我国中部地区大气CO2柱浓度时空分布

基于日本GOSAT及美国AIRS反演数据产品,对我国中部六省大气CO₂时空分布特征进行研究,结果表明：由GOSAT反演的中部地区2010~2013年大气CO₂年均柱浓度由389.36×10^-6增长到396.52×10^-6,年均绝对增长率达2.39×10^-6/a,呈现出冬春季高值、夏秋季低值的季节变化特征,其柱浓度年均值及去长期趋势后的月均值均略低于长三角地区,高于京津冀和东三省地区;其CO₂柱浓度高值区集中在湖南、江西及周边一带,年均绝对增长率为2.01×10^-6,其柱浓度年均值及去长期趋势后的月均值与长三角地区相当,略低于京津冀和东三省地区,由于受地面源汇影响较小,其与GOSAT反演结果相反,可能是由于AIRS反映了对流层中层大气状况,而GOSAT则更多地反映了近地面层大气CO₂变化.     

兰州地区大气臭氧时空变化及影响因素研究

本文采用OMI臭氧遥感数据,结合甲醛垂直柱浓度、气象数据以及经济数据,分析了2005~2015年兰州地区臭氧柱浓度时空变化格局,并探索了影响臭氧的新气象因子,总结达到臭氧污染的日照、气压等气象条件,确定影响臭氧柱浓度的主要人为源并确定其限域。结果表明:1)2005~2015年夏季柱浓度值最高,冬季、秋季次之,春季最低;夏季波动幅度最大,其余三季波动幅度较小且平稳。2)11年中,臭氧柱浓度具有较大的波动。2005年至2010年快速增长到最高值331.997 DU。2010年之后,臭氧柱浓度缓慢下降,2014年起有回升趋势。3)OMI遥感数据具有较高的可靠性,并根据AQI的线性关系划分了臭氧柱浓度的污染等级。结果指示了11年大气臭氧空间变化,2005~2009年5年间研究区全区空气质量一直处于良,2010年全区轻度污染,后两年污染逐渐减弱,2013~2015年全区恢复至良。4)根据兰州发展的趋势以及周边城市的关系,划分了兰州经济圈及功能区,并结合臭氧柱浓度空间分布图得出臭氧污染与经济特征的密切关系。5)正弦模型拟合后臭氧柱浓度变化趋势呈不明显的周期性,说明臭氧的人为来源贡献较大。6)创新探索影响臭氧污染的新气象因子(日照、气压等参数),并确定其重要人为源限域。     

应用计算机模拟的大气环境污染物浓度分析研究

大气环境污染物浓度的分析,对提高大气环境质量具有重要意义。利用计算机模拟软件对大气环境污染物浓度的分析过程进行模拟还原,分为网格划分与构建边界条件两部分。以某市2017年9月6日至2017年10月7日的监测数据为模拟数据,并通过这些数据构建大气环境污染物浓度分析模型,对当前大气环境中污染物的浓度进行分析,得出污染源与大气环境污染物程度成正相关性,依据环境污染物浓度数据分析的结果,从两方面对大气污染物浓度的分析结果进行验证,并提出大气环境污染控制的措施。     

环保型民用建筑墙体节能工程施工质量监督策略研究

环保型民用建筑墙体节能工程施工的材料、设备、工艺复杂,需要进行建筑施工优化管理和质量监督,从而确保施工进度和工程质量,对环保型民用建筑墙体节能工程施工实施全过程质量控制,加强墙体施工的质量监督和管理。对建筑项目做好工程施工质量的风险预估,结合材料和设备、环境等方面的影响因素进行工程质量技术指导和风险控制。在施工过程中进行质量监督的动态过程控制,按照标准和规范,进行环保型节能建筑墙体施工质量的量化管理,使得建筑施工质量符合规范标准要求。     

浅析GB／T24000—ISO14000环境管理体系标准

通过对ＧＢ／Ｔ２４０００－ＩＳＯ１４０００环境管理体系标准的产生背景，构成和进展情况以及体系要素，运行及要求的深入分析，初步讨论了与ＩＳＯ９０００系列标准的关系，并就认证和动因提出了几点看法。     

实验室质量管理体系内部审核的策划

在实施GBT15481-2000(idtISOIEC17025:1999)标准《检测和校准实验室能力的通用要求》的过程中,通过实验室质量管理体系内部审核的实践与系统分析,识别出内部审核策划阶段的关键环节,提出审核范围确定、审核计划和抽样方案制订的技术方法,为有序高效地实施内部审核提供了行动指南。     

广州市大气细粒子的化学组成与来源

对广州市四个不同功能区(石井、荔湾、天河和海珠)的夏季大气PM2.5进行了为期一个月的监测,并测试分析了其化学组成(有机碳/元素碳、水溶性离子和元素)。结果表明,广州市夏季PM2.5的平均浓度为97.54μg/m3,其化学组分有机物、SO42-和EC对PM2.5质量浓度贡献最大,分别占PM2.5质量浓度的42%~52%、25%~47%和10%~17%。化学质量平衡模型研究表明,机动车排放和煤燃烧是对广州市大气PM2.5影响最大的污染源,其贡献率分别为54%~75%和32%~52%。     

北京市近地层气象要素与大气细菌浓度分布规律的调查研究

以1998年10月的观测资料为例,分析了北京市某地气象要素的变化规律以及该地区大气细菌浓度的分布特征,对两者之间的相互关系进行了初步探讨,发现一天内气象要素及细菌浓度均是周期变化,且两者有一定的相关性。