基于小波变换与传统时间序列模型的臭氧浓度多步预测

采用最大重叠小波分解与重构方法,将影响O3小时浓度的不同时间尺度的物化过程分离出来,以提高序列的光滑性.同时,选择合适的传统时间序列模型(如ARIMA模型等)来描述不同过程的序列特征,并分别拟合预报.最后,在建模中引入24 h季节项,以实现提前24 h-次性预测未来1d的O3逐时浓度.结果表明,预报的平均相对误差为12.92％,平均绝对误差和均方根误差分别为10.04 μ.g·m-3和13.98μg·m-3,预报值与实测值的相关系数和匹配指数分别为0.96和0.98.随着预测期的延长,预报误差仍处于可接受范围内.该方法同样适用于每日最大O3小时浓度预报,研究结果为发布天气预报式的空气质量预报提供了新思路,便于公众规划出行并减少大气污染暴露.     

城市建筑物对周围土壤中多环芳烃含量与分布的影响

为探讨城市建筑物对其周围土壤中多环芳烃(PAHs)含量与分布的影响,对建筑物勒脚或散水边缘(B)和距建筑物5m(B-5)处20个表层土壤样品中16种优控PAHs进行了检测分析.结果表明,B处土壤中∑16PAHs含量为824~8960ng/g,平均为2649ng/g;B-5处土壤中∑16PAHs含量为637~1706ng/g,平均为1297ng/g,B处PAHs含量远高于B-5.各样点主要以4环和5环PAHs为主,B处3环PAHs含量高于B-5处.其中∑4PAHs(Fl、Pyr、InP和BghiP)含量分别占B和B-5土壤中∑16PAHs的48%和45%.参照Maliszewska-Kordybach建立的土壤PAHs污染标准,HJ-5、AJ、AJ-5、EB-5和TC-5属于中等污染程度(600~1000ng/g),其余各样点均属于重度污染(1000ng/g).B处土壤中TOC相对B-5处有富集趋势,B和B-5处土壤中PAHs与TOC无明显的相关性.BaA、Chry、B(b/k)F、BaP、InP和DahA是B和B-5处土壤中TEQBaP浓度的主要贡献者.溯源结果表明B和B-5处土壤中PAHs主要来源于煤炭、汽油和柴油的燃烧;B-5土壤中PAHs部分可能来源于石油类的泄漏.     

南京冬季市区和郊区气溶胶中PAHs浓度的昼夜特征及粒径分布

为了研究南京市区与郊区气溶胶中多环芳烃(PAHs)污染状况和分布特征,利用气-质联用仪(GC-MS)分析了2010年1月1～10日日间和夜间分别在南京大学和南京信息工程大学采集的气溶胶样品,得到南京市区与郊区17种PAHs浓度,总浓度分别为41.36～220.35 ng.m-3和45.10～200.86 ng.m-3,其中约66%～67%分布于细粒子(Dp≤2.1μm)中.研究发现,南京市区和郊区气溶胶中PAH总浓度均处于较高的水平;但两者昼夜变化趋势不同,即市区PAH总浓度日间高于夜间,郊区PAH总浓度日间低于夜间.主导风向的改变和高压天气系统对PAH浓度变化影响较大;在市区其影响主要表现在细粒子部分,而郊区主要表现在粗粒子部分.市区和郊区不同环数的PAHs粒径分布不同;2～3环PAHs,郊区含量高于市区;而4～6环PAHs,市区含量高于郊区.高环数(4～6环)PAHs在粗模态出现较大浓度峰可能是由于南京地区粗模态气溶胶中碳含量较高.市区和郊区相似的特征比值说明两者的PAHs具有相同污染来源,主要为生物质及煤的燃烧和汽车尾气,表明南京市区PAHs受到郊区工业源排放影响较大.     

商用垃圾流化床焚烧炉多环芳烃排放的环境评价

对流化床垃圾焚烧炉中PAHs的排放特性进行了研究 .结果表明 ,烟囱烟气为流化床垃圾焚烧炉PAHs排放的主要途径 ,日排放量要高于其它途径 1— 2个数量级 ,且以低分子量物质为主 .脱除剂的添加对烟气中PAHs有减少的作用 ,但却增加了循环出口水中PAHs含量 .不同工况时PAHs环境排放毒性有变化 ,垃圾与煤混烧大于全煤 ,添加脱除剂大于未添加工况 ,但少于垃圾比例高的工况 .垃圾比例越高 ,毒性越大     

西安城区秋季大气中多溴联苯醚的污染特征及来源分析

为了评估西安大气中多溴联苯醚（PBDEs）的污染程度,2008年8～10月,利用大流量主动采样器采集了西安城区气态和颗粒态大气样品.分别利用GC-MS和GC/ECD对低溴PBDEs和BDE-209进行分析,12种PBDEs的总浓度（气相＋颗粒相）范围为37.43～620.30 pg/m3,平均值为216.28 pg/m...     

上海南汇潮滩表层中多环芳烃分布特征及环境意义

利用ＧＣ／ＭＳ分析了上海南汇淤泥质潮滩６，８两月表层沉积物中有机污染物多环芳烃，结果表明，该区在６月和８月８潮滩中ＰＡＨ组化芘，苯并芘及黄蒽具有较高的含量，并且在ＰＡＨ总量中所占比重也产大，在潮滩沉积物中已呈明显富集的趋势。     

气溶胶中多环芳烃的污染源识别方法

文章评述了气溶胶中多环芳烃污染源类型识别的几种方法,即:比值法、轮廓图法、特征化合物法和多元统计方法等.比值法简单可行,应用较多,但常因苯并(a)芘的不稳定性而带来误差,建议与轮廓图法、特征化合物法等配合使用,多元统计法要求样品数多,并且运算复杂,目前应用尚不多见,但其潜力很大。      

有机质对土壤中多环芳烃纵向迁移的影响

为探讨多环芳烃(PAHs)在不同有机质梯度土壤中的纵向迁移机理,以山东省广泛分布的潮土、褐土和棕壤为研究对象,配成低有机质含量(17 g/kg)、中有机质含量(30 g/kg)、高有机质含量(45 g/kg)三种梯度的较清洁土,以柴油原液配成污染土壤,采用室内土柱淋滤试验,模拟自然条件下土壤中PAHs的纵向迁移,分析淋滤后较清洁土和污染土中PAHs的含量及组成.结果表明：PAHs在潮土中更易向下迁移,褐土和棕壤无显著性差异(P>0.05). PAHs主要富集于较清洁土柱表层(69.10%～73.68%),随土柱深度增加,PAHs含量逐渐降低;在去离子水条件下淋滤,较清洁土中低环PAHs的迁移能力大于高环PAHs.与低有机质条件相比,中有机质条件下PAHs的淋滤率降低了20.43%～32.41%,高有机质条件下降低了48.16%～58.05%.研究显示,低环PAHs易向下迁移,高环PAHs则较难向下迁移,有机质会抑制土壤中PAHs的纵向迁移,有机质含量越高,对PAHs纵向迁移的抑制作用越强.     

广州地区典型多溴联苯醚迁移和归趋行为模拟

运用多介质逸度模型对典型PBDEs(BDE47、BDE99、BDE209)在广州地区大气、水体、土壤、沉积物中的浓度分布与多介质间的迁移、归趋进行了模拟研究并分析了3种化合物在研究区域环境多介质间的迁移通量,确定其在环境中的主要迁移过程;结合实际监测数据,对模型的可靠性进行验证;以BDE47和BDE209为例,对模型的输入参数进行灵敏度分析;并以BDE209为例,对模型进行不确定性分析.通过模拟浓度与实测浓度的对比,表明模型在该地区具有很好的适用性.结果表明,环境系统达到平衡时,BDE47、BDE99和BDE209在土壤和沉积物中的含量分别占其在环境系统总含量的17.73%和82.26%,14.65%和85.35%,4.81%和95.19%;PBDEs从环境系统中的消失途径主要为大气平流输出和土壤降解;logKow和大气平流输入是影响化合物在环境相中浓度分布的最主要因素;不确定性分析指出BDE209在土壤相中浓度的变异系数最大.     

污泥水磷和有机物同步混凝去除的多目标优化技术研究

通过引入多响应值的归一化评分法进行了污泥水磷和有机物同步混凝去除的多目标优化,并利用响应面(RSM)技术考察了Al/P比、聚丙烯酰胺(PAM)投加量和悬浮固体(SS)浓度对污染物去除的单独效应和联合效应.结果表明,复合投加聚合氯化铝和PAM能同步去除污泥水中磷和有机物,并改善沉降效果.归一化后单目标RSM优化显示,对污泥水中磷和有机物同步去除的贡献为Al/P比SS浓度PAM投加量.在最优条件Al/P比为3、PAM浓度为1.22 mg·L~(-1)、SS浓度为3.58 g·~(L-1)的条件下,正磷和总有机碳去除率分别为93.1%和53.9%.与多响应变量优化相比,引入归一化评分法有效解决了变量间数值量级差异的问题,使结果的分析计算变得简单方便.