以福州为示范的城市空气质量实时精细化模拟与预报

本研究在已有空气质量站点的基础上,采用多功能、高效、小巧的传感设备进行监测加密,利用大数据的分析机理与空气质量模型的城市计算技术,以海峡西岸城市群中的福州市为示范,建设城市空气质量实时精细化模拟与预报系统。实时分析城市细粒度(1km×1km)的空气质量,有效提高了城市不同地理位置污染物浓度差异性的分辨率,同时对城市空气污染的发展趋势提出预测,为精细化分析污染成因提供基础数据,从而为环境管理提供决策辅助支持、市民出行提供帮助与指导。     

河南省城市空气质量时空格局特征及驱动机制研究

空气污染是河南省经济发展过程中亟待解决的难题。基于河南省城市空气质量数据、气象与社会经济资料,运用ArcGIS和SPSS分析技术,从年、季节尺度探讨了河南省城市空气质量的时空特征及其影响因素。结果表明:河南省18个城市年均空气质量指数较高,在季节尺度上呈现"春降秋升、冬高夏低"的变化轨迹,在空间上表现出明显的集聚态势。河南省城市年均空气污染天数占比约为48.23%,且时空异质性明显。PM2.5是河南省城市空气污染的首要污染物,占空气污染总天数的54.40%,但季节性首要污染物仍需关注。风速减小、日照时数变短、温度降低、降水减少、气压升高等天气条件易于形成空气污染,而产业结构、车辆数量和建设施工等也是导致城市空气质量变化的重要因素。     

基于大数据分析与认知技术的空气质量预报预警平台

为深入认识区域大气污染现象规律,完善并提高城市空气质量预报预警能力,提高大气污染治理决策支持能力,开展城市污染成因分析与空气质量预报预警研究是十分必要的。本文针对环境大数据时代下的城市空气质量预报,提出了一种基于大数据分析与认知技术的专业先进的大气环境业务应用系统体系。该体系基于底层统一的数据资源中心,融合各类不同类型的空气质量监测、不同预报系统的产品数据以及基础辅助数据,建立数据汇交、共享、质控管理机制,通过上层预报预警、综合分析、案例分析、应急决策支持四大子系统,从多模式集合预报结合专家调优支撑高性能预报会商应用,从大数据融合时空关联分析深度挖掘大气复合污染特征与污染成因,从多维度历史污染过程和天气形势全自动化认知分析支撑重污染过程研判,从业务化仿真情景方案与污染溯源助力专业应急决策。最后,通过在北京市环境保护监测中心的系统实现证明体系的高性能、稳定性和实用性。     

空气质量与居民幸福感——基于CGSS(2015)微观调查的经验证据

通过匹配2015年中国综合社会调查(CGSS)横截面数据和地区空气质量数据,采用有序Probit估计方法实证检验了空气质量对居民幸福感的影响。研究发现,从整体来看,空气污染显著降低了居民幸福感。使用不同的空气质量指标和有序Logit模型进行稳健性检验,以及使用断点回归设计克服潜在的内生性问题后均得到一致的研究结论。分样本的回归表明,空气污染对城市居民、高收入居民和男性的负向影响更大。此外,空气污染主要通过降低健康水平来影响居民幸福感,环境规制在一定程度上能减缓空气污染对居民幸福感的负向影响。因此,适当的环境规制不仅可以改善空气质量,还有助于增进居民幸福感,实现社会的帕累托最优。     

乌鲁木齐市空气质量变化趋势分析

通过对乌鲁木齐市2001-2005年空气中SO2、NO2、PM10、降尘等大气污染物监测数据进行分析,介绍了乌鲁木齐市大气环境污染特征,并结合当地能源结构、地理位置、气候特征、城市环境综合发展水平,指出影响乌鲁木齐市空气质量的主要因素,为防治或减轻乌鲁木齐市的空气污染提供了科学依据.     

开远市空气污染与气象条件关系及污染等级预报方法

为探究空气污染与气象条件的关系，以及基于气象条件的空气污染等级报方法，以开远市为例，利用相关性分析、数值统计预报方法及《空气污染扩散气象条件等级》标准进行了分析。结果表明：(1)开远空气污染具有“冬春高夏秋低”的鲜明特点，影响污染物主要有SO₂、PM₁₀、O₃、PM_2.5,其中O₃为首要污染物；(2)影响开远市空气质量的气象条件主要有降水、相对湿度和风向。夏季降水的湿清除作用对改善当地空气质量有重要作用，尤其是在调节降低SO₂、PM₁₀、CO、PM_2.5浓度中作用显著。相对湿度与空气质量呈负相关，影响开远市空气污染扩散的风向主要为南向风；(3)根据《空气污染扩散气象条件等级》标准建立的基于气象条件的空气污染等级预报方程，比数值统计预报方法建立的AQI逐步回归预报方程具有更好的适用性，预测AQI等级对比实测AQI预报等级正确率达79.4%,对开远市空气污染防治具有一定的科学指导意义。     

基于高频AQI数据的关中城市群空气污染规律探索

基于高频分时AQI及各污染物浓度数据,本文使用"AQI小时指数"、首要污染物等进行统计分析并建立VAR模型对关中城市群空气污染的总体情况、日内波动规律以及城市间空气污染的关联规律做了不同层次的挖掘。研究结果表明:(1)关中城市群的空气质量整体较差,春、冬季空气污染程度明显大于夏季,空气污染的"季节效应"和"集簇性"明显,且主要表现为颗粒物污染。(2)空气质量的日内波动规律在春、冬两季表现为下半天优于上半天,夏季夜间优于白天。但在不考虑四季AQI小时指数图"相位"差异的情况下,四季空气污染的日内波动呈现出明显的相似性。(3)各城市空气污染存在明显的关联规律。城市群内一个城市空气污染的恶化会加剧其他城市的空气污染,并且对其他城市空气污染的影响峰值会在24小时之内出现,且该影响会随着空间和时间尺度的增大而逐步衰减。     

空气质量预测模拟技术演变与发展研究

近年来我国的环境问题日益引人注目,大气污染问题显得尤为突出。空气质量预测技术方法能够提前预测区域空间内的大气污染物浓度,其发展十分迅速。本文介绍了一些国内外常用的空气质量预测技术方法的原理及案例,对其结果与局限性进行归纳总结,并对其未来发展提出展望。空气质量预测技术方法分为两类:数值模拟和统计学习,数值模拟通常可以分为第一代、第二代和第三代空气质量模型,统计学习可以分为简单经验统计和机器学习。两类方法的目的都是尽可能真实、准确地实现特定时间、特定区域范围内大气污染物浓度的预测,但两类方法的原理算法差异较大。该研究系统梳理了空气质量预测技术方法演变的历程和发展的现状,展望了其发展趋势,分析了建立、健全空气质量预测技术标准规范体系的重要性,提出了相关参考建议。     

基于自动监测系统的环境噪声监测与探讨

通过对环境噪声在线自动监测的实践和研究,提出噪声在线自动监测的自动化测量仪器性能、校准、在线自动监测子站的环境条件等基本要求,传声器位置、监测频次的一些技术指标;依据城市总体规划和环境噪声功能区分布特征进行优化选点的原则和方法,为环境噪声自动监测开展奠定技术基础;应用实例进行分析。该成果已经得到实际运用,对开展环境噪声自动监测具有一定的参考价值。     

山东省城市空气自动监测监控系统数据的应用设计和使用方法

山东省城市空气自动监测监控系统的主要功能是将全省城市自动监测站数据利用计算机网络、数据仓库等技术导入到环境监测数据仓库中，实现全省城市空气质量自动监测的统一监控和监测信息的自动管理和发布。本文简单介绍了系统控制中心端监测数据统计应用部分的功能设计和实现方法。     

城市空气质量达标规划编制中的关键技术及其案例应用

本文结合重庆市空气质量限期达标规划编制案例,介绍了城市空气质量达标规划编制中的几个关键技术及其具体应用,包括本地化污染源排放清单编制、污染物来源解析、污染物排放形势预测与减排潜力分析以及大气环境容量核算等。本地化污染源排放清单是城市空气质量达标规划编制的基础,针对现有污染源制定科学合理的减排方案是达标规划的核心内容。分析不同区域的污染物组分浓度特征、污染源贡献以及未来污染排放形势预测,有助于识别出制约未来空气质量达标的关键因素及污染源。基于污染源减排潜力和污染传输矩阵制定的污染源减排方案更具合理性和可行性,应用空气质量模型估算大气环境容量可为规划目标可达性提供依据。     

鹰潭市酸雨污染现状、趋势与成因分析

采用2001-2010年降水监测数据,全面系统地研究分析鹰潭市酸雨污染现状、变化规律,并从环境空气质量、区域污染物输送、气象因素和土壤性质等方面探讨酸雨形成的主要原因,得出区域输送是鹰潭市酸雨污染的主要因素。     

基于智能电网大数据的工业企业大气污染排放特征研究

本文尝试构建基于智能电网大数据的工业企业污染排放预测方法。通过分析上海大中型工业企业用电量与工业总产出、工业总产出与主要污染物直接排放量之间的关联关系,本文建立了工业企业基于用电量的直接污染排放清单估算方法。利用此估算方法,可在实时的智能电网大数据基础上估算工业企业直接污染排放量,服务于大气污染的实时预警和预测。本文研究表明,这种清单估算方法可直接应用于工业企业污染的实时防控,既可服务于政府大气污染监测、应急机制启动时防控对象的选择,也可服务于未来的污染物排放权实时交易市场的供需分析等,是大数据在污染防治领域应用的可行路径。     

乌鲁木齐地区环境空气中TSP达标方案的探讨

TSP是乌鲁木齐市大气污染的首要污染物。根据TSP污染源调查和污染物源解析研究成果，对乌鲁木齐市TSP污染现状和污染物来源进行了分析，在对TSP污染进行科学预测的基础上，根据大气污染控制技术研究成果和污染治理经验。提出了TSP达标规划实施方案。     

博罗县环境空气质量变化趋势浅析

本文以博罗县2005—2011年间的环境空气监测数据为依据,采用空气污染综合指数法评价大气环境质量,并运用Spearman秩相关系数预测未来发展趋势。结果表明：博罗县环境空气质量为优,主要污染物为二氧化氮,年日平均浓度呈上升趋势,不显著。     

Assessment and prediction of overall environmental quality of Zhuzhou City,Hunan Province,China

Fuzzy comprehensive assessment was applied to assess the quality of air, water and soil in Zhuzhou City, Hunan Province, China based on the monitoring data of 1997 and National Environmental Quality Standards of China. Results show that Zhuzhou air quality belonged to Class II with industry and traffic as the main control areas and SO2 as the major pollutant. Water quality within the Zhuzhou section of the Xiang River belonged to Class IV, with the Xiawan section as the main control area and NH3-N as the major pollutant. Soil environmental quality with respect to heavy metal pollution belonged to Class III, with Cd as the major pollutant. For those pollutants showing significant differences between the years of 1990-1997, predictions were made for the environmental quality for the period 1998-2003. According to the assessment results, cleaner production in the key pollution sources and the establishment of a municipal sewage treatment plant are proposed to improve the environmental quality of Zhuzhou City.     

四川省城市环境空气质量及变化趋势

本文根据2000～2009年四川省24个地级城市例行空气监测数据,按照《环境空气质量标准》(GB3095-1996)中的二级标准,采用综合污染指数法分析了四川省近10年环境空气质量的现状、变化趋势及影响因素。结果表明:从年际变化看,可吸入颗粒物浓度呈下降趋势,二氧化硫、二氧化氮浓度变化较平稳;年内变化显示,各污染物浓度季节变化明显,冬季污染最严重,污染程度由高到低的顺序为冬季、春季、秋季、夏季。全省综合污染指数呈下降趋势,空气污染程度得到了明显缓解,空气质量逐渐变好。     

2017～2018年荆州城区空气质量分布及重污染天气特征分析

利用2017年1月至2018年12月荆州城区3个国家环境空气质量监测点的污染物监测数据和荆州国家气象站地面气象要素观测数据,采用统计学方法,对荆州城区空气质量分布及重污染过程天气特征进行了初步分析,结果表明:空气污染综合指数冬季最高,春秋季次之,夏季最低;PM2.5、PM10、 CO和NO2的浓度在上午和傍晚至上半夜其...