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为了评估2018年春节期间(2月15—16日)京津冀及周边地区"2+26"城市烟花禁限放措施的效果,采用浓度特征对比、ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)等方法,对"2+26"城市的ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_(10))、ρ(SO_2)、ρ(NO_2)进行分析,并定量估算了除夕夜烟花燃放对ρ(PM_(2.5))和ρ(SO_2)的贡献率.结果表明:"2+26"城市烟花的集中燃放会导致ρ(PM_(2.5))、ρ(SO_2)显著增长,出现以PM_(2.5)为首要污染物的重污染时段,2018年12月16日03:00区域内14个城市ρ(PM_(2.5))达到重度及以上污染水平,呈区域性污染特征;与2017年同期(1月27—28日)相比,2018年春节期间(2月15—16日)14个城市烟花燃放对ρ(PM_(2.5))平均贡献量呈下降趋势,其中,淄博市、济南市、北京市降幅最大,分别下降了85.2%、74.6%和65.2%,表明烟花禁限放措施起到了显著的污染削峰作用;与城区相比,周边郊县ρ(PM_(2.5))显著高于城区,呈"农村包围城市"的现象,说明城区监测点位受到郊县等周边地区烟花燃放的传输影响.研究显示,虽然城区烟花禁限放措施起到了显著的削峰作用,但城区监测点位空气质量仍受到郊县等周边地区烟花燃放的传输影响,导致大气重污染的发生. 相似文献
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旋转压缩机油路系统仿真与试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
压缩机泵油系统对滚动转子压缩机性能和可靠性非常重要.为了了解压缩机泵油特性.本文应用CFD软件,采用VOF模型对滚动转子压缩机整个泵油系统进行数值模拟,搭建试验台进行试验,并将模拟和试验结果进行对比,结果表明上法兰螺旋槽处润滑油流量结果吻合很好,误差在10%以内,证明了该仿真方法的可行性. 相似文献
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海南岛半干旱区农用地土壤重金属富集因素、健康风险及来源识别 总被引:2,自引:2,他引:0
为了解海南岛半干旱区农业土壤中重金属富集因素和污染状况,在感城镇采集1818件表层土壤样品,测定其重金属含量和化学组成.采用相关分析、地累积指数(Igeo)、综合生态风险指数(RI)、危害指数(HI)、致癌风险指数(CR)和正定矩阵因子分析(PMF)开展重金属风险评价和来源识别.结果显示,重金属ω(As)、ω(Cd)、ω(Cr)、ω(Cu)、ω(Hg)、ω(Ni)、ω(Pb)和ω(Zn)的平均值分别为22.7、0.128、33.4、14.5、0.032、9.32、32.5和43.3 mg ·kg-1,除Zn外,均高于海南岛土壤背景值.相关分析表明,重金属富集与土壤中Fe、Mn、Al和有机质含量密切相关.Igeo结果表明,研究区农业土壤主要受到As的污染,其次为Cd和Cu;RI结果显示,高风险以上的样品占比为29.4%,其中As是潜在生态风险的主要贡献者;健康风险评估结果显示,As、Cr和Ni对儿童存在致癌风险,需要引起注意.基于PMF模型,确定了研究区重金属的4种主要来源,其中Hg主要来自工业排放;As主要来自农业活动;Ni、Cu、Cr和Zn主要来自与成土母质密切相关的自然来源;Pb和Cd主要来自农业活动和机动车尾气的混合源.研究表明PMF模型与相关分析相结合,能够有效识别土壤重金属来源. 相似文献
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为准确预测尾矿坝变形趋势,通过主成分分析法(PCA)对尾矿坝变形影响因子进行优选,基于生物地理学优化算法(BBO)对支持向量机(SVM)参数进行寻优,建立PCA-BBO-SVM尾矿坝变形预测模型,并以杨家湾尾矿坝为例对模型性能进行验证。研究结果表明:PCA-BBO-SVM模型在4个测点的RMSE为0.139 6,0.274 2,0.317 0,0.530 6;MAE为0.112 5,0.213 5,0.269 0,0.412 9;MAPE为0.525 0%,0.692 3%,2.621 2%,1.311 2%;预测精度及对局部波动的预测能力均高于BP、GS-SVM、GA-SVM和PSO-SVM模型,研究结果可为尾矿坝变形预测提供模型支撑。 相似文献
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京津冀及周边地区等重点区域已经建立具有高时空分辨率特点的空气质量监测网,但监测数据主要用于环境空气质量评价,在大气污染来源识别中应用较少.采用特征雷达图中的双重归一化算法对区域上2018~2019年秋冬季空气质量监测数据中的SO2、 NO2、 CO、 PM2.5和粗颗粒物(PM10与PM2.5的浓度差值)这5种因子进行分析,识别出偏SO2、偏NO2、偏CO、偏PM2.5、偏粗颗粒物、偏SO2-CO、偏NO2-CO和偏PM2.5-CO这8种典型污染特征.以偏SO2-CO特征为例,结合污染特征时空分布、主要污染源排放特征和PM2.5源解析,判断该特征下对空气质量影响最突出的污染源,并将该方法用于一次典型污染过程的分析.结果表明,研究时段内偏SO2-CO特征的平均占比为7.6%.(1)偏S... 相似文献