成都市餐饮源大气污染物排放清单研究

为全面、准确地获得成都市餐饮源大气污染物排放清单,针对成都市社会餐饮、家庭餐饮和食堂餐饮分别选择监测对象进行细颗粒物(PM2.5)、非甲烷总烃(NMHCs)、油烟、氮氧化物(NOx)、SO2和CO 6种大气污染物排放浓度监测.分别按照用油量、就餐人次和灶头风量3种核算依据计算了6种大气污染物的排放因子,并计算成都市餐饮...     

基于机器学习的二氧化碳卫星反演方法

基于机器学习模型在分析数据并学习预测方面的优势,提出了一种基于机器学习的短波红外通道CO₂卫星遥感反演方法,以卫星观测辐亮度、气溶胶光学厚度、温度构建训练数据集,采用前馈神经网络与量化共轭梯度算法进行训练学习,构建了短波红外通道卫星CO₂反演模型,并利用GOSAT卫星观测光谱数据反演了CO₂浓度.反演结果与TCCON站点观测数据进行了比对,结果表明:卫星与地面观测的相关性优于0.86,平均误差小于2.5×10^-6,验证了反演方法的有效性.     

涂层大气腐蚀的模糊综合评定

此文将模糊理论应用于涂层的大气腐蚀试验,针对对比性腐蚀试验结果,提出了涂层保护性能大气腐蚀模糊综合评定方法。本法具有简捷、迅速、准确等优点。     

润湿时间统计方法研究

根据日记相对湿度曲线，本文采用了五种方法统计江津地区1998年逐月的润湿时间；五种方法的区别主要在于：(1)相邻两点时间间隔不同，方法2、方法3相邻两点间隔1h，方法4、方法5相邻两点间隔6h；(2)若相邻两点的相对湿度值一个高于80％，另一个低于80％时，则采用了三种不同的方法计算从低点到高点相对湿度低于80％的时间，方法1直接从曲线读取，方法2、方法4则从相邻两点的相对湿度值计算获得，方法3、方法4则取相邻两点间隔时间的一半。方差分析表明五种方法之间没有显著差异，可直接利用国家气象局发布的全年每天2、8、14、20点的相对湿度来统计润湿时间。     

震害预测中建筑物属性信息提取方法研究

在编制城市抗震防灾规划工作中,如何得到规划区大量的建筑物的普查资料一直是一个重要的课题。就此,本文提出了一种基于RS技术通过首先旋转高分辨率遥感图像而后搜寻建筑物阴影区有效分割线段来实现大范围建筑物层数信息提取的新方法,并结合高分辨率遥感影像数据和实际建筑物层数信息对提取结果进行分析。结果表明计算模型正确,普适性较强,算法过程简单,所得结果精度满足城市震害预测基础信息的要求,有较大实用价值。     

南京市典型地区大气多环芳烃污染特征及健康风险评价

采用气相色谱-质谱法,于2016年9月和12月对南京市2个典型地区大气中16种多环芳烃(PAHs)的质量浓度进行分析,并开展了PAHs组成特征、来源解析及人体健康风险评价研究。结果表明,工业区(六合区)和生活区(江宁区)大气(气态和可吸入颗粒态)中16种PAHs的质量浓度分别为914.82和712.27 ng/m~3,苯并[a]芘毒性等效浓度分别为274.1和309.84 ng/m~3,且呈现冬季高、秋季低的特征。比值法源解析结果表明,燃煤污染是六合区PAHs污染主要来源,而江宁区主要表现为交通污染。人体健康风险评价结果表明,六合区和江宁区人群通过大气吸入PAHs的超额致癌风险分别为5.17×10~(-5)和5.85×10~(-5),均略高于可接受水平10~(-6)。     

天然气长输管道项目大气环境影响评价在新旧导则下的比对分析

HJ 2.2—2018《环境影响评价技术导则大气环境》是HJ 2.2—2008的修订版本。文章依据HJ 2.2—2018,从评价等级判定、评价范围确定、环境空气质量现状调查、污染源调查、大气环境影响预测、污染物排放量核算等评价步骤入手,对比分析新旧导则下天然气长输管道项目大气环境影响评价工作的差异。对导则在实际使用中存在的问题提出建议:长距离线性工程可按省市行政区域或其他方法分段进行达标区判定;对于二、三级评价等评价等级不高的项目,可简化等级判定对基础资料的要求。     

汶川县生态保护红线人类活动本底调查评估

生态保护红线是国家和区域生态安全的底线,以阿坝州汶川县划定的生态保护红线区为研究区域,利用GIS软件对研究区域内人类活动遥感影像进行遥感解译,并对研究区生态保护红线内的人类活动进行本底实地调查,结合遥感解译和实地调查结果,对红线内人类活动强度进行了评价。结果表明:红线内人类活动面积共计142.04hm²,人类活动斑块数量共计281个;红线内的人类活动影响指数为0.019,人类活动影响强度弱;红线内人类活动影响类型主要为旅游活动和耕地、道路及居民点等。     

兰-白城市群主要大气污染物网格化排放清单及来源贡献

甘肃兰-白城市群为我国西北地区重要的重工业基地,大气污染物排放总量较大.研究高空间分辨率的污染物排放清单对于区域空气质量预报预警、减排方案模拟研究及大气污染防治等具有重要的科学意义.本文以兰州和白银为主要研究区域,基于研究区域污染源排放及统计年鉴等数据资料,建立了兰（2015年）-白（2016年）城市群7种（类）主要大气污染物网格化排放清单,并对其空间排放特征以及排放源贡献进行了详尽地讨论分析.结果表明,兰-白城市群7种主要污染物年排放量分别为：NO_x 2.22×10⁵ t、NH₃ 4.53×10⁴ t、VOCs 7.74×10⁴ t、CO 5.62×10⁵ t、PM₁₀ 4.95×10⁵ t、PM_2.5 1.91×10⁵ t和SO₂ 1.37×10⁵ t.其中CO的排放量最大,NH₃的排放量最小.本清单与北大和清华MEIC清单对比结果表明,交通源排放3个清单一致性较高,CO排放总量和其工业源排放与北大和清华MEIC清单排放源相差30%~40%,推测原因主要为清单计算过程中排放因子、分辨率和数据年份的差异.本清单网格化空间分布显示除NH₃外的其他6种（类）污染物,排放主要集中在市区,排放源中工业非燃烧过程源均为最大贡献占比,NH₃的主要贡献源是氮肥的施用及禽畜排放,其污染分布受耕地分布等因素影响较大.因此,减少工业非燃烧过程源、整合优质高效电力供应、使用清洁能源、严格控制工地扬尘、工业粉尘和做好城区绿化等,能有效地降低兰-白城市群NO_x、VOCs、CO、PM₁₀、PM_2.5和SO₂这6种（类）主要污染物的排放.NH₃的减排则主要可从控制氮肥的使用及减少禽畜排放两方面考虑.本研究还利用蒙特卡洛法分析了排放清单的不确定性,NH₃的不确定性最大为-31%~30%,CO的不确定性最小为-18%~16%,清单整体可信度较高.