正矩阵因子分解法评价北京市PM_(10)和SO_2监测网络

为辨识北京市大气污染物变化规律相同的区域,筛选监测网络中表征冗余信息的监测点,使用正矩阵因子分解法分别对北京市PM10和SO2监测网络进行分析与评价.分析获得北京市PM10和SO2明显的季节变化特征:PM10浓度春季最高,夏季较低;SO2浓度冬季最高,夏季较低.采用正矩阵分解法对PM10监测网络解析出3个因子,对应北京市PM10污染变化特征相同的3个区域,分别为区域1代表监测点为车公庄与石景山古城,区域2代表监测点为位于城东的前门、天坛、农展馆与奥体中心,区域3代表监测点定陵.结果表明区域2监测点密度较大,存在表征冗余信息的监测点,可以考虑撤销或迁移部分监测点.对SO2监测网络解析出6个因子,分别对应北京市SO2污染变化特征相同的6个区域,代表监测点位分别为定陵、古城、东四、奥体中心、农展馆与天坛和前门与车公庄.评价结果表明北京市PM10和SO2监测网络都存在冗余信息的监测点,可以根据分区结果考虑撤销或者迁移部分监测点,优化监测网络.     

北京市大气细粒子的来源分析

细粒子(空气动力学直径小于2.5μm的颗粒物)污染是许多城市重要的大气环境问题.从1999年至2000年对北京市细粒子展开了4次采样和化学分析,有效采样天数为40d.利用正定矩阵分解(PMF)方法对细粒子的来源进行了分析.化学成分包括EC(元素碳)、有机物、SO₄^2-、F^-、Cl^-、Fe、Ca、K、Mg、Al、Na、Zn、Mn、Ti、Pb、Ba和P等17种.发现主要来源有6类:地面扬尘、建筑源、生物质燃烧、二次源、机动车排放和燃煤.     

城市突发环境事件的三维矩阵管理模式研究

针对我国环境事件频繁发生和应急管理法制建设缺位、体制不健全之间的矛盾,结合矩阵管理与应急管理理念,创建了基于事件分级、事件生命周期和事件运行管理为三维的矩阵管理模式,并以此模式分析结果为基础,提出城市应急管理能力建设的阶段性建议。     

南昌市大气降水化学特征及来源分析

为分析南昌市大气降水离子来源和源区,对南昌市2016年4—9月大气降水样品主要阴阳离子的组成进行了测定分析,并运用PMF（正定矩阵因子分解）模型分析来源和TrajStat软件模拟后向轨迹.结果表明:NH₄+和Ca2+是南昌市大气降水中的主要阳离子,加权平均浓度为65.3和23.9 μmol/L,分别占阳离子总量的57%和21%;SO₄2-和NO₃-是主要阴离子,加权平均浓度为60.4和25.3 μmol/L,分别占阴离子总量的56%和23%.c（NH₄+）、c（Ca2+）、c（K+）、c（Mg2+）、c（Na+）、c（Cl-）、c（NO₃-）之间均存在着较为显著的相关性,说明它们之间可能有相似的来源或形成化合物共同存在.结合PMF模型分析结果表明,Na+、Cl-很明显受到了海盐的影响,也部分受土壤和二次污染影响;K+、Mg2+、Ca2+大部分来自于土壤,海盐、二次污染也贡献了一部分的K+;SO₄2-、NH₄+和NO₃-是组成大气二次颗粒物的主要成分,主要由二次污染源贡献;煤燃烧贡献了主要的F-和部分SO₄2-.后向轨迹模型分析表明,南昌市大气降水主要受局地降雨气团影响,5月、8月、9月受陆源及人为影响较大,海源性离子经过内陆上空时被稀释或沉降,导致6月、7月来自于海洋上空的降雨气团对南昌影响不大.研究显示,SO₄2-对南昌市大气降水的影响逐渐增大导致降雨类型逐渐由混合型向硫酸型转化,人为影响是造成大气污染的主要原因.      

HAZOP/LOPA分析确定SIL等级

介绍了系统性HAZOP/风险矩阵/LOPA半定量安全仪表功能等级(SIL)确定方案。基于HAZOP分析和风险矩阵评估,采用LOPA方法对识别出的危害进行分析,并分析所有能阻止该场景后果发生的独立保护层。由初始事件的频率和保护层要求的失效概率得到事故发生的可能性,根据风险可接受标准,确定安全仪表系统仪表安全功能的安全完整性等级。     

北方农牧交错带土地利用及景观格局变化特征

基于1988,1995和2000年3期Landsat TM数据,采用遥感,GIS和景观生态学方法,运用土地利用转移矩阵、景观格局分析软件Fragstats3.3,对北方农牧交错带土地利用及景观格局变化进行了动态研究.结果表明:①减少的耕地主要转为草地,增加的耕地也主要源于开垦草地;②耕地转为草地的空间分布较均匀,草地转为耕地的区域差异明显;③1988—1995年和1995—2000年2个时段参加变化的土地数量差异显著;④增加的沙地主要源于草地退化;⑤景观异质性上升,结构趋向均衡化,稳定性增强,受人类干扰程度在加大.      

基于气团老化程度对挥发性有机物分类改善PMF源解析效果

VOCs作为臭氧与二次有机气溶胶的关键前体物,其来源解析对臭氧和颗粒物的协同控制至关重要.但多数VOCs具有反应性,不能完全满足受体模式对污染源排放化学物质组成稳定的假设要求,导致受体模式解析结果不能精准反映实际源贡献.为解决因不同VOCs反应活性不同而导致的组分相对变化与模型假设不符的问题,引入VOCs老化程度来表征...     

黄河源区湿地变化与气候变化的关系研究

选择黄河源头玛多县,利用遥感手段分析了该地区1990~2000年和2000~2004年的湿地动态变化,采用灰色关联度法,分析了不同类型的湿地与各气象因子的关联系数。结果表明：在1990~2004年间,黄河源湿地呈现持续萎缩的状态,减少速率平均为2864.48 hm²/a 。其中前10年和后4年平均减小速率分别为2329.81和4201.14hm²/a,后4年的变化速度是前10年的1.8倍。高原湖泊处于比较稳定的状态,转移概率小于3%,而高原沼泽湿地和河流湿地处于非常不稳定的状态,与其他土地类型的转移概率分别达到40.16%~38.37%和46.27%~40.25%。不同的湿地类型与气象因子的关联度是不同的,沼泽与日照和蒸发关联度最大,湖泊与蒸发和降水关联度最大,河流与气温和蒸发关联度最大。     

基于PMF模型的PM2.5中金属元素污染及来源的区域特征分析

金属元素是大气PM_2.5的重要组成成分,对人群危害性极强且兼具源特异性,分析不同经济模式地区大气细颗粒物中金属污染状况及来源差异,可以为科学规划城市产业布局和保护大气环境提供参考.通过霾/非霾期大气PM_2.5采样,使用电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES)测定成都市及仁寿县样品中18种金属元素质量浓度,分析其污染水平,并基于正定矩阵因子分解模型(PMF)解析两地大气PM_2.5中金属元素的来源.结果表明,成都市扬尘源、移动源和燃煤源特征元素占元素总和的比值大于仁寿县,而仁寿县生物质燃烧源、工业源以及燃油源特征元素占比则较高.两地Cr、Cd和As元素浓度均超标,表明PM_2.5中重金属污染严重.随着霾污染加剧,两地PM_2.5中金属元素总量上升,但增幅远低于PM_2.5浓度增长.此外,不同元素在霾期和非霾期浓度比值存在差异,成都市变化范围为0.7(Al)～2.8(Ba),仁寿县介于0.8(Al)～3.1(Mn)之间,但总的来说两地大致呈现出燃煤和工业活动排放元...     

黑炭气溶胶质谱仪(SP-AMS)分析春季PM2.5中水溶性有机气溶胶

为探讨常州春季大气细颗粒物(PM_2.5)的化学组成及污染特征,于2017年3月1日～5月30日采集了84个有效样品,对其水溶性离子(WSIIs)、碳质组分(OC和EC)等常规组分进行了测定和分析,并采用黑炭-气溶胶质谱仪(SP-AMS)对水溶性有机气溶胶(WSOA)进行了分析.结果表明,采样期间PM_2.5的日均质量浓度为101. 97μg·m^-3,超标(环境空气质量标准二级标准)率达73. 8%,以轻度、中度和重度污染为主,分别占总天数的39. 3%、21. 4%和13. 1%. WSIIs约占PM_2.5的39. 86%,其中二次离子(SO₄^2-、NH₄⁺和NO₃^-)占WSIIs的81. 85%,阴阳离子电荷平衡的线性拟合直线的斜率(AE/CE)大于1(1. 09),表明PM_2.5偏弱酸性. OC/EC比值为2. 53,说明受二次转化的影响. SP...