数字

64微克/米~3 2020年1月,全国337个地级及以上城市平均优良天数比例为69.5%,同比上升2.3个百分点;PM_2.5浓度为64微克/米3,同比下降3.0%。19666件2020年1月,全国"12369环保举报联网管理平台"共接到环保举报19666件,环比下降43.4%,同比下降39.7%。公众举报中近九成涉及大气、噪声污染问题。     

深圳市秋季大气臭氧立体分布特征

利用大气O₃探测激光雷达在深圳市东部生态区和西部城区同步开展垂直观测,探究了2018年深圳市O₃立体分布在秋季光化学污染活跃期至冬季非活跃期的演变过程.结果表明：光化学反应活跃的10月,东部地面O₃浓度相对于西部地面高出约128%;地面向上至450m,O₃浓度在东部生态区发生快速降低,而在西部城区由于存在“滴定效应”,O₃浓度随高度升高而升高;450m~2km,东、西部O₃浓度均随高度升高而降低,西部城区O₃浓度水平超过东部生态区约30%;2km以上高空,东、西部O₃浓度趋同（70μg/m³）,并保持稳定,为具深圳市秋季O₃污染过程提供了较高的大气背景浓度.高污染期间,深圳市大气边界层内O₃浓度变化较为一致,西部高空的O₃区域传输作用更加显著.秋季至冬季光化学反应逐渐减弱,深圳市O₃浓度的水平和垂直空间差异逐渐减小,冬季的深圳市O₃污染基本受大气背景控制.     

近14年西北地区甲醛柱浓度的时空变化研究

基于臭氧监测仪（OMI）卫星反演数据,对2005~2018年西北4省区域大气甲醛柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空变化特征及影响因素.结果表明：在时间变化上,14a甲醛柱浓度整体呈先上升后下降的波动变化趋势,夏秋季显著高于冬春季,且冬季均值略高于春季.在空间分布上,甲醛柱浓度自西向东、自北向南逐渐升高,高值区集中于陕西和甘肃东南部及青海西南部;低值区集中于宁夏、青海和甘肃的西北部;稳定性呈现出东部分散、西部集聚、差异显著的分布格局.影响甲醛柱浓度变化的因素包括自然和人为因素,自然因素中,甲醛柱浓度受地形影响显著,与风向、气温均呈现显著正相关;人为因素中,甲醛柱浓度与人口密度、地区生产总值、工业废气排放量及建筑房屋竣工面积均表现出正相关关系,与工业废气排放量的相关度最高.大气中甲醛分子与气溶胶粒子二者间呈显著正相关关系,这进一步说明甲醛浓度受到了诸多因素的综合影响,但气溶胶粒子、气温及工业废气的排放是主导因素.     

基于RF-LSTM的鸡舍恶臭气体预测研究

以鸡舍氨气为研究对象,对鸡舍氨气预测模型进行了研究.首先,利用随机森林算法（RF）对影响鸡舍氨气浓度的环境变量进行重要性排序,选取温度、湿度、光照、气象温度、降雨量作为模型的输入变量;在此基础上,构建了基于长短时记忆神经网络（LSTM）的鸡舍氨气浓度预测模型,并将提出的预测模型应用于江苏省宜兴市某养鸡场的氨气浓度预测中,并与LSTM模型、RF-Elman模型和RF-BP模型进行了对比实验,结果表明,基于RF-LSTM模型的预测效果最好,其平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）分别为0.9183、4.9637%和1.4262;同时,为了验证该模型的性能,本文还实现了不同时间尺度的鸡舍氨气浓度预测,提前2h、3h、4h、5h氨气预测的平均绝对误差（MAE）分别为1.6218、2.1991、2.8553和3.0677.本文提出的预测模型提高了鸡舍氨气浓度的预测精度,可为减少鸡舍恶臭气体排放提供科学依据.     

基于Sentinel-2的平寨水库叶绿素a浓度反演

为实现对平寨水库叶绿素a的遥感监测,选取平寨水库2017年11月17—18日的实测叶绿素a浓度数据和准同步的Sentinel-2数据,通过选取最佳波段组合建立BP神经网络模型,对平寨水库叶绿素a进行反演,并分析其空间分布特征。结果表明:Sentinel-2红边波段对叶绿素a的敏感性优于可见光波段,在叶绿素a浓度反演方面具有较大潜力。相关系数最大的波段组合方式是:B5/B4、[1/B4-1/B5]*B6、[1/B4-1/B5]*B7和[1/B4-1/B5]*B8;BP神经网络模型可决系数R2为0.9160,平均相对误差为29.87%,反演精度优于三波段模型;平寨水库叶绿素a浓度空间分布差异明显,水面开阔的中心库区浓度较高,各支流上游河段浓度较低。Sentinel-2数据可较好地应用于喀斯特高原湖泊叶绿素a浓度反演,BP神经网络模型估测结果合理、可靠;研究结果可为平寨水库水环境治理提供科学依据。     

武当山夏季颗粒物数浓度谱分布特征及气团来源影响研究

为研究大气边界层中上层大气颗粒物的数浓度谱分布特征及气团来源的影响,于2018年6月利用3080型SMPS粒径谱仪对武当山14.6~660 nm颗粒物数浓度谱进行观测,分析和探讨了其数浓度谱分布及日变化特征,并结合后向轨迹、潜在源贡献因子法（PSCF）与浓度权重轨迹分析法（CWT）探讨对武当山颗粒物数浓度影响较大的外源输送路径和贡献源区.结果表明:①武当山大气颗粒物主要以爱根模态为主,平均数浓度为2 500个/cm3,积聚模态、核膜态平均数浓度分别为2 265、359个/cm3,3种模态数浓度分别占总数浓度的48.79%、44.21%、7.01%.②在新粒子生成日,核膜态数浓度于10:00开始上升,11:00—17:00的核膜态数浓度相对较高,约2 000个/cm3.新粒子生成日ρ（SO₂）与ρ（O₃）的日变化趋势均与核模态数浓度较为相似,表明SO₂和O₃参与光化学反应后的产物（硫酸及有机物）有利于新粒子的生成与增长.新粒子生成日风速、温度均大于非新粒子生成日,但相对湿度较低.③在东部及局地气团影响下大气颗粒物主要以积聚模态为主,数浓度分别为2 311和2 596个/cm3;核模态、爱根模态数浓度在受西北气团影响时最大,数浓度分别为806和3 078个/cm3.④潜在源区分析表明,影响武当山积聚模态数浓度的主要源区为十堰市本地及襄阳市,二者贡献值在840个/cm3以上.研究显示,武当山颗粒物主要以爱根模态为主,颗粒物数浓度日变化主要受大气边界层发展及山谷风的影响,较高的ρ（SO₂）与ρ（O₃）以及高温、低湿及较大的风速均有利于新粒子的生成,周边城市的区域性传输对武当山颗粒物的影响较大.      

贵州草海湿地溶解性有机物的光谱特征及其与PFASs的相关性分析

为描述草海湿地DOM（dissolved organic matter,溶解性有机物）荧光特征,探究其对PFASs（per-and polyfluoroalkyl substances,全氟及多氟化合物）环境行为造成的影响,利用超高效液相色谱-质谱联用技术和三维荧光光谱技术,结合平行因子分析,开展DOM光谱学特性研究,分析ρ（DOM）与ρ（PFASs）的相关关系.结果表明:①草海湿地中共解析出3类4种荧光组分,分别为类腐殖酸[λ_Ex（360 nm）/λ_Em（450 nm）]、长波段腐殖质[λ_Ex（400 nm）/λ_Em（510 nm）]、类富里酸[λ_Ex（330 nm）/λ_Em（400 nm）]和类色氨酸[λ_Ex（280 nm）/λ_Em（350 nm）],贡献率分别为48.6%、23.6%、22.9%和4.9%,其中类腐殖质总贡献率高达72.2%.在农业生产和人类活动的影响下,总荧光强度大致呈现从入湖区向出湖区逐渐降低、湖心区略高的趋势.②在草海湿地表层水中共检出了12种PFASs,ρ（PFASs）为233.18 ng/L,每种平均值为19.43 ng/L,PFBA（perfluorobutanoic acid,全氟丁酸）是主要污染物;草海湿地入湖区点源影响特征明显,生活污水和农业生产用水是主要的潜在污染源.③相关性分析结果显示,各荧光组分含量均与ρ（PFBS）（potassium perfluorobutanesulfonate,全氟丁烷磺酸）负相关;类色氨酸含量与ρ（PFHpA）（perfluororoheptanoic acid,全氟庚酸）负相关,与ρ（PFTriDA）（perfluorotrideanoic acid,全氟十三酸）则显著正相关.研究显示,草海湿地水体腐殖化程度高,外源特征明显,共检出12种PFASs,初步揭示了草海湿地水环境中ρ（DOM）与ρ（PFASs）的相关关系,其受水体性质及化合物结构等差异的影响,有待进一步开展深入研究.      

不同居民燃煤炉具大气污染物排放差异性及减排分析

为探究不同类型炉具的大气污染物排放差异,本研究选择5种常见的新式居民燃煤炉具（方型煤炉具、折流换热炉具、炕暖炊一体化炉具、气化正烧及气化反烧炉具）在实验室内进行模拟燃烧和大气污染物排放水平监测,定量评估不同炉具的环境效果,识别污染排放水平差异的影响因素及原因,从而提出炉具研发设计等污染减排的改进建议.结果表明：①不同炉具大气污染物排放差异较大,炕暖炊一体的炉具污染排放强度最大,3种大气污染物（SO₂、NO_x和颗粒物）的排放强度为2.9 kg ·t^-1,是平均值的1.6倍;应用方型煤技术的炉具大气污染物排放强度最低,是平均值的65%.②不同炉具在不同燃烧阶段其气态污染物排放也呈现出明显的差异和特征.旺火阶段方型煤炉具NO_x排放浓度为0.49mg ·m^-3,相较于其他类型炉具降低了45%~72%;气化反烧炉具的SO₂排放浓度为1.38mg ·m^-3,相较于其他类型炉具最高降低了28%.③影响炉具大气污染物排放因素包括应用技术及燃烧类型,采用方型煤及气化反烧技术的炉具环境效益较好,但两类炉具的经济成本分别达到2.0万元和1.8万元,明显高于其他类型炉具.④考虑不同炉具污染排放差异,建议采取差异化的经济政策和严格的排放和产品标准,推广使用节能环保型炉具,降低燃煤炉具大气污染物排放.     

典型西南工业城市春冬季PM2.5来源与潜在源区分析——以柳州市为例

为了揭示柳州城区春冬季PM_2.5的来源及其潜在源区分布和贡献,利用2018年24h自动监测数据和气象数据对柳州市大气污染物浓度变化特征进行了分析,并且使用后向轨迹模型（HYSPLIT）对春冬季柳州市PM_2.5逐日72h气流后向轨迹和前向轨迹进行聚类分析,同时结合潜在源贡献因子分析法（WPSCF）和轨迹浓度权重法（WCWT）对其潜在源区和浓度贡献进行了分析.结果显示,（1）在研究期内,不利的主导风向和工业区布局导致研究区PM_2.5在春冬季污染较严重,且工业源和交通源是其主要本地来源;（2）春冬季PM_2.5高值主要来源于西北和东南方向,其中,西北向PM_2.5主要来源于本地排放,且浓度在空间上呈现西高东低的趋势;（3）春季后向轨迹PM_2.5浓度整体大于冬季,春冬季中对柳州市PM_2.5影响最大轨迹均来自东部的短距离输送,而来自西北的气流轨迹输对PM_2.5贡献最低.春冬季柳州市大气PM_2.5通过气流传输对贵州地区大气环境有较大影响;（4）春季,柳州市PM_2.5的主要潜在源区分布在广西东南部、广东中西部、南海沿岸海域、湖南中部、江西西北部、湖北东部及安徽西北部;冬季,主要分布在广西东南部、广东西南部和南海沿岸海域.