利用3 nm~20 μm颗粒物粒径分布测量仪对南宁市大气颗粒物粒径分布特征进行研究

利用颗粒物粒径分布测量仪(particle size distribution system,PSD)对南宁市2016年11月15日—12月4日大气颗粒物进行实时监测,分析颗粒物数浓度、粒径分布特征及其与颗粒物质量浓度的关系.结果表明,南宁市3 nm~20μm颗粒物平均数浓度为3269个·cm-3,粒径呈双峰分布,主峰值出现在28 nm左右,次峰值出现在100 nm左右.颗粒物数浓度随时间变化呈现一定规律,即早上8:00—10:00和晚上18:00—20:00左右出现浓度高值,这与早晚高峰有关.新粒子一般在16:00~18:00左右开始生成,18:00—20:00左右逐渐长大,并在夜间至凌晨保持较高的浓度.南宁市监测期间新粒子生成与机动车尾气排放有关.颗粒物质量浓度越大对应的数浓度也相应较高,较大粒径颗粒物对质量浓度贡献较大.降雨和风速加大过程对颗粒物数浓度下降有影响;温度和湿度对颗粒物数浓度影响不明显.     

北方高盐景观水体氮磷时空分布特征及富营养化评价

为掌握北方高盐景观水体的水环境状况,选取天津市中新生态城3个景观水体(清净湖、蓟运河和蓟运河故道)为研究对象,于2013年12月—2014年11月对其进行定期取样监测,开展水体氮磷污染特征分析及富营养化评价。结果表明:1)蓟运河、清净湖和蓟运河故道的TDS均值分别为3.42,4.64,20.2 g/L,属于高盐景观水体;2)水体TN和TP浓度逐月变化显著,水质整体上冬春季优于夏秋季,其中蓟运河TP和TN的浓度最大,且波动较大;3)根据TN/TP比值判定,研究区水体除清净湖在短时间表现为氮限制外,水体大部分时间段内表现为磷限制,P为主要限制因子;4)富营养化评价表明:水体均处于富营养状态,且有蓟运河蓟运河故道清净湖;5)相关性结果表明:TDS与电导率、水温及EI呈显著正相关,相关系数分别为0.905、0.822和0.645,盐度也是影响富营养化的关键因素。     

北京城市植被区PM_(2.5)浓度时空变化及影响因素分析

文章在北京城市森林植被区选择2个观测点,采集2个观测点的PM_(2.5)质量浓度数据,并结合北京植物园的气象数据,研究其PM_(2.5)质量浓度变化特征和影响因素,探讨PM_(2.5)质量浓度变化对城市生活的影响。结果表明:被选观测点的PM_(2.5)浓度月变化基本呈"M"型,PM_(2.5)浓度在6月最低(西山公园为(71.01±34.34)μg/m~3,北京植物园为(44.41±31.57)μg/m~3),2月最高(西山公园为(154.07±95.70)μg/m~3,北京植物园为(139.49±100.74)μg/m~3),10月达下半年的最高值(西山公园为(133.45±109.06)μg/m~3,北京植物园为(127.04±109.34)μg/m~3);PM_(2.5)浓度全年均值为西山公园((104.02±26.45)μg/m~3)>北京植物园((82.52±28.18)μg/m~3);PM_(2.5)浓度季节变化呈"V"型在冬季最高,春季次之,夏季最低PM_(2.5)质量浓度季节变化西山公园为冬季((115.46±41.37)μg/m~3)>春季((112.39±18.50)μg/m~3)>秋季((106.37±24.25)μg/m~3)>夏季((81.87±12.60)μg/m~3),北京植物园为冬季((97.35±41.38)μg/m~3)>春季((94.07±12.21)μg/m~3)>秋季((93.17±31.42)μg/m~3)>夏季((61.86±16.70)μg/m~3);森林空旷地的空气质量优于森林内部PM_(2.5)浓度变化主要受地理位置、气象因素、人文因素的影响。     

基于MODIS气溶胶产品的安徽省颗粒物浓度反演研究

基于MODIS level2的气溶胶产品,分别利用地面气象观测和ECMWF再分析资料进行垂直订正和地面水汽订正,建立MODIS气溶胶光学厚度与地面颗粒物浓度间的关系模型,并分析了颗粒物浓度的时间变化特征。结果表明:(1)MODIS光学厚度与地面PM_(2.5)和PM_(10)浓度相关性较差,经过垂直订正得到的地面消光系数与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性增强,水汽订正后的干消光系数与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性进一步提高。(2)ECMWF再分析格点数据中边界层厚度和相对湿度产品适用于MODIS光学厚度的垂直订正和水汽订正。(3)利用MODIS光学厚度历史数据反演的合肥市月平均PM_(2.5)浓度自2000年以来呈震荡增长趋势,PM_(2.5)浓度冬季较高,春秋次之,夏季最低。     

酸性水储罐安全性研究

为预防酸性水储罐气相空间闪爆事故的发生,取样分析了某炼厂酸性水罐气相空间组成,根据气相组成配制了3种混合可燃气体,利用5 L爆炸极限测试仪测定了混合可燃气体在不同氧含量条件下的爆炸极限,根据爆炸极限数据计算出3种混合可燃气体的极限氧含量。结果表明:随着体系中氧含量增加,爆炸上限明显升高,爆炸下限无明显变化;烃类物质含量高时,混合可燃气体的爆炸上下限均降低,爆炸极限宽度变小;硫化氢和氢气含量高时,混合可燃气体爆炸上下限均升高,爆炸极限宽度变大;3种气相组成的极限氧含量分别为:8.1%、9.9%和10.3%,为防止罐顶气相组成发生闪爆,建议氧含量浓度控制在4%以内,当氧含量浓度到达5%时建议启动氮气联锁进行惰化和稀释。     

广东省气象与源排放因素对PM_(2.5)浓度影响的数值模拟研究

为更好地区分大气污染物浓度变化中气象与源排放因素的影响,使用中尺度气象模型WRF和三维空气质量模型CAMx,通过固定源清单的方法模拟研究了广东省各地区不同时期气象因素对PM_(2.5)浓度变化的影响,并结合实测的PM_(2.5)浓度变化,计算出源排放因素对PM_(2.5)浓度的贡献。结果表明:相对于2014年,2015年广东省夏季的气象条件不利于PM_(2.5)浓度的下降,春季和秋季的气象条件有利于PM_(2.5)浓度的下降,就全年各季度平均而言,珠江口附近地区气象条件较有利于PM_(2.5)浓度的下降;源排放变化对肇庆市、韶关市和揭阳市等城市PM_(2.5)浓度变化有较强的削减作用,可使其浓度下降30%以上,显示这些城市的减排工作较为有效,深圳市、珠海市、东莞市、中山市与顺德区等市(区)PM_(2.5)污染改善主要是由于有利的气象条件的影响,源排放变化对珠海市和湛江市等城市污染起加剧的作用,表明不利的源排放变化抵消了部分有利气象条件对PM_(2.5)污染的改善作用,应加强对这些地区源排放的控制。     

三峡前置库汉丰湖试运行年水体水质现状及控制效果评估

三峡汉丰湖是世界范围较罕见的专为减弱消落带影响而修建的前置库,也是中国最大城市人工湖体,自汉丰湖试运行后,山水林田湖生态效益及建设宜居城市的社会效益显著.本文以三峡汉丰湖为研究对象,对汉丰湖试运行年支流来水及湖体断面进行水文、水质分层监测,包括水文参数(v、H等)、物理参数(T、pH、SD、DO、TSS等)、化学参数(高锰酸盐指数、Chl-a、TN、DN、NO_3~--N、NH_4~+-N、NO_2~--N、TP、DP、SRP等)共17个指标.监测结果表明:1 2月、10月等开始泄水蓄水时期水质较差,南河支流来水断面水质最差,调节坝出水断面最好;2汉丰湖水体总体呈轻度富营养化,主要污染指标为DN、TN、NO_3~--N、TP;3汉丰湖在试运行年对水体富营养化控制效果显著,Chl-a年平均消减率57.73%,高锰酸盐指数年平均消减率28.12%,SRP、TP、TN、TSS、NO_2~--N、DN、DP等年平均消减率20.15%~22.81%,NH_4~+-N、NO_3~--N等年平均消减率16.92%~18.74%,水体年平均富营养化指数降低15.74%.研究表明,1~3月、10~12月高水位湖泊形态试运行期间对各水质指标消减率高于5~8月河流形态时期,汉丰湖试运行良好,对水体富营养化控制效果显著,可消减三峡入库水体污染物浓度.     

2013-2015年上海市霾污染事件潜在源区贡献分析

统计分析2013-2015年上海市每个月不同空气质量等级天数比重,根据HYSPLIT（Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory）后向轨迹模型对3年内的12月份影响上海地区的污染气团进行了综合聚类分析和逐年聚类分析.在综合12次严重霾事件的后向轨迹基础上,结合上海实时公布的PM_2.5小时浓度资料,对潜在源贡献因子PSCF（Potential Source Contribution Function）和浓度权重轨迹CWT（Concentration-weighted Trajectory）进行分析与比较,研究重霾期间影响上海PM_2.5质量浓度的潜在源区及不同源区对PM_2.5质量浓度的贡献差异.结果显示,上海市3年期间12月份霾颗粒物外来源主要输送渠道为西北路径和北方路径,源自于西北方向的气团比重占总气团的50.4%,北方向的气团几乎都经过海洋后进入上海地区.影响上海地区PM_2.5质量浓度的潜在源区主要分布在安徽、江苏和山东地区,此外江西北部、浙江北部、河北南部及山西少部分地区也对重霾事件中的污染物颗粒有一定程度的贡献.     

基于距离相关系数和支持向量机回归的PM2.5浓度滚动统计预报方案

针对目前空气质量统计预报方法存在的主要缺陷,本文提出了距离相关系数和支持向量机回归相结合的统计预报方案DC-SVR.利用淮安市2013年1—12月PM_(2.5)观测资料和常规气象观测资料,首先在选入预报当日气象要素的基础上,增加选取前期污染物和气象要素作为预报因子,再采用距离相关系数分季节从预报因子中筛选出重要预报因子,最后采用支持向量机回归对PM_(2.5)浓度值进行逐日滚动统计预报.研究发现,淮安地区气温和气压对PM_(2.5)的距离相关性要高于其他气象要素,夏秋季PM_(2.5)与气象要素的距离相关性较春冬季好.基于距离相关系数和支持向量机回归建立DC-SVR模型,PM_(2.5)的试预报值和实测值的全年相关系数高达0.76,平均偏差仅为1.13μg·m~(-3),平均绝对误差为23.47μg·m~(-3).通过与支持向量机回归、人工神经网络的统计预报效果对比,DC-SVR模型有效降低预报因子维数且能自适应选取最佳参数,预报精度显著优于其他3种统计预报方案,可为业务化预报提供参考.     

SCREEN3模型在大气环境管理中的应用研究

基于高斯扩散的单源估算模式SCREEN3计算佛山市环境统计企业的SO2排放最大落地浓度距离,发现全市工业企业SO2排放最大落地浓度距离为0.4~13.5 km.其中水泥和火电等高架源的最大落地浓度的距离最远.佛山市及五区纳入环境统计的重点废气排放企业平均的SO2排放最大落地浓度距离为2.9~4.9 km,能直接影响国控监测点位的企业合计37家,其中40%为高明区的企业.该结果证明加强空气质量国控监测点位周边至少5 km内废气排放企业的督查有利于空气质量的改善.