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1.
浓淡燃烧是当前煤粉燃烧的一个重要趋势。应用Eulerian/Lagrangian方法,采用非一致性网格生成技术,对四角切向燃烧锅炉浓淡煤粉燃烧及炉内过程进行了数值研究。结果表明:在本文的研究参数范围内,煤粉浓淡比3:1是最佳浓淡比,对应的浓侧煤粉浓度为0.624kg coal/kg air;浓淡煤粉燃烧具有稳燃作用;炉膛出口截面上烟温的计算值与实测值吻合较好。  相似文献   
2.
蚯蚓对城镇污泥堆肥过程中微型动物群落演替的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用实验对比和除趋势对应分析(DCA)等方法,以城镇污泥中的微型动物为对象,研究蚯蚓对堆肥过程微型动物群落演替的影响.结果表明,蚯蚓仅影响微型动物群落数量,对演替进程无明显影响.堆肥过程微型动物群落演替可分为3个阶段:第1阶段(0~10 d),固着类纤毛虫为优势类群阶段,该阶段微型动物变化多受限于环境的改变,蚯蚓影响较小;第2阶段(10~30 d),固着类纤毛虫和轮虫向肉足虫和线虫为优势类群的过渡阶段,该阶段蚯蚓对线虫数量有一定的限制;第3阶段(30 d后),肉足虫和线虫为优势类群阶段,该阶段蚯蚓对有壳肉足虫的增长产生了明显的抑制作用.群落多样性指数结果显示,蚯蚓在第1和第2阶段作用不明显,在第3阶段增加了微型动物的多样性和均匀度,减小了优势物种的优势程度.对固着类纤毛虫的同化作用是蚯蚓稳定堆肥环境、促进有机质降解的重要因素.  相似文献   
3.
为了解2018年春节期间京津冀地区空气污染情况,利用近地面污染物浓度数据、激光雷达组网观测数据,结合WRF气象要素、颗粒物输送通量和HYSPLIT气团轨迹综合分析污染过程.结果表明,春节期间出现3次污染过程.春节前一次污染过程,各站点PM2.5浓度均未超过200μg/m3;除夕夜,廊坊站点PM2.5峰值浓度达到504μg/m3,是清洁天气的26倍;年初二~初五,各站点PM2.5始终高于120μg/m3,且污染主要聚集在500m高度以下,北京地区存在高空传输,800m处最大输送通量达939μg/(m3·s),此次重污染过程为一次典型的区域累积和传输过程.京津冀地区处于严格管控状态时,燃放烟花爆竹期间PM2.5峰值浓度可达无燃放时PM2.5峰值的3.2倍.为防止春节期间重污染现象的发生,需对静稳天气下燃放烟花炮竹采取预防对策.  相似文献   
4.
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.   相似文献   
5.
为研究厦门市冬季不同PM2.5污染情境与气象条件和气团轨迹路径特征的关系,结合PM2.5观测数据,使用AGAGE(Advanced Global Atmospheric Gases Experiment)统计方法识别2014—2018年冬季厦门市PM2.5观测值、基线值和污染值情境,通过气象数据统计和气团后向轨迹聚类对不同PM2.5污染情境下气象条件和气团轨迹路径特征进行探究.结果表明:①厦门市冬季不同PM2.5污染情境下,ρ(PM2.5)及PM2.5污染值情境时长占比均呈波动中下降的趋势,具体表现为冬季PM2.5观测值、污染值和基线值情境下,ρ(PM2.5)平均值分别从2014年的42.2、90.7、16.4 μg/m3降至2018年的26.3、56.9、8.8 μg/m3,冬季PM2.5污染值情境时长占比从2014年的10.2%降至2018年的3.0%.②冬季PM2.5污染值情境下气象要素呈低风速、低气压、高温度、高相对湿度的特征.③冬季到达厦门市的气团轨迹路径中,局地路径由于大气条件稳定易累积形成PM2.5污染;偏北路径和西北路径易从临近省份携带污染物输入导致PM2.5污染,属于重要的外源污染输入路径;沿海路径和偏西路径均属于清洁路径,但沿海路径易在福建省北部与偏北路径重合形成污染输入,加强了偏北路径的污染物输送能力.研究显示,近年来厦门市冬季PM2.5污染有明显减弱趋势,但不利的气象条件和外来污染输入仍会造成PM2.5污染的发生.   相似文献   
6.
为了揭示柳州城区春冬季PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5高值主要来源于西北和东南方向,其中,西北向PM2.5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PM2.5浓度整体大于冬季,春冬季中对柳州市PM2.5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PM2.5贡献最低.春冬季柳州市大气PM2.5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PM2.5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.  相似文献   
7.
8.
9.
依托北京市、廊坊市和保定市高密度的地面空气质量监测、气象要素监测以及PM2.5化学组分监测和后向轨迹分析等手段,对2017年上半年三地的空气质量进行分析。研究发现:三地中北京市空气质量较好,保定市较差。分污染物来看,保定市SO2浓度水平明显高于廊坊市和北京市,颗粒物PM10和PM2.5也呈现保定市最高、北京市最低的规律。从污染物日变化来看,CO、SO2、NO2、PM10和PM2.5呈双峰型分布,O3呈单峰型分布。从区域整体分布规律来看,PM2.5和SO2呈现明显的"南高北低"特征。PM2.5化学组分分析结果表明:1—4月燃煤对该区域空气质量的影响较大,5—6月机动车排放的影响更为凸显。后向轨迹分析结果表明:在2017年上半年到达北京市的气流中有24%来自于北京市南部,且这些气流多为低空传输,表明区域传输对于北京市空气质量具有一定的影响。  相似文献   
10.
为了研究来自不同方向的沙尘暴对和田绿洲大气环境质量的影响,本文利用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据,将和田绿洲西北部的墨玉县城作为模拟受点(37.26°N,79.72°E),计算2016年1月1日—2018年12月31日发生的每一次沙尘天气期间逐日18:00(世界时)36 h后向气流轨迹,轨迹计算起始高度设置为500 m,并结合相应的PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3浓度监测数据进行聚类分析,研究抵达该地区的沙尘暴的主要移动轨迹和污染物输送路径.同时,运用潜在源贡献因子分析法(PSCF)和权重污染轨迹分析法,分析了沙尘暴期间不同气流轨迹对墨玉县污染物浓度的影响,识别大气污染物的潜在源区,揭示不同源区对污染物浓度的贡献差异.结果表明,影响和田绿洲(墨玉县)的沙尘暴主要来自西北(WN)、北(N)、东北(EN)和东(E)4个方向;其中,来自东部的沙尘天气频率最高(60.2%),但主要以浮尘天气为主;扬沙和强沙尘暴主要来自西部方向,54.48%的强沙尘暴和38.53%的扬沙来自西和西北方向.不同沙尘源区和不同传输路径上的沙尘气溶胶对和田绿洲大气环境的影响不一样.沙尘天气期间,大气PM2.5和PM10的平均浓度相当于无沙尘天气期间的3~5倍,但对SO2、NO2、CO、O3质量浓度的影响不大;由西向东和由北向南的沙尘暴对墨玉县PM2.5和PM10质量浓度的贡献率最大;由东向西的沙尘暴由于路过和田市和洛浦县等工业污染源区,此簇沙尘暴气团将该区域SO2、NO2、CO等污染颗粒携带到墨玉县,因此,东-东南(E-ES)方向的沙尘暴对SO2、NO2、CO的贡献率分别为15.56%、20.55%和21.57%.本文定量印证了沙尘暴对和田绿洲大气环境质量的影响,可为绿洲区沙尘暴研究提供参考.  相似文献   
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