玉溪市主城区环境空气质量特征分析

为研究玉溪市主城区环境空气质量特征,选取玉溪市2021年三个国控环境空气质量自动监测站数据,对玉溪市城区环境空气质量变化趋势、污染特征及影响因素进行分析。结果表明,2021年玉溪市城区环境空气质量总体较好,各项污染物年均浓度均达到二级要求,优良天数比例达99.2%,未出现中度及以上污染;主要污染物为O₃,占74%,其次是PM₁₀和PM_2.5。1—4月及12月是环境空气质量相对较差的月份,冬春季污染明显高于夏秋季。在东南亚国家春季生物质燃烧、生产、生活和气象因素综合影响下,以臭氧为主、颗粒物为辅的复合型污染态势初显。     

云南省CO的时空分布特征及在空气质量预报预警中的关联应用

使用云南省2019—2020年上半年国家空气质量监测网络站点数据,对CO和环境空气质量的时空分布特征开展了关联性分析,对CO在空气质量预报预警方面的可应用性进行了初步研究.结果表明,CO与环境空气质量在时空分布特征上相似度较高;在空气质量污染天气过程中,CO浓度区间与空气质量污染等级间的关联度在70％以上.对提升污染天...     

燃放烟花爆竹对云南省环境空气质量的影响

利用2016—2018年春节期间(除夕—初六)云南省环境空气中PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O3的质量浓度监测数据,研究了春节期间燃放烟花爆竹对环境空气质量的影响,并采用spearman分析了除夕—初一PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO小时浓度值变化相关性。结果表明:春节期间(除夕—正月初六)超标天数集中出现在大年初一,首要污染物均为细颗粒物(PM_(2.5));烟花爆竹集中燃放阶段,SO_2、PM_(2.5)、PM_(10)日均值显著升高,O3、NO_2和CO的日均浓度值变化则基本不受其直接影响;总体上PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO的小时浓度值变化趋势呈正相关,其中SO_2与PM_(2.5)、PM_(10)相关系数均值在0.800左右,高度正相关,这与全省除夕—初一污染物浓度的逐时变化趋势相一致。     

双燃料发动机瞬态工况HC排放特征

采用双燃料增压中冷发动机,模拟了不同转速、转矩、进气流量以及进气温度对HC排放的影响.结果表明,在一定范围内HC排放会随着进气流量和转速增加而升高,随转矩和进气温度的增加而减小.1 600 r/min时HC排放水平高于其他各转速,此转速对应的最高HC排放水平进气流量、转矩和进气温度分别为80 kg/h、30N·m和28℃.对1 600 r/min下各参数进行拟合得出了最大HC排放水平对应的进气流量、转矩和进气温度,拟合效果较好.通过相关性分析,进气温度、转速和进气流量对HC排放影响显著,转矩对HC的排放影响不明显.     

MEG法在典型高原山地工业园区有机污染评价中的应用研究

对环境空气质量的客观评价能真实反映环境管理成效。复杂的大气污染形势和评价体系的不完善对环境空气质量评价工作提出了新的要求。就目前国内外环境质量标准不健全、评价体系不完善等主要问题进行了简要探析,探讨了MEG法在典型高原山地工业园区有机污染物综合评价中的应用,针对MEG法为核心建立的评价体系得到了单点位主要污染因子,找出了不同点位污染程度,对国内当下环境空气质量评价现状,提出了意见和建议。     

云南省臭氧污染特征及气象影响分析

为研究云南省臭氧(O₃)污染特征及其与气象因子的关系,基于统计学方法及ArcGIS空间差异分析、线性趋势分析、空间离散系数等方法,对全省16个市(州)2015—2017年33个环境监测站点的监测数据进行了研究。结果表明:研究期间,O₃逐渐取代其他大气常规污染物成为首要污染物,其浓度变化范围为19～138 μg/m³。云南省各市(州)O₃浓度年变化呈现周期性,月度峰值集中出现在春季(3—5月);日变化呈单峰形,峰值集中在14:00—17:00。O₃浓度的空间格局由纵向集聚为主转变为横向集聚为主,各集聚区交错分布,低值区由西北部转移到西南部;O₃浓度增长率为正的区域集中于东北部和中部,面积约为20.81万km²,占全省总面积的54.29%,其余半环状区域增长率为负。迪庆州O₃污染情况与其他市(州)明显不同,且受其他市(州)传输的影响较小。气象因子对O₃浓度的影响随时间和地域条件的变化而变化,对典型市(州)(迪庆州、丽江市、昭通市)O₃浓度影响最大的为偏南风,影响的浓度区间为20～160 μg/m³。     

NARX神经网络模型在昆明市环境空气质量预测中的应用

神经网络模型作为一种重要的手段被广泛应用于数学计算、物理建模、水文模拟、环境预测、人工智能等研究领域。为验证神经网络模型在高原山地城市环境空气质量预测中的作用,以昆明市环境空气自动监测站气象因子和污染物浓度数据为基础,构建NARX神经网络模型,对污染物浓度进行预测。结果表明,基于NARX神经网络建立的预测模型具有很强的非线性动态描述能力,能够对环境空气6参数做出较为准确的预测,其预测浓度相对误差显著低于CMAQ、NAQPMS空气质量数值模式以及LSTM统计模型预测结果。优化后的NARX神经网络对污染物浓度变化趋势的预测较其他几个模式更为敏感。     

浅谈云南省环境空气质量自动监测数据审核机制

为了进一步加强对云南省各县域空气自动站监测数据的管理,建立了以云南省环境监测中心站为管理核心的自动监测数据审核体系,制定了相应的数据审核机制,极大地提高了云南省环境空气自动监测数据的有效性和准确性。针对目前数据审核机制的特征,提出了数据审核过程中存在的问题及未来的发展趋势。     

景洪市环境空气质量状况及污染特征分析

利用2015—2017年景洪市国控空气自动监测点的环境空气质量监测数据,分析了景洪市环境空气质量现状、变化趋势以及污染特征。结果表明:景洪市环境空气质量总体较好,污染主要出现时段为每年的春季(2—5月),以细颗粒物和臭氧为主的复合型污染态势初显;颗粒物与SO_2、NO_2日均值均呈正相关,SO_2与NO_2日均浓度呈正相关。此外,根据对景洪市周边环境的分析,针对环境空气质量现状,提出了相关对策建议。