北方沙尘暴对杭州大气环境的影响及应对措施

简述了我国沙尘天气的形成与分级情况。分析了我国沙尘天气的发展趋势与原因及其对杭州大气环境的影响情况。指出我国沙尘天气的发展有越演越烈的趋势 ,对杭州大气环境的影响时间延长 ,频次增加 ,危害程度加重 ,范围扩大。对防治沙尘天气污染大气环境提出了应对措施。     

武夷山大气环境背景值监测点位的选择

根据选择大气环境背景点的基本原则和武夷山的地理特点,通过详细分析考察处于武夷山的五个背景点的基础条件状况、大气环境因子的浓度等情况,经过反复认证、实地踏勘,最后将监测地面站的位置选择在武夷山自然保护区边界的笔架山摩天岭,并于2001年底基本建成投入试运行。     

沙尘暴对大气背景值的影响及遥感技术应用研究

对近十多年来发生在我国西北地区的较大沙尘暴，及其对甘肃大气背景值的影响、沙尘暴降尘的沉降量、区域分布、化学组份、粒度分布，应用则沙尘暴和沙尘暴的危害等内容，进行了为期二年的调查、取样和研究，回答了沙尘暴研究者所关心的一些问题。     

区域环境影响评价中有关污染物本底值的研究与确定

阐述了环境影响评价中大气污染物本底值对评价结果的影响 ,提出了现有污染源对各控制点的浓度贡献值应该包括污染源对各控制点的浓度值和控制点大气环境因子本底值等内容 ;并对大气污染物本底值及其计算方法提出独到见解     

一种新的城市群大气环境承载力评价方法及应用

针对中国国土资源环境承载力评价研究理论与方法存在不足的情况,以全国主体功能区中处于优化开发区域的5个城市群为例,用一种新的方法评价城市大气环境纳污承载力。以城市大气污染防治标准为基础,根据不同级别城市空气污染指数所对应的天数占全年监测天数的比例,确定5个城市群的城市大气环境纳污承载力底限水平得分。评价结果表明,快速增长的经济给大城市的大气环境带来巨大压力,处于优化开发区的珠三角城市群的大气环境纳污承载力得分87.13,为较高承载级别。其他城市群得分从高到低依次为辽中南(78.73)、京津冀(77.92)、长三角(77.23)、山东半岛(76.32),均为中承载级别。要使这些城市群保持良好的空气环境,必须加大污染防治力度,优化国土规划空间布局,在大力发展经济的同时,兼顾其对环境的负面影响。     

一次特大沙尘暴对乌鲁木齐市环境空气质量的影响分析

通过对2001年5月11日乌鲁木齐市发生的特大沙尘暴及同期有关监测数据进行分析比较,指出乌鲁木齐市沙尘暴中的主要污染物为空气中的可吸入颗粒物,其成因除自然环境因素处,还与城市扬尘有关。     

一种基于可靠性理论的区域环境质量风险评价模型探讨

首先从理论上研究了用可靠性理论进行区域环境质量风险评价需要解决的几个基本问题,在此基础上,构建了环境污染故障树和区域环境质量风险评价的数学模型.这是一种以概率为基础的、新的区域环境质量风险评价模型,对于研究污染型工业系统的环境质量风险具有重要意义.     

新疆沙尘暴环境影响监测网络体系建设探讨

探讨了新疆沙尘暴环境影响监测网络建设的目的、意义,并探索性地提出以新疆环境监测中心站为中心,博尔塔拉、哈密、吐鲁番、巴音郭楞、阿克苏、喀什、和田环境监测站为分支的“梅花型”新疆沙尘暴环境影响监测网络体系。     

Estimating the background air concentration excluding the contribution of an individual source

This paper presents two simple methods for the estimation of the instantaneous background air pollution level in a study area around an emitting point source. The methods allow estimation of concentrations non-inclusive of the contribution of the local emitting source. Hourly records of several monitoring stations located around the point source and results of the diagnostic Lagrangian particle dispersion model LADISMO are used in the calculations. A hypothetical case study is used to demonstrate the application of the two methods. This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date.     

衡阳市区和衡山背景站臭氧浓度变化规律的对比分析

选取衡阳市区和衡山背景站臭氧自动监测数据,分析两地的臭氧污染特征。对空气质量的优良率情况、臭氧作为首要污染物的变化情况、臭氧浓度的日变化特征、典型时段的浓度变化特征、臭氧浓度的月际变化特征和臭氧与PM_(2.5)的关联情况等进行了分析。结果表明,多云及阴雨天气时,衡阳市区的臭氧浓度日变化幅度大于衡山背景站。夏季,衡阳市区和衡山背景站的臭氧浓度的日变化特征规律差异较大,臭氧浓度分布比较分散,前者为典型的单峰形,后者则波动平缓。冬季,日变化幅度不大,但衡阳市区的臭氧浓度明显低于衡山背景站。衡山背景站和衡阳市区的臭氧基本同步变化,但日均值高于衡阳市区。     

全国大气背景地区黑碳浓度特征

分析了2015年14个背景站黑碳浓度水平及分布规律,结果表明:我国背景地区黑碳小时浓度均值呈现明显的对数正态分布特征,14个背景站880 nm波长时年均质量浓度为88.7~1 487.6 ng/m~3,小时最大峰值为685.0~13 731.0 ng/m~3,长岛和衡山相对较高;24 h日浓度变化基本呈现\"单峰\"状,但峰值出现时刻有所不同;工作日和周末的浓度变化趋势基本相似,但浓度高低与所在区域生产生活方式不同而有所差异。初步探讨了风速和风向与浓度污染水平的关系,相对风速而言,风向对黑碳的浓度影响较大,后向轨迹结果也印证了风向的影响。     

北京市高海拔地区百花山空气质量状况及与市区的差异性研究

对北京市远郊百花山(海拔1300 m)2007—2017年大气常规6项污染物数据进行了分析,并与代表市区的国控站点均值数据进行了比较。研究发现,百花山SO2、CO、PM2.5浓度为国控站点浓度的35.5%~35.7%,NO2、PM 10、O 3浓度分别为国控站点浓度的14.0%、41.5%、185.5%。11年间,百花山6项常规污染物浓度逐年降低。2013—2017年,百花山PM2.5浓度年均降速为11.4%,低于国控站点13.3%的年均改善水平。百花山和国控站点在污染物季节变化趋势上基本一致,秋季颗粒物浓度差异最大,春季差异最小。百花山6项污染物的日变化峰谷比值为1.21~1.44,其差异小于国控站点。各项污染物浓度在18:00出现峰值,认为主要受城区远距离传输影响。2013—2017年,百花山共出现5个PM2.5重污染天,5级以上重污染小时数为442 h,国控站点有2%的重污染小时与百花山同步。     

Assessment of PM10 Enhancement by Yellow Sand on the Air Quality of Taipei, Taiwan in 2001

The impact of long-range transport of yellow sand from Asian Continent to the Taipei Metropolitan Area (Taipei) not only deteriorates air quality but also poses health risks to all, especially the children and the elderly. As such, it is important to assess the enhancement of PM₁₀ during yellow sand periods. In order to estimate PM₁₀ enhancement, we adopted factor analysis to distinguish the yellow-sand (YS) periods from non-yellow-sand (NYS) periods based on air quality monitoring records. Eight YS events were identified using factor analysis coupling with an independent validation procedure by checking background site values, examining meteorological conditions, and modeling air mass trajectory from January 2001 to May 2001. The duration of each event varied from 11 to 132 h, which was identified from the time when the PM₁₀ level was high, and the CO and NO _x levels were low. Subsequently, we used the artificial neural network (ANN) to simulate local PM₁₀ levels from related parameters including local gas pollutants and meteorological factors during the NYS periods. The PM₁₀ enhancement during the YS periods is then calculated by subtracting the simulated PM₁₀ from the observed PM₁₀ levels. Based on our calculations, the PM₁₀ enhancement in the maximum hour of each event ranged from 51 to 82%. Moreover, in the eight events identified in 2001, it was estimated that a total amount of 7,210 tons of PM₁₀ were transported by yellow sand to Taipei. Thus, in this study, we demonstrate that an integration of factor analysis with ANN model could provide a very useful method in identifying YS periods and in determining PM₁₀ enhancement caused by yellow sand.     

入河排污口在总量控制中的作用

入河排污口在污染源与水环境间起桥梁作用,入河排污口的入河量是对水环境影响大小的最直接贡献值,作好入河排污口的监测工作,既可对污染源的排污起监督作用,也可得到某区域相对最为可靠的排污总量和河流纳污量,因此,入河排污口是目前总量管理的基础     

基于颗粒物浓度的沙尘天气分级标准研究

沙尘天气在近年对我国城市空气质量造成明显影响。目前我国沙尘天气分级仍然按照气象标准 ,主要是以水平能见度进行分级。文章参考国外的有关标准 ,通过统计近年来我国沙尘天气过程中的颗粒物浓度 ,结合我国沙尘天气的发生情况和特点 ,提出了基于沙尘浓度的沙尘天气分级标准     

Air Quality in Norwich, UK Multi-Scale Modelling to Assess the Significance of City, County and Regional Pollution Sources

Norwich is the eastern most city in the United Kingdom. Despite a population of only 100,000 and very little local industry, studies have shown that the city experiences levels of nitrogen dioxide, ozone, particulates and sulphur dioxide exceeding the UK Air Quality Standards. Because of Norwich's situation within a large, predominantly rural area a large non-resident workforce is one factor that contributes to large, often very congested traffic flows. The city's location close to the European mainland also exposes it to polluted airmasses transported from the continent, especially in the case of particulates and ozone. In order to assess the relative contributions of local and regional sources, data from rural and urban monitoring sites are to be used in conjunction with ADMS-Urban and the UK Meteorological Office's NAME model.     

厂界噪声背景值修正问题的讨论

在实际计算中 ,按照国家标准 (GB1 2 3 4 9-90 )扣除背景噪声值常常会与待测声源的实际声级值产生较大的误差。利用对噪声源的实际测量数据 ,探讨这种误差产生的原因及结果 ,并建议今后采用计算结果列表查找或者直接用公式计算的方法扣除背景噪声 ,以消除因数据处理不当而产生的误差。