不同季节常州市气团来源差异性研究

利用NCEP全球再分析资料和HYSPLIT4模式,计算了2014年常州市不同季节的气流后向轨迹。结合聚类分析方法和常州市PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和O_3监测数据,分析了各季节不同类型气团来源对各污染物浓度的影响。结果表明,常州市的气团来源具有明显的季节性特征,春季以东北偏东方向的气团为主,西南气流对应的PM_(2.5)和PM_(10)平均值较高,分别为93和157μg/m3;夏季受海洋型气团影响为主,东南气团对应的O_3平均值较高,为90μg/m3。秋季西北气流增多,其对应的PM_(2.5)和PM_(10)平均值较高,分别为71和107μg/m3,东南气团对应的SO_2和NO_2平均值较高,分别为40和43μg/m3;冬季受大陆型气团影响更显著,京津冀等北方气团和杭州湾方向的南面气团对应的PM_(2.5)和PM_(10)值较高,分别在100和150μg/m3以上。冬季随着空气污染加重,本地和本区域的气团逐渐占主导地位,说明加强长三角区域内的污染物协同管控,对于改善空气质量会具有明显的效果。     

PLC控制及远程监控在中小型生活污水处理站中的应用

介绍了由三菱FX2N系列PLC控制系统和由实现远程监控的污水处理自动控制系统，给出系统构成，功能，主要特点，同时论述了中小型污水处理站中的应用。     

关中地区秋冬季颗粒物二次有机碳的估算

2017年9月4日~2018年1月19日期间分别在关中地区的5个主要城市西安（XA）,渭南（WN）,铜川（TCH）,宝鸡（BJ）,咸阳（XY）设置采样点进行PM_2.5,PM₁₀颗粒物手工采样观测,采用热光透射法（TOT）分析碳组分,最小值法估算二次有机碳（SOC）浓度,结果显示PM_2.5与PM₁₀中SOC平均浓度分别为（7.44±5.54）,（9.62±7.49）μg/m³,一次有机碳（POC）平均浓度分别为（7.04±2.59）,（9.33±4.33）μg/m³,不同粒径颗粒物中SOC各点位的浓度值分布表现基本相同为XY > XA > WN > BJ > TCH.PM_2.5中SOC含量为8.76%,OC占比为48.03%,PM₁₀含量为6.28%,OC占比为48.09%,季节分布均呈现为秋季低冬季高,关中地区SOC污染严重.后向轨迹聚类分析结果显示污染气团传输主要是关中地区局部污染和西北,东北方向传输,其中局部污染轨迹的数量占比较多,浓度较高.低空传输与近地面风向风速及污染物分布存在差异,结合关中地区盆地地形,静风频率高,边界层低等多种因素造成颗粒物中SOC浓度较高,其中BJ点位易受到东北气团的污染物传输累积.     

基于GSM网络短消息的远程监控设计

利用GSM网络短消息实现对远程设备监控具有实时、方便、快捷等优点.文章给出了监控系统的硬件结构组成,并详细介绍了工作流程.利用GSM网络,结合单片机系统和串口,通过Delphi编写程序代码借助GSM网络发送AT命令,实现数据的无线传输和对设备的远程监控.     

智能家居民用之路正在开启——写在4G时代来临时

正2013年对于智能家居行业来说是取得重要收获的一年,在这一年智能家居行业呈现出了新的发展态势:智能化单品异军突起,成为智能家居行业一支强有力的生力军。而随着4G平台的建设的发展,又将会给智能家居带来多大市场呢?一、智能家居制约因素国内智能家居行业发展走过了很多个年头,智能家居产品所应用到的控制技术、音视频编解码技术、信号传输技术、互联互控等等都是安防行业的核心技术,行业一直与安防有着密不可分的关系。不过,智能家居产品的发展似乎并没有如其他行业发展的高速与普及,现阶段尚面临一些问题,笔者认为其中三大问题被认为是制约其未来发展的重要因素:     

基于S3C2440远程图像无线监控系统的设计

为了监控远程无人监守的设备,而实时性要求不高的条件下,我们设计实现了基于三星的S3C2440嵌入式处理器的远处监控系统,同时利用GPRS/CDMA无线技术,通过Internet互联网实现远程无线控制.     

2019—2021年徐州市大气细颗粒物化学组成特征及来源解析

徐州市地处四省交界,大气污染物来源复杂,颗粒物污染在气象条件不利时较为显著。通过地面观测数据、颗粒物组分连续观测、源解析及轨迹溯源等方法,对徐州市2019—2021年颗粒物变化特征进行了全面分析,以定量解析各类污染源的贡献,识别对颗粒物贡献显著的化学成分。结果表明：PM_2.5各组分质量占比中二次无机盐和有机碳相对较高,其中二次无机盐SNA(SO■、NO^-₃、NH⁺₄)占比达到59.1%～62.7%;水溶性离子总浓度逐年降低,但Mg²⁺和Ca²⁺浓度2021年分别同比增加2%和12.5%,说明扬尘污染存在反弹。秋冬季水溶性离子明显较高,Cl^-浓度明显高于其他季节,表明徐州市秋冬季受移动源、燃煤源和二次有机气溶胶共同影响。PM_2.5中OC与EC质量浓度比为4.88～8.40,说明徐州市颗粒物受多源影响,柴油、汽油机动车尾气排放以及燃煤排放对颗粒物贡献较大。后向轨迹分析表明,污染严重的1月污染物主...     

深圳市东部沿海地区大气挥发性有机物污染若干特征

挥发性有机物（VOCs）是大气臭氧（O₃）的重要前体物,珠三角地区夏、秋季O₃污染频发,科研人员在其城市地区已开展多项VOCs观测研究,但对珠三角背景地区的VOCs组成和来源认识不足.本研究于深圳市东部沿海地区的大鹏半岛开展VOCs多点位同步监测,初探该背景区域VOCs的污染特征.结果表明,整个区域VOCs浓度水平呈现出西高东低的空间分布;观测期间平均总VOCs（TVOCs）浓度为27.4×10^-9（体积分数,下同）,最主要的组分是含氧有机物（OVOCs）、烷烃和卤代烃,浓度合计占80.4%;OVOCs、芳香烃和烯烃是臭氧生成潜势（OFP）和羟基自由基损耗速率(L_·OH)占比最高的3类组分,总OFP为86.5×10^-9,合计L_·OH为8.6 s^-1,需重点关注乙醛、异戊二烯、丙醛、正丁醛和间/对-二甲苯等高活性物种.整个区域气团较为老化,受到来自东北方向气团区域传输的影响.解析出VOCs主要的5个来源为车辆排放、溶剂和其他工业源、二次...     

基于模型模拟的成都市PM2.5污染来源解析

在建立成都市大气污染物排放清单的基础上,采用源开关敏感性分析法,设置8个排放情景,基于WRF-CMAQ模型模拟分析了2015年1、4、7和10月这4个典型代表月份的大气污染传输和不同行业对成都市PM_2.5污染贡献.结果表明成都市PM_2.5污染较重,特别是1月达到130μg·m^-3以上;浓度的高值集中在中心城区,且与周边城市PM_2.5污染连接成片.由于气团比较稳定,大气污染物的区域传输能力较弱,成都市PM_2.5污染以本地源的贡献为主,占比为61%.从行业贡献来看,移动源、扬尘源和生活源对成都市PM_2.5年均浓度贡献率分别为29%、26%和24%,是影响PM_2.5污染的主要污染源,下一步应强化对这3类源的污染控制.