关中地区道路移动源细颗粒物排放特征研究

道路移动源排放的细颗粒物是城市大气颗粒物的主要来源,其排放量、粒径分布和化学组分等特征是评价区域环境颗粒物排放水平及制定相应管控措施的基础.本研究通过抽样调查与观测数据,采用MOVES模型计算了2019年关中地区道路移动源细颗粒物排放量,并利用台架测试法收集了36辆机动车尾气颗粒物,分析了细颗粒物粒径分布和化学组分特征.结果表明,关中地区机动车尾气、刹车磨损和轮胎磨损的PM_2.5排放量分别为3543.77、593.45和117.61 t,西安市机动车PM_2.5排放总量占关中地区机动车PM_2.5总排放量的46.8%.重型货车为机动车PM_2.5主要排放源,其保有量仅占机动车总保有量的2.3%,但排放了53.6%的PM_2.5;不同燃料类型机动车对尾气PM_2.5的排放贡献率不同,柴油车最大,为87.5%.在匀速工况下,柴油车、汽油车和天然气车尾气细颗粒物的数浓度峰值粒径分别为73、9和9 nm,而在加速工况下分别为73、17和17 nm;在加速工况下,这3类燃料机...     

电力供应系统地震安全性优化控制研究

在深入研究电力供应系统潮流分布特性、发电机出力和成本曲线特性、电力系统地震安全性分析与控制的基础上,将安全约束最优化控制算法运用于电力供应系统地震安全性控制中。通过对算法的网络线性分析模型、发电机出力约束条件、线路潮流约束条件和目标函数的深入研究,得出该算法的实施过程;而后,结合供电系统潮流分析的快速解耦法、安全性分析的灵敏度安全性分析法和本文的安全约束最优化控制算法,编写了相应的Fortran和Matlab计算程序,该程序能在较短的时间内计算出调度控制措施和调度费用;最后,通过一个实际算例的分析与计算,验证了该算法的实用性和优越性。本文工作可为震后供电系统功能快速恢复,减少供电系统经济损失,使系统功能得到最大发挥提供理论分析依据,具有很大的现实意义。     

渭南市道路移动源高分辨污染物排放清单及特征研究

应用MOVES-2014a模型并对其输入参数进行了本地化修正,计算了2018年渭南市道路移动源污染物的排放因子和排放总量.基于渭南市路网分布和GIS信息及车流分布对污染物总排放量进行了空间和时间分配,建立了1 km×1 km和1 h分辨率的排放清单.结果表明,渭南市机动车排放CO、NMVOCs、NO_x、NO₂、NO、PM_2.5、PM₁₀、NH₃、SO₂和CH₄的总量分别为2.791×10⁴、0.409×10⁴、1.527×10⁴、0.168×10⁴、1.359×10⁴、0.074×10⁴、0.080×10⁴、0.016×10⁴、0.003×10⁴和0.043×10⁴t.机动车排放的NO_x中NO占8...     

西安市典型道路扬尘排放清单及化学组分

道路扬尘是城市大气颗粒的主要来源之一,扬尘中含有的重金属、碳质组分和水溶性离子会危害人体健康 . 为研究西安市道路扬尘的排放量及颗粒物的化学组分,在西安市环路、主干路、次干路和支路设监测点,采集了 141个道路积尘样品,估算了不同类型道路的积尘负荷 . 采用 AP-42 模型估算了不同类型道路的扬尘排放因子,建立了 2018 年西安市道路扬尘 PM_2.5和 PM₁₀的排放清单,分析了道路扬尘颗粒物的化学组分 . 基于西安市路网分布、GIS信息和车流量对道路扬尘 PM_2.5和 PM₁₀的排放量进行了空间分配 . 结果表明,西安市机动车道、非机动车道和人行道的积尘负荷分别为（0.88±0.83）、（2.62±2.23）和（1.41±1.42）g·m^-2. 按道路长度加权平均的扬尘中 PM_2.5和 PM₁₀的排放因子分别为 0.22和0.93 g·km^-1·veh^-1. 2018 年西安市道路扬尘...     

二氧化碳与水预处理煤样对甲烷吸附热效应特性的实验研究

研究煤体吸附甲烷的热效应对于深入揭示煤层气在煤表面的吸附机理有重要意义。通过C80微量量热仪测试了无烟煤、焦煤、褐煤在二氧化碳与水预处理前后的甲烷吸附热力学参数，得到甲烷的等温吸附曲线和吸附热曲线，并建立了甲烷吸附量—吸附热定量模型，从能量角度解释了煤样预处理前后对甲烷的吸附特性。研究结果表明:经二氧化碳与水预处理后，煤样对甲烷的吸附量以及吸附过程产生的微量吸附热均有所增加，且预处理对煤体造成的影响主要体现在能增大其表面孔隙结构。     

西安市机动车污染物排放清单与空间分布特征

基于机动车排放因子(MOVES)模型和地理信息系统(ArcGIS)技术,建立了西安市2017年分辨率为1km×1km的机动车污染物排放清单。结果显示:2017年西安市机动车污染物PM_(2.5)、PM_(10)、NO_x(NO+NO_2)、NO、NO_2、N_2O和挥发性有机物(VOCs)的年排放总量分别为126.1×10~4、138.2×10~4、2 884.2×10~4、2 577.8×10~4、306.4×10~4、27.9×10~4、1 281.2×10~4 kg;柴油车是PM_(2.5)、PM_(10)和NO_x排放的主要来源,贡献率分别为80.2%、79.5%和75.8%;VOCs和N_2O则主要来自汽油车,贡献率分别为74.2%、89.7%;总体看来,研究区域内不同污染物的空间分布规律相似,这与西安市公路分布有关,PM_(2.5)和NO_x的排放主要集中在主城区及周边县区的高速路和国道,而VOCs的排放主要集中在主城区二环及环内。     

铜川市秋冬季大气VOCs特征及其O3和SOA形成潜势分析

VOCs是O₃和SOA形成的重要前体物,可增强大气氧化性,促进二次污染物形成,影响区域空气质量和人体健康.为研究铜川市秋冬季VOCs特征及其对O₃和SOA生成的潜力,利用TH-300B在线监测系统监测了铜川市区102种VOCs的体积分数,并结合最大增量反应活性系数法和气溶胶生成系数法分别计算VOCs的O₃及SOA生成潜力.结果表明,铜川市秋季和冬季φ（TVOC）分别为（50.52±16.81）×10^-9和（63.21±35.24）×10^-9,O₃生成潜势分别为138.43×10^-9和137.123×10^-9, SOA生成潜势分别为3.098μg·m^-3和0.612μg·m^-3.秋季VOCs中含量最多的2种组分为烷烃（26.19%）和芳香烃（26.04%）,冬季VOCs中含量最多的组分为烷烃（48.88%）.反-2-戊烯、甲苯和间/对-二甲苯是秋季OFPs最大的3个成分,...     

Markov灰色残差GM(1,1)模型在滇池观音山断面水质预测中的应用研究

选用2005年-2014年观音山断面水质自动监测资料,利用灰色残差修正GM(1,1)模型对滇池观音山断面pH、DO、CODMn、NH3-N 4个指标2015年、2016年浓度进行预测.结果表明:传统的GM(1,1)模型存在较大预测误差;pH和DO浓度的预测可使用GM(1,1)一次残差修正模型;CODMn和NH3-N浓度的预测可使用GM(1,1)二次残差修正模型.预测2015年观音山断面pH、DO、CODMn、NH3-N年平均浓度分别为8.89、7.96 mg/L、8.9 mg/L、0.31 mg/L;2016年观音山断面pH、DO、CODMn、NH3-N年平均浓度分别为8.92、7.89 mg/L、9.17 mg/L、0.34 mg/L.     

渭南市道路移动源高分辨温室气体排放清单及特征研究

根据渭南市机动车保有量和抽样调查与观测数据,采用MOVES模型计算了渭南市2017—2019年道路移动源CO₂、CH₄、N₂O和CO 4种 温室气体的排放量,分析了机动车车型、燃料和排放标准对温室气体排放量的影响.基于ArcGIS和渭南市道路网信息,建立了高分辨率（1 km× 1 km和1 h×1 h）的温室气体排放清单.结果表明,渭南市2019年道路移动源CO₂、CH₄、N₂O和CO的排放量分别为424.322×10⁴、0.044×10⁴、0.007×10⁴和2.808×10⁴ t,以CO₂当量计,机动车温室气体的总排放量为432.843×10⁴ t. 4种道路移动源温室气体中,CO₂占总温室气体排放量的98.03%.渭南市小型客车对温室气体的贡献率最大,分别排放了43.41%的CO₂、74.78%的N₂O和57.17%的CO.大型客车排放了34.47%的CH₄, 汽油车和天然气汽车是N₂O和CH₄的主要排放源,分别排放了86.76%的N₂O和61.87%的CH₄.渭南市道路移动源温室气体排放强度24 h变化呈“双峰”分布,空间分布呈明显的“线-面”特征,这与道路分布密度高度相关,路网密集的城市中心为机动车温室气体的高排放区.