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51.
ABSTRACT: Two autoregressive models for monthly stream flow generation are compared based on the reproduction of the historical record in terms of several important statistics such as the mean, standard deviation, skewness coefficient, correlation coefficient, and the reservoir storage components. In the comparison, both theoretical considerations and practical applications are employed to evaluate the performance of each model.  相似文献   
52.
对邯郸市区内邯郸钢铁集团(邯钢)、邯郸市环境监测中心(环保局)、河北工程大学(矿院)3个点位4个季节代表月大气PM2.5样品进行采集,并对其离子、元素、碳质组分进行测试分析;利用基于排放清单、受体模型与空气质量模型相结合的综合来源解析方法,对邯郸市区大气PM2.5贡献来源进行分析.结果表明:邯郸市区PM2.5年均浓度为85.5μg/m3,秋冬季浓度明显高于春夏季,邯钢点位浓度略高于矿院和环保局;PM2.5中占比较高的组分为NO3-、SO42-、POA、SOA和NH4+,分别占15.7%、14.5%、13.2%、12.2%和12.4%,具有明显的二次污染和有机污染特征,冬季二次组分和有机组分占比略高于其他季节,环保局点位一次有机气溶胶(POA)和二次有机气溶胶(SOA)占比略高于矿院和邯钢;冶金和扬尘是PM2.5最主要的贡献来源,贡献率分别为27.0%和18.7%,冶金源在春夏季的贡献比例高于秋冬季,在邯钢点位的贡献率明显高于环保局和矿院.  相似文献   
53.
对2016年、2017年采暖季太行山沿线传输通道城市大气中PM2.5的OC、EC和水溶性离子进行分析,并利用特征组分比值和元素富集因子变化研究该传输通道的污染特征.结果表明,2017年采暖季通道整体较2016年同期空气质量改善良好,PM2.5浓度由2016年的171.86μg/m3下降为123.90μg/m3.太行山中部城市2017年采暖季较2016年同期PM2.5浓度下降显著,2a采暖季SNA离子(SO2-,NO3-,NH4+ 3种离子总称)浓度与占比呈现"北低南高",加之SNA/EC比值"北低南高",表明南部城市二次无机生成较为严重.而OC、EC浓度与占比呈现"北高南低",Cl-/K+比值和元素Zn、Ba的富集因子北部均高于南部,表明北部城市可能受燃煤和机动车源等一次排放影响较大;各城市2017年采暖季SO2、NO2、CO浓度有所下降,且均呈现"北高南低"趋势,进一步表明北部城市一次排放较为严重.  相似文献   
54.
为探究郑州市PM2.5主要来源以及季节差异特征,本研究于2019年进行PM2.5周期采样,并分析PM2.5中的无机水溶性离子、碳组分和元素浓度.结果表明,郑州市2019年采样膜样品的PM2.5平均浓度为(67.0±37.2)μg·m-3,冬季浓度最高,夏季最低.PM2.5中主要组分依次为:硝酸根、铵根、硫酸根、有机物(OM)、地壳物质和元素碳,春秋季节受地壳物质影响较大,夏季主要受硫酸盐影响,冬季有机物与硝酸盐浓度显著增高.二次转化是硫酸盐和硝酸盐的主要来源,夏季受光化学反应贡献显著,冬季受高湿条件下的液相反应影响明显.NO3-/SO42-和OC/EC的值表明郑州市PM2.5受汽车尾气排放、煤炭燃烧以及生物质燃烧影响较大.源解析结果表明,2019年二次源贡献最高(49.8%),其中在冬季贡献达到56.5%;一次源中,扬尘在春季(15.2%)和秋季(11.4%)占比略高,机动车源在夏季贡献最大(12.3%),冬季受燃煤源影响较大(13.2%).2014~2019年郑州市PM2.5受二次源影响逐年升高;工业源、生物质燃烧源和燃煤源整体呈下降趋势.  相似文献   
55.
于2015年10月、12月和2016年3月、8月在重庆大学A区采集秋、冬、春、夏4个季节PM2.5样品,观察其微观形貌,分析含碳气溶胶及其碳组分的浓度水平,并探讨其季节变化及进行来源解析.结果表明,重庆沙坪坝区PM2.5中有机碳(OC)、元素碳(EC)、烟灰(char)和烟炱(soot)的年均质量浓度分别为20.66、6.16、5.42和0.74 μg·m-3.OC季节变化显著,冬季最高,夏季最低;EC秋季最高,冬季最低,但与其它季节相差不大;char表现为秋季 > 春季 > 冬季 > 夏季;soot表现为秋季 > 夏季 > 春季 > 冬季.正定矩阵因子(PMF)解析出3个因子,分别代表生物质/煤燃烧和道路扬尘的混合源(52.7%)、汽油机动车排放源(22.9%)和柴油机动车排放源(24.4%).机动车尾气是秋、春和夏3个季节含碳气溶胶的主要来源,冬季主要受煤炭/生物质燃烧和道路扬尘混合源的影响.秋季污染事件可能是因为本地及周边城市汽油车通行量增加,冬季污染事件可能是本地煤炭/生物质燃烧排放增加和周边农村地区输入的共同作用,春季污染事件可能与来自西北方向的沙尘长距离传输有关.  相似文献   
56.
以甲苯和苯组成的双组分气体作为吸附质,活性半焦作为吸附剂在20℃下进行吸附实验,测定该混合气体在活性半焦上的平衡吸附量;再利用纯组分甲苯和苯在活性半焦上的Langmuir吸附等温线,运用Extend-Langmuir(E-L)方程预测双组分气体在活性半焦上的平衡吸附量,并与实验值进行对比.实验结果表明,E-L方程对于预测甲苯-苯双组分气体在活性半焦上的总平衡吸附量要比各组分吸附量准确,平均相对误差仅为1.40%,最大相对误差为3.32%.  相似文献   
57.
采用单波长法和双波长法,分别考察了KH2PO4、H3PO4、H2SO4、KNO3、牛肉膏和蛋白胨对Cr(III)和Cr(VI)质量浓度测定的影响。结果显示,Cr(III)和Cr(VI)在测量中是相互影响的,并且Cr(III)对Cr(VI)影响较显著。在单波长法测定中,牛肉膏、蛋白胨及2种酸对Cr(III)和Cr(VI)的影响较钾盐对其影响更为显著,H3PO4和H2SO4对Cr(III)和Cr(VI)的特征吸收峰值影响最大,降低幅度在20%~50%。这些物质对双波长法测定Cr(VI)几乎没有影响;但对Cr(III)测定中,H2SO4和H3PO4的影响较大,其相对误差分别为14.57%和8.87%,其余物质产生的相对误差均小于1.6%。因此,双波长法可用于生物样品中Cr(III)和Cr(VI)的测定,线性范围分别为0~160 mg/L和0~80mg/L。  相似文献   
58.
使用热重一红外光谱分析仪联用(热红联用)技术棚4定了马尾松凋落针叶热解燃烧的起始温度、烟气成分、排放量及其达到峰值时的温度等。结果表明,针叶在250℃时气体排放开始大量增加,当升温至600℃左右时,有氧条件下其气体排放基本结束,而无氧条件下则继续排放气体,甚至在950℃时仍然有CO2和CO排出;针叶释放的无机烟气以CO2和CO为主,在有氧和无氧条件下,气态有机物在种类和排放量上均有较大差异,无氧条件下气态有机物的排放量最高。实验还发现,无氧条件下,CO和气态有机物排放量出现了多峰值现象,表明针叶在无氧条件发生了2—3次热解排放高峰。  相似文献   
59.
天津市冬季颗粒物化学组成及其消光特征   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
于2013年冬季在天津大气边界层观测站利用Andersen撞击式采样器采集了26 d的颗粒物样品,并进行化学组分分析,同步观测颗粒物吸收系数、数浓度、能见度及其他气象要素. 对比分析了污染日和清洁日颗粒物质量浓度及其化学组成的粒径分布特征,在此基础上,利用Mie模型计算外混、内混、“核-壳” 3种混合态假设下颗粒物的消光系数、散射系数和吸收系数. 与实测吸收系数的比较可知,颗粒物的混合态可能更加接近“核-壳”态. “核-壳”态假设下颗粒物平均消光系数模拟值为(517.44±308.42)Mm-1,其中污染日平均值为(668.39±307.30)Mm-1,清洁日为(275.91±37.90)Mm-1,相对湿度对颗粒物的消光系数有显著影响. 污染日颗粒物中OM(有机质)、(NH4)2SO4、NH4NO3、EC和其他物质对消光系数的贡献率分别为30.4%、25.5%、17.7%、8.1%和18.3%,清洁日分别为49.8%、11.0%、7.2%、10.6%和21.4%. PM0.4~1.1、PM>1.1~2.1、PM>2.1~10的消光系数贡献率分别为69.6%±6.7%、13.9%±3.3%和16.5%±6.4%. 污染日高浓度的细粒子是导致能见度下降的主要原因,其中亚微米颗粒物对消光占据主导地位,(NH4)2SO4、NH4NO3、OM是主要的消光化学组分.   相似文献   
60.
民用燃料燃烧排放PM2.5和PM10中碳组分排放因子对比   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
孔少飞  白志鹏  陆炳 《中国环境科学》2014,34(11):2749-2756
在实验室中模拟民用燃料在家庭炉灶中的燃烧,应用稀释通道系统采集颗粒物,获得玉米秸秆、薪柴、蜂窝煤和块煤四种常用民用燃料燃烧排放PM10,PM2.5及载带碳组分的排放因子.结果表明,民用燃料燃烧排放的颗粒物以细颗粒为主, PM2.5占PM10的70%~90%.颗粒物排放因子最大的为块煤,其PM2.5和PM10的排放因子分别为9.837和11.929g/kg,分别是蜂窝煤的12.6和13.7倍;玉米秸秆和薪柴PM2.5和PM10的排放因子稍低于块煤,为7.359~10.444g/kg.4种燃料燃烧OC排放因子块煤最高,其在PM2.5和PM10中分别为5.29和5.19g/kg.薪柴燃烧EC的排放因子最高,其在PM2.5和PM10 中的排放因子分别为1.065和1.126g/kg.块煤两种粒径上EC的排放因子略低于薪柴.蜂窝煤EC的排放因子最低,比薪柴低300倍左右,玉米秸秆EC的排放因子也要比薪柴低10倍左右.碳组分是块煤,秸秆,薪柴排放颗粒物的主要成分,其含量在40%~60%之间,该值比蜂窝煤高3倍.四种燃料对应的OC/EC比值差异很大,薪柴和块煤燃烧排放颗粒该值为3~6,秸秆和蜂窝煤燃烧排放颗粒其值高达30~50.  相似文献   
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