京津冀冬季大气混合层高度与大气污染的关系

大气混合层高度(MLH)是影响大气扩散的主要因子之一,其对大气质量评估和污染物的存储量及分布起着重要作用.本实验利用云高仪对2014年污染严重的2月京津冀区域4个站点(北京、天津、石家庄和秦皇岛)MLH进行了同步连续观测,分析了其各自及其区域总体变化特性.结果表明,秦皇岛MLH月均值最高,达到865 m±268 m;石家庄最低,为568 m±207 m;北京和天津介于这两城市之间,分别为818 m±319 m和834 m±334 m;结合气象数据分析发现,辐射和风速是影响混合层高度的主要因素;对4个站点颗粒物浓度与混合层高度的关系研究表明,混合层低于800 m,4个站点细颗粒物浓度均会超过国家二级标准(GB 3095-2012,75μg·m-3),观测期间北京、天津、石家庄和秦皇岛这4个站点混合层高度低于800 m天数所占比例分别为50%、43%、80%和36%.石家庄虽然近地层污染物浓度较高,但是大气混合层以内污染物负荷并不高,不利的大气垂直扩散条件是石家庄近地面长时间高浓度污染的主要原因.研究结果对于认知京津冀区域污染分布现状具有重要意义,并可为区域内污染源合理分布提供科学参考.     

区域传输对华东森林及高山背景点位大气污染物浓度的影响

利用HYSPLIT4.8轨迹模式和2011年6月～2012年5月NCEP气象再分析资料计算每日抵达华东森林及高山背景区域的后向气流轨迹并进行聚类,探讨该区域的大气污染物传输特征.同时结合国家大气背景监测福建武夷山站同期大气污染物监测数据,进一步分析不同气团的污染特征及高污染气团的主要来源.结果表明,有65%的轨迹输送污染气块,主要来自我国东部高污染负荷区、江西省以及西北部沙漠地区的高空,有35%的海洋性气团对站点污染物起清除作用,且各气团在各季节对污染物浓度的贡献有一定差异;SO2较高浓度主要受北方城市冬季采暖期燃煤影响,CO较高浓度主要受安徽省煤炭生产和消费过程中的污染物排放影响,NOx、O3、PM10和PM2.5较高浓度主要受我国东部高污染负荷区影响.     

ArcGIS在大气污染源排放清单建立中的应用研究

以重工业城市唐山为例,在收集已有排放源数据的同时,结合唐山市环境空气质量状况,利用地理信息系统(ArcGIS)对污染企业的位置及污染物排放量、浓度参数建立网格模型,采用反距离权重法及区位商法对污染源及污染物的空间分布进行估算分析,形成准确完善的多尺度、高时空分辨率大气污染源排放清单.为京津冀地区区域大气污染联防联控及2020年大气污染物区域消减计划打下数据基础.     

基于机器学习的郑州市大气PM2.5与O3浓度预测方法及气象因子的影响分析

近年来,我国面临着细颗粒物(PM_2.5)污染形势依然严峻以及臭氧(O₃)污染日益凸显的双重压力.为进一步准确预测郑州市大气PM_2.5与O₃浓度并探明气象因子的影响,本研究使用2018-2022年郑州市大气污染物和气象因子逐时数据,结合统计学单因素分析和机器学习LightGBM模型多因素分析,建立了一种基于长时间序列数据的PM_2.5与O₃浓度预测及气象因子影响分析的综合分析方法.结果表明：(1)训练后的LightGBM模型能够较好地预测PM_2.5污染,准确率达80.8%;对O₃污染预测的准确率为52.5%.(2)郑州市大气PM_2.5浓度与气压呈正相关,与比湿和环境温度均呈负相关;大气O₃ 8 h滑动平均浓度(O₃-8 h浓度)与比湿和太阳辐射均呈正相关,与气压呈负相关.(3)有利的气象条件可能是2021年PM_2.5年均浓度得到显...     

基于遥感资料的北京大气污染治理投资对降低PM_(2.5)的效能分析

采用北京市环境监测中心35个站点的PM2.5监测数据及MODIS Terra的大气气溶胶光学厚度L3 C051产品数据,分季度建立北京市PM2.5历史浓度遥感估算模型.结合北京大气污染物(PM10、PM2.5、SO2、NO2)年均浓度数据,对北京市2001—2012年间用于工业废气污染治理投资累计额进行了效能分析.研究表明,北京市工业废气污染治理投资对于改善大气PM10、SO2、NO2均有显著贡献,但其对于大气PM2.5污染的治理效果并不明显.可能原因包括PM2.5排放源的复杂性、相关治理措施对PM2.5的针对性、经济增长导致的区域PM2.5源排放持续增长及区域外排放的持续影响等.因此,需要采取专门的有针对性的治理措施,建立健全大气污染治理技术和激励机制,控制工业燃煤及城市交通排放,削减本地及周边源排放,以有效改善北京地区大气PM2.5污染状况.     

InfoWorks ICM-Delft 3D耦合模型在排水体系中点源污染溯源研究

城市排水的点源污染是引起黑臭水体的重要原因之一,该研究借助多元监测体系获得的水质数据,结合InfoWorks ICM-Delft 3D耦合模型及差分进化算法（DE）构建了污染溯源模型。以中山市某区域为研究对象,验证了耦合模型与DE算法对污染溯源的有效性。研究表明,连续排放污染源的位置、流量、污染物浓度的溯源精度较高,相对误差均在±0.12的范围内,并且污染溯源精度随着污染源流量增大而下降;随着污染流量增大,瞬时排放污染流量与浓度溯源的相对误差逐渐减小,模型对高流量污染事件的溯源精度较高。该模型体系的构建和应用为城市排水点源污染的溯源提供了科学指导。     

2008年奥运期间华北区域大气污染物本底浓度变化与分析

为了解华北区域的大气背景状况,评估污染源限排对区域空气质量的影响以及污染物输送在区域污染中的作用,在2008年奥运期间(6～11月),对华北区域兴隆大气本底监测站主要污染物NOx、SO2、O3和PM2.5进行了连续在线观测,对不同时间段的污染物的浓度水平和日变化特征进行了比较分析,结合地面气象资料和后向轨迹模式初步探讨了污染物的区域传输过程,并对区域不同站点的污染情况进行了初步比较.结果显示,2008年夏季兴隆本底站NOx、SO2、O3与PM2.5平均浓度分别为8.4、10.5、126.0和59.8μg·m-3,秋季平均浓度分别为11.7、17.2、97.5和30.7μg·m-3.奥运时段(2008-08-08～2008-08-24),兴隆NOx、SO2、O3和PM2.5平均浓度分别为6.6、6.8、100.5和33.3μg·m-3,较奥运时段前后平均浓度分别降低了29.0%、46.9%、18.6%和36.5%,与2007年奥运时段同期观测结果相比,NOx浓度下降了62.5%,PM2.5浓度下降了29.0%,奥运时段华北区域空气质量明显改善.在污染物限排之前,兴隆主要污染物的日变化形势都是夜间浓度低,白天浓度不断升高,在傍晚17:00～20:00之间达到峰值,显示了污染物区域输送在兴隆的累积,而污染源排放控制期间污染物白天的积累过程明显减弱,区域输送的污染物含量降低,这些结果表明北京及周边地区污染源的联合控制取得了明显效果.兴隆夏秋季节主要受偏南方向的季风影响,在此方向上对应的污染物浓度值最高,偏南方向上的区域污染输送对兴隆影响较大.将京津冀区域不同站点间的污染物浓度进行比较分析发现,华北区域夏秋季NOx和SO2污染较轻,O3污染不容乐观,PM2.5污染严重,需要引起足够重视.     

PM2.5浓度空间分异模拟模型对比:以京津冀地区为例

在我国快速的城市化进程中,快速的经济发展和日益增加的能源消耗带来的大气污染不断增加,特别是细颗粒物污染如PM2.5污染越来越严重,PM2.5污染相关研究成为一个热点议题.高浓度的PM2.5是形成我国京津冀、珠三角和长三角地区大气灰霾的主要原因,大气污染已成为制约京津冀地区乃至全国可持续发展的关键问题,长期暴露在PM2.5大气污染中,会对人类健康造成诸多不良影响.土地利用回归模型可以实现大气污染物浓度的时空模拟,明晰PM2.5浓度的空间分布特征对于大气污染的防治和流行病学的研究具有重要意义.本研究利用2014年1月1日至2014年12月31日京津冀地区104个监测站点的大气污染物浓度数据,结合VIIRS(visible infrared imaging radiometer)AOD(aerosol optical depth)、土地覆被、气象因子、道路分布、人口密度、污染源分布等信息,分别利用最小二乘和地理加权回归构建土地利用回归模型,对PM2.5浓度时空分布情况进行模拟,其中包括含VIIRS AOD数据的最小二乘土地利用模型和地理加权土地利用模型,以及不包含VIIRS AOD数据的最小二乘土地利用模型和地理加权土地利用模型,这4个模型的修正R2值分别为82.13%、84.87%、80.45%和81.99%.研究表明,相比最小二乘回归,使用地理加权回归的方法能一定程度上提升土地利用回归模型的结果.     

北部湾经济区产业发展对大气环境的影响研究

 根据北部湾经济区2007年污染源普查数据和各市级地方政府提出的2005~2020年重点产业发展规划,得到该区域2015年和2020年主要大气污染物(SO2、NO2和PM10)的排放清单,在此基础上,利用CALPUFF模式模拟该区域2015年和2020年的空气质量情况.结果表明,2015年和2020年北部湾经济区污染物浓度增幅较大的地区多为各个市的经济开发区,工业区污染物的浓度增大和大项目的上马有直接关系;大部分城区的污染物浓度增幅较小,城区污染物浓度的增加与生活源的增加有关,同时也和工业区污染的输送有关.大部分城区和工业区2020年的浓度增幅与2015年的增幅相比有所回落.     

基于空气质量和气象数据的大气污染物排放水平评估

评估大气污染物排放水平有助于防治大气污染。基于空气质量和气象数据,定量分析了气象因素对大气污染物浓度的影响,在此基础上建立了一种基于空气质量和气象数据的大气污染物排放水平指标——"参考浓度",即同等排放水平、参考气象条件下的大气污染物浓度;以SO_2为例,通过比较我国主要城市SO_2监测浓度、参考浓度与排放水平的相关性,验证了该排放水平指标的有效性;将该排放水平指标应用于我国不同地区大气细颗粒物PM2.5污染的脆弱性分析,得到了不同地区PM2.5排放水平的时空分布特征。结果显示:大气污染物参考浓度相比监测浓度可以更好地反映大气污染物的排放水平。该评估方法可以为大气污染防治提供参考。     

京津冀区域燃煤发电行业大气污染物排放时空变化特征研究

为了科学评估京津冀区域燃煤发电行业特别排放限值和超低排放相关要求实施后的大气污染物减排效果,以行业调查数据为基础,建立了2013年和2015年京津冀区域燃煤发电行业大气污染物排放清单,分析了装机容量与SO_2、NO_x和烟尘排放量的时空耦合关系,讨论了国家相关政策和标准的实施效果。结果显示:区域内2015年燃煤机组装机容量与2013年相比略有下降,SO_2、NO_x和烟尘排放量分别下降75.95%、83.09%和71.20%,减排效果明显。2015年100 MW以下等级机组3种污染物排放总量位居各机组首位,建议通过多种合理方式压减小型燃煤发电机组数量和排放浓度。     

突发型大气污染源位置识别反演问题的数值模拟

在突发型大气污染事件中,能否根据临时监测数据对污染源的位置进行快速识别,对于城市大气污染源的控制管理以及改善城市空气质量意义重大.为了构建突发型大气污染源位置识别的空间反演算法,本文通过分析大气应急污染监测的临时采样数据,结合污染物浓度扩散模型,随机生成污染源和计算污染物浓度的空间分布,对突发型大气污染源进行定位并与实际测量结果进行对比分析,采用蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation)对相关参数进行讨论,最终构建能对突发型大气污染源进行快速估计定位的空间反演算法.研究结果表明,本文构建的空间反演算法输出的污染源坐标与实际情况相符.因此,该算法可用于突发型大气污染源位置的快速识别.     

廊坊市大气污染特征与污染物排放源研究

通过廊坊市2014年12个监测站点的大气污染物监测数据,分析了廊坊市大气污染的主要特征,包括空气质量水平、大气污染的季节与空间分布.结果发现,虽然与2013年相比2014年空气质量有所改善,但12个站点空气质量超标均十分严重.秋季、冬季与春季PM_(2.5)为主要的空气污染物,夏季O3日最大8 h平均浓度频繁超标,需要引起重视.为实现廊坊市空气质量模拟,制定最优空气质量改善政策,基于污染源普查、环境统计数据,编制了廊坊市主要大气污染物排放清单.工业部门中,电力、热力生产和供应业、黑色金属冶炼及压延加工业是SO_2、NO_x和PM_(2.5)的重要来源.VOCs则主要来自于化学原料和化学制品制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、食品制造业.另外,廊坊全市道路扬尘和建筑施工扬尘污染贡献了PM2.5的38.6%,但扬尘的管理十分薄弱.同时结果表明,廊坊市黄标车排放在交通源排放中比重较高.因此,需要对上述重点排放源进行有效控制,从而改善廊坊市空气质量.     

某钢厂大气PM_(2.5)污染特征与潜在源区贡献分析

基于2017年全年在某钢厂厂区4个特征点位进行的环境大气PM_(2.5)、PM_(10)和气象参数的在线监测数据,对一年中污染高发/非高发时段钢铁厂厂区内大气颗粒物的浓度水平、粒径分布、日均值变化趋势以及气象因素对浓度的影响进行了分析,并利用大气气团输送模拟及潜在污染源贡献(PSCF)分析探讨了厂区大气PM_(2.5)的外来输送和本地贡献情况。结果表明:2017年全年某钢厂厂区大气颗粒物以细颗粒物为主;4个站点大气PM_(2.5)日均值全年变化趋势一致,污染高发月份质量浓度均值高于非污染高发月份相应值;除2号站可能受到厂区生产活动排放的影响,PM_(2.5)浓度水平略高外,各站点相互间及与周边环境对照点的浓度保持在一致水平,亦未发现明显的污染物输出现象;冬季外来污染源输入对厂区大气PM_(2.5)浓度贡献较显著,其他季节应主要考虑本地排放影响。     

运城大气污染物时空演化特征及源区分析

在复合型大气污染治理常态化背景下,联防联控的治理模式已经成为当今区域性大气污染的主要解决措施和根本途径。本文通过山西省运城市大气污染物监测站点监测到的大气数据,分析了2021年运城市大气污染物SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5、PM₁₀浓度的时空分布特征和与气象因素的相关性,通过分析运城市污染物的排放清单计算出了大气污染物的排放指标和排放量,从时间和空间的角度对其防控管理工作提出了建议,以期为同行今后工作提供一定的参考和借鉴。     

区域大气污染数值模拟方法研究

大气污染是一个区域性的环境污染问题,北京大气环境的质量与周边地区污染源的排放有密切关系.将气象模型高级区域预报系统(ARPS)与空气污染模型Models-3耦合进行模拟计算,从检验结果可以看出,模拟值与实测值有较好的一致性,表明该模式系统可以用来研究区域大气污染物传输及相互影响.模拟计算了2002年北京地区各季ρ(PM10)以及山西污染源对北京的贡献,结果表明,在特殊的天气条件下的典型时段,尤其是在西南风气流场控制下,山西污染源对北京空气质量有较大的影响.比较而言,夏季(8月)山西污染源的平均贡献率最大,约为15.44%;冬季(1月)最小,约为2.25%.表明控制北京大气污染不容忽视周边污染源的影响.      

柴油机废气与大气污染

一、引言1.大气污染与汽车废气所谓大气污染,是人为的排放污染物和它们转化产生的二次污染物在大气中积累到一定浓度危害人类和自然环境的现象。大气污染主要来自燃料燃烧产生的烟气以及工业交通产生的废气,其中,汽车废气又是重要的大气污染源之一。随着工业发展及能源结构的改变,大气污染经历了煤烟气污染、二氧化硫污染、光化学烟雾污染三个时期,其中的光化学烟雾污染主要来源于汽车废气中的 NO_x 和 HC 之间的光化学反应。     

大气污染监测优化布点模型的研究

本文提出一套大气污染监测优化布点的模型。本模型只需要常规监测数据和常规气象数据以及污染源调查数据,通过对城市区域大气污染物浓度分布进行计算机模拟,利用我们建立的点位模型即可获得空间均值点、最大浓度点和趋势点,从而使得大气自动监测站的布设建立在比较科学的基础之上。全部模型在阜新市进行了成功的应用。     

大气污染控制有效性的评估模型及应用

基于小波分析理论及BP神经网络,建立了大气污染控制有效性的评估模型.利用该模型解析天津市污染源排放及气象因素对大气污染物环境浓度的影响.结果表明,SO2浓度波动主要由污染源的季节变化引起,与天气过程有关的短期波动也不容忽视;而PM10浓度波动主要由污染源排放及气象条件的短期变化引起.2002~2003年的气象条件总体上不利于大气扩散,使SO2日均浓度长期分量增加约为3μg/m3;而2004年的气象条件有利于大气扩散,使SO2日均浓度长期分量减小约为5μg/m3.PM10日均浓度长期分量也有类似的规律,2002~2003年的不利气象条件使PM10日均浓度长期分量增高更显著,约为10μg/m3.     

结合激光雷达分析2014年春季南京地区一次大气污染过程

利用环境监测数据、气象数据以及数值模拟结果,结合激光雷达数据反演的气溶胶消光系数,分析了2014年5月26日至6月1日南京地区一次典型的大气污染过程.本次污染过程受到外源性沙尘和烟尘输入以及本地污染排放叠加影响.气象因素对污染物的生消起到了重要作用,低压、逆温等因素阻碍污染物扩散,最终强降雨的出现使本次污染过程终结.整个污染过程中大气边界层高度偏低且变化不大,大气形势稳定,污染物扩散困难.激光雷达可以有效探测气溶胶的垂直分层结构,能直观准确地反映出污染物的分布聚集情况以及时空变化,对大气污染监测具有重要意义.