基于车辆身份检测数据的单车排放轨迹研究

为实现单车层面的动态排放轨迹追踪,基于电警式卡口产生的逐秒过车记录数据建立了车辆排放轨迹计算方法,通过提取动态轨迹中的运行参数及机动车保有量数据库中的技术参数,并结合排放模型计算了2018年5月10日~6月9日安徽宣城市中心城区123条路段上共133,906辆车的44,672,343条轨迹的排放数据.研究结果显示,出租车是CO的重要排放来源且交通兴趣点附近路段排放强度较高;公交车和重型货车是NO_x的重要排放来源,公交车工作日NO_x排放总量达1.3kg,约为重型货车的7.5倍,且路线固定、排放分布随发车班次周期循环;轻型货车排放路线多围绕货运需求且多为昼间行驶,而重型货车多选择凌晨出行;通勤类私家车工作日昼出夜归,路线固定且往返过程各污染物排放量均较稳定.对于全路网,CO、VOCs的高排放强度区域多集中于中心路网,NO_x、PM则多分布于外围路网.     

Chemical characteristics of trace metals in PM10 and their concentrated weighted trajectory analysis at Central Delhi, India

Trace metals associated with PM₁₀ aerosols and their variation during day and nighttime as well as during different seasons have been studied for the year 2012. PCA analysis suggested 5 PCs, which accounted for 86.8% cumulative variance. PC1 accounted for 30% with a significant loading of metals of anthropogenic origin, while PC2 showed 28% variance with the loading of metals of crustal origin. These trace metals showed seasonal distinct day and night time characteristics. The concentrations of Cu, Pb, and Cd were found to be higher during nighttime in all the seasons. Only Fe was observed with significantly higher mean concentrations during daytime of all seasons except monsoon. The highest mean values of Cu, Cd, Zn, and Pb during post-monsoon might be attributed to winds advection over the regions of waste/biomass burning and industrial activities in Punjab and Haryana regions. Furthermore, concentration weighted trajectory analysis suggested that metals of crustal origin were contributed by long-range transport while metals of anthropogenic and industrial activities were contributed by regional/local source regions.     

深圳市一次典型污染天气污染特征分析研究——以2016年3月空气质量为例

2016年3月31日,深圳市及其周边地区出现典型的区域性空气污染事件,多数地区的AQI超过了100.主要污染物浓度和气象要素的逐小时变化表明,该次污染天气主要是在不利气象条件下,由污染物区域传输和二次污染物生成共同导致的.进一步的后向轨迹分析表明,污染日抵达深圳市的气团可能从东莞、广州和佛山等地区携带了大量污染物,并且移动速度缓慢,造成了深圳较为严重的污染天气,而污染日前和污染日后抵达深圳市的气团有利于污染物的稀释扩散,因此空气质量较好.     

浙江北部一次爆发式发展重度大气污染的气象特点和成因

基于全国空气质量指数和PM_(2.5)监测、常规气象观测、浙江省6种主要大气污染物和自动气象监测、宁波镇海激光雷达、美国国家环境预报中心GDAS和欧洲中期天气预报中心ERA-interim再分析等多种资料,对2017年12月30日―2018年1月1日浙江北部一次爆发式发展大气污染事件气象特点及成因进行分析,应用HYSPLIT4模式进行粒子后向轨迹分析.结果表明:PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度在浙江省表现出明显的爆发性增长和自西北向东南传输的特征,污染程度自浙北向浙中、浙南逐渐减轻,重度污染时浙北大范围出现2000 m以下的重度霾,污染粒子主要来自上游的安徽和江苏省.大气污染爆发式发展与冷空气有关,1000 m以下边界层内冷空气偏弱,但足以将盛行风改变为西北风,是污染物粒子输送的动力条件,污染粒子集中在该层内,层内没有下沉运动,因此水平风场对污染事件爆发有决定性作用;1000 m以上层次冷平流表现明显,且伴有下沉运动,抑制了边界层粒子的垂直扩散,对污染事件的发展和维持有间接影响.激光雷达的消光系数变化不仅与污染物粒子浓度变化有关,还与气象条件密切相关.污染物粒子质量浓度通量散度的变化对预报粒子浓度的增减有较好的参考作用.     

典型西南岩溶区工业城市降水酸化缓解原因探究——以柳州市为例

利用柳州市环境保护监测站2013—2017年大气降水监测数据,分析近年来柳州岩溶区工业城市降水酸化缓解原因,并对离子来源进行探究.结果表明:①统计柳州近5年的降水pH值发现研究区降水酸化问题有了明显的改善,同时具有季节性差异,春冬季降水酸化相对夏秋季较重.②通过分析降水中主要离子组成及变化特征、计算中和因子(NF)和相对酸度(FA)发现,降水中主要离子浓度出现减少趋势,酸化类型逐渐向硫-硝酸混合型过渡,且99.97%的酸性离子被NH~+_4、Ca~(2+)等离子所中和,所以得出酸性物质的减少和碱性离子的中和作用可能是降水酸化改善的重要因素.③采用Hysplit模型对研究区降水酸化较严重的2016年(共60场)的降水水汽来源进行后向轨迹追踪及聚类分析,显示降水离子组成与浓度不仅与当地污染源有关,还与来自大陆内部西北和西南远距离物质输送有关.上述结果指示由于喀斯特化学风化作用、柳州市严格执行环保规定、大环境改善导致远程传输污染减弱等原因使得柳州市降水酸化情况得到极大改善.此外值得注意的是柳州市酸雨类型逐渐向硫-硝酸混合型过渡,指示随着工业污染的控制得到减弱,日益增长的机动车尾气排放或许成为研究区下一步治理重点方向.     

风蚀性粒子降尘浓度的动力学预报模式

为探求开放源露天煤尘在自然风力作用下的扩散情况,本研究采用空气动力学的数值计算方法,以离散相拉格朗日随机轨道为计算模型,预测了原煤、大矿、水洗和精煤4类煤种料堆的降尘浓度分布,并采用风洞试验对结果进行了对比验证.结果表明:动力学模式对风蚀粒子的预报误差在±25%,其中原煤种的预报度最高,误差10%.动力学模式与高斯沉降模式相比,高斯模式对尘源处的降尘浓度预报误差过大,动力学预报模式是基于颗粒群的运动轨迹的行为预报,能准确地描述粗大颗粒的跃移运动状态,对于满足Rosin-Rammler粒径分布的固体粒子降尘浓度的预报良好.     

1985-2010年南京市耕地变化轨迹及驱动力分析

随着经济的快速发展,城市化程度加剧,南京市的土地利用发生了巨大变化.基于1985-2010年覆盖南京市的Landsat MSS/TM卫星影像,利用最大似然法获取南京市历年土地利用数据,将其归纳为耕地和非耕地2类.基于分类结果,提取并归纳了恒定耕地、恒定非耕地、转变为耕地、转变为非耕地和短暂性耕地5种耕地类型的变化趋势,借助景观水平上的斑块占景观面积的比例以及散布与并列指数来分析5种耕地类型变化趋势的景观格局时空动态,以说明耕地扩张和遗弃的时空轨迹.结果表明：（1） 1985-2010年,耕地面积减少40.42％;（2）恒定耕地面积在方位3所占比例最大,为56.89％,转变为非耕地主要分布在方位1、6和8,揭示了城市扩张的主要方向;（3）恒定耕地类型主要分布于六合区,面积为895.92 km2,转变为非耕地主要分布于江宁区;（4）恒定非耕地集中于市中心附近,而恒定耕地则远离市中心分布;（5）恒定耕地仍占主导地位,转变为非耕地具有较高破碎度.短暂性耕地面积不稳定,较易发生土地撂荒乃至土地退化;（6）人口与产业重心转移、经济发展、政策和城市扩张是显著影响耕地空间格局的关键因素.     

香格里拉本底站大气CO2浓度及变化特征初步研究

利用基于光腔衰荡光谱(Cavity Ring Down Spectroscopy,CRDS)技术自组装的大气CO2在线观测系统,于2010年9月—2011年8月在云南香格里拉大气本底站对大气CO2进行了初步观测.该站春、夏、秋、冬季CO2平均本底浓度分别为394.78×10-6(物质的量之比,下同)、386.82×10-6、386.46×10-6和390.74×10-6.全年浓度在4—5月最高,7月份最低,全年月均值振幅约12.22×10-6.四季浓度日平均高值出现在上午7∶00左右,最低值出现在14∶00—17∶00.日变化振幅在冬季最小,夏季最大,分别为1.51×10-6和21.82×10-6.四季西南来向的地面风对CO2浓度均有明显的降低作用.通过四季每日整点后向轨迹聚类计算,结合浓度资料分析发现,该站春、夏、秋季来自于西南方向的气团降低了观测的CO2浓度,而在冬季未起到明显的降低作用,主要因该站局地植被生态系统排放减少所致.     

轨迹烟流模式计算方法

集合了高斯烟流模式和烟团模式的优点,提出一个新的模型———轨迹烟流模式,既保留了烟流模式计算简单,计算结果连续的特点,又可以根据当时风场,确定不同的烟流轨迹,模拟烟团的弯曲、折回和重叠运动,分段进行计算,提高了计算的准确性扩大了模式应用范围。     

黑龙江海伦农业区冬春PM2.5和气态污染物污染特征

2011~2012年冬春期间(11月到翌年4月),通过设置在海伦农田生态系统国家野外科学观测研究站内的在线监测仪器获取了PM2.5和气态污染物(NOx、O3和SO2)质量浓度的时间变化,同时结合地面气象资料和HYSPLIT后向气团轨迹模型分析了该地大气污染物的污染水平、可能来源及传输过程.结果表明:观测期间PM2.5、NOx和SO2的24h均值(范围)分别为(54.7±45.7)(8.0~217.8),(23.0±11.5)(4.5~59.6), (10.0±10.3)(0.3~56.0)μg/m3, O3的日最大8h平均值(范围)为(62.4±18.7)(24.1~173.5)μg/m3,其中除O3在4月份超过国家一级标准8d外,其它气态污染物均未超过国家一级标准;PM2.5超过国家二级标准的天数为40d,占整个观测期间的22.5%.PM2.5和SO2各月质量浓度变化较大,最高值出现在12月份,是冬季采暖的高峰期.NOx、PM2.5和SO2日变化呈双峰型,峰值出现在07:00和17:00左右;O3为单峰型,峰值出现13:00~15:00.通过对海伦地区72h内HYSPLIT后向气团轨迹模拟结果和该站点的气象数据进行分析,表明该农业区大气污染受本地源和区域输送共同影响,偏南气流易造成污染物积累,而偏北气流有利于污染物扩散.