武汉地区夏季和秋冬季大气污染的天气概念模型

利用2013～2019年武汉市生态环境局监测数据、L波段雷达探空资料、NCEP/NCAR逐日再分析资料,对夏季和秋冬季武汉地区污染日的大气污染特征、边界层结构、环流形势、物理量场进行研究,建立了武汉地区大气污染的天气概念模型.主要结论如下:(1)武汉市空气质量具有季节性变化特征,大气污染程度四季分布表现为冬＞秋＞春＞夏.夏季首要污染物是臭氧,冬季首要污染物是PM2.5.(2)比较挑选出的夏季清洁日和污染日的气象要素特征,污染日逆温的平均强度约为清洁日的一倍,逆温底高一般在600 m以下,空气质量一般为轻度-中度污染;静风频率(37.1％)明显高于清洁日的静风频率(2.9％);污染日平均风速小(0.8 m/s),边界层内相对湿度较低.同样比较秋冬季两类天气的气象要素特征,污染日逆温底高低、厚度小,不及清洁日的一半,不利于污染物的扩散,易出现重度污染天气.静风频率(20％)高于清洁日的静风频率(7.5％),风速小(1.6 m/s),污染日边界层内呈明显上千下湿的格局.(3)建立了夏季大气污染的天气概念模型,污染日副高偏弱位置偏东,长江流域易少雨干旱;地面我国东部大范围地区处于均压场中,武汉地区为偏东北异常小风,不利于大气污染物的扩散.(4)建立了秋冬季大气污染的天气概念模型,长江流域环流平直少波动,配合地面弱低压的天气形势和较强的逆温使得大气污染物聚集在近地面.蒙古冷高压强度偏弱,使得入侵我国的冷空气强度偏弱;武汉地区为偏北小风,对雾霾的移除和稀释扩散作用差.该研究结论可供大气污染预测预警研究和环境管理部门大气污染的联防联控参考.     

AI-based runoff simulation based on remote sensing observations: A case study of two river basins in the United States and Canada

Data-driven techniques are used extensively for hydrologic time-series prediction. We created various data-driven models (DDMs) based on machine learning: long short-term memory (LSTM), support vector regression (SVR), extreme learning machines, and an artificial neural network with backpropagation, to define the optimal approach to predicting streamflow time series in the Carson River (California, USA) and Montmorency (Canada) catchments. The moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) snow-coverage dataset was applied to improve the streamflow estimate. In addition to the DDMs, the conceptual snowmelt runoff model was applied to simulate and forecast daily streamflow. The four main predictor variables, namely snow-coverage (S-C), precipitation (P), maximum temperature (T_max), and minimum temperature (T_min), and their corresponding values for each river basin, were obtained from National Climatic Data Center and National Snow and Ice Data Center to develop the model. The most relevant predictor variable was chosen using the support vector machine-recursive feature elimination feature selection approach. The results show that incorporating the MODIS snow-coverage dataset improves the models' prediction accuracies in the snowmelt-dominated basin. SVR and LSTM exhibited the best performances (root mean square error = 8.63 and 9.80) using monthly and daily snowmelt time series, respectively. In summary, machine learning is a reliable method to forecast runoff as it can be employed in global climate forecasts that require high-volume data processing.     

手机定位人口数据在应急救援中的应用

随着智能手机的普及,基于手机定位的人口数据在突发性灾害应急救援领域发挥着日益重要的作用。以近几年地震灾区为主要研究对象,选择灾区中有代表性的旅游景区、县城及乡镇,获取这些区域手机定位的人口数据,同时采用传统方法估算区域内人口数量,并进行差异性对比。研究结果表明:差异性最大的是旅游景区、其次是县城和乡镇;在人口年度变化上,旅游景区的人口在7、8月份达到高峰,乡镇人口高值区出现在2月份,县城人口年度差异无明显规律。     

标准物质在环境应急监测定量分析中的作用

以环境空气中挥发性有机物(VOCs)监测为例,比较分析了标准物质在应急监测、实验室定量分析,以及应急监测定量、半定量分析中的作用。结果表明,在有标准物质进行定量校准时,应急监测方法和实验室标准分析方法的定量结果具有可比性;在无标准物质进行半定量分析时,应急监测结果可能存在较大误差。提出,在需准确定量的应急监测中应使用标准物质进行校准,以保证监测结果的准确性。     

秦巴山区降雨侵蚀力时空变化特征

降雨侵蚀力时空变化特征的研究对区域土壤侵蚀风险评估及水土保持规划具有重要的意义。利用秦巴山区及周边地区共63个气象站1961~2016年的逐日降雨量数据计算各站的降雨侵蚀力，借助Kriging空间插值法、Mann-Kendall趋势检验、Pettitt突变检验等方法分析了秦巴山区降雨侵蚀力的时空变化特征。结果表明：秦巴山区年均降雨侵蚀力为3 696 MJ·mm/(hm²·h·a)，年内变化呈单峰型，7月最大，占全年的26.6%；四季中，夏季最大，冬季最小。代际间，20世纪80年代的降雨侵蚀力最大，90年代最小。年际间，年降雨侵蚀力存在明显的阶段性，但未表现出显著的趋势性和突变性特征。秦巴山区多年平均降雨侵蚀力呈南高北低的分布格局，不同地区年均降雨侵蚀力变化于787~8 858 MJ·mm/(hm²·h·a)之间；整体而言，年降雨侵蚀力随纬度增加而减小，随海拔升高而减小。     

Probabilistic health risk assessment of nitrosamines in drinking water of Shaoxing,Zhejiang, China

Environmental Science and Pollution Research - Nitrosamines (NAms) are potent genotoxic and carcinogenic but widely detected in drinking water. This study aimed to investigate the occurrence of...     

基于SHERPA的环境空气质量减排情景模拟评估

分析了SHERPA综合评价模型的基本原理和主要建模理念,重点介绍了其在环境空气质量减排情景模拟评估方面的作用,以及在排放源与受体关系(SRR)方面的处理方法,比较了其与欧盟常用的其他情景模拟模型的优缺点。SHERPA模型的特点是空间灵活性较好,对于任何给定地点,可以快速评估不同地区对该研究地点空气质量的影响。SHERPA模型的3个主要功能为污染物来源分析、决策支持和情景模拟。基于SHERPA模型对法国环境空气中PM_(2.5)、PM_(10)和NO_2年均浓度进行污染来源分析、决策支持分析和减排情景模拟评估,展示了模型在环境治理措施优先级筛选和政府间联合治理措施协调建议方面的功能和作用,以期为中国环境空气质量预测预报、环境质量管理措施的制定和成效评估等环境服务与管理工作提供借鉴。     

珠江口表层水中多环芳烃的分布特征及健康风险评估

分别于2015年2、5、8、11月在珠江八大入海口采集表层水体样品,应用固相萃取富集法对该区域表层水体中16种USEPA优控多环芳烃(PAHs)的时空分布特征进行分析,并利用终生致癌风险增量模型(ILCR)对该区域的饮水健康风险进行评价。结果表明:珠江口4个季度所采集的水样中,∑15PAHs的浓度范围为18.0~50.3 ng/L,含量处于中等水平。其中7种强致癌性∑7PAHs的浓度范围为1.53~3.73 ng/L,占∑15PAHs的5.89%~11.1%,∑15PAHs和∑7PAHs在枯水期(2、11月)样品中明显高于丰水期(5、8月)。就组成特征而言,各采样点PAHs以3、4环为主。珠江口表层水中非致癌类PAHs的危害商数值为0.99×10~(-5)~2.73×10~(-5),远低于USEPA规定的阈值(1);致癌类PAHs产生的健康风险为6.50×10~(-8)~2.37×10~(-7),其中Ba P导致的饮水途径健康风险最高,所有点位致癌类PAHs的健康风险均低于USEPA推荐的对致癌物质最大可接受风险水平(10~(-6)),表明珠江口表层水中PAHs尚不具备严重的致癌风险,但是仍然存在潜在的健康风险,需要重点控制和管理。     

固定源排污许可证监测管理制度研究

依靠排污许可证管理,固定源执行由行业排放标准为主正逐步过渡到"国家行业排放标准——单一源排放标准"双层排放标准,并以执行更全面和精准的单一源排放标准为主,对应的监测要求及考核方式更加多样化。对监测管理制度进行设计,明确固定源制定自行监测方案和守法监测的主体责任,厘清许可证核发部门、属地监测、执法部门的监管职责。系统设计"固定源制定并提交自行监测方案-核发部门审核-方案纳入排污许可证中成为规定-依规定自行监测和记录-固定源提交执行报告-监管部门审计式审核-执法监测和执法检查"的全过程管理机制,设计标准化的监管计划程序落实证后监管与执法监测,明晰监管部门的有限责任。     

武汉市一次污染过程的局地流场和边界层结构的数值模拟

利用2013年11月武汉市逐日空气质量资料、地面气象观测资料、NCEP/NCAR再分析资料和L波段雷达探空资料，通过WRF模式模拟空气污染生消过程中的局地气象条件变化，探讨特殊地形条件下边界层结构变化和局地环流在污染物生消过程中的作用和影响。结果表明：（1）武汉地区当背景环流场强的时候，由地形引起的局地流场对污染物扩散的影响就弱，反之当背景环流场弱的时候, 地形对流场影响明显:夜间为山风，白天为谷风。夜间山风与偏西北气流及偏东气流在武汉及周边地区辐合，形成气流汇聚带，在武汉地区形成一个反复污染带,即由地形引起的局地流场对污染物扩散的贡献就大；（2）武汉地区发生空气污染时，地面湿度较高，边界层呈上干下湿状态，其特征为暖而干且有偏东小风，这导致污染物不断堆积和重污染过程的形成。