典型高原山地城市环境空气质量预报预警平台设计

空气质量预报系统作为一种重要的工具用于为公众提供空气质量预报信息、评估城市空气质量,为污染控制战略、动态环境管理以及决策制定提供支持。研究对国内外环境空气质量预报现状进行了回顾,以云南省为例提出了高原山地城市环境空气质量预报预警体系建设的整体思路,针对系统建设现状,提出了环境空气质量预报预警系统建设所面临的问题以及对未来发展方向的建议。     

成都地区污染天气分型及其污染气象特征研究

污染天气分型研究对空气质量预报、污染源总量控制等具有重要的意义。基于2013年1月~2014年12月高空及地面天气形势划分了成都市的天气类型并探讨各天气类型下的空气质量状况及其污染天气特征,以期为空气质量预报和预警提供依据。结果表明,空气污染过程中,500 hpa环流形势主要有两槽一脊型、一槽一脊型、纬向型、槽脊同位相型等,其中两槽一脊型和槽脊同位相型控制下的空气质量最差。发生空气污染时,地面环流形势可分为高压型、高压后部型、高压底部型、低压型、低压顶部型、低压前部型、低压底部型、鞍型场型、冷锋前部型和均压场型,其中高压型、高压底部型、高压后部型控制下的空气质量最差。     

江苏省空气质量预报准确度及改进方法分析

介绍了江苏省重污染天气监测预报预警系统以及大气重污染预警会商流程,将2015年13个地级市的模式预报、人工预报结果分别与实际观测值进行比较。结果表明:人工预报更准确,PM_(2.5)日均值、臭氧日最大8 h平均值、AQI 3个指标人工预报和实况的相关性分别比模式预报高出12.8%、0.3%、11.4%,平均标准误差(MNE)分别低20.7%、3.1%、23.1%。依据国家空气质量预报技术指南评分办法,对各市2015年全年空气质量级别为"良"时进行评分。通过开展07∶00预报更新,使2015年上半年空气质量预报级别得分平均提高了0.9分,全年级别得分平均提高了2.6分;通过改进模式预报参数,使PM_(2.5)日均预报值、臭氧日最大8 h平均预报值、AQI预报值和实际观测值的相关性比上年同期分别提高26.0%、5.0%、33.9%,MNE分别降低3.6%、31.3%、7.6%。     

北京市交通环境监测点大气污染特征分析

研究分析了2013—2017年北京市交通环境点位大气污染物浓度分布特征,结果发现:交通监测点NO、NO_2与PM_(2.5)浓度时间变化特征与城区总体状况基本一致,与交通环境密切相关的NO_2浓度采暖季高于非采暖季,重污染日期间交通监测点峰值浓度也明显偏高;周末交通监测点NO浓度在5:00—23:00低于工作日4.9%～32.1%,周末NO_2浓度在7:00—23:00低于工作日0.7%～7.4%,NO_x浓度周末偏低与车流量降低密切相关;重大活动期间空气质量减排措施实施后,北京市作为区域NO_2浓度高值区中心明显消失,PM_(2.5)浓度分布梯度减小,本地减排效果明显。     

重庆市内环货车错时限行对空气质量的影响

在分析货车实施错时限行后内环车流量时段分布变化基础上,通过对PM_(2.5)、NO_2等指标的ADMS模型模拟和实际监测数据对比分析,探讨了内环货车错时限行对环境空气质量的影响。结果表明,货车错时限行后主城区环境空气中PM_(2.5)、NO_2小时平均质量浓度分别降低了9.4%和6.0%,峰值浓度明显降低,晚上出现峰值时间往后推移了2~3 h。经ADMS模型模拟计算,内环高峰时段机动车排放对主城区NO_2、PM、VOCs的浓度贡献分别降低了54.1%、56.3%、17.5%,CO浓度贡献不大。内环货车错时限行措施对重庆市主城区空气质量的改善有一定的积极作用。     

张家港河凤凰段水质达标整治方案研究

张家港河凤凰段位于张家港市凤凰镇,受上游、支流水质以及区域生活污染源等影响,河道出入境断面水质达标率较低,主要超标因子为氨氮和总磷。本文通过水质现状分析和现场调研,总结了水质难达标的主要原因,提出了针对性较强的水质提升整治方案,对改善张家港河水环境具有非常重要的意义。     

莱芜市空气污染问题分析与防治对策初探

随着城市规模扩大及工业化进程,空气污染防治成为了社会关注的焦点之一。本来以莱芜市为例,分析了可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)等主要大气污染物浓度变化趋势,并从能源结构调整、扬尘综合整治、机动车排气管理和生态环境恢复治理等方面提出具体的改善措施。     

六塘河泗阳段水环境状况及污染防治对策

结合近年来对江苏泗阳县城区内河（沟）水质监测和调查，分析六塘河泗阳段水环境污染现状和成因，并对控制淮河流域重点控制断面——六塘河石渡段面（泗阳县）水质达标，结合泗阳实际情况，提出相关对策。     

基于IG-LASSO模型的城市空气质量指数混合预测研究

空气质量指数是各个地区空气污染状况的数据表征,可用于政府对城市空气污染的控制。论文使用天津市2014年1月1日-2016年4月30日的空气质量数据和气象数据,建立一个基于IG(信息增益)和LASSO(最小绝对收缩率和选择算子)的空气质量指数混合预测模型,对未来一天的空气质量指数进行预测。整体实验由预测模型选取、特征变量选取和混合预测3个部分组成。实验结果说明基于IG和LASSO的空气质量指数混合预测模型要比单独使用LASSO模型的预测准确性要好,其误差率为4.75%,并且空气质量指数混合预测模型也可以有效的减少输入变量的数量以及降低模型的复杂程度。同时,也得出天津市空气质量指数的预测准确度受PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2和SO_(2)4种空气污染物浓度影响较大,与风向、天气现象和风力关联性不强的结论。     

城市大气中臭氧浓度控制的困难与挑战——以成都市为例

研究城市化、工业化和区域经济一体化进程的不断加快,对城市大气环境的影响是当前大气环境领域研究的热点问题。在此过程中,利用空气质量模型模拟系统研究大气环境污染问题成为大气环境研究中不可缺少的组成部分。在当前空气污染复杂的形势下,针对城市大气环境中臭氧的浓度尚未有效的控制措施。研究主要利用Models-3/CMAQ空气质量模式对成都市臭氧浓度数值通过不同的控制情景进行模拟,揭示城市大气中臭氧浓度控制的困难与挑战,并尝试性提出今后的研究方向,以期为控制城市大气中臭氧浓度提供建议。