完全均匀混合质量平衡水质模型在滇池中的应用

介绍了完全均匀混合假设下以质量平衡为基础的湖泊水质模型，动用滇池的实测数据对模型进行了参数率定、验证，给出了模型在滇池水质预测中的应用实测，最后讨论了模型的几个假设条件对滇池的适应性。实例研究表明，该模型可适用于滇池水质有机污染长期浓度预测。     

北京市冬季典型重污染时段PM2.5污染来源模式解析

为了探究近年来北京市PM_2.5污染区域来源规律和重污染累积过程中PM_2.5的生成途径,利用第三代三维空气质量模型CAMx的颗粒物源示踪(PSAT)和过程分析(PA)技术,模拟计算了北京市2013年和2014两次冬季典型重污染时段PM_2.5的源-受体关系和物理、化学过程对PM_2.5的生成贡献. 结果表明:在区域来源贡献中,随着空气污染等级由优升至严重污染,外地PM_2.5贡献率从42.9%升至67.4%,本地贡献率由57.1%降至32.6%,其中外地二次PM_2.5贡献率从20.2%升至39.8%,为北京市重污染时段的主要贡献因子;在外地贡献中,廊坊市、山东省、天津市、唐山市的贡献率较大,分别为3.2%~4.7%、3.8%~7.5%、3.6%~5.8%、2.2%~3.2%. PA分析结果表明:在不利气象条件(持续性的逆温层结)下,南边界的输送在重污染过程中起到了重要作用,对ρ(PM_2.5)增长的贡献速率可达10 μg/(m3·h). 此外,本地化学转化在重污染时段对ρ(PM_2.5)爆发性增长的贡献率也可以达到40.0%,其中特殊天气条件下二次PM_2.5生成贡献的显著增加是造成ρ(PM_2.5)出现峰值的主要原因. 研究显示,随着污染程度的加重,北京市受区域性污染的影响逐渐加大;在重污染过程中,不利气象条件下的本地化学转化与水平输送对近地层ρ(PM_2.5)峰值的出现与维持发挥了重要作用.      

2014年春季山东省PM2.5跨界输送研究

利用CAMx模式模拟了2014年春季(3~5月)山东省ρ(PM2.5)浓度空间分布、输送、沉降特征并建立了各市PM2.5跨界输送矩阵.结果表明,山东省ρ(PM2.5)分布呈现明显的空间差异特征,鲁西地区浓度较高,半岛地区浓度较低;垂直方向上ρ(PM2.5)主要集中在2 000 m以下.全省ρ(PM2.5)水平输送通量平均达110μg·(m2·s)-1,全省总沉降量为23.05×104t.全省近地面ρ(PM2.5)外来输送贡献率为21.08%±3.83%,各市外来输送贡献率平均为40.45%±5.96%;随着高度的升高,京津冀、背景及边界等条件对山东省ρ(PM2.5)的贡献率明显上升,分别上升了7.56%、6.18%.     

2015年12月北京市一次重污染过程中PM_(2.5)特征分析

2015年入冬以来京津冀区域重污染频发,综合分析了2015年12月19—26日京津冀及周边地区发生的一次重污染过程中PM_(2.5)分布特征及成因。监测数据显示,2015年12月北京市重污染日共计13 d,累计月均值为151.8μg/m3。在12月19—26日一次重污染过程中,区域污染面积均超过40万km2,北京市单站PM_(2.5)小时均值超过800μg/m3。污染初期北京市南部地区PM_(2.5)浓度明显偏高,且PM_(2.5)极端高值出现在南部站点。污染输送阶段,北京市PM_(2.5)小时浓度在短时内呈爆发式增长,浓度增值是年均值的2~5倍。污染缓解阶段,偏北风作用,浓度明显下降。除了极端不利的天气形势外,区域散煤排放是造成重污染的重要原因;河北省唐山、保定、廊坊、石家庄等城市区域输送加重了污染程度。     

北京市PM_(2.5)组分SO_4~(2-)浓度的时空分布及来源分析

采用观测与数值模拟相结合的方法并查阅大量文献,系统分析了北京市SO_4~(2-)时空分布、转化及来源特征,结果表明:近年来北京市SO_4~(2-)年均浓度在8.85~25.13μg/m3;2013年北京市SO_4~(2-)浓度整体呈现出重污染日>冬季>春、秋季>夏季的特征,日变化上SO_4~(2-)浓度呈现双峰型分布,空间分布上SO_4~(2-)浓度呈南北梯度分布特征;2013年北京市SOR年均值在0.36~0.44,重污染日SOR平均值在0.40~0.46;2013年北京市年均SO_4~(2-)本地、外来源、背景及边界条件分别贡献34%、57%、9%;重污染日SO_4~(2-)本地、外来源、背景及边界条件分别贡献18%、77%、5%;外来源对北京市SO_4~(2-)浓度起着更为重要的作用。     

滇池流域城市降雨径流污染负荷定量化研究

借助遥感影像处理软件ERDAS IMAGINE9．2和GIS技术对研究区QuickBird影像图进行下垫面类型分类和统计,在对降雨产流过程及地表径流污染特征研究的基础上,根据2008年的降雨总量,定量计算滇池流域全年城市降雨径流污染负荷。结果表明,流域内城镇区域屋顶、庭院、道路、绿地及其他类型面积比例分别为13．8％、11．6％、5．2％、3．8％及65．6％。2008年滇池流域城市降雨径流污染负荷COD、TN、TP分别为2．95×10^4t、1．24×10^3t、103t。滇池北岸昆明主城区内的建成区全年城市降雨径流污染负荷COD、TN、TP的产生量分别为2．39×10^4t、9．89×10^3t、8．24×10^3t,对滇池流域COD、TN、TP的贡献率总和分别为81．2％、79．5％、80．3％。     

2010年中国东部PM2.5空间分布及沉降模拟研究

结合我国目前面临的PM2.5污染严重问题,采用CMAQ 4.7.1模式模拟我国东部各省PM2.5浓度分布,并探索了其输送、沉降规律.结果表明:综合空气质量模式CMAQ模拟结果与观测结果较为一致,可以较好地模拟PM2.5质量浓度变化特征;我国东部PM2.5呈现明显的季节分布特征,且PM2.5质量浓度分布与污染源的位置分布有较好的对应,呈现由城市边缘向城市中心推移递增的趋势,区域性PM25高值中心可达120 μg/m3以上;湿沉降是细颗粒物的主要去除方式,且湿沉降量至少为干沉降量5倍以上;PM2.5夏季沉降通量最大,冬季最小,我国东部地区沉降通量高值中心可达30 mg/(m2·d)以上;模拟区域湿沉降量占总沉降量的91％以上,模拟计算区域的总沉降量为4.67×106 t/a,其中京津冀地区细颗粒物总沉降量为1.65 × 106 t/a.     

昆明市城镇家庭消费碳排放特征及影响因素分析

根据IPCC国家温室气体（GHG）碳排放计算清单指南,研究和修正昆明碳排放系数,对2000～2008年昆明市家庭城镇消费进行调查与碳排放量核算。结果表明：昆明市城镇家庭碳排放总量变化趋势为平稳上升趋势。碳排结构中能源碳排量占比最大,其排放主体为家庭用电、家用燃料,而物质消费碳排放主体为衣着类、粮食、肉类。另外,人口特征和经济特征因素与城镇家庭碳排放量具有显著相关性。     

昆明交通运输碳排放特征与问题解析

交通运输作为能源消耗重点领域,其二氧化碳排放对温室效应的贡献日益增大。针对昆明交通发展现状,根据IPCC国家温室气体排放计算清单指南,研究和修正昆明本地碳排放系数,估算昆明交通领域能源消耗及碳排放现状。目前,昆明交通运输存在问题是:交通运输以公路方式为主;交通能源消耗结构单一,碳排放以公路机动车为主;交通运输碳排放总量持续上升,人均碳排放量稳定增长;交通管理和保障系统不健全,现代交通意识薄弱。通过首次开展的昆明交通运输碳排放调查,将为昆明低碳交通、低碳城市建设提供数据支撑及合理化建议。     

红色预警期间北京市PM2.5浓度特征及应急措施效果评估

综合利用监测数据并结合数值模型,分析了2015年北京市第2次空气重污染红色预警期间PM_(2.5)浓度变化特征并初步评估了减排措施对PM_(2.5)浓度的影响.结果表明:污染初期北京市南部地区PM_(2.5)浓度明显偏高,且PM_(2.5)极端高值往往出现在北京南部站点.污染输送阶段,北京市PM_(2.5)小时浓度在短时内呈爆发式增长,浓度积累速率可达5~10μg·m~(-3)·h~(-1).污染缓解阶段,偏北风作用,空气质量转好.预警期间北京市空气质量南北差异较大.应急措施实施后,北京市PM_(2.5)环境浓度下降约20%~25%.PM_(2.5)累积速率呈现出交通站城区站背景站的特征,与重污染日平均值相比交通站下降幅度最大,表明减排措施在交通站更加显著.气象条件对重污染的形成和结束起着决定性作用,为了更好的做好空气质量预警预报工作,应加强对小尺度天气系统的研究,同时关注不同方位PM_(2.5)浓度峰值及重污染持续时间的变化,形成北京市分区预报预警的经验.