城市内部尺度PM2.5传输关联方法研究—以北京市为例

基于数据驱动思想,以城市内部环境空气质量监测站点为研究对象,建立了目标站点与周边站点间PM_2.5浓度、风向、风速、欧几里得距离等参数的多元线性关联回归模型,使用梯度下降算法学习得到各参数权重系数,计算得出周边站点对目标站点PM_2.5传输贡献,并评估了模型的可行性.以北京市丰台花园（FT）为目标站点的应用研究结果显示,2016年FT站点PM_2.5浓度为82μg/m³,周边站点大兴（DX）、房山（FS）、亦庄（YZ）、东四环（DS）、古城（GC）和万柳（WL）浓度分别为93,82,80,79,77,71μg/m³;FT站点PM_2.5浓度与上一时刻周边站点WL、GC、DX、YZ的相关性分别为0.634、0.631、0.608和0.601,显示其对FT站点PM_2.5污染传输显著;建立的4个季节关联回归模型RMSE值分别为13.22、11.74、12.51和13.22,PM_2.5模拟浓度与监测浓度变化趋势一致,验证了模型的可行性;WL、DX、YZ、GC分别是对应春、夏、秋、冬4个季节对FT站点PM_2.5污染传输贡献较大的站点,其贡献值分别为1.61%、1.71%、2.20%和8.57%.该模型解析的结果可为北京市未来城市规划、建设提供依据,提出的PM_2.5传输多元线性关联回归方法同样可用来解析其他城市内部尺度PM_2.5传输关联,为挖掘城市内部PM_2.5传输路径、精准溯源提供基础.     

城区与郊区PM2.5污染及传输特征差异性

基于云高仪激光雷达、飞机AMDAR数据和常规站点等多源观测数据,并与数值模拟（CAMx-PSAT模型）相结合,以京津冀典型城市——北京城区与郊区（密云）和石家庄城区与郊区（平山）为案例研究区域,对城区和郊区边界层高度差异（ΔPBLH）、地面PM_2.5浓度差异（ΔSurf_PM_2.5）、高空PM_2.5浓度差异（ΔVert_PM_2.5）和传输通量强度及高度分布特征差异进行分析.结果表明,由于人为热源、短波辐射和热力湍流等因素,导致城区年均边界层高度（PBLH）较郊区高8%~29%,且不同季节下城区PBLH月均较郊区高2%（石家庄4月）~47%（北京7月）.由于人为排放、逆温和大气湍流等共同作用,在0~1260 m之间等高度城区年均ρ（PM_2.5）较郊区高0.1（石家庄）~29.7（北京）μg ·m^-3,随高度增加而减小.城区年均总净通量强度远大于郊区,城区表现为流出,郊区表现为流入,是由于城区低压和郊区高压,形成城郊热力环流.北京城区和郊区与周边的年均总净通量强度之和（44.77 t ·d^-1）大于石家庄（34.44 t ·d^-1）.受风速和PM_2.5浓度的影响,在0~1260 m之间,城区和郊区与周边的净通量随离地高度的增加通量强度呈现明显增大趋势,其中1月城区和4月郊区与周边的传输交换对环境影响最为明显.不同季节下城区和郊区最大净通量的强度差异明显,两者相差2.23~4.48倍;但最大净通量强度的高度特征差异较小,主要位于611~1260 m.     

河口-近海环境新污染物的环境过程、效应与风险

在全球变化和人类活动双重影响下,大量陆源污染物特别是备受各国政府和民众关注的微塑料、新型持久性有机污染物以及药物和个人护理品等新污染物进入水体环境并迁移扩散,对近海生态环境安全和人体健康产生了巨大影响.综述国内外微塑料、全/多氟化合物、抗生素和内分泌干扰物等新污染物在河口-近海环境中的污染来源、时空分布和迁移传输等环境过程及其影响因素,分析探讨近海水生生态系统中新污染物产生的不良生态效应和风险,提出未来研究重点应关注河口-近海环境中多种新污染物的相互作用和新污染物产生的联合生态毒理效应及造成的生态和健康风险等,为陆海统筹下的海洋污染防治和海洋经济的健康发展提供科学依据.     

复杂电磁环境仿真软件中的大地形文件传输技术研究

为了提高仿真速度,仿真软件一般采用多台计算机进行协同工作,首先搭建一套电波传播仿真并行系统,该系统能够导入地理信息,并在导入的地图上进行电磁辐射源建模及电磁环境仿真工作。但是,对于一些很大的地形,其海量的三维地形数据的传输时间过长,这加大了总的仿真等待时间。所以为了综合利用多台计算机的资源优势,提出使用BitTorrent方式,使得服务端与客户端的计算机均可以为地形文件的传输做贡献,极大减少了地形文件传输时间,可以从侧面提高仿真工作的效率。     

一个公平的多方的不可否认协议

公平的不可否认协议解决了电子商务中信息传输的互相否认问题，使通信各方处于平等的位置。协议对各方都是公平的。该协议是基于组加密方法的，由可靠的第三方产生不可否认证据，数据交互次数少，高效实用。     

基JMF远程视频监控系统的设计与实现

视频监控系统是当前的一个研究热点.为了实现一个跨平台,低成本,低时延的视频监控系统,本文首先简单介绍了JMF(java媒体框架)的结构和特点,然后对系统进行了设计,并时其中的关键问题进行了分析,最后利用JMF技术实现了视频监控系统.     

利用卫星资料估算我国西北地区直接辐射

在缺乏直接辐射、云量、日照时数等地面观测资料情况下,如何正确估算太阳直接辐射对太阳能合理开发利用有重要意义。利用NCEP/NCAR再分析资料、EOS-AURA卫星和FY-2C气象卫星反演资料,采用一个改进的宽带辐射传输模型对我国西北5个地面辐射站点2006年和2007年直射日曝辐量进行了估算。模型首先在Bird模型基础上对晴空条件下的太阳直接辐射进行了计算,然后结合FY-2C气象卫星总云量和云类反演数据,引入了一个线性方程,对实际天气状况下的直射日曝辐量进行了计算。结果表明:5个站点模拟的直射日曝辐量与实测值均存在较好一致性,评价效率系数NSE介于0.68~0.8,而对月均直射日曝辐量的模拟结果则显示模型在4-10月的估算精度要高于11-3月结果。     

北京秋冬季一次重污染过程PM2.5来源数值模拟研究

利用WRF模式(The Weather Research and Forecasting Model)和嵌套网格空气质量模式(NAQPMS)对2016年11月发生在京津冀地区一次PM_(2.5)污染事件进行模拟研究并分析污染过程中的天气形势变化.结果表明,均压场、低空逆温层和偏南暖湿气流输送的存在为北京地区PM_(2.5)形成提供了有利条件,NAQPMS模式能够合理的再现北京大气污染物时空变化,细颗粒物PM_(2.5)和可吸入颗粒物PM_(10)模拟与观测数据相关系数达0.71,模拟数据在观测数据两倍范围内占比(FAC2)达65%.源解析结果表明,在不考虑临时实施减控措施下,11月18日区域外输送对北京PM_(2.5)浓度贡献为55.25%,区域内输送贡献为44.75%,北京东北区域PM_(2.5)外地源主要为河北中部、河北南部、天津和山东,所占贡献为9.67%、9.01%、7.90%和7.99%.污染物主要来源为生活源、交通源和工业源,分别占比39.6%、34.6%和20.0%.而实际上北京在唐山、保定采取一系列控制措施后仍在研究时段内出现高PM_(2.5)浓度,意味着在同样天气形势下需要对河北中部、河北南部、天津和山东等浓度贡献占比大的城市加强减排管控才能有效减缓高PM_(2.5)浓度的出现.     

2015~2018年中国代表性城市PM2.5浓度的城乡差异

选取中国6大城市群中的11座代表性城市为研究区域,将监测站点划分为城区、郊区和乡村站,进而分析各城市间PM_2.5浓度的城乡差异规律.结果表明,同一城市群各城市之间,或同一城市的城区、郊区、乡村站间PM_2.5日变化皆较为相似.京津冀和长三角地区的城市城区PM_2.5浓度最高,高于郊区7.8%~9.7%,高于乡村11.3%~16.9%,而粤港澳大湾区和内陆城市群（成渝、长江中游、关中平原城市群）的城市郊区PM_2.5浓度最高,高于城区2.6%~11.2%,高于乡村16.7%~26.5%.各城市间城乡PM_2.5浓度差值的日变化规律不尽相同,可呈单峰（如上海）或双峰（如杭州）变化,极值可出现在白天（如广州）,亦可在夜间（如深圳）.PM_2.5的排放与传输扩散共同对11城市城乡PM_2.5浓度分布产生影响.     

基于Model-3/CMAQ和CAMx模式的台州市PM2.5数值模拟研究

为探究沿海城市大气细颗粒物污染特征,应用气象模式WRF耦合空气质量模式CMAQ和CAMx对台州市2016年PM_(2.5)空间分布特征及区域污染贡献情况进行分析。结果表明,2016年PM_(2.5)模拟值与监测值变化趋势基本一致,模拟效果较好。PM_(2.5)平均浓度从高到低依次为冬季春季秋季夏季,空间分布呈现"两边低中间高"态势,与地形分布特征相似,高值区出现在人口稠密的城区附近。PM_(2.5)具有明显的区域污染传输特征,2016年台州本地贡献率为34.7%,外来源贡献率为65.3%。另外,PM_(2.5)还具有明显的季节性变化特征,本地贡献最小的时间段是春季,贡献最大的时间段是秋季。