基于BP模型的降雨酸度预测方法研究与应用

将通过同步观测实验系统获得的影响降雨酸度的主要大气污染物和气象参数观测结果作为自变量,降雨酸度作为因变量,建立了基于BP神经网络模型的降雨酸度预测模型。并通过设定天津市区未来环境空气中TSP、SO_2和NO_2的浓度变化情景,运用本研究所建立的BP网络模型进行情景分析。结果表明,降雨酸度随着TSP浓度的减小而增强,随着降雨量的增大也在增强;当TSP浓度降低到几十微克每立方米水平时,天津市区所发生的降雨属于酸雨的可能性将大大增加。     

被动采样监测环境空气中SO2和NO2

用自主研制的采样管开展环境空气中SO2和NO2的被动采样监测.结果表明,被动采样监测结果与自动监测结果高度相关,经回归方程修正后,两者的结果没有显著性差异,被动采样的采样和分析产生的误差得以消除.     

APEC会议期间天津市PM_(2.5)中水溶性无机离子的污染特征

2014年11月6—11日,亚太经济合作组织(APEC)会议在北京市召开,京津冀区域采取了最高级别的空气质量保障措施。于2014年11月3—20日同步手动采集天津市PM2.5样品,对APEC会议期间(2014年11月3—11日,在此期间实施了空气质量保障措施)及会议后(2014年11月12—20日)天津市PM2.5中水溶性无机离子组分浓度、二次转化特征等进行了分析。结果表明,APEC会议期间,天津市PM2.5平均质量浓度为78μg/m3,而会议后达到87μg/m3;会议期间PM2.5中水溶性无机离子的浓度为NO-3SO2-4NH+4Cl-K+Na+Ca2+Mg2+,会议后,除Mg2+外,各项离子浓度均有不同程度的上升;会议期间,PM2.5中NO-3浓度最高,在水溶性无机离子中所占比例为38.9%,其次为SO2-4(为22.0%)、NH+4(为20.8%),3者所占比例合计为81.7%,会议后3者所占比例降至75.0%;会议期间的大气污染以流动源为主;会议后,硫氧化率和氮氧化率均不同程度减弱,说明会议期间的二次离子转化更为明显;会议期间的停工停产措施对PM2.5中一次离子来源有明显改变,城市扬尘得到明显抑制。     

2001-2012年天津市大气降水特征及化学成分分析

为了解天津市大气降水特征及化学成分变化规律,对2001-2012年天津市酸雨监测资料进行了统计分析.结果表明:2001-2012年,天津市降水pH在波动中总体升高,但升高趋势不显著;酸雨率则呈显著下降趋势;降水pH从春季到冬季呈直线下降趋势,酸雨率从春季到冬季总体呈上升趋势;2008-2012年,pH在6.0～7.5的降水样本较多,在这区间,平均降水量越大,则降水pH越低,酸性越强,平均电导率和平均降水量则表现出明显负相关,即平均降水量较小时平均电导率较高;2001-2012年,天津市降水中各离子当量浓度(当量浓度=质量浓度×原子价/化学结构式量)所占比例为SOi-＞Ca2+ ＞NH4+ ＞NO3-＞C1-＞Mg2+ ＞Na+ ＞F-＞K+;对天津市降水起主导中和作用的阳离子为Ca2+,贡献率在56.4％～77.9％,贡献率春季最高,夏季最低,NHt的贡献率在28.4％～44.0％,夏季最高,冬季最低;从2001-2012年天津市降水的SO42-、NO3-当量浓度之比的变化来看,该市酸雨类型经历了从硫酸型或燃煤型到混合型的过渡过程.     

2019年天津市挥发性有机物污染特征及来源

为了解天津市环境空气挥发性有机物(VOCs)污染特征及来源,基于2019年城区点位高时间分辨率在线监测数据,对天津市VOCs浓度水平、化学组成及来源进行分析.结果表明,2019年天津市VOCs年均浓度为48.9 μg·m-3,不同季节浓度水平依次为:冬季(66.9 μg·m-3)＞秋季(47.9 μg·m-3)＞夏季(...     

天津市PM2.5污染特征与来源解析

使用2013—2018年大范围长期连续PM_(2.5)观测数据分析了天津市PM_(2.5)污染特征,并使用SMOKE/WRF/NAQPMS模型研究了天津市不同季节PM_(2.5)来源情况。天津市近年PM_(2.5)浓度逐年下降,2013—2018年的年均浓度从96μg/m3下降到52μg/m3,均呈现冬季浓度最高,春、秋季较高,夏季最低的趋势;空间分布上呈西高东低、南高北低的分布特征。本地排放是天津市PM_(2.5)主要来源,不同季节占比为30%～40%,周边城市的跨省输送特征明显,沧州市的贡献约为10%,廊坊市的贡献在、秋冬季较大,为10%～14%,山东省在冬季以外的季节也有10%左右的PM_(2.5)贡献,国外及海洋的贡献在夏季较大(23%),但在其他季节的贡献较小。多数时期二次生成的PM_(2.5)贡献比例最大,贡献为30%～40%,说明天津所在的华北地区二次反应较强烈。另外,居民源与工业源的排放占比也较大,特别是冬季的居民源,占比高达42%。制定防治措施时可考虑不同季节的地区联防联控,但由于本地的排放占比均较大,在任何季节都应该强化本地排放的控制,控制重点是居民源与工业源。     

天津市环境空气质量现状特征分析研究

利用天津市环境空气监测数据及相关资料,统计分析其环境空气质量状况.结果表明,2013年天津市环境空气质量达标率为40％,重度及以上污染日有49天,主要发生在冬季,超标日的首要污染物以细颗粒物、可吸入颗粒物和臭氧为主.在空气质量污染物构成中,细颗粒物占比为29.43％,其次为可吸入颗粒物占比22.18％,表明天津市大气污染以颗粒物为主.细颗粒物与可吸入颗粒物的月均浓度线性相关系数为0.918 4,占比为64％.除臭氧以外的五项主要污染物在冬季污染最重,夏季污染较轻,臭氧浓度变化与气温变化保持一致,夏季最高,冬季最低.在市域内,滨海新区、蓟县和西青空气质量较好,红桥、宁河和北辰空气质量较差;气态污染物比颗粒物的空间分布更受局地排放的影响,而颗粒物污染分布具有区域性趋势.     

天津市PM2.5组分污染特征与模型模拟对比

文章选用2015-2018年天津市复康路站点的长期连续PM_(2.5)组分观测数据,分析了天津市的PM_(2.5)主要组分污染特征,并分析了WRF/NAQPMS模型对天津市不同季节的PM_(2.5)组分的模拟情况。研究发现天津市近年的PM_(2.5)及其主要组分浓度整体在逐年下降,与2015年相比,2018年PM_(2.5)、OM与EC分别下降了27%、30%与28%。Cl~-、F~-、NO_3~-、NO_2~-、SO_4~(2-)等均有较大降幅,2018年与2015年相比分别下降了51%、72%、28%、54%与48%,但Ca~(2+)、Mg~(2+)、K~+浓度均有所上升,升幅分别是177%、170%与76%。这些组分浓度的变化表明燃烧源等人为源排放控制较好,沙尘等影响在加大。大部分PM_(2.5)组分呈现冬季浓度最高,夏季浓度最低的季节变化规律,但Na~+与Ca~(2+)等离子在5-6月也出现了一个峰值,可能与沙尘或海风的影响相关;K+离子在2月出现峰值,可能与烟花或生物质燃烧有关;硝酸盐与铵盐在3月出现了另一个峰值,可能与农业活动有关。总体上数值模式对天津市PM_(2.5)及其主要组分模拟的结果比较理想,NAQPMS模式可以较好地模拟出NO_3~-、OM、NH_4~+、SO_4~(2-)等的变化趋势与浓度水平,但对EC高估了约2倍,这可能主要由于清单对EC排放的估算过高导致。     

南京市不同天气过程下颗粒物中水溶性离子分布特征及其来源解析

于2018年11月16~28日使用在线气体组分及气溶胶监测系统MARGA ADI 2080观测了南京市颗粒物中的水溶性无机离子和一些痕量气体,结合气象要素和探空数据,分析了霾、雾、清洁和降水这4类过程中污染物及水溶性离子的分布特征及其昼夜差异.结果表明,在4类过程中PM_2.5平均浓度（μg·m^-3）在26.9（降水）~96.4（霾）,而总水溶性离子浓度（μg·m^-3）在23.7（降水）~89.7（霾）.在霾和雾过程中离子浓度大小排序为NO₃^- > NH₄⁺ > SO₄^2- > Cl^- > K⁺ > Ca²⁺ > Na⁺ > Mg²⁺,而在清洁和降水过程中为NO₃^- > SO₄^2- > NH₄⁺ > Cl^- > Ca²⁺ > K⁺ > Na⁺ > Mg²⁺.水溶性离子的昼夜分布特征在4类过程中差异较大,但昼夜间SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺（SNA）均呈现出在霾>雾>清洁>降水过程中的特征.由PMF源解析结果分析得到,二次源是影响霾的主导因素,二次源、海盐及燃烧源是雾过程的主要污染来源,降水过程对燃煤源和二次源的清除作用较清洁过程更明显.     

天津市冬季重污染二次有机化学污染特征及VOCs对SOA生成潜势

基于天津市2019年1～3月超级观测站数据,研究重污染期间二次有机化学污染特征.重污染过程期间SOC约占PM_(2.5)质量的3.1%～3.8%,增长幅度显著高于PM_(2.5),二次有机化学反应对重污染PM_(2.5)有较大影响.VOCs增长幅度较PM_(2.5)低,可能与VOCs作为前体物生成二次颗粒物而有所消耗有关.乙烷/乙炔比值在2.0以上,但较污染前下降,说明尽管重污染期间气团老化,但活性有所提升.重污染期间VOCs对SOA的生成潜势为0.49～1.21μg·m~(-3),芳香烃对SOA生产贡献最大,贡献率大于90%,较污染前芳香烃类SOA生成潜势贡献升幅最大,说明芳香烃类是对SOA形成影响最大的物种.