典型重工业城市空气重污染过程特征与来源解析

为揭示邯郸市空气污染过程及形成原因,以邯郸市环境监测中心为采样点,对采样滤膜进行离子和碳质组分测试,探讨PM_2.5组分浓度变化特征,并利用WRF-CAMx空气质量模型模拟分析2017~2018年秋冬季3次重污染前后邯郸市各个地区各类污染源大气污染排放对PM_2.5质量浓度的贡献.结果显示,重污染期间邯郸市水溶性粒子占PM_2.5质量浓度的62.4%,二次离子中呈现NO₃^- > SO₄^2- > NH₄⁺变化趋势.受地面均压场和高压底部控制及500hPa高空纬向环流影响,污染物水平方向和垂直方向传输受到抑制,同时边界层高度的降低进一步加剧PM_2.5污染浓度的升高,随着西伯利亚东部高压和欧亚大陆高压南下以及边界层高度的上升,3次重污染过程得以彻底清除.PSAT示踪模块结果表明复兴区,丛台区和永年区是邯郸市PM_2.5浓度贡献的主要区县,3个区县重污染贡献总和为66.8%~72.2%,重污染时段冶金,交通源和居民散煤燃烧是3大主要污染源.     

典型固定燃烧源颗粒物成分谱特征研究

为了研究典型固定燃烧源颗粒物成分谱特征,于2013年在河北省应用固定源稀释采样系统采集燃煤电厂、燃煤锅炉、水泥窑及焦化厂炼焦炉等固定燃烧源排放的颗粒物(PM_(10)和PM_(2.5))样品。采样点设置在脱硫除尘器后,稀释比控制在20倍,采样流量为16.7L/min,采集3~4 h,每种颗粒物采集3个平行样品。应用ICP-MS、离子色谱仪和DRI碳质分析仪对PM_(10)和PM_(2.5)样品中的元素组分、水溶性离子及OC/EC组分质量分数进行了分析。结果表明,采用循环流化床锅炉的燃煤电厂排放的PM_(10)中主要组分为Al、Ca、SO_4~(2-)、OC,其质量分数分别为12.1%±5.3%、20.4%±7.3%、9.7%±3.1%、26.7%±8.2%,PM_(2.5)主要组分为Al(11.4%±4.7%)、Ca(17.9%±5.8%)、SO_4~(2-)(11.5%±2.8%)、OC(30.4%±10.8%);采用煤粉炉锅炉的燃煤电厂排放的PM_(10)中主要组分为Al、Ca、SO_4~(2-),其质量分数分别为18.9%±6.4%、12.8%±4.3%、6.2%±2.3%,PM_(2.5)主要组分为Al(9.5%±3.7%)、Ca(12.8%±5.5%)、SO_4~(2-)(10.8%±3.6%)。燃煤锅炉排放的颗粒物中主要组分为Na、Ca、Al、Fe、S、SO_4~(2-)、OC,水泥窑窑尾烟气颗粒物中Na、S、Ca、SO_4~(2-)、Mg~(2+)、OC质量分数较高,炼焦炉排放的颗粒物中主要组分为S、SO_4~(2-)、NH_4~+、OC。4类固定燃烧源PM_(10)和PM_(2.5)成分谱中各成分的相关系数均在0.9以上,但分歧系数分析结果表明PM_(10)和PM_(2.5)颗粒物成分谱差异性较大。     

用电厂粉煤灰试制枸溶性磷肥的研究

本文对用粉煤灰制肥料的可行性进行了研究,选用磷矿石、助熔剂,添加剂和粉煤灰以适当的比例混合后熔融,使混合物料中的非枸溶性成分转化成能被植物吸收的枸溶性成分。经上百次熔融实验,对物料的配比及工艺条件进行筛选,确定出最佳配料参数和工艺操作条件。所研制肥料的吃灰量可达40％,并具有复合肥的作用和较好的肥效。     

京津冀农业源氨排放对PM2.5的影响

根据收集的京津冀区域农业氨排放源活动水平数据,使用排放因子法建立了2014年京津冀地区农业氨排放清单.结果表明,2014年京津冀地区农业源氨排放总量为1750695t,平均排放强度为8.09t/km²;河北省、北京市和天津市农业氨排放量分别为1594087t、58822t和97786t.;猪和蛋鸡是畜禽养殖业中氨排放的主要来源,分别占31.29%和26.07%.模拟结果表明,农业氨减排使京津冀地区PM_2.5的年均浓度下降12.04μg/m³,下降比例约为18.36%,4月份和7月份农业氨减排对PM_2.5的影响较大,而1月份影响较低;农业氨减排使无机盐（硫酸盐+铵盐+硝酸盐）的年均浓度下降10.00μg/m³,年均浓度下降比例为41.84%,对硝酸盐的影响最大,铵盐次之,硫酸盐最小.     

北京奥运会及残奥会期间PM10质量浓度演变特征及成因

2008年8─9月北京及周边各省市ρ(PM₁₀₎明显低于2006─2007年同期值. 结合污染物监测数据及气象资料,采用影响因子资料统计以及典型个例诊断对比法,研究造成北京奥运会及残奥会期间低ρ(PM₁₀₎的原因. 对2006─2008年同期风速的统计表明,2008年7─10月北京各月平均风速均低于往年,2 m/s以上的风发生频率低于往年,不利于大气污染物扩散. 2008年8月北京月降水量与2005年接近,但ρ(PM₁₀₎明显优于2005年,可见降水并不是该次ρ(PM10)月均值低的原因. 对比2006─2008年8─9月典型相似累积型天气型背景影响下ρ(PM₁₀₎日均值及演变过程发现,2008年ρ(PM₁₀₎日均值及演变曲线均低于往年. 根据对影响因子统计和北京及其周边省(市、区)严格的减排措施等分析,指出天气形势及其伴生的气象因素演变可能影响ρ(PM10)日均值波动,但六省(市、区)协同减排是保障优质空气质量的主要原因.      

夏秋季节焦化厂附近大气中臭氧及其前体物变化特征和臭氧生成潜势分析

2012年6—10月,在我国北方某焦化厂厂界附近开展了O3、NO x、CO体积分数在线监测及VOCs样品采集分析工作,获得了夏、秋两季焦化厂厂界O3及其前体物的体积分数及其日变化趋势。焦化厂厂界附近O3、NO、CO体积分数均呈单峰型日变化,O3体积分数的季节差异不明显,夏季仅略高于秋季,而NO、CO体积分数秋季高于夏季,作为二次反应产物的NO2,其变化幅度秋季比夏季强烈。夏季TVOCs在各监测时段的小时体积分数呈现先上升后下降的日变化趋势,而秋季则呈现逐渐下降的日变化趋势。由较小VOCs/NO x的比值可初步判断,该焦化厂所在区域的大气光化学臭氧生成潜势处于VOCs控制区。在焦化厂下风向厂界附近,夏、秋两季TVOCs平均体积分数分别为(43.8±45.0)×10-9和(26.7±29.6)×10-9,苯系物、烷烃、烯烃的平均体积分数分别为(34.3±28.1)×10-9和(14.4±14.8)×10-9、(5.3±11.8)×10-9和(7.0±7.7)×10-9、(4.3±5.0)×10-9和(5.3±7.1)×10-9。夏、秋两季焦化厂附近臭氧生成潜势贡献最大的是苯系物(47.6%~65.8%),其次是烯烃(28.0%~41.9%),再次是烷烃(6.3%~10.5%)。     

BP神经网络法预测唐山市需水量

需水量预测研究已成为当前水资源规划与管理研究中的重要课题之一.本文设定不同的神经网络运行次数,根据预测结果进行误差分析,BP神经网络在运行5 000次时,具有高度的可信度和可行性.应用5 000次运行次数的BP神经网络模型对唐山市规划水平年的需水量进行预测.最后引入人均综合用水量概念,结果表明,预测结果在理论上和实际上都具有可行性.     

应用多维多箱与高斯模型结合的复合模型预测大气环境质量

根据北京市市区自然环境、污染气象特征、大气环境过程及区域污染源分布等现有信息,建立了用于大气环境质量预测的多维多箱与高斯模型结合的复合模型,对北京市市区采暖季(2002年1月)和非采暖季(2002年8月)特征污染物SO2和PM10的质量浓度进行了预测.将预测结果与地面监测值比较分析后发现,多维多箱与高斯模型结合的复合模型预测大气环境质量产生的相对误差在25%以内.     

北京典型污染过程PM2.5的特性和来源

通过采集北京2010年12月—2011年3月冬春季节大气细颗粒物PM2.5样品,分析了冬春季典型污染时段灰霾和沙尘期间大气细颗粒物PM2.5的质量浓度和其中元素、水溶性离子、有机组分OC和EC特性,及其季节变化和来源.结果表明,北京灰霾和沙尘期间PM2.5日均质量浓度分别高达301.8 μg/m3和284.8 μg/m3,是美国EPA PM2.5日均质量浓度限值(35 μg/m3)的8.62倍和8.14倍.灰霾时段,人为污染元素(S、Cu、Zn、As、Se、Cd、Sb、Pb)、二次无机离子(NH4+、NO3-、SO42-)和二次有机碳(SOC)的质量浓度均高于沙尘天气和非污染天气.沙尘天气时地壳元素(Na、Mg、Al、Ca、Fe等)的质量浓度高于灰霾天气和非污染天气.北京冬春季节PM2.5主要来源于燃煤和工业过程、二次转化、地面扬尘、机动车尾气和生物质燃烧.灰霾污染时段二次转化贡献率较高,沙尘污染时段地面扬尘贡献率较高.     

基于GIS的危险气体扩散实时预测系统研究

将大气环流数值模拟及预报系统、危险物排放量估算方法和改进的气体三维扩散模式进行耦合集成,结合危险源实时监测系统,嵌入危险品理化性质及影响等级数据库,建立基于GIS的危险气体扩散实时预测系统,提出了一套危险事故有毒有害气体预测预警系统的构建思路.该系统首次将气象模式引入危险事故预测预警系统,实现结合实时气象信息的危险源事故后危害气体扩散范围及浓度分布的预测,并可实现分析查询等管理功能.