2016—2019年夏半年成都市区臭氧污染天气特征分析

为揭示成都市区臭氧污染气象条件特征,通过欧盟COST733天气客观分型软件对成都市区2016-2019年夏半年(5-9月)海平面气压场和500 hPa位势高度场进行大气环流形势分型,并结合同期臭氧监测数据、地面气象观测数据以及总云量实况分析产品,分析成都市区夏半年臭氧超标天气及气象要素特征.结果表明:成都市区2016-2019年夏半年共出现臭氧超标日数为159 d,超标率为26.0%,超标日主要集中于5-8月,小时超标多出现于14:00-17:00.臭氧污染日数最多的海平面气压场为弱低压型,其后依次为低压前部型、低压型、高压后部型.臭氧超标率最高的海平面气压场为低压前部型,其后依次为弱低压型、低压型、高压后部型.500 hPa位势高度场平直西风气流型臭氧超标日数最多,青藏高压型臭氧超标日数最少.青藏高压型是臭氧超标率最高的500 hPa位势高度场型,平直西风气流型臭氧超标率最低.成都市区臭氧超标日多出现在偏西北风下,近地面气象要素特征一般表现为风速1.2~1.6 m/s,气温在25℃以上,相对湿度多集中在70%左右,总云量和降水概率多低于60%,降水量级以小雨为主,太阳辐射和日照时数分别位于20.5~23.2 MJ/m2和6.0~7.8 h区间.小时臭氧超标近地面气象要素特征为气温和总辐射曝辐量相对较高,二者分别在30~36℃和0~3.5 MJ/m2之间,相对湿度在60%以下,总云量低于40%,以偏南风影响为主.研究显示,成都市区海平面气压场为低压型,500 hPa位势高度场为青藏高压型时,易发生臭氧污染.      

浅析低碳技术的评价方法

低碳技术可分为3类:减碳技术、无碳技术、去碳技术,选择最优低碳技术是一个项目能否成功的关键。低碳技术评价的内容通常从能源使用率、经济效益、生命周期方面进行评价,对技术的综合性评价的基本方法大致有层次分析法、综合评分法、德尔菲法、熵值法、模糊综合评判法等,这些方法渗透于指标权重分析、模型建立评价当中。通过研究对这些技术的评价方法,确定最优的技术项目,以促进循环经济及可持续发展战略的实施和进行。     

输变电工程在不同阶段的水土流失防治责任范围变化分析——以四川省500kV输变电工程为例

通过对四川省6个500kV输变电工程的水土保持设施验收技术评估工作,分析比较了上述工程水土流失防治责任范围在水土保持方案报告书（可研）阶段、工程建设期以及运行期的变化情况,结果表明建设期水土流失防治责任范围面积占水土保持方案报告书的50％～70％,运行期水土流失防治责任范围面积占建设期的30％～50％。     

严重污染事故后河流的生态恢复——以沱江为例

总结了河流污染治理和生态修复重建的国内外研究进展,在分析2004年沱江重大污染事故的基础上,提出了进行河流污染后的治理以及生态重建的几点建议。     

矿产资源总体规划对四川省甘孜州资源-环境承载力影响分析研究

本文根据矿区资源环境承载力的内涵,构建了"目标层-准则层-因子层-指标层"资源环境承载力评价体系,并在此基础上通过专家咨询打分的方式,采用层次分析法(AHP法)计算得出甘孜州矿产资源总体规划实施现状年、近景年、远景年3个时间段资源-环境承载力综合指数,为四川省甘孜州矿产资源总体规划环评影响影响评价提供了技术支撑和科学根...     

DNDC模型对川中丘陵区稻田CH_4、N_2O排放的模拟对比分析

利用IKONOS高分辨率（1m）卫星遥感图,进行典型抽样和地形→土地利用→土地覆盖→综合信息提取的方法,选定了代表川中丘陵区类特征的四川省金堂县为研究区域,通过对研究区域中不同固定耕作制度下代表性田块的选取,于2005年5月—2006年5月对田块管理者进行作物田间管理、作物产出等农业生产实际情况调查和分析,进行土壤理化性状、水样的测定,并结合当地的气象资料,利用DNDC模型模拟川中丘陵区不同耕作制度下稻田温室气体的排放情况。结果表明：冬水田-水稻田（PF）水稻生长期CH4排放通量为2.24 kg.hm-2.d-1,占年排放量的80.73%;水稻生长期和冬闲期N2O通量分别为0.033和0.003 6 kg.hm-2.d-1,水稻生长期排放量为4.28 kg.hm-2,占年总排放量的83.59%。CH4和N2O排放量在水稻整个生季节存在明显的互为消长关系。油菜-小麦田（RR）水稻生长期CH4排放通量为1.16 kg.hm-2.d-1,是休闲期的20.71倍,水稻生长期CH4排放量占年排放量的90.48%;水稻生长期和非水稻生长期N2O排放通量分别为0.070和0.027 kg.hm-2.d-1,水稻生长期N2O排放量为8.01 kg.hm-2,占年排放量的54.19%。小麦-水稻田（RW）水稻生长期CH4排放通量为1.24 kg.hm-2.d-1,是休闲期的21.02倍。水稻生长期CH4排放量占年排放量的89.75%;水稻生长期和非水稻生长期N2O排放通量分别为0.089和0.030 kg.hm-2.d-1,水稻生长期N2O排放量为9.61 kg.hm-2,占年排放量的55.23%。PF年CH4排放量是RR和RW的近3倍,且少一季作物产量,应尽量将冬水田改为两季田。     

基于指标规范变换的生态环境质量评价普适指数公式

为了建立科学合理、计算简便和实用性强的生态环境质量评价普适指数公式,在确定典型区域的生态环境评价指标体系及其分级标准的基础上,适当设定各项生态环境指标的参照值和指标值的(规范)变换式,使不同指标同级标准值的变换值差异较小,而变换值的对数值差异更小,从而可以认为用变换值表示的不同指标皆等效于某个指标。因此,用变换值表示的不同指标的某种类型的生态环境质量评价指数公式都可以用该等效指标的生态环境质量评价指数公式代替。在满足一定优化目标准则的条件下,用免疫进化粒子群混洗蛙跳算法对公式中的普适参数进行优化,分别得到优化后对23项生态环境指标皆适用的对数型幂函数、韦伯-费希纳定律、Γ型分布函数、污染危害S型函数和加权加和型幂函数5种形式的生态环质量评价普适指数公式,并对公式的可靠性进行了理论分析,对其实用效果进行了检验。     

典型工业区土壤多环芳烃污染特征及影响因素

为完善我国典型工业区土壤多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)污染特征数据库,系统采集了成都市4个典型石油加工类工业区表层土壤样品,采用高效液相色谱法分析16种美国环保署优先控制PAHs的含量和组分特征.结果表明,4个工业区表层土壤(0～30 cm)中多环芳烃总含量范围为191. 2～1 604. 2μg·kg-1,平均含量(583. 6±365. 6)μg·kg-1;各工业区土壤PAHs均主要以中环PAHs和高环PAHs为主,各单体PAHs中以菲、芘、荧蒽和苯并[b]荧蒽为主要特征因子,且均存在潜在的污染风险.同时,采用数理统计方法分析土壤有机质及土壤颗粒粒径与PAHs含量的相关性,并揭示土壤PAHs赋存影响因素.结果表明,在土壤污染含量较高地块,土壤有机质是PAHs较好的吸附剂,能够在一定程度上预测土壤PAHs的迁移转化行为及土壤生态风险(PAHs致癌性);与有机质相比,土壤粒径与PAHs的相关性较低,总体表现为砂粒与PAHs含量无显著相关性,粉粒与之弱正相关,黏粒与之弱负相关.通过本研究,为此类区域的土壤修复实践或学术研究提供依据.     

气溶胶粒径吸湿增长与散射吸湿增长的关系

基于成都市2017年10~12月AURORA-3000积分浊度计、AE-31黑碳仪和GRIMM180环境颗粒物监测仪的地面逐时观测资料,以及该时段同时次的环境气象监测数据（大气能见度、相对湿度RH和NO₂质量浓度）,通过Mie散射理论与免疫进化算法反演气溶胶粒径吸湿增长因子Gf（RH）,并利用光学综合法测量气溶胶散射吸湿增长因子f（RH）,探究了Gf（RH）与f（RH）之间的关系.结果表明：当RH<85%,Gf（RH）和f（RH）随RH的增加均表现为平缓式增长;当RH>85%,Gf（RH）和f（RH）随RH的增加则均呈现出爆发式增长.Sigmoid函数f（RH）=17.34/（1+e^{-2.43·[Gf（RH）-2.15}]）较好地拟合了f（RH）随Gf（RH）的变化形态,其f（RH）拟合值与测量值之间的决定系数（R²）和平均相对误差（MRE）分别为0.97和4.01%.利用sigmoid函数计算Gf（RH）,模拟了观测时段内一次灰霾演化过程中气溶胶的散射系数b_sp（RH）和吸收系数b_ap,二者的模拟值与测量值基本吻合,对应的R²分别为0.99和0.98,MRE分别为2.94%和5.24%.