CMAQ-DDM-3D在细微颗粒物(PM2.5)来源计算中的应用

应用M M5 (Fifth-Generation NCAR/Penn State Mesoscale Model)-Models-3/CMAQ(Community Multi-Scale Air Quality)空气质量模拟系统对京津冀地区进行了模拟,分别采用Brute Force方法和DDM-3D(Decoupled Direct Method in 3 Dimensions)技术对两个代表性城市石家庄、北京的PM2.5来源进行了分析计算.结果表明,两种方法的计算结果具有显著相关性,相关系数在0.950～0.989之间;其次,在某一地区浓度贡献较低的情况下,两种方法的计算结果非常接近,但随着浓度贡献的增加,Brute Force方法的计算结果逐渐高于DDM-3D方法,直线拟合的斜率在1.14 ～2.05之间.以石家庄为例,Brute Force和DDM-3D方法估算的河北南部地区排放的浓度贡献分别为54.7％和64.4％,相差10％左右.浓度贡献空间分布的对比表明,Brute Force方法计算出的浓度影响范围更大,出现某些离散的负值点,或某些负值点与很大的正值点相邻,反映了数值计算带来的计算误差;相比之下,DDM-3D方法的计算结果则更为合理.     

傀儡湖供水口围栏挡藻效果及数值模拟

2010年4月和9月对傀儡湖供水口水源地阳澄湖湖区进行了调查,通过调查确定了傀儡湖供水的流速并在此基础上建立了3维数值模型,模拟了傀儡湖供水口的流场特征,采用粒子追踪模式模拟藻类漂移,分析了藻类的主要堆积趋势,从而为改善傀儡湖供水质量提供理论依据.     

基于DMEA的航空地面电源车战场损伤研究

装备的战场损伤研究是装备维修以及性能改进的重要内容。文中主要介绍了战场损伤研究方法中的损坏模式及影响分析方法,并将此方法应用于航空地面电源车的战场损伤研究,提出了其战场损伤的主要模式及影响分析,并根据损伤模式提出了相应的抢修方案,为其战场抢修工作提供了一定的指导。     

黄土高原次生林演替过程土壤有机碳库及其化学组成响应特征

为探明黄土高原次生林演替过程中土壤有机碳库及其化学组成演化特征,选取陕北黄土高原黄龙山林区次生林演替初级阶段(山杨林)、过渡阶段(山杨、辽东栎混交林)和顶级阶段(辽东栎林)样地为研究对象,分析不同土层深度(0～10、 10～20、 20～30、 30～50和50～100 cm)土壤有机碳含量、储量和化学组成变化特征.结果表明：(1)土壤有机碳含量和储量随次生林演替过程显著增加(P<0.05),土壤有机碳含量随土层深度增加显著降低,土壤有机碳储量从初级阶段的64.8Mg·hm^-2增加至顶级阶段的129.2Mg·hm^-2,增加了99%.(2)次生林演替过程中,表层(0～30 cm)土壤有机碳中结构简单、相对易分解的脂肪族碳组分相对含量减少,结构复杂、相对难分解的芳香族碳组分相对含量增加,表明表层土壤有机碳化学组成稳定性随次生林演替过程显著提高,而深层(30～100cm)土壤有机碳化学组成稳定性表现为先增加后降低,即过渡阶段>顶级阶段>初级阶段.(3)次生林演替过程中,初级阶段和过渡阶段土壤有机碳化学组成稳定性随土层深度增加显著增...     

基于铁塔观测的深圳大气VOCs垂直分布特征

2018年8～9月,利用深圳市铁塔的11个垂直梯度平台进行了9轮挥发性有机物(VOCs)不锈钢罐采样,并应用气相色谱质谱联用仪(GC/MS)对103种VOCs组分进行定量分析,研究不同垂直高度上VOCs组分特征及对近地面臭氧(O₃)生成的影响.结果表明,从地面到345m高空VOCs总体污染水平相近,在垂直梯度上变化不大;但烯烃浓度随高度上升呈现下降趋势,主要受地面天然源排放的异戊二烯主导.结合典型物种及物种对的分析发现,日间的二次生成、工业排放和光化学反应消耗是影响垂直梯度上VOCs浓度变化的主要原因.应用混合层梯度方法对VOCs通量进行计算发现,烷烃(28%)和芳香烃(23%)的通量贡献最多;二氯甲烷(1.93±0.29)mg/(m²·h)、甲苯(1.86±0.39)mg/(m²·h)具有较高的垂直通量值.结合二氧化氮(NO₂)和O₃垂直廓线的关系分析得出,总挥发性有机物(TVOCs)/NO₂在300m以上高空达到峰值,更加有利于O₃     

FG、MFG和MBFG浮游植物功能群的比较:以贵州三座水库为例

浮游植物分类是揭示浮游植物群落演替规律和开展水生态调查工作的基础.为了比较FG、MFG和MBFG功能群分类方法之间的差异,运用功能群分类和冗余分析(RDA)等方法,于2017年4月(平水期)和2017年8月(丰水期)对浮游植物群落结构和水环境理化指标进行采样分析,结果表明:①MFG功能群与FG功能群具有重叠部分,而MBFG功能群与FG和MFG相比差异较大.②FG功能群考虑了浮游植物的生理、生态学等特征,能更好地解释与环境的相关性,并且更准确反映环境因子与浮游植物生态位之间的关系.同时可以根据浮游植物优势功能群预测水库环境因子及富营养化状态,但是FG功能群需要具备系统的浮游植物鉴定知识,工作量大. MFG功能群分类方法简单易懂,能够较好的解释浮游植物与环境因子的关系,但功能群与环境因子联系较弱. MBFG功能群分类方法最为简单、高效,但是MBFG功能群对环境的解释度不够,分类依据过于简单,分组太少.③3个分类方法各有优缺点,根据研究目的不同以及实际需要选择合适的分类方法.     

沉积物有效态磷对湖库富营养化的指示及适用性

为探究不同类型湖库沉积物有效态磷对富营养化的指示意义及适用范围,选取了12个不同水深、不同换水周期的湖泊和水库进行4季度的水样、沉积物样品采集,以SMT分级方法提取的氢氧化钠磷(Na OH-P)作为沉积物有效态磷,分析了湖库中沉积物和水相磷含量之间的关系.结果表明,12个湖库的沉积物和水相磷含量差别大,沉积物Na OH-P含量范围为86～584 mg·kg-1(均值263 mg·kg-1),总磷含量225～760 mg·kg-1(均值502 mg·kg-1);水体总磷含量范围为0. 02～0. 35mg·L-1(均值0. 11 mg·L-1); 12个湖库的水体叶绿素a含量差异也很大,分布范围为3～349μg·L-1(均值51μg·L-1);沉积物与对应的水相各形态磷含量之间的相关分析发现,沉积物有效态磷与水相磷含量之间的相关性高于沉积物总磷,Na OHP比总磷能更好地反映湖库的富营养化状态,然而只有在换水慢的浅水湖库中,这种沉积物Na OH-P与水相磷的相关性才达到显著水平,表明"换水周期"和"水体深度"是影响沉积物Na OH-P与水相磷含量相关关系的两个关键因子:在换水快或是深水的湖库中,即使沉积物有效态磷含量较高,但是受多种因素影响,沉积物Na OH-P与水相磷含量的相关关系可能并不显著,而在换水慢的浅水湖库中,沉积物作为源和汇频繁与水体磷进行交换,尤其是在夏季藻类暴发时期,对水相磷升高贡献大,成为该类水体富营养化问题易发生、难治理的潜在缓冲因子.     

长江源区大气降水化学特征及离子来源

基于长江源区冬克玛底流域2013年6～9月采集的64个降水样品,分析了降水的pH值、电导率及离子浓度特征,并应用因子分析、相关分析、富集因子及后向轨迹法,讨论了降水离子主要来源及其与大气环流的联系.结果表明,长江源区冬克玛底流域降水pH值变化范围为5. 26～9. 25,加权平均值为6. 70;电导率变化范围为0. 23～28. 70μS·cm-1,加权平均值为3. 45μS·cm-1,低于瓦里关全球大气本底站降水电导率;总离子浓度变化范围为7. 0～376. 9μeq·L-1,平均总浓度仅为40. 8μeq·L-1;各离子加权平均浓度大小顺序为:HCO_3~- NH_4~+ Ca~(2+) NO_3~- SO_4~(2-) Na~+ Cl~- K~+ Mg~(2+); HCO_3~-、NH_4~+、Ca~(2+)和NO_3~-是降水中的主要离子,占总离子浓度的74. 75%;相对酸度(FA)分析表明,有97. 8%的降水酸度被碱性物质中和,同时中和因子(NF)分析表明NH_4~+和Ca~(2+)对降水酸性的中和起主导作用;研究区降水离子主要来自陆源的贡献,而来自海源的输入则相对较少;结合气团的后向轨迹分析发现,不同来源的总离子浓度差异明显,其加权平均浓度大小顺序为:局地源西风源季风源,表明不同的大气环流背景和气团来源对降水化学组成具有重要影响.长江源区大气降水受人类活动影响较小,其降水化学特征一定程度上可以代表偏远地区的大气质量状况和本底值.研究结果能够为长江源区水质的保护以及为评估人类活动对该区域大气环境的影响提供科学依据.     

水环境中微塑料的赋存特征及控制技术研究进展

近年来,新型污染物微塑料引起的环境问题日益严重,对其在水环境中的污染现状分析及控制已成为环境领域的研究热点.基于现有研究报道,该文章汇总了国内外水环境中微塑料污染的研究进展,分析了不同水体和沉积物中微塑料赋存差异的原因,阐述了微塑料对水环境造成的潜在生态风险,总结了目前处理微塑料的物理、化学、生物以及联合去除技术,比较了不同去除技术的优缺点,并对今后水环境中微塑料研究的方向进行了展望.     

基于应力分解法的整机加速因子预计方法研究

提出了计算整机加速因子的新方法.将整机的失效率通过定量分析方法按照部件、失效模式和应力的顺序逐级下分,从而得到各敏感应力的失效率,再通过加速模型计算各失效模式在加速应力下的失效率.最终可以得到整机在加速应力下的失效率,进而计算出整机加速因子.以典型电子产品为例,预计了弹上计算机在温度、湿度、振动综合环境应力下的加速因子为153.5.