;建筑施工尘依然是>5.8~10μm粒径段颗粒物的重要来源,贡献率为21.4%.      

利用二重源解析技术解析抚顺市大气颗粒物的来源

在利用CMB模型对大气颗粒物进行解析时经常遇到一组数据多种结果的现象,同时,扬尘属于混合尘源类,与一些单一尘源类之间可能存在严重的共线性,从而很难准确地解析出各单一尘源类对受体的贡献值.二重源解析技术较好地解决了上述问题.本文利用二重源解析技术对抚顺市的大气颗粒物来源进行了解析.解析结果表明扬尘、土壤风沙尘、煤烟尘和有机碳是抚顺市环境空气中TSP的四大排放源类,其贡献率分别为扬尘37.5%、土壤风沙尘15.9%、有机碳13.9%、煤烟尘6.0%.     

我国大气颗粒物来源及特征分析

我国大气颗粒物来源复杂,呈现大气复合型污染特征,对主要污染源进行识别和定量,是制定城市空气质量改善措施的基础。本研究总结了2000年以来我国近30个城市大气可吸入颗粒物PM10源解析研究,结果表明我国大气颗粒物PM10主要来自六类源:扬尘(土壤尘、道路尘、建筑尘);燃煤;工业排放;机动车排放;生物质燃烧;SO2、NOx、VOCs氧化产生的二次颗粒物。研究还表明,不同地区不同季节大气颗粒物主要来源和相对贡献存在差异。近年来随着大气颗粒物控制措施的实施,城市PM10污染状况已明显改善,大气细颗粒物PM2.5越来越受关注,在制定空气质量达标方案时,各类燃烧源和二次颗粒物的重要性将进一步上升。     

上海市大气颗粒物高浓度区污染物的源解析

应用受体模式的化学质量平衡法支９个监测点的大气颗粒物进行污染源的源解析，得出这９个监测点的各类污染源平均贡献率为建筑尘占３２．１％，土壤尘占２７．５％，钢铁尘占２４．９％，燃煤尘占１４．８％，汽车尘和燃油尘分别占０．２％和０．４％。     

环境空气动力学

染源对大气颗粒物的优化贡献率。该方法应用于成都市大气颗粒物的源解析结果与用其他多种源解析法得出的结果基本一致。理论分析和应用实践表明了遗传算法用于大气颗粒物源解析研究具有简便、准确和实用性强等特点。表2参7X169 200101289应用大气扩散模式进行区域稻田甲烷源强估算/刘建国(北京大学技术物理系)…//环境科学/中科院生态环境研究中心一ZDoo,21(6)一6一ro 环图X一5 传统通量箱方法对区域稻田甲烷源强的估算具有很大不确定性。本研究应用箱模式和ATDL模式估算区域稻田甲烷排放率。箱模式和ATDL模式估算排放率分别为:6月13.2…     

大气颗粒物源解析CMB法与PFA法原理及比较研究

大气颗粒物已经成为中国许多大中城市的首要空气污染物.弄清楚大气颗粒物的来源及定量地计算出各个源的贡献值,为颗粒污染物的防治提供依据,这就涉及到大气颗粒物源解析技术.本文详细介绍了化学质量平衡（CMB）和主因子分析法（PFA）这两种主要的大气颗粒物源解析原理及方法,并比较两种方法各自的优缺点,以供选择合适的源解析方法对大气颗粒污染物的来源进行解析.     

Effect of the air pollution on atmospheric visibility in Beijing-Tianjin area

Simultaneous measurements of air pollutant concentrations and atmospheric visibility were made in Beijing and Tianjin areas in 1983-1985. The relationship between air pollution and visibility was studied. It was found that atmospheric particulates have the most high contribution to visibility decreasing. The percentages of contributions of sulfates and soot are 52-58% and 22-29% respectively. According to the results, we suggest that the emission of SO2 and particulates must be controlled in order to improve the atmospheric visibility.     

基于质子微探针研究的大气气溶胶单颗粒源解析

用高分辨率,高灵敏度的质子微探针对上海市人民公园大气气溶胶进行单颗粒源解析.结果发现,上海市大气主要污染源为土壤扬尘、建筑扬尘、汽车尾气和钢铁工业尘,它们对大气环境贡献率之和为80%以上.此外还发现约有13%的颗粒物无法识别,通过对这些颗粒物进行聚类分析,初步确定它们分属于2种不同污染源的亚类和一种新的未知的污染源.     

大气颗粒物中重金属的污染特性及生物有效性研究进展

重金属作为大气颗粒物中的主要成分之一,与人类健康密切相关,是国内外研究的重点。目前,国内外针对大气颗粒物中重金属的污染开展的研究工作主要有:污染状况、赋存状态分析,污染来源判别,以及生物有效性研究。本文综述了大气颗粒物中重金属的污染特性、生物有效性方面的研究进展,并对今后的研究方向进行了展望。     

北京及周边地区大气污染数值模拟研究

北京周边地区污染源对北京市区大气环境的影响不可忽视.利用区域大气污染模式,系统模拟分析2002-08-17T09:00-2002-08-29T08:00污染传输过程;选择典型污染时段,结合气象资料进行比较分析,计算各时段周边地区和北京自身大气污染物对北京大气环境污染的贡献和贡献率;进一步证实了在大气条件有利于污染物输送的背景下,周边地区污染源的中远距离输送对北京大气环境质量的影响不可忽略.研究表明:有特殊天气背景时,即研究区域在西南风气流场的控制之下,周边地区污染源对北京的贡献比北京自身的大;没有特殊天气时,北京自身的贡献大于周边地区对其的贡献.      

北京奥运时段河北香河大气污染观测研究

为监测评估周边地区大气污染对北京的可能影响,2008年6～9月北京奥运时段,在北京东南方向河北香河开展了大气污染物SO2、NOx、O3、PM2.5和PM10的连续在线观测,结合地面气象资料和HYSPLIT轨迹模式探讨了污染物的来源与传输过程.结果表明,香河地区大气污染较为严重,上述污染物观测期间日均最高值(日均值±标准差)分别达到84.4(13.4±15.2)、43.3(15.9±9.1)、230(82±38)、184(76±42)和248(113±52)μg.m-3,特别在奥运会开幕前后的7月20日～8月12日之间出现了2次持续污染过程,导致O3和PM10分别超过国家二级标准46 h(超标率9%)和11 d(46%),PM2.5则超过美国EPA标准18 d(75%).奥运时段8～9月的大气污染物日均值较6～7月日均值有明显降低:SO2从27.7μg.m-3下降到5.8μg.m-3;NOx从18.6μg.m-3下降到13.2μg.m-3;O3从96μg.m-3下降到80μg.m-3;PM2.5从90μg.m-3下降到60μg.m-3;PM10从127μg.m-3下降到106μg.m-3.NOx、PM2.5和PM10统计(月为单位)日变化为双峰型,峰值分别出现在07:00和20:00左右;臭氧呈单峰型,峰值出现在14:00～16:00之间.香河地区大气污染受局地排放和外源输送共同影响,持续的偏南气流易造成污染物积累,而偏北气流有利于污染物扩散,降水可明显清除大气中的污染物质.通过计算7月20日～8月12日香河和北京奥运村PM2.5小时平均浓度之间的超前相关系数,发现香河超前北京6～10 h时相关性较大(0.57r0.65,p=0.01),最大相关系数出现在超前8 h,表明上述时间段内香河实时观测数据对北京大气PM2.5污染超标事件可能具有预警作用.     

丹东市大气污染状况及治理措施

分析了丹东市环境空气质量20多年的监测资料，确定丹东市大气污染主要特征是煤烟型污染，主要因子是降尘和总悬浮颗粒物，并提出了控制降尘污染的措施。     

2009年8~9月成都市颗粒物污染及其与气象条件的关系

对成都市3个不同点位PM2.5和PM10进行了为期30d的连续观测,研究了大气颗粒物浓度的时空分布特征,及其与气象条件的关系.研究表明,观测期间成都市大气颗粒物PM2.5和PM10质量浓度日均值分别为66,94μg/m3,两者浓度变化范围较大,但变化趋势相同.从空间分布来看,大气颗粒物浓度均是熊猫基地>草堂寺>丽都花园,即下风向污染状况最严重,商业繁华地段次之,生活居住区最好;从时间分布来看,大气颗粒物污染最严重出现在9月17~19日,9月5~9日2个时间段,不利的气象因素和污染物的累积是造成该时间段大气颗粒物污染加重的主要原因.PM2.5与PM10质量浓度的相关性为0.93,PM2.5对PM10的贡献较大,两者质量浓度的比值达0.69.气温对大气颗粒物浓度变化没有显著影响;降水以及风速对颗粒物浓度影响较大,主要是对颗粒物的湿清除和促进扩散作用;在一定相对湿度范围内,高湿度条件容易造成大气颗粒物的较重污染.能见度与大气颗粒物浓度呈明显负相关性,且与PM2.5的相关系数大于与PM10的相关系数.