江苏省粮食生产时空变化及影响因素分析

为了研究江苏省农用地粮食生产的时空变化及其影响因素,论文分析了2000年和2006年江苏省农用地粮食单产和总产的空间格局及其变化情况,同时,分析了人为影响因素和气象因素对江苏省农用地粮食单产的影响。结果表明:江苏省农用地粮食单产空间分布差异表现为由南往北不断减少的格局,这个格局2006年与2000年相比没有发生改变,但是,随着近年表现出苏北和苏中粮食单产增加大于苏南的趋势,苏南地区的粮食单产优势在渐渐消失,苏中地区成为江苏省粮食单产的另一个高值区,局部地区接近苏南的单产水平。2000年粮食总产分布表现为高值区多中心的格局,高值区主要分布在苏中和苏北地区,但到2006年后粮食总产高值区在苏北和苏中连片,其他地方的高值区消失。从论文分析结果来看,人为影响因素和降水变化是江苏省近年农用地粮食生产空间格局变化的主要影响因素。粮食生产格局的时空变化需要引起有关部门的注意,其结论可以为相关部门提供决策参考。     

2010—2016年南通市生态环境监测与评价

快速的工业和城镇化发展给江苏省南通市生态环境带来了巨大的压力.开展生态环境监测及评价工作,对区域生态环境管理和保护有重要的现实意义.本文以遥感和地面调查数据为基础,依据《生态环境状况评价技术规范》(HJ 192—2015),分析和评价南通市2010—2016年生态环境质量状况.研究结果表明:2010—2016年南通市生...     

环境空气中细颗粒物自动监测手工比对的质量控制

简述了国内、国际细颗粒物比对监测工作的概况,对南通市细颗粒物比对监测工作进行了分析,对目前细颗物比对监测过程中存在细颗粒物污染状况对数据有效性的影响,以及温、湿度对自动监测数据的影响等问题,提出了对策建议。     

中国三大城市群经济能源交通结构对比及其对大气污染的影响分析

本文从经济、能源、交通结构三大领域分析了京津冀、长三角和珠三角三大城市群的异同点,探究了结构性特征对大气污染的影响。结果表明:我国东部三大城市群中,珠三角的空气质量最优,长三角次之,京津冀最差,空气污染程度自南向北呈现阶梯状上升态势;能源规模和结构、工业规模和结构、交通规模和结构同步呈现自南向北逐步偏化石燃料、偏重工业、偏公路运输的结构性特征,与空气污染的阶梯分布在一定程度上相吻合。从时间来看,空气污染呈现历史性发展和累积特征;从空间来看,重工业规模大、比重高,化石燃料在能源消费结构中占比高,汽车保有量和船舶货物吞吐量快速增高是京津冀和长三角大气污染重于珠三角的内在结构性主因。在数据分析的基础上,本文从分区施策和结构调整两方面提出了大气污染防控对策建议。     

嘉兴夏季臭氧污染的近地层垂直变化特征

基于2018年浙江省嘉兴市14个环境国控站点的O₃历史资料与气象要素,研究O₃与气象要素的关系,并结合差分吸收臭氧雷达的垂直臭氧探测资料,分析近地层O₃廓线变化特征.结果表明,嘉兴地区发生高浓度O₃污染的关键气象要素为24~36℃的大气温度和36%~77%的相对湿度,24℃以上的大气温度与77%以下的相对湿度可作为启动预警O₃污染的气象指标.差分吸收臭氧雷达监测结果显示,无论O₃超标天与清洁天,在垂直方向上其浓度随高度先升后降,在600~800m范围出现峰值;O₃污染时段,在中午到午后低空形成持续向下的O₃输送带,这种低空O₃与地表O₃的叠加机制加重地表O₃污染程度,导致地表O₃超标与低空高浓度相伴出现;其廓线日变化规律表现出800m以下浓度在夜间和凌晨梯度不显著,日出后近地层O₃随时间快速增加,中午和午后持续高值,傍晚随时间逐渐下降的特征.后向轨迹分析表明,10,500,1000m高度层的气流后向轨迹聚类有相似性,500m处沿闽浙海岸线的轨迹簇对应O₃较10m处来自海上的轨迹簇高,这与500m处前体物输送堆积和紫外线辐射增强有关.污染过程近地层气流来向紧贴地面,但中高层有明显下沉气流使得O₃前体物在500m附近堆积,是造成2个典型污染过程中垂直方向上O₃高值出现在500m左右的原因之一.     

基于CMAQ的大气环境容量计算方法及控制策略

利用空气质量模型CMAQ建立了真实条件下基于不同达标率的大气环境容量计算方法,为大气环境质量管理提供了科学依据。采用CMAQ建立研究区域的空气质量模型系统,设置多层嵌套网格(最小网格分辨率3km),获得了2006年1月、4月、7月、10月(四季代表月)的小时污染物浓度值。通过调整研究区域的污染源排放量,并结合空气质量监测数据和环境空气质量标准,建立了不同污染物的达标率与环境容量关系曲线。研究证明,该方法可以确定可吸入颗粒污染物、二氧化硫和二氧化氮在不同达标率下的大气环境容量,并充分反映三种污染物环境容量的季节性变化特征。研究结果不仅有利于环境管理者制定针对研究区域的空气总量控制方案,还有助于构想基于季节性变化的污染控制策略。     

上海市秋季典型大气高污染过程中颗粒物的化学组成变化特征

于2010年10月1日至11月30日在上海市城区对大气中颗粒物质量浓度及细粒子化学组分进行了在线连续观测,获得了秋季大气灰霾和沙尘等典型污染过程中颗粒物质量浓度和化学组成的变化特性.观测结果显示,在大气灰霾污染过程中PM₁₀和PM_2.5的日均最高浓度分别达到216~293 μg·m^-3和130~204 μg·m^-3,PM_2.5/PM₁₀的比值在65%以上,总的可溶性无机离子(TWSII)占PM_2.5质量浓度的50%以上,有机碳(OC)和元素碳(EC)的总和占25%~30%.二次可溶性离子(SO₄^2-, NO₃^-, NH₄⁺)占TWSII的83.3%~87.5%,OC/EC的比值在5左右,表明在灰霾污染过程中二次组分对PM_2.5的贡献较大;沙尘天气以粗粒子污染为主,TWSII、OC和EC分别仅占PM_2.5质量浓度的27.2%、13.4%和2.0%,二次可溶性离子(SO₄^2-, NO₃^-, NH₄⁺)占TWSII的55.7%,Ca²⁺、Mg²⁺等地壳组分的比例较灰霾天气明显升高.研究结果还显示,SO₄^2-和NO₃^-等二次离子组分的生成与颗粒物中硫与氮的氧化速率有关,在大气灰霾过程中硫转化率(SOR)和氮转化率(NOR)值较高,分别为0.24±0.10和0.15±0.06,说明SO₂通过二次反应生成SO₄^2-的能力较强,在污染的环境下高浓度的NO₂更有利于向NO₃^-转化.     

轻型柴油车排放特性与机动车比功率分布的实例研究

引入机动车比功率概念研究了驾驶条件(DrivingCondition)对机动车排放的影响及二者间的关系.利用美国Sensors公司生产的SEMTECH-D车载排放测试仪在上海选取2辆轻型柴油客货两用车开展了实际道路排放测试.测试道路包括城市快速道、主干道和次干道,2辆轻型车测试的道路全长分别为31·8和39·7km.通过计算逐秒的比功率值,研究了实际行驶中机动车比功率(VSP)与机动车油耗、空燃比和污染物排放的关系.回归分析结果表明,比功率比加速度能够更好地反映与NOx排放之间的关系,不同道路上机动车的CO、TC、NOx排放速率和油耗的比功率区间(VSPbin)分布具有较好的一致性.实测研究中VSPbin分布于-20~20kW·t-1的范围内,其中超过50%的数据分布在-3~1kW·t-1之间.高排放集中在分布频率较低的高VSP区间.应用污染物排放与VSP分布的关系式和VSPbins的频率分布可以估算机动车污染物排放总量.排放速率计算式具有一定的不确定性,还有待将来进一步修正.     

世博会期间上海市大气挥发性有机物排放强度及污染来源研究

基于VOCs在线观测数据,对世博会期间（2010年5月1日～10月31日）上海大气VOCs的排放进行了估算;采用后向轨迹模型和聚类分析法,研究了不同大气污染输送通道下上海市空气质量和观测站点VOCs的变化;基于受体模型对上海市城区大气VOCs进行了污染来源解析.结果表明,世博会期间,上海市每小时排放的VOCs导致大气中VOCs浓度的增加量为（5.98±3.18）×10-9,该值比2009年同期低1×10-9左右.世博会期间,上海大气主要受偏东方向气流的影响,所占比例超过40%;其次是偏西风（25%）;偏南和偏北风共占约20%.受同一大气输送通道影响,观测点VOCs浓度与上海API值呈正相关,R2=0.599.受西北方向大气输送通道影响,本市空气质量最差,API值在70左右;其次是西南方向大气输送通道,API值在60以上;当本市大气受东面海洋上空输送气团的影响时,API〈50,空气质量为优.世博会期间,与机动车有关的排放最大,包括尾气和油气挥发,对上海大气VOCs的贡献约40%;其次是生产工艺和燃煤等工业排放,占30%～40%;溶剂涂料使用导致的排放约20%;夏季天然源排放的贡献在6%左右,也不容忽视.     

餐饮行业细颗粒物(PM2.5)排放测算方法:以上海市为例

以上海市餐饮企业为例,研究了餐饮企业PM_(2.5)排放特征以及排放测算方法.按照单位灶头、单位时间、单位就餐人次这3种计算基准,获得了不同类型餐饮企业PM_(2.5)的排放因子,并在此基础上结合2014年上海市餐饮企业活动水平测算了PM_(2.5)的排放清单.结果表明,餐饮企业排放PM_(2.5)的浓度范围0.1~1.8 mg·m~(-3),甚至超过国家饮食业标准中关于油烟1mg·m~(-3)的排放限值;PM_(2.5)中OC质量贡献超过50%,OC/EC比值的变化范围为58.8~752.3,平均值为128.4,可作为餐饮排放的示踪特征.企业规模是影响餐饮企业PM_(2.5)排放因子的重要因素.按照灶头活动、餐饮作业时间以及就餐人次这3种方法计算得出的餐饮企业PM_(2.5)排放因子均表明,大型、中型企业明显高于小型和微型企业(食堂、快餐).基于上述3种排放因子,计算2014年上海PM_(2.5)排放量相对一致,表明本研究获得基于3种活动水平的排放因子比较可靠,未来可应用于其他城市餐饮企业排放清单的核算.