非线性时间序列门限自回归模型在环境空气质量预报中的应用

门限自回归模型作为1种利用历史资料对非线性时间序列进行描述从而进行预测的数学模型，多年来在各种统计领域中均取得良好的效果。根据非线性时间序列的门限自回归模型（简称TAR）的基本思路，利用环境空气自动监测系统历史监测数据资料，建立了浦东新区环境空气质量的预报计算模型。通过统计检验，检查使用TAR模型预测浦东新区环境空气质量与实际监测情况的符合程度。讨论了该模型在监测工作中的应用可行性。     

上海城区典型空气污染过程中细颗粒污染特征研究

采集了上海城区2009年10月10~21日期间2次空气污染过程的样品,在对污染过程分析的基础上,着重分析了PM2.5及其化学组分的变化,探讨了污染源及形成机制.研究表明,14日的灰霾过程主要由本地排放的污染物二次转化形成,PM2.5占PM10比重超过60%且PM2.5中离子组分含量高.17~19日的浮尘过程中,受北方沙尘影响本市粗颗粒浓度上升,PM2.5所占比重下降,二次离子组分从细颗粒物向粗颗粒物转移且Ca2+浓度上升,同时受到长江三角洲区域秸秆焚烧的影响,细颗粒物中K+, EC和OC含量高.因此,应在控制本地源排放的同时,加强对细颗粒尤其是二次细颗粒污染及其前体物的协同控制.     

2014年春季上海典型生物质燃烧污染过程分析

针对2014年5月末华东地区出现的大范围秸秆焚烧污染事件(BB),利用上海浦东超级站多种在线监测数据,并结合卫星遥感、数值模拟等方法,对污染期间前(BB-前)、中(BB-中)、后(BB-后)的时空演化进程进行了分析。结果表明,期间平均ρ(PM2.5)和ρ(BC)分别由BB-前的24.3和1.24μg/m3攀升至BB-中的111.90和5.38μg/m3,小时峰值出现在5月27日,达到238.0和15.1μg/m3,BB-后虽有显著好转,但"翘尾"现象明显,ρ(PM2.5)和ρ(BC)为34.6和1.49μg/m3;在空气污染扩散不利条件下,生物质燃烧污染会加重其他多种污染物的污染水平;农田秸秆燃烧烟羽的传输受气象条件所限,使得上海外围火点的多寡与城市污染的水平无必然联系。     

上海市浦东环境空气质量预报模式及环境状况探讨

将浦东新区空气自动监测系统监测数据与上海市空气质量日报数据进行比对 ,考察两者之间的定量关系 ,以简便的方法建立浦东环境空气质量预报模式 ,了解空气污染物在上海市区与浦东区域的分布状况差异 ,探讨造成差异的原因。     

手工法与自动监测法测定PM2.5质量浓度比对研究

采用小流量颗粒物采样器手工采样重量法和基于微振荡天平原理自动监测法监测PM2.5质量浓度。通过2010年9月至2011年8月期间两种方法的监测数据比对显示出季节差异,冬、春两季手工法获得质量浓度高于自动法,夏、秋两季手工法低于自动法,可能与两种采样方法下膜置于不同的温度有关。当受沙尘影响、持续污染或者高温污染时,两种方法结果偏差较大,可能与仪器的粒径切割效率改变有关。