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261.
近年来,随着我国机动车保有量的持续增长,机动车排放已成为我国重要的大气污染物来源之一.现有的机动车排放研究多关注城市内的机动车大气污染物排放,针对城市间的大气污染物排放研究较少.我国城市间交通道路主要包括国道和省道,截止至2015年我国国道里程18.53万km、省道里程32.97万km,约占全国等级公路总里程的13%,因此开展我国国道和省道机动车大气污染物排放研究十分重要.本研究基于全国国道和省道交通监测站的年均监测数据,采用环境保护部发布的《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南(试行)》中的指导方法,计算了2015年我国国道和省道机动车的大气污染物排放清单,分析了污染物排放的时空分布特征.结果表明,我国国道和省道公路机动车排放的一氧化碳(CO)、氮氧化物(NO_x)、颗粒物(PM)和碳氢化合物(HC)排放量分别占全国机动车污染物总排放量的4.5%、27.9%、14.4%和7.7%;不同车型对国道和省道机动车大气污染物排放的分担率不同,其中大货车是NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)的主要来源,摩托车是CO和HC的主要来源;不同道路类型中各车型的大气污染物排放分担率也不同,如高速路上大货车是NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)的主要来源,普通道路上大客车和大货车是NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)的主要来源. 相似文献
262.
基于数据挖掘算法和数值模拟技术的大气污染减排效果评估 总被引:5,自引:0,他引:5
近年来,京津冀地区采取了大量污染减排措施进行大气污染治理,如何客观评估减排效果是目前大气环境领域的研究难点.为准确评估大气污染过程的减排效果,本文利用北京地区常规气象资料、国控站PM_(2.5)浓度资料,遴选了北京地区2018年3月11—14日和2013年3月14—17日两次空气污染过程,计算了大气容量系数、静稳指数,并利用KNN数据挖掘算法和WRF-Chem模式,对比分析了有无减排条件下的PM_(2.5)日均浓度.结果表明:两次空气污染过程的天气形势和局地气象条件较相似,就大气热力和动力的垂直结构来看,2018年空气污染过程比2013年空气污染过程的大气稳定性更强、边界层高度更低、环境容量更小,但PM_(2.5)峰值浓度却显著下降,平均浓度明显降低,PM_(2.5)小时浓度的增长趋势相对平缓,重污染持续时间缩短.KNN数据挖掘算法减排评估结果显示,该方法能够较好地预测PM_(2.5)日均浓度的变化趋势,2018年3月11—14日,在减排和不减排情景下PM_(2.5)日均值分别为171和229μg·m~(-3),减排使得污染过程PM_(2.5)平均浓度下降了25.3%.数值模拟结果与KNN数据分析结论吻合,进一步验证了减排措施的有效性.综合看来,2018年空气污染过程中PM_(2.5)浓度相比历史相似气象条件下的污染过程显著降低,这是长期大力度减排效果的体现. 相似文献
263.
264.
基于熵权的改进密切值法在地面水水质评价中的应用 总被引:14,自引:1,他引:14
为了简化传统密切值法运算,更能全面客观地反映出各样本的优劣情况,尝试采用目标差值率法进行初始矩阵的规范化处理,引入熵权法确定各评价指标的权重,对传统密切值法进行了改进.通过将两种不同密切值法对某区域水体水质的评价结果进行对比表明: 两种密切值法评价水质得出了一致的水质优劣排序,但改进后的密切值法可以有效地消除各评价指标在量纲、数量级及指标优劣等方面的差异,计算更简便; 改进后的密切值法利用熵权法确定各评价指标的权重,更客观; 改进后的密切值法评价结果中各样本的差异性放大了,对比更为明显. 相似文献
265.
不同水分管理方式下水稻生长季N_2O排放量估算:模型验证和输入参数检验 总被引:1,自引:3,他引:1
利用2005~2007年我国稻田N2O排放通量的田间原位测定资料和国际上其它地区稻田N2O报道结果,对作者建立的不同水分管理方式下水稻生长季N2O排放估算模型进行了验证.结果表明,持续淹水稻田N2O排放的拟合结果与其他地区淹水稻田N2O通量值相一致.淹水-烤田-淹水的水分管理方式下,稻田N2O排放的拟合值接近于国际上同类研究结果.淹水-烤田-淹水-湿润灌溉的水分管理方式下,稻田N2O排放的估算模型对田间原位测定资料有很好的适切性.为了检验模型输入参数的可信度,将本研究建立的有关我国水稻生产的相关资料数据库与以往研究报道结果进行了比较,结果表明,两者具有高度的一致性.数据库资料表明,在20世纪50~70年代间,持续淹水稻田占20%~25%,大约75%~80%的稻田采用淹水-烤田-淹水的水分管理方式.在20世纪80~90年代间,采用持续淹水,淹水-烤田-淹水和淹水-烤田-淹水-湿润灌溉水分管理方式的稻田分别约占12%~16%、77%和7%~12%.20世纪50年代水稻生长季平均每季总施氮量为87.49 kg·hm-2,而90年代平均为224.64 kg·hm-2.其中,化学氮肥的施用量从20世纪50年代的37.4 kg·hm-2增加到了90年代的198.8 kg·hm-2,分别占水稻生长季氮输入总量的43%和88%.在20世纪50~70年代间有机氮的输入量相对比较稳定,平均变幅在45.2~48.2 kg·hm-2之间,随后逐步降低,有机肥料氮占氮输入总量的比例从20世纪50年代的52%降低到了90年代的9%.作物残体N输入量从20世纪50年代的4.9 kg·hm-2增加到了80年代的6.3 kg·hm-2.20世纪50~70年代水稻生长季氮肥施用量具明显的空间变异性,而80~90年代间其空间变异较小.模型验证和输入参数检验的结果表明,该模型能较好地模拟我国不同水分管理方式下的稻田N2O直接排放量. 相似文献
266.
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268.
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餐饮过程排放的废气正成为大城市大气污染的重要来源之一.根据成都市2013年排放清单更新的研究成果,综合运用本地化的餐饮排放因子、排放活动水平的调查成果和成都市统计年鉴的统计数据等信息,对成都市餐饮源的PM_(2.5)排放总量进行了估算,其结果为4740 t·a~(-1).为了对区域的餐饮废气排放进行空间分配,本文抓取了互联网兴趣点POI信息.通过这些信息,对成都市的社会餐饮、学校食堂餐饮和家庭餐饮的空间来源进行了表征,对成都市生活源中餐饮污染物排放的空间分布规律进行了探索,并提出了新的餐饮源高分辨空间分配方法.结果表明,基于POI空间分配的2013年成都餐饮源单位面积年排放强度均值为0.29 t·km~(-2)·a~(-1),主城区均值为3.47 t·km~(-2)·a~(-1),全市的排放量分布区间为0~35.7 t·km~(-2)·a~(-1).互联网POI信息可以作为研究城市餐饮源空间分布的重要数据来源,在实际应用上更适于表征社会餐饮点源污染. 相似文献