A comparative study of pre-aeration effects on hydraulic jump air–water flow properties at high Froude numbers

Environmental Fluid Mechanics - A hydraulic jump forming in the stilling basin at the base of a high-head dam spillway is often characterized by high Froude number and inflow pre-aeration...     

长三角地区近15年大气臭氧柱浓度时空变化及影响因素

基于OMI遥感数据,分析了2005-2019年长三角地区O₃柱浓度的时空分布特征及影响因素,同时采用后向轨迹（HYSPLIT）模型进行对流层O₃来源的解析.结果表明：1从时间分布来看,15年间O₃柱浓度年际变化呈先上升后下降的变化趋势,其中,2005-2010年呈上升趋势,2010-2019年呈下降趋势,2010年和2016年分别达到最大值和最小值,分别为327.79 DU和276.43 DU;季节方面,每年季均浓度值均为春季最大,冬季最小.2在空间分布上,O₃柱浓度高值区在长三角中部及以北地区,且由北向南逐渐降低;四季分布有明显变化,15年的平均季均浓度为春季>夏季>秋季>冬季,高值主要出现在春季,低值出现在冬季.3气象因子上,O₃柱浓度与气温、降水、风速、日照时间呈正相关（p<0.05）,与气压呈负相关（p<0.05）.人为因素上,O₃柱浓度与人口、第二产业及煤炭消费总量呈正相关.4通过不同高度模拟受点气流输送轨迹发现,上海市不同高度的气流轨迹与输送路径相差不大,均能反映O₃的来源与扩散方向.来自华北、黄海地区与西南方向及东海上空的气流汇聚是造成春季O₃柱浓度升高的主要原因,冬季O₃柱浓度低主要是因为来自华北地区高压气流对O₃的扩散作用.5O₃柱浓度与其他物质的空间对比分析显示,NO₂柱浓度、AOD指数、HCHO柱浓度均是影响O₃柱浓度空间分布的重要原因;该地区O₃前体物氮氧化物（NO_x）是引起O₃柱浓度增长的主要原因,两者之间呈显著正相关（p<0.01）;机动车尾气排放对O₃柱浓度水平的贡献不可忽视.长三角地区挥发性有机物（VOCs）是造成O₃柱浓度升高的又一重要原因,其中,人为源是主控原因,占总贡献量的96.9%,植物源占3.1%;人为源中,工业源和生活源贡献较大.     

基于OMI数据的东南沿海大气臭氧浓度时空分布特征研究

基于臭氧监测仪(OMI)卫星反演数据,对2005—2018年东南沿海5省区域大气臭氧柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空分布格局及影响因素.结果表明:①在时间变化上,14年间,该区域大气臭氧柱浓度整体呈先上升后下降的趋势,2005—2013年臭氧柱浓度持续升高,最高值为324.52 DU,高值区不断向南部区域扩大;2013—2018年臭氧柱浓度呈下降趋势,最低值为228.27 DU,但在2017、2018年略有上升.②在空间分布上,臭氧柱浓度自北向南逐渐降低,高值区集中分布在江苏及浙江省北部;低值区集中于福建省南部及广东省大部分地区.③在季节变化上,大体呈现出春夏季高于秋冬季,高值区在春夏季交替出现,秋季略高于冬季,但差异不明显.④稳定性分析表明:研究区臭氧柱浓度整体呈现中部分散、南北部集聚、差异较显著的分布格局.⑤自然因素中,风向、气温均呈现显著正相关,江淮地区的梅雨季节(降水)及华南地区的台风和暴雨也起到显著作用.⑥人文因素中,臭氧柱浓度与地区生产总值、各产业生产总值及机动车保有量均表现出正相关,其中,臭氧柱浓度与第二产业的相关度最高.另外,臭氧柱浓度与NO_x排放量表现出显著相关性.VOC_s对臭氧柱浓度的影响中,工业源是主控因素,交通源和居民源次之,电厂源对臭氧柱浓度的影响最弱.这进一步说明臭氧浓度的变化受到了诸多因素的综合影响,但气温、NO_x及VOC_s的排放是臭氧浓度变化的主导因素.     

华中地区吸收性气溶胶时空分布特征及类型研究

利用2005-2019年OMI-OMAERUV L2气溶胶数据集，研究了近15年华中地区吸收性气溶胶指数（UVAI）的时空分布特征和主导气溶胶类型，探究下垫面变化和人为及气象因素的影响.结果表明：1在时间分布上，华中地区UVAI的年际变化整体呈波动上升趋势；2005-2008年UVAI波动下降，2009-2013年逐年增加并于2013年达到近15年来的最高值（0.767），2014-2019年逐年下降.2在空间分布上，UVAI整体由华中南部向北部递增，豫东平原、南阳盆地及武汉、长沙附近的城市群为高值区；UVAI的稳定性整体呈现“北低-南次之-中部高”的分布格局.3从季节变化来看，冬>春>秋>夏，冬季大部分区域由高值覆盖，夏季全境低值；气温、降水和UVAI均呈显著负相关；结合风场和压场进一步分析发现，加强源、较差的大气扩散条件和弱降水使冬季呈现大范围高值，夏季充沛雨水的冲刷作用叠加良好的大气扩散条件使得UVAI在夏季全境低值；气温、降水和大气扩散条件是导致UVAI呈明显季节性变化的重要环境因子.4一氧化碳指数（COI）与UVAI的季均和年均空间分布一致且随季节同步变化，冬季UVAI高值区域的COI值>2.8；华中地区的吸收性气溶胶为碳质主导.52005-2018年林地、湿地和水域面积分别增长21.1%、67.9%、2.3%，扩大了环境容量，提高了污染物的代谢速度；城市及建设用地面积增长14.3%，致使该类排放源逐年加强；UVAI与人口增长率和第一、二产业的增加值均呈显著正相关，结合大气排放清单分析，工业源、居民源、农业源为人为因素中的主导因素.     

石墨炉原子吸收光谱法测定饮用水,深井水中的钴

石墨炉原子吸收，水溶液直接进样测定钴，方法简便，快速，准确，灵敏度和精密度高，相对标准偏差为３．３６％，回收率在９０％－１０５％。     

西北四省吸收性气溶胶时空动态分布及其影响因素

利用OMAERUV数据日产品,对西北四省（陕西省、甘肃省、青海省和宁夏回族自治区）2005—2019年紫外吸收性气溶胶指数（Ultraviolet Aerosol Index,UVAI）数据进行提取及分析,探讨其时空变化特征及影响因素.结果表明：在时间变化上,西北四省UVAI值呈波动上升的变化趋势;季节方面,UVAI均值大小为：冬季>春季>秋季>夏季,四季变化规律基本同步;从空间上看,UVAI值呈由西北向东南逐步递减的空间分布,UVAI的高值区分布在格尔木市、酒泉市、张掖市及临近区域;UVAI值稳定性存在显著的空间差异,整体呈现东西两端集聚、中部分散、高低差异显著的分布格局.自然因素中,UVAI值与气温、降水均呈显著负相关,但受地形、风向的影响显著,西部与西北部气流是吸收性气溶胶输送的主要路径.人为因素中,不同产业间与UVAI存在显著的正相关性,另外,UVAI值与机动车保有量、工业废气排放量也呈显著正相关,表明机动车尾气排放量与工业废气排放量也对吸收性气溶胶具有重要贡献.通过后向轨迹追踪发现,该区域西北和西部气流是UVAI外来输送的最主要路径.