基于城市冠层模式的成都市静稳天气气象场模拟研究

目前城市气象场数值模拟结果与实际情况有一定误差.本文基于Landsat 8高分辨率遥感数据提取采用局地气候分区(LCZ)的城市下垫面,结合WRF模式自带下垫面分类建立了成都市精细分类下垫面,并利用WRF自带的城市冠层模式,设计了7种方案对成都市静稳天气的气象场进行了模拟分析,并结合实际监测数据对模拟结果进行了评估,对比...     

2009年8~9月成都市颗粒物污染及其与气象条件的关系

对成都市3个不同点位PM2.5和PM10进行了为期30d的连续观测,研究了大气颗粒物浓度的时空分布特征,及其与气象条件的关系.研究表明,观测期间成都市大气颗粒物PM2.5和PM10质量浓度日均值分别为66,94μg/m3,两者浓度变化范围较大,但变化趋势相同.从空间分布来看,大气颗粒物浓度均是熊猫基地>草堂寺>丽都花园,即下风向污染状况最严重,商业繁华地段次之,生活居住区最好;从时间分布来看,大气颗粒物污染最严重出现在9月17~19日,9月5~9日2个时间段,不利的气象因素和污染物的累积是造成该时间段大气颗粒物污染加重的主要原因.PM2.5与PM10质量浓度的相关性为0.93,PM2.5对PM10的贡献较大,两者质量浓度的比值达0.69.气温对大气颗粒物浓度变化没有显著影响;降水以及风速对颗粒物浓度影响较大,主要是对颗粒物的湿清除和促进扩散作用;在一定相对湿度范围内,高湿度条件容易造成大气颗粒物的较重污染.能见度与大气颗粒物浓度呈明显负相关性,且与PM2.5的相关系数大于与PM10的相关系数.     

2010~2017年四川省机动车污染物排放趋势分析

四川省机动车保有量日益增加,本研究基于特定的清单计算方法及多口径的活动水平数据,得到四川省2010~2017年机动车尾气污染物排放量.结果表明,四川省小型载客汽车的保有量增长最快,不管是机动车还是小型载客车保有量的增速,均高于全国平均增速;2017年四川省机动车共排放CO、NO_x、SO₂、NH₃、HC、PM_2.5、PM₁₀、BC和OC分别为706.9、275.3、0.3、5.7、164.8、8.1、8.9、4.1和1.4 kt,除NH₃以外,四川省所排放的其他污染物呈现波动中下降的趋势,在2014~2016年前后达到高值.柴油车的保有量变化与NO_x的变化显示出较强的相关性;新车排放标准加严是最具有减排潜力的措施之一,同时随着实施年份的增长,显示的减排潜力越大,燃油品质的提升对于污染物的减排每年也会有6%以上的减排效力.未来应将HC和NO_x减排作为四川省机动车管控的重要内容.     

PDMDAAC改性粉煤灰预处理油墨废水的研究

本文介绍聚二甲基二烯丙基氯化铵（PDMDAAC）改性粉煤灰的制备,并用制备的改性粉煤灰处理实际油墨废水。研究改性粉煤灰的投加量、反应时间、废水pH值、水温对废水有机物CODG和色度去除率的影响。研究表明在最佳的试验条件下．油墨废水的脱色率高达94％,CODCr去除率也达到了74％。     

四川省水泥工业大气污染物排放水平分析

通过调研2018年四川省37条水泥生产线活动水平数据,结合企业污染治理技术,分析该省水泥工业的主要大气污染物排放水平.结果表明:2018年四川省水泥行业SO2、NOx、PM2.5和PM10的排放量分别为1.2万t、5.5万t、3.9万t和6.5万t,其不确定性主要来自污染物的产生系数和去除效率.四川省水泥生产企业各工序...     

四川盆地典型城市PM2.5污染过程组分特征和来源解析

为探究四川盆地典型城市PM_2.5污染特征和来源,利用成都市、绵阳市、自贡市超站数据分析2020年冬季典型污染过程PM_2.5组分特征,并采用CMB模型模拟获得研究期间PM_2.5来源及演变特征.结果表明,不同城市PM_2.5组分变化特征不尽相同,成都市污染过程整体呈现NO₃^-主导特征,但重度污染由OC主导.绵阳市污染期间呈现OC主导特征,是污染加重时增长最快的组分.EC是自贡市轻度污染增长最快的组分,NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺是中度污染增长较快的组分,OC、EC是重度污染增长较快的组分.3个城市均是二次硝酸盐对PM_2.5贡献率最高.比较而言,成都市机动车、扬尘源贡献率均最高;绵阳市二次有机碳贡献率最高,是成都市的2倍;自贡市燃煤源和二次硫酸盐贡献率分别比成都市和绵阳市高出4%~6%和7%~9%.成都市由优良天气到中度污染,二次硝酸盐贡献率随着污染程度的加重而增加,轻度污染较优良天气上升6%,中度污染较轻度污染天气上升3%.中度到重度污染,二次有机碳、机动车贡献率分别上升2%和1%.绵阳市由轻度到重度污染,二次有机碳对PM_2.5的贡献率上升3%,机动车贡献率上升2%,是其污染加重的主要原因.自贡市由轻度到重度污染,各污染源贡献率变化幅度较小.     

气象因素对成都中心城区近地面臭氧的影响

文章对2019年成都市中心城区大气臭氧自动连续监测数据及同步气象数据进行研究分析,结果表明成都臭氧浓度呈现春、夏>秋、冬的特点,由以8月浓度最高。日变化呈现"单峰型",早上08:00-09:00出现最低值,下午浓度较高,峰值浓度出现在16:00-17:00。O3浓度与气温、边界层、风速呈正相关,与相对湿度、降水量呈负相关。当成都中心城区O3浓度出现超标时,气温变化范围为28.5³7.1℃,相对湿度变化范围为34%⁶3.6%,风速变化范围为0.5².5 m/s,边界层高度的范围为770¹ 967 m,主要为无降水天气和偏南风控制。气流以短距离传输即局地传输为主导,受本地污染源影响明显,导致成都O3浓度较高的气流主要来自其东北和偏南方向,受达州、德阳、绵阳、资阳和眉山等城市影响较大。     

四川省非道路移动源大气污染物排放清单研究

根据调查收集到的2015年四川省工程机械、农业机械、铁路机车、船舶和民航飞机的保有量、活动水平等数据,采用"排放因子法"计算了非道路移动源大气污染物排放量,分析了2015四川省非道路移动源的尾气污染排放特征,并建立了3km×3km的网格化排放清单.结果表明,2015年四川省非道路移动源排放的PM₁₀为1.38×10⁴t,PM_2.5为1.25×10⁴t,NO_x为1.83×10⁵t,THC为2.98×10⁴t,CO为1.21×10⁵t.工程机械对污染物的贡献率相对较高,占比达到70%;其次为农业机械,对NO_x和PM的贡献占比分别达到15%.工程机械和农业机械的排放主要集中在夏季和秋季,而飞机、铁路机车和船舶的时间变化较不明显;而从空间分布来看,高排放源主要分布于成都平原地区和川南地区.     

邛海生态环境问题及保护对策研究

邛海是四川省第二大天然淡水湖,具有饮用水源、栖息地、水产品供给、人文景观等多种生态功能。长期以来由于不合理的开发和利用,邛海生态环境遭到污染和破坏,出现了面源污染严重、区域水质恶化、泥沙淤积、湿地萎缩、面积减少等环境问题,发展与保护矛盾突出,生态环境保护的压力加重。本文针对流域主要环境问题,探讨并提出了邛海生态环境保护以湖泊生态安全保障为目标,以饮用水源水质安全保障和生态保育为核心,实施生态调控、污染防治与生态恢复并举的科学对策。     

基于高分辨率MARGA分析成都市PM2.5中水溶性离子污染特征

利用高分辨率MARGA对2019年成都市PM_2.5中水溶性离子展开连续监测,结合气象参数分析水溶性离子污染特征.结果表明,MARGA监测的8种水溶性离子质量浓度与PM_2.5变化趋势一致,水溶性离子年均浓度为(23.1±13.6)μg·m^-3,在PM_2.5中占比为48.6%,表明水溶性离子为PM_2.5重要组分.各离子质量浓度大小顺序依次为:NO^-₃、 SO₄^2-、 NH⁺₄、 Cl^-、 Ca²⁺、 K⁺、 Mg²⁺和Na⁺,其中二次离子(NO^-₃、 SO₄^2-和NH⁺₄)年均质量浓度为(20.2±2.7)μg·m...