不同季节气象条件对北京城区高黑碳浓度变化的影响

利用2013年至2015年北京城区黑碳气溶胶(下文统称为"BC")和PM2.5观测资料,结合地面气象观测资料、ECMWF边界层高度再分析资料和FNL/NCEP不同高度风速再分析资料,讨论了BC质量浓度及其在PM_(2.5)质量浓度中所占比例(下文统称"黑碳占比")的季节、月、日变化特征,并通过计算北京城区BC浓度与不同高度风速的相关矢量,分析了气象条件和外来输送对北京城区BC浓度变化的影响.结果发现:研究时段内北京城区BC浓度平均值为(4.77±4.49)μg·m~(-3);黑碳占比为8.23%±5.47%.BC浓度和黑碳占比在春、夏季低,秋、冬季高,其日变化特征在4个季节均为"白天低夜间高"的单峰型特征.随着PM_(2.5)浓度的升高,BC浓度增大,黑碳占比减小.当北京地区风向为东北、东北偏东、东南和西南偏西(主风向)时,BC浓度与风速和边界层高度均呈反向变化,即随风速和边界层高度的增大而减小.另外不同季节BC浓度随风速变化的临界值及其变化速率不同.冬季高BC浓度时段,北京城区BC浓度在低层大气的关键影响区分别位于河北南部与山东交界地区以及河北西北部与山西内蒙交界地区;高空关键影响区主要位于北京以西的河北西部、山西北部和内蒙古地区.     

西安市人为源挥发性有机物排放清单及研究

对西安市各类VOCs人为源进行系统分类,收集活动水平数据,应用国内外排放因子研究的最新成果,采用排放因子法建立了西安市2014年人为源VOCs排放清单.结果表明:2014年西安市人为源大气VOCs排放量为11.51×104t,其中,固定燃烧源、生物质燃烧源、工艺过程源、有机溶剂使用源、移动源、油品存储与销售源和废弃物处理源的排放量分别占VOCs排放总量的2.53%、3.32%、13.30%、51.50%、23.64%、4.82%和1.02%.油墨印刷、建筑涂料和汽车喷涂为有机溶剂使用源重点排放行业,VOCs排放量占到排放总量的48.89%;工艺过程源中化学药品、医药制造、原油加工和化学纤维为重点排放行业,VOCs排放量占到排放总量的10.19%.各区县中,长安区、雁塔区、未央区、碑林区VOCs排放量明显较高,其分担率分别为16.53%、14.88%、14.47%和12.99%.     

浑太河河流生态系统完整性评价体系的构建

河流健康评价是进行河流管理的重要工具.为了对浑太河进行全面准确的健康评价，基于65个采样点共45个候选指标构建具有生物完整性、物理完整性及化学完整性在内的河流IEI（index of ecological integrity，生态系统完整性）评价体系.根据栖息地综合质量评估和水质等级确定参考样点和受损样点，通过筛选候选指标获得构建IEI评价体系的核心指标并进行标准化处理，按照层次分析法将三部分指标分别赋予不同的权重，运用比值法及分位数法算出各采样点的得分，最终得出浑太河的健康评价结果.为验证IEI评价体系的优势及结果的可靠性，将IEI、SFA（single factor assessment，单因子评价）、F-IBI（fish index of biological intergrity，鱼类生物完整性）3种评价结果进行对比分析.结果表明:①雅罗鱼亚科百分比、鲤亚科百分比、杂食性鱼类百分比、护卵行为鱼类百分比、流速、底质含沙量比例、草地面积、ρ（TN）、ρ（TP）、ρ（COD_Mn）、电导率及ρ（SS）可作为构建IEI评价体系的12个核心指标.②IEI评价结果显示，"健康"样点占24.62%，"较好"样点占9.20%，"一般"样点占6.15%，"较差"样点占60.03%.浑太河水生态健康状况整体较差，中上游地区的水生态健康状况优于下游地区，太子河的水生态健康状况优于浑河.③IEI、F-IBI、SFA评价结果在一般以下样点分别占66.18%、67.70%、63.08%，3种评价结果在全河流范围内大体一致，但在点源污染的采样点，IEI评价结果更贴近采样点的实际情况，更为客观.研究显示，构建的IEI评价体系适用于浑太河的健康评价.      

基于Adaboost集成BP网络原煤生产成本预测研究

为了提高传统BP神经网络预测模型精度,避免BP网络容易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,将BP神经网络与Ada-boost算法相结合,提出了一种Adaboost集成BP神经网络模型.结合磁县观台煤矿原煤生产成本相关数据,建立了原煤生产成本预测的Adaboost集成BP神经网络模型,将该模型用于实际的原煤成本预测.结果表明：该模型预测精度高于传统的BP神经网络,收敛速度快,具有较强的鲁棒性,预测精度能满足实际预测需要,为原煤生产成本预测提供了一种新的途径,也为原煤生产成本控制提供了重要依据.     

金山湖水体水质评价及主导因子研究

采用综合营养状态指数法(TLI)对金山湖的3个监测点位在2012年的水质进行了评价。结果显示,八号码头监测点全年呈现中营养状态;京口闸监测点在丰水期呈现中营养,在枯水期有轻度富营养状态出现;虹桥港监测点水体呈现"轻度富营养-中营养-轻度富营养"的变化趋势。并采用主成分分析法,分析虹桥港监测点水体富营养化的主导因子,为控制金山湖水污染提供依据。分析结果表明,溶解氧、总磷和高锰酸盐指数是虹桥港监测点水体富营养的主导因子。因此,削减金山湖水体中磷营养盐和高锰酸盐,提高溶解氧含量是控制该监测点水污染的主要措施。     

SCR系统中板式和蜂巢式催化剂的选取

选择性催化氧化还原法(SCR)是当今国际上最为成熟、有效的烟气脱硝技术。催化剂作为SCR工艺流程中最重要的设备部件，对SCR工艺的效率起着决定性的作用。分析了2种脱硝催化剂的物理、化学特性，以及它的优缺点，为催化剂的选取提供参考。     

西安市人为源一次PM2.5排放清单及减排潜力研究

颗粒物是影响西安市环境空气质量的主要因子.结合《西安统计年鉴2015》《2014年环境统计数据》和现场调查等确定了西安市各类PM_2.5排放源的活动水平数据,采用物料衡算法和排放因子法测算了西安市2014年大气中PM_2.5的年排放总量,并从行业和区域角度详细分析了PM_2.5的排放贡献率.在此基础上,以2014年为基准年,依据西安市地方政策和各行业最新排放标准,对PM_2.5的减排潜力进行了预测.结果表明:2014年西安市人为源一次PM_2.5排放总量为33 660.1 t,其中,固定燃烧源、工艺过程源、移动源、生物质燃烧源、扬尘源和餐饮源的贡献率分别为27.6%、23.5%、6.8%、10.7%、31.1%和0.3%.道路扬尘、窑炉和发电为西安市PM_2.5的重点排放行业,其PM_2.5排放量分别占排放总量的21.4%、20.3%和11.0%.各区县中,鄠邑区、灞桥区和未央区的PM_2.5排放量较高,其贡献率分别为15.7%、13.7%和12.7%;新城区PM_2.5排放量最小,为297.8 t/a.2014年西安市PM_2.5平均排放强度为2.07 t/km2,其中,碑林区排放强度（16.80 t/km2）最大,高陵区（0.48 t/km2）最小.按照《西安市2017年"铁腕治霾保卫蓝天"工作实施方案》等新政策的规定,预测在新的排放标准下西安市PM_2.5排放量将比2014年削减63.7%.研究显示,固定燃烧源、工艺过程源和生物质燃烧源有较大的减排潜力.      

2003~2014年东北三省气溶胶光学厚度变化分析

利用2003~2014年MODIS-Aqua气溶胶光学厚度（AOD）产品、DMSP卫星夜间灯光时间资料和基本气象资料,分析我国东北三省（辽宁、吉林、黑龙江）大气气溶胶光学厚度年际变化及季节变化的空间分布特征.结果表明,东北三省多年平均AOD空间分布存在由大连、沈阳、长春和哈尔滨等城市构成的一个高值带,呈东北-西南走向,多年平均AOD值为0.4~0.8;东北三省植被覆盖率较高的东部和北部是AOD的低值区,多年平均AOD小于0.3;东北三省AOD季节变化为AOD春季到夏季升高,秋季下降,冬季再次升高.东北三省AOD年际变化特征为大部分低值地区呈减小趋势,但以沈阳、长春和哈尔滨为轴线的东北-西南走向的高值区域呈增大趋势,反映了近10多年出现的空气质量两极分化趋势.此外研究了东北三省年均AOD在强、弱西北太平洋夏季风年时的空间分布差异,受地面风场影响,AOD在强季风年时较弱季风年偏低.     

西安市人为源大气氨排放清单及特征

根据西安市各类氨排放源活动水平数据,采用合理的估算方法和排放因子,建立了2013年西安市人为源大气氨排放清单.结果表明,2013年西安市人为源大气氨排放量为47.17×10~3t,排放强度为4.57 t·km~(-2);畜禽养殖和氮肥施用是排放贡献最大的两个人为源,氨排放量分别为20.55×10~3t和17.51×10~3t,占排放总量的80.68%;畜禽养殖中,牛和猪是最大的排放源,占畜禽养殖排放总量的75.03%;临潼区是排放量最大行政区,排放量为10.73×10~3t,分担率为23.22%;阎良区的排放强度最大,达到14.75 t·km~(-2).