波流共同作用下海底管线周围海床的动力响应分析北大核心CSCD

针对埋设有海底管线的多孔介质海床,基于Biot动力固结理论,采用Pastor-Zienkiewicz III的动力弹塑性本构模型,建立了一个多孔介质的弹塑性海床模型,分析了波浪-海流共同作用下海底管线周围海床的动力响应规律,计算了波浪-海流共同作用下海床中超孔隙水压力的分布和表面波压力的分布规律,以及不同的海流速度对海床中超孔隙水压力分布的影响。结果表明:海流的存在对海床表面的波压力的波长和周期都有显著影响;海底管线等结构物的存在,减缓了管线以下海床中超孔隙水压力的累积。     

西安市路面径流污染季节变化特征研究

在西安市城市主干道南二环路建立路面径流原位采样站,利用自制流量等比例采样装置,对2009年3月—2010年2月的36场降雨径流和3场融雪径流进行全程采样,测试各场次径流SS、COD、溶解态COD、NH+4-N、Pb、溶解态Pb、Zn和溶解态Zn的事件平均质量浓度(EMC),结合径流污染来源,利用单因素方差分析方法,识别路面径流污染季节变化特征并进行致因分析。结果表明:路面径流中SS质量浓度、COD和NH+4-N质量浓度随季节变化显著,SS质量浓度和COD呈现冬、春季高、秋季最低的趋势,表明其受交通污染源排放和大气降尘的共同影响;NH+4-N质量浓度秋冬采暖季最高、夏季最低,且与雨水接近,表明其主要源于雨水溶解大气中的含氮化合物造成的雨水污染;Pb、Zn主要来自交通污染源,道路交通量不随季节变化,因此其质量浓度季节差异不大,场次间质量浓度的波动主要与场次降雨特征有关。     

COVID-19疫情期间成都市地面臭氧污染特征及气象成因分析

受COVID-19疫情影响,我国各地采取了一系列封锁管控措施,由此导致大气污染物排放强度降低.本文以成都市为例,分析了2020年上半年的气象条件和大气污染浓度特征,并重点对臭氧浓度变化及同期对比结果进行了细致分析.结果表明：①与2019年同期相比,除O₃外的5种污染物（NO₂、CO、SO₂、PM₁₀、PM_2.5）浓度均降低,降幅分别为13.60%、8.96%、6.30%、4.56%、1.80%,而O₃浓度却异常升高,升幅最大值分别出现在2月（35.1%）和5月（36.1%）.②2020年上半年,O₃浓度高值出现时间较2015—2019年提前,气象条件较有利于臭氧的生成.100 hPa和500 hPa位势高度为正距平,气温、日照时数较往年升高,相对湿度和降水量下降,以静小风为主.③2020年4月25日—5月6日臭氧污染持续时间长,主要是由于复工复产导致臭氧前体物排放增加,以及稳定的天气形势,使成都长时间处于高温（>30℃）、低湿（40%~60%）、静小风（1.3 m·s^-1）等不利扩散的气象条件下.气团后向轨迹和污染潜在源区表明研究区受到来自成都偏东一带及川南地区高污染气团短距离输送的影响.     

北京与成都大气污染特征及空气质量改善效果评估

近年来我国空气质量持续改善,大气颗粒物浓度明显降低.为探究气象条件和减排措施对细颗粒物（PM_2.5）浓度的相对贡献,选取两个典型代表城市——北京和成都,对比分析两城市所处的地理环境条件、污染排放以及气象扩散条件.结果表明,北京与成都2013~2018年重污染天数及污染过程显著减少,SO₂和PM_2.5浓度降幅明显,与2013年相比,两城市2018年SO₂浓度的降幅分别为77.8%和70.9%,PM_2.5浓度分别降低了42.7%和48.5%.冬季PM_2.5浓度下降速率最大,每年分别以13.5μg·m^-3和14.1μg·m^-3的速率降低.2013~2018年成都较北京风速偏小,温度偏高约3℃,静小风日数偏多,冬季静小风频率高,混合层高度、大气容量指数以及通风系数明显偏小,大气扩散条件较差.综合静稳天气指数（SWI）和环境气象指数（EMI）结果表明北京大气扩散条件优于成都,但近几年的变化程度有所不同.2014~2018年两城市的EMI呈减小趋势,2018年成都地区EMI降幅最显著,气象条件明显好转.与2014年相比,2018年北京与成都全年大气污染减排对PM_2.5浓度的贡献分别为33.5%和24.0%,气象条件的贡献分别为7.2%和11.1%;冬季减排贡献分别为31.7%和32.5%,气象条件的贡献比全年的大.     

北京PM2.5背景值定值方法及其变化特征研究

通过气团识别方式,确定了较强气团判别指标,定量评估了较强气团对北京上甸子区域大气本底站PM2.5浓度影响.结果显示,偏北风过程中PM2.5的背景值介于10.3~13.5μg/m3,平均值为(11.7±1.3)μg/m3;偏南风过程中PM2.5的背景值介于60.2~92.6μg/m3,平均值为(76.2±12.8)μg/m3.偏北风过程中,PM2.5背景值变化趋势不明显;偏南风过程中,PM2.5背景浓度呈线性下降趋势,下降速率为5.5μg/(m3×a).2009~2012年期间,区域本底站观测到的PM2.5年均值变化不大,这与北京地区的局地产生的二次PM2.5逐步增大有关,在一定程度上抵消了区域背景值下降的影响.当出现系统性偏南风时,北京以南区域输送对北京当地PM2.5浓度增加的平均贡献接近60%,但是自2009年开始逐步下降,截止2012年该贡献降低到44%.     

生物紊动床的水力特性及硝化效能研究

试验研究了生物紊动床的水力特性及硝化效能。试验结果表明 ,生物紊动床从整体上表现为完全混合型流态特征。在温度T =2 5℃ ,HRT =5h ,容积负荷Nv在 0 .32 4～ 1 .994kgN/m3·d的范围内 ,氨氮去除率均能保持在 95 %以上。     

2022年夏季高温干旱对四川盆地污染物浓度变化的影响分析

2022年夏季高温干旱严重影响中国长江流域,臭氧(O₃)等污染物也出现明显异常,为研究高温干旱对污染物的影响,利用2015-2022年夏季逐小时地面空气质量和气象监测数据以及气象再分析资料,分析了夏季高温干旱特征以及对O₃和细颗粒物(PM_2.5)浓度的影响。结果表明：2022年夏季受高原暖高压和西太平洋副热带高压西伸北抬的影响,中国长江流域出现极端高温干旱天气事件,持续时间长,影响范围广,其中四川盆地和长三角地区地面温度明显偏高,相对湿度和降水量偏低,对近地面O₃和PM_2.5浓度造成了一定的影响。7-8月高温干旱对四川盆地产生的影响尤其严重。异常的高温干旱增强了大气光化学反应能力,对O₃和二次气溶胶生成有贡献,且降水对污染物的湿清除作用大大减弱,导致四川盆地O₃浓度和超标天数明显增加,PM_2.5浓度也有所升高,甚至造成持续十多天的高温热浪和O₃污染复合事件,其中对成都平原O₃     

短程反硝化聚磷的反硝化特征研究

研究了温度、pH值、电子供体种类及电子受体种类对反硝化的影响.试验结果表明,(1)在相同试验条件下,亚硝酸型反硝化与硝酸型反硝化的速率与硝态氮的浓度有关.在温度为25℃、pH为7的条件下,基质浓度＜300mg/L时短程反硝化速率较快;基质浓度≥300 mg/L时,以NO3-为基质的反硝化速率较大.(2)具有大量碳源储存物(PHB)的细菌可实现快速的内源性反硝化脱氮,而处于饥饿状态的细菌的内源性反硝化效率极低.     

“大气十条”实施结束川南城市群秋季霾污染过程中水溶性离子特征

为了解《大气污染防治行动计划》（“大气十条”）实施结束后川南城市群大气PM_2.5的污染状况,于2018年11月7～19日在内江、自贡、宜宾和泸州这4个城市同步采集PM_2.5样品,结合天气形势分析了秋季PM_2.5及主要水溶性离子的污染特征,并利用后向轨迹聚类分析探讨了区域输送对该地区大气污染的影响.结果表明,川南城市群秋季大气平均ρ(PM_2.5)为（67.2±38.3）μg·m^-3,泸州最高而内江最低;SNA(SO^2-₄、 NO^-₃和NH⁺₄)在PM_2.5中占比为33.3%,其中NO^-₃为首要离子组分;由“大气十条”实施中期（2015年）至实施结束（2018年）,内江、宜宾和泸州秋季ρ(PM_2.5)分别增加了13.8%、 47.2%和69.1%,自贡持平;由于大气...     

燃放烟花爆竹对北京城区气溶胶细粒子的影响

为了研究燃放烟花爆竹对空气中气溶胶细粒子污染的影响,采用TEOM于2003年1月31日-2月25日对PM2.5和PM10质量浓度和化学成分进行了研究,分析了春节期间北京城区气溶胶细粒子的污染特征.结果显示: 燃放烟花爆竹会导致空气中PM2.5在短时间内上升到很高的水平,最大小时平均质量浓度达549 μg/m3,平均每小时质量浓度增加100 μg/m3左右.并且随着PM2.5质量浓度的上升,PM2.5在PM10中的比例也明显上升,两者质量浓度小时平均值的比值最大可达0.9.稳定天气条件下,燃放高峰期过后随着粒径在2.5～10 μm之间的较粗粒子的沉降(约需3～4 h),PM10的质量浓度下降,但PM2.5/PM10的比值仍持续偏高.燃放烟花爆竹导致PM2.5中以燃烧为代表的元素(S、P、As)、部分金属元素(Al、Fe、Ti、Se、K)、可溶性离子成分以及OC的升高.这些成分与烟花爆竹的金属粉末、无机盐类,以及复杂的S、P化合物等主要成分吻合.