基于CFSv2的延伸期空气质量数值预报技术及效果评估

介绍了基于CFSv2产品开展空气质量数值模拟的技术方法以及基于该技术的成都市延伸期空气质量预报系统,评价了2019年9月25日至12月25日的预报结果,以2019年12月为例分析了系统对具体污染过程的预报能力。结果表明,系统AQI预报准确率为36.67%,等级预报准确率为68.93%,"时段1"的预报效果优于其余时段,但"时段2"和"时段3"在污染物浓度水平上仍然具有较高的参考价值。系统在PM2.5浓度、气温和气压的变化趋势上提供21 d左右的参考。后续工作中,将针对CFSv2产品开展气象模型参数方案优选,并尝试结合基于GFS产品驱动的常规业务数值预报产品为延伸期空气质量预报提供污染物浓度初始场,减少误差传递,从而提高延伸期空气质量预报产品的准确性和可用性。     

成都市人为源挥发性有机物排放清单及特征

基于成都市实地调查和环境统计等活动水平数据,采用排放因子法和计算模型等,编制了2014年成都市人为源VOCs排放清单,并完成了空间分配和不确定性分析。成都市人为源VOCs排放量为15.8×10~4t,其中化石燃料固定燃烧源、工艺过程源、溶剂使用源、移动源、储存运输源、其他源排放量分别为0.5×10~4、3.8×10~4、6.0×10~4、4.9×10~4、0.4×10~4、2.2×10~4t,溶剂使用源为最大人为排放源,其次是移动源和工艺过程源。木材加工业为最大工业贡献源,然后依次是医药制造业、非金属矿物制品业、化学原料、化学制品制造业、汽车制造业等。成都市人为源82%的VOCs排放量分布于二、三圈层的工业园区,而中心城区主要为移动源和建筑施工所贡献,其排放分布已随建成区联片发展而形成整体。排放清单活动水平数据可靠性较高,而排放因子存在一定不确定性。     

2013年南昌市区PM2.5的浓度水平及时空分布特征与来源

对2013年南昌市区9个自动空气质量监测点的ρ（PM_2.5）数据进行分析,探讨了PM_2.5浓度水平及时空分布特征,并采用轨迹聚类、PSCF（潜在源贡献因子）、CWT（浓度权重轨迹分析）进行了大气PM_2.5的来源分析.结果显示:2013年南昌市区ρ（PM_2.5）年均值为69.1μg/m3,超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值（35μg/m3）的97%;ρ（PM_2.5）昼夜变化呈双峰型分布,峰值位于09:00-11:00和20:00-22:00;月际变化呈两边高、中间低的"V"型趋势;ρ（PM_2.5）有明显的季节性变化特征,由高到低依次为冬季、春季、秋季和夏季;ρ（PM_2.5）空间分布呈由东南至西北递减的分布特征.气流轨迹聚类结果表明,南昌市气流输送季节性变化特征明显,夏季来自南方或东南方向的气流比例高达65.6%,而在另外三个季节,东北和偏北方向的气流分别占62.0%（冬）、59.6%（春）、54.7%（秋）,对南昌市ρ（PM_2.5）影响较大;夏季南方或东南方向的气流所占比例较高,为65.6%;PM_2.5的PSCF和CWT的高值主要集中在南昌本地和邻近的浙江省及福建省北部地区,但周边的河南南部、江苏中部也是南昌市PM_2.5的潜在来源地.      

基于Models-3的自修正空气质量预报系统及其效果检验

本文介绍了一个以Models-3为基础的自动化空气质量数值预报系统,该系统通过Gambas、Yabasic和R语言等工具进行开发,集成WRF-SMOKE-CMAQ三个模式,可通过监测数据进行自动修正,完成空气质量业务数值预报,并将结果发布到Web服务器上进行呈现。该系统对硬件的要求较低,将部署于一台DELL Optiplex 9010工作站上,设置6km—2km双层嵌套,进行成都市空气质量数值预报。本文分析了成都市2014年1月1日至2014年12月31日的空气质量数值预报结果,评价系统对成都市NO_2、SO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、O_3、CO以及空气质量指数(AQI)的预报效果。结果显示,系统对于成都市2014年空气质量变化情况趋势的预报效果较好,302天有效预报中,24小时直接预报的空气质量等级准确率为58.27%,AQI预报相关系数0.71,观测值自动修正预报对24小时空气质量预报具有明显改善效果,使其等级预报准确率达到64.9%,相关系数提高到0.89。     

基于人工神经网络模型预测2017~2018年成都市危险废物增量研究

危险废物对环境或者人体健康会造成有害影响,有效地预测其产量是优化管理和合理处置的重要依据。以2008~2016年成都市危险废物产生量为基础,通过数据带入和整合及综合各参数因子的影响,利用人工神经网络模型预测方法客观反映并预测成都市危废产量的变化趋势。结果表明该模型预测2017~2018年成都市危险废物年产量分别达到24.46万t和26.88万t,模拟精度偏差低。因此,人工神经网络模型可以作为一种预测危险废物产生量的工具,其预测结果可以为职能部门提供决策参考。     

基于动态模型的四川盆地植物挥发性有机物排放

本文在Guenther提出的经典天然源模型的基础上,结合WRF-CHEM简单天然源算法,针对气象变化和CMAQ模型数据格式特点,对BVOCs的算法进行了适当修正和改良,开发了可直接用于空气质量模型的BVOCs动态排放模型.研究结果表明,四川盆地2015年异戊二烯和单萜烯的年排放量分别为5.79×10~(-5)Tg C和3.05×10~(-5)Tg C,月排放具有显著差异;四川盆地植物异戊二烯、萜烯的排放量空间分布很好地反映了四川盆地的植被分布情况,异戊二烯、萜烯排放主要集中在盆地边缘的高山地区,两个物种的高浓度排放主要集中在气温较高、日照较强的夏季和初秋季节,且均在7月达到月均排放量的最大值.本研究建立的动态排放模型能够为空气质量模型提供一种快速衡算BVOCs排放的方法,具备一定的实用性.     

成都双流国际机场大气污染物排放清单与时空分布特征

基于成都双流国际机场活动水平数据,采用排放因子法和计算模型等,编制了机场大气污染物排放清单,并完成了时空分配和不确定性分析,建立了高分辨率网格化排放清单。结果表明,成都双流国际机场标准起飞着陆(LTO)循环数为2.4×10~5次/a,CO、VOCs、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2排放量分别为1.2×10~3、1.3×10~2、2.1×10~3、2.8×10、2.7×10、2.5×10~2t/a,且主要由飞机发动机排放;活动水平数据仅包括LTO循环数和地面保障设备两部分;污染物排放分布和跑道类型相关性较高;排放清单活动水平数据可靠性较高,而排放因子存在一定的不确定性。     

钢渣对直接大红4BE染料的脱色性能

采用搅拌吸附的方法,在混凝搅拌装置中考察了钢渣对直接大红4BE染料废水脱色率的影响因素及其机理。结果表明,当初始pH值为7.0、染料初始浓度为100 mg/L、钢渣目数为100～120目、用量为10.0 g时,按染料与钢渣的质量比2∶1（mg/g）、转速为200 r/min搅拌吸附,脱色效果较好。当反应时间为100 min时,脱色率为97.14%,可达纺织染整工业水污染物排放标准中色度的Ⅰ类标准。吸附过程的机理主要有快速的物理吸附、OH-与带色素的阴离子之间的配位体交换及絮凝沉淀作用。     

鼓泡反应器中液相络合催化同时脱硫脱硝的研究

在鼓泡反应器中考察了[Co(en)3]2+同时吸收去除SO2和NO的影响因素,实验结果表明,pH值和脱硫剂种类是影响乙二胺合钴同时脱除NO和SO2的最重要影响因素,烟气中的氧促进乙二胺合钴吸收NO和SO2,烟气中的SO2,CO2和NO2对乙二胺合钴吸收NO具有抑制作用。在实验条件温度为20℃,pH为13.0,[Co(en)3]2+浓度为0.025 mol/L,加入1 g NH3.H2O的脱硝率更好,连续吸收60 min,脱硝率均保持在93.5%,加入NaOH和NH3.H2O的脱硫效果最好。乙二胺合钴络合同时脱除NO和SO2完全可以在一个装置中完成。     

氢氧化钠-钢渣双碱法烧结烟气脱硫工艺

在鼓泡反应器中考察了氢氧化钠-钢渣双碱法烧结烟气脱硫的主要影响因素。结果表明,在温度为常温,钢渣反应时间为2 h,钢渣加入量为40 g,SO2进口浓度为2 400 mg/m3,钢渣粒径为200目以上,烟气流量为0.05 m3/h,循环液pH保持在7～8,Na+浓度为0.5 mol/L,循环液为500 mL的条件下,脱硫率可长时间保持在80%以上。同时,对钢渣-氢氧化钠双碱法烧结烟气脱硫机理进行了探讨。