常州市臭氧污染传输路径和潜在源区

利用NCEP全球再分析资料和HYSPLIT4模式,计算了2013—2015年常州市臭氧(O_3)超标日的气流后向轨迹。结合聚类分析方法和常州市PM2.5、PM10、SO2、NO2、O_3数据,分析了O_3超标日不同类型气团来源对各污染物浓度的影响,并利用引入权重因子后的潜在污染源贡献函数分析了影响常州市O_3超标的潜在污染源区分布特征。结果表明:常州市O_3超标期间易受到东南和西南方向气流影响,其中从东海和黄海途经浙江东北部、上海、江苏南部等地的东南气流占比达50%以上。自内陆途经黄山-湖州-宜兴到常州的气流对应的O_3平均质量浓度最高,为116μg/m3。自山东经枣庄-宿迁-淮安-泰州-苏州-无锡到常州的气流对应的O_3平均质量浓度最低,为78μg/m3,但该气流对应的SO2和NO2平均值为各聚类中的最高。影响常州市O_3的潜在污染源区主要在常州周边200 km以内的区域,且集中在从南京至上海的长江下游沿线区域和杭州湾区域;其中太湖湖区为重点污染源源区之一。O_3超标日影响常州NO2的潜在污染源区主要集中在江苏南部、浙江东北部和上海3个区域,太湖周边的常州、无锡、苏州和湖州等几个临近城市为潜在的重点污染源区。与影响常州O_3的WPSCF高值区相比,影响NO2的高值区分布范围更大、距离更远。影响常州O_3的潜在污染源区分布,与长江三角洲地区人为源大气污染物的高排放区域较为一致,说明长江三角洲地区的O_3污染与本区域的人为源大气污染物排放有着极为密切的关联。     

夏季太湖蓝藻水华暴发与臭氧污染的关联性

夏季受东南季风、湖流等因素影响,太湖蓝藻向西北部水域集聚,该区域平均藻密度可高达1×109个/L以上,其中蓝藻集中堆积的近湖岸区域藻类密度更高,蓝藻在不同生命阶段释放的藻源性VOCs的成分谱和产生量有较大差异,其中烯烃和有机胺反应活性较强。蓝藻水华高发期太湖西岸非甲烷总烃的浓度约为常州市区的3.3倍,日变化趋势符合蓝藻代谢规律。太湖西部蓝藻水华、湖西区的非甲烷总烃浓度和臭氧污染程度时空变化规律表明:太湖西部(宜兴)是整个流域臭氧污染最严重的区域,其臭氧污染的形成与太湖蓝藻水华暴发有关联性。     

太滆运河总氮污染物排放限值研究

以太滆运河为研究对象,根据总氮污染物入河特点,对入河支浜进行概化,采用一维河流水质模型,将运河分为5段计算总氮污染物的排放限值。结果表明:太滆运河计算段的总氮污染物排放限值为10.4t/a,而目前排入太滆运河计算段的总氮约为40t/a。建议对太滆运河两岸总氮污染物实行严格的减排措施以提高入湖河流的水质,确保太湖水环境质量。     

浅析化工园区大气特征因子自动监测综合分析

从总体状况评价、浓度变化特征、疑似源探寻等角度初步分析了某化工园区大气特征因子自动监测数据。分析表明,合理选用不同水平的数据集可以突出大气特征因子的规律性,尤其是疑似源探寻;采用现场检查等手段与自动监测的相互校核十分必要,特别是便携式气相色谱质谱仪对特征因子自动监测系统“假阳性”识别。     

还原法修复六价铬污染土壤的研究

摘要：铬渣中含有毒性较强的六价铬化合物,其严重污染环境。本文通过实验室模拟试验,研究了硫代硫酸钠、亚硫酸钠、抗坏血酸和硫酸亚铁等还原剂对铬渣污染土壤中六价铬的解毒效果。探讨了还原剂的浓度、pH和反应时间对六价铬还原效果的影响。结果表明：亚硫酸钠浓度为1mol／L、pH9．5和反应时间为15min时对六价铬的还原效果最佳。     

在线气相色谱测定园区中特征污染因子研究

近两年来,随着科学技术的不断发展,在线气相色谱分析仪已逐步在国内监测实际中得到应用,在线气相色谱的应用使挥发性有机物的实时、连续监测成了可能,有效改善了实验室监测数据的滞后性,减少了样品采集、储存、运输过程中产生的误差,结合常州市某化工园区大气特征污染因子预警系统的建设情况,简单介绍了在线气相色谱的工作原理和过程。通过特征污染因子标准曲线的建立和比对试验,说明了在线气相色谱环境监测应用的可行性。     

环境保护中信息化监控的应用研究

随着信息化网络化时代的到来．电脑在各个领域中的应用也越来越广泛。以网络为基础．以各种具体技术为工具的新型管理手段．在环境的保护中得到了越来越广泛的使用。本文通过对遥感技术在环境保护中的应用研究。掌握信息化监控的具体实施手段,希望能对环保工作者提供一定的借鉴意义。     

基于快速聚类方法分析常州市区PM2.5的统计特性

运用统计方法研究常州市区2013~2014年6个国控点六项基本污染物(SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(2.5)和PM_(10))月平均浓度变化,结果表明,除O_3外,其它五项污染物月平均浓度夏季较低冬季较高.颗粒物与风速之间的关系为PM_(2.5)浓度随风速的升高一直降低,PM_(10)随风速的升高浓度先降低后升高.采用快速聚类分析(k-means)并运用SWV和DIV指数对六项基本污染物进行分类,得到4个样本分类.与依据颗粒物化学成分或粒径谱对PM进行源解析方法不同,本研究更多是从PM_(2.5)与其它污染物相关关系以及污染程度等角度按照欧式距离进行分类.不同类中PM_(2.5)来源明显不同,类1中PM_(2.5)与化石燃料燃烧排放密切相关,类2与O_3密切相关,类3与城市不完全燃烧排放、区域灰霾污染密切相关,类4可以归类于城市"背景"类.快速聚类分析结果也表明常州市区PM_(2.5)有着复杂的来源.     

常州地区植被排放VOC的估算研究

通过对2011年常州地区各类植物VOC排放因子，以及各类植被分布面积等数据统计分析，采用BEIS模型为参考的估算方法，建立起常州地区植被VOC的排放清单。结果表明，植被所排放VOC的变化规律既与植物本身有关又与气温和太阳辐射有关，区域内年植被VOC的总排放量为1．13×104 t。     

常州市空气污染特征及原因研究

利用2013年-2014年常州市6个空气自动站监测数据,分析了执行空气新标准后常州市空气污染特征,并进行了原因探讨.研究发现:用新标准评价,常州市空气优良率61％,PM2.5和O3(8 h)是主要的污染物;并呈现秋冬季以PM2.5污染为主、春夏季以O3污染为主的特征,PM2.5等4项污染物24小时出现双峰.PM2.5等主要来自本地污染,SO2受区域和本地叠加影响;燃煤、机动车尾气、二次粒子的影响要高于长三角地区平均水平;风速、降水量与PM2.5浓度呈显著的负相关.