AERMOD模型在大气环境影响评价中的应用——以某水泥窑处置固废危废项目为例

以某水泥窑处置固废危废项目为例,应用AERMOD模型,以PM₁₀、PM_2.5、TSP和二噁英为模拟因子,定量分析该水泥窑处置固废危废项目对区域大气环境质量的影响程度和对周围敏感点居民的健康风险。研究结果表明：PM₁₀、PM_2.5、TSP和二噁英的日均浓度模拟值占标率均小于1,均满足相应的环境质量标准限值要求;该项目周围所有敏感点的HI均远远小于EPA推出的可接受风险水平(HI<1),且LCR低于EPA推出的可接受风险水平(LCR<1×10^-6),即该项目生产过程排放的二噁英对周围敏感点的居民既不会造成致癌风险,也不会引起慢性健康风险。     

2018-2019年兰州市近地面臭氧浓度变化特征及其影响因素分析

选取兰州市城区4个环境空气质量国控站点2018-2019年的监测数据和兰州市气象站同期的观测资料,分析了兰州市O₃浓度的时空分布特征,并探讨了气象因素和相关污染物对ρ(O₃-8 h)的影响。结果表明:1)兰州市城区各站点ρ(O₃-8 h)的月变化和ρ(O₃)小时值的日变化均呈单峰型,ρ(O₃-8 h)高值出现在4-8月,ρ(O₃)小时峰值出现在15:00左右;2)相关污染物与ρ(O₃-8 h)均呈负相关,ρ(O₃-8 h)随ρ(NO₂)、ρ(CO)、ρ(PM_2.5)的增加而降低;3)高温、低湿的环境有利于兰州市城区O₃的生成,而特殊的地形条件导致在一定风速下,O₃更容易积累;4)分别建立了相关污染物和气象因子的多元线性回归方程,发现在当前气象条件和相关污染物排放现状下,气象因子对兰州市O₃的影响比相关污染物的影响更为重要。     

基于LEAP模型的兰州市道路交通温室气体与污染物协同减排情景模拟

基于LEAP模型,构建了2015～2040年兰州市道路交通发展“零措施”的基准（BAU）情景以及低碳（LC）和强化低碳（ELC）这2个节能减排情景,模拟评估各项政策和措施下能源消耗情况和温室气体与大气污染物协同减排效果.结果表明,LC情景能源消耗和CO₂排放将于2026年达峰,ELC情景能源消耗和CO₂排放将于2020年达峰;两种情景下,NO_x、 CO、 HC、 PM_2.5和PM₁₀等污染物排放量于2015～2017年间开始出现大幅下降,下降趋势于2023年前后逐渐减缓.结合措施可行性和减排成本,LC情景可作为兰州市道路交通碳达峰减排情景：到2040年能源消耗量、 CO₂、 NO_x、 CO、 HC、 PM_2.5和PM₁₀排放相对于BAU情景的削减率分别达到-24.17%、-26.57%、-55.38%、-65.91%、-72.87%、-76.66%和-77.18%.兰州市道路交通当前应以公共...     

兰州市CMAQ近地面臭氧模拟结果的订正方法——基于机器学习方法

为能更加准确地模拟出兰州市近地面臭氧浓度,在CMAQ （社区多尺度空气质量建模系统）的基础上,利用机器学习方法中的XGBoost （极限梯度提升）模型及LSTM （长短期记忆）神经网络模型建立近地面臭氧模拟结果的订正模型,并以两种方法为基础,利用误差变权倒数组合方法构建LSTM-XGBoost组合模型,以期进一步提高订正效果.本文选取兰州市4个国控站点（兰炼宾馆,铁路设计院,榆中校区,生物制品所）2019年7、8月环境空气质量监测数据及兰州市气象站同期气象数据,对CMAQ模拟的同时段兰州市近地面臭氧浓度进行订正.结果表明,CMAQ能够模拟出兰州市近地面臭氧浓度的空间及时间分布特征,但整体上对浓度有所低估.利用上述方法构建的订正模型中,LSTM-XGBoost组合模型的订正效果最好,臭氧相关性由CMAQ模拟的0.61~0.76提升至0.89~0.95,臭氧8h平均相关性由0.65~0.79提升至0.81~0.88,臭氧RMSE由44.83~70.17mg/m³提升至15.21~26.53mg/m³,臭氧8h平均RMSE由40.07~67.57mg/m³提升至14.24~28.54mg/m³.该研究表明利用机器学习方法对CMAQ模拟结果订正可行,可以改善环境空气质量模式模拟结果.     

甘肃地区春冬季颗粒物输送路径及潜在源分析——基于HYSPLIT4模式及TraPSA分析平台

利用HYSPLIT4模式和全球资料同化系统数据,计算了甘肃地区5个站点2017～2018年逐时72h气团后向轨迹;结合各站点颗粒物逐时质量浓度数据,选择颗粒物污染最严重的春冬季,利用轨迹聚类方法分析了甘肃地区后向气流轨迹特征;基于潜在源贡献函数(PSCF)分析法和浓度权重轨迹(CWT)分析法,将各站点分析结果输入Tra...