吹扫捕集-气相色谱-质谱法测定水中环氧氯丙烷的不确定度评定

依照《测量不确定度评定与表示》,对吹扫捕集-气相色谱-质谱法测定水中环氧氯丙烷的结果进行不确定度评定。通过评定可知标准曲线配制过程所引入的相对不确定度最大,吹扫捕集-气相色谱-质谱法测定模拟水样中环氧氯丙烷结果为（78±21）μg/L。     

钼酸铵分光光度法测定废水中总磷的不确定度评定

测量不确定度是表征被测定值的分散性,并与测量结果相联系的参数,钼酸铵分光光度法是测定水质总磷主要方法之一,根据其分析过程的操作步骤确定了其影响因素.在此评定了该方法测定水质中总磷的不确定度,依照分析方法建立数学模型,并根据数学模型把不确定度分解为各不确定度,对影响测量结果的各个分量进行了分析评定和计算,最终给出结果报告和评定结果分析,提出校准实验和多次重复性测量是影响样品分析误差的重要因素.     

用干湿球测量相对湿度的不确定度分析

对干湿球法测量相对湿度时测量不确定度的数学模型进行分析,并对测量不确定度的各个分量进行分析,结合实测数据得出测量相对湿度的不确定度0.92%。     

火焰原子吸收法测定水中铜的不确定度评定

详细叙述了火焰原子吸收法测定水中铜含量的操作步骤及标准曲线绘制的操作步骤,根据操作步骤建立火焰原子吸收法测定水中铜含量不确定度的数学模型,分别对配制标准使用液、取样过程、样品重复性测定、绘制标准曲线引入的不确定度分量进行了详细的分析和计算,得出扩展不确定度。通过不确定度的计算分析得出绘制标准曲线引入的不确定度分量和样品测量重复性引入的不确定度分量对测量结果产生主要影响,因此,提高方法的灵敏度和准确度的关键步骤是提高操作技能,增加标准曲线测量次数和被测样品测量次数。     

气候环境实验室的温度校准及不确定度评定

目的解决气候环境实验室超大空间温度性能的校准问题。方法通过对实验室结构及气流组织进行分析,确定实验室有效空间内温度不均匀性及波动度概率较大位置,设计实验室温度校准方案。通过数据采集系统,对实验室温度数据进行采集,并对温度校准的不确定来源进行分析,评定气候环境实验室温度性能及扩展不确定度。结果以低温工况-50℃及高温工况50℃数据分析为例,气候环境实验室在低温-50℃时,室内温度平均值处于-48.67^-50.27℃范围内的可信度是95%;在50℃时,室内温度平均值处于48.57~50.77℃范围内的可信度是95%。结论气候环境实验室温度性能校准方法可实现对超大空间实验室温度性能的校准,并验证了气候环境实验室温度的均匀性及波动度等技术指标满足其设计要求。     

水样中氯化物测量不确定度的评定

目的对硝酸银滴定法测定水中氯化物含量的不确定度的来源及其对测量不确定度的影响进行分析。方法根据《测量不确定度评定与表示》JJF1059-1999对《生活饮用水标准检验方法》(GB/T 5750-2006)中氯化物测定的硝酸银滴定法的测量不确定度进行分析评定。结果按数学模型计算水样中氯化物浓度为25.2mg/L,水样中氯化物测定结果的扩展不确定度为0.6mg/L,结果表达为(25.2±0.6)mg/L。结论水样中氯化物含量测定的测量不确定度影响中,以分析滴定中消耗硝酸银标准溶液的体积引入的不确定度最大,其次为配制NaC l标准使用溶液引入的不确定度。     

中国人为源VOC排放清单不确定性研究

针对采用"排放因子法"构建的中国人为源VOC排放清单,开展了不确定性研究工作.基于排放清单输入信息的准确性和可靠性,构建了活动水平和排放因子的不确定度评估系统,获得了清单输入信息概率密度分布函数.利用Monte Carlo模型将输入信息的不确定度传递到清单的输出值,计算了2005年我国人为源VOC排放概率密度分布函数....     

浙江省2008~2018年人为源氨排放清单及分布特征

以浙江省为研究区域,通过收集11个地级市各类氨排放的活动水平数据,采用排放因子法建立了2008~2018年浙江省人为源氨排放清单,并利用ArcGIS进行1 km×1 km空间网格分配.结果表明,2008~2018年浙江省人为源氨排放量总体呈现下降趋势,年均下降率约3.97%;2018年浙江省氨排放量为108.52 kt,其中农业源为90.02 kt,非农业源为18.50 kt,排放强度为1.03 t ·km^-2;杭州市、嘉兴市和温州市的氨排放量高于其他城市,分别占全省总量的14.72%、11.86%和11.80%;空间分布特征显示,氨排放主要分布在浙江省北部区域,呈现出"北高南低"的排放趋势;不确定性分析表明,氨排放量模拟平均值为108.37 kt,在95%置信区间的不确定度范围为-5.40%~5.60%.     

珠三角地区人为热排放演变趋势及不确定性分析

人类生产生活中产生的大量废热对城市环境中的温度、城市边界层结构、空气质量及人类健康都有着重要的影响.然而目前人为热排放清单的计算方法存在所需基础资料种类繁多、计算过程复杂,空间分布和排放量有较大偏差等不足.本研究采用统计回归法基于CO和NO_x污染源清单计算了2007—2015年珠江三角洲地区的人为热排放清单,对其排放趋势、热排放来源类型变化以及空间格局的演变进行了梳理.结果表明：2007—2015年珠三角地区年平均人为热均大于9 W·m^-2,人为热排放峰值出现在2010年,趋势为先增加后减少,这与燃料消耗总量的变化趋势基本一致,而工业源和道路移动源是影响人为热排放总量变化的最大因素：2007—2015年珠三角地区大部分区域人为热排放处于0~20 W·m^-2,高值区（>20 W·m^-2）主要分布于珠三角地区中心地带的城市群,高值区缩减的面积和速度在2010—2012年期间达到最大.进一步对2012年人为热清单的不确定性分析表明：总人为热的95%置信区间的不确定性为-16%~49%,其中电厂类别排放估算中的不确定性最小,为-13%~16%,而工业源的不确定性最高,为-46%~73%.     

基于LHS-MC青岛市工业源VOCs排放清单及不确定性

采用自下而上法,逐一采集企业活动水平,抽样调查企业获取治理措施变量,使用优化后的排放系数法建立青岛市工业源VOCs排放清单,同时将MC和LHS方法联合,模拟单变量和多变量对VOCs清单不确定性影响.结果表明,2019年青岛市工业源VOCs排放总量为4.47万t （未优化排放系数法：3.11万t）,排放贡献较大行业依次为橡胶与塑料制品业、金属制品业、石油/煤炭及其他燃料加工业,占总量40.26%.多变量模拟的不确定性高于单变量,工艺过程源（-9.72%~230.51%）和溶剂使用源（-14.14%~122.77%） VOCs清单的不确定性明显高于燃烧源（-15.62%~36.41%）.影响VOCs清单不确定性的行业和主要因素为：化工、造纸和纺织（排放因子）;金属制品、汽车制造和化工（去除率和设施运行率）;石油加工和黑色金属冶炼（样本数少）.VOCs排放主要集中在：西海岸新区东部、大珠山北部、即墨区南部、城阳区北部、胶州市东北部、平度市建成区和莱西市东南部.